Yapay zeka (AI), tipik olarak insan düşüncesini gerektiren görevleri yerine getirebilen akıllı makineler oluşturmakla ilgilenen disiplinlerarası bir bilimdir. Çıkarımlar neredeyse dünyamızın her yönünü değiştirecek.
Ekim 1950’de İngiliz tekno-vizyoner Alan Turing , MIND dergisinde, o zamanlar bilim kurgu fantazisi gibi görünmesi gerekenleri ortaya çıkaran “Bilişim Makineleri ve İstihbarat” adlı bir makale yayınladı .
“Makineler düşünme olarak tanımlanması gereken, ancak bir erkeğin yaptıklarından çok farklı bir şey yapamaz mı?” Diye sordu Turing.
Yapay Zeka
Turing yapabileceklerini düşündü. Dahası, satranç oynamaktan insan dilini anlamaya ve konuşmaya kadar çevresini gözlemlemesini ve yeni şeyler öğrenmesini sağlayan dijital bir bilgisayar için yazılım oluşturmanın mümkün olduğuna inanıyordu. Ve makinelerin nihayetinde bunu insan rehberliği olmadan kendi başlarına yapma yeteneğini geliştirebileceğini düşündü. “Makinelerin en sonunda tamamen entelektüel alanlardaki erkeklerle rekabet etmesini umabiliriz.”
Yaklaşık 70 yıl sonra, Turing’in görünüşte tuhaf görünüşü bir gerçeklik haline geldi. Yaygın AI olarak anılacaktır Yapay zeka, makinalar verir deneyimlerinden öğrenmek için yeteneği ve bilişsel görevleri sadece bir kere bu şeyler sıralama yapmak insan beyninin yapma yeteneğine gibiydi.
AI, medeniyet boyunca hızla yayılıyor ve otonom araçların sokaklarda gezinmesini sağlamaktan daha doğru kasırga tahminleri yapmaya kadar her şeyi yapma sözü veriyor . Günlük düzeyde, AI size web’de hangi reklamların gösterileceğini anlar ve sorularınızı yanıtlamak ve müşteri hizmeti sunmak için bir e-ticaret web sitesini ziyaret ettiğinizde ortaya çıkan arkadaş canlısı sohbet botlarına güç verir. Ve kişisel asistanlar AI-powered sesle kumanda edilen akıllı ev cihazlarında trivia soruları yanıtlayan ve bize bizim favori şarkıları bulmalarına yardımcı olma konusundaki televizyonlar ve kapı zillerini kontrol dan, sayısız görevleri yerine getirir.
Ama yeni başlıyoruz. Yapay zeka teknolojisi daha sofistike ve yetenekli hale geldikçe, McKinsey Global Institute tahminine göre 2030 yılına kadar dünya ekonomisini büyük ölçüde artırarak yaklaşık 13 trilyon dolar değerinde ek aktivite yaratması bekleniyor .
SAS’ta global bir yazılım ve hizmet şirketi olan ve müşteriler için verileri istihbarata dönüştürmeye odaklanan bir analitik platform stratejisti Sarah Gates, “AI hala benimsemede erken, ancak benimseme hızlanıyor ve tüm endüstrilerde kullanılıyor” diyor .
Yapay Zeka Nasıl Çalışır?
Belki de, varlığımızın sessizce, çoğumuzun neredeyse hiç anlayamadığı bir teknolojiyle – bilim adamlarının bile bunu açıklamak için zor bir zaman geçirdiği – karmaşık bir şekilde dönüştürülmesi daha şaşırtıcı.
“Yapay zeka, insanlar tarafından gerçekleştirildiğinde istihbarat gerektirdiği düşünülen görevleri yerine getiren bir teknoloji ailesidir,” diye açıklıyor Penn State Üniversitesi Yapay Zeka Araştırma Laboratuvarı profesörü ve direktörü Vasant Honavar . “’Düşünce’ diyorum çünkü zekanın ne olduğundan kimse tam olarak emin değil.”
Honavar iki ana zeka kategorisini tanımlar. Radyolojide X-ışınları ve MRI taramalarından gelen görüntüleri analiz etmek gibi dar tanımlanmış bir alanda yetkinlik kazandıran dar zeka var . Genel zeka , aksine, herhangi bir şey hakkında bilgi edinmek ve onun hakkında konuşmak için daha insani bir yetenektir. Honavar, “Bir makine radyolojide bazı tanılarda iyi olabilir, ancak beyzbol hakkında sorarsanız, bu clueless olur.” İnsanların entelektüel çok yönlülüğü “bu noktada hala AI’nın erişemeyeceğinin ötesindedir.”
Honavar’a göre AI için iki anahtar parça var. Bunlardan biri mühendislik kısmı – yani zekayı bir şekilde kullanan araçlar inşa etmek. Diğeri zeka bilimidir, ya da daha doğrusu, bir makinenin çok farklı bir süreçle başarsa bile, bir insan beyninin ortaya çıkardığı şeyle karşılaştırılabilecek bir sonuç elde etmesini nasıl sağlar. Bir benzetme kullanmak için, “kuşlar uçar ve uçaklar uçar, ama tamamen farklı şekillerde uçarlar,” Honavar. “Öyle olsa bile, ikisi de aerodinamik ve fiziği kullanıyor. Aynı şekilde, yapay zeka, akıllı sistemlerin nasıl davrandığına dair genel ilkeler olduğu fikrine dayanıyor.”
It's smart that organisations invest in #ArtificialIntelligence first, because the #ai can help you grow all other fields ? pic.twitter.com/Oi4SGJP2yS
— Fabian Petersen (@fabianpsen) December 18, 2019
Yapay Zeka Nedir
Yapay zeka “temel olarak beynin çalışma şeklini anlama ve taklit etme girişimimizin bir sonucudur ve bunun beynine benzer fonksiyonların başka türlü otonom sistemlere (örn. Dronlar , robotlar ve ajanlar) verilmesine uygulanmasıdır ” , yazar Kurt Cagle , Semantical danışmanlık firmasının kurucusu olan veri bilimcisi ve fütürist bir e-posta ile yazıyor. Ayrıca günlük bilgi teknolojisi bülteni The Cagle Report’un editörüdür .
İnsanlar bilgi depolamak için biyolojik hücreler yerine devreler, yarı iletkenler ve manyetik ortam kullanan bilgisayarlar gibi düşünmese de, bazı ilginç paralellikler var. “Keşfetmeye başladığımız bir şey, milyarlarca düğüm hakkında konuşmaya başladığınızda grafik ağlarının gerçekten ilginç olması ve beynin, aslında nöronların direncini değiştirerek süreçlerin gücünü kontrol edebileceğiniz bir grafik ağı olmasıdır. kapasitif bir kıvılcım çıkmadan önce, “diye açıklıyor Cagle. “Tek bir nöron tek başına size çok sınırlı miktarda bilgi verir, ancak farklı güçlere sahip yeterli nöronları birlikte ateşler ve yalnızca belirli türden uyaranlara yanıt olarak ateşlenen bir kalıpla sonuçlanırsınız,dijital sinyal işleme ] retina ve koklea deriz. ”
Honavar, “AI uygulamalarının çoğu büyük miktarda veri içeren alan adlarında bulunuyor” diyor. Radyoloji örneğini tekrar kullanmak için, insan radyologları tarafından değerlendirilen büyük X-ışınları ve MRI taramalarının varlığı, bu aktiviteyi taklit etmek için bir makinenin eğitilmesini mümkün kılar.
Yapay zeka, yapay zekadaki bu SAS primerinin açıkladığı gibi, büyük miktarda veriyi , yazılımın verilerin kalıplarından ve özelliklerinden öğrenmesini sağlayan akıllı algoritmalarla – bir dizi talimatla – birleştirerek çalışır .
Bir beynin çalışma şeklini simüle ederken AI, SAS primerinin belirttiği gibi bir dizi farklı alt alan kullanır.
- Makine öğrenimi , belirli bir şeyi aramak veya belirli bir sonuç çıkarmak için programlanmadan verilerdeki gizli bilgileri bulmak için analitik model oluşturmayı otomatikleştirir.
- Sinir ağları , beynin birbirine bağlı nöron dizisini taklit eder ve bağlantıları bulmak ve verilerden anlam çıkarmak için çeşitli birimler arasında bilgi aktarır.
- Derin öğrenme , görüntü ve konuşma tanıma gibi uygulamalar için verilerdeki karmaşık kalıpları bulmak için gerçekten büyük sinir ağlarını ve çok fazla bilgi işlem gücünü kullanır.
- Bilişsel hesaplama , SAS’ın ifade ettiği gibi, konuşmayı yorumlama ve ona yanıt verme yeteneğini kullanma da dahil olmak üzere “doğal, insan benzeri bir etkileşim” oluşturmakla ilgilidir.
- Bilgisayar vizyonu , resim ve videoların içeriğini anlamak ve makinelerin etrafındaki şeyleri anlamak için gerçek zamanlı görüntüleri kullanmasını sağlamak için desen tanıma ve derin öğrenme kullanır.
- Doğal dil işleme , insan dilini analiz etmeyi, anlamayı ve ona cevap vermeyi içerir.
Onlarca Yıllık Araştırma
Yapay Zeka kavramı 1940’lı yıllara dayanır ve “yapay zeka” terimi 1956 yılında Dartmouth College’da bir konferansta tanıtılmıştır . Sonraki yirmi yıl boyunca araştırmacılar, oyun oynayan ve basit örüntü tanıma ve makine öğrenimi yapan programlar geliştirdiler. Cornell Üniversitesi bilim adamı Frank Rosenblatt , delikli kartlarla beslenen 5 tonluk (4,5 metrik ton), oda büyüklüğünde bir IBM bilgisayarında çalışan ilk yapay sinir ağı olan Perceptron’u geliştirdi .
Ancak Honavar’a göre, 1980’lerin ortalarına kadar daha üst düzey görevlerle başa çıkmak için daha karmaşık, çok katmanlı sinir ağlarının ikinci bir dalgası geliştirilmedi. 1990’ların başında, bir başka atılım, AI’nın eğitim deneyiminin ötesinde genelleme yapmasını sağladı.
1990’larda ve 2000’lerde, diğer teknolojik yenilikler – web ve giderek daha güçlü bilgisayarlar – AI’nın gelişimini hızlandırdı. “Web’in gelişiyle, dijital formda büyük miktarda veri elde edildi,” diyor Honavar. ” Genom dizileme ve diğer projeler çok miktarda veri üretmeye başladı ve hesaplamadaki ilerlemeler bu verilerin depolanmasını ve erişilmesini mümkün kıldı. Makineleri daha karmaşık görevler için eğitebiliriz. 30 yıllık derin bir öğrenme modeliniz olamazdı. çünkü veri ve hesaplama gücünüz yoktu. ”
Yapay Zeka ve Robotik
Yapay zeka, makinelerin çevrelerini algıladıkları, hesaplamalar yaptıkları ve fabrika işlerinden ve yemek pişirmeden diğer gezegenlere inişe kadar kendileri veya insanların yönetimi altında fiziksel görevler yaptıkları robotiklerden farklıdır. Honavar, iki alanın birçok yönden kesiştiğini söylüyor.
Honavar, “Robotları çok fazla zeka olmadan, otomatik tezgahlar gibi tamamen mekanik cihazlar olarak hayal edebilirsiniz.” “Önemli ölçüde akıllı olmayan robot örnekleri var.” Tersine, insan güdümlü otomobiller ve yayalar ile dolu sokaklarda özerk bir aracı yönlendirmek gibi zekanın ayrılmaz bir parçası olduğu robotlar var.
Honavar’a göre, “Genel zekayı gerçekleştirmek için bir dereceye kadar robot bilimine ihtiyaç duyacağınız mantıklı bir argüman çünkü dünya ile bir dereceye kadar etkileşimin zekanın önemli bir parçası olduğu” dedi. “Bir top atmanın ne demek olduğunu anlamak için, bir top atmanız gerekir.”
AI sessizce o kadar yaygın hale geldi ki birçok tüketici ürününde zaten bulundu.
” Nesnelerin İnterneti (IoT) alanına giren çok sayıda cihaz, çok özel yapay zeka olsa da, kendi kendini güçlendiren AI’yı kolayca kullanıyor” diyor. “Hız sabitleme sistemi erken bir yapay zekaydı ve çoğu insanın düşündüğünden çok daha karmaşıktır. Gürültü azaltma kulaklıkları. Çoğu çağdaş televizyon kumandası gibi konuşma tanıma özelliğine sahip her şey. Sosyal medya filtreleri. Spam filtreleri. AI’yı genişletirseniz makine öğrenmesini kapsamak için, yazım denetleyicileri, metin öneri sistemleri, gerçekten herhangi bir öneri sistemi, yıkayıcılar ve kurutucular, mikrodalga fırınlar, bulaşık makineleri, 2017’den sonra üretilen çoğu ev elektroniği, hoparlörler, televizyonlar, kilitlenmeyen fren sistemleri, herhangi bir elektrikli araç, modern CCTV kameralar Çoğu oyun AI ağlarını birçok farklı seviyede kullanır.
AI zaten, “uçaklar daha uzun mesafeler uçurabilir ve bir kuştan daha fazla insan taşıyabilir” gibi bazı dar alanlarda insanları geride bırakabilir. Örneğin AI, milyonlarca sosyal medya ağı etkileşimini işleme ve kullanıcıların davranışlarını etkileyebilecek içgörü kazanma yeteneğine sahiptir – AI uzmanının endişe ettiği “çok iyi sonuçlar” vermeyebilme yeteneği.
Özellikle insan beynini sarsan çok miktarda bilgiyi anlamlandırmada iyidir. Bu özellik, internet şirketlerinin, örneğin, kullanıcılar hakkında topladıkları veri dağlarını analiz etmelerini ve içgörülerimizi davranışlarımızı etkilemek için çeşitli şekillerde kullanmalarını sağlar.
Ancak AI, insan yaratıcılığını çoğaltma konusunda şu ana kadar çok ilerleme kaydetmedi, Honavar, teknolojinin müzik oluşturmak ve finansal raporlardan ve seçim iadelerinden elde edilen verilere dayanan haber makaleleri yazmak için zaten kullanıldığını belirtti .
AI Ekonomiyi Nasıl Değiştirebilir?
AI’nın eskiden insanlara ihtiyaç duyan görevleri yapma potansiyeli göz önüne alındığında, yayılmasının çoğumuzu işten çıkarabileceğinden korkmak kolaydır. Ancak bazı uzmanlar, AI ve robotik kombinasyonunun bazı pozisyonları ortadan kaldırmasına rağmen, teknoloji meraklıları için daha da yeni işler yaratacağını öngörüyor .
“En fazla risk altında olanlar perakende, finans ve imalatta rutin ve tekrarlayan işler yapanlardır,” Teknoloji İnovasyon Merkezi başkan yardımcısı ve kurucu direktörü Darrell WestWashington merkezli bir kamu politikası kuruluşu olan Brookings Institution’da bir e-postayla açıklıyor. Ancak sağlık hizmetlerinde beyaz yakalı işler de etkilenecek ve işten işe daha sık hareket eden insanlarda iş karmaşasında bir artış olacak. Yeni işler yaratılacak, ancak birçok insan bu pozisyonlar için gerekli becerilere sahip olmayacak. Bu yüzden risk, dijital ekonomiye geçişte insanları geride bırakan bir iş uyuşmazlığıdır.Teknolojiler yayılırken ülkelerin yeniden eğitime ve işgücü gelişimine daha fazla yatırım yapmak zorunda kalacak, böylece insanların düzenli olarak iş yetenekleri.”
Ve insan işçilerin yerine, AI entelektüel yeteneklerini geliştirmek için kullanılabilir. Mucit ve fütürist Ray Kurzweil gelmiştir tahmin 2030’larda, AI istihbarat insan seviyelerini elde ettik olduğu ve AI olması mümkün olacağı insan-makine melezler kullanıcıları dönüm, boost belleğine insan beyninin içinde gider. Kurzweil’in açıkladığı gibi, “Aklımızı genişleteceğiz ve değer verdiğimiz bu sanatsal nitelikleri örnekleyeceğiz.”