Yapay Zeka ve Gelişimi

Yapay zeka (YZ), artık sadece bilim kurgu filmlerinin bir konusu değil, hayatımızın her alanına dokunan, günümüzün ve geleceğin en dönüştürücü teknolojilerinden biri. Peki, bu teknoloji tam olarak nedir, nasıl bu noktaya geldi ve bizi nereye götürüyor? İstanbul Beykent Üniversitesi'nde gerçekleştirdiğimiz "Yapay Zeka ve Veri Yönetimi" dersimizin ilk haftasından ilhamla, bu soruların cevaplarını gelin birlikte aralayalım.

Yapay Zekanın Kısa Tarihi: Kışlardan Baharlara

Yapay zekanın yolculuğu, iniş ve çıkışlarla dolu bir serüven. Her şey, 1950'de Alan Turing'in o meşhur sorusuyla başladı: "Makineler düşünebilir mi?". Bu soru, insan zekasını taklit edebilecek makineler yaratma hayalini ateşledi ve 1956'daki Dartmouth Konferansı ile "yapay zeka" terimi resmi olarak doğmuş oldu.

1940'lardan 1970'lere kadar süren "Altın Çağ"da büyük bir heyecan ve beklenti vardı. Ancak o günün teknolojisi, anında dil çevirisi veya robot asistanlar gibi büyük vaatleri karşılamaya yetmedi. Yetersiz işlem gücü ve veri kıtlığı gibi nedenlerle sektör, 1970'lerden 1990'lara uzanan ve "Yapay Zeka Kışı" olarak bilinen bir durgunluk dönemine girdi.

Ne var ki bu kış uzun sürmedi. 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarının dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenmesi, bir dönüm noktası oldu. Asıl devrim ise 2000'lerde üç temel gücün bir araya gelmesiyle başladı:

Veri Patlaması: İnternetin yaygınlaşmasıyla yapay zekayı besleyecek devasa bir veri okyanusu oluştu.

Hızlı Donanımlar: Video oyunları için geliştirilen güçlü grafik kartlarının (GPU), YZ'nin ihtiyaç duyduğu paralel hesaplamaları çok hızlı yapabildiği anlaşıldı.

Gelişmiş Algoritmalar: Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme gibi algoritmalar, bu yeni donanım ve veri gücüyle birleşerek inanılmaz sonuçlar doğurdu.

Bu "Geri Dönüş" döneminde ImageNet (2012) ve AlphaGo (2015) gibi başarılar, yapay zekanın potansiyelini tüm dünyaya gösterdi.

Yapay Zekanın Temel Alanları: NLP, Bilgisayarlı Görü ve Makine Öğrenmesi

Günümüzde yapay zeka, birçok alt alana ayrılmış durumda. En popüler olanlardan bazıları şunlar:

• Doğal Dil İşleme (NLP): Makinelerin insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlayan alandır. E-postalardaki spam filtrelerinden , Siri ve Google Asistan gibi sanal asistanlara , ChatGPT gibi metin üreten sistemlere kadar geniş bir yelpazeyi kapsar. Ancak "yüz" kelimesinin farklı anlamları veya "harika bir gündü!" cümlesindeki ironi gibi zorluklarla başa çıkmak hala üzerinde çalışılan konulardır.

  
  

• Bilgisayarlı Görü (Computer Vision): Makinelerin dijital görüntülerden ve videolardan anlamlı bilgiler çıkarmasını sağlar. Telefonunuzun kilidini açan yüz tanıma sistemleri , otonom araçların yayaları tespit etmesi ve hatta Midjourney gibi metinden görsel üreten araçlar bu alanın ürünleridir. Bu teknolojinin en büyük zorlukları arasında ise bir nesnenin farklı açılardan veya ışık koşullarında tanınması ve yüz tanıma sistemlerinin yarattığı etik tartışmalar yer alıyor.

  
  

• Makine Öğrenmesi (Machine Learning): Bilgisayarlara verileri kullanarak kendi kendilerine öğrenme yeteneği kazandıran bir YZ alt dalıdır. Makine öğrenmesi üçe ayrılır:

• Denetimli Öğrenme: Etiketli verilerle modelin eğitildiği yöntemdir. "Bu e-posta spam mı, değil mi?" gibi sınıflandırma veya "Bu evin fiyatı ne olur?" gibi regresyon problemlerinde kullanılır.

  
  

• Denetimsiz Öğrenme: Etiketsiz verilerdeki gizli desenleri ve grupları bulmayı amaçlar. Müşterileri satın alma alışkanlıklarına göre segmentlere ayırmak buna bir örnektir.

  
  

• Pekiştirmeli Öğrenme: Bir ajanın (örneğin bir robot) deneme-yanılma yoluyla, doğru eylemler için ödüllendirilip yanlışlar için cezalandırılarak en iyi sonuca ulaşmayı öğrendiği bir yöntemdir.

• Robotik ve Otomasyon: Beyin, Beden ve Görev

Bu üç kavram sıkça karıştırılsa da aralarında net bir ilişki vardır:

• Yapay Zeka (Beyin): Düşünür, öğrenir ve karar verir.

• Robotik (Beden): Bu kararları fiziksel olarak uygular.

• Otomasyon (Görev): Bedenin beyinden aldığı komutla yaptığı iştir.

Eski bir fabrikanın programlandığı şekilde sürekli aynı noktaya kaynak yapan robot kolu, içinde YZ olmayan bir otomasyondur. Ancak Boston Dynamics'in robot köpeği Spot, engebeli arazide dengesini korumak için kameralarını ve yapay zeka beynini kullanarak yürür. İşte bu, akıllı bir otomasyondur.

Kendi Alanınızda Yapay Zeka

Yapay zeka, sağlıktan finansa, mühendislikten sanata kadar her alanda devrim yaratma potansiyeline sahip. Kendi alanınızı düşünün: Tekrara dayalı hangi görevler otomatize edilebilir? Hangi büyük veri setleri analiz edilerek yeni içgörüler elde edilebilir? Hangi karmaşık problemler yapay zekanın öğrenme yeteneği ile çözülebilir?

Gelecek, bu sorulara vereceğimiz cevaplarla şekillenecek.