Yapay Zeka (AI) Nedir?

Dar AI (dar AI) olarak da bilinen zayıf AI, yapay zekalar makul görevleri yapmak için tasarlanmıştır. Siri ve Google Asistan gibi yapay zekalar bu kategoride. Strong AI (Artificial General Intelligence) insan zekası anlayışına sahiptir. Alışılmadık bir görev verildiğinde bile güçlü yapay zeka, insan yardımı olmadan analiz üretebilir.

Yapay Zeka için donanım, yazılım ve işçilik maliyetleri değerli olabileceğinden, birçok sağlayıcı, standart tekliflerine Yapay Zeka (AIaaS) platformlarının yanı sıra Yapay Zeka bileşenlerine erişimi de dahil eder. Bir hizmet olarak yapay zeka, bireylerin ve şirketlerin çeşitli iş amaçları için yapay zekayı denemelerine ve bir taahhütte bulunmadan önce birden çok platformu örneklemelerine olanak tanır. Tanınmış AI bulut teklifleri arasında Amazon AI hizmetleri, IBM Watson Assistant, Microsoft Cognitive Services ve Google AI hizmetleri yer alır.

Bazı endüstri uzmanları, yapay zeka teriminin tanınmış kültürle çok yakından ilişkili olduğuna ve gerçekçi olmayan yapay zekanın hayatı nasıl değiştireceğine dair halkın beklenmedik korkularını ortaya çıkardığına inanıyor. Araştırmacılar ve pazarlamacılar, daha tarafsız bir çağrışıma sahip olan artırılmış zekanın, insanların yerini alma hedefi olarak değil, yalnızca hizmet için geliştirilmesine yardımcı olacağını umuyor.

Yapay zeka terimi 1950’li yılların başında ortaya çıkmış olsa da günümüz teknolojisinin hızla gelişmesiyle birlikte son yıllarda önemli ölçüde popülerlik kazanan tartışmalı bir alandır. Tartışmanın nedeni, makinenin insan gibi düşünme yeteneğinin bazı etik sorunları gündeme getirmesidir. Bu nedenle AI savunucuları uzun süre takviye görmediler. IBM’in Deep Blue bilgisayarı Rus satranç ustası Garry Kasparov’u yenene kadar. Sonra yine, IBM bilgisayarı “Watson”, 2011’de soru-cevap programı “Jeopardy”yi, şampiyonlar Brad Rutter ve Ken Jennings’i yenerek kazandı.

Peki bir makinenin akıllı olup olmadığına nasıl karar veririz? Burada ünlü matematikçi ve bilgisayar bilimcisi Alan Turing’in adını taşıyan Turing Testi ile devreye karar vermek mümkün. Bir insan ile bir yapay zeka arasındaki yazılı konuşmaya tanık olan bir hakem, hangisinin insan hangisinin bilgisayar olduğunu anlayamıyorsa, bu yapay zeka turing testinden geçmiş demektir. Teste göre karşısındakini insan olduğuna ikna eden bilgisayar, testi geçtiği takdirde “düşünebiliyor” kabul ediliyor.

Geçenlerde 2014 yılında Eugene Goostman’ın 13 yaşındaki Ukraynalı bir öğrenci olacak şekilde programlanan orijinal yazılımı Turing testinden ilk kez geçerek heyet üyelerini onun kanlı bir insan olduğuna ikna etti.

Yapay Zeka Türleri:

Bilgisayar bilimi yardımcı doçenti Arend Hintze, yapay zekayı dört sınıfa ayırdı. Şimdiye kadar var olan ve olması beklenen tüm yapay zeka çalışmaları bu dört türe girer. Bunlar:

Reaktif Makineler: IBM’in satranç oynama programı Deep Blue, 90’larda dünyanın en yetkin satranç oyuncusu Garry Kasparov’a karşı bir zafer kazandı. Deep Blue, satranç tahtasındaki parçaları tanımlayabilir ve varsayımlarda bulunabilir, ancak deneyimlerini ileride kullanmak üzere saklayacak bir belleği yoktur. Tüm olası atılımları hesaplıyor ve en mantıklı hamleyi yapıyordu. Deep Blue ve Google’ın AlphaGO’su sınırlı bir görev için tasarlanmıştır ve başka bir göreve uyarlanması zordur.

Sınırlı Bellek: Bazı yapay zekalar deneyimlerini gelecekteki kararlar için kullanabilir. Otonom araçların karar verme fonksiyonları bu şekilde çalışıyor.

Akıl teorisi: Bu psikoloji terimi; İnançları ve arzuları kararlarını etkileyen oburluklarının farkına varmak demektir. Bu tür bir yapay zeka bugün mevcut değil.

Öz farkındalık: Bu kategoride yapay zeka, varlığından haberdardır ve bir bilince sahiptir. Bu makineler kendi durumlarını anlarlar ve oburlarının duygularını anlamak için bilgiyi kullanırlar. Bu tür bir yapay zeka bugün yok.

Otomasyon: Bir sistemi veya süreci otomatik yapan nedir? Örneğin, robotik süreç otomasyonu (RPA), normalde insanlar tarafından gerçekleştirilen yüksek hacimli, tekrarlanabilir görevleri gerçekleştirmek üzere programlanabilir. RPA, değişen koşullara uyum sağlayabilmesi açısından BT otomasyonundan farklıdır.

Makine öğrenme: Bir bilgisayarı programlamadan hareket ettiren bilim. Derin öğrenme, kolayca tahmine dayalı analitiğin otomasyonu olarak düşünülebilecek makine öğreniminin bir alt kümesidir. Üç tür makine öğrenimi algoritması vardır:

• Denetimli öğrenme:Veri kümeleri etiketlenir, ancak etiketler algılanabilir ve yeni veri kümelerini etiketlemek için kullanılabilir.

• Denetimsiz öğrenme:Veri kümeleri etiketlenmez ve benzerliklere veya farklılıklara göre sıralanır.

• Takviyeli öğrenme: Veri kümeleri etiketlenmez, ancak bir eylem veya birkaç hareket gerçekleştirdikten sonra AI sistemine geri bildirim verir.

Makine görüşü (Makine Görüşü): Bilgisayarların görmesine izin verme bilimi. Bu teknoloji, bir kamera, analogdan dijitale dönüştürme ve bir dijital sinyal işlemi kullanarak görsel bilgileri yakalar ve analiz eder. Genellikle insan gözüyle karşılaştırılır, ancak makine görüşü biyoloji ile sınırlı değildir ve örneğin duvarların arkasını görmek üzere programlanabilir. İmza tanımlamadan tıbbi peyzaj analizine kadar çeşitli uygulamalarda kullanılır. Makine tabanlı görüntü işlemeye odaklanan bilgisayar görüşü, genellikle makine görüşü ile birleştirilir.

Doğal dil olduğu sürece (Natural Language Processing): İnsan dilinin değil, bilgisayar dilinin bir bilgisayar programı tarafından işlenmesi. NLP’nin en eski ve en iyi bilinen örneklerinden biri, bir e-postanın konu satırına ve metnine bakıp değersiz olup olmadığına karar veren spam algılamadır. NLP’ye yönelik mevcut yaklaşımlar, makine öğrenimine dayanmaktadır. NLP görevleri arasında metin çevirisi, kesinlik analizi ve konuşma tanıma yer alır.

Robotik: Robotların tasarımı ve üretimine odaklanan bir mühendislik alanı. Robotlar genellikle insanların yapması veya dengeli bir biçimde gerçekleştirmesi zor olan görevleri yapmak için kullanılır. NASA tarafından otomobil üretimi için montaj sınırlarında veya uzayda büyük nesneleri taşımak için kullanılırlar. Araştırmacılar ayrıca sosyal ortamlarda etkileşim kurabilen robotlar oluşturmak için makine öğrenimini kullanıyor.

Otonom Araçlar:Belirli bir şeritte kalırken ve yayalar gibi beklenmedik engellerden kaçınırken bir araca pilotluk yapmada otomatik beceri geliştirmek için bilgisayar görüşü, görüntü tanıma ve derin öğrenmenin bir kombinasyonunu kullanırlar.

Referanslar: Searcenterpriseai, BilimFili, MediaClick

ağ

instagram

‘Bu makalede öne sürülen fikir ve yaklaşımlar tamamen yazarlarının orijinal düşünceleridir ve Onedio’nun yayın politikasını yansıtmayabilir. ©Onedio’