Yapay Zeka Nedir? Nasıl Çalışır?
İlk kez 1950 yılında Alan Turing’in “Computing Machiery and Intelligence” adlı makalesinde ortaya çıkan yapay zeka terimi daha çok felsefi bir kavram olarak kullanılmıştı. Bu teknoloji pek çok bilim insanın ve mühendisin yıllar süren ortak çalışmaları ile günümüzdeki haline ulaşmıştır. Temelde makinelerin insan benzeri görevler gerçekleştirmesi üzerine kurulan bu sistem deneyimlerinden öğrenir ve yeni verilere uyum sağlar. Bir nevi insanı taklit eder. Topladığı bilgiler ile kendini sürekli geliştirir.
Yapay Zeka (Artificial İntellingence) Nedir?
Bu kavramı tek bir teknoloji olarak incelemek doğru olmaz. Makinelerin zekasını geliştirmek için ortak çalışan pek çok metodoloji ve teknolojinin bir araya gelmesinden oluşur. Bilginin işlenmesinde insan beynini taklit eder. Karar verme modellerini oluşturmak için pek çok örüntü bulunur. Bunlar içinde geniş veri setlerini analiz eden kurallardan ve algoritmalarda yararlanır.
Kısacası AI kavramı bilgisayar sistemlerinin insan beyni şeklinde öğrenme ve düşünme yeteneklerini taklit etmesi için tasarlanmıştır. Bu sayede sağlık hizmetleri, eğitim, finans, hukuk, ulaşım, tarım ve pek çok sektörde daha kısa sürede ve hatasız şekilde iş süreçleri sonuçlandırılabilir.
Yapay Zeka Nasıl Çalışır?
Akıllı algoritmalar ve tekrar eden işlemler ile büyük çaplı veriler yapay zeka teknolojisi ile işlenir. Bu süreçte çok farklı teknolojiler ve yöntemler bir arada çalışır. Bu temel bileşenleri şu şekilde sıralayabiliriz:
- Makine Öğrenimi(ML) : Bu yapay zekanın en temel bileşenidir. Makinelerin kendi kendine öğrenebilmesini ifade eder. Herhangi bir insan müdahalesi olmadan zaman için performansını da geliştirebilir. Bu aşamada öğrenme verilerle sağlanır.
- Derin Öğrenme (DL) : Bu bileşen ise makine öğreniminin alt kümesini oluşturur. Veriler analiz edilir. Karmaşık görevler için çok katmanlı yapay sinir ağları görev alır. Daha özel bir yaklaşım olarak tanımlanabilen derin öğrenmede yazmak, görmek ve sanat eseri oluşturmak gibi insana özgü görevler vardır.
- Doğal Dil İşleme (NLP): Makinelerin insan dilini işlemesi, anlaması ve sonunda taklit etmesini sağlar. Google Asistan ve Amozon ALexa gibi asistanlar bu alanda örnek gösterilebilir.
- Yapay Sinir Ağları (ANNs): İnsan beyninin veri işleme fonksiyonunu taklit eden derin öğrenme bileşeni olarak tanımlanabilir. Yapay sinir ağları düğüm adı verilen yapay nöronlardan oluşur. Bunlar çok katmanlı bir yapıdır.
- Görüntü İşleme (CV): Nesne, yüz tanıma, otomatik etiketleme alanlarında bu teknoloji kullanılır. Bilgisayarlar video ve fotoğraf gibi görsel veriler üzerinden bilgi işlemeyi taklit eder.
- Bilişsel Hesaplama (CC): Algoritma ve veri kullanarak karar veren, analizler yapan ve tahminlerde bulunan dalı olarak tanımlanabilir. Bir çeşit insan düşüncesini taklit etme işlemi yapar. Henüz tam anlamı ile insan düşüncelerini kopyalayamasa da içerikler için ana temayı anlayacak tarzda eğitildiği söylenebilir.
Yapay Zekanın Faydaları Nelerdir?
Temel olarak hizmet ve üretim süreçlerinin daha sağlıklı bir şekilde yapılmasını hedefleyen yapay zeka teknolojisi pek çok avantajı bir arada sunar. İnsanlar tarafından yapılamayan ya da yapılmayan fonksiyonların gerçekleştirilmesinde etkili olan bu teknolojinin avantajlarını şu şekilde sıralayabiliriz:
- Milyarlarca verinin analizini çok kısa bir süre içinde yapar. Hatta bu analizleri hatasız olarak tamamlar.
- Tekrar gerektiren işler için belirli düzende otomatize yapılarak zamanda tasarruf edilebilir. Bu da bireylerin katma değeri daha fazla olan işlere yönelmesine katkı sağlar.
- İnsanların yapacağı işleri çok daha kısa süre ve hatasız gerçekleştirerek verimlilik artırılır. Zaman bakımından önemli oranlarda tasarruflar sağlanır.
- Farklı dil seçimleri yapılabilir ve dünya genelinde iletişim çok daha kolay hale gelebilir.
- En önemli avantajlarından biri de duygusal tepkilerden arınmış olarak çok daha doğru karar alma becerisine sahiptir. Bu da duygu nedeni ile alınan hatalı kararların ortadan kaldırılmasını sağlar.
Yapay Zeka Neden Önemlidir?
Farklı ölçeklerde ve sektörlerde hizmetler veren pek çok işletme kendisi için önemli olan verilerden bu teknoloji sayesinde çok daha iyi şekilde yararlanır. Daha çok ve derin bilginin birçok katmana sahip sinir ağları ile analiz edilmesi çok kısa bir zamanda gerçekleşir. Ortaya çıkan sonuçlar çok daha geçerli ve güçlüdür. Algoritmalar kendi kendine öğrendiği için benzersiz verilerin değerlendirilmesi sağlanır. Bu da daha kısa sürede daha kaliteli sonuçlar alınmasında etkili olur.