Yapay Zeka Nedir?
Yapay zeka, en basit şekilde belirli görevleri yerine getirmek için insan zekasını taklit eden ve topladıkları bilgileri yineleyerek kendilerini geliştirebilen sistemler olarak tanımlanır. Yapay zekayı günümüz teknoloji sistemlerinden ayıran en önemli özellik insan zekasını taklit edebilmesidir. Bu sistem, var olan durumları gözlemleyerek daha önceden belirlenen parametreler doğrultusunda ilgili durumu işler ve buna yönelik bir tepki verir. Bu süreçte, yapay zeka duruma ilişkin verileri hızlı, yinelemeli ve akıllı algoritmalarla birleştirilerek işler.
Yapay Zekanın Tarihi
1956’da ortaya atılan yapay zeka terimi veri hacimlerinin artması, algoritma ve hesaplamaların gelişmesi gibi bilim ve teknoloji alanındaki ilerlemeler ile günümüzde daha popüler bir hale geldi. İlk dönemlerinde, yapay zekaya yönelik çalışmalar problem çözme ve sembolik yöntemler gibi konular ile ilişkilidir. Sonraki dönemlerde ise makine öğrenmesi ile gelişen yapay zeka günümüzde konuşmayı, görüntüleri ve verileri tanıma, tahminlerde bulunma gibi işlemleri yerine getirebilmesini sağlayan derin öğrenme ile gelişmeye devam ediyor.
Yapay Zeka Nasıl Çalışır?
Yapay zeka, büyük ölçekli verileri akıllı algoritmalar ve yinelemeli işlemleme ile birleştirerek çalışır. Bu süreçte, işlemlenen verilere ait desen veya özellikler yapay zekanın otomatik olarak öğrenmesini sağlar. Çeşitli işlevlere sahip yapay zeka farklı yöntem ve teknolojiler ile birlikte çalışır. Söz konusu yöntem ve teknolojiler şu şekilde özetlenebilir:
> Makine Öğrenimi: Yapay zeka makine öğrenimi ile analitik modeller oluşturmayı otomatikleştirerek ayrı bir programlama işlemi gerekmeden sinir ağları, istatistik, fizik yöntemlerini kullanarak verideki içgörüleri bulabiliyor.
> Yapay Sinir Ağı: Yapay zeka sayesinde harici girişlere yanıt vererek bilgilerin işlenmesini ve aralarında bilgi aktarımı olan birimlerden oluşan yapay sinir ağlarını içerir. Bu yöntem ile yapay zeka birimler arasındaki bağlantıları bularak birden çok geçiş ile tanımlanan verilerden anlam çıkarabiliyor.
> Derin Öğrenme Teknolojisi: Yapay zeka bu yöntem ile pek çok veri birimine ait karmaşık modeli öğrenmek için gelişmiş hesaplama ve eğitim tekniklerinden yararlanır. Bu süreçte, çok sayıda işlem birimi katmanı ile büyük sinir ağlarını kullanır.
> Bilişsel Hesaplama: Bu sistem yapay zekanın insan benzeri bir etkileşimi makinelere aktarılmasını sağlar. Bilişsel hesaplama ile yapay zekanın görüntüleri, konuşmaları, verileri yorumlama ve ardından bunlara tutarlı geri bildirimler vermesi sağlanır.
> İleri Algoritma: Bu sistem yapay zekanın daha fazla veriyi daha hızlı ve birçok seviyede analiz etmesini sağlıyor. Ayrıca, ileri algoritma karmaşık sistemleri anlamak, nadir yaşanan senaryoları tanımlamak ve optimize etmek için kullanılır.
> Grafik İşlem Birimleri: Yapay zekanın yinelemeli işlem yapabilmesi için ihtiyaç duyduğu hesaplama gücünü sağlayan grafik işlem birimleri sinir ağlarının eğitilmesini sağlar.
Yapay Zeka Neden Önemli?
Günümüzde şirketler için çok daha önemli bir role sahip olan verilerden yapay zeka sayesinde en iyi şekilde yararlanılması mümkün oluyor. Yapay zeka, daha fazla ve daha derin veriyi birçok katmana sahip sinir ağlarını kullanarak analiz eder. Ayrıca, söz konusu derin sinir ağları sayesinde yapay zeka ile ortaya konulan analiz sonuçlarının geçerliliği ve güvenilirliği oldukça güçlü oluyor. Algoritmaları da kendi kendine öğrendiği için benzersiz verilerin değerlendirilmesi yapay zeka ile kolayca gerçekleştirilebilir ayrıca doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların doğal insan dilini anlamasına ve üretmesine olanak tanıyan bir yapay zeka dalıdır. İnsan dilini anlamak, yorumlamak, analiz etmek ve sentezlemek için bilgisayar programları kullanır.
Yapay Zeka Şirketlere Nasıl Katkı Sağlar?
Yapay zeka sahip olduğu işlevleri ve kullanım alanlarıyla birlikte sektörel olarak farklılık gösterse de şirketlere sunduğu belirli avantajlar bulunur. Yapay zeka şirketlerin hedef ve stratejilerine yönelik karar süreçleri için sunduğu öneri ve veriler ile katkı sağlayarak her geçen gün artan rekabet ortamında şirketlerin bir adım önde olmasını sağlar. Bununla birlikte, yapay zekanın şirketlere sağladığı diğer katkılar şu şekilde sıralanabilir:
- İş süreçlerini otomatikleştirir ve otomatik karar verme yeteneği vardır.
- Verimliliği artırır ve maliyetleri düşürür.
- Satış oranlarını yükseltir.
- Ürün veya hizmet kalitesini artırır.
- Tedarik zinciri ve lojistik gibi iş süreçlerinin optimizasyonunu sağlar.
- Müşteri memnuniyetini, bağlılığını ve deneyimlerini iyileştirir.
- Daha verimli ve gelişmiş iş gücü tahsisi sağlar.
- Kişiselleştirilmiş pazarlama faaliyetlerinin yürütülmesine yardımcı olur.
Yapay Zekanın Potansiyel Tehlikeleri Nelerdir?
- İstihbarat kaybı: Yapay zekanın öğrenme ve karar verme yetenekleri, insan zekasına benzemektedir. Yapay zekanın insanlar tarafından programlanması veya eğitilmesi gerektiği için, kötü niyetli insanlar tarafından manipüle edilebilir veya yanlış programlanabilir. Bu durum, yapay zeka sistemlerinin yanlış veya hatalı kararlar vermesine neden olabilir.
- İnsan işsizliği: Yapay zeka teknolojilerinin gelişimi, bazı işleri yapmak için insanların yerini alabilir. Bu durum, birçok sektörde insan işsizliğine neden olabilir.
- Etik sorunlar: Yapay zeka teknolojileri, insan hayatını ve sağlığını etkileyen kritik kararlar alabilir. Bu nedenle, yapay zeka sistemi etik sorunlara neden olabilir. Örneğin, bir savaşta otonom silahların kullanımı veya sağlık sektöründe yapay zeka destekli kararların verilmesi etik sorunlara neden olabilir.
- Gizlilik ihlalleri: Yapay zeka teknolojileri, kişisel verileri toplamak, depolamak ve analiz etmek için kullanılabilir. Bu durum, kişisel gizlilik ihlallerine neden olabilir.
- Yapay zeka yarışı: Yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesi, birçok ülke arasında bir yarış haline gelmiştir. Bu yarış, siber saldırıların artmasına, casusluk faaliyetlerinin artmasına ve küresel bir silahlanma yarışına neden olabilir.
“Yapay Zekâ”nın Faydaları Nelerdir?
Yapay zekâ, bir insanın yapabileceği bazı görevleri daha fazla veriyle daha hızlı bir şekilde yapılmasına imkân tanıyarak, hayatımızı kolaylaştırmaktadır. Bu sebeple, yapay zekâ; sesli asistanlar, dil çevirileri, öneri sistemleri, navigasyon, sosyal güvenlik, sağlık hizmetleri, e-ticaret ve yardımcı robot uygulamalarıyla günlük hayatımızda yer almaktadır. Siber güvenlik ve savunma sanayi gibi sektöre özel stratejik çalışmalarda da kullanılmaktadır.
“Yapay Zekâ” Terimi İlk Defa Ne Zaman ve Kim Tarafından Kullanılmıştır?
1950’li yılların başında Alan Turing’in “Makineler Düşünebilir Mi?” sorusuyla makine öğrenmesi kavramı ortaya çıkmış, Bilgisayar Bilimci ve Bilişsel Bilimci “John McCarthy” tarafından “Yapay Zekâ” terimi ilk kez düzenlenen yapay zekâ konferansı olan “Dartmouth Konferansı”nda 1956 yılında kullanılmıştır.
‘Veri’ ve “Yapay Zekâ” Arasında Nasıl Bir İlişki Vardır?
Yapay zekânın eğitimi esnasında gereken en önemli unsur ‘veri’dir. Verinin büyüklüğü, hacmi ve çeşitliliği arttıkça yapay zekânın öğrenme kapasitesinin de artması beklenmektedir. Günümüzde, üretilen veri miktarının hızlı bir şekilde artması ve “Büyük Veri” işleme yeteneklerinin de gelişmesiyle, yapay zekâ çözümleri birçok alanda karşımıza çıkmaktadır.
“Büyük Veri” Nedir?
Bilgi toplama unsurları hayatımızın her alanında yer almaktadır. Bu sebeple, veri miktarının artmasının yanı sıra veriye erişim hızı da artmaktadır. Dolayısıyla, geleneksel veri işleme teknikleri yetersiz kalmaktadır. Bu da “Büyük Veri” ve çözümlerini beraberinde getirmektedir.
Basitçe ifade etmek gerekirse, “Büyük Veri”nin temel özellikleri; hacim, hız ve çeşitliliktir. Büyük veri, daha önce çözülemeyen problemleri daha hızlı ve etkin olarak çözmek için kullanılabilir.
Neden Yapay Zekâya İhtiyacımız Var?
Yapay zekâ hayatın birçok noktasında yansız, eşitlikçi uygulamalarla toplumun refah düzeyini arttırabilme yetenekleri dolayısıyla ihtiyaçtır. Güncellenebilen ve kişiselleştirilebilen yapay zekâ destekli araçlar, bireylerin ve toplumun kalkınmasına etki edecek uygulamalardır. Örneğin, navigasyon, sesli asistan, e-ticaret gibi uygulamalar bireylerin hayatını kolaylaştırmaktadır.
Günlük Hayatta Kullanılan Yapay Zekâ Uygulamaları Nelerdir?
Yapay zekâ birçok alanda insanların karar alma süreçlerine yardımcı olabilmektedir. Böylece, hizmetler daha kaliteli ve hızlı bir şekilde sunulabilmektedir. Bu kapsamda, yapay zekâ uygulamaları ve bu uygulamaların sağlamış olduğu hizmetlere gün geçtikçe daha fazla ihtiyaç duyulacaktır.
Yapay zekânın başlıca kullanım alanları olarak, aşağıdaki uygulamaları sıralamak mümkündür:
Görüntü İşleme
Yüz Tanıma
Güvenlik ve Gözetleme
Sosyal Ağlarda Fotoğraf Etiketleme
Spor Analitiği ve Strateji Optimizasyonu
Sentetik Görüntü Üretimi
Sahte Fotoğraf ve Video Üretimi
Ses İşleme
Müzik Tanıma
Sesli Asistanlar
Sesli Yanıt ve Şifre
Konuşmadan Metin Sentezi
Metinden Konuşma Sentezi
Metin İşleme
Çeviri Servisleri
Çevrimiçi Sohbet ve Asistan
Sosyal Medya Analitiği ve Duygu Durum Analizi
Kişiye Özgü Yazım Düzeltme ve Öneri
Veri İşleme
Öneri Sistemleri
İlan Öneri
Müzik Öneri
Müşteri Deneyimi ve Müşteriler için Akıllı Kampanya Önerisi
Hava Durumu, Trafik Yoğunluğu Gözeterek Rota Planlama
Periyodik Bakım ve Onarım Kestirimi
İşe Alım ve Performans Değerlendirme Sistemleri
Oyun Motorları
Sağlık Verilerinin Analizi ve Tedavi Planlaması
Tanı Koyma ve Tedavi Planlama Sürecinde Doktorlara Yardımcı Olan Uygulamalar
İnsansız - YZ Destekli Sürüş Sistemleri
Otonom Araçlarda Karar Destek Sistemleri
Sigortacılık ve Finans
Sanal Asistanlar
Hasar Yönetimi
Sahtekârlık Tespiti ve Önleme, Anomali Tespit Uygulamaları
Büyük Veri Analitiği
Büyük Veri Analizi ile Davranış Analizi
Tarım ve Hayvancılıkta Akıllı Uygulamalar
İnsansız Hava Aracı (İHA) ile Görüntü İşleme Temelli Hassas Tarım Uygulamaları
Hassas Hayvansal Üretim
Siber Güvenlik
Siber Saldırıları Tespit ve Engelleme için Uzman Sistem
Kötücül Yazılım Analizi
Yapay Zekâ Terminolojisi: Bilinmesi Gereken En Yaygın Yapay Zekâ Terimleri Nelerdir?
En yaygın “Yapay Zekâ” terimlerinden bazıları şunlardır:
Veri
‘Veri’, yapay zekâ ve makine öğreniminin temelidir. Veriler, bir veya daha fazla kişi veya nesne hakkındaki nitel veya nicel değişkenlerin bir dizi değeridir.
Algoritma
İyi tanımlanmış kuralların ve işlemlerin adım adım uygulanmasıyla bir sorunun giderilmesi veya sonuca en hızlı biçimde ulaşılması işlemidir.
Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi, analitik model oluşturmayı otomatikleştiren bir veri analiz yöntemidir. Sistemlerin verilerden öğrenebileceği, kalıpları belirleyebileceği ve minimum insan müdahalesi ile karar verebileceği fikrine dayanan yapay zekânın alt dalıdır.
Derin Öğrenme
Derin öğrenme, bilgisayarların yüksek bilişsel fonksiyonları gerçekleştirebilmesi için geliştirilen bir makine öğrenimi tekniğidir. Çok sayıda yapay nöron katmanından oluşan sinir ağlarının kullanımıdır. Derin öğrenme, özellikle sürücüsüz (otonom) araçlar gibi görüntü tabanlı yapay zekâ uygulamalarının arkasındaki önemli bir unsurdur.
Yapay Sinir Ağları
Yapay nöronların birleşimiyle kurulan yapay ağ ile insan beyninin çalışma biçiminden esinlenen bilgi işlem sistemleridir.
Doğal Dil İşleme
İnsanlar ve bilgisayarlar arasındaki etkileşimi doğal dilleri kullanarak gerçekleştirmesini sağlayan, yapay zekânın alt dallarından biridir. Günlük hayatta sık sık kullanılan akıllı asistanlar, bu teknolojiyi kullanmaktadır.
Bilgisayarlı Görü
Bir bilgisayarın görüntülerden anlam çıkartabilme yeteneğini ifade etmektedir. Bilgisayarlı görü; güvenlik, savunma, sağlık, üretim gibi alanlarda birçok amaç için kullanılabilmektedir.
Bilişsel Bilim
İnsan beyninin dilbilim, bilgi işleme ve karar verme gibi çeşitli süreçlerini inceleyen bir disiplindir. Bu alandaki keşifler, bilgisayarın insan gibi düşünmesinde büyük önem teşkil etmektedir.
Pekiştirmeli Öğrenme
Pekiştirmeli öğrenme, diğer tüm yapay öğrenme modellerinden farklı olarak dinamik bir yapıya sahip ve çevre ile etkileşim içinde ödül–ceza yöntemine bağlıdır. Bu sebeple, veri kümesinin kısıtlı olduğu ve sabit olmadığı durumlarda tercih edilmektedir.
Eğiticili Öğrenme
Eğiticili öğrenme, anlamlı özellikleri barındıran veri kümelerine ihtiyaç duymaktır. Sınıf sayısı ve bir grup örneğin hangi sınıfa ait olduğu, olasılık yaklaşımlarından faydalanarak hesaplanmaktadır.
Eğiticisiz Öğrenme
Hangi sınıf ve gruba ait olduğunu, özelliklerini bilmediğimiz verilerin yakınlık gibi farklı bilgilerini hesaplayarak kümeleme yapan yaklaşımlara “eğiticisiz öğrenme” denmektedir. Böylece, veri içindeki etiketlenmemiş gizli benzerlikler tespit edilmektedir.
Neden Yapay Zekâ Bu Kadar Popüler Hale Geldi?
Son yıllarda, teknolojik ilerlemelerle artan veri toplama, depolama, paylaşma ve işleme yetenekleri sayesinde geçmişte pratik olarak uygulanamamış birçok yöntem ve daha karmaşık uygulamalar, günümüzde gerçeklenebilir hale gelmiştir.
Yapay zekâ, insanlığın hizmetine sunulan tüm bu uygulamalarla büyük verinin analiz edilerek, birçok alanda kazanımlar elde edilmesine imkân sağlamaktadır.
Yapay Zekâ Tehlikeli Olabilir Mi?
Her geliştirilen teknoloji gibi yapay zekâ uygulamaları da farklı kötücül amaçlarla kullanılabilir veya değiştirilebilir. Yapay zekâ; eğitim esnasında mahremiyet içeren verinin kullanılması, verinin önyargılı biçimde toplanma durumuna göre, farklı problemlere sebep olabilir. Önemli olan güvenlik ve açıklanabilirlik esaslarına uyarak, geliştirmelere devam etmektir. Etik ve ahlaki kurallara bağlı kalındığı, kurumsal politikalara uyulduğu takdirde hiçbir teknolojik gelişme korkutucu olmamalıdır.
