Yapay Zekâ Nedir?
Yapay zekâ, bilgisayar biliminin bir dalıdır. Zekânın özünü anlamaya ve insan zekâsına benzer şekilde tepki verebilen yeni bir akıllı makine üretmeye çalışır. Bu alandaki araştırmalar robotik, dil tanıma, görüntü tanıma, Doğal dil işleme ve uzman sistemler vb. Yapay zekânın doğuşundan bu yana, teori ve teknoloji giderek olgunlaştı ve uygulama alanı genişlemeye devam etti. Yapay zekânın getirdiği teknolojik ürünlerin ileride insan bilgeliğinin kapları olacağı düşünülebilir. Yapay zekâ, insan bilinci ve düşüncesinin bilgi sürecini simüle edebilir. Yapay zekâ insan zekâsı değildir, ancak insanlar gibi düşünebilir ve insan zekâsını aşabilir.
Yapay zekâ çok zorlu bir bilimdir ve bu işle uğraşan kişilerin bilgisayar bilgisini, psikolojisini ve felsefesini anlamaları gerekir. Yapay zekâ çok geniş bir bilim yelpazesini içerir. Makine öğrenimi, bilgisayarla görü vb. farklı alanlardan oluşur. Genel anlamda yapay zekâ araştırmasının temel amaçlarından biri, makineleri genellikle insan zekâsı gerektiren bazı görevleri yapabilecek hale getirmektir. Karmaşık iştir ancak farklı dönemler ve farklı insanlar bu karmaşık iş hakkında farklı anlayışlara sahiptir.
Yapay Zekâ (AI), öncelikle öğrenme, problem çözme ve örüntü tanıma gibi insan zekâsıyla bağlantılı bilişsel problemleri çözmeye odaklanan bir bilgisayar bilimi alanıdır. Yaygın olarak “AI” olarak kısaltılan yapay zekâ, robotik veya geleceği ima edebilir, ancak AI, bilim kurgudaki küçük robotların ötesinde gelişmiş bilgisayar biliminin gerçeği haline geliyor. Alanında tanınmış bir bilim insanı olan Prof. Pedro Domingos, mantık ve felsefe kökenli bir sembolist, sinirbilim kökenli bir bağlantıcı, evrimsel biyoloji ile ilgilenen bir evrimci, istatistik ve olasılıkla uğraşan bir Bayesçi ve psikolojiye dayalı bir analojiden oluşuyor. Makine öğreniminin beş grubunu tanımlayın. İstatistiksel hesaplama verimliliğindeki son gelişmeler, Bayesian’ın makine öğrenimi alanında birçok alanda başarılı bir şekilde ilerlemesini sağlamıştır. Benzer şekilde, ağ bilişimindeki gelişmeler, bağlantı uzmanlarının derin öğrenme adı altında alt alanlarını daha da geliştirmelerine izin verdi. Makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme (DL), yapay zekâ alanından türetilen bilgisayar bilimi alanlarıdır.
Bu teknikler, büyük ölçüde denetimli öğrenme teknikleri ve denetimsiz öğrenme teknikleri olarak ikiye ayrılır; istenen çıktıyı içeren eğitim verilerini kullanan denetimli ve istenen çıktı hariç eğitim verilerini kullanan denetimsiz.
Makine Öğrenmesi Nedir?
Makine öğrenimi, öncelikle örüntü tanıma ve öğrenmede kullanılan bazı Bayes tekniklerine uygulanan bir isimdir. Makine öğrenimi, kayıtlı verilerden öğrenebilen ve bunlara dayanarak tahminler yapabilen, belirsizlik altında temel yardımcı program işlevlerini optimize edebilen, verilerden gizli yapıları çıkarabilen ve verileri kısa açıklamalar halinde sınıflandırabilen bir algoritmalar koleksiyonudur. Makine öğrenimi, esas olarak açık programlama çok katı veya pratik olmadığında dağıtılır. Yazılım geliştiricilerin verilen girdilere dayalı olarak program koduyla çıktılar oluşturmak için geliştirdikleri normal bilgisayar kodunun aksine, makine öğrenimi istatistiksel kodlar (ML modelleri) oluşturmak için verileri kullanır. Bu istatistik kodu, önceki girdi (denetlenen teknikler durumunda çıktı) örneğinde tanınan modellere dayalı olarak iyi sonuçlar verir. Makine öğrenimi modelinin doğruluğu büyük ölçüde geçmiş verilerin miktarına ve kalitesine bağlıdır.
Doğru verilerle, bir makine öğrenimi modeli, belirli bir girdiyi kullanarak çıktısını tahmin etmek için optimum yeteneği bulmak için milyarlarca örnek aracılığıyla yüksek boyutlu bir sorunu analiz edebilir. Makine öğrenimi modelleri, yalnızca tahminlerde değil, genel performans konusunda da istatistiksel güven sağlar. Makine öğrenimi modellerini veya diğer bireysel tahminleri kullanmayı planlıyorsanız, bu puanlar karar vermede önemli bir rol oynar.
Yapay zekâ, bilgisayarların insan zekâsı ile yapılabilecek düşünme, öğrenme ve kendini geliştirmeyi nasıl yapabileceğini araştıran bir bilgisayar mühendisliği ve bilgi teknolojisi alanıdır ve bilgisayarların insanların akıllı davranışlarını taklit etmesini sağlar buna yapay zekâ denir. Ek olarak, AI kendi içinde mevcut değildir, birçok farklı sektöre girmiştir ve bilgisayar bilimi ile doğrudan veya dolaylı olarak ilgilidir.
Yapay Zekânın Dört Aşaması
1. Adım: Bir kontrol programı, elektronik ile basit düzeyde, Kontrol Mühendisliği ve Sistem Mühendisliği gibi bir disiplin ve bazı benzer nitelikteki şeyler diyerek, örneğin, mikrodalga fırınlar, çamaşır makinaları gibi elektronik ürünlerin otomasyonu Bir işlevi var.
2. Adım: Araçlar giriş ve çıkış sayısı son derece büyük ve akıl yürütme ve uygun yargı arayabilir veya bilgiye dayalı anlamlı bir yargı demek, zaten var ve basit bulmaca çözmek becerileri, örneğin ve tanılama.
3. Adım: Bu, akıl yürütme yapısının veya bilgisinin, genellikle makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak verilere dayalı olarak tahmin edildiği durumu ifade eder.
4. Aşama: Yapay zekâ, makine öğreniminden daha fazla geliştirilerek yargılama için özellikleri öğrenme düzeyinde ifade eder ve bu, mevcut derin öğrenme teknolojisidir.
Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme
Makine Sızdırması: irade makine öğrenmesidir Adından da anlaşılacağı gibi, makine öğrenimi, bilgisayarı öğrenmek için, kuralları kendileri oluşturmak için bir insan yöntemi gibi. Öncelikle istatistiğe dayalı bir yaklaşımdır. Başka bir deyişle, verimli hesaplama ve işleme bakış açısından insan düşüncesine yaklaşma ve taklit etme yönteminin başka bir köküdür.
Derin Öğrenme: derin öğrenme, makine öğreniminin ayrıntılı metodolojisine atıfta bulunan bir kavramdır. Başka bir deyişle, makine öğreniminin bir dalıdır. Her şeyden önce, derin öğrenme, makine öğreniminin bazı araçlarına ve teknolojilerine daha çok odaklanan bir kavramdır. Makine öğreniminde insanlar, makine öğrenimi için verilen verilerden özellikleri çıkarma sürecine müdahale eder. Bununla birlikte, derin öğrenme, verileri girdi verileri olarak kullanır, böylece çıkarma sürecine hiçbir insan müdahalesi dahil değildir. Sonuçta, derin öğrenme, makinenin öğrenmeye baştan öncülük ettiği anlamına gelir.
Yapay Zekâ Türleri Nelerdir?
1) Güçlü Yapay Zekâ
Zayıf yapay zekâ uzman sistemin biri olduğu göz önüne alındığında, her parçanın Özetle güçlü yapay zekâ AI yetenekli robotlar veya insan düzeyinde AI olduğunu. Öğrenmeye gelince, bir insan gibi öğreniyorsunuz ve bir insan gibi tüm alanları öğreniyorsunuz. Sonuç olarak, insan gibi düşünen yapay zekâyı ifade eder.
2) Zayıf Yapay Zekâ
Zayıf yapay zekâ veya dar yapay zekâ, neredeyse çoğunluğu alan ve uzman bir sistemik yapay zekâ olan yapay zekâdır. Zayıf yapay zekâ yapmak için herhangi bir amaç için gereklidir ve algoritmalar ve bu amaçla optimize, uygun Kural vb. ayarlanması. Örneğin, sevk sistemleri, robot elektrikli süpürgeler, çeviri sistemleri, örneğin AlphaGo gibi belirli görevleri yerine ve yapay zekâ, bildiğimiz gibi.
3) Süper Yapay Zekâ
Son zamanlarda ortaya çıkan bir anlam olan süper yapay zekânın bir özelliği var. Süper yapay zekâ, genel yapay zekânın geliştiği bir durumdur, bu nedenle güçlü yapay zekânın gelecekteki şekli olarak görülebilir. İnsanlardan birkaç yüz kat daha iyi zekâya sahip olan süper yapay zekâdır.
Yapay Zekâ ve Devlet
Gelecekte yeni ülkenin rekabet yapay zekâ olarak tanınan, tüm dünya AI sektörlerde odaklanmıştır. Şu anda çözülmesi zor olan sosyal sorunları çözmek için büyük potansiyele sahip bir alandır. Yaşlanma, sağlık, ulaşım, enerji gibi özel ve kamu sektörünün tüm alanlarında sosyal sorunları çözmek için uygulanmakta ve yaygınlaştırılmaktadır.
Her bir Taraf YZ yetenek çekiciliği ve rekabet gücü için eğitim, yapay zekâ gibi yerleşik teknolojiler ulusal düzeyde Canlandırmayı elde etti ve bu düzeyde uygulanması olamaz yenilikçi teknoloji istihbarat tanıtarak büyük küresel işletmeler, paradigma değişimini hızlandırdı.
Yapay Zekânın Geleceği
Yapay zekâ, gelecekte pek çok alanda farklı ve yeni pazarlar yaratacak. Google, IBM ve Microsoft gibi küresel şirketler, hizmetlerine yapay zekâ katmak ve onu gelecekteki bir büyüme motoru haline getirmek için teknolojiyle startuplar edinme ve yeni organizasyonlar kurma gibi ilgili işleri güçlendiriyor.
Yapay zekâ zaten pek çok alanda uygulanmış ve kullanılmıştır. Çoğu insan yaşamına katkı sağlama açısından gelişiyor. Alışveriş alanının yanı sıra yüz tanıma fonksiyonları ve akıllı asistan hizmetleri, insanların yaşam kalitesini artırabilen yapay zekâ hizmetleridir.
Gelecek nasıl değişecek bilmiyorum ama umarım bir gün yapay zekânın insanlık ve karşılıklı yardımlaşma ile bir arada yaşayacağı gün gelecektir. Bu amaçla, hızla gelişen makinelere hazırlanmak için yapay zekâ çağının gelişine hazırlanmak önemli olacaktır.
