Yapay Zeka Nedir ve Nasıl Çalışır? Nerelerde Kullanılır?

Yapay Zeka Nedir ve Nasıl Çalışır?

Bir bilgisayarın ya da bir bilgisayar tarafından kontrol edilen bir robotun, insan gibi zeki canlılara benzer faaliyetler yapacak şekilde programlanmasıdır. Yapay zeka pek çok bilimsel çalışmada, İngilizce “artificial intelligence” kavramının kısaltması olan AI şeklinde kullanılmaktadır. Yapay zeka çalışmalarında insanın düşünme yöntemleri analiz edilir ve buna benzer yapay yönergeler geliştirilmek için çalışılır.

Yapay zeka; algılama, öğrenme, çoklu kavramlar arasında ilişki kurma, düşünme, fikir yürütme, problem çözme, iletişim, çıkarım yapma ve karar verme gibi insan zekasına özgü bilişsel fonksiyonları ya da otonom davranışları göstermesi beklenen yapay işletim sistemlerinden biridir. Yapay zeka ile çalışan sistemler düşüncelerden tepki üretip bunları fiziksel olarak dışa vurabilirler.

Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

Bilgisayarların ve robotların insan gibi düşünmesini sağlayan yapay zeka, karmaşık sorunlarda bile insan beynini taklit ederek sorunları çözebilir. Yapay zekanın çalışabilmesi için insan bilgisine ihtiyaç duyulur, çünkü karmaşık veri kalıplarının sisteme tanıtılması gerekir. Böylelikle insan gibi karar alabilir ve tecrübelerden faydalanabilirler.

Yapay zeka sisteminde, var olan durum gözlemlenir ve bu gözlem önceden belirlenmiş olan parametrelere göre işlenerek bir sonuç çıkartılır. İnsanı taklit ederek çalışan yapay zeka sistemi; çok fazla veriyi hızlı bir şekilde işleyebilir, tekrar eden işlemleri yapabilir ve akıllı algoritmalar ile birleştirebilir.

Yapay zekanın alt alanları şunlardır;

  • Derin öğrenme: Beynimizde bulunan sinir hücreleri gibi çalışan derin öğrenme, bilgi işlem gücünde bulunan gelişmelerden yararlanır. Çok sayıda işleme birimi tabakası içerir. Çok fazla sinir ağının ve verinin karmaşık modellerini öğrenmek üzere geliştirilen eğitim tekniklerini kullanmaktadır. Derin öğrenmeye en güzel örnek Google Translate’dir. 100’den fazla dilde çeviri yapabilen Google Translate yazılımının arkasında derin öğrenme sistemi yatmaktadır.
  • Makine öğrenimi: Makinenin, aldığı verilere dayanarak mantıklı ve rasyonel sonuçlar üretmesini sağlar. Bunu yapabilmek için sinir ağlarını, istatistikleri, operasyon araştırmasını ve fizik tekniklerini kullanır.
  • Yapay sinir ağı: Makine öğrenme türlerinden biri olan yapay sinir ağı, dışsal girdilere cevap vererek bilgileri işlemektedir. Aralarında bilgi transferi yapan, birbirine bağlı birimlerden oluşur. Yapay sinir hücreleri sayesinde mantıksal işlemler yapılabilir ve öğrenme becerisi kazanılabilir. İlk yapay sinir ağı temelli bilgisayar SNARC olarak bilinmektedir.
  • Bilişsel süreç: Makinelerle doğal ve insanı taklit eden bir etkileşim kurmaya çalışır. Bilişsel süreçte makinenin görüntüleri ve konuşmayı yorumlama yeteneği insanı taklit eder. Bu sayede makinelerle karşılıklı ve tutarlı bir diyalog oluşturmak amaçlanır. Buna en güzel örnek A.L.I.C.E. yazılımıdır.
  • Bilgisayarla görme: Derin öğrenme mantığıyla çalışan bilgisayarla görmede; desenleri, bir resmi ya da videoyu tanımlamak amaçlanır. Makineler; gerçek zamanlı olarak kamera kaydı yapabilir ya da fotoğraf çekebilir, kaydettikleri görüntüleri işleyebilir ve analiz edebilirler.
  • Doğal dil işleme: NLP’den sonraki aşama olarak tanımlanan doğal dil işlemede yapay zeka sistemleri, hem yazılı hem de sözlü konuşmaları analiz edebilir, anlayabilir ve yeni konuşmalar üretebilirler. İnsanlar bu sayede günlük dillerini kullanarak bilgisayarlarla iletişim kurabilirler.

Yapay Zeka Nerelerde Kullanılır?

Yapay zekanın uygulama alanları şunlardır;

  • Makine çevirisi: Google Translate, Yandex Çeviri ya da Microsoft Tercüman gibi çevrimiçi araçlarla bir cümlenin başka bir dile çevirisini yapmak.
  • Önerici sistemler: Kullanıcıların kayıtlı geçmiş davranışlarını baz alarak yeni içerikler önermek. Sosyal medya platformlarındaki arkadaş önerileri, mağazalarda benzer ürün önerileri ya da sitelerde benzer içerik önerileri, bu sistemlere verilebilecek en iyi örneklerdir.
  • Regresyon analizi: Geçmiş verileri baz alarak bir değişkenin gelecekteki değerini tahmin etmek. Ekonomik tahminler ya da üretim miktarı tahminleri gibi öngörüler regresyon analizine örnek olarak verilebilir.
  • Sinyal işleme: Ses ve görüntü gibi sinyalleri işleyerek çıkarım yapma. Yüz ve ses tanıma teknolojileri ya da parmak izi okuyucuları gibi sistemler sinyal işleme mantığını kullanırlar.

Sonuç olarak yapay zeka, insan gibi çalışan ve insan gibi tepki veren akıllı makineler yaratmayı amaçlayan bir bilgisayar bilimidir.

© Yeni-kimlik.com Tüm hakları saklıdır.