Yapay zeka artık her alanda, hatta her bilgisayarın içerisinde. O kadar yaygın bir kullanım alanına ulaştı ki artık yapay zeka sohbet robotlarını, kişisel asistanlarımız gibi kullanmaya da başladık. Peki hayatımıza bu kadar entegre olan yapay zeka nedir? Nasıl oldu da günlük hayatımızda bu kadar geniş bir yer tutmayı başardı? Soruları uzatmaya kalkarsak daha çok soru karşımıza çıkar. Hadi o halde cevaplara geçelim.

Yapay Zeka (AI) Nedir?

Yapay zeka, adı üzerinde insan zekasının taklit ederek öğrenme, karar verme ya da problem çözme gibi yetenekleri bilgisayar sistemlerine dahil etmeyi amaçlayan bilim ve teknoloji alanıdır. Bilimsel bir tanımda bunu söyleyebiliriz. Kullandığımız AI sistemleri için basit bir tanım yapmak istersek yapay zeka; bilgisayarların öğrenebilme, çıkarım yapma ve verilen veriler üzerine düşünme kabiliyetidir. Bu teknolojide bilgisayar, verdiğiniz veriyi ya da komutları çalıştırmakla kalmaz. Verilerden ve durumdan öğretiler alarak kendi çıkarımlarına ve sonuçlarına ulaşabilir. 

Yapay Zekanın Gelişim Süreci ve Tarihçesi

Artık yapay zekayı yaygın bir şekilde kullanmaya başladık. Evet her sistemde işimize yaradığını da söyledik. Fakat işin aslına bakacak olursanız, aslında yapay zeka yeni ortaya çıkan bir teknoloji değil. Yapay zeka teknolojisinin temelleri 1940’lı yıllara kadar uzanıyor. Uzun yıllar boyu devam eden bir süreçten söz ediyoruz. Bu süreçleri ve tarihsel gelişimleri de bir sıralama olarak listeleyelim.

• 1940’lı yıllar - Alan Turing tarafından ortaya atılan bir fikir. Turing testi olarak isimlendirilen test ile makinelerde düşünme yeteneği mümkün mü sorusuna yanıt bulunmaya çalışılmış.
• 1956 - Dartmouth Konferansı kapsamında John McCarthy, AI terimini insanlığa kazandırdı ve basit işlevleri yerine getiren AI sistemler ortaya çıktı. Mesela satranç oynamayı başarabilen programlar geliştirildi. Tabii ki bu teknolojilerin günümüzdeki durumlarından çok daha uzakta olduğunu söylemek lazım.
• 1960’lı Yıllar - NLP yani doğal dil işleme için ilk çalışmalar başladı. İlk uzman sistemler geliştirildi. Yeterli donanım gücü sağlanamadığı için tabii ki bu teknolojiler istenen seviyelere ulaşamadı.
• 1970’li Yıllar - AI kışı dönemi. Bu dönemde AI teknolojilerinden çok fazla geri dönüş alınamadığı için, geri adım atıldı. Bir nevi destekler kesilince, AI için yapılan yatırımlar da durma noktasına geldi.
• 1980’li Yıllar - Donanım birimlerinin ve bilgisayar bileşenlerinin güçlenmesiyle beraber AI teknolojilerinin yeniden gündeme geldiği yıllar. Yatırımların bu yıllarda artmaya başladığını söyleyebiliriz. Alanın dev şirketlerinin AI için yeni geliştirme kolları üzerinde çalışmalar yapmaya başladığı bir dönem.
• 1990’lı Yıllar - Yatırımların yavaş yavaş sonuç vermeye başladığı yıllar. Makine öğreniminin öne çıktığı yıllar. IBM tarafından geliştirilen AI destekli bir satranç bilgisayarının Garry Kasparov’u yenmeyi başardığı yıllar. AI sistemlere olan güvenin de artmaya başladığı zamanlar diyebiliriz.
• 2000’li Yılların Başları - Big data devreye girdi. Yapay zekanın ihtiyaç duyduğu dev veri yığınlarına erişmek mümkün olmaya başladı. Zira internet kullanımı yaygınlaştı. Sonucunda da big data elde edilir oldu. 2010’lu yıllardan sonra derin öğrenme konusunda da büyük atılımlar yapıldı.
• 2020 Sonrası - Geldiğimiz nokta tartışılmaz. Yapay zeka artık sadece teknoloji devlerinin elinde bulundurduğu bir güç değil. ChatGPT, Alexa, Gemini ve birçok yapay zeka sistemini günlük yaşamda kullanabiliyoruz. Finansal tahminlerden tutun, sağlık teşhisine kadar her alanda yapay zekadan yararlanmak mümkün hale geldi.

Geldiğimiz son nokta da yapay zeka için final değil. Tam tersi gelişme hızının çok daha hızlandığını da söyleyebiliriz. Özellikle, günlük kullanım için bakacak olursak birçok iş sektörünü de tehdit edecek boyuta varmış durumda. Bu ilerlemenin daha da hızlanarak devam edeceğini de söyleyebiliriz. 

Yapay Zekanın Çalışma Prensipleri ve Temel Bileşenleri

Yapay zekadan bu denli söz ettikten sonra çalışma mantığını ele almazsak da olmaz. Evet artık hayatımızın her alanında ama birçoğumuz yapay zekanın çalışma mantığının nasıl olduğunu bilmiyoruz. En basit şekilde ilerleyerek çalışma mantığından da söz edelim.

Veri Her Şeyin Başı

Veri yani bilgi her şeyin başı konumunda. AI sistemleri öğrenmek ve gelişmek için ham halde veriye ihtiyaç duyuyor. Görsel, metin, ses, görüntü vb veri ögelerinin elde edilmesi gerekiyor. Günümüzde internet bu konuda en büyük veri deposu olarak değerlendirilebilir.

Verilerin Düzenlenmesi

Sonrasında bir nevi veri madenciliği yapılarak, tüm bu verilerin sınıflandırılması ve anlaşılır formata dönüştürülmesi sağlanarak, yapay zekaya veri sunuluyor.

Modeller Eğitiliyor

Tüm bu veriler ve olasılıklarla beraber makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları kullanılarak, yapay zeka modellerinin eğitilmesi ya da öğrenmesi sağlanıyor.

Kullanım Aşaması

Verilerle eğitilen yapay zeka modeli, yeni veriler geldiği zaman artık kararlar üretebiliyor ya da tahminler yapabiliyor. Sistem, yeni gelen verilerle beraber öğrenmeye ve üretmeye de devam ediyor. Günün sonunda, dev bir ansiklopedi ile donatılmış bir zeka karşımıza çıkıyor. Yapay zekanın çalışma mantığını da bu şekilde özetleyebiliriz. Sürekli veri akışının devam ettiğini ve yapay zekanın da sürekli öğrenmeye devam ettiğini düşünecek olursak, yapay zeka teknolojilerinin daha çok uzun yolu olduğunu ve tahmin bile edemeyeceğimiz noktalara geleceğini de söyleyebiliriz.