Yapay zekâ bilgisayar sistemine bağlı bir bilgisayarın veya bir robotun, tıpkı canlıların yaptıkları eylemlere benzer şekilde hareket edebilmelerini sağlayan bir buluştur diyebiliriz. İnsanların düşünme yöntemlerinin analiz edilmesiyle oluşturulmuş ve her geçen gün daha da geliştirilmiş olan yapay zekâ,1940 yıllarında icat edilmiş ve Turing Machine’ye kadar uzanan bir süreçten geçmiştir.
Bir başka anlatımı ile yapay zekâ, aslında robot ve bilgisayarların insan gibi düşünebilmesini sağlamaktır. Yapay zekanın icadı sayesinde insanların üstlendiği birçok görev robot ve bilgisayarlar tarafından yapılmaya başlandı. Hatta bayağı karmaşık görünen sorunlarda bile, insan beyni gibi çalışmayı sürdürebilen bu bilgisayarlar sayesinde akıl ve zekâ gerektiren sorunlar en etkili şekilde çözüme kavuşturulmaktadır.
Yapay zekâ, insanın yapabildiği birçok şeyi yapabilmesine rağmen yine de insan bilgisine ihtiyaç duyar. Karmaşık verilerin kalıplarının tanınması, insan tecrübelerinden yararlanması ve insanlar tarafından alınan kararların uygulanması gerekir. Yapay zekanın çalışma prensibine değinecek olursak, var olan sistemin gözlemlemesi ile bu gözlemi daha önceden belirlenen parametreler doğrultusunda işlemek suretiyle çalışmaktadır diyebiliriz.
Yapay zekâ, muhteşem bir buluştur. Çünkü onu tanımlayabilmek için yapılması gereken onun yapabildiği şeyleri insan yetisi ve eylemleriyle karşılaştırmaktır. Bildiğimiz üzere bilinen en zeki varlığın insan olduğu ve yapay zekanın da insanı taklit ettiği düşünülürse, önemi çok daha iyi anlaşılıyor. Bilgisayar bilimleri içerisinde ve geniş bir alana sahip olan yapay zekâ, yazılımlarını sıradan yazılımlardan ayıran en önemli unsurlardan biri, insan zekasının bire bir kopya edilmiş olmasıdır.
İnsan yaşamında her geçen gün daha geniş kullanım alanları bulup hayatın her alanında karşımıza çıkan yapay zekâ tasarımları ile insan yaşamının kolaylaşmasına ve konforuna önemli katkılar sağlamakta. Günümüzde bayağı gelişmiş yazılım özelliklerine sahip olan bu önemli buluş, yakın gelecekte tıpkı insan beyni gibi doğrudan bir donanıma sahip altyapısıyla daha zor ve karmaşık görevleri yerine getirebileceği söz konusu.
Yapay zekâ, yüksek teknolojiye sahip cihazlar ve uzman bilgisayar bilimcileri tarafından sürdürülen uzun çalışmalar sonrasında meydana getirilmektedir. Öncelikle yapay zekanın hangi alanda kullanılacağı belirlenip, daha sonra ise bu alandaki ihtiyaca özel, çözüm üretilebilecek nitelikte yapay zekâ kodlama, çalışmaları gerçekleştirilmektedir. Her yapay zekâ için farklı yollar izlenecek olsa da temelde yapay zekâ için takip edilen işlem prensibi aynıdır diyebiliriz.
Yapay zekâ, insanlar tarafından verilen durumlara cevap üretebilmesi için tasarlanıyor. Örnek verecek olursak, yapay zekâ kodlanırken bir bağlaç yardımıyla ona seçim yapma şansı sunulabilir. Mesela yapay zekâ kodlanırken ona X cümlesi karşısına geldiğinde Y cevabını vermesi öğretilir. Bu sayede yapay zekaya her X sunulduğunda yapay zekâ ise Y’yi kullanıcılara sunuyor. Elbette yapay zekâ meydana getirilirken bizim örneğimizde sunduğumuz basit bir X ve Y’den çok daha fazlası kullanıldığı bilinmekte. Yine de temel olarak esas alınacak olursa bir yapay zekanın bundan ibaret olduğunu söyleyebiliriz.
Yapay zekaların meydana getirilmesi aşamasında faydalanılan katmanlar;
Bir yapay zekanın varlığından söz edebilmemiz için yukarıdaki katmanlardan ikisine yanıt vermesi, yapay zekanın pratik olarak kullanılabilmesi için yeterlidir diyebiliriz. Yapay zekâ sadece birine sahip olursa eğer pratik olarak da insanlığa pek bir faydası dokunmayabilir. Çünkü, bilgiye sahip olmayan bir yapay zekâ sorun çözemez veya planlama yapamaz, ya da algılama yapmayan bir makine planlayamaz, öğrenemez ve sorunu nedenlendirip, çözümleyemez.
Yapay Zekâ Çeşitleri Nelerdir?
Yapay zekayı dört tipte ayırabiliriz
Reaktif makineler: En basit yapay zekâ sistemleridir. Anıları yok ve geçmiş deneyimleri kullanma yeteneğine sahip değillerdir. Bu makineler ile belirli oyunları daha iyi oynayabilir, yeteneği ise daha iyi geliştirilebilir. Ancak kolayca değiştirilemez ve başka durumlara uygulamak zor olabilir. İşlerinin dışında bir dünya kavramları ne yazık ki yoktur.
Sınırlı hafıza: Bu makinelerin tipi geçmişe bakar. Otonom araçları bu tipe örnek verilebilir. Diğer araçların yönlerini ve hızlarını gözlemler ve bunu anlık değil de belirli bir zaman dilimi boyunca yapması gerekir. Trafik lambaları, şeritler, yol dönüşleri gibi unsurları da gözlemleyerek kararlarını veren bu araba bir sürücünün yıllar içinde edindiği kadar kalıcı tecrübeleri edinemez. Yılların şoförlerinin gözü kapalı süreceklerini iddia ettikleri seviyedeki tecrübeden ziyade her sürüşten sonra unuttukları tecrübeleri vardır. Bu onları fazla özgüvenin getirdiği kaza riskinden uzak tutsa bile tecrübe yönünden bir hayli eksik kalırlar.
Zihin teorisi: Bu tip için bizim şimdiki ve gelecek teknolojimiz arasındaki ayrım noktası denilebilir. Bu makineler sadece bir olay veya dünya değildir. Dünyadaki hayvanlar, insanlar ve nesnelerin hakkında da fikir ve hafıza oluşturmalıdır.
Öz farkındalık: Öz farkındalık, bilinç kendimizin farkında olmamız anlamına gelmektedir. İçsel durumunu bilir. Başkalarının hareketlerinden duygularını tartabiliriz. Trafikte kornaya devamlı basan birisinin sabırsız veya kızgın olduğunu bu öz farkındalık ile algılıyoruz. İşte yapay zekâ gelişiminin son adımı ise bunu yapabilen makineler oluşturmaktır. Şu an bundan uzak olsak da hafıza, öğrenme ve kararları geçmiş deneyimler ile bağlama yetenekleri üzerinde çalışmalar devam etmektedir.
Yapay Zekâ İçin Hangi Yazılım Dili Kullanılır?
Çok sade bir dil olması sebebiyle Python, yapay zekâ için en ideal programlama dili olarak görülmektedir. Python'un söz dizimi basittir. Ve kolay öğrenilebilir. Yapay zekâ algoritmalarının uygulanması için de son derece uygundur. Nesne yönelimli, fonksiyonel ve prosedür yönelimli programlamayı desteklemektedir.
Çok sayıda kütüphane, bu konuda yazılımcıların işini kolaylaştırarak Python’ı daha da ideal bir dil haline getirmektedir. Örneğin, NumPy, bilimsel hesaplamalar konusunda yardımcı olur. PyBrain ise makine öğrenmesi için kullanılıyor.
İstatistiksel hedeflerle veri analizi ve manipülasyonu için R en etkili dil ve ortamlardan biridir. R ile iyi tasarlanmış kaliteli programları kolayca yazabiliriz. Matematiksel semboller ve formüllerden de kolay bir şekilde faydalanabilirsiniz.
Genel amaçlı dil olmasının ötesinde, Gmodels, RODBC, Tm ve Class gibi makine öğrenmesi alanında kullanılan çok sayıda paket de sunuyor. Bu paketler sayesinde ise algoritmalar kolaylaşıyor.
Java, yapay zekâ geliştirmek için oldukça iyi seçimlerden biri olabilir. Çünkü bu alanda arama algoritmaları, genetik programlama ve yapay nöral ağlar kullanmanız gerekecektir.
Java, kolay kullanım, paket servisliği, debugging kolaylığı ve büyük ölçekli projelerde sadeleştirme, verinin grafik sunumu ve başarılı kullanıcı etkileşimi gibi avantajlar sunuyor.
Lisp, yapay zekâ geliştirmede kullanılan en uygun ve en eski dillerden biri olarak; yapay zekanın babası John McCarthy tarafından 1958’de icat edilmiştir. Sembolik bilgiyi işleme kapasitesi konusunda etkili olmasıyla bilinmektedir.
Ve prototipleme becerileri ve yeni nesnelerin kolayca ve dinamik yaratımı, Lisp’i öne çıkaran özellikleri arasında yer almaktadır. Geliştirme döngüsü sayesinde, program hala çalışırken etkileşimli değerlendirme ve yeniden derleme işlemleri yapılabilmektedir. Ve yıllar geçse de sürekli geliştirilerek, yapay zekâ için ideal diller arasındaki yerini korumayı hâlen başarıyor.
Haskell, çok daha genç bir programlama dilidir. Başlarda haskell akademik ortamlarda çokça tercih ediliyordu. Daha sonra Google ve Facebook gibi şirketlerin dikkati çekmesiyle bilinirliği arttırmıştır. Genellikle haskell araştırma projeleri için kullanılmaktadır. Bunun sebebi ise, yapay zekâ için de büyük önem taşıyan gömülü domain odaklı dilleri desteklemesi olarak görülmekte.
Java’nın aksine Haskell, soyut matematik konusunda çok başarılıdır. Çünkü yapay zekâ algoritmaları oluşturmak için etkili ve açıklayıcı kütüphanelere sahiptir.
Yapay Zekâ ile Neler Yapılabilir?
Yapay zekalar, ses tanıma ve anlama, görüntü işleme, doğal dil işleme ve muhakeme gibi birçok görevi yerine getirebilmektedir.
Ses tanıma:
Bilgisayarların sesleri tanıyabilmeleri için ses ve mikrofon dijital hale getirilerek frekanslar oluşturulur. Söz konusu frekanslardan kelimeler ya da harfler kavranmaya çalışılarak sayılara dönüştürülür. Böylelikle yapay zekâ, sesleri tanır, anlar ve cevap verir. Yapay zekâ ses tanıma özelliğini en iyi Now, Siri, Cortana, Echo, kullanmaktadır.
Görüntü işleme:
Kamera ile çekilen görüntüler dijital hale getirilerek piksellere, pikseller ise koda dönüştürülür. Bu kodları yapay zekâ algoritmaları da yorumlar. (Otonom)Görüntü işlemeye en güzel örnek sürücüsü diyebileceğimiz araçlardır.
Doğal dil (lisan) işleme:
Yapay zekanın en zorlu alanlarından biri olan doğal dil işleme, insan ve bilgisayar etkileşimini maksimum seviyeye çıkarmak ya da farklı dilde konuşan kişiler arasındaki iletişimi güçlendirmek için çözümler üretmektedir. Doğal dil işlemede; makine öğrenmesi (machine learning), derin öğrenme, kural tabanlı yaklaşımlar ve istatiksel analiz kullanılır.
Yazım hatalarının düzeltilmesinden, otomatik çeviri sistemlerine, dil öğrenimi uygulamalarından kişisel asistan uygulamalarına kadar doğal dil işleme kullanılır. Doğal dil işlemeye örnek olarak Siri, Google Asistan, Google ve Yandex verilebilir.
Muhakeme:
Muhakeme, aslında birbirine karşı savları olan iki tarafı dinleyerek bir yargıya varmaktır. Yapay zekâ, muhakeme özelliği sayesinde mevcut verileri kullanılaraktan çeşitli algoritmalar oluşturur. Ve en rasyonel kararı verebilir. Örneğin; Bir mahkeme hakiminin delilleri inceledikten ve tarafları dinledikten sonra suçlu ve suçsuzu ayırt eder. Yapay zekâ da muhakeme özelliği sayesinde suçluyu ve suçsuzu ayırt edebilme özelliğine sahiptir.
Yapay Zekanın Kullanıldığı Alanlar Nelerdir?
Sağlık Analizi ve Hasta Tedavisi;
Hayatımızın kaliteli ve huzurlu bir şekilde devam edebilmesi için ‘’sağlık’’ hepimizin ilk ihtiyaçlarından birisidir. Yaptığımız araştırmalara göre, yapay zekanın geliştirileceği ve gelecekte birçok çözümü beraberinde getireceği en güçlü kullanım alanı sağlık sektörü olarak görülmektedir.
Yapay zekâ ve sağlık sektörü birlikte incelendiğinde günümüzün en büyük eksiği, hastaya ait bilgilerin elde edilmesi konusunda yaşanmakta. Oysa her hastadan yıllık, aylık, günlük ve hatta saatlik bilgiler alınabilirse, hasta ile ilgili durum yapay zekâ ile gerçek zamanlı olarak analiz edilebilir. Hastalık durumunda ya da periyodik dönemde, elde edilen bilgilerle tedavi süreci daha doğru zamanda ve daha koordine bir yapıda güzel bir şekilde sağlanabilir. Günümüzde her ne kadar bu konuda birçok uygulama ve çalışma olsa da gelecekte hastaya ait bilgilerin, giyilebilir cihazlar mobil cihazlar ve IoT cihazları ile kullanılan uygulamalarla, daha kısa sürede daha etkili çözümler oluşturulacağı bilinmekte.
Yapay zekanın sağlık sektöründeki uygulamalarına örnek verecek olursak, Google’ın geçtiğimiz günlerde doktor asistanı görevini gerçekleştiren yapay zekâ çalışmasını verebiliriz.
Yapay Zekâ ve Sürücü İyileştirmeleri;
Yapay zekâ ve makine öğrenimi bilgi ile çalışmaktadır. Ne kadar fazla bilgiye sahip olunursa, işlevsellik aralığı o kadar geniş olur. Gelecek günlerde artan bilgi oranı ile, yapay zekanın bulunduğu her kullanım alanı için daha geniş bant aralığına sahip sürücülerle çalışma ihtiyacı oluşacaktır.
Forbes Teknoloji Konseyi uzmanlarından Timothy Chaves’a göre, ‘’Sürücü zorunluluğunu ortadan kaldırmak, yapay zekâ fonksiyonlarının daha gelişmiş düzeye gelmesi sağlıyor; çünkü sürücü zorunluluğunun ortadan kaldırılması, yapay zekanın daha akıllı, daha güvenli ve daha hızlı çalışacağı anlamına geliyor" demiştir.
Sesli Asistanlar;
Gelecekte Google Home ve Alexa gibi sesle çalışan ve kişisel asistanlık görevi yapan cihazların daha da geliştirilip, doğal dilde diyaloglar oluşturarak kişisel ihtiyaçlarımızı karşıladıklarını göreceğiz. Yapay zekanın makine öğreniminde de daha iyi seviyelere gelmesi ile, bu sistemler doğal konuşma yapısını çok daha iyi anlayacak ve iletişim kurmanın yollarını çok daha iyi öğreneceklerdir.
Perakende;
Doğru stratejiler kullanımı ile yapay zekâ, tüm perakende sektörleri için büyük bir araç ve büyük bir kaynaktır. Günümüzde perakende sektöründe müşteri etkileşimi araçlarının birçoğu yapay zekâ teknolojileri ile destekli. Akıllı müşteri deneyimi kampanyaları oluşturuluyor ve aynı şekilde yönetiliyor. Hem dijitalde hem de fiziksel hayatta kullanıcı deneyimlerinin yapay zekâ ile çok daha etkili ve verimli olduğu zaten günümüzce biliniyor.
Gelecekte ise perakendeciler, makine öğreniminin geliştirilmesi ile, müşteri ve markaya karşılıklı yarar sağlayan etkileşimleri organize edecek en büyük kaynağın yapay zekâ olduğunu biliyor, çalışmalarını ise bu alanda geliştirmeye devam ediyor.
Örneğin, yapay zekâ alt yapısı ile sesli asistan Alexa, günümüz pazarlamacıları için oldukça önemli bir platform olarak görülmekte. Ve kişiselleştirilmiş kampanya deneyimleri bu platform üzerinden yönetilmekte.
İhtiyaca Göre Yapay Zekâ;
Yapay zekâ ve makine öğrenimi şu an da oldukça yeni bir teknolojidir. Bu sebeple insanlar tarafından yeni yeni gündem konusu olmaya başlandı.
Çevrimiçi Sohbet;
Günümüzde çevrimiçi sohbet, pazarlamacıların üzerine çalıştığı ve yatırım yaptığı alanlardan bir tanesidir. Çünkü çevrimiçi sohbet ile müşterilerinize kişiselleştirilmiş bir deneyim sunabilirsiniz. Müşterilerinizin çoğu ana ihtiyaçları ile ilgili sorular sorduğu için ürünleriniz ya da markanızla ilgili tüm çözümleri ve detayları içeren bir chatbot, müşteri etkileşiminizi güçlendirebilecektir. Yakın gelecekte ise yapay zekâ, müşterilerinizle iletişim kurarken, gelen sorulara daha akıllı ve stratejik cevaplar vererek satın alma oranını da büyük ölçüde arttırmada yardım edecektir.
İletişim;
Forbes Teknoloji Konseyi ile yapılan röportajda Alexandro Pando; “Yapay zekâ ilerlemeye devam ediyor ve sonunda tüm endüstrileri etkileyecektir. Bu sebeple hangi sektörde olunursa olunsun, yapay zekâ ile işlerini entegre edenler geleceğin kazananları olacak; çünkü yapay zekâ insanların iletişim kurma biçimlerini geliştirmelerine yardımcı olmakta.”
Yapay zekâ ile ses tanıma, dikte teknolojisi ve iletişim teknolojilerinin daha iyi hale gelmesi ile hemen hemen tüm mesleklerde verimlilik artacak hale gelecektir. Bu da pazarlama stratejilerinde yapay zekanın daha fazla kullanılacağını desteklemektedir.
