Yapay zekanin (AI) erken bir tanimi, kurucu babalarindan biri olan Martin Minsky'den geldi ve bunu "insanlar tarafindan yapildiginda zeka gerektiren seyleri makinelerin yapmasini saglayan bilim" olarak tanimladi. Bu tanimin özü bugün için geçerli olsa da, modern bilgisayar bilimcileri biraz daha ileri giderek AI'yi çevresini algilayabilen ve hedeflerine basariyla ulasma sansini en üst düzeye çikarmak için harekete geçebilen bir sistem olarak tanimliyor ve dahasi, bu sistemin yetenegi Verileri ögrenirken ve ilerledikçe adapte olacak sekilde yorumlamak ve analiz etmek.

Yapay Zeka Tarihi

Yunan Pygmalion mitinden Viktorya dönemi Frankenstein hikayesine kadar, insanlar uzun zamandir bir insan gibi düsünebilen ve hareket edebilen insan yapimi bir varlik yaratma fikrinden etkilenmislerdir. Bilgisayarlarin yükselisiyle birlikte, yapay zeka vizyonunun kendi kendine yeten, bagimsiz varliklar seklinde degil, insan ihtiyaçlarini artirabilecek ve bunlara uyum saglayabilecek bir dizi araç ve baglantili teknoloji olarak ortaya çikacagini fark ettik.

Yapay zeka terimi , 1956 yilinda New Hampshire, Hanover'deki Dartmouth Üniversitesi'nde düzenlenen bir bilimsel konferansta ortaya çikti. O zamandan beri, yapay zeka ve veri yönetimi son derece birbirine bagimli bir sekilde gelisti. Anlamli bir sekilde saglam analizler gerçeklestirmek için AI, çok fazla Büyük Veri gerektirir. Çok sayida verinin dijital olarak islenmesi için sistem yapay zekaya ihtiyaç duyar. Bu nedenle, yapay zekanin tarihi, bilgi islem gücü ve veritabani teknolojilerindeki artisla birlikte gelismistir.

Bugün, bir zamanlar yalnizca birkaç gigabayt veriyi isleyebilen is sistemleri artik terabaytlari yönetebilir ve sonuçlari ve içgörüleri gerçek zamanli olarak islemek için yapay zekayi kullanabilir. Ve köye dogru yalpalayan insan yapimi bir yaratilisin aksine, AI teknolojileri çevik ve duyarlidir insan ortaklarini iyilestirmek ve artirmak için tasarlanmistir, onlarin yerini almak için degil.

Yapay Zeka Türleri

Yapay zeka, teknolojik gelisimin en hizli büyüyen alanlarindan biridir. Ancak bugün, en karmasik AI modelleri bile, yalnizca üç AI türünün en temeli olan "yapay dar zekayi" kullaniyor. Diger ikisi hala bilim kurgu malzemesidir ve su anda pratik bir sekilde kullanilmamaktadir. Bununla birlikte, bilgisayar biliminin son 50 yilda ilerledigi oranda, AI'nin geleceginin bizi nereye götürecegini söylemek zor.

Yapay dar zeka (ANI)

ANI, bugün var olan ve ayni zamanda "zayif" AI olarak bilinen AI türüdür. Dar AI'nin gerçeklestirebilecegi görevler oldukça karmasik algoritmalar ve sinir aglari tarafindan yönlendirilebilirken, yine de tekil ve hedef odaklidirlar. Yüz tanima, internet aramalari ve kendi kendini süren arabalarin tümü dar AI örnekleridir. Kapsami ve gücü olmadigi için degil, gerçek zekaya atfettigimiz insan bilesenlerine sahip olmaktan hala çok uzak oldugu için zayif olarak siniflandirilir. Filozof John Searle, dar AI'yi "zihinler hakkinda bir hipotezi test etmek için kullanislidir, ancak aslinda zihin olmaz" olarak tanimlar.

Yapay genel zeka (AGI)

AGI, bir insanin yapabilecegi herhangi bir entelektüel görevi basariyla yerine getirebilmelidir. Dar AI sistemleri gibi, AGI sistemleri de deneyimlerden ögrenebilir ve kaliplari tespit edip tahmin edebilir ancak bunu bir adim daha ileri götürme kapasitesine sahiptirler. AGI, bu bilgiyi daha önce elde edilen veriler veya mevcut algoritmalar tarafindan ele alinmayan çok çesitli görevler ve durumlar arasinda tahmin edebilir.

Zirve Süper Bilgisayari, dünyada AGI'yi gösteren bu tür birkaç süper bilgisayardan biridir. Bir saniyede 200 katrilyon hesaplama yapabilir ki bu bir insanin yapmasi bir milyar yil sürer. AGI modellerinin anlamli bir sekilde uygulanabilir olmasi için, o kadar fazla güce ihtiyaç duymalari gerekmez, ancak su anda yalnizca süper bilgisayar seviyelerinde var olan hesaplama kapasitelerine ihtiyaç duyarlar.

Yapay süper zeka (ASI)

ASI sistemleri teorik olarak tamamen kendinin farkindadir. Insan davranisini basitçe taklit etmenin veya anlamanin ötesinde, onu temel düzeyde kavrarlar.

Bu insani özelliklerle güçlendirilmis ve bizimkini asan isleme ve analitik güçle daha da güçlendirilmis - ASI, insanlarin giderek modasi geçmis hale geldigi distopik, bilimkurgu bir gelecek sunuyor gibi görünebilir.

Bugün yasayan herhangi birinin böyle bir dünya görmesi pek olasi degildir, ancak bununla birlikte, AI o kadar hizli ilerliyor ki, neredeyse her ölçülebilir sekilde bizi geçebilecek bir yapay zeka beklentisiyle etik kurallari ve yönetimi dikkate almak önemlidir. . Stephen Hawking'in tavsiye ettigi gibi, "Yapay zekanin büyük potansiyeli nedeniyle, potansiyel tuzaklardan kaçinirken faydalarindan nasil yararlanilacagini arastirmak önemlidir."

Yapay Zekanin Faydalari

Sadece birkaç on yil önce, yapay zekanin ticari operasyonlarda kullanimi “erken benimseme” asamasindaydi ve potansiyeli hala biraz teorikti. O zamandan beri, AI teknolojileri ve uygulamalari gelisiyor ve IDC'nin 2022'de yildan yila %19,6 büyüme ile 432,8 milyar dolara çikacagini tahmin ettigi isletmelere deger katiyor. Yapay zeka teknolojileri gelisip bir sonraki yenilik dalgasi olarak ortaya çiktikça, insanlarin potansiyellerini ve uygulandiklari yaraticiligi anlamalari da öyle. Günümüzde isletmeler, asagidaki bes dahil olmak üzere, yapay zeka destekli sistemlerden sürekli büyüyen bir dizi ölçülebilir fayda elde ediyor:

1.Isletme çapinda dayaniklilik : Bilgisayarlar ortaya çikmadan çok önce sirketler, isletmeleri, pazarlari ve müsterileri hakkinda veri toplamanin ve anlamanin degerini biliyorlardi. Veri kümeleri büyüdükçe ve karmasiklastikça, bu verileri dogru ve zamaninda analiz etme yetenegi giderek daha zor hale geldi. Yapay zeka destekli çözümler, yalnizca Büyük Veriyi yönetmeyi degil, ondan eyleme dönüstürülebilir içgörüler almayi da saglar. Yapay zeka ile karmasik süreçler otomatiklestirilebilir, kaynaklar daha verimli kullanilabilir ve aksakliklar (ve firsatlar) daha iyi tahmin edilebilir ve uyarlanabilir.

2.Daha iyi müsteri hizmeti : Yapay zeka, isletmelerin hizmet tekliflerini kisisellestirmesine ve müsterileriyle gerçek zamanli olarak etkilesime girmesine olanak tanir. Tüketiciler, modern satis hunisinde "kursun"dan "dönüsüme" geçerken, karmasik ve çesitli veri kümeleri olustururlar. AI, is sistemlerine bu verilerden yararlanma ve müsterilerine daha iyi hizmet verme ve onlarla etkilesim kurma gücü verir.

3.Kendinden emin karar verme : Iyi is liderleri her zaman hizli ve bilgili kararlar almaya çalisirlar. Karar ne kadar önemli olursa, sayisiz ve karmasik bilesenlere ve karsilikli bagimliliklara sahip olma olasiligi o kadar yüksek olur. Yapay zeka, kendinden emin, gerçek zamanli karar vermeyi destekleyen gelismis veri analizi ve eyleme dönüstürülebilir içgörülerle insanlarin bilgeligini ve deneyimini artirmaya yardimci olur.

4.Ilgili ürün ve hizmetler : Birçok geleneksel Ar-Ge modeli geriye dönüktü. Performans ve müsteri geri bildirim verilerinin analizi, genellikle bir ürün veya hizmetin piyasaya girmesinden çok sonrasina kadar gerçeklesmedi. Piyasadaki potansiyel bosluklari ve firsatlari hizla tespit edebilecek sistemler de yoktu. Yapay zeka destekli sistemlerle sirketler, ayni anda ve gerçek zamanli olarak çok çesitli veri kümelerine bakabilir. Bu, en alakali ve güncel pazar ve müsteri verilerine dayanarak mevcut ürünleri degistirmelerine ve yenilerini sunmalarina olanak tanir.

5.Bagli isgücü : Yakin tarihli bir Gallup anketi , çalisanlari yüksek düzeyde katilim bildiren sirketlerin ortalama olarak %21'e kadar daha kârli oldugunu gösteriyor. Isyerindeki yapay zeka teknolojileri, siradan görevlerin yükünü azaltabilir ve çalisanlarin daha tatmin edici islere odaklanmasini saglayabilir. AI kullanan IK teknolojileri, çalisanlarin endiseli, yorgun veya sikilmis oldugunu fark etmeye de yardimci olabilir. Yapay zeka, saglikli yasam önerilerini kisisellestirerek ve görevleri öncelik sirasina koymaya yardimci olarak çalisanlari destekleyebilir ve saglikli bir is-yasam dengesini yeniden kurmalarina yardimci olabilir.

Yapay zeka teknolojileri

Yararli olmasi için AI uygulanabilir olmalidir. Gerçek degeri ancak eyleme geçirilebilir içgörüler sundugunda fark edilebilir. Yapay zekayi bir insan beyni açisindan düsünürsek, yapay zeka teknolojileri eller, gözler ve vücudun hareketleri gibidir, tüm bunlar beynin fikirlerinin yürütülmesine izin verir. Asagidakiler en yaygin kullanilan ve hizla gelisen yapay zeka teknolojilerinden bazilaridir.

Makine ögrenme

Makine ögrenimi ve tüm bilesenleri - yapay zekanin bir alt kümesidir. Makine ögreniminde, sistemin açikça programlanmadan deneyimlerden otomatik olarak ögrenmesini ve gelistirmesini saglayan farkli türde ögrenme yöntemlerine ve analiz tekniklerine algoritmalar uygulanir. Isletmeler için makine ögrenimi, karmasik veri analizinden elde edilen tahmine dayali sonuçlar gerektiren herhangi bir soruna veya hedefe uygulanabilir.

AI ve makine ögrenimi arasindaki fark nedir? Makine ögrenimi, AI'nin bir bilesenidir ve onsuz var olamaz. Yani farkli olduklarindan çok – nasil farkli olduklarindan degil. AI, kararlar ve tahminler yapmak için verileri isler. Makine ögrenimi algoritmalari, yapay zekanin yalnizca bu verileri islemesine degil, ayni zamanda herhangi bir ek programlamaya ihtiyaç duymadan ögrenmek ve daha akilli olmak için kullanmasina izin verir.

Dogal dil isleme (NLP)

NLP, makinelerin yazili dili, sesli komutlari veya her ikisini tanimasini ve anlamasini saglar. Bu, insan dilini algoritmanin anlayabilecegi bir forma çevirme yetenegini içerir. Dogal dil üretimi (NLG), makinenin dijital dili dogal insan diline dönüstürmesini saglayan bir NLP alt kümesidir. Daha karmasik uygulamalarda, NLP, anlami en dogru sekilde yorumlamak için tutum, ruh hali ve diger öznel nitelikleri çikarmak için baglami kullanabilir. NLP'nin pratik uygulamalari arasinda sohbet robotlari ve Siri ve Alexa gibi dijital sesli asistanlar bulunur.

Bilgisayar görüsü

Bilgisayarla görme, bilgisayarlarin dijital görüntüleri ve videolari anlama ve "görme" yöntemidir yalnizca onlari tanimak veya siniflandirmak yerine. Bilgisayarla görme uygulamalari, daha sonra diger süreçleri otomatiklestirmek veya bilgilendirmek için kullanilabilecek karmasik, baglamsal bilgileri çikarmak için sensörler ve ögrenme algoritmalari kullanir. Bilgisayarla görme, ayni zamanda, temel olarak duvarlarin arkasini ve köseleri görebilecegi anlamina gelen, öngörücü amaçlar için verileri tahmin edebilir. Kendi kendini süren arabalar, kullanimdaki bilgisayar vizyonunun iyi bir örnegidir.

Robotik

Robotik yeni bir sey degildir ve özellikle imalatta yillardir kullanilmaktadir. Ancak yapay zeka uygulamasi olmadan otomasyon, manuel programlama ve kalibrasyon yoluyla gerçeklestirilmelidir. Bu is akislarinda zayifliklar veya verimsizlikler varsa, bunlar ancak olaydan sonra veya bir seyler bozulduktan sonra fark edilebilir. Insan operatör genellikle neyin bir soruna yol açtigini veya daha iyi verimlilik ve üretkenlik elde etmek için hangi uyarlamalarin yapilabilecegini asla bilemez. AI, tipik olarak IoT sensörleri araciligiyla karisima dahil edildiginde, gerçeklestirilen robotik görevlerin kapsamini, hacmini ve türünü büyük ölçüde genisletme kapasitesini beraberinde getirir. Endüstrideki robotik örnekleri arasinda, büyük depolarda kullanim için siparis toplama robotlari ve mahsulleri optimum zamanlarda toplamak veya servis etmek üzere programlanabilen tarim robotlari sayilabilir.

Kurumsal yapay zeka is basinda

Her yil daha fazla sirket, yapay zeka çözümlerinin operasyonlarina getirebilecegi faydalari ve rekabet avantajlarini fark ediyor. Saglik ve bankacilik gibi bazi sektörler özellikle büyük ve hassas veri kümelerine sahiptir. Onlar için, AI'nin kullanisliligi, ilk yinelemelerinden belliydi. Ancak günümüzde modern yapay zekanin kapsami ve erisilebilirligi, neredeyse tüm is modellerinde ilgili uygulamalara sahip oldugu anlamina geliyor. Asagidaki örnekler bu tür sektörlerden sadece birkaçidir.

Saglik hizmetlerinde yapay zeka

Tibbi veri setleri, dünyadaki en büyük, en karmasik ve en hassas veri setlerinden bazilaridir. Saglik hizmetlerinde yapay zekanin ana odak noktasi, teshis ve tedavi protokolleri ile hasta sonuçlari arasindaki iliskileri bulmak için bu verilerden yararlanmaktir. Ayrica hastaneler, diger operasyonel alanlari ve girisimleri desteklemek için yapay zeka çözümlerine yöneliyor. Bunlar arasinda isgücü memnuniyeti ve optimizasyonu, hasta memnuniyeti ve maliyet tasarrufu sayilabilir. Saglik hizmetlerinde akilli teknolojileri ve dijitallesmeyi benimsemenin avantajlarini gözden geçirin.

Bankacilikta Yapay Zeka

Bankalar ve finans kurumlari, güvenlik, uyum ve islem hizina daha fazla ihtiyaç duyuyor ve bu nedenle, yapay zeka teknolojilerini en erken benimseyenlerden bazilariydi. Yapay zeka botlari, dijital ödeme danismanlari ve biyometrik sahtekarlik tespit mekanizmalari gibi özelliklerin tümü, verimliligin ve müsteri hizmetlerinin iyilestirilmesine, ayrica risk ve sahtekarligin azaltilmasina katkida bulunur. Bankalarin dijitallestirme ve akilli teknolojilerle uçtan uca hizmeti nasil yönlendirdigini görün.

Imalatta yapay zeka

Cihazlar ve makineler, merkezi bir sistem araciligiyla veri göndermek ve almak için baglandiginda, bir IoT agi olustururlar. AI yalnizca bu bilgileri islemekle kalmaz, ayni zamanda firsatlari ve aksakliklari tahmin etmek ve yanit olarak en iyi görevleri ve is akislarini otomatiklestirmek için kullanir. Akilli fabrikalarda bu, 3D yazicilar ve sanal envanterler için istege bagli üretim protokollerine kadar uzanir. Adidas'in özel spor ayakkabilarini yalnizca 24 saat içinde teslim etmek için makine ögrenimini nasil kullandigini ögrenin.

Perakendede yapay zeka

Pandemi, alisveris aliskanliklari üzerinde büyük bir etki yaratti ve önceki yilin ayni dönemine göre çevrimiçi alisveriste önemli bir artis gördü. Bu, perakendeciler için son derece rekabetçi ve hizli degisen bir iklime katkida bulundu. Çevrimiçi alisveris yapanlar, çok çesitli temas noktalarinda etkilesim kuruyor ve her zamankinden daha fazla miktarda karmasik ve yapilandirilmamis veri seti üretiyor. Bu verileri en iyi sekilde anlamak ve kullanmak için perakendeciler, müsterileriyle faydali bilgiler ve gerçek zamanli etkilesimler saglamak için farkli veri kümelerini isleyebilen ve analiz edebilen yapay zeka çözümlerine bakiyor.

AI etigi ve zorluklar

1948'de bilgisayar bilimi öncüsü Alan Turing, "Bir bilgisayar, bir insani insan olduguna inandiracak sekilde aldatabiliyorsa, zeki olarak adlandirilmayi hak ederdi" dedi. Modern bir AI güdümlü bilgisayarin islem hizi ve analitik gücü Turing'e inanilmaz görünse de, o yine de bu gücün sundugu etik ikilemleri anlayabilirdi. AI bizi anlamakta ve taklit etmekte daha iyi hale geldikçe, giderek daha fazla insan gibi görünüyor. Dijital kanallar araciligiyla artan miktarda kisisel veri üretirken, günlük faaliyetlerimizin çogunun temelini olusturan yapay zeka uygulamalarina güvenebilmemiz için gitgide daha fazla ihtiyacimiz var. Asagida, is liderlerinin bilmesi ve izlemesi gereken etik zorluklara birkaç örnek verilmistir.