- 24 Mar 2019
- 172
- 0
2. bölüm ile devam edelim. Haydi başlayalım;
3-Yapay Zeka Türleri Nelerdir?
Tüm AI türleri aynı anda yukarıdaki alanların tümü değildir. Farklı Yapay Zeka varlıkları farklı amaçlar için inşa edilir ve bu şekilde değişir. AI, Tip 1 ve Tip 2'ye göre sınıflandırılabilir (İşlevselliklere göre). İşte ilk türe kısa bir giriş.
3 Tür Yapay Zeka
Yapay Dar Zeka (ANI)
Yapay Genel Zeka (AGI)
Yapay Süper Zeka (ASI)
Ayrıntılı bir göz atalım.
3 Tür Yapay Zeka
Yapay Dar Zeka (ANI)
Yapay Genel Zeka (AGI)
Yapay Süper Zeka (ASI)
Ayrıntılı bir göz atalım.
Yapay Dar Zeka (ANI) nedir?
Bu, şu anda piyasada bulabileceğiniz en yaygın yapay zeka biçimidir. Bu Yapay Zeka sistemleri tek bir sorunu çözmek için tasarlanmıştır ve tek bir görevi gerçekten iyi bir şekilde yerine getirebilir. Tanım olarak, bir e-ticaret kullanıcısı için bir ürün önermek veya hava durumunu tahmin etmek gibi dar yetenekleri vardır. Bu bugün var olan tek Yapay Zeka türüdür. Çok özel bağlamlarda insan işleyişine yaklaşabilirler ve hatta birçok durumda onları aşabilirler, ancak yalnızca sınırlı bir parametre setiyle çok kontrollü ortamlarda mükemmelleşirler.
Yapay Genel Zeka (AGI) nedir?
AGI hala teorik bir kavramdır. Dil işleme, görüntü işleme, hesaplama işlevi ve akıl yürütme gibi çok çeşitli alanlarda insan düzeyinde bilişsel işlevi olan AI olarak tanımlanır.AGI sistemi kurmaktan hâlâ çok uzaktayız. Bir AGI sisteminin, insan muhakemesini taklit etmek için birbiriyle iletişim kuran, birlikte çalışan binlerce Yapay Dar Zeka sisteminden oluşması gerekir. Fujitsu K. veya IBM Watson gibi en gelişmiş bilgi işlem sistemleri ve altyapılarıyla bile, tek bir saniyelik nöronal etkinliği simüle etmeleri 40 dakika sürdü. Bu, hem insan beyninin muazzam karmaşıklığına ve birbirine bağlılığına hem de mevcut kaynaklarımızla bir AGI oluşturmanın zorluğunun büyüklüğüne işaret ediyor.
Yapay Süper Zeka (ASI) nedir?
Burada neredeyse bilim kurgu alanına giriyoruz, ancak YSZ, AGI'nin mantıksal ilerlemesi olarak görülüyor. Bir Yapay Süper Zeka (ASI) sistemi, tüm insan yeteneklerini aşabilir. Bu, karar vermeyi, mantıklı kararlar almayı ve hatta daha iyi sanat yapma ve duygusal ilişkiler kurma gibi şeyleri içerir.
Yapay Genel Zekaya ulaştığımızda, AI sistemleri yeteneklerini hızla geliştirebilir ve hayal bile edemeyeceğimiz alemlere ilerleyebilir. AGI ve YSZ arasındaki boşluk görece dar olsa da (bazıları bir nano saniye kadar az söylüyor, çünkü Yapay Zeka bu kadar hızlı öğreniyor) AGI'ye doğru önümüzdeki uzun yolculuk, bunu geleceğe uzanan bir kavram gibi gösteriyor.
Yapay Genel Zekaya ulaştığımızda, AI sistemleri yeteneklerini hızla geliştirebilir ve hayal bile edemeyeceğimiz alemlere ilerleyebilir. AGI ve YSZ arasındaki boşluk görece dar olsa da (bazıları bir nano saniye kadar az söylüyor, çünkü Yapay Zeka bu kadar hızlı öğreniyor) AGI'ye doğru önümüzdeki uzun yolculuk, bunu geleceğe uzanan bir kavram gibi gösteriyor.
Güçlü ve Zayıf Yapay Zeka
Yapay Zeka alanındaki kapsamlı araştırmalar, onu Güçlü Yapay Zeka ve Zayıf Yapay Zeka olmak üzere iki kategoriye daha ayırır. Terimler, farklı türdeki AI makinelerinde performans seviyelerini ayırt etmek için John Searle tarafından oluşturuldu. İşte aralarındaki temel farklardan bazıları.
Zayıf AI
Kapsamı sınırlı olan dar bir uygulamadır.
Bu uygulama belirli görevlerde iyidir.
Verileri işlemek için denetimli ve denetimsiz öğrenmeyi kullanır.
Örnek: Siri, Alexa.
Bu uygulama belirli görevlerde iyidir.
Verileri işlemek için denetimli ve denetimsiz öğrenmeyi kullanır.
Örnek: Siri, Alexa.
Güçlü AI
Daha geniş kapsamı olan daha geniş bir uygulamadır.
Bu uygulama inanılmaz bir insan seviyesinde zekaya sahiptir.
Verileri işlemek için kümeleme ve ilişkilendirmeyi kullanır.
Örnek: Advanced Robotics
Bu uygulama inanılmaz bir insan seviyesinde zekaya sahiptir.
Verileri işlemek için kümeleme ve ilişkilendirmeyi kullanır.
Örnek: Advanced Robotics
Tip 2 (İşlevselliklere Göre)
Reaktif Makineler
Yapay zekanın en temel biçimlerinden biri, önceden hafızası yoktur ve gelecekteki eylemler için geçmiş bilgileri kullanmaz. Yapay zekanın en eski biçimlerinden biridir ancak sınırlı kapasiteye sahiptir. Hafıza tabanlı herhangi bir işlevi yoktur. Ayrıca öğrenemezler ve sınırlı sayıda girdiye otomatik olarak yanıt verebilirler. Bu tür bir AI, işlemlerini belleğe dayalı olarak iyileştirmek için güvenilemez. Reaktif yapay zeka makinesinin popüler bir örneği, 1997'de satrançta büyük usta olan Garry Kasparov'u yenen bir makine olan IBM Deep Blue'dur.
Sınırlı Hafıza
Gelecekteki kararları etkilemek için deneyimden yararlanabilen AI sistemleri, Sınırlı bellek olarak bilinir. Neredeyse tüm AI uygulamaları bu kategoriye girer. AI sistemleri, gelecekteki problemler için bir referans biçimi olarak hafızalarında depolanan büyük hacimli verilerin yardımıyla eğitilir. Görüntü tanıma örneğini ele alalım. AI, öğretmek için binlerce resim ve etiketlerinin yardımıyla eğitilir. Şimdi, görüntü tarandığında, eğitim görüntülerinden referans olarak yararlanacak ve kendisine sunulan görüntünün içeriğini öğrenme deneyimine dayanarak anlayacaktır. Doğruluğu zamanla artar.
Akıl teorisi
Bu tür bir YZ, yalnızca bir kavram veya devam eden bir çalışmadır ve tamamlanmadan önce bir miktar iyileştirme gerektirir. Şu anda araştırılıyor ve insanların duygularını, ihtiyaçlarını, inançlarını ve düşüncelerini daha iyi anlamak için kullanılacak. Yapay duygusal zeka gelişmekte olan bir sektör ve ilgi alanıdır ancak bu anlayış düzeyine ulaşmak zaman ve çaba gerektirecektir. İnsan ihtiyaçlarını gerçekten anlamak için AI Makinesi, insanları zihni birden çok faktör tarafından şekillendirilen bireyler olarak algılamak zorunda kalacak.
Öz farkındalık
Kendi bilincine sahip, süper zeki ve öz farkında olan bir tür YZ. Bu tür bir AI da henüz mevcut değil, ancak başarılırsa Yapay Zeka alanında ulaşılan en büyük kilometre taşlarından biri olacak. Gelişimin son aşaması olarak düşünülebilir ve yalnızca varsayımsal olarak mevcuttur. Kendinin farkında olan AI o kadar gelişti ki, insan beynine benzer hale gelebilecek. Bu seviyeye kadar gelişmiş bir yapay zeka seviyesi yaratmak son derece tehlikeli olabilir çünkü kendi fikirlerine ve düşüncelerine sahip olabilir ve insanların zekasını kolaylıkla alt edebilir.
AI'da muhakeme
Akıl yürütme, mevcut bilgi, gerçekler ve inançlara dayanan mantıksal sonuçlara ve tahminlere yön verme süreci olarak tanımlanır. Eldeki verilerden iç görüler ve sonuçlar çıkarmak genel bir rasyonel düşünme sürecidir. Makinelerin insan beyni gibi rasyonel bir şekilde öğrenip düşünebilmesi için yapay zeka için gerekli ve çok önemlidir. Yapay zeka içinde akıl yürütme geliştirmek, makinenin insan benzeri performansına yol açar.
AI'daki farklı akıl yürütme türleri şunlardır:
Sağduyu Muhakemesi
Tümdengelim
Endüktif akıl yürütme
Kaçıran akıl yürütme
Monoton Olmayan Akıl Yürütme
Monoton Akıl Yürütme
AI'daki farklı akıl yürütme türleri şunlardır:
Sağduyu Muhakemesi
Tümdengelim
Endüktif akıl yürütme
Kaçıran akıl yürütme
Monoton Olmayan Akıl Yürütme
Monoton Akıl Yürütme
Yapay Zekanın Amacı Nedir?
Yapay Zekanın amacı, insan yeteneklerine yardımcı olmak ve geniş kapsamlı sonuçları olan gelişmiş kararlar almamıza yardımcı olmaktır. Teknik açıdan yanıt budur. Felsefi bir perspektiften bakıldığında, Yapay Zeka, insanların ağır işlerden yoksun daha anlamlı hayatlar yaşamalarına yardımcı olma ve birbirine bağlı bireylerin, şirketlerin, devletlerin ve ulusların karmaşık ağının tüm insanlığa faydalı bir şekilde işlev görmesine yardımcı olma potansiyeline sahiptir.
Şu anda Yapay Zekanın amacı, son bin yılda icat ettiğimiz tüm farklı araçlar ve teknikler tarafından paylaşılıyor - insan çabasını basitleştirmek ve daha iyi kararlar almamıza yardımcı olmak için. Yapay Zeka aynı zamanda Nihai Buluşumuz olarak lanse edildi; bu, çekişmeleri, eşitsizliği ve insan ıstırabını ortadan kaldırarak hayatlarımızı nasıl yönettiğimizi katlanarak değiştirecek çığır açan araçlar ve hizmetler icat edecek.
Hepsi uzak gelecekte olsa da bu tür sonuçlardan hala çok uzaktayız. Şu anda, Yapay Zeka çoğunlukla şirketler tarafından süreç verimliliklerini artırmak, kaynak ağırlıklı görevleri otomatikleştirmek ve içgüdüsel duygulardan ziyade katı verilere dayalı iş tahminleri yapmak için kullanılıyor. Bundan önce gelen tüm teknolojiler gibi, araştırma ve geliştirme maliyetlerinin, sıradan olmayan kişiler için erişilebilir hale gelmeden önce şirketler ve devlet kurumları tarafından sübvanse edilmesi gerekir.
Şu anda Yapay Zekanın amacı, son bin yılda icat ettiğimiz tüm farklı araçlar ve teknikler tarafından paylaşılıyor - insan çabasını basitleştirmek ve daha iyi kararlar almamıza yardımcı olmak için. Yapay Zeka aynı zamanda Nihai Buluşumuz olarak lanse edildi; bu, çekişmeleri, eşitsizliği ve insan ıstırabını ortadan kaldırarak hayatlarımızı nasıl yönettiğimizi katlanarak değiştirecek çığır açan araçlar ve hizmetler icat edecek.
Hepsi uzak gelecekte olsa da bu tür sonuçlardan hala çok uzaktayız. Şu anda, Yapay Zeka çoğunlukla şirketler tarafından süreç verimliliklerini artırmak, kaynak ağırlıklı görevleri otomatikleştirmek ve içgüdüsel duygulardan ziyade katı verilere dayalı iş tahminleri yapmak için kullanılıyor. Bundan önce gelen tüm teknolojiler gibi, araştırma ve geliştirme maliyetlerinin, sıradan olmayan kişiler için erişilebilir hale gelmeden önce şirketler ve devlet kurumları tarafından sübvanse edilmesi gerekir.
4-Yapay Zeka (AI) Nerelerde Kullanılır?
AI, kullanıcı davranışına ilişkin iç görüler sağlamak ve verilere dayalı öneriler vermek için farklı alanlarda kullanılır. Örneğin, Google'ın tahmine dayalı arama algoritması, bir kullanıcının arama çubuğunda bir sonraki adımda ne yazacağını tahmin etmek için geçmiş kullanıcı verilerini kullandı. Netflix , bir kullanıcının daha sonra hangi filmi görmek isteyebileceğini önermek için geçmiş kullanıcı verilerini kullanır, bu da kullanıcıyı platforma bağlar ve izlenme süresini artırır. Facebook, resimlerindeki yüz özelliklerine göre arkadaşlarınızı etiketlemek için otomatik olarak önerilerde bulunmak için kullanıcıların geçmiş verilerini kullanır. AI, son kullanıcının hayatını kolaylaştırmak için büyük kuruluşlar tarafından her yerde kullanılır. Yapay Zeka kullanımları, genel olarak aşağıdakileri içerecek olan veri işleme kategorisine girer:
Veriler içinde arama yapmak ve aramayı en alakalı sonuçları verecek şekilde optimize etmek
Parametrelere dayalı olarak bir komut dizisini yürütmek için uygulanabilen, eğer-ise muhakeme için mantık zincirleri
Benzersiz iç görüler için büyük veri kümesindeki önemli kalıpları belirlemek için kalıp algılama
Gelecekteki sonuçları tahmin etmek için uygulanan olasılık modelleri
Veriler içinde arama yapmak ve aramayı en alakalı sonuçları verecek şekilde optimize etmek
Parametrelere dayalı olarak bir komut dizisini yürütmek için uygulanabilen, eğer-ise muhakeme için mantık zincirleri
Benzersiz iç görüler için büyük veri kümesindeki önemli kalıpları belirlemek için kalıp algılama
Gelecekteki sonuçları tahmin etmek için uygulanan olasılık modelleri
Yapay Zekanın Avantajları Nelerdir?
Teknolojinin hayatımızı daha iyi hale getirdiğine şüphe yok. Müzik önerilerinden harita yönlendirmelerine, mobil bankacılıktan dolandırıcılığın önlenmesine kadar, yapay zeka ve diğer teknolojiler devraldı. İlerleme ve yıkım arasında ince bir çizgi var. Bir madalyonun her zaman iki yüzü vardır ve AI için de durum böyledir. Yapay Zekanın bazı avantajlarına bir göz atalım.
Yapay Zekanın (AI) Avantajları
İnsan hatasında azalma
24 × 7 mevcut
Tekrarlayan çalışmaya yardımcı olur
Dijital yardım
Daha hızlı kararlar
Akılcı Karar Verici
Tıbbi uygulamalar
Güvenliği Artırır
Etkili İletişim
Hadi daha yakından bakalım;
24 × 7 mevcut
Tekrarlayan çalışmaya yardımcı olur
Dijital yardım
Daha hızlı kararlar
Akılcı Karar Verici
Tıbbi uygulamalar
Güvenliği Artırır
Etkili İletişim
Hadi daha yakından bakalım;
İnsan hatasında azalma
Bir Yapay zeka modelinde, tüm kararlar belirli bir dizi algoritma uygulandıktan sonra önceden toplanan bilgilerden alınır. Bu nedenle, hatalar azalır ve doğruluk şansı yalnızca daha yüksek bir hassasiyet derecesi ile artar. İnsanların herhangi bir görevi yerine getirmesi durumunda, her zaman bir hata şansı vardır. Algoritmalar ve programlardan güç almıyoruz ve bu nedenle AI bu tür insan hatalarını önlemek için kullanılabilir.
24 × 7 mevcut
Ortalama bir insan günde 6-8 saat çalışırken, AI makinelerin herhangi bir kesinti veya can sıkıntısı olmadan 24 × 7 çalışmasını sağlar. Bilindiği gibi, insanların uzun süre çalışma yeteneği yoktur, vücudumuzun dinlenmeye ihtiyacı vardır. Yapay zeka destekli bir sistem, arada herhangi bir mola gerektirmez ve en iyi şekilde 7/24 konsantrasyon gerektiren görevler için kullanılır.
Tekrarlayan çalışmaya yardımcı olur
Yapay zeka, sıradan insan görevlerini üretken bir şekilde otomatikleştirebilir ve bunları, bir teşekkür postası göndermekten veya belgeleri doğrulamaktan, karmaşıklığı azaltmaya veya soruları yanıtlamaya kadar giderek daha yaratıcı hale getirebilir. Bir restoranda veya fabrikada yemek yapmak gibi tekrarlayan bir görev, insanlar uzun süre yorgun veya ilgisiz olduğu için berbat olabilir. Bu tür görevler, AI yardımı ile kolayca verimli bir şekilde gerçekleştirilebilir.
Dijital yardım
Son derece gelişmiş kuruluşların çoğu, insan kaynaklarından tasarruf etmek amacıyla kullanıcılarla etkileşimde bulunmak için dijital asistanlar kullanır. Bu dijital asistanlar, birçok web sitesinde kullanıcı sorgularını yanıtlamak ve sorunsuz çalışan bir ara yüz sağlamak için de kullanılmaktadır. Chatbotlar aynı şeyin harika bir örneğidir.
Daha hızlı kararlar
AI, diğer teknolojilerin yanı sıra, eylemleri daha hızlı gerçekleştirmek için makinelerin ortalama bir insandan daha hızlı kararlar almasını sağlayabilir. Bunun nedeni, insanların bir karar verirken, programlanmış sonuçları hızlı bir şekilde veren yapay zeka destekli makinelerin aksine, birçok faktörü hem duygusal hem de pratik olarak analiz etme eğiliminde olmasıdır.
Akılcı Karar Verici
İnsanlar olarak bizler teknolojik olarak büyük ölçüde evrimleşmiş olabiliriz, ancak konu karar verme olduğunda, duygularımızın kontrolü ele geçirmesine yine de izin veriyoruz. Bazı durumlarda duygularımızın düşünme şeklimizi kontrol etmesine izin vermeden hızlı, verimli ve mantıklı kararlar almak önemli hale gelir. Yapay zeka destekli karar verme, algoritmalar yardımıyla kontrol edilecek ve bu nedenle duygusal karar verme için bir kapsam kalmayacak. Bu, verimliliğin etkilenmemesini sağlar ve üretkenliği artırır.
Tıbbi uygulamalar
Yapay Zekanın en büyük avantajlarından biri medikal sektöründe kullanılmasıdır. Doktorlar artık yapay zeka için oluşturulmuş tıbbi uygulamaların yardımıyla hastalarının sağlık risklerini değerlendirebiliyor. Radyocerrahi, tümörleri çevreleyen dokulara zarar vermeyecek ve daha fazla hasara neden olmayacak şekilde ameliyat etmek için kullanılmaktadır. Tıp uzmanları, ameliyat için yapay zekayı kullanma konusunda eğitildi. Ayrıca çeşitli nörolojik bozuklukların verimli bir şekilde tespit edilmesine ve izlenmesine yardımcı olabilirler ve beyin fonksiyonlarını uyarabilirler.
Güvenliği Artırır
Teknolojideki ilerlemeyle birlikte, dolandırıcılık ve kimlik hırsızlığı gibi yanlış nedenlerle kullanılma şansı vardır. Ancak doğru şekilde kullanılırsa, AI güvenliğimizi sağlam tutmamızda çok yardımcı olabilir. Canımızı ve malımızı korumaya yardımcı olmak için geliştirilmektedir. Güvenlik alanında AI'nın uygulanmasını görebildiğimiz önemli bir alan, Siber Güvenliktir. AI, herhangi bir siber tehdide karşı kendimizi güvence altına alma şeklimizi tamamen değiştirdi.
Etkili İletişim
Sadece birkaç yıl önce hayata baktığımızda, aynı dili konuşmayan insanlar, her iki dili de anlayabilen ve konuşabilen bir insan tercümanın yardımı olmadan birbirleriyle iletişim kuramadılar. AI'nın yardımıyla böyle bir problem yok. Doğal Dil İşleme veya NLP, sistemlerin kelimeleri bir dilden diğerine çevirmesine izin vererek bir aracı ortadan kaldırır. Google çeviri büyük ölçüde gelişmiştir ve hatta başka bir dildeki bir kelimenin / cümlenin nasıl telaffuz edilmesi gerektiğine dair sesli bir örnek sağlar.
Yapay Zekanın dezavantajları nelerdir?
Yapay Zekanın (AI) Dezavantajları
Maliyet aşımları
Yetenek sevgisi
Pratik ürün eksikliği
Yazılım geliştirmede standartların olmaması
Kötüye kullanım potansiyeli
Makinelere son derece bağımlı
Gözetim Gerektirir
Hadi onlara daha yakından bakalım;
Yetenek sevgisi
Pratik ürün eksikliği
Yazılım geliştirmede standartların olmaması
Kötüye kullanım potansiyeli
Makinelere son derece bağımlı
Gözetim Gerektirir
Hadi onlara daha yakından bakalım;
Maliyet aşımları
Yapay zekayı normal yazılım geliştirmeden ayıran şey, faaliyet gösterdikleri ölçektir. Bu ölçeğin bir sonucu olarak, ihtiyaç duyulan bilgi işlem kaynakları katlanarak artacak ve operasyonun maliyetini artıracak ve bu da bizi bir sonraki noktaya getirecektir.
Yetenek sevgisi
Hala gelişmekte olan bir alan olduğu için, deneyimli profesyonellerin eksikliği var ve en iyileri şirketler ve araştırma enstitüleri tarafından çabucak kapılıyor. Bu, yetenek maliyetini artırarak Yapay Zeka uygulama fiyatlarını daha da yükseltir.
Pratik ürün eksikliği
Yapay zekayı çevreleyen tüm yutturmaca için, gösterecek çok şeyi yok gibi görünüyor. Sohbet robotları ve öneri motorları gibi uygulamaların var olduğu, ancak uygulamaların bunun ötesine geçmediği kabul edildi. Bu, AI yeteneklerini geliştirmek için daha fazla para akıtmayı zorlaştırır.
Yazılım geliştirmede standartların olmaması
Yapay Zekanın gerçek değeri, farklı AI sistemleri daha büyük ve daha değerli bir uygulama oluşturmak için bir araya geldiğinde iş birliğinde yatar. Ancak AI yazılım geliştirmede standartların olmaması, farklı sistemlerin birbirleriyle 'konuşmasının' zor olduğu anlamına gelir. Yapay Zeka yazılım geliştirmenin kendisi bu nedenle yavaş ve pahalıdır, bu da yapay zeka geliştirmenin önünde bir engel teşkil eder.
Kötüye Kullanım Potansiyeli
Yapay Zekanın gücü muazzamdır ve harika şeyler başarma potansiyeline sahiptir. Ne yazık ki, kötüye kullanılma potansiyeline de sahiptir. Yapay Zeka kendi başına her şey için kullanılabilecek tarafsız bir araçtır, ancak yanlış ellere düşerse ciddi yansımaları olacaktır. Yapay zeka gelişmelerinin sonuçlarının hala tam olarak anlaşılmadığı bu yeni aşamada, kötüye kullanım potansiyeli daha da yüksek olabilir.
Makinelere son derece bağımlı
Çoğu insan, Siri ve Alexa gibi uygulamalara zaten büyük ölçüde bağımlı. Makinelerden ve uygulamalardan sürekli yardım alarak, yaratıcı düşünme yeteneğimizi kaybediyoruz. Tamamen makinelere bağımlı hale gelerek, basit yaşam becerilerini öğrenmekte, tembelleşmekte ve yüksek oranda bağımlı bireyler yetiştirmekte kaybediyoruz.
Gözetim Gerektirir
Algoritmalar mükemmel bir şekilde çalışır, etkilidirler ve görevi programlandığı şekilde yerine getirirler. Bununla birlikte, dezavantajı, işleyişi yine de sürekli olarak denetlememiz gerektiğidir. Görev makineler tarafından yapılsa da hata yapılmamasını sağlamalıyız. Denetimin neden gerekli olduğuna dair bir örnek, Microsoft'un 'Tay' adlı AI sohbet botudur. Sohbet botu, çevrimiçi konuşmalar yoluyla öğrenerek genç bir kız gibi konuşacak şekilde modellenmiştir. Sohbet botu, internet trolleri nedeniyle temel konuşma becerilerini öğrenmekten son derece politik ve yanlış bilgileri tweet atmaya başladı.
