YAPAY ZEKÂ NEDİR? TANIMI, KULLANIM ALANLARI VE TÜRLERİ
Coursera Personeli tarafından yazıldı – Nis 3, 2024 tarihinde güncellendi. – Uğur Çaçaron tarafından DeepL (deepl.com) kullanılarak Türkçe’ye çevrildi.
(Yazının orijinalinin bağlantısı: https://www.coursera.org/articles/what-is-artificial-intelligence?isNewUser=true )
Yapay zekâ (YZ, Artificial Intellingence, AI), akıl yürütme, karar verme veya problem çözme gibi geçmişte yalnızca bir insanın yapabildiği karmaşık görevleri yerine getirebilen bilgisayar sistemlerini ifade eder.
Günümüzde “YZ” terimi, televizyon programları öneren uygulamalardan gerçek zamanlı müşteri desteği sağlayan sohbet robotlarına kadar her gün kullandığımız birçok hizmet ve ürüne güç veren geniş bir teknoloji yelpazesini tanımlamaktadır. Ancak tüm bunlar gerçekten de çoğumuzun tasavvur ettiği gibi yapay zekâyı oluşturuyor mu? Ve eğer değilse, o zaman neden bu terimi bu kadar sık kullanıyoruz?
Bu makalede yapay zekânın, gerçekte ne işe yaradığı ve farklı türleri, bazı faydaları ve tehlikeleri hakkında daha fazla bilgi edineceksiniz.
Yapay Zekâ Nedir?
Yapay zekâ (YZ), konuşmayı tanıma, karar verme ve kalıpları/örüntüleri tanımlama gibi tarihsel olarak insan zekâsı gerektiren görevleri yerine getirebilen bilgisayar sistemlerinin teorisi ve geliştirilmesidir. YZ, makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işleme (NLP, natural language processing) dâhil olmak üzere çok çeşitli teknolojileri kapsayan bir şemsiye terimdir.
Terim, günümüzde kullanılan bir dizi farklı teknolojiyi tanımlamak için yaygın olarak kullanılsa da, çoğu kişi bunların gerçekten yapay zekâ oluşturup oluşturmadığı konusunda hemfikir değildir. Bunun yerine, bazıları bugün gerçek dünyada kullanılan teknolojinin çoğunun aslında gerçek yapay zekâya veya “genel yapay zekâya” (GAI, general artificial intelligence) doğru sadece bir ilk adım olan son derece gelişmiş makine öğrenimini oluşturduğunu savunmaktadır.
Yine de, “gerçek” akıllı makinelerin gerçekten var olup olmadığı konusundaki birçok felsefi anlaşmazlığa rağmen, bugün çoğu insan yapay zekâ terimini kullandığında, makinelerin daha önce yalnızca insanların yapabildiği yazılı içerik üretmek, bir arabayı yönlendirmek veya verileri analiz etmek gibi görevleri yerine getirmesini sağlayan Chat GPT veya bilgisayar görüşü[1] gibi makine öğrenimi destekli bir dizi teknolojiye atıfta bulunuyor.
Yapay Zekâ Örnekleri
Genellikle yapay zekâ ile ilişkilendirilen insansı robotlar henüz mevcut olmasa da, muhtemelen daha önce birçok kez makine öğrenimi destekli hizmetler veya cihazlarla etkileşime girmişsinizdir.
En basit düzeyde makine öğrenimi, bilgisayar sistemlerinin şarkı önerileri yapmak, bir varış noktasına seyahat etmenin en hızlı yolunu belirlemek veya metni bir dilden diğerine çevirmek gibi görevleri yerine getirmesine olanak tanıyan makine öğrenimi modelleri oluşturmak için veri kümeleri üzerinde eğitilmiş algoritmaları kullanır. Günümüzde kullanılan en yaygın yapay zekâ örneklerinden bazıları şunlardır:
* ChatGPT: Kendisine yöneltilen sorulara veya yorumlara yanıt olarak metin oluşturmak için büyük dil modelleri (LLM’ler) kullanır.
* Google Translate: Metni bir dilden diğerine çevirmek için derin öğrenme algoritmaları kullanır.
* Netflix: Kullanıcıların önceki izleme geçmişlerine göre kişiselleştirilmiş öneri motorları oluşturmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.
* Tesla: Arabalarındaki kendi kendine sürüş özelliklerini güçlendirmek için bilgisayarla görmeyi kullanır.
İş Gücünde Yapay Zekâ
Yapay zekâ birçok sektörde yaygın olarak kullanılmaktadır. İnsan müdahalesi gerektirmeyen görevleri otomatikleştirmek para ve zaman tasarrufu sağlar ve insan hatası riskini azaltabilir. İşte yapay zekânın farklı sektörlerde kullanılabileceği birkaç yol:
* Finans sektörü. Dolandırıcılık tespiti, finans sektöründe yapay zekâ için dikkate değer bir kullanım alanıdır. YZ’nin büyük miktarda veriyi analiz etme kabiliyeti, hileli davranışa işaret eden anormallikleri veya kalıpları tespit etmesini sağlar.
* Sağlık sektörü. Yapay zekâ destekli robotlar, kan kaybını veya enfeksiyon riskini azaltmak için son derece hassas organlara veya dokulara yakın ameliyatları destekleyebilir.
Yapay Genel Zekâ (YGZ) Nedir?
Yapay genel zekâ (YGZ), bilgisayar sistemlerinin insan zekâsına ulaşabileceği veya onu aşabileceği teorik bir durumu ifade eder. Başka bir deyişle, YGZ sayısız bilim kurgu romanı, televizyon şovu, film ve çizgi romanda tasvir edildiği gibi “gerçek” yapay zekâdır.
“YZ”nin tam anlamına gelince, araştırmacılar “gerçek” yapay genel zekâyı ortaya çıktığında nasıl tanıyacağımız konusunda tam olarak hemfikir değiller. Bununla birlikte, bir makinenin zeki olup olmadığını belirlemeye yönelik en ünlü yaklaşım, ilk olarak etkili matematikçi, bilgisayar bilimcisi ve kriptanalist Alan Turing tarafından bilgisayar zekâsı üzerine 1950 tarihli bir makalede özetlenen bir deney olan Turing Testi veya Taklit Oyunu olarak bilinir. Turing burada, bir insan “sorgulayıcıdan” başka bir insan ve bir makine ile metin yoluyla iletişim kurmasının ve her bir yanıtı kimin oluşturduğuna karar vermesinin istendiği üç oyunculu bir oyun tanımlamıştır. Eğer sorgucu insanı güvenilir bir şekilde tanımlayamazsa, Turing makinenin zeki olduğunun söylenebileceğini belirtmektedir[2].
İşleri daha da karmaşık hale getirmek için, araştırmacılar ve filozoflar da YGZ’ye ulaşmaya başlayıp başlamadığımız, bunun hala çok uzak olup olmadığı ya da tamamen imkansız olup olmadığı konusunda tam olarak anlaşamıyorlar. Örneğin, Microsoft Research ve OpenAI’nin yakın tarihli bir makalesi Chat GPT-4’ün YGZ’nin erken bir formu olduğunu savunurken, diğer birçok araştırmacı bu iddialara şüpheyle yaklaşıyor ve bunların sadece tanıtım için yapıldığını savunuyor.
YGZ’ye ulaşmaktan ne kadar uzak olursak olalım, birisi yapay genel zekâ terimini kullandığında, popüler bilim kurguda yaygın olarak bulunan türden bilinçli bilgisayar programlarına ve makinelere atıfta bulunduğunu varsayabilirsiniz.
4 Yapay Zekâ Türü
Araştırmacılar daha gelişmiş yapay zekâ formları oluşturmaya çalıştıkça, zekânın ve hatta bilincin tam olarak ne anlama geldiğine dair daha incelikli anlayışlar formüle etmeye de başlamalıdırlar. Bu kavramları açıklığa kavuşturmak için araştırmacılar dört tür yapay zekânın ana hatlarını belirlediler.
İşte Michigan Üniversitesi’nden Profesör Arend Hintze’ye göre her bir yapay zekâ türünün özeti [4]:
1. Reaktif makineler
Reaktif makineler en temel yapay zekâ türüdür. Bu şekilde inşa edilen makineler önceki olaylar hakkında herhangi bir bilgiye sahip değildir, bunun yerine yalnızca belirli bir anda önlerinde olanlara “tepki” verir. Sonuç olarak, yalnızca satranç oynamak gibi çok dar bir kapsamda belirli gelişmiş görevleri yerine getirebilir ve sınırlı bağlamları dışındaki görevleri yerine getiremez.
2. Sınırlı bellekli makineler
Sınırlı belleğe sahip makineler geçmiş olaylara ilişkin sınırlı bir anlayışa sahiptir. Etraflarındaki dünya ile reaktif makinelerin yapabildiğinden daha fazla etkileşime girebilir. Örneğin, sürücüsüz otomobiller dönüş yapmak, yaklaşan araçları gözlemlemek ve hızlarını ayarlamak için bir tür sınırlı bellek kullanır. Bununla birlikte, yalnızca sınırlı belleğe sahip makineler, geçmiş olayları hatırlamaları sınırlı olduğundan ve yalnızca dar bir zaman aralığında kullanıldığından, dünya hakkında tam bir anlayış oluşturamaz.
3. Zihin teorisi makineleri
Bir “zihin teorisine” sahip olan makineler, yapay genel zekânın erken bir biçimini temsil etmektedir. Bu tür makineler dünyanın temsillerini yaratabilmenin yanı sıra, dünyada var olan diğer varlıkları da anlayabileceklerdir. Şu an itibariyle, bu gerçeklik hala gerçekleşmemiştir.
4. Öz-bilinçli makineler
Öz farkındalığa sahip makineler teorik olarak en gelişmiş YZ türüdür ve dünyayı, diğerlerini ve kendisini anlayabilir. Çoğu insan YGZ’ye ulaşmaktan bahsederken bunu kasteder. Şu anda bu çok uzak bir gerçeklik.
Yapay Zekânın Faydaları ve Tehlikeleri
Yapay zekâ, çalışma şeklimizi ve günlük hayatımızı dönüştürme potansiyeline sahip bir dizi uygulamaya sahiptir. Sürücüsüz arabalar, sanal asistanlar veya sağlık sektöründeki giyilebilir cihazlar gibi bu dönüşümlerin birçoğu heyecan verici olsa da, aynı zamanda birçok zorluğu da beraberinde getiriyor.
Bu, genellikle birbirine rakip imgeleri çağrıştıran karmaşık bir resim: bazıları için bir ütopya, diğerleri için bir distopya. Gerçek ise muhtemelen çok daha karmaşık olacaktır. İşte yapay zekânın getirebileceği olası fayda ve tehlikelerden birkaçı:
| Potansiyel Yararlar | Potansiyel Tehlikeler |
| Araç veya bilgisayar montajı gibi belirli tekrarlanabilir görevler için daha yüksek oranda doğruluk. | Otomasyonun artması nedeniyle iş kaybı. |
| Makinelerin daha verimli çalışması sayesinde işletme maliyetlerinde azalma. | Yapay zekânın eğitildiği veri setinin bir sonucu olarak önyargı veya ayrımcılık potansiyeli. |
| Dijital hizmet ve ürünlerde artan kişiselleştirmeler. | Olası siber güvenlik sorunları. |
| Belirli durumlarda daha iyi karar verme. | Kararların nasıl alındığına dair şeffaflık eksikliği, en uygun çözümlere ulaşılmasını engelleyebilir. |
| Metin veya resim gibi yeni içerikleri hızlı bir şekilde oluşturabilme. | Yanlış bilgi yaratma ve istemeden de olsa yasa ve yönetmelikleri ihlal etme potansiyeli. |
Bunlar, YZ’nin topluma sağladığı fayda ve tehlikelerden sadece birkaçı. YZ gibi yeni teknolojileri kullanırken, ne olduğu ve ne olmadığı konusunda açık fikirli olmak en iyisidir. Ne de olsa büyük güç büyük sorumluluk getirir.
[1] bilgisayar görüşü (computer vision) : Bilgisayar görüşü, bilgisayarların insan görüşüne benzer bir şekilde görüntü ve videolara müdahale etmesini ve bunlardan bilgi çıkarmasını sağlamaya odaklanan bir yapay zekâ çalışma alanıdır. Görsel girdilerden anlamlı bilgiler çıkarmak ve görsel dünyayı anlamlandırmak için algoritmalar ve teknikler geliştirmeyi içerir.
[2] https://redirect.cs.umbc.edu/courses/471/papers/turing.pdf
