Yapay zekanın (AI) erken bir tanımı, kurucu babalarından biri olan Martin Minsky'den geldi ve bunu "insanlar tarafından yapıldığında zeka gerektiren şeyleri makinelerin yapmasını sağlayan bilim" olarak tanımladı. Bu tanımın özü bugün için geçerli olsa da, modern bilgisayar bilimcileri biraz daha ileri giderek AI'yi çevresini algılayabilen ve hedeflerine başarıyla ulaşma şansını en üst düzeye çıkarmak için harekete geçebilen bir sistem olarak tanımlıyor ve dahası, bu sistemin yeteneği verileri öğrenirken ve ilerledikçe adapte olacak şekilde yorumlamak ve analiz etmek.

Yapay Zeka Tarihi
Yunan Pygmalion mitinden Viktorya dönemi Frankenstein hikâyesine kadar, insanlar uzun zamandır bir insan gibi düşünebilen ve hareket edebilen insan yapımı bir varlık yaratma fikrinden etkilenmişlerdir. Bilgisayarların yükselişiyle birlikte, yapay zeka vizyonunun kendi kendine yeten, bağımsız varlıklar şeklinde değil, insan ihtiyaçlarını artırabilecek ve bunlara uyum sağlayabilecek bir dizi araç ve bağlantılı teknoloji olarak ortaya çıkacağını fark ettik.

Yapay zeka terimi, 1956 yılında New Hampshire, Hanover'deki Dartmouth Üniversitesi'nde düzenlenen bir bilimsel konferansta ortaya çıktı. O zamandan beri, yapay zeka ve veri yönetimi son derece birbirine bağımlı bir şekilde gelişti. Anlamlı bir şekilde sağlam analizler gerçekleştirmek için AI, çok fazla büyük veri gerektirir. Çok sayıda verinin dijital olarak işlenmesi için sistem yapay zekaya ihtiyaç duyar. Bu nedenle, yapay zekanın tarihi, bilgi işlem gücü ve veritabanı teknolojilerindeki artışla birlikte gelişmiştir.

Bugün, bir zamanlar yalnızca birkaç gigabayt veriyi işleyebilen iş sistemleri artık terabaytları yönetebilir ve sonuçları ve içgörüleri gerçek zamanlı olarak işlemek için yapay zekayı kullanabilir. Ve köye doğru yalpalayan insan yapımı bir yaratılışın aksine, AI teknolojileri çevik ve duyarlıdır; insan ortaklarını iyileştirmek ve artırmak için tasarlanmıştır, onların yerini almak için değil.

Yapay Zeka Türleri
Yapay zeka, teknolojik gelişimin en hızlı büyüyen alanlarından biridir. Ancak bugün, en karmaşık AI modelleri bile, yalnızca üç AI türünün en temeli olan "yapay dar zekayı" kullanıyor. Diğer ikisi hâlâ bilim kurgu malzemesidir ve şu anda pratik bir şekilde kullanılmamaktadır. Bununla birlikte, bilgisayar biliminin son 50 yılda ilerlediği oranda, AI'nin geleceğinin bizi nereye götüreceğini söylemek zor.

Yapay dar zeka (ANI)
ANI, bugün var olan ve aynı zamanda "zayıf" AI olarak bilinen AI türüdür. Dar AI'nin gerçekleştirebileceği görevler oldukça karmaşık algoritmalar ve sinir ağları tarafından yönlendirilebilirken, yine de tekil ve hedef odaklıdırlar. Yüz tanıma, internet aramaları ve kendi kendini süren arabaların tümü dar AI örnekleridir. Kapsamı ve gücü olmadığı için değil, gerçek zekaya atfettiğimiz insan bileşenlerine sahip olmaktan hâlâ çok uzak olduğu için zayıf olarak sınıflandırılır. Filozof John Searle, dar AI'yi "zihinler hakkında bir hipotezi test etmek için kullanışlıdır, ancak aslında zihin olmaz" olarak tanımlar.

Yapay genel zeka (AGI)
AGI, bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi başarıyla yerine getirebilmelidir. Dar AI sistemleri gibi, AGI sistemleri de deneyimlerden öğrenebilir ve kalıpları tespit edip tahmin edebilir, ancak bunu bir adım daha ileri götürme kapasitesine sahiptirler. AGI, bu bilgiyi daha önce elde edilen veriler veya mevcut algoritmalar tarafından ele alınmayan çok çeşitli görevler ve durumlar arasında tahmin edebilir.

Zirve Süper Bilgisayarı, dünyada AGI'yi gösteren bu tür birkaç süper bilgisayardan biridir. Bir saniyede 200 katrilyon hesaplama yapabilir ki bu bir insanın yapması bir milyar yıl sürer. AGI modellerinin anlamlı bir şekilde uygulanabilir olması için, o kadar fazla güce ihtiyaç duymaları gerekmez, ancak şu anda yalnızca süper bilgisayar seviyelerinde var olan hesaplama kapasitelerine ihtiyaç duyarlar.

Yapay süper zeka (ASI)
ASI sistemleri teorik olarak tamamen kendinin farkındadır. İnsan davranışını basitçe taklit etmenin veya anlamanın ötesinde, onu temel düzeyde kavrarlar.

Bu insani özelliklerle güçlendirilmiş ve bizimkini aşan işleme ve analitik güçle daha da güçlendirilmiş ASI, insanların giderek modası geçmiş hâle geldiği distopik, bilimkurgu bir gelecek sunuyor gibi görünebilir.

Bugün yaşayan herhangi birinin böyle bir dünya görmesi pek olası değildir, ancak bununla birlikte, AI o kadar hızlı ilerliyor ki, neredeyse her ölçülebilir şekilde bizi geçebilecek bir yapay zeka beklentisiyle etik kuralları ve yönetimi dikkate almak önemlidir. Stephen Hawking'in tavsiye ettiği gibi, "Yapay zekanın büyük potansiyeli nedeniyle, potansiyel tuzaklardan kaçınırken faydalarından nasıl yararlanılacağını araştırmak önemlidir."

Yapay Zekanın Faydaları
Sadece birkaç on yıl önce, yapay zekanın ticari operasyonlarda kullanımı "erken benimseme" aşamasındaydı ve potansiyeli hâlâ biraz teorikti. O zamandan beri, AI teknolojileri ve uygulamaları gelişiyor ve IDC'nin 2022'de yıldan yıla %19,6 büyüme ile 432,8 milyar dolara çıkacağını tahmin ettiği işletmelere değer katıyor. Yapay zeka teknolojileri gelişip bir sonraki yenilik dalgası olarak ortaya çıktıkça, insanların potansiyellerini ve uygulandıkları yaratıcılığı anlamaları da öyle. Günümüzde işletmeler, aşağıdaki beş dâhil olmak üzere, yapay zeka destekli sistemlerden sürekli büyüyen bir dizi ölçülebilir fayda elde ediyor:

1. İşletme çapında dayanıklılık: Bilgisayarlar ortaya çıkmadan çok önce şirketler, işletmeleri, pazarları ve müşterileri hakkında veri toplamanın ve anlamanın değerini biliyorlardı. Veri kümeleri büyüdükçe ve karmaşıklaştıkça, bu verileri doğru ve zamanında analiz etme yeteneği giderek daha zor hâle geldi. Yapay zeka destekli çözümler, yalnızca büyük veriyi yönetmeyi değil, ondan eyleme dönüştürülebilir içgörüler almayı da sağlar. Yapay zeka ile karmaşık süreçler otomatikleştirilebilir, kaynaklar daha verimli kullanılabilir ve aksaklıklar (ve fırsatlar) daha iyi tahmin edilebilir ve uyarlanabilir.

2. Daha iyi müşteri hizmeti: Yapay zeka, işletmelerin hizmet tekliflerini kişiselleştirmesine ve müşterileriyle gerçek zamanlı olarak etkileşime girmesine olanak tanır. Tüketiciler, modern satış hunisinde "lead"den "dönüşüme" geçerken, karmaşık ve çeşitli veri kümeleri oluştururlar. AI, iş sistemlerine bu verilerden yararlanma ve müşterilerine daha iyi hizmet verme ve onlarla etkileşim kurma gücü verir.

3. Kendinden emin karar verme: İyi iş liderleri her zaman hızlı ve bilgili kararlar almaya çalışırlar. Karar ne kadar önemli olursa, sayısız ve karmaşık bileşenlere ve karşılıklı bağımlılıklara sahip olma olasılığı o kadar yüksek olur. Yapay zeka, kendinden emin, gerçek zamanlı karar vermeyi destekleyen gelişmiş veri analizi ve eyleme dönüştürülebilir içgörülerle insanların bilgeliğini ve deneyimini artırmaya yardımcı olur.

4. İlgili ürün ve hizmetler: Birçok geleneksel Ar-Ge modeli geriye dönüktü. Performans ve müşteri geri bildirim verilerinin analizi, genellikle bir ürün veya hizmetin piyasaya girmesinden çok sonrasına kadar gerçekleşmedi. Piyasadaki potansiyel boşlukları ve fırsatları hızla tespit edebilecek sistemler de yoktu. Yapay zeka destekli sistemlerle şirketler, aynı anda ve gerçek zamanlı olarak çok çeşitli veri kümelerine bakabilir. Bu, en alakalı ve güncel pazar ve müşteri verilerine dayanarak mevcut ürünleri değiştirmelerine ve yenilerini sunmalarına olanak tanır.

5. Bağlı işgücü: Yakın tarihli bir Gallup anketi, çalışanları yüksek düzeyde katılım bildiren şirketlerin ortalama olarak %21'e kadar daha kârlı olduğunu gösteriyor. İşyerindeki yapay zeka teknolojileri, sıradan görevlerin yükünü azaltabilir ve çalışanların daha tatmin edici işlere odaklanmasını sağlayabilir. AI kullanan İK teknolojileri, çalışanların endişeli, yorgun veya sıkılmış olduğunu fark etmeye de yardımcı olabilir. Yapay zeka, sağlıklı yaşam önerilerini kişiselleştirerek ve görevleri öncelik sırasına koymaya yardımcı olarak çalışanları destekleyebilir ve sağlıklı bir iş-yaşam dengesini yeniden kurmalarına yardımcı olabilir.

Yapay Zeka Teknolojileri
Yararlı olması için AI uygulanabilir olmalıdır. Gerçek değeri ancak eyleme geçirilebilir içgörüler sunduğunda fark edilebilir. Yapay zekayı bir insan beyni açısından düşünürsek, yapay zeka teknolojileri eller, gözler ve vücudun hareketleri gibidir, tüm bunlar beynin fikirlerinin yürütülmesine izin verir. Aşağıdakiler en yaygın kullanılan ve hızla gelişen yapay zeka teknolojilerinden bazılarıdır.

Makine öğrenmesi
Makine öğrenimi ve tüm bileşenleri, yapay zekanın bir alt kümesidir. Makine öğreniminde, sistemin açıkça programlanmadan deneyimlerden otomatik olarak öğrenmesini ve gelişmesini sağlayan farklı türde öğrenme yöntemlerine ve analiz tekniklerine algoritmalar uygulanır. İşletmeler için makine öğrenimi, karmaşık veri analizinden elde edilen tahmine dayalı sonuçlar gerektiren herhangi bir soruna veya hedefe uygulanabilir.

AI ve makine öğrenimi arasındaki fark nedir? Makine öğrenimi, AI'nin bir bileşenidir ve onsuz var olamaz. Yani farklı olduklarından çok – nasıl farklı olduklarından değil. AI, kararlar ve tahminler yapmak için verileri işler. Makine öğrenimi algoritmaları, yapay zekanın yalnızca bu verileri işlemesine değil, aynı zamanda herhangi bir ek programlamaya ihtiyaç duymadan öğrenmek ve daha akıllı olmak için kullanmasına izin verir.

Doğal dil işleme (NLP)
NLP, makinelerin yazılı dili, sesli komutları veya her ikisini tanımasını ve anlamasını sağlar. Bu, insan dilini algoritmanın anlayabileceği bir forma çevirme yeteneğini içerir. Doğal dil üretimi (NLG), makinenin dijital dili doğal insan diline dönüştürmesini sağlayan bir NLP alt kümesidir. Daha karmaşık uygulamalarda, NLP, anlamı en doğru şekilde yorumlamak için tutum, ruh hâli ve diğer öznel nitelikleri çıkarmak için bağlamı kullanabilir. NLP'nin pratik uygulamaları arasında sohbet robotları ve Siri ve Alexa gibi dijital sesli asistanlar bulunur.

Bilgisayar görüşü
Bilgisayarla görme, bilgisayarların dijital görüntüleri ve videoları anlama ve "görme" yöntemidir – yalnızca onları tanımak veya sınıflandırmak yerine. Bilgisayarla görme uygulamaları, daha sonra diğer süreçleri otomatikleştirmek veya bilgilendirmek için kullanılabilecek karmaşık, bağlamsal bilgileri çıkarmak için sensörler ve öğrenme algoritmaları kullanır. Bilgisayarla görme, aynı zamanda, temel olarak duvarların arkasını ve köşeleri görebileceği anlamına gelen, öngörücü amaçlar için verileri tahmin edebilir. Kendi kendini süren arabalar, kullanımdaki bilgisayar vizyonunun iyi bir örneğidir.

Robotik
Robotik yeni bir şey değildir ve özellikle imalatta yıllardır kullanılmaktadır. Ancak yapay zeka uygulaması olmadan otomasyon, manuel programlama ve kalibrasyon yoluyla gerçekleştirilmelidir. Bu iş akışlarında zayıflıklar veya verimsizlikler varsa, bunlar ancak olaydan sonra veya bir şeyler bozulduktan sonra fark edilebilir. İnsan operatör genellikle neyin bir soruna yol açtığını veya daha iyi verimlilik ve üretkenlik elde etmek için hangi uyarlamaların yapılabileceğini asla bilemez. AI, tipik olarak IoT sensörleri aracılığıyla karışıma dâhil edildiğinde, gerçekleştirilen robotik görevlerin kapsamını, hacmini ve türünü büyük ölçüde genişletme kapasitesini beraberinde getirir. Endüstrideki robotik örnekleri arasında, büyük depolarda kullanım için sipariş toplama robotları ve mahsulleri optimum zamanlarda toplamak veya servis etmek üzere programlanabilen tarım robotları sayılabilir.

Kurumsal Yapay Zeka İş Başında
Her yıl daha fazla şirket, yapay zeka çözümlerinin operasyonlarına getirebileceği faydaları ve rekabet avantajlarını fark ediyor. Sağlık ve bankacılık gibi bazı sektörler özellikle büyük ve hassas veri kümelerine sahiptir. Onlar için, AI'nin kullanışlılığı, ilk yinelemelerinden belliydi. Ancak günümüzde modern yapay zekanın kapsamı ve erişilebilirliği, neredeyse tüm iş modellerinde ilgili uygulamalara sahip olduğu anlamına geliyor. Aşağıdaki örnekler bu tür sektörlerden sadece birkaçıdır.

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka
Tıbbi veri setleri, dünyadaki en büyük, en karmaşık ve en hassas veri setlerinden bazılarıdır. Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın ana odak noktası, teşhis ve tedavi protokolleri ile hasta sonuçları arasındaki ilişkileri bulmak için bu verilerden yararlanmaktır. Ayrıca hastaneler, diğer operasyonel alanları ve girişimleri desteklemek için yapay zeka çözümlerine yöneliyor. Bunlar arasında işgücü memnuniyeti ve optimizasyonu, hasta memnuniyeti ve maliyet tasarrufu sayılabilir. Sağlık hizmetlerinde akıllı teknolojileri ve dijitalleşmeyi benimsemenin avantajlarını gözden geçirin.

Bankacılıkta Yapay Zeka
Bankalar ve finans kurumları, güvenlik, uyum ve işlem hızına daha fazla ihtiyaç duyuyor ve bu nedenle, yapay zeka teknolojilerini en erken benimseyenlerden bazılarıydı. Yapay zeka botları, dijital ödeme danışmanları ve biyometrik sahtekarlık tespit mekanizmaları gibi özelliklerin tümü, verimliliğin ve müşteri hizmetlerinin iyileştirilmesine, ayrıca risk ve sahtekarlığın azaltılmasına katkıda bulunur. Bankaların dijitalleştirme ve akıllı teknolojilerle uçtan uca hizmeti nasıl yönlendirdiğini görün.

İmalatta yapay zeka
Cihazlar ve makineler, merkezi bir sistem aracılığıyla veri göndermek ve almak için bağlandığında, bir IoT ağı oluştururlar. AI yalnızca bu bilgileri işlemekle kalmaz, aynı zamanda fırsatları ve aksaklıkları tahmin etmek ve yanıt olarak en iyi görevleri ve iş akışlarını otomatikleştirmek için kullanır. Akıllı fabrikalarda bu, 3D yazıcılar ve sanal envanterler için isteğe bağlı üretim protokollerine kadar uzanır. Adidas'ın özel spor ayakkabılarını yalnızca 24 saat içinde teslim etmek için makine öğrenimini nasıl kullandığını öğrenin.

Perakendede yapay zeka
Pandemi, alışveriş alışkanlıkları üzerinde büyük bir etki yarattı ve önceki yılın aynı dönemine göre çevrimiçi alışverişte önemli bir artış gördü. Bu, perakendeciler için son derece rekabetçi ve hızlı değişen bir iklime katkıda bulundu. Çevrimiçi alışveriş yapanlar, çok çeşitli temas noktalarında etkileşim kuruyor ve her zamankinden daha fazla miktarda karmaşık ve yapılandırılmamış veri seti üretiyor. Bu verileri en iyi şekilde anlamak ve kullanmak için perakendeciler, müşterileriyle faydalı bilgiler ve gerçek zamanlı etkileşimler sağlamak için farklı veri kümelerini işleyebilen ve analiz edebilen yapay zeka çözümlerine bakıyor.

AI Etiği ve Zorluklar
1948'de bilgisayar bilimi öncüsü Alan Turing, "Bir bilgisayar, bir insanı insan olduğuna inandıracak şekilde aldatabiliyorsa, zeki olarak adlandırılmayı hak ederdi" dedi. Modern bir AI güdümlü bilgisayarın işlem hızı ve analitik gücü Turing'e inanılmaz görünse de, o yine de bu gücün sunduğu etik ikilemleri anlayabilirdi. AI bizi anlamakta ve taklit etmekte daha iyi hâle geldikçe, giderek daha fazla insan gibi görünüyor. Dijital kanallar aracılığıyla artan miktarda kişisel veri üretirken, günlük faaliyetlerimizin çoğunun temelini oluşturan yapay zeka uygulamalarına güvenebilmemiz için giderek daha fazla ihtiyacımız var.