Yapay zekâ artık yalnızca bilim kurgu filmlerinde gördüğümüz robotlardan ibaret değil. Telefonumuzun yüzümüzü tanımasından izlediğimiz filmlerin bize önerilmesine, navigasyon uygulamalarından çevrim içi çeviri araçlarına kadar günlük yaşamımızda kullandığımız pek çok sistemde yapay zekâ teknolojilerinden yararlanılıyor.
Peki yapay zekâ bütün bunları nasıl yapıyor?
Yapay zekâ sistemleri genel olarak verileri kullanır, bu verilerdeki örüntüleri öğrenir ve öğrendiklerinden yararlanarak tahmin, sınıflandırma, öneri veya içerik üretme gibi işlemler gerçekleştirir. Kullanılan veri ve yapılması istenen göreve göre farklı yapay zekâ uygulamaları ortaya çıkar.
1. Görüntü Tanıma
Görüntü tanıma sistemleri fotoğraf ve videolardaki nesneleri, canlıları, yazıları veya diğer görsel ögeleri belirlemeye çalışır.
Örneğin bir fotoğrafta kedi, otomobil veya ağaç bulunduğunu belirleyen bir sistem görüntü tanıma teknolojisinden yararlanabilir. Telefonların fotoğrafları içeriklerine göre gruplandırması da bu teknolojinin kullanım örneklerinden biridir.
2. Yüz Tanıma
Yüz tanıma, görüntü işleme teknolojilerinin özel kullanım alanlarından biridir. Sistem önce görüntüde bir yüz bulunduğunu belirler, ardından yüzün çeşitli özelliklerini analiz ederek başka yüzlerle karşılaştırabilir.
Bazı telefonların ekran kilidinin yüz ile açılması bu teknolojiye örnektir.
3. Ses Tanıma
Ses tanıma sistemleri insanların konuşmalarını algılayarak bilgisayarların işleyebileceği verilere dönüştürür.
Telefonumuza bir şey söylediğimizde konuşmamızın yazıya dönüştürülmesi, videolara otomatik altyazı hazırlanması veya sesle arama yapılması bu teknolojiden yararlanabilir.
4. Sesli Asistanlar
Sesli asistanlar yalnızca sesi algılamakla kalmaz, kullanıcının ne istediğini anlamaya ve buna uygun bir işlem gerçekleştirmeye çalışır.
Örneğin kullanıcı “Yarın hava nasıl olacak?” dediğinde sistem önce konuşmayı algılar, ardından isteği anlamlandırır ve uygun bilgiyi kullanıcıya sunar.
5. Sohbet Botları
Sohbet botları kullanıcılarla yazılı veya sözlü olarak iletişim kurabilen sistemlerdir. Günümüzde gelişmiş sohbet botları, doğal dil işleme ve üretken yapay zekâ teknolojilerinden yararlanabilir.
Soruları yanıtlamak, bir konu hakkında bilgi vermek, metin hazırlamak veya müşteri hizmetlerinde kullanıcılara yardımcı olmak gibi pek çok amaçla kullanılabilirler.
6. Makine Çevirisi
Yapay zekâ, farklı diller arasındaki çevirilerde de kullanılmaktadır. Makine çevirisi sistemleri yalnızca kelimelerin karşılıklarını bulmaya değil, cümlenin anlamını ve bağlamını da değerlendirmeye çalışır.
Böylece yazılı metinlerin yanı sıra konuşmaların ve bazı görsel içeriklerdeki yazıların da farklı dillere çevrilmesi mümkün olabilir.
7. Öneri Sistemleri
Bir video platformunun izleyebileceğimiz yeni bir video önermesi veya bir müzik uygulamasının sevdiğimiz şarkılara benzeyen parçaları karşımıza çıkarması tesadüf değildir.
Öneri sistemleri; kullanıcının önceki tercihleri, etkileşimleri ve benzer verilerden yararlanarak ilgisini çekebilecek içerikleri tahmin etmeye çalışır.
8. Navigasyon Sistemleri
Navigasyon uygulamalarında konum, yol ve trafik gibi çok sayıda veri değerlendirilir. Yapay zekâ ve diğer hesaplama yöntemleri bu verilerin analiz edilerek uygun güzergâhların belirlenmesinde kullanılabilir.
Örneğin sistem yoğunlaşan trafiği değerlendirerek farklı bir yol önerebilir veya tahmini varış süresini güncelleyebilir.
9. Otonom Araçlar
Otonom araçların çevrelerini algılayabilmesi için kamera, radar ve diğer sensörlerden gelen çok sayıda verinin işlenmesi gerekir.
Yapay zekâ bu verilerden yararlanarak yayaları, diğer araçları, trafik işaretlerini ve yol koşullarını algılamaya yardımcı olabilir. Sistem daha sonra elde edilen bilgiler doğrultusunda aracın hareketleriyle ilgili kararların verilmesine katkıda bulunur.
10. Akıllı Robotlar
Robotların tamamı yapay zekâ kullanmaz. Ancak bazı robotlar çevrelerinden aldıkları verileri değerlendirerek değişen koşullara göre karar verebilir.
Örneğin çevresindeki engelleri algılayan bir robot, hareket yönünü değiştirebilir. Fabrikalarda, depolarda, sağlık alanında ve araştırmalarda kullanılan bazı robotlarda yapay zekâ teknolojilerinden yararlanılır.
11. Metin Üretme
Üretken yapay zekânın önemli kullanım alanlarından biri metin üretimidir.
Bu sistemler verilen bir komuta göre açıklama, özet, hikâye, soru veya farklı türlerde metinler oluşturabilir. Ancak yapay zekânın oluşturduğu metinler her zaman doğru olmayabileceği için bilgilerin güvenilir kaynaklardan kontrol edilmesi önemlidir.
12. Görsel Üretme
Üretken yapay zekâ sistemleri yazılı komutlardan yeni görseller de oluşturabilir.
Kullanıcı oluşturmak istediği görseli metinle tarif eder. Yapay zekâ, eğitim sırasında öğrendiği görsel örüntülerden yararlanarak bu açıklamaya uygun yeni bir görüntü üretmeye çalışır.
13. El Yazısı Tanıma
El yazısı tanıma sistemleri insanların elle yazdığı harf ve rakamları algılayarak bunları bilgisayarların kullanabileceği dijital verilere dönüştürmeye çalışır.
Örneğin tablet üzerinde kalemle yazılan bir notun düzenlenebilir metne dönüştürülmesinde bu teknolojiden yararlanılabilir.
14. Spam Filtreleme
E-posta hesaplarımıza her gün çok sayıda mesaj gelebilir. Bunların bazıları reklam, dolandırıcılık girişimi veya istenmeyen içerik olabilir.
Spam filtreleme sistemleri mesajların özelliklerini inceleyerek istenmeyen e-postaları belirlemeye ve bunları ayrı bir klasöre taşımaya yardımcı olur.
15. Dolandırıcılık Tespiti
Bankacılık ve çevrim içi ödeme sistemlerinde her gün milyonlarca işlem gerçekleştirilmektedir.
Yapay zekâ sistemleri işlem verilerini inceleyerek alışılmışın dışında görünen hareketleri belirlemeye yardımcı olabilir. Şüpheli bir durum tespit edildiğinde işlem ek kontrol için işaretlenebilir.
16. Tıbbi Görüntü Analizi
Yapay zekâ sağlık alanında da kullanılmaktadır. Özellikle röntgen, MR ve diğer tıbbi görüntülerin analizinde sağlık uzmanlarına yardımcı olabilecek sistemler geliştirilmektedir.
Bu sistemlerin amacı doktorların yerini almak değil, büyük miktardaki verinin incelenmesinde uzmanlara destek sağlayabilecek araçlar sunmaktır.
17. Akıllı Eğitim Sistemleri
Yapay zekâ eğitim ortamlarında öğrencilerin öğrenme süreçlerini desteklemek amacıyla kullanılabilir.
Bir sistem öğrencinin verdiği cevapları veya çalışma sonuçlarını inceleyerek zorlandığı konuları belirlemeye çalışabilir ve seviyesine uygun etkinlikler önerebilir. Böylece öğrenciler farklı öğrenme ihtiyaçlarına göre desteklenebilir.
18. Tahmin Sistemleri
Yapay zekânın güçlü olduğu alanlardan biri büyük miktardaki veride bulunan örüntüleri analiz etmektir.
Geçmiş veriler kullanılarak ürün talebi, trafik yoğunluğu, makinelerde oluşabilecek arızalar veya farklı alanlardaki gelişmeler hakkında tahminler üretilebilir.
Ancak bir yapay zekâ tahmini kesin olarak gerçekleşecek bir sonucu göstermez. Tahminler mevcut verilere ve kullanılan modele dayanır.
19. Oyun Yapay Zekâsı
Dijital oyunlarda yapay zekâ uzun yıllardır kullanılmaktadır.
Oyuncu tarafından kontrol edilmeyen karakterlerin hareket etmesi, oyuncuya tepki vermesi veya belirli stratejiler uygulaması için farklı yapay zekâ yöntemlerinden yararlanılabilir. Günümüzde yapay zekâ oyun dünyalarının ve karakter davranışlarının daha dinamik hâle getirilmesinde de kullanılmaktadır.
20. Duygu Analizi
Duygu analizi, yazılı içeriklerde ifade edilen görüşlerin olumlu, olumsuz veya nötr olup olmadığını belirlemeye çalışan doğal dil işleme uygulamalarından biridir.
Örneğin binlerce ürün yorumunun tek tek okunması yerine bir sistem yorumları analiz ederek kullanıcıların genel olarak hangi konulardan memnun veya rahatsız olduğunu belirlemeye yardımcı olabilir.
Yapay Zekâ Uygulamalarının Ortak Noktası Nedir?
Farklı alanlarda kullanılsalar da birçok yapay zekâ uygulamasının çalışma mantığını basitleştirerek şu şekilde düşünebiliriz:
VERİ / GİRDİ → YAPAY ZEKÂ İLE İŞLEME → SONUÇ / ÇIKTI
Örneğin:
Fotoğraf → Görüntünün analiz edilmesi → Nesnenin tanınması
İnsan sesi → Konuşmanın analiz edilmesi → Komutun anlaşılması
İzleme geçmişi → Tercihlerin analiz edilmesi → İçerik önerisi
Trafik verileri → Verilerin analiz edilmesi → Güzergâh önerisi
Bu örneklerden de anlaşılabileceği gibi yapay zekâ tek bir teknoloji değildir. Görüntü, ses, metin, sensör verileri ve kullanıcı davranışları gibi farklı veriler üzerinde çalışan birçok yöntem ve uygulamayı kapsayan geniş bir alandır.
Sonuç
Yapay zekâ; sağlıktan eğitime, ulaşımdan güvenliğe, eğlenceden iletişime kadar yaşamın pek çok alanında kullanılmaktadır. Ancak yapay zekâyı anlamak için yalnızca hangi uygulamaların yapay zekâ kullandığını bilmek yeterli değildir.
Bir yapay zekâ sistemiyle karşılaştığımızda şu üç soruyu sormak, sistemin nasıl çalıştığını anlamamıza yardımcı olabilir:
1. Sistem hangi verileri kullanıyor?
2. Bu veriler üzerinde hangi işlemleri gerçekleştiriyor?
3. İşlemin sonucunda hangi çıktıyı üretiyor?
Bu sorulara cevap verebildiğimizde yalnızca yapay zekâ uygulamalarını tanımış olmayız; aynı zamanda bu sistemlerin çalışma mantığını da anlamaya başlarız.