Tarayıcınız Javascript Desteklemiyor! Yapay Zeka (AI) | Zap Group Web Tasarım

Yapay Zeka (AI)

Yapay Zeka (AI)

Yapay Zeka (AI)

Yapay zeka (AI) insan zekası süreçlerinin makinelerle, özellikle bilgisayar sistemleriyle simülasyonudur. Bu süreçler arasında öğrenme (bilginin edinilmesi ve bilginin kullanımı için kurallar), muhakeme (yaklaşık veya kesin sonuçlara ulaşmak için kuralların kullanılması) ve kendini düzeltme yer almaktadır. Özel AI uygulamaları arasında uzman sistemler , konuşma tanıma bulunur ve makine görüşü .

AI, zayıf veya güçlü olarak sınıflandırılabilir . Aynı zamanda dar AI olarak da bilinen Zayıf AI, belirli bir görev için tasarlanmış ve eğitilmiş bir AI sistemidir. Apple's Siri gibi sanal kişisel asistanlar, zayıf bir AI şeklidir. Yapay zeka olarak da bilinen Güçlü AI, genelleştirilmiş insan bilişsel yeteneklerine sahip bir AI sistemidir. Bilinmeyen bir görevle sunulduğunda, güçlü bir AI sistemi, insan müdahalesi olmadan bir çözüm bulabilir.

AI için donanım, yazılım ve personel maliyetleri pahalı olabileceğinden, birçok satıcı standart tekliflerine AI bileşenleri ve bir Servis Olarak Yapay Zeka ( AIaaS ) platformlarına erişim içerir. Hizmet olarak AI, bireylerin ve şirketlerin çeşitli iş amaçları için AI ile deneme yapmalarını ve bir taahhütte bulunmadan önce birden fazla platform örneklemelerini sağlar. Popüler AI bulut teklifleri arasında Amazon AI servisleri, IBM Watson Assistant , Microsoft Bilişsel Servisler ve Google AI servisleri bulunur.

AI araçları işletmeler için bir dizi yeni işlevsellik sunarken , Yapay zekanın kullanılması etik soruları gündeme getirir. Bunun nedeni, en gelişmiş AI araçlarının çoğunun temelini oluşturan derin öğrenme algoritmalarının, yalnızca eğitimde verdikleri veriler kadar akıllı olmalarıdır. Bir insan bir AI programını eğitmek için hangi verilerin kullanılması gerektiğini seçtiğinden, insan yanlılığı potansiyeli doğaldır ve yakından izlenmelidir.

Bazı endüstri uzmanları yapay zeka teriminin popüler kültürle çok yakından bağlantılı olduğuna inanmakta ve bu da kamuoyunun yapay zeka konusunda gerçekçi olmayan korkuları ve işyerini ve genel olarak yaşamı nasıl değiştireceği konusunda beklenmeyen beklentileri ortaya koymaktadır. Araştırmacılar ve pazarlamacılar , daha nötr bir çağrışıma sahip olan etiket artırılmış istihbaratın insanların AI kullananların, onları kullanan insanların yerine sadece ürünleri ve hizmetleri iyileştireceğini anlamalarına yardımcı olacağını umuyor .

yapay zeka

 

YAPAY ZEKA TÜRLERİ

Michigan State Üniversitesi'nde bütünleyici biyoloji ve bilgisayar bilimleri ve mühendisliği profesörü olan Arend Hintze, AI'yı bugün var olan AI sistemlerinden henüz mevcut olmayan sistemlere kadar dört tipte sınıflandırıyor. Kategorileri aşağıdaki gibidir:

  • Tip 1: Reaktif makineler . Bir örnek,  1990'larda Garry Kasparov'u yenen IBM satranç programı Deep Blue  . Deep Blue satranç tahtasında parçaları tanımlayabilir ve tahminlerde bulunabilir, ancak hafızası yoktur ve geçmiş deneyimleri gelecekleri bilgilendirmek için kullanamaz. Olası hareketleri analiz eder - onun kendi ve onun Rakip - ve en stratejik hareketi seçiyor. Deep Blue ve Google's AlphaGO dar amaçlar için tasarlandı ve başka bir duruma kolayca uygulanamıyor.
  • Tip 2: Sınırlı hafıza.  Bu AI sistemleri gelecekteki kararları bildirmek için geçmiş deneyimleri kullanabilir. Kendi kendine sürüş otomobillerinde karar verme işlevlerinden bazıları bu şekilde tasarlanmıştır. Gözlemler, araba değiştirme şeritleri gibi çok uzak olmayan bir gelecekte gerçekleşen eylemleri bilgilendirir. Bu gözlemler kalıcı olarak saklanmaz.
  • Tip 3: Akıl teorisi.  Bu psikoloji terimi, başkalarının kendi inançlarının, arzularının olduğu anlayışı anlamına gelir. ve Aldıkları kararları etkileyen niyetler. Bu tür bir AI henüz mevcut değil.
  • Tip 4:  Kişisel farkındalık.  Bu kategoride, AI sistemlerinin öz benliği vardır, bilinci vardır. Öz farkındalığı olan makineler mevcut durumlarını anlar ve başkalarının ne hissettiğini anlamak için bilgileri kullanabilir. Bu AI türü henüz mevcut değil .

yapay zeka

AI ve bilişsel hesaplama arasındaki fark nedir?

 

YAPAY ZEKA ÖRNEKLERİ

AI, çeşitli farklı teknoloji türlerine dahil edilmiştir. İşte yedi örnek.

  • Otomasyon : Bir sistemi veya işlemi otomatik yapan şey nedir. Örneğin, robotik süreç otomasyonu (RPA), normalde insanların gerçekleştirdiği yüksek hacimli, tekrarlanabilir görevleri gerçekleştirmek için programlanabilir. RPA, değişen koşullara uyum sağlayabilmesi için BT otomasyonundan farklıdır.
  • Makine öğrenimi: Bir bilgisayarın programlama olmadan hareket etmesini sağlama bilimi . Derin öğrenme  , çok basit bir ifadeyle, tahmine dayalı analitiklerin otomasyonu olarak düşünülebilecek bir makine öğrenmesi alt kümesidir. Üç tür makine öğrenme algoritması vardır:
    • Denetimli öğrenme : Veri kümeleri, etiketlerin tespit edilip yeni veri kümelerinin etiketlenmesi için kullanılabileceği şekilde etiketlenir.
    • Denetimsiz öğrenme : Veri kümeleri etiketlenmez ve benzerlik veya farklılıklara göre sıralanır
    • Takviye öğrenme : Veri kümeleri etiketlenmedi, ancak bir eylem veya birkaç eylem gerçekleştirdikten sonra AI sistemine geri bildirim verildi
  • Yapay görme:  Bilgisayarların görmesine izin verme bilimi. Bu teknoloji, bir kamera kullanarak analog-dijital dönüşüm kullanarak görsel bilgileri yakalar ve analiz eder. ve sayısal sinyal işleme. Genellikle insan gözüyle karşılaştırılır, ancak makine görüşü biyoloji ile sınırlı değildir ve örneğin duvarlardan görmek için programlanabilir. İmza tanımlamasından tıbbi görüntü analizine kadar çeşitli uygulamalarda kullanılır. Makine tabanlı görüntü işlemeye odaklanan bilgisayar görüşü, genellikle makine görüşü ile birleştirilir.
  • Doğal dil işleme (NLP): İnsanın işlenmesi - değil bilgisayar - bir bilgisayar programı tarafından dil. Eskilerden biri ve en iyi bilinen NLP örnekleri, konu satırına ve bir e-postanın metnine bakan ve önemsiz olup olmadığına karar veren spam algılamadır. NLP'ye mevcut yaklaşımlar makine öğrenmesine dayanmaktadır. NLP görevleri metin çevirisi, duyarlılık analizi içerir ve Konuşma tanıma.
  • Robotik: Robotların  tasarım ve imalatına odaklanan bir mühendislik alanı. Robotlar genellikle insanların tutarlı bir şekilde yapması veya gerçekleştirmesi zor olan görevleri yapmak için kullanılır. Araba üretimi için montaj hatlarında veya uzayda büyük nesneleri taşımak için NASA tarafından kullanılırlar. Araştırmacılar ayrıca sosyal ortamlarda etkileşime girebilecek robotlar oluşturmak için makine öğrenmesini kullanıyor.
  • Kendi kendini süren otomobiller: Bilgisayarla görme, görüntü tanıma kombinasyonunu kullanırlar. ve Belirli bir şeritte kalırken ve yayalar gibi beklenmedik engellerden kaçınarak bir aracı pilot uygulamada otomatik beceriler geliştirmeyi öğrenmek.

 

YAPAY ZEKA UYGULAMALARI

Yapay zeka birçok alana yöneltti. İşte altı örnek.

  • Sağlıkta AI . En büyük bahisler hasta sonuçlarını iyileştirme ve maliyetleri düşürmedir. Şirketler insanlardan daha iyi ve daha hızlı tanı koymak için makine öğrenmesi uyguluyorlar. Biri en iyi bilinen sağlık teknolojileri  IBM Watson'tır . Doğal dili anlar ve sorulan sorulara cevap verebilir. Sistem, hasta verilerini ve mevcut diğer veri kaynaklarını, bir güven puanlama şeması ile sunduğu bir hipotez oluşturmak için mayınlar. Diğer AI uygulamaları arasında  sohbetler , soruları cevaplamak ve müşterilere yardımcı olmak için çevrimiçi olarak kullanılan bir bilgisayar programı, takip randevularını planlamak veya hastalara faturalandırma sürecinde yardımcı olmak ve temel tıbbi geri bildirim sağlayan sanal sağlık asistanları bulunmaktadır.
  • İş dünyasında AI . Robotik süreç otomasyonu, normalde insanlar tarafından gerçekleştirilen yüksek tekrarlayan işlere uygulanmaktadır. Makine öğrenmesi algoritmaları, müşterilere nasıl daha iyi hizmet verileceği ile ilgili bilgileri ortaya çıkarmak için analitik ve CRM platformlarına entegre edilmiştir . Müşterilere anında hizmet vermek için sohbet botları web sitelerine eklenmiştir. İş pozisyonlarının otomasyonu da akademisyenler ve BT analistleri arasında bir konuşma noktası haline geldi.
  • AI eğitimde . AI sınıflamayı otomatikleştirerek eğitimcilere daha fazla zaman kazandırır. AI öğrencileri değerlendirebilir ve ihtiyaçlarına uyarlayarak kendi hızlarında çalışmalarına yardımcı olabilir. AI öğretmenleri, öğrencilere ilave destek sağlayabilir ve takipte kalmalarını sağlar. AI, öğrencilerin nerede ve nasıl öğrendiklerini, hatta bazı öğretmenleri bile değiştirebilir.
  • Finansman alanında AI . Mint veya Turbo Tax gibi kişisel finans uygulamalarında AI finansal kurumları bozuyor. Bunlar gibi uygulamalar kişisel veri toplar ve finansal danışmanlık sağlar. Ev satın alma işlemine IBM Watson gibi başka programlar da uygulanmıştır. Bugün,  yazılım  Wall Street'te işlemlerin çoğunu gerçekleştirir.
  • AI yasada . Keşif süreci, eleme nın-nin belgeler, hukukta genellikle insanlar için çok zorlayıcıdır. Bu işlemi otomatikleştirmek zamanın daha verimli kullanılmasıdır. Yeni başlayanlar aynı zamanda bir veritabanıyla ilişkili taksonomiyi ve ontolojiyi inceleyerek programlanmış cevapları cevaplayabilen soru-cevap bilgisayar asistanları da inşa ediyorlar  .
  • Üretimde AI . Bu, robotları iş akışına dahil etmenin ön saflarında yer alan bir alandır  . Endüstriyel robotlar tek görevleri yerine getirmek için kullanıldı ve insan işçilerinden ayrıldı, ancak Teknoloji değişti gelişmiş .

yapay zeka

AI pazarlama işlemlerini nasıl etkiler?

 

GÜVENLİK VE ETİK KAYGILAR

AI'nın kendi kendini süren otomobiller alanında uygulanması, etik kaygıların yanı sıra güvenliği de artırır. Arabalar saldırıya uğrayabilir ve otonom bir araç bir kazaya karıştığında sorumluluk belli değildir. Özerk araçlar ayrıca bir kazanın kaçınılmaz olduğu bir yere yerleştirilebilir ve bu da programlamayı hasarı en aza indirgeme konusunda etik bir karar vermeye zorlar.

Diğer bir önemli endişe, AI araçlarının kötüye kullanılması potansiyelidir. Hacker'lar hassas sistemlere erişmek ve mevcut durumun ötesinde güvenlik konusunu zorlaştırmak için karmaşık makine öğrenme araçlarını kullanmaya başlıyor.

Derin öğrenmeye dayalı video ve ses üretimi araçları aynı zamanda kötü oyunculara sözde oluşturmak için gerekli araçları sunar. deepfakes kamuya açık rakamların asla gerçekleşmeyen şeyleri söyleyen veya yapan ikna edici bir şekilde hazırlanmış videoları .

yapay zeka

Veri yanlılığı AI çıktılarını nasıl etkiler?

 

DÜZENLEME AI TEKNOLOJİSİ

Bu potansiyel risklere rağmen, kullanım AI araçları ve yasaların mevcut olduğu yerlerde, tipik olarak AI yalnızca dolaylı olarak geçerlidir. Örneğin, federal Adil Borç Verme düzenlemeleri, finansal kurumların, kredi kararlarını potansiyel müşterilere açıklamalarını gerektirir; bu, borç verenlerin, doğası gereği tipik olarak opak olan derin öğrenme algoritmalarını kullanma derecesini sınırlar. Avrupa’nın GSYİH’sı , işletmelerin tüketici verilerini nasıl kullanabileceği konusunda katı sınırlamalar getirmekte ve bu da tüketiciye yönelik birçok AI uygulamasının eğitimini ve işlevselliğini engellemektedir.