AI 2023'ün Geleceği: Yapay Zeka Gelecekte Ne Getirecek?

Bir teknoloji meraklısı olarak, AI'nın (Yapay Zeka) evrimi ve bugün içinde yaşadığımız dünyayı nasıl dönüştürdüğü beni büyüledi.

AI, 1950'lerdeki başlangıcından bu yana uzun bir yol kat etti ve artık çalışma, iletişim kurma ve yaşamlarımızı yaşama şeklimizi değiştiren her yerde bulunan bir teknoloji.

Yapay zekanın geleceği hızla değişecek gibi görünüyorsa bunun nedeni, yapay zeka yeniliklerinin şu anda o kadar hızlı gerçekleşmesidir ki ayak uydurmak zordur.

Portekizli şair Luis Vaz de Camoes şöyle yazmıştı: “ Zaman değişiyor, iradelerimiz gibi, Ne olduğumuz sürekli değişiyor; Tüm dünya değişimden yapılmıştır, Ve sonsuza dek yeni nitelikler edinir ."

Aslında yapay zeka hemen her alanda insanların geleceğini değiştiriyor. Halihazırda büyük veri, robotik ve Nesnelerin İnterneti (IoT) gibi yeni teknolojilerin arkasındaki ana güçtür.

ChatGPT ve yapay zeka sanat üreteçleri gibi araçlarla, öngörülebilir gelecekte teknolojik bir yenilikçi olmaya devam edecek olan üretken yapay zekanın arkasındaki itici güçtür.

Şirketlerin yaklaşık %44'ü yapay zekaya çok para ve çaba harcamak ve onu işlerinde kullanmak istiyor. 2021'de IBM mucitleri 9.130 patent aldı ve bunların 2.300'ü yapay zeka ile ilgiliydi.

AI dünyayı değiştirecek (ve değiştirmeye devam edecek) gibi görünüyor. Ama ne şekilde?

AI'nın Evrimi

Yapay zekanın evrimi üç ana aşamaya ayrılabilir: kural tabanlı sistemler, makine öğrenimi ve derin öğrenme.

1. Kural tabanlı sistemler

Yapay zekanın ilk aşaması, karar vermek ve görevleri yerine getirmek için önceden tanımlanmış bir dizi kural kullanan kural tabanlı sistemlerle karakterize edildi.

Bu sistemler, yalnızca kendilerine programlanmış kurallara dayalı olarak kararlar verebildikleri için verilerden öğrenme yetenekleri sınırlıydı.

Sınırlamalarına rağmen, kurala dayalı sistemler, tıbbi teşhis için uzman sistemler ve iş için karar destek sistemleri dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda hala kullanılıyordu.

2. Makine öğrenimi

Yapay zekanın ikinci aşaması, 1990'larda makine öğrenimi algoritmalarının tanıtılmasıyla başladı. Bu algoritmalar, makinelerin verilerden öğrenmesini ve bir deneme yanılma süreciyle performanslarını zaman içinde iyileştirmesini sağladı.

Makine öğrenimi, görüntü tanıma ve doğal dil işlemeden dolandırıcılık tespit ve öneri sistemlerine kadar çok çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır.

En popüler makine öğrenimi algoritmalarından bazıları karar ağaçlarını, sinir ağlarını ve destek vektör makinelerini içerir.

3. Derin öğrenme

Yapay zekanın üçüncü ve en yeni aşaması, makinelerin resimler, videolar ve ses gibi yapılandırılmamış verilerden öğrenmesini sağlayan derin öğrenmedir.

Derin öğrenme algoritmaları, insan beyninin bilgiyi işleme biçimini simüle eden yapay sinir ağlarına dayanır.

Derin öğrenme, görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve otonom sürüş gibi çok çeşitli uygulamalarda kullanılmıştır.

En popüler derin öğrenme çerçevelerinden bazıları TensorFlow, Keras ve PyTorch'u içerir.

AI'nın Toplum Üzerindeki Etkisi

Yapay Zeka (AI), günlük hayatımızın çeşitli yönlerini etkileyen, giderek daha etkili bir teknoloji haline geldi. Önemli faydalar sunarken, aynı zamanda potansiyel riskler ve etik hususlar da içerir.

İşte son istatistikler ve örneklerle birlikte yapay zekanın toplumu etkileme yollarından bazıları.

1. İstihdam

AI'nın işgücü piyasasını bozması ve mevcut işlerin niteliğinde ve miktarında değişikliklere yol açması bekleniyor.

Dünya Ekonomik Forumu tarafından hazırlanan bir rapora göre, 2025 yılına kadar yapay zeka ve otomasyonun benimsenmesinin yaklaşık 85 milyon işin yerinden olmasına yol açacağı tahmin ediliyor.

Bununla birlikte, başta bilgisayar bilimi, mühendislik ve matematik alanlarında olmak üzere dünya çapında 97 milyon yeni iş yaratması bekleniyor.

Örnekler:

• Amazon, ambar operasyonlarını otomatikleştirmek için robotlar kullanıyor ve el emeği ihtiyacını azaltıyor.
• Sağlık sektörü, tıbbi teşhis ve kişiselleştirilmiş tedavi planları için yapay zeka algoritmalarından yararlanarak sağlık uzmanları için yeni iş fırsatları yaratıyor.

2. Sağlık

AI, hasta sonuçlarını iyileştirmek ve maliyetleri azaltmak için sağlık hizmetlerinde zaten kullanılıyor. AI algoritmaları, tıbbi görüntüleri ve hasta verilerini analiz ederek doktorların tespit etmesi zor olabilecek kalıpları belirleyebilir.

Ayrıca, bir hastanın genetik yapısına ve tıbbi geçmişine dayalı olarak kişiselleştirilmiş tedavi planları geliştirmek için de kullanılır.

Örnekler:

• Google'ın DeepMind Health, diyabetik retinopati gibi göz hastalıklarının erken belirtilerini tespit etmek amacıyla tıbbi görüntüleri analiz etmek için yapay zekayı kullanıyor.
• IBM'in Watson Health'i, bir hastanın DNA'sına dayalı olarak kişiselleştirilmiş kanser tedavisi planları geliştirmek için yapay zekayı kullanıyor.

3. Eğitim

AI, öğrencilere kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunarak eğitimi dönüştürme potansiyeline sahiptir. Bir öğrencinin öğrenme stilini analiz edebilir ve özel dersler ve geri bildirim sağlayabilir.

Not verme ve ders planlama gibi görevleri otomatikleştirerek öğretmenlerin iş yükünü de azaltabilir.

Örnekler:

• Carnegie Learning'in AI platformu, özelleştirilmiş bir öğrenme planı oluşturmak için güçlü ve zayıf yönlerini analiz ederek öğrencilere kişiselleştirilmiş matematik eğitimi sağlar.
• Knewton'un uyarlanabilir öğrenme platformu, öğrenme deneyimlerini kişiselleştirmek için AI'yı kullanır ve bir öğrencinin performansına göre derslerin içeriğini ve zorluk seviyesini ayarlar.

4. Sosyal Medya

AI, kullanıcı verilerini ve davranışlarını analiz etmek için sosyal medya platformları tarafından yaygın olarak kullanılır ve daha kişiselleştirilmiş ve ilgi çekici bir kullanıcı deneyimine yol açar.

Bununla birlikte, mahremiyet, önyargı ve yanlış bilginin yayılması ile ilgili sorunlar da dahil olmak üzere, AI'nın sosyal medyadaki etik sonuçları hakkında endişeler var.

Örnekler:

• Facebook'un algoritması, kullanıcının göz atma geçmişine ve platformdaki etkileşimlerine dayalı olarak kullanıcının ilgisini çekebilecek içerik önermek için yapay zekayı kullanır.
• Twitter'ın yapay zeka sistemi, spam ve kötü amaçlı içeriği platformdan tespit edip kaldırmak, daha güvenli ve daha olumlu bir kullanıcı deneyimi oluşturmak için kullanılır.

Yapay Zekanın Yakın Geleceği

AI'nın yakın geleceği, ufukta birçok yeni uygulama ve ilerleme ile heyecan verici olmayı vaat ediyor. Son istatistiklerle birlikte yapay zekanın yakın geleceğine dair bazı örnekler burada.

1. Otonom Araçlar

Tesla, Waymo ve Uber gibi şirketlerin bu teknolojiye büyük yatırım yapmasıyla yakın gelecekte otonom araçların daha yaygın hale gelmesi bekleniyor.

Allied Market Research tarafından hazırlanan bir rapora göre, küresel otonom araç pazarının 2019'dan 2026'ya kadar %39,47'lik bir YBBO ile büyüyerek 2026'ya kadar 556,67 milyar dolara ulaşması bekleniyor .

Örnekler:

• Alphabet'in bir yan kuruluşu olan Waymo, sürücüsüz araçlarını Arizona'da test ediyor ve yakın gelecekte ticari bir hizmet başlatmayı planlıyor.
• Tesla, tamamen otonom araçlar geliştirmek için çalışıyor ve halihazırda birkaç gelişmiş sürücü yardımı özelliği sunmuş durumda.

2. Doğal Dil İşleme

Doğal Dil İşleme (NLP), yapay zekanın bilgisayarlar ve insanlar arasındaki doğal dil aracılığıyla etkileşime odaklanan bir alt alanıdır.

Sanal asistanlar, sohbet botları ve dil çevirisi dahil olmak üzere çok sayıda uygulamaya sahiptir.

MarketsandMarkets tarafından hazırlanan bir rapora göre, küresel NLP pazarının 2021'den 2026'ya kadar %21,5'lik bir YBBO ile büyüyerek 2026 yılına kadar 35,1 milyar dolara ulaşması bekleniyor.

Örnekler:

• Google'ın Asistanı, kullanıcı sorgularını anlamak ve yanıtlamak için NLP'yi kullanır ve daha doğal ve sohbete dayalı etkileşim sağlar.
• Amazon'un Alexa'sı, kullanıcı komutlarını anlamak için NLP kullanarak hatırlatıcı ayarlamaktan akıllı ev cihazlarını kontrol etmeye kadar çok çeşitli görevleri gerçekleştirebilir.

3. Sağlık

AI, hasta sonuçlarını iyileştirmek ve maliyetleri azaltmak için sağlık hizmetlerinde zaten kullanılıyor ve bu eğilimin yakın gelecekte devam etmesi bekleniyor.

Tractica tarafından hazırlanan bir rapor, küresel AI sağlık pazarının 2025 yılına kadar %41,5 oranında büyüyerek 36,1 milyar dolara ulaşacağını tahmin ediyor .

Örnekler:

• FDA, diyabetik retinopatiyi tespit edebilen bir algoritma da dahil olmak üzere tıbbi teşhis ve tedavi planlaması için çeşitli AI algoritmalarını onayladı.
• Araştırmacılar, Alzheimer hastalığı için potansiyel bir ilaç adayını belirlemek için AI kullanan yakın tarihli bir çalışma ile yeni ilaç tedavileri geliştirmek için AI kullanıyor.

4. Siber güvenlik

Yapay zeka, büyük miktarda veriyi analiz etme ve bir siber saldırının göstergesi olabilecek kalıpları tespit etme becerisiyle siber güvenliği iyileştirmek için giderek daha fazla kullanılıyor.

MarketsandMarkets tarafından hazırlanan bir rapora göre, siber güvenlik pazarındaki küresel yapay zekanın 2021'den 2026'ya kadar %23,3'lük bir YBBO ile büyüyerek 2026 yılına kadar 38,2 milyar dolara ulaşması bekleniyor.

Örnekler:

• IBM'in Watson for Cybersecurity ürünü, büyük miktarda güvenlik verisini analiz etmek için yapay zekayı kullanarak olası tehditleri ve güvenlik açıklarını belirlemeye yardımcı olur.
• Darktrace'in Kurumsal Bağışıklık Sistemi, siber saldırıları gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve bunlara yanıt vermek için yapay zekayı kullanır ve kuruluşların güvenlik duruşunu iyileştirir.

AI ve Gizlilik Riskleri

AI daha gelişmiş ve yaygın olmaya devam ettikçe, bu teknolojiyle ilişkili gizlilik riskleri hakkında artan endişeler var. En son istatistiklerle birlikte yapay zeka ve gizlilik risklerine ilişkin bazı örnekleri burada bulabilirsiniz.

1. Yüz Tanıma Teknolojisi

Yüz tanıma teknolojisi, kolluk kuvvetleri, reklamcılık ve sosyal medya dahil olmak üzere çeşitli bağlamlarda kullanılmaktadır.

Ancak, insanların hareketlerini ve faaliyetlerini izinleri olmadan takip etmek için kullanılabileceğinden, önemli gizlilik endişeleri doğurur.

Pew Araştırma Merkezi tarafından hazırlanan bir rapora göre, Amerikalıların %56'sı yüz tanıma teknolojisinin şirketler veya hükümet tarafından kullanılmasından rahatsız.

Örnekler:

• 2019'da San Francisco Denetim Kurulu, mahremiyet ve sivil özgürlüklerle ilgili endişeleri gerekçe göstererek polis ve diğer devlet kurumları tarafından yüz tanıma teknolojisinin kullanılmasını yasakladı.
• Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü tarafından yakın zamanda yapılan bir araştırma, birçok ticari yüz tanıma algoritmasının daha koyu cilt tonlarına sahip kişiler için daha yüksek hata oranlarına sahip olduğunu ve potansiyel önyargı ve ayrımcılıkla ilgili endişeleri artırdığını buldu.

2. Akıllı Ev Cihazları

Amazon'un Alexa ve Google Home gibi akıllı ev cihazları giderek daha popüler hale geliyor, ancak aynı zamanda kullanıcıların etkinlikleri ve konuşmaları hakkında veri topladıkları için gizlilik endişelerini de artırıyorlar.

Pew Araştırma Merkezi tarafından yapılan bir ankete göre, Amerikalıların %81'i kendileri hakkında veri toplayan şirketlerin potansiyel risklerinin faydalarından daha ağır bastığını düşünüyor.

Örnekler:

• 2019'da Amazon'un Alexa'sının, kullanıcıların bilgisi veya izni olmadan konuşmaları kaydettiği ve analiz için üçüncü taraf yüklenicilere gönderdiği ortaya çıktı.
• Tüketici Raporları tarafından yakın zamanda yapılan bir araştırma, birçok akıllı ev cihazının temel gizlilik ve güvenlik korumalarından yoksun olduğunu ve bu nedenle bilgisayar korsanlığı ve veri ihlallerine karşı savunmasız kaldığını ortaya çıkardı.

3. Sosyal Medya

Facebook ve Twitter gibi sosyal medya platformları, kullanıcı verilerini analiz etmek ve reklamları hedeflemek için yapay zekayı kullanıyor. Ancak, kullanıcıların kişisel bilgileri onların bilgisi veya rızası olmadan kullanıldığından, bu durum mahremiyet endişelerini artırmaktadır.

Pew Araştırma Merkezi tarafından yapılan bir ankete göre, Amerikalıların %79'u şirketlerin kişisel bilgilerini sorumlu bir şekilde kullanacağından emin değil.

Örnekler:

• 2018 yılında Cambridge Analytica'nın milyonlarca Facebook kullanıcısının verilerini izinleri olmadan topladığı ve bu verileri 2016 ABD başkanlık seçimlerini etkilemek için kullandığı ortaya çıktı.
• Norveç Tüketici Konseyi tarafından yakın zamanda yapılan bir araştırma, Tinder ve Grindr gibi flört uygulamalarının, kullanıcı verilerini kullanıcıların bilgisi veya onayı olmadan üçüncü taraf reklamcılarla paylaştığını ortaya çıkardı.

Yapay Zekanın Geleceğine Hazırlanmak

Yapay zeka hızla ilerlemeye devam ederken, bireylerin, kuruluşların ve hükümetlerin bu teknolojinin geleceğine hazırlanmaları önemlidir.

En son istatistiklerle birlikte yapay zekanın geleceğine hazırlanabileceğimiz bazı önemli yolları burada bulabilirsiniz.

1. Eğitim ve Öğretime Yatırım Yapın

Yapay zeka iş gücünde daha yaygın hale geldikçe, bu alanda becerilere sahip çalışanlara olan ihtiyaç artacaktır.

Dünya Ekonomik Forumu tarafından hazırlanan bir rapora göre, 2022 yılına kadar tüm çalışanların %54'ü önemli ölçüde yeniden beceri ve beceri kazandırmaya ihtiyaç duyacak.

Eğitim ve öğretim programlarına yatırım yapmak, bireylerin ve kuruluşların yapay zekanın geleceğine hazırlanmasına yardımcı olabilir.

Örnekler:

• İngiltere hükümeti, yeni nesil AI uzmanları geliştirmeyi ve ekonomik büyümeyi artırmayı amaçlayan AI eğitim ve araştırmasına 1 milyar sterlinlik bir yatırım yaptığını duyurdu.
• ABD'de Ulusal Bilim Vakfı, yapay zeka ve makine öğreniminde araştırma ve eğitim için 100 milyon doların üzerinde hibe verdi.

2. İşbirliğini ve Yeniliği Teşvik Edin

İşbirliği ve yenilik, yapay zekanın tam potansiyelini ortaya çıkarmanın anahtarıdır. Bireyler, kuruluşlar ve hükümetler birlikte çalışarak bilgi ve kaynakları paylaşabilir ve yapay zeka için yeni ve yenilikçi uygulamalar geliştirebilir.

Örnekler:

• Sorumlu yapay zeka geliştirmeye odaklanan şirketler ve kuruluşlardan oluşan bir koalisyon olan Yapay Zeka Üzerindeki Ortaklık'ın Amazon, Google ve Microsoft dahil 100'den fazla üyesi vardır.
• Avrupa Birliği, AI ve robot biliminde araştırma ve yeniliği desteklemek için 1 milyar avroluk bir amiral gemisi girişimi başlattı.

3. Etik ve Sosyal Etkileri Ele Alın

AI toplumda daha yaygın hale geldikçe, bu teknolojinin etik ve sosyal sonuçlarını ele almak önemlidir. Buna önyargı, mahremiyet ve işten çıkarma gibi sorunlar dahildir.

Örnekler:

• Endüstri, akademi ve hükümetten 300'den fazla uzmandan oluşan bir grup olan IEEE Otonom ve Akıllı Sistemlerin Etiği Küresel Girişimi, yapay zeka için etik standartlar geliştirmek üzere çalışıyor.
• Avrupa Komisyonu, şeffaflık, hesap verebilirlik ve ayrımcılık yapmama gibi ilkeleri içeren AI etiği hakkında kılavuzlar yayınladı.

Hızlı Linkler:

• Yapay Zekanın Faydaları: Yapay Zekanın Toplumumuza ve Ekonomimize Katkısı!
• Yapay Zeka İşletmeleri Nasıl Dönüştürüyor?
• Yapay Zeka Nedir?
• Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi Arasındaki Fark Nedir?

Sonuç: Yapay Zekanın Geleceği 2023

Sonuç olarak, yapay zeka (AI) hızla gelişiyor ve sağlıktan ulaşıma, eğitime, eğlenceye ve ötesine hayatımızın her alanını dönüştürüyor.

AI, artan verimlilik, doğruluk, güvenlik ve erişilebilirlik gibi insanlığa muazzam faydalar sağlama potansiyeline sahipken, aynı zamanda ele alınması gereken yeni zorluklar ve riskler de sunuyor.

Yapay zekanın geleceğine hazırlanırken, yapay zekanın sorumlu ve etik bir şekilde geliştirilmesini ve kullanılmasını sağlamak için gözetim mekanizmaları geliştirmek önemlidir.

Ayrıca yapay zekanın güvenli ve güvenilir olduğundan ve insani değerler ve etik ilkelerle uyumlu olduğundan emin olmalıyız. Bunu yaparak, potansiyel riskleri ve zorlukları en aza indirirken yapay zekanın gücünden insanlığa anlamlı bir şekilde fayda sağlamak için yararlanabiliriz.