Yapay Zekâ (Artificial Intelligence, AI), bilgisayarların gösterdiği zekayı ifade eder. Günümüz dünyasında, AI oldukça popüler hale geldi. İnsan aktivitelerini öğrenmek ve kopyalamak için programlanmış bilgisayarlarda insan zekasının kopyalanmasıdır. Bu bilgisayarlar hatalarından ders alıp insanlar gibi iş yapabilirler. AI, geliştikçe yaşam kalitemiz üzerinde önemli bir etkiye sahip olacaktır. Ve günümüzde herkesin bir şekilde yapay zeka teknolojisiyle ilgilenmek istemesi çok doğal.
Yapay Zekaya Giriş
Yapay Zeka Nedir? Hızlı cevap, kime sorduğunuza bağlı olmasıdır.
Sadece temel bir teknoloji kavrayışına sahip bir kişi, onu robotlarla ilişkilendirebilir. AI, kendi başına hareket edebilen ve düşünebilen bir Robocop figürü olduğuna inanıyorlar.
Bir yapay zeka araştırmacısına yapay zekanın ne olduğunu sorarsanız. Size bunun, açıkça yönlendirilmeden sonuçlar yaratabilen bir dizi algoritma olduğunu söyleyecektir. Ve hepsi doğru olurdu.
Özetlemek gerekirse, AI’nın anlamı:
- İnsanlar tarafından yaratılmış akıllı bir varlık.
- Açıkça talimat verilmeden görevleri akıllıca yerine getirebilme.
- Akılcı ve insancıl düşünüp hareket edebilen.
Yapay zekanın insan gibi davranıp davranmadığını nasıl ölçebiliriz?
Yapay zekanın insan gibi davranabileceği noktaya gelsek bile. Gelecekte böyle olacağından nasıl emin olabiliriz? Bir AI varlığının insan benzerliğini değerlendirmek için aşağıdaki kriterler kullanılabilir:
- Turing Testi
- Bilişsel Modelleme Yaklaşımı
- Düşünce Yaklaşımı Yasası
- Rasyonel Ajan Yaklaşımı
Yapay Zeka Nasıl Çalışır?
Bir yapay zeka sistemi oluşturmak, bir makinede insan özelliklerini ve yeteneklerini tersine mühendislikle ve ardından yeteneklerimizden daha iyi performans göstermek için bilgi işlem gücünden yararlanmanın karmaşık bir sürecidir.
AI’nın nasıl çalıştığını tam olarak anlamak için. Önce yapay zekanın birçok alt alanını araştırmalı ve bu alanların endüstrinin çeşitli endüstrilerine nasıl uygulanabileceğini anlamalı.
Makine Öğrenimi (ML): Makine öğrenimi, bir bilgisayara önceki deneyimlere dayalı olarak nasıl çıkarımlar ve sonuçlar çıkarılacağını öğretir. Kalıpları tanır, önceki verileri analiz eder ve karar vermek için insan deneyimine güvenmeden bu veri noktalarının anlamını çıkarır. Verileri analiz ederek sonuçlara varmanın bu otomasyonu, firmalara zaman kazandırır ve daha iyi kararlar vermelerini sağlar.
Mutlaka KATIL! Machine Learning MASTER, Zero to Mastery
Derin Öğrenme (DL), bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Girdileri katmanlar aracılığıyla işleyerek sonuçları kategorize etmek, sonuç çıkarmak ve tahmin etmek için bir makineyi eğitir.
Sinir Ağları: İnsan sinir hücreleri ve Sinir Ağlarının her ikisi de aynı ilkeler üzerinde çalışır. Çok sayıda destekleyici değişken arasındaki ilişkiyi yakalayan bir dizi algoritmadır. Ve bilgiyi insan beyninin yaptığı gibi analiz edin.
Doğal Dil İşleme (NLP): NLP, bir makinenin bir dili okuma, anlama ve yorumlama bilimidir. Bir bilgisayar, kullanıcının ne söylemeye çalıştığını anladığında, uygun şekilde tepki verir.
Computer Vision (CV): CV algoritmaları, bir resmi bölerek ve nesnelerin çeşitli öğelerini analiz ederek keşfetmeye çalışır. Bu, makinenin sınıflandırmasını ve bir grup fotoğraftan öğrenmesini geliştirerek, önceki gözlemlere dayalı olarak daha iyi çıktı kararları vermesine olanak tanır.
Bilişsel Bilgi İşlem: Bilişsel bilgi işlem algoritmaları, metin, ses, resim ve nesneleri analiz ederek insan beynini taklit etmeye çalışır. Aynı şekilde, insanların yaptığı gibi ve ardından uygun çıktıyı üretmeye çalışmak.
AI Nerelerde Kullanılır?
AI, kullanıcı davranışına ilişkin içgörüler elde etmek ve veriye dayalı öneriler sağlamak için çeşitli alanlarda uygulanmaktadır.
Google’ın tahmine dayalı arama algoritması. Örneğin: Bir kullanıcının arama alanına ne yazacağını tahmin etmek için geçmişteki kullanıcı verilerini analiz edin.
Netflix, bir kullanıcının bir sonraki filmi izlemesi gerektiğini önermek için önceki kullanıcı verilerinden yararlanır. Onları siteye bağlı tutmak ve izleme sürelerini artırmak.
Facebook, fotoğraflarındaki yüz özelliklerine göre arkadaşlarınıza otomatik olarak etiket önermek için geçmiş kullanıcı verilerini kullanır. Büyük şirketler, müşterilerinin hayatlarını kolaylaştırmak için yapay zeka kullanır.
AI’nın uygulamaları geniş çapta veri işleme olarak sınıflandırılır;
- Veriler içinde arama yapmak ve aramayı en alakalı sonuçları verecek şekilde optimize etmek.
- Parametrelere dayalı bir komut dizisini yürütmek için uygulanabilen if-then muhakemesi için mantık zincirleri.
- Benzersiz içgörüler için büyük veri kümesindeki önemli kalıpları belirlemek için kalıp algılama.
- Gelecekteki sonuçları tahmin etmek için uygulamalı olasılık modelleri.
Yapay Zekanın Avantajları
Teknolojik gelişmelerin hayatımızı iyileştirdiğine şüphe yok. Yapay zeka ve diğer teknolojiler, müzik önerilerinden harita yönlendirmelerine, mobil bankacılıktan dolandırıcılık korumasına kadar her şeyi devraldı. Geliştirme ve yıkım arasındaki çizgi gayet iyi. Her madalyonun genellikle iki yüzü vardır ve AI bir istisna değildir. Yapay zekanın bazı faydalarına bir göz atın.
Daha az hatayla Yüksek Doğruluk: AI cihazları veya sistem tems hataya daha az eğilimlidir ve daha yüksek doğruluğa sahiptir. Çünkü ön bilgi veya deneyime dayalı yargılarda bulunurlar.
Yüksek Hızlı: AI sistemleri inanılmaz derecede hızlı olabilir ve hızlı kararlar verebilir ve sonuç olarak. Satranç oyununda bir satranç şampiyonunu yenebilirler.
Yüksek Güvenilirlik: AI robotları son derece güvenilirdir ve eylemleri birkaç kez büyük bir hassasiyetle tekrarlayabilir.
Riskli alanlar için kullanışlıdır: Bir kişiyi çalıştırmanın güvenli olmayacağı durumlarda. Bir bombayı etkisiz hale getirmek veya aşağıdaki okyanusu araştırmak gibi yapay zeka bilgisayarları faydalı olabilir.
Dijital Asistan: Yapay zeka, tüketicilere dijital asistanlar sağlamada oldukça faydalı olabilir. Örneğin: çok sayıda E-ticaret web sitesi şu anda müşteri gereksinimlerine dayalı ürünler sunmak için AI teknolojisini kullanıyor.
Kamu hizmeti olarak kullanışlıdır: Yapay zeka, sürücüsüz arabalar gibi kamu hizmetleri için oldukça değerli olabilir. Bu da yolculuklarımızı daha güvenli ve daha rahat hale getirebilir. Güvenlik için yüz tanıma, insanlarla kendi dilimizde konuşmamızı sağlayan doğal dil işleme vb.
Yapay Zekânın Dezavantajları
Her teknolojinin dezavantajları vardır ve AI bir istisna değildir. Bu kadar faydalı bir teknoloji olmasına rağmen, bir AI sistemi geliştirirken dikkate almamız gereken birkaç dezavantajı var. AI’nın bazı dezavantajları şunlardır:
Yüksek Maliyet: Yapay zekanın donanım ve yazılım ihtiyaçları oldukça pahalıdır. Mevcut küresel gereksinimleri karşılamak için çok fazla bakım gerektirdiğinden.
Alışılmışın dışında düşünemiyorum: Yapay zeka daha akıllı makineler oluşturmamıza izin verse de. Robotlar yalnızca eğitildikleri veya tasarlandıkları görevi yerine getireceğinden, kutunun dışında çalışamazlar.
Duygu ve his yok: Yapay zeka makineleri mükemmel performans sergiliyor olabilir. Ancak duygudan yoksundurlar ve bu nedenle insanlarla duygusal bağlar kuramazlar. Ayrıca uygun önlemler alınmadığında kullanıcılar için tehlikeli olabilirler.
Makinelere bağımlılığı artırın: Teknoloji ilerledikçe insanlar elektroniklere daha fazla bağımlı hale geliyor ve sonuç olarak zihinsel yetenekleri azalıyor.
Orijinal Yaratıcılık Yok: İnsanlar çok yaratıcıdır ve yeni fikirler üretebilir. Ancak yapay zeka bilgisayarları hiçbir zaman bu zeka düzeyine yetişemeyecek veya insanlar kadar yaratıcı ve hayal gücüne sahip olamayacak.
Yapay Zekâ için Önkoşullar
Yeni başlayan biri olarak, AI ile başlamanıza yardımcı olacak bazı temel gereksinimler burada.
- Matematik, İstatistik ve olasılık gibi Matematikte bir kale.
- Java veya Python gibi programlama dillerinde iyi bir deneyim.
- Algoritmaları anlama ve yazma konusunda bir kale.
- Veri analizi becerilerinde güçlü bir arka plan.
- Ayrık matematikte iyi miktarda bilgi.
- ML dillerini öğrenme isteği.
Yapay Zeka kategorisnde çokça içerik üretiyorum, bu alanda yayınlanmış kitap ve diğer içeriklerimi takip etmeyi UNUTMAYIN!
