Blog

Yapay Zeka Nedir? Yeni Başlayanlar İçin Yapay Zeka Kılavuzu

Genellikle AI olarak kısaltılan yapay zeka, bir bilgisayar programının veya başka bir makinenin bir insanınkine eşit veya ondan daha fazla zekaya sahip olabileceği fikridir. Yapay zekanın bu şekilde  basit bir tanımla anlaşılması kolay olsa da, yapay zekanın gerçek tanımı hala hararetli bir şekilde tartışılmaktadır. Bazıları için bir makinenin bir insanın yapabileceği bir şeyi yapması yeterlidir. Ancak bir diğer görüş ise, yapay zeka için gerçek kriter, rasyonel düşünebilmektir.

Yapay Zeka Nedir?

Yapay Zeka (AI), insanların problem çözme ve karar verme sürecini taklit etmek için makineleri (bilgisayarları) kullanır. Yapay zeka, insanlardaki zekanın aksine, makineler tarafından gösterilen zekadır.

En basit haliyle yapay zeka, problem çözmeyi sağlamak için bilgisayar bilimi ile sağlam veri kümelerini birleştiren bir alandır.

Yapay Zeka Kavramı İlk Nerede Ortaya Çıktı?

Alan Turing yapay zeka kavramını açıkça ifade eden ilk kişilerden biriydi. Computing Machinery and Intelligence başlıklı 1950 tarihli bir makalede Turing, makinelerin düşünüp düşünemeyeceği ve düşüncelerinin nasıl test edilebileceği sorusunu gündeme getirdi. Bu makalede aynı zamanda, bir makinenin akıllı olarak kabul edilip edilemeyeceğini belirlemeye yönelik bir yöntem olan “Turing testi” olarak adlandırılan yöntemi de tanıttı.

5-6 yıl sonra modern bir çalışma alanı olarak yapay zeka, 1956’da Dartmouth, New Hampshire’da düzenlenen ve Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence adı verilen bir konferansta tasarlandı. Yaklaşık 8 hafta süren bu konferansta, organizatörler Marvin Minsky, Nathaniel Rochester ve Claude Shannon’ın da aralarında bulunduğu elliye yakın bilim insanı, kendi kendine düşünebilen ve hareket edebilen makinelerin nasıl yaratılabileceği konusunu tartıştı.

Bu uzun konferansta yapılan geniş kapsamlı tartışmalar, yapay zeka alanının arkasındaki temel kavramların ve fikirlerin oluşturulmasında inanılmaz derecede etkiliydi.

Yapay Zekanın Önemi

Yapay zeka, gerçek dünyadaki sorunları kolay ve doğru bir şekilde çözmeye yardımcı olan cihazlar ve yazılımlar oluşturabilir. Sağlık hizmetlerinden müşteri hizmetlerine kadar herhangi bir alandaki sorunları ele almak için kullanılabilir.

Yapay zeka, insan zihni gibi düşünmeyi ve tepki vermeyi öğrenirken bireysel sorunlara özel çözümler sunabilir ve insanların hayatta kalamayacağı ortamlarda çalışmak için kullanılabilir.

Yapay Zekanın Amacı

Yapay zekanın asıl amacı; mantıksal akıl yürütme, planlama, doğal dil işleme, öğrenme, bilgi temsili vb. ile insanlara yardımcı olmaktır. Ayrıca makinelerin ve nesnelerin hareketini ve işleyişini manipüle etme yeteneğine de sahiptir. Yapay zekanın uzun vadeli hedefi, genel zekayı kullanarak sorunları çözmektir.

Amaç, aşağıdaki alanlarda AI uygulamaktır:

  • Veri madenciliği
  • Müşteri hizmetleri
  • Eğitim
  • Otomasyon
  • Sağlık vb.

Yapay zekanın geleceğine baktığımızda, insan hatalarından kaçınmak ve tutarlılığı korumak için insan zekasını kopyalamak için kullanılacağını söyleyebiliriz. Böylece eylem ve algı arasında akıllı bir bağlantı oluşturarak bilgi yoğun görevleri gerçekleştirebilecek. Ayrıca insan zekasına ihtiyaç duyacak herhangi bir görevi gerçekleştirmek için de kullanılabilir.

Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

Yapay zeka, özel bir bilgisayar yazılımının yüksek işlem gücünü inanılmaz derecede büyük veri kümeleriyle birleştirerek çalışır. Bir AI, bir problem için veri seti üzerinde eğitildikten sonra verilerdeki kalıpları tespit edebilir ve kendisine verilen ilgili sorular hakkında varsayımlarda bulunabilir.

Özünde, bugün “yapay zeka” dediğimiz şey, belirli problemler hakkında karar vermek için insanüstü örüntü tanıma ve yüksek işlem gücünü kullanabilen bir programdır.

Yapay Zeka Türleri Nelerdir?

Yapay zeka, bilgisayar biliminden daha fazlasıdır. Birçok faktörü içeren geniş bir konudur. Aşağıdakileri içeren, yeteneğe dayalı farklı yapay zeka türleri vardır:

1. ANI (Artificial Narrow Intelligence – Yapay Dar Zeka)

Zayıf ya da dar AI olarak da bilinir. Belirli bir görevi tamamlamak için tasarlanmış ve eğitilmiş bir AI sistemidir. Karmaşık programları gerçekleştiremez. Apple’ın Siri’si gibi endüstriyel robotlar ve sanal kişisel asistanlar zayıf AI kullanır.

2. AGI (Artificial General Intelligence – Yapay Genel Zeka)

Güçlü AI olarak da bilinir, insan beyninin bilişsel yeteneklerini kopyalayabilen programlamayı tanımlar.

Güçlü AI, henüz AI araştırmacıları ve bilim adamları tarafından gerçekleştirilmedi. Makineleri bilinçlendirmenin bir yolunu bulmaları ve başarılı olmaları için onları tüm bilişsel yeteneklerle programlamaları gerekiyor.

3. ASI (Artificial Super Intelligence – Yapay Süper Zeka)

Yapay Süper Zeka olarak da bilinir. İnsan zekasını ve davranışını taklit etmekten veya anlamaktan fazlasını yapan varsayımsal bir yapay zekadır. ASI, bilgisayarların kendinin farkında olduğu ve insan zekasını ve yeteneğini aştığı bir yapay zeka türüdür.

ASI, insan zekasını yeniden üretmenin yanı sıra matematik, bilim, atletizm, sanat, tıp, hobiler, duygusal bağlantılar vb. yaptığımız her şeyde teorik olarak üstün olacaktır. ASI daha iyi bir belleğe sahip olacak ve bilgi ve uyaranları daha hızlı işleyecek ve analiz edecektir.

En popüler AI biçimleri aşağıdaki gibidir:

  • NLP (Doğal Dil İşleme)
  • NLG (Doğal Dil Üretimi)
  • Makine Öğrenimi (Machine Learning)
  • RPA (Robotic Process Automation)
  • DLP (Derin Öğrenme Platformları)

Yapay Zeka Nasıl Oluşturulur?

Günümüz teknolojisiyle, bir yapay zeka yaratmanın ilk adımı, hangi sorunu çözmek istediğinizi bulmaktır. Bunun nedeni, bilgisayarların henüz herhangi bir sorunu çözebilecek genel bir yapay zeka oluşturacak kadar güçlü olmamasıdır.

Hedefinizi belirledikten sonraki adım, sorunla ilgili verileri toplamak ve yapay zekayı makine öğrenimi için mevcut bir algoritma veya kendi oluşturduğunuz bir algoritmayı kullanarak bu sorun üzerinde “eğitmektir”.

Yapay zeka veri seti üzerinde eğitildikten sonra uygulamaya hazırdır. Son adımda, yapay zekanın işleme işini yapması için bir ortam oluşturmanız gerekir. Bu, belirli bir programlama dili seçmeyi, donanım yüklemeyi veya bitmiş yazılımı barındırmak için sunucu alanı bulmayı içerebilir.

Günlük Yaşamımızda Kullandığımız Yaygın Yapay Zeka Örnekleri 

Aşağıda yaygın olarak kullanılan yapay zeka örneklerini bulabilirsiniz:

Kişisel Asistanlar

Siri, Alexa ve Google Assistant, komutları yürütmek için doğal dil işlemeyi kullanır. Ayrıca sonuçları veya davranışları size göre kişiselleştirmek için makine öğreniminden yararlanır. Bu kişisel asistanlar anlık mesajlaşma ve bilgi alımından e-ticaret ve devlet etkileşimine kadar her şeyi yapabilir.

Spam Filtreleri

İster inanın ister inanmayın, e-posta gelen kutunuz muhtemelen AI ile en düzenli etkileşimde bulunduğunuz yerdir. Basit spam filtreleri (örneğin, “satın al” kelimesiyle e-posta’ları filtreleme) yeterince gelişmiş değildir. Bunun yerine, spam filtrenizdeki makine öğrenimi, spam e-posta’lardaki kelimelerden, gönderenden, konu satırından ve spam’in gerçekte ne olduğunu belirlemek için gönderme sıklığından sürekli öğrenir. Ardından, spam klasörüne ne gönderdiğinizi veya spam klasöründen ne aldığınızı izleyerek kendi spam tanımınıza uyum sağlar.

Facebook

Facebook, yapay zekaya, özellikle yüz tanıma ve makine öğrenimine büyük yatırım yaptı.

Facebook’un fotoğraflarınızda kimin olduğunu nasıl bildiğini ve onları anında nasıl etiketlediğini hiç merak ettiniz mi? 

Eğer etmediyseniz, yüz tanıma yazılımını güçlendirmek için insan beyninin yapısını taklit eden yapay sinir ağları kullandıklarını bilmeniz gerekir.

Aynı şey haber kaynağınız için de geçerlidir. Beğendiğiniz şeylerle ilgili hikayeleri ve gönderilerin genellikle önünüze nasıl düştüğünü hiç fark ettiniz mi?

Facebook’un algoritması, haber akışınızı kişiselleştirmek için beğendiğiniz gönderilerden etiketlendiğiniz fotoğraflara kadar her şeye bakar ve haber akışınızı buna göre yönlendirir.

Amazon Search

Her iki çevrimiçi dev de, arama terimleri önermek veya ilgili sonuçları göstermek için makine öğrenimini ve diğer yapay zeka türlerini kullanır.

Örneğin Amazon, “Recommendation Engine – Tavsiye Motoru”nu kullanarak önerilen ürünleri gösterir. Amazon’un gelirinin %35’i öneri motorundan gelir.

Ürünleri önermek ve hedefe yönelik öneri e-posta’ları göndermek için kişisel verileri ve arama eğilimlerini kullanır. Bu teknik, satın alma olasılığınızın çok daha yüksek olduğu ürünleri gözünüzün önüne getirir.

Metin Düzenleyici

Metin düzenleyiciler, yanlış dil bilgisini belirlemek ve önerilerde bulunmak için doğal dil işlemeyi kullanır. Bazı editör araçlarında ayrıca okunabilirlik ve intihal teknolojileri de bulunur. Daha gelişmiş araçlar ayrıca akıllı web içeriği optimizasyon önerileri sunar ve hatta içerik alaka düzeyini artırarak web sitelerine trafik çekmeye yardımcı olur.

Yüz Tanıma Teknolojisi

Apple’ın TrueDepth kamerası, kullanıcıların yüzlerinin derinlik haritasını oluşturmak için 30.000’den fazla görünmez nokta yansıtır ve aynı zamanda bir kızılötesi görüntü de yakalar. Bir makine öğrenimi algoritması, daha sonra, cihazın kilidini açıp açamayacağını bilmek için yüz taramasını önceden kaydedilmiş yüz verileriyle karşılaştırır. 

Sohbet Robotları

Müşteri hizmetlerinde kullanılan sohbet robotları, doğal dil işlemeyi (NLP) kullanarak müşteri temsilcilerinin konuşma tarzlarıyla çalışanları taklit eder. Bu sohbet robotları, çok ayrıntılı yanıtlar gerektiren soruları yanıtlayabilir ve hatta maksimum verimlilik için kötü değerlendirmelerden öğrenebilir.

Yapay Zekanın Toplum İçin Faydaları Nelerdir?

İnsan beyni trilyonlarca bit veriyi analiz etme, kalıpları tanıma ve bilgiyi anında iletme yeteneğine sahip değildir. Ama makineler bunu yapabilir. Bu yüzden yapay zeka her şeyi değiştirme gücüne sahiptir.

Aşağıdaki örneklerde yapay zekanın gücünü görebileceğiniz bazı faydalı örnekler bulabilirsiniz: 

Ulaşım

Gerçek dünyadaki yapay zekanın en yaygın örneklerinden biri otonom araçlardır. Bu araçlar, engelleri tespit etmek için kameralar ve bir hedefe ulaşmak için hangi rotayı izleyeceklerini belirlemek için GPS kullanarak çalışır. Yapay zekalı yazılım ve özel donanımın birleştirilmesiyle, arabalar fazla insan girdisi olmadan güvenli bir şekilde sürülebilir. Bazı araştırmalar, sürücüsüz arabaların, insanlar tarafından sürülen normal arabalardan bile daha güvenli olduğunu öne sürmektedir.

Sağlık

İnsanoğlunun bildiği her tıbbi görüşe, çalışmaya, tanıma, deneyime ve prosedüre anında erişimi olan bir doktor düşünün. İşte sağlık hizmetlerinde yapay zekanın gücü budur. Elbette hiçbir makine bir doktorun yerini alamaz (henüz), ancak yapay zekanın hastaları teşhis etmede, tedaviyi yönetmede ve sağlık merkezlerini yönetmede herhangi bir insandan daha etkili olduğu zaten kanıtlanmıştır. Sağlık hizmetleri maliyetlerinin hızla arttığı bir dünyada yapay zeka, sonuçları iyileştirirken maliyetleri önemli ölçüde azaltabilir.

Bankacılık

Bankanızın şu anda AI kullanıyor olma ihtimali yüksektir ve siz bunu muhtemelen bilmiyorsunuzdur. Yapay zeka akıllı kontrollerden dolandırıcılık önlemeye, kredilere karar vermekten hizmet satmaya kadar bankacılık sektöründe birçok işlemde kullanılabilir. Eviniz için kredi mi çekeceksiniz? Bir bilgisayar algoritması tarafından onaylanmış olabilirsiniz. 

Eğitim

AI, öğretmenleri geleneksel kısıtlamalardan kurtarırken eğitimi tamamen kişiselleştirme potansiyeline sahiptir. AI, not vermeyi ve diğer sıkıcı yönetim biçimlerini tamamen otomatikleştirebilir. Ayrıca kişiselleştirilmiş öğrenme materyalleri önerebilir. Mevcut standart müfredat ortalamayı öğretir, ancak AI sınıf içi içeriği özelleştirebilir ve düzinelerce ölçüme dayalı olarak her öğrenci için farklı materyaller önerebilir. Bunu yalnızca sınıf için Netflix önerileri gibi düşünebilirsiniz.

Yapay Zeka Sözlüğü

Aşağıda yapay zeka hakkında bilmeniz gereken bazı temel terimleri bulabilirsiniz:

A/B Testi

Bir sistem veya modelin iki (veya daha fazla) varyantını veya yaklaşımını karşılaştırmak için istatistiksel bir yöntemdir. A/B testinin amacı, yaklaşımın daha iyi çalışıp çalışmadığını ve farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemektir.

Aktivasyon Fonksiyonu

Önceki katmandaki tüm girdilerin ağırlıklı toplamını alan ve yapay sinir ağlarında bir sonraki katmanı ateşlemek için bir çıktı değeri sağlayan bir işlevdir (örneğin, ReLU veya sigmoid).

Algoritma

Hesaplamaları yürütebilen, verileri işleyebilen ve bir sınıf sorunu çözmek için akıl yürütmeyi otomatikleştirebilen matematiksel talimatlar veya kurallar topluluğudur.

Yapay Sinir Ağı (YSA) –  Artificial Neural Network (ANN)   

Makine öğreniminin bir alt kümesi ve derin öğrenme algoritmalarının kalbidir. Adları ve yapıları, biyolojik nöronların birbirine nasıl sinyal verdiğini taklit ederek insan beyninden esinlenmiştir.

Yapay Genel Zeka (AGI)

İnsan beyni gibi bir görevi yerine getirebilen makinenin zekasıdır ve bilim kurgu yazarları ve araştırmacılarının büyük ilgi gösterdiği bir konudur.

Eğri Altında Kalan Alan (AUC)

Kullanılan birkaç modelden hangisinin en yüksek performansa sahip olduğunu belirlemek için makine öğreniminde kullanılan bir metodolojidir.

Otonom Yapay Zeka

AI teknolojilerinin geliştirilmesinde bir sonraki adımdır. AI çözümlerinin algılama, tanıma ve yanıt verme kapasitelerini artıran bir uygulamadır.

Kara Kutu Algoritmaları – ​​Black-box Algorithms  

Girişleri ve işlemleri kullanıcı tarafından görülmeyen herhangi bir yapay zeka sistemi, genel anlamda aşılmaz bir sistemdir.

Sınırlayıcı Kutu – Bounding Box  

Bilgisayarla görü uygulamalarında kullanılan bir dizi noktayı veya bir nesneyi tamamen içeren en küçük kutudur.

Sınıflandırma

Girdi değişkenlerinden ayrık çıktı değişkenlerine bir eşleme fonksiyonunun yaklaştırılmasıdır.

Kümeleme

Özellikle denetimsiz öğrenme sırasında, ilgili örneklerin gruplandırılmasıdır. Tüm örnekler sıralandıktan sonra bir insan isteğe bağlı olarak her kümeye anlam verebilir.

Bilgisayar Görüşü

Bilgisayarlara dijital görüntülerin içeriğini görmeyi ve anlamayı öğreten bir makine öğrenimi alt alanıdır.

Evrişimli Sinir Ağları

Bir girdi görüntüsünü alabilen ve resimdeki çeşitli yönlerin önemini değerlendirip ayırt edebilen derin öğrenme algoritmasıdır.

Karar Ağacı (Decision Tree)

Örnekler, ölçüm ve görselleştirmeyi göz önünde bulundurarak verilerin anlaşılmasını sağlar.

Derin Öğrenme

Konuşma tanıma, görüntü tanımlama veya tahminlerde bulunma gibi insanların yaptığı görevleri yerine getirmesi için bir bilgisayarı eğiten bir tür makine öğrenimidir.

Generative Adversarial Networks (GAN’s)

Gerçek veriler için yeni, sentetik veri geçişi örnekleri oluşturmak üzere birini diğeriyle karşı karşıya getiren iki sinir ağı kullanan algoritmik mimarilerdir. Görüntü, video ve ses oluşturma uygulamalarında kullanılır.

Makine Öğrenimi

Ne yapacağının söylenmesine gerek kalmadan öğrenebilen ve uyum sağlayabilen bilgisayar sistemlerinin kullanımı ve geliştirilmesidir.

Doğal Dil İşleme

Yapay zeka içinde sözlü ve yazılı dilin anlaşılmasını ve oluşturulmasını yöneten bir uzmanlıktır.

Tekrarlayan Sinir Ağları – Recurrent Neural Network (RNN)

Amaçları, insanların doğal olarak nasıl öğrendiklerini ve deneyimlerini durumları okumak için nasıl kullandıklarını taklit ederek bilginin kalıcı olmasını ve iletilmesini sağlamaktır.

Pekiştirmeli Öğrenme

Bir dizi karar vermek için makine öğrenimi modellerinin eğitimidir. Belirsiz ve potansiyel olarak karmaşık bir ortamda bir hedefe ulaşmayı öğrenir.

Yarı Denetimli Öğrenme

Belirli bir çıktı için etiketli girdi verileri üzerinde bir bilgisayar algoritmasının eğitildiği bir yapay zeka geliştirme yöntemidir.

Denetimli Öğrenme

Belirli bir çıktı için etiketli girdi verileri üzerinde bir bilgisayar algoritmasının eğitildiği bir yapay zeka geliştirme yöntemidir.

Eğitim Verileri

AI modellerini eğitmek, ayarlamak ve geliştirmek için bir veri setidir.

Denetimsiz Öğrenme

Sınıflandırılmamış veya etiketlenmemiş veri noktaları içeren veri kümelerindeki kalıpları bulmak için kullanılan yapay zeka algoritmalarıdır.

Yapay Zeka İle İlgili Sıkça Sorulan Sorular

1. Kısaca yapay zeka nedir?

Yapay zeka, bir makinede insan zekasını simüle etmeyi amaçlayan herhangi bir bilgisayar bilimi biçimidir.

2. Yapay zeka örnekleri nelerdir?

Otonom araçlar, kişisel asistanlar, akıllı algoritmalar ve kendi kendini düzelten robotlar yapay zeka örnekleridir. AI bugünlerde o kadar yaygındır ki çoğu insan onu kullandığının farkında bile değildir.

3. Alexa bir yapay zeka mı?

Evet, Alexa, komutları yanıtlamak ve sonuçlarınızı kişiselleştirmek için NLP ve makine öğrenimini kullanan bir yapay zeka türü olan sanal bir kişisel asistandır.

4. Yapay zekanın avantajları nelerdir?

Yapay zekanın avantajları, hastalıkları teşhis etmeye, arabaları çalıştırmaya ve sıkıcı idari görevleri otomatikleştirmeye kadar geniş kapsamlıdır. Genel olarak, doğru kullanılırsa tüm AI biçimleri, hayatı daha verimli, daha yaşanabilir ve insanlar için daha güvenli hale getirecektir.

Sibel Hoş

Dokuz Eylül Üniversitesi İngilizce İşletme bölümünü bitirdikten sonra teknoloji içerikleri yazarak sektöre giriş yaptım. 8 senedir içerik pazarlama alanında farklı sektörlerle çalışıyorum. Fakat hala en sevdiğim şey, teknoloji ile ilgili yazmak ve bu konuda elimden geldiğince sizi bilgilendirmek.

İlgili Makaleler

Bir Yorum

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

Göz Atın
Kapalı
Başa dön tuşu

Reklam Engelleyici Algılandı

ÇözümPark Bilişim Portalı gönüllü bir organizasyon olup tek gelir kaynağı reklamlardır. Bu nedenle siteyi gezerken lütfen reklam engelleme eklentinizi kapatın veya Çözümpark web sitesi için izin tanımı yapın. Anlayışınız için teşekkürler.