AI yani yapay zeka, günümüz sistemlerine yön veriyor ve verimliliği artırıyor. Peki AI nedir ve nasıl kullanılıyor?
İnsanlarda zekayı neyin oluşturduğu konusunda olduğu gibi , AI’nın da etrafına düzgün bir şekilde bir kutu çizmesi zordur.
Mümkün olan en geniş anlamda yapay zeka, karar verebilen ve harekete geçebilen bir makine anlamına geliyor. AI olmayan bir bilgisayar programı, aynı görevi her seferinde aynı şekilde tekrarlıyor. Sadece buna uygun programlı hareket ediyor. Küçük bir tel şeridini ataç yapabilen bir robot hayal edin. Birkaç inçlik teli alıyor ve her seferinde aynı üç kıvrımı yapıyor. Böylelikle tel verilmeye devam ettiği sürece, onu ataç haline getirmeye devam edecek. Bununla birlikte, ona bir parça kuru spagetti verdiğinizde onu kıracak. Bir tel şeridi bükmek dışında hiçbir şey yapma kapasitesi olmayacak. Yeni bir duruma kendi kendine uyum sağlayamaz.
AI için örnek uygulamalar
Öte yandan yapay zekalar, daha önce karşılaşmadıkları sorunlar da dahil olmak üzere daha karmaşık ve dinamik sorunları öğrenip çözebiliyor. Sürücüsüz bir araba yapma yarışında, hiçbir şirket bir bilgisayara ABD’deki her yoldaki her kavşakta nasıl gezinileceğini öğretmeye çalışmıyor. Bunun yerine, çevrelerinde olup bitenleri değerlendirmek için çeşitli farklı sensörleri kullanabilen bilgisayar programları geliştirmeye çalışıyor. Halen gerçekten sürücüsüz bir arabadan çok uzağız. Ancak bunların normal bilgisayar programlarıyla aynı şekilde oluşturulamayacakları açık. Programcıların her bir vakayı hesaba katması imkansız.
Çoğu yapay zeka, makine öğrenimi kullanıyor. Aslında böylelikle, akıllıca hareket etme yeteneklerini oluşturan karmaşık algoritmaları geliştirmek için makine öğrenimi adı verilen bir sürece güveniyor. Yapay zekanın birçok pratik uygulamasında da önemli bir rol oynayan robotik, bilgisayar görüşü ve doğal dil işleme gibi yapay zeka araştırmalarının başka alanları da var. Ancak temel eğitim ve geliştirme hala makine öğrenimiyle başlıyor.
Makine öğrenimi ile bir bilgisayar programına büyük bir eğitim verisi seti sağlanıyor. Bir bilgisayarı farklı hayvanları tanıması için eğitmek istediğinizi varsayalım. Veri kümeniz, onları tanımlayan bir metin etiketiyle eşleştirilen binlerce hayvan fotoğrafı olabilir. Bilgisayar programının tüm eğitim veri setini baskılayabilir. Farklı aşamaları tanımlayan bir algoritma -aslında bir dizi kural- bulunuyor. Bir insanın bir kriter listesi programlaması yerine, bilgisayar programı kendi kriterlerini yaratacak. Bu, işletmelerin AI’yı eğitmek için mevcut verileri varsa, AI’yı benimsemede en başarılı olacakları anlamına geliyor.