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.
Yaygın olarak kullanılan yapay zekâ türlerinden bazıları;
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, 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.
"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 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.
mazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri gibi sesli asistanlar, kullanıcıların ses komutlarını algılayarak çeşitli görevleri yerine getirmek için yapay zekâ teknolojilerini kullanmaktadır.
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, 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 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 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.
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: