Yapay zeka yani artificial intelligence (AI), insan zekasını taklit eden ve bilgisayar uygulamalarının yinelemeli işleme ve algoritmik eğitim yoluyla deneyimlerden öğrenmesine olanak tanıyan bir teknolojidir.
Yapay zeka sistemleri, her başarılı veri işleme turunda daha akıllı hale gelir, çünkü her etkileşim, sistemin çözümleri test etmesine, ölçmesine ve başarmak üzere ayarlandığı görevde uzmanlık geliştirmesine olanak tanır.
Bu, bir insanın benzer işleri yapabileceği orandan çok daha hızlı bir şekilde tamamlanabileceğinden, AI sistemleri insanlardan çok daha hızlı uzman hale gelebilir ve bu da onları akıllı karar verme gerektiren herhangi bir süreç için inanılmaz derecede etkili hale getirir. Sonuç olarak tüm bunlar, yapay zekayı inanılmaz derecede güçlü ve son derece değerli bir teknoloji yapar.
Neden mi?
Çünkü bilgisayarların temelde insanlar gibi düşünmesine ve davranmasına izin verir. Birçok durumda AI sistemleri insanlardan önemli ölçüde daha iyi performans gösterme yeteneğine sahiptir.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Yapay Zekanın Bileşenleri Nelerdir?
Terim olarak yapay zekayı anlamak ve tartışmak kolay olabilir. Ancak bir kavram olarak düşünüldüğünde, özellikle keşfetmeye yeni başladıysanız, yapay zeka derinlemesine indikçe oldukça bunaltıcı olabilir.
Tüm bu bunaltıcı süreci aşabilmeniz için yapay zekanın teknolojiyi gerçeğe dönüştüren beş temel bileşenine daha yakından bakalım.
Makine Öğrenme
Makine öğrenimi (ML), bilgisayarlara, açıkça programlanmadan otomatik olarak deneyimlerden öğrenme ve iyileştirme yeteneği sunan bir yapay zeka uygulamasıdır.
Makine öğrenimi algoritmaları, verileri analiz etme, kalıpları tanımlama ve tahminlerde bulunma yeteneğine sahiptir. Bu algoritmalar, kendilerine maruz kalan daha yeni veri kümelerini öğrenerek ve bunlara uyum sağlayarak sürekli gelişmek üzere tasarlanmıştır. ML uygulamasının mükemmel bir örneği, e-posta hesabınızdaki spam filtreleme algoritmasıdır.
Derin Öğrenme
Derin öğrenme (DL), makine öğreniminin bir alt kümesidir. Makinelerin verileri işleyerek öğrenmesini sağlamak için yapay sinir ağlarını kullanır. Derin öğrenme, sağlanan veri kümesi yapılandırılmamış ve çok çeşitli olsa bile makinelerin karmaşık sorunları çözmesine yardımcı olur.
Burada, sürekli bir geri bildirim döngüsüne dayalı olarak sistem eylemleri ayarlanarak öğrenme süreci gerçekleşir. Sistem her doğru eylem için ödüllendirilir ve yanlış olanlar için cezalandırılır. Sistem, ödülü en üst düzeye çıkarmak için eylemleri değiştirmeye çalışır.
Yapay Sinir Ağları
Yapay sinir ağı (YSA), insan beyninin bilgiyi analiz etme ve işleme şeklini simüle etmek için tasarlanmış bir yapay zeka bileşenidir. YSA, yapay zekaya kendi kendine öğrenme yetenekleri sunar ve aynı teknolojinin temeli olarak da kabul edilebilir.
Yapay sinir ağları, insan beyninin biyolojik sinir ağlarını taklit etmek için inşa edilmiştir. Beynin temel birimleri olan nöronların yapay karşılıkları algılayıcılardır. YSA’ları oluşturmak için çok sayıda algılayıcı bir araya toplanmıştır.
Doğal Dil İşleme (NLP)
Doğal dil işleme (NLP), makinelere insan dilini okuma, anlama ve üretme yeteneği sunan bir AI dalıdır. Sesli asistanların çoğu NLP kullanır.
Bilgisayarlar iletişim kurmak için düşük seviyeli dil veya makine dili kullanır. Böyle bir dil birler ve sıfırlardan oluşur ve insanlar onu çözmekte zorlanır. Benzer şekilde, bilgisayarlar da insan dillerini anlamakta zorlanır. NLP, yapılandırılmamış dil verilerini bilgisayarların anlayabileceği bir forma dönüştürmek için akıllı algoritmalar kullanır.
Bilgisayarlı Görü (Computer Vision)
Bilgisayarlı görü (CV), makinelerin, görüntü ve videoların içeriğini “görmesini” ve anlamasını sağlamak için insan görme sistemini kopyalamayı amaçlayan bir bilgisayar bilimi alanıdır.
Derin öğrenmedeki gelişmelerle birlikte CV alanı, önceki engellerinden kurtulmayı başarmıştır. Bilgisayarlı görü, nesneleri algılamak ve etiketlemek için makinelere görüntü tanıma yetenekleri verir. CV, sürücüsüz arabaları mümkün kılan kritik bir bileşendir. CV ile bu tür araçlar şerit çizgilerini, tabelaları, diğer otomobilleri görebilir ve herhangi bir engele çarpmadan güvenle yoluna devam eder.
Bilgisayarlı görünün bir başka mükemmel uygulaması da Google Fotoğraflar’daki otomatik etiketleme özelliğidir. Bu özellik fotoğrafları içeriğine göre sıralayabilir ve albümlere yerleştirebilir. Örneğin, kedinizin çok sayıda fotoğrafını çekerseniz, uygulama tüm bu kedi fotoğraflarını otomatik olarak tek bir albümde gruplandırır.
AI Nasıl Çalışır?
Yapay zeka, insan beyninin çalıştığı gibi çalışır. AI, tamamen insan zekasını taklit etmekle ilgili olduğu için bu bir tesadüf değildir. Bir üstte anlattığımız tüm bileşenler AI’ın etkinliğine önemli ölçüde katkıda bulunsa da, makine öğrenimi bunu bir adım daha ileri götürür. ML, yapay zekanın bilgileri analiz etmesine, anlamasına ve deneyime dayalı olarak uyum sağlamasına yardımcı olur.
Yapay zekanın nasıl çalıştığını daha iyi anlamak için yağış yoğunluğunu yağış oranına göre tanımlayan standart bir yazılım uygulamasını düşünün. Yağış hızı saatte 2,5 mm’nin altındaysa, yağmur yoğunluğu “hafif” olacaktır. Benzer şekilde, saatte 7,5 mm’den az ancak saatte 2,5 mm’den fazlaysa, yağmur yoğunluğu “orta” olacaktır.
Standart bir uygulama olduğundan, bir geliştirici sınıflandırmanın kesin olması için her kategorinin aralığını sabit kodlaması gerekir. Geliştirici, aralığı ayarlarken bir hata yaparsa, uygulama çalışır, ancak yanlış aralıkla ve kendini düzeltmenin hiçbir yolu olmadan. Ancak bir geliştirici, AI tarafından desteklenen bir uygulama oluşturmaya karar verirse, yalnızca yağış oranını ve sınıflandırmalarını içeren bir veri kümesi sağlaması gerekir. AI, bu veri setini kullanarak eğitim alır ve herhangi bir aralık gerektirmeden yağış yoğunluğunu belirleyebilir.
AI ayrıca milyarlarca görüntüyü tarayabilir ve gereksinimlerinize göre sıralayabilir. Örneğin, bir görüntünün kedi mi yoksa köpek mi olduğunu belirlemesi için bir yapay zekaya öğretebilirsiniz. Bunun için bilgisayara her iki hayvanın da aşağıdaki belirli özelliklerini sağlamanız gerekir:
- Kedilerin uzun bir kuyruğu varken, köpeklerin daha kısa bir kuyruğu vardır.
- Kedilerin belirgin bıyıkları vardır, oysa köpeklerin tipik olarak bıyıkları yoktur.
- Kedilerin çok keskin pençeleri vardır, oysa köpeklerin daha donuk pençeleri vardır.
AI, tüm bu bilgileri yapay sinir ağları yardımıyla analiz eder. Ne kadar çok fotoğraf analiz ederse, istenen nesneyi tanımlamada o kadar iyi olur.
Fakat yapay zeka tarafından gerçekleştirilen tüm görevlerin karmaşık olması gerekmez. Canınız çektiğinde size bir fincan kahve yapan AI kahve makinesi kadar basit bir şey de olabilir. Ancak böyle bir kahve makinesi, günün belirli bir saatinde kahvenizde olmasını istediğiniz süt ve şeker miktarını tam olarak öğrenme potansiyeline de sahiptir.
Yapay Zeka Türleri Nelerdir?
Yapay zeka, insan zekasını taklit etme yeteneklerine göre üç kategoride sınıflandırılabilir: Dar, güçlü ve süper yapay zeka.
Dar Yapay Zeka (Artificial Narrow Intelligence – ANI)
Dar yapay zeka (ANI) veya zayıf AI, en temel ve sınırlı AI türüdür. Fakat “dar” tabiri sizi yanıltmasın. Bu tür makine zekası, dar ve zayıf olarak etiketlense de, programlandığı belirli görevleri yerine getirme konusunda oldukça iyidir.
Siri, Alexa ve Google Asistan gibi sanal kişisel asistanlar, dar AI örnekleridir. Ancak dar AI bundan daha fazlasını yapabileceğinden en iyi örnekler değildir. Amazon’un ürün önerileri ve sürücüsüz arabaların tümü ANI tarafından desteklenir.
Dar AI, monoton görevleri yerine getirmede çok iyidir. Konuşma tanıma, nesne algılama ve yüz tanıma, bu tür AI için çok kolaydır. Bununla birlikte, bu tür AI belirli sınırlamalar ve kısıtlamalar altında çalışır. Bu nedenle dar olarak adlandırılır.
Dar AI, aynı zamanda büyük veri olarak da bilinen büyük miktarda veri üzerindeki kalıpları ve korelasyonları gerçek zamanlı olarak tanımlayabilir. Ayrıca, ANI insanlığın şu anda erişebildiği tek AI türüdür, yani karşılaştığınız herhangi bir yapay zeka türü dar bir AI olacaktır.
Yapay Genel Zeka ( Artificial General Intelligence – AGI)
Yapay genel zeka yani AGI, güçlü AI veya derin AI olarak da bilinir ve teorik olarak bir insanın yapabileceği her şeyi yapabilir.
ANI’den farklı olarak, herhangi bir dar sınırlama veya kısıtlama grubuyla sınırlı değildir. Çeşitli görevleri öğrenebilir, geliştirebilir ve gerçekleştirebilir. AGI’ye ulaşmak, bizim gibi çok işlevli yetenekler sergileyebilen bilgisayar sistemleri oluşturabileceğimiz anlamına da gelir.
Bu tür bir yapay zeka, insanlar gibi düşünebildiği, anlayabildiği ve davranabildiği için aynı zamanda, insanların doğal olarak kabul ettiği tüm bilişsel yeteneklere de sahiptir. Bilim insanları, makineleri nasıl bilinçlendireceklerini ve bizi zeki yapan bilişsel yetenekleri nasıl aşacaklarını bulabilirlerse, makineler sadece belirli görevleri yerine getirirken verimlilik artırma yeteneğine sahip değil, aynı zamanda deneyim yoluyla edinilen bilgileri uygulama becerisine de sahip olacak.
Bu aynı zamanda derin AI’nın duyguları, inançları, ihtiyaçları ve diğer akıllı sistemlerin düşünce sürecini de tanıyabileceği anlamına gelir. Yapay zeka sistemlerinin zeka seviyelerinin nasıl ölçüldüğünü merak ediyorsanız bu, bir yapay zeka sisteminin insan gibi düşünüp iletişim kuramayacağını belirleyen Turing testi gibi testler yardımıyla olur.
Yapay Süper Zeka (Artificial Super Intelligence – ASI)
Yapay süper zeka veya kısaca ASI, varsayımsal bir yapay zekadır. ASI, aynı zamanda süper AI olarak da adlandırılır ve yalnızca AGI’ye ulaştıktan sonra ASI’yi düşünebilirsiniz. Süper AI, makinelerin insan zekasının ve bilişsel yeteneklerinin kapasitesini aştığı yerdir.
ASI’nin kilidi açıldığında, makineler yüksek düzeyde tahmin etme yeteneklerine sahip olur ve insanların anlaması imkansız olan bir şekilde düşünebilir. ASI tarafından desteklenen makineler bizi her şeyde yenecek ve karar verme ve problem çözme yeteneklerimiz, süper bir yapay zekanın önünde yetersiz görünecek.
Bir şekilde süper yapay zeka elde etmeyi ve onu kontrol etmek için katı kurallar koymayı başarsak bile, üstün zekaya sahip bir makinenin bizi dinlemesi için neredeyse sıfır neden var. Fişi çekmeye çalışsak bile, tahmin yetenekleri muazzam olacağından eylemlerimizi geçersiz kılmak için karşı önlemleri çoktan başlatmış olacaklar.
Yapay Zekanın Avantajları Nelerdir?
Aşağıda, dünyamızı yeniden şekillendirmeye yardımcı olacak yapay zekanın en önemli avantajlarını bulabilirsiniz:
1. Otomasyon
Otomasyon, AI teknolojisinin en önemli avantajlarından biridir ve iletişim, ulaşım, tüketici ürünleri ve hizmet endüstrileri üzerinde önemli etkileri vardır. Otomasyon, bu sektörlerde yalnızca daha yüksek üretim oranlarına ve artan üretkenliğe yol açmakla kalmaz, aynı zamanda hammaddelerin daha verimli kullanılmasına, ürün kalitesinin artmasına, teslimat sürelerinin kısalmasına ve üstün güvenliğin sağlanmasına da olanak tanır. Otomasyon, ayrıca daha önemli şeyler için kullanılabilecek kaynakların serbest bırakılmasına da sağlar.
2. Akıllı Karar Verme
Yapay zeka her zaman daha akıllı iş kararları vermek için kullanılır. AI teknolojisi, şirket için en iyi kararları vermek için veri dağıtımını koordine edebilir, eğilimleri analiz edebilir, veri tutarlılığı geliştirebilir, tahminler sağlayabilir ve belirsizlikleri ölçebilir. Yapay zeka, insan duygularını taklit etmek üzere programlanmadığı sürece, eldeki konuda tarafsız kalır ve iş verimliliğini desteklemek için doğru kararın alınmasına yardımcı olur.
3. Gelişmiş Müşteri Deneyimi
Yapay zeka destekli çözümler, işletmelerin müşteri sorgu ve şikayetlerine hızlı bir şekilde yanıt vermesine ve durumları verimli bir şekilde ele almasına yardımcı olabilir. Doğal Dil İşleme teknolojisiyle yapay zekayı birleştiren sohbet robotlarının kullanımı, müşteriler için son derece kişiselleştirilmiş mesajlar üretebilir ve bu da ihtiyaçları için en iyi çözümü bulmalarına yardımcı olur. AI araçları ayrıca müşteri hizmetleri personelinin yükünü azaltmaya yardımcı olabilir ve bu da daha iyi üretkenliğe yol açar.
4. Tıbbi Gelişmeler
Uzaktan hasta izleme teknolojisi, sağlık hizmeti sağlayıcılarının, hastanın hastaneyi şahsen ziyaret etmesine gerek kalmadan hızlı bir şekilde klinik teşhisler yapmasına ve tedavi önermesine olanak tanır. AI, bulaşıcı hastalıkların ilerlemesini izlemede ve hatta gelecekteki etkilerini ve sonuçlarını tahmin etmede de faydalı olabilir.
5. Araştırma ve Veri Analizi
AI ve machine learning teknolojisi, verileri çok daha verimli bir şekilde analiz etmek için kullanılabilir. Verileri işlemek ve farklı eğilim ve senaryoların olası sonuçlarını anlamak için tahmine dayalı modeller ve algoritmalar oluşturmaya yardımcı olabilir. Ayrıca, AI’nın gelişmiş bilgi işlem yetenekleri, araştırma ve geliştirme için verilerin işlenmesini ve analizini de hızlandırabilir.
6. Karmaşık Problemleri Çözme
Temel makine öğreniminden gelişmiş derin öğrenme modellerine kadar yapay zeka teknolojilerindeki gelişmeler, karmaşık sorunları çözmeyi mümkün kılar. Yapay zeka, sahtekarlık tespiti ve kişiselleştirilmiş müşteri etkileşimlerinden hava tahmini ve tıbbi teşhise kadar, endüstrilerdeki işletmelerin zorluklarını daha yeterli şekilde ele almak için doğru çözümleri bulmalarına yardımcı olur. Karmaşık sorunları çözmede daha fazla verimlilik, artan üretkenlik ve azalan giderler anlamına gelir.
7. İş Sürekliliği
Yapay zeka teknolojisini kullanan iş tahmini, şirketlerin sadece kritik kararlar almasına yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda iş sürekliliğini sağlamak için onları herhangi bir acil duruma hazırlar. Risk yönetimi günümüzde büyük ölçüde veri yönetimine ve analizine dayandığından, yapay zeka destekli araçlar, işletmelerin krize proaktif bir şekilde yanıt vermesine yardımcı olabilir. AI ve machine learning, işletmelerin hızlı bir olağanüstü durum kurtarma stratejisi planlamasına yardımcı olacak senaryolar da oluşturabilir.
8. Tekrarlayan Görevleri Yönetme
Yinelenen iş görevlerini yerine getirmek sadece zaman alıcı değildir, aynı zamanda monoton hale gelir ve zamanla çalışanların üretkenliğini azaltır. Yapay zeka destekli Robotik Süreç Otomasyonu araçları, farklı iş sistemleri arasındaki etkileşimleri otomatikleştirebilir ve şirket için yorucu işleri kolaylaştırabilir. Herhangi bir iş sürecini herhangi bir manuel çabaya ihtiyaç duymadan hızlı bir şekilde yürütmek için İK, BT, pazarlama veya satış departmanlarındaki dijital sistemlerdeki insanların eylemlerini taklit edebilir.
9. Hataları En Aza İndirme
Yapay zeka araçlarını kullanarak normal iş görevlerini otomatikleştirmenin bir başka büyük yararı da manuel hata olasılığını azaltmaya yardımcı olmaktır. Robotik Süreç Otomasyonu araçları veri girişi ve işleme işleriyle ilgilenirken, dijital sistemleri daha verimli hale getirebilir ve veri işleme hatalarından dolayı herhangi bir sorunla karşılaşma veya sorun yaratma olasılığını azaltabilir. Bu, özellikle en ufak bir hata yapmayı göze alamayan işletmeler için faydalı olabilir.
10. Artan İş Verimliliği
Yapay zeka, 24 saat hizmet kullanılabilirliği sağlamaya yardımcı olabilir ve gün boyunca aynı performansı ve tutarlılığı sağlar. Tekrarlayan görevlerle ilgilenmek, AI araçlarının yorulmasına veya sıkılmasına neden olmaz. Bu, işletmenin verimliliğini artırmaya ve manuel müdahale gerektiren daha karmaşık iş görevlerini yerine getirmek üzere yeniden atanabilen çalışanlar üzerindeki stresi azaltmaya yardımcı olabilir.
Yapay Zeka Uygulama Alanları
Çoğumuz farkında olmasak da, günlük olarak AI sistemleriyle etkileşime gireriz. Çevrenizdeki AI kullanımına biraz ışık tutmak için aşağıda sizin için bir liste hazırladık:
1. Sohbet Robotları
Sohbet robotları yani chatbot’lar, NLP yardımıyla kullanıcılarla konuşmaları simüle edebilen AI yazılım uygulamalarıdır. İnternette gezinirken veya Amazon’un müşteri desteğiyle iletişim kurmaya çalışırken muhtemelen bir tanesine rastlamışsınızdır.
2. Ses Asistanları
Siri, Alexa veya Google Asistan vb. çevrimdışı olarak çalışabilen ses asistanları, sesinizi etkileyici bir doğrulukla tanıyabilir ve neredeyse bir insanın yapacağı gibi sorularınıza yanıt verebilir. Sesli asistanlarınızla ne kadar çok etkileşim kurarsanız, onlar da sizin hakkınızda o kadar çok şey öğrenir. Daha önce belirtiğimiz gibi, akıllı kişisel asistanlar, konuşmayı doğru bir şekilde analiz etmek ve yorumlamak için NLP’yi kullanır.
3. Otonom Araçlar
AI, otonom araçların trafikte gezinmesini, karmaşık durumların üstesinden gelmesini ve engellerden uzaklaşmasını sağlar. Tam otonom arabalar hala test aşamasında olsa da, Tesla’nın Autopilot özelliği mükemmel bir AI uygulamasıdır.
Yapay zekanın yardımıyla, otonom bir araç, üzerine takılan kameralardan, sensörlerden ve GPS’ten toplanan büyük miktarda veriyi analiz edebilir ve yorumlayabilir. Daha basit bir ifadeyle, AI, otonom araçların tıpkı bir insan sürücü gibi görmesini, duymasını, düşünmesini ve tepki vermesini sağlar.
4. Netflix’in Öneri Sistemi
Netflix’in öne çıkmasının en önemli nedenlerinden biri, kullanıcılarının ihtiyaçlarını anlama ve buna göre hizmet verme yeteneğidir, yani öneri sistemi. Netflix, izleme olasılığınız en yüksek olan yeni şovlar ve filmler önermek için sizinle aynı ilgi alanlarına sahip diğer kullanıcıların izleme geçmişini kullanır.
Öneri sistemi, AI algoritmaları tarafından desteklenir ve kullanıcıların etkileşimde kalmaları ve aboneliklerine devam etmeleri için doğru filmi ve dizi önerilerini sunma yeteneğine sahiptir. Netflix ayrıca, en yüksek tıklama oranı sağlayacak en iyi küçük resimleri oluşturmak için de yapay zekanın becerisine güvenir.
5. Siber Güvenlik
Siber suçların sayısı ve karmaşıklığı arttıkça, AI şirketlerin tehditlerin önüne geçmesine yardımcı olur. AI ve ML özellikli bilgisayar programları, sistem güvenlik açıklarını proaktif olarak tespit edebilir ve bunlara karşı önlemler önerebilir.
Yapay zeka, davranışsal analizlerle siber güvenlik sistemlerini de güçlendirebilir. Davranış analizi ile yapay zeka, tipik bir kullanıcının bir sisteme nasıl erişeceğine ve onu nasıl kullanacağına dair kalıplar oluşturabilir. AI herhangi bir anormallik tespit ederse, ilgili makamları proaktif önlemler almaları için bilgilendirebilir.
6. Sağlık Hizmetleri
IBM Watson’ı şu anda sağlık sektöründe yaygın olarak kullanılır ve makine öğrenimi ve yapay zeka teknolojileri tarafından yönlendirilir. Watson, bir grup doktor için bile oldukça zor olabilen milyonlarca belgeyi analiz etme ve saniyeler içinde alternatif tedavi yöntemleri önerme yeteneğine sahiptir.
AI ayrıca patologların daha doğru kanser teşhisi koymasına yardımcı olabilir ve kişiselleştirilmiş ilaçlar ve tedaviler sunmayı mümkün kılar. AI ayrıca, diğer şeylerin yanı sıra hastalık salgınlarını belirlemede de kritik olan öngörücü analitiği bir sonraki seviyeye taşıyabilir.
Yapay zeka hayat kurtarmanın yanı sıra kaliteyi ve sağlık hizmetlerine erişimi de iyileştirebilir ve maliyetlerin düşürülmesine yardımcı olabilir.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Yapay Zekanın Geleceği
Teorik olarak, makine öğrenimi yetenekleri geliştikçe ve bilim adamları AGI’nin kilidini açtıkça, iki olasılık olacak: Distopik veya ütopik bir gelecek.
Distopik bir gelecekte, akıllı katil robotlar dünyayı ele geçirebilir, insanları köleleştirebilir veya en kötü senaryoda, tıpkı her AI bilim kurgu filmindeki gibi tüm insan ırkını yok edebilir. Ancak yapay zeka ütopik bir geleceğe neden olursa, yaşam standartlarımız mevcut kavrayış seviyemizin çok ötesinde olacak. Artık monoton görevlerden herhangi birini yapmak zorunda kalmayacağız ve etrafımızdaki dünyayı deneyimlemek için daha fazla zaman harcayabileceğiz.
Ütopik bir dünyada, yıldızlar arası yolculuk artık endişe verici bir konu olmaz. Ayrıca, asteroitlerden ve diğer ıssız gezegenlerden kaynak çıkarmak da mümkün hale gelir. Yapay zeka, insanları yıldızlar arası bir tür yapan “anahtar” da olabilir.
Ancak gelecek her zaman yapay zekayı desteklemeyebilir. Başlangıcından bu yana, yatırımcıların sonuçların vaat edilene kıyasla tatmin edici olmadığını düşündüğü birçok kez, AI geliştirme hızı ciddi şekilde etkilendi. Bu tür döngülere AI kışları denir ve gelecekte herhangi bir zamanda bu gerçekleşebilir.
İlk yapay zeka kışı 1973 yılı civarında başladı ancak sadece birkaç yıl sürdü. Yapay zekanın hayatımızı iyileştirmede oynadığı özel rol göz önüne alındığında, bir AI kışına tekrar tanık olmamız pek olası değildir.
Stephen Hawking ve Elon Musk da dahil olmak üzere birçok uzman, yapay zekanın insan ırkının sonunu getireceğinden korkmasına rağmen, aynı teknolojinin bize sağlayabileceği faydaları da destekler.
Ancak Microsoft’un ırkçı tweetler atan chatbot’u Tay’ın ve Google’ın resimleri yanlış sınıflandıran ırkçı AI algoritmalarının yarattığı sıkıntılar, yapay zekanın kusursuz bir sistem olabilmesi için daha fazla ince ayar yapılması gerektiğini göstermektedir.
