Yapay zeka, teknoloji çağında olduğumuz bu dönemde üzerinde en çok durulan ve en çok konuşulan konulardan birisidir. Büyük bir sorumlulukla birlikte ciddi çalışmalar sonucunda geliştirilebilmektedir. Yapay zeka yazılım ve donanımsal sistemlerle hazırlanan ve programlandığı alan üzerinde uzmanlık göstermektedir. Sayısal mantık yürütmeden, hareket etme ve konuşmaya kadar, ses algılamadan tıpkı bir insanı andırmayan davranışlar sergilemesine kadar bir çok işlem yapabilmektedir.

Örnek vermek gerekirse; Yapay zekayı programladığımız bir alan üzerinden ona sorular veya işlemler yönettiğimizde, programlandığı alan üzerinde en doğru ve en rasyonel cevapları vermektedir. Günümüzde artan teknolojiyle birlikte yapay zekaların alanları genişletilmiş ve çok daha ilerlemiştir.

Yapay zeka başlı başına büyük bir konuyu oluşturmaktadır. Bu konu tek başlık altında incelenmeyecek kadar geniş ve detaylıdır. Yapay zeka öğrenme konusunda ele alacağımız ilk kavramlar makine öğrenimi ve derin öğrenme olacaktır.

Makine öğrenimimi (Machine learning) nedir?

Yapay zekanın bir kolu olan makine öğrenimi aynı zamanda derin öğrenmeyi de içine alan bir başka yapay zekaya ait koludur. Makine öğrenmesi, makinanın sağladığı verilerin doğruluğunu ve rasyonelliğini türetmeyi sağlayan algoritmadır. Örnek verecek olursak şayet şu şekilde anlamınızı kolaylaştırabiliriz.

Bir markette alışveriş yapıldıktan sonraki fiş ile ilgili algoritmalara bakılıyor. Algoritme sonucu cips alanların genellikle kola da aldığı belirleniyor. Bu duruma istinaden cips rafları ve kola rafları birbine yakınlaştırılıyor ve satışların da yükseldiği gözlemleniyor.

Derin öğrenme (Deep learning) nedir?

Derin öğrenme yapay zekanın ve makine öğreniminin bir alt dalı olarak anılmaktadır.

Derin öğrenme, makine öğrenimi ile hemen hemen benzer konuları ele almaktadır. Derin öğrenme, beynimizde olan nötronlar gibi çalışmaktadır. Yapay zekaya yüklenen bu algoritma sayesinde kendi kendine öğrenmesi ve öğrendiği bilgileri geliştirmesi olanaklıdır. Yapay zekayı üreten ve geliştiren kişiler tarafından yapay zekaya verilen erişim dahilinde kendi araştırmasını yaparak en doğru sonuca ulaşacak şekilde programlanır. Erişebildiği alanlara göre detaylı araştırma yapması da doğru orantılıdır. Örneğin Google Translate şuanda 100 den fazla dilde çeviri yapması derin öğrenme ile alakalı bir yazılımla mümkün kılınıyor.

Yapay zekanın uygulama alanlarına değinecek olursak

Yapay zekanın en önemli uygulama alanları aşağıdaki gibidir;

  • Algıladığı sesi tanıma
  • Kaydettiği görüntüleri işleme
  • Programlanan dili işleme
  • Muhakeme öğrenme

Ses tanıma: Yapay zekada ses tanıma özelliği günümüzde oldukça fazla karşılaşılmakta olup level atlama boyutuna gelmiştir. Bilgisayarın veya telefonun sesleri tanıması, algılaması sesleri harflere çevirmesi hiç de kolay değil, sadece bunlara bile batığımız zaman teknolojinin ne kadar büyük oranda yükseldiğini görmekteyiz. Bu ses tanıma özelliğine sadece akıllı telefonlarımızda gördüğümüz siri, veya diğer sanal asistanları dahil etmemiz doğru olmaz. Hayatımızın her noktasında da görmemiz mümkündür.

Görüntü işleme: görüntü işlemeye bir örnekle başlamak istiyorum. Biliyorsunuz ki günümüzde sürücüsüz araçlar da mevcut. Elbette çok görüp duyduğumuz bir şey değil ama var. Bu araçların daha güvenilir hareket etmeleri için etraflarını iyi gözlemleyip anlamaları gerekmektedir.

Doğal dil işleme: doğal dil işleme, konusu altında birçok alt başlık kullanım alanları bulunmaktadır. En basit örneği ile Google gibi arama motorlarında “bunu mu demek istediniz” gibi cümlelerle arama algoritmaları gelişiyor. Tabi arama motoru sadece basit bir örneğiydi.

Muhakeme: Kelime anlamı olarak iki tarafı dinleyerek bir yargıya varma olarak bilinmektedir. Yapay zeka programlanmasına göre iki sonuç içerisinde en rasyonel olanı algılayarak ifade etmektedir.

Gördüğünüz üzere yapay zeka bu yönde gelişmesini sürdürmektedir. Kimisi yapay zekanın gelişmesine olumsuz bakarken kimisi de gayet iyimser ve olanaklı bakmaktadır.

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz