​​Yapay Zekâ: Nedir, Türleri ve Kullanım Alanları Nelerdir?

Yapay zekâ (YZ), bizler ne olduğunu ve olası sonuçlarını kavramaya çalışırken baş döndürücü bir hızla gelişmeye devam ediyor. Çoğumuz öğrenen, sesleri tanıyan, sorularımızı yanıtlayan, izlememiz gereken rotadan beğeneceğimiz filmlere kadar pek çok şey hakkında önerilerde bulunan, bir dili diğerine rahatlıkla çevirebilen uygulamalar ya da makineler kullanıyoruz. Ceplerimizde akıllı telefonlar, evlerimizde akıllı kişisel asistanlar, fabrikalarımızda robotlar ve yollarımızda otonom araçlar var. Üstelik bunlar sadece başlangıç.

Teknoloji ile etkileşim kurma biçimimizde devrim yaratan yapay zekânın gerçek potansiyeli hiç şüphesiz sürekli olarak evrimleşip mümkün olanın sınırlarını zorlama becerisinde yatıyor. Çok değil henüz 2022 yılında hayatımıza giren ChatGPT’nin ilk versiyonu GPT-3 ile son versiyonu arasındaki fark bile bize değişimin hızı hakkında fikir veriyor. Midjourney ve OpenAI tarafından kullanıma sunulan Sora gibi platformlar, metin komutlarından son derece başarılı görseller ve videolar oluşturarak iş yapma biçimlerimizi değiştiriyor. Bulut tabanlı bir yapay zekâ aracı olan GitHub Copilot, daha hızlı ve akıllı kodlama yapmanıza olanak sağlıyor.

Bütün bu gelişmeler doğal olarak beraberinde kaybolacak meslekler, istihdam sorunları, mahremiyet, önyargılar, eğitimin geleceği gibi çok sayıda tartışmayı da beraberinde getiriyor. Hem yaşadığımız büyük dönüşümü hem de konu hakkındaki tartışmaları anlayabilmek için yapay zekâ hakkında daha çok bilgi sahibi olmamız gerekiyor. Bu yazıda sizin için yapay zekâ nedir, yapay zekânın tarihi, yapay zekâ türleri ve kullanım alanları ile ilgili hepimizin öğrenmesi gereken temel bilgileri bir araya getirdik.

YZ ile donatılmış bazı uygulamalar ve cihazlar; nesneleri görebilir ve tanımlayabilir, insan dilini anlayabilir ve yanıt verebilir, yeni bilgi ve deneyimlerden öğrenebilirler. Aynı zamanda gerekli yetenekler kazandırılmış yapay zekâ uygulamaları kullanıcılara ve uzmanlara ayrıntılı önerilerde bulunabilir, sürücüsüz otomobiller gibi bağımsız hareket edebilir ve buna benzer birçok alanda insan zekâsına veya müdahalesine duyulan ihtiyacın yerini alabilirler.

Bugün pek çoğumuz yapay zekâ dendiğinde orijinal metin, resim, video ve diğer içerikleri oluşturabilen üretken yapay zekâ (generative AI) kavramını düşünüyoruz. Makine öğrenimi (machine learning) ve derin öğrenme (deep learning) teknolojileri üzerinde inşa edilen bu alanla ilgili gelişmeler gündemde daha çok yer buluyor ve yaşam pratiklerimize hızla entegre oluyor. Oysa üretken yapay zekânın ötesinde çok sayıda yapay zekâ uygulaması, günlük yaşamımızda rahatlığı, verimliliği ve güvenliği artırmak için çalışıyor. Örneğin Netflix ve Spotify gibi platformlar zevkinize uygun filmler veya şarkılar önermek için tercihlerinizi yapay zekâ algoritmaları ile analiz ediyor. Navigasyon uygulamaları gerçek zamanlı trafik güncellemelerini yapmak ve en hızlı rotaları belirlemek için yapay zekâ kullanıyor. Termostatlar ve sesli asistanlar gibi akıllı ev cihazları enerji kullanımını yapay zekâ ile optimize ediyor ve komutlarınıza sorunsuz bir şekilde yanıt veriyor. Bugün geldiğimiz noktada yapay zekâ çözümlerinin finansal ve endüstriyel uygulamalardan sağlık hizmetlerine kadar pek çok alanda günlük deneyimlerimizi biz farkına bile varmadan dönüştürdüğünü söylememiz mümkün.

Yapay Zekânın Tarihçesi

İnsan zekâsını taklit eden makineler yaratma fikri, otomatlar ve düşünen makineler hakkındaki mitler ve efsanelerle birlikte eski zamanlarda bile mevcuttu. Ancak gerçek potansiyelleri, ilk elektronik bilgisayarlar geliştirildikten sonra, 20. yüzyılın ortalarına kadar araştırılmadı.

1943'te Warren McCulloch ve Walter Pitts, terim henüz var olmasa da ilk yapay zekâ araştırması olarak kabul edilen yapay nöronlar modelini sundular. İngiliz matematikçi Alan Turing ve ekibinin II. Dünya Savaşı sırasında Almanlar tarafından geliştirilen ve kırılması en zor şifreleme sistemi olarak kabul edilen ENIGMA makinesini kırmaya yönelik çalışmaları bu alanda atılan en önemli adımlardan birisi oldu. Turing 1950’de Mind dergisinde "Hesaplama Makineleri ve Zekâ" başlıklı bir makale yayınladı ve şu soruyu sordu: Makineler düşünebilir mi? Bir makinenin bir insanınkine benzer veya ondan ayırt edilemez zeki davranışlar sergileyip sergileyemeyeceğini belirlemeyi mümkün kılacak olan Turing Testi de ilk olarak bu makalede dile getirildi. Turing Testi, yapay zekâ gelişiminde bir mihenk taşı olması açısından son derece önemlidir. Aynı dönemde, elektronik bilgisayarların ilk prototipleri de geliştirildi ve böylece YZ araştırmalarına gereken donanım altyapısı da sağlanmış oldu.

1956 yazında düzenlenen Dartmouth Atölyesi, yapay zekâ alanının resmi olarak doğuşu kabul edilir. John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon ve Nathaniel Rochester tarafından organize edilen bu etkinlik, düşünen makineler yaratma konusuna ilgi duyan araştırmacıları bir araya getirdi. McCarthy bu atölyede ilk defa "yapay zekâ" terimini ortaya attı. Bu dönemde gerçekleştirilen ilk YZ araştırmaları mantıksal akıl yürütme ve problem çözmeye odaklandı; dama oynayabilen veya mantık bulmacalarını çözebilen programlar geliştirildi.

YZ araştırmalarının ilk yılları büyük bir iyimserlikle doluydu. 1964-1967 yılları arasında MIT'den Joseph Weizenbaum tarafından geliştirilen ELIZA, doğal dil işleme alanındaki ilk teknolojik adımlardan birisi olarak öne çıktı. ELIZA, farklı senaryolara göre kullanıcıya yanıtlar veren son derece basit bir eşleştirme yöntemi kullanıyordu. Bu sınırlı kapasitesine rağmen bir psikoterapisti simüle eden yanıtları, kullanıcılardan duygusal tepkiler almayı başardı.

Erken dönemdeki umut verici gelişmelere rağmen, yapay zekâ alanındaki ilerleme 70’li yılların başında hızla yavaşladı. O dönemin sınırlı bilgisayar gücü ve karmaşık problemleri çözmenin zorluğu, araştırmalara olan ilginin ve fonların azalmasına neden oldu. "Yapay zekâ kışı" olarak adlandırılan bu dönem 80’li yılların başına kadar sürdü. 80’li yıllarda insan beyninin yapısından ilham alan yapay sinir ağları üzerindeki çalışmalar ve bununla birlikte insan zekâsının gösterdiği fonksiyonları bilgisayara yaptırabilmek için yazılan bilgisayar programları ile çalışmalar yine ivme kazandı.

Uzman sistemlerin ilk başarılarına rağmen belirsizlikleri ele alma ve yeni durumlara uyum sağlama konusundaki sınırlılıkları, YZ araştırmalarında yeni bir durgunluk dönemine neden oldu. Donanım sınırlamaları ve büyük veri kümelerinin eksikliği, yapay zekâ sinir ağları ile ilgili çalışmaların ilerlemesini engelledi.

Artan hesaplama gücü, “big data” adı verilen büyük veri kümelerinin erişilebilir hale gelmesi ve yeni algoritmalar sayesinde 1990'ların sonlarından itibaren yapay zekâ çalışmaları yeniden ve muhtemelen bir daha durmayacak şekilde canlanmaya başladı. Verilerden öğrenmeyi sağlayan makine öğrenimi, YZ’nin baskın yaklaşımı haline geldi. Makine öğreniminin bir alt dalı olan derin öğrenme ise çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanarak görüntü tanıma, doğal dil işleme ve oyun oynama gibi alanlarda büyük başarılar elde etti. Bugün kullandığımız gelişmiş sohbet robotlarının öncüsü olan ve kullanıcıları ile metin tabanlı sohbetler gerçekleştiren A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity) Richard Wallace tarafından 1995 yılında geliştirilmeye başlandı.

Bugün geldiğimiz noktada yapay zekâ teknolojileri ve endüstrileri günlük yaşamlarımızı dönüştürüyor. Daha karmaşık algoritmalar, büyük veri kümeleri ve sürekli artan hesaplama gücü bu alandaki ilerlemelerin katlanarak büyümesini sağlıyor.

​

​

Yapay Zekâ Türleri Nelerdir?

Yapay zekâ alanı; zekâ ve özerklik düzeylerine göre farklı türlere ayrılan geniş bir yetenek yelpazesini kapsar. Bu ayrımlar önemlidir çünkü, yapay zekâ gelişiminin mevcut durumunu anlamamıza ve gelecekteki potansiyelini öngörmemize yardımcı olur. Gelişmiş YZ biçimlerinin teorik olasılıkları ile mevcut yapay zekâ sistemleri arasındaki fark çok büyüktür. Şu anda henüz dar yapay zekâ alanındayız. Ancak araştırmalar yapay genel zekâ ve hatta süper zeki sistemler yaratmaya yönelik olarak devam ediyor. Şimdi bu ayrımlara yakından bakalım:

Dar (Zayıf) Yapay Zekâ

Dar Yapay Zekâ veya Zayıf Yapay Zekâ, belirli bir görevi veya görev grubunu yerine getirmek üzere tasarlanabilen teorik bir yapay zekâ sistemidir. Terim çoğu zaman Yapay Dar Zekâ (ANI) olarak da kullanılır. Kullanılan dar ve zayıf sıfatları etkisiz olmalarından değil, programlanmış amaçlarının ötesine geçememelerinden kaynaklanır. Dar Yapay Zekâ çözümleri programlanmış olduğu alan içinde mükemmeldir ancak genel zekâdan yoksundur. Temel amacı belirli görevleri otomatikleştirmek, verimliliği artırmak ve tanımlanmış parametreler dahilinde çözümler sağlamaktır.

Aslına bugün kullandığımız tüm yapay zekâ çözümleri birer Dar Yapay Zekâ örneğidir. Siri ve Alexa gibi sanal asistanlar, Deep Blue gibi sadece satranç oynamak için tasarlanmış bilgisayarlar, görüntü ve yüz tanıma sistemleri, spam filtreleri, sizin beğenilerinize göre önerilerde bulunan film ve müzik platformları, hatta ChatGPT gibi çok daha karmaşık görevleri yerine getiren sohbet botları bu kapsama girer.

Kendi özel alanlarında son derece verimli olan, büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde işleyebilen Dar Yapay Zekâ çözümleri kendi programlamaları dışındaki yeni durumlara uyum sağlayamazlar. Beklenmedik girdilerle karşılaştıklarında hata yapmaya eğilimlidirler, insanların basit bulduğu bağlamı anlayamaz veya sağduyulu muhakeme gibi görevleri yerine getiremezler.

Yapay Genel Zekâ (AGI)

Güçlü Yapay Zekâ olarak da bilinen Yapay Genel Zekâ (AGI), insan düzeyinde bilişsel yeteneklere sahip olan varsayıma dayalı bir yapay zekâ biçimini ifade eder. Tıpkı bir insan gibi çeşitli alanlardaki bilgileri anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahip olacağı düşünülmektedir. AGI teorik bir kavramdır ve yapay zekâ alanındaki en önemli araştırma hedeflerinden birisidir.

Yapay Süper Zekâ (Superintelligence)

Yapay Süperzekâ, yaratıcılık, problem çözme ve genel bilgelik dahil olmak üzere her açıdan insan zekâsını aşan teorik bir yapay zekâ biçimidir. Amacı tartışmalı olsa da bir süper zekânın karmaşık küresel sorunları çözebileceği ve benzeri görülmemiş teknolojik ilerlemeler sağlayabileceği yönünde varsayımda bulunanların sayısı hiç az değildir. Şimdilik bilim kurgu filmlerinde izlemekle yetinsek de inanılmaz derecede karmaşık sorunları çözme potansiyeline sahip olan bir süperzekâ oluşumu, insanlık için önemli varoluşsal riskleri de beraberinde getirebilir.

Yapay Bilinç (Artificial Consciousness)

Yapay Bilinç; teorik olarak bilinçli makinelerin yani öznel deneyimlere, öz farkındalığa ve duyarlılığa sahip makinelerin yaratılmasını ifade eder. Bu, salt zekânın ötesine geçmek ve öznel duygu ve farkındalık geliştirmek anlamına gelir. Bugün baktığımız noktadan Yapay Bilinç, mümkün olup olmadığı konusunda bile derin tartışmaların yürütüldüğü bir alan olarak karşımıza çıkmaktadır.

Yapay Zekânın Kullanım Alanları Nelerdir?

Dönüştürücü bir teknoloji olan yapay zekâyı bugün verimlilik artırmaktan karmaşık soruları çözmeye kadar çok farklı alanlarda kullanıyoruz. Makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi araçlar ve teknikler yapay zekânın sağlık, finans, eğitim, eğlence gibi farklı sektörlere sorunsuz bir şekilde entegre olmasının önünü açıyor.

Finans Sektöründe Yapay Zekâ

Yapay zekâ finans sektöründe süreçleri otomatikleştirmek, karar vermeyi geliştirmek ve müşteri deneyimlerini iyileştirmek için kullanılıyor. Yapay zekâ destekli araçlar, büyük miktarda veriyi daha doğru ve daha hızlı analiz edebildiği için dolandırıcılık tespiti ve kredi notu puanlaması gibi tekrarlayan işlemlerin yanı sıra emirlerin otomatik olarak gerçekleşmesine olanak sağlayan algoritmik ticaret gibi işlemler için de kullanılıyor.

Sohbet robotları ve sanal asistanlar müşteri hizmetlerini kolaylaştırıyor, öngörücü analizler finans kuruluşlarının piyasa eğilimlerini ve risklerini belirlemesine yardımcı oluyor. Ayrıca inovasyonu da teşvik ederek sektörü daha duyarlı ve veri odaklı olacak şekilde yeniden şekillendiriyor.

Sağlık Sektöründe Yapay Zekâ

Tıpkı diğer sektörlerde olduğu gibi sağlık sektöründe yapay zekânın etkisi ve gücü son yıllarda önemli ölçüde arttı. Sağlık kuruluşları tarafından kullanılan yazılımların yanı sıra giyilebilir sağlık ürünleri de dönüşümün hız kazanmasında etkili oldu. Ancak sağlık alanında yapay zekânın en dönüştürücü etkisinin tele tıp olarak da adlandırılan uzaktan verilen sağlık hizmetleri olduğunu söyleyebiliriz. Bu etki özellikle yakın mesafede sağlık hizmetlerine erişmekte zorlanan dezavantajlı bireyler açısından büyük önem taşıyor.

Bugün başta psikiyatrik hizmetler olmak üzere pek çok tıp branşı için yapay zekâ destekli uzaktan tedavi protokolleri geliştiriliyor. Bunların yanı sıra sohbet robotları gibi yapay zekâ uygulamaları hastaların randevu planlamaları için aktif olarak kullanılıyor.

Eğitimde Yapay Zekâ

Yapay zekâ bir gelecek konsepti olmaktan çıkarak hızla günlük hayatımızın vazgeçilmez bir parçasına dönüştü ve eğitim sektörü de bu dönüşümden payını aldı. Yapay zekâ teknolojileri akademik dünyayı yeniden şekillendiriyor, kişiselleştirilmiş öğrenmeden idari verimliliğe kadar pek çok alanda derin ve geniş kapsamlı bir etki yaratıyor.

Yapay zekâ çözümleri eğitimcilerin ve idarecilerin daha büyük miktarda veriyi analiz etmelerine olanak sağlıyor. Bu da öğrenci performanslarının analiz edilmesini, öğrenme açıklarının tespit edilmesini, bilinçli kararlar vermeyi ve strateji geliştirmeyi kolaylaştırıyor. YZ destekli yardımcı teknolojiler, engelli öğrencileri destekleyerek daha kapsayıcı bir öğrenme ortamı sunuyor. Konuşma tanıma yazılımları işitme engelli öğrenciler için konuşulan kelimeleri metne dönüştürürken, yapay zekâ destekli eğitim oyunları küçük çocuklar için kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunuyor.

Gelişmiş gözetim ve intihal tespiti yapabilen yapay zekâ çözümleri sınav güvenliğini artırıyor, ödevlerin orijinalliğini kontrol ediyor. Bütün bunların yanı sıra yapay zekâ, eğitim programlarının kalitesini düşürmeden daha fazla öğrenciye hitap edecek şekilde ölçeklenmesini sağlıyor.

Otomotiv Sektöründe Yapay Zekâ

Otomotiv sektörü yapay zekânın etkilerini ilk ve doğrudan hissettiğimiz alanlardan birisi oldu. Sürüş güvenliğini artıran akıllı araç sistemlerini uzun süredir kullanıyor, otonom araçların gelişimini ise ilgiyle takip ediyoruz.

Bütün bunların ötesinde yapay zekâ teknolojileri üretim süreçlerini optimize etme, bakım ihtiyaçlarını yönetme, kişiselleştirilmiş bilgi-eğlence sistemleriyle araç içi deneyimi geliştirme, trafik akış yönetimini geliştirme gibi uygulamalarda da kullanılıyor. Yapay zekâ, otonom araçların yollarda güvenle ilerlemesini sağlamak, trafik düzenini tanımak ve saniyeden daha kısa zaman dilimlerinde karar almak için gerçek zamanlı olarak büyük miktarda veri işlemeyi başarıyor. Otomotiv sektöründe yaşanan gelişmeler yalnızca sürüş deneyimini iyileştirmekle kalmıyor, aynı zamanda daha güvenli, daha sürdürülebilir ve bağlantılı ulaşım sistemleri için de zemin hazırlıyor.

Pazarlama ve Satış Süreçlerinde Yapay Zekâ

Günümüzün hızlı tempolu dünyasında, yapay zekânın satış ve pazarlama süreçlerine entegrasyonu giderek yaygınlaşıyor. Bu durum işletmelerin müşterileriyle etkileşim biçimlerini yeniden şekillendiriyor. Ancak yapay zekânın kullanıldığı tüm sektörlerde olduğu gibi sunduğu fırsatların yanı sıra mahremiyet, iş gücü kaybı gibi sorunları ve sorumlulukları da beraberinde getiriyor. Bugün geldiğimiz noktada yapay zekâ satış ve pazarlama alanında müşteri etkileşimlerinin kişiselleştirilmesi, süreçlerin kolaylaştırılması ve gelir artışı gibi pek çok avantaj sunuyor. Yapay zekâ büyük miktarda veriyi inanılmaz bir hızla analiz edebiliyor ve bu özelliği sayesinde işletmelere tüketici davranışları, tercihleri ve eğilimleri hakkında değerli içgörüler sunuyor. Şirketlerin gerçek zamanlı verilere dayanarak bilinçli kararlar almalarını, hedefe odaklı pazarlama kampanyaları oluşturmalarını sağlıyor. Yapay zekânın potansiyel müşteri değerlendirme, e-posta iletişimi ve müşteri destek talepleri gibi rutin görevleri verimli şekilde üstlenmesi hem üretkenliği hem de müşteri deneyimini olumlu etkiliyor.

Endüstri ve Üretim Süreçlerinde Yapay Zekâ

Yapay zekâ, Endüstri 4.0 bağlamında üretim süreçlerini dönüştürerek verimliliği ve hassasiyeti artırıyor. Makine öğrenimi ve bilgisayar görüşü gibi teknolojiler üretim hatlarından gelen büyük verileri analiz ederek olası sorunları tahmin edebiliyor, iyileştirme önerileri sunuyor ve süreçleri gerçek zamanlı olarak uyarlayabiliyor. Öngörücü bakım sistemleri, makinelerdeki sensör verilerini analiz ederek arızaları önceden tespit edebiliyor, bilgisayar görüşüyle desteklenen kalite kontrol sistemleri ürün kusurlarını anında belirliyor. Bunların yanı sıra üretken yapay zekâ çözümleri; ürün tasarımı, tedarik zinciri yönetimi ve müşteri hizmetleri gibi alanlarda içerik oluşturma ve otomasyonu geliştirerek üretim süreçlerinin daha esnek ve etkili hale gelmesini sağlıyor. Bugün pek çok üretim hattında yapay zekâ destekli işbirlikçi robotlar ya da diğer adıyla kobotlar kullanılıyor. Kobotlar insanlarla güvenli bir şekilde çalışabiliyor, tekrarlayan görevleri üstlenebiliyor. Böylece insanların yaratıcı ve daha karmaşık işlere odaklanmasına olanak sağlıyor.

Savunma ve Güvenlik Alanlarında Yapay Zekâ

Yapay zekâ ve makine öğrenimindeki gelişmelerin savunma ve güvelik sektörlerini yeniden şekillendirdiğini söyleyebiliriz. Yaşanan değişimin ilk ve en önemli adımlarından birisi otonom sistemlerin özellikle de insansız hava araçlarının geliştirilmesi oldu. Bugün bu araçlar keşif görevlerinden lojistik desteğe ve hatta doğrudan muharebe senaryolarına kadar çeşitli görevleri yerine getirebiliyor. Gelişmiş yapay zekâ modelleri, olası tehditleri veya bakım ihtiyaçlarını tahmin etmek için öngörücü analizler yapabiliyor. Yapay zekâ ve makine öğrenimi potansiyel tehditleri geleneksel yöntemlerden daha hızlı belirleyebildiği için siber tehditlerle mücadelede her geçen gün daha önemli hale geliyor. Günümüzde yapay zekâ oldukça gerçekçi savaş ve acil durum simülasyonları oluşturmak için de kullanılıyor. Bu sanal ortamlar çok çeşitli senaryoları ve koşulları kopyalayabildiği için kapsamlı eğitimler vermeyi kolaylaştırıyor. Sunduğu benzersiz avantajların yanında yapay zekâyı savunma ve güvenlik sistemlerine entegre etmek şeffaflık, önyargılar gibi pek çok etik kaygıyı da beraberinde getiriyor.

Medya ve Eğlence Sektöründe Yapay Zekâ

Medya ve eğlence sektörü 1990'lardan bu yana büyük dönüşüm dalgaları yaşadı. İnternetin gelişimi ve dijital dağıtımı mümkün kılmasıyla başlayan bu süreç streaming yayınlarla farklı bir aşamaya geçti. Günümüzde ise yapay zekâ sistemleri içerik oluşturma, dağıtım ve tüketim modellerini değiştirerek medya ve eğlence sektörünü çok daha derinden dönüştürüyor. Yapay zekâ uygulamaları artık içerik üretiminde çok daha yoğun bir şekilde kullanılıyor; senaryo yazımına, müzik bestelemeye ve hatta video düzenlemeye yardımcı oluyor. Bu durum sadece üretim sürecini hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda bireysel tercihlere göre uyarlanmış, daha kişiselleştirilmiş ve ilgi çekici içeriklerin oluşturulmasını da sağlıyor. Yapay zekâ destekli analizler kitle davranışı hakkında değerli bilgiler sağlayarak medya şirketlerinin içerik stratejilerini ve pazarlama faaliyetlerini optimize etmelerine olanak tanıyor. Bu veri odaklı yaklaşım içerik edinme, programlama ve reklamcılık gibi alanlarda karar alma süreçlerini geliştirerek verimliliğin ve kârlılığın artmasını sağlıyor.

Yapay Zekâ Kullanımının Avantajları Nelerdir?

Araştırmalar özellikle işletmelerin geride kalma riskine girmemeleri açısından yapay zekâ ve makine öğrenimini benimsemelerinin kritik bir ihtiyaç olduğunu söylüyor. Bireysel kullanımlar söz konusu olduğunda da yapay zekâ günlük hayatımızı kolaylaştıran ve verimliliğimizi artıran çok sayıda araç ve hizmeti destekliyor.

Yapay zekâ kullanımının avantajları şunlardır:

• Yapay zekâ çözümlerinin en büyük avantajının insan hatasını ve insanlara yönelik riskleri azaltması olduğunu söyleyebiliriz. Özellikle tekrarlayan görevlerde ya da insanlar için zor ve riskli olabilecek çalışma koşullarında yapay zekânın ve robotların kullanılması, olası hataları en aza indirirken zarar riskini de önlüyor.
• Yapay zekâ programları günün her saatinden kullanılabilir. Bu sayede 24 saat çalışabilen makineler kesintisiz üretim yapabilir, yapay zekâ destekli sohbet robotları mesai saatleri dışında da müşteri hizmeti sunabilir.
• Yapay zekâ algoritmaları, daha yüksek hacimli ve karmaşık verileri çok daha kısa sürede işleyebilir ve gerekli analizleri yapabilir.
• Yapay zekâ; konuşma tanıma, metinden sese uygulamaları ve görüntü tanıma gibi teknolojiler aracılığıyla engelli insanlara yardımcı olabilir, daha fazla bağımsızlık ve daha çok katılım sağlayabilir. Eğitim deneyimlerini bireysel ihtiyaçlara ve öğrenme stillerine göre uyarlayabilir.

Yapay Zekâ Kullanımının Dezavantajları Nelerdir?

Yapay zekâ çok sayıda fırsat ve avantaj sunuyor. Bu durum doğal olarak yapay zekâ çözümlerinin hızla benimsenmesini sağlıyor. Ancak böylesine köklü değişimlerin olası dezavantajlarını da değerlendirmek hepimiz için büyük önem taşıyor.

Yapay zekâ kullanımının dezavantajları:

• YZ uygulamalarının en büyük ve belirgin dezavantajı geliştirilmelerinin son derece maliyetli olmasıdır. Özellikle işletmeler için uzun vadede iş akışını kolaylaştıracak ve maliyet avantajı sağlayacak olmasına rağmen başlangıç aşamasındaki yatırım maliyetleri korkutucu olabilir.
• Yapay zekânın bir diğer dezavantajı da aldığı kararlarda duygu ve yaratıcılık kullanma becerisinden yoksun olmasıdır. Bu yoksunluk en azından günümüz koşullarında, sorunlara yeni çözümler üretemeyeceği, aşırı sanatsal bir alanda başarılı olamayacağı ve duygusal sonuçları dikkate almayacağı anlamına gelir.
• Yapay zekâ denince genellikle akla gelmeyen bir diğer dezavantaj da bozulma riskidir. Makineler zamanla bozulur. Örneğin yapay zekâ destekli bir montaj hattı kendini onarma işlevine sahip değilse zamanla aşınır ve işlevini yitirebilir.
• Yapay zekâ çözümleri şirketlerde daha yaygın hale geldikçe, istihdam üzerinde olumsuz etkiler oluşturabilir, bazı meslekler geçerliliğini yitirebilir, yeni meslekler ortaya çıkabilir. Yeni meslekleri yerine getirecek iş gücünün yetişmesi ise zaman alabilir.

Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Arasındaki Farklar Nelerdir?

Zaman zaman birbirinin yerine kullanılsa da yapay zekâ (YZ) ve makine öğrenmesi (ML) aslında birbirinden oldukça farklı iki kavramdır. Yapay zekâ tipik olarak insan zekâsı gerektiren görevleri yerine getirebilen sistemlerin oluşturulmasını kapsayan daha geniş bir kavramdır. Makine öğrenimi ise bir yapay zekâ alt kümesidir ve sistemlerin programlanarak değil de verilerden öğrenmesini sağlamaya odaklanır. Yapay zekâ mutlaka makine öğrenimi gerektirmez, önceden tanımlanmış kurallar veya mantık tabanlı sistemler aracılığıyla çalışabilir. Makine öğrenmesi ise kalıpları öğrenmek ve sonuçları iyileştirmek için veriye ihtiyaç duyar, YZ olmadan makine öğrenmesi olamaz.

Yapay Zekâ ile Alakalı Etik Sorunlar Nelerdir?

Şaşırtıcı bir hızla ilerleyen ve neredeyse günlük hayatlarımızın her anında kendine yer bulan yapay zekâ uygulamaları pek çok etik tartışmayı da beraberinde getiriyor. Bu tartışmalar öncelikle önyargılı ve ayrımcı yaklaşımlara, işsizlik gibi uzun vadeli etkilere, sahiplik ve hesap verebilirlik gibi konulara odaklanıyor. Hepsi birbirinden kapsamlı olan tartışmaların tamamını bu başlık altında anlatmak oldukça zor. Üstelik gelecek kuşaklar bugün hiç düşünmediğimiz çok daha farklı etik sorunlarla mücadele etmek zorunda da kalabilir. Ancak günümüzü ilgilendiren etik kaygıları genel hatları ile şöyle sıralayabiliriz:

• Önyargı ve Ayrımcılık: Yapay zekâ sistemleri büyük miktarda veri ile eğitilir ve bu verilere toplumsal önyargılar gömülüdür. Sonuç olarak bu önyargılar yapay zekâ algoritmalarına yerleşerek işe alım, kredi verme, ceza adaleti ve kaynak tahsisi gibi kritik alanlarda haksız veya ayrımcı sonuçların devam etmesine ve güçlenmesine neden olabilir.
• Şeffaflık ve Hesap Verebilirlik: AI sistemleri genellikle bu sistemlerin nasıl çalıştıkları ve belirli kararlara nasıl vardıkları konusunda sınırlı bilgiye sahip olduğumuz bir "kara kutu" içinde çalışır. Sağlık hizmetleri veya otonom araçlar gibi kritik alanlarda, kararların nasıl alındığını ve bunlardan kimin sorumlu olduğunu belirlemek için şeffaflık hayati önem taşır. AI sistemleri hata yaptığında veya zarar verdiğinde hesap verebilirliği açıklığa kavuşturmak, uygun düzeltici eylemlerin gerçekleştirilmesini sağlamak oldukça önemlidir.
• Yaratıcılık ve Sahiplik: Bir ressam bir resmi tamamladığında, ona sahip olur. Ancak bir insan, farklı bir insan ya da kuruluş tarafından programlanmış bir AI sistemini kullanarak dijital bir sanat eseri ürettiğinde durum o kadar da net değildir. AI tarafından üretilen sanat eserinin sahibi kimdir? Bunu kim ticarileştirebilir? Kimler ihlal riski altındadır? Yapay zekâ o kadar hızlı ilerliyor ki sahiplik haklarını netleştirecek adımların bir an önce atılması gerekir.
• Gizlilik, Güvenlik ve Gözetim: Yapay zekânın etkinliği genellikle büyük miktarda kişisel verinin kullanılabilirliğine bağlıdır. Yapay zekâ kullanımı genişledikçe, bu bilgilerin nasıl toplandığı, saklandığı ve kullanıldığı konusunda endişeler de artıyor. Bireylerin mahremiyetini korumak, veri ihlallerini ve hassas bilgilere yetkisiz erişimi engellemek güçlü önlemler alınmasını gerektiriyor.
• İş Kaybı: Yapay zekâ otomasyonunun insan işlerinin yerini alacağı, hatta bazı mesleklerin ortadan kalkacağı tartışmaları uzun zamandır gündemimizde yer buluyor. Yapay zekânın doğası gereği iş yapma biçimlerimizin radikal biçimde değişeceğini tahmin etmek zor değil. Ancak bazı uzmanlar yapay zekânın yok ettiğinden çok daha fazla iş yaratma potansiyeline sahip olduğunu da savunuyor. Değişimin varacağı nokta ne olursa olsun adil bir geçiş sağlamak için istihdam politikalarının gözden geçirilmesi, proaktif önlemlerin alınması, sosyal ve ekonomik destek sistemleri geliştirilmesi gerekiyor.

Yapay Zekâ ve Geleceğin Meslekleri Nelerdir?

Yapay zekânın hızlı evriminin teknik, etik, yaratıcı ve pratik becerileri harmanlayan yeni meslekler dalgası yaratacağını söyleyebiliriz. Bu mesleklerin bazılarını görmeye ya da duymaya başladık bile. Ama henüz farkında olmadığımız ve gelecekte ihtiyaç duyacağımız becerilerin ve mesleklerin sayısı da hayli fazla. Gelin yapay zekâ ile hayatımıza girmesi muhtemel olan mesleklere birlikte göz atalım:

• Yapay Zekâ Etik Uzmanı: YZ sistemleri daha güçlü hale geldikçe, etik kullanımın sağlanması daha da kritik hale gelecek. Önyargıları önlemek, gizliliği korumak ve istenmeyen sonuçları azaltmak için çerçeveler tasarlamak YZ Etik Uzmanlarının görevi olacak.
• YZ Davranış Tasarımcısı: Gelecekte yapay zekâ sistemlerinin belirli kullanıcı ihtiyaçlarına göre uyarlanmasını sağlayacak uzmanlara da ihtiyacımız artacak. Örneğin yaşlı bakımı ya da okul öncesi çocukların eğitimi için gerekli iletişim becerileri Yapay Zekâ Davranış Tasarımcıları tarafından verilecek.
• İnsan-AI İşbirliği Uzmanı: Üretkenliği en üst düzeye çıkarmak, insanlar ve AI sistemleri arasındaki iş birliğinin sorunsuz ilerlemesi için iş akışlarını optimize etmek bu uzmanların görevi olacak.
• AI Donanım Geliştiricisi: Daha hızlı, daha verimli AI modellerine olan talep donanım gerekliliklerini de zorlayacaktır. Büyük ölçekli AI öğrenimi için enerji açısından verimli işlemciler geliştirmek, donanım sistemleri kurmak özel bir uzmanlık alanı haline gelebilir.
• Sentetik Veri Mühendisi: Yapay zekâ eğitimlerini geliştirirken gerçek dünya senaryolarını taklit eden sentetik veri kümeleri üretmek yeni bir iş kolu haline gelebilir.
• AI Destekli Eğitim Uzmanı: Bireysel eğitim ihtiyaçlarına hitap eden uyarlanabilir öğrenme platformları ve eğitim programları geliştirmek, farklı disiplinleri bir araya getiren bir uzmanlık olarak önem kazanabilir.
• Yapay Zekâ Politika ve Düzenleme Danışmanı: Güvenli ve adil bir yapay zekâ ekosistemi oluşturmak için hükümetlerin ve kurumların ihtiyacı olan politikaları geliştirmek, uygulamaları denetleyecek yapıları oluşturmak ayrı bir uzmanlık alanı haline gelebilir.

Yukarıda saydıklarımız yapay zekâ ile ilgili potansiyel mesleklerden sadece birkaçı. Gelecekte çocuklarımız Yapay Zekâ Arkeoloğu ya da Yapay Zekâ Önyargı Denetçisi gibi unvanlara sahip olabilir. Yapay zekâ gelişmeye devam ettikçe makinelerle daha uyumlu ve verimli çalışabilmemiz için yeni roller ve uzmanlıklar ortaya çıkmaya, bazı meslekler de kaybolmaya devam edecektir.