İş ve günlük hayatımızı önemli ölçüde etkilemeye başlayan yapay zekâ, temelde bir makinenin tüm olasılıkları önceden tanımlanmamış bir durumda akıllı varlıklardan beklenebilecek görevleri yerine getirme yeteneği olarak tanımlanabilir. İnsan zekâsının simülasyonunu oluşturmayı hedefleyen yapay zekâ, sadece bilgisayar biliminin bir dalı değil, istatistik, sibernetik, matematik, psikoloji, bilgi mühendisliği, dilbilim ve ekonominin de dahil olduğu multidisipliner bir çalışmalar bütününü kapsayan bir teknolojidir.
Temelleri 1950’li yıllarda atılmış olsa da kullanımının yaygınlaşması günümüzde birçok alanda hızla devam eden yapay zekâ, insanları monoton olan birçok görevden kurtarabilir, hızlı karar almayı kolaylaştırabilir. Bunlarla birlikte icat ve keşifleri hızlandırmak için bir katalizör görevi görebilir. Tüm bu yönleriyle insanlık için oldukça faydalı bir icat olduğu söylenebilir. Öte yandan faydalarıyla birlikte yapay zekânın olası tehlikeleri de zamanla ortaya çıkabilir. Bu tehlikelerin başında otomasyon kaynaklı iş kaybı, gizlilik ihlalleri gibi konular geliyor. Yapay zekâ ile ilgili merak edilen detayları gelin birlikte inceleyelim.
İçindekiler
Bir Kavram Olarak Yapay Zekâ Nedir?
Yapay zekâ, makinelerin akıl yürütebilme yeteneği olarak tanımlanabilir. Akıl yürütmenin yapay olarak uygulanabileceği fikri, şair Ramon Llull’un Ars Generalis Ultima’yı yayınladığı 14. yüzyıla kadar uzanır. Bu kitapta yeni bir bilgi yaratmak için kavramların birleştirilmesi tartışılır. 14. yüzyılı izleyen yıllar boyunca birçok matematikçi ve filozof, bir dizi kavram aracılığıyla yapay zekâya sahip makineler fikrini şekillendirmiştir. Matematikçi Alan Turing ise 1950’li yıllarda yayımlanan bir makalesinde “Makineler düşünebilir mi?” sorusunun temelini atmıştır. Yapay zekâ terimi ise, 1956 yılında John McCarthy tarafından dile getirilmiştir.
Terim olarak yapay zekânın tartışılması kolay olabilir. Ancak, kavramsal açıdan birçok kişiye karmaşık gelebilir. Yapay zekânın nasıl çalıştığını anlamak için teknoloji gerçeğe dönüştüren aşağıdaki beş temel bileşeni incelemek gerekebilir:
- Makine Öğrenimi (ML): Makine öğrenimi, bilgisayarla açıkça programlanmadan deneyimlerden otomatik olarak öğrenme ve gelişme yeteneğine sahip olan yapay zekâ uygulamasıdır. Bu tarz uygulamaların öğrenim algoritmaları; verileri analiz etme, kalıpları belirleme ve tahminler yapma yeteneğine sahiptir.
- Derin Öğrenme (DL): Makine öğreniminin alt kümesi şeklinde ifade edilebilir. Makinelerin veri işleyerek öğrenmesini mümkün kılmak için yapay sinir ağlarından yararlanır. Elde edilen veriler yapılandırılmasa da derin öğrenme, makinelerin bazı karmaşık problemleri çözebilmesini sağlar.
- Yapay Sinir Ağları (ANN): Yapay sinir ağı, insan beyninin bilgilerini analiz etme ve işleme biçimini simüle etmek için tasarlanmış yapay zekâ bileşenidir. Bu bileşen yapay zekâya kendi kendine öğrenme yeteneği sunar.
- Doğal Dil İşleme (NLP): Doğal dil işleme, makinelere insan dilini okuma, anlama, üretme yeteneği sunan bir teknolojidir. Siri, Alexa ve Google yapay zekâ asistanları, buna benzer bir teknoloji kullanır. Bunun için yapılandırılmamış dil verileri, bilgisayarların anlayabileceği biçime dönüştürülür.
- Bilgisayarla Görme (CV): Bilgisayarla görme, makinelerin görüntüleri ve videoları görmesini ve anlamasını sağlamak için insanların görme sistemini kopyalamayı amaçlayan bir bilgisayar bilim alanıdır. Sürücüsüz arabalardaki teknoloji, tam da bu alandan gelir.
Yapay Zekâ Nasıl Çalışır?
Yapay zekâ, insan beynini taklit ederek çalışır. Özellikle makine öğrenimi, yapay zekânın bilgileri analiz etmesine, anlamasına ve deneyimlere uyum sağlamasına yardımcı olur. Bu çalışma prensibiyle yapay zekâ teknolojisi sayesinde bir görüntünün kedi mi yoksa köpeğe mi ait olduğunu bile öğretmeniz mümkün olur. Bunun için geliştiriciler, her iki hayvanın da özelliklerini tanımlanmasını sağlayan algoritma geliştirir. Örneğin:
- Kedilerin kuyruğu köpeklerinkinden daha kısadır.
- Kedilerin bıyıkları varken, köpeklerin bıyıkları neredeyse yoktur.
- Kediler çok keskin pençelere sahiptir.
Artificial Intelligence (AI) adı da verilen yapay zekâ, tüm bu bilgileri yapay sinir ağlarının yardımıyla analiz eder. Ne kadar çok fotoğrafı analiz ederse, hedeflenen nesneyi o kadar iyi tanımlayabilir. Bir AI makinesi tarafından yapılan tüm görevlerin çok karmaşık olması şart değildir. Canınız bir fincan kahve istediğinde size bir fincan kahve hazırlayan bir makine son derece basit bir sisteme sahip olabilir. Ancak bu kahve makinesi, günün hangi saatinde kahve istediğinizi, favori süt ve şeker oranını kendiliğinden size göre programladığında öğrenme potansiyelini tamamen görmüş olursunuz.
Yapay Zekâ Türleri Nelerdir?
Yapay zekâ kendi içinde çok çeşitli türlere ayrılsa da insan zekâsını taklit edebilme becerisiyle 3 farklı kategoride değerlendirilir. Bu beceriler zayıf (ANI), genel (AGI), süper (ASI) olarak değerlendirilebilir. Bu üç türün detayları şöyledir:
- Dar Yapay Zekâ: Dar olarak ifade edilse de oldukça yeteneklidir. Yapmaya programlandığı tüm görevleri ustaca yerine getirebilir. Siri, Google Asistan ve Alexa gibi sanal asistanlar, dar yapay zekâ örneklerinin en popülerleri arasında yer alır. Ancak, IBM Watson, Amazon’un ürün önerileri ve Facebook’un haber akışı ve sürücüsüz araçlar, ANI tarafından desteklenerek çalışır. Bu tür konuşma, nesne algılama, tanıma gibi konularda da başarılıdır. Ancak belirli kapasiteleri olduğu için “dar” olarak adlandırılır.
- Genel Yapay Zekâ: Tıpkı bir insan gibi öğrenen, kavrayabilen, algılayabilen bir türdür. Genel yapay zekâ aynı zamanda güçlü ve derin olarak da bilinir. Teoride bir insanın yapabileceği hemen hemen her şeyi yapabilir.
- Süper Yapay Zekâ: Süper yapay zekâ, varsayımsal bir türdür. Süper AI, makinelerin insan zekâsı ve bilişsel yeteneklerini aştığı noktada devreye girer. ASI’nın varsayımına göre insanın karar verme ve problem çözme yeteneği süper yapay zekânın yanında yetersiz kalacaktır.
Yaygın Yapay Zekâ Uygulamaları Nelerdir?
Hemen hemen herkes her gün farkında olmadan yapay zekâ sistemleriyle iletişime geçer. Sesli asistan ve chatbotlar da dahil olmak üzere en popüler yapay zekâ uygulamaları şu şekilde sıralanabilir:
- Chatbotlar: NLP alt yapısıyla insanlarla konuşabilen yazılımlardır. Günümüzde chatbotlar özellikle bankalar, telekomünikasyon şirketleri, e-ticaret şirketleri gibi çok sayıda müşteriye hızlı hizmet vermesi gereken şirketler tarafından etkin şekilde günlük kullanıma alınmıştır. Chatbotlara benzer sistemiyle dikkat çeken ChatGPT de NLP ile sorularınıza zekice yanıtlayan en popüler uygulamaların arasında yer alır.
- Sesli Asistanlar: Cep telefonunuzdaki Siri, Google Asistan veya Alexa ile kısa bir süre önce sohbet etmiş olabilirsiniz. Bunların en büyük özellikleri, uyanma zamanınız için saatinizi ayarlamak, sizin için arama motorlarında arama yapmak ve randevuları planlamak gibi basit günlük işleri kolayca yapmamızı sağlamalarıdır. Çevrim dışı çalışma yetenekleri, sesinizi tanıyabilmeleri, sorularınıza şaşırtıcı bir şekilde yanıt verebilmesi bunların en büyük özelliklerindendir. Sizin hakkınızda çok şey öğrenebilen asistanlar, bilgiyi doğru şekilde analiz etmek ve yorulmak için NLP’den yardım alır.
- Otonom Arabalar: AI, otonom araçların trafikte gezinmesine ve karmaşık durumlarda çözüm üretmesine yardımcı olur. Tamamen otonom olan araçlar hala test aşamasında olsa da Tesla’nın otopilot özelliği, yapay zekânın en iyi getirilerinden birisidir.
Yapay Zekânın Geleceği ve Olası Tehlikeleri Nelerdir?
Makine öğrenimi gelişip “Genel Yapay Zeka” AGI’yi ortaya çıkardıkça bilim insanları, distopik ve ütopik bir gelecek konusunda iki fikre ayrılır. Distopik gelecekte, akıllı robotların dünyayı ele geçirebildiği ve insanları köleleştirip yok edeceğine dair endişeler artar. Ütopik bir dünyada ise yapay zekâ hayatı kolaylaştıran yıldızlararası yolculuğu dahi mümkün kılan bir teknoloji olabilir. Ancak bilim insanları hem ütopik hem de distopik kurgu için henüz çok erken olduğunda hemfikirdir. (1) Ancak yapay zekânın olası riskleri şu şekilde sıralanabilir:
- Otomasyon Kaynaklı İş Kaybı: 2020 ile 2025 yılları arasında 85 milyon insanın otomasyonlar sebebiyle işini kaybetmesi bekleniyor. (2) Özellikle yapay zekâ robotları geliştikçe insan gücüne olan ihtiyacın da azalması mümkün. Ancak bu teknoloji sayesinde 2025 yılına kadar 90 milyon kişiye yeni iş imkanları sunacak olması da bekleniyor. (2) Burada en çok teknik roller için gerekli becerilere sahip kişilere olan ihtiyacın artacağı ön görülüyor.
- Gizlilik İhlalleri: Özellikle yüz tanıma teknolojilerinin insan gizliliğine yönelik ihlallere neden olacağı endişler arasında yer alıyor.
- Sosyo-ekonomik Eşitsizlik: Yapay zekâ ile destekli işe alma yoluyla sosyoekonomik eşitsizliğin ortaya çıkacağı, belirli faktörlere bağlı olarak ayrımcılık yapılabileceği de tehlikeler arasında sayılıyor. (3)
- Yanlış Bilgilerin Yayılması: ChatGPT gibi araçlar yoluyla yanlış bilgilerin yayılabileceği düşünülüyor. Bunun önlenmesi için yapay zekânın en iyi şekilde nasıl kullanılacağıyla ilgili önlemler alınması üzerine çalışmalar yapılıyor.
Tüm olumsuzluklarına rağmen yapay zekânın en büyük avantajlarından biri, hataların önemli ölçüde azaltılabilmesini sağlamak olacak. Bununla birlikte 7 gün 24 saat çalışabilir olması da bu teknolojinin dünyadaki gelişmeleri daha da hızlandırabileceğinin göstergeleri arasında yer alıyor. Bu yöntemlerle yeni buluşların, dijital yardımların faydaları herkes tarafından görülmeye başlandı bile. Dolayısıyla erken yaşta yazılım öğrenmek yapay zekânın getirdiği yeniliklere daha kolay bir şekilde adapte olmaya yardımcı olabilir. Tüm faydalı yönleriyle yapay zekâ hem şimdinin hem de geleceğin en önemli teknolojisi olarak yerini koruyacak gibi görünüyor.
Yapay zekânın geleceği ve farklı sektörlere etkileriyle ilgili daha fazla bilgi edinmek için Türkiye’nin En Kapsamlı Yapay Zekâ Zirvesi: AI [Tomorrow Summit] 2023’e kayıt yaptırabilirsiniz.
Kaynaklar:
https://builtin.com/artificial (3)