Yapay Zeka Nedir? Nasıl Çalışır ve Nerede Kullanılır?

Yapay zeka her yerde konuşuluyor. Neden olmasın ki? 

Henüz dönüşmediyse bile, e-posta yazma şeklimizden sürücüsüz araç tasarlama şeklimize kadar her şeyi dönüştürüyor. 

Yine de yutturmaca ve manşetler arasında bir yerde, birçok kişi hala yapay zekanın özünde ne olduğundan ve nasıl çalıştığından habersiz.

Bu kılavuz sizi teknik jargona boğmadan tam olarak bunu ele alıyor. 

Sonunda, konseptin yanı sıra yapay zekanın her gün kullandığınız araçlara nasıl güç verdiğinin temellerini anlayacaksınız.

Hadi başlayalım.

---

Önemli Çıkarımlar

• YZ, eğitilebilen ve genellikle insan zekasıyla ilişkilendirdiğimiz görevleri yerine getirebilen makineler yaratma bilimidir.

• Yapay zeka, verileri alarak, algoritmalar aracılığıyla işleyerek, tahminlerde bulunarak, hatalardan öğrenerek ve zaman içinde gelişerek çalışır.

• Günümüzde çoğu yapay zeka, belirli görevler için oluşturulmuş dar kapsamlı yapay zeka iken, farklı alanlarda insan yetenekleriyle eşleşebilen genel yapay zeka veya AGI hala sadece bir kavramdır.

• Üretken yapay zeka, istemlere yanıt olarak yeni metin, görüntü, ses, video ve hatta kod oluşturmak için derin öğrenmeyi kullanır.

---

Yapay Zeka Ne Anlama Geliyor?

AI, yapay zekanın kısaltmasıdır ve bir makinenin normalde insan beyni gerektirdiğini düşündüğümüz şeyleri yapabilme yeteneğini ifade eder:

• Algılamak 
• Akıl yürütme 
• Öğrenme
• Dünya ile etkileşim 
• Problem çözme 
• Bir yaratıcılık kıvılcımı göstermek

Muhtemelen farkında olmadan bu tür yeteneklere sahip yapay zeka ile karşılaşmışsınızdır. 

Örneğin, Siri'ye soru sorduğunuzda veya onunla iletişim kurduğunuzda, yapay zeka ile sohbet ediyorsunuz demektir.

Ya da bir web sitesinin hangi sayfada takılıp kaldığınızı bir şekilde bilen sohbet robotuyla sohbet ettiğinizde? Bu da yapay zekadır.

Peki yapay zekanın konuşmayı tanımasını, görüntüleri tanımlamasını ve insan dilini anlayıp yanıt vermesini sağlayan şey nedir? 

Bu, çok sayıda algoritma, model ve bazı çok gelişmiş matematik yoluyla gerçekleşir. 

Size bir fikir vermesi açısından, yapay zekanın yapı taşlarından bazıları aşağıdaki gibidir: 

• Makine öğrenimi
• Sinir ağları
• Derin öğrenme
• Doğal dil işleme

İnsan Zekasına Karşı Makine Zekası

Yapay zeka daha iyi hale geliyor, ancak hala bizimle aynı seviyede değil. 

Bunu biliyoruz çünkü Şimdiye kadar hiçbir yapay zeka aracı Turing testini geçemediBu, bir makinenin konuşma sırasında ikna edici bir şekilde insan gibi davranıp davranamayacağını görmenin bir yoludur. Ya da makinelerin düşünüp düşünemeyeceğini belirlemek için.

Bağlamı, nüansı ve anlamı insanlar gibi gerçekten anlayan bir yapay zekadan hala çok uzağız.

Çoğu uzman, böyle bir yapay zeka oluşturmaktan onlarca yıl uzakta olduğumuza inanıyor. Bazıları da bunun asla gerçekleşmeyebileceğini söylüyor. 

Evet, ChatGPT ve DALL-E gibi üretken yapay zeka araçları bazı olağanüstü şeyler yapabilir, ancak kaputun altında, esasen tahmin makineleridir. 

Başka bir deyişle, bu araçlar, talebinize verilecek en olası yanıtı etkileyici bir doğrulukla tahmin edebilecekleri devasa veri kümeleri üzerinde eğitilmiştir.

Yararlıdır, hatta bazen tekinsizdir, ancak insan zekasıyla aynı şey değildir.

Yapay Zekanın Kısa Tarihi

"Düşünen makineler" kavramı antik felsefeye kadar uzanırken, yapay zekanın modern tarihi 20. yüzyılın ortalarında başlar.

Aşağıdaki tablo, yapay zekanın gelişimindeki en önemli kilometre taşlarından bazılarını özetlemektedir:

Yıl	Kilometre Taşı
1950	Alan Turing yayınladı Bilgisayar Makineleri ve Zeka ve Turing Testi'ni öneriyor.
1956	John McCarthy, Dartmouth Konferansı'nda "yapay zeka" terimini ortaya attı.  Bu ilk yapay zeka programı, Mantık Teorisyenioluşturulur.
1967	Frank Rosenblatt, deneme yanılma yoluyla makine öğrenimini gösteren erken bir sinir ağı olan Mark 1 Perceptron'u geliştirir.
1980	Geriye yayılım, sinir ağlarını eğitmek için yaygın olarak kullanılmaktadır.
1997	IBM'in Deep Blue'su satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yendi ve yapay zekanın karmaşık bir görevde insan uzmanlığını aşma olasılığını gösteriyor.
2004	John McCarthy Yapay Zeka Nedir?  Bu, büyük veri ve bulut bilişimin yükselişi sırasında yaygın olarak atıfta bulunulan bir yapay zeka tanımı sunmaktadır.
2011	IBM Watson en iyi şampiyonlara karşı Jeopardy!
2015	Baidu'nun Minwa süper bilgisayarı insan üstü görüntü tanımayı başardı.
2016	DeepMind'ın AlphaGo'su Go şampiyonu Lee Sedol'u yendi.
2022	Yapay zeka performansında devrim yaratan ve üretken yapay zeka uygulamalarını genişleten ChatGPT gibi büyük dil modellerinin ortaya çıkışı.
2024	Çok modlu ve daha küçük verimli yapay zeka modellerinin büyümesi.
2025	GPT-5'in piyasaya sürülmesi ve ajansal YZ sistemlerinin hızla benimsenmesi. Teknoloji milyarderleri ve hükümetler yapay zeka çiplerine, altyapısına ve gelişimine milyarlarca yatırım yapıyor.

Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

YZ'nin ne olduğunu ve insan zekasıyla nasıl karşılaştırılacağını çözdüğümüze göre, şimdi size YZ'nin nasıl çalıştığına dair kuşbakışı bir görünüm sunalım.

Aşağıda YZ'nin çalışmasının beş temel aşaması yer almaktadır:

• Girişler: Her yapay zeka sistemi var olmak için veriye ihtiyaç duyar. Bu veriler metin, ses, video, IoT sensörleri gibi hemen hemen her yerden gelebilir. 

• İşleniyor: Veriler yapay zeka için uygun bir formatta kullanıma sunulduğunda, yapay zeka programlanmış algoritmalarını kullanarak verilerdeki örüntüleri ve ilişkileri tanımlar. Buna yapay zeka eğitimi denir ve bu eğitim yapay zekanın yeni verilerdeki benzer kalıpları tanımasını sağlar.

• Sonuçlar: Verileri analiz ettikten sonra, yapay zeka tahminlerini veya sınıflandırmalarını yapar. Örneğin, bir veri parçasının önceki modellerle eşleşip eşleşmediğine (geçer) veya eşleşmediğine (başarısız) karar verebilir. 

• Ayarlamalar: Yapay zeka bir şeyi yanlış yaptığında, bu başarısızlığı bir öğrenme noktası olarak kullanır. Başarısızlıktan öğrendikten sonra, sistem güncellenmiş kurallar altında kararlarını yeniden kontrol etmek için sonuçlar aşamasına geri dönebilir. Bu öğrenme aşağıdaki şekillerden herhangi birinde olabilir:

• Algoritma kurallarının değiştirilmesi
• Verilerin yorumlanma şeklinin değiştirilmesi
• Girdileri işlediği koşulları iyileştirmek

• Değerlendirmeler: Son aşamada, yapay zeka performansını bir bütün olarak değerlendirir. Önceki ayarlamaların sonuçlarını dikkate alır, yeni içgörüleri sentezler ve bunları ileriye dönük tahminleri iyileştirmek için kullanır. 

Yapay Zeka Türleri

Aşağıda gördüğünüz ya da henüz görmediğiniz başlıca yapay zeka türleri yer almaktadır:

Dar YZ vs Genel YZ

İnsanlar ilk olarak yapay zekanın ne olduğunu sorduklarında, genellikle halihazırda iş başında gördükleri versiyonu düşünürler: dar yapay zeka. 

Dar YZ, zayıf YZ olarak da adlandırılır ve çok özel bir görevi veya tanımlanmış bir dizi görevi yerine getirmek için oluşturulmuştur. 

Bu, bir kredi kartı ağındaki hileli işlemleri tespit etmekten Siri ve Alexa gibi sesli asistanlara güç sağlamaya ve hatta bir sohbet robotunun sorularınıza yanıt vermesine yardımcı olan doğal dil işlemeyi çalıştırmaya kadar her şey olabilir.

Bugün etkileşimde bulunduğunuz çoğu yapay zeka dar kapsamlı.

Öte yandan, güçlü YZ ya da basitçe genel YZ olarak adlandırılan Yapay Genel Zekaya (YGZ) sahibiz. 

Bu tür bir yapay zeka, çok çeşitli görevlerde bilgiyi öğrenir ve uygular ve bu görevleri yerine getirmede insan yetenekleriyle eşleşir veya onları aşar.

Şu anda, hiçbir yapay zeka sistemi bu seviyeye ulaşmadığı için AGI hala teoriktir.

Agentik Yapay Zeka

Bu terimi duyduysanız ve ajansal yapay zekanın ne olduğunu merak ediyorsanız, bunu ifade etmenin en basit yolu, yapay zeka ajanlarından inşa edilmiş bir sistem olduğudur.

YZ ajanları, minimum insan yardımına ihtiyaç duyarken veya hiç ihtiyaç duymazken görevleri yerine getiren ve kararlar alan otonom programlardır. Adlarındaki "ajan", bu araçların uygulayabileceği eylemliliği ifade eder. 

Agentik YZ, tek bir ajanın tek başına başaramayacağı daha büyük bir hedefe doğru birlikte çalışmak için birden fazla YZ ajanını koordine ederek bunu geliştirir.

Reaktif Makineler, Sınırlı Hafıza, Zihin Teorisi

Daha önce ele aldığımız YZ türleri kapsam ve özerklik açısından farklılık gösteriyordu.

Yapay zekaları sınıflandırmanın başka bir yolu daha var: bilgiyi muhafaza edip edemedikleri ve çevrelerini nasıl yorumladıkları. 

Bu bakış açısı YZ'yi üç ana kategoriye ayırmaktadır:

• Reaktif makineler: Bunlar yapay zekanın en temel şeklidir. Daha önce ne olduğuna dair herhangi bir hafıza depolamadan yalnızca aldıkları mevcut girdilere yanıt verirler. Ana sınırlamaları, dahili bir durum veya çevre temsili olmadan çalışmalarıdır. Bir girdiyi işledikten sonra hafızasını atar ve boş bir hafıza ile bir sonraki girdiye geçerler.

• Sınırlı hafızalı makineler: Sınırlı hafızalı makineler, zaman içinde çevrelerindeki kalıpları ve korelasyonları tanıyabilmek ve bu anlayışı dinamik koşullarda tepkilerini geliştirmek için kullanabilmek amacıyla geçmiş verileri dahili olarak depolar. 

• Zihin Teorisi: Bu, ister insan ister başka makineler olsun, diğer aracıların varlığını anlayabilen ve iç durumlarını çıkarabilen bir YZ'dir. Bu tür bir yapay zeka şu anda mümkün değildir çünkü Zihin Kuramı eylemlerin genellikle niyetler, inançlar veya duygulardan etkilenebilecek görünmeyen nedenleri olduğunu fark etme becerisi gerektirir.

Yapay Zeka Örnekleri

Farklı yapay zeka türlerini ve bilgiyi nasıl işlediklerini ele aldık, bu yüzden tüm bunların gerçek dünyada nasıl oynandığına bakmaya değer. 

Otonom araçlar

Sürücüsüz araçlar, trafik düzenlerinden yol işareti tanımaya kadar her şeyi içeren muazzam veri kümeleri üzerinde eğitilmiş makine öğrenimine büyük ölçüde güveniyor. 

Geliştiriciler, araçlar yola çıkmadan önce performansı değerlendirmek için genellikle yapay simülasyonlar kullanırlar. 

Burada, test uzmanlarının sistemin iç işleyişine doğrudan erişemediği, bunun yerine zayıflıkları belirlemek için davranışını araştırdığı bir yöntem olan kara kutu testi yaygındır. 

Metin Düzenleyicileri veya Otomatik Düzeltme

Bir makaleyi kontrol etmek için Grammarly kullandıysanız veya mesajlaşırken otomatik düzeltmeye güvendiyseniz, yapay zeka ile etkileşime girmişsiniz demektir. 

Tıpkı senin öğrendiğin gibi dilbilgisi kuralları Okulda, yapay zeka algoritmaları doğru dil kullanımını tanımak ve sapmaları tespit etmek için eğitilir.

Bir virgülü yanlış kullandığınızda veya yanlış kelime seçtiğinizde, editör bunu işaretleyebilir ve uygun bir düzeltme önerebilir.

Sanal asistanlar

Amazon Alexa, Google Assistant ve Apple'ın Siri'si gibi sanal asistanlar günlük işlerinizde size yardımcı olur. 

Özel kullanım kalıplarınızdan öğrenerek tercihlerinize uyum sağlarlar ve zaman içinde ihtiyaçlarınızı daha iyi tahmin edebilir hale gelirler.

Arama ve Tavsiye Algoritmaları

Bir yayın servisine göz atıp şaşırtıcı derecede yerinde hissettiren bir dizi film önerisi bulduğunuzda veya bir çevrimiçi mağaza son aramalarınızla eşleşen ürünleri gösterdiğinde Yapay zeka güdümlü öneri sistemleri işte. 

Bu sistemler zaman içinde etkileşimlerinizi takip eder ve bir sonraki adımda ne isteyeceğinizi tahmin etmek için makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini kullanarak bunları analiz eder.

Üretken Yapay Zeka Nedir?

Talep üzerine tamamen yeni içerik yaratma becerisiyle dikkat çeken özel bir yapay zeka kategorisi var. Bu sistemler üretken yapay zeka olarak adlandırılıyor. 

Üretken yapay zekanın ne olduğuna daha yakından bakalım.

Üretken yapay zeka veya gen yapay zeka, bir kullanıcının komutuna yanıt olarak orijinal çıktılar üreten derin öğrenme modellerini ifade eder. 

Bu sistemler yaratabilir: 

• Uzun metin
• Yüksek kaliteli görüntüler
• Gerçekçi video
• Gerçeğe yakın ses
• Fonksiyonel kod 

En yeni üretken yapay zeka modelleri, doğrudan sohbet sırasında bir dizi uygulamanın etkileşimli simülasyonlarını bile oluşturabilir.

Üretken YZ'nin çıktısının kalitesi, modelin gelişmişliğine ve istemin eğitimiyle ne kadar uyumlu olduğuna bağlıdır. 

Örneğin, ChatGPT saniyeler içinde milliyetçilik teorileri üzerine net, iyi yapılandırılmış bir makale üretebilirken, DALL-E 2 gibi görüntü tabanlı sistemler, bir Madonna ve pizza yiyen bir çocuğun Rönesans tarzı tablosu gibi alışılmadık ama görsel olarak çarpıcı kompozisyonlar oluşturabilir. 

Üretken yapay zekayı yazıya uygulamak isteyen kullanıcılar için Yapay Zeka İnsancıllaştırıcı, Yapay Zeka Deneme Yazarıve Yapay Zeka SEO Yazarı Undetectable AI, yüksek kaliteli yazılı içerik oluşturmanın pratik yollarını sunuyor. 

Aynı zamanda, dijital çalışmaların kaynağını doğrulamak da aynı derecede önemli hale geliyor, bu nedenle AI Görüntü Dedektörü, AI Detector ve yine Undetectable AI'dan Humanizer, içeriğin gerçek ve güvenilir olmasını sağlamaya yardımcı olabilir.

Yapay Zeka Dedektörümüzü ve İnsancıllaştırıcımızı aşağıdaki widget'tan zahmetsizce keşfedin!

Yapay Zeka Hakkında SSS

Son Düşünceler

Artık yapay zekanın ne olduğunu ve nasıl çalıştığını bildiğinize göre, onu her yerde fark edebilirsiniz.

Bunu ne kadar iyi anlarsanız, faydalarından yararlanmak ve tuzaklarından kaçınmak için o kadar donanımlı olursunuz.

Ve sizin için çalışan yapay zeka araçlarına ihtiyaç duyduğunuzda, Undetectable AI'nın yazma ve algılama araçları sizi korur.

Tespit Edilemeyen Yapay Zeka ile Yapay Zeka İnsancıllaştırıcı, Yapay Zeka Deneme Yazarıve Yapay Zeka SEO Yazarı yapay zeka tarafından oluşturulan metni anında kulağa özgün ve doğal gelen içeriğe dönüştürebilirsiniz.

Başlamak için kaydolun - ve farkı deneyimleyin Tespit Edilemeyen Yapay Zeka.