Yapay Zeka Nedir? Yapay Zekanın Kullanım Alanları Nelerdir?

Teknolojinin son yüzyılda hızlı bir şekilde gelişmesiyle yapay zekâ kavramı ortaya çıktı. Bu kavramın vaadi, insan zekasını taklit edebilme yetisi ile işleyebilmesidir. Peki insan zekâsını taklit etmek nedir? Yapay zekâ tıpkı insanlar gibi öğrenebilme yetisiyle programlanır. Bu yeti sayesinde hâlihazırda var olan bilgilerle yeni bilgileri entegre edebilir. Etrafındaki nesneleri takip ederek kendisini sürekli güncelleyebilir. Günümüzde böyle bir teknolojinin gelişmiş olması, var olan her şeyi baştan aşağı değiştirir. Yapay zekânın kullanım alanları konusunda ne kadar gelişmiş olabileceğini ve gelecekte bizlerin neleri beklediğini tahmin etmek çok güç değildir. Yapay zekâ geliştiricileri, insan yaşamının günümüzden çok daha kolay olacağını öngörür.

Bu yazı içinde yapay zekânın ne olduğuna, nasıl bir şekilde geliştirildiğine ve yapay zekânın kullanım alanları hakkındaki detaylı bilgilere aşağıdaki başlıklarla yer verilecektir:

• Yapay zekâ nedir?
• Artificial Intelligence (AI) nasıl çalışır?
• Yapay zekâ türleri nelerdir?
• Yapay zekâ hangi bileşenlerden oluşur?
• Yapay zekânın kullanım alanları nelerdir?
• Yapay zekâ avantajları nelerdir?

Yapay Zekâ Nedir?

İlk olarak Dartmouth Konferansı esnasında Profesör McCarthy tarafından kullanılan yapay zekâ kavramı, artificial intelligence (AI), 1956 itibariyle zihinlerde yer edinmeye başlar. 1950'li yıllardan itibaren problem çözme yeteneği üzerine çalışılarak yapay zekânın işleyebileceği bilgisayarlar geliştirilmeye başlanır. Bu bilgisayarlar aracılığıyla istatistiksel verilerin analiz edilmesi ve değerlendirilmesi gerçekleşir. 

Tüm bu gelişmeler, bilgisayar yazılımlarından günümüze gelen noktada, robotlarda ve çalışan makinelerde kullanılmaya başlanır. Yapay zekâ tıpkı insan zekâsında olduğu gibi ağlar aracılığıyla bilgiyi öğrenme ve öğrendiği bilgiyi işleyebilme yetisi kazanır. Bu dijital nöronlar, yapay sinir ağları oluşturabilir ve bu sayede problem çözme gerçekleşebilir. 

Artificial Intelligence (AI) nasıl çalışır?

İnsanın bilişsel sistemini taklit ederek çalışan AI, bu taklit yoluyla makine öğrenimini gerçekleştirir. Yapay sinir ağları kullanılarak girilen bir veriyi, sahip olduğu kapasiteye uygun bir şekilde kendi bünyesinde işleyebilir. Bu işleme esnasında verinin analiz edilmesi, başka noktalara aktarılması, diğer verilerle karşılaştırılması ya da silinmesi gerçekleşebilir.

Yapay Zekâ Türleri Nelerdir?

Yapay zekâ, öğrenebilme becerilerine ve işleyebilme yetilerine göre üç farklı türde işlem görebilir. Bu türler; yapay dar zekâ, yapay genel zekâ ve yapay süper zekâ olarak adlandırılır.

Dar Yapay Zekâ (Artificial Narrow Intelligence, ANI)

Dar yapay zekâ, programlanmış olduğu görevlerini gerçekleştirme konusunda işlevsel, fakat yeti alanı çok geniş ve çeşitli olmayan bir AI türüdür. Daha çok sürekli tekrar eden işlemleri yerine getirmede işlevseldir. Yüz tanıma, nesneyi bilme, konuşma sesi tanıma gibi görevleri yerine getirebilir. Günümüzde sıklıkla kullandığımız Siri, Google Asistan ve Alexa gibi uygulamalar dar yapay zekâ örnekleri arasındadır. ANI’nin insanların günlük yaşamda karşılaşabileceği tek yapay zekâ türü olduğu ifade edilir.

Yapay Genel Zekâ (Artificial General Intelligence, AGI)

Bir insanın düşünebilme, hareket edebilme, deneyimleri işleyebilme gibi yapabileceği her türlü zihinsel yetiyi yerine getirebileceği teorik olarak düşünülen yapay genel zekâ türü, derin AI şeklinde de bilinir. Aslında filmlerde de sıklıkla karşılaşılan, zihinsel yetileri kullanabilen yapay zekâlı robotlar bu kategoridedir. Yani programlananın dışında yeni verileri işleyebilme özelliği bu türde mevcuttur. Bu sayede yapay zekânın sağladığı hâlihazırdaki verimi artırılabilir, geliştirilebilir bir forma ulaşır. 

Yapay Süper Zekâ (Artificial Superintelligence, ASI)

Dar ve genel yapay zekâya göre pratikte ve teorikte çok fazla karşılanmayacak, varsayımsal bir yapay zekâ türü, yapay süper zekâdır. İnsan zekâsını aşan süper AI, varsayımsal olarak insanın zihinsel yeteneklerinin üstünde bir beceri gösterir. Tahmin yetenekleri, problem çözme yöntemleri, karar vermeleri ve daha birçok işlevleri insanı aşan bir konumdadır. Bu sebeple yine varsayımsal olarak süper AI oluşturulduğunda bu yazılımı ya da robotları kontrol edebilmek çok güç olacaktır.

Yapay Zekâ Hangi Bileşenlerden Oluşur?

Yapay zekânın işleyişini ve ne olduğunu daha iyi anlayabilmek için sahip olduğu bileşenlere odaklanmak önemlidir. Bu bileşenler aracılığıyla birçok işlem yapay zekâ ile gerçekleşebilen bir forma dönüşür.

Yapay sinir ağları

Yapay zekâdan bahsedilirken sık sık yapay sinir ağlarına referans verilerek konuşulur. Tıpkı insan zihninde olduğu gibi yapay zekânın işleyebilmesinde de sinir ağlarına ihtiyaç vardır. Bu yapay sinir ağları; bilgiyi alır, diğer bilgilerle karşılaştırarak analiz eder ve işler. Öğrenme denilen şeyin gerçekleşebilmesi bu süreçlerden geçerek tamamlanır.

Makine öğrenimi

Yapay zekâ tarafından hâlihazırda var olan verilerle öğrenen ve işlem performanslarını iyileştiren uygulamaların oluşturulması makine öğrenimi kapsamında gerçekleşir. Daha çok şirketler tarafından müşteriyi tanıma, yeni müşteriler kazanabilme, satışları artırabilme, tıklanma alma gibi farklı hedefler belirlenerek var olan makinenin bunları gerçekleştirme amacıyla işlemlerini iyileştirmesi beklenir. Makine öğrenimi şunları yapabilir:

• Sürekli tekrar eden verileri belirleme ve sınıflandırma
• Yeni verilerle eski verileri karşılaştırma
• Verileri analiz etme ve tanımlama
• Anormal verileri tespit etme

Derin öğrenme

Makine öğreniminin bir alt kümelerinden derin öğrenme ise yapay sinir ağlarını kullanarak makinelerin verileri işleme yoluyla öğrenmesini sağlar. Derin öğrenmede daha yapılandırılmış bir yol izlenir. Bu sebeple karmaşık problemlerin çözülebilmesi hızlı bir şekilde gerçekleşebilir. Davranışsal sistemler kullanılan bu yöntemde, sistemin daha kusursuz işleyebilmesi için yapay zekâ üzerinde ödül ve ceza uygulamaları yapılır.

Doğal Dil İşleme (NLP)

Siri ya da Google Asistan gibi uygulamalardan biliyoruz ki yapay zekâya bir komut verdiğimizde bu komutun karşılığını alabiliyoruz. Doğal dil işleme de bu yeteneğin gerçekleşmesini sağlayan bir AI bileşenidir. İnsan ve bilgisayar arasında iletişimi sağlayabilmek için doğal dil işleme bileşeni, yapılandırılmamış dil verilerini yapay zekânın anlayabileceği bir şekle dönüştürür. Bunu gerçekleştirebilmek için akıllı algoritmalardan yararlanır.

Bilgisayarlı Görü (Computer Vision)

Yüz tanıma uygulamaları günlük yaşamda sıklıkla karşımıza çıkar. Bilgisayarlı görü de makinelerin video ve görüntüleri anlayabilmesi için insan görme sisteminden yararlandığı bir bileşendir. Görüntü tanıma yetileri ile makineler; nesneleri algılama, etiketleme ve sınıflandırma adımlarını gerçekleştirebilir. Ayrıca sürücüsüz şekilde arabaların çalışabilmesi bu yetiyle mümkün hâle gelir.

Yapay Zekânın Kullanım Alanları Nelerdir?

Bilgisayar, akıllı telefon ya da tablet gibi birçok teknolojik cihazla etkileşimde olduğumuz günümüzde, yapay zekâ ile karşılaşmadığımız bir zaman diliminden bahsetmek güçtür. Bu sebeple yapay zekânın kullanım alanları hakkında birçok alana değinmek mümkündür. Yapay zekâ, insan yaşamını büyük ölçüde kolaylaştırdığı için kullanım alanları daha çok otomasyonlarla öne çıkabilir. Şu gibi alanlardan söz edilebilir:

1. Sesli Asistanlar

Doğal dil işleme (NLP) bileşeniyle çalışan yapay zekâ, bizlere Siri, Alexa ve Google Asistan gibi uygulamaları sunar. Bu uygulamalar, sorduğumuz sorulara mantıklı yanıtlar verebilir. Ayrıca bizlerin sesini tanıyarak sorduğumuz sorularla bir analiz ortaya koyabilir. Bu analizi yorumlayarak işleyebilir.

2. Chatbotlar (Sohbet Robotları)

Chatbotlar, kişilerin karşısında bir insan varmış hissi ile diyalog kurabildiği robotlardır. Sohbet robotları aracılığıyla herhangi bir konu hakkında yapay zekâ ile konuşmak mümkündür. Elbette sohbet robotunun programlanma amacına ve sahip olduğu makine öğrenimi yetisine göre verdiği yanıtlar farklılık gösterir. Fakat özellikle ChatGBT gibi bir teknolojiden söz edildiğinde mantıklı yanıtlar, karşılıklı uzun diyaloglar ve komuta uygun hareket edebilme gibi durumlarla karşılaşılabilir.

3. Siber Güvenlik

Şirketler ve devletler birçok veriyi bazı sistemlerin içinde depolayarak saklar. Bu saklanan verilerin diğer kişiler tarafından ele geçirilmemesi gerekir. Fakat bazı hackleme yöntemleriyle bu verilere ulaşılmaya çalışılır. Siber güvenlik kapsamında yapay zekâ uygulamaları kullanılırken anormal verileri tespit etmeye programlanan sistemler geliştirilerek bir önlem alınmaya çalışılır. Davranış analizi yaparak yapay zekâ, bir kullanıcının sisteme erişmek için hangi yöntemleri deneyeceğini pratik yaparak öğrenir. Ardından bu öğrendiği yöntemleri engellemek için önlemler alır. Bu sayede siber güvenlik sistemleri güçlendirilir.

4. Navigasyon Hizmetleri

Ulaşımın büyük ölçüde kolaylaşmasında bir etken navigasyon hizmetleridir. Telefonlardan hızlıca ulaşılabilen bu hizmetler, bir yerden başka bir yere gidilmek istendiğinde kişiler tarafından etkin bir şekilde kullanılır. Navigasyon hizmetleri yalnızca yol tarifi yapmaz. Aynı zamanda şu gibi konularda da kişiye bilgi verir:

• Ücretli yol seçenekleri 
• En kısa yol seçenekleri 
• Trafik durumu 
• Kaza ya da yol çalışması durumu 
• Radar cezası uygulamaları 
• Köprü trafikleri 
• İstenilen saat seçildiğinde kaç saatte varılacağının bilgisi 
• Park etme noktaları 
• İstenilen toplu taşıma araçlarıyla en kısa yol gösterimi 
• Görme engelliler için sesli yol tarifi

5. Sosyal Medyalarda Kişiselleştirme

Sosyal medya uygulamaları ya da video platformlar, kişiselleştirme üzerinde durur. Kişiselleştirmedeki amaç, kişiyi o platform içinde daha fazla tutmaktır. Bu sayede uygulamadaki reklamlar daha fazla kişiyle temas etmiş olur ve uygulama sahipleri gelir elde edebilir. Bu öğrenme yalnızca platformlar için değil kişiler için de avantajlıdır. Kendilerine önerilen videolar, postlar veya diziler onların seveceği içerikler olduğu için kişisel olarak daha kaliteli vakit geçirebilirler.

6. İnternette Yapılan Aramalar

İnternet aramaları esnasında kişiler bir kelime yazdıklarında aşağıda farklı tamamlayıcı öneriler sunulur. Kişinin yazdığı bir kelime üzerinden ne gibi bir arama yapacağı yapay zekâ tarafından hızlıca tahmin edilebilir. Özellikle cümleyi ya da kelimeleri tamamlaması için kullanıcılar da bir kelime yazıp hemen aşağıdaki öneriler üzerinden gitmeyi daha sağlıklı bulur. Aslında tüm bu veriler yıllardır yapılan aramalarla yapay zekânın öğrendiği, işlediği ve istatistiksel olarak en çok aranan noktaları sunabildiği verilerdir.

7. Dezenformasyonu Engelleme

Yapay zekâ, dezenformasyonu engellemek için etkili bir şekilde kullanılabilir. Özellikle spam içerikler ya da şüpheli paylaşımlar bazı kelimeleri ve görselleri içerebilir. Bir süre sonra yapay zekânın elinde spesifik bir veri olur. Bu veri ile yapay zekâ, bir paylaşımın endişe verici bir içerik olup olmadığını kolaylıkla tespit edebilir. Sosyal medyalar bu şekilde kontrol edilebileceği gibi kullanıcılar da belirli kelimeleri karşılarına çıkmayacak şekilde uygulama üzerinden ayarlayarak kendi kişisel akışlarını kontrol edebilir. 

8. Tarımda Yapay Zekâ Kullanımı

Daha gelişmiş ülkelerde teknolojik gelişmelerin tarımla entegre olmasıyla karşılaşılır. Bu durum tarım sektöründe hem verimi artırır hem de daha az iş gücüne gereksinim sağlar. Yapay zekâ ile tarım sektörünün kesişiminde; bitkilerin hangi ortamlarda büyüdüğü, iklimin etkisinin nasıl olduğu, ısı ve ışığın nasıl ayarlanması gerektiği, toprak yapısı ve gübrenin miktarı gibi birçok bileşen analiz edilmelidir. 

Yapay zekâ, farklı bitkileri gözlemleyerek bir sistem geliştirir. Ardından bu sisteme yeni veriler girildiğinde otomatik olarak tüm koşulların sağlanması için bir sonuç çıkar. Bu sayede çalışanlar, herhangi bir özel takip içinde olmadan istedikleri bitkiyi en verimli şekilde üretme imkânı yakalamış olur. Yapay zekâ sayesinde daha az iş gücü ile daha fazla verim elde edilir.

9. Sağlık

Yapay zekâ tıp alanında da aktif olarak kullanılır. Yapay zekâ kullanım alanları içinde sağlık sektörünün yer alması çok önemlidir. Özellikle olası salgın hastalıklar, tedavisi zor olan hastalıklar ve kişinin sağlığını düzenli olarak takip edebilmesi gibi birçok konunun sağlanması yapay zekâ teknolojileri ile gerçekleşir. Bireysel bazda tutulan sağlık verileri, halk sağlığını analiz edebilmek için yapay zekâ tarafından aktif bir şekilde kullanılabilir. 

10. İçerik Üretimi

Dijital alanda satış yapmak ya da influencer olarak etki etmek isteyenler için içerik üretimi oldukça önemli bir konudur. İçerik üretirken özgün olmak ise gerek takipçiler gerekse alıcılar için markaya bakış açısını büyük ölçüde etkiler. Yapay zekâ teknolojilerini kullanarak özgün içerikler üretebilmek mümkündür. Özellikle bir yazı yazıldığında ya da bir içerik paylaşılmak istendiğinde, bunun daha önce paylaşılıp paylaşılmadığını, ne kadar eşsiz bir içerik olduğunu yapay zekâ ile kontrol edebilirsiniz. 

Yapay Zekâ Avantajları Nelerdir?

Yapay zekâ teknolojileri, insan hayatını büyük ölçüde kolaylaştıran ve çok vakit alacak şeyleri daha az vakitlere sıkıştırabilen uygulamaları içerir. Bu uygulamalar sayesinde insan yaşamı büyük bir rahatlıkla karşı karşıya kalır. Yapay zekânın sağladığı avantajlar şunlardır:

• Şirketler gelen talepleri en iyi şekilde karşılayabilmek ve müşterilerle iyi bir iletişim sağlayabilmek için daha fazla çalışan almak yerine yapay zekâ teknolojilerini kullanabilir. Bu sayede talepleri en iyi şekilde karşılarken hedef kitle analizlerini de gerçekleştirebilir. 
• Verimlilik ve hız konusunda yapay zekâ kullanımı büyük bir avantaj sağlar. 7/24 çalışabilen ve bir molaya ihtiyaç duymayan bu uygulamalar, belki de 20 çalışanın sağlayacağı verimi tek başına sağlayabilir.
• Basit yapay zekâ uygulamalarını kullanarak sürekli tekrar eden görevleri otomatikleştirmek mümkündür. Bu bir bilgisayar işlemi ya da fiziksel bir işlem olabilir. Yazılımsal alanda ve fiziksel alanda otomasyonlar sağlanarak süreçler daha hızlı bir şekilde gerçekleşir.
• Ticari alanda faaliyet gösteren bir firma kritik kararlar vermesi gerektiğinde çok fazla veriye ihtiyaç duyar. Ayrıca bu verilerin iyi bir şekilde analiz edilmesi gerekir. Yapay zekâ sayesinde karar verme süreçleri daha iyi bir noktaya taşınır. Hem veriler analiz edilirken insanların yapabileceği hata payı sıfırlanır hem de daha fazla veriye ulaşılır. 
• Sağlık sektöründe kritik durumda olan hastalar için ameliyat ya da uzuv kaybı riskleri olabilir. Bu durumlarda doktorlar; hastanın sağlık durumunu, ameliyatların riskini, uzuv kaybının sonuçlarını henüz tüm bunlar gerçekleşmeden yapay zekâ aracılığıyla analiz edebilir. Doktorların daha doğru operasyonlar gerçekleştirebilmesinde yapay zekâ büyük bir avantaj sunar.
• Netflix, Disney+ ve diğer platformlarda bir dizi ya da film izlediğinizde ve beğendiğinizde size uygun öneriler sunulur. Bu sayede uzun arayışlar içinde olmadan size sunulan öneriler ile benzer dizi ya da filmlere ulaşabilmeniz mümkündür.
• Yapay zekâ teknolojileri sayesinde olası bir afet durumunda önceden tespit etme ve engelleme gibi durumlar söz konusudur. Bu sayede canlı yaşamı ve güvenliği sağlanmış olur.

Yapay zekâ dezavantajları nelerdir?

Yapay zekâ bazı açılardan dezavantajlara da sahiptir. Özellikle birçok işteki otomasyonlar insan gücüne olan ihtiyacı azalttığı için işsizlik önemli bir risktir. İnsan gücüne ve daha uzun saatler çalışılmaya ihtiyaç duyan işlerin birçoğu artık robotlarla ve yazılımlarla hızlı bir şekilde gerçekleşir. Bu da bir grup mavi yaka işçinin işsiz kalmasında olumsuz bir etki oluşturur.

Bunların yanı sıra yapay zekâ maliyet olarak bazı şirketleri ve devletleri zorlayabilir. Herkese eşit bir şekilde bu teknolojilerin yayılması bu sebeple zaman alacaktır. Yalnızca büyük şirketlerin kullanabileceği yapay zekâ, gelecekte daha fazla insana yayılma amacı içindedir.