Yapay Zeka, 1956 yılında ABD’nin Hannover kentinde düzenlenen bir seminerde dünya kamuoyuna resmi olarak tanıtılan bilimsel bir disiplindir. Etkinlik dört Amerikalı bilim insanının girişimiyle gerçekleşmiştir: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester ve Claude Shannon. En başından beri, muhtemelen kamuoyunun dikkatini çekmek için icat edilen “yapay zeka” terimi inanılmaz derecede popüler hale geldi.
Bu alan son altmış yılda oldukça istikrarlı bir şekilde önem kazanmış ve akıllı teknolojilerin çoğu dünya düzenini değiştirecek kadar etkili olmuştur. Buna rağmen, “yapay zeka” terimi yanlış bir yorumdur çünkü herhangi bir insanın en iyisiyle rekabet edebilecek zekaya sahip yapay bir varlık olarak anlaşılmaktadır.
John McCarthy ve Marvin Minsky için yapay zeka ilk olarak, insan-hayvan-bitki-sosyal-filogenetik gibi zihinsel yetenekleri bilgisayarda modelleme girişimi anlamına geliyordu. Tüm bilişsel işlevlerin kesin olarak tanımlanabileceği ve programlı olarak yeniden üretilebileceği varsayımı, bu bilimsel alanın temelini oluşturmuştur. Altmış yılı aşkın bir geçmişe sahip olmasına rağmen, zihinsel işlevlerin bilgisayarlar tarafından yeniden üretilebilirliği hipotezi henüz kesin olarak doğrulanmamış veya çürütülmemiştir, bu da bilim insanlarını yeni keşiflere teşvik etmektedir.
Modern yapay zeka, kelimenin tam anlamıyla hayatın her alanında uygulama alanı bulmaktadır ve yirminci yüzyılın ortalarından itibaren zenginleştirilmiş bir arka plandan yararlanarak sürekli bir gelişim aşamasındadır.
Yapay Zeka
Yapay zekanın gelişimi İkinci Dünya Savaşı’ndan hemen sonra, Alan Turing gibi bilim insanlarının makinelerin “düşünebilme” olasılığını araştırmasıyla başlamıştır. Turing 1950 yılında “Hesaplama Makineleri ve Zeka” adlı kitabını yayınladı ve burada bir makinenin insan zekasını taklit edip edemeyeceğini belirlemek için bir yöntem olarak Turing Testi’ni önerdi. Yapay zeka 1960’larda büyük ilgi gördü ve ilk satranç oynayan ve cebirsel problem çözen programlar ortaya çıktı. Ancak, yapay zekanın ilk “kış dönemi”, gerçek dünyadaki ilerlemelerin pek çok kişi tarafından belirlenen yüksek beklentilere tam olarak ulaşamadığı ve araştırma fonlarının azaltıldığı 1970’lerde geldi.
Yapay zekaya olan ilgi, makine öğrenimi için algoritmaların geliştirilmesi ve artan bilgi işlem gücünün birleşiminin bir sonucu olarak 1980’lerde artmıştır. Bu dönem, belirli bir alandaki insan uzmanların kararlarını simüle edebilen uzman sistemlerin gerçekleştirilmesindeki gelişmelerle dikkat çekmektedir. Yeni milenyumla birlikte, internet, büyük veri ve daha fazla bilgi işlem gücündeki gelişmelerle hızlanan yeni bir yapay zeka dönemi başlamıştır. Derin öğrenme ve sinir ağlarındaki atılımlar, otonom arabalar, kişiselleştirilmiş tıp ve diğer uygulamalar üzerindeki son çalışmaların temelini oluşturan konuşma ve görüntü tanıma yeteneğine sahip bir dizi sistemin ortaya çıkmasını sağlamıştır.
Yapay zeka yeni çerçeveleri ve zorlukları aşıyor, günlük yaşamda kendine yer buluyor ve iş dünyası, tıp, eğitim dahil olmak üzere birçok alanı kökten değiştiriyor. Yapay zeka tarihi, bilim insanlarına ve geliştiricilere yeni şeyler yaratmaları için ilham veren ütopik fikirlerden gerçek teknolojilere giden yoldur.
Yapay Zeka, varoluşundan bu yana geçen kısa sürede pek çok değişim geçirmiştir. Gelişim tarihinde altı aşama belirlemek mümkündür.
Gelişimin ilk yıllarında, ilk başarılardan cesaret alan Herbert Simon da dahil olmak üzere bir dizi araştırmacı iyimser tahminlerde bulundu. Simon, “on yıl içinde dijital bir bilgisayarın dünyanın satranç şampiyonu olacağını” öngörmüştür. Ancak 1960’ların ortalarında on yaşında bir çocuk satrançta bir bilgisayarı yendiğinde ve bir ABD Senatosu raporu makine çevirisinin sınırlılığını vurguladığında, YZ’deki ilerleme önemli ölçüde yavaşlamıştı. Bunlar YZ için karanlık zamanlar olarak kabul edildi.
Bir sonraki dönem, araştırmacıların hafıza ve kavrama mekanizmalarının psikolojisiyle ilgilenmeye başladığı semantik YZ dönemiydi. 1970’lerin ortalarında, düşünce süreçlerini yeniden üretmek için beceri bilgisinden yararlanan uzman sistemlerle birlikte anlamsal bilgi temsili yöntemleri ortaya çıkmaya başladı. Bu sistemler özellikle tıbbi teşhis konusunda çok şey vaat ediyordu.
1980’lerde ve 1990’larda, makine öğrenimi algoritmalarının geliştirilmesi ve teknik yeteneklerin iyileştirilmesi, parmak izi tanıma ve konuşma tanıma gibi çeşitli görevleri yerine getirebilen akıllı sistemlerin geliştirilmesiyle sonuçlandı. Bu dönem, hibrit sistemlerin oluşturulması için YZ’nin diğer disiplinlere entegre edilmesiyle işaretlenmiştir.
Daha sonra 1990’larda YZ, robotik ve insan-makine arayüzü ile birleşerek insan duygularını analiz eden ve daha sonra yeniden üreten duygusal bilişime benzer bir şey oluşturmaya başladı; bu, chatbotlar gibi diyalog sistemlerinin geliştirilmesine yardımcı oldu.
2010 yılından bu yana bilgi işlem alanındaki yeni fırsatlar, büyük verinin yapay sinir ağlarından esinlenen derin öğrenme teknikleriyle birleşmesini sağlamıştır. Konuşma ve görüntü tanıma, doğal dil anlama ve insansız araçlardaki gelişmeler yeni bir yapay zeka rönesansının sinyallerini veriyor.
Yapay zeka uygulamaları
Yapay zeka teknolojileri farklı faaliyetlerde insan yeteneklerine kıyasla büyük avantajlar ortaya koymuştur. Örneğin, 1997 yılında IBM’in Deep Blue bilgisayarı, o dönemde dünya satranç şampiyonu olan Garry Kasparov’u yenmiştir. 2016 yılında bilgisayar sistemleri dünyanın en iyi go ve poker oyuncularını yenerek, sırasıyla terabayt ve petabaytlarla ölçülen devasa miktarlardaki verileri işleme ve analiz etme yeteneklerini ortaya koydu.
Konuşmaları tanımaktan, yüzleri ve parmak izlerini sekreterlik daktilolarında olduğu gibi milyonlarcası arasından tanımlamaya kadar uzanan uygulamalar, makine öğrenimi tekniklerini kullanmaktadır. Aynı teknolojiler arabaların kendi kendilerini sürmelerine ve bilgisayarların dermatologlardan daha iyi performans göstererek cep telefonlarıyla çekilen ben resimlerinden melanom teşhisi koymalarına izin veriyor. Askeri robotlar ve fabrikalardaki otomatik montaj hatları da yapay zekanın sağladığı güçten yararlanmaktadır.
Bilim dünyasında yapay zeka, proteinler ve genomlar da dahil olmak üzere biyolojik makromoleküllerin işlevlerini bileşenlerinin sırasına göre parçalara ayırmak için kullanılmıştır. Bu, in vivo – canlı organizmalar üzerinde – ve in vitro – laboratuvar koşullarında yapılan deneyler gibi tarihsel yöntemlerden ayrılır.
Kendi kendine öğrenen akıllı sistemlerin uygulamaları endüstri ve bankacılıktan sigorta, sağlık ve savunmaya kadar uzanmaktadır. Çok sayıda rutin sürecin otomasyonu, mesleki faaliyetleri dönüştürmekte ve bazı mesleklerin potansiyel olarak yok olmasına neden olmaktadır.
Yapay zekanın sinir ağları ve makine öğreniminden ayrımı
Yapay Zeka, daha yaygın olarak AI olarak adlandırılır, bilgisayar biliminde genellikle insan zekası gerektiren faaliyetleri sürdürebilen akıllı makinelerin yaratılmasını ele alan genel bir alandır. Özel programları ve çeşitli teknolojik yaklaşımları ve çözümleri kapsar, ancak bunlarla sınırlı değildir. YZ, insan beyni süreçlerini taklit etmek amacıyla sinir ağlarına dayanabilen birçok mantıksal ve matematiksel algoritmadan yararlanır.
Sinir ağları, yapay nöronlardan oluşan matematiksel bir model olarak görülebilecek belirli bir bilgisayar algoritması türünü temsil etmektedir. Bu tür sistemler belirli işlevleri yerine getirmek için ön programlama gerektirmez. Aksine, tıpkı insan beynindeki nöronların öğrenme sürecinde bağlantılarını oluşturması ve güçlendirmesi gibi, önceki deneyimlerden öğrenme yeteneğine sahiptirler. Sinir ağları, verilerin tanınması veya işlenmesini içeren görevlerin yerine getirilmesi için YZ içinde kullanılan araçlardır.
YZ, insanlar gibi düşünebilen ve öğrenebilen makineleri tanımlayan genel bir terim olsa da, programların insan müdahalesi olmadan öğrenmesini ve gelişmesini sağlayan teknolojiler ve algoritmalarla ilgili YZ’nin temel alt kümesine makine öğrenimi denir. Bu tür sistemler girdi verilerini analiz eder, içinde bazı kalıplar bulur ve bu bilgiyi yeni bilgileri işlemek ve daha karmaşık sorunları çözmek için kullanır. Makine öğrenimini organize etme yöntemlerinden biri sinir ağları olarak adlandırılır.
Bu nedenle, insan vücudunda bir YZ analojisi bulmaya çalışırsak, YZ beynin tüm işleyişi gibi hareket edecek, makine öğrenimi bilgi işleme ve problem çözme tekniklerine benzetilecek ve sinir ağları atomik düzeyde veri işleme gerçekleştirecek nöronlar gibi yapısal unsurlar olacaktır.
Yapay Zekanın Modern Yaşamdaki Uygulamaları
Yapay zeka, modern dünyada ticari kullanımdan tıbbi kullanıma ve üretim teknolojilerine kadar hayatın hemen her alanında kendine yer bulmuştur. İki ana yapay zeka türü vardır: zayıf ve güçlü. Zayıf olanlar, teşhis veya veri analizi gibi daha dar görevlerde uzmanlaşırken, güçlü yapay zeka, insan zekasını taklit ederek küresel karmaşık sorunları daha derinlemesine çözmek için yaratılmıştır.
Yapay zeka kullanımıyla Büyük Veri analizi, büyük ticaret platformlarının tüketici davranışlarını incelemesini ve pazarlama stratejilerini optimize etmesini sağlayarak ticarette yüksek uygulanabilirlik bulmaktadır.
Yapay zeka üretimi, işçilerin faaliyetlerini izleme ve koordine etme, iş sürecinde verimliliği ve güvenliği büyük ölçüde artırma uygulamalarına sahiptir. Ulaşım sektöründe yapay zeka, trafik kontrolü, yol koşullarının izlenmesi ve insansız araçların geliştirilmesi ve iyileştirilmesi alanlarında hizmet vermektedir.
Lüks markalar, müşterilerin ihtiyaçlarının derinlemesine analizini yapacak ve ürünleri onlar için kişiselleştirecek yapay zekayı bünyelerine katıyor. Sağlık hizmetlerinde yapay zeka, teşhis, ilaç geliştirme, sağlık sigortası ve hatta klinik deneylerin çehresini değiştiriyor ve böylece sağlık hizmetlerini çok daha doğru ve verimli bir hale getiriyor.
Bu teknolojik gelişmenin nedenleri, bilgi akışındaki hızlı büyüme, yapay zeka sektörüne yapılan yatırımların artması ve tüm sektörlerde daha yüksek üretkenlik ve daha fazla verimlilik talepleridir. Yapay zeka, yeni alanlara nüfuz ederek ve iş ve günlük faaliyetlere yönelik geleneksel yaklaşımları dönüştürerek etkisini genişletmeye devam ediyor.
Yapay Zekanın Uygulama Alanları
Yapay Zeka, insan hayatının diğer tüm yönlerini kapsayarak geleneksel endüstriler için verimliliği ve doğruluğu artırmaya yönelik yeni fırsatlar yaratıyor.
Tıp ve Sağlık Hizmetleri: Yapay zeka hasta verilerini işler, ultrason, röntgen ve BT taramaları gibi tıbbi görüntüleri analiz eder ve semptomlara dayalı olarak hastalıkları teşhis eder. Akıllı sistemler tedavi seçenekleri sunar ve kalp atış hızınızı ve vücut sıcaklığınızı izleyebilen mobil uygulamalar aracılığıyla sağlıklı bir yaşam tarzı sürdürmenize yardımcı olur.
Perakende ve e-ticaret: Yapay zeka sayesinde, kullanıcıların çevrimiçi davranışları analiz edilerek onlara özel öneriler veya reklamlar sunuluyor. Bu, kullanıcıların çevrimiçi mağazalarda görüntüledikleri ürünlerin reklamını ve kullanıcı ilgi alanlarının analizine dayalı benzer ürün önerilerini de içerir. Siyaset: Barack Obama’nınki de dahil olmak üzere başkanlık kampanyaları sırasında, kampanya stratejilerini optimize etmek – nerede ve ne zaman konuşacağını seçmek – kazanma şansını artırmak için veri analizi için yapay zeka kullanılmıştır.
Endüstri: YZ, uygun kaynak kullanımını ve maliyet düşürmeyi sağlamak için üretim süreçlerini, ekipman yük analizlerini ve talep tahminlerini kontrol etmeye yardımcı olur. Oyun ve eğitim: Yapay zeka, oyun alanında daha gerçekçi sanal rakipler, kişiselleştirilmiş oyun senaryoları üretiyor. Eğitimde, öğrencilerin ihtiyaçlarına ve yeteneklerine uygun müfredat planlamak, eğitim kaynaklarını yönetmek vb. için kullanılmaktadır.
Yapay zekânın uygulama alanı bulduğu diğer alanlar arasında hukuk hizmetleri, finans ve kentsel altyapı yönetimi yer almaktadır; bu alanlar, modern inovasyon ve teknolojik ilerlemeye katkısının altını çizen alanlardan sadece birkaçıdır.
Yapay Zeka (YZ), 1956 yılında ABD’nin Hanover kentinde düzenlenen bir çalıştayda dünya kamuoyuna resmi olarak tanıtılan bilimsel bir disiplindir. Etkinlik dört Amerikalı bilim insanı tarafından başlatılmıştır: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester ve Claude Shannon. Başlangıcından bu yana, muhtemelen kamuoyunun dikkatini çekmek için yaratılan “yapay zeka” terimi büyük bir popülerlik kazanmıştır.
Yapay zekanın önemi, akıllı teknolojilerin dünya düzenini değiştirmede önemli bir etkiye sahip olmasıyla birlikte, son altmış yılda istikrarlı bir şekilde artmıştır. Yaygın kullanımına rağmen, “yapay zeka” terimi, özellikle insanlarla rekabet edebilecek zekaya sahip yapay bir varlık olarak anlaşıldığında, genellikle yanlış yorumlanmaktadır.
John McCarthy ve Marvin Minsky’ye göre yapay zeka ilk olarak insan, hayvan, bitki, sosyal ya da filogenetik zihinsel yetenekleri bilgisayar ortamında modelleme girişimidir. Tüm bilişsel işlevlerin doğru bir şekilde tanımlanabileceği ve programlı olarak yeniden üretilebileceği varsayımı bu bilimsel alanın temelini oluşturmuştur. Altmış yılı aşkın bir geçmişe rağmen, zihinsel işlevlerin bilgisayarlar tarafından yeniden üretilebilirliği hipotezi henüz kesin olarak doğrulanmamış veya çürütülmemiştir, bu da bilim insanlarını yeni keşiflere teşvik etmektedir.
Modern yapay zeka, yaşamın çeşitli alanlarında yaygın olarak uygulanmakta ve yirminci yüzyılın ortalarında başlayan zengin bir araştırma ve geliştirme mirası üzerine inşa edilerek gelişmeye devam etmektedir.
Yapay Zekanın Gelişimi
Yapay zekanın gelişimi, İkinci Dünya Savaşı’ndan hemen sonra Alan Turing gibi bilim insanlarının makinelerin “düşünme” potansiyelini keşfetmesiyle başladı. Turing 1950’de “Hesaplama Makineleri ve Zeka” adlı kitabını yayınladı ve bir makinenin insan zekasını taklit etme yeteneğini belirleme yöntemi olarak Turing Testi’ni önerdi. 1960’larda yapay zeka, satranç oynamak ve cebirsel problemleri çözmek için ilk programları ortaya çıkararak büyük ilgi gördü. Ancak 1970’ler, gerçek dünyadaki ilerlemelerin yüksek beklentileri karşılayamadığı ve araştırma fonlarında azalmaya yol açtığı yapay zekanın ilk “kış dönemi” oldu.
Yapay zekaya olan ilgi, makine öğrenimi algoritmalarının geliştirilmesi ve artan bilgi işlem gücü nedeniyle 1980’lerde yeniden canlanmıştır. Bu dönem, belirli alanlarda insan uzmanların kararlarını taklit edebilen uzman sistemlerin geliştirilmesindeki ilerlemelerle karakterize edilir. Yeni milenyumun başlamasıyla birlikte YZ, internetin, büyük verinin ve artan bilgi işlem gücünün gelişmesiyle hızlanan yeni bir döneme girmiştir. Derin öğrenme ve sinir ağlarındaki atılımlar, konuşma ve görüntü tanıma yeteneğine sahip sistemlerin geliştirilmesine yol açmış, otonom arabaların, kişiselleştirilmiş tıbbın ve diğer uygulamaların gelişimini desteklemiştir.
Yapay zeka yeni sınırları ve zorlukları aşmaya, günlük hayata entegre olmaya ve iş dünyası, tıp ve eğitim dahil olmak üzere birçok alanı kökten değiştirmeye devam ediyor. Yapay zekanın tarihi, ütopik fikirlerden gerçek teknolojilere uzanan, bilim insanlarına ve geliştiricilere yeni keşifler yapmaları için ilham veren bir yoldur.
Yapay Zeka (YZ), var olduğu kısa süre içinde çok sayıda değişiklik geçirmiştir. Gelişim tarihinde altı aşama ayırt edilebilir.
Gelişimin ilk aşamalarında, erken başarılarla beslenen Herbert Simon gibi araştırmacılar iyimser tahminlerde bulundu. Simon on yıl içinde makinelerin dünya satranç şampiyonu olabileceğini öngörmüştür. Ancak 1960’ların ortalarında on yaşında bir çocuğun satrançta bir bilgisayarı yenmesi ve bir ABD Senatosu raporunun makine çevirisinin sınırlarına işaret etmesiyle ilerleme yavaşladı. Bu dönem yapay zeka için karanlık zamanlar olarak anılmaya başlandı.
Bir sonraki aşama, bilim insanlarının hafıza psikolojisi ve kavrama mekanizmalarına odaklandığı semantik YZ’ye yönelikti. 1970’lerin ortalarında, düşünce süreçlerini yeniden üretmek için yetenekli bilgiyi kullanan semantik bilgi temsili yöntemleri ve uzman sistemler ortaya çıktı. Bu sistemler özellikle tıbbi teşhis alanında büyük umut vaat ediyordu.
1980’ler ve 1990’larda, makine öğrenimi algoritmalarının geliştirilmesi ve teknik iyileştirmeler, parmak izi tanımlama ve konuşma tanıma gibi çeşitli görevleri yerine getirebilen akıllı sistemlerin geliştirilmesine yol açtı. Bu döneme, hibrit sistemler oluşturmak için YZ’nin diğer disiplinlerle entegrasyonu damgasını vurmuştur.
1990’ların sonlarında YZ, robotik ve insan-makine arayüzü ile birleştirilmeye başlandı ve insan duygularını analiz etmeyi ve yeniden üretmeyi amaçlayan duygusal bilişimin yaratılmasına yol açtı. Bu eğilim, chatbotlar gibi diyalog sistemlerinin geliştirilmesine yardımcı olmuştur.
2010 yılından bu yana bilgi işlem alanındaki yeni fırsatlar, büyük verinin yapay sinir ağlarına dayalı derin öğrenme teknikleriyle birleştirilmesini mümkün kılmıştır. Konuşma ve görüntü tanıma, doğal dil anlama ve insansız araçlar gibi alanlardaki gelişmeler yeni bir yapay zeka rönesansının sinyallerini veriyor.
Yapay zeka uygulamaları
Yapay zeka teknolojileri pek çok alanda insan yeteneklerine göre önemli avantajlar ortaya koymuştur. Örneğin, 1997 yılında IBM’in Deep Blue bilgisayarı, o zamanki dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov’u yenmiştir. 2016 yılında bilgisayar sistemleri dünyanın en iyi go ve poker oyuncularını yenerek terabayt ve petabaytlarla ölçülen büyük miktarda veriyi işleme ve analiz etme yeteneklerini göstermiştir.
Makine öğrenimi teknikleri, geçmişin sekreter daktilolarına benzer şekilde konuşma tanımadan, yüzleri ve parmak izlerini milyonlarca diğerinin arasında doğru bir şekilde tanımlamaya kadar değişen uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Aynı teknolojiler arabaların kendi kendilerini sürmelerine ve dermatologlardan daha iyi performans gösteren bilgisayarların cep telefonlarıyla çekilen ben resimlerinden melanom teşhisi koymalarına olanak sağlamaktadır. Askeri robotlar ve fabrikalardaki otomatik montaj hatları da yapay zekanın bir sonucudur.
Bilimsel alanda yapay zeka, proteinler ve genomlar gibi biyolojik makromoleküllerin işlevini, bileşenlerinin dizilimine dayanarak analiz etmek için kullanılır. Bu, in silico’yu (büyük veri ve güçlü işlemciler kullanan bilgisayar tabanlı deneyler) in vivo (canlı organizmalar üzerinde) ve in vitro (laboratuvar koşullarında) deneyler gibi geleneksel yöntemlerden ayırır.
Kendi kendine öğrenen akıllı sistemler, endüstri ve bankacılıktan sigorta, sağlık ve savunmaya kadar hemen hemen her sektörde uygulama alanı bulmaktadır. Birçok rutin sürecin otomasyonu, mesleki faaliyetleri dönüştürmekte ve potansiyel olarak bazı mesleklerin yok olmasına neden olmaktadır.
Yapay zekayı sinir ağları ve makine öğreniminden ayırmak
Yapay Zeka (YZ), insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen akıllı makinelerin yaratılmasıyla ilgilenen geniş bir bilgisayar bilimi alanıdır. Bu sadece özel programları değil, aynı zamanda çeşitli teknolojik yöntemleri ve çözümleri de içerir. YZ, mantıksal ve matematiksel algoritmalar da dahil olmak üzere birçok yaklaşım kullanır ve insan beyninin işleyişini taklit etmek için sinir ağlarına güvenebilir.
Sinir ağları, yapay nöronlardan oluşan matematiksel bir modeli temsil eden özel bir bilgisayar algoritması türüdür. Bu sistemler belirli görevleri yerine getirmek için önceden programlama gerektirmez. Bunun yerine, insan beynindeki nöronların öğrenme süreci sırasında bağlantıları oluşturup güçlendirmesine benzer şekilde, önceki deneyimlere ve temel hesaplamalara dayanarak öğrenebilirler. Sinir ağları, verileri tanıma ve işleme ile ilgili görevleri çözmek için yapay zeka içinde kullanılan bir araçtır.
Makine öğrenimi ise, programların doğrudan insan müdahalesi olmadan öğrenmesine ve gelişmesine olanak tanıyan teknolojiler ve algoritmalar geliştirmeye odaklanan bir yapay zeka alt kümesidir. Bu sistemler girdi verilerini analiz eder, içindeki kalıpları bulur ve bu bilgiyi yeni bilgileri işlemek ve daha karmaşık sorunları çözmek için kullanır. Sinir ağları genellikle makine öğrenimini organize etme yöntemlerinden biri olarak kullanılır.
Dolayısıyla, insan vücuduna bir benzetme yaparsak, YZ beynin tam işlevselliği ile karşılaştırılabilir, makine öğrenimi bilgi işleme ve problem çözme tekniklerine benzetilebilir ve sinir ağları temel düzeyde veri işleme sağlayan nöronlara benzer yapısal unsurlardır.
YZ’nin modern yaşamdaki uygulamaları
Yapay Zeka (YZ), ticari uygulamalardan tıp ve üretim teknolojilerine kadar modern yaşamın birçok farklı alanında yaygın bir uygulama alanı bulmuştur. İki ana YZ türü vardır: Zayıf YZ ve Güçlü YZ. Zayıf YZ, tıbbi teşhis veya veri analizi gibi belirli görevleri yerine getirmek için uzmanlaşırken, Güçlü YZ, insan zekasını daha derin bir düzeyde taklit ederek küresel, karmaşık sorunları çözmeyi amaçlamaktadır.
Ticarette YZ, Büyük Veri (Big Data) analizi için yaygın olarak kullanılmakta ve büyük ticaret platformlarının tüketici davranışlarını incelemesine ve pazarlama stratejilerini optimize etmesine olanak sağlamaktadır.
Üretimde YZ, işçilerin eylemlerini izlemek ve koordine etmek, iş süreçlerinin verimliliğini ve güvenliğini artırmak için kullanılıyor. Ulaşım sektöründe, YZ trafik yönetimine yardımcı oluyor, yol koşullarını izliyor ve insansız araçlar geliştirip iyileştiriyor.
Lüks markalar, müşteri ihtiyaçlarını derinlemesine analiz etmek ve ürünleri kişiselleştirmek için yapay zekayı entegre ediyor. Sağlık hizmetlerinde YZ, teşhis, ilaç geliştirme, sağlık sigortası ve klinik deneylerde devrim yaratarak sağlık hizmetlerinin doğruluğunu ve verimliliğini artırıyor.
Bu teknolojik ilerleme, bilgi akışının hızla büyümesi, yapay zeka sektörüne yapılan yatırımların artması ve tüm sektörlerde daha fazla üretkenlik ve verimlilik talepleri ile beslenmektedir. Yapay zeka etkisini genişletmeye, yeni alanlara nüfuz etmeye ve iş ve günlük faaliyetlere yönelik geleneksel yaklaşımları dönüştürmeye devam ediyor.
Yapay zekanın kullanım alanları
Yapay Zeka (AI) günlük yaşamın birçok yönüne sızarak geleneksel endüstrileri dönüştürüyor ve verimliliği ve doğruluğu artırmak için yeni fırsatlar yaratıyor:
- Tıp ve sağlık hizmetleri: Yapay zeka, hasta verilerini yönetmek, ultrason, röntgen ve BT taramaları gibi tıbbi görüntüleri analiz etmek ve semptomlara dayalı olarak hastalıkları teşhis etmek için kullanılıyor. Akıllı sistemler tedavi seçenekleri sunuyor ve kalp atış hızınızı ve vücut sıcaklığınızı izleyebilen mobil uygulamalar aracılığıyla sağlıklı bir yaşam tarzı sürdürmenize yardımcı oluyor.
- Perakende ve e-ticaret: Yapay zeka, kişiselleştirilmiş öneriler ve reklamlar sunmak için kullanıcıların çevrimiçi davranışlarını analiz eder. Bu, kullanıcıların çevrimiçi mağazalarda görüntülediği ürünlerin reklamını yapmayı ve kullanıcı ilgi alanlarının analizine dayalı olarak benzer ürünler önermeyi içerir.
- Siyaset: Barack Obama’nınki gibi başkanlık kampanyaları sırasında, verileri analiz etmek ve nerede ve ne zaman konuşacağını seçmek gibi kampanya stratejilerini optimize etmek için YZ kullanıldı ve kazanma şansını artırdı.
- Endüstri: YZ, üretim süreçlerini yönetmeye, ekipman yüklerini analiz etmeye ve talebi tahmin etmeye, kaynakları optimize etmeye ve maliyetleri azaltmaya yardımcı olur.
- Oyun ve eğitim: Oyun sektöründe yapay zeka daha gerçekçi sanal rakipler ve kişiselleştirilmiş oyun senaryoları yaratıyor. Eğitimde YZ, müfredatı öğrencilerin ihtiyaçlarına ve yeteneklerine göre uyarlamak ve eğitim kaynaklarını yönetmek için kullanılıyor.
YZ’nin uygulanması, hukuk hizmetleri, finans, kentsel altyapı yönetimi ve daha fazlası dahil olmak üzere diğer birçok alanı kapsamakta ve modern inovasyon ve teknolojik ilerlemenin önemli bir itici gücü olarak rolünü vurgulamaktadır.
