Yapay zeka; insan gibi davranabilen ve yaşamı kolaylaştıran teknolojik yazılım ve donanımın bütünü olarak tanımlanabilir.

50 yıldan daha uzun süreli bir geçmişi olmasına rağmen, birçok insan yapay zeka konusu hakkında çok da bilgi sahibi değil. Sen de onlardan biri misin? Eğer öyleyse gel birlikte bu konudaki temel tanımları öğrenelim.

Yapay zeka konusuyla ilgili olarak; makine öğrenmesi, sinir devreleri, derin öğrenme, tahmine dayalı analiz vb. birçok karmaşık isimle, insanların kafalarının karışması tamamen anlaşılabilir bir durumdur.

İşte sizin burada olmanızın temel nedeni de tam olarak budur: Yapay Zekayı (AI) herkes için anlamak ve işinizi büyütmek için nasıl kullanabileceğinizi öğrenmek.

Ne Zaman ve Nasıl Başladı?

Yapay Zeka (AI) terimi; bir grup bilim insanının, makinelerin insan dilini anlamalarını ve kullanmalarını sağlamak ve daha sonra kendi başlarına devam etmek amacıyla yaptıkları bir araştırma esnasında doğdu.

Çalışma 1955 yılında yapıldı, ancak terim, çalışmanın başarılı bir şekilde sonuçlanmasını takiben resmen kabul gördü.

Ondan sonra, her yerde bu isim kabul edildi. Büyük bir potansiyele sahip olduğu ve gelecekte üzerinde daha kapsamlı çalışılacak bir bilgisayar bilimi alanı olduğu öngörüldü.

Yapay Zekayı Tanımlama

O dönemde yapılan bu çalışmaya “yapay zeka” adı verildi, çünkü bir makine insan zekasına benzeyen herhangi bir şey ortaya çıkarsa “akıllı” olarak kabul edilebilirdi.

Yapay zeka olarak tanımlanan bu süreç aslında, bilgisayarları eğitmek için büyük miktarda veri kullanarak yeni bir şekilde programlamaktan başka bir şey içermez, bu yüzden insanların normalde yaptığı belirli görevleri yerine getirebilirler.

Bu yöntemin en ilginç ve ilgi çekici yanı, ne kadar faydalı olduğu kısmı. Diğer yazılım ve teknolojilerin yapamadığı veya yapamayacağı görevleri yapabilme kapasitesine sahip olduklarını düşünmek bile merak uyandırıcı bir konu.

Yapay Zeka Çeşitleri

Yapay zeka (AI), son yıllarda oldukça fazla ilerleme kaydetmiştir, bu sebeple bu alan, oldukça hızlı bir şekilde alt alanlara ayrılmıştır.
Bu alanların tümü doğru bir şekilde kategorize edilmemiş olsa da, ana alanlar olarak değerlendirdiklerimiz:

Tamamen Reaktif

Yapay zekanın en temel şekli budur. Bu teknoloji bir durumu gözlemleyebilir ve gördüğü şeye göre hareket edebilir. Kavramsallaştırması mümkün değildir ve hafızası yoktur. Sadece görevleri tamamlamaya odaklanır. Örnekler: IBM’in Deep Blue Sistemi (Satranç şampiyonu Kasparov’u yenen makine), Google’ un AlphaGo’su (Go şampiyonlarını yenen makine).

Sınırlı Hafıza

yapay zeka sınırlı hafızaBu tamamen Reaktif’ten sonraki seviyedir. Bu yapay zeka, bilgisayar ortamında dünyanın bir resmini oluşturmak için bilgi toplayabilir. Küçük görevleri öğrenmek için yeterli hafızası vardır ve bazı karar verme süreçlerinde kullanılabilir.
Örnekler: Kendi kendine hareket eden otomatik araçlar, sohbet robotları ve dijital kişisel asistanlar.

Akıl Teorisi

yapak zeka akıl teorisiBu tip AI daha karmaşık bir teknoloji kullanır. Halen geliştirilmektedir ve makinelerin insanlarla etkileşime girmesi ve onları duygusal olarak anlaması amaçlanmaktadır.
Örnekler: Henüz elle tutulur gerçek bir örnek yok, ancak filmlerdeki robotların çoğu, bu tip AI’ların Star Wars’taki C-3PO ve R2-D2 gibi nasıl çalışabileceğini gösteriyor.

Kendinin Farkında Yapı

Teknolojinin kralı, bu işleri bir sonraki seviyeye taşıyor. Bu makineler, sosyal olarak etkileşime girebilecek, kişilikleri geliştirebilecek, hisleri hissedebilecek ve fikir oluşturabilecek.
Yapay Zeka Bugün Nasıl Kullanılıyor?

Modern yapay zeka, akıl yürütme, bilgi, planlama, öğrenme, iletişim, algılama, yer değiştirme ve nesnelerin manipülasyonu gibi farklı amaçlar için birçok alanda kullanılmaktadır.

Birden fazla alanda birçok proje yapılmış olmasına rağmen, bazıları halktan çok daha fazla ilgi gördü. İşte en ünlü örneklerden bazıları:

Deep Blue

1997’de IBM, dünya satranç şampiyonu Gary Kasparov’u yenecek bir bilgisayar geliştirdi. Bu makine dünyayı etkiledi çünkü makinelerin insanları belirli görevlerde yenmelerinin mümkün olduğunu kanıtladı.

TOPIO

2007 yılında, bu sistem masa tenisi oyuncularına karşı rekabet etmek için kuruldu. Otomatik öğrenme sistemlerini kullandı, böylece yetenek seviyesini geliştirmeye devam edebildi.

Vocaloid

Milenyumun başlangıcında, ilk AI robot vokalist tasarlandı. Bu sistem herhangi bir şarkıyı söyleyebilecek yetenekte tasarlandı. Sadece melodi ve şarkı sözlerinin girilmesi yeterli.

Konuşma Tanıma

yapay zeka konuşma tanımaBu teknoloji akıllı telefonlarla başladı ve orada en popüler ve en çok kullanılan teknolojilerden biri.
Performansı mükemmel değil, ancak zamanla gelişiyor.

Bu konudaki en iyi örnekler; IOS üzerindeki asistan “Siri “ ve Android üzerindeki “Google Asistan”. Google asistanın 2019 yılından itibaren kazanmış olduğu yetenekler gerçekten de görülüp denenmeye değer özellikler.

ASIMO

yapay zeka asimoBu Honda grubu tarafından oluşturulan bağımsız bir robot. Akışkanlık ile birçok insan hareketini taklit edebilir.
Bu hareketler yürüme, koşma, topa vurma ve merdiven çıkmayı içerir. Ancak hepsi bu kadar değil: aynı zamanda kararlar verebiliyor ve hareketleri tahmin edebiliyor – motor ve bilişsel becerilerin gerçek bir birleşimi!

REEM Robotu

Bu robot 2006 ve 2010 yılları arasında tasarlandı ve ASIMO gibi, hareketi algılama, planlama, öğrenme ve bilgiyi ibirleştirebilme yeteneklerine sahip.

Yapay Uzuvlar

Sağlık hizmetlerinde bir dönüm noktası olan yapay uzuvlar, hastalık veya kazalardan etkilenen insanlar için, yaşam kalitesini arttırmada çok faydalı olmuş bileşenlerdir.

Yapay Duyu Organları

Duyu organlarını değiştirebilecek implantlar geliştirilmiştir. Bunlar: uçucu moleküllere cevap veren yapay burunları; işitmeyi sabitleyen koklear implantlar; nöron uyaran elektrotları görmeyi kısmen kurtarmak için; ve lezzetleri profesyonel lezzetlerden daha iyi tadabilen yapay diller.

E-ticaretin Bugünü Ve Geleceği Konusunda Büyük Bir Avantaj

AI ayrıca, çevrimiçi mağazaların çalışma şeklini de değiştiriyor; bu kesinlikle dönüşü olmayan bir geçiş.

Teknoloji, kullanıcıların internette neler yaptıklarını analiz etmenize olanak tanır ve daha sonra ne yapacaklarını tahmin edebilir.

Kendi kendine öğrenme algoritmaları sayesinde, makine öğrenmesi, çok özel hedefleme deneyimleri oluşturmak için geniş Büyük Veri dizisini parçalara ayırarak yorumlayıp bize faydalı bilgiler sunar.

Bu konuda devam edecek olan yazılarımızı takip etmenizi öneririz. Konuyla ilgili sorularınız olursa da bizimle iletişime geçin.