Artificial Intelligence,Yapay Zeka- (AI), makinelerdeki insan zekasının simülasyonunu ifade eder ve tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri yerine getirmelerine izin verir. AI sistemleri, öğrenme, problem çözme, muhakeme ve karar verme gibi insan bilişsel işlevlerini taklit etmek için tasarlanmıştır. AI genel olarak iki ana türe ayrılabilir:
Narrow or Weak (Dar veya Zayıf) AI: Bu tür AI, belirli görevler veya alanlar için tasarlanmıştır. Belirli bir görevi yerine getirmede başarılıdır, ancak genel zekadan yoksundur. Örnekler arasında Siri gibi sesli asistanlar, akış hizmetleri tarafından kullanılan öneri algoritmaları ve görüntü tanıma sistemleri yer alır.
General or Strong (Genel veya Güçlü) AI: Bu, insan benzeri bir zekaya ve çok çeşitli görevler ve alanlar arasında anlama, öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahip AI kavramıdır. Genel AI henüz mevcut değildir ve devam eden bir araştırma ve spekülasyon konusu olmaya devam etmektedir.
AI teknolojileri, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli teknik ve yaklaşımları kapsamaktadır:
Machine Learning (Makine Öğrenimi) (ML): AI’nin bir alt kümesi olan makine öğrenimi, sistemlerin öğrenmesini ve verilere dayalı tahminler veya kararlar almasını sağlayan algoritmaların ve istatistiksel modellerin kullanımını içerir. Yaygın makine öğrenimi teknikleri arasında sinir ağları, karar ağaçları ve destek vektör makineleri yer alır.
Natural Language Processing (Doğal Dil İşleme) (NLP): NLP, makinelerin insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlamaya odaklanır. NLP uygulamaları arasında sohbet robotları, dil çevirisi, duygu analizi ve konuşma tanıma yer alır.
Computer Vision – Bilgisayarla Görme: Bilgisayar görüşü, makinelerin görüntüler ve videolar gibi dünyadan gelen görsel bilgileri yorumlamasını ve anlamasını sağlar. Uygulamalar arasında yüz tanıma, nesne algılama ve otonom araçlar bulunmaktadır.
Robotics – Robotik: Yapay zeka, robotikte çevrelerini algılayabilen, karar verebilen ve fiziksel görevleri yerine getirebilen makineler ve robotlar yaratmak için kullanılır. Bunun üretim, sağlık hizmetleri ve daha birçok alanda uygulamaları vardır.
Reinforcement Learning – Takviyeli Öğrenme: Makine öğreniminin bir alt alanı olan pekiştirmeli öğrenme, ödülleri en üst düzeye çıkarmak veya belirli hedeflere ulaşmak için sıralı kararlar almak üzere algoritmaların eğitilmesini içerir. Genellikle sürücüsüz arabalar ve oyun oynayan yapay zeka gibi otonom sistemlerde kullanılır.
AI, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde geniş bir pratik uygulama yelpazesine sahiptir:
Healthcare – Sağlık hizmetleri: AI tıbbi teşhis, ilaç keşfi ve kişiselleştirilmiş tedavi planlarına yardımcı olabilir.
Finance – Finans: AI dolandırıcılık tespiti, alğoritmik ticaret ve risk değerlendirmesi için kullanılır.
Transportation – Ulaşım: Kendi kendine giden arabalar ve trafik optimizasyon sistemleri yapay zekaya dayanır.
Customer Service – Müşteri Hizmetleri: Chatbot’lar ve sanal asistanlar müşteri desteğini iyileştirmek için kullanılıyor.
Education – Eğitim: Yapay zeka destekli özel ders sistemleri ve Yapay zeka destekli özel ders sistemleri ve kişiselleştirilmiş öğrenme platformları öğrencilere yardımcı oluyor.
Entertainment – Eğlence: Öneri algoritmaları Öneri algoritmaları kullanıcılara film, müzik ve içerik önerir.
Agriculture – Tarım: Yapay zeka mahsul izleme, hassas tarım ve haşere kontrolü için kullanılır.
Manufacturing – Üretim: Otomasyon ve kalite kontrol süreçleri Otomasyon ve kalite kontrol süreçleri yapay zekadan yararlanır.
Energy – Enerji: AI, enerji kullanımını ve şebeke yönetimini optimize edebilir.
AI, devam eden araştırma ve geliştirme çalışmaları ile yeteneklerini ve uygulamalarını genişleterek gelişmeye devam ediyor. Bununla birlikte, AI teknolojisi ilerledikçe önyargı, şeffaflık ve iş değiştirme ile ilgili konular da dahil olmak üzere etik ve toplumsal hususların da ele alınması gerekmektedir.