YAPAY ZEKA (AI) ?
Yapay zeka (AI) nedir? Yapay zeka nasıl çalışır? Yapay zeka neden önemlidir? Yapay zekanın avantajları ve dezavantajları nelerdir?YAPAY ZEKA (AI) ?
Yapay zeka (AI) nedir?
Yapay zeka, insan zekası süreçlerinin makineler, özellikle bilgisayar sistemleri tarafından simüle edilmesidir. Yapay zekanın özel uygulamaları arasında uzman sistemler, doğal dil işleme, konuşma tanıma ve makine görüşü yer alıyor .
Yapay zeka nasıl çalışır?
Yapay zeka hakkındaki heyecan arttıkça, satıcılar ürün ve hizmetlerinin yapay zekayı nasıl kullandığını tanıtmak için çabalıyorlar. Çoğu zaman yapay zeka olarak adlandırdıkları şey, makine öğrenimi gibi teknolojinin basit bir bileşenidir . Yapay zeka, makine öğrenimi algoritmalarının yazılması ve eğitilmesi için özel bir donanım ve yazılım temeli gerektirir. Hiçbir programlama dili yapay zeka ile eşanlamlı değildir ancak Python, R, Java, C++ ve Julia, yapay zeka geliştiricileri arasında popüler olan özelliklere sahiptir.
Genel olarak yapay zeka sistemleri, büyük miktarda etiketli eğitim verisini alarak, verileri korelasyonlar ve modeller açısından analiz ederek ve bu modelleri gelecekteki durumlar hakkında tahminler yapmak için kullanarak çalışır. Bu şekilde, metin örnekleriyle beslenen bir sohbet robotu, insanlarla gerçekçi alışverişler oluşturmayı öğrenebilir veya bir görüntü tanıma aracı, milyonlarca örneği inceleyerek görüntülerdeki nesneleri tanımlamayı ve tanımlamayı öğrenebilir. Yeni, hızla gelişen üretken yapay zeka teknikleri gerçekçi metinler, resimler, müzik ve diğer medyaları oluşturabilir.
Yapay zeka programlama aşağıdakileri içeren bilişsel becerilere odaklanır:
- Öğrenme. Yapay zeka programlamanın bu yönü, veri toplamaya ve bunların eyleme dönüştürülebilir bilgilere nasıl dönüştürüleceğine ilişkin kurallar oluşturmaya odaklanır. Algoritma adı verilen kurallar , bilgi işlem cihazlarına belirli bir görevin nasıl tamamlanacağı konusunda adım adım talimatlar sağlar.
- Muhakeme. Yapay zeka programlamanın bu yönü, istenen sonuca ulaşmak için doğru algoritmayı seçmeye odaklanır.
- Kendini düzeltme. Yapay zeka programlamanın bu yönü, algoritmalara sürekli olarak ince ayar yapmak ve mümkün olan en doğru sonuçları vermelerini sağlamak için tasarlanmıştır.
- Yaratıcılık. Yapay zekanın bu yönü , yeni görüntüler, yeni metinler, yeni müzik ve yeni fikirler üretmek için sinir ağlarını, kurallara dayalı sistemleri, istatistiksel yöntemleri ve diğer yapay zeka tekniklerini kullanır.
Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki farklar
Yapay zeka , makine öğrenimi ve derin öğrenme, kurumsal BT'de yaygın olarak kullanılan terimlerdir ve bazen özellikle şirketler tarafından pazarlama materyallerinde birbirinin yerine kullanılır. Ama farklılıklar var. 1950'lerde ortaya atılan yapay zeka terimiYeni teknolojiler geliştirildikçe sürekli değişen bir dizi yeteneği kapsar. Yapay zeka çatısı altında yer alan teknolojiler arasında makine öğrenmesi ve derin öğrenme yer alıyor.
Makine öğrenimi, yazılım uygulamalarının açıkça programlanmadan sonuçları tahmin etmede daha doğru olmasını sağlar. Makine öğrenimi algoritmaları, yeni çıktı değerlerini tahmin etmek için geçmiş verileri girdi olarak kullanır. Bu yaklaşım, üzerinde eğitim yapılabilecek büyük veri kümelerinin artmasıyla çok daha etkili hale geldi. Makine öğreniminin bir alt kümesi olan derin öğrenme, beynin nasıl yapılandırıldığına dair anlayışımıza dayanmaktadır. Derin öğrenmenin yapay sinir ağı yapısını kullanması, sürücüsüz arabalar ve ChatGPT dahil olmak üzere yapay zekadaki son gelişmelerin temelini oluşturuyor.
Yapay zeka neden önemlidir?
Yapay zeka, yaşama, çalışma ve oyun oynama şeklimizi değiştirme potansiyeli nedeniyle önemlidir. Müşteri hizmetleri çalışmaları, olası satış yaratma, dolandırıcılık tespiti ve kalite kontrolü de dahil olmak üzere insanlar tarafından gerçekleştirilen görevleri otomatikleştirmek için iş dünyasında etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Yapay zeka birçok alanda görevleri insanlardan çok daha iyi yerine getirebiliyor. Özellikle ilgili alanların düzgün bir şekilde doldurulmasını sağlamak için çok sayıda yasal belgenin analiz edilmesi gibi tekrarlayan, ayrıntı odaklı görevler söz konusu olduğunda, yapay zeka araçları genellikle işleri hızlı bir şekilde ve nispeten daha az hatayla tamamlar . İşleyebildiği devasa veri kümeleri nedeniyle yapay zeka, işletmelere operasyonları hakkında farkında olmayabilecekleri bilgiler de verebilir. Hızla genişleyen üretken yapay zeka araçları popülasyonu, eğitim ve pazarlamadan ürün tasarımına kadar çeşitli alanlarda önemli olacaktır.
Yapay zekanın avantajları ve dezavantajları nelerdir?
Yapay sinir ağları ve derin öğrenme yapay zeka teknolojileri hızla gelişiyor; bunun başlıca nedeni, yapay zekanın büyük miktarda veriyi çok daha hızlı işleyebilmesi ve insanların yapabileceğinden daha doğru tahminlerde bulunabilmesi.
Günlük olarak oluşturulan büyük miktarda veri bir insan araştırmacının hayatını mahvederken, makine öğrenimini kullanan yapay zeka uygulamaları bu verileri alıp hızlı bir şekilde eyleme dönüştürülebilir bilgilere dönüştürebilir. Bu yazının yazıldığı an itibariyle, yapay zekanın birincil dezavantajı, yapay zeka programlamasının gerektirdiği büyük miktarda veriyi işlemenin pahalı olmasıdır. Yapay zeka teknikleri daha fazla ürün ve hizmete dahil edildikçe, kuruluşların yapay zekanın kasıtlı veya kasıtsız olarak önyargılı ve ayrımcı sistemler yaratma potansiyeline de uyum sağlaması gerekiyor.
Yapay zekanın avantajları
Aşağıda yapay zekanın bazı avantajları yer almaktadır.
- Detay odaklı işlerde iyidir. Yapay zekanın, meme kanseri ve melanom da dahil olmak üzere belirli kanserlerin teşhisinde doktorlardan daha iyi olmasa da en az onlar kadar iyi olduğu kanıtlandı .
- Veri ağırlıklı görevler için daha kısa süre. Yapay zeka, büyük veri kümelerini analiz etmek için gereken süreyi azaltmak amacıyla bankacılık ve menkul kıymetler, ilaç ve sigorta gibi veri ağırlıklı sektörlerde yaygın olarak kullanılıyor. Örneğin finansal hizmetler, kredi başvurularını işlemek ve dolandırıcılığı tespit etmek için rutin olarak yapay zekayı kullanıyor.
- İşgücünden tasarruf sağlar ve üretkenliği artırır. Pandemi sırasında büyüyen ve yapay zeka ile makine öğreniminin entegrasyonuyla artması beklenen depo otomasyonunun kullanımı buna bir örnektir .
- Tutarlı sonuçlar sunar. En iyi yapay zeka çeviri araçları, yüksek düzeyde tutarlılık sunarak küçük işletmelere bile müşterilere kendi ana dillerinde ulaşma olanağı sunar.
- Kişiselleştirme yoluyla müşteri memnuniyetini artırabilir. Yapay zeka, içeriği, mesajları, reklamları, önerileri ve web sitelerini bireysel müşterilere göre kişiselleştirebilir.
- Yapay zeka destekli sanal aracılar her zaman mevcuttur. 7/24 hizmet sağlayan yapay zeka programlarının uyumaya veya ara vermeye ihtiyacı yoktur.
Yapay zekanın dezavantajları
Aşağıda yapay zekanın bazı dezavantajları yer almaktadır.
- Masraflı.
- Derin teknik uzmanlık gerektirir.
- Yapay zeka araçları geliştirmek için sınırlı sayıda nitelikli işçi temini.
- Eğitim verilerinin önyargılarını geniş ölçekte yansıtır.
- Bir görevden diğerine genelleme yapma yeteneğinin eksikliği.
- İnsan işlerini ortadan kaldırır, işsizlik oranlarını artırır.
Güçlü yapay zeka ve zayıf yapay zeka
Yapay zeka zayıf veya güçlü olarak kategorize edilebilir .
- Dar AI olarak da bilinen zayıf AI , belirli bir görevi tamamlamak için tasarlanmış ve eğitilmiştir. Endüstriyel robotlar ve Apple'ın Siri'si gibi sanal kişisel asistanlar zayıf yapay zeka kullanıyor.
- Yapay genel zeka (AGI) olarak da bilinen güçlü yapay zeka , insan beyninin bilişsel yeteneklerini kopyalayabilen programlamayı tanımlar. Güçlü bir yapay zeka sistemi, alışılmadık bir görevle karşılaştığında bilgiyi bir alandan diğerine uygulamak ve bağımsız olarak bir çözüm bulmak için bulanık mantığı kullanabilir. Teorik olarak, güçlü bir yapay zeka programı hem Turing testini hem de Çin Odası argümanını geçebilmelidir .
4 tür yapay zeka nedir?
Michigan Eyalet Üniversitesi'nde bütünleştirici biyoloji ve bilgisayar bilimi ve mühendisliği alanında yardımcı doçent olan Arend Hintze, yapay zekanın dört türe ayrılabileceğini, günümüzde yaygın olarak kullanılan göreve özgü akıllı sistemlerden başlayarak, yapay zekanın günümüzde yaygın olarak kullanılmayan duyarlı sistemlere doğru ilerleyebileceğini açıkladı. henüz var. Kategoriler aşağıdaki gibidir.
- Tip 1: Reaktif makineler. Bu yapay zeka sistemlerinin hafızası yoktur ve göreve özeldir. Bunun bir örneği, 1990'larda Garry Kasparov'u yenen IBM satranç programı Deep Blue'dur. Deep Blue satranç tahtasındaki taşları tespit edebilir ve tahminlerde bulunabilir, ancak hafızası olmadığı için geçmiş deneyimlerini gelecekteki deneyimlere bilgi vermek için kullanamaz.
- Tip 2: Sınırlı hafıza. Bu yapay zeka sistemlerinin hafızası var, dolayısıyla gelecekteki kararları bildirmek için geçmiş deneyimleri kullanabilirler. Sürücüsüz araçlardaki bazı karar verme fonksiyonları bu şekilde tasarlanmıştır.
- Tip 3: Zihin teorisi. Zihin teorisi bir psikoloji terimidir. Yapay zekaya uygulandığında bu, sistemin duyguları anlayacak sosyal zekaya sahip olacağı anlamına gelir. Bu tür yapay zeka, yapay zeka sistemlerinin insan ekiplerinin ayrılmaz üyeleri haline gelmesi için gerekli bir beceri olan insanın niyetlerini çıkarabilecek ve davranışı tahmin edebilecektir.
- Tip 4: Kişisel farkındalık. Bu kategoride yapay zeka sistemleri, onlara bilinç veren bir benlik duygusuna sahiptir. Öz farkındalığa sahip makineler kendi mevcut durumlarını anlarlar. Bu tür bir yapay zeka henüz mevcut değil.
Yapay zekanın uygulamaları nelerdir?
Sağlık hizmetlerinde yapay zeka. En büyük bahis hasta sonuçlarını iyileştirmek ve maliyetleri azaltmak üzerinedir. Şirketler insanlardan daha iyi ve daha hızlı tıbbi teşhis koymak için makine öğrenimini kullanıyor. En bilinen sağlık teknolojilerinden biri IBM Watson'dur. Doğal dili anlar ve kendisine sorulan sorulara yanıt verebilir. Sistem, bir hipotez oluşturmak için hasta verilerini ve diğer mevcut veri kaynaklarını inceler ve daha sonra bunu bir güven puanlama şemasıyla sunar. Diğer yapay zeka uygulamaları arasında hastaların ve sağlık hizmetleri müşterilerinin tıbbi bilgileri bulmasına, randevu planlamasına, faturalandırma sürecini anlamalarına ve diğer idari süreçleri tamamlamalarına yardımcı olmak için çevrimiçi sanal sağlık asistanlarının ve sohbet robotlarının kullanılması yer alıyor. COVID-19 gibi salgınları tahmin etmek, bunlarla mücadele etmek ve anlamak için bir dizi yapay zeka teknolojisi de kullanılıyor .
İş dünyasında yapay zeka. Makine öğrenimi algoritmaları , müşterilere nasıl daha iyi hizmet verileceğiyle ilgili bilgileri ortaya çıkarmak için analitik ve müşteri ilişkileri yönetimi ( CRM ) platformlarına entegre ediliyor . Müşterilere anında hizmet sunmak için web sitelerine sohbet robotları dahil edildi. ChatGPT gibi üretken yapay zeka teknolojisindeki hızlı ilerlemenin geniş kapsamlı sonuçlara yol açması bekleniyor: işleri ortadan kaldırmak, ürün tasarımında devrim yaratmak ve iş modellerini altüst etmek.
Yazılım kodlama ve BT süreçlerinde yapay zeka. Doğal dil istemlerine dayalı uygulama kodu üretmek için yeni üretken yapay zeka araçları kullanılabilir, ancak bu araçların henüz ilk günleridir ve yakın zamanda yazılım mühendislerinin yerini almaları pek olası değildir. Yapay zeka aynı zamanda veri girişi, dolandırıcılık tespiti, müşteri hizmetleri ve tahmine dayalı bakım ve güvenlik dahil olmak üzere birçok BT sürecini otomatikleştirmek için de kullanılıyor.
Bankacılıkta yapay zeka. Bankalar, müşterilerini hizmet ve tekliflerden haberdar etmek ve insan müdahalesi gerektirmeyen işlemleri gerçekleştirmek için chatbotları başarıyla kullanıyor. Yapay zeka sanal asistanları, bankacılık düzenlemelerine uyum maliyetlerini iyileştirmek ve azaltmak için kullanılıyor. Bankacılık kuruluşları, kredilere ilişkin karar alma süreçlerini geliştirmek, kredi limitlerini belirlemek ve yatırım fırsatlarını belirlemek için yapay zekayı kullanıyor.
Yapay zekanın etik kullanımı
Yapay zeka araçları işletmeler için bir dizi yeni işlevsellik sunarken , yapay zeka kullanımı aynı zamanda etik soruları da gündeme getiriyor çünkü iyi ya da kötü, bir yapay zeka sistemi halihazırda öğrendiklerini pekiştirecektir.
Bu sorunlu olabilir çünkü en gelişmiş yapay zeka araçlarının çoğunun temelini oluşturan makine öğrenimi algoritmaları, yalnızca eğitimde kendilerine verilen veriler kadar akıllıdır. Bir yapay zeka programını eğitmek için hangi verilerin kullanılacağını insan seçtiğinden, makine öğrenme yanlılığı potansiyeli doğaldır ve yakından izlenmelidir.
Makine öğrenimini gerçek dünyadaki üretim içi sistemlerin bir parçası olarak kullanmak isteyen herkesin yapay zeka eğitim süreçlerinde etiği dikkate alması ve önyargıdan kaçınmaya çalışması gerekir. Bu, özellikle derin öğrenme ve üretken çekişmeli ağ ( GAN ) uygulamalarında doğası gereği açıklanamayan yapay zeka algoritmaları kullanıldığında geçerlidir .
Açıklanabilirlik, sıkı mevzuat uyumluluğu gereksinimleri altında faaliyet gösteren sektörlerde yapay zekanın kullanılmasının önünde potansiyel bir engeldir . Örneğin, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki finans kurumları, kredi verme kararlarını açıklamalarını gerektiren düzenlemeler altında faaliyet göstermektedir. Ancak krediyi reddetme kararı yapay zeka programlaması tarafından verildiğinde kararın nasıl alındığını açıklamak zor olabilir çünkü bu tür kararları vermek için kullanılan yapay zeka araçları binlerce değişken arasındaki ince korelasyonları ortaya çıkararak çalışır. Karar verme süreci açıklanamadığında programa kara kutu AI adı verilebilir .
Özetle yapay zekanın etik sorunları şunları içerir:
- Yanlış eğitilmiş algoritmalar ve insan önyargısından kaynaklanan önyargı.
- Deepfake ve kimlik avı nedeniyle kötüye kullanım.
- AI iftirası ve telif hakkı sorunları da dahil olmak üzere yasal kaygılar.
- Yapay zekanın artan yetenekleri nedeniyle işlerin ortadan kalkması.
- Özellikle bankacılık, sağlık ve hukuk alanlarında veri gizliliği endişeleri.