Yapay Zeka Nedir? - Tr Web Tasarımı
8 Haziran 2020 Trwebyonetici
Bilgisayar biliminde, yapay zeka (Artificial intelligence: AI), bazen makine zekası olarak da adlandırılır, insanlar ve hayvanlar tarafından gösterilen doğal zekanın aksine makineler tarafından gösterilen zekadır. Bu alanda önde gelen yapay zeka ders kitapları, yapay zekayı “akıllı ajanlar” çalışması olarak tanımlar: Çevresini algılayan ve hedeflerine başarılı bir şekilde ulaşma şansını en üst düzeye çıkaran herhangi bir cihaz. Konuşma diline göre, “yapay zeka” terimi genellikle “öğrenme” ve “problem çözme” gibi insanların insan zihniyle ilişkilendirdiği “bilişsel” işlevleri taklit eden bilgisayarları tanımlamak için kullanılır.
Genellikle yapay zeka olarak sınıflandırılan modern makine yetenekleri arasında insan konuşmasını başarılı bir şekilde anlamak, bir metni istenilen dile tercüme etme, stratejik oyun sistemlerinde (satranç ve dama gibi) en üst düzeyde rekabet etmek, otonom olarak çalışan sürücüsüz arabalar, içerik dağıtım ağlarında akıllı yönlendirme ve askeri simülasyonlar sayılabilir.
Yapay zekanın ideal özelliği, belirli bir hedefe ulaşmak için en iyi şansa sahip eylemleri rasyonalize etme ve uygulama yeteneğidir.
Yapay zeka terimi 1956’da ortaya çıktı, ancak yapay zeka, artan veri hacimleri, gelişmiş algoritmalar ve hesaplama gücü ve depolama alanındaki iyileştirmeler sayesinde günümüzde popüler hale geldi.
Erken yapay zeka araştırmaları problem çözme ve sembolik yöntemler gibi konuları araştırdı. 1960’larda ABD Savunma Bakanlığı bu tür çalışmalara ilgi duydu ve temel insan akıl yürütmesini taklit etmek için bilgisayarları eğitmeye başladı. Örneğin, Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) 1970’lerde sokak haritalama projelerini tamamladı. DARPA, Siri, Alexa veya Cortana’nın isimleri olmadan çok önce 2003 yılında akıllı kişisel asistanlar üretti.
Çoğu insan yapay zeka terimini duyduğunda, genellikle düşündükleri ilk şey robotlardır. Çünkü büyük bütçeli filmler ve romanlar, dünyaya zarar veren insan benzeri makineler hakkında hikayeler anlatır.
Yapay zeka, insan zekasının bir makinenin onu kolayca taklit edebileceği ve en basitinden daha karmaşık olanlara kadar görevleri yerine getirebileceği şekilde tanımlanabileceği ilkesine dayanmaktadır. Yapay zekanın amaçları öğrenme, akıl yürütme ve algılamayı içerir.
Teknoloji ilerledikçe, yapay zekayı tanımlayan önceki tanımların modası geçmiş hale geliyor. Örneğin, temel işlevleri hesaplayan veya en uygun karakter tanıma yoluyla metni tanıyan makineler artık yapay zekayı somutlaştırdığı düşünülmemektedir, çünkü bu işlev artık doğal bir bilgisayar işlevi olarak kabul edilmektedir.
Yapay zeka, birçok farklı sektöre fayda sağlamak için sürekli olarak gelişmektedir. Makineler, matematik, bilgisayar bilimi, dilbilim, psikoloji ve daha fazlasına dayanan disiplinler arası bir yaklaşımla bağlanır.
Yapay zeka uygulamaları sonsuzdur. Teknoloji birçok farklı sektöre ve sektöre uygulanabilir. Yapay zeka, sağlık endüstrisinde ilaç dozajı ve hastalarda farklı tedavi ve ameliyathanedeki cerrahi prosedürler için test ediliyor ve kullanılıyor.
Yapay zekaya sahip makinelerin diğer örnekleri, satranç oynayan bilgisayarları ve kendi kendine giden arabaları içerir. Bu makinelerin her biri, yaptıkları herhangi bir eylemin sonuçlarını tartmalıdır, çünkü her bir eylem nihai sonucu etkileyecektir. Satrançta, sonuç oyunu kazanır. Kendi kendine giden otomobiller için, bilgisayar sistemi tüm harici verileri hesaba katmalı ve bir çarpışmayı önleyecek şekilde hesaplamalıdır.
Yapay zeka, bankacılık endüstrisinde olağandışı banka kartı kullanımı ve büyük hesap mevduatları gibi bankacılık ve finans faaliyetlerini tespit etmek ve işaretlemek için kullanıldığı ve hepsi de bir bankanın dolandırıcılık departmanına yardımcı olan finans endüstrisinde de uygulamalara sahiptir. Yapay zeka uygulamaları ticareti kolaylaştırmak için de kullanılıyor. Menkul kıymetlerin arz, talep ve fiyatlandırmasının tahmin edilmesi işlemlerinde kullanılabilir.
Yapay zeka, makinelerde insan zekasının simülasyonunu ifade eder.
Yapay zekanın amaçları öğrenme, akıl yürütme ve algılamayı içerir.
Yapay zeka, finans ve sağlık hizmetleri de dahil olmak üzere farklı endüstrilerde kullanılmaktadır.
Zayıf yapay zeka, basit ve tek görev odaklı olma eğilimindeyken, güçlü yapay zeka, daha karmaşık ve insan benzeri görevleri gerçekleştirir.
Derin öğrenme, veri işlemede ve karar vermede kullanmak için kalıplar oluşturmada insan beyninin çalışmalarını taklit eden bir yapay zeka işlevidir. Derin öğrenme, yapılandırılmamış veya etiketlenmemiş verilerden denetimsiz öğrenebilen ağlara sahip yapay zekada makine öğreniminin bir alt kümesidir. Derin sinirsel öğrenme veya derin sinir ağı olarak da bilinir.
Artık makinelerin karmaşık sorunları insan müdahalesi olmadan çözmeyi öğrenebileceği bir zamanda olduğumuza göre, tam olarak karşılaştıkları sorunlar nelerdir? İşte derin öğrenmenin bugün desteklediği görevlerden sadece birkaçı ve algoritmalar veri infüzyonu yoluyla öğrenmeye devam ettikçe liste büyümeye devam edecek.
Alexa ya da Siri ya da Cortana olsun, çevrimiçi hizmet sağlayıcıların sanal asistanları konuşmanızı ve insanların onlarla etkileşime girdiklerinde kullandıkları dili anlamaya yardımcı olmak için derin öğrenme kullanır.
Benzer şekilde, derin öğrenme algoritmaları diller arasında otomatik olarak çeviri yapabilir. Bu turistler, iş adamları ve dilini bilmediği biriyle konuşma ihtiyacı olan herkese yardımcı olabilir.
Otonom bir aracın yolun gerçeklerini anlaması ve bir dur işareti, sokaktaki bir top veya başka bir araç olup olmadığını nasıl yanıtlayacağı derin öğrenme algoritmalarıdır. Algoritmalar ne kadar çok veri alırsa, bilgi işlemlerinde daha çok insan gibi davranabiliyorlar – karla kaplı bir dur işaretini bilmek hala bir soru işareti.
Sohbet botları ve servis botları
Birçok şirket için müşteri hizmeti sağlayan sohbet botları ve servis botları, derin öğrenme sayesinde artan işitsel ve yazılı sorulara akıllı ve yardımcı bir şekilde yanıt verebilir.
Siyah beyaz görüntüleri renge dönüştürmek eskiden insan eliyle titizlikle yapılan bir işti. Günümüzde, derin öğrenme algoritmaları, resimlerdeki bağlam ve nesneleri, temelde siyah beyaz görüntüyü renkli olarak yeniden oluşturmak için renklendirmek için kullanabilmektedir. Sonuçlar etkileyici ve doğrudur.
Derin öğrenme, yalnızca güvenlik amacıyla değil, Facebook gönderilerindeki kişileri etiketlemek için de yüz tanıma amacıyla kullanılmaktadır ve bir mağazadaki ürünler için sadece yakın gelecekte yüzlerimizi kullanarak ödeme yapabiliriz. Yüz tanıma için derin öğrenme algoritmalarının zorlukları, saç stillerini değiştirdiklerinde, sakalda büyüdüklerinde veya tıraş ettiklerinde veya kötü aydınlatma veya engel nedeniyle çekilen görüntü zayıf olsa bile aynı kişi olduğunu bilmektir.
Hastalık ve tümör tanılarından, bir bireyin genomu için özel olarak yaratılan kişiselleştirilmiş ilaçlara kadar, tıp alanında derin öğrenme, büyük ilaç ve tıp şirketlerinin çoğunun dikkatini çekmektedir.
Kişiselleştirilmiş alışveriş ve eğlence
Netflix‘in bir sonraki izlemeniz için nasıl önerilerde bulunduğunu hiç merak ettiniz mi? Ya da Amazon, bir sonraki satın almanız gereken şeylerle ilgili fikir buluyor ve bu öneriler tam olarak ihtiyacınız olan şey ama daha önce hiç bilmiyor muydunuz? Evet, işte derin öğrenme algoritmaları.
Derin öğrenme algoritmalarının deneyimi ne kadar fazla olursa, o kadar iyi olurlar. Teknoloji olgunlaşmaya devam ettikçe, olağanüstü tecrübeler bizi beklemektedir.
Web Tasarım hizmetleri için bize ulaşabilirsiniz.