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 hale 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 dahil 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.
