Yapay Zeka Aracıları Nedir?
Yapay zeka (AI) aracısı, çevresiyle etkileşime girebilen, veri toplayabilen ve önceden belirlenmiş hedefleri karşılamak için kendi belirlediği görevleri gerçekleştirmek üzere verileri kullanabilen bir yazılım programıdır. İnsanlar hedefler belirler ancak bağımsız olarak bu hedeflere ulaşmak için gerçekleştirmesi gereken en iyi eylemleri bir yapay zeka aracısı seçer. Örneğin müşteri sorularını çözmek isteyen bir iletişim merkezi yapay zeka aracısını ele alalım. Aracı, müşteriye otomatik olarak farklı sorular soracak, dahili belgelerdeki bilgileri tarayacak ve bir çözüm sunarak yanıt verecektir. Müşteri yanıtlarına dayanarak soruyu kendi başına çözüp çözemeyeceğini, çözemeyecekse bir insana iletmesi gerekip gerekmediğini belirler.
AI aracılarını tanımlayan temel ilkeler nelerdir?
Tüm yazılımlar, yazılım geliştiricisi tarafından belirlenen farklı görevleri özerk olarak tamamlar. Peki, yapay zekayı veya akıllı aracıları özel kılan nedir?
AI aracıları rasyonel aracılardır. Optimum performans ve sonuçlar üretmek için algılarına ve verilerine dayanarak rasyonel kararlar alırlar. Bir AI aracısı, ortamını fiziksel veya yazılım arayüzleriyle algılar.
Örneğin bir robotik aracı, sensör verilerini toplarken, bir sohbet robotu müşteri sorgularını girdi olarak kullanır. Ardından, AI aracısı bilinçli bir karar vermek için verileri uygular. Önceden belirlenmiş hedefleri destekleyen en iyi sonuçları tahmin etmek için toplanan verileri analiz eder. Aracı ayrıca, yapması gereken bir sonraki eylemi formüle etmek için sonuçları kullanır. Örneğin sürücüsüz otomobiller, birden fazla sensörden gelen verilere dayanarak yoldaki engellerin etrafından dolanır.
AI aracılarını kullanmanın avantajları nelerdir?
Yapay zeka aracıları, iş operasyonlarınızı ve müşterilerinizin deneyimlerini iyileştirebilir.
Üretkenliğin geliştirilmesi
AI aracıları, insan müdahalesi olmadan belirli görevleri yerine getiren özerk akıllı sistemlerdir. Kuruluşlar, belirli hedeflere ve daha verimli iş sonuçlarına ulaşmak için yapay zeka aracılarını kullanır. İş ekipleri, tekrarlayan görevleri AI aracılarına devrettiklerinde daha üretken olurlar. Bu şekilde, dikkatlerini misyon açısından kritik veya yaratıcılık gerektiren etkinliklere yönlendirebilir ve kuruluşlarına daha fazla değer katabilirler.
Azalan maliyetler
İşletmeler, süreç verimsizliklerinden, insan hatalarından ve manuel süreçlerden kaynaklanan gereksiz maliyetleri azaltmak için akıllı aracıları kullanabilir. Karmaşık görevleri güvenle gerçekleştirebilirsiniz çünkü özerk aracılar, değişen ortamlara uyum sağlayan tutarlı bir model izler.
Bilinçli karar verme
Gelişmiş akıllı aracılar, büyük miktarlarda gerçek zamanlı veri toplamak ve işlemek için makine öğrenimini (ML) kullanır. Bu da işletme yöneticilerinin bir sonraki hamlelerini stratejik hale getirirken daha iyi tahminler yapmalarını sağlar. Örneğin bir reklam kampanyası yürütürken farklı pazar segmentlerindeki ürün taleplerini analiz etmek için AI aracılarını kullanabilirsiniz.
İyileştirilmiş müşteri deneyimi
Müşteriler, işletmelerle etkileşimde bulunurken ilgi çekici ve kişiselleştirilmiş deneyimler ararlar. Yapay zeka aracılarının entegre edilmesi, işletmelerin ürün önerilerini kişiselleştirmesine, hızlı yanıt vermesine ve müşteri katılımını, dönüşümünü ve sadakatini artırmak için yenilik yapmasına olanak tanır.
Yapay zeka aracı mimarisinin temel bileşenleri nelerdir?
Yapay zekada aracılar, benzersiz amaçları gerçekleştirmek için farklı ortamlarda çalışabilirler. Bununla birlikte, tüm işlevsel aracılarda şu bileşenler vardır.
Mimari
Mimari, aracının çalıştığı temeldir. Mimari, fiziksel bir yapı, bir yazılım programı veya bunların birleşimi olabilir. Örneğin bir robotik AI aracısı aktüatörler, sensörler, motorlar ve robotik kollardan oluşur. Bu arada, bir AI yazılım aracısını barındıran bir mimari, özerk işlemleri etkinleştirmek için bir metin istemi, API ve veri tabanları kullanabilir.
Aracı işlevi
Aracı işlevi, toplanan verilerin aracının amacını destekleyen eylemlere nasıl çevrildiğini açıklar. Aracı işlevini tasarlarken geliştiriciler bilgi türünü, yapay zeka yeteneklerini, bilgi tabanını, geri bildirim mekanizmasını ve gerekli diğer teknolojileri dikkate alır.
Aracı programı
Bir aracı programı, aracı işlevinin uygulanmasıdır. Yapay zeka aracısını belirlenen mimaride geliştirmeyi, eğitmeyi ve dağıtmayı içerir. Aracı programı, aracının iş mantığını, teknik gereksinimleri ve performans öğelerini birbirine uygun hale getirir.
Bir AI aracısı nasıl çalışır?
Yapay zeka aracıları karmaşık görevleri basitleştirerek ve otomatikleştirerek çalışır. Çoğu özerk aracı, atanan görevleri gerçekleştirirken belirli bir iş akışını izler.
Hedefleri belirle
AI aracısı, kullanıcıdan belirli bir talimat veya hedef alır. Nihai sonucu, kullanıcı için alakalı ve faydalı kılan görevleri planlama hedefini kullanır. Ardından, aracı bu hedefi eyleme dönüştürülebilir birkaç küçük göreve böler. Hedefe ulaşmak için, aracı bu görevleri belirli emirlere veya koşullara göre gerçekleştirir.
Bilgi topla
Yapay zeka aracıları, başarılı bir şekilde planladıkları görevleri yapmak için bilgiye ihtiyaç duyarlar. Örneğin aracı, müşteri duygularını analiz etmek için konuşma günlükleri çıkarmalıdır. Bu nedenle, AI aracıları ihtiyaç duydukları bilgileri aramak ve almak için internete erişebilir. Bazı uygulamalarda, akıllı bir aracı bilgiye erişmek veya bilgi alışverişi için diğer aracılarla veya makine öğrenimi modelleriyle etkileşime girebilir.
Görevleri uygula
Yeterli veri edinen AI aracısı görevini metodik olarak uygular. Aracı bir görevi tamamladıktan sonra onu listeden kaldırır ve bir sonrakine geçer. Aracı bir görevden diğerine geçerken harici geri bildirim arayarak ve kendi günlüklerini inceleyerek belirlenen hedefe ulaşıp ulaşmadığını değerlendirir. Bu işlem sırasında, aracı nihai sonuca ulaşmak için daha fazla görev oluşturabilir ve gerçekleştirebilir.
Yapay zeka aracılarını kullanmanın zorlukları nelerdir?
Yapay zeka aracıları, daha iyi sonuçlar için işletme iş akışlarını otomatikleştiren yararlı yazılım teknolojileridir. Bununla birlikte, kuruluşlar iş kullanım durumları için özerk yapay zeka aracılarını dağıtırken aşağıdaki endişe konularını da ele almalıdır.
Veri gizliliği endişeleri
Gelişmiş yapay zeka aracıları geliştirmek ve çalıştırmak, büyük hacimli verilerin elde edilmesini, depolanmasını ve taşınmasını gerektirir. Kuruluşlar veri gizliliği gereksinimlerinin farkında olmalı ve veri güvenliği duruşunu iyileştirmek için gerekli önlemleri almalıdır.
Etik zorluklar
Bazı durumlarda, derin öğrenme modelleri taraflı, yanlı veya yanlış sonuçlar üretebilir. İnsan incelemeleri gibi önlemlerin uygulanması, müşterilerin dağıtılan aracılardan yararlı ve tarafsız yanıtlar almasını sağlar.
Teknik karmaşıklıklar
Gelişmiş yapay zeka aracılarının uygulanması, makine öğrenimi teknolojileri konusunda uzman deneyimi ve bilgisi gerektirir. Geliştiriciler, makine öğrenimi kitaplıklarını yazılım uygulamalarıyla entegre edebilmeli ve aracıyı kuruma özel verilerle eğitebilmelidir.
Sınırlı işlem kaynakları
Derin öğrenme yapay zeka aracılarını eğitmek ve dağıtmak, önemli miktarda işlem kaynağı gerektirir. Kuruluşlar bu aracıları şirket içinde uyguladıklarında, kolayca ölçeklenemeyen maliyetli altyapıya yatırım yapmalı ve bunları sürdürmelidir.
AI aracısı türleri nelerdir?
Kuruluşlar farklı türde akıllı aracılar oluşturur ve dağıtır. Aşağıda birkaç örnek verilmiştir.
Basit refleks aracıları
Basit bir refleks aracısı kesinlikle önceden tanımlanmış kurallara ve anlık verilerine dayanarak çalışır. Belirli bir olay koşulu eylem kuralının ötesindeki durumlara yanıt vermez. Bu nedenle, bu ajanlar kapsamlı eğitim gerektirmeyen basit görevler için uygundur. Örneğin bir kullanıcının konuşmasındaki belirli anahtar kelimeleri algılayarak şifreleri sıfırlamak için basit bir refleks aracısı kullanabilirsiniz.
Model tabanlı refleks aracıları
Model tabanlı bir aracı, basit refleks aracılarına benzer ancak model tabanlı aracı daha gelişmiş bir karar verme mekanizmasına sahiptir. Sadece belirli bir kuralı takip etmek yerine, model tabanlı bir aracı, karar vermeden önce olası sonuçları değerlendirir. Destekleyici verileri kullanarak, algıladığı dünyanın iç modelini oluşturur ve kararlarını desteklemek için kullanır.
Hedef tabanlı aracılar
Hedef tabanlı aracılar veya kural tabanlı aracılar, daha sağlam akıl yürütme yeteneklerine sahip AI aracılarıdır. Aracı, ortam verilerini değerlendirmenin yanı sıra, istenen sonucu elde etmesine yardımcı olacak farklı yaklaşımları karşılaştırır. Hedef tabanlı aracılar her zaman en verimli yolu seçer. Doğal dil işleme (NLP) ve robotik uygulamaları gibi karmaşık görevleri gerçekleştirmek için uygundurlar.
Fayda tabanlı aracılar
Fayda tabanlı aracılar, kullanıcıların istedikleri sonucu en üst düzeye çıkarmalarına yardımcı olmak için karmaşık bir akıl yürütme algoritması kullanır. Aracı, farklı senaryoları ve ilgili fayda değerlerini veya avantajları karşılaştırır. Ardından, kullanıcılara en fazla kazancı sağlayan birini seçer. Örneğin müşteriler fiyat ne olursa olsun minimum seyahat süreli uçak biletleri aramak için fayda tabanlı bir aracıyı kullanabilir.
Öğrenme aracıları
Bir öğrenme aracısı, sonuçlarını iyileştirmek için sürekli olarak önceki deneyimlerden öğrenir. Aracı, duyusal girdi ve geri bildirim mekanizmalarını kullanarak öğrenme öğesini belirli standartlara uymak için zaman içinde uyarlar. Bunun da ötesinde, toplanan verilerden ve geçmiş sonuçlardan kendini eğitmek için yeni görevler tasarlamak üzere bir problem oluşturucu kullanır.
Hiyerarşik aracılar
Hiyerarşik aracılar, katmanlar halinde düzenlenmiş organize bir akıllı aracı grubudur. Üst düzey aracılar karmaşık görevleri daha küçük görevlere ayırır ve bunları alt düzey aracılara atar. Her aracı bağımsız olarak çalışır ve denetleyici aracısına bir ilerleme raporu sunar. Üst düzey aracı sonuçları toplar ve toplu olarak hedeflere ulaşmalarını sağlamak için alt aracıları koordine eder.
AWS, yapay zeka aracısı gereksinimleriniz konusunda nasıl yardımcı olur?
Amazon Connect Contact Lens, kuruluşunuzun gerçek zamanlı iletişim merkezi analizlerini yönetmek ve oluşturmak için kullanabileceği bağımsız bir yapay zeka aracısıdır. Otomatik olarak kişi özetleri oluşturabilir ve müşteri analizi trendlerini ortaya çıkarabilirsiniz. Bunu şu şekilde yapabilirsiniz:
- Amazon Connect Contact Lens, uyumluluk çabalarını iyileştirmek için müşteri görüşmelerinde hassas müşteri verilerini otomatik olarak algılar ve düzeltir
- Denetçiler, Amazon Connect Contact Lens'in oluşturduğu konuşma analizlerinden insan aracılarını otomatik olarak inceleyebilir
- Aracı, kullandıkları kelimelerden müşteri duygularını anlamak ve analiz etmek için NLP teknolojilerini kullanır.
Kuruluşlar ayrıca kendi yapay zeka aracılarını oluşturmak için üretici yapay zeka (üretici AI) ve diğer Amazon Web Services (AWS) yapay zeka hizmetlerini kullanabilir. AWS; özerk aracılar oluşturmak, entegre etmek ve ölçeklendirmek için yönetilen araçlar sağlayarak teknik, altyapı ve uyumluluk zorluklarının üstesinden gelmenize yardımcı olur. Örneğin:
- Amazon Bedrock; Claude, Llama 2 ve Amazon Titan gibi sektör lideri üretici yapay zeka modellerine kolay erişim sağlar.
- Amazon SageMaker, dağıtıma hazır ve özelleştirilebilir ML algoritmalarıyla yapay zeka aracılarını denemenize, oluşturmanıza, test etmenize ve dağıtmanıza olanak tanır
- Yapay zeka aracılarınızı derin öğrenme modelleri için amaca yönelik olarak oluşturulmuş bir ML öğrenme hızlandırıcısı olan AWS Trainium'da eğitin, çalıştırın ve ölçeklendirin
Hemen bir hesap oluşturarak AWS'de yapay zeka aracılarını kullanmaya başlayın.
AWS'de Sonraki Adımlar
