AI nedir?
Yapay zeka (AI), insan gibi problem çözme yeteneklerine sahip bir teknolojidir. Yapay zeka çalışırken insan zekasını taklit eder gibi görünür. Görüntüleri tanıyabilir, şiirler yazabilir ve veriye dayalı tahminlerde bulunabilir.
Modern kuruluşlar; akıllı sensörler, insan tarafından oluşturulan içerikler, izleme araçları ve sistem günlükleri gibi çeşitli kaynaklardan büyük miktarda veri toplar. Yapay zeka teknolojileri, verileri analiz eder ve bu verileri, işletme operasyonlarına etkili bir şekilde yardımcı olmak için kullanır. Örneğin yapay zeka teknolojisi; müşteri desteğindeki insan konuşmalarına yanıt verebilir, pazarlama için orijinal görüntüler ve metinler oluşturabilir ve analiz için akıllı önerilerde bulunabilir.
Sonuçta yapay zeka, özelleştirilmiş kullanıcı etkileşimleri ve karmaşık problem çözme için yazılımı daha akıllı hale getirmekle ilgilidir.
Bazı yapay zeka teknolojileri nelerdir?
Yapay zeka uygulamaları ve teknolojileri son birkaç yılda hızla artmıştır. Aşağıda, karşılaşmış olabileceğiniz yaygın yapay zeka teknolojilerinden bazı örnekler verilmiştir.
Yapay Zekanın Tarihçesi
Alan Turing, 1950 tarihli "Computing Machinery and Intelligence" adlı makalesinde makinelerin düşünüp düşünemeyeceğine değinmiştir. Yapay zeka terimini ilk kez Turing bu makalede ortaya attı ve bunu teorik ve felsefi bir kavram olarak sundu. Bununla birlikte yapay zeka, bugün bildiğimiz gibi birçok bilim insanının ve mühendisin on yıllarca sürmüş kolektif faaliyetlerinin sonucudur.
1940-1980
1943 yılında Warren McCulloch ve Walter Pitts, yapay zekanın merkezindeki teknoloji olan sinir ağlarının temelini oluşturacak bir yapay nöronlar modeli önerdi.
Hemen ardından 1950 yılında Alan Turing, makine zekasını değerlendirmek için Turing Testi kavramını tanıtan "Computing Machinery and Intelligence" adlı makaleyi yayınladı.
Bu, yüksek lisans öğrencileri Marvin Minsky ve Dean Edmonds'un SNARC olarak bilinen ilk sinir ağı makinesini inşa etmelerine yol açtı. Frank Rosenblatt, sinir ağının en eski modellerinden biri olan Perceptron'u geliştirdi ve Joseph Weizenbaum, 1951 ve 1969 yılları arasında birey merkezli bir psikoterapisti simüle eden ilk sohbet robotlarından biri olan ELIZA'yı oluşturdu.
Marvin Minsky, sinir ağlarının sınırlamalarını göstererek 1969'dan 1979'a kadar sinir ağı araştırmalarında geçici bir düşüşe neden oldu. İlk "yapay zeka duraklama dönemi", azalan finansman, donanım ve bilgi işlem sınırlamaları nedeniyle meydana geldi.
1980-2006
1980'lerde, öncelikle çeviri ve deşifre konusundaki yapay zeka araştırmalarına yeni bir ilgi ve devlet finansmanı vardı. Bu süre zarfında MYCIN gibi uzman sistemler, tıp gibi belirli alanlarda insanların karar verme süreçlerini simüle ettikleri için popüler hâle geldi. 1980'lerde sinir ağlarının yeniden canlanmasıyla David Rumelhart ve John Hopfield, bilgisayarların deneyimlerden öğrenebileceğini gösteren derin öğrenme teknikleri üzerine makaleler yayınladı
1987 ve 1997 yılları arasında, diğer sosyo-ekonomik faktörler ve dot-com balonu nedeniyle ikinci bir yapay zeka duraklama dönemi ortaya çıktı. Yapay zeka araştırması, ekiplerin farklı kullanım durumlarında etki alanına özgü sorunları çözmesiyle daha bölünmüş hâle geldi.
1997'den yaklaşık 2006'ya kadar IBM'nin, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenen Deep Blue satranç yazılımı dâhil olmak üzere yapay zekada önemli başarılar gördük. Buna ek olarak Judea Pearl, yapay zeka araştırmalarında olasılık ve karar teorisini içeren bir kitap yayınladı. Geoffrey Hinton ve diğerleri, derin öğrenmeyi popüler hâle getirerek sinir ağlarında yeniden canlanmaya yol açtı. Ancak ticari çıkarlar sınırlı kaldı.
2007-Günümüz
2007'den 2018'e kadar bulut bilgi işlemdeki gelişme, bilgi işlem gücünü ve yapay zeka altyapısını daha erişilebilir hâle getirdi. Makine öğrenimindeki artan benimseme, yenilik ve gelişmeye yol açtı. Gelişmeler arasında Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever ve Geoffrey Hinton tarafından geliştirilen, ImageNet yarışmasını kazanan ve görüntü tanımada derin öğrenmenin gücünü gösteren AlexNet adlı bir evrişimsel sinir ağı (CNN) mimarisi yer aldı ve Google'ın AlphaZero yazılımı, insan verileri olmadan kendi kendine oynamaya dayanarak satranç, Japon satrancı ve Go oyunlarında ustalaştı.
2022'de, insan gibi konuşmalar yapmak ve OpenAI'ın ChatGPT'si gibi görevleri tamamlamak için yapay zekayı (AI) ve doğal dil işlemeyi (NLP) kullanan sohbet robotları, konuşma yetenekleriyle büyük ölçüde tanındı ve yapay zekaya yönelik ilgiyi ve gelişimi yeniden canlandırdı.
Gelecekte yapay zeka
Mevcut yapay zeka teknolojilerinin tümü önceden belirlenmiş bir dizi parametre içinde çalışır. Örneğin görüntü tanıma ve oluşturma konusunda eğitilmiş yapay zeka modelleri web siteleri oluşturamaz.
Yapay genel zeka (AGI), insan benzeri zekaya ve kendi kendine öğretme yeteneğine sahip yazılımlar oluşturmaya çalışan bir teorik yapay zeka araştırma alanıdır. Amaç, yazılımın üzerinde eğitilmemiş veya geliştirilmemiş olabileceği görevleri de yerine getirebilmesidir.
AGI; özerk öz denetime, makul derecede kendini anlama özelliğine ve yeni beceriler öğrenme yeteneğine sahip yapay zeka sistemleri geliştirmeye ilişkin teorik bir arayıştır. Oluşturulduğu sırada kendisine öğretilmeyen ortamlarda ve bağlamlarda karmaşık sorunları çözebilir. İnsan yeteneklerine sahip AGI teorik bir kavram ve araştırma hedefi olmaya devam etmektedir. Yapay zekanın olası geleceklerinden biridir.
Yapay zeka günümüzde nasıl kullanılıyor?
Yapay zeka bugün her yerde, favori uygulamalarınızı güçlendirmek için perde arkasında çalışıyor.
İşletmeler için yapay zeka örnekleri
Yapay zekanın geniş bir uygulama alanı vardır. Kapsamlı bir liste olmasa da yapay zekanın kuruluşlar için çeşitli kullanım senaryolarını vurgulayan örnekleri burada bulabilirsiniz.
Sohbet robotları ve akıllı asistanlar
Yapay zeka destekli sohbet robotları ve akıllı asistanlar daha sofistike ve insan benzeri sohbetler gerçekleştirir. Bağlamı anlayabilir, karmaşık doğal dil ve müşteri sorguları için tutarlı yanıtlar üretebilirler. Kişiselleştirilmiş etkileşimler sağlamak için müşteri desteği, sanal yardım ve içerik oluşturma konusunda çok iyidirler. Bu modellerin sürekli öğrenme yeteneği, performanslarını zaman içinde uyarlamalarına ve geliştirmelerine olanak sağlayarak kullanıcı deneyimini ve verimliliğini artırır.
Örneğin, dünyanın en büyük çevrimiçi aracılarından biri olan Deriv, çeşitli platformlarda dağıtılmış büyük miktarda veriye erişimde zorluklarla karşı karşıya kaldı. Müşteri desteği, pazarlama ve işe alım alanlarında birden fazla kaynaktan veri almak ve işlemek için yapay zeka destekli bir asistanı hayata geçirdi. Yapay zeka ile Deriv, yeni işe alınanları işe almaya harcadığı süreyi yüzde 45, işe alım görev sürelerini de yüzde 50 azalttı.
Sohbet robotları ve akıllı asistanlar hakkında daha fazla bilgi edinin »
Akıllı belge işleme
Akıllı belge işleme (IDP), yapılandırılmamış belge formatlarını kullanılabilir verilere dönüştürür. Örneğin e-postalar, görüntüler ve PDF'ler gibi iş belgelerini yapılandırılmış bilgilere dönüştürür. IDP; verileri ayıklamak, sınıflandırmak ve doğrulamak için doğal dil işleme (NLP), derin öğrenme ve bilgisayarlı görü gibi yapay zeka teknolojilerini kullanır.
Örneğin HM Land Registry (HMLR), İngiltere ve Galler'in %87'sinden fazlası için mülkiyet haklarını yönetiyor. HMLR sosyal hizmet görevlileri, mülk işlemleriyle ilgili karmaşık yasal belgeleri karşılaştırıyor ve inceliyor. Kuruluş, belge karşılaştırmasını otomatikleştirmek için bir yapay zeka uygulaması dağıtarak inceleme süresini yüzde 50 azalttı ve mülk transferlerinin onay sürecini güçlendirdi. Daha fazla bilgi için HMLR'nin, Amazon Textract'i nasıl kullandığı hakkındaki yazıyı okuyun.
Akıllı belge işleme (IDP) hakkında daha fazla bilgi edinin »
Uygulama performansı izleme
Uygulama performansı izleme (APM), iş açısından kritik uygulamaların performansını izlemek için yazılım araçlarını ve telemetri verilerini kullanma sürecidir. Yapay zeka tabanlı APM araçları, sorunları ortaya çıkmadan önce tahmin etmek için geçmiş verileri kullanır. Ayrıca geliştiricilerinize uygulamalı çözümler önerip sorunları gerçek zamanlı olarak çözebilirler. Bu strateji, uygulamaların etkili bir şekilde çalışmasını sağlar ve darboğazları giderir.
Örneğin Atlassian, ekip çalışmasını ve organizasyonu kolaylaştırmak için ürünler geliştiriyor. Atlassian, AI APM araçlarını kullanarak uygulamaları sürekli olarak izliyor, olası sorunları algılıyor ve ciddiyeti önceliklendiriyor. Bu işlevle ekipler, makine öğrenimi destekli önerilere hızla yanıt verebilir ve performans düşüşlerini çözebilir.
Tahmine dayalı bakım
Yapay zekayla geliştirilmiş tahmine dayalı bakım; operasyonlarda, sistemlerde veya hizmetlerde kesinti sürelerine yol açabilecek sorunları belirlemek için büyük miktarda veri kullanır. Tahmine dayalı bakım, kesinti süresini azaltarak ve aksaklıkları önleyerek işletmelerin, olası sorunları ortaya çıkmadan önce ele almalarını sağlar.
Örneğin Baxter, dünya çapında 70 üretim tesisi kullanıyor ve tıbbi teknolojiyi sunmak için 7/24 çalışıyor. Baxter, endüstriyel ekipmanlardaki anormal koşulları otomatik olarak tespit etmek için tahmine dayalı bakımdan yararlanıyor. Kullanıcılar, kesinti süresini azaltmak ve operasyonel verimliliği artırmak için etkili çözümleri önceden uygulayabilir. Daha fazla bilgi edinmek için Baxter'ın Amazon Monitron'u nasıl kullandığı hakkındaki yazıyı okuyun.
Tıbbi araştırma
Tıbbi araştırma; süreçleri kolaylaştırmak, tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek ve çok miktarda veriyi işlemek için yapay zekayı kullanır. Uçtan uca farmasötik keşif ve geliştirmeyi kolaylaştırmak, tıbbi kayıtları yazıya dökmek ve yeni ürünler için pazara sunma süresini iyileştirmek için tıbbi araştırmalarda yapay zeka teknolojisini kullanabilirsiniz.
Gerçek dünyadan bir örnek olarak C2i Genomics; yüksek ölçekli, özelleştirilebilir genomik işlem hatları ve klinik muayeneler incelemeler için yapay zekadan yararlanıyor. Araştırmacılar, hesaplamalı çözümleri kapsayarak klinik performansa ve yöntem geliştirmeye odaklanabilir. Mühendislik ekipleri; kaynak taleplerini, mühendislik bakımını ve NRE maliyetlerini azaltmak için de yapay zekadan yararlanır. Daha fazla bilgi için C2i Genomics'in AWS HealthOmics'i nasıl kullandığı hakkındaki yazıyı okuyun.
Tıbbi araştırma çözümleri hakkında daha fazla bilgi edinin »
Yapay zekanın işletmeler için avantajları
Kuruluşunuz, iş süreçlerini optimize etmek, müşteri deneyimlerini iyileştirmek ve yeniliği hızlandırmak için yapay zeka özelliklerini entegre edebilir.
Makine öğrenimi, derin öğrenme ve yapay zeka arasındaki fark nedir?
Yapay zeka (AI), makineleri daha insanımsı kılmak için kullanılan farklı strateji ve tekniklere yönelik kapsayıcı bir terimdir. Yapay zeka, otonom otomobillerden robot süpürgelere ve Alexa gibi akıllı asistanlara kadar her şeyi kapsamaktadır. Makine öğrenimi ve derin öğrenme, yapay zekanın çatısı altında olsa da tüm yapay zeka etkinlikleri, makine öğrenimi ve derin öğrenme değildir. Örneğin üretici yapay zeka, insan benzeri yaratıcı yetenekler gösterir ve derin öğrenmenin çok gelişmiş bir biçimidir.
Makine öğrenimi
Yapay zeka ve makine öğrenimi terimlerinin birçok yerde birbirinin yerine kullanıldığını görebilseniz de makine öğrenimi teknik olarak yapay zekanın birçok dalından yalnızca biridir. Verileri ilişkilendirmek için algoritmalar ve istatistiksel modeller geliştirme bilimidir. Bilgisayar sistemleri büyük miktarda geçmiş veriyi işlemek ve veri düzenlerini tanımlamak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Mevcut bağlamda, makine öğrenimi, bağımsız olarak veya diğer daha karmaşık AI tekniklerini desteklemek için kullanabileceğiniz makine öğrenimi modelleri adı verilen bir dizi istatistiksel tekniği ifade eder.
Derin öğrenme
Derin öğrenme, makine öğrenimini bir adım daha ileri götürür. Derin öğrenme modelleri, bilgiyi öğrenmek ve işlemek için birlikte çalışan sinir ağlarını kullanır. Daha büyük bir problemi çözmek için küçük veri birimleri üzerinde mikro matematiksel işlemler gerçekleştiren milyonlarca yazılım bileşeninden oluşurlar. Örneğin bir görüntüyü sınıflandırmak için o görüntüdeki pikselleri tek tek işlerler. Modern AI sistemleri, şiir yazmak veya metin istemlerinden görüntüler oluşturmak gibi karmaşık görevleri gerçekleştirmek için genellikle birden fazla derin sinir ağını birleştirir.
Yapay zeka nasıl çalışır?
Yapay zeka sistemleri çalışmak için bir dizi teknoloji kullanır. Özellikler değişir ancak temel ilkeler aynı kalır. Metin, görüntü, video ve ses gibi tüm veri türlerini sayısal temsillere dönüştürür ve aralarındaki kalıpları ve ilişkileri matematiksel olarak tanımlarlar. Bu nedenle, yapay zeka teknolojileri eğitim gerektirir. Mevcut bilgi arşivlerinden öğrenen insanlara benzer şekilde "öğrenmek" için büyük hacimli mevcut veri kümelerine maruz bırakılırlar. Yapay zekanın çalışmasını sağlayan teknolojilerden bazıları aşağıda verilmiştir.
Sinir ağları
Yapay sinir ağları, yapay zeka teknolojilerinin temelini oluşturur. Bu ağlar, insan beyninde gerçekleşen işleme sürecini taklit eder. Bir beyin, bilgiyi işleyen ve analiz eden milyonlarca nöron içerir. Yapay sinir ağları, bilgiyi birlikte işleyen yapay nöronlar kullanır. Her yapay nöron veya düğüm, bilgiyi işlemek ve karmaşık problemleri çözmek için matematiksel hesaplamalar kullanır.
Doğal dil işleme
Doğal dil işleme (NLP), metin verilerini yorumlamak, anlamak ve anlam toplamak için sinir ağlarını kullanır. İnsan dilini çözme ve anlama konusunda uzmanlaşmış çeşitli bilgi işlem tekniklerinden yararlanır. Bu teknikler, makinelerin insan metnini işlemek ve hatta yeni metin oluşturmak için kelimeleri, dilbilgisi sözdizimini ve kelime kombinasyonlarını işlemesine olanak tanır. Doğal dil işleme; belgeleri özetleme, sohbet robotları ve duygu analizi gerçekleştirme gibi görevlerde kritik öneme sahiptir.
Görüntü İşleme
Bilgisayarlı görü, videolardan ve görüntülerden bilgi ve öngörüler çıkarmak için derin öğrenme tekniklerini kullanır. Uygunsuz görüntüler için çevrimiçi içerikleri izlemek, yüzleri tanımak ve görüntü ayrıntılarını sınıflandırmak üzere bundan yararlanabilirsiniz. Otonom otomobil ve kamyonlarda çevreyi izlemek ve anlık kararlar almak çok önemlidir.
Konuşma tanıma
Konuşma tanıma yazılımı, insan konuşmasını yorumlamak, kelimeleri tanımlamak ve anlamı algılamak için derin öğrenme modelleri kullanır. Sinir ağları, konuşmayı metne dökebilir ve ses duyarlılığını gösterebilir. Anlamı belirlemek ve ilgili görevleri gerçekleştirmek için sanal asistanlar ve çağrı merkezi yazılımı gibi teknolojilerde konuşma tanımayı kullanabilirsiniz.
Üretici Yapay Zeka
Üretici yapay zeka, basit metin istemlerinden görüntü, video, metin ve ses gibi yeni içerik ve yapıtlar oluşturan yapay zeka sistemlerini ifade eder. Verileri analiz etmekle sınırlı eski yapay zekanın aksine üretici yapay zeka; yüksek kaliteli, insan benzeri yaratıcı çıktılar üretmek için derin öğrenmeden ve büyük veri kümelerinden yararlanır. Bu durum heyecan verici kreatif uygulamalara olanak sağlasa da önyargı, zararlı içerik ve fikri mülkiyet konusunda endişeler vardır. Genel olarak üretici yapay zeka, insan dili ve insan benzeri bir şekilde yeni içerik ve yapıtlar oluşturmak için yapay zeka yeteneklerinde büyük bir gelişimi temsil eder.
Yapay zeka uygulama mimarisinin temel bileşenleri nelerdir?
Yapay zeka mimarisi üç temel katmandan oluşur. Tüm katmanlar, yapay zekanın çalışması için gerekli bilgi işlem ve bellek kaynaklarını sağlayan BT altyapısında çalışır.
Yeni başlayanlar için yapay zeka eğitim seçenekleri
Yapay zeka eğitimi genellikle programlama ve bilgisayar biliminin temelleriyle başlar. Matematik, istatistik ve doğrusal cebir ile birlikte Python gibi dilleri öğrenmeniz gerekir.
Ardından daha özelleştirilmiş bir eğitime geçebilirsiniz. Daha derin bir anlayış ve uygulamalı deneyim kazanmak için yapay zeka, makine öğrenimi veya veri bilimi alanında yüksek lisans diploması edinin. Bu programlar tipik olarak sinir ağları, doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü gibi konuları derinlemesine işler.
Bununla birlikte, örgün eğitim tek yol değildir. Kendi hızınızda öğrenmek ve belirli becerilerde ustalaşmak için çevrimiçi kurslardan yararlanabilirsiniz. Örneğin, AWS'de üretici yapay zeka eğitimi, aşağıdaki konularda AWS uzmanlarının sertifikalarını içerir:
Yapay zeka uygulamasındaki zorluklar nelerdir?
Birkaç zorluk yapay zeka uygulamasını ve kullanımını zorlaştırır. Aşağıdaki engeller, en yaygın zorluklardan bazılarıdır.
Yapay zeka yönetişimi
Veri yönetişimi politikaları, düzenleyici kısıtlamalara ve gizlilik yasalarına uymalıdır. Yapay zekayı uygulamak için veri kalitesini, gizliliğini ve güvenliğini yönetmelisiniz. Müşterilerin verilerini ve gizliliklerini korumaktan siz sorumlusunuz. Kuruluşunuz, veri güvenliğini yönetmek için yapay zeka modellerinin her katman genelinde müşteri verilerini nasıl kullandığını ve bunlarla nasıl etkileşime girdiğini anlamalıdır.
Veri sınırlamaları
Tarafsız yapay zeka sistemleri eğitmek için büyük miktarda veri girmeniz gerekir. Eğitim verilerini kullanmak ve işlemek için yeterli depolama kapasitesine sahip olmanız gerekir. Aynı şekilde, eğitim için kullandığınız verilerin doğruluğunu sağlamak üzere etkili yönetim ve veri kalitesi süreçlerine sahip olmanız gerekir.
Duyarlı yapay zeka
Duyarlı yapay zeka, AI sisteminin sosyal ve çevresel etkisini büyük ölçekte dikkate alan AI geliştirmesidir. Her yeni teknolojide olduğu gibi, yapay zeka sistemlerinin kullanıcılar, toplum ve çevre üzerinde dönüştürücü bir etkisi vardır. Sorumlu yapay zeka, yapay zekanın nasıl geliştirildiği ve kullanıldığı konusunda olumlu etkiyi artırmaya, adil olmaya ve şeffaflığa öncelik vermeyi gerektirir. Yapay zeka yeniliklerinin ve veri odaklı kararların sivil özgürlükleri ve insan haklarını ihlal etmemesini sağlar. Kuruluşlar, hızla gelişen AI alanında rekabetçi kalırken duyarlı yapay zeka oluşturmakta zorlanıyor.
Teknik zorluklar
Yapay zekayı makine öğrenimi ile eğitmek çok büyük miktarda kaynak tüketir. Derin öğrenme teknolojilerinin çalışması için yüksek bir işlem gücü eşiği esastır. Yapay zeka uygulamalarını çalıştırmak ve modellerinizi eğitmek için sağlam bir hesaplama altyapısına sahip olmanız gerekir. İşlem gücü maliyetli olabilir ve yapay zeka sistemlerinizin ölçeklenebilirliğini sınırlayabilir.
AWS, yapay zeka gereksinimlerinizi nasıl destekleyebilir?
AWS; yapay zekayı oluşturucular, veri bilimcileri, iş analistleri ve öğrenciler gibi daha fazla kişi tarafından erişilebilir hale getirir. En kapsamlı yapay zeka hizmetleri, araçları ve kaynakları kümesi ile AWS, 100.000'den fazla müşteriye işletmelerinin taleplerini karşılamak ve verilerinin değerini ortaya çıkarmak için derin uzmanlık sunuyor. Müşteriler, benzeri görülmemiş bir oranda dönüşüm sağlamak için AWS ile gizlilik, uçtan uca güvenlik ve yapay zeka yönetişimi temelinde oluşturabilir ve ölçeklenebilir. AWS'de yapay zeka, performansı en üst düzeye çıkarmak ve maliyetleri düşürmek üzere kullanıma hazır zeka ve yapay zeka altyapısı için önceden eğitilmiş yapay zeka hizmetlerini içerir.