Yapay zeka (YZ), insan zekasını taklit eden ve veri analizi, öğrenme, problem çözme gibi karmaşık görevleri yerine getirebilen teknolojiler bütünüdür. 2025 itibarıyla YZ sistemleri tıbbi teşhisten otonom araçlara kadar geniş bir alanda ％300'ü aşan büyüme gösteriyor.
YZ'nin 3 Temel Türü
Dar YZ (ANI):Belirli görevlerde uzmanlaşır (Sohbet botları, görüntü tanıma).Günlük hayatta kullanılan tüm uygulamalar bu sınıfta.
Genel YZ (AGI):İnsan benzeri çoklu görev yeteneği (Teorik aşamada).Microsoft ve DeepMind gibi şirketler aktif olarak araştırıyor.
Süper YZ (ASI):İnsan zekasını aşan hipotetik sistemler.
Çalışma Prensibi: Veri + Algoritma + Öğrenme.
Makine Öğrenmesi (ML): Tarihsel verilerden kalıpları tanımlar (Örn: kredi sahtekarlığı tespiti).
Derin Öğrenme: Beyin nöronlarını taklit eden sinir ağları kullanır (Görüntü/ses tanımada ％99 doğruluk).
Doğal Dil İşleme (NLP): ChatGPT gibi araçlarla insan dilini anlar ve üretir.
2025'te Öne Çıkan 5 Uygulama
Sağlık: Deri kanseri teşhisinde doktorlardan ％30 daha yüksek doğruluk.
Finans: Dolandırıcılık tespit süresini 2 saatin altına indirme.
Perakende: Müşteri satın alma davranışı tahminiyle stok optimizasyonu.
Enerji: Akıllı şebekelerle enerji tüketiminde ％40 tasarruf.
Tarım:YZ destekli droneların pestisit kullanımını ％60 azaltması.
Kritik Sınırlamalar
Yaratıcılık Eksikliği: İnsan benzeri sezgi ve özgün fikir üretemez.
Etik Riskler: Veri önyargısı nedeniyle ayrımcı kararlar verebilir (Örn: işe alım araçları).
Güvenlik Açıkları: Siber saldırılarda otonom silah sistemlerinin kötüye kullanımı.
Gelecek Projeksiyonu: 2030'a kadar YZ'nin küresel ekonomiye 15 trilyon $ katkı sağlaması bekleniyor. Ancak AGI'ye geçiş için nörobilim ve kuantum hesaplamada radikal ilerlemeler gerekiyor.
Kaynaklar:IBM,Google Cloud,Türk Yapay Zeka Derneği,MIT Tech Review.
YZ'nin 3 Temel Türü
Dar YZ (ANI):Belirli görevlerde uzmanlaşır (Sohbet botları, görüntü tanıma).Günlük hayatta kullanılan tüm uygulamalar bu sınıfta.
Genel YZ (AGI):İnsan benzeri çoklu görev yeteneği (Teorik aşamada).Microsoft ve DeepMind gibi şirketler aktif olarak araştırıyor.
Süper YZ (ASI):İnsan zekasını aşan hipotetik sistemler.
Çalışma Prensibi: Veri + Algoritma + Öğrenme.
Makine Öğrenmesi (ML): Tarihsel verilerden kalıpları tanımlar (Örn: kredi sahtekarlığı tespiti).
Derin Öğrenme: Beyin nöronlarını taklit eden sinir ağları kullanır (Görüntü/ses tanımada ％99 doğruluk).
Doğal Dil İşleme (NLP): ChatGPT gibi araçlarla insan dilini anlar ve üretir.
2025'te Öne Çıkan 5 Uygulama
Sağlık: Deri kanseri teşhisinde doktorlardan ％30 daha yüksek doğruluk.
Finans: Dolandırıcılık tespit süresini 2 saatin altına indirme.
Perakende: Müşteri satın alma davranışı tahminiyle stok optimizasyonu.
Enerji: Akıllı şebekelerle enerji tüketiminde ％40 tasarruf.
Tarım:YZ destekli droneların pestisit kullanımını ％60 azaltması.
Kritik Sınırlamalar
Yaratıcılık Eksikliği: İnsan benzeri sezgi ve özgün fikir üretemez.
Etik Riskler: Veri önyargısı nedeniyle ayrımcı kararlar verebilir (Örn: işe alım araçları).
Güvenlik Açıkları: Siber saldırılarda otonom silah sistemlerinin kötüye kullanımı.
Gelecek Projeksiyonu: 2030'a kadar YZ'nin küresel ekonomiye 15 trilyon $ katkı sağlaması bekleniyor. Ancak AGI'ye geçiş için nörobilim ve kuantum hesaplamada radikal ilerlemeler gerekiyor.
Kaynaklar:IBM,Google Cloud,Türk Yapay Zeka Derneği,MIT Tech Review.