12 Şubat 2025
Otonom yapay zeka sistemlerinin, görsel verileri otonom olarak analiz etmek, deneyimlerden öğrenmek ve değişen koşullara uyum sağlamak için bilgisayarlı görü modellerini nasıl kullandığını keşfedin.
Yapay zeka (AI) ve bilgisayarlı görme, makinelerin dünyayı görmesine ve anlamasına yardımcı olur. Son gelişmeler sayesinde, artık sadece algılamakla kalmayıp aynı zamanda düşünen, planlayan ve kendi başlarına hareket eden yapay zeka yeniliklerine tanık oluyoruz. Önceki bir makalede, Görü ajanlarının görsel verileri nasıl işleyebildiğini, analiz edebildiğini ve harekete geçebildiğini tartışmıştık.
Bugün, benzer bir konsepti keşfedeceğiz: etkileşimli yapay zeka. Etkileşimli yapay zeka sistemleri, tanımlanmış hedeflere ulaşmak için bağımsız olarak çalışacak ve insan benzeri akıl yürütme ve problem çözme yeteneklerine sahip olacak şekilde tasarlanmıştır. Önceden tanımlanmış talimatlarla bireysel görevleri tamamlamaya odaklanan geleneksel yapay zeka sistemlerinden farklı olarak, etkileşimli yapay zeka, görevleri gerçekleştirmek için otonom olarak plan yapabilir ve hareket edebilir. Bu ajanlar, önceki etkileşimlerden bile öğrenebilir ve herhangi bir insan müdahalesi olmadan kararlar alabilir.
Bilgisayar görüşü söz konusu olduğunda, etmenli yapay zeka sistemleri, görsel verileri gerçek zamanlı olarak analiz etmek, nesneleri tanımak, uzamsal ilişkileri anlamak ve çevrelerine göre otonom kararlar almak için Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayar görüşü modellerini kullanarak nesne algılama gibi tekniklerden yararlanabilir.
Özünde, agentic (etken) yapay zeka sistemleri, otonom, hedef odaklı düşünme, uyarlanabilir problem çözme ve sürekli öğrenme yetenekleriyle tasarlanmıştır. Ortamlarını anlamak, kararlar almak ve görevleri yürütmek için yapay zeka aracılarını kullanırlar. Bu yapay zeka aracıları, karmaşık görevleri yerine getirmek için bilgisayarlı görü modellerini, takviyeli öğrenme tekniklerini ve büyük dil modellerini (LLM'ler) kullanır. Bu, onları iş akışlarını otomatikleştirmek ve karar almayı geliştirmek için ideal kılar.
Örneğin, bir depoda, bilgisayar görüşü ile donatılmış bir ajan yapay zeka sistemi, insan müdahalesi olmadan paketleri detect , envanteri track edebilir ve engellerin etrafında gezinebilir. Takviyeli öğrenmeyi kullanarak, tıkanıklığı önlemek için en iyi rotaları öğrenerek zaman içinde hareket verimliliğini artırabilir. Bu arada, LLM destekli bir sohbet robotu, soruları yanıtlayarak ve operasyonel iyileştirmeler önererek çalışanlara yardımcı olabilir ve tüm iş akışını daha verimli hale getirebilir.
Geleneksel bir yapay zekâ çözümü ile etkileşimli bir yapay zekâ çözümü arasındaki temel fark, etkileşimli yapay zekânın önceden düşünebilmesi ve değişen durumlara uyum sağlayabilmesidir. Geleneksel bilgisayarlı görü sistemleri, nesneleri tanımak veya görüntüleri sınıflandırmak için harikadır, ancak davranışlarını dinamik olarak ayarlayamazlar. Bir insanın devreye girip modelleri yeniden eğitmesine veya ince ayar yapmasına ihtiyaç duyarlar. Bu arada, etkileşimli yapay zekâ, çevresiyle etkileşim kurarak zaman içinde gelişmek için gelişmiş makine öğrenimi tekniklerini kullanır.
Yapay zeka hızla gelişiyor ve üretken yapay zeka, ajan otomasyonu ve bilgisayar görüşü gibi yeni kavramlar çeşitli sektörlerde hızla benimseniyor. Ajan yapay zekayı diğerlerinden ayıran özellikleri daha iyi anlamak için bu teknolojileri karşılaştıralım.
gibi araçları kullandıysanız ChatGPT...üretken yapay zekaya zaten aşinasınızdır. Bu yapay zeka dalı, kullanıcı istemlerine göre metin, görüntü veya kod gibi içerikler oluşturma konusunda uzmanlaşmıştır. Üretken yapay zeka yaratıcılığı ve fikir keşfini geliştirirken, öğrenilmiş kalıpları takip eder ve önceden tanımlanmış kısıtlamalar dahilinde çalışır, özerk kararlar alma veya bağımsız hedefler peşinde koşma yeteneğinden yoksundur.
Buna karşılık, Agentic AI aktif olarak hedeflerin peşinden gider. Sürekli insan girdisi gerektirmeden ortamına dinamik olarak uyum sağlayabilir. Sadece içerik oluşturmak yerine, harekete geçer ve sorunları otonom olarak çözer.
Otonom otomasyon ve otonom yapay zeka el ele gider; otonom yapay zeka, otomasyonu destekleyen zekayı sağlar. Bilgisayarlı görü tabanlı bir güvenlik sistemini ele alalım.
Etkileşimli yapay zeka sistemi durumu analiz eder, en iyi yanıtı belirler ve kendi başına harekete geçer. Örneğin, bilgisayarla görme ile entegre edilmiş bir yapay zeka güvenlik kamerası bir davetsiz misafir tespit ederse, etkileşimli yapay zeka sistemi sadece bir uyarı göndermekle kalmaz; kişinin bir çalışan olup olmadığını kontrol eder, gerekirse kapıları kilitler, hareketlerini izler ve hatta onları izlemek için bir drone gönderir.
Otonom otomasyon, tüm bu eylemlerin sorunsuz bir şekilde birlikte çalışmasını sağlar. Güvenlik kameraları, kapı kilitleri ve dronlar gibi farklı sistemleri birbirine bağlar, böylece otomatik olarak ve senkronize bir şekilde yanıt verebilirler. Otonom yapay zeka kararları alırken, otonom otomasyon bu kararların insan müdahalesine gerek kalmadan verimli bir şekilde yürütülmesini sağlar.
Artık etkileşimli yapay zekanın ne olduğuna dair daha iyi bir anlayışa sahip olduğumuza göre, nasıl çalıştığını keşfedelim.
Agentic AI sistemleri, zaman içinde öğrenmelerine ve gelişmelerine yardımcı olan döngüsel bir algılama, karar verme, eylem ve uyum süreci aracılığıyla çalışır. Bu sürekli döngü, bu sistemlerin kendi başlarına çalışmasını ve karmaşık hedeflere ulaşmasını sağlar.
İşte sürekli döngüde yer alan adımlara hızlı bir bakış:
Şimdi de eylemsel yapay zekanın gerçek dünyadaki bazı örneklerini inceleyelim. Bu sistemler, farklı sektörlerde kullanılıyor ve makinelerin verileri analiz etmesine ve sonuçları iyileştirmek için bağımsız kararlar almasına yardımcı oluyor.
İlaç keşfi, hastalıklarla bağlantılı biyolojik hedeflerin belirlenmesinden potansiyel bileşiklerin taranmasına, kimyasal yapılarının optimize edilmesine ve klinik öncesi testlerin yapılmasına kadar çeşitli temel aşamaları içerir. Etkili ve güvenli tedaviler bulmak için kapsamlı veri analizi ve deney gerektiren karmaşık ve zaman alıcı bir süreçtir.
Bilgisayarla görme ile entegre edilmiş Agentic AI, kimyasal sentez gibi temel adımları otomatikleştirmeye yardımcı olarak süreci daha hızlı ve daha verimli hale getiriyor. Kimyasal sentez, kontrollü reaksiyonlar yoluyla farmasötik ilaçlar gibi yeni maddeler oluşturmak için farklı kimyasal bileşiklerin birleştirilmesi işlemidir. Geleneksel olarak, bilim adamları sıcaklık, çözücü bileşimi ve kristalleşme zamanlaması gibi faktörleri deneme yanılma yoluyla manuel olarak ayarlamak zorundaydı.
Artık üretken yapay zeka sistemleri, tepkileri gerçek zamanlı olarak izleyebilir, renk değişimleri veya kristal oluşumu gibi görsel değişiklikleri analiz edebilir ve anında kararlar verebilir. Örneğin, sistem bir reaksiyonun beklendiği gibi ilerlemediğini tespit ederse, süreci optimize etmek için hemen sıcaklığı ayarlayabilir veya gerekli kimyasalları ekleyebilir. Sistem, geçmiş reaksiyonlardan sürekli olarak öğrenerek zaman içinde doğruluğunu artırır, manuel müdahale ihtiyacını azaltır ve ilaç geliştirmeyi hızlandırır.
Agentic AI, deneyimi daha kişiselleştirilmiş, verimli ve otomatik hale getirerek çevrimiçi alışveriş yapma şeklimizi değiştiriyor. Agentic AI, yalnızca geçmiş satın alımlara göre ürün önermek yerine, tarama alışkanlıklarını analiz edebilir, bir müşterinin bir sonraki ne isteyebileceğini tahmin edebilir ve ürün önerilerini gerçek zamanlı olarak ayarlayabilir.
Bilgisayarlı görü yardımıyla, yapay zeka ayrıca görsel aramaları analiz edebilir, ürün resimlerini tanıyarak daha doğru öneriler sunabilir. Örneğin, bir kişi sık sık spor ayakkabılara bakıyorsa, yapay zeka sistemi trend olan stilleri vurgulayabilir, indirimler sunabilir veya eşleşen aksesuarlar önerebilir. Ayrıca talebe göre fiyatlandırma ve promosyonları optimize ederek alışverişi daha dinamik hale getirebilir.
Tavsiyelerin ötesinde, aracı yapay zeka envanteri yöneterek, yeniden stokları tahmin ederek ve sipariş karşılamayı otomatikleştirerek e-ticaret lojistiğini geliştiriyor. Bilgisayar görüşü, ajan yapay zeka sistemlerinin stok seviyelerini gerçek zamanlı olarak track etmesine, yanlış yerleştirilmiş ürünleri belirlemesine ve ürünlerin doğru şekilde kategorize edilmesini sağlamasına olanak tanır. Bir ürün hızla tükeniyorsa, sistem yeniden stoklamayı tetikleyebilir veya alternatifler önerebilir. Zaman içinde öğrenerek ve uyum sağlayarak, aracı yapay zeka çevrimiçi alışverişi hem müşteriler hem de işletmeler için daha hızlı, daha akıllı ve daha sorunsuz hale getiriyor.
Artık üretken yapay zeka sistemlerinin gerçek dünya örneklerine baktığımıza göre, bir tane nasıl oluşturacağımızı tartışalım.
Bilgisayar görüşü tabanlı bir uygulama geliştiriyorsanız, Ultralytics YOLO11 gibi en yeni modelleri kullanmak, ajan yapay zeka sisteminizin çevresini daha iyi anlamasına yardımcı olabilir. YOLO11 , çeşitli bilgisayarla görme görevlerine yönelik desteğiyle, ajan yapay zeka sistemlerinin görsel verileri doğru bir şekilde analiz etmesini mümkün kılabilir.
YOLO11'i kullanarak nasıl ajan bir yapay zeka sistemi oluşturabileceğinizi aşağıda bulabilirsiniz:
İşte agentic (etken) yapay zeka sistemlerinin çeşitli sektörlere getirebileceği temel faydalardan bazıları:
Agentic AI, farklı sektörlerde birçok fayda sunarken, beraberinde getirdiği potansiyel sınırlamaların da farkında olmak önemlidir. İşte akılda tutulması gereken bazı temel endişeler:
Genel olarak, agentic AI sistemlerinin sunabileceği çok şey olsa da, faydalarını etik hususlar, şeffaflık ve uygun düzenleme ile dengelemek, bunların sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamak için önemlidir.
YOLO11 gibi Vision AI modelleriyle birleştirildiğinde, ajansal AI sistemleri otomasyonun çalışma şeklini değiştirebilir. Bu sistemler, sürücüsüz arabalardan çevrimiçi alışveriş ve sağlık hizmetlerine kadar, işletmelerin otonom ve daha hızlı bir şekilde çalışmasına yardımcı olur.
Ancak, önyargı, şeffaflık eksikliği ve belirsiz düzenlemeler gibi zorlukların hala ele alınması gerekiyor. Yönetici yapay zeka sistemleri geliştikçe, inovasyon ve sorumluluk arasında doğru dengeyi bulmak, bu yeniliklerden en iyi şekilde yararlanmanın anahtarı olacaktır.
Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuza ve GitHub depomuza katılın. Çözüm sayfalarımızda üretimde yapay zekanın çeşitli uygulamalarını ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarla gör meyi keşfedin. Bilgisayarla görmeye bugün başlamak için Ultralytics YOLO lisanslarımıza göz atın!
