Yapay zeka, insan zekası süreçlerinin makinelerle, özellikle bilgisayar sistemleriyle simülasyonudur. Bu süreçler arasında öğrenme, muhakeme ve kendini düzeltme yer almaktadır.
Yapay zeka, zayıf veya güçlü olarak sınıflandırılabilir . Aynı zamanda dar yapay zeka olarak da bilinen zayıf AI, belirli bir görev için tasarlanmış ve eğitilmiş bir yapay zeka sistemidir. Apple’in Siri gibi sanal kişisel asistanları, zayıf bir yapay zeka şeklidir. Güçlü yapay zeka, genelleştirilmiş insan bilişsel yeteneklerine sahip bir sistemdir. Bilinmeyen bir görevle sunulduğunda, güçlü bir yapay zeka sistemi, insan müdahalesi olmadan bir çözüm bulabilir.
Yapay Zeka(AI) Türleri
Michigan State Üniversitesi’nde bütünleyici biyoloji ve bilgisayar bilimleri ve mühendisliği profesörü olan Arend Hintze, AI’yı bugün var olan AI sistemlerinden henüz mevcut olmayan sistemlere kadar dört tipte sınıflandırıyor. Kategoriler aşağıdaki gibidir:
- Tip 1: Reaktif Makineler: Yapay zekanın en basit formu olan bu tür, infografik anlatımına göre etrafındaki çevreyi veya durumu tamamen algılayarak gördüklerine göre davranış sergiler. Daha geniş bir dünya görüşü olmayan ve tamamen tepkisel hareket eden bu yapay zeka türü, anıları şekillendiremez. Hafızası olmadığı için geçmiş deneyimlere göre güncel konular için karar veremez. Sadece tek bir alanda uzmanlaşabilir. İnfografikte bu türe örnek olarak IBM’in satrançta Kasparov’u yenen bilgisayarı Deep Blue ve insan Go oyuncularını yenen Google’ın AlphaGo’su veriliyor.
- Tip 2: Sınırlı Hafıza: Yapay zeka evriminde limitli hafıza tipi AI, geçmişte öğrendiği bilgileri toplar ve daha önceden programlanmış olan bilgilerinin üzerine ekler. Doğru kararlar vermek ve uygun şekilde aksiyon almak için yeterli deneyime ve belleğe sahiptir. İnfografikte bu tip yapay zekaya örnek olarak sürücüsüz araçlar, chatbot çeşitleri ve kişisel sanal asistanlar veriliyor.
- Tip 3: Zihin Teorisi: Üçüncü türden yakınlaşmaları hatırlatan bu yapay zeka formu ise, etrafındaki insanların davranışlarını etkileyen duygu ve düşüncelerini anlayabilme kapasitesine sahip. Hisleri, davranışlarının kaynağı olan motivasyonları, beklentileri anlayabilir ve sosyal olarak etkileşime girebilir. Henüz üzerinde çalışılan bu tür, gelecek yapay zeka sınıfı olarak görülüyor. Star Wars evrenindeki R2-D2 ve C-3PO robotları ile I, Robot filmindeki Sonny örnek gösteriliyor.
- Tip 4: Kişisel farkındalık: Farkındalığı olan AI türleri, kendisini ifade edebilir. Zihin teorisinin uzantısı olarak içinde bulunduğu durumu fark edebilir, kendi benliğinin farkına varabilir, başkalarının hislerini tahmin edebilir ve sonuç çıkarabilir. İnfografiğe göre zeki, duyarlı ve bilinçli olan bu tür, makinelerin gelecek jenerasyonu olarak tanımlanıyor. Örnek olarak ise Ex Machina filmindeki Eva ve Humans dizisindeki sentetikler veriliyor. Buna bir de WestWorld dizisindeki host karakterleri ve tabii ki Blade Runner replikantlarını ekleyebiliriz.
Yapay Zeka Örnekleri
AI, çeşitli farklı teknoloji türlerine dahil edilmiştir. Şimdi 7 önemli örneği inceleyeceğiz.
- Otomasyon : Bir sistemi veya işlemi otomatik yapan şey nedir? Örneğin, robotik süreç otomasyonu, normalde insanların gerçekleştirdiği yüksek hacimli, tekrarlanabilir görevleri gerçekleştirmek için programlanabilir. Robotik süreç otomasyonu, değişen koşullara uyum sağlayabilmesi için BT otomasyonundan farklıdır.
- Makine Öğrenimi: Bir bilgisayarın programlama olmadan hareket etmesini sağlama bilimidir
. Derin öğrenme, çok basit bir ifadeyle, tahmine dayalı analitiklerin otomasyonu olarak düşünülebilecek bir makine öğrenmesi alt kümesidir. Üç tür makine öğrenme algoritması vardır:- Denetimli öğrenme : Veri kümeleri, etiketlerin tespit edilip yeni veri kümelerinin etiketlenmesi için kullanılabileceği şekilde etiketlenir.
- Denetimsiz öğrenme : Veri kümeleri etiketlenmez ve benzerlik veya farklılıklara göre sıralanır.
- Takviye öğrenme : Veri kümeleri etiketlenmez, ancak bir eylem veya birkaç eylem gerçekleştirdikten sonra AI sistemine geri bildirim verilir.
- Yapay Görme: Bilgisayarların görmesine izin verme bilimidir. Bu teknoloji, bir kamera kullanarak, analog-dijital dönüşüm kullanarak görsel bilgileri yakalar, analiz eder
ve sayısal sinyalleri işler. Genellikle insan gözüyle karşılaştırılır, ancak makine görüşü biyoloji ile sınırlı değildir ve örneğin duvarlardan görmek için programlanabilir. İmza tanımlamasından tıbbi görüntü analizine kadar çeşitli uygulamalarda kullanılır. Makine tabanlı görüntü işlemeye odaklanan bilgisayar görüşü, genellikle makine görüşü ile birleştirilir. - Doğal Dil İşleme (NLP): NLP, yaşamımızda üzerinde düşünmeden, otomatik olarak gerçekleştirmiş olduğumuz algılama, düşünme ve davranış süreçlerini, bilinçli hale getirme ve geliştirmede üzerinde yapılan araştırmalar sonucunda, zihnin işleyişi ile ilgili, yetmişli yılların sonlarına doğru Amerika’da geliştirilmiş bir model ve metodolojidir.
- Robotik: Robotların tasarım ve imalatına odaklanan bir mühendislik alanıdır. Robotlar, genellikle insanların tutarlı bir şekilde yapması veya gerçekleştirmesi zor olan görevleri yapmak için kullanılır. Araba üretimi için montaj hatlarında veya NASA tarafından uzayda büyük nesneleri taşımak için kullanılırlar. Araştırmacılar ayrıca sosyal ortamlarda etkileşime girebilecek robotlar oluşturmak için makine öğrenmesini kullanıyor.
- Kendi Kendini Süren Otomobiller: Bilgisayarla görme, görüntü tanıma kombinasyonunu kullanırlar.
Yapay Zeka Uygulamaları
Yapay zeka günümüzde birçok alanda kullanılmaktadır. Bunlardan 6 tanesi aşağıdaki gibidir:
- Sağlıkta AI: En büyük amaç hasta sonuçlarını iyileştirme ve maliyetleri düşürmedir. Şirketler insanlardan daha iyi ve daha hızlı tanı koymak için makine öğrenmesi uyguluyorlar. E
n iyi bilinen sağlık teknolojilerinden biri IBM Watson’tır. Doğal dili anlar ve sorulan sorulara cevap verebilir. Diğer AI uygulamaları arasında sohbetler, soruları cevaplamak ve müşterilere yardımcı olmak için çevrimiçi olarak kullanılan bir bilgisayar programı, takip randevularını planlamak veya hastalara faturalandırma sürecinde yardımcı olmak ve temel tıbbi geri bildirim sağlayan sanal sağlık asistanları bulunmaktadır. - İş dünyasında AI: Robotik süreç otomasyonu, normalde insanlar tarafından gerçekleştirilen yüksek tekrarlayan işlere uygulanmaktadır. Makine öğrenmesi algoritmaları, müşterilere nasıl daha iyi hizmet verileceği ile ilgili bilgileri ortaya çıkarmak için analitik ve CRM platformlarına entegre edilmiştir. Müşterilere anında hizmet vermek için sohbet botları web sitelerine eklenmiştir. Günümüzde iş pozisyonlarının otomasyonu da akademisyenler ve BT analistleri arasında bir konuşma noktası haline geldi.
- Eğitimde AI: AI sınıflamayı otomatikleştirerek eğitimcilere daha fazla zaman kazandırır. AI öğrencileri değerlendirebilir ve ihtiyaçlarına uyarlayarak kendi hızlarında çalışmalarına yardımcı olabilir. AI, öğretmenlerin öğrencilerini takipte kalmalarını sağlayabilir.
- Finansman alanında AI: Mint veya Turbo Tax gibi kişisel finans uygulamalarında AI finansal kurumları bozuyor. Bunlar gibi uygulamalar kişisel veri toplar ve finansal danışmanlık sağlar. Ev satın alma işlemine IBM Watson gibi başka programlar da uygulanmıştır.
- Hukukta AI: Keşif süreci, belgeler arasında eleme, hukukta genellikle insanlar için çok zorlayıcıdır. Bu işlemi otomatikleştirmek zamanın daha verimli kullanılması anlamına gelir. Yeni başlayanlar aynı zamanda bir veritabanıyla ilişkili taksonomiyi ve ontolojiyi inceleyerek programlanmış soruları cevaplayabilen soru-cevap bilgisayar asistanları da inşa ediyorlar .
- Üretimde AI: Bu, robotları iş akışına dahil etmenin ön saflarında yer alan bir alandır.
