Yapay Zeka nedir?
Son birkaç on yılda bir dizi yapay zeka (AI) tanımı ortaya çıkmış olsa da, John McCarthy bu 2004 belgesinde akıllı makineler, özellikle akıllı bilgisayar programları yapmak. Bu, insan zekasını anlamak için bilgisayarları kullanma göreviyle benzer bir görevle ilgilidir, ancak yapay zekanın kendisini biyolojik olarak gözlemlenebilir yöntemlerle sınırlaması gerekmez." Ancak bu tanımdan onlarca yıl önce, yapay zeka sohbetinin doğuşu Alan Turing'in 1950'de yayınlanan çığır açıcı çalışması " Bilgisayar Makineleri ve Zeka " ile gösterilmişti. Genellikle "bilgisayar biliminin babası" olarak anılan Turing, şu soruyu soruyor: "Makineler düşünebilir mi?" Oradan, bir insan sorgulayıcının bir bilgisayar ve insan metin yanıtını ayırt etmeye çalışacağı, şimdi ünlü olarak "Turing Testi" olarak bilinen bir test sunuyor. Bu test, yayımlanmasından bu yana çok fazla incelemeden geçmiş olsa da, dilbilim etrafındaki fikirleri kullandığından, yapay zeka tarihinin önemli bir parçası ve felsefe içinde süregelen bir kavram olmaya devam ediyor.
Rasyonel Düşünen Sistemler
Rasyonel Hareket Eden Sistemler
Alan Turing'in tanımı "insan gibi davranan sistemler" kategorisine girerdi.En basit haliyle yapay zeka, problem çözmeyi sağlamak için bilgisayar bilimi ve sağlam veri kümelerini birleştiren bir alandır. Yapay zeka ile birlikte sıkça bahsedilen makine öğrenmesi ve derin öğrenmenin alt alanlarını da kapsar. Bu disiplinler, girdi verilerine dayalı tahminler veya sınıflandırmalar yapan uzman sistemler oluşturmaya çalışan AI algoritmalarından oluşur. Bugün, pazarda ortaya çıkan herhangi bir yeni teknolojiden beklenen AI gelişimini çevreleyen çok fazla yutturmaca. Gartner'ın yutturmaca döngüsünde belirtildiği gibi (bağlantı IBM'in dışındadır), sürücüsüz arabalar ve kişisel asistanlar gibi ürün inovasyonları, “aşırı heveslilikten bir hayal kırıklığı dönemine kadar, inovasyonun alaka ve rolünün nihai olarak anlaşılmasına kadar tipik bir inovasyon ilerlemesini takip eder. Fridman'ın 2019'daki MIT dersinde belirttiği gibi, şişirilmiş beklentilerin zirvesinde ve hayal kırıklığının dibine yaklaşıyoruz. Yapay zeka etiği etrafında tartışmalar ortaya çıktıkça, hayal kırıklığı çukurunun ilk işaretlerini görmeye başlayabiliriz. Yapay zeka etiği konusundaki tartışmalarda IBM'in nerede durduğu hakkında daha fazla bilgi edinmek için buradan daha fazlasını okuyun .
Yapay Zekâ Türleri
Zayıf Yapay Zekaya Karşı Güçlü Yapay Zeka
Dar AI veya Yapay Dar Zeka (ANI) olarak da adlandırılan Zayıf AI, AI tarafından eğitilmiş ve belirli görevleri yerine getirmeye odaklanmıştır. Zayıf AI, bugün bizi çevreleyen AI'nın çoğunu yönlendirir. 'Dar', bu tür yapay zekâ için daha doğru bir tanımlayıcı olabilir, çünkü zayıf olmaktan başka bir şey değildir; Apple'ın Siri'si, Amazon'un Alexa'sı, IBM Watson'ı ve otonom araçlar gibi bazı çok sağlam uygulamaları mümkün kılar.
Güçlü AI, Yapay Genel Zeka (AGI) ve Yapay Süper Zekadan (ASI) oluşur. Yapay genel zeka (AGI) veya genel AI, bir makinenin insanlarla eşit bir zekaya sahip olacağı teorik bir AI biçimidir; sorunları çözme, öğrenme ve geleceği planlama yeteneğine sahip, kendinin farkında olan bir bilince sahip olacaktır. Süper zeka olarak da bilinen Yapay Süper Zeka (ASI), insan beyninin zekasını ve yeteneğini aşacaktır. Güçlü AI, bugün kullanımda olan hiçbir pratik örnek olmadan hala tamamen teorik olsa da, bu, AI araştırmacılarının da gelişimini keşfetmediği anlamına gelmez. Bu arada, ASI'nin en iyi örnekleri, 2001'deki insanüstü, haydut bilgisayar asistanı HAL gibi bilim kurgu olabilir.
Yapay Zeka Uygulamaları
Bugün yapay zeka sistemlerinin çok sayıda gerçek dünya uygulaması var. Aşağıda en yaygın örneklerden bazıları verilmiştir:
Konuşma tanıma: Otomatik konuşma tanıma (ASR), bilgisayar konuşma tanıma veya konuşmadan metne olarak da bilinir ve insan konuşmasını yazılı bir biçimde işlemek için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanan bir yetenektir. Birçok mobil cihaz, sesli arama (ör. Siri) yapmak veya mesajlaşma konusunda daha fazla erişilebilirlik sağlamak için sistemlerine konuşma tanıma özelliğini dahil eder.
Müşteri hizmetleri: Çevrimiçi sanal aracılar , müşteri yolculuğu boyunca insan aracıların yerini alıyor. Sevkiyat gibi konularla ilgili sık sorulan soruları (SSS) yanıtlar veya kişiselleştirilmiş tavsiyeler, çapraz satış ürünleri veya kullanıcılar için boyut önerileri sunarak, web siteleri ve sosyal medya platformlarında müşteri etkileşimi hakkındaki düşüncelerimizi değiştirerek. Örnekler arasında sanal aracılarla e-ticaret sitelerinde mesajlaşma botları , Slack ve Facebook Messenger gibi mesajlaşma uygulamaları ve genellikle sanal asistanlar ve sesli asistanlar tarafından yapılan görevler sayılabilir.
Bilgisayarla görme: Bu yapay zeka teknolojisi, bilgisayarların ve sistemlerin dijital görüntülerden, videolardan ve diğer görsel girdilerden anlamlı bilgiler türetmesini sağlar ve bu girdilere dayanarak harekete geçebilir. Öneri sağlama yeteneği, onu görüntü tanıma görevlerinden ayırır. Konvolüsyonel sinir ağları tarafından desteklenen bilgisayarlı görme, sosyal medyada fotoğraf etiketleme, sağlık hizmetlerinde radyoloji görüntüleme ve otomotiv endüstrisinde kendi kendine giden arabalarda uygulamalara sahiptir.
Öneri motorları: Geçmiş tüketim davranışı verilerini kullanan AI algoritmaları, daha etkili çapraz satış stratejileri geliştirmek için kullanılabilecek veri eğilimlerini keşfetmeye yardımcı olabilir. Bu, çevrimiçi perakendeciler için ödeme işlemi sırasında müşterilere ilgili eklenti önerileri yapmak için kullanılır.
Otomatik hisse senedi ticareti: Hisse senedi portföylerini optimize etmek için tasarlanan yapay zeka güdümlü yüksek frekanslı ticaret platformları, insan müdahalesi olmadan günde binlerce, hatta milyonlarca işlem yapar.
