Günümüz Endüstrilerine AI ve ML Etkisi
Yapay zeka ve makine öğrenimi, günümüzde herkesin kullandığı görünen iki kelime öbeğidir. Son zamanlarda, teknolojik gelişmelerin hayatta kalmak ve büyümek için çok önemli olduğu, örneğin tarım, sağlık ve üretim gibi çoğu sektörde hype. Yapay zeka ve makine öğrenimi alanları, bizi en çok etkileyen endüstrileri geliştirmek için kritik hale geldiklerinden, biraz abartıyı garanti eden muazzam bir büyüme gördü. Ancak yapay zeka/makine öğreniminin endüstrileri nasıl dönüştürdüğünü ve teknolojik ilerlemelerimizdeki rolünü tam olarak bilmek önemlidir. Başlamak için, her iki terimi de kısaca tanımlayalım.
Yapay Zeka, insan zekası süreçlerinin başta bilgisayar sistemleri olmak üzere makineler tarafından simülasyonudur. Bilgisayarların genellikle insanlar tarafından yapılan görevleri yapması için eğitmeyi gerektiren geniş kapsamlı bir bilgisayar bilimi dalıdır. Daha detaylı bilgi için Yapay Zeka Nedir? içeriğini inceleyin.
Makine Öğrenimi, verileri analiz etmek ve bunlardan sonuçlar çıkarmak için algoritmalar kullanarak insan girişi olmadan otomatik olarak öğrenecek ve uyarlanacak bilgisayar sistemleri oluşturmakla ilgilenen bir yapay zeka alt kümesidir. Daha detaylı bilgi için Makine Öğrenimi içeriğini inceleyin.
Yapay zeka ve makine öğrenimi, sıradan insan görevlerini otomatikleştirmek için bilgisayarları kullanmanın temelidir, bu nedenle yalnızca insanların tipik olarak gerçekleştirdiği diğer önemli görevlere odaklanabiliriz. Aşağıdaki yollarla birçok sektörde işleri kolaylaştırmaya yardımcı oluyorlar:
Üretim
Sıradan görevleri otomatikleştirmek, yapay zekanın imalat endüstrisini dönüştürmeye yardımcı olmasının ilk ve en önemli yoludur. Son on yılda yapılan yapay zeka geliştirmeleri sayesinde, robotlar artık, örneğin nihai ürünlerin montajı, ağır aletlerin büyük üretim alanlarında taşınması, kaynak, delme ve kalite kontrol kontrolleri gibi insanların tipik olarak gerçekleştirdiği birçok üretim görevini gerçekleştirebiliyor.
Yapay zeka, gerçek dünyada nasıl performans göstereceklerini bilmek için sanal ortamlardaki ürünleri simüle etmek için ürün geliştirme sırasında da benimsenir. Örneğin, otomobil tasarımları, gerçek hayatta üretim başlamadan önce performansı ölçmek için aerodinamik simülasyon yazılımı aracılığıyla çalıştırılır. Böyle bir simülasyon yazılımı zaten mevcut olmasına rağmen, simülasyon süreci mükemmel olmaktan uzaktır çünkü saatlerce süren hesaplamalar ve tahminler gerektirir. Bilgisayar sistemleri, makine öğrenimi ile gerçek dünya senaryolarını daha doğru ve daha kısa sürede simüle etmeyi öğreniyor.
Ayrıca yapay zeka, karmaşık makinelerin tahmini bakımına yardımcı olur ve parçaların ne zaman kırılma noktasında olduğuna ve bakıma ihtiyaç duyduğuna dair bir ipucu verir.
Sağlık Hizmeti
Yapay zeka, sağlık sektörünün dönüşümüne aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli şekillerde yardımcı oluyor:
İlaç Geliştirme
Birçok biyoteknoloji ve ilaç şirketi artık ilaç keşfine yardımcı olmak için AI kullanıyor. İlaç keşfi, kimyasal özelliklerin tahmin edilmesi, moleküllerin tanımlanması ve görüntü analizi gibi tüm adımlarda karmaşık süreçleri içerir. Örneğin, ilaç keşif araştırması, mikroskobik görüntüleri analiz etmek ve hastalıkların nasıl ortaya çıktığını ve ilaç adaylarının onları nasıl etkilediğini gözlemlemek için genellikle yüzlerce laboratuvar saati gerektirir. Bu görev, uzmanların görüntüleri incelemek ve bulgularını not etmek için değerli zaman harcamasını gerektirir, ancak bu değerli zamanı bilgisayarların normalde gerçekleştiremeyeceği diğer önemli görevlere harcayabilirler. İlaç şirketleri artık mikroskobik görüntüleri analiz etmeye yardımcı olmak için makine öğrenimini benimsiyor ve biyokimyacıların başka şeyler üzerinde çalışması için değerli zamanı serbest bırakıyor.
Tıbbi Görüntüleme
Tıbbi görüntüleme, yapay zeka ve makine öğreniminin sağlıkta önemli iyileştirmeler yaptığı başka bir alandır. Örneğin, radyologlar hastalar üzerinde röntgen taraması yaptığında ve sonuçları analiz için doktorlara gönderdiğinde, doktorlar genellikle etkili tedaviye başlayabilmeleri için bir hastayı etkileyen tıbbi sorunları anlamak için ellerinden gelenin en iyisini yapmaya çalışırlar. Bununla birlikte, doktorların sonsuz zamanı yoktur ve genellikle kanserler ve kan damarı tıkanıklıkları gibi ince sorunları gözden kaçırırlar.
Makine öğrenimi ile bilgisayarlar milyonlarca görüntüden oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitilebilir ve bu deneyimi röntgen görüntülerinden tıbbi durumları belirtmek için kullanabilir. Hastaneler, doktorların tipik olarak gözden kaçırdığı semptomları tespit edeceği umuduyla röntgenleri ve diğer tıbbi taramaları okuyan yapay zeka yazılımı geliştirmek için şimdiden milyonlarca dolar harcıyor.
Siber Güvenlik
AI, çok olumlu sonuçlarla siber güvenlik alanına giriyor. CrowdStrike, SentinelOne ve Cylance gibi birçok şirket, ağları analiz etmek ve siber tehditleri tespit etmek için yapay zeka ve makine öğrenimi kullanan siber güvenlik yazılımı geliştirme nişini destekledi. Yapay zeka, siber tehditleri analiz ederken daha iyi çalışır çünkü makine öğrenimi sistemleri zaman içinde, zamanı kısıtlı olan insanlardan çok daha fazlasını öğrenebilir. Ayrıca, bilgisayar korsanları bir ağ üzerinde sayısız türde saldırı başlatabilir ve yapay zeka teknikleri, çok büyük veriler söz konusu olduğunda bunları tipik bir virüsten koruma yazılımından daha iyi algılayabilir.
Siber güvenlik, yapay zeka ve makine öğrenimi gelişmelerinden yararlanan kritik alanlardan biridir. Siber güvenlikte uygulanan yapay zeka ile, büyük işletmelerde çalışan BT personelinin tipik arka kapıları not etmesi ve bilgisayar korsanlarının bilgisayar korsanlarına saldırması daha kolaydır. e avantajı ve onları düzeltmek için çalışmak. Siber alandaki yapay zeka henüz başlangıç aşamalarında ve hala ileride çok fazla potansiyele sahip.
Perakende
Yapay zeka, genellikle kasiyerler gibi insanlar tarafından gerçekleştirilen sıradan görevleri otomatikleştirerek perakende sektörüne birçok fayda sağlar. Birçok büyük perakendeci artık AI tabanlı ödeme işlemlerini, örneğin Amazon Go’yu benimsiyor çünkü bundan faydalanıyorlar. Örneğin Caper AI adlı bir şirket, küçük marketler için akıllı alışveriş sepetleri ve kasiyersiz ödeme sistemleri yapıyor.
Yapay zekanın perakende üzerindeki etkisi tüketici tarafında bitmiyor, aynı zamanda depo yönetimi ve lojistik gibi arka uç operasyonları da etkiliyor. AI, depolarda malları kolaylıkla taşıyan robotları ve malları bir yerden diğerine daha düşük maliyetlerle taşımaya yardımcı olacak otonom kamyon sürüşünü doğurdu.
Toplu Taşıma
Yapay zeka ile elde edilen otonom sürüş, ulaşım endüstrisinde büyük bir göçük yaratacak. Birçok nakliye şirketi, özellikle kamyon ve toplu taşıma, otonom sürüşün endüstrinin geleceği olduğuna karar verdi ve bunu gerçekleştirmek için büyük harcamalar yapıyor. Aynı şekilde otomobil şirketleri de müşterileri için otonom sürüş yazılımı geliştirmeye milyarlarca dolar yatırım yapıyor. Her şey planlandığı gibi giderse, önümüzdeki 100 yıl içinde bildiğimiz ulaşım endüstrisini yenileyecek uygun bir otonom sürüşe sahip olacağız.
Finans ve Yatırımlar
Evet, yapay zeka finans sektörünü de dönüştürüyor. Riskten korunma fonları, yatırım fonları, risk sermayesi firmaları, yüksek frekanslı ticaret firmaları ve benzerleri, yatırım kararlarının alınmasına yardımcı olmak için yapay zeka ve makine öğrenimini giderek daha fazla benimsiyor. Menkul kıymetler piyasasında karlı yatırımlar yapmak için yatırımcılar, gelecekte hangi menkul kıymetlerin iyi performans göstereceğini tahmin etmek için büyük miktarda veriyi analiz eder. Bu analiz zaman alıcı ve ayrıntılıdır, bu da insanların yapmasını zorlaştırır. Finansal firmaların analizlerine yardımcı olmak için makine öğrenimini ve yapay zekayı benimsemeleri şaşırtıcı değil.
Örneğin, bir risk sermayesi şirketi olan Stripes, 13 milyondan fazla özel şirkette web’de bilgi arayan sanal bir robot kullanıyor ve VC firması için potansiyel yatırımlara bakıyor. Bloomberg’e göre robot, Stripes’ın %0 net ücret almasına yardımcı oldu.
Yatırımcılar ayrıca otomatik ticaret için iyi bir noktaya kadar AI ve makine öğrenimi kullanır. Kullandıkları yazılım örnekleri arasında Bloomberg Terminali, MetaTrader 5 ve Alphasense bulunur. Tarım, eğitim, inşaat, bulut bilişim vb. gibi yapay zekanın gün geçtikçe dönüştüğü sayısız başka sektör var.
Kurumsal Yapay Zekanın Zorlukları
AI, endüstriler arasında çok ihtiyaç duyulan gelişmelere yol açsa da, bunları tatmin edici bir şekilde uygulamada çeşitli zorluklar vardır. Onlar içerir:
Etik
Yapay zekadan kaynaklanan otomasyon, kısa vadede uygulanabilir alternatifler olmadan önemli iş kayıplarına yol açabilir. Yapay zeka, yavaş yavaş birçok kişinin yaptığı kamyon şoförlüğü, müşteri hizmetleri, resepsiyonistler ve defter tutma gibi işlerin yerini alıyor. Bu insanlar için alternatif istihdam yaratmazsak olumsuz ekonomik sonuçları olacaktır.
Maliyet
Yapay zeka ve makine öğrenimi sistemleri geliştirmek ve uygulamak, yüksek maliyetlere dönüşen çok sayıda bilgi işlem kaynağı gerektirir. Yüksek maliyet, küçük işletmelerin yapay zeka ilerlemelerinin avantajlarından yararlanmalarının önünde bir engeldir.
Eğitim
Makine öğrenimi ve yapay zeka teknikleri geliştirmek için gereken geniş veri setini elde etmek işletmeler için zor olabilir. Ayrıca elde edilen veriler bozuk veya tahrif edilmiş olabilir ve bir yapay zeka sisteminin çalışabilirliğini bozabilir.
Sonuç Bağlamı
Sonuç olarak, AI ve makine öğreniminin yükselişi dünyamız için net bir faydadır. Ekonomiyi ve birçok endüstrinin faydasını iyileştirmesi zorunludur. Önde gelen bir yönetim danışmanlığı firması olan McKinsey, yapay zekanın 2030 yılına kadar 13 trilyon dolarlık ek bir ekonomik çıktı sağlayabileceğini tahmin ediyor. Bu noktada yapay zekanın kalıcı olduğu ve buna uyum sağlamak veya geride kalmak sadece bize bağlı.
Tebrikler, bu yazının sonuna geldiniz! Umarım kariyerinizde size yardımcı olacak yeni bir şey öğrenmişsinizdir.
Yeni bir şey öğrendiyseniz veya bu makaleyi okumaktan zevk aldıysanız, başkalarının görebilmesi için lütfen paylaşın. O zamana kadar, bir sonraki yazıda görüşmek üzere! Ayrıca beni Twitter’da @hasanyildiz84 hesabımdan takip edebilirsiniz.
