Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme kavramları her geçen gün gelişen teknoloji ile karşımıza daha fazla çıkan terimlerdir. ChatGPT’nin piyasaya sürülmesinden bu yana yapay zekâ, bilim kurgu senaryoları için kullanılan bir kavramdan, olağanüstü yeteneklere sahip herhangi bir teknoloji için kullanılan genel bir terime dönüşmüştür.
AI şemsiyesi altına giren farklı sistemler günümüzde hızla gelişmeye devam ediyor. Bilinçli bir yapay zekâ kullanıcısı olmak istiyorsanız bilmeniz gereken kavramlardan bazıları: yapay zekâ, makine öğrenimi ve derin öğrenmedir.
Yapay Zeka Nedir?
Yapay zeka dünya ile dinamik olarak etkileşime giren, genellikle bir tür büyük veri modeli tarafından yönlendirilen, kasıtlı olarak oluşturulmuş sistemleri ifade etmektedir.
AI sistemlerini günlük hayatımızda tanımlamak kolaydır. Kendi kendine giden bir arabadaki bilgisayar “görüşü”, nesneleri ve çevresini algılar, böylece nereye gideceğine karar verebilir. Bir tavsiye sistemi, izlediğiniz TV programları hakkındaki verileri analiz eder ve bir sonraki adımda ne izleyeceğiniz konusunda öneriler üretir. Alexa ve Siri gibi sanal asistanlar söylediğiniz kelimeleri alır ve bir yanıt verir.
İnsanların yapay zekâ hakkında sahip olduğu yaygın bir yanlış kanı, bu sistemlerin ve algoritmaların anlayabildiği, düşünebildiği veya net bir şekilde mantık yürütebildiğidir. Yapay zekâ, optimize ettiğimiz belirli bir konuda gerçekten iyi olmak üzere eğitilmiştir. Bu nedenle çok özel bir “zekâ” türüne sahiptir. Bizler bazı konularda uzmanlaşabiliriz. Ama yine de zekâmız yapay zekaya oranla daha geneldir. Bir AI sisteminin insan zekasının geniş yeteneklerini (genellikle “yapay genel zekâ” veya AGI olarak adlandırılır) kopyalayıp kopyalayamayacağı henüz belli değildir.
Bununla birlikte AI, tamamen yapay da değildir. Çünkü yapay zekanın istediğimiz şeyi yapmasını sağlamak için perde arkasında bazı insan kararlarının alınması gerekir.
Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi, veri kümelerindeki örüntüleri algoritmik olarak tespit etme ve gerçekliğin bazı yönlerine ilişkin bir model (doğru veya yanlış) oluşturma sürecidir. Örneğin, akıllı telefonunuzdaki otomatik düzeltme özelliği, doğal dil işleme adı verilen ve bir sonraki adımda hangi kelimeleri yazacağınızı tahmin eden bir tür makine öğrenimidir. Bankanız muhtemelen kredi kartı işlemlerinizin “doğru” mu yoksa dolandırıcılık belirtisi mi olduğunu belirlemek için makine öğrenimini kullanmaktadır. Ayrıca e-posta gelen kutunuz, hangi e-postaların spam olarak işaretleneceğini belirlemek için makine öğrenimini kullanır.
Özetle AI, dünya ile dinamik olarak etkileşime giren bütün bir sistemdir. AI sisteminin bir bileşeni, bir makine öğrenimi modeli veya algoritması olabilmektedir. Ancak bir makine öğrenimi modeli tek başına bir AI sisteminin tamamını oluşturmaz. Bir AI sistemi, donanım ve yazılım girdilerinin (bilgisayar görüş sensörleri gibi) yanı sıra dünyadan nasıl öğreneceğini ve dünyayla nasıl etkileşime gireceğini belirleyen insan tanımlı kontroller ve ince ayarlar içermektedir. Bazı AI sistemleri, oyun teorisi gibi alanlardan makine dışı öğrenme modellerini bile kullanmıştır.
Derin Öğrenme Nedir?
Derin öğrenme, algoritmanın “sinir ağı” adı verilen bir yapı olduğu makine öğrenmesidir. Sinir ağları da veri kümeleri üzerinde eğitilmektedir. Bununla birlikte yeni durumlar veya senaryolarla karşılaştıklarında, önceki veri kümesine dayalı tahminler yapabilirler.
İnsan beynindeki nöronların davranışlarını taklit edebilen “sinir ağları” fikri ilk olarak 1944 yılında ortaya atılmıştır. Günümüzde modern sinirbilim, karar vermeyi simüle eden biyolojik nöronların yapay modelleri olan algılayıcıların, biyolojik nöronlar için bir vekil olduğu/olabileceği fikrine şüpheyle yaklaşıyor. Derin öğrenme, birden fazla sinir ağı katmanını içermektedir. Yüksek hızlı işlemcilerin gelişmesi sayesinde, sinir ağları günlük insan deneyimlerimizle sorunsuz bir şekilde birleşmek için gerekli hesaplama yeteneklerine sahiptir.
”AI, tipik olarak bir tür büyük veri modeli tarafından yönlendirilen, dünya ile dinamik olarak etkileşime giren, kasıtlı olarak oluşturulmuş sistemleri ifade eder.” -Ada Morse
ChatGPT, insan benzeri metinler oluşturmak için karmaşık bir derin öğrenme modeli kullanır. Sağlık hizmetlerinde, derin öğrenme modelleri, tıbbi taramalardaki anormallikleri tespit etmek ve sağlık sonuçlarını tahmin etmek için kullanılmaktadır. Hatta oyunlarda bile derin öğrenme kullanılmaktadır. Grafikleri iyileştirmek ve bir oyunda var olan, ancak bir insan tarafından kontrol edilmeyen karakterleri (NPC) geliştirmek gibi faaliyetleri kapsamaktadır.
Ada, “Günümüzün bazı yapay zekâ uygulayıcılarıyla konuşursanız, yapay zekanın derin öğrenmeyle aynı olduğu varsayımında bulunacaklardır. Bunun nedeni sinir ağlarının bir şekilde insan zekasına diğer algoritmalardan daha yakın bir şeyler yaptığı şeklindeki kısmen yanlış analojidir.” demektedir.
Yapay zeka teknolojinin gelişmesi ve sürekli değişmesiyle birlikte kendini güncel tutmaktadır. Hayatımızın birçok alanında karşımıza çıkmaya devam edecek ve yapılan işlere profesyonellik katacaktır. Bunun yanı sıra yapay zekanın getirdiği kolaylıklar ve farklı ufuklar bulunmaktadır. Yapay zeka hayatımızın olmazsa olmaz bir parçası olarak yerini almaya devam edecektir.
Diğer yapay zeka içeriklerimizi okumak için buraya tıklayabilir ya da yapay zeka alanında uzmanlık eğitimi almak için OTÜSEM sayfasını ziyaret edebilirsiniz.