Yapay Zekanın Bileşenleri Nelerdir?

Yapay zeka (AI), insan zekasını taklit eden ve bilgisayar uygulamalarının yinelemeli işleme ve algoritmik eğitim aracılığıyla deneyimlerden öğrenmesine izin veren bir teknolojidir. AI sistemleri, her başarılı veri işlemeyle daha akıllı hale gelir çünkü her etkileşim, sistemin görevi tamamlamak için çözümleri test etmesine, ölçmesine ve bilgi geliştirmesine olanak tanır. Bu, bir insanın benzer görevleri yerine getirebileceğinden çok daha hızlı yapılabildiğinden, yapay zeka sistemleri insanlardan çok daha hızlı uzmanlaşabilir ve bu da onları akıllı karar verme gerektiren herhangi bir süreçte inanılmaz derecede verimli hale getirir. Nihayetinde, tüm bunlar yapay zekayı inanılmaz derecede güçlü ve çok değerli bir teknoloji haline getiriyor.

Neden?

Çünkü temelde bilgisayarların insanlar gibi düşünmesini ve hareket etmesini sağlar. Çoğu durumda, AI sistemleri insanlardan çok daha iyi performans gösterebilir.

Yapay zekanın bileşenleri nelerdir?

Ancak bir kavram olarak, özellikle de yeni başlıyorsanız, yapay zekayı derinlemesine incelerken oldukça bunaltıcı olabilir. Gelin yapay zekanın teknolojiyi gerçeğe dönüştüren beş temel bileşenine daha yakından bakalım, böylece bu devasa süreci fethedebilirsiniz.

Makine Öğrenimi

Makine Öğrenimi (ML), bilgisayarlara özel programlama olmadan otomatik olarak öğrenme ve deneyimleri geliştirme yeteneği sağlayan bir yapay zeka uygulamasıdır. . makine öğrenimi algoritması verileri analiz edebilir, kalıpları belirleyebilir ve tahminler yapabilir. Bu algoritmalar, karşılaştıkları daha yeni veri kümelerini sürekli olarak geliştirmek, öğrenmek ve bunlara uyum sağlamak için tasarlanmıştır. Makine öğreniminin nasıl uygulandığına dair harika bir örnek, e-posta hesabınız için spam filtreleme algoritmasıdır.

Derin Öğrenme

Derin Öğrenme (DL), makine öğreniminin bir alt kümesidir. Makinelerin verileri işleyerek öğrenmesini sağlamak için yapay sinir ağlarını kullanır. Derin öğrenme, sağlanan veri kümesi yapılandırılmamış ve çok çeşitli olsa bile makinelerin karmaşık sorunları çözmesine yardımcı olur. Burada öğrenme süreci, sürekli bir geri besleme döngüsüne dayalı olarak sistem işlevlerini ayarlayarak gerçekleşir. Sistem her doğru eylemi ödüllendirir ve yanlış olanı cezalandırır. Sistem, ödülü en üst düzeye çıkarmak için eylemleri değiştirmeye çalışır.

Yapay Sinir Ağları

Yapay Zeka Ağı (YSA), insan beyninin bilgileri analiz etme ve işleme şeklini simüle etmek için tasarlanmış yapay zekanın bir bileşenidir. YSA, AI için kendi kendine öğrenme yetenekleri sağlar ve aynı teknolojinin temeli olarak kabul edilebilir. Yapay sinir ağları, insan beyninin biyolojik sinir ağlarını taklit edecek şekilde tasarlanmıştır. Sensörler, beynin temel birimleri olan nöronların yapay eşdeğerleridir. YSA oluşturmak için çok sayıda sensör birleştirilir.

Doğal Dil İşleme (NLP)

Doğal Dil İşleme (NLP), makinelere insan dilini okuma, anlama ve üretme yeteneği sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Çoğu sesli asistan NLP kullanır. Bilgisayarlar, iletişim kurmak için düşük seviyeli bir dil veya makine dili kullanır. Böyle bir dil, birler ve sıfırlardan oluşur ve bir insanın yorumlaması zordur. Bilgisayarlar ayrıca insan dillerini anlamakta zorlanırlar. NLP, yapılandırılmamış dil verilerini bilgisayarların anlayabileceği bir biçime dönüştürmek için akıllı algoritmalar kullanır.

Bilgisayarla Görü

Bilgisayarla Görü (CV), makinelerin görüntü ve videoların içeriğini "görebilmesi" ve anlayabilmesi için insan görsel sistemini taklit etmeyi amaçlayan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Derin öğrenme ilerledikçe CV alanı önceki engelleri aşmayı başardı. Bilgisayar görüşü, makinelere nesneleri tanımlaması ve etiketlemesi için görüntü tanıma yetenekleri verir. CV, sürücüsüz arabaları mümkün kılan kritik bir bileşendir. CV ile bu tür araçlar yol işaretlerini, tabelaları ve diğer arabaları görebilir ve engellere çarpmadan güvenle ilerleyebilir. Bilgisayarla görmenin bir başka harika uygulaması da Google Görseller'in otomatik kodlama özelliğidir. Bu özellik, fotoğrafları içeriğe göre sıralayabilir ve albümlere yerleştirebilir. Örneğin, kedinizin çok sayıda fotoğrafını çekerseniz, uygulama otomatik olarak tüm kedi resimlerini tek bir albümde gruplayacaktır.

AI nasıl çalışır?

Yapay zeka insan beyni gibi çalışır. AI insan zekasını taklit etmeyi amaçladığından, bu bir tesadüf değildir. Yukarıda açıklanan bileşenlerin tümü, yapay zekanın etkinliğine büyük ölçüde katkıda bulunurken, makine öğrenimi onu bir adım öteye taşıyor.

Makine öğrenimi, yapay zekanın verileri analiz etmesine, deneyime dayalı olarak anlamasına ve uyum sağlamasına yardımcı olur. Yapay zekanın nasıl çalıştığını daha iyi anlamak için yağmurun yoğunluğunu yağışa göre belirleyen basit bir yazılım programını düşünün. Yağış miktarı saatte 2,5 mm'nin altına düşerse yağmur şiddeti "hafif" olur. Benzer şekilde, saatte 7,5 mm'den az ve saatte 2,5 mm'den fazla ise, yağış yoğunluğu "orta"dır. Normalde, sınıflandırma doğruluğunu sağlamak için geliştiricinin her bir sınıf alanını kodlaması gerekir.

Geliştirici bölgeyi belirtirken bir hata yaparsa, uygulama yanlış bölgede çalışacaktır ve kendini düzeltmenin bir yolu yoktur. Bununla birlikte, bir geliştirici yapay zeka destekli bir uygulama oluşturmaya karar verdiğinde tek yapması gereken, yağış ve derecelendirme içeren bir veri kümesi sağlamaktır. AI bu veri setini eğitiyor ve yağmurun yoğunluğunu anında belirleyebiliyor. AI ayrıca milyarlarca görüntüyü tarayabilir ve ihtiyaçlarınıza göre sıralayabilir.

Örneğin, bir görüntünün kedi mi yoksa köpek mi olduğunu belirlemek için bir yapay zekayı eğitebilirsiniz. Bunu yapmak için, bilgisayara her iki hayvan için de aşağıdaki özel özellikleri vermelisiniz: Kedilerin uzun kuyrukları varken köpeklerin kuyrukları daha kısadır. Kedilerin görünür bıyıkları vardır ama köpekler genellikle yoktur. Kedilerin tırnakları çok keskinken, köpeklerin tırnakları daha renksizdir. AI, tüm bu bilgileri yapay sinir ağları kullanarak analiz eder.

Ne kadar çok fotoğraf analiz ederse, istenen nesneyi o kadar iyi tanımlayabilir. Ancak yapay zeka tarafından gerçekleştirilen tüm görevlerin karmaşık olması gerekmez. İhtiyacınız olduğunda size bir fincan kahve yapan yapay zekalı bir kahve makinesi kadar basit bir şey olabilir. Ancak böyle bir kahve makinesi, günün belirli bir saatinde kahvenizde tam olarak ne kadar süt ve şeker istediğinizi bilme özelliğine de sahiptir.