Yapay Zeka Hakkında İki Dakikalık Bir Rehber!
Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi terimlerin yanlış kullanımları insanlarda kafa karışıklığına yol açıyor. Kısa ve açıklayıcı bu rehber niteliğindeki yazı, bu kavramlar arasındaki farklılıkları netleştirmek ve kafa karışıklığına son vermek için ideal.
Artificial Intelligence ve Machine Learning arasındaki fark nedir?
Bu iki terim arasındaki fark ekonomi ile muhasebe arasındaki farka benzer. Ekonomi bir çalışma alanıdır, ancak kimse vergiler ile uğraşması için bir ekonomisti işe almaz. Nobel ödüllü bir ekonomist bile olsa muhasebe işleri o kişiye göre değildir. Benzer şekilde, yapay zeka bilgisayarların insanlar gibi karar verebilmelerini sağlamaya çalışan bir bilim alanıdır. Makine öğrenimi ise, yazılım programlarının açık bir şekilde programlanmadan sonuçları tahmin edebilmesini sağlayan bir algoritma kategorisidir. Tabi eğer işin içine para girerse, o zaman bu fark çok önemli hala gelir. Risk sermayesi yatırımcıları genellikle yapay zekayı aldatıcı ve yanıltıcı bulmaktadır. Bu yüzden makine öğrenimi üzerine çalışmalar yapan start-up’lara yatırım yapmayı tercih ederler. Öte yandan üniversiteler ve Facebook, Google gibi büyük teknoloji şirketleri yapay zeka alanında geniş çaplı araştırmalar yapmaktalar. Yapay zeka makine öğreniminden daha kompleks bir alan olduğu için yapay zeka alanında yapılan geniş çaplı araştırmalar çok büyük laboratuvarlarda yapılmakta.
“Öğrenme” terimi (örn., Derin öğrenme) neden her yerde ortaya çıkıyor?
Günümüzde yapay zekanın en heyecan verici özelliği, bilgisayara hiç komut verilmeden herhangi bir görevi kendiliğinden yapabiliyor olmasıdır. Teknoloji kafa karıştırıcı olabilir, çünkü farklı tekniklerden karmaşık bilgiler içerir ve bunların birçoğunun adında “öğrenme” kelimesi vardır.
Peki “deep learning” nedir?
Bu, nöral bir ağın (esasen, çok sayıda katmanı olan (derin) bir nöral ağı) kullanılmasına özel bir yaklaşımdır. Bu teknik, akıllı telefonlarda konuşma – tanıma ve Google’ın otomatik çevirileri de dahil olmak üzere bugün kullandığımız popüler hizmetlere öncülük etti.
Pratikte, her katman giderek soyut özellikler sunabilir. Örneğin bir sosyal medya şirketi, yüzleri tanımak için “derin bir nöral ağ” kullanabilir. İlk katmanlardan biri, birinin başının etrafındaki karanlık kenarları, bir diğeri burnun ve ağızın kenarlarını, diğeri ise gölgelendirme lekelerini tanımlar. Katmanlar giderek soyutlaşır, ama bir araya getirildiklerinde tüm yüzü temsil edebilirler.
Bir nöral ağının bir ekranda neye benzediği ve bir bilgisayar kodunun karışılığı var mıdır var ise nedir?
Temel olarak evet. Google’ın AI iştiraki olan DeepMind’in mühendisleri, hemen hemen tüm kodlarını, ilk olarak 1991’de yayımlanan genel amaçlı bir programlama dili olan Python’dan almışlardır.
Python, bugün Web’deki en popüler hizmetlerden bazılarını içeren, hem temel hem de çok karmaşık olan her tür programın geliştirilmesi için kullanılmıştır: YouTube, Instagram ve Google.
Herkes, deep-learning nöral ağlarının AI için en iyi yaklaşım olduğuna katılıyor mu?
Hayır. Nöral ağlar deep-learning ile birleştiğinde, bugün AI için en ümit verici bir yaklaşım olarak görülmekle birlikte, bu durum kısa bir süre içinde değişebilir. Değişirse nasıl değişir? Yeni teknolojiler geliştikçe bu süre kısalabilir de uzayabilir de.
Kapak Görseli Kaynak: aika
Kaynak: Forbes