Artificial İntelligence (Yapay zeka), insan ve makine etkileşimini işaret eder. Makine akıllı hale geldiğinde; talepleri anlayabilir, veri noktalarını birleştirebilir, sonuç çıkarabilir, akıl yürütebilir, gözlem yapabilir ve planlama oluşturabilir…
Durum değerlendirildiğinde:
Açıkçası, burada robot uşaklardan bahsedilmiyor. Bu bir Hollywood filmi değildir. Ancak kognitif konusunda yeni bir seviye olan Yapay Zeka, yaşam için faydalı olacak şekilde gelişir.
Bu yazıda Yapay Zeka’nın temel bileşenleri keşfedilecek ve makinelerin daha akıllı olmasına yardımcı olmak için çeşitli teknolojilerin nasıl birleştirildiği tarif edilecek.
AI ve Machine Learning’in Tarihi
AI nereden geldi? Bilgisayara karşı oynanan tek kişilik satranç oyunlarından kendi kendine ilerleyen araçlara birden bire atlanmadı. Kognitif’in felsefe, psikoloji ve matematik alt yapısından dolayı, bilim ve istatistiklere dayanan uzun bir geçmişi vardır. Yapay Zeka, ilk başta, bilgisayarları daha kullanışlı hale getirme ve daha bağımsız düşünme kabiliyetlerini oluşturma fikrinden yola çıktı.
Çoğu tarihçi, problem çözme ve sembolik yöntemlerle Yapay Zeka’yı inceleyen Dartmouth Araştırma Projesi’nin yapılış yılı 1956’yı, Yapay Zeka’nın doğum yılı olarak kabul eder.
1960’lı yıllarda, ABD Savunma Bakanlığı bu tür çalışmalara ilgi duydu ve insan mantığını taklit etmek için bilgisayar eğitimi üzerine yoğunlaştı.
Örneğin, Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) 1970’lerde sokak haritalama projelerini tamamladı. Google, Amazon veya Microsoft’un benzer projeleri ele alınmadan çok önce DARPA, 2003 yılında akıllı kişisel asistanlar üretti.
Bu çalışma, bugün bilgisayarlarda görülen otomasyon ve resmi akıl yürütmenin önünü açtı.
Machine Learning ve Deep Learning, Yapay Zeka’nın alt başlıklarıdır.
Genel olarak, Yapay Zeka’nın aşağıdakileri de içine alan birçok alt başlığı vardır:
Machine Learning, analitik model oluşturmayı otomatikleştirir. Verilerde gizli bilgilere ulaşmak için, neural networks, istatistikler, operasyon araştırması ve fizik yöntemleri kullanır.
Neural Network, insan beyninin işleyişinden esinlenen bir tür Machine Learning’dir. Harici girdilere yanıt vererek bilgi işleyen, her birim arasında bilgi aktaran, birbirine bağlı birimlerden (nöronlar gibi) oluşan bir bilgi işlem sistemidir. İşlem, bağlantıları bulmak ve tanımlanmamış verilerden anlam çıkarmak için verilere birden fazla geçiş gerektirir.
Deep Learning, bilgi işlem gücündeki gelişmelerden yararlanarak çok sayıda işleme ve ünite katmanlarına sahip büyük neural networks kullanır. Büyük miktarda verinin karmaşık modellerini öğrenmek için gelişmiş eğitim teknikleri kullanır.
Computer Vision; kalıba güvenip, bir resmi veya videoyu tanımaya yönelik Deep Learning’e dayanır. Makineler görüntüleri işleyebilir, analiz edebilir ve anlarken, görüntü veya videoları gerçek zamanlı olarak yakalayabilir ve çevrelerini yorumlayabilir.
Natural language processing; insan dilini analiz etme, anlama ve konuşma açısından bilgisayarların yeteneği kabul edilir. Doğal dil etkileşimi, insanların bilgisayarlar ile normal ve günlük dili kullanarak görevler gerçekleştirmek için iletişim kurmalarını sağlar.
Machine Learning makinelerin deneyim yoluyla öğrenmesi ve uyarlaması gerektiği fikrine dayansa da Yapay Zeka, makinelerin görevleri “akıllıca” yürütebileceği daha geniş bir fikri ifade eder.
Yapay Zeka, Gerçek Problemleri Çözmek İçin Machine Learning’i, Deep Learning’i Ve Diğer Teknikleri Uygular.
Yapay Zeka, Akıllı Uygulamalar Vasıtasıyla Ne Kadar Büyük Veri Üretti?
Big Data uzun süre gündemden düşmedi. Peki, Big Data ne hakkındaydı?
Bilgisayar işlemlerindeki ve veri saklama alanındaki gelişmeler, eskisinden daha fazla veriyi alıp analiz etmeyi mümkün kıldı. Aynı zamanda, daha fazla aygıt üretilmeye başlandı ve cihazlar internete bağlandı, bu cihazlardan büyük miktarda veri akışı sağlandı.
Cihazlar için daha fazla dil, resim girişi ile bilgisayar konuşması ve görüntü tanıma programı geliştirildi. Aynı şekilde, Machine Learning öğrenmek için çok daha fazla bilgiye sahip olundu.
Bütün bu ilerlemeler, Yapay Zeka’yı akıllı makineler yaratma hedefine daha da yakınlaştırdı; günlük yaşamda gittikçe daha fazla görmeye başladık. Favori perakende sitelerindeki önerilerden, sosyal medyada otomatik olarak oluşturulan fotoğraf etiketlerine kadar pek çok yaygın online kazanç, Yapay Zeka ile desteklenir.
Yapay Zeka’nın Gerçek Dünyadaki Yararları
Sağlık hizmetlerinde, tedavi şekli daha hızlı belirlenebilir. Perakende satış etkinliklerinde daha hızlı ve segmentli öneriler yapılabilir. Finans anlamında dolandırıcılar sadece tespit edilmekle kalmayıp aynı zamanda önlenebilir.
Yapay Zeka Bugün Nerede?
Yapay Zeka ile, bir makineye yüksek sesle soru sorulabilir, satışlar, envanter, müşteri koruma, dolandırıcılık tespiti ve daha pek çok şey hakkında yanıt alınabilir.
Bilgisayarlar verilerin anlatıma dayalı bir özetini sunar ve analiz etmenin diğer yollarını önerir. Başkalarından aldığı sorularla ilgili bilgileri de paylaşır. Cevaplar ekranda veya yalnızca konuşma yoluyla alınır.
Bu, gerçek dünyada nasıl oynanır? Sağlık hizmetlerinde, işlem etkinliği daha hızlı belirlenebilir. Perakendede öğe eklentileri daha hızlı önerilebilir. Finansta, dolandırıcılık yerine sadece saptananlar önlenebilir.
Bu örneklerin her birinde, makine hangi bilginin gerekli olduğunu anlar, tüm değişkenler arasındaki ilişkilere bakar, bir cevap oluşturur ve takip sorgularını seçeneklerle otomatik olarak bildirir.
Bugün bulunulan yer için yıllarca Yapay Zeka araştırması yapıldı. Ve bir çok makine ve insan etkileşimi gerçekleşti…
ai artificial intelligence Deep Learning insan ve makine etkileşimi Machine learning Yapay zeka yapay zeka kullanım alanları yapay zeka nedir Yapay zeka tarihi yapay zeka teknolojileri Yapay zeka ve gelişim YapayZekaTR