TeknolojiYapay Zeka

Yapay Zekanın 8 Örneği

Yaşamlarımızı etkileyen sayısız yapay zeka örneği var. Bazı insanlar bunu “dünyayı kötü bir şekilde ele geçiren robotlar ” fenomeni olarak adlandırırken, yapay zekanın bize çok fazla zaman, para ve enerji tasarrufu sağlayarak hayatı kolaylaştırdığını inkar etmek imkansızdır.

Terminoloji

Yapay Zeka, bir makinenin verileri özel olarak tasarlanmış algoritmalar aracılığıyla anlayabilen, analiz edebilen ve öğrenebilen insan zihninin bir planı olarak hareket ettiği olgusunu ifade eder. Yapay zeka makineleri, insan davranış kalıplarını hatırlayabilir ve tercihlerine göre uyum sağlayabilir. 

Yapay zeka ile yakından ilgili olarak tartışmamız boyunca karşılaşacağınız temel kavramlar makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işleme (NLP). Devam etmeden önce bunları anlayalım.

Makine Öğrenmesi (ML), makinelerin anlayabilmesi için yapılandırılması gereken (makine dilinde) büyük veriler aracılığıyla makinelere önemli kavramlar hakkında öğretmeyi içerir. Bütün bunlar doğru algoritmaları besleyerek yapılır.

Derin Öğrenme, ML’nin bir adım ötesindedir, yani temsil yoluyla öğrenir, ancak verilerin onu anlaması için yapılandırılmasına gerek yoktur. Bu, insan sinir yapısından esinlenen yapay sinir ağlarından kaynaklanmaktadır. 

Doğal Dil İşleme (NLP) bilgisayar biliminde dilsel bir araçtır. Makinelerin insan dilini okumasını ve yorumlamasını sağlar. NLP, insan dili verilerinin otomatik çevirisine izin verir ve farklı dilleri konuşan iki tarafın (bilgisayarlar ve insanlar) etkileşime girmesini sağlar.

Yapay zekayı ve nasıl çalıştığını inceleyelim. Günlük olarak karşılaşacağınız, ancak yapay zeka yönünden habersiz olabileceğiniz yapay zeka örnekleri:

1. Google Haritalar ve Ride-Hailing Uygulamaları

Artık yeni bir varış noktasına seyahat etmek için fazla düşünmek zorunda değilsiniz. Kafa karıştırıcı adres yönlerine güvenmek yerine, telefonunuzdaki kullanışlı harita uygulamasını açıp varış noktanızı yazabilirsiniz.

Peki uygulama kesin yönleri, optimum rotayı ve hatta yol bariyerlerini ve trafik sıkışıklığını nasıl biliyor? Çok uzun zaman önce, işe gidip gelmek için sadece GPS (uydu tabanlı navigasyon) kullanılırdı. Ancak şimdi, kullanıcılara kendi çevreleriyle ilgili çok daha gelişmiş bir deneyim sunmak için yapay zeka dahil ediliyor. 

Uygulama algoritması, personel bunları manuel olarak tanımladıktan sonra makine öğrenimi yoluyla, sistemdeki binaların kenarlarını hatırlar. Bu, haritalara binaların net görsellerinin eklenmesini sağlar. Başka bir özellik, taşıtların tam aradıkları eve ulaşmalarına yardımcı olan el yazısı ev numaralarını tanıma ve anlama kalitesidir. Resmi sokak levhası olmayan yerler, ana hatları veya el yazısı etiketleriyle de tanımlanabilir.

Uygulama trafiği anlamak ve tanımlamak için eğitildi. Bu nedenle tıkanıklığı önleyen en iyi yolu önerir. AI tabanlı algoritma, kullanıcılara, trafik koşullarına göre bunu hesaplamaları öğretildiği için hedeflerine ulaşacakları kesin mesafeyi ve zamanı da söyler. Kullanıcılar oraya gitmeden önce konumlarının resimlerini de görüntüleyebilir. 

2. Yüz Algılama ve Tanıma

Fotoğraf çekerken yüzümüzde sanal filtreler kullanmak ve telefonlarımızın kilidini açmak için yüz kimliğini kullanmak, günlük yaşamımızın bir parçası olan iki AI uygulamasıdır. İlki, herhangi bir insan yüzünün tanımlandığı anlamına gelen yüz algılama özelliğini içerir. İkincisi, belirli bir yüzün tanındığı yüz tanımayı kullanır.

Bu nasıl çalışıyor?

İnsanlar, göz bebekleri, burun, dudaklar ve yüz şekilleri gibi yüz özelliklerinden tanınır. Ama yüz için olan bu kadar değil. İnsan yüzlerini benzersiz kılan birçok faktör vardır. Akıllı makineler, yüzün çevresini ilgi alanı olarak bir kare yapan yüz koordinatlarını (x, y, w ve h; tanımlamak için işaretler gözler, burun vb.) Ve hizalamayı (geometrik yapılar) tanımlamaktadır. Bu, insanın yüzleri tanıma yeteneğini artırır.

Yüz tanıma ayrıca devlet kurumları tarafından veya havaalanlarında gözetim ve güvenlik için kullanılır. Örneğin, Londra Gatwick Havaalanı, yolcuların uçağa binmesine izin vermeden önce yüz tanıma kameralarını kimlik kontrolleri olarak kullanır.

3. Metin Editörleri veya Otomatik Düzeltme

Belgeleri yazarken, karmaşıklık düzeylerine bağlı olarak yazım hataları, dil bilgisi, okunabilirlik ve intihal olup olmadığını kontrol eden editörler için dahili veya indirilebilir otomatik düzeltme araçları vardır. 

Akıcı konuşabilmeniz için dilinizi öğrenmeniz biraz zaman almış olmalıdır. Benzer şekilde, yapay olarak zeki algoritmalar dilin yanlış kullanımını belirlemek ve düzeltmeler önermek için makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işlemeyi de kullanır.

Dil bilimciler ve bilgisayar bilimcileri, tıpkı okulda öğretildiği gibi, makineye grameri öğretmek için birlikte çalışırlar. Makineler, makinelerin anlayabileceği şekilde düzenlenmiş bol miktarda yüksek kaliteli dil verisi ile beslenir. Tek bir virgül bile yanlış kullandığınızda, editör kırmızı renkle işaretler ve öneriler getirir.

Bir dahaki sefere dil düzenleyicinizi kontrol ettiğinizde, yapay zekanın birçok örneğinden birini kullandığınızı bilin.

4. Arama ve Tavsiye Algoritmaları

En sevdiğiniz filmleri izlemek, şarkı dinlemek veya çevrimiçi alışveriş yapmak istediğinizde, size önerilen öğelerin ilgi alanlarınızla mükemmel bir şekilde uyumlu olduğunu fark ettiniz mi? Bu yapay zekanın güzelliğidir.

Bu akıllı öneri sistemleri, davranışlarınızı ve ilgi alanlarınızı çevrimiçi etkinliklerinizden öğrenir ve size benzer içerikler sunar. Kişiselleştirilmiş deneyim, sürekli eğitim ile mümkün olmaktadır. Veriler ön uçta (kullanıcıdan) toplanır, büyük veri olarak saklanır ve makine öğrenimi ve derin öğrenme yoluyla analiz edilir. Daha sonra, daha fazla arama yapmanıza gerek kalmadan sizi eğlendiren önerilerle tercihlerinizi tahmin edebilir.

Benzer şekilde, optimize edilmiş arama motoru deneyimi yapay zekanın başka bir örneğidir. Genellikle, en iyi arama sonuçlarımız aradığımız cevaba sahiptir. Bu nasıl oluyor?

Kalite kontrol algoritmaları, spam içerikli kötü içerik üzerinden yüksek kaliteli içeriği tanımak için verilerle beslenir. Bu, en iyi kullanıcı deneyimi için kaliteye dayalı olarak artan arama sonuçları sıralaması yapılmasına yardımcı olur. 

Arama motorları kodlardan oluştuğundan, doğal dil işleme teknolojisi bu uygulamaların insanları anlamasına yardımcı olur. Aslında, en üst düzey aramaları derleyerek ve yazmaya başladığında sorgularını tahmin ederek bir insanın ne sormak istediğini tahmin edebilirler.

Sesli arama ve resim arama gibi yeni özellikler de sürekli olarak makinelere programlanmaktadır. Bir alışveriş merkezinde çalan bir şarkıyı bulmak istiyorsanız, müzik tanımlayan bir uygulama, saniyeler içinde ne olduğunu size söyleyecektir. Zengin şarkı veri tabanını eledikten sonra, makine size bu şarkıyla ilgili tüm ayrıntıları da söyleyecektir. 

5. Chatbotlar

Bir müşteri olarak, sorguların yanıtlanması zaman alabilir. Yapay olarak zeki bir çözüm, müşterilere chatbot’lar aracılığıyla hitap etmek için makineleri eğitmek için algoritmaların kullanılmasıdır. Bu, makinelerin SSS’lere cevap vermesini, siparişleri almasını ve izlemesini sağlar.

Chatbot’lar, doğal dil işleme (NLP) yoluyla müşteri temsilcilerinin konuşma stillerini taklit etmeyi öğreniyor. Gelişmiş sohbet botları artık belirli girdi biçimleri gerektirmez (örneğin evet / hayır soruları). Ayrıntılı cevaplar gerektiren karmaşık soruları da cevaplayabilirler.

Aldığınız yanıt için kötü bir puan verirseniz, bot yaptığı hatayı tanımlayacak ve bir dahaki sefere düzelterek maksimum müşteri memnuniyeti sağlayacaktır.

6. Dijital Asistanlar

Ellerimiz dolu olduğunda, genellikle bizim adımıza görevleri yerine getirmek için dijital asistanlara başvururuz. Bir elinde bir fincan kahve ile araç kullanırken, asistandan annenizi aramasını isteyebilirsiniz. Asistan, örneğin, Siri kişilerinize erişecek, “Anne” kelimesini tanımlayacak ve numarayı arayacaktır. 

İlginç bir şekilde, Siri eski bir haberdir, çünkü sadece konuşulduğunda yanıt verebilen ve karmaşık cevaplar vermeyen daha düşük seviyeli bir modele bir örnektir. En yeni dijital asistanlar insan dilinde çok bilgilidir ve gelişmiş NLP ve ML’yi içerir. Karmaşık komut girişlerini anlarlar ve tatmin edici çıktılar verirler. Tercihlerinizi, programlarınızı ve alışkanlıklarınızı analiz edebilen uyarlanabilir yeteneklere sahiptirler. Bu, sizin için bir şeyleri hatırlatmalar, istemler ve zamanlamalar şeklinde sistemize etmelerine, organize etmelerine ve planlamalarına olanak tanır.

7. Sosyal Medya

Sosyal medyanın ortaya çıkışı, dünyaya aşırı konuşma özgürlüğü ile yeni bir anlatı sağlamıştır. Ancak bu, siber suçlar, siber zorbalık ve nefret söylemi gibi bazı toplumsal kötülükler getirdi. Çeşitli sosyal medya uygulamaları, bu sorunları kontrol etmek ve kullanıcılara diğer eğlenceli özellikleri sağlamak için AI desteğini kullanıyor.

AI algoritmaları, nefret söylemi içeren yayınları insanlardan çok daha hızlı bir şekilde tespit edebilir ve hızla kaldırabilir. Bu, farklı dillerdeki nefret anahtar kelimelerini, kelime öbeklerini ve sembolleri tanımlama yetenekleriyle mümkün olur. Bunlar, sözlüğüne neolojizm eklemek için ek kabiliyete sahip olan sisteme beslenmiştir. Derin öğrenmenin sinir ağı mimarisi bu sürecin önemli bir bileşenidir.

Emojiler çeşitli duyguları temsil etmenin en iyi yolu haline geldi. Bu dijital dil, belirli bir metnin çağrışımını anlayabildiği ve tahmini metnin bir parçası olarak doğru emojiyi yönlendirebileceği için AI teknolojisi tarafından da anlaşılmaktadır.

Yapay zekanın harika bir örneği olan sosyal medya, bir kullanıcının rezonans yaptığı içeriği anlama ve onlara benzer içerik önerme yeteneğine de sahiptir. Yüz tanıma özelliği sosyal medya hesaplarında da kullanılır ve insanların otomatik öneriler yoluyla arkadaşlarını etiketlemelerine yardımcı olur. Akıllı filtreler spam veya istenmeyen iletileri tanımlayabilir ve otomatik olarak ayıklayabilir. Akıllı yanıtlar, kullanıcıların beğenebileceği başka bir özelliktir.

Sosyal medya endüstrisinin gelecekteki bazı planları, yayınlanan ve tüketilen içeriği analiz ederek intihar eğilimleri gibi zihinsel sağlık sorunlarını tanımlamak için yapay zekanın kullanılmasını içerir. Bu akıl sağlığı doktorlarına iletilebilir.

8. E-Ödemeler

Her işlem için bankaya koşmak telaşlı bir iş olabilir. Bankalar artık ödeme süreçlerini basitleştirerek müşterileri kolaylaştırmak için yapay zekadan yararlanıyor.

Yapay zeka, evinizin rahatlığında çeklerin yatırılmasını mümkün kıldı. AI, el yazısını deşifre etme konusunda yeterlidir ve çevrimiçi çek işlemeyi pratik hale getirir.

Sahteciliğin, kullanıcıların kredi kartı harcama kalıplarını gözlemleyerek tespit edilmesi de yapay zekanın bir örneğidir. Örneğin, algoritmalar Kullanıcı X’in ne tür ürünleri satın aldığını, ne zaman ve nereden satın alındığını ve hangi fiyat aralığında alışveriş yaptığını bilir. Kullanıcı profiline uymayan alışılmadık bir etkinlik olduğunda, sistem anında X kullanıcısını uyarır.

 

Yapay olarak zeki algoritmalar, insan yeteneklerinin ötesine geçtikçe zamandan tasarruf sağlar ve bilim insanlarının çabalarını daha önemli keşiflere harcamalarına olanak sağlar.

Tartıştığımız yapay zeka örnekleri sadece bir eğlence kaynağı olarak değil, aynı zamanda bu kadar bağımlı hale geldiğimiz sayısız yardımcı programı da sunmaktadır. Yapay zeka alanı hala yeni ve insan yeteneklerini çok daha doğru bir şekilde kopyalayacak daha birçok icat var.

Furkan Yasin Engin

Marmara Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Buna da göz atın

Close
Close