:::: MENU ::::

Yapay Zekâ’nın kullanım alanları ve nasıl kullanıldıkları…

Yapay Zekâ’nın kullanım alanları ve nasıl kullanıldıkları…

YAPAY ZEKÂNIN UYGULAMA ALANLARI

1-SES TANIMA VE ANLAMA
Ses mikrofon aracılığıyla dijitalleşir ve bu frekanslardan sesler, seslerden de harfler, kelimeler algılanmaya çalışılır.

Özellikle konuşulanın mantıksal olarak anlaşılması, şivelerin ayıklanması, gerçekten ne denmek istendiğinin anlaşılması, son derece zor bir operasyon. Ama son yıllarda çok hızlı gelişti. Yapay zekâ algoritmaların gelişmesi, veri miktarının artması sonucunda, algılamada çok daha yüksek başarı oranları yakalandı.

Bireysel kullanımda en meşhur örnekleri Siri, Cortana, Now ve Echo’dur. Sesinizi tanıyan, konuştuğunuzu anlayan ve buna göre bir takım aksiyonları yerine getiren sistemlerdir.

Kurumsal ortamlarda ise şirket santrallerinde sesli yanıtlama sistemleri, çağrı merkezlerinde insansız sesli müşteri hizmetleri, sesli imza gibi uygulamalar ön plana çıkmaktadır.

2-GÖRÜNTÜ İŞLEME
İnsan gözüyle ışık yansıtan her şeyi görmektedir. Bebeklikten itibaren gördüğü, öğrendiği şeyleri neredeyse ömür boyu bilmeye, hatırlamaya devam etmektedir. Az ışıkla dahi, zor ve karışık görüntülerin içinde dahi, insan gözü çok detaylı görebilmekte ve insan beyni bu görüntüleri algılamaktadır.

Benzer bir şekilde kamera ile görüntüler alınmakta ve bilişim gücüyle dijital olarak algılanmaya çalışılmaktadır. Kameranın her pikseli dijital bir koda dönüşmektedir. Bu piksellerin ne olduğunu anlamak için yapay zekâ algoritmaları kullanılmaktadır.

Öğrene öğrene yapay zekâ algoritmaları kedileri, köpekleri, kapıları, pencereleri, insanları, arabaları ve eşyaları tanımaya başlamaktadır. Stanford Üniversitesi’ndeki Fei Fei Li yapay görmenin insan görüşü kadar iyi hale, hatta bazı durumlarda insandan daha iyi görebildiği seviyeye ulaşmıştır.

Özellikle sürücüsüz araçlar için bu teknolojinin gelişmesi son derece kritiktir. Sürücüsüz hareket eden bir araç, ister havada, ister karada, ister suda, etrafını iyi algılamak, anlamak zorundadır. Araçların dört bir yanına bakan kameralar, her an nerede olduğunu, etrafında nelerin olduğunu, nelerin hareket ettiğini bilmek zorundadır. Etrafını algılaması ve doğru kararları vermesi sayesinde, sürücüsüz araçlar gelecekte insandan daha emniyetli bir şekilde hareket edecekler.

Yüz Tanıma

Başka görüntü işleme uygulamaları güvenlik alanında bulunmaktadır. Güvenlik kameraların görüntülerinden tehlikeli durumları, sakıncalı durumları algılamak ve anında alarma vermek veya tedbir almak yönünde kullanılmaktadır.

Başka bir alan sağlık uygulamalarıdır. Hekim gözünden daha hassas, daha hızlı bir şekilde, ciltteki veya bir organdaki lekeleri, kanser mi değil mi diye tanı koyabilen algoritmalar geliştirilmiştir. Hatta cep telefonun kamerası dahi tanı cihazı olarak kullanılmaktadır.

3-DOĞAL DİL İŞLEME

Yazılı metni okuyabilme ve anlamını çıkarma bir bilgisayar için hiç kolay değildir. Yeni yapay zekâ yöntemleri, özellikle derin öğrenme sayesinde, son yıllarda bu alan çok hızlı gelişmektedir.

Özellikle internet devleri, Google ve Facebook en başta olmak üzere, yazılı olanı anlamak konusunda son derece ısrarlılar. Zira Google tam olarak ne aradığınızı ve size hangi web sitelerini göstermesi gerektiğini sürekli keskinleştirmek ister. Facebook ise size özel içerikleri gösterip, sizi olabildiğince uzun bir süre sitelerinde tutmak istiyor. Bu konuda oldukça başarılılar.

Diğer yandan kurumlar haklarında konuşulanları, yazılanları sosyal ağlardan takip edip, kamuoyunun olumlu mu olumsuz mu olduğunu anlamak istiyor. Hatta hangi bireyin veya müşterinin hangi durumda ne dediğini, bunun bir fırsata dönüşüp, dönüşmeyeceğini hesaplamak istiyor. Zira bunları insan aklı ve kapasitesiyle milyonlarca müşteri için yapmak mümkün değildir.

Doğal dil işleme ile bir cümlenin anlamı çözülüp, başka bir dile tercüme edilmesi de son derece gelişmiştir. Microsoft’un satın aldığı Skype canlı bir şekilde bir dilde konuşan birinin konuşmalarını, başka bir dile anında tercüme etmeye başlamıştır. Ses işleme ile doğal dil işleme bir araya geldiğinde, son derece güçlü kombinasyonlar ortaya çıkmaktadır.

Aynı şekilde hukuki veri tabanlarını araştırıp, emsal dava bulan, dava dosyası hazırlayan yapay zekâ uygulamalar ve girişimler karşımıza çıkmaktadır. Kanser araştırmalarını takip eden ve bu alanda yazılmış makaleleri yorumlayıp, onkologlara tavsiye üreten uygulamalar da görülmeye başlanmıştır.

Dil işleme ve algılama geliştikçe, farklı dillerde bu yetkinlikler yaygınlaştıkça, tercüme, anlama ve yenilikçi uygulama alanları hızlıca karşımıza çıkacaktır. Bilişim kapasitesi sınırsız, veri miktarı eksponansiyel bir şekilde artmaktadır ve algoritmalar sürekli gelişmektedir.

Doğal dil işleme özellikle sosyal sorumluluk alanlarında da kendini gösterecektir. Engelli insanlara yardımcı olacak uygulamalar, sağlık, hukuk, ve benzeri alanlarda önemli ve yenilikçi uygulamalar karşımıza çıkmaya başlamıştır, daha da çıkacaktır.

4-MUHAKEME

Muhakeme en zor alandır. Hangi durumda ne yapmalı? Bir araç kaçınılmaz bir şekilde kaza yapacak. Bir yanda çocuk arabasıyla giden bir kadın, diğer tarafta üç inşaat işçisi. Araç hangi tarafa yönelmeli? Bunu insan dahi zor karar verir. Bilgisayar ne yapabilir ki?

Ayrıca unutulmamalı ki, bilgisayarın yapacağı her şey yazılım demektir, veri demektir, matematik demektir. Bir durumda alternatifleri belirlemek, verilmesi gereken kararı hesaplamak, ve bunu otomatik bir şekilde uygulamak, zor bir uğraş alanıdır.

Son aylarda derin öğrenme algoritmaları ile önce Atari oyunlarını çözen, sonra Avrupa Go şampiyonunu yenen, sonra Mart 2016’da da Go dünya şampiyonunu yenen AlphaGo Google şirketinin satın aldığı DeepMind şirketinin son derece ilginç gelişmelerdir. Yapay zekâ uygulaması kendi kararlarını vermektedir ve dünyanın en iyi oyuncularını yenmiştir.

Bu yetenek başka durumları deneyerek (oynayarak) öğrenebileceğini göstermektedir. Bir cerrahın yapması gereken müdahale, bir yargıcın vermesi gerektiği karar, bir öğretmenin sorması gereken soru, bir hemşirenin alması gereken tedbir ve benzeri.

Diğer yandan muhakeme gücü kendini sadece sivil alanlarda değil, askeri alanlarda da kendini gösterecektir. Dost ve düşmanı ayırt etmek, doğru anda tetiğe basmak, doğru strateji ve taktiklere karar vermek, insansız savaş orduları yönetmek ve benzeri alanlarda yapay zekâ ve sentetik muhakeme gücü kullanılmaktadır, gelecekte daha çok kullanılacaktır.

Kaynak: https://www.gelecekhane.com/yapay-zeka-raporu/uygulama-alanlari/


Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine Öğrenmesi Nedir?

İnsan yaşadığı tecrübelerle öğrenir. Makineler ise veriler üzerinde yapılan çeşitli işlemler ile çeşitli tahminler yaparak öğrenme işlemini gerçekleştirebilir.

Yapay Zekâ Nedir?

Yapay zeka, insanın sahip olduğu zekanın yani yeteneklerin modellenerek bilgisayarlar vasıtasıyla çeşitli problemleri çözmek için kullanılmasıdır.



PSO’da maksimum hız değeri nasıl belirlenir?

Hız değeri bir parçacığın çözüm uzayında arama yapmasını sağlayan en önemli etkendir. Hız değerleri pozitif ve negatif değerler alıp parçacıkların çözüm uzayında çok yönlü hareket ederek arama yapmasını sağlarlar. Hız değeri kontrol edilmediği takdirde parçacıklar çözüm alanının dışına çıkabilir ve uygun olmayan değerler bulabilir. Bunu engellemek için hız değerine Vmax gibi kısıtlayıcı bir limit konulmuştur.Vmax değerinin belirlenmesi probleme göre faklılık gösterebilir. Bazı uygulamalarda Vmax=Xmax olarak kullanılmıştır [Shi, Y. and Eberhart, R., “Empirical study of particle swarm optimization”, Proc. of the Congress on Evolutionary Computation, Washington, 3: 1945-1950 (1999).].

Bazı uygulamalarda ise arama uzayındaki parçacığın konum vektörünün her bir boyutunun alabileceği en büyük değer ile en küçük değerin farkının %10-20’si aralığında bir değer almıştır [Robinson, J. and Rahmat-Samii, Y., “Particle swarm optimization in electromagnetics”, IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 52 (2): 397-407 (2004).]

Kaynak: http://ahmetcevahircinar.com.tr/2017/05/20/parcacik-suru-optimizasyonu-yontemlerinin-uygulamalarla-karsilastirilmasi/


Sayfalar:1234567...83