Yapay Zeka (AI)

Yapay Zeka (YZ), tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen makineler ve sistemler yaratmaya odaklanan geniş ve dönüştürücü bir bilgisayar bilimi alanıdır. Bu, deneyimlerden öğrenme, akıl yürütme, problem çözme, dili anlama ve çevreyi algılama gibi yetenekleri içerir. Bu kavram, 1956 yılında John McCarthy gibi öncüler tarafından "akıllı makineler yapma bilimi ve mühendisliği" olarak tanımlanmıştır. YZ 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 bunların farklı anlamları vardır:

• Yapay Zeka (YZ): İnsan zekasının makinelerde simüle edilmesine yönelik kapsayıcı kavram. Ayrıca Sembolik YZ (mantık ve kurallara dayalı) ve daha modern, veri odaklı İstatistiksel YZ olarak kategorize edilebilir.
• Makine Öğrenimi (ML): Sistemlere açıkça programlanmadan verilerden öğrenme ve iyileştirme yeteneği veren yapay zekanın bir alt alanı. Geliştiriciler, kuralları sabit kodlamak yerine eğitim verilerinden kalıpları öğrenen algoritmalar kullanır.
• Derin Öğrenme (DL): Büyük miktarda veriyi analiz etmek için karmaşık, çok katmanlı sinir ağlarını kullanan özel bir makine öğrenimi türüdür. Günümüzün önemli yapay zeka gelişmelerinin çoğu, özellikle de Bilgisayarla Görme (CV) alanında, derin öğrenmeden güç almaktadır.

Esasen, YZ bütün bir alandır, makine öğrenimi bu alan içindeki temel bir tekniktir ve DL de makine öğrenimi içindeki en ileri tekniktir. Bazı araştırmacılar için nihai hedef, bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi anlayabilen ve öğrenebilen bir YZ türü olan Yapay Genel Zeka (AGI) yaratmaktır.

Uygulamalar ve Gerçek Dünya Örnekleri

Yapay zeka, sektörleri yeniden şekillendiren sayısız yeniliğin arkasındaki itici güçtür. Bilgisayarla görmede yapay zeka, makinelerin dünyadan gelen görsel bilgileri yorumlamasını ve anlamasını sağlar. Bu, nesne algılama, görüntü segmentasyonu ve yüz tanıma gibi görevler için çok önemlidir.Yapay zeka ve etkilerine genel bir bakış için"Yapay zeka nedir?" başlıklı blog yazımıza göz atın.

Yapay zekanın iş başındaki iki önemli örneği şunlardır:

1. Otonom Araçlar: Kendi kendine giden araçlar, kameralar, LiDAR ve diğer sensörlerden gelen verileri gerçek zamanlı olarak işlemek için sofistike bir yapay zeka modelleri paketi kullanır. Bu, aracın çevresini algılamasına, yayaları ve diğer araçları tanımasına ve kritik sürüş kararları almasına olanak tanır. Waymo gibi şirketler bu teknolojinin ön saflarında yer alıyor.
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 olarak hizmet eder, daha hızlı ve daha doğru teşhislere yol açar ve sağlık hizmetleri için YZ'de sonuçları iyileştirir. Bu alandaki gelişmeleri Nature Medicine gibi dergilerde okuyabilirsiniz.

YZ 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.

YZ topluma daha entegre hale geldikçe, etik sonuçlarının ele alınması çok önemlidir. Algoritmik önyargı ve YZ'de şeffaflık ihtiyacı gibi konular aktif araştırma ve politika oluşturma alanlarıdır. Partnership on AI gibi kuruluşlar ve hükümet organları, bu güçlü teknolojilerin güvenli ve adil bir şekilde kullanılmasını sağlamak için sorumlu YZ geliştirme çerçeveleri geliştirmektedir. Stanford AI Lab gibi önde gelen araştırma kurumları ve DeepMind ve OpenAI gibi şirketler hem yetenek hem de güvenlik araştırmalarında başı çekmektedir.