SOR'UN BLOG I 2019 Yılında Karşımıza Çıkacak 5 Yapay Zeka Trendi
Son zamanlarda adından çokça bahsettiren yapay zekâ olgusu, geleceği şekillendirme konusunda önemli bir role sahiptir. Dünyanın teknoloji üreten önemli şirketleri de bu gerçeğin farkında olduklarından, yapay zekâ konusu en önemli gündem maddeleri arasında yer alır. 2018 yılı, çok verimli yapay zekâ çalışmalarının yapıldığı bir yıl olmuştur. Kullanılan pek çok uygulama, yapay zekâ ile güçlendirilerek daha performanslı bir kullanım elde edilmiştir. Sağlık alanında yapay zekâ kullanılarak geliştirilen gelişmiş mikroskop uygulamaları, göz hastalıklarının tespiti konusunda yapılan geliştirmeler en bariz örnekler olarak sayılabilir. Benzer şekilde iklim modellemeleri, okyanus sağlığı ve hayvanları koruma çalışmaları gibi bilimsel temelli çalışmalar da başarılı yapay zekâ kullanım örnekleri arasındadır.
Yapay zekâ konusunda atılan başarılı adımlar, 2019 yılı içinde artan bir hızla devam etmektedir ve sonraki yıllara ait planlamalarda şimdiden yapılmaktadır. Bu çalışmalara; doğal dil üretimi, konuşma tanıma, sanal ajanlar, makine öğrenme platformları, yapay zekâ ile optimize edilmiş donanım,karar yöntemleri, derin öğrenme platformları, biyometri, robotik süreçler otomasyonu, metin analizi ve NLP, dijital ikiz-yapay zekâ modellemesi, siber savunma, uygunluk analizi, içerik oluşturma, eşler arası ağlar, duygu tanıma,görüntü tanıma ve pazarlama otomasyonu gibi çalışmalar örnek olarak gösterilebilir.
Pekiştirmeli öğrenme, sonuca ulaşabilmek için yapması gerekenleri öğrenen, davranışçılık prensibini baz alarak kurgulanmış bir makine öğrenmesidir. Pekiştirmeli öğrenmede makine, karşısına çıkan sorunlara tepkiler verir ve bu tepkilere karşılık ödül puanı alır. Pekiştirmeli öğrenme sürecinde makine, aldığı ödül puanını maksimum seviyeye çıkarmak için çalışır. Bu aşamadaki makinenin, daha önce denediği durumlardan yararlanması ve ödül aldığı durumları tekrar etmesi beklenir. Sonuç olarak deneme-yanılma ile öğrenen makine, en iyi sonuca ulaşacağı yolu aşamalı bir çalışma ile bulur.Pekiştirmeli öğrenme, hem diğer mühendislik dalları hem de sinir bilimi ve psikoloji gibi dallar ile etkileşim halinde çalışır. Politika, ödül, değer/durum değeri ve çevre modeli olarak adlandırılan 4 temel unsur üzerine kurulmuş olan pekiştirmeli öğrenme konusunda yapılan geliştirme çalışmaları,yapay zekâ çalışmaları ile paralel bir şekilde devam etmektedir.
Yapay zekâ kullanımı, pek çok alanda fark yaratacak olsa da bazı alanlardaki kullanımı etik açıdan tartışmalıdır. Bu duruma örnek olarak, yapay zekanın insanların hayatını etkileyecek şekilde kararlar alma ihtimali gösterilebilir. Örneğin popüler sosyal medya uygulamaları veya arama motorları, sahip oldukları algoritmalar ile bazı kararlar vererek belirli sonuçları gösterir. Bu sonuçlar her zaman istenilen sonuçlar olmayabilir.Benzer şekilde finansal anlamda; yapay zekâ uygulamalarının sizin için aldığı kararlar etkili olabilir. Benzer durumların analizi sonucu elde edilen karar algoritmaları, çoğulcu bir yaklaşım sergileyerek belirli bir oranda veriye ulaşabilmeyi sağlar. İnsana özgü değer yargıları taşımayan karar yapıları,yapay zekânın etik açıdan tartışılması sonucunu doğurur.
Kuantum Hesaplama - Quantum Computing
Kuantum hesaplama, kuantum-mekanik olayların kullanılarak hesaplama yapılmasıdır. Kuantum hesaplama fikri, kuantum hesaplama yeteneğine sahip yeni nesil kuantum bilgisayarların klasik bilgisayarların yapamayacağı şeyleri yapabileceği fikrine dayanarak ortaya çıkmıştır. Klasik bilgisayarlar bit olarak tanımlanan yapılar ile bilgiyi temsil eder. Oysa ki kuantum bilgisayarlar, bilgiyi kübit olarak adlandırılan kuantum bitleri ile temsiletmektedir. Normal bilgisayarlar sıfır ve bir ile ifade edilen tek durumlu biryaklaşım ile çalışırken kuantum bilgisayarları, bir parçacık için aynı anda iki durumun da geçerli olabileceğini kabul eden kuantum teorisine dayanır.Bilgisayar teknolojisinde çığır açacak kuantum bilgisayarlar ile yapay zekâ çalışmalarının da başka bir boyut kazanarak, insan hayatı üzerinde daha hissedilir etkiler bırakacağı öngörülmektedir.
Önyargı İçeren Veriler
Yapay zekâ kullanımının yaygınlaşması, karar verme yapılarınında otomatikleşmesi sonucunu doğurmuştur. Ancak bu türden karar verme yapıları tarafından alınan kararlar her zaman doğru olmaz. Belirli kriterlere göre oluşturulmuş karar verme yapıları aslında önyargılı sonuçlara ulaşma riskini de bünyesinde barındırır. Önyargı içeren verilerden oluşan sonuçlar, iş süreçlerinin yanlış yönlendirilmesi, değerlendirmelerin yanlış yapılması şeklinde sonuçlanabilir. Bunun önüne geçebilmek için modellerin sürekli olarak test edilmesi, yinelemeli bir yaklaşım ile sonuçların sürekli olarak güncel veriler ile analiz edilmesi gerekir. Ancak bu şekilde, elde edilen verilerin önyargı içermeyen veriler olarak elde edilmesi yönünde olumlu adımlar atılmış olur.
Yapay sinir ağları, önemli bir yapay zekâ uygulaması olarak dikkat çeker. Temel çalışma prensibi, insan beyninin çalışma şeklinin taklit edilmesidir. Taklit yöntemini kullanarak verilerin analiz edilmesi ve yeni öğrenme algoritmalarının elde edilmesi amaçlanmaktadır. Yapay sinir ağları; doğrusal olmama, paralel çalışma, öğrenme, genelleme, eksik verilerle çalışma ve uyarlanabilirlik gibi özellikler içerir. Bu ağlar; ekonomik öngörülerde bulunma, finansal tahminler yapabilme, konuşma ve ses tanımlayabilme, işlem modelleme ve yönetme ile kalite kontrol operasyonları gibi pek çok alanda kullanılır.
Siz de işlerinizi ileriye taşımak için yapay zekâdan faydalanmak ve chatbot gibi uygulamalar ile müşterilerinize daha hızlı dönüş sağlamak isterseniz bizimle iletişime geçebilir, detaylı bilgi alabilirsiniz.
2019 Yılında Karşımıza Çıkacak 5 Yapay Zeka Trendi
Geleceği şekillendirme konusunda önemli bir role sahip olan yapay zeka olgusu, geçtiğimiz yıl teknoloji firmalarının çalışma alanlarını şekillendirdi.