Yapay zeka (AI), insan zekası süreçlerinin makinelerle, özellikle bilgisayar sistemleriyle simülasyonudur. Bu süreçler arasında öğrenme (bilginin edinilmesi ve bilginin kullanımı için kurallar), muhakeme (yaklaşık veya kesin sonuçlara ulaşmak için kuralların kullanılması) ve kendi kendini düzeltme yer almaktadır. Özel AI uygulamaları arasında uzman sistemler, konuşma tanıma ve makine görüşü bulunur.
AI, zayıf veya güçlü olarak sınıflandırılabilir. Aynı zamanda dar AI olarak da bilinen Zayıf AI, belirli bir görev için tasarlanmış ve eğitilmiş bir AI sistemidir. Apple'ın Siri gibi sanal kişisel asistanları, zayıf bir AI şeklidir. Yapay zeka olarak da bilinen Güçlü AI, genelleştirilmiş insan bilişsel yeteneklerine sahip bir AI sistemidir. Bilinmeyen bir görevle sunulduğunda, güçlü bir Yapay zeka sistemi, insan müdahalesi olmadan bir çözüm bulabilir.
AI için donanım, yazılım ve personel maliyetleri pahalı olabileceğinden, birçok satıcı standart tekliflerinde AI bileşenlerinin yanı sıra Hizmet Olarak Yapay Zeka ( AIaaS ) platformlarına erişim de içerir. Hizmet olarak AI, bireylerin ve şirketlerin çeşitli iş amaçları için AI ile deneme yapmalarını ve bir taahhütte bulunmadan önce birden fazla platform örneklemelerini sağlar. Popüler AI bulut teklifleri arasında Amazon AI servisleri, IBM Watson Assistant, Microsoft Cognitive Services ve Google AI servisleri bulunur.
AI araçları işletmeler için bir dizi yeni işlevsellik sunarken , Yapay zekanın kullanılması etik soruları gündeme getirmekte. Bunun nedeni, en gelişmiş AI araçlarının çoğunun temelini oluşturan derin öğrenme algoritmalarının, yalnızca eğitimde verdikleri veriler kadar akıllı olmalarıdır. Bir insan bir AI programını eğitmek için hangi verilerin kullanılması gerektiğini seçtiğinden, insan yanlılığı potansiyeli doğaldır ve yakından izlenmelidir.
Bazı endüstri uzmanları yapay zeka teriminin popüler kültürle çok yakından bağlantılı olduğuna inanmakta ve bu da kamuoyunun yapay zeka konusunda gerçekçi olmayan korkuları ve işyerini ve genel olarak yaşamı nasıl değiştireceği konusunda beklenmeyen beklentileri ortaya koymaktadır. Araştırmacılar ve pazarlamacılar, daha nötr bir çağrışıma sahip olan artırılmış zeka etiketinin, insanların AI' nin sadece ürün ve hizmetleri geliştireceğini, bunları kullanan insanların yerini almayacağını anlamalarına yardımcı olacağını umuyorlar.
Yapay zeka türleri
Michigan State Üniversitesi'nde bütünleştirici biyoloji ve bilgisayar bilimleri ve mühendisliği profesörü olan Arend Hintze, AI'yı bugün var olan AI sistemlerinden henüz mevcut olmayan sistemlere kadar dört tipte sınıflandırıyor. Kategorileri aşağıdaki gibidir:
Tip 1: Reaktif makineler
Bu tipin en bilinen örneği, 1990'larda Garry Kasparov'u yenen IBM satranç programı Deep Blue satranç tahtasındaki parçaları belirleyebilir ve tahminler yapabilir, ancak hafızası yoktur ve gelecekteki deneyimleri bilgilendirmek için geçmiş deneyimleri kullanamaz. Olası hareketleri analiz eder ve en stratejik hamleyi seçer. Deep Blue ve Google'ın AlphaGO su dar amaçlar için tasarlanmış ve kolayca başka bir duruma uygulanamayan AI dir.
Tip 2: Sınırlı hafıza
Bu Yapay zeka sistemleri gelecekteki kararları bildirmek için geçmiş deneyimleri kullanabilir. Kendi kendine sürüş özelliği bulunan otomobillerde karar verme işlevlerinden bazıları bu şekilde tasarlanmıştır.
Tip 3: Akıl teorisi
Bu psikoloji terimi, başkalarının yaptıkları kararları etkileyen kendi inançlarına, arzularına ve niyetlerine sahip olduğu anlayışını ifade eder. Bu tür bir AI henüz mevcut değil.
Tip 4: Kişisel farkındalık
Bu kategoride, AI sistemlerinin öz benliği vardır, bilinci vardır. Öz farkındalığı olan makineler mevcut durumlarını anlar ve başkalarının ne hissettiğini anlamak için bilgileri kullanabilir. Bu AI türü henüz mevcut değil.
Örnekler AI teknolojisi
AI, çeşitli farklı teknoloji türlerine dahil edilmiştir. İşte yedi örnek.
Otomasyon
Bir sistemi veya işlemi otomatik yapan şey nedir. Örneğin, robotik süreç otomasyonu (RPA), normalde insanların gerçekleştirdiği yüksek hacimli, tekrarlanabilir görevleri gerçekleştirmek için programlanabilir. RPA, değişen koşullara uyum sağlayabilmesi için BT otomasyonundan farklıdır.
Makine öğrenimi
Bir bilgisayarın programlama olmadan hareket etmesini sağlama bilimi. Derin öğrenme , çok basit bir ifadeyle, tahmine dayalı analitiklerin otomasyonu olarak düşünülebilecek bir makine öğrenmesi alt kümesidir. Üç tür makine öğrenme algoritması vardır.
Denetimli öğrenim
Veri kümeleri, etiketlerin tespit edilip yeni veri kümelerinin etiketlenmesi için kullanılabileceği şekilde etiketlenir.
Denetimsiz öğrenme
Veri kümeleri etiketlenmez ve benzerlik veya farklılıklara göre sıralanır.
Pekiştirmeli öğrenme
Veri kümeleri etiketlenmez, ancak bir eylem veya birkaç eylem gerçekleştirdikten sonra AI sistemine geri bildirim verilir.
Yapay görme
Bilgisayarların görmesine izin verme bilimi. Bu teknoloji, bir kamera kullanarak analog-dijital dönüşüm kullanarak görsel bilgileri yakalar ve analiz eder ve sayısal sinyal işleme yöntemi ile genellikle insan gözüyle karşılaştırılır, ancak makine görüşü biyoloji ile sınırlı değildir örneğin duvarlardan görmek için programlanabilir. İmza tanımlamasından tıbbi görüntü analizine kadar çeşitli uygulamalarda kullanılabilir. Makine tabanlı görüntü işlemeye odaklanan bilgisayar görüşü, genellikle makine görüşü ile birleştirilir.
Doğal dil işleme (NLP)
Bir bilgisayar programı tarafından insan dilinin - bilgisayar değil- işlenmesidir. NLP'NİN eski ve en iyi bilinen örneklerinden biri, bir e-postanın konu satırına ve metnine bakarak e-postanın önemsiz olup olmadığına karar veren spam tespitidir. NLP'YE güncel yaklaşımlar makine öğrenimine dayanmaktadır. NLP görevleri metin çevirisi, duygu analizi ve konuşma tanımayı da içerir.
Robotik
Robotların tasarım ve imalatına odaklanan bir mühendislik alanı. Robotlar genellikle insanların tutarlı bir şekilde yapması veya gerçekleştirmesi zor olan görevleri yapmak için kullanılır. Araba üretimi için montaj hatlarında veya uzayda büyük nesneleri taşımak için kullanılırlar. Araştırmacılar ayrıca sosyal ortamlarda etkileşime girebilecek robotlar oluşturmak için makine öğrenmesini kullanıyor.
Sürücüsüz otomobiller
Bilgisayarla görme ve görüntü tanıma kombinasyonunu kullanırlar. Belirli bir şeritte kalırken ve yayalar gibi beklenmedik engellerden kaçarak bir aracı pilot uygulamada otomatik olarak kullanabilme becerilerini geliştirirler ve öğrenirler.
AI uygulamaları
Yapay zeka bir dizi alana girdi. İşte altı örnek.
Sağlıkta Sektöründe Yapay Zeka
En büyük amaç hasta sonuçlarını iyileştirme ve maliyetleri düşürmedir. Şirketler insanlardan daha iyi ve daha hızlı tanı koymak için makine öğrenmesi uyguluyorlar. En iyi bilinen sağlık teknolojilerinden biri IBM Watson. Doğal dili anlar ve sorulan sorulara cevap verebilir.
Sistem, hasta verilerini ve mevcut diğer veri kaynaklarını, daha sonra bir güven puanlama şeması ile ortaya koyduğu bir hipotez oluşturmak için kullanır. Diğer AI uygulamaları arasında sohbetler , soruları cevaplamak ve müşterilere yardımcı olmak için çevrimiçi olarak kullanılan bir bilgisayar programı, takip randevularını planlamak veya hastalara faturalandırma sürecinde yardımcı olmak ve temel tıbbi geri bildirim sağlayan sanal sağlık asistanları bulunmaktadır.
İş dünyasında Yapay Zeka
Robotik süreç otomasyonu, normalde insanlar tarafından gerçekleştirilen yüksek tekrarlayan işlere uygulanmaktadır. Makine öğrenmesi algoritmaları, müşterilere nasıl daha iyi hizmet verileceği ile ilgili bilgileri ortaya çıkarmak için analitik ve CRM platformlarına entegre edilmiştir . Müşterilere anında hizmet vermek için sohbet botları web sitelerine eklenmiştir. İş pozisyonlarının otomasyonu da akademisyenler ve BT analistleri arasında bir konuşma noktası haline geldi.
Eğitimde Yapay Zeka
Yapay zeka sınıflamayı otomatikleştirerek eğitimcilere daha fazla zaman kazandırır. AI öğrencileri değerlendirebilir ve ihtiyaçlarına uyarlayarak kendi hızlarında çalışmalarına yardımcı olabilir. AI öğretmenleri, öğrencilere ilave destek sağlayabilir ve takipte kalmalarını sağlar. AI, öğrencilerin nerede ve nasıl öğrendiklerini, hatta bazı öğretmenleri bile değiştirebilir.
Finansman alanında Yapay Zeka
Mint veya Turbo Tax gibi kişisel finans uygulamalarında AI finansal kurumları değişime zorlamaktadır. Bunlar gibi uygulamalar kişisel veri toplar ve finansal danışmanlık sağlar. Ev satın alma işlemi gibi günlük yaşamımıza etki eden birçok alana IBM Watson gibi başka programlar da girmiştir. Bugün, AI yazılımları Wall Street'te işlemlerin çoğunu gerçekleştirir.
Yasada Yapay Zeka
Kanunlarda belgelerin üzerinden geçme ve keşif süreci genellikle insanlar için oldukça yorucudur. Bu işlemi otomatikleştirmek zamanın daha verimli bir şekilde kullanılmasının yolunu açmıştır. Startup'lar ayrıca bir veritabanıyla ilişkili taksonomiyi ve ontolojiyi inceleyerek programlanmış cevapları elemek için soru-cevap bilgisayar asistanları da oluşturuyor.
Üretimde Yapay Zeka
Bu, robotları iş akışına dahil etmenin ön saflarında yer alan bir alandır. Endüstriyel robotlar tek görevleri yerine getirmek için kullanıldı ve insan işçilerinden ayrıldı .
Güvenlik ve etik kaygılar
AI'nın kendi kendini süren otomobiller alanında uygulanması, etik kaygıların yanı sıra güvenliği de artırır. Arabalar saldırıya uğrayabilir ve otonom bir araç bir kazaya karıştığında sorumluluk belli değildir. Özerk araçlar ayrıca bir kazanın kaçınılmaz olduğu bir yere yerleştirilebilir ve bu da programlamayı hasarı en aza indirgeme konusunda etik bir karar vermeye zorlar.
Diğer bir önemli endişe, AI araçlarının kötüye kullanılması potansiyelidir. Hacker'lar hassas sistemlere erişmek ve mevcut durumun ötesinde güvenlik konusunu zorlaştırmak için karmaşık makine öğrenme araçlarını kullanmaya başlıyor.
Derin öğrenmeye dayalı video ve ses üretimi araçları aynı zamanda kötü niyetli insanlara istismar kapılarını sunmakta. deepfakes gibi kamuya açık rakamların asla gerçekleşmeyen şeyleri söyleyen veya yapan ikna edici bir şekilde hazırlanmış videolar örnek verilebilir.
