4. Yapay Zeka Ajanlarını Güçlendiren Teknolojiler

Yapay zeka ajanlarının sergilediği akıllı davranışlar ve karmaşık görevleri yerine getirme yetenekleri, çeşitli temel yapay zeka teknolojileri ve algoritmalarının bir araya gelmesiyle mümkün olmaktadır. Bu teknolojiler, ajanın çevresini algılamasından, topladığı bilgiyi anlamlandırmasına, deneyimlerinden öğrenmesine, en uygun kararları vermesine ve bu kararları eyleme dökmesine kadar tüm süreçleri destekler. Modern YZ ajanları, tek bir YZ teknolojisine dayanmak yerine, genellikle Doğal Dil İşleme (NLP), Bilgisayarlı Görü (CV), Pekiştirmeli Öğrenme (RL), Bilgi Gösterimi ve Çıkarım (KRR) gibi birden fazla teknolojinin sinerjik bir şekilde entegre edildiği hibrit sistemlerdir. Bu entegrasyon, ajanların hem algısal hem de bilişsel yeteneklerini önemli ölçüde artırmaktadır. Örneğin, bir YZ ajanı çevresini algılamak için Bilgisayarlı Görü veya NLP'ye ihtiyaç duyar. Algıladığı bilgiyi anlamlandırmak ve akıl yürütmek için KRR ve Büyük Dil Modelleri'nden (LLM'ler) faydalanır. Hedeflerine ulaşmak için en iyi eylem stratejisini öğrenmek amacıyla Pekiştirmeli Öğrenme kullanır. Tüm bu süreçler, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme algoritmalarıyla desteklenir. Tek bir teknoloji, bir ajanın tüm bu karmaşık işlevleri yerine getirmesi için yeterli değildir. Dolayısıyla, YZ ajanlarının gücü, bu farklı teknolojilerin bir araya getirilerek birbirini tamamlayan ve güçlendiren bir sistem oluşturulmasından kaynaklanır..

Makine Öğrenmesi (ML): YZ ajanlarının deneyimlerden öğrenmesini, verilerden örüntüler çıkarmasını ve bu sayede performanslarını zamanla iyileştirmesini sağlayan temel bir teknolojidir. Ajanlar, topladıkları verileri analiz ederek karar verme süreçlerini, algılama yeteneklerini ve eylem stratejilerini geliştirirler. Makine öğrenmesinin başlıca türleri şunlardır:

Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Ajan, etiketlenmiş veri kümeleri (girdilere karşılık gelen doğru çıktıların verildiği veriler) kullanılarak eğitilir. Amaç, ajanın yeni girdiler için doğru çıktıları tahmin etmeyi öğrenmesidir. Örneğin, geçmiş müşteri verileri ve satın alma davranışları kullanılarak bir müşterinin belirli bir ürünü satın alıp almayacağını tahmin eden bir model eğitilebilir.

Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Ajan, etiketsiz verilerdeki gizli yapıları, örüntüleri veya grupları kendi başına keşfetmeyi öğrenir. Örneğin, müşteri segmentasyonu veya anomali tespiti gibi görevlerde kullanılır.

Yarı Denetimli Öğrenme (Semi-Supervised Learning): Eğitim sürecinde hem az miktarda etiketli verinin hem de çok miktarda etiketsiz verinin bir arada kullanıldığı bir yaklaşımdır. Bu, etiketli veri elde etmenin maliyetli veya zor olduğu durumlarda faydalıdır.

Derin Öğrenme (Deep Learning - DL): Çok katmanlı yapay sinir ağlarını (deep neural networks) kullanan, makine öğrenmesinin bir alt alanıdır. Özellikle büyük ve karmaşık veri kümelerinden (görüntü, ses, metin gibi) hiyerarşik özellik temsillerini otomatik olarak öğrenme yeteneği sayesinde son yıllarda büyük başarılar elde etmiştir. Derin öğrenme modelleri, YZ ajanlarının algılama ve anlama yeteneklerini önemli ölçüde geliştirmiştir. Başlıca derin öğrenme mimarileri şunlardır:

Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks - CNNs): Genellikle görüntü tanıma, nesne tespiti, yüz tanıma gibi bilgisayarlı görü görevlerinde kullanılırlar. Görüntülerdeki uzamsal hiyerarşileri etkili bir şekilde yakalayabilirler. Son zamanlarda, Görüntü Transformatörleri (Vision Transformers - ViT'ler) de CNN'lere güçlü bir alternatif olarak bu alanda yükselmektedir.

Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks - RNNs): Zaman serisi verileri, konuşma, metin gibi sıralı verilerin işlenmesinde kullanılırlar. Geçmiş bilgileri hatırlama yetenekleri sayesinde bağlamsal anlayış gerektiren görevlerde etkilidirler. LSTM (Long Short-Term Memory) ve GRU (Gated Recurrent Unit) gibi gelişmiş RNN türleri, uzun vadeli bağımlılıkları daha iyi yakalayabilir.

Transformer Modelleri: Özellikle Doğal Dil İşleme (NLP) alanında devrim yaratmışlardır. "Attention" (dikkat) mekanizmaları sayesinde, sıralı verilerdeki uzun mesafeli bağımlılıkları paralel bir şekilde işleyebilirler. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ve GPT (Generative Pre-trained Transformer) gibi modeller, metin anlama, üretme, çeviri ve soru yanıtlama gibi çok çeşitli NLP görevlerinde son teknoloji performans sergilemektedir.

Pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın bir ortamda deneme-yanılma yoluyla en iyi eylem stratejisini (politikasını) öğrenmesini sağlayan bir makine öğrenmesi türüdür. Ajan, gerçekleştirdiği her eylemin sonucunda çevreden bir ödül veya ceza sinyali alır ve amacı, toplam beklenen ödülü maksimize edecek şekilde davranmayı öğrenmektir. Pekiştirmeli öğrenmenin temel unsurları şunlardır :

Ajan (Agent): Öğrenen ve karar veren varlık.

Ortam (Environment): Ajanın etkileşimde bulunduğu dış dünya veya sistem.

Eylem (Action): Ajanın belirli bir durumda gerçekleştirebileceği olası hareketler.

Durum (State): Ortamın belirli bir andaki konfigürasyonu.

Ödül (Reward): Ajanın bir eylem gerçekleştirdikten sonra ortamdan aldığı geri bildirim sinyali.

Politika (Policy): Ajanın belirli bir durumda hangi eylemi seçeceğini belirleyen strateji.

Q-Learning: Değer tabanlı bir RL algoritmasıdır. Belirli bir durumda (s) belirli bir eylemi (a) yapmanın beklenen gelecekteki toplam ödülünü (Q değeri: Q(s,a)) öğrenmeye çalışır.

Deep Q-Networks (DQN): Q-Learning'i derin sinir ağlarıyla birleştirerek, karmaşık ve yüksek boyutlu durum uzaylarını (örneğin, bir oyun ekranındaki pikseller) ele alabilen bir yaklaşımdır.

Policy Gradient Methods: Doğrudan politikayı (eylem seçme olasılıklarını) optimize etmeye çalışan algoritmalardır. Proximal Policy Optimization (PPO) bu kategoriye giren popüler ve etkili bir algoritmadır.

Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL): Birden fazla ajanın aynı ortamda etkileşimde bulunduğu ve her birinin kendi ödülünü maksimize etmeye çalıştığı veya ortak bir hedefe ulaşmaya çalıştığı durumlar için geliştirilmiş RL teknikleridir.

İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF): Özellikle Büyük Dil Modelleri'nin (LLM'ler) insan tercihleriyle daha uyumlu ve güvenli hale getirilmesinde kullanılan güçlü bir tekniktir. Bu yaklaşımda, insanlar modelin ürettiği farklı çıktıları karşılaştırarak hangisinin daha iyi olduğuna dair geri bildirimde bulunur. Bu geri bildirimler, bir ödül modeli eğitmek için kullanılır ve bu ödül modeli daha sonra RL algoritması aracılığıyla LLM'in davranışını yönlendirir.

Doğal Dil İşleme, YZ ajanlarının insan dilini (hem yazılı metin hem de konuşma) anlamasını, yorumlamasını, üretmesini ve insanlarla doğal bir şekilde etkileşim kurmasını sağlayan teknolojiler bütünüdür. NLP, ajanların kullanıcı komutlarını anlaması, belgelerden bilgi çıkarması, soruları yanıtlaması ve akıcı metinler üretmesi için kritik öneme sahiptir. Büyük Dil Modelleri (Large Language Models - LLMs): Modern YZ ajanlarının gelişiminde devrim niteliğinde bir etki yaratmıştır ve sıklıkla bu ajanların "beyni" olarak kabul edilirler. LLM'ler, devasa metin ve kod veri kümeleri üzerinde eğitilmiş derin öğrenme modelleridir (genellikle Transformer mimarisine dayalıdır). Metin anlama, üretme, özetleme, çeviri, soru yanıtlama, kod yazma gibi çok çeşitli dil görevlerinde olağanüstü performans sergilerler. OpenAI'nin GPT serisi ve Google'ın BERT modeli, bu alandaki popüler ve etkili örneklerdendir. LLM'ler, ajanların karmaşık talimatları anlamasını, bağlamı takip etmesini ve insan benzeri tutarlı yanıtlar üretmesini sağlar. Bu durum, LLM'lerin sadece bir NLP aracı olmaktan çıkıp, daha genel amaçlı YZ ajanlarının temelini oluşturan, diğer bileşenleri yöneten ve genel zekayı sağlayan bir platforma dönüştüğünü göstermektedir. Diğer önemli NLP teknikleri arasında duygu analizi (metindeki duygusal tonu belirleme), varlık tanıma (metindeki önemli kişi, yer, kuruluş gibi varlıkları tanımlama), metin sınıflandırma, konuşma tanıma (sesi metne dönüştürme) ve konuşma sentezleme (metni sese dönüştürme) bulunmaktadır.

Bilgisayarlı Görü, YZ ajanlarının görsel dünyayı algılamasını, işlemesini ve anlamasını sağlar. Kameralar veya diğer görsel sensörler aracılığıyla elde edilen görüntüleri ve videoları analiz ederek, ajanların nesneleri tanımasına, sahneleri yorumlamasına ve görsel bilgilere dayanarak kararlar almasına olanak tanır. Otonom araçlar, robotik sistemler, tıbbi görüntüleme ve güvenlik sistemleri gibi birçok YZ ajanı uygulaması için temel bir teknolojidir. Başlıca Bilgisayarlı Görü algoritmaları ve görevleri şunlardır:

Nesne Tespiti (Object Detection): Bir görüntü veya video karesindeki belirli nesnelerin (örneğin, arabalar, yayalar, yüzler) yerini belirleme ve bu nesneleri sınıflandırma işlemidir. YOLO (You Only Look Once) ve Faster R-CNN gibi derin öğrenme tabanlı algoritmalar bu alanda yaygın olarak kullanılır.

Semantik Segmentasyon (Semantic Segmentation): Bir görüntüdeki her pikseli ait olduğu nesne sınıfına (örneğin, yol, bina, gökyüzü) atama işlemidir. Bu, ajanın sahneyi daha detaylı bir şekilde anlamasına yardımcı olur. U-Net ve DeepLab gibi modeller bu görev için geliştirilmiştir. Diğer önemli görevler arasında görüntü sınıflandırma (bir görüntünün hangi kategoriye ait olduğunu belirleme), yüz tanıma, hareket takibi ve optik karakter tanıma (OCR) bulunmaktadır. Vision AI Ajanları: Bilgisayarlı görü tekniklerini, derin öğrenmeyi ve YZ otomasyonunu bir araya getirerek görsel girdileri işleyebilen, bu girdilerden anlamlı örüntüler tanıyabilen ve otonom kararlar alabilen özel YZ ajanlarıdır.

Bilgi Gösterimi ve Çıkarım, bir YZ ajanının dünya hakkındaki bilgiyi (olgular, kurallar, ilişkiler, kavramlar) nasıl yapılandırılmış bir şekilde temsil ettiği ve bu bilgiyi kullanarak yeni bilgiler türetmek veya mantıksal çıkarımlar yapmak için nasıl akıl yürüttüğü ile ilgilenen bir yapay zeka alanıdır. KRR, ajanların daha derin bir anlayışa sahip olmasını, daha karmaşık problemleri çözmesini ve kararlarını daha şeffaf bir şekilde gerekçelendirmesini sağlar. Özellikle Pekiştirmeli Öğrenme (RL) ile birleştirildiğinde, KRR ajanların keşif sürecinin verimliliğini artırabilir, genelleme yeteneğini güçlendirebilir ve öğrenilen politikaların güvenliğini ve yorumlanabilirliğini sağlayabilir. Saf RL'nin örneklem verimsizliği ve yorumlanabilirlik sorunları, KRR'nin soyutlama ve yapısal bilgi yetenekleriyle aşılabilir. RL'nin öğrenme gücü ile KRR'nin temsil ve akıl yürütme gücünü birleştirmek, daha yetenekli ve pratik YZ ajanları geliştirmek için umut verici bir yaklaşımdır. Kullanılan başlıca KRR teknikleri şunlardır:

Ödül Makineleri (Reward Machines): Özellikle Pekiştirmeli Öğrenme'de, karmaşık, sıralı ve Markovian olmayan (geçmişe bağımlı) ödül yapılarını ve görevleri temsil etmek için kullanılan formalizmlerdir. Bir görevin farklı aşamalarını ve bu aşamalarda elde edilecek ödülleri açıkça tanımlarlar.

Zamansal Mantıklar (Temporal Logics): Zaman içinde değişen durumları, olayların sıralanmasını ve hedefleri ifade etmek için kullanılan mantıksal dillerdir. Örneğin, LTL (Linear Temporal Logic), "bir olay eninde sonunda gerçekleşmeli" veya "bir durum her zaman doğru kalmalı" gibi karmaşık zamansal kısıtlamaları ve hedefleri tanımlamak için kullanılabilir.

Sembolik Planlama (Symbolic Planning): Durumları, eylemleri ve hedefleri sembolik olarak temsil ederek, bir başlangıç durumundan bir hedef durumuna ulaşmak için bir eylem dizisi (plan) oluşturan tekniklerdir. Answer Set Programming (ASP) ve Eylem Dilleri (Action Languages) bu kategoriye giren yaklaşımlardır.

Ontolojiler ve Bilgi Grafları (Ontologies and Knowledge Graphs): Bir alanın kavramlarını, özelliklerini ve aralarındaki ilişkileri yapılandırılmış bir şekilde temsil eden formalizmlerdir. Ajanların alan bilgisini anlamasına, sorgulamasına ve bu bilgi üzerinde çıkarımlar yapmasına olanak tanır.

Planlama, YZ ajanlarının, özellikle hedef tabanlı ajanların ve karmaşık, çok adımlı görevleri yerine getiren diğer ajanların, bir hedefe ulaşmak için bir dizi eylem belirlemesine yardımcı olan kritik bir süreçtir. Planlama algoritmaları, mevcut durumdan başlayarak bir hedef durumuna götürecek optimal veya tatmin edici bir eylem dizisi bulmayı amaçlar. Bu süreç, olası eylem yollarını arama, eylemlerin maliyetlerini ve faydalarını değerlendirme ve en iyi planı seçme gibi adımları içerir. Klasik arama algoritmaları (örneğin, A* arama algoritması), optimizasyon teknikleri ve olasılıksal planlama yöntemleri bu kapsamda kullanılan yaklaşımlardandır.

Bu temel teknolojiler ve algoritmalar, YZ ajanlarının giderek daha karmaşık ve çeşitli görevleri yerine getirebilen, daha akıllı ve otonom sistemler haline gelmesini sağlamaktadır.