Yapay Zeka nedir?
Yapay zeka, bilgisayar sistemlerinin öğrenme, akıl yürütme ve karar verme gibi insan zekasına özgü işleri veriden yararlanarak yapabilmesini sağlayan teknoloji alanıdır.
Kısaca
Yapay zeka, makinelerin örneklerden ve veriden örüntü çıkararak görevleri kurala tek tek yazmadan yapmasını hedefler. Günümüzde çoğu uygulama, verideki ilişkileri istatistiksel olarak öğrenen makine öğrenmesine dayanır. Bu yüzden sistemin başarısı büyük ölçüde beslendiği verinin niteliğine bağlıdır; hatalı veya eksik veri, yanlı sonuçlar üretebilir. Bu yönüyle sihir değil, olasılık temelli bir tahmin aracıdır.
Nasıl işler?
Bugün yapay zekâ denince kastedilenin büyük bölümü makine öğrenmesidir: kurallar elle yazılmaz, sistem çok sayıda örnek üzerinden örüntü çıkarır. Bir görüntü modeline binlerce etiketli fotoğraf gösterilir ve model, kedi ile köpeği ayıran özellikleri kendisi belirler. Dil modellerinde ise temel işlem, bir metin dizisinin ardından gelmesi en olası parçayı tahmin etmektir; bu basit hedef, yeterince veri ve ölçekle karmaşık davranışlar üretir. Bu yapının iki doğal sonucu vardır: model verideki eğilimleri, hatalar ve önyargılar dâhil öğrenir; ve olasılığa dayandığı için akıcı ama yanlış çıktı üretebilir.
Yaygın yanlış
Sanılan: Yapay zekâ düşünür, anlar ve bildiklerini bir veri tabanından arayıp bulur.
Gerçek: Bugünkü sistemler bir soruyu anlayıp arşivden cevap çekmez; en olası devamı üretirler. Bu ayrım, sistemlerin neden emin bir dille yanlış bilgi verebildiğini açıklar: metnin akıcı olması ile doğru olması aynı mekanizmayla üretilmez. "Anlamak" ve "düşünmek" kelimelerinin bu sistemler için ne ölçüde kullanılabileceği ise kapanmış değil, aktif bir tartışma. Pratik sonuç şu: çıktı, özellikle sayı, tarih ve kaynak içeriyorsa bağımsız olarak doğrulanmalıdır.
Nereden geliyor?
Terim 1956'da ABD'de düzenlenen Dartmouth Konferansı'nda ortaya atıldı; John McCarthy ve meslektaşları alanı burada adlandırdı. Alan sonraki yıllarda beklentilerin karşılanmadığı ve fonların kesildiği durgunluk dönemleri yaşadı. 2010'lardan itibaren gelen sıçrama üç etkenin bir araya gelmesiyle açıklanır: çok büyük veri kümeleri, güçlü paralel işlemciler ve derin öğrenme yöntemlerindeki ilerlemeler.
Günlük hayattan örnek
Telefonunuzun galerisinde fotoğrafları "kedi", "köpek" veya "yemek" diye kendiliğinden gruplaması, bir yapay zeka modelinin görüntüleri tanıyıp sınıflandırmasıdır.
Sohbette şöyle anlat
“Aslında yapay zeka düşünmez, sadece milyonlarca örnekten en olası cevabı tahmin eder; yani zekadan çok gelişmiş bir örüntü tanıma işidir.”
Yapay Zeka hakkında sık sorulanlar
Yapay zekâ ile makine öğrenmesi aynı şey mi?
Değil. Yapay zekâ geniş bir şemsiye terim; makine öğrenmesi ise onun altındaki, sistemin kurallar yerine örneklerden öğrenmesine dayanan yaklaşımdır. Bugünkü uygulamaların çoğu makine öğrenmesi temellidir.
Yapay zekâ neden yanlış bilgi üretir?
Dil modelleri bir doğruluk veri tabanından cevap çekmez; en olası metin devamını üretir. Bu yüzden akıcı ama gerçek dışı çıktılar ortaya çıkabilir. Sayı, tarih ve kaynak içeren çıktıların doğrulanması önerilir.
Yapay zekâ önyargılı olabilir mi?
Evet. Model, eğitildiği veride bulunan eğilimleri de öğrenir; veri belirli grupları eksik ya da çarpık temsil ediyorsa çıktı da bunu yansıtabilir. Bu, alandaki başlıca sorun başlıklarından biridir.
İlgili kavramlar
Her gün 5 dakika, yeni bir merak
Yüzlerce kavram ve fikir, net sesli anlatımla cebinde. Uygulamayı indir, öğrenmeyi alışkanlığa çevir.