Yapay Zeka Nedir Kısaca? Yapay Zeka Nedir Nerelerde Kullanılır?
Yapay zeka nedir? Yapay zeka özellikleri kaça ayrılır? Yapay Zeka (AI), son on yılda bir moda kelime haline geldi. Terim 1956'da Dartmouth Koleji'nde John McCarthy tarafından "akıllı makineler yapma bilimi ve mühendisliği" olarak tanımlandı.
O zamandan beri, yapay zeka teorik bir kavram olmaktan çıkıp gerçeğe dönüştü. Bugün yapay zeka, sürücüsüz arabalardan akıllı hoparlörlere kadar her yerde. Aslında, Google Asistan soruları yanıtlamak, konuşmaları tanımak, dilleri çevirmek ve hatta oyun oynamak için AI kullanır.
Yapay zeka ayrıca Siri, Alexa, Cortana ve Bixby gibi sanal asistanlar oluşturmak için kullanılır. Bu sanal asistanlar, hava durumu tahminleri sağlama veya uçuş rezervasyonu yapma gibi görevleri gerçekleştirebilir.
Son birkaç yılda yapay zeka katlanarak büyüdü ve şimdi hayatımızda önemli bir rol oynuyor. Kendi kendini süren arabalardan yüz tanıma yazılımına kadar, AI günlük yaşamlarımıza giderek daha fazla entegre oluyor.
Yapay zeka özellikleri nelerdir ve kaça ayrılır?
Yapay zekanın geliştirilmesinde genelde bazı kaynaklardan faydalanılmıştır. Bunları genel olarak 5 sınıfta toplamak mümkündür. Şimdi ise yapay zekanın özelliklerini anlatmada yararlı olacak derin öğrenme, makine öğrenimi, pekiştirmeli öğrenme, doğal dil işleme ve insan bilgisayar etkileşimi kavramlarını birlikte açıklayalım.
Yapay Zeka Derin Öğrenme
Yapay zeka özelliklerinden biri olan derin Öğrenme (DL) 1980'lerde geliştirildi, ancak DL 2000'lere kadar popülerlik kazanmaya başlamadı. Bugün, DL hemen hemen tüm endüstrilerde kullanılmaktadır ve daha önce imkansız olan görevleri gerçekleştirebilmektedir.
Derin öğrenme, sinir ağları oluşturmayı içeren bir makine öğrenimi alt kümesidir. Sinir ağları, nöronların beynimizde nasıl birlikte çalıştığından ilham alan hesaplamalı modellerdir. Verilerden kalıpları öğrenmek ve gelecekteki veriler hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılırlar.
Geleneksel makine öğrenimi algoritmalarından farklı olarak derin öğrenme, büyük miktarda eğitim verisi ve bilgi işlem gücü gerektirir. Bu, modeli eğitmek için yeterli veriye sahip olamayabileceğimiz için gerçek dünya sorunlarına uygulamayı zorlaştırıyor.
Yapay Zeka Pekiştirmeli Öğrenme
Pekiştirmeli öğrenme (RL), yapay zekanın deneyimlerden öğrenmeye odaklanan bir alt alanıdır. RL algoritmaları deneme yanılma yoluyla öğrenir ve zaman içinde performanslarını iyileştirmelerine olanak tanır.
Yapay zekanın pekiştirmeli öğrenmede, bir etmen, çevresiyle deneme-yanılma etkileşimleri yoluyla deneyimlerinden öğrenir. RL algoritmaları, açıkça programlanmadan dinamik ortamlarda en iyi şekilde nasıl davranılacağını öğrenmek için kullanılır. Başka bir deyişle, insanların yapamayacağı becerileri öğrenebilirler.
Yapay Zeka Makine öğrenimi
Makine öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan nasıl öğrenileceğini öğreten algoritmalarla ilgilenen bir bilgisayar bilimi alanıdır. Başka bir deyişle, makine öğrenimi, daha sonra karar vermek için kullanılan tahmine dayalı modeller oluşturmak için veri analitiğinin kullanılması olarak tanımlanabilir.
Ayrıca Makine Öğrenimi, modelleri eğitmek için verileri kullanan bir yapay zeka alt kümesidir. Makine öğrenimi genellikle Derin öğrenme ile karıştırılır, ancak bunlar farklıdır. Derin öğrenmede doğrudan verilerden öğrenirken, Makine öğreniminde dolaylı olarak örneklerden öğrenir.
Yapay Zeka Doğal dil işleme
Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarların insan dilini nasıl anladığıyla ilgilenen yapay zeka özelliklerinin bir alt alanıdır. NLP, sohbet robotlarında, arama motorlarında ve diğer teknoloji biçimlerinde kullanılır.
Doğal Dil İşleme (NLP), insan dilini yorumlayabilen bilgisayar sistemlerinin incelenmesidir. NLP, yapay zeka (AI), makine öğrenimi ve veri biliminin önemli bir parçası haline gelmiştir.
NLP veya doğal dil işleme, hesaplamalı dilbilim ve bilgi erişimini birleştiren bir alandır. NLP'nin amacı, insan konuşmasını anlayan ve yanıt veren akıllı makineler yaratmaktır.
NLP'nin iki ana türü vardır: kural tabanlı ve istatistiksel. Kural tabanlı NLP, metinden anlamı belirlemek için bir dizi kural kullanır. İstatistiksel NLP, büyük miktarda veriyi analiz etmek için istatistikleri kullanır.
Yapay Zeka İnsan bilgisayar etkileşimi
İnsan-bilgisayar etkileşimi (HCI), insan-bilgisayar etkileşimlerinin davranışsal incelenmesidir. HCI araştırmacıları, insanların bilgisayarlar ve diğer cihazlarla nasıl etkileşime girdiğini anlamaya odaklanır. Ayrıca bu etkileşimleri iyileştirmenin yollarını araştırırlar.
İnsan-bilgisayar etkileşimi, son yıllarda önemli bir araştırma alanı haline geldi. Yapay zekanın özelliklerinden biri olan insan-bilgisayar etkileşiminin amacı, birbirimizle ve makinelerle etkin bir şekilde iletişim kurmamızı sağlayan sistemler oluşturmaktır. Bu, sezgisel, kullanışlı ve güvenli ara yüzler tasarlamak anlamına gelir.
