Yapay Zekâ (YZ) Nedir?
Son İçerikler
Bizi Takip Edin
- Blog Yazıları
Yapay Zekâ (YZ) Nedir?
İngilizcesi Artificial intelligence (AI) olarak tanımlanan yapay zekâ, bilgisayar sistemlerinin insan benzeri zihinsel yeteneklerini simüle etme veya gerçekleştirme yeteneğini ifade etmektedir ve yapay zekâ ile temelde insan yetkinliklerinin geliştirilmesi ve bunlara katkı sağlanması amaçlanmaktadır. Yapay zekayı günümüz teknoloji sistemlerinden ayıran en önemli özellik insan zekasını taklit edebilmesidir. Yapay zekâ, hızla gelişen bir alandır ve gelecekte daha birçok yenilik ve uygulama alanıyla karşımıza çıkması beklenmektedir.
Yapay zekâ (YZ), çeşitli alt alanlara ve tekniklere sahiptir. Bu yapay zekâ türleri, farklı uygulama alanlarında ve problemlerin çözülmesinde kullanılır ve sıklıkla birbirleriyle entegre edilirler.
Yapay Zekâ Türleri:
Yaygın olarak kullanılan yapay zekâ türlerinden bazıları;
1- Makine Öğrenimi (Machine Learning - ML): Bilgisayar sistemlerinin veri
kullanarak belirli görevleri öğrenmesini sağlayan bir yapay zekâ türüdür. Makine öğrenimi, deneyimsel verileri kullanarak
modeller oluşturur ve bu modelleri yeni verilerle genelleme yapmak için kullanır. Makine öğreniminde ne kadar çok deneyimleme
yapılırsa o kadar çok model gelişir ve başarı şansı artar.
2- Derin Öğrenme (Deep Learning): Derin öğrenme, yapay sinir ağları gibi karmaşık algoritmalar
kullanarak büyük miktarlarda veri üzerinden öğrenme yapma yeteneğini içerir. Bu teknik, karmaşık görevleri yerine getirmek
için birçok katman içeren yapay sinir ağlarına dayanır ve genellikle büyük veri setleri üzerinde etkilidir.
3- Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP): Doğal dil işleme, insan dilini anlama, yorumlama ve üretme yeteneği
üzerine odaklanmaktadır. Bu teknik, metin analizi, dil çevirisi, duygusal analiz gibi görevlerde kullanılır.
4- Görüntü İşleme (Image Processing): Görüntü işleme, dijital görüntüler üzerinde işlemler yaparak görüntülerden bilgi çıkarma sürecidir.
Örneğin, nesne tanıma, yüz tanıma, görüntü sınıflandırma gibi uygulamalarda kullanılır.
6- Robotik Veri Madenciliği, yapılandırılmamış veya büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler elde etmek için
kullanılan tekniklerin bir kombinasyonunu ifade eder. Desen tanıma, kümeleme, sınıflandırma gibi teknikler bu kategoriye girmektedir.
Üretken Yapay Zekâ (GAI - Generative Artificial intelligence)
Üretken yapay zekâ ile bilgisayar sistemlerine yaratıcı veya sanatsal içerik üretme yeteneğini kazandırmaktadır. Üretken yapay zekâ, yazılı metin, ses, resim veya video biçiminde yeni içerik üretmek için tasarlanmış yapay zekâ modellerini ifade eder, uygulamalar ve kullanım alanları çok geniştir. Üretken yapay zekâ sistemleri, genellikle derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi tekniklerle desteklenir ve birçok farklı alanı kapsamaktadır. Üretken yapay zekâ günümüzün en çok tartışılan konuları arasındadır ve çok tehlikeli bir şekilde hızla gelişmektedir. Yakın gelecekte izlediğimiz medya görsellerinin hangilerinin gerçek, hangilerinin kurgu olduğunu anlayamayabiliriz. Üretken Yapay Zekanın tehlikeli ve manipülasyona açık olan kısmı burasıdır.
Üretken yapay zekâ örneklerinden bazıları:
Müzik Oluşturma: Derin öğrenme ve sinir ağları kullanılarak müzik besteleme veya
müzik parçaları oluşturma üzerine çalışmalar yapılmaktadır. Bu sistemler, belirli müzik türlerini analiz ederek benzer tarzda yeni parçalar üretebilirler.
Resim ve Sanat Eserleri Üretimi: GAN'lar (Generative Adversarial Networks -
Jeneratif Karşıt Ağlar) gibi tekniklerle resimler oluşturulabilir. Ayrıca, çeşitli tarz ve özelliklere sahip resimler üreten sistemler de geliştirilmektedir.
Metin Üretimi: Doğal dil işleme modelleri, insan benzeri yazılar üretebilir. Bu sistemler, öykü yazma, şiir oluşturma,
makaleler yazma gibi çeşitli metin tabanlı görevlerde kullanılabilmetedirler.
Film ve Video Üretimi: Yapay zekâ, belirli tarzlarda film fragmanları veya kısa videolar oluşturabilir. Ayrıca, ses
ve görüntü manipülasyonu yaparak yeni içerikler üretebilir. Kişilerin görüntüleri kullanılarak farklı video ve ses içerikleri oluşturulabilir.
Yaratıcı Tasarım: Yapay zekâ, moda tasarımı, iç mekân tasarımı, ürün tasarımı gibi alanlarda da kullanılabilir.
Belirli parametrelerle beslenerek yenilikçi ve benzersiz tasarımlar üretebilmektedir.
Üretken yapay zekâ, sanat ve yaratıcılıkla ilgili birçok alanda potansiyel uygulamalara sahiptir. Ancak, bu sistemlerin yaratıcı süreçte insan faktörünü tamamen ortadan kaldırmak yerine insanlarla iş birliği yapacak şekilde kullanılması da önemlidir.
Bir üretken Yapay Zekâ örneği (Deepfake):
"Deepfake" terimi, derin öğrenme ve yapay zekâ tekniklerinin kullanılmasıyla oluşturulan manipüle edilmiş medya içeriğini ifade eder. Özellikle video ve ses dosyalarında kullanılan bu teknikler, gerçekçi ve inandırıcı görüntüler veya sesler üretebilir ve hedef kişilerin sözlerini veya davranışlarını taklit edebilir.
Deepfake teknolojisi, genellikle yapay zekâ algoritmalarıyla yüz değiştirme veya ses sentezi gibi yöntemlerle çalışır. Örneğin, bir kişinin yüzü bir başkasının yüzüyle değiştirilebilir veya bir kişinin sesi başka bir kişinin sesine benzemesi sağlanabilir.
Deepfake teknolojisinin potansiyel kullanım alanları arasında eğlence, film yapımı, dijital dublaj, sanat ve yaratıcı endüstriler bulunabilir. Ancak, kötü niyetli amaçlarla da kullanılabilir. Örneğin, siyasi figürlerin veya ünlülerin sahte videoları oluşturulabilir ve bu da yanıltıcı bilgi yayılmasına veya itibar kaybına neden olabilmektedir.
Deepfake teknolojisinin yayılması, sahte içeriklerin tanınması ve kontrol edilmesi için çeşitli zorluklar doğurmuştur. Bu nedenle, Deepfake teknolojisi etik ve yasal tartışmaları da beraberinde getirmiştir. Bazı ülkeler, Deepfake’lerin kötü niyetli kullanımını önlemek için yasal düzenlemeler yapmış veya yapmaya çalışmaktadır.
Yapay Zekânın Kullanım Alanları:
Yapay zekâ (YZ), birçok farklı endüstride ve alanlarda geniş bir kullanım potansiyeline sahip olmakla birlikte kullanım potansiyeli oldukça geniştir. Yapay zekâ, birçok sektörde verimliliği artırırken, iş süreçlerinin optimize edilmesi ve yeni fırsatlar yaratabileceği düşünülmektedir.
Yapay zekanın yaygın olarak kullanıldığı bazı alanlar:
Sağlık Hizmetleri: Yapay zekâ, hastalık teşhisi, tıbbi görüntüleme analizi, genetik analizler,
ilaç keşfi ve tedavi planlaması gibi birçok alanda sağlık hizmetlerine yardımcı olmaktadır. Özellikle tıbbi görüntüleme analizleri ile hastalığın teşhisi
ve analizi konusunda gelişmeler umut vericidir.
Otomotiv Endüstrisi: Sürücüsüz araçlar için geliştirilen yapay zekâ algoritmaları, otomotiv endüstrisinde önemli bir rol oynamaktadır.
Yapay zekâ ile otonom araçların çevresini daha iyi kontrol etmesi ve sürüş kararlarının optimizasyonu sağlanmaktadır.
Perakende ve Ticaret: Yapay zekâ, pazarlama stratejileri, müşteri ilişkileri yönetimi, talep tahmini, envanter yönetimi ve
kişiselleştirilmiş öneriler gibi alanlarda perakende ve ticaret şirketlerinde giderek yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.
Finansal Hizmetler: Yapay zekâ, dolandırıcılık tespiti, risk yönetimi, portföy yönetimi, kredi değerlendirmesi ve
müşteri hizmetleri gibi finansal hizmetlerde kullanılmaktadır.
Eğitim: Yapay zekâ, öğrenci performansını izleme, kişiselleştirilmiş eğitim, öğrenci önerileri ve
öğrenme yönetimi gibi eğitim alanında çeşitli uygulamalara sahiptir.
Güvenlik Savunma: Yapay zekâ, siber güvenlik, tehdit analizi, terörle mücadele, sınır güvenliği ve
askeri stratejiler gibi alanlarda güvenlik ve savunma sektörlerine destek sağlamaktadır.
Enerji ve Çevre: Yapay zekâ, enerji verimliliği artırma, yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımını optimize etme,
çevresel risklerin belirlenmesi ve azaltılması gibi alanlarda enerji ve çevre sektörlerine fayda sağlamaktadır.
Madde ve Eğlence: Yapay zekâ, içerik önerileri, duygu analizi, içerik üretimi ve kişiselleştirilmiş
reklamlar gibi medya ve eğlence sektörlerinde kullanılmaktadır.
Günümüzde Kullanılan Yapay Zekâ Uygulamaları Örnekleri:
Sesli Asistanlar:
mazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri gibi sesli asistanlar, kullanıcıların ses komutlarını algılayarak çeşitli görevleri yerine getirmek için yapay zekâ teknolojilerini kullanmaktadır.
Tavsiye Sistemleri:
Netflix, Spotify, Amazon ve YouTube gibi platformlar, kullanıcıların tercihlerini analiz ederek kişiselleştirilmiş içerik önerileri sunmak için yapay zekâ tabanlı tavsiye sistemlerini kullanmaktadırlar.
Doğal Dil İşleme (NLP):
Doğal Dil İşleme, metin veya konuşma gibi doğal dil verilerini anlama, yorumlama ve üretme yeteneği olan yapay zekâ alanının önemli bir dalıdır. Doğal Dil İşleme uygulama örnekleri; Google Translate: reklamlar gibi medya ve eğlence sektörlerinde kullanılmaktadır. Google'ın sunduğu bu platform, çeşitli diller arasında metin, ses veya görüntü çevirisi yapmaktadır. Büyük ölçüde makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerine dayanır. Microsoft Translator: Microsoft'un sunucusu üzerinde çalışan bu hizmet, web sitesi, masaüstü uygulamaları ve mobil uygulamalar aracılığıyla metin ve konuşma çevirisi sağlamaktadır. DeepL: Derin öğrenme tekniklerini kullanan bu çeviri hizmeti, yüksek kaliteli çeviriler sunar. Özellikle uzun ve teknik metinler için etkilidir. Yandex.Translate: Yandex'in çeviri hizmeti, farklı diller arasında metin çevirisi sağlar ve geniş bir dil yelpazesini desteklemektedir. OpenAI GPT-3: Büyük dil modelleri, çeviri alanında da kullanılabilir. GPT-3 gibi modeller, çeşitli diller arasında metin çevirisi yapabilir ve çevirilerde insan benzeri ifade ve akıcılık sağlayabilir. Facebook Translate: Facebook, kullanıcılar arasında yapılan iletişimi çeşitli diller arasında çevirebilen bir çeviri hizmeti sunmaktadır.
ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen ve GPT-3.5 tabanlı bir sohbet yapay zekâ modelidir. GPT, "Generative Pre-trained Transformer" kelimelerinin kısaltmasıdır. GPT modelleri, büyük miktarda metin verisiyle önceden eğitilmiş olan ve doğal dil anlama ve üretme yeteneklerine sahip yapay zekâ modelleridir.
ChatGPT, özellikle insanlarla doğal bir şekilde sohbet etmek için tasarlanmıştır. Bu model, kullanıcılarla etkileşime geçebilir, soruları yanıtlayabilir, sohbet edebilir ve çeşitli konularda bilgi sağlayabilir. ChatGPT'nin amacı, gerçek bir insanla konuşuyormuş gibi doğal ve akıcı bir iletişim kurabilme yeteneği sunmaktır.
Otonom Sürüş:
Otonom sürüş teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte birçok şirket, yapay zekâ odaklı ürünler geliştirmekte ve bu alanda önemli ilerlemeler kaydetmektedir. İşte otonom sürüşte kullanılan bazı yapay zekâ ürünlerine örnekler; Tesla Autopilot: Tesla'nın otonom sürüş sistemi, otomobilin çevresini algılamak ve sürüş kararları almak için kameralar, radarlar ve ultrasonik sensörler gibi bir dizi sensör kullanır. Autopilot, sürücülere otomatik şerit değiştirme, hız ayarı ve otoyol sürüşünde yardımcı olur. Waymo: Alphabet'e bağlı olan Waymo, otonom sürüş teknolojileri geliştiren öncü bir şirkettir. Yapay zekâ tabanlı algılama ve karar alma sistemleriyle donatılmış araçlarını geliştirerek, gerçek dünya sürüş deneyimi elde etmek için geniş ölçekli testler gerçekleştirmektedir.
Uber ATG (Advanced Technologies Group): Uber'in ATG birimi, otonom sürüş teknolojileri üzerine odaklanmıştır. Lidar, radar ve kamera sistemlerini kullanarak araçların çevresini algılar ve sürüş kararları alır. Uber, bu teknolojiyi şehir içi ulaşım hizmetlerinde kullanmak için çalışmalar yapmaktadır. Mobileye: Intel'e ait olan Mobileye, otonom sürüş için yapay zekâ tabanlı algılama ve sürüş karar alma teknolojileri geliştirir. Şirket, otomobil üreticilerine ve otonom araç geliştiricilerine çeşitli ürün ve hizmetler sunmaktadır. Bosch: Bosch, otonom sürüş teknolojileri için çeşitli yapay zekâ tabanlı ürünler geliştirmektedir. Bunlar arasında çevresel algılama sistemleri, sürüş asistanları ve otonom sürüş platformları yer almaktadır. Aurora: Aurora, otonom sürüş teknolojileri geliştiren bir başka önemli şirkettir. Yapay zekâ, derin öğrenme ve sensör teknolojilerini kullanarak sürücüsüz araçlar için çözümler sunar.
Sağlık Sektörü:
Sağlık alanında kullanılan yapay zekâ ürünleri çeşitlilik gösterir ve çeşitli fonksiyonlara sahiptir. Aşağıdaki uygulama örnekleri, sağlık alanında kullanılan yapay zekâ ürünlerinin çeşitli kullanım alanlarını ve fonksiyonlarını göstermektedir. Her biri, hastaların teşhis ve tedavi süreçlerinde sağlık profesyonellerine yardımcı olmak için farklı yaklaşımlar sunmaktadır.
IBM Watson for Oncology: IBM Watson for Oncology, kanser tedavisi alanında kullanılan bir yapay zekâ sistemidir. Kanser tedavisi için
literatürdeki bilgileri analiz eder, klinik verilere dayanarak bireyselleştirilmiş tedavi önerileri sunmaktadır.
IDx-DR: IDx-DR, diyabet retinopatisi teşhisi koymak için FDA onaylı bir yapay zekâ tabanlı sistemdir. Göz fundus
görüntülerini değerlendirir ve diyabet retinopatisini tespit edebilir.
Butterfly iQ: Butterfly iQ, taşınabilir ultrason cihazıdır. Cihaz, yapay zeka destekli görüntü işleme
algoritmaları kullanarak ultrason görüntülerini analiz eder ve hızlı bir şekilde tıbbi teşhis yapılmasına yardımcı olur.
Zebra Medical Vision: Zebra Medical Vision, tıbbi görüntü analizi ve teşhisi alanında yapay zeka tabanlı çözümler sunar.
Çeşitli tıbbi görüntülerde lezyonları tespit etmek ve hastalıkları teşhis etmek için derin öğrenme algoritmaları kullanır.
Prognos Oncology AI:
Prognos Oncology AI, kanser teşhisi ve tedavi planlaması için yapay zekâ tabanlı bir platformdur.
Hastaların tıbbi verilerini analiz ederek kanser riskini belirler ve tedavi stratejilerini önermektedir. Nanox: Nanox, yapay zekâ destekli dijital röntgen cihazları geliştirir.
Daha düşük maliyetli ve taşınabilir röntgen çözümleri sunarak tıbbi görüntüleme hizmetlerine erişimi artırmayı hedeflemektedir.
Yapay Zekâ ve Etik:
Yapay zekâ ve etik arasındaki ilişki teknolojinin toplum üzerindeki etkilerini anlamak ve olumlu sonuçlar elde etmek için önemlidir. Etik ilkelere dayalı yaklaşımların benimsenmesi, yapay zekâ teknolojilerinin insanlık için daha iyi bir şekilde kullanılmasını sağlayabilir. Bu nedenle, yapay zekâ alanında çalışanların etik konuları göz önünde bulundurmaları ve etik prensiplere uygun hareket etmeleri önemlidir. Yapay zekâ teknolojileri geliştikçe, bu teknolojilerin etik ve toplumsal etkileri üzerinde daha fazla düşünülmesi ve tartışılması gerekmektedir. Yapay zekâ etiği konu başlıkları şunlardır;
EDR, siber güvenlik stratejilerinde kullanılan bir yaklaşımdır ve genellikle kurumsal ağlarda ve cihazlarda (end pointlerde/uç noktalarda) tehdit tespiti, izleme ve yanıt verme işlevlerini yerine getirir. EDR, ağdaki potansiyel tehditleri daha hızlı tespit etmeyi ve bunlara tepki vererek olası saldırıları engellemeyi amaçlar.
EDR aşağıdaki temel işlevleri gerçekleştirir:
Veri Gizliliği ve Güvenliği: Yapay zekâ sistemleri genellikle büyük miktarda veriye dayanır. Bu verilerin gizliliğinin
korunması ve kötüye kullanılmasının önlenmesi büyük önem taşır. Veri toplama, depolama ve işleme süreçlerinde güvenlik standartlarının sağlanması gerekmektedir.
Algoritma Dürüstlüğü ve Şeffaflık: Yapay zekâ algoritmalarının kararları ve işleyişi sıklıkla karmaşık ve anlaşılması zor olabilir.
Bu nedenle, algoritmaların çalışma prensipleri ve karar süreçleri hakkında şeffaf olunması önemlidir. Ayrıca, algoritmaların önyargılı veya haksız sonuçlar üretmesini önlemek
için dürüstlük ve adillik sağlanmalıdır.
Önyargı ve Adalet:
Yapay zekâ sistemlerinin eğitim verilerindeki önyargılar, algoritmaların adaletsiz sonuçlar üretmesine n
eden olabilir. Örneğin, cinsiyet, ırk, etnik köken gibi öznitelikler üzerindeki ayrımcılığı artırabilir. Bu nedenle, yapay zekâ sistemlerinin adaletli ve
dengeli olması için önyargıların tespit edilmesi ve azaltılması önemlidir.
İşsizlik ve İş Gücü Dönüşümü: Yapay zekâ ve otomasyonun yaygınlaşması, bazı işlerin otomatikleştirilmesine ve
işgücü dönüşümüne neden olabilir. Bu durum, belirli endüstrilerde işsizliği artırabilir ve işgücü becerilerinde dönüşüme yol açabilir. Bu nedenle, işsizlikle
mücadele ve insanların yeni beceriler kazanması için politika ve programlar geliştirilmelidir.
Sosyal ve Psikolojik Etkiler: Yapay zekâ teknolojilerinin yaygınlaşması, insanların sosyal etkileşimlerini ve psikolojik
durumlarını etkileyebilir. Örneğin, yapay zekâ tabanlı sosyal medya algoritmaları, kullanıcıların davranışlarını manipüle edebilir veya bilgi yaratma süreçlerini etkileyebilir.
Bu nedenle, yapay zekâ teknolojilerinin sosyal etkileri ve psikolojik etkileri üzerine daha fazla araştırma yapılmalıdır.
Not: Bu makale yapay zekâ uygulamaları kullanılarak yazılmıştır.