Yapay Zeka: Ne Olduğunu ve Nasıl Çalıştığını Anlayın

Fütüristik teknoloji ve bilim kurgu filmlerinden doğrudan çıkan Yapay Zeka (AI), yalnızca bir akıllı telefon kullanmaktan çevrimiçi alışveriş yapmaya kadar günlük yaşamda yaygın olarak kullanılan bir kaynak haline geldi.

Özellikle Dijital Dönüşüm trendi ile birlikte yapay zeka kullanımı popüler ve yaygın hale gelmiştir.

Bununla birlikte, araştırmalar bu teknolojinin potansiyelini ortaya çıkarmaya devam ediyor ve keşfedilmeyi bekleyen birçok olasılık olduğunu gösteriyor.

Bu teknolojinin popülerleşmesine rağmen, birçok insanın hala nasıl çalıştığı ve farklı iş segmentlerinde gerçekten uygulanıp uygulanamayacağı konusunda soruları var.

Bu konu hakkında daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edin! Aşağıdaki soruları cevaplayacağız:

Yapay Zeka (AI) Nedir ve Nasıl Çalışır?

Yapay Zeka terimi yeni bir kavram değildir.

1956'da Profesör John McCarthy, makinelerin o zamana kadar sadece insanlar tarafından çözülebilen sorunları çözme yeteneğine atıfta bulunmak için icat etti.

AI kavramı aynı kalır: insanlar gibi düşünen makineler ; öğrenme, akıl yürütme, algılama, kasıtlı yapma ve gerçeklere dayalı mantıklı kararlar verme yeteneğini geliştirmek.

AI'nın bir diğer önemli yönü, öğrenme yeteneği nedeniyle, bir insan gibi gelişmeye devam etmek için sürekli beslenmesi gerektiğidir.

Bu süreç ne kadar karmaşık olursa olsun, yalnızca aşağıdakiler gibi basit bilgi işlem süreçleriyle mümkündür:

• Veri Modelleme
  Verileri akıllıca işlemek, kategorize etmek ve analiz etmek için çerçeveler.

• Büyük veri
  Büyük miktarda veriyi işlenmek üzere kullanılabilir hale getirmek.

• İşleme gücü
  Bilgileri hızlı ve verimli bir şekilde işlemek için operasyonel ve lojistik yetenek.

Bu kısa açıklamaya rağmen, AI'nın nasıl çalıştığını anlamak için teknolojilerin bir kombinasyonunun bunu mümkün kıldığını bilmeniz gerekir.

Hangi Teknolojiler Yapay Zekanın Çalışmasını Sağlar?

AI, kod ve verilerden oluşur, birincisi ikincisini okumaktan ve yorumlamaktan sorumludur.

Bununla birlikte, AI sadece veri analizinden daha fazlasıdır.

İnsanları taklit edebilecek çok sayıda karmaşık komutu yerine getirmek için çeşitli teknolojilere dayanır.

Makine öğrenme

Yapay zekanın ilk ayağı Makine Öğrenimidir.

Bilgisayarların geliştiği ve öğrenme yeteneğine sahip olduğu yer burasıdır. Bu teknoloji ile verilerin mantıksal olarak işlenmesi ve zeka üreten örüntülerin tanımlanması gerçekleşir.

Makine Öğrenimi olmadan, AI olarak anladığımız şey gerçekleşmezdi.

Örneğin günümüzde teknoloji, müşterilere daha kişiselleştirilmiş ve alakalı önerilerde bulunmak için Amazon tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır .

Sistem şu şekilde çalışır: makine bir web sitesindeki tüm müşteri eylemlerini izler ve X ürününü gören müşterilerin Y'ye ilgi göstermesi gibi kalıpları tanımlar.

Bu nedenle, bir kullanıcı ilk aramayı yaptığında, aramalar arasında bir ilişki tanımladığı için sistem diğer ürünü önerir.

Makine Öğrenimi'nde, bu örüntüler sonsuz ağlarda tanımlanır, böylece bilgiler arasındaki bağlantılardan oluşan binlerce kesişme noktası bulunur ve bu da büyük ölçekte zekayı mümkün kılar.

Derin Öğrenme

Günümüzün yapay zekasının başarılması için bir diğer temel kavram Derin Öğrenmedir.

Bu teknoloji, Makine Öğreniminin daha derin bir versiyonudur ve onu daha akıllı ve karmaşık hale getirir.

Derin Öğrenme, sonuçları daha doğru hale getiren daha karmaşık araçlar kullanır.

Amazon örneğine geri dönersek, teknoloji, niteliksiz önerilerde bulunmamak için istisnaları tanımlar.

Şunu hayal edin: " akıllı TV " arayan 1000 müşteriden 800'ü aramalarına " ev sinema sistemi " ile devam ederse, yazılım bunun ilgili bir öneri olduğunu anlar.

Makine Öğrenimi ile, beş kullanıcı " smartTV " aramasını yaptıktan sonra " ayakkabı " aramaya başlarsa, sistem bunu geçerli bir öneri olarak kabul edebilir.

Ancak Derin Öğrenmeye dayanan sistemler, bunların alakasız ürünler olduğunu bilir ve konu kullanıcı davranışı olduğunda istisnaların kural haline gelmesini önler.

Derin Öğrenme, bir olay olmasına rağmen, bu örneğin nedensel bir arama olmadığı ve bu nedenle kullanıcı için alakalı bir sonuç olmadığı sonucuna varmak için daha karmaşık ağlar kullanır .

Bu anlamda Derin Öğrenme, insan düşüncelerini Makine Öğrenmesine göre daha detaylı anlayabilir.

Doğal Dil İşleme (NLP)

AI'nın son ayağı, Doğal Dil İşleme'dir (NLP).

Bu, sonuçların daha doğal ve insan benzeri hale getirilmesinden sorumludur.

Örneğin, birkaç e-ticaret işletmesi şu anda müşteri hizmetleri için sohbet robotları kullanıyor. Ancak bu teknolojinin kalitesi NLP'nin varlığında yatmaktadır.

Çözüme dahil edilmediğinde, bot yapay hale gelir ve dilini müşteriler tarafından kullanılana daha benzer hale getirmek için geliştiremez.

Müşteriye gerçekten yardımcı olma yeteneğinden bağımsız olarak, botu yapay yapan şey, dilin aşırı mükemmelliği ve daha gayri resmi unsurları dahil edememesidir.

Yapay Zekanın Faydaları Nelerdir?

AI, birçok olası uygulaması nedeniyle operasyonel aşamalara ve stratejilere dahil edilerek işletmeler için doğrudan ve dolaylı faydalar sağlamıştır.

Bu teknolojinin sunduğu dört avantajı görelim:

1. Otomasyon

AI, insanların görevleri yerine getirme ve hatta kalıpları tanımlama ihtiyacını ortadan kaldırarak hacimli hesaplama süreçlerinin otomasyonuna izin verir.

Ancak bu, sistemi yapılandırmak için eğitimli profesyoneller gerektirir.

Kaynak robotik otomasyonda da kullanılır ve bu durumlarda vidayı hassas bir şekilde sıkmak gibi operasyonel görevlerin yerini alır.

Her iki durumda da teknoloji, süreçleri optimize eder ve iş performansını iyileştirir.

2. Öngörülebilirlik

Yapay zekanın birçok olası uygulaması arasında Büyük Veri analizinden kaynaklanan pazar tahminleri, davranışlar ve süreçler yer alır.

Bu süreç, kalıpları tanımlar ve geçmiş olaylardan tahminler oluşturur.

Machine Learning ve AI kullanan tahmine dayalı analitik sayesinde , en olası olayları belirlemek için sınırsız veri ve senaryoları değerlendirmek, daha etkili ve stratejik karar vermeye katkıda bulunmak mümkündür.

3. Daha Derin Veri Analizi

Büyük Veri, birkaç yıldır sistematik veri analizine olanak sağlıyor.

Bununla birlikte, AI bu yorumlama kapasitesini derinleştirdi ve bilgi analizinden daha fazla zeka üretti.

Bu nedenle, rakipleri benzer teknikleri kullanan bir şirket bile, iyi bir veri setine sahipse ve kalıpları ve tahminleri belirlemek için AI uygularsa, kendisini büyük ölçüde farklılaştırabilir.

Bu strateji, verilerden daha karmaşık ve değerli bilgilerin çıkarılmasını sağlar .

4. Sürekli İyileştirme

Yapay Zeka, daha karmaşık ve etkili yorumlayıcı yapılar oluşturmak için çok katmanlı sinir ağlarıyla ilgilendiğinden, verilerin kullanımı açısından sürekli evrimi mümkün kılar.

Derin Öğrenmeyi benimsemek için bir şirketin, modelin bu bilgilerden öğrenebilmesi için Büyük Veriye ihtiyacı vardır.

Ayrıca, modele ne kadar çok veri beslenirse, o kadar etkili olur.

Yapay Zeka Pratikte Nasıl Çalışır?

Yapay Zeka, kişiselleştirme esnekliği nedeniyle hemen hemen tüm iş segmentlerinde kullanılmaktadır.

Bu teknolojinin olası uygulamaları arasında stratejik geliştirme, Dijital Pazarlama, müşteri ilişkileri ve yeni iş modelleri yer almaktadır.

e-ticaret

Çevrimiçi mağazalar, AI'yı esas olarak tüketicilerine daha iyi bir deneyim sağlamak için kullanır.

Yapay zekanın bu alandaki kullanımları arasında şunlardan bahsetmek mümkündür:

• Daha iyi bir alışveriş deneyimi sağlamak için tüketici tercihlerini tarama ve tüketim alışkanlıklarına göre belirlemek.
• Başkalarının davranışlarına dayalı olarak müşterilere tavsiyelerde bulunmak.
• Chatbot ve CRM kullanımı gibi entegre müşteri hizmetleri gerçekleştirmek.

Bu yapay zeka uygulamaları sayesinde e-ticaret , müşteri ilişkilerinde daha verimli hale geliyor .

Amazon gibi devler teknolojilerin kullanımında yenilikler yapıyor olsa da, rekabet farklılıkları, özel araçlar ve ortaklar kazanmak, bu kaynakların küçük ve orta ölçekli perakendeciler tarafından benimsenmesini giderek daha fazla sağlıyor.

Otomobil

Uber'in otonom arabası gibi otomobillerdeki bazı yapay zeka uygulamaları hala test aşamasında.

Ancak Google ve Tesla gibi şirketler bu teknolojiyi kullanarak zaten sağlam sonuçlar gösteriyor.

Bu bağlamda, arabanın park etme, kör noktaları izleme ve çarpışmaları algılama gibi çeşitli komutları kendi başına yerine getirmesini sağlamak için AI kullanılır.

Amaç, teknolojinin trafik güvenliğini artırması ve uzun vadede karşılanabilir olmasıdır.

Eğlence

AI, Netflix gibi eğlence segmentinde yeni iş modellerini etkinleştirmek için bile kullanıldı.

Şirket, platformdaki deneyimin temel bir yönü olan kullanıcılara önerilerde bulunmak ve önerileri geliştirmek için teknolojiyi kullanıyor .

Ek olarak, kullanım, karakterlere kişilik kazandırılan ve etkileşimi daha karmaşık hale getiren oyun segmentine de uzanır.

İlaç

Yapay Zekanın çeşitli uygulamaları, sağlık hizmetlerini iyileştirmek için tıp alanını etkilemiştir.

Genellikle AI, CT taramaları gibi önemli muayeneleri okumak için kullanılır .

Teknolojiyi eğiterek, değişiklikleri doktorlardan daha doğru veya daha doğru bir şekilde belirleyebilir.

Bunun yanı sıra, sağlık hizmetlerindeki bazı uygulamalar, Parkinson ve Alzheimer gibi ciddi hastalıkların erken evrelerini belirlemek için hasta verilerini analiz etmekle de ilgilenmektedir.

Üretme

Yapay zekayı kullanan ilk segmentlerden biri üretimdi.

Robotik otomasyonla, insan müdahalesi olmadan parçaları monte etmek ve paketlemek mümkün hale geldi , sürecin kalitesini ve aynı zamanda üretim optimizasyonunu sağladı.

Beklenti, teknolojinin sektördeki operasyonel süreçlere katkı sağlaması, üretim ve pazar istihbaratı sağlayarak yaratma ve planlama aşamalarında giderek daha belirleyici olması.

Özet: Yapay Zeka Her Yerde Olacak

AI, o kadar çeşitli uygulamalara sahip kapsamlı bir teknolojidir ki, ister bir sosyal ağa, bir haber sitesine erişerek, hatta sadece e-postalarını kontrol ederek, internete bağlı tüm insanların günlük yaşamında mevcut hale gelmiştir.

Nasıl çalıştığını ve en sık kullanımlarını anlamak , daha fazla kaynak dağıtımı için içgörüler ve zeka sunar.

Artık Yapay Zeka ve işletmelerin bundan nasıl yararlanabileceği hakkında daha fazla bilgi sahibi olduğunuza göre, AI'nın pazarlamadaki rolüyle ilgili kayıtlı web seminerimizle bazı ek içeriklere göz atın!