Yapay Zekâ için Büyük Veri Neden Önemlidir?

Image for post
Image for post

Yapay zekâ nedir?

Belki de 21.yüzyılın en çok merak edilen sorularından biri. Derin öğrenme ile makineler bir anlamda zekâya sahip olsa da henüz insan zekâsı gibi işleyebilecek bir yapay zekâ yok. Bu, yapay zekanın (AI) yeni araştırılmaya başlanmış olduğu 1968'lerde yönetmen Stanley Kubrick tarafından zaten biliniyordu. Bir bilimkurgu filmi olan 2001: A Space Odyssey insanlı uzay yolculuğu etrafında dönüyor. Ancak bu, insanlar tarafından kontrol edilen bir gemi değil, süper bilgisayarlar (HAL) tarafından kontrol edilen ve insan mürettebatı derin uykuda olan bir gemi…

HAL bir insan gibi anlıyor, konuşuyor, hareket ediyor ve hatta hissediyor. Aynı şekilde Siri ve Cortana gibi dijital asistanlar da anlama ve cevap verme yeteneğini yansıtıyor ve bugün bazı bilgisayarlar bazı insanlara göre çok daha hızlı ve daha iyi görevler yapabiliyor. Bugün asıl soru, onların bu zekanın nasıl açıklanacağıdır. 1950’lerde Boston’da istihbarat için yapay zekâ çalışmaları yapan Marvin Minsky, sinir ağları simülasyonu için teknik araştırmalar yaptı. Hadoop gibi büyük veri çerçevelerini düşünürsek, bu yaklaşım bir şekilde yapay zekanın daha da geliştirilmesi için bir temeldi. Yapay zekâ nedir, nasıl geliştirilir gibi soruların cevapları da ilk kez verilmeye başladı.

Bugün yapay zekâ nedir biliniyor ve geliştirilmeye devam ediyor. Ancak şunu iyi bilmek gerekiyor; sistemler daha akıllı hale gelmez, ama ağ bilgisayarlarındaki bireysel bilgisayarların bilgi işlem gücü daha hızlı olur ve depolama kapasiteleri daha büyük olur. Bunlar önümüzdeki birkaç yıl içinde daha fazla alanda kullanılacak olan yeni yapay zekâ formunun temel bileşenleridir. Bu, IBM tarafından geliştirilen ve doğal dilde sorulara cevap vermek için tasarlanan yapay zekâ programı Watson’ın başarısında da görülebilir. Watson’ın etkileyici performansı, Apache UIMA ve Hadoop tarafından paralel olarak çalıştırılan, 19 terabayt belleğe sahip 90 bilgisayarlık bir bilgisayar ağına dayanmaktadır.

Bir insan beyni, Watson ile aynı hesaplamaları yapamaz ve bunu yapmak için daha fazla zamana ihtiyaç duyar. Biliş, hileler ve soyutlama yoluyla bir anlamda bulmaca çözer. Öte yandan, düşünme süreçleri de duygular ve sezgilerden çok etkilenir. Bütün bunlar algoritmalar tarafından haritalanmamış veya taklit edilmemiştir. Makineler, insan düşüncesiyle kısmen karşılaştırılabilir. Yani derin öğrenmenin düşünme ile aynı şey olduğunu iddia etmek kesinlikle yanlış bir yargıdır.

Sinir ağlarının teknik araçlarla taklit edilmesine derin öğrenme denir. Bu algoritmalar ayrıca hesaplama işlemlerini kısaltmak ve desen tanımak için kullanır. Bu zeki programları görünüşte makineleri insan beyni kadar etkili ve hatta bazen üstün kılar. Akıllı programlar oluşturma sürecinin önemli bir parçası, algoritmaların yinelenen modelleri tanımayı öğrendiği aşamadır.

Bu şekilde tıbbi tanıya yardımcı olması amacıyla eğitilmiş programlar, sayısız taramalar yaparak kanser gibi hastalıkların olasılığını tanımlamayı öğrenmek için kullanılabilir. Watson’ın isabet oranı çok yüksektir. Yine de yaptığı teşhis işleminin sonunda, hekimin yargısı en üstün karardır.

Son dönemde yapılan araştırma ve anketlerde pek çok kişi AI konusunda olumlu yorumlarda bulunmaya başladı. Ancak hala bilim, teknoloji ve savunma gibi alanlarda yapay zekaya dair gelişmelerin faydalanabileceğine inanılmakta. Büyük bir kitle makinelerin işlerini tehdit ettiğini düşünüyor. Peki, bu makinelerin kontrolünü kim sağlıyor? Önümüzdeki beş yıl içerisinde yapay zekâ günlük hayatımız içerisinde iyiden iyiye yer alacakken, onu bir tehdit olarak görmek yerine alışmaya çalışmak daha doğru değil mi? Bazılarımız kendini buna hazırladı bile, ama bazılarımız hala makinelere düşman. İşini kaybetmesine neden olacağı düşüncesi, gelişime karşı da olumsuzluk hissetmesine neden oluyor. Ancak kontrol insanların elinde olduğu müddetçe, makineler insanların işini elinden almaya değil, iş yükünü hafifletmeye olanak sağlayacaktır.

Written by

Transform Data Into the Solution >> datateam.com.tr

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store