Yapay Zekâ
AI
- İngilizcesi
- Artificial Intelligence
- Okunuşu
- artifişıl intelicıns
Kısaca
Yapay zekâ (AI), normalde insan zekâsı gerektiren işleri yapabilen sistemler kuran bilgisayar bilimi alanıdır.
Yapay Zekâ nedir?
Bu ad 1955'te John McCarthy tarafından, Dartmouth College'da 1956'da düzenlenen ve çoğu zaman alanın doğuşu sayılan bir yaz çalıştayı için bulundu. İlk yapay zekâ çoğunlukla semboliktir: insanlar kuralları ve mantığı elle yazıyordu; satranç programlarında ve bir uzmanın bildiklerini uzun eğer-ise kuralları listesi olarak kodlayan uzman sistemlerde olduğu gibi.
Günümüz yapay zekâsına makine öğrenmesi hâkimdir: program elle yazılmış kuralları izlemek yerine örneklerden kalıp öğrenir. Büyük sinir ağlarıyla yapılan makine öğrenmesi olan derin öğrenme, son on yılın büyük sıçramalarını mümkün kıldı: konuşma tanıma, görüntü tanıma, çeviri ve 2010'ların sonundan beri metin ve kod yazan büyük dil modelleri.
Bugün kullanılan yapay zekâ sistemlerinin neredeyse hepsi dardır (narrow): video önermek, dolandırıcılığı fark etmek ya da soruları yanıtlamak gibi tek bir tür işi yapar; bunu çok iyi yapsa bile. İnsanlar gibi her işte öğrenip akıl yürütebilen bir sisteme yapay genel zekâ (AGI) denir; bu var olan bir şey değil, hâlâ bir hedef ve tartışma konusudur.
Sık yapılan bir yanlış, yapay zekâ ile makine öğrenmesinin aynı şey olduğunu düşünmektir. Yapay zekâ, makinelerin zeki davranmasını sağlamanın geniş hedefidir; makine öğrenmesi oraya ulaşmanın yollarından biridir ve bugün en başarılısıdır. Arama algoritmalarıyla kurulmuş bir rota planlayıcı ya da satranç motoru, hiç öğrenme olmadan da yapay zekâdır.
Önemli noktalar
- Yapay zekâ, normalde insan zekâsı gerektiren işleri yapan sistemler kurar.
- Terim 1955'ten gelir; Dartmouth'ta 1956'da yapılan bir çalıştay içindir.
- İlk yapay zekâ elle yazılmış kurallar kullanıyordu; bugünkü çoğunlukla veriden öğrenir.
- Makine öğrenmesi ve derin öğrenme, bugün yapay zekâ kurmanın ana yollarıdır.
- Bugünün yapay zekâsı dardır; genel zekâ (AGI) henüz yoktur.
Örnek
# Symbolic AI: a person writes the rule
def is_spam_rule(text):
return "free money" in text.lower()
# Machine learning: the rule is learned from labeled examples
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
texts = ["Free money now", "Lunch at noon?", "Win free money", "Meeting moved"]
labels = [1, 0, 1, 0] # 1 = spam
vectorizer = CountVectorizer()
model = MultinomialNB().fit(vectorizer.fit_transform(texts), labels)
print(model.predict(vectorizer.transform(["Claim your free prize"])))Sık sorulan sorular
Yapay zekâ ile makine öğrenmesi arasındaki fark nedir?
Yapay zekâ, makinelerin zeki davranmasını sağlamanın genel hedefidir. Makine öğrenmesi ise yapay zekânın bir alt kümesidir; sistemler elle yazılmış kuralları izlemek yerine veriden öğrenir.
ChatGPT yapay zekâ mı?
Evet. ChatGPT, çok büyük miktarda metinle eğitilmiş bir derin öğrenme modeli türü olan büyük bir dil modeli üzerine kurulmuş bir yapay zekâ chatbot'udur. Yine de dar yapay zekâdır, genel zekâ değildir.
Yapay zekânın başlıca türleri nelerdir?
Yaygın bir ayrım yeteneğe göredir: belirli işleri yapan ve bugün var olan dar yapay zekâ ile işler genelinde bir insan kadar yetenekli, varsayımsal bir sistem olan genel yapay zekâ. Teknik açısından yapay zekâ, kural tabanlı sistemlerden makine öğrenmesine ve derin öğrenmeye uzanır.
Sık karşılaştırılanlar
İlgili sayfalar
- Makine ÖğrenmesiYapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, s. 30Makine öğrenmesi, bilgisayarların elle yazılmış kurallar yerine verilerdeki örüntüleri öğrenerek tahmin yaptığı bir yapay zekâ dalıdır.
- Derin ÖğrenmeYapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, s. 14Derin öğrenme, görüntü ve metin gibi ham verilerden karmaşık örüntüleri öğrenmek için çok katmanlı sinir ağları kullanan bir makine öğrenmesi alt kümesidir.
- Yapay Sinir AğıYapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, s. 49Yapay sinir ağı, bağlantılı yapay nöron katmanlarından oluşan ve sayısal ağırlıkları ayarlayarak verilerden örüntü öğrenen bir makine öğrenmesi modelidir.
- Üretken Yapay ZekâYapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, s. 46Üretken yapay zekâ, mevcut verilerden öğrenilen örüntülere dayanarak metin, görüntü, kod ya da ses gibi yeni içerik oluşturan yapay zekâdır.
- LLMYapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, s. 28LLM, çok büyük metin yığınlarıyla eğitilmiş ve bir sonraki en olası metin parçasını tekrar tekrar tahmin ederek dil üreten bir makine öğrenmesi modelidir.
- AGIYapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, s. 1AGI (yapay genel zekâ), yalnızca dar bir alanda değil, bir insanın yapabildiği her zihinsel işi öğrenip yapabilecek varsayımsal bir yapay zekâ sistemidir.
Bu sayfada bir hata ya da eksik mi gördünüz?Düzeltme önerin