Sezgiler

Sezgiler, en iyi çözümleri garanti etmez ancak tatmin edici sonuçlara hızlıca ulaşmayı amaçlar. Sezgiler, mevcut bilgileri ve deneyimsel birikimi kullanarak, arama süreçlerine rehberlik eder ve başarıya ulaşma olasılığı yüksek yolları önceliklendirir.

Sezgiler Nasıl Çalışır?

Sezgiler, karmaşık arama problemlerini sadeleştirerek algoritmaların tüm olasılıkları incelemeden umut vadeden çözümlere odaklanmasını sağlar. Bu, farklı durumların maliyet veya değerini tahmin eden sezgisel fonksiyonlar aracılığıyla gerçekleşir. Bu fonksiyonlar, A* ve En-İyi-Önce Arama gibi bilgili arama algoritmalarının temelini oluşturur ve mevcut durumdan hedef duruma olan maliyeti sezgisel olarak tahmin ederek aramayı daha umut veren yollara yönlendirir.

Sezgisel Arama Algoritmalarının Özellikleri

Sezgisel arama algoritmalarını ayıran temel özellikler:

• Kabul Edilebilirlik (Admissibility): Bir sezgi, hedefe ulaşma maliyetini asla olduğundan fazla tahmin etmiyorsa kabul edilebilirdir; bu, algoritmanın varsa en iyi çözümü bulmasını sağlar.
• Tutarlılık (Monotonluk): Bir sezgi, hedefe ulaşma tahmini maliyeti her zaman mevcut düğümden bir ardıl düğüme geçiş maliyeti artı ardıl düğümden hedefe tahmini maliyetten küçük veya eşitse tutarlıdır. Bu özellik, yol boyunca maliyet tahmininin azalmasını sağlar.
• Verimlilik: Sezgiler, arama alanını daraltır ve daha hızlı çözümlere ulaşılmasını sağlar.
• Rehberlik: Büyük problem alanlarında yön hissi sağlayarak gereksiz aramaların önüne geçer.

Sezgisel Arama Teknikleri Türleri

Sezgisel arama teknikleri genel olarak ikiye ayrılır:

1. Doğrudan (Sezgisel Olmayan) Arama: Derinlik Öncelikli Arama (DFS) ve Genişlik Öncelikli Arama (BFS) gibi teknikler, problem tanımının ötesinde hedef hakkında ek bilgi kullanmaz ve genellikle kör veya kapsamlı aramalar olarak adlandırılır.
2. Bilgili (Sezgisel) Arama: Bu teknikler, hedefe ulaşma maliyetini tahmin etmek için sezgiler kullanır ve böylece arama verimliliğini artırır. Örneklere A* Arama, En-İyi-Önce Arama ve Yokuş Tırmanma dahildir.

Sezgilerin Örnekleri ve Uygulamaları

Sezgiler, çeşitli YZ alanlarında uygulanır:

• Gezgin Satıcı Problemi (TSP): Birden fazla şehri en kısa yoldan ziyaret etmek için en yakın komşu yaklaşımı gibi sezgiler yaklaşık çözümler sunar.
• Oyun YZ’si: Satranç gibi oyunlarda, sezgiler tahtadaki durumu değerlendirerek stratejik hamleleri yönlendirir.
• Yol Bulma: A* gibi algoritmalar, navigasyon sistemlerinde en kısa yolu bulmak için sezgiler kullanır.
• Kısıt Tatmin Problemleri (CSP’ler): Sezgiler, araştırılacak umut verici değişken ve değerleri seçerek çözüm arayışını optimize eder.
• Optimizasyon Problemleri: Araç rotalama veya iş zamanlamasında, sezgiler verimli şekilde en iyiye yakın çözümler bulmak için kullanılır.

YZ Arama Algoritmalarında Sezgisel Fonksiyonlar

A* Algoritması

A* algoritması, başlangıç durumundan hedefe en iyi yolu bulmak için sezgisel ve maliyet fonksiyonlarını birleştirir. Şu fonksiyonları kullanır: mevcut durumdan hedefe tahmini maliyet için sezgisel fonksiyon (h(n)) ve başlangıçtan mevcut düğüme kadar maliyet için maliyet fonksiyonu (g(n)). Toplam tahmini maliyet (f(n) = g(n) + h(n)) aramaya yön verir.

Yokuş Tırmanma

Yokuş Tırmanma, komşu durumları yinelemeli olarak keşfeden ve amaç fonksiyonunu en çok iyileştiren durumu seçen bir optimizasyon algoritmasıdır. Sezgisel fonksiyon (h(n)), komşu durumların kalitesini değerlendirerek algoritmayı en iyi veya en iyiye yakın çözüme yönlendirir.

Sezgisel Fonksiyon Tasarımı

Etkili sezgisel fonksiyonlar, alan bilgisinden yararlanır, problemi sadeleştirir (gevşetme) ve desen veritabanlarını kullanır. Buradaki zorluk, kabul edilebilirlik ile bilgilendiricilik arasındaki dengeyi kurmaktır; kabul edilebilir sezgiler en iyi çözümleri garanti ederken, bilgilendirici sezgiler daha doğru maliyet tahminleri sağlayarak verimlilik için optimaliteden ödün verebilir.

YZ Otomasyonu ve Sohbet Botlarında Kullanım Alanları

YZ otomasyonu ve sohbet botlarında sezgiler, karar verme süreçlerini optimize eder; örneğin kullanıcı niyetlerini belirleme ve uygun yanıtların seçilmesinde kullanılır. Görev önceliklendirme, kaynak yönetimi ve kullanıcı girdilerine hızlıca tepki verip kişiselleştirilmiş deneyimler sunmada yardımcı olur.

YZ’de Sezgiler: Kapsamlı Bir Bakış

YZ’de sezgiler, klasik yöntemlerin yavaş kaldığı veya tam çözüm bulamadığı durumlarda problemleri daha hızlı çözmek için kullanılan stratejik yöntemler veya yaklaşımlardır. Sezgiler, sistemlerin karar vermesini ve karmaşık problemleri etkin şekilde çözmesini sağlayarak YZ’de kritik bir rol oynar. Aşağıda, YZ’de sezgilere dair çeşitli yönleri ele alan bilimsel makalelerin özetleri yer almaktadır:

1. Synergizing Human-AI Agency: A Guide of 23 Heuristics for Service Co-Creation with LLM-Based Agents (2023)
   Bu ampirik çalışma, Büyük Dil Modelleri’nin (LLM’ler) insan iş akışlarına entegrasyonunu incelemektedir. Qingxiao Zheng ve arkadaşları, yapay zekâ ile AI uzmanı olmayanların ortak öğrenme sürecini bir hizmet birlikte üretim aracıyla araştırıyor. Çalışma, YZ ile hizmet birlikte üretimi için 23 uygulanabilir sezgi belirleyerek insan ve YZ arasındaki ortak sorumlulukları vurguluyor. Bulgular, sahiplenme ve adil muamele gibi etik ilkelere dikkat çekerek etik insan-YZ birlikte üretimine zemin hazırlıyor.
   Daha fazla oku

2. Heuristic Reasoning in AI: Instrumental Use and Mimetic Absorption (2024)
   Anirban Mukherjee ve Hannah Hanwen Chang, sezgisel muhakemenin ‘araçsal’ ve ’taklitçi özümseme’ kullanımı arasında ayrım yapan yeni bir çerçeve sunuyor. Makale, YZ’nin işlemde doğruluk ve çaba arasındaki dengeyi nasıl kurduğunu inceleyerek, YZ’nin insan bilişsel ilkelerini nasıl taklit ettiğini gösteriyor. Bu çalışma, YZ’nin hassasiyet ve verimlilik dengesini insan bilişsel süreçlerine benzer şekilde uyarlamasıyla ilgili içgörüler sunuyor.
   Daha fazla oku

3. Human heuristics for AI-generated language are flawed (2023)
   Maurice Jakesch ve arkadaşlarının bu araştırması, insanların çeşitli bağlamlarda YZ tarafından üretilen dili ayırt etme yeteneğini inceliyor. Çalışma, insanların sezgisel ama yanlış çıkarımlar nedeniyle YZ’nin ürettiği öz sunumları ayırt etmekte zorlandığını gösteriyor. Makale, YZ dilindeki aldatma ve manipülasyon risklerine dikkat çekerek daha iyi tespit yöntemlerine ihtiyaç olduğunu vurguluyor.
   Daha fazla oku