replika telefonlar ve psikoloji bilgisi222

replika telefonlar ve psikoloji bilgisi222  evet arkadasalar replika telefonlar sizin ciin bu yzıları hazırladı herzamanda sizlere güzel hizmeler vermeye devam edecek replika telefon diyorki
Bazıları, oeynin birçok nöron tipine sahip olduğunu ve bunun sadece bir örnek ol-duğu gerçeğinin önemini hiçe sayıyor; fakat bir insan nöronunu taklit edebilen silikon çip fikri, geleceğin ilgi çeken sorusunu oluşturacaktır Bir beyin yaratmada, teknoloji nereye kadar gidebilecektir?r dogunnadı. Garaj atölyeleri milyon dolarlık işletmelere <,cvrıldı, buralarda hayal bile edemeyeceğimiz şeyleri yapabilen
Yem nesil İTİl*;ısayar/bılış bilim adamları noral işlevlerin bir makine tarafından taklit edilmesi konusunda daha ümitlidir. Pcrccptronlarda son dönemlerdeki değişimlerden bin kavramsaldır. Bir bilgisayar beynini gırdi'Vikn aleti olarak kabul etmek yerine, bilim adamları uçuncu bir katman ilave ettiler vr jndı katman olarak isimlendirdiler. Bu gizli katman, girdi veya çıktılara de-Uıl uyarımları diğer nöronlara bağlamakla ilgilenen ınternöronlara karşılık gelir Ikı model, bu kitapta bahsedilen bağlantısalcılık ile bağdaşmaktadır.
Bu meselelerin çoğu, beyin ve çok önemli bir konu olan bilgisayar mimarisi ile ilgilidir. Bununla beraber, bilgisayarlar hâlâ insanların gösterdiği performansa ulaşamamıştır; bilgisayarlar ve beyinler birbirine eşit değildir. Barı şeyleri bilgisayarlar beyinlerden daha iyi, bazı şeyleri ise daha kotu yapar. Daha önce de belirtildiği gibi bu farklılaşma birçok alanda gorulur; fakat bilhassa çok problemli bir alan, üç boyutlu nesnelerin tanınmasıdır. Bizim goz-lerımıZ'ikı boyutlu alıcılar-uç boyutlu olarak yorumlanabilen sinyalleri doğru ve kusursuz bir şekilde algılamaya her an hazırdır. Sınır sisteminin hareketsiz, uyuşuk İÇ akimına (“wetware”), göz-nesne konumunun sürekli de-jiışmesıne ve büyükluk-küçüklük ayarı ihtiyacına rağmen, bizim algı sistemimiz neredeyse mükemmel bir şekilde çalışır, iletim hızının noral iletimden milyonlarca kez daha hızlı olmasına rağmen, bilgisayarlar bu konuda daha başarısızdır.
Daha önce de belirtildiği gibi, bu farklılığın bir nedeni; beyinlerin bilgileri paralel olarak işlemesine karşın, bilgisayarların genellikle sen, ardışık veya işleme modeline sahip olmasıdır. Bazı yapay zekâ bilim adamları, beyinler ve bilgisayarlar arasındaki işlevsel farklılığı, bu yapısal farklılığı oluşturarak aşmaya çalışmaktalar. Bu bilim adamlarından bin, bir problemi kuçuk parça! ı-ra bölen (araç-sonuç analizini hatırlatarak) ve sonra paralel olarak işleyen pa* ralel işleme modeli uygulayan bir “bağlantı makinesi” (connection machıne) (bkz. Hillis, 1987) geliştiren W. Daniel Hıllıs’dır. Bu küçültülmüş problemler veya kümeler, sonra bilgisayarların işleme ağındaki ayrı bölümlere dağıtılır. Bu sistem von Neumann’ın geliştirdiği, bilgiyi ardışık olarak işleyen tek bir merkezi ışlcMncisı bulunan bilgisayarlarla tezat oluşturur. Hıll’ın bağlantı makinesinde 65.536 (taban sayısı 2 olan asal sayı) işlemci, aynı anda tek bir problem üzerinde çalışır. Her işlemcinin, bu metnin hazırlanmasında kullanılan PCden daha güçsüz olmasına rağmen, bu 65.0(X)’den fazla minik çıpler birbiri arkasına bağlandığı ve eşzamanlı çalıştığı takdirde, bir saniyede milyarlarca talimatı yerme getirebilirler. Gerek kavramsal fikir bazında, gerekse ış-
lcv9cJ yönüyle. ctkılcvKi hr makinedir. Fakat. Hıllıs milyarlarca
paralel oiarAk çalıştığı bir makine hayal ediyor - Hal gibi.
Yapay Zekâ ve İnsan Bilişi
Yapay zekânın temel sorularından bazıları şunlardır :
•Beyin ne tarz bir düşünme makinesidir ?
•İnsan düşünmesi bir makine tarafından nasıl taklit edilebilir!
•Bilgisayarlar insan düşünmesine baskın çıkabilir mi ?
•Bu konuların peşinde koşturmaya değer mi ?
Bu Hiruların hiçbirine kolayca cevap verilemez, fakat nöronlardan ılhası alınmış paralel düzenlenmiş bir işleme modelinin (ve diğerlerinin) altına im-za atanlar, çozum üretebilmek için çok çalışmaktadır.
Beyin, ilk sorunun cevabı bir yüzyıl boyunca yapılan psikoloji alanındaki araştırmalardan sonra, özellikle son 20-30 yılda bilişsel çalışmaların sonucunda şekil almaya başlamıştır. Bu kitabın içeriğinin, bu cevabın temsili bir örneğini teşkil etmesi ümit edilir. Beyin adı verilen düşünme makinesi hakkında öğrendiklerimiz, genellikle kullanılmakta olan von Neumann’ın bilgisayarlarından esaslı bir şekilde farklı olmasıdır. Bilgisayarlar beyinlere daha çok benzenlebılseydı, belki yapay zekâ daha çok ilerlemiş olacaktı. Bu konuyu av-dınlatabilmek amacıyla, aşağıdaki karşılaştırmalı özet çıkarılmıştır:
insan Düşünmesi- Bilgisayar. İkinci sorunun cevabı, insan düşünmesinin en lyı taklidinin basit nörolojik yapıların bir modelinin geliştirilmesiyle murnkün olduğudur - en azından baglantısalcıların görüşüne
Bilgisayarın Üstünlüğü. Bazı bilgisayar programları insan düşünmesin' den çok daha verimli bir şekilde çalışır. Bununla beraber, en iyimser bakı^ açısıyla çoğu gerçeğinin en hantal taklitleridir. Bilgisayarlar, detaylı matC' matik hesaplan gibi bazı problemleri, insanlardan daha hızlı ve doğru olarak çözebiliyor Genelleme yapma ve yeni aktivite örüntülerinı öğrenebilme gi' bı diğer görevler, insanlar tarafından yapılabilmekte, fakat bilgisayarlar yapa-mamakradır.
Zahmete Değer mi! Sonuç olarak, bu konuların peşinde koşmalı mıyı: sorusunun basit cevabı: Evettir, insan düşünmesi ve makine düşünmesi hakkında gitgide daha fazla peyler öğreniyoruz. Bazıları yapay zekânın peşinde koşmanın, yel değirmenleriyle savaşmak kadar aptalca bir şey olduğunu Öne süriıyor.replika telefonlar sundu.