Yapay zeka nedir: Günlük hayatınızdan 16 örnek

Yapay zeka, makinelerdeki insan nöronlarının işleyişini taklit etmenin ve insan davranışına dayalı çeşitli problemleri matematiksel ve mantıksal mekanizmalar aracılığıyla çözmenin yollarını arayan bir bilgisayar araştırma ve çalışma dalıdır. Günlük hayatınızdaki 16 örneği keşfedin.

Kendinize zaten sormuş olmalısınız: yapay zeka nedir? Ve buna cevap vermek için yapay zekanın (AI) makinelerde insan zekasının simülasyonu olduğunu söylemek çok yaygındır , onlara öğrenme, akıl yürütme, sonuç çıkarma, tahminlerde bulunma vb.

Ve bunu genellikle filmlerdeki gibi fiziksel, insanlaştırılmış bir robotun görüntüsüyle ilişkilendiririz. Ancak çoğu durumda, özellikle günlük hayatımızda mevcut olduğunda, böyle değildir.

Bu nedenle, bu metnin amacı daha ileri gitmektir: gerçekte ne olduğunu, nasıl oluşturulduğunu ayrıntılı olarak açıklamak ve bazı örnekler sunmaktır.

Bunun için aşağıdaki konuları ele alacağız:

• yapay zeka nedir
• Yapay zeka nasıl oluşturulur
• Yapay zeka türleri
• Günlük hayatınızdan 16 yapay zeka örneği
• Çözüm

yapay zeka nedir

Yapay zeka, insan nöronlarının makinelerdeki işleyişini taklit etmenin ve insan davranışına dayalı çeşitli problemleri matematiksel ve mantıksal mekanizmalar yoluyla çözmenin yollarını arayan bir bilgisayar çalışması ve araştırması dalıdır . Aslında bu bir kavramdır.

Yapay zeka ve programlama

Yapay zekayı bir kavram olarak değil de bir teknoloji olarak adlandırdığımızda, bunun hesaplama algoritmaları , yani bilgisayarın belirli komutları yerine getirebilmesi için izlemesi gereken yazılı talimatlar aracılığıyla yapıldığını söylemek doğru olur .

  Ancak bu algoritmalar farklı bir şekilde yapılmıştır, böylece makinenin tepkileri, bir insan beyninin tepkilerine mümkün olduğunca yakın, yani daha az doğrusal ve sabittir.

Örneğin, bir kişisel bilgisayar, belirli bir düğmeye basıldığında açılıp kapanma gibi belirli komutlara doğrusal ve sabit bir şekilde yanıt verecek şekilde programlanmıştır. Ama bu onu zeki yapmaz, sadece önceden belirlenmiş komutlara uyar.

Öte yandan, yapay zeka parametreleri dahilinde yapılan programlar, bir makinenin veya donanımın verileri ve durumları yorumlayabilmesine, her durumda farklı tepki vermesine ve yine de her birinden öğrenmesine izin veren akıllı algoritmalar kullanır.

Yapay zeka kavramında, gerçekleştirilen her bilgisayar programına model veya matematiksel modelleme denir ve her biri farklı bir amaca eşdeğerdir ve görüntü, ses, metin vb. özellikleri yorumlamayı amaçlar.

Bu modelleri ister saf ve basit matematik yoluyla ister daha karmaşık yollarla farklı şekillerde entegre etmek mümkündür, çünkü bu entegrasyon AI'yı yaratanın yaratıcılığına göre değişir.

Tüm yapay zeka bir robot mu?

Hayır, tüm yapay zeka bir robot değildir. Robot – sohbet robotları gibi fiziksel bir bedeni olmasa bile – konuşarak, dinleyerek veya dokunarak bir şekilde etkileşime girebileceğimiz daha karmaşık bir AI biçimidir.

Bunun için birden fazla yeteneği birleştirmesi gerekiyor ve bu yeteneklerin zaten birlikte yaratıldıkları için ayrı ayrı entegre edilmesi gerekmiyor.

Robotlara ek olarak, aşağıdakileri kullanan yapay zekalar vardır:

• sadece bir model (veya program): bu durumda, teknoloji belirli bir amaca hizmet eder ve yalnızca bir yeteneğe sahiptir. Örneğin: görüntüleri tanıma;
• çoklu modeller (veya programlar): bu durumda, her model farklı bir yetenek tanımlar ve daha sonra birlikte çalışmak üzere entegre edilirler.

Yapay zeka nasıl oluşturulur

Daha önce de belirttiğimiz gibi bilgisayar programlama yoluyla yapay zekaya dayalı bir teknoloji oluşturuluyor. Ancak bu, geleneksel programlamadan farklı parametreler içinde yapılır.

Sadece komutlara yanıt vermekle kalmayıp öğrenmek için hesaplamaları kullanacak bir dizi teknik ve kaynak kullanmak gerekir. Öğrenme, makine veya donanım belirli bir sorunu çözen hesabı bulduğunda gerçekleşir. Ve her yeni hesaplama veya öğrenme, gelecekteki durumlarda kullanılmak üzere saklanıyor .

Onu oluşturmak için gerekenler

Temel olarak bir yapay zeka oluşturmak için sadece hesaplama yapabilen, modelleri veya modelleri sürekli çalıştırabilen bir makine/bilgisayarın olması gerekir.

Bunu yerel bir sunucuda veya bulutta yapabilirsiniz. Ancak daha az kaynak ve daha az depolama kapasitesi, onu oluşturmak için daha fazla zaman alacaktır. Ve ne kadar çok kaynak, o kadar az zaman.

Yapay zekayı eğitmenin yolları

Yapay zekanın öğrenilmesi de insana benzer şekilde gerçekleşir. Bu nedenle, hesaplamalarla öğrenmenin yanı sıra, onu yetiştirenlerin sağladığı bilgi ve verilerle de öğrenir. Ve ayrıca kullanıcılarla etkileşim yoluyla .

Eğitilme şekli, algoritmanın oluşturulma şekline bağlıdır; ve üç tip olabilir. Aşağıda kontrol edin.

Denetimli : Bu durumda eğitim alan kişi yapay zekaya ne vermesini istediğini söyler. Örneğin, ona bir kedinin görüntüsünü gösterir ve bir kod aracılığıyla şu mesajı iletir: “Bunun bir kedi olduğunu söylemeni istiyorum”.

Sonra bir köpeğin resmini gösterir ve "Bunun bir köpek olduğunu söylemenizi istiyorum" der. Bunu birkaç ve birkaç görüntü ile yapar ve eğitimde kullanılmayan bir kedinin görüntüsünü gösterirken, AI bunun bir kedi olduğunu söyleyebilecektir.

yarı denetimli : Bu modda, örneğin eğitim alan kişi, bazı örnekler alır ve AI'ya kedi olduklarını bildirir, diğerlerini alır ve köpek olduklarını bildirir ve diğerlerini alır ve hiçbir şey söylemez. Ve AI, kedi ve köpek örneklerini kullanarak, tanımlanmayanların sınıflandırmasını yapar.

unsupervised : Bu durumda kişi herhangi bir cevap demez ve yapay zekayı kendi başına cevaplamaya bırakır. Örneğin, kişi birlikte karıştırılmış birkaç kedi ve köpek resmi gösterir ve AI'nın kendisi kalıpları belirleyecek ve bir şeyi diğerinden ayırt etmenin yollarını yaratacaktır - kimsenin hangisinin kedi hangisinin köpek olduğunu söylemesine gerek kalmadan.

Yapay zeka türleri

Farklı yeteneklere sahip birçok yapay zeka türü vardır, kullanılan algoritmaya bağlıdır.

Bazıları, doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarla görme gibi son derece özel algoritmalar kullanır. Ancak çoğunlukla makine ve derin öğrenme tekniklerine dayanırlar.

Makine öğrenme

Makine öğrenimine veya makine öğrenimine dayalı zekalar , insan nöronları gibi hareket eden birbirine bağlı düğümlere sahip bilgi işlem sistemleri olan sinir ağlarını kullanır.

Bu nedenle, daha önce bahsettiğimiz eğitimden ve teknoloji kullanıcısı tarafından sağlanan veri ve bilgilerle etkileşimden kaynaklanan, navigasyon analizi olarak adlandırılan kendi deneyimlerinden yola çıkarak davranışlarını özerk olarak değiştirebilirler .

Verileri daha yavaş bir hızda işledikleri ve bu nedenle daha az özel yeteneklerle çalıştıkları için derin öğrenmeye dayalı olanlara kıyasla biraz daha basittirler.

Derin öğrenme

Derin öğrenmeye veya derin öğrenmeye dayalı zekalar, daha karmaşık kalıpları öğrenebilmeleri ve çok daha büyük miktarda veriyi daha kısa sürede işleyebilmeleri için birkaç işlem katmanı veya öğrenme katmanı içeren büyük sinir ağlarını kullanır.

Genellikle ses ve görüntü işleme gibi daha özel yetenekler için kullanılırlar.

Doğal Dil İşleme (NLP)

Doğal dil işleme (NLP), dediğimiz gibi, insan dilini anlamak ve simüle etmek için benzersiz algoritmalar kullanan, son derece uzmanlaşmış bir yapay zeka türüdür .

Yani, bir teknolojinin bir insanın ne söylediğini veya yazdığını anlamasına ve insan dilini kullanarak anlaşılabilir yanıtlar formüle etmesine izin verir. NLP'nin günlük hayatımızda kullanımının iyi bilinen örnekleri sanal asistanlar ve sohbet robotlarıdır.

Bilgisayar görüşü

Bilgisayarla görme, sırayla, makineler tarafından görüntü işlemeyi inceleyen ve geliştiren , onlara görsel bilgileri yorumlama, yani görme yeteneği veren bir yapay zeka dalıdır . Ve bu başlangıç ​​komutlarından.

NLP'den farklı olarak, bilgisayarla görme, insan görüşünü taklit etmeye değil, ötesine geçmeye çalışır. Bu nedenle, insanın görsel yeteneğinin kendisinden daha güçlü ve daha iddialı kabul edilir.

Bu tür AI, görüntü tanıma ve yüz bakımı için kullanılır. Sektörde, etiket, kod vb. tanımlama, makinelerde muayene ve problemlerin önlenmesi; otonom araçlarda işaretleri kontrol etmeye yarar; arama sistemleri biziz , resim ile arama yapmanızı sağlar.

Günlük hayatınızdan 16 yapay zeka örneği

Yapay zeka evreninin oldukça geniş ve karmaşık olduğunu zaten fark etmişsinizdir; her yapay zekanın bir robot olmadığını zaten biliyorsunuz; ve her robotun filmlerdeki gibi fiziksel bir bedeni yoktur. Ayrıca, sayısız olasılık ve uygulama ile birçok farklı yapay zeka biçimi ve bunları yaratmanın ve eğitmenin birçok yolu olduğunu gördü.

Ve tıp, eğlence, çevrimiçi ticaret ve diğerleri gibi bazen hayal bile etmediğimiz çeşitli alanlarda ve faaliyetlerde günlük hayatımızda var olmasını sağlayan şey tam da budur.

Günlük hayatımızda yapay zeka uygulamasının bazı örneklerini keşfedin:

1) Sanal asistanlar

2) Müşteri hizmetleri

3) E-posta

4) Sosyal ağlar

5) Akış hizmetleri

6) Oyunlar

7) Bankalar

8) google'da

9) E-ticaret

10) Dijital güvenlik

11) İnsan kaynakları

12) GPS Uygulamaları

13) Taşıma

14) Sanayi

15) Tıp

16) Tarım

1) Sanal asistanlar

Brezilya evlerinde giderek yaygınlaşan sanal asistanlar, günlük hayatımızdaki yapay zekanın başlıca örnekleri arasında yer alıyor.

En iyi bilinenleri Siri (Apple), Cortana (Windows), Google Assistant (Google) ve Alexa'dır (Amazon). Onlarla çevrimiçi anketler gibi çok sayıda şey yapmak mümkündür; sesli alışveriş; bir şarkı duymak istemek; ve hatta konuş. Çocuklar bu özelliklerle parti yapar ve yetişkinler çok geride değildir.

2) Müşteri hizmetleri

Chatbot'lar, fiziksel bir bedeni olmayan bir robotun harika bir örneğidir. Sohbet konuşmasında bir insanı simüle ederler ve her türlü kullanıcıya anında hizmet verilmesini sağlayarak, onları çözerek veya sorumlu sektöre yönlendirerek mükemmel bir hizmet aracıdır. Bu, süreci kolaylaştırır ve çalışanların zamanını optimize eder.

3) E-posta

Bugün, Gmail ve Outlook gibi e-posta hizmetlerinin çoğu, olası SPAM mesajlarını belirlemek ve bunların gelen kutunuzu doldurmasını ve hatta virüs veya dolandırıcılık yoluyla size herhangi bir şekilde zarar vermesini önlemek için yapay zeka kullanır.

4) Sosyal ağlar

Sosyal ağların bu kadar bağımlılık yapmasının nedenlerinden biri de kişiselleştirme yeteneğidir ve bu yapay zeka kullanımıyla mümkündür.

Gezinirken ve gerçek zamanlı olarak yapılan her şeyi takip ettiği için daha iddialı arkadaşlık önerilerinde bulunabiliyor ve her kişiye en alakalı reklamları gösterebiliyor.

Ayrıca yapay zeka, kullanıcıların gönderilerinden duygusallıklarını da anlıyor ve bununla en alakalı içerik ve görselleri öne çıkarıyor ve uygunsuz olarak değerlendirilenleri kaldırıyor.

5) Akış hizmetleri

Netflix ve Spotify gibi stream servisleri de yapay zeka ile yapılan kişiselleştirme sayesinde eğlence konusunda oldukça başarılı.

Bu kişiselleştirme esas olarak, istihbarat navigasyon analizleri aracılığıyla en alakalı içerikleri gösterebilen tavsiye sistemleri tarafından gerçekleşir : podcast'ler, müzik, filmler ve her kişi tarafından en çok izlenen ve dinlenenlere benzer diziler.

6) Oyunlar

Yapay zekanın günlük hayatta kullanımına bir başka örnek de oyun evrenidir. Bu segment giderek daha yenilikçi hale geliyor ve AI tarafından desteklenen bazı yetenekler , oyunları her gün daha gerçekçi hale getiren Artırılmış Gerçeklik ve sanal gerçekliktir .

7) Bankalar

Bankalar ayrıca süreçleri otomatikleştirmek ve optimize etmek için yapay zeka kullanımına bir örnektir. Ve sadece dijital bankalar değil. Gelenekseller, diğer şeylerin yanı sıra, piyasa veri analizi, finansal yönetim, müşteri ilişkileri (yukarıda bahsedilen sanal asistanlar ve sohbet robotları ile) gerçekleştirmek için bu teknolojiye kafa yoruyorlar.

8) google'da

Google, yapay zekanın günlük hayatta kullanımının en büyük örneklerinden biridir. Global şirket, bu teknolojiyi uzun süredir ve sunduğu hemen her ürün ve hizmette kullanıyor.

E-postaların işleyişinde mevcuttur – örnek 3'te belirtilen durumda olduğu gibi –; görüntü tanıma için arama yapan Google Lens gibi uygulamalarda; Google Haritalar; ve hatta şirket tarafından oluşturulan ve tıp gibi diğer sektörlere yönelik yazılımlar.

Ancak Google Ads'den ve dünyada en çok kullanılan ve zekanın öğrenilmesiyle gelişen ve giderek daha iddialı araştırma sonuçları getiren arama motorundan bahsetmekte fayda var.

Bu teknoloji, arama sonuçlarının gitgide daha hızlı görünmesini sağlar ve araç, diğer şeylerin yanı sıra eş anlamlıları, ilgili konuları, harf sesleri arasındaki benzerliği tanır. ve ne kadar çok insan onu kullanırsa, arama amacı ve davranışı hakkında o kadar çok şey öğrenir ve kullanıcılar için daha iyi bir deneyim oluşturur.

Google Ads söz konusu olduğunda, yapay zeka temel olarak gezinme analizine odaklanır ve bu bilgileri kişiselleştirilmiş reklamlar önermek için kullanır ve bu nedenle daha iddialıdır.

9) E-ticaret

İşletim sistemi ürün tavsiye sistemleri AI tabanlı teknolojiler, alışveriş deneyimine yardımcı oldukları için çevrimiçi perakendeciliğin başarısı için de gereklidir .

AI, tüm kullanıcı navigasyonunu analiz ettiğinden, en alakalı ürünleri akıllı vitrinlerde gösterebiliyor ve kişiselleştirebiliyor. Bununla birlikte, lansman penceresi bile her kişi için daha yüksek hız ve verimlilikle özelleştirilmiştir, çünkü kişiselleştirilmiş olmanın yanı sıra vitrinler özerktir ve manuel çalışma ihtiyacını azaltır.

Ancak günümüzde vitrinlere ek olarak, e-ticaret için akıllı aramada da yapay zeka mevcut ve sanal mağaza içinde ürün aramayı kolaylaştırıyor.

Bu teknolojiyi kullanmanın avantajları arama hızıdır; fonetik benzerlik ; — sözcüklerin seslerini tanıyan ve yazım hataları olsa bile ürünleri gösteren — otomatik renk arama ; davranışsal arama ; sesli arama ; e görsel arama

10) Dijital güvenlik

Yapay zeka, günümüzde dijital güvenlik sistemleri ve yazılımlarında da yaygın olarak kullanılmaktadır ve özellikle çevrimiçi bir ödeme yapmaları gerektiğinde, bilgisayar korsanlarının izinsiz girişlerini ve kullanıcı verilerini içeren diğer tehlikeleri belirlemeye ve önlemeye yardımcı olur .

11) İnsan kaynakları

Yapay zekanın günlük hayatta kullanımının bir diğer önemli örneği de insan kaynakları sektöründe. Bu durumda, AI, belirli boş pozisyonlar için veri toplamaya ve ilgili profilleri belirlemeye yardımcı olur; insan yönetiminde; ve hatta yüz tanıma kullanımıyla zaman kontrolünde.

12) GPS Uygulamaları

Artık rutinimizin çok önemli bir parçası olan GPS uygulamaları, trafiği sürekli ve gerçek zamanlı olarak izlemek, en iyi rotayı göstermek, kazalar, polis saldırıları ve çok daha fazlası hakkında bilgi vermek için yapay zekayı da kullanıyor.

Ayrıca, siparişin mevcut konumunu izlemek ve raporlamak için dahili bir GPS sistemine sahip olan yemek teslimatı veya teslimat uygulamalarında da mevcuttur.

13) Taşıma

Ulaşımda, GPS kullanımına ek olarak, bilgisayarlı görme yoluyla hareket edebilen, trafik işaretlerini tanımlayabilen ve bunlara saygı duyabilen otonom araçlarda yapay zeka öne çıkıyor. Ancak toplu taşımanın takibinde ve teslimat lojistiğinde de mevcuttur .

14) Sanayi

Yapay zeka ayrıca birçok endüstride mevcuttur ve ürünlerin ve makinelerin üretimini, paketlemesini, etiketlemesini ve kontrolünü otomatikleştirmeye ve optimize etmeye yardımcı olur.

15) Tıp

Tıpta da yapay zeka zaten yaygın olarak kullanılıyor ve bu nedenle günümüzde tıbbi tedaviler bile bu kaynağı kullanırken çok daha kişiselleştirilebilir.

AI yoluyla ilerlemeler için vurgulanmayı hak eden bir tıp alanı onkolojidir. Google'ın kendisi meme kanserini ve akciğeri tespit etmek için bir yazılım geliştirdi ve radyografik analizlerle hastalığı teşhis etmede doktorların kendisinden çok daha etkili olduğunu kanıtladı.

Bir diğer öne çıkan nokta ise, bu teknolojinin Covid-19 ile mücadelede kullanılması, kontaminasyon salgınlarını belirlemesi; hastaların uzaktan bakımına yardımcı olmak; ve sosyal ağlarda sahte haberlerin otomatik olarak ortadan kaldırılması.

16) Tarım

Yapay zekanın kullanımı bir süredir tarım alanına da girmiştir. Bazı örnekler, otonom makineler ve traktörler ve yapay zekaya dayalı dronlar aracılığıyla ekinlerin verimliliğini ve kalitesini artıran iklim ve tarlaların sağlığının izlenmesidir.

Çözüm

Gördüğünüz gibi, konu karmaşık ve yapay zekanın gerçekte ne olduğunu ve onu çevreleyen her şeyi derinlemesine anlamak için ele alınması gereken çok şey var. Sonuçta, bu teknoloji sürekli gelişiyor.

Burada sadece birkaç örnek veriyoruz, ancak onu daha iyi sonuçlar için kullanan sayısız başka alan ve sektör var ve eğilim, erişiminin giderek daha fazla artacağı yönünde.

Yazan: Tania d'Arc