Yapay Zeka Bilgileri (YZ),
tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen
makineler üretmeyi amaçlayan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Yapay Zeka Bilgileri, makinelerin
öğrenme, problem çözme, karar verme ve anlama gibi insan yeteneklerini
simüle etmesini sağlar. Yapay Zeka Bilgileri 'nin yaygın
uygulamaları arasında konuşma tanıma, görüntü tanıma,
içerik oluşturma, öneri sistemleri ve otonom araçlar bulunur.
Yapay Zeka Tanımı
Yapay Zeka
Bilgileri (AI), makinelerin insan zekasını ve bilişsel
yeteneklerini simüle etmesine olanak tanıyan bir teknolojidir. AI, karar
almaya, sorunları çözmeye ve normalde insanlar tarafından
gerçekleştirilen görevleri yerine getirmeye yardımcı olmak için
kullanılabilir.
Yapay zeka, birden fazla yaklaşımı olan disiplinler
arası bir bilim olsa da, özellikle makine öğrenimi ve derin
öğrenme alanındaki gelişmeler neredeyse her sektörü değiştiriyor ve
yapay zekayı günlük yaşamın giderek daha ayrılmaz bir
parçası haline getiriyor.
Yapay Zeka Nedir?
Yapay zeka, geleneksel
olarak insan zekasıyla ilişkilendirilen görevleri yerine getirebilen
bilgisayar sistemlerini ifade eder tahminlerde bulunma, nesneleri
tanımlama, konuşmayı yorumlama ve doğal dil üretme gibi. AI
sistemleri, büyük miktarda veriyi işleyerek ve kendi karar alma
süreçlerinde modellemek için kalıplar arayarak bunu nasıl
yapacaklarını öğrenirler. Birçok durumda, insanlar bir
AI'nın öğrenme sürecini denetler, iyi kararları pekiştirir
ve kötü kararları engeller, ancak bazı AI sistemleri denetim olmadan
öğrenmek üzere tasarlanmıştır.
Zamanla, AI sistemleri belirli görevlerdeki performanslarını
iyileştirerek yeni girdilere uyum sağlamalarına ve açıkça
programlanmadan kararlar almalarına olanak tanır. Özünde, yapay zeka
makinelere insanlar gibi düşünmeyi ve öğrenmeyi öğretmekle
ilgilidir ve amacı işi otomatikleştirmek ve sorunları daha
verimli bir şekilde çözmektir.
Yapay Zeka Nasıl
Çalışır?
Yapay zeka sistemleri algoritmalar ve veriler kullanarak
çalışır. İlk olarak, büyük miktarda veri toplanır ve
matematiksel modellere veya algoritmalara uygulanır. Bu algoritmalar,
bilgileri eğitim olarak bilinen bir süreçte desenleri tanımak ve
tahminlerde bulunmak için kullanır. Algoritmalar eğitildikten sonra,
sürekli olarak yeni verilerden öğrendikleri ve bunlara uyum
sağladıkları çeşitli uygulamalara dağıtılır.
Bu, yapay zeka sistemlerinin görüntü tanıma, dil işleme ve veri
analizi gibi karmaşık görevleri zamanla daha fazla doğruluk ve
verimlilikle gerçekleştirmesini sağlar.
Makine Öğrenmesi
Yapay zeka sistemleri oluşturmanın birincil
yaklaşımı , bilgisayarların verilerdeki
kalıpları ve ilişkileri belirleyerek büyük veri kümelerinden
öğrendiği makine öğrenimidir (ML). Bir makine öğrenimi
algoritması, belirli bir görev için programlanmış olması
gerekmeden, bir görevde giderek daha iyi olmayı
"öğrenmesine" yardımcı olmak için istatistiksel
teknikler kullanır. Yeni çıktı değerlerini tahmin etmek
için girdi olarak geçmiş verileri kullanır. Makine öğrenimi,
hem denetlenen öğrenmeden (girdi için beklenen
çıktının etiketli veri kümeleri sayesinde bilindiği) hem
de denetlenmeyen öğrenmeden (etiketsiz veri kümelerinin
kullanımı nedeniyle beklenen çıktıların
bilinmediği) oluşur.
Sinir Ağları
Makine öğrenimi genellikle insan beyninin yapısını
taklit ederek verileri işleyen bir dizi algoritma olan sinir
ağları kullanılarak yapılır . Bu ağlar,
bilgileri işleyen ve birbirlerine ileten birbirine bağlı
düğüm katmanlarından veya "nöronlardan" oluşur. Bu
nöronlar arasındaki bağlantıların gücünü ayarlayarak
ağ, verilerdeki karmaşık desenleri tanımayı, yeni
girdilere dayalı tahminlerde bulunmayı ve hatta hatalardan ders
çıkarmayı öğrenebilir. Bu, sinir ağlarını
görüntüleri tanıma, insan konuşmasını anlama ve diller arasında
kelimeleri çevirme için yararlı hale getirir.
Derin Öğrenme
Derin öğrenme, makine öğreniminin önemli bir alt kümesidir.
Verilerin işlendiği bir dizi gizli katman içeren, derin sinir
ağları olarak bilinen bir tür yapay sinir ağı kullanır
ve bir makinenin öğrenmesinde "derinlere" inmesine ve giderek
daha karmaşık desenleri tanımasına, bağlantılar
kurmasına ve en iyi sonuçlar için girdiyi
ağırlıklandırmasına olanak tanır. Derin
öğrenme, görüntü ve konuşma tanıma ve doğal dil işleme
gibi görevlerde özellikle etkilidir ve bu da onu AI sistemlerinin
geliştirilmesinde ve ilerlemesinde önemli bir bileşen haline getirir.
Doğal Dil
İşleme
Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarlara yazılı ve
sözlü dili insanlar gibi anlamayı ve üretmeyi öğretmeyi içerir. NLP,
bilgisayar bilimi, dilbilim, makine öğrenimi ve derin öğrenme
kavramlarını birleştirerek bilgisayarların
yapılandırılmamış metin veya ses verilerini analiz
etmesine ve bunlardan ilgili bilgileri çıkarmasına yardımcı
olur. NLP esas olarak konuşma tanıma ve doğal dil
üretimiyle ilgilenir ve spam algılama ve sanal asistanlar gibi
kullanım durumları için kullanılır .
Bilgisayar Görüntüsü
Bilgisayar görüşü, makinelerin ham görüntüleri, videoları ve
görsel medyayı işlediği ve bunlardan yararlı içgörüler
çıkardığı makine öğrenme tekniklerinin bir diğer
yaygın uygulamasıdır. Derin öğrenme ve evrişimli
sinir ağları, görüntüleri piksellere ayırmak ve bunlara göre
etiketlemek için kullanılır, bu da bilgisayarların görsel
şekiller ve desenler arasındaki farkı ayırt etmesine
yardımcı olur. Bilgisayar görüşü, görüntü tanıma ,
görüntü sınıflandırması ve nesne tespiti için
kullanılır ve otonom araçlarda ve robotlarda yüz
tanıma ve tespiti gibi görevleri tamamlar .
Yapay Zeka Neden Önemlidir?
Yapay zeka, makinelere insanlarla benzer işleme ve analiz yetenekleri
sağlamayı amaçlar ve bu da yapay zekayı günlük yaşamda
insanlara faydalı bir muadil haline getirir. Yapay zeka, verileri
ölçeklenebilir bir şekilde yorumlayabilir ve sıralayabilir,
karmaşık sorunları çözebilir ve çeşitli görevleri aynı
anda otomatikleştirebilir, bu da zamandan tasarruf sağlayabilir ve
insanların kaçırdığı operasyonel boşlukları
doldurabilir.
Yapay zeka, bilgisayar öğreniminin temelini oluşturur ve
sağlık hizmetlerinden finans sektörüne, üretimden eğitime kadar
hemen hemen her sektörde kullanılır; veri odaklı kararlar
alınmasına ve tekrarlayan veya hesaplama açısından
yoğun görevlerin gerçekleştirilmesine yardımcı olur.
Mevcut birçok teknoloji, yetenekleri geliştirmek için yapay
zekayı kullanır. Bunu AI asistanlı akıllı
telefonlarda, öneri sistemlerine sahip e-ticaret platformlarında ve
otonom sürüş yeteneklerine sahip araçlarda görüyoruz. AI ayrıca
çevrimiçi dolandırıcılık tespit sistemlerini ve tehlikeli
işler için robotları pilotluk ederek insanları korumaya
yardımcı olur ve sağlık ve iklim girişimlerinde öncü
araştırmalara öncülük eder.
Yapay Zeka Türleri
Yapay zekayı birkaç farklı şekilde
sınıflandırmak mümkündür.
Güçlü AI vs. Zayıf AI
Yapay zekayı iki geniş kategoriye ayırabiliriz: Zayıf
yapay zeka ve güçlü yapay zeka .
4 Çeşit Yapay Zeka
Yapay zeka daha sonra dört ana türe ayrılabilir : tepkisel
makineler, sınırlı bellek, zihin teorisi ve öz
farkındalık.
1. Reaktif
makineler önlerindeki dünyayı algılar ve tepki verir. Belirli
komutları ve istekleri yerine getirebilirler ancak hafızayı
depolayamazlar veya gerçek zamanlı karar alma süreçlerini bilgilendirmek
için geçmiş deneyimlere güvenemezler. Bu, reaktif makineleri
sınırlı sayıda uzmanlaşmış görevi tamamlamak
için kullanışlı hale getirir. Örnekler arasında Netflix'in
öneri motoru ve IBM'in Deep Blue'su (satranç oynamak için
kullanılır) bulunur.
2. Sınırlı
hafızalı AI, bilgi toplarken ve karar alırken önceki verileri ve
tahminleri depolama yeteneğine sahiptir. Esasen, daha sonra ne
olabileceğini tahmin etmek için ipuçları için geçmişe bakar.
Sınırlı hafızalı AI, bir ekip bir modeli sürekli
olarak yeni verileri nasıl analiz edeceği ve kullanacağı
konusunda eğittiğinde veya modellerin otomatik olarak
eğitilebileceği ve yenilenebileceği bir AI ortamı
oluşturulduğunda yaratılır. Örnekler arasında ChatGPT ve
otonom arabalar bulunur.
3. Zihin teorisi, henüz
tam olarak var olmayan bir yapay zeka türüdür; ancak insan
duygularını algılayıp anlayabilen , daha sonra bu
bilgileri kullanarak gelecekteki eylemleri tahmin edebilen ve kendi
başına kararlar alabilen bir yapay zeka sistemi fikrini
tanımlar.
4. Kendini
farkında olan yapay zeka, kendini farkında olan
veya bir benlik duygusuna sahip yapay zekayı ifade eder . Bu tür bir
yapay zeka şu anda mevcut değildir. Ancak teoride, kendini
farkında olan yapay zeka insan benzeri bir bilince sahiptir ve dünyadaki
kendi varlığını ve başkalarının duygusal
durumunu anlar.
Yapay Zekanın Faydaları
Yapay zeka, tekrarlayan görevlerin otomatikleştirilmesi,
karmaşık sorunların çözülmesi, insan hatasının
azaltılması ve daha birçok alanda faydalıdır.
Tekrarlayan Görevleri
Otomatikleştirme
Veri girişi ve fabrika işleri gibi tekrarlayan
görevlerin yanı sıra müşteri hizmetleri görüşmeleri de
yapay zeka teknolojisi kullanılarak otomatikleştirilebilir. Bu,
insanların diğer önceliklere odaklanmasını sağlar.
Karmaşık Problemleri
Çözmek
Yapay zekanın büyük miktarda veriyi aynı anda işleyebilme
yeteneği, finansal görünümleri tahmin etmek veya enerji çözümlerini
optimize etmek gibi insanların çok zorlandığı
karmaşık sorunları çözmesine ve kalıpları hızla
bulmasına olanak tanır.
Müşteri Deneyimini
İyileştirme
Yapay zeka, kullanıcı kişiselleştirme, sohbet
robotları ve otomatik self-servis teknolojileri
aracılığıyla uygulanabilir, böylece müşteri deneyimi
daha sorunsuz hale getirilebilir ve işletmeler için müşteri sadakati
artırılabilir.
Sağlık ve
Tıbbın Geliştirilmesi
Yapay zeka, hastaneler ve bakım merkezleri genelinde tıbbi
teşhisleri, ilaç keşfini ve geliştirmeyi ve tıbbi robot uygulamasını
hızlandırarak sağlık hizmetlerinin ilerlemesini
sağlamak için çalışır .
İnsan Hatasını
Azaltmak
Verilerdeki ilişkileri hızla tespit etme yeteneği, yapay
zekanın dijital bilgi yığınları arasındaki
hataları veya anormallikleri yakalamada etkili olmasını
sağlayarak genel olarak insan hatasını azaltır ve
doğruluğu garanti eder.
Yapay Zekanın
Dezavantajları
Yapay zekanın faydaları olduğu gibi, bu teknolojinin dikkate
alınması gereken riskleri ve potansiyel tehlikeleri de var
.
İş Kaybı
Yapay zekanın süreçleri otomatikleştirme, hızlı içerik
üretme ve uzun süreler boyunca çalışma yetenekleri, insan
işçiler için iş kaybına yol açabilir .
Önyargı ve
Ayrımcılık
Yapay zeka modelleri, önyargılı insan kararlarını
yansıtan veriler üzerinde eğitilebilir ve bu da belirli
demografik özelliklere karşı önyargılı veya ayrımcı
çıktılara yol açabilir.
Halüsinasyonlar
Yapay zeka sistemleri, yetersiz veya taraflı verilerle
eğitildiğinde istemeden " halüsinasyon "
görebilir veya yanlış çıktılar üretebilir ve bu da
yanlış bilgi üretilmesine yol açabilir.
Gizlilik Endişeleri
Yapay zeka sistemleri tarafından toplanan ve saklanan veriler,
kullanıcı onayı veya bilgisi olmadan yapılabilir ve hatta
veri ihlali durumunda yetkisiz kişiler tarafından
erişilebilir .
Açıklanabilirliğin
Eksikliği
Yapay zeka sistemleri şeffaf veya kapsayıcı olmayan bir
şekilde geliştirilebilir ve bu durum, potansiyel olarak zararlı
yapay zeka kararları için açıklama eksikliğine ve
kullanıcılar ile işletmeler üzerinde olumsuz etkilere neden
olabilir .
Çevresel Maliyetler
Büyük ölçekli yapay zeka sistemlerinin çalışması ve
veri işlenmesi için önemli miktarda enerjiye ihtiyaç duyulabilir; bu
da karbon emisyonlarını ve su tüketimini artırır.
Yapay Zeka Uygulamaları
Elektrikli araç, otonom taksi Yapay zekanın birçok
sektörde uygulamaları bulunmaktadır ve sonuç olarak süreçlerin
kolaylaştırılmasına ve iş verimliliğinin
artırılmasına yardımcı olmaktadır.
Sağlık hizmeti
Yapay zeka, tıbbi teşhislerin doğruluğunu
artırmak, ilaç araştırma ve geliştirmeyi
kolaylaştırmak, hassas sağlık verilerini yönetmek ve
çevrimiçi hasta deneyimlerini otomatikleştirmek için sağlık
hizmetlerinde kullanılır . Ayrıca, cerrahi prosedürler
sırasında yardımcı terapi sağlamak veya cerrahlara
rehberlik etmek için çalışan tıbbi robotların
arkasındaki itici bir faktördür.
Perakende
Perakendedeki yapay zeka, kullanıcı
kişiselleştirmesini, ürün önerilerini, alışveriş
asistanlarını ve ödemeler için yüz tanımayı güçlendirerek
müşteri deneyimini güçlendirir. Perakendeciler ve tedarikçiler için yapay
zeka, perakende pazarlamasını otomatikleştirmeye,
pazaryerlerindeki sahte ürünleri belirlemeye, ürün envanterlerini yönetmeye ve
ürün eğilimlerini belirlemek için çevrimiçi verileri çekmeye
yardımcı olur.
Müşteri Hizmetleri
Müşteri hizmetleri sektöründe , AI daha hızlı ve
daha kişiselleştirilmiş destek sağlar. AI destekli sohbet
robotları ve sanal asistanlar rutin müşteri sorularını ele
alabilir, ürün önerileri sağlayabilir ve yaygın sorunları gerçek
zamanlı olarak giderebilir. Ve NLP aracılığıyla, AI
sistemleri müşteri sorularını daha insan benzeri bir
şekilde anlayabilir ve yanıtlayabilir, genel memnuniyeti
iyileştirebilir ve yanıt sürelerini azaltabilir.
Üretme
Üretimdeki yapay zeka, montaj hatalarını ve üretim
sürelerini azaltırken işçi güvenliğini artırabilir. Fabrika
zeminleri, olayları belirlemeye, kalite kontrolünü izlemeye ve olası
ekipman arızalarını tahmin etmeye yardımcı olmak için
yapay zeka sistemleri tarafından izlenebilir. Yapay zeka ayrıca,
üretim iş akışlarını otomatikleştirebilen ve
tehlikeli görevleri halledebilen fabrika ve depo robotlarını da
çalıştırır .
Finans
Finans sektörü , bankacılık faaliyetlerindeki
dolandırıcılığı tespit etmek, finansal kredi
durumlarını değerlendirmek, işletmeler için finansal riski
tahmin etmek ve piyasa modellerine göre hisse senedi ve tahvil ticaretini
yönetmek için yapay zekayı kullanır . Yapay zeka
ayrıca fintech ve bankacılık uygulamalarında
uygulanarak bankacılığı kişiselleştirmek ve 7/24
müşteri hizmetleri desteği sağlamak için çalışır.
Pazarlama
Pazarlama sektöründe , AI müşteri etkileşimini
artırmada ve daha hedefli reklam kampanyaları yürütmede önemli bir
rol oynar. Gelişmiş veri analitiği, pazarlamacıların
müşteri davranışları, tercihleri ve eğilimleri hakkında daha derin
içgörüler elde etmelerini sağlarken, AI içerik oluşturucuları daha
kişiselleştirilmiş içerik ve önerileri ölçekte
oluşturmalarına yardımcı olur. AI ayrıca e-posta
pazarlaması ve sosyal medya yönetimi gibi tekrarlayan görevleri
otomatikleştirmek için de kullanılabilir.
Oyun
Video oyunu geliştiricileri, oyun deneyimlerini daha sürükleyici hale
getirmek için yapay zekayı kullanırlar . Video oyunlarındaki
oynanamayan karakterler (NPC'ler), oyuncu etkileşimlerine ve çevreleyen
ortama göre yanıt vermek için yapay zekayı kullanır ve her
oyuncu için daha gerçekçi, keyifli ve benzersiz olabilen oyun senaryoları
oluşturur.
Askeri
Yapay zeka, askeri istihbarat verilerinin daha hızlı
işlenmesine yardımcı olmak, siber savaş
saldırılarını tespit etmek veya askeri silahları,
savunma sistemlerini ve araçları otomatikleştirmek olsun, savaş
alanında ve dışında ordulara yardımcı
olur. Özellikle insansız hava araçları ve robotlar yapay
zeka ile donatılmış olabilir ve bu da onları otonom
savaş veya arama ve kurtarma operasyonları için uygulanabilir hale
getirir.
Yapay Zeka Örnekleri
Yapay zekanın belirli örnekleri şunlardır:
Üretken AI Araçları
Bazen AI sohbet robotları olarak da adlandırılan ChatGPT , Gemini , Claude ve Grok
gibi üretken AI araçları , makalelerden kodlara ve basit
soruların yanıtlarına kadar çeşitli formatlarda
yazılı içerik üretmek için yapay zekayı kullanır.
Akıllı Asistanlar
Alexa ve Siri gibi kişisel yapay zeka asistanları ,
kullanıcıların çeşitli " akıllı
görevleri " gerçekleştirmeleri için talimatlar almak
amacıyla doğal dil işlemeyi kullanır.
Hatırlatıcı ayarlama, çevrimiçi bilgi arama veya mutfak
ışıklarınızı kapatma gibi komutları yerine
getirebilirler.
Otonom Arabalar
Otonom araçlar, etraflarındaki nesneleri algılamak,
diğer araçlardan uzaklıklarını belirlemek, trafik
sinyallerini tanımlamak ve daha birçok şey için derin sinir
ağlarını kullandıkları için derin öğrenmenin
bilinen bir örneğidir.
Giyilebilirler
Sağlık sektöründe kullanılan birçok giyilebilir sensör ve
cihaz, hastaların kan şekeri seviyeleri, kan basınçları ve
kalp atış hızları dahil olmak üzere sağlık
durumlarını değerlendirmek için derin öğrenmeyi uygular.
Ayrıca bir hastanın önceki tıbbi verilerinden kalıplar
türetebilir ve bunu gelecekteki sağlık durumlarını tahmin
etmek için kullanabilirler.
Görsel Filtreler
TikTok ve Snapchat gibi sosyal medya platformlarında kullanılan
filtreler, bir görüntünün konusu ile arka planı arasında ayrım
yapmak, yüz hareketlerini izlemek ve kullanıcının
yaptıklarına göre ekrandaki görüntüyü ayarlamak için algoritmalara
güveniyor.
Üretken Yapay Zekanın
Yükselişi
Üretken AI, belirli bir kullanıcı istemine göre metin,
resim, video veya ses gibi yeni içerikler oluşturabilen yapay zeka
sistemlerini tanımlar. Çalışması için, üretken bir AI
modeli büyük veri kümeleriyle beslenir ve bunlar içindeki kalıpları
belirlemek üzere eğitilir, ardından bu eğitim verilerine
benzeyen çıktılar üretir.
Üretken AI, özellikle sohbet robotları ve görüntü
oluşturucuların sahneye çıkmasıyla son birkaç
yılda büyük bir popülerlik kazandı . Bu tür araçlar genellikle
yazılı metin, kod, dijital sanat ve nesne
tasarımları oluşturmak için kullanılır ve pazarlama,
eğlence, tüketim malları ve üretim gibi sektörlerde
değerlendirilir.
Ancak, Üretken AI zorluklarla birlikte gelir. Örneğin,
yanlış bilgi yayabilecek ve toplumsal güveni
aşındırabilecek sahte içerik ve deepfake'ler oluşturmak
için kullanılabilir . Ve AI tarafından üretilen bazı
materyaller potansiyel olarak insanların telif haklarını ve
fikri mülkiyet haklarını ihlal edebilir.
Yapay Zeka Düzenlemesi
Yapay zeka giderek daha karmaşık ve güçlü hale geldikçe, dünya
çapındaki yasa koyucular, yapay zekanın kullanımını ve
gelişimini düzenlemeye çalışıyor.
Yapay zekayı düzenlemeye yönelik ilk büyük adım, 2024
yılında Avrupa Birliği'nde, orada konuşlandırılan
yapay zeka sistemlerinin "güvenli, şeffaf, izlenebilir,
ayrımcılık yapmayan ve çevre dostu" olmasını
sağlamayı amaçlayan kapsamlı Yapay Zeka Yasası'nın geçirilmesiyle
gerçekleşti . Çin ve Brezilya gibi ülkeler de yapay zekayı
yönetmek için adımlar attı.
Bu arada, ABD'deki yapay zeka düzenlemesi hala devam eden bir
çalışma. Biden-Harris yönetimi 2022'de uygulanmayan bir Yapay
Zeka Hakları Yasası'nı ve ardından 2023'te ülkenin sektörde
lider statüsünü korurken yapay zeka sektörünü düzenlemeyi amaçlayan Güvenli,
Emniyetli ve Güvenilir Yapay Zeka Yürütme Emri'ni tanıttı .
Kongre daha sağlam mevzuatlar oluşturmak için birkaç girişimde
bulundu, ancak büyük ölçüde başarısız oldu ve yapay zekanın
kullanımını özel olarak sınırlayan veya risklerini
düzenleyen hiçbir yasa bırakmadı. Şimdilik, ABD'deki tüm yapay
zeka mevzuatı yalnızca eyalet düzeyinde mevcuttur.
Yapay Zekanın
Geleceği
Yapay zekanın geleceği, endüstrileri devrim niteliğinde
değiştirme, insan yeteneklerini geliştirme ve karmaşık
zorlukları çözme potansiyeliyle muazzam bir vaat taşıyor. Elektrikli araç, otonom taksi, Yeni ilaçlar
geliştirmek, küresel tedarik zincirlerini optimize etmek ve gelişmiş
robotlara güç sağlamak için kullanılabilir ; böylece
yaşama ve çalışma biçimimizi dönüştürebiliriz.
İleriye baktığımızda, yapay zeka için bir sonraki
büyük adımlardan biri zayıf veya dar AI'nın ötesine geçmek ve
yapay genel zekaya (AGI) ulaşmaktır. AGI ile makineler, organik ve
makine zekası arasındaki çizgiyi bulanıklaştırarak,
insanlar gibi düşünebilecek, öğrenebilecek ve hareket edebilecek. Bu,
tıp, üretim, ulaşım ve daha fazlasında artan otomasyon ve
problem çözme yeteneklerinin yanı sıra, ileride duyarlı
AI'nın da önünü açabilir. Yapay zeka, teknolojinin vaatleri
hakkında 2024 tarihli bir makalelerde , güçlü AI'nın,
herhangi bir zamanda daha fazla sayıda deneyin yürütülmesini
sağlayarak ve yeni keşifler ile bu keşifler üzerine inşa
edilen sonraki araştırmalar arasındaki boşluğu
kısaltarak, biyolojik bilimlerdeki inovasyonu on kata kadar
hızlandırabileceğini tahmin ediyor.
Öte yandan, AI'nın artan karmaşıklığı, artan
iş kaybı, yaygın yanlış bilgilendirme ve mahremiyet
kaybı konusunda endişeleri de beraberinde getiriyor. Ve AI'nın
insan anlayışını ve zekasını geride bırakma
potansiyeli hakkında sorular devam ediyor - öngörülemeyen risklere ve
olası ahlaki ikilemlere yol açabilecek teknolojik tekillik olarak
bilinen bir fenomen.
Şimdilik toplum, teknolojinin geleceğine yön vermesi için federal
ve iş düzeyindeki yapay zeka düzenlemelerine bakıyor.
Yapay Zekanın Tarihi
Yapay zeka kavramı, bilgisayar bilimci Alan Turing'in
1950'lerde makinelerin düşünüp düşünemeyeceğini ve bir
makinenin zekasının nasıl test edileceğini sorgulayan
" Hesaplama Makineleri ve Zeka " adlı makalesini
yayınlamasıyla 1950'lerde yükselişe geçti. Bu makale, yapay zeka
araştırma ve geliştirmesi için ortamı hazırladı
ve makine zekasını değerlendirmek için kullanılan bir
yöntem olan Turing testinin ilk önerisiydi . "Yapay zeka"
terimi , 1956'da bilgisayar bilimcileri John McCarthy, Marvin
Minsky, Nathaniel Rochester ve Claude E. Shannon tarafından Dartmouth
College akademik konferansında ortaya atıldı .
Dartmouth College konferansının ardından ve 1970'ler
boyunca, AI araştırmalarına olan ilgi akademik kurumlar ve ABD
hükümeti fonlarından büyüdü. Bilgisayardaki yenilikler, bu süre
zarfında makine öğrenimi, sinir ağları ve doğal dil
işleme dahil olmak üzere çeşitli AI vakıflarının
kurulmasına olanak sağladı.
Yapay zeka teknolojilerinin gelişimine rağmen, bu teknolojilerin
ölçeklenmesi beklenenden daha zor hale geldi, ilgi ve fonlama azaldı
ve 1980'lere kadar ilk yapay zeka kışı
yaşandı.
1980'lerin ortalarında, bilgisayarlar daha güçlü hale geldikçe, derin
öğrenme popülerleştikçe ve AI destekli "uzman
sistemler" tanıtıldıkça AI ilgisi yeniden canlandı.
Ancak, yeni sistemlerin karmaşıklığı ve mevcut
teknolojilerin ayak uyduramaması nedeniyle, ikinci AI kışı
yaşandı ve 1990'ların ortalarına kadar sürdü.
2000'lerin ortalarına gelindiğinde, işlem gücü, büyük
veri ve gelişmiş derin öğrenme tekniklerindeki
yenilikler, AI'nın önceki engellerini çözerek AI'nın daha fazla
atılım yapmasına olanak tanıdı. Sanal asistanlar,
sürücüsüz arabalar ve üretken AI gibi modern AI teknolojileri 2010'larda ana akıma
girmeye başladı ve AI'yı bugün olduğu hale getirdi.
Sıkça Sorulan Sorular
Yapay zekanın yaratıcısı/kurucusu kimdir?
John McCarthy ve Alan Turing, yapay
zekanın kurucuları olarak kabul edilir. Turing, 1950
tarihli "Hesaplama Makineleri ve Zeka" adlı makalesinde
yapay zeka kavramını ve Turing testini tanıttı; burada
makinelerin insan benzeri zeka sergileme olasılığını
araştırdı ve bu yetenekleri değerlendirmek için bir yöntem
önerdi. McCarthy, 1956'da "yapay zeka" teriminin ortaya
çıkmasına yardımcı oldu ve bu alanda temel
araştırmalar yürüttü.
Yapay zeka ne zaman icat edildi/yaratıldı?
Yapay zeka kavramı ilk olarak
1950 yılında Alan Turing'in "Hesaplama Makineleri ve
Zeka" adlı makalesiyle ortaya çıktı. "Yapay zeka"
terimi ise 1956 yılında ortaya çıktı.
Yapay zeka nasıl çalışır?
Yapay zeka, büyük miktarda veriyi
analiz etmek, veri desenlerini belirlemek ve bu desenlere dayalı kararlar
almak için algoritmalar kullanarak insan zekasını simüle etmek için
çalışır. Yapay zeka sistemleri, belirli veriler üzerinde
eğitim alarak veriler içindeki ilişkileri belirlemeyi
"öğrenir" ve zamanla yeni bilgilere maruz kaldıkça uyum
sağlayabilir.
Yapay zeka bugün nasıl kullanılıyor?
Yapay zeka, sanal asistanlar,
kişiselleştirilmiş içerik ve ürün önerileri, görüntü
oluşturucular, sohbet robotları, otonom araçlar, yüz tanıma
sistemleri ve daha fazlasını desteklemek için kullanılıyor.
Yapay zekanın çeşitleri nelerdir?
Yapay zekanın 7 ana türü şunlardır:
1. Zayıf AI veya dar AI
2. Güçlü AI, genel AI veya yapay genel
zeka (AGI)
3. Süper AI veya yapay süper zeka
(ASI)
4. Reaktif makine AI
5. Sınırlı
hafızalı AI
6. Zihin teorisi yapay zeka
7. Kendini tanıyan yapay zeka
Üretken yapay zeka nedir?
Üretken AI, kullanıcı
istemlerine göre yeni içerik (metin, resim, ses veya video gibi)
oluşturabilen bir yapay zeka sistemini ifade eder. Üretken AI, ChatGPT,
Gemini ve Claude gibi popüler sohbet robotlarının
omurgasıdır ve anında yazılı metin, rapor, kod,
dijital resim, müzik ve diğer medyayı oluşturmak için
kullanılabilir.