KARAR DESTEK SİSTEMLERİ

İşletme çapında bu deneyimlerin paylaşılabilmesi ve işbirliğine dönüştürülmesi çabalarının bütününe Yöntembilgisi Yönetimi (Knowledge Management) denir.

İnsan zekâsına öykünerek bilgisayar donanım ve yazılım olanakları üzerine inşa edilmiş, akıl yürütme ve öğrenme yeteneği olan yöntemler yapay zekâ (YZ)dır. Yapay zekâ, bazı yerlerde insan zekâsı yerine kullanılmakla beraber, insan zekâsının tamamlayıcı ve yükseltici bir parçası olarak değerlendirilmelidir.

Son yirmi yılda, çok değişik ve büyük ölçekli problemlerin çözülmesinde başarıyla uygulanmış ve genellikle doğal olaylardan esinlenilmiş bir dizi stokastik algoritma ortaya atılmıştır. Metasezgisel (metaheuristics) yöntemler de denen bu yaklaşımların en önemlilerinden biri evrimsel (evolutionary algorithms) algoritmalar adıyla bilinen yaklaşımdır. Genetik algoritmalar (genetic algorithms) ise bir tür evrimsel algoritma olup, pek çok başarılı uygulamayla beraber anılmaktadır.

Bir işletme içindeki çalışanların görüşlerini paylaşmaları, öğretmeleri ve diğerlerinden öğrenmeleri ile yöntembilgisinin kurumsal yayılımı sağlanabilir. Bir kurumun geçmiş
deneyimlerinden yararlanabilme yeteneği var ise ancak o zaman öğrenen bir kurumun
varlığından söz edebiliriz. Bir kurumun öğrenen bir kurum olup olmadığını anlamanın
yolu aşağıdaki koşulların gözlenmesidir.

1. Problemleri sistemli bir şekilde çözme,
2. Problem çözmede yaratıcı olmak,
3. Geçmiş deneyimlerinden öğrenme,
4. Diğer işletmelerin eniyi uygulamalarından yararlanma,
5. Bilgilerin kurumsal zeminde aktarılmasını hızlı ve etkin bir şekilde gerçekleştirme.

Yapay Zeka’nin ne olduğunu anlamak için ilk olarak zeki olmanın işaretleri olarak düşünülen yeteneklere bakılması gerekir. Bunlardan bazıları aşağıda sıralanmış olmakla beraber eksiksiz böyle bir liste oluşturmak oldukça zordur.
• Deneyimlerden öğrenme veya deneyimleri anlama,
• Belirsiz veya çelişkili mesajlardan anlam çıkarma,
• Yeni bir duruma hızlı ve başarılı bir şekilde cevap verebilme,
• Problem çözmede akıl yürütmeyi kullanma,
• Kafa karıştıran durumların üstesinden gelme,
• Sıradan rasyonel yollarla yorum ve çıkarsama yapma,
• Bilgiyi kullanarak çevreyi kullanma,
• Düşünme ve akıl yürütme,
• Bir durumda farklı bileşenlerin göreceli öneminin bilincinde olma.

Düşük maliyet: YZ’nin taşınabilme ve paylaşılabilmesindeki kolaylıklar, yararlanma maliyetini hızla düşürmektedir. İnsanların sunduğu uzmanlık hizmetleri genellikle pahalıdır. Örneğin, uzman bir doktorun muayene ve tedavi ücreti takdir edilen uzmanlık düzeyi ile orantılıdır. Bir doktorun eriştiği uzmanlık düzeyine gelmesi on yıllarla ölçülür. Sözkonusu sürenin doktorun hizmetine maliyet olarak yansıması kaçınılmazdır.

İnsan beyninin çalışma prensiplerinden yararlanan ve beyindeki sinirsel yapıyı taklit ederek problemleri çözmeyi amaçlayan yöntemler, sinirsel hesaplama (neural computing) olarak adlandırılır. Temel işleme ünitesi nörondur. Bir dizi nöron, katmanlar (layers) halinde gruplanır ve birbirlerine bağlanır. Beynin bu basitleştirilmiş modeline yapay sinir ağı denir. Yapay sinir ağı oluşturulurken, girdiler ve çıktılar için girdi ve çıktı katmanları tanımlanır. Ayrıca bu iki katman arasında ara veya gizli katmanlar kullanılabilir. İki nöron arasındaki bağlantının ağırlığı, sinir ağının içerdiği yöntembilgisidir. Denetimli (supervised) veya denetimsiz (unsupervised) öğrenme için kullanılabilir. Denetimli olması halinde, eğitim veri setlerinden yararlanılır. Eğitim veri setleri, hangi girdiler için hangi çıktıların doğru yanıt olduğunu içerecek şekilde oluşturulur. Öğrenilecek konunun derinliği ve kapsamı veri setlerinin tasarımına yansıtılmalıdır. Denetimli öğrenme, sınıf aralıkları önceden belirlendiğinde, verinin ait olduğu sınıfın belirlenmesine yönelik iken; denetimsiz öğrenme, verilerin kümelenmesinde olduğu gibi doğru yanıtın önceden bilinmediği durumlarda uygulanır. İşletmecilikte en yaygın kullanıldığı yerler arasında yatırım kararları, finansal  ararlar, iflas tahmini ve hisse senedi piyasasındaki al-sat kararları yer alır.

Genetik Algoritmanın Adımları

A.1 Başlatma: Belirli bir sayıda rassal kromozomlardan bir popülasyon oluştur. En fazla koşulacak iterasyon (jenerasyon) sayısını belirle.
A.2 Değerlendirme: Kromozomların uyum değerlerini hesapla.
A.3 Durma: En fazla koşulacak iterasyon sayısı aşıldı ise dur. Aksi halde A.4’e git.
A.4 Seçim ve kopyalama: Kromozomlardan incelemeye değer olmayanları sil. Mevcut kromozomlardan katkısının daha fazla olacağı düşünülenlerin kopyalarını türet.
A.5 Çaprazlama: Mevcut çözümlerin kendi aralarında eşleştirilmesine ve bazı parçalarını birbirlerine aktararak daha iyi çözümlerin oluşmasına zemin hazırla.
A.6 Mutasyon: Kromozomda rassal değişiklikler yaparak daha iyi özelliklerin dolayısı ile daha iyi çözümlerin keşfedilmesine fırsat ver. A.2’ye dön.

Genetik Algoritmanın Adımları

A.1 Başlatma: Belirli bir sayıda rassal kromozomlardan bir popülasyon oluştur. En fazla koşulacak iterasyon (jenerasyon) sayısını belirle.
A.2 Değerlendirme: Kromozomların uyum değerlerini hesapla.
A.3 Durma: En fazla koşulacak iterasyon sayısı aşıldı ise dur. Aksi halde A.4’e git.
A.4 Seçim ve kopyalama: Kromozomlardan incelemeye değer olmayanları sil. Mevcut kromozomlardan katkısının daha fazla olacağı düşünülenlerin kopyalarını türet.
A.5 Çaprazlama: Mevcut çözümlerin kendi aralarında eşleştirilmesine ve bazı parçalarını birbirlerine aktararak daha iyi çözümlerin oluşmasına zemin hazırla.
A.6 Mutasyon: Kromozomda rassal değişiklikler yaparak daha iyi özelliklerin dolayısı ile daha iyi çözümlerin keşfedilmesine fırsat ver. A.2’ye dön.

Sürdürülebilir kurumsal zekâ için gerekli yaklaşımlar şunlardır:

İşletme çalışanlarının kollektif olarak verimlilik, kalite ve süreç iyileştirme amacıyla sahip oldukları bilgileri ve yöntemleri kalıcı ve görünür kılma ve kurumsal çapta kullanıma sunma çabalarının bütününe yöntembilgisi yönetimi adı verilir.

Yöntembilgisi dolabı, kurumsal yöntembilgisinin elektronik metin belgeleri şeklinde bi­riktirilmesidir. Yönergeler ve yazışmaların bazıları yöntembilgisi dolabında saklanmalıdır. Her işlem noktasındaki iş akış şemalarının (flowcharts) tutulduğu bir ortam, buna örnek teşkil eder.

YZ tekniklerini diğer bilgisayar alanındaki çalışmalardan ayıran özelliklerden bir kısmı, KDS’lerin gele­ceği ile yakından ilgilidir. Bunlar (i) sembolik problem çözme, (ii) akıl yürütme ve (iii) makine öğrenmesidir.

Denetimli öğrenme, neyin doğru neyin yanlış olacağının bilindiği ve YZ’nin bu doğru ve yanlışları öğrendiği yaklaşımlara verilen isimdir. Denetimsiz öğrenmede, hedef (müşterileri harcama düzeylerine göre kümeleme) belli olmakla beraber, doğru ve yanlış konusunda YZ’nin eğitilmesi veya bilgilendirilmesi sözkonusu değildir.

YZ’nin sahip olduğu önemli üstünlükler şunlardır:

İnsan zekâsının, YZ’ye göre dikkate değer üstünlükleri bulunmaktadır. Bunlardan ikisi şunlardır:

Bir uzman sistemin taşıması gereken özelliklerden bazıları şunlardır:

Yöntembilgisi Tabanı bir US’nin en önemli üç bileşeninden biri olup diğer ikisi Çı­karım Motoru ve Çalışma Belleği’dir.

Doğal süreçlerin anlaşılmasına yönelik çalışmalar, kuramsal veya uygulamalı çözülme- si zor birçok problem için zeki ve etkili yöntem ve yaklaşımlar geliştirilmesine önemli katkılar sağlamıştır. Doğadan esinlenilmiş yöntemler, problem çözme sürecine sundukları katkıların niteliği sebebiyle meta-sezgisel (meta-heuristics) yöntemler başlığında incelenmektedir.

Genetik Algoritmanın Adımları şunlardır:

Sürdürülebilir kurumsal zekâ için gerekli yaklaşımlar: