Yapay Zekanın Tarihçesi Nedir? Tam Genel Bakış

Bugünlerde internete baktığınızda, büyük olasılıkla her yerde her şekil ve biçimde AI öğeleri bulacaksınız.

Artık bilimkurgu filmlerinden fırlamış bir şey değil.

Telefonunuzun otomatik düzeltme özelliğinden Netflix önerilerine ve şu anda açık olan ChatGPT sekmenize kadar, viral bir TikTok sansasyonu gibi bir gecede ortaya çıkmadı - buradaydı ve kendi gözlerimizin önünde gelişiyordu.

"Makineler düşünebilseydi ne olurdu "dan "ChatGPT, bana bir yıllık iş stratejisini özetlesene "ye ne kadar ilerlediğimiz şaşırtıcı.

Yapay zeka, gelişimi boyunca birçok başarısızlık ve atılım yaşadı ve birçok parlak düşünür üretti.

Bu yazıda, sadece hafıza şeridinde yürümekle kalmayacağız, aynı zamanda yapay zekanın günlük konuşmanın bir parçası haline nasıl geldiğini de öğreneceğiz.

Spoiler uyarısı: Beklediğinizden çok daha fazla matematik kaygısı ve varoluşsal korku içeriyor.

---

Önemli Çıkarımlar

• Yapay zeka araştırmaları 1940'larda ilk bilgisayar öncülerinin düşünen makineler hayal etmesiyle başladı.

• Bu alan resmi olarak 1956 yılında Dartmouth Konferansı'nda "yapay zeka" terimiyle başlatıldı.

• YZ, fonların kuruduğu ve spot ışıklarının söndüğü birden fazla "kış" yaşadı.

• Modern yapay zeka atılımları, devasa veri kümelerinin güçlü bilgi işlemle birleştirilmesiyle ortaya çıkmıştır.

• Günümüzün üretken yapay zekası, insanoğlunun 70 yıllık hırs hikayesinin en son bölümünü temsil ediyor.

---

Yapay Zeka Teoriden Gerçeğe Nasıl Evrildi?

YZ'nin geçmişini en sevdiğiniz grubun kariyeri gibi düşünün. 

Sadece gerçek hayranların ilgi gösterdiği yeraltı yıllarıyla başladı.

Ardından herkesin geldiğini gördüğünü iddia ettiği ana akım atılım geldi.

Birkaç fiyasko ve geri dönüşten sonra, birdenbire her yere yayıldılar ve aileniz onları sormaya başladı.

Yapay zeka tam olarak bu yörüngeyi izledi. İlk araştırmacılar ChatGPT oluşturun.

Temel sorular soruyorlardı: Makineler düşünebilir mi? Öğrenebilirler mi? Problemleri insanlar gibi çözebilirler mi?

Cevap "sayılır ama biraz karışık" oldu. 

Yapay Zekanın Kökenleri (1950'ler Öncesi)

Bilgisayarlarımız olmadan önce hayalperestlerimiz vardı. Eski efsanelerde hayata geçirilen yapay varlıkların hikayeleri anlatılırdı.

Yunan mitolojisi bize Girit'i koruyan bronz dev Talos'u verdi. Yahudi folklorunda ise mistik kelimelerle canlandırılan kil yaratıklar olan golemler vardı.

Ancak gerçek yapay zeka köken hikayesi İkinci Dünya Savaşı sırasında Alan Turing ile başlar. Turing, Nazi kodlarını kırıyor ve modern bilgi işlemin temellerini atıyordu. Çoklu görev hakkında konuşun.

1936'da Turing evrensel hesaplama makinesi kavramını ortaya attı.

Bu teorik cihaz, doğru talimatlar verildiği takdirde her türlü hesaplamayı yapabilir.

Bu fikrin, bu makaleyi okuduğunuz bilgisayar da dahil olmak üzere şimdiye kadar kullandığınız tüm bilgisayarların temelini oluşturduğunu fark edene kadar kulağa biraz sıkıcı geliyor.

Savaş her şeyi hızlandırdı ve bir ihtiyaç inovasyon için. Birdenbire hükümetler bütçelerini kendilerine avantaj sağlayabilecek her türlü teknolojiye yönlendirmeye başladılar.

İlk elektronik bilgisayarlar bu düdüklü tencere ortamında ortaya çıktı. 

ENIAC gibi makineler tüm odaları dolduruyor ve çalıştırmak için mühendis ekiplerine ihtiyaç duyuyordu, ancak insanların saatler süren hesaplamalarını saniyeler içinde yapabiliyorlardı.

1940'ların sonlarında araştırmacılar merak etmeye başladı: Bu makineler hesaplayabiliyorsa, düşünebilirler mi? 

1950s: Yapay Zekanın Doğuşu

1956 yılı yapay zekanın ana karakter anıydı. Bir grup araştırmacı New Hampshire'daki Dartmouth College'da her şeyi değiştirecek bir yaz atölyesi için bir araya geldi.

John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester ve Claude Shannon kendilerini bir odaya kilitleyip düşünen makineler yaratmaya karar verdiler.

Onlar "yapay zeka" terimini icat etti ve iddialı bir yol haritası ortaya koydu. 

Bu araştırmacılar, bir nesil içinde makinelerin insanların çözebildiği her sorunu çözebileceğine inanıyordu.

Nihayetinde birkaç on yıl yanıldılar ama kendilerine olan güvenleri takdire şayandı.

Dartmouth Konferansı, yapay zekayı meşru bir çalışma alanı olarak başlattı.

Birdenbire üniversiteler yapay zeka laboratuvarları kurmaya, hükümetler çekler yazmaya ve araştırmacılar gelecek hakkında cesur tahminlerde bulunmaya başladı.

Alan Turing ünlü testiyle onlara çoktan bir avantaj sağlamıştı.

Turing Testi basit bir soru soruyordu: Bir şeyle sohbet ediyorsanız ve onun insan mı makine mi olduğunu anlayamıyorsanız, bunun bir önemi var mı? 

Bu, nihai "başarana kadar numara yap" felsefesidir ve bugün hala geçerliliğini korumaktadır.

1960'lar-1970'ler: Erken İyimserlik ve İlk Modeller

1960'lar inanılmaz bir ivme ile başladı. Araştırmacıların finansmanı, medyanın ilgisi ve net bir misyonu vardı. Ne yanlış gidebilirdi ki?

Her şey, ortaya çıktığı gibi.

İlk yapay zeka programları kontrollü ortamlarda iyi çalıştı ancak gerçek dünyadaki karmaşıklıkla karşılaştıklarında dağıldılar.

Bu, araba yolunuzda basketbol oynarken harika olmak ama gerçek bir oyun sırasında tamamen kapanmak gibi bir şey.

ELIZAJoseph Weizenbaum tarafından 1964 yılında yaratılan bu cihaz, anahtar kelimeleri tanıyarak ve önceden programlanmış ifadelerle yanıt vererek konuşmaları sürdürebiliyordu.

Magic 8-Ball oyuncağının daha sofistike bir versiyonuydu ve insanlar buna bayıldı.

ELIZA kalıp eşleştirme ve yer değiştirme yöntemiyle çalışıyordu. Eğer "Üzgünüm" derseniz, "Neden üzgünsün?" şeklinde yanıt verebilir.

Basitti ama bazı kullanıcıları gerçek bir terapistle konuştuklarına inandıracak kadar etkiliydi. Weizenbaum, insanlar programına duygusal bağlar kurmaya başladığında dehşete düştü.

Tespit Edilemeyen Yapay Zeka Yapay Zekaya Sor benzer bir şekilde çalışır. ELIZA gibi erken yapay zeka modellerinin modern dil modellerine kıyasla nasıl çalıştığını simüle etmek veya açıklamak için kullanabilirsiniz.

Ancak aradaki fark şaşırtıcıdır. ELIZA kelime ilişkilendirme oyunu oynarken, bugünün yapay zekası bağlamı gerçekten anlayabiliyor ve tutarlı yanıtlar üretebiliyor.

Bu arada araştırmacılar daha iddialı projelerle uğraşıyorlardı. Terry Winograd'ın SHRDLU'su bloklardan oluşan sanal bir dünyadaki nesneleri anlayabilir ve manipüle edebilir.

"Kırmızı bloğu yeşilin üstüne koy, ama önce mavi bloğu yoldan çek" gibi karmaşık talimatları takip edebilir.

SHRDLU etkileyiciydi ama sadece kendi küçük blok dünyasında çalışıyordu. Onu gerçek dünyaya genişletmeye çalıştığınızda final haftasında dizüstü bilgisayarınızdan daha fazla çökecektir.

Sorun sadece teknik değildi. Araştırmacılar zekanın düşündüklerinden çok daha karmaşık olduğunu keşfediyorlardı.

Bir yüzü tanımak veya alaycılığı anlamak gibi insanların zahmetsizce yaptığı şeylerin makineler için inanılmaz derecede zor olduğu ortaya çıktı.

1980s: Uzman Sistemler ve Ticari Yapay Zeka

Tam da herkes yapay zekanın öldüğünü düşünürken, bir intikamla geri geldi. 1980'ler uzman sistemleri getirdi ve birdenbire YZ gerçek para kazanmaya başladı.

Uzman sistemler daha önceki YZ yaklaşımlarından farklıydı. Genel zekayı kopyalamaya çalışmak yerine, insan uzmanların derin bilgiye sahip olduğu belirli alanlara odaklandılar.

Onları gerçekten akıllı, gerçekten uzman danışmanlar olarak düşünün.

• MYCIN kan enfeksiyonu teşhisi kondu. 
• DENDRAL tanımlanmış kimyasal bileşikler. 
• XCON yapılandırılmış bilgisayar sistemleri. 

Bu programlar, insan uzmanların bilgisini yakaladı ve başkalarının kullanımına sundu.

Temel içgörü, yararlı olmak için genel zekaya ihtiyacınız olmadığıydı.

Sadece bir şeyde gerçekten iyi olmanız gerekiyordu. Marvel filmleri hakkında her şeyi bilen ama anahtarlarını nerede bıraktığını hatırlayamayan kişi gibi.

Şirketler dikkat etmeye başladı. Uzman sistemler gerçek sorunları çözebilir ve gerçek para tasarrufu sağlayabilirdi. Tıbbi teşhis, finansal planlama, ekipman sorunlarının giderilmesi - yapay zeka artık sadece akademik bir merak değildi.

Japon Hükümeti Beşinci Nesil Bilgisayar Projesi1990'lara kadar akıllı bilgisayarlar yaratmayı planlıyordu. Diğer ülkeler paniğe kapıldı ve kendi yapay zeka girişimlerini başlattı.

Uzay yarışı bitmişti, neden onun yerine bir yapay zeka yarışı olmasın?

Yine de uzman sistemlerin sınırlamaları vardı. İnsan uzmanlığını bilgisayar tarafından okunabilir kurallara manuel olarak kodlayan kapsamlı bilgi mühendisliği gerektiriyorlardı.

Bu, karşılaşabilecekleri her olası senaryoyu yazarak birine bisiklet sürmeyi öğretmeye çalışmak gibiydi.

1990s: Yapay Zeka Yaygınlaşıyor (Sessizce)

1990'lar yapay zekanın garip gençlik yıllarıydı. Alan değişimler geçiriyor, kimliğini buluyor ve kesinlikle duyguları hakkında konuşmuyordu.

Uzman sistemler patlaması soğumuştu. Bu sistemlerin bakımı pahalıydı ve yeni durumlara uyum sağlayamıyorlardı. Şirketler alternatifler aramaya başladı.

Ama yapay zeka yok olmadı. Sadece kendine yapay zeka demeyi bıraktı.

Akademik laboratuvarlarda demlenen makine öğrenimi teknikleri pratik uygulamalar bulmaya başladı.

Yapay zeka, e-posta spam filtreleri, kredi kartı dolandırıcılığı tespiti ve öneri sistemleri şeklinde her yerdeydi, ancak kimse bununla övünmüyordu.

Bu akıllı bir pazarlamaydı. "Yapay zeka" terimi önceki dönemlerden kalma çok fazla yük taşıyordu. İnsanlar "istatistiksel analiz", "örüntü tanıma" veya "karar destek sistemleri" hakkında konuşmayı daha uygun buldu.

Asıl atılım, yaklaşımdaki bir değişimden geldi.

Ve kimse ona yapay zeka demedi. Bu çok açık olurdu.

2000s: Modern Yapay Zekanın Temelleri

2000'li yıllar, bugün yapay zeka alanında yaşanan her şeyin temelini oluşturdu.

Bir spor filmindeki antrenman montajı gibi, tek farkı on yıl sürmesi ve çok daha fazla matematik içermesi.

Yapay zekanın ilerlemesi için mükemmel koşulları yaratmak üzere birkaç faktör bir araya geldi. Bilgi işlem gücü giderek daha ucuz ve daha güçlü hale geliyordu.

İnternet devasa veri kümeleri yaratmıştı. Ve araştırmacılar sinir ağlarını etkili bir şekilde nasıl eğiteceklerini bulmuşlardı.

Bu arada, teknoloji şirketleri sessizce yapay zekayı her şeyin içine yerleştirmek.

Google'ın arama algoritması web sayfalarını sıralamak için makine öğrenimini kullandı. Amazon'un öneri motoru milyarlarca dolarlık satış sağladı. Facebook'un haber akışı algoritması her gün milyonlarca insanın ne göreceğini belirledi.

2007'de piyasaya sürülen iPhone, herkesin cebine güçlü bilgisayarlar koydu ve eşi benzeri görülmemiş miktarda kişisel veri üretti.

Her dokunma, kaydırma ve arama, daha iyi yapay zeka sistemlerini eğitebilecek bir veri noktası haline geldi.

On yılın sonunda, yapay zeka modern yaşamın dijital altyapısına yerleşti.

Çoğu insan bunun farkında değildi, ancak günde onlarca kez yapay zeka sistemleriyle etkileşime giriyorlardı.

2010s: Derin Öğrenme ve Büyük Veri

2010'lu yıllar, yapay zekanın "güzel bir teknik numara" olmaktan çıkıp "vay canına, bu her şeyi değiştirir" haline geldiği yıllardı.

Derin öğrenme on yıla büyük bir patlama ile başladı. 2012 yılında, bir sinir ağı olan AlexNet Bir görüntü tanıma yarışmasında rekabeti ezip geçti.

Sadece diğer yapay zeka sistemlerinden değil, insan uzmanlardan da daha iyiydi.

Bunun henüz gerçekleşmemesi gerekiyordu. 

Gizli bileşenler daha büyük veri kümeleri, daha güçlü bilgisayarlar ve daha iyi eğitim teknikleriydi.

Başlangıçta video oyunları için tasarlanan grafik işlem birimlerinin (GPU'lar) sinir ağlarını eğitmek için mükemmel olduğu ortaya çıktı. Oyuncular yanlışlıkla yapay zeka devrimine güç verecek donanımı yarattılar.

Medya doymak bilmedi. Her yapay zeka buluşu manşetlere taşındı. Deep Blue Kasparov'u yeniyor 1990'larda satrançtaki başarısı etkileyiciydi ama AlphaGo'nun 2016'da Go'da dünya şampiyonunu yenmesi akıllara durgunluk vericiydi.

Go'nun bilgisayarların ustalaşamayacağı kadar karmaşık olduğu düşünülüyordu.

Bu gelişmiş teknolojiler hakkında kafanız mı karıştı? Tespit Edilemeyen Yapay Zeka gibi modern yapay zeka araçları Yapay Zeka Sohbeti konvolüsyonel sinir ağları veya takviyeli öğrenme gibi karmaşık yapay zeka kavramlarını teknik olmayan kitlelere açıklayabilir.

Görüntü tanımaya güç veren aynı derin öğrenme teknikleri günümüzün dil modellerine de güç vermektedir.

Otonom araçlar herkesin hayal gücünü ele geçirdi. Sürücüsüz araçlar bilim kurgudan "gelecek yıl geliyor "a dönüştü (bugünlerde daha temkinli olmakla birlikte hala verilen bir söz).

Sanal asistanlar ana akım haline geldi. Siri, Alexa ve Google Assistant yapay zekayı milyonlarca eve taşıdı.

Artık herkes cihazlarıyla sohbet ediyordu, bu sohbetler çoğunlukla "müziğimi çal" ve "hava nasıl?" olsa bile.

On yıl, transformatör mimarilerinin ve dikkat mekanizmalarının ortaya çıkmasıyla sona erdi.

Bu yenilikler, çoğu insanın adını bile duymamış olmasına rağmen, yapay zeka gelişiminin bir sonraki aşaması için çok önemli olacaktı.

2020s: Üretken Yapay Zeka ve Büyük Dil Modelleri

2020'ler bir pandemi ile başladı, ancak yapay zeka araştırmacıları dünyayı değiştirmekle o kadar meşguldü ki bunu fark edemediler.

OpenAI'nin GPT modelleri ilginç araştırma projelerinden kültürel fenomenlere dönüştü. GPT-3 2020'de piyasaya sürüldü ve neredeyse her konuda tutarlı metin yazma becerisiyle herkesin aklını başından aldı.

O zaman ChatGPT 2022 yılının sonlarında ortaya çıktı ve interneti kırdı. Birkaç gün içinde milyonlarca insan ilk kez yapay zeka ile konuşmaya başladı.

Öğrenciler ev ödevleri için kullanıyordu. Çalışanlar işlerinin bir kısmını otomatikleştiriyordu. İçerik oluşturucular her zamankinden daha hızlı fikir üretiyordu.

Tepkiler anında ve yoğun oldu. Bazı insanlar hayrete düştü. Diğerleri dehşete kapıldı. Çoğu ise ikisinin arasında bir yerde, bunun kariyerleri ve çocuklarının geleceği için ne anlama geldiğini anlamaya çalışıyordu.

Üretken yapay zeka, iPhone'dan bu yana en büyük teknoloji hikayesi haline geldi. 

Her şirket yapay zeka özellikleri eklemeye başladı. Her startup "yapay zeka destekli" olduğunu iddia etti.

Her konferansta yapay zekanın geleceği hakkında en az on iki panel düzenlendi.

İşte bu noktada Undetectable AI gibi araçlar Yapay Zeka SEO Yazarı, Yapay Zeka Deneme Yazarıve Yapay Zeka İnsancıllaştırıcı hikayeye uyuyor.

Bu modern uygulamalar, üretken yapay zeka teknolojisinin pratik evrimini temsil etmektedir. ChatGPT'ye güç veren aynı temel modelleri alır ve bunları belirli kullanım durumlarına uygularlar.

Görüntü üretimi de benzer bir seyir izlemiştir. DALL-E, Midjourney ve Stabil Difüzyon metinden fotogerçekçi görüntüler oluşturun Açıklamalar. Sanatçılar eşit ölçüde heyecanlı ve endişeliydi.

Teknoloji baş döndürücü bir hızla gelişti. Modeller daha büyük, daha akıllı ve daha yetenekli hale geldi. GPT-4 profesyonel sınavları geçebiliyor ve kod yazabiliyordu.

Claude karmaşık konular hakkında incelikli konuşmalar yapabilirdi. Bard internette arama yapabilir ve güncel bilgiler sağlayabilir.

Yapay Zeka Tarihindeki Önemli Kilometre Taşları

Yapay zeka tarihindeki bazı anlar özel bir takdiri hak ediyor.

Bunlar sadece teknik başarılar değil, aynı zamanda yapay zeka hakkındaki düşüncelerimizi değiştiren kültürel dönüm noktalarıdır.

1. Dartmouth Konferansı (1956) alanı resmen başlattı ve yapay zekaya adını verdi. Bu toplantı olmasaydı, ona "makine zekası" ya da "hesaplamalı düşünme" veya aynı derecede sıkıcı bir şey diyor olabilirdik.
2. Deep Blue'nun Garry Kasparov'u satrançta yenmesi (1997) yapay zekanın ilk ana akım anıydı. Milyonlarca kişi bir bilgisayarın insanlığın en büyük stratejik zekalarından birini alt edişini izledi. Gelecek birdenbire çok gerçek ve biraz da korkutucu gelmeye başladı.
3. IBM Watson Jeopardy! yarışmasını kazandı (2011) yapay zekanın doğal dil ve genel bilgiyle başa çıkabileceğini gösterdi. Bir bilgisayarın Daily Double'ı çivilemesini izlemek hem etkileyici hem de tedirgin ediciydi.
4. AlphaGo Go'da Lee Sedol'u yeniyor (2016) teknik bir şaheserdi. Go oyunu, gözlemlenebilir evrendeki atomlardan daha fazla olası tahta pozisyonuna sahiptir, ancak DeepMind'ın sistemi insan uzmanların hiç düşünmediği kazanma stratejileri buldu.
5. ImageNet atılımı (2012) derin öğrenme devrimini başlattı. AlexNet'in görüntü tanıma yarışmasındaki zaferi, sinir ağlarının prime time için hazır olduğunu kanıtladı.
6. GPT-3'ün piyasaya sürülmesi (2020) yapay zeka içerik üretimini demokratikleştirdi. Birdenbire herkes basit web arayüzleri aracılığıyla güçlü dil modellerine erişebilir hale geldi.
7. ChatGPT'nin lansmanı (2022) yapay zekayı kitlelere ulaştırdı. İki ay içinde 100 milyon kullanıcıya ulaşarak tarihin en hızlı büyüyen tüketici uygulaması haline geldi.

Her bir kilometre taşı, yeni olasılıkların önünü açarken önceki çalışmaların üzerine inşa edildi.

İlerleme bu şekilde gerçekleşir: Herkesin neyin mümkün olduğunu yeniden gözden geçirmesini sağlayan atılım anlarıyla noktalanan kademeli gelişmeler.

Yapay Zeka Kışları ve Geri Dönüşler

YZ'nin tarihi düz bir ilerleme çizgisi değildir. Daha çok bağlılık sorunları olan biri tarafından tasarlanmış bir hız trenine benziyor.

Alan, fonların kuruduğu, araştırmacıların alan değiştirdiği ve medyanın YZ'yi ölü ilan ettiği dönemler olan birkaç "YZ kışı" yaşadı.

Bunlar sadece küçük aksilikler değil, yapay zeka araştırmalarını neredeyse tamamen öldüren varoluşsal krizlerdi.

Yapay Zeka Kışlarına Ne Sebep Oldu?

İlk yapay zeka kışı 1970'lerin ortalarında yaşandı. İlk araştırmacılar on yıllar içinde insan düzeyinde zekaya ulaşılabileceğine dair cesur tahminlerde bulunmuşlardı. Bu tahminler gerçekleşmeyince hayal kırıklığı başladı.

Devlet finansman kurumları rahatsız edici sorular sormaya başladı. Onlara vaat edilen düşünme makineleri neredeydi?

Yapay zeka sistemleri neden hala bu kadar sınırlıydı? Araştırmacılar onca parayla tam olarak ne yapıyorlardı?

İngiliz Hükümeti tarafından görevlendirilen 1973'te Lighthill Raporuyapay zeka araştırmalarını abartılı ve yetersiz olarak değerlendirdi.

Finansman önemli ölçüde kesildi. Diğer ülkelerdeki benzer incelemeler de benzer sonuçlara ulaşmıştır.

İkinci YZ kışı, uzman sistemler balonunun patlamasının ardından 1980'lerin sonunda geldi. Şirketler YZ teknolojisine büyük yatırımlar yapmış, ancak bunu sürdürmekte ve ölçeklendirmekte zorlanmışlardır.

Pazar çöktü ve birçok yapay zeka girişimini de beraberinde götürdü.

Her iki kış da ortak temaları paylaştı. Gerçekçi olmayan beklentiler büyük vaatlere yol açtı. Gerçekler abartılarla uyuşmadığında ise tepkiler kaçınılmaz oldu.

Araştırmacılar, beklentileri yönetme ve pratik uygulamalara odaklanma konusunda değerli dersler aldılar.

Yapay Zekanın Geleceği: Sırada Ne Var?

Yapay zekanın geleceğini tahmin etmek, Sihirli 8 Top kullanarak hava durumunu tahmin etmeye çalışmak gibidir. Mümkün, ancak isabet oranınız muhtemelen kimseyi etkilemeyecektir.

Yine de bazı trendlerin devam etmesi muhtemel görünüyor. Yapay zeka sistemleri daha yetenekli, daha verimli ve günlük hayata daha entegre hale gelecektir.

Asıl soru yapay zekanın daha güçlü hale gelip gelmeyeceği değil, toplumun bu güce nasıl uyum sağlayacağıdır.

• Üretken yapay zeka muhtemelen insan işinden ayırt edilemeyen içerik yaratma konusunda daha iyi hale gelecektir. Sanatçılar, yazarlar ve içerik oluşturucuların yapay zeka sistemleriyle nasıl rekabet edeceklerini veya işbirliği yapacaklarını bulmaları gerekecek.
• Otonom sistemler daha yaygın hale gelecek. Sürücüsüz otomobiller nihayet vaatlerini yerine getirebilir. Teslimat dronları gökyüzünü doldurabilir. Robot işçiler tehlikeli veya tekrarlayan işlerin üstesinden gelebilir.
• YZ güvenlik araştırmaları, sistemler daha güçlü hale geldikçe giderek daha önemli hale gelecektir. YZ sistemlerinin amaçlandığı gibi davranmasını ve istenmeyen zararlara neden olmamasını sağlamak için daha iyi yollara ihtiyacımız olacak.
• Bunun ekonomik sonuçları şaşırtıcıdır. Bazı işler ortadan kalkacak. Yeni işler ortaya çıkacaktır. Geçiş, ne kadar iyi hazırlandığımıza bağlı olarak sorunsuz ya da kaotik olabilir.
• Düzenleme daha büyük bir rol oynayacaktır. Hükümetler halihazırda yapay zeka yönetişim çerçeveleri üzerinde çalışmaktadır. Buradaki zorluk, inovasyonu boğmadan insanları koruyan kurallar oluşturmaktır.
• Yapay zekanın demokratikleşmesi devam edecek. Bir zamanlar doktora düzeyinde uzmanlık gerektiren araçlar herkes için erişilebilir hale geliyor. Bu durum muazzam bir yaratıcılık ve yenilikçiliği ortaya çıkarabilir ya da henüz tahmin etmediğimiz yeni sorunlar yaratabilir.

Burada daha fazla yararlı araç bulun veya aşağıdaki widget'ta Yapay Zeka Dedektörümüzü ve İnsancıllaştırıcımızı deneyin!

Bu Hikaye Kendini Yazıyor... Neredeyse

Yapay zekanın tarihi, imkansız hayalleri gerçeğe dönüştüren insan hırsının bir kanıtıdır.

Turing'in teorilerinden günümüzün üretken modellerine kadar ilerleme, çözülemeyen sorunların ısrarla ele alınmasından kaynaklanmıştır.

Her dönem devrim niteliğindeydi ancak bugünün hızı ve ölçeği daha önce görülmemiş düzeyde.

Yapay zeka temelde parlak zihinlerin onlarca yıllık çalışmasıdır. Hikaye henüz bitmiş değil. Bir sonraki atılım herhangi bir yerden gelebilir ve etkisi şu anda yaptığımız seçimlere bağlı olacaktır.

Binlerce yıldır yapay zihinler hayal ettik ve bugün onları inşa ediyoruz.

Tespit Edilemeyen Yapay Zeka ile Yapay Zeka SEO Yazarı, Yapay Zeka Sohbeti, Yapay Zeka Deneme Yazarıve Yapay Zeka İnsancıllaştırıcıoptimize edilmiş, ilgi çekici ve benzersiz bir şekilde size ait olan yüksek kaliteli, doğal içerikler oluşturabilirsiniz.

Deneyin Tespit Edilemeyen Yapay Zeka ve yapay zeka destekli yazılarınızı bir üst seviyeye taşıyın.