Yapay zeka (AI), tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen akıllı makineler oluşturmakla ilgilenen geniş kapsamlı bir bilgisayar bilimi dalıdır. Daha basit bir ifadeyle, bilgisayarların insanlar gibi düşünmesini sağlamaktır. Terim, öğrenme ve problem çözme gibi bilişsel işlevleri taklit eden makineleri tanımlamak için kullanılır.
Terim 1956'da icat edilirken, AI o zamandan beri gelişmiş algoritmalar, artan veri hacimleri ve bilgi işlem gücü ve teknolojisindeki gelişmeler sayesinde sıçramalar ve sınırlar içinde ilerledi. 1950'lerde, erken AI araştırmaları, problem çözme ve sembolik yöntemler gibi konulara girdi. On yıl sonra, ABD Savunma Bakanlığı ilgisini dile getirdi ve bilgisayarları temel insan mantığını taklit edecek şekilde eğitmeye başladı. 2003 yılında, akıllı kişisel asistanlar, Siri veya Alexa tanıtılmadan çok önce üretildi.
Yapay zekanın popüler örnekleri arasında ticari uçuşlarda AI otomatik pilotları, spam filtreleri, mobil çek ödemeleri ve mobil cihazlarda sesten metne özellikleri bulunur.
AI nasıl çalışır?
Yapay zekanın nasıl çalıştığını anlamak için, yapay zekanın alt alanlarını ve bu alanların çeşitli endüstri alanlarına nasıl uygulanabileceğini anlamak çok önemlidir.
- Makine öğrenimi (ML): Makine öğrenimi, bir makineye geçmiş deneyimlere dayalı çıkarımlar ve kararlar vermeyi öğretir. Verilerden öğrenmek için algoritmalar kullanan bir veri analizi türüdür. Verileri değerlendirerek bir sonuca ulaşma becerisi, zamandan tasarruf sağlar ve daha iyi kararlar alınmasına yardımcı olur.
- Derin öğrenme: Derin öğrenme, verileri işleyen ve karar vermede kullanılmak üzere kalıplar oluşturan bir ML alt kümesidir.
- Sinir ağları: Sinir ağları, bir insan beyninin nasıl çalıştığını taklit etmeye çalışır. Bunlar, çeşitli temel değişkenler arasındaki ilişkiyi yakalayan ve verileri bir insan beyninin yapacağı gibi işleyen bir dizi algoritmadır.
- Doğal dil işleme (NLP): NLP, hem yazılı hem de sözlü bağlamlarda bilgisayarlarla arayüz oluşturmak için insanların doğal olarak kullandıkları dilleri analiz eder, anlar ve üretir.
- Bilgisayarla görme: Bilgisayar görme algoritması, bir görüntüyü parçalayarak ve farklı bölümlerini inceleyerek anlamaya çalışır. Bu, makinenin önceki gözlemlere dayanarak daha iyi bir çıktı kararı oluşturmak için bir dizi görüntüyü sınıflandırmasına ve öğrenmesine yardımcı olur.
- Bilişsel hesaplama: Bilişsel hesaplama algoritmaları, metni, konuşmayı, görüntüleri ve nesneleri insani bir şekilde analiz ederek bir insan beynini taklit etmeye çalışır ve istenen çıktıyı vermeye çalışır.
Sektörlerde yapay zeka örnekleri
AI her sektörde kullanılıyor ve AI yeteneklerine olan talep büyümeye devam ediyor.
- Sağlık: AI, kişiselleştirilmiş ilaç ve X-ışını okumaları sağlar. Kişisel sağlık bakım asistanları, hastalara ilaç almalarını, egzersiz yapmalarını veya daha sağlıklı beslenmelerini hatırlatabilir.
- Perakende: AI, kişiselleştirilmiş öneriler sunan sanal alışveriş yetenekleri sağlar. AI ile stok yönetimi ve web sitesi düzeni teknolojisi de geliştirildi.
- Üretim: Yapay zeka, yinelenen ağları kullanarak beklenen yükü ve talebi tahmin etmek için bağlı ekipmandan akarken IoT verilerini analiz eder.
- Bankacılık: AI, insan çabalarının hızını, hassasiyetini ve etkinliğini artırır. Hangi işlemlerin hileli olabileceğini belirlemek ve manuel veri yönetimi görevlerini otomatikleştirmek için kullanılabilir.
- Otomotiv: Yapay zeka destekli yazılım, araçların yakın çevrelerini anlamalarına ve güvenle gezinmelerine olanak tanır. Kendi kendine giden arabalar, AI ile ilgili popüler bir ilgi konusu haline geliyor.