Dar Kapsamlı Yapay Zeka (ANI)

Genellikle Zayıf Yapay Zeka olarak da adlandırılan Dar Kapsamlı Yapay Zeka (ANI), yapay zekanın mevcut durumunu temsil eder. Belirli, dar bir görevi veya sınırlı bir görev aralığını gerçekleştirmek üzere tasarlanmış ve eğitilmiş yapay zeka sistemlerini ifade eder. Bilim kurguda tasvir edilen insan benzeri zekanın aksine, ANI önceden tanımlanmış bir bağlamda çalışır ve belirlenmiş amacının ötesinde işlevleri yerine getiremez. Basit sanal asistanlardan karmaşık teşhis araçlarına kadar günümüzde kullanımda olan her yapay zeka uygulaması bir ANI biçimidir. Bu sistemler, uzmanlık alanlarında üstün olmak için Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenme'den (DL) yararlanır ve genellikle bu belirli iş için hız ve doğruluk açısından insan performansını aşar.

ANI'nin Temel Özellikleri

ANI'nin belirleyici özelliği uzmanlaşmasıdır. Satranç oynamak için eğitilmiş bir AI araba kullanamaz ve müşteri hizmetleri için tasarlanmış bir sohbet robotu müzik besteleyemez. Bu uzmanlaşma, işleviyle ilgili belirli bir veri kümesi üzerinde eğitilmenin bir sonucudur. Örneğin, tıbbi görüntü analizi için bir model yalnızca tıbbi taramalar üzerinde eğitilir. Bu görüntülerdeki anormallikleri belirlemede inanılmaz derecede yetkin hale gelirken, diğer kavramlar hakkında hiçbir anlayışı yoktur. ANI sistemleri amaca yöneliktir ve insan yaratıcıları tarafından sağlanan kısıtlamalar ve programlama altında çalışır. Daha gelişmiş AI kavramlarının varsayımsal özellikleri olan bilinç, öz farkındalık veya gerçek anlayışa sahip değildirler.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Dar Kapsamlı Yapay Zeka, günlük olarak etkileşimde bulunduğumuz yapay zeka destekli hizmet ve ürünlerin büyük çoğunluğunun arkasındaki itici güçtür. Uygulamaları neredeyse her sektöre yayılmıştır.

• Sanal Asistanlar: Apple'ın Siri'si ve Amazon'un Alexa'sı gibi sesli asistanlar, kullanıcı komutlarını anlamak ve yanıtlamak için Doğal Dil İşleme'yi (NLP) kullanır. Bunlar, zamanlayıcı ayarlamak ve soruları yanıtlamak gibi görevlerde yetkin, ancak genel akıl yürütme yeteneğine sahip olmayan ANI'nin klasik bir örneğidir.
• Öneri Motorları: Netflix ve Spotify gibi platformlar, izleme veya dinleme geçmişinizi analiz etmek ve yeni içerik önermek için ANI kullanır. Algoritmaları, kullanıcı tercihlerinin tahmini modellenmesi için oldukça özelleşmiştir.
• Otonom Sistemler: Otonom araçlardaki algılama sistemleri, ANI'ye güvenir. Ultralytics YOLO11 gibi modeller, sürüşün daha geniş bağlamında kritik ancak son derece spesifik bir görev olan yayaları, diğer araçları ve trafik işaretlerini tanımlamak için gerçek zamanlı nesne algılama gerçekleştirir. Bu teknoloji aynı zamanda lojistikte yapay zekâ ve depo otomasyonu için de hayati öneme sahiptir.
• Spam Filtreleme: E-posta hizmetleri, istenmeyen e-postaları otomatik olarak algılamak ve bir spam klasörüne taşımak için ANI güdümlü sınıflandırıcılar kullanır. Bu sistemler, spam ile ilişkili kalıpları ve anahtar kelimeleri tanımak için eğitilmiştir, ancak başka hiçbir e-posta yönetimi işlevi gerçekleştirmez. Bu, veri güvenliğinde yapay zekanın güçlü bir uygulamasıdır.

Bilgisayarlı Görüde ANI

ANI, modern Bilgisayarlı Görü'nün (CV) temel taşıdır. Vizyon yapay zeka modelleri, belirli görevler için görsel bilgileri yüksek hassasiyetle yorumlamak ve anlamak üzere eğitilmiş ANI'nin özlü örnekleridir. Örneğin, Ultralytics YOLO modelleri aşağıdakiler için eğitilebilir:

1. Görüntü Sınıflandırma: Bir fotoğraftan bir kuş türünü tanımlamak gibi, tüm bir görüntüye bir etiket atama.
2. Nesne Tespiti: Bir görüntü içinde birden fazla nesneyi bulma ve tanımlama, örneğin akıllı üretimde bir üretim hattındaki kusurlu parçaları tespit etme.
3. Görüntü Bölütleme: Tıbbi görüntüleme gibi uygulamalar için çok önemli olan nesnelerin tam şeklini piksel düzeyinde ana hatlarıyla belirtme.
4. Poz Tahmini (Pose Estimation): Bir insanın veya nesnenin vücudunun temel noktalarını belirleyerek duruşunu anlamak, fitness uygulamalarında ve robotikte yaygın olarak kullanılır.

Bu güçlü yetenekler, bu özel ANI modellerini eğitme ve dağıtma sürecini basitleştiren Ultralytics HUB gibi platformlar aracılığıyla yönetilir ve dağıtılır.

ANI ve Diğer Yapay Zeka Türleri

ANI'yı teorik yapay zeka biçimlerinden ayırmak önemlidir.

• Artificial General Intelligence (AGI) (Yapay Genel Zeka): Güçlü Yapay Zeka olarak da bilinen AGI, bir insanın çözebileceği herhangi bir sorunu anlama, öğrenme ve zekasını uygulama yeteneğine sahip varsayımsal bir makineyi ifade eder. AGI, bilişsel yeteneklere, bilince ve öz farkındalığa sahip olacaktır. YZ araştırmalarında önemli bir hedef olmasına rağmen, AGI henüz mevcut değildir.
• Yapay Süper Zeka (ASI): Bu, bir zekanın bilimsel yaratıcılık, genel bilgelik ve sosyal beceriler dahil olmak üzere hemen hemen her alanda en parlak insan zihinlerini aşacağı başka bir varsayımsal yapay zeka aşamasıdır. Teknolojik tekillik kavramı, ASI'nin ortaya çıkışıyla yakından bağlantılıdır.

Özetle, şu anda faaliyette olan her yapay zeka sistemi bir ANI biçimidir. Alan hızla ilerlerken, dar, göreve özgü zekadan genel, insan benzeri bir bilince geçiş önemli ve uzak bir zorluk olmaya devam ediyor.