En Yaygın Yapay Zeka Türü Nedir? 7 Türün Dağılımı

Tek bir ansiklopedi aldığında hiç Joey gibi hissettiniz mi?

Yapay zeka hakkında konuşmak bazen böyle hissettirebilir.

Herkes yeni kelimeler, yeni kullanım alanları ve son teknoloji kullanarak yapay zeka sistemlerindeki en son gelişmelerden bahsediyor ve (dürüst olalım) buna ayak uydurmak oldukça zor olabiliyor.

İçerik oluşturmak için üretken yapay zeka araçları var;

Herhangi bir soruyu yanıtlamanıza yardımcı olan yapay zeka araştırma botları ve hatta yolda ilerlemek için en son yapay zeka teknolojisini kullanan sürücüsüz arabalar.

Tüm bunlar kafanızın biraz karışmasına neden olabilir (tıpkı Joey'in Arkadaşlar bölüm.)

Günümüzde kullanılan en yaygın yapay zeka türleri hakkındaki bilgilerinizi tazelemek istiyorsanız, okumaya devam edin.

Bu blog, 7 farklı yapay zeka türünü, şu anda ne için kullanıldıklarını ve bunun gelecek için ne anlama gelebileceğini inceleyecek.

7 Yapay Zeka Türü: Genel Bir Bakış

Genel olarak 7 çeşit yapay zeka vardır.

Türlerin her biri farklı bir yeteneği veya uzmanlığı temsil eder.

Peki, 7 yapay zeka türü nedir? Hadi açıklayalım.

Yapay Zeka Türü	Açıklama	Örnekler
Dar Yapay Zeka (ANI)	Tek bir görevde uzmanlaşmıştır, hafızası yoktur ve önceden yapılandırılmış parametrelerin ötesine uyum sağlayamaz.	Siri, Netflix öneri sistemi, müşteri hizmetleri sohbet robotları.
Yapay Genel Zeka (AGI)	Karmaşık görevleri bağımsız olarak anlayabilen, öğrenebilen ve gerçekleştirebilen insan benzeri zekaya sahip varsayımsal yapay zeka.	Henüz geliştirilmemiştir.
Yapay Süper Zeka (ASI)	İnsan zekasını aşan, küresel sorunları çözebilen ancak etik kaygıları artıran varsayımsal yapay zeka.	Henüz geliştirilmemiştir.
Reaktif Makineler	Hafıza veya öğrenme yeteneği olmadan gerçek zamanlı verilere yanıt veren temel yapay zeka.	IBM'in Deep Blue satranç yapay zekası, otomatik kapılar, akıllı ışıklar, self-checkout makineleri.
Sınırlı Bellek Yapay Zeka	Geçmiş deneyimlerden öğrenmesine ve gerçek zamanlı olarak uyum sağlamasına olanak tanıyan kısa süreli belleğe sahip yapay zeka.	Kendi kendine giden arabalar, dolandırıcılık tespit sistemleri, ilaç keşif algoritmaları.
Zihin Teorisi Yapay Zeka	İnsan psikolojisinden esinlenerek duyguları, niyetleri ve inançları anlayabilen varsayımsal yapay zeka.	Kavramsal; sosyal robotlara veya yapay zeka danışmanlarına yol açabilir.
Kendinin Farkında Yapay Zeka	Öz farkındalığa sahip, eleştirel düşünebilen, duyguları anlayabilen ve önemli etik soruları gündeme getirebilen varsayımsal yapay zeka.	Henüz geliştirilmemiştir (ve bazıları için nihai hedef olsa da imkansız olabilir)

1. Dar Yapay Zeka (Artificial Narrow Intelligence - ANI)

Dar YZ, günümüzde kullanılan en yaygın YZ türüdür ve muhtemelen farkında bile olmadan dar YZ araçlarını zaten kullanıyor olacaksınız.

Siri, müşteri hizmetleri sohbet robotu ve hatta Netflix'in öneri algoritması gibi dar yapay zeka, tek bir görevde gerçekten iyi olduğu için 'dar'dır.

Daha sonra inceleyeceğimiz daha karmaşık YZ formlarının aksine, dar zeka belirli bir programlamanın ötesinde düşünemez, akıl yürütemez veya uyum sağlayamaz; yalnızca önceden yapılandırılmış parametreler dahilinde bir görevi yerine getirebilir.

Dar yapay zeka ile daha gelişmiş yapay zeka türleri arasındaki önemli bir ayrım, hafıza eksikliğidir.

Dar yapay zeka araçları verileri depolayamaz ve onlardan öğrenemez ya da öğrenmeyi bir görevden diğerine uygulayamaz; tüm eylemleri önceden yapılandırılmış ve kural tabanlı olmalıdır.

2. Yapay Genel Zeka (AGI)

Şimdi, gerçek dünyanın ötesine geçerek gelecekteki potansiyel bir yapay zeka türüne geçiyoruz.

Yapay genel zeka şu anda varsayımsaldır ve bir makinenin şu özelliklere sahip olacağı anlamına gelir insan zekasıÇok çeşitli karmaşık görevleri anlama, öğrenme ve bağımsız olarak yerine getirme becerisine sahip.

Ancak AGI'den bahsederken 'insan zekası' dediğimizde oldukça karmaşık hale gelebilir.

Teorik olarak, AGI aslında bir insandan ayırt edilemeyecek bir zekaya sahip olacaktır.

Bununla birlikte, daha doğru bir ifadeyle, AGI bir insandan daha zeki olacaktır, çünkü büyük miktarda veriyi işleme yeteneği bir insan beynininkini önemli ölçüde aşacaktır.

Yine de endişelenme.

AGI hala oldukça uzakta ve gerçeğe dönüşmesi için sinir ağı tasarımı, makine öğrenimi ve robotik gibi alanlarda önemli atılımlar yapılması gerekiyor.

3. Yapay Süper Zeka (ASI)

Varsayımı daha da ileri götürelim. AGI'nin bir adım ötesi yapay süper zeka (ASI), yani insan yeteneklerini her düzeyde aşan zekadır.

Bu, en yetenekli biçimlerinden birinde yapay zekadır ve karmaşık görevleri yerine getirebilir, akıl yürütebilir ve insanlığınkini aşan bir zeka kullanarak sorunları çözebilir.

Ve bu biraz korkutucu.

Yapay süper zeka sadece insan yeteneklerini taklit etmekle kalmayacak, onları çok aşacak, hatta belki de öz farkındalık, insan manipülasyonu ve daha kötüsü olasılığına kadar uzanacaktır.

Bu tür bir YZ'nin insanlar, toplumumuz ve gelecek üzerindeki etkileri tamamen öngörülemez, ancak bu tür bir YZ'nin yoksulluk ve iklim çöküşü gibi küresel sorunları çözme kapasitesine sahip olması muhtemeldir.

Asıl soru şu: Cevabı gerçekten bilmek istiyor muyuz?

Neyse ki, bu tür bir yapay zekayı çevreleyen büyük etik tartışmalar tamamen kurgusal... Şimdilik.

4. Reaktif Makineler

Son ikisi 100% varsayımsal YZ örnekleri olsa da, reaktif YZ makineleri şimdiye kadar yaratılan ilk makine öğrenimi modellerinden biridir ve hala günlük hayatımızda önemli teknoloji parçalarıdır.

Reaktif makineler yapay zekanın en temel biçimidir.

Bu sistemler gerçek zamanlı trafik verilerine yalnızca programlanmış kurallara göre yanıt verebilir ve zaman içinde öğrenemez veya uyum sağlayamaz.

Sınırlı hafızalı makinelerdir ya da hiç hafızaları yoktur, bu nedenle eylemleri tamamen reaktif.

Bunun bir örneği şudur IBM'in Deep Blue'su 1997'de büyük usta Garry Kasparov'u yenen satranç yapay zeka sistemi - yapay zeka gelişiminde bir atılım.

Bugün robotik ve otomasyon alanında, yeni bir şey üretmek için önceden yapılandırılmış bir dizi talimatı takip eden reaktif makineler görebilirsiniz.

Daha da yaygın olan reaktif makineler, otomatik kapılar, otomatik uçak navigasyon sistemleri, sesli komutlar (Alexa'nızda veya evinizin akıllı ışıklarında olduğu gibi) ve hatta yerel süpermarketinizde kullandığınız kendi kendine ödeme makineleri gibi tekrarlayan görevleri yerine getirir.

5. Sınırlı Bellek Yapay Zeka

Reaktif makinelerin hiçbir hafızası yokken ve AGI girdiler arasında bağlantı kurmak ve oluşturmak için kapsamlı bir hafızaya sahipken, sınırlı hafızalı AI sistemleri ikisi arasında bir dengedir.

Sınırlı hafızalı yapay zeka araçları geçmiş deneyimlerden veri depolayabilir ve performanslarını artırmak için bunlardan öğrenebilir.

Buna örnek olarak, günün farklı bölümlerinde yolculuk sürelerini optimize etmek için geçmiş rotalardan öğrenen kendi kendini yönlendiren bir araba, dolandırıcılık tespiti, ilaç keşfi ve hatta hastalıkların önlenmesi için gelişmiş algoritmalar verilebilir.

Sınırlı hafızalı yapay zeka benzersizdir çünkü kısa süreli hafızasını kullanarak yeni durumlara uyum sağlayabilir, bu da gerçek zamanlı veriler değiştikçe dinamik ayarlamalar yapabileceği anlamına gelir.

6. Zihin Teorisi Yapay Zeka

Zihin teorisi yapay zeka makineleri, psikolojiden esinlenen bir kavramdır ve duyguların, niyetlerin ve insan inancının karmaşıklığını anlayabilen makineleri ifade eder.

İnançlar ve insan dilinin nüansları açık olmadığı ve yoruma açık olduğu için bu bir zorluktur.

Zihin teorisi yapay zeka araçları geliştirebilmemiz için bilişsel modelleme, doğal dil işleme ve makine öğrenimi alanlarında önemli atılımlar yapılması gerekecektir.

Bununla birlikte, eğer mümkün olursa, bu yapay zeka makineleri bir danışman veya psikolog gibi çalışarak insanların duyguları anlamasına ve düzenlemesine yardımcı olabilir.

Zihin teorisi, insanlar için arkadaş, bakıcı ve hatta eş olarak hareket edebilecek sosyal robotların önünü açabilir.

7. Öz Farkındalıklı Yapay Zeka

Yine de bazı insanlar için özbilinçli yapay zeka nihai hedeftir: kendi bilincine sahip ve kendi varlığının farkında olan bir bilgisayar.

Bu süper yapay zeka yalnızca belirli bir görevi yerine getirmekle kalmayacak, aynı zamanda duyguları ve ahlakı anlayabilecek ve eylemleri ve amaçları hakkında eleştirel düşünebilecektir.

Bununla birlikte, elbette, kendi bilincine sahip makineler karmaşık etik soruları gündeme getirmektedir.

Dünyaya yaşam getirmek ve daha sonra bu süper zeki varlıkları tekrarlayan görevler için kullanmak ahlaki açıdan doğru mudur? Bir makine acı çekebilir mi? Makine duyguları insan duygularından ne kadar farklıdır?

Tüm bunlar, cevaplanması imkansız olan ancak yapay zeka araştırmalarının geleceği üzerinde önemli etkileri olabilecek sorulardır.

Dar YZ Neden Günümüzde En Yaygın Türdür?

Peki, tüm bu farklı yapay zeka türleri arasında en yaygın olanı hangisi?

Cevap çok açık: Günümüzde kullanılan en yaygın yapay zeka türü dar yapay zeka.

Bunun nedeni uyarlanabilir, ölçeklenebilir ve pratik olması, yani çok çeşitli sektörlerde oldukça kolay bir şekilde kullanılabilmesidir.

Karmaşık sorunları çözemese de, tekrarlayan veya idari görevleri ortadan kaldırabilir ve kolayca ölçeklendirilebilir.

Ayrıca, teknoloji bugün erişilebilir ve uygun fiyatlı, yani sağlık, finans, üretim, perakende ve eğlence dahil olmak üzere birçok sektörün manzarasını dönüştürerek zaten iş başında.

Günlük Yaşamda Dar Yapay Zeka Örnekleri

Muhtemelen konuştuğumuz gibi bazı dar istihbarat araçlarına erişiminiz olacak.

İşte günlük hayatınızda karşılaşacağınız en yaygın formlardan birkaç örnek.

İlk olarak, bu sohbet robotları ChatGPT veya kamu hizmeti sağlayıcınızın kullandığı müşteri hizmetleri sohbet robotu gibi güvendiğiniz şeylerin tümü dar yapay zeka örnekleridir.

Taleplerinize yanıt vermek üzere programlanmış yapay zeka algoritmaları kullanarak yanıtları bulmanıza, verileri işlemenize ve günlük işlerinizi kolaylaştırmanıza yardımcı olurlar.

Sohbet robotları gibi, sanal asistanlar Siri, Alexa ve Google Assistant gibi sesli komutlara yanıt vererek tekrarlayan veya sıradan görevleri yerine getirmenize, bir çalma listesi oluşturmanıza, arkadaşınızı aramanıza ve hatta bir metin mesajı göndermenize yardımcı olur.

Netflix ve YouTube hesaplarınıza güç veren öneri motorları bile dar yapay zeka örnekleridir.

Verilerinizi toplamanıza yardımcı olurlar ve daha sonra nelerden keyif alacağınızı önermek için yapay zeka modellerini kullanırlar.

Bu tür modeller sadece evinizde kullanılmakla kalmaz, aynı zamanda işletmelerin müşteri davranışlarıyla ilgili verileri analiz etmelerine ve işlemelerine yardımcı olarak uzun vadede daha optimum bir deneyim sunmalarına yardımcı olur

Son olarak, güvendiğiniz bazı araçlar (örneğin Undetectable.ai's Yapay Zeka SEO Yazarı, Yapay Zeka Deneme Yazarı ve İnsan Yazıcısı) dar yapay zeka modellerinden yararlanır.

Gerçeğinden ayırt edilemeyen insanlaştırılmış içerikler yazarken bile.

Bu araçlar 'dar kapsamlı' çünkü tek bir şeyi son derece iyi yapıyorlar: içerik pazarlama uygulamalarına güvenen işletmeler için içerik yazmak.

Dar Yapay Zekanın Arkasındaki Temel Teknolojiler

Peki bu araçlar nasıl çalışıyor? Uygulamada bu kadar çok yönlü olmasını sağlayan dar yapay zekanın arkasındaki gizli teknoloji nedir?

Makine Öğrenimi (ML)

Makine öğrenimi, derin öğrenme gibi unsurlarla birlikte, yapay zeka sistemlerinin verilerden öğrenme ve zaman içinde performansı artırma yeteneğidir.

Bu, her olası uyarıya veya girdiye doğrudan yanıt verecek şekilde programlanamayan, bunun yerine verileri işleyebilen ve bağlantılar kurmak ve yeni sonuçlar sentezlemek için kullanabilen dar yapay zekanın temel bir özelliğidir.

Doğal Dil İşleme (NLP)

Özetle NLP, makinelerin insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlayan teknolojidir.

Yapay zekanın kullanıcılarla doğal hissettirecek şekilde etkili bir iletişim kurmasını sağlayan şey budur.

İsteğinize anlayabileceğiniz bir dil ve ses tonuyla yanıt veren ChatGPT istemini veya benzersiz, insan sesine benzeyen metinler oluşturmak için dili analiz etmenin bir adım ötesine geçen Undetectable AI humanizer aracını düşünün.

Aşağıdaki widget'ı kullanarak AI Humanizer'ımızı test etmekten çekinmeyin!

Bilgisayarla Görme

Son olarak, bilgisayarla görme, yapay zekanın yüz tanıma veya görüntü analizi gibi dünyadaki görsel bilgileri 'görmesine' yardımcı olur.

Bunu yapmak için, yapay zeka modelleri görsel verileri piksellere ayırarak ve desenleri veya özellikleri (kenarlar, renkler ve şekiller gibi) tanımlayarak analiz eder, ardından tanıyabileceği belirli nesneleri bulmak için bağlantılar kurar.

Bugün Dar Yapay Zeka Kullanmanın Faydaları

Dar yapay zeka her yerde, sessizce hayatı kolaylaştırıyor ve işleri daha verimli hale getiriyor.

Tekrarlayan ve zaman alan görevleri üstlenerek biz insanları yaratıcı veya daha karmaşık görevlere odaklanmak için serbest bırakır.

Bu, idari yükü hafifletir ve işlerin daha hızlı yapılmasını sağlar.

Bir diğer büyük avantajı ise ölçeklenebilir olmasıdır - dar kapsamlı yapay zeka, hiçbir insanın yönetemeyeceği kadar büyük miktarda veri ve etkileşimi aynı anda yönetebilir.

Ayrıca, bankacılıkta sahtekarlığı tespit etmek veya tıbbi taramalarda erken evre hastalıkları tespit etmek gibi insanların kaçırabileceği ayrıntıları yakalayarak inanılmaz derecede doğrudur.

Ayrıca, uygun fiyatlı ve erişilebilir olduğu için, bundan yararlananlar sadece işletmeler değildir.

Bireyler, günlük yaşamlarında ve hatta işlerinde kendilerine yardımcı olması için dar yapay zekayı kullanabilirler.

Dar Yapay Zekanın Zorlukları ve Sınırlamaları

Ancak, dar yapay zekanın kesinlikle faydaları olsa da, teknolojinin bazı dezavantajları da var.

En bariz olanı, bu araçların esnek olmamasıdır.

Her sistem tek bir şeyi gerçekten iyi yapmak üzere inşa edilmiştir ve kendi özel programlaması dışındaki görevlere uyum sağlayamaz.

Örneğin, Netflix'in önerilerinin arkasındaki yapay zeka bir uçuş rezervasyonu yapmanıza yardımcı olmayacaktır - sadece bunun için tasarlanmamıştır ve hafızası ve derin öğrenme sınırlamaları, hiçbir zaman bunu yapamayacağı anlamına gelir.

Bu, farklı kullanımların, o kullanım durumu için özel olarak programlanması ve inşa edilmesi gereken farklı yapay zeka modelleri gerektirdiği anlamına gelir.

Bu da potansiyel iş tekrarları, pahalı programlama gereksinimleri ve gerektiğinde birden fazla işlem yapmak için karmaşık teknoloji yığınları anlamına gelir.

Bir diğer konu da verilerdir.

Dar kapsamlı yapay zekanın iyi çalışabilmesi için çok miktarda yüksek kaliteli ve tarafsız veriye ihtiyacı vardır. Veriler kusurluysa, YZ'nin çıktısı da kusurlu olacaktır.

Bunu daha önce de görmüştük. Yapay zeka önyargısıve bu, ciddi gerçek dünya sonuçlarıyla aşılması gereken zorlu bir engeldir.

Ve son olarak, etik kaygılar da var.

Otomasyon verimlilik için harikadır, ancak aynı zamanda işlerin yerinden edilmesine ve dikkatle değerlendirilmesi gereken diğer toplumsal zorluklara da yol açabilir.

Yapay zeka tekrar eden görevleri otomatikleştirebilse de, geçimlerini sağlamak için bu görevlere bel bağlayan çok sayıda insan var.

Yapay zekanın bu rolleri üstlenmesine ne ölçüde izin vermeliyiz ve yeterince yaratıcı, zorlayıcı rol var mı?

Genel veya Süper Zeki Yapay Zeka Yönetimi Ele Geçirecek mi?

Ancak bu makalede sadece değindiğimiz bir konu, süper yapay zeka algoritmalarının dünyayı ele geçirmesiyle ilgili tartışmalar.

Bu yapay zeka türlerinden bazıları hakkında ciddi etik, ahlaki ve yasal endişeler var. Bu tartışma geleceğimiz için ne anlama gelecek?

Şu anda, genel yapay zeka veya süper zeki yapay zeka fikri bilim kurgu dünyasında kalmaya devam ediyor.

Bununla birlikte, bu gelişmiş yapay zeka formlarının olasılığı konuşulmaya değer.

Bir yandan, devasa küresel sorunları çözebilirler.

Öte yandan, kontrol, güvenlik ve insanlık üzerindeki etkisi hakkında ciddi sorular ortaya çıkarmaktadırlar.

Şimdilik, hala çok uzaktayız ve dar kapsamlı yapay zeka, bugün kullanımda olan en pratik ve etkili yapay zeka biçimi olmaya devam ediyor.

Son Düşünceler

YZ'nin 7 türünün tamamı günümüzü şekillendiriyor.

Dar yapay zeka zaten burada, günlük işleri daha sorunsuz ve endüstrileri daha verimli hale getiriyor.

Netflix önerilerinizde, akıllı ev sisteminizde ve işte veya çalışmalarınızda kullanabileceğiniz içerik oluşturma araçlarının çoğunda var.

Ve yapay zeka bununla da kalmayacak.

Farklı yapay zeka türleri gelişmeye devam ettikçe, rollerimizi, hatta ilişkilerimizi ve karar alma süreçlerimizi etkileyen yeni yapay zeka türleriyle heyecan verici bir gelecek bizi bekliyor.

Şimdilik odak noktamız, halihazırda sahip olduğumuz ve iyi kullanıldığında hayatı herkes için daha iyi hale getirebilecek araçların rafine edilmesi ve sorumlu bir şekilde kullanılmasıdır.

Bu arada, bir dahaki sefere sohbet konusu "Günümüzde kullanılan en yaygın yapay zeka türü nedir?" sorusuna kayarsa Akıllı bir yanıtla donatılmış olacaksınız (Arkadaşlar mizaha rağmen).