Yapay Zeka Nedir?

Yapay Zeka Nedir? Makine Öğrenmesi ile ilişkisi nedir? Bir sisteme yapay zeka demek için hangi özellikleri göstermesi beklenir? Fazlası ile yazımızda!

0
210

Yapay Zeka Tanımı

Yapay zeka (AI), insanlar gibi çalışan ve tepki veren akıllı makinelerin oluşturulmasını vurgulayan bir bilim alanıdır. Bu bilimin desteği ile geliştirilen bilgisayarların ve makinelerin bazıları aşağıdakiler için tasarlanmıştır.

Konuşma tanıma
Öğrenme
Planlama
Problem çözme

Bu (AI) biliminin asıl amacı akıllı makineler yaratmaktır. Temel olarak bilgisayar bilimi gibi düşünülse de bilgisayarların her endüstride kullanılıyor olması nedeni ile etki alanının çok daha geniş olduğu aşikardır.

Yapay zeka ile ilgili araştırmalar oldukça teknik ve uzmanlık gerektirir. Herhangi bir sisteme AI destekli diyebilmemiz için aşağıdaki  belirli özelliklerin birçoğunu bünyesinde barındırması beklenir.

Bilgi Toplama
Muhakeme
Problem çözme
Algılama
Öğrenme
Planlama
Nesneleri tanıma, manipüle etme ve taşıma becerisi

Ayrıca bakınız:
“Yapay Zeka Hakkında Bilmemiz Gerekenler”

Bilgi toplama, Yapay Zeka (AI) biliminde yapılan araştırmaların temelidir. Makineler de biz insanlar gibi yalnızca dünyayla ilgili bol miktarda bilgiye sahip olabilirlerse “kendi kendine karar vererek” hareket edebilir ve tepki verebilirler. Yapay zeka (AI) sistemlerinin bilgi toplayabilmesi için nesnelere, kategorilere, özelliklere ve bunların birbirleri arasındaki ilişkilere erişimi olmalıdır. Makinelerde sağduyu, muhakeme ve problem çözme gücünü başlatmak heyecan uyandırsa da bu çok zor ve zaman isteyen bir süreçtir. Ancak elbette her geçen gün bu uygulamalar daha kolay ve daha hızlı bir hale gelmektedir.

Yapay Zeka (AI) – Makine Öğrenmesi ilişkisi nedir?

Makine öğrenimi de Yapay Zekanın (AI) temel bir parçasıdır. Herhangi bir denetime gerek duymadan öğrenme girilen verileri tanımlama yeteneği,  denetim ile öğrenme-sınıflandırma ve sayısal regresyonları içerir. Sınıflandırma; bir nesnenin ait olduğu kategoriyi ve bir dizi sayısal giriş veya çıkış örneğini elde ederek regresyon işlemlerini belirler. Böylece ilgili girdilerden uygun çıktıların üretilmesini mümkün kılan fonksiyonları keşfeder. Makine öğrenimi algoritmalarının matematiksel analizi ve bunların performansı, genellikle “Hesaplamalı öğrenme teorisi” olarak adlandırılan teorik bilgisayar bilimlerinin altında spesifik olarak tanımlanmış bir dalıdır.

Hepimizin bildiği geleneksel yöntemler ile bakmak gerekirse makineler dünyanın farklı yönlerini anlamak için sensör girdileri kullanırken bilgisayarlar ise yüz, nesne ve jest-mimik tanıma gibi birkaç farklı girdi kullanmaktadır. Bu iki girdi arasındaki fark; konuyu temel olarak kavrama ve fikir sahibi olmamıza yardımcı olurken uzun vadede bu iki yapı arasındaki bariz farklılığın azalarak yok olacağı öngörülüyor.


Fazlası mı Gerekiyor?

Gönüllülerimiz birlikte çalışarak makine çevirisi kullanmadan burada yayınlanan makaleleri kendi ana dillerinde sizin için özenle hazırladılar. Konu ile ilgili daha fazla bilgi için tüm sitede arama yapabilirsiniz. Herhangi bir konuda destek almak, soru sormak, yayınlanmış bir makaleyi daha iyi hale getirmek yada görüş bildirmek için CNCarea.com forumlarında tartışma başlatabilir ve bize katılabilirsiniz.


Önceki İçerikYapay Zeka Hakkında Bilmeniz Gerekenler
Sonraki İçerikEndüstri 4.0 Nedir?