Yapay zeka (AI) kavramı, yalnızca akıllı makineler (bilgisayar programları dahil) oluşturmanıza olanak tanıyan teknolojileri içermez.
Yapay zeka da bilimsel düşüncenin alanlarından biridir.
Yapay zeka nedir?
Zeka, bir kişinin aşağıdaki yeteneklere sahip zihinsel bileşenidir:
- uyarlanabilir;
- deneyim ve bilgi birikimi yoluyla öğrenme;
- çevreyi yönetmek için bilgi ve becerileri uygulama becerisi.
Akıl, bir kişinin gerçekliği kavramak için tüm yeteneklerini birleştirir. Bunun yardımıyla bir kişi düşünür, yeni bilgileri hatırlar, çevreyi algılar vb.
Yapay zeka, insan zekasının yeteneklerine sahip sistemlerin (makinelerin) incelenmesi ve geliştirilmesi ile ilgilenen bilgi teknolojisi alanlarından biri olarak anlaşılmaktadır: öğrenme yeteneği, mantıksal akıl yürütme vb.
Şu anda yapay zeka ile ilgili çalışmalar, bir kişinin yaptığı gibi sorunları çözen yeni programlar ve algoritmalar oluşturularak yürütülüyor.
Bu yön geliştikçe AI tanımının da gelişmesi nedeniyle AI Etkisinden bahsetmek gerekiyor. Yapay zekanın bir miktar ilerleme kaydettiğinde yarattığı etkiyi ifade eder. Örneğin, bir yapay zeka bazı eylemleri gerçekleştirmeyi öğrendiyse, eleştirmenler bu başarıların makinede düşünmenin varlığını göstermediğini öne sürerek hemen katılırlar.
Günümüzde yapay zekanın gelişimi iki bağımsız yöne gidiyor:
- nörosibernetik;
- mantıksal yaklaşım.
İlk yön, sinir ağlarının incelenmesini ve biyoloji açısından evrimsel hesaplamayı içerir. Mantıksal yaklaşım, üst düzey entelektüel süreçleri taklit eden sistemlerin geliştirilmesini içerir: düşünme, konuşma vb.
Yapay zekanın gelişim tarihi
AI alanındaki ilk çalışmalar geçen yüzyılın ortalarında yapılmaya başlandı. Alan Turing, Orta Çağ’da filozoflar ve matematikçiler tarafından belirli fikirler dile getirilmeye başlasa da, bu yöndeki araştırmaların öncüsü oldu. Özellikle, 20. yüzyılın başlarında, satranç problemlerini çözebilen mekanik bir cihaz tanıtıldı.
Ancak bu yön gerçekten geçen yüzyılın ortalarında kuruldu. Yapay zeka üzerine çalışmaların ortaya çıkmasından önce insan doğası, çevremizdeki dünyayı bilme yolları, düşünce sürecinin olasılıkları ve diğer alanlar üzerine araştırmalar yapıldı. O zamana kadar ilk bilgisayarlar ve algoritmalar ortaya çıkmıştı. Yani, yeni bir araştırma yönünün doğduğu temel oluşturuldu.
1950’de Alan Turing, geleceğin makinelerinin yetenekleri ve zeka açısından insanları geçip geçemeyecekleri hakkında sorular sorduğu bir makale yayınladı. Daha sonra onun adını taşıyan prosedürü geliştiren bu bilim adamıydı: Turing testi.
İngiliz bilim insanının çalışmalarının yayınlanmasından sonra, AI alanında yeni araştırmalar ortaya çıktı. Turing’e göre, ancak iletişim sırasında bir kişiden ayırt edilemeyen bir makine, düşünen bir makine olarak tanınabilir. Bir bilim adamı rolünün ortaya çıktığı sıralarda, Bebek Makinesi adı verilen bir kavram doğdu. Yapay zekanın aşamalı gelişimini ve düşünce süreçleri önce bir çocuk düzeyinde oluşan ve ardından yavaş yavaş gelişen makinelerin yaratılmasını öngördü.
AI alanında yeni teknolojilerin yaratılmasında özel bir rol, bu araştırma alanını aktif olarak finanse eden askeri departmanlar tarafından oynandı. Ardından yapay zeka alanındaki çalışmalar büyük şirketleri cezbetmeye başladı.
Modern yaşam, araştırmacılar için daha karmaşık zorluklar ortaya çıkarmaktadır. Bu nedenle, yapay zekanın ortaya çıktığı dönemde olanlarla karşılaştırırsak, AI’nın gelişimi temelde farklı koşullarda gerçekleştirilir. Küreselleşme süreçleri, kötü niyetli kişilerin dijital alandaki eylemleri, İnternet’in gelişimi ve diğer sorunlar – tüm bunlar, çözümü AI alanında olan bilim adamları için karmaşık görevler ortaya koymaktadır.
Bu alanda son yıllarda elde edilen başarılara rağmen (örneğin, otonom teknolojinin ortaya çıkması), gerçekten yapay bir zekanın yaratılmasına inanmayan ve çok yetenekli bir program olmayan şüphecilerin sesleri hala azalmamaktadır. Bazı eleştirmenler, AI’nın aktif gelişiminin yakında makinelerin tamamen insanların yerini alacağı bir duruma yol açacağından korkuyor.
Araştırma alanları
Filozoflar, insan aklının doğası ve statüsünün ne olduğu konusunda henüz bir fikir birliğine varmamışlardır. Bu konuda yapay zekaya yönelik bilimsel çalışmalarda yapay zekanın hangi görevleri çözdüğünü anlatan birçok fikir var. Ayrıca ne tür bir makinenin akıllı olarak kabul edilebileceği sorusuna dair ortak bir anlayış da yoktur.
Günümüzde yapay zeka teknolojilerinin gelişimi iki yönde ilerliyor:
- Yukarıdan aşağıya (semiyotik). Konuşma, duyguların ifadesi ve düşünme gibi üst düzey zihinsel süreçleri taklit eden yeni sistemlerin ve bilgi temellerinin geliştirilmesini içerir.
- Aşağıdan yukarıya (biyolojik). Bu yaklaşım, biyolojik süreçler açısından akıllı davranış modellerinin oluşturulduğu sinir ağları alanındaki araştırmaları içerir. Nörobilgisayarlar bu yön temelinde oluşturulur.
Turing testi
Genel anlamda, bu yaklaşım, davranışı aynı normal durumlarda insan eylemlerinden farklı olmayan AI’nın yaratılmasını içerir. Aslında Turing testi, bir makinenin ancak onunla iletişim kurarken kimin konuştuğunu anlamak imkansız olduğunda, yani bir mekanizma mı yoksa canlı bir insan mı olduğunu varsayar.
Bilim kurgu kitapları, yapay zekanın yeteneklerini değerlendirmenin farklı bir yolunu sunar. Yapay zeka hissederse ve yaratabilirse gerçek olacak. Ancak, tanımlamaya yönelik bu yaklaşım pratikte geçerli değildir. Örneğin şimdiden, ortamdaki değişikliklere (soğuk, sıcak vb.) yanıt verme yeteneğine sahip makineler yaratılıyor. Aynı zamanda, bir insanın hissettiği gibi hissedemezler.
Sembol yaklaşımı
Sorunları çözmedeki başarı, büyük ölçüde duruma esnek bir şekilde yaklaşma yeteneği ile belirlenir. Makineler, insanlardan farklı olarak, aldıkları verileri birleşik bir şekilde yorumlar. Bu nedenle, sorunların çözümünde yalnızca bir kişi yer alır. Makine, çeşitli soyutlama modellerinin kullanımını hariç tutan yazılı algoritmalara dayalı işlemler gerçekleştirir. Programlardan esneklik elde etmek, problem çözme sürecinde yer alan kaynakları artırmakla mümkündür.
Yukarıdaki dezavantajlar, yapay zekanın geliştirilmesinde kullanılan sembolik yaklaşım için tipiktir. Ancak yapay zekanın bu gelişim yönü, hesaplama sürecinde yeni kurallar oluşturmanıza olanak tanır. Ve sembolik yaklaşımdan kaynaklanan problemler mantıksal yöntemlerle çözülebilir.
Mantıksal yaklaşım
Bu yaklaşım, akıl yürütme sürecini taklit eden modellerin oluşturulmasını içerir. Mantık ilkelerine dayanır.
Bu yaklaşım, belirli bir sonuca götüren katı algoritmaların kullanımını içermez.
Aracı tabanlı yaklaşım
Akıllı ajanlar kullanır. Bu yaklaşım aşağıdakileri varsayar: zeka, hedeflere ulaşılan hesaplamalı bir kısımdır. Makine akıllı bir ajan rolünü oynar. Özel sensörler yardımıyla çevreyi öğrenir ve mekanik parçalar aracılığıyla onunla etkileşime girer.
Aracı tabanlı yaklaşım, makinelerin çeşitli durumlarda çalışır durumda kalmasını sağlayan algoritmaların ve yöntemlerin geliştirilmesine odaklanır.
Karma yaklaşım
Bu yaklaşım, düşünme ve hesaplama süreçleriyle ilgili tüm sorunların çözümüne ulaşıldığı için sinirsel ve sembolik modellerin entegrasyonunu içerir. Örneğin, sinir ağları, bir makinenin çalışmasının hareket ettiği yönü oluşturabilir. Ve statik öğrenme, sorunların çözüldüğü temeli sağlar.
AI yatırım geliştirme
Gartner uzmanlarına göre, 2020’lerin başında piyasaya sürülen yazılım ürünlerinin neredeyse tamamı yapay zeka teknolojilerini kullanacak. Ayrıca uzmanlar, dijital alandaki yatırımların yaklaşık %30’unun yapay zekaya düşeceğini öne sürüyor.
Gartner analistlerine göre yapay zeka, insanların ve makinelerin işbirliği için yeni fırsatlar sunuyor. Aynı zamanda, insanların yapay zeka tarafından yerinden edilme süreci durdurulamaz ve gelecekte hızlanacaktır.
PwC, yeni teknolojilerin hızla benimsenmesi nedeniyle 2030 yılına kadar küresel gayri safi yurtiçi hasılanın yaklaşık %14 oranında büyüyeceğine inanıyor. Ayrıca artışın yaklaşık %50’si üretim süreçlerinin verimliliğinde artış sağlayacaktır. Göstergenin ikinci yarısı, AI’yı ürünlere dahil ederek elde edilen ek kâr olacaktır.
Başlangıçta, Amerika Birleşik Devletleri yapay zeka kullanımının etkisini alacak, çünkü bu ülke AI makinelerinin çalışması için en iyi koşulları yarattı. Gelecekte, bu teknolojileri ürünlere ve üretimlerine sokarak maksimum kâr elde edecek olan Çin tarafından geçilecekler.
Yeni teknolojilerin tanıtılması ayrıca ek 800.000 iş yaratacaktır. Uzmanlar, bu rakamın süreç otomasyonu nedeniyle oluşan boşluk kaybını telafi ettiğini belirtiyor. Analistler, şirketler arasında yapılan bir ankete dayanarak, fabrika otomasyonuna yapılan harcamaların 2020’lerin başında yaklaşık 46 milyar dolara yükseleceğini tahmin ediyor.
Rusya’da da yapay zeka alanında çalışmalar sürüyor. 10 yıldır devlet bu alanda 1,3 binden fazla projeye finansman sağladı. Ayrıca, yatırımların çoğu, ticari faaliyetlerin yürütülmesi ile ilgili olmayan programların geliştirilmesine gitti. Bu, Rus iş dünyasının henüz yapay zeka teknolojilerini tanıtmakla ilgilenmediğini gösteriyor.
Toplamda, bu amaçlar için Rusya’ya yaklaşık 23 milyar ruble yatırım yapıldı. Devlet sübvansiyonlarının boyutu, diğer ülkelerin gösterdiği AI fonlarının miktarından daha düşüktür. Amerika Birleşik Devletleri’nde bu amaçlar için her yıl yaklaşık 200 milyon dolar tahsis edilmektedir.
Temel olarak, Rusya’da, daha sonra ulaşım sektöründe, savunma sanayiinde ve güvenlikle ilgili projelerde kullanılan AI teknolojilerinin geliştirilmesi için devlet bütçesinden fonlar tahsis edilmektedir. Bu durum, ülkemizde insanların yatırılan fonlardan hızlı bir şekilde belirli bir etki elde etmenizi sağlayan alanlara yatırım yapma olasılığının daha yüksek olduğunu göstermektedir.
Yukarıdaki çalışma ayrıca, Rusya’nın artık AI teknolojilerinin geliştirilmesine dahil olabilecek uzmanların eğitimi için yüksek bir potansiyele sahip olduğunu gösterdi. Son 5 yılda yaklaşık 200 bin kişiye yapay zeka ile ilgili alanlarda eğitim verildi.
Yapay zekanın gelişimi için beklentiler
Yapay zeka teknolojileri şu yönlerde gelişiyor:
- AI yeteneklerini insanlara yaklaştıran sorunları çözmek ve bunları günlük hayata entegre etmenin yollarını bulmak;
- insanlığın karşı karşıya olduğu görevlerin çözüleceği tam teşekküllü bir zihnin geliştirilmesi.
Şu anda araştırmacılar pratik sorunları çözen teknolojiler geliştirmeye odaklanmış durumdalar. Şimdiye kadar, bilim adamları tam teşekküllü bir yapay zeka yaratmaya yaklaşmadılar.
Birçok şirket yapay zeka alanında teknolojiler geliştiriyor. “Yandex” bunları bir yıldan fazla bir süredir arama motorunun çalışmalarında kullanıyor. Rus BT şirketi 2016’dan beri sinir ağları alanında araştırma yapmaktadır. İkincisi, arama motorlarının çalışmalarının doğasını değiştirir. Özellikle sinir ağları, kullanıcı tarafından girilen sorguyu, görevin anlamını en tam olarak yansıtan belirli bir vektör numarasıyla karşılaştırır. Yani arama kelimeye göre değil, kişinin talep ettiği bilgilerin özüne göre yapılır.
Abbyy kısa süre önce Compreno sistemini tanıttı. Bunun yardımıyla doğal dilde yazılmış metni anlamak mümkündür. Yapay zeka teknolojilerine dayalı diğer sistemler de nispeten yakın zamanda pazara girmiştir:
- Bul. Sistem, insan konuşmasını tanıyabilir ve karmaşık sorgular kullanarak çeşitli belge ve dosyalarda bilgi arayabilir.
- Gamalon. Bu şirket, kendi kendine öğrenme yeteneğine sahip bir sistem tanıttı.
- Watson. Bilgi aramak için çok sayıda algoritma kullanan bir IBM bilgisayarı.
- ViaVoice. İnsan konuşma tanıma sistemi.
Büyük ticari şirketler, yapay zeka alanındaki gelişmeleri atlamamaktadır. Bankalar, faaliyetlerinde bu tür teknolojileri aktif olarak uygulamaktadır. Yapay zeka tabanlı sistemlerin yardımıyla borsalarda işlem yapar, mülkü yönetir ve diğer işlemleri gerçekleştirirler.
Savunma sanayii, tıp ve diğer alanlarda nesne tanıma teknolojileri uygulanmaktadır. Ve oyun geliştirme şirketleri bir sonraki ürünlerini oluşturmak için yapay zekayı kullanıyor.
Nesne tanıma teknolojileri
Geçtiğimiz birkaç yıl içinde, bir grup Amerikalı bilim adamı, araştırmacıların bilgisayardan fotoğrafta gösterileni tanımasını istediği NEIL projesi üzerinde çalışıyor. Uzmanlar, bu şekilde dışarıdan müdahale olmaksızın kendi kendine öğrenebilen bir sistem oluşturabileceklerini öne sürüyorlar.
VisionLab, büyük bir resim ve video kümesinden yüzleri gerçek zamanlı olarak tanıyabilen LUNA platformunu tanıttı. Bu teknoloji artık büyük bankalar ve ağ perakendecileri tarafından kullanılmaktadır. LUNA ile insanların tercihlerini karşılaştırabilir ve onlara ilgili ürün ve hizmetleri sunabilirsiniz.
Rus şirketi N-Tech Lab benzer teknolojiler üzerinde çalışıyor. Aynı zamanda uzmanları, sinir ağlarına dayalı bir yüz tanıma sistemi oluşturmaya çalışıyor. En son verilere göre, Rus gelişimi, verilen görevlerle bir kişiden daha iyi başa çıkıyor.
AI insanlığı nasıl etkiler?
Stephen Hawking’e göre gelecekte yapay zeka teknolojilerinin gelişmesi insanlığın ölümüne yol açacaktır. Bilim adamı, AI’nın tanıtılması nedeniyle insanların yavaş yavaş bozulacağını kaydetti. Ve doğal evrim koşullarında, bir kişinin hayatta kalmak için sürekli savaşması gerektiğinde, bu süreç kaçınılmaz olarak ölümüne yol açacaktır.
Rusya, yapay zekanın girişini olumlu bir şekilde düşünüyor. Aleksey Kudrin bir keresinde bu tür teknolojilerin kullanımının devlet aygıtının bakım maliyetini GSYİH’nın yaklaşık %0,3’ü kadar azaltacağını söylemişti. Dmitry Medvedev, AI’nın tanıtılması nedeniyle bir dizi mesleğin ortadan kalkacağını tahmin ediyor. Ancak yetkili, bu tür teknolojilerin kullanılmasının diğer endüstrilerin hızla gelişmesine yol açacağını vurguladı.
Dünya Ekonomik Forumu uzmanlarına göre, 2020’lerin başında, üretim otomasyonu nedeniyle dünyada yaklaşık 7 milyon insan işini kaybedecek. Yapay zekanın tanıtılması, ekonominin dönüşümüne ve veri işleme ile ilgili bir dizi mesleğin ortadan kalkmasına neden olma olasılığı yüksektir.
McKinsey uzmanları, üretim otomasyonu sürecinin Rusya, Çin ve Hindistan’da daha aktif olacağını söylüyor. Bu ülkelerde, yakın gelecekte, yapay zekanın devreye girmesi nedeniyle çalışanların %50’ye kadarı işini kaybedecek. Yerlerini bilgisayarlı sistemler ve robotlar alacak.
McKinsey’e göre yapay zeka, perakende, otel personeli vb. gibi el emeği ve bilgi işlemeyi içeren işlerin yerini alacak.
Bu yüzyılın ortalarında, bir Amerikan şirketinin uzmanlarına göre, dünya çapındaki iş sayısı yaklaşık %50 oranında azalacaktır. İnsanların yerini, aynı veya daha yüksek verimlilikle benzer işlemleri yapabilen makineler alacak. Aynı zamanda uzmanlar, bu tahminin belirtilen zamandan önce gerçekleştirileceği seçeneğini dışlamıyor.
Diğer analistler, robotların neden olabileceği zarara dikkat çekiyor. Örneğin McKinsey uzmanları, robotların insanlardan farklı olarak vergi ödemediğine dikkat çekiyor. Sonuç olarak, bütçe gelirlerindeki azalma nedeniyle devlet altyapıyı aynı düzeyde tutamayacak. Bu nedenle Bill Gates, robotik ekipman için yeni bir vergi önerdi.
AI teknolojileri, yapılan hata sayısını azaltarak şirketlerin verimliliğini artırır. Ayrıca, operasyonların hızını bir kişinin ulaşamayacağı bir seviyeye çıkarmanıza izin verir.
