Biyolojinin Yapay Zekanın Temeli Haline Gelişi
Yapay zeka karmaşık görünür. Her gün transformerlar ve büyük dil modelleri gibi terimler duyarsınız.
Temel fikir basittir. Yapay nöron ile başlar.
Biyoloji buna ilham vermiştir. Biyolojik bir nöron üç adımda çalışır:
- Dendritler sinyalleri alır.
- Hücre gövdesi bunları işler.
- Akson bir impulsu ileriye gönderir.
Yapay nöronlar aynı şeyi yapmak için matematik kullanır. Biyolojik sinyaller kullanmazlar; sayılar kullanırlar.
Bir yapay nöronun çalışma şekli şöyledir:
- Sayısal girdiler alır.
- Her girdiyi bir ağırlıkla çarpar.
- Ağırlıklandırılmış girdileri toplar.
- Bir sapma (bias) ekler.
- Sonucu bir aktivasyon fonksiyonundan geçirir.
Formül şuna benzer: z = w1x1 + w2x2 + ... + wn*xn + b
Aktivasyon fonksiyonu kritiktir. O olmadan ağ sadece doğrusal problemleri çözer. Aktivasyon fonksiyonları, ağın karmaşık kalıpları öğrenmesini sağlar.
Bir örnek sigmoid fonksiyonudur. 0 ile 1 arasında bir değer üretir. Bu değer, nöronun çıktısına ne kadar güvendiğini gösterir.
Perceptron, bu mantığı kullanan ilk modellerden biriydi. Bugün yapay zeka sistemleri bu bağlantılardan milyarlarca kullanmaktadır.
Modern yapay zeka, küçük matematiksel birimlerin bilgiyi işlemesi ve sinyalleri ileriye iletmesi sayesinde çalışır.
Yapay zekanın temeli matematiktir. Bu matematiğin ilham kaynağı ise biyolojidir.
Kaynak: https://dev.to/khasky/how-biology-became-the-foundation-of-artificial-intelligence-2427
İsteğe bağlı öğrenme topluluğu: https://t.me/GyaanSetuAi