Tekrardan merhaba, sizinle bu konuyu konuşabilmek benim için de büyük bir zevk. Yorumum uzun oldu, özet isteyenler sadece son paragrafa bakabilirler.

İlk paragfta anlattığınıza kesinlikle katılıyorum. Eğer bir yerde kaçınılmaz bir değişim gerçekleşiyorsa, değişimin bir parçası olmak zorundayız. İstesek de istemesek de bana göre OpenAI şirketinin yaptığı uygulamaların öncülüğünde yapay zeka çağına girmiş bulunmaktayız. Bundan dolayı sevdiğim alan olan web alanı başta olmak üzere ilgilendiğim birçok alanı arkamda bıraktım ve 3 yıl önce yapay zeka öğrenmeye başladım. Ancak insan işin içine girince eğitimlerin yetersizliğini daha iyi anlıyor. Benim asıl sitemim de aslında buradaki kursların yetersizliğine. Bir önceki yorumda doğal dil işleme konusu ile örnek vermiştim, yorumum sonuna doğruda reinforcement learning konusunda örnek vereceğim.

Öncelikle bizim otomasyon sistemleri ve yapay zeka arasındaki farkı iyi anlamamız gerekiyor. Ortam sıcaklığı azaldığında ısıtıcıların açılması, sıcaklık düştüğünde fanaların aktifleştirilmesi veya topraksız tarımda kullanılan A ve B vitaminlerin EC değerleri azaldığında sisteme otomatik eklenmesi, suyun PH değerlerinin sensörlerden gelen verilere göre if-else bloğu şeklinde kontrol altına alınması otomasyon sistemidir. Zaten bunlarda günümüzde yapılmaktadır. Ancak tüm sistemi gelişmiş bir yapay zeka modeli tarafından insan müdahalesi olmadan sizinde dediğiniz gibi tohumdan hasada kadar olan süreci yönetebilirse ve her hasatta kendi kendine verimi geliştirirse işte o zaman sıradan otomasyon sistemlerinden farkı olmuş olur.

Özellikle bu konuya değinmeniz benim için çok değerliydi. Ben 2 yıl önce makine mühendisi ve orman mühendisi arkadaşım ile projelendirmeye çalıştım. Ancak hem makine hem de orman mühendisi arkadaşım zaman bulamadıkları için takımdan ayrıldılar. Ancak ben vazgeçemdim ve tek başıma yapay zeka modelini tamamladıktan sonra bitkisel araştırmaları yaptım ve Unity üzerinden basit bir modellemesini yaparak yarışmaya katıldım. Amacım normal bir topraksız tarım yapmak değildi. Komple yapay zeka kontorlünde olan yenilikçi bir tarım sistemi kurmaktı. Ancak aşağıdaki sebepten dolayı elendim.


Sonra ben bu projeyi bir arkadaşım sayesinde melek yatırımcıya ulaştırdım. Melek yatırımcı kapalı alanda tarım konusunda çok fazla resmi prosedür olduğunu bundan dolayı yatırım yapmayacağını söyledi. Projeyi açık alanda sera ortmında yapabileceğimi söyledim ama ikna olmadı. Bende Tübitak bigg ve kosgep gibi alanlara hazırlamaya çalışıyorum ama bu tarz desteklerde kdv ödemesi yapılmıyormuş. Yeni şirketleşen arkadaşlarımda belli sermaye olmadan destek alsalar bile ilerleyemediklerinden yakınınca projeyi bir sermaye oluşturmayı başardığım zaman denemek istiyorum. (2 yıldır işsiz biri olarak nasıl yapacağım bilmiyorum ama... ) Yaklaşık 6 aydır balkonda topraksız tarım ile denemeler yapıyorum. 3. denememi gerçekleştirdim ve bitkiler konusunda bilgimi geliştirmeye devam ettirmeye çalışıyorum. Eğer günün birinde bu proje ile ilerlemek istersen seninle iletişimde olmak isterim hocam.

Eğitimler konusundaki sitemim için "yorumum sonuna doğruda reinforcement learning konusunda örnek vereceğim." demiştim. Reinforcement learning (pekiştirmeli öğrenme - takviyeli öğrenme - etmen tabanlı öğrenme) ödül-ceza sistemine dayanarak makinanın öğrenmesini amaçlar. En temel algoritması Q Learning algoritmasıdır (Bana göre QLearninge yapay zeka demek hiç mantıklı değil, nedenini eğitimi izlediğinde anlayacaksın hocam.) ve kendi bünyesinde çok fazla algoritma barındırır. Şimdi eğitimi izlediğinizde Reinforcement Learning'in çok basit düzeyde kaldığını işler biraz karmaşıklaştığından Deep Reinforcement Learning'i kullanmanız gerekitğini öğreneceksiniz ama o da yetersiz. Neden mi?

Örneğin ben simülasyon ortamında birden fazla insansız hava araçları oluşturum ve kendi insansız hava aracımın diğer insansız hava araçlarını takip ederse ödül alacağı bir proje geliştirmeye çalıştım. Denemediğim Reinforcement Learning algoritması kalmadı. Araştırmadığım akademik doküman kalmadı.Yerli yabancı bir sürü akademik araştırmacıdan bu konuda destek aradım ama bulamadım. Tam 1,5 yılımı bu konuya ayırdım. Her algoritma değiştirdiğimde yeni eğitim almam oldukça uzun sürüyordu. Bu eğitimleri Google Colab veya Amazon AWS felan desteklemediği için kendi bilgisayarımda alıyordum. Bilgisayarım günlerce tam güçte aralıksızca açık kalıyordu. Ama bir sonuç alamadım. Sonra havacılık alanında çalışan bir yapay zeka mühendisi ile görüşme imkanı buldum ve kendisine "1.5 yıldır uğraşıyorum ama maalesef elle tutulur bir model çıkartamadım, bana ne önerirsiniz? diye sordum" O da Reinforcement Learningin şuan bu tarz kapsamlı konularda yetersiz kaldığını bu sorunları çözmesi için bir aşama daha katetmesi gerektiğini söyledi.



Yani demem o ki, buradaki algoritmaların bir çoğu kafamızda kurduğumuz kadar güçlü değil. Mesela kendi kendine sıfırdan satranç oynamayı öğrenen mikro yapay zeka geliştirmek istediğinizde Reinforcement Learning ile belli bir yere kadar getirebilirsiniz. ( https://github.com/asametyildirim/Vezir.AI Kendi repomdur. Modelin eğitimini almak için çok uzun süreler beklediğimden dolayı projeyi geliştirmekte zorlanıyorum.) Ama daha kapsamlı projelerde maalesef yetersiz kalacak. Bu arada satranç uygulamam ilginizi çekerse, reinforcement learning öğrendiğinizde beraber devam edebiliriz.



Buraya kadar okuyan herkese teşekkür ederim. Bu cevabı chatgpt ye yorumlatmadım ama sorsaydım bence özet şöyle olurdu;

Yazar yapay zeka alanında kendini geliştirmeye çalışmış. Ancak mevcut makine öğrenmesi algoritmaları kapsamlı projelerde yetersiz kalmış. Bu bilgileri de sektöre yeni girecek birisine aktarmaya çalışarak, kendisinin yaptığı hatalara düşmesini engellemek istemiş. Ayrıca yazar bir şeyler başarmak istiyor ama henüz herhangi bir başarıya ulaşamadığı için kendini sıkışmış hissediyor.