Yapay Zeka (AI) Nedir?
Yapay zeka (AI), bilgisayar sistemlerinin öğrenme, akıl yürütme, problem çözme, algılama ve karar verme gibi insan zekasıyla ilişkilendirilen bilişsel işlevleri taklit edebilme yeteneğidir. Yapay zekanın temel amacı, makinelerin karmaşık insan görevlerini verimli bir şekilde tamamlamasını sağlamaktır. Bu sistemler, büyük ölçekli verileri akıllı algoritmalar ve yinelemeli işlemleme ile birleştirerek çalışır; bu süreçte işlenen verilere ait desen veya özellikler yapay zekanın otomatik olarak öğrenmesini sağlar.
Yapay zeka, yeteneklerine göre farklı türlere ayrılır:
- Dar Yapay Zeka (Narrow AI / Zayıf AI): Belirli bir görevi yerine getirmek üzere tasarlanmış yapay zeka sistemleridir. İnsan zekasının tamamını taklit etmez, sadece tanımlı görevleri yapabilir. Sesli asistanlar (Siri, Alexa), spam filtreleri ve öneri sistemleri bu kategoriye girer.
- Genel Yapay Zeka (General AI / Güçlü AI): İnsan zekasına eşdeğer genel bilişsel yeteneklere sahip yapay zeka türüdür. Farklı görevleri öğrenebilir, anlayabilir ve uygulayabilir. Bu tür yapay zeka henüz teorik aşamadadır ve tam anlamıyla hayata geçirilmiş bir örneği bulunmamaktadır.
- Süper Yapay Zeka (Super AI / ASI): İnsan zekasının çok ötesinde problem çözme, yaratıcılık ve öğrenme kapasitesine sahip yapay zekadır. Bu da henüz gelişim aşamasında olan teorik bir konsepttir.
Makine Öğrenmesi (ML) Nedir?
Makine öğrenmesi (ML), yapay zekanın bir alt kümesidir ve bilgisayar sistemlerinin açık talimatlar yerine verilerden öğrenerek ve deneyimlerle gelişerek karmaşık görevleri otomatikleştirmeyi sağlayan bir alandır. Makine öğrenimi algoritmaları, büyük miktarda geçmiş veriyi işleyerek veri desenlerini tanımlar ve böylece belirli bir girdi veri kümesinden daha doğru sonuçlar tahmin edebilir. Makine öğreniminin temel amacı, bir makinenin büyük hacimli verileri analiz etmesini sağlamaktır.
Makine öğrenimi, öğrenme yaklaşımlarına göre başlıca üç türe ayrılır:
- Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Algoritmaya hem girdiler hem de bu girdilere karşılık gelen doğru çıktılar (etiketler) verilir. Amaç, algoritmanın girdi ile çıktı arasındaki ilişkiyi öğrenmesini sağlamaktır. E-posta sınıflandırma ve spam algılama sistemleri denetimli öğrenmeye örnektir.
- Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Bilgisayarların etiketlenmemiş verilerden örüntüleri keşfetme yeteneğini içerir. Verilerdeki yapıları anlamak ve gizli ilişkileri keşfetmek için kullanılır. Müşteri segmentasyonu gibi alanlarda uygulanır.
- Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Deneme yanılma yoluyla, yapılan yanlış hamlelerden ders çıkararak öğrenen modellerdir. Bir oyun oynayan ve hatalarından ders çıkararak uzmanlaşan bir program bu türe örnek verilebilir.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Arasındaki İlişki Nedir?
Yapay zeka ve makine öğrenmesi birbiriyle çok yakından ilişkili olsa da aynı anlama gelmezler. Makine öğrenmesi, yapay zekanın bir alt kümesi olarak kabul edilir. Kısacası, tüm makine öğrenimi çözümleri yapay zekadır, ancak tüm yapay zeka çözümleri makine öğrenimi değildir. Yapay zeka daha geniş bir kapsama sahipken, makine öğrenimi özellikle makinelerin verilerden öğrenmesi ve kendini geliştirmesi üzerine odaklanır. Yapay zeka, otonom araçlar ve sesli asistanlar gibi geniş bir kullanım alanına sahipken, makine öğrenimi bu sistemlerin öğrenme ve adaptasyon süreçlerinde kritik bir rol oynar, ancak ana kullanım alanı veri analizi ve örüntü tanıma gibi daha dar bir çerçevededir.