1. Ana Sayfa
  2. TEKNOLOJİ
  3. Yapay Zekanın Çalışma Prensibi
Trendlerdeki Yazı

Yapay Zekanın Çalışma Prensibi

Yapay Zeka Nedir

Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

Yapay zeka teknolojisinin nasıl çalıştığını öğrenmenin en iyi yolu, onu temel konular altında incelemektir. İncelenmesi gereken konular ise; “insan zekasını taklit etme ve algoritma kurma sistemi” gibi konulardır.

Yapay Zekanın İnsan Zekasının Çalışma Biçimine Benzemesi

Yapay Zeka Sistemleri

Yapay zekanın işleyiş ve çalışma biçimine baktığımız zaman insan zekasına benzer bir sistem ile karşılaşırız. Yapay zekayı geliştiren ilk bilim insanlarından John McCarthy, en gelişmiş sistemin insan zekası olduğunu düşünmüştür. Bu nedenle de yapay zekanın çalışma şeklini insan zekasına benzer bir biçimde kurgulamıştır. Yani suni zekanın insan zekasına benzer olması bir tesadüf değildir. İnsan beyninin çalışma biçimi incelendiğinde elektriksel bir süreç görülmektedir. Görülen bu elektriksel süreç, bilginin beyinde nöronlar aracılığıyla taşındığının bir kanıtıdır. Nöronlar ile taşınan bilgiler beyne duyu organları ile iletilir. Yapay zekanın veya bilgisayarın işleyiş biçimi de bu sisteme benzerdir. Bilgisayar, verileri çeşitli donanımlar ile sistemine alır ve yazılımlar ile farklı bölgelere gönderir. Burada bilgisayarın donanımı insanların duyu organlarına, yazılım ise insan beyninin nöronlarına benzetilir. Yapay zeka da temelde bilgisayar mantığı üzerinden ilerlediği için bu şekilde işler.

Algılama ve Öğrenme Süreçlerinin İşleyişi

Yapay Zeka Algılama
Yapay Zeka Algılama

Yapay zekanın insan zekasına benzerliğinin ortaya çıktığı ilk nokta algılama biçimleridir. İnsan zekasının algılama biçimleri çok farklı ve çeşitlidir. Suni zekada ise başlıca algılama ve öğrenme biçimleri:

1. Makine öğrenimi
2. Derin öğrenme’dir.

Makine Öğrenimi

Makine Öğrenimi
Makine Öğrenimi

Makine öğreniminin bir yapay zeka unsuru olup olmadığı eskilerden beri bilim insanları tarafından tartışılmaktadır. Bu tartışmanın nedeni ise makine öğreniminin yapay zeka teknolojisi için çok basit olmasıdır. Günümüzde ise yapay zeka ile çokça anıldığı için, bir yapay zeka unsuru olarak görülmektedir. Yapay zekanın öğrenme biçimlerinden biri olarak kabul edilen makine öğrenmesi, verilere dayalıdır. Veri sayısının fazla olması makine öğrenmesinin iyi sonuçlar vermesini sağlar. İnsan zekasının algılama ve öğrenme biçimi düşünüldüğünde de veriler ön plana çıkmaktadır. Makine öğrenimi, bir karpuzun nasıl göründüğü konusundaki verileri veri tabanında saklar.

Daha sonra bir cismi karpuz olarak değerlendirmek için, bu veri tabanındaki verileri kullanır. Örneğin veri tabanında yeşil ve yuvarlak olan cisimlerin karpuz olduğu bilgisi vardır. Makine öğrenmesi, bir cismi yeşil ve yuvarlak olarak algıladığında o cismi bir karpuz olarak değerlendirir. Karpuz örneğinde makine öğreniminin sahip olduğu veriler, yalnız yeşil ve yuvarlaktır. Makine öğrenimi, sadece bu iki veriye bakarak yeşil bir topu da karpuz olarak algılayabilir. Bu nedenle olabildiğince fazla veriye yani “parametre”ye ihtiyaç vardır. Ne kadar fazla parametre varsa o kadar sağlıklı sonuçlar çıkar. Burada dikkat edilmesi gereken konu, veri tabanındaki verilerin elde edilme biçimidir. Makine öğrenmesi, verileri asla kendiliğinden edinemez. Sahip olduğu veriler, önceden insan tarafından sağlanmış verilerdir. Tam da bu nedenle bazı bilimciler, makine öğrenmesinin bir yapay zeka unsuru olmadığını savunmaktadırlar. Aynı zamanda da yapay zekanın kendiliğinden veri elde etmesi gerektiğini düşünmektedirler. Kendiliğinden veri elde etme durumu da yapay zekanın diğer bir unsuru olan derin öğrenmede ortaya çıkmaktadır.

Derin Öğrenme

Derin Öğrenme
Derin Öğrenme

Derin öğrenmenin ne olduğunu bilmek aslında yapay zekanın nasıl çalıştığını da bilmek anlamına gelmektedir. Bunun nedeni ise derin öğrenmenin günümüz yapay zekasının ana sistemi olmasıdır. Derin öğrenme, makine öğrenimine çok benzer bir yapıya sahiptir. Özellikle verilere sahip olma ve bu veriler ışığında hareket etme konusunda aynı şekilde çalışmaktadırlar. Derin öğrenmenin makine öğreniminden farkı ise verileri elde etme biçimidir. Derin öğrenme, makine öğreniminden farklı olarak kendiliğinden veri elde etme ve algoritma kurma becerilerine sahiptir. Makine öğreniminde, bir cismin karpuz olarak tanımlanması için insan tarafından belirlenmiş çokça parametreye ihtiyaç vardır. Derin öğrenmede ise yapay zeka, daha önceden tanımladığı cisimlerin çoğu özelliğini verilerine eklemektedir. Örneğin bir karpuzu incelemekte ve verileri arasına karpuzun yeşil ve yuvarlak olduğu bilgisini kaydetmektedir. Burada dikkat edilmesi gereken husus yapay zekanın yeşil ve yuvarlak verilerini kendiliğinden öğrenmesidir.

Yapay zekanın kullanıldığı alanlar

Yapay zekanın kullanıldığı alanlar
Yapay zekanın kullanıldığı alanlar

Yapay zekanın nasıl çalıştığı sorusundan sonra akla gelen ilk soru yapay zekanın kullanım alanlarının neler olduğudur. Bu açıdan kullanım alanları, yapay zekanın nasıl çalıştığı sorusuna cevap verebilmek adına mühim bir araçtır. Suni zeka, özellikle son yıllarda büyük bir gelişme gösterdiği için çoğu sektörde kullanılmaya başlanmıştır. İhtiyacın artması ile de yapay zeka kullanılan alanların sayısı artmaktadır. Başlarda sadece pazarlama, sağlık ve ulaşım gibi alanlarında kullanılan yapay zeka, gün geçtikçe çoğu sektörde kullanılır hale gelmiştir.
Sağlık — Yapay zeka, tıpta hastalıklarından tedavisinde ve bu hastalıkların tespit edilmesinde
kullanılmaktadır. Bu nedenle sağlık alanı için önemli bir teknolojidir.
Pazarlama — İşletmelerde olabildiğince fazla ve doğru kişiye ulaşmak için yapay zeka kullanılmaya
başlanmıştır. Geleneksel pazarlama stratejilerine göre çok daha etkili olan suni zeka pazarlaması,
dijital pazarlama alanının öncüsü haline gelmiştir.
Ulaşım — Özellikle önümüzdeki 10 yıl içinde hayatımıza tamamen girmesi düşünülen sürücüsüz
araçlar, yapay zeka sisteminin güzel bir örneğidir. Suni zeka, ulaşım alanı için çok değerli bir teknoloji
olarak görülmektedir.
Eğitim — Eğitim alanında yapay zekanın kullanılması çok eskiye dayanmamaktadır. Ancak bu,
gelişmemiş bir sistem olduğu anlamına gelmemektedir. Yapay zeka, insanların daha doğru eğitilmesi
için geliştirilmeye devam edilen bir sistemdir.
Bankacılık — Elbette bankacılık sektörü de yapay zekadan nasibini almıştır. Faiz oranları ve hisse
tahminleri gibi çoğu alanda kullanılan suni zeka, önümüzdeki yıllarda bankacılıkta büyük gelişmelere
yol açacaktır.
Siber güvenlik — Siber güvenlik konusu her daim internet ortamının en önemli konularından biri
olmuştur. Yapay zeka sistemleri, siber güvenlik önlemlerinin alınmasını kolaylaştırmaktadır. Saldırılara
karşı her daim savunmada bekleyen bir asker gibidir.

Yapay Zekanın Sıradan Yazılımdan Farkı Nedir?

Yapay Zekanın Farkı
Yapay Zekanın Farkı

Yapay zeka kavramı, çoğu sektör için yanlış kullanılmaktadır. Çoğu firma, işi için sıradan bir yazılım
kullandığı halde, bunu yapay zeka olarak adlandırmaktadır. Bu kavram yanılgısını ortadan kaldırmak
amacıyla da yapay zekanın sıradan yazılımdan farklarını bilmek gerekir. Bu farkların en temel olanları:
1. Temel algoritma
2. Derin öğrenmedir.
Temel algoritma, belli parametreler ışığında karar veren bir sistemdir. Karar verirken net sonuçlar çıkarmayı amaçlar. Örneğin bir cisim mavi ise 1 sonucunu, mavi değil ise 0 sonucunu çıkaran bir sistem temel algoritma olarak adlandırılır. Bu sistem, 1-0 Binary sistemi olarak da bilinmektedir. Temel algoritma, sıradan bir yazılımın içinde bulunabileceği gibi yapay zekanın içinde de bulunabilir. Ayırıcı özellik ise gelişmişlik seviyesidir. Basit bir yazılımın temel algoritması çoğu zaman bir yapay zekadan daha üstün olamaz. Derin öğrenme konusuna gelecek olursak derin öğrenmede yapay zekanın kendi parametrelerini elde etme durumu söz konusudur. Sıradan bir yazılım kendi parametrelerini elde edemez. Örneğin; bir cismi kalem olarak tanımlamayı amaçlayan bir yazılım, bir silgiyi tanımlayamaz. Sadece, silginin kalem olmadığı sonucuna ulaşır. Derin öğrenmede -yani yapay zekada- ise silginin
kalem olmadığı aynı zamanda da silgi olduğu anlaşılabilir. Önemli nokta ise, bunun insan girdisi olmadan sadece suni akıl tarafından yapılıyor olmasıdır.

Yapay zekanın getireceği zorluklar nelerdir?

Yapay zeka ile ilgili bir araştırma yaptığımızda, yapay zekanın ileride çokça zorluğu beraberinde getireceğini görmekteyiz. Bu zorlukların temelinde de işsizlik sorunu yatmaktadır. Bu inanılmaz teknolojinin gelişmesiyle birçok mesleğin kaybolacağı ve işsizlik oranlarının artacağı söylenmektedir. Bunun nedeni ise robotik alanındaki gelişmelerin; insandan üstün robotlar üretilmesine olanak sağlamasıdır. Gelişmiş robotlar ile insanların yapabileceği işler makineler tarafından yapılacaktır. Bu da şirketler ve fabrikalar gibi büyük ölçekli işletmelerin insan işçiye ihtiyaç duymayacağı anlamına gelmektedir.. Gelecekte hiçbir işe yaramayan insanların toplumda nasıl konumlandırılacağı ciddi bir problem olarak görülmektedir. Bunca probleme rağmen çoğu bilim insanı yapay zekanın getireceği güzelliklerin daha fazla olduğunu dile getirmektedir.

Dilerseniz ”FLAŞ HABER: Honor Satıldı!” Haberimizi de İnceleyebilirsiniz. HABERE GİT!

Yorum Yap

Yorum Yap

Yorumlar (1)

    Bir cevap yazın

    E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir