Yapay Zeka ve Siz: Gelecekteki Rolü ve İnsan İlişkisi

Yapay zeka teknolojileri günümüzde basitten olağanüstü karmaşıklığa kadar uzanmaktadır. Temel sohbet botları, insan dilini anlamalarını sağlayan doğal dil işleme ile etkinleştirilir. IBM'in Watson'ı gibi daha karmaşık teknolojiler, büyük miktarda veriyi emmek ve tahmine dayalı algoritmalar oluşturmak için makine öğreniminden yararlanır. Bu rapor, bugün piyasadaki en iyi bilinen yapay zeka ürünlerini ve teknolojilerini ayrıntılı olarak ele alıyor.

Yapay zeka (AI) kavramı, onlarca yıldır kitaplarda, filmlerde ve medyada atıldı. Ortalığı kasıp kavuran HAL 9000'den (2001: Bir Uzay Destanı) ne yazık ki varlığını sürdüren Paranoid Android Marvin'e (The Otostopçunun Galaksi Rehberi) kadar, yapay zeka destekli cihazların tam gelişmiş kişiliklere sahip olmasını beklemek üzere eğitildik. Ya uçun ya da uzay gemilerini uçurun. Bu nedenle, etrafta dolaşan tek bir sevimli robot görmemelerine rağmen, bazı insanlar teknoloji şirketlerinden ve medyadan yapay zeka çağına nasıl girdiğimizi duyunca hayal kırıklığına uğrayabilir. Kabul edelim ki, AI devriminin en başındayız, ancak bu teknolojinin yaşama ve çalışma şeklimizi değiştirme potansiyeli var.

Ama eğer yapay zeka buradaysa, tüm o büyük şatafatlı robotlar nerede?

Yapay zeka inovasyonunun zirvesinde otururken, yapay zekayı pratik bir şekilde yıkmanın gerekli olduğunu düşündük. Mevcut ürün ortamı neye benziyor ve bu araçları hangi teknolojiler kullanıyor? Derin bir teknik altyapıya sahip olmayan ilgili bir gözlemci için (yani, çoğumuz için) kafa karıştırıcı bir karmaşa olabilir.

Genel anlamda yapay zeka, konuşma, görme, öğrenme, sosyalleşme ve muhakeme gibi insanların benzersiz şekilde yapabildiği şeyleri yapabilen teknolojidir. Bu çok geniş bir beceri kümesidir ve çoğumuz yapay zekayı düşündüğümüzde, tüm bunları yapabilen insan benzeri bir android tasavvur ederiz.

Beklentileri belirleyelim: AI teknolojisi bir Terminatör üretecek kadar gelişmiş değil. En azından henüz değil. Günümüzün AI teknolojilerinin çoğu duyarlı bile değil. Örneğin, birçoğumuz “chatbot” terimini duymuşuzdur ama chatbotlar teknik olarak yapay zeka teknolojileri midir? Sohbet robotları, insanların nasıl iletişim kurduğunu anlama yeteneğine sahip olsa da, kendileri için özerk bir şekilde “düşünmezler”. Bazıları, sohbet robotlarının yalnızca önceden yüklenmiş yanıtlar veya eylemlerle devam edebildiği için gerçekten yapay zeka olmadığını iddia ederken, diğerleri bir sohbet robotunun biz insanların yazma ve konuşma biçimini anlama yeteneğinin ona yapay zeka avantajı sağladığına işaret ediyor. Aslında, bugün teknoloji uzmanları, yapay zeka şemsiyesi altına nelerin düştüğü konusunda genellikle fikir ayrılığına düşüyor ve biz de "neyin yapay zeka olarak nitelendirilebileceği" tartışmasını uzmanlara bırakacağız.

Ai Alet Astarı

Yapay zeka ortamını ve en iyi bilinen araç ve ürünleri inceleyerek başlayalım.

Çoğu sohbet robotunun sınırlı bir kullanım durumu vardır, bu nedenle grafiğimizde "Dar AI" tarafına yerleştirildiler. Bir sohbet robotunun temel özelliği, metin tabanlı komutları anlama yeteneğidir. Chatbot'ları komut satırının evrimi olarak düşünün. Bir programdan kendi dillerinde ("C:\DOS\RUN") bir şey yapmasını nasıl isteyeceğimizi öğrenmek yerine, programlar artık dilimizi anlıyor ("Hey bot, bugün hava nasıl?").

Chatbot'lar tipik olarak yalnızca temel işlevselliğe sahip olsalar da, gelecekte yüksek düzeyde benimseme potansiyeli vardır. Bize çiçek almamıza yardımcı olduklarını söyleseler, geçen gün web sitemizin kaç ziyaretçi aldığını söyleseler, hatta oy kullanmak için kaydolmamıza yardım etseler de, bu uygulamalar yapay zeka destekli araçların insanlara nasıl yardımcı olacağının mükemmel bir örneğidir.

Chatbot'lar, onları Amazon'un Alexa asistanı gibi daha gelişmiş kişisel asistan programlarından ayıran yapay zeka tarafından etkinleştirilen programlardır. İşte nedeni: Chatbot'lar dili anlayabilirken, temel kullanım durumlarının ötesinde pek bir şey yapamazlar. Poncho gibi bize hava durumunu anlatmak için tasarlanmış bir chatbot'a hava durumunu sorabiliriz. Bununla birlikte, Panço'dan bize Cubs'ın 2016 rekorunu anlatmasını istersek, cevabı bilemez çünkü kapsamı dışındaki bilgi taleplerini işlemek için tasarlanmamıştır. Bunun aksine, Siri gibi programlar, sohbet robotlarının doğal dil yeteneklerine sahiptir, ancak aynı zamanda makine öğrenimi tarafından yönlendirilen daha karmaşık işlevlerle çalışır. Örneğin, Siri hesap makinesi görevi görebilir, Cubs'ın kaydını bulabilir ve size hava durumunu söyleyebilir. Bunun nedeni, Siri gibi programların yalnızca sohbet robotları gibi yapay zeka destekli olmamasıdır;

AI gelişmişlik yelpazesinin diğer tarafında, IBM'in Watson'ı gibi araçlar var. Watson, Jeopardy'de insanları yenmesiyle ünlü olsa da, IBM'de Pazarlama Analitiği Başkan Yardımcısı Ari Sheinkin ile röportaj yaptığında bulduğumuz gibi, derin öğrenme yetenekleri nedeniyle birçok pratik uygulaması var. Watson, neredeyse her konuda büyük miktarda veriyi işlemek için makine öğrenimini kullanır. Size yalnızca bugünün tahminini söyleyebilen bir hava durumu sohbet robotunun aksine, Watson'ın makine öğrenimi yetenekleri, uygun şekilde yapılandırıldığında, MRI'ları tarayarak insanlardaki tümörleri tespit edebilir, web sitelerinde gezinen kişilere hangi ürünleri önereceğini belirleyebilir ve evet, ulusal düzeyde seçim sorularını yanıtlayabilir. Watson gibi makine öğrenimi araçları, yalnızca büyük veri kümelerindeki kalıpları ve ortak noktaları tanımakla kalmaz, aynı zamanda zaman içinde daha akıllı hale gelmek için geçmiş öğrenimlerinden yararlanır.

"[AI] doktorların daha iyi teşhis koymasına yardımcı oluyor. Film editörlerinin daha iyi filmler yapmasına yardımcı oluyor. Müzisyenlerin daha iyi müzik yapmalarına yardımcı oluyor. Pazarlamacıların ücretli medyada daha iyi teklifler vermesine yardımcı oluyor." - Ari Sheinkin, Pazarlama Analitiği Başkan Yardımcısı, IBM

Bilmeniz Gereken Terimler

Bugün yapay zeka içinde üç ana disiplin var: doğal dil işleme, makine öğrenimi ve makine öğreniminin bir dalı olan sinir ağları. Aşağıdaki açıklamalar, her teknoloji için basit kılavuzlardır.

Doğal dil işleme, bir teknolojinin metin veya ses tabanlı komutları anlamasını sağlar. İnsan dilinin ve cümle yapısının karmaşıklığını anlamak, tipik olarak yapay zekanın temel bir özelliği olarak lanse edildi. Siri gibi araçlar, konuşma tanıma yoluyla bir soru sorduğunuzu duyabilir, doğal dil işlemeyi kullanarak kelimelerinizi metin tabanlı bir sorguya çevirebilir ve ardından sorunuzun veya isteğinizin yanıtını bulmak için sorguyu yürütebilir. Siri cevabınızı bulduğunda cevabı içeren anlaşılır bir cümle kurar ve size yüksek sesle okur.

Makine öğrenimi, günümüzün gelişmiş yapay zeka programlarının çoğunun altına düştüğü geniş bir kategoridir. Makine öğreniminin temel tanımı "çamur kadar net"tir: "bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği verir." Temel olarak, birisi bir makine öğrenimi programına bir grup veri atabilir ve program bilgileri sıralayabilir, sonuçlar oluşturabilir ve bu sonuçlara dayalı olarak tahminler üretebilir.

Veriler herhangi bir şey olabilir: Bir pazarlamacının geçen yılki e-posta açma oranları, Brezilya'da en çok paylaşılan Facebook gönderileri veya bir perakendecinin müşterilerinin web tasarım uygulamasındaki satın alma geçmişi. Bir makine öğrenimi programı bu verileri alıp bir e-posta göndermek için en iyi zamanları tahmin edebilir, Facebook'ta en iyi performansı gösterecek konuları belirleyebilir veya geçmişte satın aldıkları ürünlere göre müşterilere satın alma önerileri sağlayabilir. Bir yapay zeka programı, somut bir hedefi çözmek üzere programlandığı yerde "denetlenebilir": "Geçmişteki açık oranlara göre bana e-posta göndermek için en iyi zamanı bul." Ya da program "denetimsiz" olabilir ve kalıpları kendi başına bulması için bırakılabilir: "İşte bir veri karmaşası. Bana hangi kalıplara sahip olduklarını söyle.

Sinir ağları, kavranması zor olan bir tür makine öğrenimidir. Temel olarak, sinir ağları, insan beyninin çalışma şeklini kopyalamak için inşa edilmiştir - nöronun ateşlemesi ve ileri geri bilgi göndermesi, sonuç olarak bağlam ve çağrışım katmanları oluşturması. Sinir ağları, yapay zekaya ulaşmanın araçlarıdır: insan zekasını taklit eden bir program oluşturarak, program sonunda kendi başına akıllı hale gelecektir.

Şu anda en iyi bilinen sinir ağı, şu anda internetteki tüm görüntüleri tarayan Google'ın Deep Dream'idir. Deep Dream, nesneleri ve yerleri tanımayı öğrendiğinde, ardından çok tuhaf ve bazen ürkütücü görüntüler üretir. Deep Dream aslında bir resmi incelerken gördüğü görüntüleri üretir. Bulunan garip psychedelic süslemeler, aslında yazılımın gözlemlediği ve geliştirdiği kalıplardır. Google'ın Deep Dream ile ne yapacağı tam olarak belli değil, ancak IBM'in Watson oyun kitabını takip etmesini ve bir program olarak olgunlaştıktan sonra ana AI ürünü olan DeepMind'i ürünleştirmesini beklemek güvenlidir. Google'ın AI programları zaten Haritalar, Kişisel Asistan, Ev, Google Çeviri ve Reklamcılık hizmetlerini besliyor.

Yapay Zeka Teknolojilerini Anlamlandırmak

Bir zamanların niş örneği Google DeepMind'ın antik masa oyunu Go'yu oynamayı öğrenen derin bir öğrenme programı olan AlphaGo'dur. AlphaGo yalnızca bir şey yapar, ancak program organik olarak her şeyi öğrenebildiği için arkasındaki teknoloji dikkate değerdir.

Bir başka, daha feci örnek, Microsoft'un gençlerin nasıl mesaj atıp tweet attığını öğrenip taklit etmek için tasarlanmış Tay chatbot'udur. Tay'in amacı, orijinal içerik üretebilmek için kendisine gönderilen tweet'leri analiz ederek "havalı" bir genç gibi yazmayı öğrenmekti. Sorun ... internetti. Sadece bir gün sonra Tay, Twitter trollerinin ırkçı, cinsiyetçi ve saldırgan içerik göndermesinin ardından uygunsuz içeriği tweetlemeye başladı. Microsoft, büyük bir halkla ilişkiler utancı yaşadı ve çok hızlı bir şekilde Tay'i beta sürümüne geri koydu. Tay'ın yaşadığı talihsizlikler, yapay zeka için hâlâ erken günler olduğunu kanıtlar.

Çözüm

Yapay zeka şimdiden tüm hayatımızı etkilemeye başladı, bu nedenle umarız bu rapor günümüzün yapay zeka teknolojisi manzarasını biraz daha netleştirmiştir. Yapay zeka yetenekleri geliştikçe, BulutPress'de takip etmeye devam edeceğimiz pek çok heyecan verici yenilik olacak. Yapay zeka, bireysel tüketiciler olarak hepimiz için bilgi edinme, web sitesi kurma, sevdiklerimizle etkileşim kurma ve işletmelerden satın alma şeklimizi değiştirecek. Profesyoneller olarak yapay zeka, çalışma şeklimizi geliştirme ve hepimizin yapmaktan nefret ettiğimiz yoğun işlerle ilgilenerek bizi çok daha verimli hale getirme potansiyeline sahiptir. Toplumsal düzeyde yapay zeka, hastalıkların çarelerini keşfetmemize yardımcı olabilir, milyonlarca insanın eğitimini kolaylaştırabilir ve evet, hatta etik konusunda hararetli tartışmalara yol açabilir.