Yapay Zeka Nedir

[Riley Dyen]

Yapayzeka (AI); ğrenme, yaratıcılık ve grnt tanıma gibi genellikle insan zekasıyla ilişkilendirilen bilişsel sorunları zmeyi amalayan bilgisayar bilimi alanıdır. Modern kuruluşlar; akıllı sensrler, insan tarafından oluşturulan ierikler, izleme araları ve sistem gnlkleri gibi eşitli kaynaklardan byk miktarda veri toplar. Yapay zekanın amacı, verilerden anlam treten ve kendi kendine ğrenen sistemler oluşturmaktır. Ardından, yapay zeka bu bilgileri yeni sorunları insan gibi zmek iin uygulayabilir. rneğin, yapay zeka teknolojisi insan konuşmalarına anlamlı bir şekilde yanıt verebilir, orijinal grnt ve metinler oluşturabilir ve gerek zamanlı veri girişlerine dayalı kararlar verebilir. Kuruluşunuz, iş srelerini optimize etmek, mşteri deneyimlerini iyileştirmek ve yeniliği hızlandırmak iin yapay zeka zelliklerini uygulamalarınıza entegre edebilir.

Alan Turing, 1950 tarihli \"Bilgisayar Mekanizması ve Zeka\" adlı ufuk aıcı makalesinde makinelerin dşnp dşnemeyeceğine değindi. Bu makalede Turing, yapay zeka terimini bir ilk olarak ortaya attı ve bunu teorik ve felsefi bir kavram olarak sundu.

1957 ve 1974 yılları arasında bilgi işlem alanındaki gelişmeler bilgisayarların daha fazla veri depolamasına ve daha hızlı işlemesine olanak sağladı. Bu dnemde bilim adamları makine ğrenimi (ML) algoritmalarını daha da geliştirdiler. Bu alandaki ilerleme, Savunma Gelişmiş Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) gibi ajansları yapay zeka araştırması iin fon oluşturmaya ynlendirdi. İlk başta, bu araştırmanın temel amacı, bilgisayarların konuşma dilini yazıya dkerek evirip eviremeyeceğini keşfetmekti.

1980'ler boyunca, mevcut artırılmış fonlar ve bilim insanlarının yapay zekada kullandığı gittike genişleyen algoritmik ara seti sayesinde geliştirme sreleri kolaylaştı. David Rumelhart ve John Hopfield, bilgisayarların deneyimlerden ğrenebileceğini gsteren derin ğrenme teknikleri zerine makaleler yayınladılar.

Bilim insanları, yapay zekaya ynelik olarak 1990'dan 2000'lerin başına kadar, o zamanki dnya satran şampiyonunu yenmek gibi birok temel hedefe ulaştılar. Modern ağda nceki on yıllara kıyasla daha fazla bilgi işlem verisi ve işlem gc olması sayesinde, yapay zeka araştırmaları artık daha yaygın ve erişilebilir. Hızlı bir şekilde yapay genel zekaya dnşyor ve bylece yazılımların karmaşık grevleri yerine getirebilmesini sağlıyor. Yazılım, daha nce sadece insanlarla sınırlı grevler olan karar verme ve kendi başına ğrenme işlevlerini yerine getirebiliyor.

Yapay zeka teknolojisi, insan benzeri zeka ile karmaşık sorunları zmek iin ML ve derin ğrenme ağlarını kullanabilir. Yapay zeka, bilgileri uygun lekte işleyerek rntler bulabilir, bilgileri tanımlayabilir ve yanıtlar sunabilir. Yapay zekayı dolandırıcılık tespiti, tıbbi teşhis ve iş analizi gibi eşitli alanlardaki sorunları zmek iin kullanabilirsiniz.

Yapay zeka teknolojisi, insanlardan farklı olarak, performans oranlarını dşrmeden 7/24 alışabilir. Başka bir deyişle, yapay zeka, manuel grevleri hatasız olarak gerekleştirebilir. Yapay zekanın tekrarlayan, zahmetli grevlere odaklanmasını sağlayarak insan kaynaklarını işletmenin diğer alanlarında kullanabilirsiniz. Yapay zeka, işle ilgili tm grevleri dzene sokarken alışanların iş yklerini azaltabilir.

Yapay zeka, byk hacimli verileri herhangi bir insana kıyasla ok daha hızlı bir şekilde analiz etmek iin makine ğrenimini kullanabilir. Yapay zeka platformları eğilimleri tespit edebilir, verileri analiz edebilir ve rehberlik sağlayabilir. Veri tahmini sayesinde yapay zeka, gelecekteki eylemler iin izlenecek en iyi yolu nermeye yardımcı olabilir.

Grevleri hassas ve hızlı bir şekilde gerekleştirmek iin yapay zekayı makine ğrenimi ile eğitebilirsiniz. Bu, alışanların mcadele ettiği veya sıkıcı bulduğu iş blmlerini otomatikleştirerek operasyonel verimliliği artırabilir. Aynı şekilde, daha karmaşık ve yaratıcı işler iin alışan kaynaklarını boşa ıkarmak zere yapay zeka otomasyonunu kullanabilirsiniz.

Akıllı belge işleme (IDP), yapılandırılmamış belge formatlarını kullanılabilir verilere dnştrr. rneğin e-postalar, grntler ve PDF'ler gibi iş belgelerini yapılandırılmış bilgilere dnştrr. IDP; verileri ayıklamak, sınıflandırmak ve doğrulamak iin doğal dil işleme (NLP), derin ğrenme ve bilgisayarlı gr gibi yapay zeka teknolojilerini kullanır.

rneğin HM Land Registry (HMLR), İngiltere ve Galler'in %87'sinden fazlası iin mlkiyet haklarını ynetiyor. HMLR sosyal hizmet grevlileri, mlk işlemleriyle ilgili karmaşık yasal belgeleri karşılaştırıyor ve inceliyor. Kuruluş, belge karşılaştırmasını otomatikleştirmek iin bir yapay zeka uygulaması dağıtarak inceleme sresini yzde 50 azalttı ve mlk transferlerinin onay srecini glendirdi. Daha fazla bilgi iin HMLR'nin Amazon Textract'i nasıl kullandığını okuyun.

Uygulama performansı izleme (APM), iş aısından kritik uygulamaların performansını izlemek iin yazılım aralarını ve telemetri verilerini kullanma srecidir. Yapay zeka tabanlı APM araları, sorunları ortaya ıkmadan nce tahmin etmek iin gemiş verileri kullanır. Ayrıca, geliştiricilerinize etkili zmler nererek sorunları gerek zamanlı olarak zebilirler. Bu strateji, uygulamaların etkili bir şekilde alışmasını sağlar ve darboğazları giderir.

rneğin Atlassian, ekip alışmasını ve organizasyonu kolaylaştırmak iin rnler geliştiriyor. Atlassian, uygulamaları srekli olarak izlemek, olası sorunları tespit etmek ve nem derecesine ncelik vermek iin AI APM aralarını kullanıyor. Bu işlevle ekipler, makine ğrenimi destekli nerilere hızla yanıt verebilir ve performans dşşlerini zebilir.

Yapay zeka ile geliştirilmiş tahmine dayalı bakım; operasyonlarda, sistemlerde veya hizmetlerde kesinti srelerine yol aabilecek sorunları belirlemek iin byk miktarda veri kullanma srecidir. Tahmine dayalı bakım, işletmelerin olası sorunları ortaya ıkmadan nce ele almalarına olanak tanır ve bu da kesinti sresini azaltır ve aksaklıkları nler.

rneğin Baxter, dnya apında 70 retim tesisi kullanıyor ve tıbbi teknolojiyi sunmak iin 7/24 alışıyor. Baxter, endstriyel ekipmanlardaki anormal koşulları otomatik olarak tespit etmek iin tahmine dayalı bakımdan yararlanıyor. Kullanıcılar, kesinti sresini azaltmak ve operasyonel verimliliği artırmak iin etkili zmleri nceden uygulayabilir. Daha fazla bilgi edinmek iin Baxter'ın Amazon Monitron'u nasıl kullandığını okuyun.

Tıbbi araştırmalar; sreleri kolaylaştırmak, tekrarlayan grevleri otomatikleştirmek ve ok miktarda veriyi işlemek iin yapay zekadan yararlanır. Utan uca farmastik keşif ve geliştirmeyi kolaylaştırmak, tıbbi kayıtları yazıya dkmek ve yeni rnler iin pazara sunma sresini iyileştirmek iin tıbbi araştırmalarda yapay zeka teknolojisini kullanabilirsiniz.

Gerek dnyadan bir rnek olarak C2i Genomics; yksek lekli, zelleştirilebilir genomik işlem hatları ve klinik muayeneler incelemeler iin yapay zekadan yararlanıyor. Araştırmacılar, hesaplamalı zmleri kapsayarak klinik performansa ve yntem geliştirmeye odaklanabilir. Mhendislik ekipleri; kaynak taleplerini, mhendislik bakımını ve NRE maliyetlerini azaltmak iin de yapay zekadan yararlanır. Daha fazla ayrıntı iin C2i Genomics'in AWS HealthOmics'i nasıl kullandığını okuyun.

İş analizi, karmaşık veri kmelerini toplamak, işlemek ve analiz etmek iin yapay zekayı kullanır. Gelecekteki değerleri tahmin etmek, verilerin temel nedenini anlamak ve zaman alan sreleri azaltmak iin yapay zeka analizinden yararlanabilirsiniz.

rneğin Foxconn, tahmin doğruluğunu artırmak iin yapay zeka ile geliştirilmiş iş analizini kullanıyor. Foxconn, tahmin doğruluğunda yzde 8'lik bir artışa ulaştı ve fabrikalarında yıllık 533.000 USD tasarruf sağladı. Ayrıca, israf edilen emeği azaltmak ve verilere dayalı karar verme yoluyla mşteri memnuniyetini artırmak iin iş analizini de kullanıyor.

Derin ğrenme sinir ağları, yapay zeka teknolojilerinin temelini oluşturur. Bu ağlar, insan beyninde gerekleşen işleme srecini taklit eder. Bir beyin, bilgiyi işlemek ve analiz etmek iin birlikte alışan milyonlarca nron ierir. Derin ğrenme sinir ağları, bilgiyi birlikte işleyen yapay nronlar kullanır. Her yapay nron veya dğm, bilgiyi işlemek ve karmaşık problemleri zmek iin matematiksel hesaplamalar kullanır. Bu derin ğrenme yaklaşımı, normalde insan zekası gerektiren sorunları zebilir veya grevleri otomatikleştirebilir.

NLP, metin verilerini yorumlamak, anlamak ve bunlardan anlam ıkarmak iin derin ğrenme algoritmalarından yararlanır. NLP, insanlar tarafından oluşturulan metinleri işleyebilir ve bu da belgeleri zetlemek, sohbet robotlarını otomatikleştirmek ve duygu analizi yapmak aısından fayda sağlar.

Bilgisayarlı gr, videolardan ve grntlerden bilgi ve ngrler ıkarmak iin derin ğrenme tekniklerini kullanır. Bir bilgisayar, bilgisayarlı gry kullanarak grntleri tıpkı bir insanın anlayacağı gibi anlayabilir. Uygunsuz grntler iin evrimii ierikleri izlemek, yzleri tanımak ve grnt ayrıntılarını sınıflandırmak zere bilgisayarlı grden yararlanabilirsiniz. Otonom otomobil ve kamyonlarda evreyi izlemek ve anlık kararlar almak ok nemlidir.

3a8082e126