2023'te Yapay Zeka Nedir? Türleri, Eğilimleri ve Geleceği?

Yapay Zeka, dijital bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrollü bir robotun, genellikle akıllı varlıklarla ilişkilendirilen görevleri gerçekleştirme yeteneği olarak tanımlanır. YZ ayrıca şu şekilde tanımlanır:

İnsanlar Tarafından Yaratılmış Akıllı Bir Varlık
Açıkça talimat verilmeden Görevleri Akıllıca Gerçekleştirme Yeteneğine Sahiptir.
Akılcı ve insanca düşünüp hareket edebilen.

Kısacık bir teknoloji anlayışına sahip bir meslekten olmayan kişi, onu robotlara bağlayacaktır. Yapay Zekanın kendi başına hareket edebilen ve düşünebilen bir terminatör benzeri figür olduğunu söylerlerdi.

Bir YZ araştırmacısına yapay zeka hakkında soru sorarsanız, bunun açıkça talimat verilmeden sonuçlar üretebilen bir dizi algoritma olduğunu söyler. Makinelerin gösterdiği zeka, Yapay Zeka olarak bilinir. Yapay Zeka günümüz dünyasında çok popüler hale geldi. İnsanların eylemlerini öğrenmek ve taklit etmek için programlanmış makinelerde doğal zekanın simülasyonudur. Bu makineler deneyimle öğrenebiliyor ve insan benzeri görevleri yerine getirebiliyor. YZ gibi teknolojiler büyümeye devam ettikçe, yaşam kalitemiz üzerinde büyük bir etkiye sahip olacaklar. İster son kullanıcı olarak ister Yapay Zeka alanında kariyer peşinde koşan olsun, herkesin bir şekilde yapay zeka teknolojisiyle bağlantı kurmak istemesi doğaldır .

Yapay Zekanın insan gibi davranıp davranmadığını nasıl ölçeriz?

Bir yapay zekanın insan gibi davranabileceği duruma ulaşsak bile, bu şekilde davranmaya devam edeceğinden nasıl emin olabiliriz? Bir YZ varlığının insana benzerliğini aşağıdakilere dayandırabiliriz:

turing testi
Bilişsel Modelleme Yaklaşımı
Düşünce Yasası Yaklaşımı
Rasyonel Ajan Yaklaşımı

Bu yaklaşımların nasıl performans gösterdiğine ayrıntılı bir göz atalım:

Yapay Zekada Turing Testi Nedir?

Turing Testinin temeli, Yapay Zeka varlığının bir insan ajanla sohbet edebilmesi gerektiğidir.İnsan ajan ideal olarak bir Yapay Zeka ile konuştukları sonucuna varmamalıdır.. Bu amaçlara ulaşmak için yapay zekanın şu niteliklere sahip olması gerekir:

Başarıyla iletişim kurmak için Doğal Dil İşleme.
Bilgi Temsili onun hafızası gibi davranır.
Otomatik Akıl Yürütme, soruları yanıtlamak ve yeni sonuçlar çıkarmak için depolanan bilgileri kullanır.
Kalıpları tespit etmek ve yeni koşullara uyum sağlamak için Makine Öğrenimi.

Bilişsel Modelleme Yaklaşımı

Adından da anlaşılacağı gibi, bu yaklaşım İnsan Bilişine dayalı bir Yapay Zeka modeli oluşturmaya çalışır . İnsan zihninin özünü damıtmak için 3 yaklaşım vardır:

iç gözlem: düşüncelerimizi gözlemlemek ve buna dayalı bir model oluşturmak
Psikolojik Deneyler: insanlar üzerinde deneyler yapmak ve davranışlarını gözlemlemek
Beyin görüntülemesi: Beynin farklı senaryolarda nasıl çalıştığını gözlemlemek ve bunu kod yoluyla çoğaltmak için MRI kullanma.

Düşünce Yaklaşımının Yasaları

Düşünce Yasaları, zihnimizin işleyişini yöneten geniş bir mantıksal ifadeler listesidir. Aynı yasalar kodlanabilir ve yapay zeka algoritmalarına uygulanabilir. Bu yaklaşımla ilgili sorun, bir sorunu prensipte çözmek (kesinlikle düşünce yasalarına göre) ile pratikte çözmek oldukça farklı olabilir ve bağlamsal nüansların uygulanmasını gerektirebilir. Ayrıca, bir sonuçtan %100 emin olmadan yaptığımız bazı eylemler vardır ve çok fazla parametre varsa bir algoritmanın kopyalayamayabilir.

Rasyonel Ajan Yaklaşımı

Rasyonel bir ajan, mevcut koşullarında mümkün olan en iyi sonucu elde etmek için hareket eder.
Düşünce Kanunları yaklaşımına göre, bir varlık mantıksal önermelere göre davranmalıdır. Ancak, yapılacak mantıklı doğru şeyin olmadığı, farklı sonuçları ve bunlara karşılık gelen uzlaşmaları içeren birden çok sonucun olduğu bazı durumlar vardır. Rasyonel ajan yaklaşımı, mevcut koşullarda mümkün olan en iyi seçimi yapmaya çalışır. Bu, çok daha dinamik ve uyarlanabilir bir aracı olduğu anlamına gelir.
Artık Yapay Zekanın insan gibi davranacak şekilde nasıl tasarlanabileceğini anladığımıza göre, bu sistemlerin nasıl inşa edildiğine bir göz atalım.

Yapay Zeka (YZ) Nasıl Çalışır?

Bir yapay zeka sistemi oluşturmak, bir makinede insan özelliklerinin ve yeteneklerinin tersine mühendislikle işlenmesi ve bizim yapabileceğimizi aşmak için makinenin hesaplama becerisinin kullanılmasıyla ilgili dikkatli bir süreçtir.
Yapay Zekanın gerçekte nasıl çalıştığını anlamak için, Yapay Zekanın çeşitli alt alanlarına derinlemesine dalmak ve bu alanların endüstrinin çeşitli alanlarına nasıl uygulanabileceğini anlamak gerekir. Kapsamlı bir anlayış kazanmanıza yardımcı olacak bir yapay zeka kursuna da katılabilirsiniz.

Makine öğrenme: Makine öğrenimi, bir makineye geçmiş deneyimlere dayalı olarak nasıl çıkarımlar ve kararlar yapılacağını öğretir. İnsan deneyimini dahil etmek zorunda kalmadan olası bir sonuca ulaşmak için bu veri noktalarının anlamını çıkarmak için kalıpları tanımlar ve geçmiş verileri analiz eder. Verileri değerlendirerek sonuçlara varan bu otomasyon, işletmeler için insan zamanından tasarruf sağlar ve daha iyi kararlar almalarına yardımcı olur. Temel kavramları öğrenmek için, yeni başlayanlara yönelik ücretsiz bir makine öğrenimi kursuna kayıt olabilirsiniz .
Derin Öğrenme: Derin Öğrenme bir makine öğrenimi tekniğidir. Bir makineye sonucu sınıflandırmak, çıkarım yapmak ve tahmin etmek için girdileri katmanlar aracılığıyla işlemeyi öğretir.
Sinir Ağları: Sinir Ağları, İnsan Sinir hücrelerine benzer prensipler üzerinde çalışır. Bunlar, çeşitli temel değişkenler arasındaki ilişkiyi yakalayan ve verileri bir insan beyninin yaptığı gibi işleyen bir dizi algoritmadır.
Doğal Dil İşleme: NLP, bir dili bir makine tarafından okuma, anlama ve yorumlama bilimidir. Bir makine, kullanıcının ne iletmek istediğini anladığında buna göre yanıt verir.
Bilgisayarla Görme: Bilgisayarla görme algoritmaları, bir görüntüyü parçalara ayırarak ve nesnenin farklı kısımlarını inceleyerek bir görüntüyü anlamaya çalışır. Bu, önceki gözlemlere dayalı olarak daha iyi bir çıktı kararı vermek için makinenin bir dizi görüntüyü sınıflandırmasına ve bunlardan öğrenmesine yardımcı olur.
Bilişsel Hesaplama: Bilişsel hesaplama algoritmaları, metin/konuşma/görüntüler/nesneleri bir insanın yaptığı ve istenen çıktıyı vermeye çalıştığı şekilde analiz ederek insan beynini taklit etmeye çalışır. Ayrıca, yapay zeka kurslarının başvurularını ücretsiz olarak alın.

Yapay Zeka Türleri Nelerdir?

Tüm yapay zeka türleri değil, yukarıdaki tüm alanlar aynı anda. Farklı Yapay Zeka varlıkları, farklı amaçlar için inşa edilmiştir ve bu şekilde çeşitlilik gösterirler. YZ, Tip 1 ve Tip 2’ye göre sınıflandırılabilir (işlevselliklere göre). İşte ilk tipe kısa bir giriş.

3 Tür Yapay Zeka

Yapay Dar Zeka (ANI)
Yapay Genel Zeka (AGI)
Yapay Süper Zeka (ASI)

Ayrıntılı bir göz atalım.

Yapay Dar Zeka (ANI) nedir?

Bu, şu anda piyasada bulabileceğiniz en yaygın yapay zeka biçimidir.Bu Yapay Zeka sistemleri, tek bir sorunu çözmek için tasarlanmıştır ve tek bir görevi gerçekten iyi bir şekilde yürütebilir. Tanım olarak, bir e-ticaret kullanıcısına bir ürün önermek veya hava durumunu tahmin etmek gibi sınırlı yeteneklere sahiptirler.Bu, bugün var olan tek Yapay Zeka türüdür. Çok özel bağlamlarda insan işleyişine yaklaşabiliyorlar ve hatta birçok durumda onları aşabiliyorlar, ancak yalnızca sınırlı sayıda parametreye sahip çok kontrollü ortamlarda mükemmelleşiyorlar.

Yapay Genel Zeka (AGI) Nedir?

AGI hala teorik bir kavramdır.Dil işleme, görüntü işleme, hesaplamalı işleyiş ve muhakeme gibi çok çeşitli alanlarda insan düzeyinde bilişsel işleve sahip yapay zeka olarak tanımlanır.
Bir AGI sistemi kurmaktan hâlâ çok uzağız. Bir AGI sisteminin, insan muhakemesini taklit etmek için birbirleriyle iletişim kuran, birlikte çalışan binlerce Yapay Dar Zeka sisteminden oluşması gerekir. Fujitsu’nun K veya IBM’in Watson’ı gibi en gelişmiş bilgi işlem sistemleri ve altyapılarıyla bile, tek bir saniyelik nöronal aktiviteyi simüle etmeleri 40 dakika sürdü. Bu, hem insan beyninin muazzam karmaşıklığına ve birbirine bağlılığına hem de mevcut kaynaklarımızla bir AGI inşa etmenin zorluğunun büyüklüğüne değiniyor.

Yapay Süper Zeka (ASI) Nedir?

Burada neredeyse bilim kurgu alanına giriyoruz, ancak ASI, AGI’den mantıklı bir ilerleme olarak görülüyor.Bir Yapay Süper Zeka (ASI) sistemi, tüm insan yeteneklerini aşabilir. Bu, karar vermeyi, rasyonel kararlar almayı ve hatta daha iyi sanat yapmak ve duygusal ilişkiler kurmak gibi şeyleri içerir.
Yapay Genel Zekaya ulaştığımızda, yapay zeka sistemleri hızla yeteneklerini geliştirebilecek ve hayal bile edemeyeceğimiz alemlere ilerleyebilecektir. AGI ve ASI arasındaki boşluk nispeten dar olsa da (bazıları bir nanosaniye kadar kısa bir süre diyor, çünkü Yapay Zeka bu kadar hızlı öğrenirdi), AGI’ye doğru önümüzde olan uzun yolculuk, bunun çok uzaklarda yatan bir kavram gibi görünmesini sağlıyor. Yapay zekada nasıl kariyer inşa edileceğine ilişkin bu kursa göz atın.

AZ ve YZ arasındaki fark

Yapay zeka	Artırılmış Zeka
YZ insanların yerini alır ve yüksek doğrulukla çalışır.	Büyütme, insanların yerini almaz, ancak üretime yardımcı olan sistemler yaratır.
İnsanın karar vermesinin yerini alır	İnsanın karar vermesini artırır
Robotlar/Endüstriyel IoT: Robotlar, fabrika katındaki tüm insanların yerini alacak.	Robotlar/Endüstriyel IoT: İşbirlikçi robotlar, zor ve tekrarlayan görevlerin üstesinden gelmek için insanlarla birlikte çalışır.
Müşteri Başarısında Yapay Zekanın Gerçek Zamanlı Uygulamaları 1. Otomatik Müşteri Desteği ve Chatbot’lar 2. Sanal Asistanlar Otomatik İş Akışları	Müşteri Başarısında Gerçek Zamanlı İç Zeka Uygulamaları 1. İç Zeka destekli müşteri analitiği 2. Yüksek riskli/yüksek potansiyelli müşterileri keşfedin 3. Satış Tahminleri

Güçlü ve Zayıf Yapay Zeka

Yapay Zeka alanındaki kapsamlı araştırmalar, onu Güçlü Yapay Zeka ve Zayıf Yapay Zeka olmak üzere iki kategoriye daha ayırır. Terimler, farklı yapay zeka makinelerindeki performans seviyelerini ayırt etmek için John Searle tarafından icat edildi. İşte aralarındaki temel farklardan bazıları.

Zayıf YZ	Güçlü YZ
Sınırlı kapsamı olan dar bir uygulamadır.	Daha geniş bir kapsama sahip daha geniş bir uygulamadır.
Bu uygulama belirli görevlerde iyidir.	Bu uygulama inanılmaz insan düzeyinde zekaya sahiptir.
Verileri işlemek için denetimli ve denetimsiz öğrenmeyi kullanır.	Verileri işlemek için kümeleme ve ilişkilendirmeyi kullanır.
Örnek: Siri, Alexa.	Örnek: Gelişmiş Robotik

Yapay Zekanın Amacı Nedir?

Yapay Zekanın amacı, insan yeteneklerine yardımcı olmak ve geniş kapsamlı sonuçları olan gelişmiş kararlar almamıza yardımcı olmaktır. Teknik açıdan cevap bu. Felsefi bir bakış açısıyla Yapay Zeka, insanların ağır işlerden arınmış daha anlamlı hayatlar yaşamasına ve birbirine bağlı bireylerin, şirketlerin, devletlerin ve ulusların karmaşık ağını tüm insanlık için faydalı olacak şekilde yönetmesine yardımcı olma potansiyeline sahiptir.
Şu anda Yapay Zekanın amacı, son bin yılda icat ettiğimiz tüm farklı araçlar ve teknikler tarafından paylaşılıyor – insan çabasını basitleştirmek ve daha iyi kararlar almamıza yardımcı olmak. Yapay Zeka aynı zamanda Nihai Buluşumuz olarak lanse edildi; umut verici bir şekilde çekişmeleri, eşitsizliği ve insanların çektiği acıları ortadan kaldırarak hayatlarımızı nasıl sürdürdüğümüzü katlanarak değiştirecek çığır açan araçlar ve hizmetler icat edecek bir yaratım.
Yine de hepsi uzak gelecekte – bu tür sonuçlardan hala çok uzaktayız. Şu anda, Yapay Zeka çoğunlukla şirketler tarafından süreç verimliliklerini artırmak, yoğun kaynak gerektiren görevleri otomatikleştirmek ve içgüdüsel duygular yerine somut verilere dayalı iş tahminleri yapmak için kullanılıyor. Tüm teknolojiler bundan önce geldiği için, araştırma ve geliştirme maliyetlerinin, sıradan insanlar tarafından erişilebilir hale gelmeden önce şirketler ve devlet kurumları tarafından sübvanse edilmesi gerekiyor. Yapay zekanın amacı ve nerede kullanıldığı hakkında daha fazla bilgi edinmek için bir YZ kursuna katılabilir ve yapay zeka kursunun ayrıntılarını anlayabilir ve bugünden beceri kazanabilirsiniz.

Yapay Zeka (YZ) Nerelerde Kullanılır?

Yapay zeka, kullanıcı davranışına ilişkin içgörü sağlamak ve verilere dayalı önerilerde bulunmak için farklı alanlarda kullanılır. Örneğin, Google’ın tahmine dayalı arama algoritması, bir kullanıcının arama çubuğuna bir sonraki adımda ne yazacağını tahmin etmek için geçmiş kullanıcı verilerini kullandı. Netflix, bir kullanıcının bir sonraki izlemek isteyebileceği filmi önermek için geçmiş kullanıcı verilerini kullanır, bu da kullanıcının platforma bağlanmasını sağlar ve izlenme süresini artırır. Facebook, görüntülerindeki yüz özelliklerine göre arkadaşlarınızı etiketlemek için otomatik olarak önerilerde bulunmak için kullanıcıların geçmiş verilerini kullanır. YZ, son kullanıcının hayatını kolaylaştırmak için büyük kuruluşlar tarafından her yerde kullanılır. Yapay Zekanın kullanımları genel olarak aşağıdakileri içerecek olan veri işleme kategorisine girer:

Veriler içinde arama yapma ve aramayı en alakalı sonuçları verecek şekilde optimize etme
Parametrelere dayalı bir komut dizisini yürütmek için uygulanabilen if-then muhakemesi için mantık zincirleri
Benzersiz içgörüler için büyük veri setindeki önemli kalıpları belirlemeye yönelik kalıp algılama
Gelecekteki sonuçları tahmin etmek için uygulamalı olasılık modelleri

Yapay Zekanın Avantajları Nelerdir?

Teknolojinin hayatımızı daha iyi hale getirdiğine hiç şüphe yok. Müzik önerileri, harita yönergeleri ve mobil bankacılıktan dolandırıcılığı önlemeye kadar, yapay zeka ve diğer teknolojiler her şeyi devraldı. İlerleme ve yıkım arasında ince bir çizgi vardır. Bir madalyonun her zaman iki yüzü vardır ve bu YZ için de geçerlidir. Yapay Zekanın bazı avantajlarına bir göz atalım.

Yapay Zekanın (YZ) Avantajları

İnsan hatasında azalma
7×24 kullanılabilir
Tekrarlayan işlerde yardımcı olur
Dijital yardım
Daha hızlı kararlar
Rasyonel Karar Verici
Tıbbi uygulamalar
Güvenliği Artırır
Verimli İletişim

Hadi daha yakından bakalım.

Yapay Zeka için Ön Koşullar

Yeni başlayan biri olarak, konuya başlamanıza yardımcı olacak temel ön koşullardan bazıları burada.

Matematik, yani Matematik, İstatistik ve olasılık üzerinde güçlü bir tutuş.
Java veya Python gibi programlama dillerinde iyi miktarda deneyim.
Algoritmaları anlama ve yazma konusunda güçlü bir tutuş.
Veri analitiği becerilerinde güçlü bir geçmiş.
Ayrık matematikte iyi miktarda bilgi.
Makine öğrenimi dillerini öğrenme isteği.

Yapay Zeka Tarihi (YZ)

Yapay Zeka teknolojisi sandığınızdan çok daha eski ve “YZ” terimi araştırmacılar için yeni değil. “YZ” terimi ilk olarak 1956’da Dartmouth kolejinde Marvin Minsky adlı bir bilim adamı tarafından icat edildi.

YZ sertifikası almak, size bu sektördeki diğer adaylara göre bir avantaj sağlayacaktır. Yüz Tanıma, Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka, Sohbet botları ve daha fazlası gibi ilerlemelerle , Yapay Zeka alanında başarılı bir kariyere giden yolu inşa etmenin şimdi tam zamanı. Sanal asistanlar, zamandan ve enerjiden tasarruf etmemize yardımcı olarak günlük yaşama çoktan girdi. Tesla gibi teknoloji devlerinin sürücüsüz arabaları bize geleceğe atılan ilk adımı şimdiden gösterdi. YZ, iklim değişikliği risklerini azaltmaya ve tahmin etmeye yardımcı olarak çok geç olmadan bir fark yaratmamıza olanak tanır. Ve tüm bu ilerlemeler sadece başlangıç, daha gelecek çok şey var. Yapay Zeka tarafından 2023 yılına kadar 133 milyon yeni Yapay Zeka işi yaratılacağı söyleniyor.

Antik Yunan mitolojisinde ilk kez akıllı robotlar ve yapay varlıklar yer alıyordu. Aristoteles’in tasımı yaratması ve tümdengelimli akıl yürütmeyi uygulaması, insanlığın kendi zekasını kavrama arayışında bir dönüm noktasıydı. Uzun ve derin köklerine rağmen, bugün bildiğimiz şekliyle yapay zeka yalnızca bir yüzyıldan daha kısa bir süredir var.

Yapay zeka ile ilgili olayların önemli zaman çizelgesine bir göz atalım:

1943 – Warren McCulloch ve Walter Pits , 1943’te yapay zeka (YZ) üzerine ilk çalışma olan “A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity” adlı makaleyi yayınladılar. Yapay bir nöron modeli önerdiler.

1949 – Donald Hebb , The Organization of Behavor: A Neuropsychological Theory adlı kitabında nöronlar arasındaki bağlantı gücünü değiştirmek için teori önerdi.

1950 – İngiliz matematikçi Alan Turing, bir makinenin insan davranışı sergileme yeteneğine sahip olup olmadığını belirlemek için bir test önerdiği “Computing Machinery and Intelligence” ı yayınladı. Bu test ünlü olarak Torino Testi olarak bilinir .
Aynı yıl Harvard mezunları Marvin Minsky ve Dean Edmonds, SNARC adlı ilk sinir ağı bilgisayarını yaptılar .

1956 – “Logic Theorist” adlı “ ilk yapay zeka programı” Allen Newell ve Herbert A. Simon tarafından yapıldı. Bu program, 52 matematik teoreminden 38’ini doğrulamanın yanı sıra, birçoğu için yeni ve daha zarif kanıtlar keşfetti. Aynı yıl Dartmouth Konferansı’nda Amerikalı bilim adamı John McCarthy tarafından “Yapay Zeka” kelimesi benimsendi ve ilk kez bir akademik alan olarak ortaya atıldı.

Yapay Zekaya yönelik coşku bu yıldan sonra hızla arttı.

1959 – Arthur Samuel, IBM’de çalışırken makine öğrenimi terimini ortaya attı.

1963 – John McCarthy, Stanford’da bir Yapay Zeka Laboratuvarı kurdu.

1966 – Joseph Weizenbaum, ELIZA adlı ilk sohbet robotunu yarattı .

1972 – İlk insansı robot WABOT-1 adıyla Japonya’da yapıldı .

1974 – 1980 – Bu dönem ünlü olarak ilk YZ kış dönemi olarak bilinir. Pek çok bilim insanı, hükümetten fon alamadıkları ve yapay zekaya olan ilgi giderek azaldığı için araştırmalarını en iyi şekilde sürdüremedi/devam ettiremedi.

1980 – YZ bir patlama ile geri döndü! Digital Equipment Corporations, ilk başarılı ticari uzman sistem olan ve yapay zeka kış dönemini resmen sonlandıran R1’i geliştirdi.
Aynı yıl, Amerikan Yapay Zeka Derneği’nin ilk ulusal konferansı Stanford Üniversitesi’nde düzenlendi.

1987 – 1993 – Gelişmekte olan bilgisayar teknolojisi ve daha ucuz alternatiflerle, birçok yatırımcı ve hükümet, ikinci YZ Kış dönemine yol açan YZ araştırmalarına fon sağlamayı durdurdu.

1997 – Bilgisayar insanı yener! IBM’in bilgisayarı IBM Deep Blue, o zamanki dünya satranç şampiyonu Gary Kasparov’u yendi ve bir dünya satranç şampiyonunu yenen ilk bilgisayar/makine oldu.

2002 – Elektrikli süpürgelerin ortaya çıkışı yapay zekanın evlere girmesini sağladı.

2005 – Amerikan ordusu, Boston Dynamics’in “Big Dog” ve iRobot’un “PackBot” gibi otonom robotlarına yatırım yapmaya başladı.

2006 – Facebook, Google, Twitter, Netflix gibi şirketler YZ kullanmaya başladı.

2008 – Google, konuşma tanımada bir atılım yaptı ve iPhone uygulamasında konuşma tanıma özelliğini tanıttı.

2011 – Watson – bir IBM bilgisayarı, 2011’de karmaşık soruları ve bilmeceleri çözmesi gereken bir oyun programı olan Jeopardy’yi kazandı. Watson, basit bir dili kavrayabildiğini ve karmaşık sorunları hızla çözebildiğini göstermişti.

2012 – Google Brain Deep Learning projesinin kurucusu Andrew Ng, derin öğrenme algoritmalarını kullanarak 10 milyon YouTube videosunu bir sinir ağına besledi. Sinir ağı, kedinin ne olduğu bilgisi olmadan kediyi tanımayı öğrendi, bu da derin öğrenme ve sinir ağlarında yeni bir çağın başlangıcı oldu.

2014 – Google, sürüş testini geçen ilk sürücüsüz arabayı yaptı.

2014 – Amazon’un Alexa’sı piyasaya sürüldü.

2016 – Hanson Robotics, yüz tanıma, sözlü konuşma ve yüz duygularına sahip insansı bir robot olan ilk “robot vatandaş” Sophia’yı yarattı.

2020 – SARS-CoV-2 salgınının ilk aşamalarında Baidu, LinearFold YZ algoritmasını bir aşı oluşturmak isteyen bilimsel ve tıbbi ekiplerin kullanımına sundu. Sistem, önceki yöntemlerden 120 kat daha hızlı olan virüsün RNA dizisini yalnızca 27 saniyede tahmin edebiliyordu.

Yapay Zeka her geçen gün her alanda hızla ilerliyor. YZ artık gelecek değil, bugün!

Günlük Hayatta Yapay Zeka

Günlük hayatta kullanabileceğiniz YZ uygulamalarının bir listesi:

Çevrimiçi alışveriş: Çevrimiçi alışverişte yapay zeka, kullanıcılara önceki aramalarına ve satın almalarına göre kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için kullanılır.

Dijital kişisel asistanlar: Akıllı telefonlar, kişiselleştirilmiş hizmetler sağlamak için yapay zekayı kullanır. YZ asistanları, soruları yanıtlayabilir ve kullanıcıların günlük rutinlerini sorunsuz bir şekilde düzenlemelerine yardımcı olabilir. Hizmet olarak yapay zekayı buradan inceleyin .

Makine çevirileri: YZ tabanlı dil çeviri yazılımı, kullanıcıların diğer dilleri anlamalarına yardımcı olabilecek çeviriler, altyazı ve dil algılama sağlar.

Siber güvenlik: YZ sistemleri, kalıpları tanımaya ve saldırıları geri izlemeye dayalı olarak siber saldırıları tanımaya ve bunlarla mücadele etmeye yardımcı olabilir.

Covid-19’a karşı yapay zeka: Covid-19 söz konusu olduğunda, yapay zeka salgınların belirlenmesinde, sağlık hizmetleri taleplerinin işlenmesinde ve hastalığın yayılmasının izlenmesinde kullanılmıştır.

İş Dünyasında Yapay Zeka Uygulamaları

Yapay zeka, çok çeşitli olası kullanım durumlarıyla gerçekten birçok sektörü dönüştürme potansiyeline sahiptir. Tüm bu farklı sektörlerin ve kullanım durumlarının ortak noktası, hepsinin veri odaklı olmasıdır. Yapay Zeka özünde verimli bir veri işleme sistemi olduğundan, her yerde optimizasyon için çok fazla potansiyel vardır.

Yapay zekanın şu anda parladığı sektörlere bir göz atalım.

Sağlık hizmeti:

Yönetim: YZ sistemleri, insan hatalarını en aza indirmek ve verimliliği en üst düzeye çıkarmak için rutin, günlük yönetim görevlerine yardımcı oluyor. NLP yoluyla tıbbi notların transkripsiyonları ve doktorların okumasını kolaylaştırmak için hasta bilgilerinin yapılandırılmasına yardımcı olur.
Teletıp: Acil olmayan durumlar için hastalar, semptomlarını analiz etmek, hayati belirtilerini girmek ve tıbbi müdahaleye ihtiyaç olup olmadığını değerlendirmek için bir hastanenin yapay zeka sistemine ulaşabilir. Bu, onlara yalnızca çok önemli vakaları getirerek tıp uzmanlarının iş yükünü azaltır.
Destekli Teşhis: Yapay Zeka , bilgisayarla görme ve evrişimli sinir ağları aracılığıyla artık tümörleri ve diğer habis oluşumları kontrol etmek için MRI taramalarını radyologların yapabileceğinden çok daha hızlı ve önemli ölçüde daha düşük bir hata payı ile okuyabiliyor.
Robot yardımlı cerrahi: Robotik ameliyatların çok küçük bir hata payı vardır ve yorulmadan günün her saati ameliyatları tutarlı bir şekilde gerçekleştirebilir. Bu kadar yüksek bir doğrulukla çalıştıkları için, geleneksel yöntemlere göre daha az invazivdirler ve bu da hastaların hastanede iyileşmek için harcadıkları zamanı potansiyel olarak azaltır.
Hayati İstatistiklerin İzlenmesi: Bir kişinin sağlık durumu, ilgili hayati değerlerinin değişen seviyelerine bağlı olarak devam eden bir süreçtir. Artık kitlesel pazarda popülerlik kazanan giyilebilir cihazlarla, bu veriler dokunarak mevcut değil, eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlamak için analiz edilmeyi bekliyor. Hayati belirtiler, sağlık dalgalanmalarını daha hasta farkında olmadan tahmin etme potansiyeline sahip olduğundan, burada birçok hayat kurtarıcı uygulama vardır.

e-ticaret

Daha iyi tavsiyeler: Bu genellikle insanların yapay zekanın iş uygulamaları hakkında sorulduğunda verdiği ilk örnektir ve bunun nedeni, yapay zekanın halihazırda harika sonuçlar verdiği bir alandır. Çoğu büyük e-ticaret oyuncusu, kullanıcıların ilgilerini çekebilecek ürün önerileri yapmak için Yapay Zekayı dahil etti ve bu da kârlılıklarında önemli artışlara yol açtı.
Chatbot’lar: Yapay Zeka sohbet robotlarının endüstriler genelinde ve ziyaret ettiğimiz diğer tüm web sitelerinde çoğalmasına dayanan bir başka ünlü örnek . Bu chatbot’lar artık müşterilere tek saatlerde ve yoğun saatlerde de hizmet vererek sınırlı insan kaynağı darboğazını ortadan kaldırıyor.
Spam ve sahte incelemeleri filtreleme: Amazon gibi sitelerin aldığı yüksek hacimli incelemeler nedeniyle, kötü amaçlı içeriği filtrelemek için insan gözünün bunları taraması imkansız olacaktır. Yapay Zeka, NLP’nin gücü sayesinde bu yorumları şüpheli etkinlikler için tarayabilir ve filtreleyerek daha iyi bir alıcı deneyimi sağlayabilir.
Aramayı optimize etme: Tüm e-ticaret, kullanıcıların istediklerini aramasına ve onu bulabilmesine bağlıdır. Yapay Zeka, kullanıcıların tam olarak aradıkları ürünü bulmalarını sağlamak için arama sonuçlarını binlerce parametreye dayalı olarak optimize ediyor.
Tedarik zinciri: YZ, talebi karşılamak için stoklarını yönetebilmeleri için farklı zaman dilimlerinde farklı ürünlere olan talebi tahmin etmek için kullanılıyor.

İnsan kaynakları

Çalışma kültürü oluşturma: YZ, çalışan verilerini analiz etmek ve onları doğru ekiplere yerleştirmek, yetkinliklerine göre projeler atamak, iş yeri hakkında geri bildirim toplamak ve hatta şirketlerinden ayrılma eşiğinde olup olmadıklarını tahmin etmeye çalışmak için kullanılıyor.
İşe Alım: NLP ile yapay zeka, birkaç saniye içinde binlerce özgeçmişi inceleyebilir ve uygun olup olmadığını belirleyebilir. Bu faydalıdır çünkü herhangi bir insan hatası veya önyargısı içermez ve işe alma döngülerinin uzunluğunu önemli ölçüde azaltır.

YZ’daki robotlar

Robotik alanı, yapay zeka bir gerçeklik haline gelmeden önce bile ilerliyor. Bu aşamada yapay zeka, robot biliminin verimli robotlarla daha hızlı yenilik yapmasına yardımcı oluyor. Yapay zekadaki robotlar, özellikle imalat ve paketleme endüstrilerinde dikey ve endüstrilerde uygulama bulmuştur. İşte YZ’daki robotların birkaç uygulaması:

Toplantı

YZ, gelişmiş görüş sistemleriyle birlikte gerçek zamanlı rota düzeltmede yardımcı olabilir
Ayrıca robotların belirli bir süreç için hangi yolun en iyi olduğunu çalışırken öğrenmesine yardımcı olur.

Müşteri servisi

YZ özellikli robotlar, perakende ve konaklama sektörlerinde müşteri hizmetleri kapasitesinde kullanılıyor
Bu robotlar, müşterilerle akıllıca ve bir insan gibi etkileşim kurmak için Doğal Dil İşleme’den yararlanıyor
Bu sistemler insanlarla ne kadar çok etkileşime girerse, makine öğrenimi yardımıyla o kadar çok şey öğrenirler.

Ambalajlama

YZ, daha hızlı, daha ucuz ve daha doğru paketleme sağlar
Bir robotun yaptığı belirli hareketleri kaydetmeye yardımcı olur ve bunları sürekli iyileştirerek robotik sistemlerin kolayca kurulmasını ve hareket ettirilmesini sağlar.

Açık Kaynak Robotik

Günümüzde robotik sistemler, YZ yeteneklerine sahip açık kaynaklı sistemler olarak satılmaktadır.
Bu şekilde, kullanıcılar robotlara belirli bir uygulamaya dayalı özel görevleri gerçekleştirmeyi öğretebilir.
Örn: küçük ölçekli tarım

YZ Teknolojisini Bu Kadar Faydalı Kılan Nedir?

Yapay zeka, onu mükemmel bir araç haline getiren çeşitli kritik avantajlar sunar, örneğin:

Otomasyon – YZ, sıkıcı süreçleri/görevleri herhangi bir yorgunluk olmadan otomatikleştirebilir.
Geliştirme – YZ, son kullanıcılar için deneyimleri iyileştirerek ve daha iyi ürün önerileri sunarak tüm ürün ve hizmetleri etkili bir şekilde geliştirebilir.
Analiz ve Doğruluk – YZ analizi, insanlardan çok daha hızlı ve daha doğrudur. YZ, verileri daha iyi kararlarla yorumlama yeteneğini kullanabilir.

Basitçe ifade etmek gerekirse yapay zeka, kuruluşların daha iyi kararlar almasına, ürün ve iş süreçlerini çok daha hızlı geliştirmesine yardımcı olur.

Yapay Zekada Kariyer Trendleri

Yapay Zeka alanındaki kariyerler, son birkaç yılda istikrarlı bir büyüme gösterdi ve hızlanarak büyümeye devam edecek. Hindistan şirketlerinin %57’si pazar gereksinimlerine uygun doğru yeteneği işe almak istiyor. Yapay zeka rolüne başarılı bir şekilde geçiş yapan adaylar, maaşlarında ortalama %60-70’lik bir artış gördüler. Mumbai rekabette öne çıkıyor ve onu Bangalore ve Chennai izliyor. WEF’e göre yapay zekada 2020 yılına kadar 133 milyon iş yaratılacak. Araştırmalar, iş talebinin arttığını ancak iş gücünün buna ayak uyduramadığını belirtiyor.

YZ, sağlık, bankacılık ve finans, pazarlama ve eğlence endüstrisi gibi çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır. Derin Öğrenme Mühendisi, Veri Bilimcisi, Veri Bilimi Direktörü ve Kıdemli Veri Bilimcisi, YZ Becerileri gerektiren en önemli işlerden bazılarıdır.

Mevcut fırsatların artmasıyla birlikte, bu alanda becerilerinizi geliştirmek için doğru zaman olduğunu rahatlıkla söyleyebiliriz.

YZ, ML ve DL arasındaki ilişki nedir?

Yukarıdaki resimde gösterildiği gibi, üç eşmerkezli oval, DL’yi, yine YZ’nın başka bir alt kümesi olan ML’nin bir alt kümesi olarak tanımlar. Bu nedenle YZ, başlangıçta patlak veren her şeyi kapsayan bir kavramdır. Ardından, daha sonra gelişen makine öğrenimi ve son olarak, şimdi yapay zekanın ilerlemelerini başka bir düzeye yükseltmeyi vaat eden DL izledi.

Yapay Zeka Örnekleri

Facebook Arkadaş Önerileri
Siri, Alexa ve diğer akıllı asistanlar
sürücüsüz arabalar
Robo-danışmanlar
konuşma robotları
E-posta spam filtreleri
Netflix’in önerileri
Proaktif sağlık yönetimi
Hastalık haritalaması
Otomatik finansal yatırım
Sanal seyahat rezervasyon acentesi
Sosyal medya takibi

Yapay Zekanın Geleceği

İnsanlık olarak teknolojik değişimler ve kurgudan her zaman etkilenmişizdir, şu anda tarihimizin en büyük gelişmelerinin ortasında yaşıyoruz. Yapay Zeka, teknoloji alanında bir sonraki büyük şey olarak ortaya çıktı. Dünyanın dört bir yanındaki kuruluşlar, yapay zeka ve makine öğreniminde çığır açan yeniliklerle karşımıza çıkıyor. Yapay zeka, yalnızca her endüstrinin ve her insanın geleceğini etkilemekle kalmıyor, aynı zamanda büyük veri, robotik ve Nesnelerin İnterneti gibi gelişmekte olan teknolojilerin ana itici gücü olarak hareket ediyor. Büyüme hızı göz önüne alındığında, öngörülebilir gelecek için teknolojik bir yenilikçi olarak hareket etmeye devam edecektir. Bu nedenle, eğitimli ve sertifikalı profesyonellerin ödüllendirici bir kariyere girmeleri için muazzam fırsatlar var. Bu teknolojiler gelişmeye devam ederken,

Yapay Zekada Kariyer Fırsatları

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Geliştiricisi/Mühendisi

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Mühendisi/Geliştiricisi, istatistiksel analiz yapmaktan, istatistiksel testler yürütmekten ve istatistiksel tasarımları uygulamaktan sorumludur. Ayrıca, derin öğrenme sistemleri geliştirir, makine öğrenimi programlarını yönetir, makine öğrenimi algoritmalarını uygular vb.

Bu nedenle, temel olarak şirket için YZ ve ML tabanlı çözümler kullanıyorlar. Yapay zeka ve makine öğrenimi geliştiricisi olmak için Python, Scala ve Java’da iyi programlama becerilerine ihtiyacınız olacak. Azure ML Studio, Apache Hadoop, Amazon ML vb. çerçeveler üzerinde çalışırsınız. Belirlenen yapay zeka mühendisi öğrenme yolunda ilerlerseniz , başarı tamamen sizindir! Hindistan’da bir yapay zeka mühendisinin ortalama maaşının, yılda 4 Lakhs INR ile 20 Lakhs INR arasında değiştiği bulundu.

Yapay Zeka Analisti/Uzmanı

Bir yapay zeka analisti veya uzmanının rolü, bir yapay zeka mühendisininkine benzer. Temel sorumluluk, belirli veri kümelerinin eğilimlerini ve modellerini incelemek için veri analizi becerilerini kullanarak belirli bir sektör tarafından sunulan hizmetleri geliştirmeye yönelik yapay zeka odaklı çözümlere ve planlara hitap etmektir. İster sağlık sektörü, ister finans sektörü, jeoloji sektörü, siber güvenlik veya başka herhangi bir sektör hakkında konuşun, YZ analistlerinin veya uzmanlarının her yerde oldukça iyi bir etkiye sahip olduğu görülüyor. Bir Yapay Zeka Analisti/Uzmanı iyi bir programlama, sistem analizi ve hesaplamalı istatistik geçmişine sahip olmalıdır. Lisans veya eşdeğeri bir derece, giriş seviyesi bir pozisyon almanıza yardımcı olabilir, ancak temel YZ analisti pozisyonları için bir yüksek lisans veya eşdeğeri bir derece şarttır. Bir yapay zeka analistinin ortalama maaşı yılların deneyimine ve çalıştığınız şirkete bağlı olarak yılda INR 3 Lakhs ile yılda 10 Lakhs arasında herhangi bir yerde olabilir.

Veri Bilimcisi

Veri bilimcilere olan büyük talep nedeniyle, terime zaten aşina olma ihtimaliniz yüksektir. Bir veri bilimcinin rolü, değerli veri akışlarını ve kaynaklarını tanımlamayı, veri toplama süreçlerinin otomasyonu için veri mühendisleriyle birlikte çalışmayı, büyük verilerle uğraşmayı, tahmine dayalı makine öğrenimi modelleri geliştirmeye yönelik eğilimleri ve kalıpları öğrenmek için büyük miktarda veriyi analiz etmeyi içerir. Bir veri bilimcisi, ilgi çekici görselleştirme araçları ve teknikleri yardımıyla karar vericiler için çözümler ve stratejiler geliştirmekten de sorumludur. SQL, Python, Scala, SAS, SSAS ve R, bir veri bilimcisi için en yararlı araçlardır. Amazon ML, Azure ML Studio, Spark MLlib vb. çerçeveler üzerinde çalışmaları gerekir. Hindistan’da bir veri bilimcisinin ortalama maaşı yıllık INR 5-22 Lakhs,

Araştırmacı bilim adamı

Araştırma Bilimcisi, diğer büyüleyici yapay zeka işlerinden biridir.. Bu yapay zeka iş pozisyonu, gerçek dünya sorunlarına yapay zeka odaklı çözümler geliştirmek ve keşfetmek için Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi alanını araştırmakla ilgili sorumluluklara sahiptir. Bildiğimiz gibi, hangi akışta olursa olsun araştırma, temel uzmanlık gerektirir. Aynı şekilde, bir araştırmacı bilim insanının rolü, Hesaplamalı İstatistik, Uygulamalı Matematik, Derin Öğrenme, Makine Öğrenimi ve Sinir Ağları gibi çeşitli YZ disiplinlerinde ustalık gerektirir. Bir araştırma bilim insanının Python, Scala, SAS, SSAS ve R programlama becerilerine sahip olması beklenir. Apache Hadoop, Apache Signa, Scikit Learn, H20, araştırma bilimcisi olarak üzerinde çalışılabilecek bazı yaygın çerçevelerdir. Gelişmiş bir yüksek lisans veya doktora derecesi, yapay zeka araştırma bilimcisi olmak için bir zorunluluktur. Mevcut araştırmalara göre,

Ürün Müdürü

Günümüzde önde gelen her şirkette, bir ürün yöneticisinin işi, yapay zekanın önemli bir rolünü içermektedir .Stratejik olarak veri toplayarak zorlu sorunları çözmek, bir ürün yöneticisinin görevidir. İlgili işi engelleyen sorunları belirleme ve veri yorumlama için ilgili veri kümelerini daha fazla toplama becerisine sahip olmanız gerekir. Veri yorumlaması yapıldıktan sonra, ürün yöneticisi, veri yorumlamasından elde edilen çıkarımların tasvir ettiği iş etkilerini değerlendirmek için etkili yapay zeka stratejileri uygular. Önemli iş rolü göz önüne alındığında, her kuruluşun verimli bir ürün yöneticisine ihtiyacı vardır. Bu nedenle, bir ürün yöneticisinin bir ürünün aktif olarak çalışmasını sağladığını söyleyebiliriz. Python, R, SQL ve diğer temel diller gibi iyi uygulamalı programlama dillerine sahip olunmalıdır. Başlangıçta, bir ürün müdürünün ortalama maaşı, sonraki yıllarda bir Crore’a kadar çıkabilen, yıllık INR 7-8 Lakhs civarındadır. Ücretsiz öğle yemeği diye bir şey yoktur; benzer şekilde, ürün yöneticisi olarak işe girmek için YZ-ML, Bilgisayar Bilimi, İstatistik, Pazarlama ile ilgili temel kavramlar hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmanız gerekir. Nihayetinde, deneyim, beceriler, şirket ve konumlar, bir ürün yöneticisi olarak maaşınızı belirleyen başlıca faktörlerdir.

robot bilimcisi

Küresel otomasyon trendlerinin liderliğini ve yapay zeka alanında robotiğin ortaya çıkışını takip ederek, bunun kesinlikle robot bilimciler için filizlenen talebin bir işareti olduğunu söyleyebiliriz. Teknolojinin öncü hale geldiği bu hızlı tempolu dünyada, robotlar gerçekten de manuel veya tekrarlayan ve sıkıcı görevleri yerine getiren insanların işini çalıyor. Aksine robotik alanında uzman profesyonellere istihdam sağlamaktadır. Bu robotik sistemleri kurmak ve yönetmek için bir robot mühendisine ihtiyacımız var. Robotik mühendisi olarak kariyer yapmak için robotik, Bilgisayar Bilimi veya Mühendislik alanlarında yüksek lisans derecesine sahip olmanız gerekir. Bir robot bilimcisi, diğer ilginç ve yüksek maaşlı yapay zeka kariyerlerinden biridir. Üstlenmek Robotların ne kadar karmaşık olduğunun zaten farkında olduğumuz için, onlarla mücadele etmek farklı disiplinlerde bilgi gerektiriyor. Robotik alanı ilginizi çekiyorsa ve programlama, mekanik, elektronik, elektrik, algılama ve psikoloji ve bilişte bir dereceye kadar iyiyseniz, bu kariyer seçeneğini tercih etmekte fayda var.