YOLO Vision 2025'i kaçırmayın!
25 Eylül 2025
10:00 — 18:00 BST
Hibrit etkinlik
Yolo Vision 2024

Yapay zeka nedir? Hızlı bir genel bakış

Abirami Vina

7 dakikalık okuma

5 Mayıs 2025

Yapay zekanın ne olduğunu keşfedin ve günümüzün akıllı sistemlerine güç veren makine öğrenimi, bilgisayarlı görme ve daha fazlası gibi ana dallarını keşfedin.

Teknoloji sürekli gelişiyor ve bir toplum olarak hayatımızı daha verimli, daha güvenli ve daha kolay hale getirmenin yeni yollarını arıyoruz. Tekerleğin icadından internetin yükselişine kadar, her ilerleme yaşama ve çalışma şeklimizi değiştirdi. Bu çabadaki en son kilit teknoloji ise yapay zeka (AI).

Şu anda "Yapay Zeka patlaması" olarak adlandırılan, yapay zeka teknolojilerinin çeşitli sektörlerde hızla büyüdüğü ve benimsendiği bir dönemdeyiz. Ancak, bu yapay zekanın ilgi odağı olduğu ilk sefer değil. 1950'lere ve 1980'lere kadar uzanan önceki dalgalar da oldu, ancak günümüzdeki patlama, muazzam işlem gücü, büyük veri ve her zamankinden daha güçlü gelişmiş makine öğrenimi modelleri tarafından yönlendiriliyor.

__wf_reserved_inherit
Şekil 1. Yıllar içindeki yapay zekaya bir bakış.

Her hafta, araştırmacılar, yeni kurulan şirketler ve teknoloji devleri tarafından yeni keşifler ve yenilikler tanıtılıyor ve yapay zekanın neler yapabileceğinin sınırları zorlanıyor. Sağlık hizmetleri teşhisini iyileştirmekten akıllı asistanlara güç vermeye kadar, yapay zeka günlük hayatımıza derinden entegre oluyor. Aslında, 2033 yılına kadar küresel yapay zeka pazar değerinin 4,8 trilyon dolara ulaşması bekleniyor.

Bu makalede, yapay zekanın gerçekte ne olduğuna daha yakından bakacak, temel dallarını inceleyecek ve dünyayı nasıl dönüştürdüğünü tartışacağız.

Yapay zekayı tanımak

Yapay Zeka bugün en çok konuşulan teknolojilerden biri, ancak aslında ne anlama geliyor? Temel olarak AI, tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri yerine getirmek üzere inşa edilmiş makinelere veya bilgisayar sistemlerine atıfta bulunur. Bu görevler, dili anlama, görüntüleri tanıma, karar verme veya deneyimden öğrenme gibi şeyleri içerebilir.

Düşünen makineler fikri kulağa fütüristik gelse de, yapay zeka zaten etrafımızda hızla benimseniyor. Örneğin, yapay zeka, öneri sistemleri, sesli asistanlar ve akıllı kameralar gibi uygulamaların kalbini oluşturur.

Bugün kullandığımız yapay zeka çözümlerinin çoğu, dar veya zayıf yapay zeka olarak adlandırılan kategoriye giriyor. Bu, tek bir görevi yapmak ve onu gerçekten iyi yapmak için tasarlandığı anlamına gelir. Örneğin, bir yapay zeka sistemi yalnızca bir fotoğraftaki yüzleri tanımak için eğitilebilirken, bir diğeri izleme geçmişinize göre film önermek için oluşturulmuştur. Bu sistemler aslında insanlar gibi düşünmez veya dünyayı anlamaz; sadece belirli işleri tamamlamak için verilerdeki kalıpları takip ederler. 

Tüm bunların gerçekleşmesi için, yapay zeka yenilikleri, modeller adı verilen bir şeye dayanır. Bir yapay zeka modelini, büyük miktarda veriden öğrenen dijital bir beyin olarak düşünebilirsiniz. Bu modeller, kalıpları tespit etmek, tahminlerde bulunmak ve hatta içerik oluşturmak için algoritmalar (adım adım talimatlar kümesi) kullanılarak eğitilir. Ne kadar çok veriye sahip olurlarsa ve ne kadar iyi eğitilirlerse, o kadar doğru ve kullanışlı hale gelirler.

__wf_reserved_inherit
Şekil 2. Yapay zeka nedir?

Yapay zekanın kısa bir tarihi

İşte makine düşüncesi hakkındaki ilk teorilerden günümüzde kullandığımız etkili araçlara kadar, yapay zekanın onlarca yıldır nasıl geliştiğine dair kısa bir bakış:

  • 1950'ler: Alan Turing, makine zekası fikrini öneriyor ve Turing Testi'ni tanıtıyor. 1956'da, Yapay Zeka terimi Dartmouth Konferansı'nda ortaya atılarak, Yapay Zeka'nın bir alan olarak başlangıcı işaretleniyor.
  • 1970'ler-1980'ler: Kural tabanlı sistemler, tıp ve mühendislik gibi uzmanlık alanlarında insan karar verme süreçlerini taklit eder. Erken heyecanı, yüksek maliyetler ve teknik sınırlamalar nedeniyle bir Yapay Zeka kışı izler.
  • 1997: IBM'in Deep Blue'su, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, bir bilgisayarın son derece stratejik ve karmaşık bir oyunda bir insandan daha iyi performans gösterebileceğini ilk kez kanıtladı.
  • 2010'lar: Daha fazla veri ve işlem gücüyle, derin öğrenme ve sinir ağları, görüntü tanıma, konuşma işleme ve dil çevirisinde büyük atılımlara yol açtı. Yapay zeka, tüketici uygulamalarında yaygınlaştı.
  • 2020'ler: ChatGPT ve DALL-E gibi yapay zeka modelleri, üretken yapay zekanın gücünü sergiliyor. Yapay zeka araştırmaları hızlanıyor ve yapay zeka araçlara, iş yerlerine ve günlük yaşama entegre oluyor.

Yapay zekanın temel dallarını tanıtıyoruz

Yapay zeka terimi, her biri verilerden öğrenme, dili anlama veya görselleri yorumlama gibi belirli bir yeteneğe odaklanan birkaç farklı alanı veya dalı kapsayan bir şemsiye olarak düşünülebilir. Bu dallar genellikle yapay zeka sistemlerinin faydalı, gerçek dünya görevlerini gerçekleştirmesine yardımcı olmak için birlikte çalışır.

İşte yapay zekanın temel dallarından bazılarına hızlı bir genel bakış:

  • Makine öğrenimi (ML): Bu, en yaygın kullanılan dallardan biridir. Bilgisayarlar, kesin talimatları izlemek yerine verilerden öğrenir ve zamanla gelişir. Makine öğrenimi, dolandırıcılık tespiti, kişiselleştirilmiş öneriler ve tahmine dayalı araçlar gibi şeylerde kullanılır.
  • Görüntü işleme: Görüntü yapay zekası, makinelere görüntüleri ve videoları görme ve anlamlandırma yeteneği verir. Yüz tanıma, otonom araçlar ve röntgen ve MR gibi tıbbi görüntü analizinin arkasındaki teknolojidir.
  • Doğal dil işleme (NLP): Makinelerin insan dilini (hem sözlü hem de yazılı) anlamasına ve yanıt vermesine yardımcı olur. Sohbet robotlarında, Siri veya Alexa gibi sesli asistanlarda, çeviri araçlarında ve hatta spam filtrelerinde kullanılır.
  • Üretken Yapay Zeka: Yapay zekanın bu dalı, metin, resim, müzik veya hatta bilgisayar kodu gibi yeni içeriklerin oluşturulmasına yardımcı olur. ChatGPT, DALL-E ve yapay zeka yazma asistanları gibi araçların tümü üretken yapay zekaya dayanır.
  • Robotik: Robotik, yapay zekayı fiziksel makinelerle entegre eder. Robotlar hareket edebilir, çevrelerini algılayabilir ve depolarda paketleri ayıklamak, ameliyatlara yardımcı olmak veya ev işlerine yardımcı olmak gibi gerçek dünyada görevleri tamamlayabilir.

Bu dalların her biri farklı bir rol oynar, ancak birlikte, günlük hayatımızın bir parçası haline gelen akıllı sistemlerin geliştirilmesini sağlarlar.

Yapay zekanın temel dallarını incelemek

Artık yapay zekanın temel dallarını tanıttığımıza göre, her birine daha yakından bakalım. Bu farklı alanların nasıl çalıştığını ve bunları nerede görebileceğinizi inceleyeceğiz.

Makine öğrenmesine genel bakış

Veri bilimi genellikle makine öğrenimi ile karıştırılır, ancak aynı şey değildirler. Veri bilimi, eğilimleri aramak, görselleştirmeler oluşturmak ve insanların bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak için verileri anlamaya ve analiz etmeye odaklanır. Amacı, bilgileri yorumlamak ve verilerle hikayeler anlatmaktır. 

Öte yandan makine öğrenimi, açıkça programlanmadan verilerden öğrenebilen ve tahminler veya kararlar verebilen sistemler oluşturmaya odaklanır. Veri bilimi "Bu veriler bize ne anlatıyor?" diye sorarken, makine öğrenimi "Bir sistem bu verileri zaman içinde otomatik olarak iyileşmek için nasıl kullanabilir?" diye sorar.

__wf_reserved_inherit
Şekil 3. Makine öğrenimi nedir? Resim kaynağı: Studyopedia.

Makine öğreniminin iş başındayken iyi bir örneği Spotify'ın “Discover Weekly” çalma listesidir. Spotify, yalnızca hangi şarkıları çaldığınızı izlemekle kalmayan bir ses akışı ve medya hizmeti sağlayıcısıdır. Neleri beğendiğiniz, atladığınız veya kaydettiğinizden öğrenir ve bu davranışı milyonlarca başka kullanıcınınkiyle karşılaştırır. 

Ardından, hoşunuza gidecek şarkıları tahmin etmek ve önermek için makine öğrenimi modellerini kullanır. Bu kişiselleştirilmiş deneyim, sistemin sürekli öğrenmesi ve uyum sağlaması sayesinde mümkün oluyor ve aradığınızı bile bilmediğiniz müzikleri keşfetmenize yardımcı oluyor.

Bilgisayarlı görüye bir bakış 

Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri, nesneleri, insanları ve sahneleri tanımlayarak makinelerin görüntüleri ve videoları anlamasına yardımcı olur. Bu modeller, farklı şeylerin nasıl göründüğünü öğrenebilmeleri için etiketlenmiş resimler kullanılarak eğitilir. 

Eğitildikten sonra, nesne algılama (bir görüntüde nesneleri bulma ve konumlandırma), görüntü sınıflandırma (bir görüntünün ne gösterdiğini anlama) ve hareket takibi gibi görevler için kullanılabilirler. Bu, yapay zeka sistemlerinin çevrelerindeki dünyayı görmelerini ve tepki vermelerini sağlar - ister kendi kendine giden bir arabada, ister tıbbi bir tarayıcıda veya bir güvenlik kamerasında olsun.

Örneğin, bilgisayarla görmenin ilginç bir kullanımı vahşi yaşamı korumadır. Kameralarla ve YOLO11 gibi modellerle donatılmış dronlar, uzak bölgelerdeki nesli tükenmekte olan hayvanları izlemek için kullanılabilir. Bir grupta kaç hayvan olduğunu sayabilir, hareketlerini takip edebilir ve hatta çevreyi rahatsız etmeden kaçak avcılar gibi tehditleri tespit edebilirler. 

Bilgisayarlı görmenin sadece yüksek teknoloji ürünü bir araç olmadığını, aynı zamanda gezegeni koruma konusunda gerçek bir etki yarattığının harika bir örneği.

__wf_reserved_inherit
Şekil 4. Hayvanları tespit etmek için YOLO11 kullanımına bir örnek.

Doğal dil işlemeyi anlamak

Bilgisayarla görmeye benzer şekilde, NLP yalnızca bir veri türüne, yani dile odaklanır. Görüntüler veya video yerine, NLP makinelerin insan dilini hem yazılı hem de sözlü biçimde anlamasına ve işlemesine yardımcı olur. Bilgisayarların metin okumasını, anlamı anlamasını, konuşmayı tanımasını ve hatta doğal hissettirecek şekilde yanıt vermesini sağlar. Bu, sesli asistanlar (Siri, Alexa), sohbet robotları, çeviri uygulamaları ve e-posta filtreleri gibi araçların arkasındaki teknolojidir. 

Örneğin, popüler dil öğrenme uygulaması Duolingo, yemek sipariş etmek veya otel rezervasyonu yapmak gibi gerçek hayattaki konuşmaları simüle etmek için bir dil modeli kullanır. Yapay zeka modeli, ne söylemeye çalıştığınızı anlar, hatalarınızı düzeltir ve grameri basit, anlaşılması kolay terimlerle, tıpkı gerçek bir öğretmen gibi açıklar. Bu, dil öğrenmeyi daha etkileşimli ve ilgi çekici hale getirerek, NLP'nin yapay zeka desteğiyle insanların daha etkili iletişim kurmasına nasıl yardımcı olduğunu gösterir.

Üretken yapay zekayı keşfetme

Yapay zekaya dünya çapında duyulan ani ilgi, üretken yapay zeka sayesindedir. Verileri analiz eden veya sınıflandıran geleneksel yapay zeka sistemlerinin aksine, üretken yapay zeka, büyük veri kümelerinden kalıplar öğrenir ve bu bilgiyi orijinal içerik üretmek için kullanır. Bu modeller sadece talimatları takip etmekle kalmaz; öğrendiklerine dayanarak genellikle insan yaratıcılığını ve stilini taklit ederek yeni materyaller üretirler.

En popüler örneklerden biri, makaleler yazabilen, soruları yanıtlayabilen ve doğal sohbetler edebilen ChatGPT'dir. Daha yakın zamanlarda, xAI'ın Grok-3'ü gibi benzer gelişmiş araçlar tanıtıldı.

__wf_reserved_inherit
Şekil 5. ChatGPT'nin yapay zeka patlaması üzerinde büyük bir etkisi oldu.

Bunun ötesinde, eğlence ve oyun gibi alanlarda üretken yapay zeka yeni yaratıcı olanaklar sunuyor. Oyun geliştiricileri, oyunculara gerçek zamanlı olarak yanıt veren dinamik hikayeler, diyaloglar ve karakterler oluşturmak için yapay zekayı kullanıyor.

Aynı şekilde, film ve medyada üretken araçlar, görsel efektler tasarlamaya, senaryolar yazmaya ve hatta müzik bestelemeye yardımcı olur. Bu teknolojiler gelişmeye devam ettikçe, sadece yaratıcılara yardımcı olmakla kalmıyorlar - sürükleyici, kişiselleştirilmiş deneyimler şekillendirmede yaratıcı ortaklar haline geliyorlar.

Robotik teknolojisine bir bakış 

Birçok kişi, yapay zeka inovasyonunu Terminator filminde görüldüğü gibi robotlarla karşılaştırıyor, ancak gerçek şu ki, yapay zeka henüz o kadar gelişmiş değil. Bilim kurgu genellikle insanlar gibi düşünen ve hareket eden tamamen otonom makineler hayal ederken, günümüzün robotları çok daha pratik ve görev odaklıdır. 

Robotik, bir yapay zeka dalı olarak, makinelerin hareket etmesine, çevrelerini algılamasına ve gerçek dünyada harekete geçmesine yardımcı olmak için mekanik sistemleri akıllı yazılımlarla birleştirir. Bu robotlar genellikle görmek için bilgisayarlı görü ve uyum sağlamak için makine öğrenimi gibi diğer yapay zeka alanlarını kullanır, böylece belirli görevleri güvenli ve verimli bir şekilde tamamlayabilirler.

Örneğin, Boston Dynamics'in depo otomasyonu için tasarlanmış robotu Stretch'i ele alalım. Stretch, çevresini tarayabilir, kutuları tanımlayabilir ve minimum insan müdahalesiyle kamyonlara veya raflara taşıyabilir. Lojistik ve tedarik zinciri operasyonlarında güvenilir bir araç olmasını sağlayan, nasıl hareket edeceğine ve nesneleri nereye yerleştireceğine dair gerçek zamanlı kararlar almak için yapay zeka kullanır. 

__wf_reserved_inherit
Şekil 6. Stretch ile tanışın.

Yapay zeka yeniliklerini çevreleyen etik endişeler

AI'ya olan son coşku ve ilginin yanı sıra, etik sonuçları hakkında da birçok önemli görüşme yapılmaktadır. AI daha gelişmiş ve günlük hayata daha derinden entegre hale geldikçe, insanlar nasıl kullanıldığı, kimin kontrol ettiği ve hangi güvenlik önlemlerinin alındığı konusunda endişelerini dile getiriyor. 

Önemli bir sorun, yapay zeka sistemlerindeki yanlılıktır; bu teknolojiler gerçek dünya verilerinden öğrendiği için, mevcut insan önyargılarını alıp güçlendirebilirler. Bu, özellikle işe alma veya kolluk kuvvetleri gibi hassas alanlarda yanlış sonuçlara yol açabilir. 

Ayrıca, birçok yapay zeka sisteminin "kara kutular" gibi çalışması ve yaratıcılarının bile tam olarak açıklayamadığı kararlar vermesi nedeniyle şeffaflık eksikliği konusunda endişeler var. Giderek büyüyen bir diğer sorun ise, gerçek olanlardan ayırt edilmesi zor olan sahte haberler, deepfake videolar veya yanıltıcı görüntüler oluşturabilen üretken yapay zekanın kötüye kullanılmasıdır. 

Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, sorumlu geliştirmeye ihtiyaç vardır; bu da adil, hesap verebilir ve gizliliğe ve insan haklarına saygılı sistemler inşa etmek anlamına gelir. Hükümetler, şirketler ve araştırmacılar artık yapay zekanın herkese fayda sağlamasını ve zararı en aza indirmesini sağlayacak yönergeler oluşturmak için birlikte çalışıyorlar.

Önemli çıkarımlar

Yapay zeka hızla büyüyor ve günlük hayatımızın daha büyük bir parçası haline geliyor. Görüntüleri tanıma, dili anlama ve gerçek zamanlı olarak akıllı kararlar alma gibi görevlere yardımcı oluyor. Üretimden tarıma kadar AI, günlük işleri daha kolay ve daha verimli hale getiriyor.

Gelecekte, makinelerin insanlara daha benzer şekilde öğrenip düşünebildiği Yapay Genel Zeka'nın (AGI) yükselişiyle daha da büyük değişiklikler görebiliriz. Yapay zeka teknolojisi geliştikçe, muhtemelen daha bağlantılı, daha kullanışlı ve daha sorumlu hale gelecektir. Bu heyecan verici bir zaman ve yapay zeka gelişmeye devam ederken dört gözle bekleyeceğimiz çok şey var.

Aktif topluluğumuzun bir parçası olun! Bilgisayarlı görüye daha derinlemesine dalmak için GitHub depomuzu keşfedin. Vision AI ile ilgileniyorsanız, lisanslama seçeneklerimize göz atın. Çözüm sayfalarımızda lojistikte bilgisayarlı görü ve sağlık hizmetlerinde yapay zeka hakkında bilgi edinin! 

Gelin, yapay zekanın geleceğini
birlikte inşa edelim!

Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın

Ücretsiz başlayın
Bağlantı panoya kopyalandı