Yapay Zekâ Kullanım Alanları ve Alt Dalları

Yapay zekâ nedir?

Telefonlardaki yüz tanıma, sesli asistanlar, oyunlar, akıllı öneri sistemleri ve çeviri uygulamalarında kullanılır.

Yapay zekâ, çok sayıda veriyi inceleyerek örüntüleri öğrenir ve yeni verilerle tahmin yapar.

Makine öğrenmesi, görüntü işleme, doğal dil işleme ve robotik sistemler yapay zekânın alt dallarındandır.

Yanlış veya eksik veriler kullanılırsa yapay zekâ yanlış tahminler yapabilir

 Akıllı Telefonlar, E-Ticaret, Oyunlar, Harita & Navigasyon Sistemleri, Sağlık, Eğitim, Sosyal Medya gibi birçok alanda kullanılır

Yapay zekâ uygulamaları doğru tahmin yapabilmek için verilerle öğrenir. 

Makine öğrenmesi, bilgisayarın örnek verilerden öğrenerek yeni durumlar için tahmin veya karar vermesidir.

Çok sayıda örnek (veri) görür, örneklerdeki benzerlikleri keşfeder ve bir “model” oluşturur.

Veri yanlış veya eksikse model de yanlış öğrenir ve hatalı tahminler üretir.

Bilgisayarın insan dilini (metin ve konuşma) anlaması ve işlemesidir.

Çeviri yapma, metin özetleme, sohbet botu ile konuşma, yazım önerisi verme gibi işler yapar.

Evet. Sohbet botları metni anlayıp uygun yanıt üretmek için NLP tekniklerinden yararlanır.

Dil; mecaz, çok anlamlı kelimeler ve bağlama göre değiştiği için doğru anlam çıkarmak zor olabilir.

Bilgisayarın resim ve videolardaki nesneleri, yüzleri veya yazıları “görüp” anlamlandırmasıdır.

Evet. Yüz tanıma, görüntüden yüz özelliklerini çıkarıp eşleştirme yaptığı için görüntü işleme örneğidir.

Telefon kilidi (yüz tanıma), trafik kameraları, barkod/QR okuma, tıbbi görüntü analizi gibi alanlarda kullanılır.

Değil. Fotoğraf düzenleme görüntüyü iyileştirir; görüntü işleme ise görüntüden bilgi çıkarıp anlam üretir.

Çünkü görüntü netliği, gölge ve açı değişimi nesnelerin görünüşünü değiştirir; bu da tanımayı zorlaştırır.

Kullanıcının ilgi alanına göre video, müzik, ürün veya içerik öneren sistemlerdir.

İzleme/geçmiş, tıklamalar, beğeniler, aramalar ve benzer kullanıcıların tercihleri gibi veriler kullanılır.

Hayır. Veriler eksikse veya kullanıcı davranışı değişirse öneriler alakasız olabilir.

Çünkü sistem, önceki seçimlerine benzer içeriklerin ilgini çekeceğini tahmin eder.

Öneri sistemleri gizlilikle ilgili risk taşır mı?

Robotların sensörlerle çevreyi algılayıp, bir programla karar vererek hareket etmesini sağlayan alandır.

Hayır. Ev süpürge robotu, drone, çizgi izleyen robot gibi pek çok örnek vardır.

Sensörlerden gelen veriyi işler, kurallara veya modele göre uygun hareketi seçer.

Hayır. Robotik donanım + kontrol içerir; yapay zekâ robotun daha akıllı karar vermesini sağlayabilir.

Robotun çevreyi “görmesini/duymasını” sağlar. Sensör yoksa robot doğru bilgi alamaz.

Bilgisayarın sesi tanıması, analiz etmesi ve sesle ilgili görevleri yapmasıdır.

Evet. “Konuşma tanıma” ses işlemenin en yaygın örneklerindendir.

Sesli asistanlar, otomatik altyazı, çağrı merkezi analizleri, sesle komut verme gibi alanlarda.

Çünkü arka plan gürültüsü konuşmayı bastırır; sistem kelimeleri doğru ayırt etmekte zorlanır.

Ses işleme sesi tanır ve çözer; doğal dil işleme ise anlam çıkarır ve metinle “dil” düzeyinde çalışır.