Upgrade, XML, Ex machine, Bicentinail Man ve AI... Bu yabancı isimler tanıdık geldiyse siz de yapay zeka ideası ile bezenmiş sinema yapıtlarından haberdarsınız demektir. Yapay zeka denince akla robotlar ve evde gezen elektronik temizlikçiler ya da dünyayı ele geçiren ayaklı metaller geliyorsa, yine bu bilim kurgu filmlerinin şeker etkileri diyebiliriz sanırım... Günümüzde yapay zeka aklımıza ilk gelen görsellerin dışına taşarak çok farklı ve bazen farkında dahi olmadığımız sahalarda önümüze geliyor. Peki yapay zeka nedir ve hangi alanlarda kullanılmakta?

Yapay Zeka Nedir?

Kısaca açıklamak gerekirse yapay zeka, geliştirilen kurgusu itibariyle, uygulama yaptığı alanlarda insan davranış, tercih ve zekasını taklit ederek faaliyet gösteren yazılım ürünüdür. Yapay zeka belli algoritmalar dahilinde insanlar gibi muhakeme, düşünme ve öğrenme pratiklerine sahiptir. Farklı tür ve alanlarda değişik geliştirilmiş versiyonlar vardır ve her biri kendi alanına vakıf şekilde ilerleme göstererebilir. Bu makinalar arasında robotlar, sürücüsüz araçlar, drone ve chatbotlar sayılabilirken; Siri veya Google Asistan gibi iletişim kurduğumuz yardımcılar, yüz ve parmak izi tanıma girişleri (güvenli girişler) de yer almaktadır.

Yapay zekayı “zeki” yapan nokta, insanların düşünüş biçim ve mantıklarını taklit ederek karar veriyor/hareket ediyor olmasıdır. Aramızda benzerlik bulduğumuz “zeki” gördüğümüz her canlıya farklı bir yakınlık hisseden bizler, yapay zekaya ait belirtiler gördüğümüzde de teknolojiye karşı derin bir yakınlık ve bilinçdışı sevgi duymaktayız. Psikolojk araştırmaların da bir parçası olan güçlü yapay zeka örnekleri (Strong AI) sosyokültürel hayataların bir parçası olma yolundayken zayıf yapay zekalar (Narrow AI) biz farkına dahi varmadan yıllardır aramızda esmekte. Yapay Zekayı bu noktada zayıf (narrow) ve güçlü (strong) yapay zeka olarak iki noktada ayrıştırabilmekteyiz.

İş hayatında yapay zeka

Yorucu ve tekrarlayan rutin görevler yapay zekaya aktarılarak çalışanların analize daha fazla zaman ayırmasına olanak tanıması, hem iş veren hem çalışnalara pozitif sonuç olarak dönmektedir. Yapay zekaya aktarılan bu rutin işler ve görevler çalışanlar için pozisyonları gereğince yenilikleri araştırmaya zaman ayırabilmelerine olanak tanır.
Resmi istatistiklere göre çalışanların %61'inin işyerinde yapay zekayı benimsemelerinin üretkenlikte artışa yol açtığını göstermekte (SnapLogic, 2021) ve Çalışanların üçte biri yapay zekanın ekipler arasında daha iyi işbirliği ile sonuçlandığını belirtmektedir.

Yapay Zekayı iki kategoride genelleyebilmekteyiz;

Zayıf Yapay Zeka (Narrow AI) dediğimiz, belli sorun ve soruları cevaplayıp onları çözmeye odaklı olan yapay zeka türüdür. Bulunduğu çerçevede konu dışı bir parçaya tesadüf ettiğin de bunu yanıtsız bırakacaktır; çünkü zayıf yapay zekalar yalnızca belirli kategoriler arasında hareket göstermektedir. Fikir yürütmek adına bir bilgisayar oyununda oyun karakterleri bağlamında inandırıcı bir şekilde hareket eden ancak bunun ötesinde bir şey yapamayan karakterler akla gelebilir. Pratiğe dökülmüş örneklerinde zayıf yapay zekaya en genel örnek satranç oynayan yapay zeka yazılımlarıdır.

Güçlü Yapay Zeka (Strong AI) dediğimiz, yapay zeka denince akıllarda simgeleşen o büyük robotlar Güçlü Yapay Zekanın net bir örneğidir. Güçlü Yapay Zekalar geniş bir yelpazede özellik göstererek birçok problemi çözebilmek adına yüksek bir zeka göstermektedirler. Yazılımcıların aylarını ve bazen yıllarını alan birçok farklı olabiliteyi geliştirme sürecinde kodlayarak yarattıkları bu mantıklı ürünler; günümüzde farklı alanlarda yer almaktadır. Sanat dahil olmak üzere.

Yapay Zeka Türleri

Yapay Zeka türleri dediğimizde aklımıza belki de mikro bir kategorizasyona gitmek gelebilir. Fakat buna gerek yok. Yapay Zeka diagramı altında özellikle belirtilen 5 başlık yer almaktadır. bunlar;

• Machine Learning (Makina öğrenimi)
• Deep Learning (Derin Öğrenim)
• Natural Language Processing (NLP)
• Computer Vision (Bilgisayar Önizlemesi)

Machine Learning ML (Makina öğrenimi)

Kullandığı geçmiş veriler ve istatistiklerle ML, bir yazılım uygulamasında programlamaya start verilmeden önce, proje sonuçları tahmin etmekte ve çıkardığı verilerle binlerce satır kodlama sürecini en* doğru yol ve sonuca erişmek adına yazılması sağlayan tür yapay zekadır. Makina öğrenimi, büyük miktarda yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış veri kullanır, böylece bir makina öğrenimi modeli doğru sonuç üretebilir veya bu verilere dayalı tahminler verebilir.

Ses ve görüntü tanıma, Google Seach Engine, Google Maps kullanarak faaliyet gösteren yol/trafik uyarıları...

Deep Learning (Derin Öğrenme)

Derin öğrenme, nöroljik sinir ağına benzer bir mekanizmadan ilham alarak girdileri çalıştıran bir tür ML örneğidir. Yani bir nevi girdiden, beyinde olduğu gibi, aşamalı olarak daha yüksek seviyeli özellikler çıkarmak için birden çok katman kullanan bir yapay zeka sınıfır. Sanal asistanlar, çeviriler, otonom araçlar, chatbot ve servis botları bu sınıfa girmektedir...

Natural Language Processing NLP (Doğal dil işleme)

Doğal dil işleme (NLP), bilgisayar bilimi dalında ve daha özel olarak, yapay zekanın veya AI'nın alanında - bilgisayarlara metinleri ve konuşulan kelimeleri insanlarla aynı şekilde anlama yeteneği kazandırmakla ilgili olan sınıftır.
Seslendirme yapan yapay zekalara, çeviri sistemlerinin fonetik seslendirme kısmına kadar bu sınıfta yer alacaktır. İnsan dili farklı deyim, atasözü, jargon, argo, vurgularla değişiklik gösteren kelimeler ile doludur. NLP bunların hepsini kendi içinde doğru bir algoritma ile öğrenir, değerlendirir.

Computer Vision (Bilgisayar önizlemesi)

Bilgisayar önizleme, bilgisayarları görüntü ve video verilerinden bilgi yakalamak ve yorumlamak için eğiten bir AI alanıdır. Bilgisayarlar, görüntülere makina öğrenimi (ML) modelleri uygulayarak nesneleri sınıflandırabilir ve yüzünüzü tanıdığında akıllı telefonunuzun kilidini açmak gibi yanıt verebilir.
Kamera ile insan görüntü yakalama, otonom araçlar, yüz tanıma sistemleri...

Yapay Zeka Örnekleri

• Dijital asistanlar
• Yüz tanımlama veya parmak izi ile girişler
• Text Editörleri ve Autocorrect
• Chatbotlar
• Google Haritalar, GPSAkıllı ev sistemleri
• Akıllı elektronik cihazlar (örn. robot süpürgeler)
• Akıllı mail uygulamaları
• Transpostasyon (örn. Uber sistemi)
• Arama ve öneri algoritmaları
• Hastalıkları önceden teşhis bulabilen sağlık cihaz ve ürünleri
• e-bankacılık
• Güvenlik ve gözetim cihazları

İstatistiklerle Yapay Zeka

Son yayınlanan yapay zeka haberleri ve istatistiklerine göre, yapay zeka kullanan firmaların %44'ü, uygulandığı departmanlarda işletme maliyetlerinde azalma olduğunu belirtmekte (McKinsey, 2019). Bu kuruluşların bir çoğunun gelir artışıyla birleştiğinde, yapay zekanın maliyet avantajları daha makul görünmekte. Çünkü en büyük maliyet tasarrufu üretim operasyonlarından gelir: Yapay zeka uygulamasının ardından şirketlerin %37'si üretim maliyetlerinin %10'a kadar düştüğünü bildirmiştir. bu döngüyü her ikisi de maliyetlerin %31 oranında düştüğü risk ve tedarik zinciri departmanları takip etmekte.

Ayrıyeten dünya genelinde şirketlerin neredeyse %78'lik bir bölümü yapay zekadan elde edilen sonuçların “adil, güvenli ve güvenilir” olmasının özellikle satış ve pazarlama için önemli olduğunun altını çizmekte (IBM, 2019). Yapay zeka ile derlenen/gelen veri ve istatistiklerin iş akışında karar vermeyi etkilediği düşünüldüğünde, bu pek ilginç bir bilgi olmayacak aslında... İşletmeler için satış ve pazarlama stratejilerini, insan kaynaklarını, işe alımları ve hatta şirketin büyümesi ve genişlemesi gibi daha kritik stratejileri yapay zeka derinden etkilemekte (analizler ve istatistikler ile).

farklı bir örnek yapay zeka destekli sesli asistanların (dijital asistanların) sayısının 2023 yılına kadar 8 milyara ulaşması beklenmesi (Statista, 2019). Bu dijital asistanların küresel nüfustan daha büyük bir popülasyonu kapsaması demektir, bu da yalnızca tek bir firma değil birden fazla cihaz ve markanın dijital asistan üzerine gelişmiş seçeneklerine ihtiyaç olunacağının göstergesidir. Şu an yalnızca ABD'de, akıllı telefonlar ve cihazlar üzerinden çalışan 110 milyondan fazla sanal asistan kullanıcısı olduğu tahmin ediliyor. Aynı zamanda girdiğiniz herhangi bir website'de size yardımcı olması için sağda pop-up olarak çıkacak chatbotlar bu listeye girerek müşteri hizmetleri perspektifinde yapay zekanın aldığı rolün küçük bir parçasını kapsamaktadır.

Yapay zeka verilerinin güvenilir olmasını sağlamak için şirketler, tarafsızlık, şeffaflık, sorumluluk ve hesap sorgulama kontrollerini içeren, doğru güvenlik önlemlerinin alınmasını, güvenilirliğin sürekli izlenmesini ve müşteri verilerinin korunmasını içeren bir sistem uygulamayı akıllarından çıkarmamalıdır.

Yapay Zeka teknolojisi, yazılım ile binlerce farklı olabilitenin sorularla makinaya verilmesi ve bunların dallandırılarak farklı cevaplar içermesi; belli koşullar altında bu sorular ve dallandırılmış cevapların en tutarlı olanının durum bağlamında seçilmesi ile filizlenmektedir. Bu açıklamayı okurken yorulmanıza sebep olan bu mekanizma, yazılımcılar tarafından uzun bir proje sürecinde makinaya aktarılmaktadır.