Yapay zeka (Artificial Intelligence, AI), insan zekasını taklit edebilen veya onunla rekabet edebilen bilgisayar sistemlerinin tasarımı ve geliştirilmesi olarak tanımlanabilir. Yapay zeka, bilgisayar biliminin, matematiğin, psikolojinin, felsefenin, dilbilimin ve diğer alanların ortak çalışmasıyla ortaya çıkmış multidisipliner bir alandır.

Yapay zeka, farklı amaçlar ve yetenekler için farklı şekillerde sınıflandırılabilir. Genel olarak, yapay zekanın dört ana tipi olduğu kabul edilir:

Reaktif makineler

Bu tip yapay zeka, belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış ve eğitilmiş sistemlerdir. Geçmiş deneyimlerinden öğrenemezler ve sadece anlık duruma göre hareket ederler. Örneğin, satranç oynayan Deep Blue programı, bu tip yapay zekaya bir örnektir.

Sınırlı hafıza

Bu tip yapay zeka, geçmiş verileri kısa bir süre için saklayabilen ve kararlarını buna göre veren sistemlerdir. Örneğin, sürücüsüz araçlar, trafik durumunu, yönleri, hızları ve diğer faktörleri gözlemleyerek hareket eden bu tip yapay zekayı kullanır.

Zihin teorisi

Bu tip yapay zeka, sadece kendi durumunu değil, diğer insanların, hayvanların ve nesnelerin durumlarını, niyetlerini, duygularını ve beklentilerini de anlayabilen sistemlerdir. Bu tip yapay zeka, henüz tam olarak gerçekleştirilememiştir, ancak gelecekte insanlarla daha iyi iletişim kurabilen ve işbirliği yapabilen yapay zeka sistemleri için gereklidir.

Öz farkındalık

Bu tip yapay zeka, kendi bilincine, duygularına, isteklerine ve yeteneklerine sahip olan sistemlerdir. Bu tip yapay zeka, şimdilik sadece varsayımsal bir seviyedir ve insan zekasının ötesinde bir zeka potansiyeli taşır.

Yapay zeka, verileri toplamak, işlemek, analiz etmek ve sonuç çıkarmak için farklı yöntemler ve teknikler kullanır. Bu yöntemler ve teknikler arasında şunlar sayılabilir:

Makine öğrenimi

Makine öğrenimi, yapay zekanın en önemli alt dallarından biridir. Makine öğrenimi, verilerden öğrenme ve öğrendiklerini yeni verilere uygulama yeteneğine sahip sistemlerdir. Makine öğrenimi, farklı türlerde olabilir. Örneğin, gözetimli öğrenme, verilerin etiketli olduğu ve sistemlerin doğru cevapları öğrendiği bir türdür. Gözetimsiz öğrenme, verilerin etiketsiz olduğu ve sistemlerin verileri kendiliğinden gruplandırdığı veya sınıflandırdığı bir türdür. Pekiştirmeli öğrenme, sistemlerin deneme-yanılma yoluyla ödül ve ceza mekanizmasıyla öğrendiği bir türdür.

Derin öğrenme

Derin öğrenme, makine öğreniminin en gelişmiş ve popüler alt dallarından biridir. Derin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağları adı verilen yapılardan oluşan sistemlerdir. Derin öğrenme, verileri katman katman işleyerek, karmaşık ve soyut özellikleri öğrenebilir. Derin öğrenme, farklı türlerde olabilir. Örneğin, evrişimli sinir ağları, resim, video, ses gibi görsel verileri işlemek için kullanılır. Tekrarlayan sinir ağları, metin, konuşma, müzik gibi sıralı verileri işlemek için kullanılır. Generative adversarial networks (GAN), verilerden yeni ve özgün içerikler üretmek için kullanılır.

Doğal dil işleme

Doğal dil işleme, insan dillerini anlama, işleme ve üretme yeteneğine sahip sistemlerdir. Doğal dil işleme, farklı uygulamalara sahiptir. Örneğin, metin analizi, metinlerin anlamını, duygusunu, konusunu, anahtar kelimelerini, özetini vb. çıkarmak için kullanılır. Metin üretimi, metinlerden yeni ve özgün metinler üretmek için kullanılır. Ses tanıma, insanların konuşmalarını yazıya çevirmek için kullanılır. Ses üretimi, yazıları insan sesine çevirmek için kullanılır. Dil çevirisi, bir dilden başka bir dile metin veya ses çevirmek için kullanılır. Sesli asistanlar, insanlarla doğal dilde iletişim kurarak, sorularını cevaplamak, komutlarını yerine getirmek, bilgi vermek vb. işlevler gören sistemlerdir.

Bilgisayarlı görü

Bilgisayarlı görü, resim, video, ses gibi görsel verileri anlama, işleme ve üretme yeteneğine sahip sistemlerdir. Bilgisayarlı görü, farklı uygulamalara sahiptir. Örneğin, yüz tanıma, insanların yüzlerini tanımak ve kimliklerini doğrulamak için kullanılır. Nesne tanıma, resim veya videolardaki nesneleri tanımak ve sınıflandırmak için kullanılır. Görüntü işleme, resim veya videoları düzenlemek, iyileştirmek, filtrelemek, boyutlandırmak vb. işlemler yapmak için kullanılır. Görüntü üretimi, resim veya videolardan yeni ve özgün resim veya videolar üretmek için kullanılır. Görüntü anlama, resim veya videolardaki sahneleri, nesneleri, kişileri, eylemleri, duyguları vb. anlamak ve açıklamak için kullanılır.

Robotik

Robotik, fiziksel hareketleri gerçekleştirebilen, algılayabilen, öğrenebilen ve karar verebilen sistemlerdir. Robotik, farklı uygulamalara sahiptir. Örneğin, endüstriyel robotlar, fabrikalarda üretim, montaj, paketleme, taşıma vb. işlemleri yapar. Hizmet robotlar, ev, ofis, hastane, otel, restoran vb. yerlerde insanlara yardımcı olur. Askeri robotlar, savaş, keşif, bomba imha, casusluk vb. görevleri yerine getirir. Eğlence robotlar, oyuncak, oyun, sanat, spor vb. alanlarda insanları eğlendirir.

Robotik, yapay zekanın en ilgi çekici ve pratik alt kategorilerinden biridir. Robotik, fiziksel hareketleri gerçekleştirebilen, algılayabilen, öğrenebilen ve karar verebilen sistemlerdir. Robotik, farklı uygulamalara sahiptir. Örneğin, endüstriyel robotlar, fabrikalarda üretim, montaj, paketleme, taşıma vb. işlemleri yapar. Hizmet robotlar, ev, ofis, hastane, otel, restoran vb. yerlerde insanlara yardımcı olur. Askeri robotlar, savaş, keşif, bomba imha, casusluk vb. görevleri yerine getirir. Eğlence robotlar, oyuncak, oyun, sanat, spor vb. alanlarda insanları eğlendirir. Sosyal robotlar, insanlarla iletişim kurarak, duygularını, ihtiyaçlarını, beklentilerini anlayan ve karşılayan robotlardır.

Robotik, yapay zekanın farklı yöntemler ve teknikler ile birleştirilmesiyle geliştirilir. Örneğin, makine öğrenimi ve derin öğrenme, robotların verilerden öğrenmesini ve öğrendiklerini yeni durumlara uygulamasını sağlar. Doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü, robotların insanlarla doğal dilde konuşmasını ve görsel verileri anlamasını sağlar. Pekiştirmeli öğrenme, robotların deneme-yanılma yoluyla ödül ve ceza mekanizmasıyla öğrenmesini sağlar. Evrimci algoritmalar, robotların genetik algoritmalarla tasarlanmasını ve optimize edilmesini sağlar.

Robotik, yapay zekanın en etkileyici ve gelecek vaat eden alt kategorilerinden biridir. Robotik, insanların yapamadığı veya tehlikeli bulduğu işleri yapabilen, insanlara yardımcı olan, insanların hayat kalitesini artıran ve insanlığın geleceğini şekillendiren sistemlerdir.

Kaynaklar

Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz, size şu kaynakları öneririm:

• Yapay Zeka – Vikipedi: Yapay zekanın tanımı, tarihi, türleri, yöntemleri, uygulamaları ve etik sorunları hakkında kapsamlı bir makale.
• Yapay Zeka – CBDDO: Yapay zekanın ne olduğu, nasıl çalıştığı, neler yapabildiği, Türkiye’de ve dünyada durumu, geleceği ve fırsatları hakkında sık sorulan sorular ve cevapları.
• Yapay Zeka Nedir? | Oracle Türkiye: Yapay zekanın ne olduğu, nasıl çalıştığı, neden önemli olduğu, nasıl kullanıldığı ve nasıl başlanabileceği hakkında bilgilendirici bir makale.