Yapay zekanın bu yüzyılın başından itibaren hızla yükselişe geçmesi dikkat çekiyor. Bilim ve teknoloji devriminde yeni bir dönemi işaret ediyor. Biilginin üretimi ve uygulanmasının artık insanların ayrıcalığı olmaktan çıktığını gösteriyor. Sektörel yapay zeka bu gelişmede önemli bir rol oynuyor. Ancak, üretken yapay zekanın ortaya çıkmasına yol açan başarılara rağmen, durumun net şekilde analizi gerekiyor. Yapay zekanın hala emekleme aşamasında olduğu söyleyebiliriz. Şu anda soru-cevap modunda çalışan ChatGPT gibi asistanlara odaklandığı sonucuna varmamızı sağlıyor.
Sektörel yapay zeka çözümleri
Bu sistemler “kara kutular” olarak kabul ediliyor. Özellikleri, geleneksel bilgi ve telekomünikasyon teknolojisi sistemlerinin özellikleriyle aynı seviyede. Bununla birlikte tam anlamıyla garanti edilemiyor. Yapay zeka bize yalnızca yapı taşları verdiğinden, ortaya çıkan soru şudur: Bunları insan seviyesinde zekaya ulaşmak için akıllı sistemler yaratmak için nasıl kullanırız? Sektörel yapay zeka burada devreye giriyor.
Bilim, hizmetler ve endüstride AI kullanımının marjinal kaldığı birçok uygulama alanı vardır. Bu alanlar, konuşmanın dışında artan otomasyon, güvenilirlik ve etkileşim modlarına ihtiyaç duyar. Sektörel yapay zeka çözümleri bu alanlarda önem kazanıyor.
Tıp ve yaşam bilimlerinden iklim ve evren bilimlerine kadar uzanan bilimsel alanlarda karmaşık olguları analiz edebilen ve bunların dinamiklerini ve özelliklerini anlayabilen sistemlere ihtiyacımız var. En önemlisi, nesnelerin interneti tarafından öngörüldüğü gibi, otonom ulaşım sistemleri, akıllı şebekeler, akıllı fabrikalar ve çiftlikler ve otonom iletişim sistemleri gibi çeşitli endüstriyel uygulamalar için otonom sistemler geliştirmemiz gerekiyor.
Otonom sistemler, yapay zekanın geliştirilmesindeki nihai aşama olarak düşünülebilir. Her biri kendi özel hedeflerini takip ederken, parçası oldukları sistemlerin küresel hedeflerine ulaşmak için iş birliği yapan ajanlardan oluşurlar. Ayrıca mevcut yapay zeka teknolojileri, otonom otomobil endüstrisindeki aksaklıklarla gösterildiği gibi yeterli olmaktan uza. Bu, otonomi zorluğunun ölçeğini gösteren sembolik bir örnektir.