Yapay Zeka Nedir?

Günümüzün en hızlı gelişen teknolojilerinden biri olan yapay zekâ, bilgisayar sistemlerinin karmaşık görevleri gerçekleştirmek ve öğrenmek için insan benzeri zekâya sahip olmasını hedefleyen bir disiplindir. Yapay zekâ, insanların düşünme, algılama, anlama ve karar verme gibi yeteneklerini taklit etmek amacıyla tasarlanan bir dizi algoritma, yöntem ve teknikten oluşur. Bu teknoloji, pek çok sektörde devrim niteliğinde değişikliklere yol açarak iş süreçlerini optimize etme, yeni fırsatlar yaratma ve daha akıllı sistemler geliştirme potansiyeline sahiptir.

Bu raporda, yapay zekânın temel prensiplerini, uygulama alanlarını, etik ve toplumsal etkilerini ve gelecekteki potansiyelini inceliyoruz.

Yapay Zekâ’nın Tarihi

Yapay zekâ teknolojisi, kökleri binlerce yıl öncesine dayanan bir geçmişe sahiptir. İnsanların, makinelerin insan benzeri zekâya sahip olma hayalini kurduğu antik dönemlerden itibaren yapay zekâ fikri var olmuştur. Ancak modern yapay zekâ çalışmaları 1950’lerde hız kazandı. Yani yakın tarihli bir teknoloji olduğu söylenebilir. 1956’da Dartmouth Konferansı’nda, yapay zekâ araştırmalarına yön veren isimlerin bir araya gelmesi ve bu alanda yeni bir disiplin kurma çabaları gerçekleşti. Bu dönemde, John McCarthy, Alan Turing, Marvin Minsky, Herbert Simon ve diğerleri gibi önemli araştırmacılar yapay zekânın temellerini atmaya başladılar.

Yapay zekâ araştırmaları, 1960’lar ve 1970’ler boyunca büyük ilerlemeler kaydetti. Bu dönemde, uzman sistemler, dil işleme, görüntü tanıma ve oyun oynama gibi alanlarda çalışmalar yapıldı. Ancak, yapay zekâ alanında büyük bir umutsuzluğun yaşandığı “AI kışı” olarak adlandırılan bir dönem de oldu. Yapay zekâ teknolojisinin beklentileri karşılayamaması ve bazı teknik zorluklar nedeniyle finansman kesintileri ve araştırma azalmaları yaşandı.

Ancak, 1980’lerin sonundan itibaren yapay Resim 2.1: Teknoloji ve İnsan zekâ, yeniden canlanmaya başladı. Yeni algoritmalar, daha güçlü bilgisayarlar ve büyük veri setlerine erişim gibi faktörler, yapay zekâ araştırmalarını hızlandırdı. Özellikle makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi tekniklerin geliştirilmesi, yapay zekâya yeni bir ivme kazandırdı. Bugün, yapay zekâ teknolojisi hemen hemen her sektörde kullanılıyor ve sürekli olarak gelişmeye devam ediyor.

Yapay Zekâ’yı Anlamak

Yapay zekâ, bilgisayar sistemlerinin insan benzeri zekâya sahip olabilmesini sağlayan bir disiplindir. Temel olarak, yapay zekâ, algoritmalar, veri ve hesaplama gücü kullanarak görevleri gerçekleştirmek, öğrenmek ve kararlar vermek için tasarlanmış sistemleri ifade eder. Bu teknoloji, genellikle birçok alt alanı içerir, bunlar arasında makine öğrenmesi, doğal dil işleme, görüntü ve ses tanıma, uzman sistemler ve otonom robotlar bulunur.

Makine öğrenmesi, yapay zekânın önemli bir parçasıdır. Bu yaklaşım, bilgisayarların verileri analiz ederek örüntüleri ve ilişkileri tanıması ve gelecekteki kararları tahmin etmesi için öğrenmesini sağlar. Örnek verilerle eğitim yapılır ve model, bu verilere dayanarak yeni veriler üzerinde tahminler yapabilir.

Yapay zekâ sistemlerinin başarısı, veriye dayanır. Yeterli ve nitelikli veri sağlanmadan, yapay zekâ sistemleri etkili şekilde çalışamaz. Büyük veri setleri, yapay zekânın öğrenme ve karar verme yeteneklerini iyileştirmek için kullanılır. Bu veri, eğitim için kullanılan örnekler, gerçek zamanlı veriler veya önceden işlenmiş bilgi olabilir.

Yapay zekâ sistemleri, giderek daha karmaşık ve sofistike hale geliyor. Öğrenme yetenekleri arttıkça, yapay zekâ sistemleri karmaşık problemleri çözebilir, görüntüleri tanıyabilir, doğal dilde iletişim kurabilir ve hatta otonom kararlar verebilir hale geliyor.

Yapay zekânın anlaşılması, bu teknolojinin nasıl çalıştığını, avantajlarını ve sınırlamalarını anlamak için önemlidir. Aynı zamanda, etik ve güvenlik konularında da dikkate alınması gereken zorlukları vardır. Yapay zekâyı anlamak, bu hızla gelişen ve hayatımızın her yönünü etkileyen teknolojinin geleceğine daha iyi bir perspektif sunar.

Yapay Zekâ’nın Kullanım Alanları

Yapay zekâ teknolojisi, pek çok sektörde geniş bir kullanım alanına sahiptir ve birçok önemli örneği vardır. Sağlık sektöründe, yapay zekâ, hastalık teşhisi ve tedavi planlaması gibi alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir. Örneğin, derin öğrenme algoritmaları, tarama görüntülerini analiz ederek kanser tespitinde yardımcı olabilir. Ayrıca, yapay zekâ tabanlı robot cerrahi sistemler, karmaşık operasyonları daha hassas bir şekilde gerçekleştirmekte kullanılır.

Resim 4.1: Kardiyoloji Alanında Teknolojinin Kullanımı

Finans sektöründe, yapay zekâ algoritmaları, risk analizi, otomatik ticaret ve dolandırıcılık tespiti gibi görevlerde etkili bir şekilde kullanılır. Yapay zekâ, büyük miktardaki finansal verileri analiz edebilir ve hızlı kararlar alabilir, böylece daha verimli ve güvenli bir finansal sistem oluşturabilir.

Otomotiv sektöründe, otonom araçlar yapay zekâ teknolojisinin önde gelen örneklerindendir. Yapay zekâ, araçların etrafındaki nesneleri algılayarak, trafik koşullarını tahmin ederek ve güvenli bir şekilde seyir yaparak sürücüsüz bir deneyim sağlar.

Perakende sektöründe, yapay zekâ kişiselleştirilmiş pazarlama, talep tahmini ve envanter yönetimi gibi konularda büyük bir etki yaratır. Müşteri davranışını analiz ederek, yapay zekâ algoritmaları, tüketicilere özel teklifler sunabilir ve satış stratejilerini optimize edebilir.

Yapay zekânın önemli bir alanı da doğal dil işlemedir. Sesli asistanlar ve metin analitiği gibi uygulamalarla, yapay zekâ dil anlama, çeviri ve etkili iletişim konularında büyük bir katkı sağlar.

Bu sadece birkaç örnek olup, yapay zekâ teknolojisi birçok sektörde kullanılıyor ve sürekli olarak yeni alanlarda keşifler yapılıyor. Yapay zekânın kullanım alanlarının genişlemesiyle birlikte, verimlilik artışı, sorunların daha iyi çözülmesi ve yeni fırsatların ortaya çıkması gibi birçok avantaj ortaya çıkmaktadır.

Etik ve Toplumsal Alanlarda Yapay Zekâ tartışmaları

Yapay zekâ teknolojisinin hızlı gelişimi, etik ve toplumsal konuları ön plana çıkarmıştır. Bir yandan, yapay zekânın potansiyel faydaları büyük olabilirken, diğer yandan bazı endişeler ve zorluklar da ortaya çıkmaktadır.

Bir etik açıdan, yapay zekânın tarafsızlık ve adalet gibi değerlerle uyumlu şekilde çalışması önemlidir. Yapay zekâ sistemlerinin kararlarında olası yanlılıklar veya ayrımcılıklar olabileceği için, bu tür sistemlerin geliştirilmesi ve kullanılması sırasında dikkatli bir yaklaşım gerekmektedir. Veri setlerindeki önyargılar veya yanlılıklar, yapay zekâ sistemlerinin ayrımcı sonuçlar üretebileceği riskini taşır. Bu nedenle, adil, şeffaf ve hesap verebilir yapay zekâ sistemleri oluşturma çabaları büyük önem taşımaktadır.

Yapay zekânın toplumsal etkileri de dikkate alınmalıdır. İş gücü alanında, yapay zekâ sistemlerinin otomatikleşmeyle birlikte bazı işleri yerine getirebilme yetenekleri, iş kaybı veya değişikliklerine yol açabilir. Bu durum, toplumun bazı kesimlerinde ekonomik veya sosyal eşitsizliklere neden olabilir. Ayrıca, yapay zekâ teknolojisinin kişisel gizlilik ve veri güvenliği konularında da önemli etkileri olabilir. Büyük veri setlerine dayanan yapay zekâ sistemleri, kişisel verilerin korunması ve güvenliği konusunda hassas bir denge gerektirebilir.

Sonuç olarak, yapay zekânın etik ve toplumsal boyutları, teknolojinin hızlı ilerlemesiyle birlikte önem kazanmıştır. Toplumun geniş bir katılımı, bilinçli politika oluşturma ve etik standartlarının geliştirilmesi, yapay zekâ teknolojisinin insanları ve toplumu olumlu yönde etkilemesini sağlayabilir.

Yapay Zekâ ve Sanat

Yapay zekâ, son yıllarda sanat dünyasında büyük bir etki yaratmış ve yaratıcı süreçleri dönüştürmüştür. Yapay zekâ tabanlı sanat, geleneksel sanat formlarıyla etkileşime geçerek yeni bir boyut kazanmıştır.

Yapay zekâ algoritmaları, sanat eserlerinin oluşturulmasında ve tasarlanmasında kullanılabilmektedir. Örneğin, bir yapay zekâ sistemi, önceki sanat eserlerinin analizini yaparak, benzer stil ve temalara sahip yeni eserler üretebilir. Bu, sanatçıların yaratıcı süreçlerine yeni bir ilham kaynağı sağlar ve farklı perspektifler sunar.

Ayrıca, yapay zekâ sanatçılarının yaratıcılığını desteklemek için bir araç olarak da kullanılabilir. Yapay zekâ, sanatçılara dijital ortamlarda deney yapma, sanatsal ifadelerini genişletme ve etkileşimli eserler oluşturma imkanı sunar. Sanatçılar, yapay zekâ algoritmalarını kullanarak, dinamik ve interaktif sanat eserleri yaratabilir, izleyicilerle etkileşim içinde olan deneyimler sunabilirler. Resim 6.1: yapay zekânın yaptığı bir resim

Yapay zekâ, sanat dünyasında da tartışmalara neden olmuştur. Bir yandan, bazıları yapay zekâ tabanlı sanat eserlerini, yaratıcılığı teşvik eden ve sanatın sınırlarını zorlayan bir ifade biçimi olarak görürken, diğerleri bu eserleri orijinallik ve insan dokunuşu eksikliğiyle eleştirir. Sanatın özünde insan deneyimi olduğunu savunanlar, yapay zekâ tabanlı sanatı, insan yaratıcılığını ve duygusallığını yerine koyma çabası olarak değerlendirebilir.

Kısacası, yapay zekâ ve sanat arasındaki ilişki karmaşık ve heyecan vericidir. Yapay zekâ, sanat dünyasında yaratıcılığı teşvik eden ve yeni ifade biçimleri sunan bir araç olarak kullanılabilmektedir. Ancak, insan yaratıcılığının ve deneyiminin değerini korumak ve yapay zekâyı sanatla dengeli bir şekilde entegre etmek önemlidir.

Resim 6.2: yapay zekânın aynı girdiyle yaptığı başka bir resim

Yapay Zekâ’nın Geleceği

Yapay zekâ teknolojisi, gelecekte önemli bir rol oynamaya devam edeceği öngörülen hızla gelişen bir alandır. Birçok uzman, yapay zekânın hayatın çeşitli alanlarında daha da yaygınlaşacağına inanmaktadır. İş gücü alanında, otomasyon ve robotlaşma ile birlikte yapay zekâ sistemleri, daha fazla görevi yerine getirebilecek ve verimliliği artırabilecektir. Yapay zekâ, rutin görevleri otomatikleştirerek, insanların daha yaratıcı ve stratejik işlere odaklanmasını sağlayabilir.

Sağlık sektöründe, yapay zekâ teknolojisinin kullanımı daha da yaygınlaşacak ve hastalık teşhisi, tedavi planlaması ve ilaç geliştirme gibi alanlarda büyük bir etki yaratacaktır. Yapay zekâ, büyük veri analizi ve derin öğrenme algoritmalarıyla hastalıkların erken teşhisi ve tedavi süreçlerinin iyileştirilmesi konusunda önemli bir rol oynayabilir.

Ulaşım sektöründe, otonom araçlar ve akıllı trafik sistemleri, yapay zekâ teknolojisinin gelecekteki uygulamaları arasında öne çıkacaktır. Otonom araçlar, daha güvenli ve verimli bir sürüş deneyimi sağlamak için çevrelerini algılayacak ve kararlar verecektir. Bu da trafik kazalarının azalması ve trafik akışının daha iyi yönetilmesi gibi faydalar sağlayabilir.

Yapay zekânın dil işleme ve iletişim alanında da önemli bir rol oynaması beklenmektedir. Sesli asistanlar, çeviri sistemleri ve metin analitiği gibi yapay zekâ tabanlı uygulamalar, doğal dilde daha etkili iletişim sağlayacak ve bilgiye erişimi kolaylaştıracaktır.

Yapay zekânın geleceğiyle ilgili önemli bir konu da güvenlik meselesidir. Yapay zekâ teknolojisiyle birlikte, veri gizliliği, algoritma güvenliği ve yapay zekâ sistemlerinin sorumluluğu gibi konular daha da önem kazanacak ve bu alanlarda ilerlemeler kaydedilmesi gerekecektir.

Sonuç

Yapay zekâ, günümüzde birçok alanda büyük bir potansiyele sahip olan bir teknolojidir. Yaratıcılık, verimlilik, sağlık, ulaşım ve daha pek çok alanda yapay zekâ uygulamaları büyük bir etki yaratmaktadır. Ancak, yapay zekânın ilerlemesi ve yaygınlaşmasıyla birlikte etik, güvenlik ve toplumsal etkiler gibi konuların da dikkate alınması gerekmektedir. İnsanların hayatını kolaylaştırmak ve geliştirmek için yapay zekâyı sorumlu bir şekilde kullanmak, teknolojinin potansiyelinden en iyi şekilde faydalanmamıza yardımcı olacaktır. Yapay zekânın geleceği parlak görünmektedir, ancak bu geleceği şekillendirecek olan insanların bilinçli ve sorumlu bir yaklaşım sergilemesidir. Yapay zekâyı daha adil, şeffaf ve insan odaklı bir şekilde geliştirme ve kullanma çabaları, teknolojinin toplumumuzun refahını artırma potansiyelini gerçeğe dönüştürebilir.

Kaynakça

● https://chat.openai.com
● https://gencraft.com/generate
● https://www.oracle.com/tr/artificial-intelligence/what-is-ai/
● https://tr.wikipedia.org/wiki/Yapay_zekâ

Neden Yalnızca Küçük Şeyler Kuantumdur

Kuantum bilgisayarları, inşası aşırı derecede zor olan makinelerdir. Bunun nedeni, bir kuantum süperpozisyonunun farklı durumlarının birbirleriyle girişimde bulunma yetisinin çevresi tarafından yok edilmesi ya da ciddi bir şekilde indirgenmesidir. Bu yıkım çift yarık deneyinde canlı bir şekilde görülebilir. Yarıkların birinden geçen bir parçacığı ayırt edebilmek için bir tür parçacık dedektörü kullanılacak olursa, perdedeki girişim şeritleri hemen gözden kaybolur ve yerini, az çok tekdüze bir aydınlanma alır.

Parçacığın hangi yarıktan geçtiğini gözlemleme davranışı, parçacığın aynı anda her iki yarıktan birden geçtiği süperpozisyon durumunu yok etmek için yeterlidir. Ve tek bir yarıktan geçen bir parçacığın girişim sergilemesini beklemek, tek elinizle bir şeyi alkışlamaya çalışırken ses çıkmasını beklemekten farksızdır. Gerçekte burada olan şey, parçacığın dış dünya tarafından yerinin saptanması ya da ölçülmesi için çalışılmasıdır.

Süperpozisyonun dış dünya tarafından bilinmesi, yok olması için kafidir. Bu bağlamda, kuantum süperpozisyonlarının neredeyse gizli bir şey olduğu söylenebilir.

Anlaşıldığı anda yok olacak bir giz ! Süperpozisyonlar sürekli olarak kendi çevreleri tarafından ölçülmektedir. Tek bir fotonun süperpozisyondan sekerek dış dünyaya bilgi taşıması, süperpozisyonun yok olmasına yetecektir. Bu doğal ölçüm sürecine evre uyumsuzluğu denmektedir. Gündelik dünyada tuhaf kuantum Decoherence davranışlarını görmüyor oluşumuzun nedeni evre uyumsuzluğudur.

Naif bir şekilde kuantum davranışlarının insanlar ya da ağaçlar gibi büyük şeylerin değil, atomlar gibi küçük şeylerin bir özelliği olduğunu düşünebiliriz. Fakat böyle kesin bir kaide de yoktur. Kuantum davranışı aslında yalıtılmış şeylerin bir özelliğidir. Bu davranışı gündelik hayat yerine mikroskobik dünyada görmemizin nedeni, küçük bir şeyi kendisini çevreleyen unsurlardan yalıtmanın, büyük bir şeye nazaran çok daha kolay olmasıdır. Bu nedenle, kuantum şizofrenisinin ihtiyaç duyduğu şey yalıtımdır.

Atom gibi mikroskobik bir parçacık dış dünyadan yalıtılmış bir şekilde kaldığı sürece, aynı anda birçok şey yapabilir. Bu durum, kuantum şizofrenisinin gündelik bir olay olduğu mikroskobik dünyada zor bir şey değildir. Öte taraftan içinde yaşadığımız ve her saniye içinde katrilyonlarca fotonun nesnelere çarparak sektiği büyük ölçekli dünyamızda, bu neredeyse imkansız bir durumdur.

Kuantum bilgisayarları üzerinde çalışan fizikçilerin önündeki temel engel, bilgisayarı çevresinden yalıtılmış bir şekilde tutabilmektir. Bugüne dek yapılabilen en büyük kuantum bilgisayarı yalnızca 10 atomdan oluşmakta ve 10 kubit üzerinden işlem gerçekleştirmektedir. Burada fizikçilerin tüm gücünü yönelttiği şey, makineyi oluşturan 10 atomu herhangi bir süre boyunca çevresinden yalıtılmış bir şekilde tutmaktır.

Tek bir foton bile bilgisayardan sekerse, 10 şizofren atom anında 10 sıradan atoma dönüşür. Evre uyumsuzluğu, kuantum bilgisayarlarının bir sınırını ortaya koyduğu halde, bu gerçek, kuantum bilgisayarları hakkında çıkan abartılı haberlerde çok fazla yer almaz.

Bir cevap almak için, dış dünyadan birisi (diyelim ki siz) makineyle etkileşime geçmek durumundadır. Bu etkileşim de süperpozisyonu anında ortadan kaldırır; kuantum bilgisayarı birdenbire normal bir bilgisayara dönüşür. 10 kubitlik bu makine, 1024 farklı işlemin sonucunu vermek yerine aynı anda ancak tek bir hesaplama yapabilen sıradan bir makine olur.

Dolayısıyla kuantum bilgisayarlarının yapabildiği, yalnızca tek bir yanıtı olan paralel işlemlerle sınırlanmıştır. Bu nedenle, günümüzde kuantum bilgisayarının çözebileceği sınırlı sayıda problem vardır. Genelde söylenegeldiği üzere, kuantum bilgisayarları dilimlenmiş ekmekten bu yana en büyük icat da değildir. Yine de bir kuantum bilgisayarının güçlü yanlarına hitap eden bir problem bulunduğunda, bu kuantum bilgisayarı, normalde evrenin sonuna dek sürecek bir hesaplamayı birkaç saniye içinde gerçekleştirerek, performans açısından günümüzün süperbilgisayarlarını gülünç bir duruma düşürebilir.

Kuantum bilgisayarlarını üretmek için didinen uzmanların en büyük düşmanı olan evre uyumsuzluğu, aynı zamanda bu uzmanların en büyük müttefikidir de. Sonuçta, girişimde bulunan tüm farklı dallarıyla işlem sürdüren bir kuantum bilgisayarının süperpozisyon durumunun en sonunda bozulmasının nedeni, evre uyumsuzluğudur.

Bu türden bir makinenin işimize yarayacak bir çıktı, yani tek bir duruma indirgenerek tek bir sonuç vermesi için süperpozisyon durumunun bozulması gerekir. Haklısınız, kuantum dünyası paradokslarla örülü.

Kuantum Bilgisayarlar

Günümüz bilgisayarının temel yapı taşı transistörlerdir. Transistörler iki farklı gerilim seviyesinde bulunabilir; bunlardan biri ikili basamaklardan (bitlerden) “0”ı, diğeri ise “l “i temsil eder. Sıfır ve birlerin oluşturduğu bir sıra, çok büyük bir sayıyı temsil edebilir ve bilgisayar içinde bu sayı, bir başka büyük sayıyla toplanabilir, çıkarılabilir, çarpılabilir ve bölünebilir.* Öte yandan bir kuantum bilgisayarının temel yapı taşları süperpozisyon konumunda da bulunabilir.

Diğer bir deyişle, aynı anda hem “0”ı hem de ” l “i temsil edebilirler. Fizikçiler, kuantum bitlerini normal bitlerden ayırt edebilmek için, şizofren
kuantum bitleri (ya da “kubit”) terimini kullanmaktadır.

Tek bir kubit iki durumda (0 ya da 1 ) , iki kubit dört durumda (00, 01 , 10 ya da 11 ), üç kubit sekiz durumda bulunabilir ve bu şekilde devam eder.

Dolayısıyla tek bir kubit üzerinde aynı anda iki farklı işlem, iki kubitle dört farklı işlem, üç kubitle sekiz farklı işlem yapabilirsiniz ve kubit sayısı arttıkça, aynı anda gerçekleştirebileceğiniz işlem sayısı da 2 ‘nin kuvvetleri olarak artar. Bu sizi etkilemediyse, 10 kubitle aynı anda 1024 işlem ve yalnızca 100 kubitle milyarlarca işlem yapabileceğinizi söylemek isterim!

Hiç de şaşırtıcı olmayan bir şekilde kuantum bilgisayarlarının bu potansiyeli karşısında fizikçilerin ağzı sulanmaktadır. Kuantum bilgisayarlarının günümüz bilgisayarlarını bazı hesaplamalarda performans açısından silip geçeceği anlaşılmıştır. Geleneksel bilgisayarlar performans açısından kuantum bilgisayarlarının yanında geri zekalı gibi görünmektedir.

Fakat bir kuantum bilgisayarının çalışması için, dalga süperpozisyonları tek başlarına yeterli değildir. Dalga süperpozisyonlarının ihtiyaç duyduğu bir başka şey de, girişimdir.

Thomas Young tarafından 18. yüzyılda gözlemlenen ışığın girişimi, ışığın bir dalga olduğu konusunda herkesin ikna olmasını sağlayan esas çalışma oldu. 20. yüzyılın başlangıcında, ışığın aynı zamanda bir parçacık akımı olarak da davrandığı ortaya konduğunda ise Young’un çift yarık deneyi yeni ve umulmadık bir önem kazandı. Deney, mikroskobik dünyanın en merkezi özelliğini ortaya çıkarıyordu.

Rüya yorumlayan yapay zeka

Rüya yorumlayabilen yapay zeka mümkün mü değil mi bilmiyorum fakat bunun çalışmalarına başlamış bulunuyorum. Temelde hedeflediğim şey rüyayı anlaması, sembolleri veri tabanından incelemesi ve uygun cümlelerle kendini ifade edebilmesi üzerine olacak.

Proje süreci olarak da bir iki yıl olarak düşünüyorum. Çalışmada takıldığım noktaları veya daha açık söylemek gerekirse dönüm noktalarını paylaşıp fikirlerinizi almayı planlıyorum. Yapacağım iş öyle basit rastgele rüya tabiri değil de, yazılan rüyanın anlaşılması ve öyle yorumlanması olacak.

Hatta asıl planım karşısındakine basit sorular sorarak ve verilen cevaplardan rüyayı çözümleme üzerine davranmasını hedefliyorum.

Olasılık Rastlantı Problemi

Bilgisayarla olasılık sorularını çözmek için bildiğiniz gibi olay simule edilir ve çok sayıda tekrarlanır. İstenilen koşul sayılır, olay sayısına oranı olasılığı verir.

Fakat bazı problemler vardır ki çıkan sonuç ile olması gerektiğini düşündüğünüz değer farklıdır. Bugün öyle bir soru soracağım. Program kodunuzu ve sonuçlarını yorum olarak eklerseniz üstüne tartışabiliriz.

Soru şu: İki çocuklu bir ailede çocuklardan birisi Çarşamba günü doğduysa, diğerinin kız olma olasılığı nedir?