Artificial Intelligence: A Theory-Based Analysis

Year 2024, Volume: 10 Issue: 3, 351 - 374, 01.12.2024

Halük Ünsal

Abstract

Artificial intelligence is perceived as one of the main dynamic concepts that has been discussed since the 1950s and continues today in a wider area and with greater impact and may have reflections in the future. Artificial intelligence has a wide range of fields of study and application, from finance to industry, from education to trade. The concept of artificial intelligence, which started with logic of the humanization of machines, is now being kneaded and discussed towards the phenomenon of human mechanization thanks to the chips implanted in humans. Artificial intelligence is a power that will concern all fields of science in the future and it will be examined, applied and its effects evaluated by all societies/individuals. This study was prepared to reveal the conceptual and theoretical structure of artificial intelligence. As a result of the study of the concept of artificial intelligence, it was found that artificial intelligence consists of many fields of science, including computer, mathematics and learning; artificial intelligence is capable of analyzing, patterns, relationships, etc. with its large database; it is capable of making solutions, reasoning, analysis and evaluations with intelligence and learning power; it is a comprehensive theory that can provide change and transformation by affecting every field and every individual. In addition, it has been revealed that artificial intelligence includes machine, deep and demonstration learning and consists of many theories such as artificial neural networks, Turing theory, fuzzy logic, expert systems and big data (data mining, etc.). Theoretical and practical studies can be recommended for the reflections of artificial intelligence concept which has the power to show its interest and influence in every field today and tomorrow.

Keywords

Artificial intelligence, Artificial intelligence theories, Machine learning, Deep learning

Yapay Zekâ: Kuram Tabanlı Bir Analiz

Abstract

Yapay zeka, 1950’li yıllardan itibaren tartışılan ve günümüzde ise daha geniş alanda ve daha büyük etkiyle devam eden ve gelecekte de yansımaları olabilecek ana dinamik kavramlardan birisi olarak algılanmaktadır. Yapay zekânın finans sektöründen sanayiye eğitim sektöründen ticarete kadar çok geniş bir çalışma ve uygulama alanı bulunmaktadır. Makineleriz insansılaştırılması mantığıyla ortaya çıkan yapay zekâ kavramı artık insanlara yerleştirilen çipler sayesinde insanın makineleştirilmesi olgusuna doğru yoğrulmakta ve tartışılmaktadır. Yapay zeka, gelecekte de bütün bilim alanlarını ilgilendirecek ve bütün toplum/bireylerce incelenecek, uygulanacak ve etkileri değerlendirilecek bir güçtür. Bu çalışma, yapay zekânın kavram ve kuramsal yapısını ortaya çıkarmak amacıyla hazırlanmıştır. Yapay zeka kavramı çalışması sonucunda; yapay zekanın bilgisayar, matematik ve öğrenme olmak üzere birçok bilim alanından oluştuğu; yapay zekanın büyük veri tabanıyla analizler, örüntüler, ilişkiler vs. çıkarabilecek yetenekte olduğu; zeka ve öğrenme gücüyle çözümler, akıl yürütmeler, analizler ve değerlendirmeler yapabilecek yetkinlikte olduğu; her alanı ve her bireyi etkileyerek değişim ve dönüşümü sağlayabilecek kapsamlı bir kuram olduğu bulunmuştur. Ayrıca yapay zekanın makine, derin ve gösterim öğrenmeyi içerdiği; yapay sinir ağları, Turing kuramı, bulanık mantık, uzman sistemler, büyük veri (veri madenciliği vs.) gibi birçok kuramlardan oluştuğu ortaya çıkmıştır. Bugün ve yarın her alanda ilgisini ve etkisini gösterebilecek bir güçte olan yapay zeka kavramı yansımaları için teorik ve uygulamalı çalışmaların yapılması önerilebilir.

Keywords

Yapay zeka, Yapay zeka kuramları, Makine öğrenmesi, Derin öğrenme

Ethical Statement

Yüklendi.

Supporting Institution

Yoktur

Thanks

Yoktur

References

• Acemoğlu, D., & Johnson, S. (2023). What is wrong with ChatGPT? 6 Şubat 2024 tarihinde, https://www.projectsyndicate.org/commentary/chatgpt-ai-big-tech-corporate-america-investing-in-eliminating-workersby-daron-acemoglu -and- simon-johnson-2023-02’den alınmıştır.
• Alpaydın, E. (2011). Yapay öğrenme. İstanbul: Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi.
• Altaş, İ. (1999). Bulanık mantık: Bulanıklık kavramı. Enerji, Elektrik, Elektronik, 3e; (e-versiyon), 62, 80-85.
• Arslan, M., & Zırhlıoğlu, G. (2021). Öğretmen performanslarının bulanık mantık yöntemiyle değerlendirilmesi. Yüzüncüyıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 18(1), 569-594.
• Atalay, M., & Çelik, E. (2017). Büyük veri analizinde yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamaları. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(22), 155-172.
• Attila, Ş. A. (2022). Yapay zeka, teknoloji ve uygulamaları. İstanbul: Dikeyeksen Yayın Dağıtım.
• Aylak, L. B., Oral, O., & Yazıcı, K. (2021). Yapay zeka ve makine öğrenmesi tekniklerinin lojistik sektöründe kullanımı. El-Cezeri Fen ve Mühendislik Dergisi, 8(1), 74-93.
• Barrat, J. (2020). Son icadımız. (Çev. Levent Tayla). İstanbul: Pegasus Yayınları.
• Coppin, B. (2004). Artificial intelligence illuminated. MA: Jones and Bartlett Pub.
• Cuzzolin, F., Morelli, A., Cîrstea, B., & Sahakian, B.J. (2020). Knowing me, knowing you: Theory of mind in AI. Psychological Medicine, 50, 1057–1061. Doi: https://doi.org/10.1017/S0033291720000835
• Çetin, M., & Aktaş, A. (2021). Yapay zeka ve eğitimde gelecek senaryoları. OPUS-Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 18(Eğitim bilimleri özel sayısı), 4225-4268.
• Eren, Z. (2021). Eğitimde yapay zeka uygulamaları ve geleceğe ilişkin yönelimler. (Ed. Ö. İyigün ve M. K. Yılmaz) içinde: Yapay zeka güncel yaklaşımlar ve uygulamalar içinde, İstanbul: Beta Kitap.
• Ergunalp, H. A. (2021). Sibernetik düşünme. Karmaşık sistemlerde yönetimi anlamak. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
• Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2021). Derin öğrenme. (Çev: Fatoş Yarman Vural, Ramazan Gökberk Cinbiş ve Sinan Kalkan). Ankara: Buzdağı Yayınevi.
• Gürsalak, N. (2021). Büyük veri. İstanbul: Dora Yayınları.
• İçen, D., & Günay, S. (2014). Uzman sistemler ve istatistik. İstatistikçiler Dergisi: İstatistik & Aktüerya, 7, 37-45.
• Kaya, M., & Yozgat, U. (2021). Yapay zekanın akademik ve ticari alanda gelişimi: Türkiye için bir literatür taraması. (Ed. Ö. İyigün ve M. K. Yılmaz): Yapay zeka güncel yaklaşımlar ve uygulamalar içinde, İstanbul: Beta Kitap.
• Keskenler, F. M., & Keskenler, F. E. (2017). Bulanık mantığın tarihi gelişimi. Takvim-i Vekayi, 5(1), 1-10.
• Kwik, J. (2024). Sınırsız (Genişletilmiş versiyon). İstanbul: Parola Yayınları.
• Nabiyev, V. V. (2005). Yapay zeka: Problemler-yöntemler-algoritma (2. Baskı). Ankara: Seçkin Yayıncılık.
• Nguyen, D., Nguyen, P., Le, H., Do, K., Venkatesh, S., & Tran, T. (2023). Memory-augmented theory of mind network. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 37(10), 11630-11637. Doi: https://doi.org/10.1609/aaai.v37i10.26374
• Özdemir, O., & Kalınkara, Y. (2020). Bulanık mantık: 2000-2020 yılları arası tez ve makale çalışmalarına yönelik bir içerik analizi. Acta infologica, 4(2), 155-174.
• Özden, Y. (2005). Öğrenme ve öğretme (7. Baskı). Ankara: Pegem A Yayıncılık. Öztürk, K., & Şahin, E. M. (2018). Yapay sinir ağları ve yapay zekâ’ya genel bir bakış. Takvim-i Vekayi, 6(2), 25-36.
• Schwab, K. (2023). Dördüncü sanayi devrimi (Çev. Zülfü Dicleli). İstanbul: Optimist.
• Soori, M., Arezoo, B., & Dastres, R. (20023). Artificial intelligence, machine learning and deep learning in advanced robotics, a review. Cognitive Robotics. 3, 54-70. Doi: https://doi.org/10.1016/j.cogr.2023.04.001
• Tan, A. H., & Yu, P. S. (2003). Guest editorial: Text and web mining. Applied Intelligence, 18, 239-241.
• TÜBİTAK. (2023). Adım adım bilgisayar bilimi. Ankara: Popüler Bilim Kitapları.
• TÜBİTAK. (2024a). Bilim ve teknik: Aylık popüler bilim dergisi. 57(677).
• TÜBİTAK. (2024b). Bilim ve teknik: Aylık popüler bilim dergisi. 57(680).