Yapay Zeka (YZ)

Yapay Zeka (AI), tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri gerçekleştirebilen makineler ve sistemler oluşturmaya odaklanan geniş ve dönüştürücü bir bilgisayar bilimi alanıdır. Bu, deneyimden öğrenme, akıl yürütme, problem çözme, dili anlama ve çevreyi algılama gibi yetenekleri içerir. Bu kavram, 1956'da John McCarthy gibi öncüler tarafından ünlü bir şekilde "akıllı makineler yapma bilimi ve mühendisliği" olarak tanımlanmıştır. AI, tek bir teknoloji değil, basit kural tabanlı sistemlerden karmaşık, kendi kendine öğrenen modellere kadar çok çeşitli yöntem ve uygulamaları kapsayan bir şemsiye terimdir.

Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme

Yapay zekanın alt kümeleriyle birbirinin yerine kullanıldığını görmek yaygındır, ancak farklı anlamları vardır:

• Yapay Zeka (AI): Makinelerde insan zekasını simüle etme kavramının genel adıdır. Sembolik Yapay Zeka (mantık ve kurallara dayalı) ve daha modern, veri odaklı İstatistiksel Yapay Zeka olarak daha da kategorize edilebilir.
• Makine Öğrenimi (ML): Sistemlere açıkça programlanmadan verilerden öğrenme ve gelişme yeteneği veren bir yapay zeka alt alanı. Geliştiriciler, katı kodlama kuralları yerine eğitim verilerinden kalıpları öğrenen algoritmalar kullanır.
• Derin Öğrenme (DL): Büyük miktarda veriyi analiz etmek için karmaşık, çok katmanlı sinir ağlarını kullanan özel bir ML türüdür. Günümüzün önemli AI gelişmelerinin çoğu, özellikle Bilgisayarlı Görü (Computer Vision - CV) alanında, derin öğrenme tarafından desteklenmektedir.

Temel olarak, yapay zeka (AI) tüm alanı kapsarken, makine öğrenimi (ML) bunun temel bir tekniğidir ve derin öğrenme (DL) ise makine öğrenimi içindeki en ileri tekniktir. Bazı araştırmacılar için nihai hedef, bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi anlayabilen ve öğrenebilen bir yapay zeka türü olan Genel Yapay Zeka (AGI) yaratmaktır.

Uygulamalar ve Gerçek Dünya Örnekleri

Yapay zeka, endüstrileri yeniden şekillendiren sayısız yeniliğin itici gücüdür. Bilgisayarlı görü alanında yapay zeka, makinelerin dünyadan gelen görsel bilgileri yorumlamasını ve anlamasını sağlar. Bu, nesne tespiti, görüntü segmentasyonu ve yüz tanıma gibi görevler için çok önemlidir. Yapay zeka ve etkisine genel bir bakış için "Yapay zeka nedir?" başlıklı blog yazımıza göz atın.

Yapay zekanın uygulamadaki iki önemli örneği:

1. Otonom Araçlar: Sürücüsüz otomobiller, kameralardan, LiDAR'dan ve diğer sensörlerden gelen verileri gerçek zamanlı olarak işlemek için gelişmiş bir yapay zeka modeli paketi kullanır. Bu, aracın çevresini algılamasına, yayaları ve diğer araçları tanımlamasına ve kritik sürüş kararları almasına olanak tanır. Waymo gibi şirketler bu teknolojinin ön saflarında yer almaktadır.
2. Tıbbi Görüntü Analizi: Ultralytics YOLO gibi son teknoloji mimariler de dahil olmak üzere yapay zeka modelleri, tümörler veya hastalık belirtileri gibi anormallikleri tespit etmek için tıbbi taramalar üzerinde eğitilebilir. Bu, radyologlara yardımcı olmak için güçlü bir araç görevi görür, daha hızlı ve daha doğru teşhislere yol açar ve sağlık hizmetleri için yapay zeka alanında sonuçları iyileştirir. Bu alandaki gelişmeler hakkında Nature Medicine gibi dergilerde okuyabilirsiniz.

Yapay Zeka Ekosistemi ve Etik Hususlar

Güçlü yapay zeka uygulamaları geliştirmek, zengin bir araç ve platform ekosistemine dayanır. PyTorch ve TensorFlow gibi çerçeveler yapı taşlarını sağlarken, Ultralytics HUB gibi platformlar veri yönetiminden model dağıtımına kadar tüm süreci kolaylaştırır.

Yapay zeka topluma daha fazla entegre oldukça, etik sonuçlarını ele almak çok önemlidir. Algoritmik önyargı ve yapay zekada şeffaflık ihtiyacı gibi konular, aktif araştırma ve politika oluşturma alanlarıdır. Yapay Zeka Ortaklığı gibi kuruluşlar ve devlet kurumları, bu güçlü teknolojilerin güvenli ve adil bir şekilde kullanılmasını sağlamak için sorumlu yapay zeka geliştirme çerçeveleri geliştiriyor. Stanford AI Lab gibi önde gelen araştırma kurumları ve DeepMind ve OpenAI gibi şirketler, hem yetenek hem de güvenlik araştırmalarında öncülük ediyor.