blog posts

Yapay zeka veya yapay zeka, amacı insanlar gibi düşünebilen, mantık yürütebilen ve çeşitli konularda karar verebilen akıllı makineler inşa etmek olan bilgisayar biliminin bir dalı olarak kabul edilmektedir.

“Yapay zeka” terimi ilk kez 1956’da John McCarthy tarafından önerildi. McCarthy’nin tanımına göre yapay zeka, makineleri akıllı hale getiren bilim ve mühendislik yöntemleridir.

Aşağıda belirtilen yapay zekanın çeşitli seviyeleri vardır:

• “Yapay Dar Zeka” (ANI) : Bu seviyedeki yapay zekanın bir diğer adı da “Zayıf Yapay Zeka”dır. Bu seviyede akıllı sistemler yalnızca belirli bir görevi kabul edilebilir doğrulukla gerçekleştirebilir. Yani sınırlı yapay zeka ile donatılmış sistemler, analiz ve düşünme gücüne sahip olmayıp, yalnızca insanın önceden belirlediği işlevleri yerine getirebilmektedir . Şu anda sunulan Siri, Alexa, Alpha-Go, robot “Sophia” gibi tüm akıllı sistemler, sürücüsüz arabalar ve diğer akıllı sistemler bu yapay zeka seviyesine dahildir.
• “Yapay Genel Zeka” (AGI) : Bu düzeydeki yapay zekanın bir diğer adı da “Güçlü Yapay Zeka”dır. Bu seviyedeki akıllı sistemler insanlar gibi düşünebilir ve karar verebilir .Yapay zekanın dalları  Şu anda insanoğlu bu seviyede bir yapay zekaya ulaşamadı ancak yakın zamanda insanların böyle bir yapay zeka ilerlemesine ulaşacağına inanılıyor. ChatGPT yapay zekası bu tür yapay zekaya doğru atılmış bir adımdır.
• “Yapay Süper Zeka” (ASI) : Bilgisayarlar yapay süper zekayla donatılarak insanları geride bırakır . Şu anda, bilim kurgu filmlerinde ve kitaplarında örneklerini gördüğümüz yapay zekanın bu seviyesi varsayımsal olarak değerlendiriliyor. Bulut yapay zekanın ortaya çıkmasıyla birlikte dünyaya akıllı sistemler ve robotlar hakim olacak ve birçok kişi yapay zekanın geleceğinin insanlık için ciddi bir tehdit olduğuna inanıyor.

Yapay zekanın çalışma alanı geniş olup çeşitli konuları içermektedir. Yapay zekanın geniş araştırma ve uygulama yelpazesi çeşitli dallara ayrılabilir. Sonraki makalede yapay zekanın dalları ve trendleri tanıtılmıştır.

Yapay zekanın dalları nelerdir?

Yapay zeka geniş bir araştırma yelpazesini içerir ve yapay zeka modelleri ve yöntemleri kullanılarak çeşitli problemler çözülebilir. Ancak yapay zeka araştırma alanları çeşitli bölümlere,Yapay zekanın dalları dallara veya eğilimlere ayrılabilir. Aşağıda yapay zekanın alt dallarının her biri listelenmiştir:

1. ” Makine Öğrenmesi “
2. ” Derin Öğrenme”
3. ” Doğal Dil İşleme ” (Doğal Dil İşleme | NLP)
4. ” Veri Madenciliği “
5. ” Uzman Sistem “
6. ” Bulanık Mantık “
7. Robotik _ _
8. ” Bilgisayarlı Görme”
9. ” Veri Bilimi “

Aşağıdaki makalede yapay zeka trendlerinin her birini ve uygulamalarını açıkladık.

Makine öğreniminin araştırma alanı

Makine öğrenmesi alanı, yapay zekanın en önemli ve ana trendlerinden biri olarak kabul ediliyor ve yapay zeka alanında çalışan pek çok araştırmacı ve aktivist, akıllı yazılım ve sistemler geliştirmek amacıyla makine öğrenmesi algoritmalarını kullanıyor .

Makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak farklı sorunların nasıl çözüleceğini otomatik olarak öğrenen akıllı sistemler oluşturmak mümkündür. Makine öğrenmesi tabanlı sistemlerin öğrenmesi, mevcut verilere ve kalıplarının istatistiksel olarak tanımlanmasına dayanılarak oluşturulur ve daha fazla verinin analiz edilmesiyle performanslarının doğruluğu artar.

Günümüzde makine öğrenmesi yöntemleri insan yaşamının çeşitli alanlarında kullanılmaktadır. Makine çevirisi, hava durumu tahmini, spam tespiti, finansal dolandırıcılık tespiti, sosyal ağlar ve hastalık tespiti, araştırmacıların araştırmak için makine öğrenimi yöntemlerini kullandıkları konular arasındadır.

Makine öğrenimi algoritması yaklaşımları, verilerine göre aşağıdaki dört genel kategoriye ayrılabilir:

• Denetimli öğrenme yaklaşımı :  Denetimli öğrenme yaklaşımını izleyen makine öğrenimi algoritmaları, etiketlenmiş eğitim verileri gerektirir. Bu etiketlerin insanlar tarafından tanımlanması gerekir ve makine öğrenimi modellerini tasarlamanın amacı bu etiketleri çıktı olarak tahmin etmektir.
• Denetimsiz öğrenme yaklaşımı : Etiketlenmemiş eğitim verilerini girdi olarak alan makine öğrenimi algoritmaları, denetimsiz öğrenme yaklaşımına sahiptir. Bu algoritmaların amacı, istatistiksel örüntü tanıma yoluyla benzer verileri aynı kümelere koymak ve son olarak çıktıda benzer verilerden oluşan kümeler sağlamaktır.
• Takviyeli öğrenme yaklaşımı : Bu öğrenme yaklaşımında herhangi bir eğitim verisi yoktur ve akıllı etmen bir ortamda bulunarak, bir dizi spesifik eylem gerçekleştirerek ve ortamdan olumlu ve olumsuz geri bildirimler alarak deneyim kazanır ve performansınızı iyileştirmeye çalışır. deneyim kazanmak.

Bu öğrenme yaklaşımları derin öğrenme algoritmalarının tasarımında da dikkate alınır . Yani derin öğrenme modelleri de öğrenme yaklaşımı açısından yukarıda belirtilen kategorilerden birine yerleştirilebilir. Aşağıda yapay zekanın derin öğrenme dalı hakkında açıklamalara yer verilmiştir.

Derin öğrenme dalı

Derin öğrenme, insan yardımına ihtiyaç duymadan görevleri yerine getirebilecek akıllı sistemler geliştirmek için kullanılabilecek, makine öğreniminin bir alt dalıdır .

Derin öğrenme alanının ortaya çıkmasıyla birlikte sinir ağı mimarisini kullanarak farklı türdeki derin öğrenme yöntemlerini uygulayabilen ” sinir ağı ” adı verilen bir kavram da ortaya çıktı. Sinir ağı, ilk ve son katmanları sırasıyla girdi almaktan ve çıktı sağlamaktan sorumlu olan birkaç katmandan oluşur. Ağın orta katmanları ayrıca modelin çıktısını bunlara göre belirlemek için girdi verilerindeki kalıpları da tanımlar.

“Derin” kelimesi ağ katmanlarının sayısını ifade eder. Model ne kadar çok katmana sahip olursa, model o kadar derin olur ve daha karmaşık veri modellerini tanıyabilir.

Derin öğrenme algoritmalarının temel zorluğu, problemleri öğrenmek için çok büyük miktarda veriye ihtiyaç duymalarıdır. Modellerin gerektirdiği verilerin toplanması ve hazırlanması para ve zaman açısından maliyetlidir.

Yapay zekanın diğer dalları arasında doğal dil işlemeyi sayabiliriz. Bu alanı kullanarak insanlarla iletişim kurabilen, insan dilini anlayabilen akıllı sistem ve araçlar tasarlamak mümkündür .

Ses ve metin dili verilerini aramak, analiz etmek, anlamak ve çıkarımda bulunmak için doğal dil işleme yöntemleri kullanılır ve programcılar , bu yöntemleri kullanarak akıllı sistemleri uygulamak ve geliştirmek için yapay zeka programlama dillerinde bu alana özel kütüphanelerden yararlanır . Metin özetleme, duygu analizi, spam tespiti, sesten metne dönüştürme, metinden konuşmaya dönüştürme, makine çevirisi ve dilbilgisi ve yazım hatası tespiti araçları, doğal dil işleme araştırmalarının sonuçlarıdır.

Doğal dil işlemenin çalışma alanı aşağıdaki iki genel bölüme ayrılabilir:

• “Doğal Dil Anlama” (NLU) : Doğal dil işleme çalışmalarının bu dalını kullanarak, insan dilini metin ve konuşma biçiminde anlayabilen akıllı araç ve sistemler tasarlamak mümkündür. Bu sistemler İngilizce, Arapça, İspanyolca, Fransızca ve diğer dillerden herhangi birini gramer bilmeye gerek kalmadan öğrenebilir ve bu dilleri anadili olarak konuşan kişilerle sohbet edebilir.
• “Doğal Dil Üretimi” (NLG) : Bilgisayarlar, doğal dil oluşturma yöntemlerini kullanarak otomatik olarak insan dili metinleri oluşturabilir. Bu tür sistemlerin geliştirilmesinde, ürettikleri metinlerin, insanların yazdığı metinlere büyük ölçüde benzemesi, dolayısıyla bu iki yazı türünün artık görsellik açısından birbirinden ayırt edilememesi üzerinde durulmaktadır. Dilbilgisi ve anlam gibi dilsel yapı.

Veri madenciliği yapay zekanın önemli dallarından biri olarak değerlendirilebilir. Bu araştırma alanı, büyük miktarda veriden bilgi çıkarmaya yönelik adımları içerir. Başka bir deyişle veri madenciliği yöntemleri, iş alanında aktif olan kişilerin bu tür bilgilerle işletmelerinin karlılığı doğrultusunda önemli kararlar alabilmeleri için veri kalıplarını bulmayı ve veriler arasındaki ilişkileri belirlemeyi amaçlamaktadır .

Veri madenciliği aynı zamanda “Verilerin Bilgi Keşfi” (KDD) olarak da bilinir. Yapay zekanın bu dalındaki en önemli süreçlerden biri de bu alanda aktif olan kişilerin ham ve işlenmemiş verilerden faydalı bilgiler çıkarmaya çalışmasıdır .

Veri madenciliği problemlerinde analiz edilen veriler, aşağıda belirtilen farklı veri tabanı türlerinde depolanır:

• “İlişkisel veritabanı”
• ” Veri Ambarı “
• “Veri deposu”
• “Nesne-İlişkisel Veritabanı”
• “İşlemsel Veritabanı”

Uzman sistemle ilgili araştırmalar yapay zeka alanında yapılan ilk araştırmalar olarak değerlendirilmektedir. İlk uzman sistem 1970’li yıllarda tasarlanmış ve bu alandaki çalışmalar 1980’li yıllarda zirveye ulaşmıştır.

Uzman sistemler, belirli bir konu hakkında uzman bir insan gibi karar verebilen akıllı bilgisayar sistemlerini ifade eder. Bu tür sistemler kullanıcının isteğini alır ve kendi “Bilgi Tabanında” sahip oldukları bilgilere dayanarak mantık yürütür ve kullanıcıya sonuçlar sunar. Dolayısıyla bu tür sistemlerin başarılı performansının tamamen bilgi tabanında mevcut olan bilgiye bağlı olduğu söylenebilir .

Uzman sistem bileşenleri

Uzman sistemin ana bileşenleri üç bileşende sıralanabilir:

• “Kullanıcı Arayüzü” : Kullanıcı arayüzü, kullanıcının isteğini alır ve bunu çıkarım motoruna gönderir.
• “Çıkarım Motoru” : Uzman sistemin beyni görevi görür. Bu bileşen, bir dizi kurala dayalı olarak bilgi tabanından yeni bilgiler çıkarır.
• Bilgi tabanı : Belirli bir alan veya konuya ilişkin verileri ve talimatları saklayan bir veritabanına benzer .

Uzman sistemin yaygın kullanım alanlarından biri de Google arama motorudur. Kullanıcı arama kısmına bir metin girdiğinde, girilen metinde yazım hataları varsa Google arama motorunun uzman sistemi kullanıcıya doğru ifadeyi öneri olarak gösterecektir.

Gerçek dünyada zaman zaman kesin cevabını veremediğimiz sorunlarla karşılaşırız. Bulanık mantık, yapay zekanın bir diğer dalı olarak bu tür konularla ilgilenir ve bunlara deterministik olmayan ve hatalı yanıtlar verir.

Daha basit bir ifadeyle bulanık mantık, bir hipotezin doğru olma olasılığını tahmin etmek için kullanılabilecek yöntemleri içerir. Bulanık mantık kullanarak belirli bir olayın olasılığını tahmin etmek için tasarlanmış sistemler. Örneğin, gökyüzünde birkaç gri bulut görerek yağmur yağıp yağmayacağını anlamak istediğinizi varsayalım.

Bulanık mantık sistemleri bu gibi durumlarda cevabı bulmanıza yardımcı olabilir. Ancak bu tür sistemler size bu gibi konulara kesin bir cevap vermez, bunun yerine o olayın gerçekleşme olasılığını hesaplar. Dolayısıyla güneşli havayla ilgili sunduğumuz örnek soruya yanıt olarak bu sistemler yağmur olasılığını tahmin edebiliyor.

Robotik , akıllı robotların tasarımı ve yapımına odaklanan yapay zekanın dallarından biridir . Bu çalışma alanı makine mühendisliği , elektronik mühendisliği, bilgisayar bilimi , dil bilimi ve diğer ilgili bilimler gibi çeşitli bilimleri içerir .

Robotik programlamanın ve robot tasarlamanın ve inşa etmenin temel amacı, insanların bir dizi zor görevi yerine getirmesine yardımcı olmak için bunları kullanmaktır. Robotlar eylemleri otomatik olarak gerçekleştirecek şekilde programlanmıştır. Örneğin NASA bu teknolojiyi uzaydaki ağır nesneleri taşımak için kullanıyor.

Son yıllarda “Sophia” robotu olarak anılabilecek insansı robotların yapımı üzerine araştırmalar yapılıyor. Bu robot 2016 yılında halka gösterildi. Bu robot insan yüzlerini tanıyabiliyor, insan duygularını anlayabiliyor ve farklı insanlarla iletişim kurabiliyor.

Makine görüşü, makinenin etrafındaki nesneleri tanımasını sağlayan bir başka yapay zeka dalıdır. Yapay görme ve görüntü işleme yöntemleri kullanılarak kameralar, sensörler, analog-dijital dönüştürücüler aracılığıyla girişten görsel bilgi alınıp, sistemin çevresini tanıyabilmesi için bunlar üzerinde hesaplamalı işlemler gerçekleştirilebilir.

Yapay zekayı bilgisayar sistemlerinin ve makinelerin beyni olarak ele almak istersek, makine görüşünü de bu sistemlerin gözleri olarak düşünebiliriz. Yapay görme tabanlı sistemlerin yaygın kullanım alanlarından biri de fabrikaların üretim hattında olup, ürünlerin kalite düzeyinin kontrol edilmesi amacıyla kullanılmaktadır.

Makine görüşüyle ​​donatılmış bilgisayar sistemleri çevrelerini insanlar gibi görmezler. Ancak bu sistemler insanın görsel sınırlamasına sahip değildir. Örneğin insanlar duvarın arkasındaki görüntü ve nesneleri kendi gözleriyle göremiyor ancak derin öğrenme yöntemleriyle akıllı sistemler duvarın arkasındaki ortamı ve nesneleri tanıyabiliyor. Başka bir deyişle, bu tür sistemler sensörlerinden veya kameralarından bilgi alabilir ve bilgileri çıkararak ve analiz ederek ortamlarını tanımlayabilir.

Tıp alanında da makine görüşüyle ​​donatılmış araçlar yaygın olarak kullanılmaktadır. Tıp uzmanları, çeşitli hastalıkları teşhis etmek amacıyla röntgen, CT taraması ve MRI görüntüleri gibi tıbbi görüntüleri analiz etmek için akıllı sistemler kullanıyor.

Yapay zekanın alt dallarından biri olarak veri biliminin çalışma alanı

Veri bilimi, yapay zekanın en yeni dallarından biri olarak kabul ediliyor ve bu alanda sunulan yöntemler, çeşitli verilerden önemli bilgilerin çıkarılmasında kullanılabiliyor.

Veri bilimi, istatistiksel modelleme, makine öğrenimi, veri madenciliği, veri mühendisliği ve veri görselleştirme ile ilgili konuları içeren disiplinlerarası bir alandır. Bilgi teknolojileri alanında ” Veri Bilimcisi” olarak çalışan kişilerin, veri değiştirme, veri işleme, ” Veri Temizleme ” ve veri analizi dahil olmak üzere veri hazırlama adımlarına aşina olması ve veri görselleştirme araçlarını kullanabilmesi ve Yöntemler , verilerin ayrıntılı bir şekilde yorumlanmasını sağlayarak yöneticilerin bu bilgiler yardımıyla hedeflerine ilerleme doğrultusunda kararlar alabilmesini sağlar.

Bir veri bilimcinin diğer görevleri arasında yapay zeka modellerinin uygulanması ve modelin sonuçlarının ve çıktılarının analiz edilmesi yer alır. Bu modeller aynı zamanda yöneticilerin önemli kararlarını almalarında da önemli rol oynamaktadır. Örneğin, ürün satışlarına ilişkin verileri kullanarak bir sonraki yılın ürün satışlarını tahmin eden bir sistem tasarlamak mümkündür, böylece yöneticiler bu bilgiler yardımıyla kuruluşun gelecekteki eylemlerinden nispeten haberdar olabilirler.

Yapay zeka, günümüzde hemen hemen tüm bilim dallarına karıştırıldığı söylenebilecek nispeten yeni çalışma alanlarından biri olarak kabul edilmekte ve her disiplinden araştırmacı, çalışmalarını ilerletmek için yapay zeka model ve yöntemlerini kullanmaktadır. Yapay zeka alanının araştırma kapsamı geniş olsa da ilgili tüm araştırmalar genel bir kategoriye yerleştirilebilir.