1950'lerin yazında, bir grup genç bilim adamı, bir toplantı sırasında ortaya çıkan bu alanın resmi doğuşunu işaret eden “Yapay Zeka” terimini türetti.
Birkaç on yıl boyunca, yapay zeka çeşitli gelişim aşamalarından geçti.Yapay zeka sistemlerinin manuel olarak yazılmış kurallara ve mantığa dayandığı kural tabanlı sistemlerle başladı.İlk uzman sistemler bu aşamanın tipik temsilcileriydi.Bu tür AI sistemleri, önceden tanımlanmış kurallar ve bilgi gerektiriyordu ve öngörülemeyen durumlarla başa çıkamıyordu.
Ardından, makinelerin verilerden kalıpları ve kuralları öğrenmesine izin vererek önemli ilerleme kaydeden makine öğrenimi geldi.Yaygın yöntemler arasında denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenme yer alır.Bu aşamada yapay zeka sistemleri, görüntü tanıma, konuşma tanıma ve doğal dil işleme gibi verilere dayalı olarak tahminler yapabilir ve kararlar alabilir.
Ardından, makine öğreniminin bir dalı olarak derin öğrenme ortaya çıktı.İnsan beyninin yapısını ve işlevselliğini simüle etmek için çok katmanlı sinir ağlarını kullanır.Derin öğrenme, görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme vb. alanlarda çığır açmıştır. Bu aşamadaki yapay zeka sistemleri, büyük ölçekli verilerden öğrenebilir ve daha güçlü muhakeme ve temsil yeteneklerine sahip olabilir.
Şu anda, yapay zeka yaygın uygulamalar ve hızlı gelişim yaşıyor.Sağlık, finans, ulaşım, eğitim ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli alanlarda uygulanmıştır.AI teknolojisinin sürekli gelişimi, algoritmaların iyileştirilmesi, bilgi işlem gücünün artırılması ve veri kümelerinin iyileştirilmesi, AI'nın kapsamını ve performansını daha da genişletti.AI, insan yaşamında ve üretiminde akıllı bir asistan haline geldi.
Örneğin, otonom sürüşte AI, araçların yol koşullarını, trafik sinyallerini ve diğer araçları otonom olarak tanımasını ve algılama, karar verme ve kontrol sistemleri aracılığıyla bunlara yanıt vermesini sağlayarak güvenli ve verimli sürücüsüz ulaşım sağlar.Yapay zeka, tıbbi teşhis ve yardım alanında çok büyük miktarda tıbbi veriyi analiz ederek doktorlara hastalık teşhisi ve tedavi kararlarında yardımcı olabilir.Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme ile tümörleri tespit edebilir, tıbbi görüntüleri analiz edebilir, farmasötik araştırmalara yardımcı olabilir, vb. böylece tıbbi verimliliği ve doğruluğu iyileştirebilir.
AI ayrıca finansal risk kontrolü ve yatırım kararlarında kapsamlı uygulama bulur.Finansal verileri analiz edebilir, dolandırıcılık faaliyetlerini belirleyebilir, riskleri değerlendirebilir ve yatırım kararlarının alınmasına yardımcı olabilir.Yapay zeka, büyük ölçekli verileri hızlı bir şekilde işleme becerisiyle, akıllı finansal hizmetler ve öneriler sunarak kalıpları ve eğilimleri keşfedebilir.
Ayrıca yapay zeka, endüstriyel optimizasyon ve kestirimci bakıma uygulanabilir.Endüstriyel üretimde süreçleri ve ekipman bakımını optimize edebilir.AI, sensör verilerini ve geçmiş kayıtları analiz ederek ekipman arızalarını tahmin edebilir, üretim planlarını optimize edebilir ve üretim verimliliğini ve ekipman güvenilirliğini iyileştirebilir.
Akıllı öneri sistemleri başka bir örnektir.AI, kullanıcıların ilgi alanlarına ve tercihlerine göre kişiselleştirilmiş öneriler ve öneriler sağlayabilir.Bu, e-ticaret, müzik ve video platformlarında yaygın olarak kullanılmakta olup, kullanıcıların ihtiyaçlarına uygun ürün ve içerikleri keşfetmelerine yardımcı olmaktadır.
Robotik elektrikli süpürgelerden yüz tanıma teknolojisine, IBM'in dünya satranç şampiyonunu yenen “Deep Blue”sundan, soruları yanıtlamak, bilgi sağlamak ve görevleri gerçekleştirmek için doğal dil işleme ve makine öğrenimi tekniklerini kullanan son zamanlarda popüler olan ChatGPT'ye kadar, AI girdi. halkın görüşü.Bu pratik uygulamalar, AI'nın çeşitli alanlardaki varlığının yalnızca küçük bir kısmıdır.Teknoloji ilerlemeye devam ettikçe, sektörleri ve süreçleri baştan aşağı yeniden şekillendirecek daha yenilikçi yapay zeka uygulamalarını bekleyebiliriz.
Gönderim zamanı: 17 Temmuz 2023