Yapay zeka, insan zekası süreçlerinin makineler, özellikle bilgisayar sistemleri ile taklit edildiği simülasyonudur. Bu süreçler öğrenmeyi (bilgi edinme ve bilgiyi kullanma kuralları), akıl yürütmeyi (yaklaşık veya kesin sonuçlara ulaşmak için kuralları kullanarak) ve kendi kendini düzeltmeyi içerir.

Yapay zeka

AI (Artificial intelligence / yapay zeka), çeşitli şekillerde kategorize edilebilir. Birincisi, yapay zeka sistemlerini zayıf veya güçlü olarak sınıflandırır. Dar olarak da bilinen zayıf yapay zeka, belirli bir görev için tasarlanmış ve eğitilmiş bir sistemdir. Apple’ın Siri uygulaması zayıf bir yapay zeka türüne örnektir.
Geniş yapay zeka olarak da bilinen Güçlü Yapay Zeka, genelleştirilmiş insan bilişsel yeteneklerine sahip bir yapay zeka sistemi olup, çözüm gerektiren problemleri çözebilir. 1950 yılında matematikçi Alan Turing tarafından geliştirilen Turing Testi, tüm tartışmalara rağmen bir bilgisayarın insan gibi düşünüp düşünemediğini test eden en iyi yöntemdir.

İkinci örnek, Michigan State Üniversitesi’nde bütünleştirici biyoloji ve bilgisayar bilimi mühendisliği yardımcı doçenti Arend Hintze‘den geliyor. Bugün var olan yapay zeka sistemlerinden, henüz mevcut olmayan daha duyarlı sistemlere kadar, yapay zekayı dört kategoriye ayırıyor.


Yapay zeka türleri

Tip 1: Reaktif makineler
Bu türe en iyi örnek olarak , Garry Kasparov‘u 1990’larda yenen IBM satranç programı olan Deep Blue’yu verebiliriz. Deep Blue, satranç tahtasındaki parçaları tanımlayabilir ve tahminlerde bulunabilir, ancak hafızası yoktur ve geleceği öngörmek için geçmiş deneyimlerini kullanamaz. O, olası hamleleri analiz eder ve en stratejik hareketi seçer. Deep Blue ve Google’ın AlphaGO’su dar amaçlar için tasarlanmıştır.

Tip 2: Sınırlı hafıza
Bu yapay zeka sistemi, gelecekteki kararları alabilmek için geçmiş deneyimlerini kullanabilir. Kendi kendine sürüş özelliği bulunan taşıtlarda karar verme işlevlerinden bazıları bu şekilde tasarlanmıştır. Şerit değiştirme çizgilerini gözlemler ve çok uzak olmayan bir gelecekte meydana gelebilecek ihtimalleri öngörür. Bu kayıtlar kalıcı olarak saklanmaz.

Tip 3: Akıl teorisi

Bu psikoloji terimi, diğerlerinin yaptıkları kararları etkileyen kendi inançlarına, arzularına ve niyetlerine sahip olduklarını anlama gelmektedir. Fakat bu tür bir yapay zeka henüz mevcut değildir.

Tip 4: Öz farkındalık

Bu kategoride bulunan yapay zeka sistemleri bir benlik duygusu ve bilince sahiptir. Öz farkındalığa sahip makineler mevcut durumlarını anlar ve insanların neler hissettiğini anlamak için bilgiyi bu kullanabilir. Bu tür bir yapay zeka henüz mevcut değildir.

Yapay zeka teknolojisi örnekleri

Otomasyon: Sistem veya süreç fonksiyonunu otomatik olarak yapan şey. Örneğin, robotik işlem otomasyonu (RPA), insanların normal olarak gerçekleştirdiği yüksek hacimli, tekrarlanabilir görevleri gerçekleştirmek için programlanabilir.
Makine öğrenimi: Bilgisayar bir programlama olmadan öğrenip hareket edebilir. Öğrenme, çok basit terimlerle gerçekleşmektedir.
Makine vizyonu: Bu teknoloji sinyal işleme kullanarak görsel bilgileri yakalar ve analiz eder. Genellikle insanın görme yeteneği ile karşılaştırılır, ancak makine görüşü biyolojiye bağlı değildir ve örneğin duvarların arkasını görmeye programlanabilir. Kimlik tanımından medikal görüntü analizine kadar çeşitli uygulamalarda kullanılır.
Robotik: Robotlar genellikle, insanların sürekli olarak performans göstermesi veya gerçekleştirmesi zor olan görevleri yerine getirmek için kullanılır. Araba üretimi için montaj hatlarında veya büyük nesneleri uzayda taşımak için NASA tarafından kullanılırlar. Araştırmacılar ayrıca sosyal ortamlarda etkileşime girebilecek robotlar oluşturmak için makine öğrenimini kullanıyorlar. 
Kendi kendini süren araçlar: Bunlar, belirli bir şeritte kalırken ve yayalar gibi beklenmedik engellerden kaçınarak bir aracın pilotluğunu yapmak için otomatik beceri oluşturmak için bilgisayar hafızasını, görüntü tanımayı ve derin öğrenmeyi bir arada kullanır.

Yapay zeka kullanım alanları


Sağlık alanı
En büyük odak nokta hastaları iyileştirmek ve maliyetleri düşürmek üzerinedir. Şirketler, insanlara göre daha iyi ve hızlı teşhis yapmak için makine öğrenimini uyguluyorlar. En iyi bilinen sağlık teknolojilerinden birisi ise IBM Watson ‘dır. Doğal dili anlar ve sorulan sorulara cevap verebilir. Sistem, bir hipotez oluşturmak için hasta verilerini ve diğer mevcut veri kaynaklarını kullanır ve sonuçları bir puanlama sistemi ile hesaplar. Diğer yapay zeka uygulamaları arasında, soruları cevaplamak ve müşterilere yardımcı olmak için çevrim içi olarak kullanılan bir bilgisayar programı olan sohbet botları, randevularının planlanmasına veya hastalara faturalama sürecine yardımcı olması amacı ile kullanılır.


Endüstri alanı
Robotik süreç otomasyonu, insanlar tarafından normal olarak gerçekleştirilen ve tekrar eden süreçlerde kullanılır. Makine öğrenimi algoritmaları, müşterilere nasıl daha iyi hizmet verileceğiyle ilgili bilgileri ortaya çıkarmak için analitik ve CRM platformlarına entegre edilmektedir. Buna en büyük örnek Google’dır. Google kullanıcıların web sitelerinde neler aradığını analiz ederek, kullanıcılarına bulmak istedikleri veriyi daha hızlı şekilde ulaştırır.


Eğitim alanında

Yapay zeka not vermeyi otomatikleştirebilir, eğitimcilere daha çok zaman kazandırabilir, öğrencileri değerlendirebilir ve öğrencilerin özel ihtiyaçlarına göre eğitim programı ayarlayabilir, onların daha efektif çalışmasına yardımcı olabilir.

Finans alanında

Mint veya Turbo Vergi gibi kişisel finans uygulamaları kişisel verileri toplar ve finansal danışmanlık sağlar. IBM Watson gibi diğer programlar, ev satın alma süreçlerinde başarılı olarak uygulandı. Bugün, bu yazılımlar Wall Street’te ticaretin çoğunu gerçekleştiriyor.

Endişeler ve eleştiriler

Yapay zeka araçları işletmeler için bir dizi yeni işlevsellik sunarken bazı etik soruları da gündeme getiriyor. En gelişmiş araçlarının çoğunu destekleyen derin öğrenme algoritmaları, yalnızca eğitim sırasında kullanılan verileri baz alır. Eğitim için mevcut olan çoğu veri seti, muhtemelen insanlar tarafından hazırlanacaktır. Bu da yapay zeka araçlarını işlevlerinde yanlı hale getirebilir. Bu, Microsoft chatbot Tay’da ve bir grup Afro-Amerikalı’yı goriller olarak gösteren bir resim yayınlamasına sebep oldu.

Yapay zekanın taşıtlarda uygulanması da sorunlar doğurmaktadır. Otonom bir araç bir kazaya karıştığında, sorumluluk açık değildir. Otonom araçlar ayrıca bir kazanın kaçınılmaz olduğu bir konumda kendisine gelecek hasarı en aza indirmeyi amaçlar ve karşıdaki kişilere zarar verebilir.
Diğer bir önemli konu ise yapay zekanın kötüye kullanılması olasılığıdır. Bilgisayar korsanları, hassas sistemlere erişerek gelişmiş makine öğrenim araçlarını kullanmaya çalışıyor.

Derin öğrenme temelli video ve ses oluşturma araçları, gerçek görüntü ve seslerden ayırt edilemeyecek veriler üretebilir. Bu veriler kişilerin psikolojilerine zarar verebilir veya haksız yere tutuklanmasına neden olabilir.

Günümüzde İnternet üzerinde yaptığımız her işlem aslında bizim görmediğimiz yapay zeka içeren sana robotlar ile takip ediliyor. Google botları sizi sizden iyi tanıyabilir ve ihtiyaçlarınızı analiz edip hesaplayabilir konuma geldi. Önümüzdeki yıllarda yapay zekanın her alanda hayatımıza dahil olması kaçınılmaz bir durum. Bir kaç yıl sonra tüm ev ihtiyaçlarınızı faturalarınızı diğer sorumluluklarınızı yeterine getirebilen yapay zekaların, robotlarının kullanıldığı bir sistem görebiliriz. Düşünmek istemediğimiz bir gelecekte ise yapay zeka bizi kendisini geliştirmek ve sürdürmek amacıyla zorlayabilir. 

 

CEVAP VER

Please enter your comment!
Please enter your name here