Yazıdaki Başlıklar
Yapay Zeka (orijinal isim kısaltması ile AI) hakkında genel bilgileri derlediğim bir yazı kaleme aldım. Bu yazıda İngilizce “artificial intelligence” tanımının Türkçe tercümesi olarak aynen kullanılan Yapay Zekanın ne olduğu, nerelerde kullanılabildiği gibi bilgiler edineceksiniz. Çok duyduğunuz ve geleceğin hakim teknolojilerinin yazılım mimarisi olacak yapay zekayı biraz tanımanızı hedefliyorum.
Yapay Zeka Nedir?
Yapay Zeka (AI), yazılımcıların bilgisayarların insan gibi düşünme ve öğrenme yeteneğini simüle etmeye çalıştığı bir alandır. Yaygın olarak makine öğrenimi, bilgisayar görü, ses tanıma ve dil işleme gibi alanlarda kullanılıyor. Makine öğrenimi, veri kullanarak sistemin kendini geliştirmesine imkan tanıyor. Bilgisayar görü, görüntüleri tanıma ve anlama yeteneğini içerirken, ses tanıma sesleri tanıma ve dil işleme, metin ve konuşmaları anlama yeteneğini içeriyor.
Yazılımcılar AI temellerini en yaygın olarak öğrenme temelli yöntemler ve tasarım temelli yöntemlerle kullanıyor. Öğrenme temelli yöntemler, veri kullanarak sistemi eğitirken, tasarım temelli yöntemler ise, uzmanlar tarafından yazılmış kurallar kullanılarak sistemi tasarlar.
Kullanım Alanları Nelerdir?
Yapay zekayı, çok çeşitli alanlarda kullanabilirsiniz. Sağlık sektöründeki uygulamalar ile doktorlar ve teknikerler tarafından hastalıkların erken teşhisi ve tedavisi için kullanılabilir. Otomotiv sektöründe otonom yazılımlarla sürücüsüz araçlar için AI zaten kullanılıyor. Ayrıca, finans sektöründe, piyasa tahminleri yapılabilir veya e-ticaret sektöründe müşterilerin ihtiyaçlarını AI ile tahmin edilebilirsiniz.
Sonuç olarak, yukarıda da belirttiğim gibi Yapay Zeka ile bilgisayarların insan gibi düşünme ve öğrenme yeteneği simüle ediliyor. AI, veri kullanarak sistemin kendini geliştirmesine olanak tanır. AI, birçok farklı alanda kullanılmaktadır ve gelecekte çok daha fazla yaygınlaşarak geleceğin teknolojilerine yazılım tarafında altyapı oluşturacaktır.
Yapay Zeka Öğrenme Yöntemleri
Yazılımcılar tarafından, bilgisayarların insan gibi düşünerek öğrenme yeteneğini simüle etmek için farklı yöntemler ve teknolojiler kullanılıyor. Bunları 4 kategoride toplayabiliriz. Bu yöntemlere kısaca değinelim.
Makine Öğrenimi Nedir?
Yapay Zeka’nın temel bileşenlerinden biri Makine Öğrenimi diyebiliriz. Bu model, yani makine öğrenimi, veri kullanarak sistemi eğitir. Veri, sistemin öğrenmesi için kullanılır ve sistem, veriye dayalı olarak kendini geliştirir. Makine öğrenimi, öğrenme temelli ve tasarım temelli olmak üzere iki temel kategoriye ayrılıyor. Öğrenme temelli yöntemler, veri kullanarak sistemi eğitirken, tasarım temelli yöntemler ise uzmanlar tarafından yazılmış kurallar kullanılarak sistemi tasarlıyor.
Bilgisayar Görü (Computer Vision)
Yazılımcıların yapay zekada kullandığı bir diğer yöntem olarak Bilgisayar Görü (ya da orijinal ismiyle Computer Vision), görüntüleri tanıma ve anlama yeteneğini içeriyor. Bu yöntemi kullanan yazılımcılar, görüntüleri tarama, tanıma ve anlama gibi işlemleri gerçekleştiriyor. Örnek vermek gerekirse, bilgisayar görü ile bir görüntü içindeki nesneleri tanıyabilir, bu arabadır, mu masadır diyebiliriz. Daha hayatın içinden bir örnek verirsek, bilgisayar görü ile bir görüntü içindeki yüzleri tanıyabiliriz.
Ses Tanıma
Ses Tanıma, adından da anlaşılacağı üzere sesleri tanıma yeteneğini içerir. Bu yöntem yazılımcı tarafından sesleri kaydetme, tanıma ve anlama gibi işlemleri gerçekleştirmek için kullanılıyor. Örneğin, bir ses kaydındaki kelime veya cümleleri tanımak veya bir ses kaydındaki tonları tanımak gibi uygulamaları bu şekilde yapabiliriz.
Dil İşleme
Dil İşleme yöntemi ile metin ve konuşmaları anlamamız mümkündür. Br yazılımcı bu yöntemle metin ve konuşmaları analiz eder, özetleme ve tercüme gibi işlemleri gerçekleştirir. Mesela bir metin içindeki anahtar kelimeyi ya da bir konuşma içindeki anlamları bu yöntemle tesbit edebiliriz.
Yapay Zeka Nerede Kullanılıyor?
Yapay Zeka bugün yazılımcılar tarafından birçok farklı alandaki uygulamaları hazırlarken kullanılıyor. Teknoloji daha da geliştiğinde bu alanlardaki kullanımın zincir aksiyonlarla otonom uygulama kabiliyetleri artacaktır.
Biraz daha örnekleri genişletelim; konuyu daha anlaşılır kılalım:
Radyoloji uzmanları sağlık sektöründe görüntü analiz yöntemlerini kullanılabilir. Böylece radyolojik görüntülerin taranması ve hastalık belirtilerinin tanımlanması kolaylıkla sağlanabilir. Bugün genetik veriler kullanılarak kişisel sağlık profillerinin oluşturulması ve hastalık risklerinin tahmin edilmesi mümkün.
Otomotiv sektöründe üreticiler sürücüsüz araçlar için AI yazılımları kullanıyor. Sürücüsüz araçlar için de görüntü analizi çok önemli. Görüntü analizi, sensörler ve konum bilgisi kullanılarak araçların çevresindeki nesneleri algılaması AI ile mümkün oluyor. Böylece araç yazılımı yolculuk sırasında seyir adımlarına karar veriyor. Böylelikle güvenli bir otonom sürüş oluşturmaya çalışıyorlar.
Yazılımcılar, finans sektöründe yapay zeka ile piyasa tahminleri yapan uygulamlalar kodluyorlar. Böylelikle son kullanıcı finansal riskler hakkında daha iyi tahminler yürütebiliyor. Makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak finansal verilerin analiz edilmesi ve piyasa hareketlerinin tahmin edilmesi mümkündür.
Yapay zekayı e-ticaret sektöründe kullanabilirsiniz. Yapay zeka ile müşterilerin ihtiyaçlarını daha iyi tahmin edebilir ve onlara yönlendirici önerilerde bulunabilirsiniz. Makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak müşteri verilerinin analiz edilmesi ve müşterilerin ilgi alanlarının tahmin edilmesi mümkün.
Sonuç olarak, Yapay Zeka, veri kullanarak sistemin kendini geliştirmesine olanak tanıyor. AI (Yapay Zeka), sağlık, otomotiv, finans, e-ticaret gibi pek çok farklı alanda kullanılıyor. Gelecekte yapay zekanın çok çok daha yaygınlaşacağını öngörmek zor olmasa gerek. Üstelik nesnelerin interneti ile hayatımızın içinde önemli bir yer edinecek.
Bu yazı, bir Yapay Zeka projesi olan ChatGPT kaynak desteğiyle hazırlandı. Google’da Yapay Zeka Araması yaparak daha fazla bilgiye ulaşabilirsiniz. Yapay Zeka hakkında sorularınız ve kendi yorumlarınızı aşağıdaki yorum alanında paylaşabilirsiniz.
