Yapay Zeka
Yapay Zeka (AI), makinelerin deneyimlerden öğrenmesini, yeni girdilere uyum sağlamasını ve insan benzeri işler yapmasını mümkün kılmaktadır. Satranç oynayan bilgisayarlardan, kendi kendine sürüş yapabilen arabalara birçok AI örneği yoğun bir şekilde derin öğrenme ve doğal dil işlemeye dayanmaktadır. AI bu teknolojileri kullanarak, bilgisayarlarda büyük miktarda veri işleyerek ve verilerdeki kalıpları tanıyarak belirli görevleri gerçekleştirmek için eğitilebilir.
Yapay Zekâ terimi, 1956’da icat edildi, ancak artan veri hacimleri, gelişmiş algoritmalar ve bilgi işlem gücü ve depolama alanındaki iyileştirmeler sayesinde AI bugün daha da popüler hale geldi.
1950’lerde yapılan ilk AI araştırmaları, problem çözme ve sembolik yöntemler gibi konuları araştırdı. 1960’lı yıllarda ABD Savunma Bakanlığı bu tür çalışmalara ilgi duydu ve temel insani akıl yürütmeyi taklit etmek için bilgisayarları eğitmeye başladı. Örneğin, Savunma Gelişmiş Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) 1970’lerde sokak haritalama projelerini tamamladı. DARPA, Siri, Alexa veya Cortana gibi asistanlardan çok önce 2003’te akıllı kişisel asistanları üretti.
Bu erken çalışma, insan yeteneklerini tamamlamak ve güçlendirmek için tasarlanabilecek karar destek sistemleri ve akıllı arama sistemleri de dahil olmak üzere bugün bilgisayarlarda gördüğümüz otomasyon ve biçimsel akıl yürütmenin önünü açtı.
Hollywood filmleri ve bilim kurgu romanları AI’yı dünyayı ele geçiren insan benzeri robotlar olarak tasvir ederken, AI teknolojilerinin şu andaki evrimi tasvir edilen şekli gibi korkutucu değildir. Aksine AI her sektörde birçok özel fayda sağlamak için geliştirilmektedir.
AI, veriler aracılığıyla tekrarlayan öğrenmeyi ve keşfi otomatikleştirir. Ancak AI, donanım odaklı robotik otomasyondan farklıdır. Manuel görevleri otomatikleştirmek yerine, AI sık, yüksek hacimli, bilgisayarlı görevleri güvenilir şekilde ve yorulmadan gerçekleştirir. Bu tip otomasyonlarda, sistemi kurmak ve doğru soruları sormak için insan araştırması halen çok önemlidir.
AI mevcut ürünlere zekâ ekler. Çoğu durumda, AI bireysel bir uygulama olarak satılmaz. Aksine, hâlihazırda kullanılan ürünlere yeni özellikler ekler.
AI; Otomasyon, konuşma platformları, botlar ve akıllı makineler, güvenlik istihbaratından yatırım analizine kadar evde ve işyerinde birçok teknolojiyi geliştirmek için büyük miktarda veriyle birleştirilebilir.
AI, verinin programlamayı yapması için aşamalı öğrenme algoritmaları ile uyum sağlar. AI, veride yapı ve düzenleri bulur, böylece algoritma bir beceri kazanır. Algoritma bir sınıflandırıcı veya yorumlayıcı olur. Dolayısıyla, algoritmanın kendisine satranç oynamayı öğretebileceği gibi, bir sonraki çevrimiçi önerilecek ürünü de kendisi öğretebilir ve modellere yeni veriler verildiğinde uyum sağlar. Geriye doğru yayılma, ilk cevap oldukça doğru olmadığında, modelin eğitim ve ek veriler yoluyla ayarlanmasına izin veren bir AI tekniğidir.
AI, birçok gizli katmanı olan sinir ağlarını kullanarak daha fazla ve daha derin verileri analiz eder. Beş gizli katmana sahip bir sahtecilik algılama sistemi kurmak birkaç yıl önce neredeyse imkânsızdı. Günümüzde bunlar inanılmaz bilgisayar gücü ve büyük verilerle imkânsız olmaktan çıktı. Derin öğrenme modellerini geliştirmek için çok fazla veriye ihtiyaç vardır, çünkü AI doğrudan veriden öğrenir. Onları ne kadar çok veriyle besleyebilirseniz, o kadar doğru olurlar.
AI, daha önce imkansız olan derin sinir ağları üzerinden inanılmaz bir doğruluk elde eder. Örneğin, Alexa, Google Arama ve Google Foto ile etkileşimleriniz tamamen derinlemesine öğrenmeye dayanır ve onları kullandıkça daha doğru olmaya devam ederler. Tıp alanında, derin öğrenme, görüntü sınıflandırma ve nesne tanıma yöntemlerinden elde edilen AI teknikleri, MRG’lerde kanseri, yüksek eğitimli radyologlarla aynı doğrulukta bulmak için kullanılabilecekler.
AI veriden en iyi şekilde yararlanır. Algoritmalar kendi kendine öğrendiğinde, verinin kendisi entelektüel özellik olabilir. Cevaplar verilerdedir sadece onları çıkarmak için AI’yı uygulamanız gerekir. Verilerin rolü artık her zamankinden daha önemli olduğundan, rekabet avantajı sağlayabilir. Rekabetçi bir sektördeki en iyi verilere sahipseniz, herkes benzer teknikler kullanıyor olsa bile, unutmayın ki daima en iyi veriler kazanacaktır.
Yapay zekâ, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyetidir. İngilizce Artificial Intelligence kavramının akronimi olan AI sözcüğü de bilişimde sıklıkla kullanılmaktadır.
İnsanların aklından geçenleri birebir yazıya dönüştürebilen Yapay Zeka teknolojisi, geleceği şekillendiren gelişmelerden biri olacaktır.
Günümüzde Yapay Zeka teknolojisiyle insan beyninden geçen kelime veya cümleler başarıyla okunabiliyor ve metne dönüştürülebiliyor.
Yapay Zeka her endüstriyi mutlaka değiştirecektir ancak Yapay Zekanın sınırlarını anlamamız gerekmektedir.
AI’nın ilke kısıtlaması, verilerden öğrenmesidir. Bilginin dahil edilebileceği başka bir yol yoktur. Bu, verilerdeki herhangi bir yanlışlığın sonuçlara yansıyacağı anlamına gelir ve herhangi bir ilave tahmin veya analiz katmanının ayrı olarak eklenmesi gerekir.
Günümüzün AI sistemleri açık bir şekilde tanımlanmış bir görev yapmak için eğitilmiştir. Örneğin Tavla oynayan sistem Solitaire veya Satranç oynayamaz. Sahteciliği tespit eden sistem araba kullanamaz veya size yasal önerilerde bulunamaz. Banka Sahteciliğini tespit eden bir AI sistemi Vergi Sahteciliğini doğru bir şekilde tespit edememektedir.
Başka bir deyişle, bu sistemlerde uzmanlaşmıştırlar. Tek bir göreve odaklanmış ve insanlar gibi davranmaktan çok uzaktırlar.
Aynı şekilde, öz öğrenme sistemleri özerk sistemler değildir. Filmlerde ve TV’de gördüğünüz hayal gücü AI teknolojileri hala bilim kurgu olmaktan öteye gidememiştir. Ancak, karmaşık verileri öğrenmek ve belirli görevleri mükemmelleştirmek için sorgulayabilen bilgisayarlar oldukça yaygın hale gelmektedir.
Bilinmelidir ki;
Bir Yapay Zeka Turing testini geçebilecek kadar zeki ise, geçemeyecek kadar da zekidir.