blog posts

Yapay zeka sistemleri geliştirmenin en önemli amacı insanların bilişsel yeteneklerini taklit etmek veya simüle etmektir. Aşağıda bu tür insani yeteneklerin bazılarından bahsettik.

• • İletişim kurma ve sosyalleşme
  • öğrenme
  • Adark
  • Problem çözme
  • muhakeme

Yapay zeka ayrıca aşağıdakiler gibi çeşitli alt alanları da içerir.

• ” Bilgisayarlı Görme”
• ” Uzman Sistemler “
• Makine Öğrenimi ( ML)
• ” Doğal Dil İşleme ” (Doğal Dil İşleme | NLP)
• robotik

Ayrıca yapay zeka ile ilgili olarak aşağıdaki hususlara değinmek mümkündür.

• Yapay zeka genellikle şirketlerin kullandığı özel yazılımları ifade eder.
• Bazıları yapay zekanın gerçek ölçüsünün mantıksal düşünme yeteneği olduğuna inanıyor.
• Yapay zeka, büyük bir veri kümesinin yanı sıra özel bir yazılımın yüksek işlem gücünü de içerir.

AI nedir?

AI veya ” Yapay Zeka “, bir “Makinenin” veya bir bilgisayar sisteminin insan zekasına benzer zeka sergileyebileceği fikrini ifade eder. Bu terim aynı zamanda daha önce bir insan tarafından gerçekleştirilen bir görevi veya rolü gerçekleştirmek için bir yapay zeka sisteminin kullanımını da tanımlar. Dolayısıyla yapay zekanın basitçe bir bilgisayar programının – veya bir cihazın – insana eşit, hatta ondan daha fazla zekaya sahip olduğu anlamına geldiği sonucuna varıyoruz .

Yapay zeka teknolojisinin tarihsel geçmişi nedir?

Yapay zeka kavramını daha iyi anlamak için bu alanın nasıl geliştiğini bilmekte fayda var. Bu teknoloji doğrudan insan beyninden ve onun işlevinden ilham alıyor. Bu alanda kaydedilen her ilerleme, teknolojik gelişmelerin yanı sıra insan beyninin nasıl çalıştığına dair yeni bulgulara da yer veriyor.

Yapay zekanın gelişimi 20. yüzyılın ortalarında araştırmacıların elektronik bilgisayarları icat etmesiyle başladı. Alan Turing ve John von Neumann gibi araştırmacılar, insanın düşünce süreçlerini simüle edebilen makineler fikrini öne sürdüler. “Turing” aynı zamanda bir makinenin akıllı ve insan benzeri davranışlar sergileme yeteneğini test etmek için kullanılabilecek bir yöntem olarak “Turing testi”ni de önerdi.

1335’teki (1956) Dartmouth Konferansı resmi başlangıç ​​noktası ve resmi bir araştırma alanı olarak yapay zekanın doğuşu olarak kabul ediliyor. Bu alandaki araştırmacılar, insan zekasının tüm yönlerini taklit etme yeteneğine sahip makineler yaratmak amacıyla yapay zeka veya yapay zeka terimini icat ettiler.

1930’larda ve 1940’larda (1950’ler ve 1960’lar), araştırmacılar mantıksal akıl yürütme ve sorunları sembolik olarak çözme yeteneği sağlayan ilk yapay zeka programlarını geliştirdiler. 1950’lerde (1970’lerde) yapay zeka araştırmaları, bilgiyi kurallar biçiminde sunan ve sorunları akıl yürütmek ve çözmek için çıkarım motorlarını kullanan bilgi tabanlı sistemlere doğru ilerledi.

Bundan sonra 60’lı ve 70’li yıllarda (1980’ler ve 1990’lar), “Makine Öğrenimi” ve ” Sinir Ağları ” yapay zekaya yeni yaklaşımlar getirdi. Karar ağaçları ve sinir ağları gibi makine öğrenimi algoritmaları, sistemlerin kalıpları öğrenmesine ve verilere dayalı tahminler yapmasına olanak tanır. Bu dönemde uzman sistemlerin ortaya çıktığını ve doğal dil işleme yöntemlerinin (NLP) gelişimini de gördük.

Yeni yüzyılın başlarında ve 90’lı yıllarda (2010’larda) yapay zeka, büyük veri ve artan bilgi işlem gücüyle birlikte ” Derin Öğrenme”nin daha gelişmiş olduğunu gördük . Birçok katmana sahip Derin Sinir Ağları, hiyerarşik temsilleri otomatik olarak öğrenme yeteneğini kazandı ve bu da bilgisayarlı görme, konuşma tanıma ve daha karmaşık NLP sistemlerinde ilerlemelere yol açtı .

“Pekiştirmeli Öğrenme ” ve ” Geratif Yapay Zeka ” modellerinde kaydedilen ilerlemeler son zamanlarda çeşitli alanlarda uygulanmaya başlandı. Aşağıdaki gibi.

• “Kendi kendine giden arabalar”
• Sanal asistanlar
• Tıbbi teşhisler
• Finans departmanı

Yapay zekanın şu anda ve çevremizde bu kadar önemli olmasının büyük bir kısmı da bu.

Yapay zeka teknolojisi nasıl çalışır?

Yapay zekada derin öğrenme, yapay zekanın çalışma şeklinin en önemli parçasıdır. Bu süreçte insan beyninin yapısı ve işlevinden ilham alınmıştır. Yapay zeka teknolojisi, algoritmalar ve hesaplamalı modeller uygulayarak verileri işler ve analiz eder. Bu araçlar sayesinde kalıpları belirlemek, karar vermek veya sisteme yönelik tahminlerde bulunmak gibi şeyler mümkün hale gelir.

Yapay zeka derin öğrenme teknolojisi, “Birimler” olarak adlandırılan düğümlerden veya yapay nöronlardan oluşan birden fazla ağ katmanına sahip “Yapay Sinir Ağları | YSA’ları” kullanır. Her “birim” (Birim) girdileri alır, bunlara ağırlıklar atar ve hesaplamalar yapıldıktan sonra sonuçları bir sonraki katmana aktarır. Derin öğrenme modelleri, karmaşık kalıpları ve ilişkileri “yakalamak” için verilerden hiyerarşik temsilleri veya özellikleri otomatik olarak çıkarır.

Modelin mimari tasarımı katmanların sayısı ve türü, her katmandaki birim sayısı ve bunlar arasındaki bağlantılar gibi şeylerin tanımını içerir. Geleneksel mimariler arasında aşağıdakileri sayabiliriz.

• Çoğunlukla görüntü verileri için kullanılan ” Evrişimli Sinir Ağları ” (CNN’ler) veya “Evrişimli Sinir Ağları”.
• Esas olarak “Denetimli Öğrenme” için kullanılan “İleri Beslemeli Sinir Ağları”.
• Çoğunlukla “Sıralı Veriler” için kullanılan “Tekrarlayan Sinir Ağları” (RNN’ler).

Eğitim aşamasında – veya eğitim aşamasında – derin öğrenme modeli, etiketli verilerle zaman içinde sinir ağlarının “Ağırlıklarını” (Ağırlıklar) ve “Önyargılarını” (Önyargılarını) nasıl ayarlayıp uyarlayacağını öğrenir. Tipik olarak bu model, modelin parametrelerini “yinelemeli olarak” güncelleyen ve böylece tahmin edilen çıktı ile gerçek değeri arasındaki farkı en aza indiren optimizasyon algoritmaları kullanır.

Derin öğrenme modeli eğitildikten sonra yeni, görünmeyen veriler için tahminler yapabilmektedir. Eğitilen model giriş verilerini alır ve ileri yayılımı gerçekleştirir. Daha sonra, öğrenilen kalıplara dayanarak sınıf olasılıkları (bir öğenin bir kategoride olma olasılığı) veya tahminler üretir.

Yapay zeka modelleri ve yapay zeka geliştirme

Yapay zeka modeli aslında bir yapay zeka sisteminin hesaplamalı temsilidir. Yapay zeka modellerini tasarlamanın amacı, aldıkları girdi verilerine göre kalıpları öğrenmek, bir şeyleri tahmin etmek veya belirli görevleri gerçekleştirmektir. Kullanıcılar, çözmeleri gereken sorunlara uygun farklı algoritmalar ve yöntemler uygulayarak yapay zeka modelleri oluşturabilirler. Aşağıda bazı yaygın yapay zeka modeli türleri verilmiştir.

İstatistiksel modeller

“İstatistiksel Modeller” matematiksel modelleri ve istatistiksel yöntemleri kullanarak verileri analiz eder ve tahminlerde bulunur. Bu modeller genellikle olasılıksal yöntemlere dayanır ve tablo halindeki veya yapılandırılmış verileri yönetebilir. Bu modellere örnek olarak aşağıda verilen maddeleri gösterebiliriz.

• ” Doğrusal Regresyon ” (Doğrusal Regresyon)
• ” Lojistik Regresyon ” (Lojistik Regresyon)
• “Karar ağaçları”
• ” Destek Vektör Makineleri ” (Destek Vektör Makineleri) veya SVM

Makine öğrenimi modelleri

“Makine Öğrenimi Modelleri” (MLM’ler), mevcut kalıpları ve ilişkileri verilerden otomatik olarak öğrenir ve üretkenliklerini artırabilir ve deneyime göre uyum sağlayabilir. En yaygın makine öğrenmesi algoritmaları arasında şunları sayabiliriz.

• ” K -En Yakın Komşular”
• “Naif Bayes “
• ” Rastgele Ormanlar “
• XGBoost ve LightGBM gibi gradyan artırma algoritmaları

Derin öğrenme modelleri

Derin Öğrenme Modelleri (DLM’ler), çok katmanlı yapay sinir ağlarına dayalı makine öğrenme modellerinin bir alt kümesidir. DLM’ler, verilerin hiyerarşik temsillerini otomatik olarak öğrenebilir ve konuşma ve görüntü tanıma, NLP ve dizi oluşturma gibi görevlerde iyi performans gösterebilir. CNN ve RNN yaygın olarak kullanılan derin öğrenme modelleridir.

Takviyeli öğrenme modelleri

“Pekiştirmeli Öğrenme Modellerini” (RLM’ler) öğrenmek, çevre ile etkileşime girerek “ödül” ve “ceza” şeklinde geri bildirim alarak yapılır. Bu modeller, kümülatif ödülleri en üst düzeye çıkaran optimal politikaları veya “Eylemleri” bulmaya çalışır. Pekiştirmeli öğrenme robotik ve oyun oynama gibi uygulamalarda oldukça başarılı olmuştur.

Üretim modelleri

Üretken modeller, eğitim verilerinin dağıtımına benzer yeni veriler üretir. Bu modeller gerçekçi görüntüler, metinler veya ses örnekleri üretme özelliğine sahiptir. Örneğin aşağıda listelenen öğelere başvurabiliriz.

• Değişken Otomatik Kodlayıcılar (VAE’ler)
• Üretken Rekabetçi Ağlar (GAN’lar)

Yapay zeka boru hatları nelerdir?

Basit bir ifadeyle “AI işlem hatları”nın makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirmenin veya otomatikleştirmenin bir yolu olduğunu söyleyebiliriz . Bu süreçler ön işleme, öğrenme, değerlendirme ve tahmin olmak üzere 4 ana adımı içermektedir.

“Yapay zeka boru hattı” veya “Yapay zeka veri hattı”, yapay zeka sistemlerini geliştirme ve uygulama sürecindeki bir dizi adımı veya adımı tanımlar. Yapay zeka hattı, bir yapay zeka projesinin veri toplama ve ön işlemeden model eğitimi, değerlendirme ve devreye almaya kadar tüm üretim döngüsünü kapsar. Aslında bize, görevlerin yanı sıra yapay zeka geliştirmeyle ilgili çeşitli bileşenleri organize etmek ve yönetmek için sistematik ve düzenli bir çerçeve sağlar.

Aşağıda AI kanalındaki ortak adımlar veya bileşenler yer almaktadır.

Veri toplama

İşlem hattı, yapay zeka modelini eğitmek ve değerlendirmek için uygun veri toplamayla başlatılır. Bu veriler veritabanları , API’ler, sensörler veya kişilerin notları gibi çeşitli kaynaklardan elde edilebilir .

Veri ön işleme

Toplanan veriler genellikle yapay zeka modeline girmeden önce temizlenir, normalleştirilir ve eğitime hazırlanmak için ön işleme tabi tutulur. Bu adım ” Veri Ön İşleme ” olarak bilinir .

Özellikler mühendisliği

Yapay zeka modelinin kalıpları öğrenmesine ve daha doğru tahminler yapmasına yardımcı olmak için uygun veri özelliklerinin “çıkarılması”, seçilmesi veya oluşturulması gibi bir işleme “Özellik Mühendisliği” adı verilir. Bu adım, alan uzmanlığı, istatistiksel analiz veya otomatik özellik seçim yöntemleri gerektirebilir.

Model geliştirme

“Model Geliştirme” aşamasında problemin detaylarına bağlı olarak yapay zeka modeli için mimari ve algoritma seçilir. Geliştirme süreci istatistiksel modeller, makine öğrenme algoritmaları veya derin öğrenme mimarileri arasında seçim yapmayı içerebilir. Daha sonra bu model hazırlanan verilerle eğitilir.

Model değerlendirmesi

“Model değerlendirme”, “genelleştirme” yetenekleri ve eğitilen modelin verimliliği amacıyla doğruluk, hassas hatırlama, F1 puanı ve eğri altındaki alan (AUC) gibi çeşitli kriterleri ele alıyoruz. amaçlanan görev üzerinde. Çapraz doğrulama veya uzatma doğrulama setleri genellikle model performansını tahmin etmek için kullanılır.

Model optimizasyonu

Modelin istenen ve uygun performans koşullarını karşılamaması durumunda “Model Optimizasyonu” gerçekleştirilir. Şu anda, “hiperparametre” ayarlanarak, model mimarisini değiştirerek veya verimliliğini artırmak için düzenleme yöntemleriyle optimize edilebilir.

Başlatma ve entegrasyon

Ölçeklenebilirlik, güvenilirlik, güvenlik ve izleme hususları gibi tatmin edici yeteneklere ulaşıldığında model, üretim ortamında uygulanabilir. Uygulama, modeli daha büyük uygulama veya sistemle, genellikle API’ler veya mikro hizmetlerle entegre etmeyi içerir. Bu adım aynı zamanda “Dağıtım ve Entegrasyon” olarak da bilinir.

İzleme ve bakım

Uygulamadan (dağıtım) sonra, performansın ve güvenilirliğin devamını sağlamak için yapay zeka sistemi incelenmeli ve izlenmelidir. “İzleme ve Bakım” (İzleme ve Bakım), verilerdeki kademeli değişimlerin izlenmesi, modelin verimliliğinin azaltılması ve güncellemelerin yönetilmesi veya mevcut yeni verilerle yeniden eğitilmesi gibi şeyleri içerir.

Yapay zeka boru hatları, ekiplerin işbirliği yapmasına, ilerlemeyi takip etmesine ve inşa edilen yapay zeka sistemlerinin kalitesini ve verimliliğini güvence altına almasına olanak tanıyan yapay zeka geliştirmeye yönelik yapılandırılmış bir yaklaşım sağlar. Ayrıca iş akışını basitleştirmeye ve güvenilir ve güçlü yapay zeka çözümlerinin geliştirilmesini kolaylaştırmaya yardımcı olur.

Yapay zeka ardışık düzen mimarisi

Boru hattı mimarisi, yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesini, uygulanmasını ve yönetimini destekleyen boru hattının tasarımı ve yapısı anlamına gelir. Bir yapay zeka ardışık düzeninin spesifik mimarisi, organizasyona, proje koşullarına ve kullanılan teknolojilere göre değişiklik gösterebilir ancak aynı zamanda bir yapay zeka ardışık düzeni mimarisinin oluşturulmasında tipik olarak yer alan ortak ilkeler, bileşenler ve hususlar da vardır.

Veri depolama ve yönetimi

Yapay zeka boru hatları, veritabanları , “Veri Gölleri”, “Veri Okyanusları” veya Yapay Zeka dahil diğer dağıtılmış depolama sistemleri gibi yapay zeka projelerinin gerektirdiği büyük miktarda veriyi işlemek için ölçeklenebilir ve sağlam bir yapay zeka depolama sistemi gerektirir . Veri sürümü oluşturma, meta veri yönetimi ve veri yönetişimi gibi veri yönetimi yöntemleri, veri kalitesini ve izlenebilirliğini sağlar.

Veri ön işleme ve dönüştürme

İşlem hattının bu bileşeni, ham verilerin “Veri Ön İşleme ve Dönüştürme” (Veri Ön İşleme ve Dönüştürme) işlemlerini, modeli eğitmek için en uygun şekilde işler. Aynı zamanda veri temizleme, “Özellik Çıkarma”, “Normalleştirme” ve “Boyutsallık Azaltma” gibi şeyleri de içerir. Veri ön işleme çerçeveleri ve araçları genellikle bu aşamada kullanılır.

Modellerin geliştirilmesi ve eğitimi

Yapay zeka modellerini oluşturmak ve eğitmek, sorunu ve mevcut kaynakları göz önünde bulundurarak doğru mimarileri, çerçeveleri ve algoritmaları seçmek gibi şeyleri içerir. Eğitim sürecini hızlandırmak için GPU’lar (Grafik İşlemciler) veya özel donanım hızlandırıcılar kullanılabilir.

Modellerin değerlendirilmesi ve doğrulanması

“Modellerin Değerlendirilmesi ve Doğrulanması” (Model Değerlendirme ve Doğrulama) , verimliliği tahmin etmek ve çeşitli modelleri veya hiperparametreleri karşılaştırmak için doğrulama kümelerinin veya Çapraz Doğrulamanın kullanımı gibi optimal değerlendirme kriterleri ve yöntemleriyle eğitimi içerir. Görselleştirme araçları ve istatistiksel analiz yöntemleri de kullanıcıların değerlendirme sonuçlarını yorumlamasına yardımcı olabilir.

Modellerin başlatılması ve tedarik edilmesi

Gerçek zamanlı görevleri gerçekleştirmek veya tahminler sağlamak için eğitilmiş ve değerlendirilmiş modellerin operasyonel ortamda konuşlandırılması gerekir. Bu adım , modelin işlevselliğini ortaya çıkarmak için API’lerin , mikro hizmetlerin veya sunucusuz mimarilerin kurulmasını içerir . Docker gibi konteynerleştirme teknolojileri ve Kubernetes gibi düzenleme araçları, uygulama ve yürütme süreçlerini yönetmek için yaygın olarak kullanılır.

Denetim ve yönetim

“İzleme ve Yönetim” aşaması, performansın izlenmesi, “anormalliklerin” (anormalliklerin) tespit edilmesi veya veri dağıtımındaki kademeli değişikliklerin ve gerekirse yeniden eğitim veya güncellemelerin yönetimi gibi şeyleri içerir. Performans izleme, olay günlüğü tutma ve hata izleme araçları, konuşlandırılan modellerin etkili bir şekilde yönetilmesine yardımcı olur.

Katılım ve versiyon kontrolü

Yapay zeka işlem hatları genellikle ekip üyeleri arasındaki işbirliğini destekler ve kod, veri ve yapıtları yönetmek için ekip çalışmasını, kod paylaşımını ve tekrarlanabilirliği mümkün kılan sürüm kontrol sistemleri ve işbirliğine dayalı platformlar gerektirir. Yapıtlar) basit modeller oluşturur.

Güvenlik ve gizlilik

“Güvenlik ve gizlilik” sorunları, kullanılan veriler, dağıtılan modeller ve “harici” sistemlerin kullanıcılarıyla etkileşim gibi şeylerle ilgilidir. Erişim kontrolleri, şifreleme ve güvenli iletişim protokolleri gibi güvenlik önlemleri, hassas verilerin korunması ve gizlilik düzenlemelerine uygunluğun sağlanması açısından kritik öneme sahiptir.

Yapay Zeka Türleri

Bu bölümde yapay zeka türlerini  açıklamak istiyoruz. Aşağıda, yapay zeka teknolojisi geliştirme adımlarını ifade eden 4 farklı ve ana türde yapay zeka modelini getirdik.

Duyarlı yapay zeka

“Reaktif AI” sistemleri, hafızası olmayan ve gelecekteki kararları vermek için önceki deneyimleri kullanma yeteneği olmayan en temel AI sistemleri türüdür. Reaktif makineler yalnızca mevcut girdilere yanıt verme yeteneğine sahiptir ve herhangi bir öğrenme veya “özerklik” türünden yoksundur. Reaktif yapay zeka sistemlerine örnek olarak aşağıdakiler verilebilir.

• Satranç oyununu çalıştıran bilgisayarlar, oyun tahtasının mevcut durumunu analiz ederek en iyi hamleyi yapar.
• Herhangi bir bağlamsal anlayışa sahip olmadan kullanıcı komutlarına yanıt veren sesli asistanlar.

Sınırlı belleğe sahip yapay zeka

Sınırlı Bellekli AI sistemleri, önceden depolanan sınırlı sayıda deneyime dayanarak bilinçli kararlar verir. Bu tür sistemler, geçmiş ve bağlamsal verileri entegre ederek performanslarını artırır. Örneğin, kendi kendini süren arabalar, sürüş kararları vermek için genellikle yakındaki araçların konumu, trafik işaretleri ve yol koşulları gibi son gözlemleri hesaba katan hafızayla sınırlı yapay zekayı kullanır.

akıl teorisi

“Zihin Teorisi”ne sahip yapay zeka sistemleri, insanın duygularını, inançlarını, niyetlerini ve düşünce süreçlerini anlıyor. Bu sistemler başkalarına zihinsel durumları atfedebilir ve buna göre davranışlarını tahmin edebilir. “Zihin teorisi” içeren yapay zeka sistemleri hala daha teorik olsa da bir araştırma alanı olarak zihinsel durumları ve sosyal ipuçlarını anlayarak makinelerin insanlarla daha etkili etkileşime girmesini sağlamayı amaçlıyor.

Kendini tanıyan yapay zeka

“Kendini Bilen Yapay Zeka” sistemleri veya kelimenin tam anlamıyla öz farkındalığa ve zekaya sahip olan veya kendini, düşüncelerini ve duygularını tanıyabilen sistemler, şimdiye kadar gerçekleşmemiş ve varsayımsal bir kavram olmuştur, ancak hala felsefi ve bilimsel tartışmalar için büyüleyici bir konudur. Bu ahlakidir.

Güçlü yapay zeka ile zayıf yapay zeka arasındaki fark

Yapay Zeka veya “Yapay Zeka”, akıllı davranışlar sergileyen genel alanı ve sistem veya teknolojileri ifade eder ve tanımlar. Daha önce tanıttığımız 4 tür yapay zekaya ek olarak, aşağıda sıraladığımız 3 yapay zeka tutumu daha ele alınabilir.

• Zayıf yapay zeka
• Güçlü yapay zeka
• Mükemmel Yapay Zeka veya “Yapay Genel Zeka”

Zayıf yapay zeka nedir?

“Zayıf yapay zeka” veya küçük yapay zeka sistemleri, sınırlı bir alanda belirli görevleri gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır. Aşağıda zayıf yapay zekanın bazı örnekleri verilmiştir.

• Alexa veya Siri gibi sesli asistanlar
• Görüntü tanıma sistemleri
• Önerilen algoritmalar ( öneren )
• Sohbet robotları

Güçlü yapay zeka nedir?

“Güçlü yapay zeka” veya “genel yapay zeka sistemleri”, çeşitli alanlardaki bilgileri anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahiptir. Bu sistemler aslında “insan düzeyinde” zeka göstermektedir. “Güçlü yapay zeka”nın gerçek örnekleri şu ana kadar büyük ölçüde varsayımsal kaldı.

Yapay zekada Kurumsal Yapay Zeka nedir?

“Kurumsal Yapay Zeka”, yapay zeka teknolojisinin ve stratejilerinin kurumsal bağlamda uygulanmasını ve kullanılmasını ifade eder. Kurumsal yapay zeka, rekabet avantajı elde etmek ve iş sonuçlarına ulaşmak için iş operasyonlarının, karar verme süreçlerinin ve müşterilerle etkileşimlerin çeşitli yönlerini iyileştirmeyi amaçlamaktadır.

Organizasyonel bağlamda yapay zekanın farklı endüstrilerde geniş ve çeşitli uygulamaları ve kullanımları vardır. Aşağıda yapay zekanın organizasyonel ortamda nasıl uygulanacağını gösteren bazı örnekler verdik.

Otomasyon ve optimizasyon

Yapay zeka, veri girişi, belge işleme veya müşteri sorularını destekleme ve yanıtlama gibi sıradan ve tekrarlanan görevleri otomatikleştirebilir ve daha iyi gerçekleştirebilir. “Otomasyon ve Optimizasyon” özelliği, farklı büyüklükteki işletmelerin operasyonel üretkenliğini artırmasına ve maliyetleri azaltmasına yardımcı olabileceği gibi insan kaynaklarını daha stratejik veya katma değerli faaliyetlere odaklamasına da yardımcı olabilir.

Güçlü, veriye dayalı içgörüler

Yapay zeka, kuruluşların kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri keşfetmek için çok miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi analiz etmesine olanak tanır. Makine öğrenimi algoritmaları, “korelasyonları” tespit etmek, sonuçları tahmin etmek veya anormallikleri (normal olmayan) tespit etmek, “veriye dayalı” kararları ve stratejik planlamayı basitleştirmek için veri kümelerine uygulanabilir.

Kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimi

Yapay zeka destekli sohbet robotları ve sanal asistanlar, müşterilere “kişiselleştirilmiş” ve gerçek zamanlı destek sağlıyor, sorularını yanıtlıyor ve satın alma kararları vermelerine yardımcı oluyor. NLP yöntemleri ve “Duygu Analizi”, kuruluşların müşteri geri bildirimleri, duyguları ve zevkleri gibi şeyleri anlamasına, uygun pazarlama kampanyalarının yapılmasına ve müşteri memnuniyetinin arttırılmasına olanak tanır.

Öngörücü bakım

Yapay zeka, bakım gereksinimlerini tahmin etmek ve bakım programlarını optimize etmek amacıyla ekipmanla ilgili sensörlerden aldığı verileri analiz edebilir. Olası arıza veya anormalliklerin anında tespit edilebilmesi özelliği ile kuruluşlara, aksama sürelerinin azaltılması, pahalı onarımların en aza indirilmesi ve ekipmanların genel verimliliğinin artırılması gibi şeyler sağlanmaktadır.

Tedarik zinciri optimizasyonu

Yapay zeka, lojistikten, tedarikçilerden, talep tahmininden ve diğer kaynaklardan gelen verileri analiz ederek tedarik zinciri optimizasyonu sağlayabilir. Yapay zeka algoritmaları, işletmelerin envanter yönetimini (depolama), nakliye rotasını (lojistik) optimize etmesine ve ihtiyaçları tahmin etmesine yardımcı olur; bu da maliyetleri azaltır, verimliliği artırır ve stokları azaltır.

Risk yönetimi ve dolandırıcılık tespiti

Makine öğrenimi ve anormallik tespiti gibi yapay zeka teknikleri, riski tanımlamak ve azaltmak, ayrıca dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek için kullanılabilir. Yapay zeka modelleri, şüpheli işlemler, sigorta talepleri veya siber güvenlik tehditleri gibi şeyleri ortaya çıkarmak için davranışları ve kalıpları analiz edebilir. Bu sayede önleyici risk yönetimi, dolandırıcılık ve dolandırıcılığın önlenmesi mümkün hale gelir.

Karar desteği

Yapay zeka, karmaşık veri analizine dayalı içgörüler ve öneriler sağlayarak karar verme süreçlerini destekleyebilir. Yapay zeka destekli sistemler aynı zamanda iş liderlerine stratejik planlama, kaynak tahsisi ve büyüme fırsatlarının belirlenmesi konularında da yardımcı olabilir.

Ölçeklenebilirlik ve üretkenlik

Kurumsal yapay zeka sistemleri genellikle büyük hacimli verilerle ve karmaşık hesaplamalarla uğraşır. “Ölçeklenebilirlik”, büyük veri kümelerini yönetmek, artan kullanıcı ihtiyaçları veya talepleri, gerçek zamanlı veya gerçek zamanlıya yakın işleme, dağıtılmış hesaplama, paralel işleme veya donanım hızlandırma gibi şeyler için çok önemlidir.

Eski sistemlerle entegrasyon

Kuruluşlar genellikle veri kaynaklarından, iş akışlarından ve iş süreçlerinden yararlanmak için yapay zeka çözümlerinin tamamen entegre olması gereken eski BT altyapılarına ve sistemlerine sahiptir. Bu amaçla çeşitli veri formatları, veritabanları, API’ler ve yazılım mimarileri ile uyumluluk ve “birlikte çalışabilirlik” gerekmektedir.

Veri güvenliği ve gizlilik

Kuruluşlar, müşteri bilgileri, finansal veriler ve özel iş verileri gibi hassas verileri güvenli ve emniyetli bir şekilde yönetmeli, GDPR ve HIPAA gibi ilgili yasalara uymalı ve verilerin anonimleştirilmesi, şifrelenmesi ve erişim yönetimi için uygun önlemleri almalıdır. Kontroller) ve ” denetim kayıtları” (Denetim Yolları). Algoritmayı birkaç bağımsız oturum sırasında eğiten makine öğrenimi yöntemlerinden biri olan “Birleşik Öğrenme” veya “Farklı Gizlilik” gibi yöntemler, yapay zeka modellerinde hassas verileri korumak için kullanılabilir.

Şeffaflık ve yorumlanabilirlik

Kurumsal yapay zeka, özellikle mevzuat uyumluluğunu veya kullanıcı güvenini sağlamak için kullanıcıların bir yapay zeka modelinin belirli bir öneriye veya tahmine nasıl ulaştığını açıklamasının gerekebileceği düzenlemeye tabi sektörlerde şeffaflık ve yorumlanabilirlik gerektirir.

Mevzuatlara ve etik ilkelere uyum

Kuruluşlar, yapay zeka çözümlerini uygularken “Uyumluluk ve Etik” gerektirir ve bu, yapay zeka modellerinde adalet, önyargısızlık ve ayrımcılığın önlenmesi gibi konuların yanı sıra veri kullanımı, mahremiyet ve gizlilikle ilgili politikaların etik sonuçlarını da içerir. -makine etkileşimleri dikkate alınmalıdır.

Katılım ve denetim

“İşbirlikçi” geliştirme, sürüm kontrolü ve düzenleyici çerçeveler gibi şeyler, yapay zeka projelerinin etkin yönetimi için çok önemlidir. Kod paylaşım süreçleri oluşturma, model oluşturma, dokümantasyon ve işbirliği platformları gibi şeyleri içerir. Veri yönetimi, model dağıtımı ve sürekli izleme için hesap verebilir veya hesap verebilir düzenleyici prosedürler oluşturmak, mevzuata uygunluk ve hesap verebilirliği sağlamak için çok önemlidir.

Makine öğrenimi ile yapay zeka arasındaki fark nedir?

Bu konu geniştir ve konuşma sırasında sıklıkla karıştırılan birçok örtüşen alt alana sahiptir. Ancak AI ve ML arasında önemli bir fark var. Daha sonra, makine öğrenimi ile yapay zeka arasındaki temel farkların neler olduğunu açıklıyoruz.

makine öğrenme

Makine öğrenimi veya ML, bilgisayar sistemlerinin gözlem ve verilere dayanarak kararlar almayı ve tahminlerde bulunmayı öğrenmesine olanak tanıyan bir yapay zeka alt kümesidir. Makine öğrenimi, yaşam bilimleri, finansal hizmetler, “konuşma tanıma” vb. gibi çeşitli durumlarda kullanılır.

Makine öğrenimi, bu tür öğrenmeyi mümkün kılan modellerin ve algoritmaların geliştirilmesini gerektirir. Modeller verilerle eğitilir ve bu verilerden öğrenerek makine öğrenimi modelleri, öğrendiklerine dayanarak anlayışlarını genelleştirebilir ve yeni veya sözde görünmeyen veriler üzerinde kararlar veya tahminler yapabilir.

Makine öğrenimi algoritmaları, özelliklerine, hedeflerine ve verilerden öğrenme yaklaşımlarına göre aşağıda listelendiği gibi kategorize edilebilir.

• Bir süpervizörle öğrenme
• Denetimsiz öğrenme
• Yarı denetimli öğrenme
• Takviyeli öğrenme

Bunları aşağıda açıkladık.

Bir süpervizörle öğrenme

Denetimli öğrenme, öğrenme için etiketli verileri kullanan bir makine öğrenimi modeli türüdür. Denetimli öğrenmede, eğitim verileri uygun ve karşılık gelen çıkış etiketlerinin yanı sıra örneklere veya giriş örneklerine (veya aynı özelliklere) sahiptir. Model aslında etiketli örneklere dayanarak girdileri çıktılarla eşleştirmeyi ve görünmeyen veriler hakkında tahminler yapmayı öğreniyor.

Denetimsiz öğrenme

” Denetimsiz Öğrenme ” ML modellerinin başka bir türüdür, öğrenmeleri etiketlenmemiş veriler kullanılarak yapılır. Denetimsiz öğrenmede eğitim verilerinin net çıktı etiketleri yoktur. Bu modeller, veriler içindeki kalıpları, yapıları veya ilişkileri özel bir rehberlik olmadan keşfetmeyi öğrenir. “Kümeleme” ve “Boyutsallığı Azaltma” denetimsiz öğrenmede ortak görevlerdir.

Yarı denetimli öğrenme

Yarı denetimli öğrenme aslında önceki makine öğrenme yöntemlerinin bir birleşimidir. Bu yaklaşım, yapılandırılmamış veya denetlenmeyen verilere sahip bir öğrenme algoritması sağlarken aynı zamanda daha küçük bir yapılandırılmış veya denetlenen eğitim verisi parçası da içerir. Bu sayede algoritmayı kullanarak faydalı ve daha hızlı öğrenme mümkün hale gelir.

Takviyeli öğrenme

Bu tür öğrenme tipik olarak, bir video oyunundaki yapay bir aracı gibi simüle edilmiş bir ortamdaki aracılara uygulanır. “Pekiştirmeli Öğrenme” yaklaşımı, dinamik konfigürasyonda optimal eylemleri öğretmek için kümülatif ödül kavramını ve “Markov Karar Zincirlerini” kullanır . Takviyeli öğrenme genellikle çevrimiçi oyunlarda ve Swarm Intelligence modelleme, simülasyonlar ve Genetik Modelleme Algoritmaları gibi diğer oyun dışı ortamlarda kullanılır.

Yapay zeka ile makine öğrenimi arasında ve derin öğrenme arasında çeşitli farklılıklar ve bağlantılar vardır.

Çok geniş bir alan olan yapay zeka, insan zekasını simüle etme, anlama, öğrenme ve görevleri yerine getirme yeteneğine sahip tüm akıllı sistemlere odaklanıyor. Ayrıca bilgisayarlı görme, makine öğrenimi vb. gibi çeşitli alt alanları da içerir.

“Derin Öğrenme” aslında ML’nin çok katmanlı sinir ağlarının geliştirilmesi ve eğitimi ile ilgilenen bir alt dalıdır. Derin sinir ağları olarak bilinen derin öğrenme modelleri, “verilerin hiyerarşik temsillerinin” öğrenilmesini otomatikleştirmek için tasarlanmıştır. Bu modeller görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme, öneri sistemleri gibi görevlerde oldukça iyi performans göstermektedir .

Bilmeye değer başka durumlar ve alanlar da var. Aşağıda bu maddeleri birlikte inceleyeceğiz.

Yapay zekadaki büyük dil modelleri nelerdir?

” Büyük Dil Modelleri ” (LLM) aslında insan dilini anlamak ve üretmek için tasarlanmış gelişmiş ve karmaşık yapay zeka modelleridir. Yüksek Lisans modelleri büyük hacimli metin verileri üzerinde eğitilir ve metin oluşturma, çeviri, özetleme, soru yanıtlama ve duygu analizi gibi dil odaklı görevleri işlemek ve oluşturmak için sinir ağları gibi derin öğrenme yöntemlerini uygular . Bu modeller, çeşitli kaynaklardan toplanan büyük hacimli metinlere maruz kalarak dilbilgisel, anlamsal ve bağlamsal karmaşıklıkları anlamayı öğrenir.

Bu tür modeller “Doğal Dil İşleme” (NLP) ile ilgili görevlerde devrim yarattı. LLM’nin öne çıkan örneklerinden biri olarak OpenAI’nin “Generative Pre-trained Transformer” veya GPT serisinden bahsedebiliriz . Bu modeller geniş bir uygulama alanına sahiptir ve otomatik müşteri desteği, içerik üretimi, gelişmiş sohbet robotları, dil çevirileri, araştırma ve doğal dilin ileri düzeyde anlaşılmasının yanı sıra insan-bilgisayar etkileşimi ile bize önemli faydalar sağlayabilir.

Yapay zekadaki sinir ağları nelerdir?

“Sinir ağları” aslında insan beyninin yapısından ve işlevinden ilham alan hesaplamalı modellerdir. Bu ağlar, makine öğreniminin bir alt alanı olan derin öğrenmenin ana bileşeni olarak değerlendiriliyor. Sinir ağları, katmanlar halinde düzenlenmiş, birbirine bağlı yapay nöronlardan veya düğümlerden oluşur.

Sinir ağlarının gücü, verilerden karmaşık temsiller ve desenler toplama yeteneklerinde yatmaktadır. Sinir ağları, eğitim sırasında ağırlıklarını girdi-çıktı çiftlerinin bir örneğine veya doğru ve tahmin edilen çıktılar arasındaki farkı ölçen bir “Kayıp Fonksiyonuna” göre ayarlar.

Eğitim süreci genel olarak ağırlıkları sürekli güncelleyen ve hata oranını en aza indiren optimizasyon algoritmalarını içerir. Sinir ağları, çeşitli veri türlerine uyum sağlama yetenekleri ve gelişmiş konuşma tanıma, görüntü sınıflandırma ve doğal dil anlama yetenekleri nedeniyle giderek daha popüler hale geldi.

Yapay zekada Konuşmalı Yapay Zeka nedir?

“Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka”, bilgisayarlara ve sistemlere kullanıcılarla insan benzeri konuşmalar yapma yeteneği sağlayan bir dizi teknoloji ve sistemi ifade eder. Bu yapay zeka türü aslında aşağıda listelediğimiz yöntemlerin birleşimidir.

• “Doğal Dil İşleme” (Doğal Dil İşleme | NLP)
• Doğal Dil Anlama (NLU)
• “Diyalog Yönetimi”
• “Konuşma Tanıma ve Sentez”
• “Doğal Dil Üretimi” (Doğal Dil Üretimi | NLG)

Bu yöntemler, insanlar ve makineler arasında yarı insani ve konuşmaya dayalı bir şekilde iletişim kurmayı kolaylaştırır. Konuşmaya dayalı yapay zeka sistemleri sanal asistanlar, sohbet robotları, müşteri destek sistemleri ve çok daha fazlası olarak kullanılabilir.

Yapay zekada kitlesel öğrenme nedir?

ML yaklaşımlarından biri, derin öğrenme ile geleneksel “Özellik Mühendisliği” yöntemlerini birleştiren “Geniş Öğrenme”dir. Kapsamlı öğrenme modelleri, derin anlamsal ilişkiler elde etmek için derin öğrenmeyi ve kapsamlı özellik etkileşimleri elde etmek için özellik mühendisliğini kullanır. Bu kombinasyona rağmen büyük ölçekli ve dağınık veri kümelerindeki karmaşık ilişkileri daha iyi modellemek mümkündür.

Yapay zekayı benimsemenin nedenleri nelerdir?

Yapay zekanın benimsenmesinde, popülaritesinin artmasına ve çeşitli sektörlerde uygulanmasına katkıda bulunan çeşitli faktörler rol oynuyor. Aşağıda bu önemli sürücülerden bazıları yer almaktadır.

Verilere erişimi artırın

Dijital çağ olarak bilinen mevcut çağ, veri üretiminde bir patlamaya (ya da hızlı büyüme olarak adlandırılan) tanık oldu. Böylece analiz için büyük miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri bize sunuldu. Yapay zeka sistemlerinin büyümesi verilere dayanıyor ve büyük veri kümelerinin kullanılabilirliği, diğer bir deyişle “Veri Kullanılabilirliğinin Artırılması” bize daha doğru ve güçlü yapay zeka modelleri sağlıyor.

Bilgi işlem gücündeki ilerlemeler

Grafik İşleme Birimleri (GPU’lar) ve Tensör İşleme Birimleri (TPU’lar) gibi özel donanımların geliştirilmesi gibi bilgi işlem gücündeki ilerlemeler, eğitim ve yürütme yeteneğini şaşırtıcı bir şekilde geliştirdi ve karmaşık yapay zeka modellerini geliştirdi. Yüksek performanslı bilgi işlem daha hızlı işlemeyi mümkün kıldı. Bu sayede yapay zeka algoritmalarına yönelik büyük ölçekli veri kümelerini ve karmaşık hesaplamaları yönetmek mümkün oluyor.

Geliştirilmiş makine öğrenimi yöntemleri

Yapay zeka modellerinin çeşitli alanlardaki doğruluğu ve verimliliği, daha gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları, modele ilişkin mimariler ve derin öğrenme, takviyeli öğrenme ve “Transfer Öğrenme ” gibi eğitim yöntemleriyle artırılmış ve bu da onların kabul ve kabul görmesine yol açmıştır . . .

Altyapı ve bulut bilişim

Bulut bilişim platformları, yapay zeka uygulamalarını barındırmak ve çalıştırmak için ölçeklenebilir ve uygun maliyetli bir altyapı sağlar. Bulut sağlayıcıları altyapı, API’ler ve önceden oluşturulmuş yapay zeka hizmetleri sağlayarak, donanım ve yazılımın büyük ön maliyetleri olmadan yapay zeka yeteneklerinden yararlanmayı kolaylaştırır.

Endüstrilere özel kullanımlar ve uygulamalar

Yapay zeka, sağlık ve finanstan üretim ve perakendeye kadar çok çeşitli endüstri ve uygulamalarda potansiyelini gösterdiği için aynı zamanda yeniliği de teşvik ediyor. Aynı zamanda müşteri memnuniyetini arttırır ve kullanıcıların rekabet avantajı kazanmasına yardımcı olur.

Verimlilik ve maliyet

Yapay zeka, ortak ve zaman alan görevleri otomatik hale getirerek maliyetleri azaltabilir ve operasyonel verimliliği artırabilir. Süreçleri otomatikleştirerek kuruluşların manuel hataları azaltması, iş akışlarını kolaylaştırması ve kaynakları daha etkili bir şekilde tahsis etmesi ve böylece yapay zeka teknolojilerinin benimsenmesi mümkündür.

Daha iyi içgörü

Yapay zeka sistemleri büyük miktarda veriyi analiz edebilir, kalıpları tanıyabilir ve karar verme süreçlerini desteklemek için faydalı “gelişmiş içgörü” üretebilir. İşletmeler yapay zeka teknolojilerini uygulayarak veriye dayalı kararlar alabilir, daha iyi tahminler yapabilir ve pazar eğilimleri, operasyonel verimlilik ve müşteri davranışları hakkında daha derin bir anlayış kazanabilir.

Hukuk ve etikle ilgili hususlar

Yapay zekanın benimsenmesinde rol oynayan diğer şeylerin yanı sıra gelişen hukuki bakış açısının yanı sıra etik hususlar veya diğer bir deyişle “Düzenleyici ve Etik Hususlar” da yer almaktadır. Kuruluşlar ve şirketler hesap verebilir veya sorumlu yapay zeka yöntemlerinin, uyumluluğun sağlanmasının ve önyargıların ele alınmasının öneminin farkındadır. Ayrıca yapay zeka uygulamalarında şeffaflığı ve adaleti de korurlar.

Yapay zeka neden önemlidir?

Başarılı bir yapay zekanın birçok avantajı vardır. Bu tür uygulamalar, küçük ayrıntıları tespit etme veya kalıpları tanıma konusunda insanlardan çok daha kullanışlıdır ve bu da onları belirli teknoloji uygulamaları türleri için mükemmel bir seçenek haline getirebilir. Yapay zeka ayrıca insanlar için kafa karıştırıcı olan çeşitli görevlerin ölçeklendirilmesine de yardımcı olabilir; örneğin çok karmaşık matematiksel denklemlerin çözülmesi veya tekrarlanan görevlerin mükemmel ve örnek teşkil edecek bir doğrulukla gerçekleştirilmesi.

Şirketlerin yapay zekaya ilgi duymalarının nedenlerinden biri, yapay zekayı süreçlerine uygulamanın, insan çalışanlarını rutin görevleri yapmaktan kurtarıp zamanlarını ve enerjilerini daha uzmanlaşmış görevlere harcamalarına yardımcı olacağına inanmalarıdır. Sonuçta yapay zeka önemlidir çünkü daha iyi hayatlar yaşamamıza olanak tanır.

Yapay zekayı insanların hayatlarını iyileştirmek için kullanmanın birçok yolu var, özellikle de yaygın ve tekrarlayan görevler veya ağırlıklı olarak örüntü tanımaya dayanan görevler için. En ünlülerini aşağıda listeledik.

• Çevrimiçi içerik dağıtımı ve e-ticaret web siteleri için “Öneriler” işlevselliğinin sağlanması
• Otomatik çeviri sistemleri
• Yüz tanıma yazılımı
• Araştırmayı desteklemek için uydu görüntülerinin analizi
• Bir dizi ortak görevi otomatikleştirerek tıbbi hizmet merkezlerindeki teknisyenlere yardımcı olmak

Genel olarak yapay zeka uygulamalarının yalnızca insanın hayal gücüyle sınırlı olduğu söylenebilir.

Yapay zekanın faydaları nelerdir?

Artık yapay zekanın ne olduğunu anladığımıza göre, aşağıda onun önemini gösteren bazı avantaj ve dezavantajlarını inceleyelim.

Aşağıda yapay zeka kullanımının bize sağladığı avantajlardan bazıları yer almaktadır.

Yapay zekada otomasyonun ve maliyetlerin faydası nedir?

Genel olarak yapay zeka insanlardan çok daha hızlı çalışır çünkü ortak görevleri otomatikleştirir. Sonuç olarak, çeşitli görevlerin yerine getirilmesi daha az zaman, çaba ve maliyet gerektirecektir.

Yapay zekada bilinçli karar vermenin avantajı nedir?

” Veri madenciliği”, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi karmaşık yapay zeka ve büyük veri yöntemleri, kuruluşların “kanıta dayalı” veya “kanıta dayalı” kararların desteğiyle büyük ve karmaşık veri kümelerinden değerli bilgiler elde etmesine olanak tanır. böylece insan önyargılarını azaltırsınız.

Yapay zekada daha fazla doğruluğun avantajı nedir?

Yapay zeka algoritmaları birçok görevde daha yüksek düzeyde “Doğruluk” elde edebilir ve ayrıca verileri “Hassaslık” ile işleyebilir ve analiz edebilir. Bu şekilde bizim için sonuçların kalitesini artıracaklar.

Yapay zekada her zaman kullanılabilir olmanın avantajı nedir?

Yapay zeka sistemleri, müşteri desteği, izleme veya veri işleme gibi görevler için insana ihtiyaç duymadan 7/24 çalışabilir.

Yapay zekada kişiselleştirme ve kullanıcı deneyiminin avantajı nedir?

Yapay zeka, kullanıcı tercihlerine ve davranışlarına atıfta bulunarak kişiselleştirilmiş deneyimler sağlayabilir ve öneri sistemleri, hedefli reklamlar ve özelleştirilmiş etkileşimler gibi şeylerle kullanıcı memnuniyetini ve etkileşimini artırabilir ve geliştirebilir.

Yapay zekanın dezavantajları nelerdir?

Artık yapay zeka sistemlerinin avantajlarına aşina olduğumuza göre, bu tür sistemlerin bazı dezavantajlarına da göz atacağız.

Yüksek başlangıç ​​maliyeti

Yapay zeka teknolojilerini geliştirmek ve uygulamak için altyapıya, bilgi işlem kaynaklarına ve deneyimli personele önemli finansal yatırımlar yapmamız gerekebilir.

İş ve işgücü değişiklikleri

Yapay zeka otomasyonu ve bir dizi görevin otomasyonu ile bazı işlerin değiştirilmesi ve dolayısıyla iş gücünün yeniden vasıflandırılması veya yeniden vasıflandırılmasının gerekmesi mümkündür.

Gizlilik ve etik kaygılar

Yapay zekayla birlikte gizlilik, güvenlik ve “önyargı” ile ilgili endişeler ve etik kaygılar arttı. Bildiğimiz gibi yapay zeka sistemleri eğitildikleri verilere dayanır ve bu veriler eksik veya taraflı olabilir ve mevcut önyargıları güçlendirmesi muhtemeldir.

Güvenilirlik

Yapay zeka sistemlerine büyük ölçüde güvenen kuruluşlar, bu sistemlerin başarısız olması veya hatalarla karşılaşması durumunda zorluklarla karşılaşabilir. Yapay zekaya güvenmek, kuruluşları kesintilere, teknik sorunlara veya kötü niyetli saldırılara karşı savunmasız bırakabilir.

Sahte insan anlayışının eksikliği

Kaydedilen ilerlemeye rağmen, yapay zeka sistemleri hala kapsamlı bir “bağlamsal” anlayıştan yoksundur ve deyimler veya ince dilsel ayrıntılar konusunda zorluk yaşayabilir. Bu, belirli görevleri yönetme yeteneğinin sınırlandırılmasına yol açar.

Yaratıcılık ve algı eksikliği

Yapay zeka sistemleri, kurallar ve kalıplarla tanımlanabilecek görevleri çok iyi yerine getiriyor. Ancak genellikle insan benzeri yaratıcılıktan, algıdan veya “sezgiden” ve belirli parametrelerin dışında düşünme yeteneğinden yoksundurlar. Bu sistemler aslında karmaşık problem çözme veya orijinal fikir üretme yeteneği gerektiren görevlerle uğraşmaktadır.

Yapay zekanın önemi öncelikle endüstrileri dönüştürme, verimliliği artırma ve yeniliğe olanak sağlama yeteneklerinde kabul edilmektedir. Ancak her güçlü teknoloji gibi bu teknolojinin de ele alınması gereken zorlukları ve hususları vardır. Gizlilik kaygıları, ahlaki sonuçlar ve iş gücü üzerindeki etkiler gibi şeyler bu kategoriye girer.

Üretken yapay zeka nedir?

Üretken yapay zeka, görüntüler, metinler, müzik veya diğer yaratıcı çıktı biçimleri gibi yeni içerikler yaratan ve üreten bir yapay zeka dalıdır. Bu tür bir sistem, yapay zeka modellerinin mevcut verilerden öğrenmesi ve ardından benzer yeni ve yaratıcı içerik üretmesi için eğitilmesini gerektirir.

Üretken yapay zeka modelleri, eğitim verilerindeki kalıpları ve yapıları anlamak ve kazanılan bilgiyi tutarlı ve yeni veya yenilikçi sonuçlar üretmek için kullanmak üzere tasarlanmıştır. Bu modeller, eğitim aldıkları örneklere çok benzer içerik üretme yeteneğine sahip oldukları gibi, tamamen yeni ve saf içerikler de üretebilmektedirler ve bu, öğrenilen kalıplara göre yapılmaktadır.

Aşağıda tanıttığımız birçok türde üretken yapay zeka modeli vardır.

Üretken rakip ağlar

“Üretken Rekabetçi Ağlar” (GAN’lar), aynı anda eğitilen “Üretici” (Jeneratör) ve “Ayrıştırıcı” (Ayrıştırıcı) olmak üzere 2 tür sinir ağını içerir. Jeneratör ağı gerçekçi sonuçlar üretmeyi öğrenir. Öte yandan Discriminator ağı, gerçek örnekler ile oluşturulan örnekler arasında ayrım yapmayı öğrenir. GAN’lar, çekişmeli veya çekişmeli bir eğitim süreci aracılığıyla gerçekçi görüntüler, videolar ve diğer içerikler oluşturma becerisine sahiptir.

Değişken otomatik kodlayıcılar

“Varyasyonel Otomatik Kodlayıcılar” (VAE’ler) aslında giriş verilerinin kompakt bir temsilini veya “Gizli Uzayı” öğrenen olasılıksal modellerdir. Bu ağlar, öğrenilen gizli alandan örnek alarak ve ardından onu orijinal veri alanında yeniden yapılandırarak yeni veriler üretir. VAE’ler genellikle görseller, metinler ve diğer yapılandırılmış verileri oluşturmak için kullanılır.

Tekrarlayan sinir ağları

“Tekrarlayan Sinir Ağları” (RNN’ler), metin veya müzik gibi sıralı veriler için çok uygun ağlardır. Bu ağlar, eğitim verilerindeki kalıpları ve bağımlılıkları öğrenir ve bilgilerine dayanarak yeni bir dizi üretir. RNN’ler genellikle doğal dil üretimi ve müzik üretimi için kullanılır.

Üretken yapay zeka örnekleri

Üretken yapay zekanın çeşitli alanlarda çeşitli uygulamaları vardır. Aşağıda bu kullanım durumlarından bazıları yer almaktadır.

• Sanat ve tasarım : Üretken yapay zeka, logolar, yeni görsel sanatlar ve diğer tasarımlar oluşturabilir.
• Eğlencede Yapay Zeka : Geçmişte üretken yapay zeka, bazı sanatçıların tarzında şarkılar yaratmak için kullanılıyordu.
• Pazarlama, Reklamcılık ve İçerik Oluşturma : Bu tür araçlar, belirli demografik grupları hedeflemek amacıyla kurgusal ve gerçekçi olmayan karakterler oluşturabilir, hikayeler derleyebilir ve kişiselleştirilmiş reklamlar ve pazarlama kampanyaları oluşturmaya yardımcı olabilir.
• Oyunlaştırma : Üretken yapay zeka kullanılarak oyunlarda onları daha eğlenceli ve etkileşimli hale getirmeye yardımcı olacak yeni aşamalar, karakterler ve hikayeler oluşturulabilir.
• Tıp ve araştırma : Bu teknoloji, yeni kimyasal yapılar üreterek yeni ilaçların keşfedilmesine bile yardımcı olabilir.
• Moda ve Perakende: Üretken yapay zeka, kıyafetler için yeni tasarımlar oluştururken moda endüstrisindeki trendleri tahmin edebiliyor.

• Teknoloji : Bu tür araçlar aynı zamanda dokümantasyon ve kod odaklı projeler yazarken ve programlamada da yardımcı olabilir.
• Müşteri hizmetleri ve desteği : Üretken yapay zeka, bilgi tabanlarına dayalı olarak eğitilirse müşteri sorularını yanıtlamayı da yönetebilir. Bununla birlikte, üretken yapay zekayla ilgili bazı etik kaygılar var ve bunlardan bazılarını aşağıda listeliyoruz.

• • Yanıltıcı veya zararlı içerik oluşturmak
  • Deepfake veya “derin sahte” (DeepFakes)
  • Eğitim verilerinde bulunan ve üretilen çıktıyı etkileyen istenmeyen önyargılar.

Sürdürülebilir Yapay Zeka Nedir?

Yapay zekanın insanlara yardım etme konusunda muazzam bir potansiyele sahip olduğuna şüphe yok. Ancak “Sürdürülebilir Yapay Zeka” yöntemlerinin yokluğunda, dünyadaki veri merkezlerinin -bu amaçla- yıllık olarak tüm insan gücünden daha fazla enerji tüketmesi beklentisi çok da uzak değil. Tabii ki buradaki sorun yapay zeka değil ve bunun sorumlusu çoğunlukla geleneksel veri altyapıları ve verimsiz yönetim yöntemleri.

Sürdürülebilir yapay zeka , yapay zekanın çevresel sürdürülebilirliği, sosyal sorumluluğu ve uzun vadeli etik hususları teşvik edecek şekilde geliştirilmesi, konuşlandırılması (uygulanması ve uygulanması) ve uygulanmasıdır. Bu alanda yapay zekanın çevre, toplum ve ekonomi üzerindeki olumsuz sonuçlarını en aza indirmeye çalışırken aynı zamanda yapıcı rolünü de en üst düzeye çıkarmaya çalışan uygulama ve ilkeler bulunmaktadır.

İşte yapay zeka sürdürülebilirliğinin en önemli yönleri.

enerji verimliliği

Algoritmalar ve yapay zeka modelleri çok fazla hesaplamaya sahip olabilir ve bu nedenle önemli miktarda enerji tüketimi gerektirebilir. Sürdürülebilir yapay zeka, enerji açısından en uygun algoritmaları geliştirmeyi ve yapay zeka sistemlerinin çevresel etkisini azaltmak için donanım altyapısını optimize etmeyi amaçlıyor. Model sıkıştırma, “kuantizasyon” veya “kuantizasyon” gibi yöntemler ve yüksek performanslı donanım mimarileri bu kategoriye girer.

Verilerin sorumlu kullanımı ve sürdürülebilir yapay zeka depolaması

Sürdürülebilir yapay zeka, etik ve hesap verebilir veri yönetimini vurgular. Bu, uygun veri koruma ve mahremiyetin sağlanmasını, bilgilendirilmiş onam alınmasını ve önyargılı veya ayrımcı verilerin kullanılmasından kaçınılmasını gerektirir. Sürdürülebilir yapay zeka çerçeveleri, veri toplama, depolama ve kullanımda şeffaflığı, adaleti ve hesap verebilirliği teşvik etmeyi amaçlamaktadır.

Şeffaf ve etik yapay zeka

Sürdürülebilir yapay zeka, yapay zeka sistemlerini daha adil, daha şeffaf ve daha haklı kılmak için tasarım ve geliştirme süreçlerine etik hususları dahil eder. Etik yönergelerin ve düzenleyici çerçevelerin uygulanması, yapay zeka teknolojilerinin sosyal değerlerle uyumlu olmasını ve bireyler veya toplum üzerinde olumsuz veya yıkıcı bir etkiye sahip olmamasını sağlayacaktır.

Sosyal sonuç

Sürdürülebilir yapay zeka aslında yapay zekayı olumlu sosyal etkiler için kullanıyor ve buna yapay zekanın toplumsal zorlukları çözmek için uygulanması, hizmetlere daha iyi erişim, ortak faydanın teşvik edilmesi ve dijital uçurumların azaltılması gibi şeyler de dahil. Sürdürülebilir yapay zeka çerçeveleri, dışlanmış topluluklara, sağlık hizmetlerine, eğitime, çevre korumaya ve toplumsal öneme sahip diğer alanlara fayda sağlayan uygulamalara öncelik verir.

Sürekli öğrenme ve adaptasyon

Sürdürülebilir yapay zeka, sürekli öğrenen ve değişen koşullara uyum sağlayan yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesinin desteklenmesine yardımcı olur. Bu, geri bildirimlere ve yeni verilere göre iyileşen ve güncellenen, bunların verimli, doğru ve değişen ihtiyaçlar ve değerlerle senkronize olmasını sağlayan yapay zeka modelleri oluşturmayı gerektirir.

İşbirliği ve ortaklıklar

Sürdürülebilir yapay zeka girişimleri, araştırmacılar, düzenleyiciler, endüstriler ve halk gibi çeşitli paydaşlar arasındaki işbirliğini teşvik eder. Kolektif çabalar, yapay zeka teknolojilerinin daha sorumlu bir şekilde geliştirilmesini ve yaygınlaştırılmasını teşvik eden daha sürdürülebilir yönergeler, standartlar ve politikalar oluşturacaktır.

Yapay zekanın kullanım alanları nelerdir?

Bir zamanlar bilim kurguyla sınırlı olan pek çok şeye artık yapay zekanın gerçek dünyadaki uygulamaları aracılığıyla erişilebiliyor. Bugün ana alanların çoğunda yapay zeka teknolojisinin öne çıkan örneklerini görebiliyoruz. Aşağıda bu öğelerden bazıları yer almaktadır.

Yapay zekanın tıbbi hizmetlerde kullanımı nedir?

Tıbbi hizmetlerdeki yapay zeka uygulamaları, daha iyi teşhis, tedavi, hasta bakımı ve tıbbi hizmetlerin yönetiminde önemli yetenekler göstermiştir. Aşağıda bu maddelerin bazılarından bahsettik.

Tıbbi görüntülerin analizi

CT taramaları, MRI’lar ve X ışınları gibi tıbbi görüntüler, çeşitli hastalıkların tanımlanmasına ve teşhis edilmesine yardımcı olmak için yapay zeka algoritmaları tarafından analiz edilebilir. Ayrıca anormallikleri (anormallikleri) doğru bir şekilde tespit etmek ve radyologların çeşitli kanserler, kardiyovasküler hastalıklar ve nörolojik bozukluklar gibi hastalıkları tanımlamasına yardımcı olmak için derin öğrenme modelleri geliştirildi.

Klinik karar destek sistemleri

Bu yetenek, yapay zekanın hastalarla, tıbbi kayıtlarla ve ilgili vakalarla ilgili verileri analiz ederek hastalara “kişiselleştirilmiş” tedavi önerileri vermek, terapistleri ilaç etkileşimleri ve bunların yan etkileri konusunda uyarmak gibi çeşitli kararların alınmasında sağlık profesyonellerine yardımcı olması ve aynı zamanda uygun verileri sunması için mevcuttur. yardımcı olacak tedavi planı.

Hastalık tahmini ve risk tahmini

Yapay zeka algoritmaları, kalıpları tanımak ve belirli hastalıkların riskini tahmin etmek için elektronik sağlık kayıtları veya EHR’ler gibi hastayla ilgili verileri ve genetik bilgileri analiz edebilir. Bu özellik erken teşhis, önleyici müdahaleler ve kişiselleştirilmiş tedavi planlarına yardımcı olabilir.

Sanal sağlık asistanları

Yapay zeka destekli sanal asistanlar ve sohbet robotları hastalarla etkileşime girebiliyor, genel sağlık sorularını yanıtlayabiliyor, temel tıbbi tavsiyeler sunabiliyor ve zihinsel sağlık sorunlarına destek sağlayabiliyor. Bu sistemler, hastanın semptomlarını tedavi ihtiyacına göre önceliklendirebilir veya önceliklendirebilir, kişisel bakım önerileri sunabilir ve insanları uygun sağlık hizmetlerine yönlendirebilir.

Hastaların uzaktan izlenmesi

Yapay zekayla donatılmış giyilebilir cihazlar ve sensörler, kronik hastalığı olan hastaların yaşamsal belirtilerini, aktivite düzeylerini ve sağlıkla ilgili diğer parametrelerini sürekli olarak izleyebiliyor, böylece hastalıkların erken teşhisine ve zamanında müdahale edilmesine olanak sağlanıyor.

hassas tıp

“Hassas Tıp”, hastaların tedavi planlarını genetik yapılarına, tıbbi geçmişlerine ve diğer ilgili faktörlere göre eşleştirebilir. Böylece hasta alt gruplarının belirlenmesine, tedavi yanıtının tahmin edilmesine ve kişiye özel tedavilerin optimize edilmesine yardımcı olur.

İdari ve operasyonel verimlilik

Yapay zeka, idari görevleri basitleştirirken operasyonel verimliliği artırma yeteneğine sahiptir. Ayrıca planlama, faturalama ve belgeleme gibi şeyleri de otomatikleştirir. Bu sayede tıbbi bakım profesyonelleri hasta bakımına daha fazla odaklanabilirler.

Bahsedilen vakalar sağlık hizmetleri alanında sadece sınırlı sayıda yapay zeka uygulamasıydı.

Yapay zekanın finans ve bankacılık hizmetlerinde kullanımı nedir?

Yapay zekanın finans ve bankacılık hizmetleri alanında da uygulamaları var, bunlardan bazılarını aşağıda tanıtıyoruz.

Dolandırıcılığın önlenmesi ve tespiti

Yapay zeka algoritmaları, sahtekarlık faaliyetlerini tespit etmek amacıyla büyük miktardaki işlem verilerini gerçek zamanlı olarak analiz edebilir. Makine öğrenimi modelleri, sahtekarlık davranış kalıplarını öğrenir ve şüpheli işlemleri tespit eder. Böylece finansal kayıpların önlenmesine ve hesap ele geçirilmesinin önlenmesine yardımcı olmanın yanı sıra güvenlik önlemlerinin iyileştirilmesine de yardımcı olurlar.

Kara para aklamaya karşı mücadele

Yapay zeka teknolojileri, işlem verilerini analiz ederek ve şüpheli kalıpları belirleyerek kara para aklama operasyonlarını ve davranışlarını tespit edebilir. Yapay zeka modelleri, yüksek riskli işlemleri tespit edip müşteri davranışlarını izleyebilir ve ayrıca daha fazla araştırma için uyarı verebilir. Bu sayede bankaların düzenleyici düzenlemeleri takip etmelerine ve mali suçlarla mücadele etmelerine yardımcı oluyorlar.

Öneriler ve kişisel bankacılık

Yapay zeka algoritmaları, müşteri verilerini, işlem geçmişini ve göz atma kalıplarını (müşteri davranışlarını) analiz ederek kişiselleştirilmiş bankacılık deneyimleri sağlayabilir. Yapay zeka destekli sistemler, müşterinin kişisel zevklerine ve finansal hedeflerine göre ürün önerileri, yatırım tavsiyeleri ve finansal planlama önerileri sunma yeteneğine sahiptir.

Ticaret ve yatırım

Yapay zeka destekli algoritmalar, yatırım öngörüleri oluşturmak ve ticaret kararlarını bilgilendirmek için çok miktarda piyasa verisini, haber makalesini ve sosyal medya görüntülemelerini analiz edebilir. Yapay zeka tabanlı ticaret sistemleri, kalıpları tanıyabilir, alım satım gerçekleştirebilir ve önceden tanımlanmış stratejilere göre portföyleri veya yatırım portföylerini optimize edebilir.

Süreçlerin otomasyonu

Yapay zekanın yardımıyla bankacılıkta veri girişi, belge doğrulama ve müşteri kabulü gibi sık ve manuel süreçleri otomatikleştirebiliyoruz. Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) ve arka ofis operasyonları (organizasyonun müşterilerle doğrudan etkileşime girmeyen kısımları) hataları azaltmayı ve operasyonel verimliliği artırmayı kolaylaştırır.

Yapay zekanın hükümetlerde kullanımı nedir?

Yapay zeka, hükümetlerin karar verme sürecini iyileştirme, kamu hizmetlerini iyileştirme ve operasyonları birçok yönden kolaylaştırma potansiyeline sahiptir. Aşağıda bu işlem ve eylemlerin bir örneğini belirttik.

Veri analizi ve içgörüler

Hükümetler tarafından büyük miktarda veri üretiliyor ve yapay zekanın yardımıyla bu verilerden değerli bilgiler elde edilebiliyor, böylece politika yapıcılar korelasyonları, eğilimleri ve modelleri belirleyerek veriye dayalı kararlar alabiliyor ve kanıta dayalı politikalar geliştirebiliyor.

Akıllı şehirler ve şehir planlaması

Yapay zeka, akıllı şehirlerde kentsel altyapıyı, ulaşım sistemlerini ve enerji kullanımını optimize edebilir. Yapay zeka algoritmaları, trafik akışını iyileştirmek, enerji tüketimini yönetmek ve kentsel alanlardaki genel yaşam kalitesini iyileştirmek için sensörlerden ve cihazlardan gelen gerçek zamanlı verileri analiz edebilir.

Kamu güvenliği ve güvenliği

Yüz tanıma sistemleri gibi yapay zeka teknolojileri, kayıp kişilerin veya şüphelilerin tespit edilmesi gibi alanlarda güvenlik ve kamu güvenliği çabalarını geliştirebilir. Tahmine dayalı analitik, kolluk kuvvetlerinin suçu önlemek ve suçla mücadele etmek için kaynakları daha etkili bir şekilde tahsis etmesine yardımcı olabilir.

Yapay zeka destekli sistemler, güvenlik tehditlerini erken tespit etmek amacıyla sosyal medyayı ve çevrimiçi platformları analiz etmek için de kullanılabilir.

Sohbet robotları ve vatandaş hizmetleri

Yapay zeka destekli sanal asistanlar ve sohbet robotları sayesinde hükümetler 24 saat yardım sağlıyor, devlet hizmetleri hakkında bilgi sağlıyor ve izin başvurusu veya kamu kaynaklarına erişim gibi çeşitli süreçlerde kullanıcılara rehberlik ediyor.

Dolandırıcılık tespiti ve vergi kabulü

Yapay zekanın yardımıyla devlet kurumları dolandırıcılık, uyumsuzluk gibi durumları tespit ediyor ve vergi kabulü ve tahsilatını iyileştiriyor.

Doküman analizi ve doğal dil işleme

Hükümetler büyük miktarlarda belge ve kayıtları yönetir. NLP veya yapay zeka tabanlı doğal dil işleme, belge analizini basitleştirebilir, bilgi çıkarmayı otomatikleştirebilir ve yapılandırılmamış veri kaynaklarından bilgileri etkili bir şekilde arayabilir ve alabilir.

Olay yönetimi ve acil müdahale

Yapay zeka algoritmaları ve tahmine dayalı modeller, acil durum müdahalesi ve olay yönetimi çabalarını desteklemek amacıyla potansiyel riskleri tahmin etmek ve tahmin etmek için hava durumu modelleri, tarihsel olaylar ve sosyal medya gibi çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz etme yeteneğine sahiptir. Yapay zeka ayrıca acil durum planlaması, kaynak tahsisi ve kritik durumlarda durumsal farkındalık gibi durumlarda da kullanılabilir.

İdari verimlilik

Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) gibi yapay zeka teknolojileri idari görevleri otomatikleştirebilir, iş akışlarını basitleştirebilir ve kamu süreçlerindeki manuel hataları azaltabilir. Bu özellik, devlet kurumlarının kaynakları daha etkili bir şekilde tahsis etmesine ve daha önemli görevlere odaklanmasına olanak tanır.

Yapay zekanın yaşam bilimlerinde kullanımı nedir?

Yapay zeka yaşam bilimlerinde renkli bir rol oynuyor. Aşağıda yapay zekanın biyolojik bilimlerde kullanımına ilişkin örnekler verdik.

İlaçların keşfi ve geliştirilmesi

Yapay zeka, ilaç keşif sürecini hızlandırır. Makine öğrenimi modelleri, olası ilaç seçeneklerini belirlemek, bunların etkinliğini tahmin etmek, moleküler yapıları optimize etmek ve ilaç-hedef etkileşimlerini simüle etmek için büyük miktarda kimyasal ve biyolojik veriyi analiz edebilir. Yapay zeka algoritmaları, büyük kimyasal kitaplıkların taranmasını sağlar ve araştırmacıların deneyleri daha etkili bir şekilde tasarlamasına ve önceliklendirmesine yardımcı olur.

Genomik ve biyoinformatik

“Genomik” ve “biyoinformatik” araştırmalarında makine öğrenimi algoritmaları, DNA ve RNA dizilerini analiz etme, genetik değişiklikleri belirleme ve protein yapılarını ve işlevlerini tahmin etme yeteneğine sahiptir. Ayrıca hastalıkların genetik arka planının anlaşılmasına da yardımcı olur. AI yöntemleri ayrıca karşılaştırmalı genomik, protein haritalaması ve ilaç-hedef etkileşimlerinin tahmini için de kullanılır.

Biyobelirteçlerin keşfi

Yapay zeka algoritmaları, hastalık teşhisinde, prognozunda ve tedaviye yanıtın izlenmesinde kullanılabilecek biyobelirteçleri belirlemek için Omics verileri (Genomics, Proteomics ve Metabolomics) gibi büyük ölçekli biyolojik verileri analiz edebilir. Yapay zeka ayrıca biyobelirteçler ile hastalık durumları arasındaki önceki analitik yöntemlerle ortaya çıkmayabilecek karmaşık ilişkilerin ortaya çıkarılmasına da yardımcı olur.

İlaçların yeniden kullanımı

Yapay zeka teknolojileri, moleküler bilgi, klinik kayıtlar ve yayınlanmış bilimsel kaynaklardan oluşan geniş veri kümelerini analiz ederek mevcut ilaçlar için yeni terapötik özellikler ve uygulamaları belirleme yeteneğine sahiptir. Yapay zeka, ilaç özelliklerini, moleküler yolakları ve hastalık özelliklerini analiz ederek yeniden kullanım için güçlü ilaç seçenekleri önerebilir ve yeni tedavilerin geliştirilmesini hızlandırabilir.

Literatür analizi ve bilimsel araştırma

Yapay zeka, araştırmacıların ilgili bilgileri çıkararak, makaleler arasındaki ilişkileri belirleyerek ve büyük hacimli bilimsel literatürü özetleyerek bilimsel literatürü analiz etmelerine yardımcı olur. Bu şekilde araştırmacıların yeni bulgulardan haberdar olması ve yeni anlayışlar keşfetmelerine ve hipotezler oluşturmalarına yardımcı olunmaktadır.

Medya ve eğlencede yapay zekanın kullanımı nedir?

Yapay zekanın eğlence ve medya endüstrilerinde devrim yarattığı söylenebilir. Aynı zamanda içerik oluşturmayı, kişiselleştirmeyi, öneri sistemlerini ve hedef kitleyle etkileşimi de geliştirir.

İçerik üretimi

Yapay zeka teknolojileri otomatik olarak raporlar, haber makaleleri ve özetler oluşturmak için kullanılabilir. Doğal dil işleme veya NLP modelleri verileri analiz edebilir, ilgili bilgileri çıkarabilir ve yazılı içerik oluşturabilir. Yapay zeka algoritmaları ayrıca müzik, sanat eseri ve video içeriği de üretebilir.

Görüntü ve video analizi

Yapay zeka algoritmaları, nesneleri, sahneleri ve insanların yüzlerini tanımak için görüntüleri ve videoları analiz etme yeteneğine sahiptir. Bu, otomatik video etiketleme, denetleme, içerik inceleme ve dizine ekleme gibi işlemleri mümkün kılar. Yapay zeka tabanlı video analizleri, video düzenleme, içerik segmentasyonu ve kişiselleştirilmiş video önerileri gibi konularda bize yardımcı olabilir.

Tavsiye sistemleri

Yapay zeka destekli öneri motorları, kişiselleştirilmiş içerik önerileri sağlamak amacıyla kullanıcı davranışını, tercihlerini ve geçmiş verilerini analiz etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu sayede kullanıcıların filmleri, şarkıları, TV şovlarını, makaleleri ve diğer medya içeriklerini keşfetmelerine yardımcı olurlar.

İçeriği sıralama ve kişiselleştirme

Yapay zeka, kullanıcı tercihlerini, demografiyi ve etkileşim modellerini analiz ederek içerik “seçimini” kişiselleştirir. Yapay zeka algoritmaları, insanların neyle ilgilendiğini anlayarak kişiselleştirilmiş içerik yayınları, haber bültenleri ve hedefli reklamlar sunarak kullanıcı deneyimini ve etkileşimini iyileştirebilir.

Geliştirilmiş kullanıcı arayüzleri

NLP ve bilgisayar görüşü gibi yapay zeka teknolojileri, medya ve eğlence alanındaki kullanıcı arayüzlerini ve etkileşimlerini geliştirme potansiyeline sahiptir. Sesli asistanlar, sohbet robotları ve sanal gerçeklik uygulamaları, ilgi çekici ve tanıdık kullanıcı deneyimleri sunmak için yapay zeka tarafından desteklenmektedir.

Kitle içgörüleri ve analizleri

Yapay zeka destekli analiz platformları, kitle içgörüleri oluşturmak için sosyal medyadan, çevrimiçi platformlardan ve kullanıcı etkileşimlerinden büyük miktarda veriyi işleyebilir. Medya şirketleri bu bilgileri izleyici tercihlerini, davranışlarını, duygularını ve katılım kalıplarını anlamak için kullanabilir. Bu onların içerik oluşturma, pazar stratejileri ve hedef kitle hedefleme konusunda bilinçli kararlar almalarına olanak tanır.

İçerik izleme

Yapay zeka, nefret söylemi, müstehcen görseller (şiddet içeren ve kaba sahneler dahil) veya telif hakkı ihlalleri gibi uygunsuz ve rahatsız edici içerikleri otomatik olarak belirleyip işaretleyerek “İçerik Denetleme” konusunda bize yardımcı olur. Yapay zeka destekli sistemler, içeriğin kalitesini korumak ve topluluğun düzenleyici yönergelerine ve standartlarına uygun olmasını sağlamak için de kullanılabilir.

Canlı yayın ve gerçek zamanlı analiz

Yapay zeka teknolojileri, canlı etkinliklerin, yayın platformlarının ve sosyal medya tartışmalarının gerçek zamanlı analizine ve izlenmesine olanak tanıyarak izleyici duyarlılığı, katılım düzeyleri ve anında geri bildirim hakkında öngörüler sağlar. Bu şekilde medya şirketlerinin ve sunucuların içeriklerini, yayınlarını ve programlarını izleyicilerin tepkilerine ve ilgilerine göre ayarlamalarına yardımcı olunur.

Yapay zekanın geleceği nedir?

Bu alanda tanık olduğumuz hızlı değişimleri göz önüne aldığımızda yapay zekanın geleceğinin nereye gittiğini söylemek istiyoruz. Genel olarak yapay zeka giderek insan beynine daha çok benzemeye başlıyor ve geleneksel yöntem ve sınırlamalardan uzaklaşıyor.

Önümüzdeki yıllarda göreceğimiz en belirgin değişiklikler, aşağıda özetlenen daha geniş eğilimler biçiminde bizi etkileyecektir.

Yapay zekanın geleceği olarak kültür ve yaşamdaki değişiklikleri hızlandırmak mı?

Büyük kuruluşların veriye dayalı kararları daha hızlı alması gibi, kültürel kuruluşlar da daha hızlı ve daha çevik olacak. Genel olarak hayatta daha hızlı ilerlemek için yapılan bu tür büyük değişiklikler başkalarının da biraz daha hızlı yaşamasına neden olabilir.

Yapay zekanın geleceği olarak daha az gizlilik ve daha fazla güvenlik mi?

Daha önce, özellikle çevrimiçi ortamda gizliliğin azaltılması eğilimini görmüştük. Kolaylık ve hızın arttırılması bazen mahremiyetin azalmasına neden olur. Ancak bu platformlarda kullanıcı güvenini korumak amacıyla özellikle veriler için güvenliğin artırılması çok önemlidir.

Yapay zekanın geleceği olarak yapay zekaya özgü hukukun gelişimi nedir?

Yapay zeka yasaları artık İnternet yasalarının yanı sıra hızla gelişmeye hazırlanıyor.

Yapay zekanın geleceği olarak insan-yapay zeka arayüzü nedir?

Bu şu anda devam ediyor ve araştırmacılar, ciddi engelli kişilerin hareket etme veya onlarla konuşma yeteneğini geri kazanmaya yönelik deneyler yürütüyor.

Yapay zekanın geleceği olarak sürdürülebilirliğe yönelik devam eden talepler nelerdir?

Enerji tasarrufu yapma ve veri depolama ve yönetimine yönelik sürdürülebilir çözümler keşfetme ihtiyacı, gelecekte ve teknolojinin gelişmesiyle birlikte daha da gerekli hale gelecektir.

Yapay zeka için depolama nedir?

“Depolama”, istikrarlı yapay zekaya ulaşmanın önemli zorluklarından biri olarak düşünülebilir. BT altyapısı sürekli değişiyor ancak AI veya ML iş yükleri için depolamayı yeniden düşünmek bu süreci basitleştirmeye yardımcı olabilir.

Verilerin her aşamada makine öğrenimi hattına girdiğini göz önünde bulundurarak, onu yönetmek için hangi tür yapay zeka depolama sistemlerinin en uygun seçenek olarak değerlendirildiğini söylemek istiyoruz.

veri girişi

Büyük miktarda veri ve kapasite gerektiren “Veri Kullanımı” aşamasında veriler toplanır ve verilerin sınıflandırıldığı ve bazen temizlendiği “Veri Gölleri”ne yerleştirilir.

Hazırlık

Yapay zeka ve makine öğrenimi yüksek verimli işlemler gerektirir; bu nedenle veri “hazırlık” aşaması, birden fazla ardışık yazmayı desteklemek için yüksek yazma hızı gerektirir.

Eğitim

“Eğitim” “kaynak yoğun”dur AI veya ML işlem hattı, “veri yoğun” bir süreçten ziyade gecikmeye duyarlı bir süreçtir ve projenin sonucu açısından son zaman üzerinde yüksek bir etkiye sahiptir.

çıkarım

Çıkarım aşamasında gecikmenin çok düşük olması gerekir. Daha küçük G/Ç ve hibrit iş yüklerimiz olabilir ancak burada ultra düşük gecikme süresi önemlidir.

Aşama ve arşivleme

AI veya ML, modellerini test etmek ve çalıştırmak için büyük miktarda veri gerektirir. Hazırlama ve Arşivleme aşamasında birkaç petabaytlık aktif arşive ihtiyaç duyabiliriz.

Burada karşılaştığımız zorluk, üzerinde çalıştığımız veriler için en uygun yapay zeka depolama sistemi türüdür.

Aşağıda AI ve ML altyapısının 6 farklı yönünü anlattık.

Her yere hareket edebilme yeteneği

Genel olarak AI veya ML profesyonellerinin her yerde depolama sağlayabilmesi gerekir. Günümüz ortamında, birçok depolama çözümü hala tek bir veri merkezi düşünülerek tasarlansa da, veri ve depolamanın her yerde bulunması mümkündür. Veriler yine de veri merkezinde bulunabilir ancak depolamanın bir kısmı uçta, bulutta veya başka bir yerde de bulunabilir.

Katılım

AI veya ML iş yükleri, yerel ortama takılıp kalmamaları ve diğer parçalarla etkileşime girmemeleri için günümüz kitaplıklarını desteklemelidir.

Ölçeklenebilirlik

“Ölçek” özellikle yapılandırılmamış veriler için çok önemlidir. Ancak mimarinin de değişmesi gerekiyor çünkü ölçek küçültme, ölçek büyütme kadar önemli.

Küçükten başlayıp ihtiyaçlara göre büyüyen birçok proje var. Bu sayede çok petabaytlık bir çözüme yatırım yapmamıza veya temel planı daha da genişletmemize gerek kalmıyor. Bazı depolama türleri yapay zeka için uygun şekilde ölçeklenmiyor. Örneğin, NAS veya Ağa Bağlı Depolama dikey bir platformdur ve AI veya ML iş yükleri için gereken ölçüde ve yatay olarak dağıtılmış şekilde ölçeklenemez.

Verim

AI veya ML iş yükleri mümkün olan en yüksek performansı gerektirir. Yüksek verimli, yüksek hacimli G/Ç, rastgele okuma ve yazma iş yükleri eşzamanlı olarak ve düşük gecikmeyle mevcut olmalıdır. Bu, AI veya ML eğitim aşaması için yeni protokoller, yeni flash ortamlar, yeni yazılımlar ve GPU’lar gerektirir. Bu zincirde gördüğümüz en büyük zayıflık sisteme yeterli verinin sağlanmasıdır. Depolamayı kullanıma hazır verilerle dolu tutmak bunu başarmanın tek yoludur.

Yazılım odaklı modeller

Taşınabilirlik açısından, bir yapay zeka modelinin, cihazdan bağımsız olmasına rağmen modern donanım yeniliklerini destekleyen “Yazılım Tanımlı” bir mimari kullanılarak herhangi bir yere dağıtılması gerekiyor. Örneğin, Yazılım Tanımlı Depolama satıcıları NVMe teknolojisini ilk destekleyenler oldu. Dolayısıyla yazılım bağımsızlığı onları iyi ortaklar haline getiriyor ve aynı zamanda verileri yerel cihazlar veya “Kenarlar”, sunucular ve veri merkezleri veya Çekirdek ve “Bulut” gibi herhangi bir yerde yönetmek için AI veya ML iş yüklerini dağıtması gerekenler için de iyi bir seçim olmaya devam ediyor. .

Maliyetleri azaltmak

AI veya ML’de depolama için doğru ve en uygun boyutlara yatırım yapmak amacıyla planlama son derece önemlidir ve eğitim ve çıkarımlara (veya model dağıtımına) ek olarak depolamadaki verilerin tüm yaşam döngüsü boyunca dikkate alınmalıdır. En çok talep edilenler projenin aşamalarıdır. Tüm verilerin tek bir platformda konuşlandırılması son derece büyük ve pahalı olacaktır ancak “Aktif Arşivleme” ve “Derin Arşivleme” de dahil olmak üzere tüm iş adımlarının planlanması ve dikkate alınmasıyla uzmanların toplam maliyetlerini maksimuma çıkarmalarına olanak sağlar. Mümkün olan en düşük maliyetle tüm AI veya makine öğrenimi süreci için sahiplik (TCO).

Sıkça Sorulan Sorular

Artık yapay zeka kavramına aşina olduğumuza göre bu alanda sık sorulan bazı soruları inceleyip cevaplayacağız.

Gerçek yapay zeka sonunda insanları yok edecek mi?

Stephen Hawking gibi bazı insanlar gerçek yapay zekanın insanlığın sonu olabileceğinden endişeliydi. Teknik olarak mümkün olmasına rağmen pek mümkün değildir. İnsanlar tarafından geliştirilen her türlü yapay zeka muhtemelen dünya hükümetlerinin incelemesine tabi olacaktır ve araştırmacıların onları yok etmeyi amaçlayan varlıklar yaratmayı aktif olarak düşünmesi pek olası değildir. Ayrıca yapay zekanın insanlığın düşmanı olduğunu varsaymak için hiçbir neden yok.

Yapay zekaya en iyi örnek nedir?

IBM’in geliştirdiği yapay zeka yani Deep Blue, Yapay Zekanın klasik bir örneği olarak değerlendirilebilir. Bu son derece gelişmiş bilgisayar programı, aslında bir dünya satranç şampiyonunu başarıyla yenmek için yapay zekanın ilk uygulamasıydı. Deep Blue, bağımsız düşünme veya diğer görevlerde başarılı olma becerisine sahip olmasa da, satranç oynarken bir insan gibi akıl yürütüp hareket edebildi ve aynı şekilde, o özel durum için yapay zekanın temel tanımını karşılayabildi. görev. . Daha şaşırtıcı olan ise Deep Blue’nun 1376’da (MS 1997), yani ağ ve bilgi işlem teknolojisinin mevcut haliyle geliştirilmesinden yıllar önce inşa edilmiş olmasıdır.

Basit dilde yapay zeka nedir?

Yaygın olarak AI olarak adlandırılan yapay zeka, basitçe karar verme yeteneğine sahip bir bilgisayar programıdır. Karmaşıklığı o kadar fazladır ki onu insandan ayırt edemeyiz. Her ne kadar gerçek yapay zeka (insan benzeri düşünme ve performansa sahip) henüz geliştirilmemiş olsa da, araştırmacılar satranç oyunu oynamak veya röntgen görüntüsünde tümör bulmak gibi belirli alanlarda insan zekasına çok yakın çalışan programlar geliştirdiler. .

Bazı yapay zeka örnekleri nelerdir?

Henüz kendini tanıyan bir bilgisayar olmasa da, karmaşık görevlerin gerçekleştirilmesine yardımcı olmak için yapay zeka benzeri yetenekleri kullanan karmaşık programlar mevcuttur. Aşağıda birkaç örnek bulunmaktadır.

• Sağlık hizmetlerinde yapay zeka uygulamaları, doktorların görüntü taramalarını yüksek hızda analiz etmesine ve sağlık sorunlarına işaret edebilecek kalıpları belirlemesine yardımcı oluyor.
• İşletmelerde gelişmiş yazılımlar, sürücüsüz arabaların ve lojistik robotların kullanılmasını mümkün kıldı.
• Yapay zeka, polis tarafından yüz görüntülerini değerlendirmek ve yüz tanıma yazılımını güçlendirmek için kullanılıyor.
• AI programları gibi IBM’in 1997 Deep Blue’su  Satranç ve diğer oyunları oynama becerisine sahiptirler.

Yapay zekanın değişiklikleri ve geleceği neler?

Bilgisayarlar giderek daha güçlü hale geldikçe yapay zeka da doğal olarak daha güçlü hale gelecektir. Daha hızlı bilgisayarların sağladığı ek işlem gücü, yapay zekayı daha insana benzer hale getirmek için daha karmaşık algoritmalar ve programlarla birlikte çalışır.

Bunun kesin zamanını belirlemek mümkün olmasa da teknolojilerin katlanarak artması üzerine yapılan çalışmalara göre on yıldan daha kısa bir süre içinde gerçek yapay zekayı görebiliriz.

Yapay zeka nasıl çalışır?

Kısaca yapay zekanın büyük miktarda veriyi “eleyerek” ve “örüntüleri” tanıyarak çalıştığını söyleyebiliriz. Araştırmacılar ve programcılar, belirli bir veri kümesini incelemek ve bulunan kalıpları kullanarak istemlere dayalı yanıtlar oluşturmak için kullanılan özel programlar geliştirirler. Örüntü tanıma çok önemli görünmese de insan zekasının işleyişinin temeli olarak kabul edilir.

AI’nin tanımı nedir?

Yapay zekanın veya kısaca yapay zekanın en iyi tanımı, kendi başına ve en az insanlar kadar veya ötesinde düşünebilen veya rasyonel eylemler gerçekleştirebilen makineler üretmeye çalışan bir çalışma alanı olarak ifade edilebilir.

Makine öğrenimi ile yapay zeka arasındaki fark nedir?

Makine öğrenimi aslında yapay zekanın özel uygulamalarından biri olup, kalıpların ve büyük miktarda verinin tanımlanması yoluyla yapılan bir yazılım öğretme yöntemi olarak düşünülebilir. Genel olarak makine öğreniminde araştırmacı, belirli bir konuyla ilgili büyük miktarda veri içeren bir yazılım programı sağlar. Bu veriler resimler, metinler ve hatta videolar şeklinde olabilir. Bundan sonra yazılım tüm verileri inceler ve içlerindeki kalıpları bulmaya çalışır. Değerlendirme sonrasında sinir ağı, gözlemlenen örüntülere dayanarak benzer örüntüler oluşturmaya çalışır. Sinir ağları bazen garip sonuçlar üretse de oldukça karmaşık olabilirler. Gelecekte makine öğrenimi, yapay zekaya mantıksal kararlar vermekten müzik bestelemeye kadar her şeyi öğretmeye yardımcı olmak için güçlü bir şekilde uygulanabilir.

Yapay zekada yüz tanıma nedir?

Yapay zekanın tartışılan uygulamalarından biri, insanların yüzlerinin görüntülerini ve bunların diğer görüntülerle ilişkilerini incelemek için karmaşık programlar kullanan “Yüz Tanıma” başlığı altında polis tarafından kullanılmasıdır.

Bu yazılımın yapay zeka özelliği, yüz özellikleri arasındaki şekli ve mesafeyi kullanarak, insanların tek başına yapamayacağı şekilde hızlı bir şekilde yüzleri eşleştirmek için güçlü “Desen Tanıma” özelliğini kullanıyor.

Yapay zekadaki sürücüsüz arabalar nelerdir?

Yapay zekanın gerçek dünyadaki pratik örneklerinden biri olarak “Sürücüsüz Arabalar” veya sürücüsüz arabalardan bahsedilebilir. Bu araçlar engelleri tespit etmek için kameraları kullanıyor ve hedefe giden rotayı seçmek için GPS’i kullanıyor. Yapay zeka yazılımını ve özel donanımı birleştiren otomobil, minimum insan müdahalesiyle güvenle sürülebiliyor. Aslında bazı araştırmalar, sürücüsüz arabaların, insanlar tarafından kullanılan geleneksel arabalardan bile daha güvenli olduğunu öne sürüyor.

Yapay zekada tıbbi görüntüleme nedir?

Tıp merkezlerinde, radyografik görüntüleri tümörler veya hücrelerin kanserli büyümesi gibi bozukluklar açısından incelerken doktorlara ve tıbbi personele yardımcı olmak için genellikle yapay zeka tabanlı yazılımlar kullanılır. Yapay zeka aynı zamanda MRI ekipmanlarında da kullanılıyor çünkü MRI taramalarını hızlı bir şekilde yüksek kaliteli görüntülere dönüştürebiliyor. Görüntülerin yüksek kalitesi önemlidir çünkü vücudun detaylarının daha net anlaşılmasını sağladığından doktorlar için teşhis prosedürlerini kolaylaştırır.

Yapay zeka nasıl oluşturulur?

Mevcut teknolojilerle bir yapay zeka oluşturmanın ilk adımı, hangi sorunu çözeceğini tanımlamaktır. Çünkü bilgisayarlar henüz her türlü sorunu “Genel Yapay Zeka” oluşturarak çözebilecek kadar güçlü değiller.

Hedefimizi öğrendikten sonraki adımlar, sorunla ilgili verileri toplamayı ve makine öğrenimi için mevcut algoritmaları veya kendi oluşturduğumuz algoritmaları kullanarak yapay zekayı eğitmeyi içerir.

Yapay zeka veri seti üzerinde eğitildikten sonra uygulamaya hazır hale gelir. Son adımda yapay zekanın işleme görevlerini gerçekleştirebilmesi için bir ortam yaratmamız gerekiyor. Bu adım, belirli bir programlama dilinin seçilmesi , donanımın kurulması veya tamamlanan yazılımın barındırılacağı sunucu alanının bulunması gibi şeyleri içerebilir .

4 farklı yapay zeka türü nedir?

Hintze’nin sınıflandırma sistemi, yapay zekaları çevrelerine ve diğer özelliklerine ilişkin farkındalıklarına göre aşağıdaki şekilde 4 türe ayırıyor.

• “Reaktif Makineler”: yalnızca uyaranlara yanıt veren bir yapay zeka sistemini ifade eder. Özünde, olup biteni algılayabilen ve tepki verebilen bir makineye indirgeniyor.
• “Sınırlı bellek”: Gerçek yapay zeka ile karşılaştırıldığında sınırlı bellekli yapay zeka, belirli görevler için tasarlanmış botlar olarak düşünülebilir. Chatbotlar ve sürücüsüz arabalar bu kategoriye giriyor.
• “Zihin Teorisi”: Bu tür yapay zeka, kendisinden başka şeylerin de zihne sahip olduğunu anlayabilir.
• “Kendinin farkında” (Zihin Teorisi): Kendinin farkında olan bir yapay zeka, kendisini bilinçli bir varlık olarak hayal edebilir.

Çözüm

Faradars dergisindeki bu yazımızda yapay zekanın veya yapay zekanın ne olduğunu basit bir dille anlattık. Tanımını ve mahiyetini açıklayıp, insan zekasından nasıl farklılaştığını, hangi amacı aradığını anlattı

Gerçek dünyadaki örneklerini ve uygulamalarını da anlattık. İster yapay zekanın halihazırda aramızda olduğunu, ister gelecekte olacağını düşünelim, dünya çapında sahte yapay zeka teknolojilerine yönelen çok sayıda kuruluş ve şirket var.