# Jîriya çêkirî

| Jîriya çêkirî |
| --- |
| * Type of technology
* branch of computer science
* type of intelligence
 |
|  |
| Pêk tê ji | * symbolic artificial intelligence
* connectionism
* ethical artificial intelligence
* fêrbûna makîneyê
 |
| biguhêre - Wîkîdaneyê biguhêre |

**Jîriya çêkirî**, **jîriya destkarî** an jî **jîriya destkird** bi kurtasiya kurdî (**JÇ**) (bi îngilîzî: *Artificial Intelligence* (AI)), qadeke zanistiya xêvjimêrê û teknolojiyeke pêşkeftî ye ku pergalên makîneyî bi taybetmendiyên zîrek û ramanî yên mîna mirovan ava dike. Di wateya xwe ya bingehîn de, JÇ pergaleke xêvjimêrê ye ku dikare fêr bibe, sedeman derxîne, pirsgirêkan çareser bike, bifikire û di astên curbecur de biryaran bide. Îro jîriya çêkirî di gelek qadên wekê akademî, aborî, pîşesazî, tendurustî, endezyarî û têkiliyên mirovî de şoreşên mezin pêk tîne. Pergalên rojane yên wekî Google Translate an jî Siri mînakên herî berbiçav ên vê teknolojiyê ne.

Lêkolînên li ser vê qadê bi giranî li ser afirandina "ajenên maqûl" (*rational agents*) disekinin; ev ajen pergalên wisa ne ku hawirdora xwe fêm dikin û ji bo gihîştina armancên xwe kiryarên herî serkeftî hildibijêrin. Di salên dawî de, bi pêşveçûna modelên zimanî yên mezin û pergalên afirîner re, sînorên jîriya çêkirî ya giştî (AGI - *Artificial General Intelligence*) ku armanc dike bigihîje asta aqilê mirovî yê giştî, di nava pêşdebir û pargîdaniyên mezin ên teknolojiyê de bûye mijareke germ a nîqaşê.

## Dîrok

### Kokên felsefî û teorîk

Fikra otomatîkkirina hiş an ramanên mirovî xwedan dîrokek pir kevn e. Di sala 1748an de, fîlozofê fransî Julien Offray de La Mettrie di pirtûka xwe ya navdar \*L'Homme Machine\* (Mirov-Makîne) de diyar kiriye ku laş û hişê mirovî wekê makîneyeke tevlihev dixebite. Her wiha, zanyarê navdar Pierre-Simon Laplace bi teoriya xwe ya bi navê "Demona Laplace" (*Laplace's Demon*) cîhanê wekê pergaleke mekanîkî ya mîna saetê pênase kiriye; li gorî vê xeyalê, heke hemî qanûnên fizîkî werin zanîn, paşeroj û pêşeroj dikarin wekê makîneyekê werin hesabkirin.

### Serdemên destpêkê û konferansa Dartmouth (1956)

Herçend gotûbêjên li ser makîneyên ramanwer hîn di salên 1950î de hebûn, Konferansa Dartmouth di sala 1956an de wekî destpêka fermî ya pênaseya "Artificial Intelligence" hate qebûlkirin. Di vê konferansê de yekem bernameyên aqilmend hatin pêşxistin ku dikaribûn pirsgirêkên algorîtmayî çareser bikin û di lîstika damayê (*checkers*) de bi ser bikevin. Piştî vê serdemê, saziyên mezin ên wekî Wezareta Parastinê ya Dewletên Yekbûyî fonên mezin dan lêkolînan. JÇ di nav demê de du caran di nav "Zivistanên JÇ" (serdemên qutkirina fonên darayî) re derbas bû lê her carê bi hêztir vegeriya.

### Serkeftinên mezin (1990 - 2011)

Di salên 1990î û destpêka sala 2000an de, bi saya zêdebûna leza hardware û hêza kompûteran, qadên wekê "kanzavaniya daneyan" (*data mining*) û teşxîsa bijîşkî (*medical diagnosis*) pir pêş ketine. Di vê serdemê de du bûyerên girîng ketin dîroka teknolojiyê:

* Di sala 1997an de, super-kompûtera IBMê ya bi navê Deep Blue, şahsuwarê şetrencê yê cîhanî Garry Kasparov têk biriye. Ev cara yekem bû ku makîneyek di lîstikeke stratejîk a giran de li dijî mirovekî bi ser ketibû.
* Di sala 2011an de, bernameya IBM Watson di lîstika televîzyonî ya naskirî \*Jeopardy!\* de şampiyonên herî baş (Brad Rutter û Ken Jennings) bi ser ket û nîşan daye ku AI dikare zimanê xwezayî û pirsên zanistî yên tevlihev fêm bike.

Di salên dawî de zimanên bernamekirinê yên nû û bi taybetî ji bo JÇyê (mîna zimanê Mojo) hatine sêwirandin. Her wiha mezinbûna pîşesaziya hardware di bin navê "Qanûna Huang" (*Huang's Law* - ku diyar dike performansa çîpên JÇyê di nav salekê de ji sedî dused zêdetir dibe û pêşveçûna performansa makîneyan pir bi lez e.

## Armanc û pirsgirêkên serekê yên lêkolînê

Qada jîriya çêkirî ji bo ku bikaribe raman û reftarên aqilmend bide makîneyan, li ser çend pirsgirêk û jêre-armancên bingehîn dabeş dibe.

### Algorîtmayên lêgerînê û cihê rewşê (State Space Search)

Çareserkirina pirsgirêkan di JÇyê de pir caran wekê lêgerîna di nav "cihê rewşê" (*state space*) de tê dîtin ku tê de her rewşek rewşek matematîkî ya pirsgirêkê nîşan dide. Ev algorîtm dabeşî du beşên sereke dibin:

* Lêgerînên bêagahî (Uninformed Searches): Algorîtmayên wekî "Lêgerîna Pêşîn a Berfireh" (*Breadth-First Search* - BFS) û "Lêgerîna Pêşîn a Kûr" (*Depth-First Search* - DFS) bêyî ku zanibin ka kîjan rê herî nêzîkî armancê ye, hemû rêyan diceribînin.
* Lêgerînên hîwrestîk an biagahî (Informed/Heuristic Searches): Ev algorîtm (mîna Greedy Best-First û algorîtmaya navdar a *A*\*) agahiyên zildayî (*heuristics*) bi kar tînin da ku nêzîkbûna ber bi armancê ve hesab bikin û tenê rêyên herî guncan hilbijêrin, ku ev yek lêçûna hesabkirinê pir kêm dike.

Ji bo pirsgirêkên ku tê de rûbirûbûna li dijî dijberan heye (wekî lîstikên stratejîk), algorîtmayên "Lêgerîna Dijberî" (*Adversarial Search*) mîna minimax û birîna alpha-beta tên bikaranîn. Her wiha, di hawirdorên pir tevlihev de, ji bo dîtina rewşa herî çêtir (*global optimum*), rêbazên "Lêgerîna Herêmî" (*Local/Optimization Search*) û algorîtmayên perwerdekirina torên demarî girîng in. Algorîtmayên genetîk û "Kompûtergeriya Pêşveçûnî" (*Evolutionary Computation*) li ser bingeha hilbijartina xwezayî xebatên xwe dimeşînin da ku çareseriyên herî serkeftî hilberînin.

### Mantiq, encamyarî û endezyariya zanînê

Mantiq bingeha rasyonel a herî kevn a jîriya çêkirî ya giştî ye. Pergalên JÇyê zanyariyan bi rêya pergalên mantiqî yên wekê "mantiqa pêşniyarî" (*Propositional Logic*) û "mantiqa rêza yekem" (*First-Order Logic*) nîşan didin ku ev pergal dihêlin wekhevî û têkiliyên tiştan bi awayekê matematîkî werin pênasekirin.

"Encamgiriya mantiqî" (*Logical Inference*) wekê pêvajoyeke lêgerînê tê birêvebirin ku tê de pergal ji rênîşanderên heyî encamên nû derdixe. Rêbazên mîna "çareserî û yekbûnê" (*Resolution and Unification*) bingehê zimanên bernamekirina mantiqî yên wekî Prolog ava dikin. Ji bo rûbirûbûna rastiyên ne diyar û pileyên rastiyê, "mantiqa flû" (*Fuzzy Logic*) tê bikaranîn ku li cihê tespîtên hişk ên wekê 0 û 1, nirxên di navbera wan de qebûl dike.

### Hizirkirina îhtimalî û modelên stokastîk

Ji bo biryardana di bin şert û mercên nediyarkirî de, rêbazên stokastîk û îhtimalî di JÇyê de roleke krîtîk dilîzin. "teoriya biryargirtinê" (*Decision Theory*) pîvanên îhtimalî û teoriyên feydeyê digihîne hev ku ajen karibe çalakiya herî aqilmend hilbijêre.

* Torên *bayesian* (*bayesian networks*): Ev model peywendiyên sedem-encamî yên di navbera guhêrbaran de bi rêya grafan nîşan didin û algorîtmayên "Encamgiriya Bayesian" fêmkirina statîstîkî hêsan dikin. Algorîtmayên mîna Expectation-Maximization (EM) ji bo fêrbûna parameterên veşartî di van toran de tên bikaranîn.
* Modelên demkî yên stokastîk: Ji bo şopandina guhertinên di nav demê de, "modelên markov ên veşartî" (*Hidden Markov Models* - HMM), "fîlterên kalman" (*Kalman Filters*) û "torên *bayesian* ên dînamîk" (*Dynamic Bayesian Networks*) tên bikaranîn ku di warên mîna naskirina deng û şopandina robotan de bingehîn in.
* Teoriya nirxa agahiyê: Ev teorî alîkariya ajenan dike da ku hesab bikin ka dabeşkirina çavkaniyan ji bo bidestxistina agahiyên nû çiqasî guncan e.

## Fêrbûna makîneyê û torên demarî

Fêrbûna makîneyê (FM) şiyana pergalê ye ku bêyî bernamekirina eşkere, ji daneyan fêr bibe û klasîfîkasyonan bike.

### Klasîfîkerên statîstîkî

Di fêrbûna akademîk û pîşesazî de çend modelên serekî hain klasîfîker hene:

* Darên biryarê (*decision trees*): Ev model biryaran di şêwaza avahiyeke darê de dabeş dikin û fêmkirina wan ji bo mirovan pir hêsan e.
* Klasîfîkerê *naive nayes*: Model dema ku guhêrbar ji hev serbixwe bin, teoriyên îhtîmalî yên Bayesian bi kar tîne û di fîlterkirina e-peyaman de pir serkeftî ye.
* Modelên ne-parametrîk (KNN û SVM): Algorîtmayên mîna K-Guharên Herî Nêzîk (*K-Nearest Neighbor* - KNN) û Makîneyên Vector ên Piştgir (*Support Vector Machines* - SVM) modelên pir bihêz in ku ji bo dabeşkirina daneyên piralî û ne-hêlî bi rêya metodên kernelê tên bikaranîn.

### Torên demarî yên çêkirî û fêrbûna kûr (*Deep Learning*)

Bingeha torên demarî ji "Perseptron"an (pergalên dabeşkirina yek-tebeqeyî) dest pê kir lê bi derketina "Torên Demarî yên Pêşveçûyî" (*Feedforward Neural Networks*) û îspatkirina "Teoriya Nêzîkbûna Gerdûnî" (*Universal Approximation Theorem*) hate xurtkirin, ku diyar dike torên demarî yên pir-tebeqeyî dikarin her fonksiyoneke matematîkî ya berdewam hesab bikin. Hesabkirina gradientan û nûkirina giraniyên tora demarî bi rêya algorîtmayên "Paşvebelavbûn" (*Backpropagation*) û cudahiya otomatîk pêk tê.

"Fêrbûna kûr" (*Deep Learning*) şoreşeke mezin di JÇ'yê de da destpêkirin. Di nav modelên herî navdar de ev hene:

* Torên demarî yên konvolusyonî (CNN): Ev tor ji bo pêvajokirina daneyên torî yên wekî wêneyan hatine sêwirandin û di dîtina bînerî de serkeftî ne.
* Torên demarî yên vegeriyayî (RNN): Ev model ji bo daneyên peyvepî (*sequential data*) mîna deng û nivîsê tên bikaranîn.
* Modelên jeneratîf (Generative AI): Pergalên nûjen ên li ser bingehê transformeran dikarin naverokên mîna huner, muzîk û kodên bernamekirinê hilberînen.

## Qadên bikaranînê û jêre-qadên taybet

### Pêvajoya zimanê xwezayî (NLP) û alîkarên kesane

Pêvajoya Zimanê Xwezayî (*Natural Language Processing* - NLP) rûbirûyî pirsgirêkên mîna fêmkirina hevoksaziyê, watedariyê û wergerandinê dibe. Modelên nûjen ên statîstîkî û fêrbûna kûr (mîna LLM) analîzkirina zimên gihandine asteke mîna mirovan. Alîkarên kesane yên wekî Siri û Alexa, û chatbotên pargîdaniyan ji bo bersivandina pirsên mişteriyan vê qadê bi kar tînin. Lê belê, ev model hîn jî pirsgirêka "halusînasyonê" (hilberandina agahiyên xelet) nîşan didin.

### Bînera kompûterî (Computer Vision)

Ev qad derfetê dide makîneyan ku wêneyên dîtbarî û vîdyoyan analîz bikin. Ji tespîtkirina rûyan û xwendina nivîsan heta şopandina tiştên diherikin (*object tracking*) bi saya modelên torên demarî pergalên bînerî di pîşesazî û bernameyên wekî Google Translate de cih girtine.

### Robotîk û kontrola otomatîk

Robotîk teknolojiyên JÇ'yê bi pergalên mekanîkî re girêdide da ku robot karibin di cîhana fîzîkî de çalakiyan bikin, hawirdorê nas bikin û biryarên bilez bigirin.

### Tendurustî û bijîşkî

Jîriya Çêkirî di bijîşkiyê de şoreşên gerdûnî pek tîne. Pergalên JÇ'yê di tespîtkirina nexweşiyan (medical diagnosis) û dîtina rêçikên dermanan de alîkariyeke mezin didin bijîşkan. Pergalên mîna AlphaFold karîbûn strukturên sê-alî yên proteînan bi awayekî pir rast tespît bikin, ku ev yek di dîroka biyolojîyê de destpêka serdemeke nû ye. Her wiha, JÇ îro ji bo dîtina polên nû yên antîbiyotîkan li dijî bakteriyên berxwedêr, û lezandina dîzayna dermanan ji bo nexweşiya Parkinsonê di asta deh qatî de tê bikaranîn.

### Darayî (Finance)

Bank û saziyên aborî Jîriya Çêkirî bi kar tînin da ku tevgerên sextekariyê (*fraud detection*) tespît bikin, rîskên bazaran bipivin û di asta herî bilind û rast de biryarên darayî û xebatên bazirganiyê birêve bibin.

### Xweşî, huner û medyaya afirîner

Di lîstikên vîdyoyê de JÇ tê bikaranîn da ku karakterên aqilmend (NPC) werin çêkirin ku li gorî tevgerên lîstikvan çîrok û stratejiyan biguherînin. Her wiha, bi saya modelên nûjen ên "Jîriya Çêkirî ya Afirîner" (mîna modela Sora ya OpenAI), êdî pergal dikarin tenê ji nivîsekê vîdyo, wêne, muzîk û kodên sepanan ên nûjen sêwirînin û ava bikin.

### Kompûtergeriya hestiyarî (Affective Computing)

Ev jêre-qad li ser fêmkirin, şirovekirin û teqlîdkirina hestên mirovan ji aliyê komputeran ve dixebite. Bi saya vê teknolojiyê, chatbot an jî pergalên parasitnê dikarin ji deng an reftarên rûyê mirov rewşa wî ya psîkolojîk tespît bikin.

## Jîriya çêkirî ya giştî (AGI) û rexneya pisporbûna zêde

Gelek lêkolînerên pêşeng hişyarî dane ku pergalên JÇ'yê yên nûjen tenê li ser karekî taybet (*Narrow AI*) serkeftî ne û ev pisporbûna zêde rê li ber gihîştina Jîriya Çêkirî ya Giştî (AGI) digire. Projeyên AGI'yê hewl didin pergalên gerdûnî yên mîna hişê mirov ava bikin ku bikaribin di her qadê de serbixwe fêr bibin û bifikirin.

## Etîk û ewlehiya jîriya çêkirî

Bi pêşveçûna bilez a pergalên JÇ'yê re, pirsên etîkî û ewlehiyê bûne mijarên herî giring ên cîhana teknolojiyê. Metirsiyên mîna nepeniya daneyan (*data privacy*), alîgiriya algorîtmayî (*algorithmic bias*), windakirina karan ji ber otomasyonê û rîskên ewlehiyê yên modelên serbixwe, îro di asta navneteweyî de tên nîqaşkirin û ji bo wan qanûnên nû tên sêwirandin.

## Binêre

* Fêrbûna makîneyê
* Fêrbûna kûr
* Zanistên komputerê
* Tora demarî ya çêkirî

## Çavkanî

## Girêdanên derve

* Rûpela Wikimedia Commons