Merhaba Dostlar;
Bu yazımda, günümüzde sıkça duyduğumuz ve artık aşina olmaya başladığımız bir teknoloji olan yapay zekâyı ele alacağım. İngilizcesi “Artificial Intelligence (AI)” olan yapay zekâ, bilgisayar sistemlerine özel eğitimlerle insan benzeri zekâ ve öğrenme yetenekleri kazandırmayı hedefleyen bir disiplindir.
Bu temel tanımdan sonra, size bir soru sormak istiyorum: “Yapay zekâ, doğal zekâya rakip olabilir mi?” Cevabı size bırakıyorum ve şimdi konunun detaylarına geçmek istiyorum.
Yapay zekâ, çeşitli algoritmalar, veri analizi, makine öğrenimi gibi teknikler kullanarak insan zekâsına benzer görevleri yerine getirebilen bir teknolojidir. Örüntüleri tanıma, kararlar alma, öğrenme ve problem çözme gibi yeteneklere sahiptir.
“Örüntü” terimi, tekrar eden veya düzenli olarak görülen öğelerin belirli bir düzen veya yapı içinde oluşturduğu bir form veya davranış şeklini; bilgisayar içerisinden baktığımızda, verilerin veya olayların düzenlilik, tekrarlanma veya ilişkilendirme özelliklerini ifade eder. Benzerlik, simetri, sıralama gibi belirli özelliklerle tanımlanabilirler. Yapay zekâ, örüntüleri tanıma, analiz etme ve bu örüntülerden anlamlı sonuçlar çıkarma yeteneğine odaklanır. Örüntü tanıma; metin analizi, ses tanıma, görüntü tanıma gibi birçok alanda önemli bir rol oynar.
Yapay zekâ birçok farklı alt alana sahiptir. Makine öğrenimi, bilgi temelli sistemler, doğal dil işleme, görüntü işleme ve derin öğrenme gibi alt alanlar, yapay zekânın farklı yönlerini kapsar. Makine öğrenimi, veri analizi ve istatistiksel yöntemler kullanarak bilgisayar sistemlerinin örüntüleri tanımasını ve gelecekteki veriler üzerinde tahminlerde bulunmasını sağlar. Derin öğrenme; insan beyninin çalışma prensiplerinden esinlenerek oluşturulan bilgi işleme ve öğrenme yeteneklerine sahip yapay ağ yapısı olarak tanımlanan sinir ağları üzerine kurulu bir makine öğrenimi tekniğidir ve son zamanlarda birçok alanda büyük başarılar elde edilmiştir.
Yapay Zekâ’nın Uygulama Alanları
Yapay zekânın uygulama alanları oldukça geniş kapsamlıdır ve birçok sektörde hızla kullanılmaya başlanmıştır. Günümüz dünyasında, yapay zekânın yoğunlaştığı deneme çalışmalarının gerçekleştirildiği önde gelen sektörler şunlardır:
Sağlık: Yapay zekâ, tıp alanında hastalık teşhisi ve tedavi planlaması gibi görevlerde kullanılır. Örneğin, radyoloji görüntülerini analiz ederek kanser taraması yapabilir veya sağlık verilerini inceleyerek hastalıkların erken teşhisini sağlayabilir.
Otomotiv: Sürücüsüz araçlar, yapay zekânın büyük bir uygulama alanıdır. Yapay zekâ sistemleri, araçların etrafındaki nesneleri algılayarak güvenli bir şekilde trafikte hareket etmelerini sağlar.
Eğitim: Yapay zekâ, öğrenme sürecinde destek sağlamak için kullanılabilir. Öğrencilerin ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunabilir veya eğitim materyallerini optimize edebilir.
Finans: Yapay zekâ, finansal analiz ve risk yönetimi gibi alanlarda kullanılır. Büyük miktarda finansal veriyi analiz ederek yatırım stratejileri önerir veya sahtecilik gibi dolandırıcılık tespiti görevlerinde kullanılabilir.
Perakende: Yapay zekâ, müşteri davranışı analizi, stok yönetimi ve kişiselleştirilmiş öneriler gibi alanlarda perakende sektöründe kullanılır. Müşterilerin tercihlerini ve alışveriş alışkanlıklarını analiz ederek daha iyi müşteri deneyimi sağlayabilir.
Gelecekte yapay zekâ kullanımı daha da yaygınlaşacak ve yeni uygulama alanları ortaya çıkacaktır. Örneğin;
Akıllı ev sistemlerinde yapay zekâ teknolojileri, evlerin enerji kullanımını optimize etmek veya güvenlik sistemlerini yönetmek gibi işlevleri yerine getirebilir. Bu sistemler, ev sahiplerine enerji tasarrufu sağlama ve evlerini daha güvenli hale getirme konusunda yardımcı olabilir.
Tarım sektörü de yapay zekâyı büyük ölçüde benimseyecek alanlardan biridir. Yapay zekâ, bitki hastalıklarının tanınması ve mücadelesi, verimliliğin artırılması, su ve gübre kullanımının optimize edilmesi gibi konularda tarımsal
faaliyetlere önemli katkılar sağlayabilir. Örneğin, görüntü işleme algoritmaları kullanarak bitkilerin durumunu izleyebilir, hastalık belirtilerini tespit edebilir ve gerektiğinde çiftçilere bildirimler gönderebilir.
Hizmet sektöründe ise, yakın gelecekte insanlarla sözlü iletişim kurabilen, konuşulanları anlayabilen, sorunları çözebilen ve çözümleri konuşarak iletebilen insansız çağrı merkezlerinin de ortaya çıkması mümkündür.
Gelecekte olabilecekler hayal gücümüzün el verdiğince sınırsızdır.
Ancak yapay zekânın bazı etik ve sosyal sorunları da vardır. Örneğin, veri gizliliği, önyargı ve ahlaki sorunlar gibi konular yapay zekânın gelişimiyle birlikte önem kazanmaktadır. Bu nedenle, yapay zekânın geliştirilmesi ve kullanımı sırasında etik standartlara uymak büyük bir önem taşır.
Yapay zekânın bazı potansiyel tehditleri ve bu tehditlerle başa çıkmak, onu etik ve güvenli bir şekilde kullanmak için alınabilecek önlemler şunlardır:
Veri gizliliği ve güvenlik: Yapay zekâ sistemleri, büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar ve bu veriler genellikle kişisel veya hassas bilgiler içerebilir. Bu durum, veri gizliliği ve güvenlik risklerini artırabilir. Veri sızıntıları, kötü niyetli kullanım veya yetkisiz erişim gibi durumlar ciddi sonuçlara yol açabilir.
Çözümü; veri koruması standartlarına uygunluğu sağlamak, güçlü şifreleme yöntemleri kullanmak ve veriye sınırlı erişim politikaları uygulamak gibi adımlar, veri gizliliği ve güvenliğini korumak için önemlidir.
Önyargı ve ayrımcılık: Yapay zekâ sistemleri, eğitildikleri veri setine bağlı olarak önyargılı veya ayrımcı sonuçlar üretebilir. Eğer eğitim verileri çeşitlilikten yoksun veya yanlış bir şekilde temsil ediliyorsa, sistemlerin kararları adaletsiz olabilir ve mevcut toplumsal eşitsizlikleri pekiştirebilir.
Çözümü; çeşitlilik ve adil eğitim verileridir. Yapay zekâ sistemlerini eğitirken, çeşitlilik göz önünde bulundurulmalı ve eğitim verileri, önyargıları ve ayrımcılığı azaltmaya yönelik düzeltici önlemler alınmalıdır.
İnsan emeği kaybı: Yapay zekâ ve otomasyon teknolojilerinin kullanımı, bazı işlerin otomatikleştirilmesine ve insanların yerini almasına yol açabilir. Bu durum, işsizlik riskini artırabilir ve bazı sektörlerde insan emeği kaybına neden olabilir.
Çözümü; insan ve makine işbirliğidir. Yapay zekâ sistemleri, insanlarla işbirliği içinde çalışacak şekilde tasarlanmalıdır. İnsanların yapay zekâ sistemlerini denetleme ve karar alma süreçlerine dâhil olması önemlidir.
Yanlış yönlendirme ve manipülasyon: Yapay zekâ sistemleri, bilgi ve içerik sağlama konusunda kullanılabilir ve bu da yanlış yönlendirmelere veya manipülasyonlara neden olabilir. Örneğin, sosyal medya platformlarında yapay zekâ, kullanıcıların tercihlerine ve davranışlarına dayalı olarak içerik sunabilir ve bu da bilgi kabul etme ve yanıltıcı içeriklere maruz kalma riskini artırabilir.
Çözümü; İçerik doğrulama ve kaynak değerlendirme araçları sağlamak, kullanıcılara bilgi sağlarken şeffaf ve açık olmak, algoritmalardaki önyargıları tespit etmek ve düzeltmek için çeşitlilik ve kapsayıcılık ilkesini uygulamak, sonuçları farklı kaynaklardan teyit etmek olası çözümlerdir.
Şeffaflık ve hesap verilebilirlik: Yapay zekâ sistemlerinin kararlarının nasıl alındığı ve hangi faktörlere dayandığı anlaşılır olmalıdır. Şeffaflık ve hesap verilebilirlik, sistemlerin iç işleyişini anlamak ve potansiyel hataları veya önyargıları tespit etmek için önemlidir.
Çözümü; Karar algoritmasının iç işleyişini ve verilerin nasıl kullanıldığını açıklamak, denetim ve denetleme mekanizmaları oluşturmak üzere açık sistem olarak geliştirmek, kullanıcıların karar sürecine katılımını sağlamak ve veri gizliliği konusunda şeffaflık sağlamak olası çözümlerdir.
Etik kurallar ve yönetmelikler: Yapay zekâ teknolojileri için etik kurallar ve yönetmelikler geliştirmek önemlidir. Bu
kurallar, yapay zekâ sistemlerinin insanların haklarını ve toplumsal değerleri korumasını sağlayabilir. İnsanlara zarar vermekten kaçınmak ve adaletli, şeffaf ve hesap verilebilir bir şekilde kullanılmalarını sağlamak için bu kuralların oluşturulması önemlidir.
Çözümü; Etik kurallar ve yönetmelikler oluşturarak yapay zekâ sistemlerinin etik kullanımını sağlamak mümkündür. İnsan odaklı bir yaklaşım benimsemek, ayrımcılığı engellemek, güvenlik ve gizlilik önlemlerini uygulamak, yapay zekâ sistemlerinin insanlara zarar vermesini önlemek için etik bir çerçeve oluşturulmalıdır.
Sürekli izleme ve değerlendirme: Yapay zekâ sistemlerinin performansı sürekli olarak izlenmeli ve değerlendirilmelidir. Yanlış sonuçlar veya hatalar tespit edildiğinde düzeltici önlemler alınmalı ve sistemlerin sürekli olarak geliştirilmesi sağlanmalıdır.
Çözümü: Hataların ve yanlış sonuçların tespiti için geri bildirim mekanizmaları oluşturmak, kullanıcı deneyimini dikkate almak, düzeltici önlemler almak ve sistemleri sürekli olarak iyileştirmek önemlidir.
Son sözüm; Yapay zekâ, farklı alanlarda karar verme süreçlerinde bir destek mekanizması olarak kullanılabilir. Ancak, ürettiği bilgilerin mutlak doğruluğuna güvenmek yerine her zaman gözden geçirmeniz ve başka kaynaklardan doğrulama yapmanız önemlidir. Kendi zekânızı her zaman yapay zekânın üzerinde tutun. İnsanlar düşünebilen ve duyguları olan varlıklardır. Oysa makineler, inanılmaz miktarda veriyi depolayabilir, bunları insanlar tarafından belirlenen kurallar çerçevesinde değerlendirir ve sonuçlar üretir. Makinelerin “düşünme” yetisi bulunmamaktadır. Duygusal açıdan bakıldığında, makinelerin duyguları asla olamaz. Sadece insanlar tarafından belirlenen yöntemlerle duyguları taklit edebilirler.
Sağlıcakla kalın.
M. Haluk Saran / 21.05.2023
