Yapay Zeka ile Geleneksel Teknikler Arasındaki Farkı Anlamak
Yapay Zekanın son zamanlardaki popülaritesi, alanın yeni ve çekici olmasıyla birleştiğinde, birçok kuruluşun projelerinin yalnızca çoğunlukla standart koşullu mantık, olasılık ve istatistik kullandığı halde AI alanındaki en son gelişmeleri kullandığını iddia etmesine yol açmıştır. Bu durum, kuruluşların AI'nin sağlayacağı faydaları fark etmemesine neden olmaktadır.
Genel halkın Yapay Zeka konusunda genel bir anlayışa sahip olması, doğru bir fikir birliği sağlamak ve teknolojinin güvenli ve sorumlu bir şekilde geliştirilmesini garanti altına almak için esastır. Böyle bir iddianın yanlış olduğu durumlarda yapay zeka kullanımını iddia etmek için birçok neden ve iç baskı varken, bunun sonucunda kuruluşlar da gerçek gelişmelerden yararlanmamaktadır. Koşullu mantık, olasılıksal ve istatistiksel teknikler günümüzde çoğu kuruluşun temelini oluşturmaktadır ve kendi başlarına karmaşık ve sofistike olmaları yanı sıra önemli faydalar sağlasalar da, günümüzde yaygın olarak Yapay Zeka olarak adlandırılan şeyden farklıdırlar.
Çoğu modern iş uygulaması koşullu mantığa dayanır. Çağdaş programlama dilleri ve formül motorları bağlamında, günümüz iş mantığı yaygın olarak Boole mantığı, If-Then-Else ifadeleri ve Case ifadeleri olarak ifade edilir. Kurumsal iş mantığı, koşullu akıl yürütme ile yakalanabilir ve ifade edilebilir. Oldukça değerli olduğu kanıtlanmış olsa da, günümüzde yaygın olarak Yapay Zeka olarak adlandırılan şeyden farklıdır. Tahminler ve öngörüler için sıklıkla yoğun bir şekilde kullanılan ve aynı zamanda güvenilir ve sağlam olan Olasılıksal ve İstatistiksel teknikler, aslında Yapay Zeka değildir. Bu matematiksel yapılar daha çok önceden rasyonel olarak tanımlanır, değişecek veya farklılaşacak az sayıda sabit içerirken, Yapay Zeka dinamiklere dayanır.
Bunun yerine, kısaca açıklanan Yapay Zeka tipik olarak, verilerden öğrenen ve mantığı verilerden kendisinin belirleyen modellere dayanır. Evrensel Yaklaşım Teoremi'nin ispatı, bir sinir ağının herhangi bir fonksiyona nasıl yaklaşabileceğini göstererek 1999'da sunulduğundan, günümüzde diğer paradigmalar yerine programları Yapay Zeka aracılığıyla çözmeye daha fazla çaba yönlendirilmektedir. Teorik olarak herhangi bir fonksiyona yaklaşmak mümkün olsa da, bunu başarmak için gereken işlem gücü ve teknikler pratikte sınırlayıcı bir faktördü. Ancak, son ilerlemeler teori ile pratik arasındaki boşluğu kapatmada büyük adımlar atmıştır.
Modern Yapay Zeka, uygulamalarda TensorFlow ve PyTorch gibi çerçevelerle birlikte Derin Pekiştirmeli Öğrenme, Doğal Dil İşleme, LSTM'ler ve Üretici-Çekişmeli modeller gibi teknikleri kullanır. Projenizin Yapay Zeka kullanıp kullanmadığının iyi bir testi, projeler içinde etkin olarak kullanılan araç setlerine bakmaktır. Eğer alandaki araçları kullanmıyorsa, muhtemelen AI destekli bir proje değildir; matris çarpımı gibi günlük AI görevlerini gerçekleştiren özel araç setlerine güvenme gibi bariz istisna hariç.
Yapay Zekaya Dayalı Uygulamalar ve Yapay Zekaya Dayalı Olmayan Uygulamalar
Gerçek dünyada kullanılan Yapay Zekaya dair bazı gerçek örnekler şunlardır:
- Etiketli verilerden nesneleri algılamayı ve izlemeyi öğrenen Bilgisayarlı Görü sistemleri;
- Dil işleme sistemleri, Sohbet Botları gibi soruları yanıtlamayı zamanla öğrenir ve gelişir;
- Yalnızca piksel girişinden, Space Invaders, Pacman ve Tetris gibi oyunları oynamayı öğrenebilen oyun oynayan ajanlar.
Buna karşılık, bunlar yapay zeka örnekleri olmadığı halde genellikle Yapay Zeka örnekleri olarak iddia edilen ve bu şekilde iddia edilmemesi gereken bazı örnekler şunlardır:
- Olasılık ve İstatistiğe dayanan Tahmin modelleri;
- Bir veritabanından veri getiren ve bir tür toplama veya sıralama gerçekleştiren SQL sorguları;
- Tableau veya Microsoft Power BI'da oluşturulan kurallar tabanlı analitik panolar;
- Basit formüller kullanan Excel Elektronik Tabloları;
- Bazı VBA kodu içeren Excel Makro destekli çalışma kitapları;
- Sensör sistemleri, insan uzmanın yorumladığı bir kontrol merkezine geri bir sinyal gönderir.
Yapay Zekayı Benimsemek İsteyen Kurumlar için Gelecek Yönelimler
Birçok durumda yapay zeka karmaşık problemleri çözebilir, ancak standart koşullu mantığın, olasılık ve istatistiklerin üstün olacağı sınırlamalar vardır. Bunun bir örneği, %100 güvenilirlik gerektiren muafiyetlerdir; bu durumlarda AI sistemleri bazen tutarsız sonuçlar üretebilir. Geleneksel teknikler söz konusu olduğunda, bunların yapay zeka tabanlı olduğunu belirtmek yerine nasıl uygulandıklarını belirtmek faydalı olacaktır, çünkü bu bilgi akışını iyileştirecektir.
Yapay Zeka sürekli gelişiyor, iyileştirmeler hızla geliyor ve halihazırda var olan teknoloji platformları ile altyapının üzerine dağıtılarak yavaş yavaş günlük yaşama sızıyor. Daha yaygın hale geldikçe doğruluk her zamankinden daha önemli hale geliyor ve nasıl uygulandığını ve açıklandığını dikkate almak çok önemlidir. Alan kaçınılmaz olarak daha fazla düzenlemeye tabi tutuldukça, AI kullanımını yanlış beyan etme konusunda alınan bazı özgürlükler zamanla çözülecektir. Ancak kurumlar, bugünden itibaren doğru AI tanımlarını benimseyerek bir adım önde başlayabilirler.
Gerçek Yapay Zekanın faydaları büyüktür ve Telemus AI, kuruluşunuzla birlikte çalışarak geleneksel tekniklerin çok ötesinde somut sonuçlar elde edebilir.
Telemus AI™'ın kuruluşunuza nasıl entegre edilebileceği konusunda ücretsiz bir danışmanlık için bugün bizimle iletişime geçin.
