Yapay zeka, “Akıllı muhakeme sistemlerinin tasarımı ve inşası ile ilgili teorileri, algoritmaları ve metodolojileri araştıran ve geliştiren bir bilgisayar bilimi dalıdır”. “Yapay Zekâ (AI=Artifical Intelligence)” teriminin ilk ortaya çıkışı genellikle 1956’da Hannover, Dartmouth College, New Hampshire’da yapılan bir konferansa atfedilmektedir. (Makine zekâsı ve benzeri diğer tanımlamalar daha da geriye gitmektedir). John McCarthy tarafından organize edilen küçük bir grup bilgisayar ve araştırma bilimcisini bir araya getiren konferans, makine zekâsının insan zekâsını taklit edebilme olasılığı teması ile düzenlenmiştir. Genişletilmiş bir beyin fırtınası oturumu olan etkinlik, öğrenmenin ve yaratıcılığın her yönünün tam olarak matematiksel olarak modellenebileceği ve dolayısıyla makineler tarafından kopyalanabileceği varsayımına dayanıyordu.[1]
Günümüzde yapay zeka Ayrımcı (discriminative) ve Üretken (generative) olarak iki farklı alanda ele alınmaktadır. Ayrımcı yapay zeka geleneksel olarak verileri sınıflandırma ve tahminleme gibi amaçlarla kullanılırken üretken yapay zeka (Generative AI) mevcut verilerden yeni içerik oluşturmaktadır.
Üretken Yapay Zeka (Generative AI) Nedir?
Üretken yapay zeka (Gen AI), belirli bir veri kümesine benzeyen yeni veri örnekleri oluşturmaya odaklanan bir yapay zeka alt kümesini ifade eder. Genellikle verileri sınıflandırmayı veya tahmin etmeyi amaçlayan geleneksel yapay zekanın aksine, üretken yapay zeka yeni içerik oluşturur.
Üretken Zeka ile İlgili Önemli Başlıklar:
- Veri Üretimi: Üretken yapay zeka modelleri, eğitim verilerine benzer yeni veriler oluşturur.
- Öğrenme Kalıpları: Bu modeller girdi verilerinden kalıpları ve yapıları öğrenir ve bu anlayışı yeni veriler üretmek için kullanır.
- Uygulamalar: Üretken YZ, görüntü ve video üretimi, metin üretimi, müzik kompozisyonu ve daha fazlası gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır.
Üretken YZ, içerik oluşturmayı otomatikleştirerek, yaratıcılığı geliştirerek ve veri sentezi yoluyla yeni içgörüler sağlayarak endüstrilerde devrim yaratma potansiyeline sahiptir.
Yapay Zeka disiplinindeki çalışmalar aşağıdaki altı alanda yoğunlaşmaktadır:[2]
– Vision (Bilgisayarla Görü ve Görüntü İşleme)
– Robotik
– Doğal Lisan
– Makine Öğrenimi
– Otomatik Planlama Sistemleri ve Otomatik Programlama
– Kural Tabanlı Uzman Sistemler
Yapay zekâ alanının üzerinde durduğu ve çözmeye çalıştığı problemler aşağıdaki gibi sıralanabilir:[3]
-İnsan beynini taklit etmek için yeterli güce sahip otomatik bilgisayarların geliştirilip geliştirilemeyeceği (donanım yönleri)
-Yapay sinir ağlarının insan beyninin mimarisine dayanarak tasarlanıp tasarlanmadığı
-Bir bilgisayar insan dilini kullanmak için nasıl programlanabilir?
-Bir bilgisayar dama, satranç ve Go gibi oyunları nasıl oynayabilir?
-Bir bilgisayarın kavramları öğrenebilmesi, soyutlamalar oluşturması, performansını iyileştirmesi, planlar üretmesi, rastgele davranması veya yaratıcı olması mümkün mü?
Yapay zekanın cevabını aradığı bu temel sorularla birlikte aşağıda sunulan çok çeşitli alanlarda çözümler üretmektedir (Şekil 1).
Şekil 1. Yapay Zekanın 12 Kullanım Alanı
Yapay Zekadan Nasıl Faydalanabilirsiniz?
- Öngörü/Tahminleme
Yapay zekayı, tarihsel veriler ve eğilimlere dayalı gelecekteki sonuçları tahmin etmek için kullanabilirsiniz. - Otonom Sistemler
Yapay zekayı, insan müdahalesi olmadan çalışan bir sistem işletmek için kullanabilirsiniz. - Planlama
Yapay zekayı, stratejiler tasarlamak ve kaynakları maksimum fayda için tahsis etmek amacıyla kullanabilirsiniz. - Karar Zekası
Verileri analiz ederek iç görüler sunarak karar alma süreçlerini geliştirebilirsiniz. - Öneri Sistemleri
Kullanıcı davranışı ve tercihlerine dayalı olarak seçenekler sunmak için yapay zeka kullanabilirsiniz. - Segmentasyon / Sınıflandırma
Verileri belirli özelliklere veya davranışlara göre bölümlere ayırmak için yapay zeka kullanabilirsiniz. - Akıllı Otomasyon
Geleneksel otomasyon süreçlerini daha uyumlu hale getirmek için yapay zeka kullanabilirsiniz. - Algılama
Sensör verilerini yorumlayarak çevreyi anlamak ve etkileşimde bulunmak için yapay zeka kullanabilirsiniz. - Anomali Tespiti
Beklenen davranışlardan önemli ölçüde sapma gösteren veri noktalarını tespit etmek için yapay zeka kullanabilirsiniz. - Konuşma Arayüzleri
İnsanlar ve dijital sistemler arasındaki doğal dil etkileşimini sağlamak için (ör: sohbet botları) yapay zeka kullanabilirsiniz. - İçerik Üretimi
Öğrenilmiş desenlere dayalı olarak yeni içerik (metin veya görsel) oluşturmak için yapay zeka kullanabilirsiniz. - Bilgi Keşfi
Büyük veri setlerinde yer alan desenleri, içgörüleri ve ilişkileri keşfetmek için yapay zeka kullanabilirsiniz.
Tedarik Zincirinde Yapay Zeka Uygulamaları Eğitimi
Yapay zekâlı sistemler tedarik zinciri yönetimini de değiştirmeye ve dönüştürmeye devam etmektedir. Tıpkı akıllı fabrikalar ve akıllı depolarda olduğu gibi daha zeki tedarik zincirleri yapay zekâ teknolojileri ile mümkün olabilmektedir. Hem yukarı yönlü hem de aşağı yönlü tedarik zinciri problemlerinin tespiti ve öngörülmesi işletmeler tarafından istenen bir durumdur. Örneğin yukarı yönlü problemlerin en aza indirgenmesi için tedarikçinin tedarikçisinden itibaren çalışmalar gerçekleştirilmektedir. Tedarikçideki kalite problemleri, politik istikrarsızlık, grev, olumsuz hava olayları, tedarikçinin iflası vb. durumlar toplanan verileri işleyen bir yapay zekâ ile önceden tespit edilebilir, gelecek senaryoları çalıştırılabilir. Benzer şekilde işletmeler aşağı yönlü belirsizlikleri de bertaraf etmek istemektedir. Burada yapay zekâ, şirketlerin talep planlamalarını optimize etmelerini, daha doğru tahmin etmelerini ve stoklarını daha iyi kontrol etmelerini sağlayabilmektedir. Sonuç olarak işletme, dinamik iş koşullarının iniş ve çıkışlarını öngörebilecek ve üstesinden gelebilecek daha çevik tedarik zincirlerine sahip olmaktadır.[4]
Eğitim Sonunda Nelere Sahip Olacaksınız?
Bu eğitim, üretken yapay zeka teknolojileri ve bunların özellikle tedarik zinciri ve iş dünyasının çeşitli yönleriyle kesişimi hakkında kapsamlı bir anlayış sağlamak üzere tasarlanmıştır.
Eğitime katılmak sizi kuruluşunuzda üretken yapay zekadan etkin bir şekilde yararlanmanız için gerekli bilgi ve becerilerle donatacaktır.
Eğitim Sonunda:
1. Üretken yapay zekanın temel ilkelerini ve kavramlarını anlayabileceksiniz.
2. Çeşitli yapay zeka modellerini ve bunların uygulamalarını tanımlayabilecek ve analiz edebileceksiniz.
3. Yapay zeka teknolojilerinin etik sonuçlarını ve yönetişimini değerlendirebileceksiniz.
4. Tedarik zinciri operasyonlarında üretken yapay zekadan nasıl faydalanabileceğinizi öğreneceksiniz.
5. Üretken Yapay Zekayı iş operasyonlarına ve kültürüne entegre etmek için stratejiler geliştirebileceksiniz.
6. Kuruluşunuzda yapay zeka odaklı projelere ve girişimlere liderlik edebileceksiniz.
Eğitimin amacı, sizi yalnızca üretken yapay zekanın teknik yönleriyle tanıştırmak değil, aynı zamanda stratejik kararlar almanız ve işinizde inovasyonu teşvik etmeniz için sizi güçlendirmektir.
Kaynakça:
[1] Paul R. Daugherty, H. James Wilson, “Human + Machine: Reimaging Work in the Age of AI”, Harvard Business Review Press, USA, 2018, s.58
[2] Alice M. Mulvehill, James Hendler. “Social Machines: The Coming Collision of Artificial Intelligence, Social Networking and Humanity, Apress, Berkeley, CA, 2016, s.6.
[3] Mulvehill ve Hendler, a.g.e., s.7
[4] Daugherty ve Wilson, a.g.e., s.51.
