Yapay Zeka Nedir.docx

**"Yapay Zekâ" Nedir?** Yapay zekâ, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrollü robotun, genellikle akıllı varlıklarla ilişkili görevleri yerine getirme yeteneğidir. Terim sıklıkla akıl yürütme, anlam keşfetme, genelleme veya geçmiş deneyimlerden öğrenme gibi insanlara özgü entelektüel süreçlerle do...

**"Yapay Zekâ" Nedir?** Yapay zekâ, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrollü robotun, genellikle akıllı varlıklarla ilişkili görevleri yerine getirme yeteneğidir. Terim sıklıkla akıl yürütme, anlam keşfetme, genelleme veya geçmiş deneyimlerden öğrenme gibi insanlara özgü entelektüel süreçlerle donatılmış sistemler geliştirmek amacıyla kullanılmaktadır.[[ ^\[1\]^]](https://www.britannica.com/technology/artificial-intelligence) **"Yapay Zekâ"nın Faydaları Nelerdir?** Yapay zekâ, bir insanın yapabileceği bazı görevleri daha fazla veriyle daha hızlı bir şekilde yapılmasına imkân tanıyarak, hayatımızı kolaylaştırmaktadır. Bu sebeple, yapay zekâ; sesli asistanlar, dil çevirileri, öneri sistemleri, navigasyon, sosyal güvenlik, sağlık hizmetleri, e-ticaret ve yardımcı robot uygulamalarıyla günlük hayatımızda yer almaktadır. Siber güvenlik ve savunma sanayi gibi sektöre özel stratejik çalışmalarda da kullanılmaktadır. **"Yapay Zekâ" Terimi İlk Defa Ne Zaman ve Kim Tarafından Kullanılmıştır?** 1950'li yılların başında Alan Turing'in "Makineler Düşünebilir Mi?" sorusuyla makine öğrenmesi kavramı ortaya çıkmış, Bilgisayar Bilimci ve Bilişsel Bilimci "John McCarthy" tarafından "Yapay Zekâ" terimi ilk kez düzenlenen yapay zekâ konferansı olan "Dartmouth Konferansı"nda 1956 yılında kullanılmıştır.[^[ \[2\]]^](https://www.bounyayin.com/yayin/yapay-zeka/) **'Veri' ve "Yapay Zekâ" Arasında Nasıl Bir İlişki Vardır?** Yapay zekânın eğitimi esnasında gereken en önemli unsur 'veri'dir. Verinin büyüklüğü, hacmi ve çeşitliliği arttıkça yapay zekânın öğrenme kapasitesinin de artması beklenmektedir. Günümüzde, üretilen veri miktarının hızlı bir şekilde artması ve "Büyük Veri" işleme yeteneklerinin de gelişmesiyle, yapay zekâ çözümleri birçok alanda karşımıza çıkmaktadır. **"Büyük Veri" Nedir?** Bilgi toplama unsurları hayatımızın her alanında yer almaktadır. Bu sebeple, veri miktarının artmasının yanı sıra veriye erişim hızı da artmaktadır. Dolayısıyla, geleneksel veri işleme teknikleri yetersiz kalmaktadır. Bu da "Büyük Veri" ve çözümlerini beraberinde getirmektedir. Basitçe ifade etmek gerekirse, "Büyük Veri"nin temel özellikleri; hacim, hız ve çeşitliliktir. Büyük veri, daha önce çözülemeyen problemleri daha hızlı ve etkin olarak çözmek için kullanılabilir.[[ ^\[3\]^]](https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/big-data) **Neden Yapay Zekâya İhtiyacımız Var?** Yapay zekâ hayatın birçok noktasında yansız, eşitlikçi uygulamalarla toplumun refah düzeyini arttırabilme yetenekleri dolayısıyla ihtiyaçtır. Güncellenebilen ve kişiselleştirilebilen yapay zekâ destekli araçlar, bireylerin ve toplumun kalkınmasına etki edecek uygulamalardır. Örneğin, navigasyon, sesli asistan, e-ticaret gibi uygulamalar bireylerin hayatını kolaylaştırmaktadır. **Günlük Hayatta Kullanılan Yapay Zekâ Uygulamaları Nelerdir?** Yapay zekâ birçok alanda insanların karar alma süreçlerine yardımcı olabilmektedir. Böylece, hizmetler daha kaliteli ve hızlı bir şekilde sunulabilmektedir. Bu kapsamda, yapay zekâ uygulamaları ve bu uygulamaların sağlamış olduğu hizmetlere gün geçtikçe daha fazla ihtiyaç duyulacaktır. Yapay zekânın başlıca kullanım alanları olarak, aşağıdaki uygulamaları sıralamak mümkündür: **Görüntü İşleme** Yüz Tanıma Güvenlik ve Gözetleme Sosyal Ağlarda Fotoğraf Etiketleme Spor Analitiği ve Strateji Optimizasyonu Sentetik Görüntü Üretimi Sahte Fotoğraf ve Video Üretimi **Ses İşleme** Müzik Tanıma Sesli Asistanlar Sesli Yanıt ve Şifre Konuşmadan Metin Sentezi Metinden Konuşma Sentezi **Metin İşleme** Çeviri Servisleri Çevrimiçi Sohbet ve Asistan Sosyal Medya Analitiği ve Duygu Durum Analizi Kişiye Özgü Yazım Düzeltme ve Öneri **Veri İşleme** Öneri Sistemleri İlan Öneri Müzik Öneri Müşteri Deneyimi ve Müşteriler için Akıllı Kampanya Önerisi Hava Durumu, Trafik Yoğunluğu Gözeterek Rota Planlama Periyodik Bakım ve Onarım Kestirimi İşe Alım ve Performans Değerlendirme Sistemleri Oyun Motorları **Sağlık Verilerinin Analizi ve Tedavi Planlaması** Tanı Koyma ve Tedavi Planlama Sürecinde Doktorlara Yardımcı Olan Uygulamalar **İnsansız - YZ Destekli Sürüş Sistemleri** Otonom Araçlarda Karar Destek Sistemleri **Sigortacılık ve Finans** Sanal Asistanlar Hasar Yönetimi Sahtekârlık Tespiti ve Önleme, Anomali Tespit Uygulamaları **Büyük Veri Analitiği** Büyük Veri Analizi ile Davranış Analizi **Tarım ve Hayvancılıkta Akıllı Uygulamalar** İnsansız Hava Aracı (İHA) ile Görüntü İşleme Temelli Hassas Tarım Uygulamaları Hassas Hayvansal Üretim **Siber Güvenlik** Siber Saldırıları Tespit ve Engelleme için Uzman Sistem Kötücül Yazılım Analizi **Yapay Zekâ Terminolojisi: Bilinmesi Gereken En Yaygın Yapay Zekâ Terimleri Nelerdir?** En yaygın "Yapay Zekâ" terimlerinden bazıları şunlardır: **Veri** 'Veri', yapay zekâ ve makine öğreniminin temelidir. Veriler, bir veya daha fazla kişi veya nesne hakkındaki nitel veya nicel değişkenlerin bir dizi değeridir. **Algoritma** İyi tanımlanmış kuralların ve işlemlerin adım adım uygulanmasıyla bir sorunun giderilmesi veya sonuca en hızlı biçimde ulaşılması işlemidir. **Makine Öğrenimi** Makine öğrenimi, analitik model oluşturmayı otomatikleştiren bir veri analiz yöntemidir. Sistemlerin verilerden öğrenebileceği, kalıpları belirleyebileceği ve minimum insan müdahalesi ile karar verebileceği fikrine dayanan yapay zekânın alt dalıdır. **Derin Öğrenme** Derin öğrenme, bilgisayarların yüksek bilişsel fonksiyonları gerçekleştirebilmesi için geliştirilen bir makine öğrenimi tekniğidir. Çok sayıda yapay nöron katmanından oluşan sinir ağlarının kullanımıdır. Derin öğrenme, özellikle sürücüsüz (otonom) araçlar gibi görüntü tabanlı yapay zekâ uygulamalarının arkasındaki önemli bir unsurdur. **Yapay Sinir Ağları** Yapay nöronların birleşimiyle kurulan yapay ağ ile insan beyninin çalışma biçiminden esinlenen bilgi işlem sistemleridir. **Doğal Dil İşleme** İnsanlar ve bilgisayarlar arasındaki etkileşimi doğal dilleri kullanarak gerçekleştirmesini sağlayan, yapay zekânın alt dallarından biridir. Günlük hayatta sık sık kullanılan akıllı asistanlar, bu teknolojiyi kullanmaktadır. **Bilgisayarlı Görü** Bir bilgisayarın görüntülerden anlam çıkartabilme yeteneğini ifade etmektedir. Bilgisayarlı görü; güvenlik, savunma, sağlık, üretim gibi alanlarda birçok amaç için kullanılabilmektedir. **Bilişsel Bilim** İnsan beyninin dilbilim, bilgi işleme ve karar verme gibi çeşitli süreçlerini inceleyen bir disiplindir. Bu alandaki keşifler, bilgisayarın insan gibi düşünmesinde büyük önem teşkil etmektedir. **Pekiştirmeli Öğrenme** Pekiştirmeli öğrenme, diğer tüm yapay öğrenme modellerinden farklı olarak dinamik bir yapıya sahip ve çevre ile etkileşim içinde ödül--ceza yöntemine bağlıdır. Bu sebeple, veri kümesinin kısıtlı olduğu ve sabit olmadığı durumlarda tercih edilmektedir. ^[[\[4\]](https://mitpress.mit.edu/books/reinforcement-learning-second-edition)[\[5\]](https://yz-ai.github.io/blog/pekistirmeli-ogrenme/pekistirmeli-ogrenme-bolum-1)]^ **Eğiticili Öğrenme** Eğiticili öğrenme, anlamlı özellikleri barındıran veri kümelerine ihtiyaç duymaktır. Sınıf sayısı ve bir grup örneğin hangi sınıfa ait olduğu, olasılık yaklaşımlarından faydalanarak hesaplanmaktadır.[[ ^\[6\]^]](https://stanford.edu/~shervine/l/tr/teaching/cs-229/cheatsheet-supervised-learning) **Eğiticisiz Öğrenme** Hangi sınıf ve gruba ait olduğunu, özelliklerini bilmediğimiz verilerin yakınlık gibi farklı bilgilerini hesaplayarak kümeleme yapan yaklaşımlara "eğiticisiz öğrenme" denmektedir.[[ ^\[7\]^]](https://stanford.edu/~shervine/l/tr/teaching/cs-229/cheatsheet-unsupervised-learning) Böylece, veri içindeki etiketlenmemiş gizli benzerlikler tespit edilmektedir. **Neden Yapay Zekâ Bu Kadar Popüler Hale Geldi?** Son yıllarda, teknolojik ilerlemelerle artan veri toplama, depolama, paylaşma ve işleme yetenekleri sayesinde geçmişte pratik olarak uygulanamamış birçok yöntem ve daha karmaşık uygulamalar, günümüzde gerçeklenebilir hale gelmiştir.[[ ^\[8\]^]](https://www.bounyayin.com/yayin/yapay-ogrenme/) Yapay zekâ, insanlığın hizmetine sunulan tüm bu uygulamalarla büyük verinin analiz edilerek, birçok alanda kazanımlar elde edilmesine imkân sağlamaktadır. **Yapay Zekâ Tehlikeli Olabilir Mi?** Her geliştirilen teknoloji gibi yapay zekâ uygulamaları da farklı kötücül amaçlarla kullanılabilir veya değiştirilebilir. Yapay zekâ; eğitim esnasında mahremiyet içeren verinin kullanılması, verinin önyargılı biçimde toplanma durumuna göre, farklı problemlere sebep olabilir. Önemli olan güvenlik ve açıklanabilirlik esaslarına uyarak, geliştirmelere devam etmektir. Etik ve ahlaki kurallara bağlı kalındığı, kurumsal politikalara uyulduğu takdirde hiçbir teknolojik gelişme korkutucu olmamalıdır.