Yapay zeka, son dönemlerde hem dünyada hem ülkemizde tartışılmaya başlandı. Kimisi yapay zekanın insan gücünü azaltacağını, bu nedenle işsizliğe yol açacağını, kimisi ise büyük fırsatlar doğuracağını öngörüyor. Peki nedir bu yapay zeka?

Yapay zeka; insan gibi davranışlar sergileme, sayısal mantık yürütme, hareket, konuşma ve ses algılama gibi birçok yeteneğe sahip yazılımsal ve donanımsal sistemler bütünüdür. Başka bir deyişle yapay zeka; bilgisayarların insanlar gibi düşünmesini sağlar.

Yapay zekaya X sorusu yönetildiğinde daha önce verilen veya tanımlanan X sorusu cevapları arasından en rasyonel olanını seçip sunar. Bu nedenden dolayı X sorusu gelince her defasında yapay zeka X sorusunun cevaplarını süzer ve en rasyonel olanını sunar. Yapay zeka günümüzde X sorusu örneğinden daha fazlasını yapmaktadır.

Yapay zekayı tek başlık altında ele almak yanlış olur. Makine öğrenimi(Machine learning)Derin öğrenme(Deep learning) gibi kavramlar yapay zekayı oluşturan kapsayıcı terimlerdir.


Yapay zeka, Makine öğrenimi, Derin öğrenme terimleri arasındaki farkı anlamak için aşağıdaki kronolojik sıralamayı incelemekte fayda var.

Makine Öğrenimi(Machine Learning) Nedir?

Kronolojik sıralamadanda görüleceği üzere Yapay zekanın bir kolu olan Makine öğrenimi aynı zamanda Derin öğrenmeyi kapsayan bir başka yapay zeka alt bilim dalı.Peki, nedir bu Makine öğrenimi? Ne işe yarar?

Makine öğrenmesi, makinenin sağlanan verilerle mantıklı ve rasyonel sonuçlar türetmesini sağlayan algoritmalardır.Örnek verecek olursak; Bir mağazada müşterilerin alışveriş fişi verileri ile ilgili algoritma yazılıyor. Bu algoritma; Cips alan müşterilerin aynı zamanda kola aldıkları bilgisini veriyor. Bu duruma istinaden cips rafları ile kola dolapları birbirine yakınlaştırılıyor ve satışlarda yükseliş görülüyor. Bir başka örnekte algoritmaya Üzüm tanıtılacak. Algoritmaya; Beyaz, mor, yuvarlak gibi özellikler tanımlanıyor. Üzüm ve Muz'u Makine öğrenimine sorunca hangisinin Üzüm olduğunu tanımlanan bilgileri süzerek ve rasyonellik ilkesini benimseyerek karar veriyor. Bu örnekte makine öğrenimini en basit haliyle ele aldık. Makine öğrenimi günümüz teknolojilerinde akıl sınırlarını zorlayacak bilgileri bize sunuyor.

Derin Öğrenme(Deep Learning) Nedir?

Derin öğrenme yine kronolojik sıralamadan görüleceği üzeri hem Yapay zekanın hem de Makine öğreniminin alt dalı olan bir teknoloji. Nedir bu Derin öğrenme? Ne işe yarar?

Derin öğrenme ve Makine öğrenimi birbirlerine oldukça benzer yapılardır. Derin öğrenme, Beynimizdeki nöronlar gibi çalışır. Üzüm örneği ile Derin öğrenme kavramını ortaya çıkaralım.

Makine öğreniminde Üzümün özelliklerini biz tanıtırken, Derin öğrenmede kendi kurallarını kendisi oluşturur; Hangisinin muz hangisinin üzüm olduğunu kendi işlemleriyle ayırt edebiliyor.

Algoritmanın kendi kendine öğrenmesi, öğrendiği bilgileri geliştirmesi ve sunmasına en güzel örnek Google'nın ürünlerinden olan Google Translate; 100 dilden fazla dilde çeviri yapan bu hizmetin arkasında derin öğrenme yatmakta.

Yapay Zekanın Uygulama Alanları

Yapay zekanın en önemli uygulama alanları şöyledir;

1.Ses tanıma

2.Görüntü işleme

3.Doğal dil işleme

4.Muhakeme

Ses tanıma;  Ses tanıma teknolojisi günümüzde level atlamış; Yapay zekalar sesi tanımakla kalmayıp sesi anlayıp cevap verme seviyesine gelmiştir.Bilgisayarın sesi tanıması, sesleri harflere dönüştürmesi, harfleri anlayıp cevap vermesi hiç de kolay değil sadece buradan baktığımızda bile bu teknolojinin ne kadar geliştiğini görmekteyiz. Ses tanıma teknolojisi sadece akıllı telefonlarımız da bulunan siri,cortana gibi ya da diğer sanal asistanlarda kullanılmamaktadır. Hayatımızın her noktasında ses tanıma teknolojisine dair ürünler görmek mümkün.

Görüntü işleme; Görüntü işleme hayatımızın birçok noktasında kullanılmaktadır. Sürücüsüz araçların daha güvenli hareket etmeleri için etrafını iyi anlamaları gerekmektedir.Görüntü işleme sayesinde pikseller koda dönüşüyor. İnsanları,hayvanları, trafik ışıklarını, uyarı levhalarını anlayan ve buna göre hareket eden sürücüsüz araç görüntü işlemeye verilecek en iyi örneklerden biri.

Doğal dil işleme; Diğer yapay zeka uygulama alanlarında olduğu gibi doğal dil işleme alanında birçok alt başlık ve kullanım alanı mevcut. En basit örneğiyle Google gibi arama motorlarında “Bunu mu demek istediniz” gibi cümlelerle arama algoritmaları geliştiriliyor. Arama motoru örneğinden daha fazlasının yapıldığını hatırlatmak da fayda var.

Muhakeme; Öncelikle muhakemenin tanımını yapmakta fayda var. Muhakeme;”Birbirine karşı savları olan iki yanı dinleyerek bir yargıya varma, yargılama.” Yapay zeka da muhakeme en zor alanlardan biridir. Oluşturulan yapay zekanın birkaç olayı süzüp en mantıklı en rasyonel kararı vermesi çok önemlidir. Örneğin; Bir dava da hakimin suçluyu suçsuzu ayırt etmesi muhakeme yeteneğine bağlıdır. Burada yapay zeka delilleri ve olayı süzerek muhakeme yeteneği ile suçluyu suçsuzu ayırt edilebilmektedir.

Yapay Zekanın Geleceği

Yapay zekanın geleceği ile ilgili birçok teori bulunmakta. Daha çok filmlere konu olan bu teoriler; Günümüz dev şirketlerinin CEO'larının dahil olduğu tartışmalara  kadar uzanmaktadır.

Tesla’nın kurucusu ve CEO’su Elon Musk; Yapay zekada ki gelişmelerden endişe duyduğunu belirtmişti. 
Yapay zeka hakkında olumsuz görüşleri bulunan Musk, olumsuz görüşlerine rağmen geçen aylarda kendi kendine giden sürücüsüz aracı Tesla Model S’i tanıtmıştı. 

Ünlü fizikçi Stephen Hawking;”Yapay zeka insanlığın son buluşu olacak.” diyerek yapay zekanın insanlığın sonunu getireceğini ima etmişti.

Facebook kurucusu Mark Zuckerberg ise;  "Bu konuyla ilgili görüşlerim gayet net. İyimserim. Hayırcıları ve kıyamet senaryosu uyduranları anlamıyorum. Gerçekten olumsuz ve bazı yönlerden de sorumsuz buluyorum." diyerek tüm olumsuz görüşlerin aksine yapay zeka geleceğine olumlu baktığını vurgulamıştı. Yapay zekayla ilgili olumsuz görüşleri bulunan yöneticileri eleştiren Mark Zuckerberg'e cevap gecikmemiş tartışmaya Elon Musk dahil olmuştu.

Bir takipçisinin bu konuşmayla ilgili attığı bağlantıya cevap veren Elon Musk; "Bu konuyu Mark'la konuştum. Bu konuyu pek anlamıyor". demişti.