Yapay zeka nedir? Yapay zeka hakkında bilmeniz gereken her şeyi keşfedin: tarihi, türleri ve iş piyasasını ve yaşadığımız dünyayı nasıl dönüştürdüğü

Yapay Zeka Nedir?

mario mamede avatarı
Yapay zeka hakkında bilmeniz gereken her şeyi keşfedin: tarihi, türleri ve iş piyasasını ve yaşadığımız dünyayı nasıl dönüştürdüğü

Yapay Zeka, son yıllarda giderek daha fazla önem kazanan bir terimdir ve bunun iyi bir nedeni vardır. Çevremizdeki dünyayla etkileşim şeklimizde devrim yaratan bir teknolojidir.

Ama sonuçta Yapay Zeka Nedir?? Bu özel makalede kavramı, uygulamalarını, zorluklarını ve geleceğe yönelik beklentileri inceleyeceğiz. Takip edin ve yapay zekanın içinde yaşadığımız dünyayı nasıl dönüştürdüğünü keşfedin.

Showmetech Kanalındaki videoyu izleyin:

Yapay Zeka Nedir?

Yapay zeka, makinelerin insanlar gibi akıllı davranmasını sağlayan bir teknolojidir.
Yapay Zeka, makinelerin insanlar gibi akıllı davranmasını sağlayan bir teknolojidir. (Resim: Günlük Güven)

A Yapay zeka kısaltmalarıyla da bilinir IA, Portekizce veya AI, İngilizcedir ve günümüzde bilgisayar biliminin en büyüleyici alanlarından birini temsil etmektedir.

Bu teknoloji, bilgisayarların veya makinelerin insan zekasını taklit etmesine olanak tanır.

Yapay zekalar, bilim insanları tarafından oluşturulan ve insan beyni gibi çalışacak şekilde tasarlanan modellere ve algoritmalara dayanmaktadır. Bilgileri tanımlayabilir, aralarında ilişkiler kurabilir ve hatta neredeyse her zaman vaka için en doğru cevabın hangisi olduğunu tahmin edebilirler.

Son yıllarda yapay zekaya ilişkin farklı kavram ve tanımlar ortaya çıkmıştır ancak John McCarthyünlü bilgisayar bilimci makaleAI'yi şu şekilde tanımladı: “Akıllı makineler, özellikle de akıllı yazılımlar yaratma bilimi ve mühendisliği. Bu, insan zekasını anlamak için bilgisayarların kullanılmasına benzer bir görevle ilgilidir, ancak yapay zekanın biyolojik olarak gözlemlenebilir yöntemlerle sınırlı olması gerekmez. anlayışının sonucu olarak, buzdolabında iki üç günden fazla durmayan küçük şişeler elinizin altında bulunur.

Bilim insanına göre, her ne kadar insan zekasını bir başarı standardı olarak görsek de, yapay zekayı kendi düşünce tarzımıza uyum sağlayacak şekilde kısıtlamamalıyız.

Yapay zeka çalışmaları yeni değil (1950'de başladı), ancak şu anda mevcut olan 3 faktör sayesinde "devrimci" statüsündeki bu potansiyele ancak şimdi ulaşmayı başardı: 

Birincisi, karmaşık yapay zeka modellerini yönetebilecek devasa işlem gücüne sahip bilgisayarların veya veri merkezlerinin geliştirilmesidir.

İkinci faktör ise internetin kendisi tarafından sağlanan büyük miktarda veriye erişimdir. Bunlar, "ham" olmalarına, yani mutlaka organize edilmiş ve sınıflandırılmış olmamalarına rağmen, yapay zekaların nesneleri doğru şekilde sınıflandırmayı ve sorulanlara doğru yanıtlar vermeyi öğrenmesinin temelini oluşturur.

Üçüncüsü ise analiz etmek veya kullanmak istediğimiz bilginin etkili ve doğru temsili olan veri modelleriyle ilgilidir. Yapay zekaların nelerin rapor edildiğini daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için tasarlandılar.

Böylece bugün gördüklerimize ulaşıyoruz: Herhangi bir konudaki soruları yanıtlayan, çalışma sunumları oluşturan, tamamen yeni görseller ve hatta gerçek şarkıcıların sesleriyle şarkılar yaratan yapay zekalar.

Örneğin şunu sorarsak GPT sohbetiSoruları gerçek bir insanmış gibi anlayıp cevaplayabilen yapay zeka yani yapay zeka sistemi ile şu cevabı alabiliriz:

Yapay zeka (AI), normalde insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen sistemler ve makineler geliştirmeye odaklanan bir bilgisayar bilimi alanını ifade eder. Yapay zeka, bağımsız olarak algılayabilen, akıl yürütebilen, öğrenebilen ve karar verebilen programlar ve algoritmalar oluşturmayı amaçlamaktadır.

GPT sohbeti

Bu programlar veya algoritmalar aynı zamanda sürücüsüz arabalar, robot elektrikli süpürgeler gibi kullandığımız elektronik cihazlarda ve elbette akıllı telefonunuzun size sunduğu çok çeşitli işlevlerde de mevcuttur.

Ancak yapay zekaların buraya nasıl geldiğini anlamamız için biraz tarihten bahsetmenin zamanı geldi.

Yapay zekanın evriminde bir yolculuk: sembolik mantık sistemleriyle yapılan ilk deneylerden gelişmiş derin öğrenme algoritmalarına kadar
Yapay zekanın evriminde bir yolculuk: sembolik mantık sistemleriyle yapılan ilk deneylerden gelişmiş derin öğrenme algoritmalarına kadar (Resim: Deposit Photos)

Yapay Zekanın Tarihi

Antik çağlardan beri cansız nesnelerin zekaya sahip olduğu düşüncesi mevcuttu. Akıllı robotlar ve yapay varlıklar fikri ilk olarak 1970'lerde ortaya çıktı. Mitler Antik Yunanistan'ın. Tanrı Hephaestusörneğin robot benzeri altın hizmetkarlar yaratmak olarak tanımlandı. Eski Mısır'da mühendisler, rahiplerin canlandırdığı heykeller inşa ettiler.

Yüzyıllar boyunca düşünürler Aristoteles, Ramon Llull, Rene Descartes e thomas bayes zamanlarının araçlarını ve mantığını kullanarak insanın düşünce süreçlerini tanımladı ve genel bilgi temsili gibi yapay zeka kavramlarının temelini attı.

1836. yüzyılın sonlarında ve XNUMX. yüzyılın ilk yarısında modern bilgisayarın doğuşunu sağlayacak temel çalışmalar ortaya çıktı. XNUMX'da matematikçi Cambridge Üniversitesi, Charles Babbage e Augusta Ada Kral, Lovelace Kontesi, programlanabilir bir makine için ilk projeyi yarattı.

1821 yılında tasarlandığı dönemde teknolojik bir dönüm noktası olan babbage diferansiyel makinesinin bir kopyası. Amaç, orijinal verilerle kayıtlar oluşturmak ve otomatik bir çözüme ulaşmak amacıyla eylemi tekrarlamaktı.
Tasarlandığı dönemde teknolojik bir dönüm noktası olan Babbage diferansiyel makinesinin 1821'deki bir kopyası. Amaç, orijinal verilerle kayıtlar oluşturmak ve otomatik bir çözüme ulaşmak amacıyla eylemi tekrarlamaktı (Resim: Medium)

Kökleri çok eskilere dayanmasına rağmen, bugün bildiğimiz şekliyle Yapay Zekanın tarihi bir asırdan daha azdır. Aşağıda kariyerindeki en önemli olaylardan bazılarına hızlı bir genel bakış sunuyoruz.

1940'lar:

1950'lar:

1950 yılında matematikçi Alan Turing, dikkate alınan bilgisayar biliminin babası, soruyu cevaplamak için bir makale yazdı “Bir makine düşünebilir mi?akıllı bir makine yaratmanın mümkün olup olmayacağını soruyor. Ayrıca bir bilgisayarın insan davranışını taklit edip edemeyeceğini görmek için bir test icat etti. Ünlü Turing Testi.

Turing testi, bir makinenin insan davranışı kadar ikna edici bir şekilde akıllı davranış sergileyip sergileyemeyeceğini değerlendiriyor. Yapay zeka araştırmalarında ve bilişsel sistemlerin geliştirilmesinde önemli bir referanstır.
Turing testi, bir makinenin insan davranışı kadar ikna edici bir şekilde akıllı davranış sergileyip sergileyemeyeceğini değerlendiriyor. Yapay zeka araştırmalarında ve bilişsel sistemlerin geliştirilmesinde önemli bir referanstır (Resim: Github)

1950'de yine bilimkurgu yazarı Isaac Asimovkitabını yayınladı”çalarım”, akıllı robotların nasıl olacağını ve hangi kurallara uymaları gerektiğini sormak. Burada aynı zamanda meşhur “Robotiğin 3 kanunu”, Bir robotun insanlara zarar vermeden nasıl hareket etmesi gerektiğini anlamak için günümüzde hala kullanılmaktadır. 

Daha sonra, 1956'da, John McCarthy Amerika Birleşik Devletleri'nde yapay zekalara adanan ilk konferansta "yapay zeka" terimini yarattı ve aynı yıl ilk yapay zeka programı oluşturuldu. Mantık Teorisyenibir tür "otomatik muhakeme" gerçekleştirebildi.

On yılın diğer önemli gerçekleri şunlardır:

  • 1950 yılında öğrenciler Harvard, Marvin Minsky e Dekan Edmonds inşa etmek SNARCilk sinir ağı bilgisayarı.
Snarc: Sayılar ve uzay arasındaki ilişkiyi araştırmak için analog bir bilgisayar kullanan 1950'lerdeki ilk yapay zeka deneylerinden biri
SNARC: Sayılar ve uzay arasındaki ilişkiyi araştırmak için analog bir bilgisayar kullanan, 1950'lerdeki ilk yapay zeka deneylerinden biri (Resim:: The Scientist)
  • 1950 yılında, Claude Shannon makalesini yayınlıyor”Bir Bilgisayarı Satranç Oynayacak Şekilde Programlamak anlayışının sonucu olarak, buzdolabında iki üç günden fazla durmayan küçük şişeler elinizin altında bulunur.
  • 1952 yılında, arthur samuel dama oynamak için kendi kendine öğrenme programı geliştirir.
  • 1954'te Rusya'nın Rusça'dan İngilizce'ye makine çevirisi deneyi Georgetown-IBM Özenle seçilmiş 60 Rusça cümleyi otomatik olarak İngilizceye çevirir.
  • 1957 yılında, Frank Rosenblatt icat etmek Perseptron yok hayır Cornell Havacılık Laboratuvarıilk yapay sinir ağıdır.
Perceptron: Kalıpları öğrenebilen ve tanıyabilen ilk sinir ağı, bugün bildiğimiz yapay zekanın gelişiminin önünü açıyor
Perceptron: kalıpları öğrenebilen ve tanıyabilen ilk sinir ağı, bugün bildiğimiz yapay zekanın gelişiminin önünü açıyor (Resim: Les Echos)
  • 1957 yılında, Allen Newell, Herbert Simon e JC Shaw geliştirmek Genel Sorun Çözücü (GPS), insanın problem çözmesini taklit etmek için tasarlanmış bir program.
  • 1958 yılında, John McCarthy Yapay zeka programlama dili geliştirir yanlış telaffuz ve yayınlıyorSağduyu Programları”, varsayımı öneren bir makale Tavsiye Alıcı, deneyimlerden insanlar kadar etkili bir şekilde öğrenme yeteneğine sahip eksiksiz bir yapay zeka sistemi.
  • 1959 yılında, Herbert Gelernter programı geliştir Geometri Teoremi Sağlayıcısı. Program geometri teoremlerini otomatik bir şekilde kanıtlayabildi.
  • 1959 yılında, arthur samuel terimini paralarmakine öğrenme"(makine öğrenme) IBM'de çalışırken.
  • 1959 yılında, John McCarthy e Marvin Minsky buldu Yapay Zeka Projesi do İLE.

1960'lar:

60'lı yıllarda, nöral ağlar aslında haritaya girdi. İnsan beynindeki nöronların işleyişini taklit ederek makinelerin bizim gibi "öğrenmesini" deneme yanılma formatında sağlayan sistemlerdir. Daha sonra Makine Öğrenimi bölümünde daha ayrıntılı olarak göreceğiz.

  • 1962 yılında, John McCarthy başlat Yapay Zeka Laboratuvarı em Stanford.
  • 1966 yılında, Joseph Weizenbaum Cria ELIZA, ilk yazılım MIT Yapay Zeka laboratuvarında diyalog simülasyonu (Chatbot) için.
Eliza: 1960'larda yaratılan tarihteki ilk sohbet robotu, bir psikoterapisti simüle eden konuşma arayüzü aracılığıyla insanlar ve bilgisayarlar arasındaki etkileşimde devrim yaratıyor.
ELIZA: 1960'larda yaratılan tarihteki ilk sohbet robotu, bir psikoterapisti simüle eden bir arayüz aracılığıyla insanlar ve bilgisayarlar arasındaki etkileşimde devrim yaratıyor (Resim: Medium)
  • 1966 yılındaki rapor Otomatik Dil İşleme Danışma Komitesi (ALPAC)ABD hükümetinden, makine çevirisi araştırmalarındaki ilerleme eksikliğini ayrıntılarıyla anlatıyor. tarafından büyük bir girişim Soğuk Savaş Rusçadan otomatik ve anında çeviri vaadiyle.

1970'lar:

1970'li yıllarda programlama dili PROLOG oluşturulur ve rapor Işık Tepesi Yapay zeka araştırmalarındaki hayal kırıklıklarını detaylandıran ve proje finansmanında önemli kesintilere yol açan İngiliz hükümeti tarafından yayınlandı. Bu dönem “İlk Yapay Zeka Kışı anlayışının sonucu olarak, buzdolabında iki üç günden fazla durmayan küçük şişeler elinizin altında bulunur.

  • 1970 yılında ilk başarılı uzman sistemler ortaya çıktı. DENDRAL e MİSİN, içinde yaratıldı Stanford. Uzman sistemler, profesyonel bir uzmanın belirli bir bilgi alanındaki muhakemesini simüle etmeyi amaçlayan, bu durumda doktorlara bulaşıcı hastalıkların tanı ve tedavisinde yardımcı olan yazılımlardır.
  • 1972 yılında programlama dili PROLOG tarafından yaratıldı Alain Colmerauer ve ortakları Marsilya Üniversitesi. Dil, bir programlama dilinin uygulanmasına değil, doğal dillerin işlenmesine odaklanan bir projeden doğdu.
  • 1973 yılında Waseda Üniversitesi, Japonya'da, WABOT-1ilk antropomorfik robot olarak kabul edilir. Özellikleri arasında uzuvlarını hareket ettirme, görme ve konuşma yeteneği öne çıkıyor.
Wabot-1 (1973) ve wabot-2 (1984), Japonya'daki Waseda Üniversitesi'nde geliştirilen iki öncü antropomorfik robot, giderek daha karmaşık ve insansı makinelerin yaratılmasının yolunu açıyor.
 Wabot-1 (1973) ve Wabot-2 (1984), Japonya'daki Waseda Üniversitesi'nde geliştirilen iki öncü antropomorfik robot, giderek daha karmaşık ve insansı makinelerin yaratılmasının yolunu açıyor (Resim: ResearchGate)
  • 1978 yılında Dijital Ekipman Şirketleri geliştirmek R1 (Ayrıca şöyle bilinir xcon), ilk başarılı ticari uzman sistemi. Yeni bilgisayar sistemlerine yönelik siparişleri yapılandırmak üzere tasarlanan R1, uzman sistemlerde on yılın büyük bölümünde sürecek bir yatırım patlamasına başlıyor.
  • 1974 ile 1980 yılları arasında yapay zeka gelişimindeki ilerlemeden duyulan hayal kırıklığı, yapay zeka akademik sübvansiyonlarında büyük kesintilere yol açtı. DARPA. Raporla birleştirildi ALPAK ve rapor Işık Tepesi Geçen yılın aynı dönemine göre yapay zekaya ayrılan fon kuruyor ve araştırmalar durgunlaşıyor.

1980'lar:

1980'li yıllarda yeni uzman sistemler ve programlama dilleri gibi teknolojiler ortaya çıktı. yanlış telaffuzve yapay zekaya önemli yatırımlar yapılıyor. Bu dönem “Uzman Sistem Patlaması”ve sonunu işaret ediyor İlk Yapay Zeka Kışı.

O on yılda, yani 1986'da bile, şimdi kabul edilen şey “yapay zekanın babası, " Geoffrey Everest Hinton, sinir ağlarını daha da karmaşık bir şekilde ve hatta araştırmacıların yardımı olmadan eğitebilecek algoritmalar geliştirdi, bugün buna ne denir? Derin Öğrenme veya derin makine öğrenimi. Doğru, yapay zekalar burada kendi başlarına öğrenmeye başlıyor; araştırmacının onlara "çalışmaları" için verileri sağlaması yeterli!

Diğer önemli gerçekler şunları içerir:

  • 1982 yılında Japonya iddialı bir proje başlattı: Beşinci Nesil Bilgi İşlem Sistemleri, FGC'ler. hedefi FGC'ler süper bilgisayar benzeri performans ve yapay zeka gelişimi için bir platform geliştirmektir.
  • 1983 yılında buna cevaben FGC'ler Japonya'da ABD hükümeti, Stratejik Bilgi İşlem Girişimi için finansman sağlamak DARPA Yapay zeka ve bilgi teknolojisi araştırmaları için.
  • 1985 yılında şirketler, uzman sistemlere ve makine pazarı olarak bilinen tüm endüstriye yılda bir milyar dolardan fazla para harcıyordu. yanlış telaffuz onları desteklediği görülüyor. Şirketler gibi sembolik e Lisp Makineleri A.Ş. Yapay zeka programlama dilini çalıştıracak özel bilgisayarlar oluşturun yanlış telaffuz.
Sembolik 3400, yapay zeka ve doğal dil işleme uygulamaları için seri üretilen ilk ticari kişisel bilgisayardı. Kişisel bilgi işlem ve yapay zeka tarihinde ileri teknolojilere erişimin demokratikleştirilmesinde bir dönüm noktası
Sembolik 3400, yapay zeka ve doğal dil işleme uygulamaları için seri üretilen ilk ticari kişisel bilgisayardı. Kişisel bilgi işlem ve yapay zeka tarihinde ileri teknolojilere erişimin demokratikleştirilmesinde bir dönüm noktası (Resim: Pinterest)
  • 1986 yılında, Hinton, Rumelhart e Williams Yayınla "Hataların geriye yayılması yoluyla gösterimlerin öğrenilmesi”, daha derin sinir ağlarının geliştirilmesine olanak tanıyor.
  • 1987-1993 yılları arasında bilgisayar teknolojisinin gelişmesiyle birlikte daha ucuz alternatifler ortaya çıktı ve makine pazarı ortaya çıktı. yanlış telaffuz 1987'de çöktü ve açılışı yapıldı. "Yapay Zekanın İkinci Kışıbaşlıklı bir kılavuz yayınladı. Bu dönemde uzman sistemlerin bakımı ve güncellenmesinin çok pahalı olduğu ortaya çıktı ve sonunda kullanılmaz hale geldi.

1990'lar:

1990'larda web geniş çapta kullanılabilir hale geldi ve yapay zeka modellerini eğitmek için büyük miktarda verinin toplanmasına ve erişilebilir hale gelmesine olanak tanıdı. Ayrıca sinir ağları ve makine öğrenimine olan ilgi de yenileniyor.

  • 1991 yılında Amerika Birleşik Devletleri kuvvetleri konuşlandırdı. DARTKörfez Savaşı sırasında otomatikleştirilmiş bir lojistik planlama ve planlama aracı.
  • 1992 yılında Japonya projeyi tamamladı FGC'ler, on yıl önce belirlenen iddialı hedeflere ulaşılamamasına atıfta bulundu.
  • 1993 yılında DARPA kapatır Stratejik Bilgi İşlem Girişimineredeyse 1 milyar ABD doları harcadıktan ve beklentilerin çok gerisinde kaldıktan sonra.
  • 1997 yılında, Deep Blue da IBM dünya satranç şampiyonu kazandı Garry Kasparov.
Makinenin zaferi: 1997'de dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'un masmavi bilgisayara yenilmesi, insanlarla yapay zeka arasındaki ilişkide tarihi bir an oldu.
Makinenin zaferi: 1997'de dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'un Deep Blue adlı bilgisayara yenilmesi, insanlarla yapay zeka arasındaki ilişkide tarihi bir ana işaret ediyor (Resim: Agencia Brasil – EBC)
  • 1999 yılında film Matris Yapay Zeka fikrini ve bunun toplum üzerindeki etkisini daha da yaygınlaştıracak şekilde başlatıldı.

2000'lerden günümüze:

2000'li yıllardan bu yana yapay zeka, sanal asistanlardan ses ve görüntü tanıma sistemlerinin yanı sıra otonom arabalara ve diğer teknolojilere kadar günlük yaşamımızda giderek daha fazla yer almaya başladı. Derin sinir ağları, doğal dil işleme (NLP) ve pekiştirmeli öğrenme gibi yeni teknikler geliştirilmekte ve iyileştirilmektedir.

2018'in ortalarında yapay zekalar hızla gelişmeye devam etti ve burada ilk "Harika Dil Modelleri" ortaya çıktı. LLM'lerİngilizce kısaltmasıyla, uygun yanıtlar üretmek için çok miktarda metni yorumlayabilen sinir ağlarıdır. Ve bugün tam da bunu görüyoruz SohbetGTP2022 yılında piyasaya sürülen, kullanıcı sorularını ve komutlarını yanıtlayan yapay zeka.

En son gerçeklere göz atın:

  • 2002 yılında IRobot başlatmak RoombaYapay zeka destekli navigasyon sistemine sahip ilk seri üretilen ev tipi robot elektrikli süpürge.
  • 2005 yılında otonom otomobil STANLEY kazanır DARPA Büyük Mücadelesi.
Stanley, 2005 Darpa Yarışmasını Kazanan Araç, Otonom Sürüş Teknolojisinin Yolunu Açıyor ve Ulaşım Hakkında Düşüncelerimizi Dönüştürüyor
2005 DARPA Challenge'ın kazanan aracı Stanley, otonom sürüş teknolojisinin önünü açıyor ve ulaşım hakkındaki düşüncelerimizi dönüştürüyor (Resim: Smithsonian Insider)
  • 2005 yılında Amerika Birleşik Devletleri ordusu otonom robotlara yatırım yapmaya başladı:Büyük köpek"verir Boston Dynamics bu "PackBot"verir iRobot.
  • 2008 yılında, Google Konuşma tanıma teknolojisini geliştirir ve uygulamanıza işlevsellik katar. iPhone.
  • 2010 yılında Apple başlatmak SiriiOS işletim sistemi tarafından desteklenen yapay zeka destekli bir sanal asistan.
  • 2011 yılında, Watson da IBM programdaki rekabeti kolayca yener Jeopardy!.
IBM tarafından tasarlanan Watson sistemi, popüler TV programı Jeopardy'yi geride bırakarak yapay zekanın doğal dili anlama ve karmaşık soruları gerçek zamanlı olarak yanıtlama becerisini ortaya koyuyor
  • 2012 yılında, Andrew Ng, projenin kurucusu Google Beyin Derin Öğrenme, derin öğrenme algoritmalarını kullanarak bir sinir ağını 10 milyon videoyla besliyor YouTube eğitim seti olarak Sinir ağı, bir kedinin ne olduğu söylenmeden bir kediyi tanımayı öğrenerek, sinir ağlarındaki ilerlemeler ve derin öğrenmeyi finanse etme çağını başlattı.
  • 2012 yılında, Google Eyalet sürüş testini geçen ilk sürücüsüz otomobili yaptı.
  • 2014 yılında Alexa da Amazonsanal akıllı ev cihazı piyasaya sürüldü.
  • 2015 yılında ilk “robot vatandaş” adı verilen insansı bir robot Sofya, tarafından yaratılmıştır Hanson Robotics yüz tanıma, sözlü iletişim ve yüz ifadesi yeteneğine sahiptir.
Hanson Robotics tarafından yaratılan robot Sophia, yüz ifadelerini taklit etme ve doğal konuşmaları sürdürme yeteneğine sahip olup, insanlar ve makineler arasındaki etkileşimde büyük bir ilerlemeyi temsil etmektedir.
  • 2016 yılında, AlphaGo do Google DeepMind Go dünya şampiyonunu yendi, Lee Sedol. Antik Çin oyununun karmaşıklığı, yapay zeka için büyük bir engel olarak görülüyordu.
  • 2018 yılında, Google doğal dil işleme motorunu başlattı Bert, makine öğrenimi uygulamalarıyla çeviri ve anlamadaki engelleri azaltır.
  • 2018 yılında Waymo hizmetinizi başlatın Waymo BirPhoenix metrosundaki kullanıcıların şirketin otonom araçlarından birinden teslim alma talebinde bulunmasına olanak tanıyor.
  • 2020 yılında baidu Yapay Zeka algoritmasını başlattı Doğrusal Katlama SARS-CoV-2 salgınının erken aşamalarında aşı geliştirmeye çalışan bilimsel ve tıbbi ekipler için. Algoritma, virüsün RNA dizisini yalnızca 27 saniyede, yani diğer yöntemlere göre 120 kat daha hızlı tahmin edebiliyor.
  • 2020 yılında OpenAI doğal dil işleme modelini başlattı GPT 3, insanların konuşma ve yazma şeklini model alan metinler üretme yeteneğine sahiptir.
  • 2020 yılında, AlfaKatlama2 da DeepMind protein katlanması sorununu çözerek yeni ilaç keşiflerinin ve tıbbi ilerlemelerin önünü açıyor.
DeepMind tarafından oluşturulan yapay zeka sistemleri AlphaFold ve AlphaFold2, proteinlerin üç boyutlu yapısını yüksek doğrulukla tahmin ederek hastalıkların anlaşılmasında ve yeni ilaçların geliştirilmesinde ilerlemelere olanak sağlıyor.
  • 2021 yılında OpenAI geliştirmek DALL-E, dayalı GPT 3, metin istemlerinden görüntüler oluşturma yeteneğine sahiptir.
  • 2021 yılında, Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü ilk taslağını yayınladı Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi, ABD'den gönüllü bir rehber "yapay zekayla ilişkili bireylere, kuruluşlara ve topluma yönelik riskleri daha iyi yönetmek anlayışının sonucu olarak, buzdolabında iki üç günden fazla durmayan küçük şişeler elinizin altında bulunur.
  • 2022 yılında DeepMind sunar Gato, oyun oynamak da dahil olmak üzere yüzlerce görevi gerçekleştirmek üzere eğitilmiş bir yapay zeka sistemi Atari, resimlere altyazı ekleyin ve blokları istiflemek için robotik bir kol kullanın.
  • 2022 yılında, Google mühendisi kovmak Blake Limon senin için onaylamalar bu Diyalog Uygulamaları için Google Dil Modeli (LaMDA) bilinçliydi.
  • 2023 yılında Microsoft AI versiyonunu başlattı Bing, arama motoruna güç veren aynı teknolojiyle oluşturulmuştur. ChatGPT.
  • 2023 yılında, Google duyurdu ozan, eşzamanlı bir konuşma yapay zekası.
  • 2023'te sanatçılar toplu dava açtı Stabilite AI, DeviantArt e yolculuk kullanımınız için Kararlı Difüzyon Milyonlarca sanatçının telif hakkıyla korunan eserlerini yeniden düzenlemek.
  • 2023 yılında OpenAI başlatmak GPT 4, bugüne kadarki en gelişmiş dil modeli.

Peki, güncel hikayeyle artık Yapay Zeka türlerinin nasıl sınıflandırıldığını anlayacağız.

Yapay Zeka türleri nelerdir?

Genel olarak bilim insanları yapay zekaları genellikle 5 ana türe ayırır; her biri insan zihnine yaklaşma ve hatta onu aşma merdiveninde birer adımdır:

Reaktif yapay zekalar

Yeni bir otomobilin montaj hattı üretimi: Araç gövdesi, robotik kol yardımıyla üretim hattında otomatik olarak kaynaklanıyor
Yeni bir otomobilin montaj hattı üretimi: Araç gövdesi üretim hattında robotik kol yardımıyla kaynaklanıyor (Resim: Deposit Fotoğrafları)

Birinci tür, Reaktif yapay zekalarhafızası olmayan ve hatalardan veya geçmiş deneyimlerden ders almayanlar.

Reaktif makinenin yaygın bir örneği, bir üretim hattında otomobil parçaları yapmak üzere programlanmış bir robottur. Robot, çalışma alanındaki parçaların ve makinelerin varlığını tespit etmesini sağlayan sensörlerle donatılmıştır. Sensörleri tarafından algılanan uyaranlara yanıt olarak kaynak yapma ve kesme gibi belirli görevleri gerçekleştirmek üzere programlanmıştır.

Sınırlı Bellekli Yapay Zekalar

Alexa sanal asistanı tarafından desteklenen Amazon Echo Dot, sesli komutları tanıyabilen ve müzik çalmaktan evinizdeki akıllı cihazları kontrol etmeye kadar çeşitli görevleri gerçekleştirebilen sınırlı hafızalı yapay zekanın bir örneğidir.
Sanal asistan Alexa ile donatılmış Amazon Echo Dot, sesli komutları tanıyabilen ve müzik çalmaktan evinizdeki akıllı cihazları kontrol etmeye kadar çeşitli görevleri gerçekleştirebilen sınırlı hafızalı yapay zekanın bir örneğidir (Resim: Deposit Photos)

İkinci tip ise Sınırlı Bellekli Yapay ZekalarKarar vermek için hatalardan veya geçmiş deneyimlerden ders çıkaranlar. Sınırlı belleğe sahip makineler, gerçek zamanlı kararlar vermek için geçmiş verileri ve tahminleri saklayabilir. Reaktif makinelerden daha karmaşıktırlar ve daha fazla olanak sunarlar.

İşte kişisel asistanlar Google, Alexa ve Siri ve hatta cep telefonunuzdaki, bir video veya fotoğraftaki nesneleri iyileştirmek için nesneleri tanımlama gibi özel işlevler.

AI'lar Reaktif nereden Sınırlı Bellek, ayrıca şu şekilde sınıflandırılır: Sınırlı Yapay Zekaveya kısaltma ANI, İngilizce. Halk arasında bunlara denir “Zayıf yapay zeka” ve şu anda dünyada sahip olduğumuz tüm yapay zekaları kapsamaktadır.

New York polisi şehrin sokaklarında devriye gezmek için robot köpekleri kullanıyor. "Dijidoglar" olarak adlandırılan robotlar, sınırlı yapay zekanın bir örneğidir (ani)
New York polisi şehrin sokaklarında devriye gezmek için robot köpekleri kullanıyor. “Ditidogs” adı verilen robotlar buna bir örnektir. Sınırlı Yapay Zeka (ANI) (Resim: Herkese Açık)

Zihin teorisi yapay zekaları

Yapay zekada zihin teorisinin geliştirilmesi: Diğer zihinlerin düşüncelerini, duygularını ve niyetlerini anlama yeteneği, yapay zeka için büyük bir zorluktur.
Yapay Zekada Zihin Teorisinin Gelişimi: Diğer zihinlerin düşüncelerini, duygularını ve niyetlerini anlama yeteneği, yapay zeka için büyük bir zorluktur. (Resim: Bilim)

Üçüncü tip denir Zihin Teorisi Yapay ZekaAkıllı sistemlerin kararlarını insanların anlayabileceği şekilde anlayıp açıklayabildiği yer. Başka bir deyişle yapay zeka, kendisiyle etkileşime girenleri anlıyor ve tanıyor, onların ihtiyaçlarını, duygularını ve inançlarını anlıyor.

Bu tür bir yapay zeka henüz icat edilmedi ancak yakın zamanda buna benzer bir şeyi görmemiz çok muhtemel, ancak kurgusal bir örnek olarak filmde “Bıçak Sırtı 2049”, karakterlerden biri insan duygularını anlayabilen ve hatta hissedebilen bir yapay zeka.

Kendini Bilen Yapay Zeka

Ex-machina filminden Ava: kendi varlığını sorgulayabilen ve insan ile makine arasındaki sınırlara meydan okuyabilen, kendinin farkında olan bir yapay zeka örneği
Ex-Machina filminden AVA: Kendi varlığını sorgulayabilen ve insan ile makine arasındaki sınırlara meydan okuyabilen, kendinin farkında olan bir yapay zeka örneği (Resim: Lifeboat Foundation)


Dördüncü tip, en gelişmiş olanıdır. Kendini tanıyan yapay zeka. Bu kategoride Yapay Zeka kendisinin, ihtiyaçlarının ve hatta duygularının farkına varır. Bunlar şu şekilde sınıflandırılır: Yapay Genel Zekaveya kısaltma AGI, İngilizce'de, ancak aynı zamanda "Güçlü yapay zeka anlayışının sonucu olarak, buzdolabında iki üç günden fazla durmayan küçük şişeler elinizin altında bulunur.

Kendini bilen bir yapay zeka, kendisi ve etrafındaki dünya hakkında bilgi sahibi olabilir ve kendine ait bir kimliğe sahip olabilir. Kişisel farkındalık, yapay zekanın nihai hedefi olarak görülüyor ancak aynı zamanda bilincin ve kimliğin doğasına ilişkin soruları gündeme getirdiği için etik ve felsefi bir zorluk olarak da görülüyor.

Star Trek Date: Bilim kurgu serisindeki android, yaratıcılık ve empati gibi biliş ve makine öğreniminin ötesine geçen yeteneklere sahip bir çeviklik örneğidir.
Star Trek'ten VERİLER: Bilim kurgu serisindeki android, yaratıcılık ve empati gibi biliş ve makine öğreniminin ötesine geçen yeteneklere sahip bir AGI örneğidir (Resim: IGN)

Bilinçle ilgili en bilinen teorilerden biri Entegre Bilgi Teorisi (IIT)sinir bilimci tarafından önerildi Giulio Tononi 2004'de. İİT bilincin, bir sistem farklı kaynaklardan gelen bilgiyi bütünleştirip birleşik bir bilinç durumu yaratabildiğinde ortaya çıktığını ileri sürer. Bu fikre göre bilinç, yalnızca sistemin karmaşıklığına değil, aynı zamanda bilgi toplama ve kişisel bir bilinç durumu yaratma yeteneğine de bağlıdır.

Bu tür henüz icat edilmedi ancak yakın gelecekte insan gibi düşünen ve hareket eden “kendini tanıyan bir yapay zeka” görmeye yaklaştığımız tahmin ediliyor.

Kurgusal bir örnek olarak filmde “Ex Machina”, bir yapay zeka çağrıldı Ava kendisi hakkında bilgi edinme ve kendine ait bir kişilik geliştirme yeteneği ile tasarlanmış olup, insan olmanın ne anlama geldiği ve yapay zekanın toplumdaki rolü hakkında sorular ortaya çıkarmaktadır.

Süper AI

"Yenilmezler: Ultron Çağı" filminin bir asisi olan Ultron, insanlığı korumak için yaratılmıştır, ancak sonunda kendisinin farkına varır ve insanlığı yok etmeye karar verir.
“Yenilmezler: Ultron Çağı” filminden bir Süper Yapay Zeka olan Ultron, insanlığı korumak için yaratılmıştır ancak sonunda kendinin farkına varır ve insanlığı yok etmeye karar verir (Resim: Hey Nerd)

Ama beşinci bir aşama var, adı Süper Yapay Zeka ou Yapay Süper Zekaveya kısaltma ASIİngilizce'de "" olarak da adlandırılırSüper Güçlü Yapay Zeka anlayışının sonucu olarak, buzdolabında iki üç günden fazla durmayan küçük şişeler elinizin altında bulunur.

Ulaşıldığı anın zaten bir adı var: tekillik. Bu, bilgisayarların insanüstü zekaya, yani bizim muhakeme yeteneğimizin ötesinde bir zekaya sahip olacağı bilimsel evrimde bir dönüm noktasını temsil edecek. 

Burada gelecek hem etkileyici hem de endişe verici çünkü bu yapay zekalar hastalıkları tedavi etmemize ve teknolojik olarak ilerlememize yardımcı olabilir, ancak aynı zamanda insan ırkına artık ihtiyaç duyulmadığına veya aşağılık muamelesi yapılması gerektiğine de karar verebilirler.

Yapay zekanın bizi ortadan kaldırmaya karar verdiği Terminatör filminde veya yapay zekanın insanlara nasıl hükmettiğini ve onları makineler için “pillere” dönüştürdüğünü anlatan The Matrix'te yaşananlara benzer.

Bu noktadan sonra yapay zekalar kontrol edilemez hale gelebilir. Ne kadar korkutucu değil mi?

Derin Öğrenme ve Derin Öğrenme Makine öğrenme

Makine öğrenimi ve derin öğrenme: Makinelerin verilerden öğrenmesini ve değerli bilgiler elde etmesini sağlayan yapay zeka teknikleri
Makine öğrenimi ve derin öğrenme: Makinelerin verilerden öğrenmesini ve değerli bilgiler elde etmesini sağlayan yapay zeka teknikleri (Resim: Security Turntable)

Makine Öğrenimi (makine öğrenimi) e Derin Öğrenme Yapay zekada, makinelerin verilerden otomatik olarak öğrenmesine ve zaman içinde performanslarını artırmasına olanak tanıyan iki temel tekniktir.

Her iki teknik de finans, sağlık, ulaşım, perakende ve daha pek çok farklı sektörde yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak popüler olmalarına rağmen birçok kişinin hâlâ iki teknik arasındaki farklar ve bunların farklı senaryolarda nasıl uygulanabileceği konusunda soruları var.

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine öğrenimi, makinelere bilgiden öğrenmeyi ve keşfettikleri kalıplara göre tahminlerde bulunmayı veya kararlar almayı öğreten bir tekniktir.
Makine öğrenimi, makinelere bilgiden öğrenmeyi ve keşfettikleri kalıplara göre tahminlerde bulunmayı veya kararlar almayı öğreten bir tekniktir (Resim: Fotoğraf Yatırma)

O Makine öğrenme makinelere açıkça programlanmadan verilerden öğrenmeyi öğretmeye odaklanan bir yapay zeka yaklaşımıdır. Bunun yerine algoritmalar Makine öğrenme Veri kümelerindeki kalıpları belirlemek için istatistiksel teknikleri kullanın ve bu kalıplara dayanarak tahminlerde bulunun veya kararlar alın.

Sınırlı belleğe sahip bir makineye öğretmek için kullanılan altı adıma baktığımızda anlaşılması daha kolay hale gelir:

  1. Makineye öğretmek için verileri düzenleyin (eğitim verileri);
  2. Makinenin öğrenmesi için bir model oluşturun;
  3. Modelin tahminlerde bulunup bulunamayacağını kontrol edin;
  4. Modelin insanlardan veya çevreden geri bildirim (görüş) alıp alamadığını kontrol edin;
  5. Bu geri bildirimi veri olarak kaydedin;
  6. Makinenin performansını artırmak için tüm bunları birçok kez tekrarlayın.

Bu adımları kullanarak bir makineye verilerden öğrenmeyi öğretmenin dört ana yolu vardır:

  • Denetimli Öğrenme: Bu, birçok örnek yardımıyla makineye bilgiyi tanımayı öğrettiğimiz zamandır. Bu, bir köpeğe topu tanımayı öğretmek gibi bir şey. Bir sürü top gösteriyoruz ve “bu bir top” diyoruz. Benzer şekilde, makineye at görüntülerini tanımayı öğretmek için, ona zaten at olduğunu bildiğimiz birçok görüntüyü gösteriyoruz. Böylece makine, diğer görüntülerdeki atları tanımayı kendi kendine öğreniyor.
  • Adenetimsiz öğrenme: Bu, makineye, birisinin her bir veri parçasının ne olduğunu söylemesine gerek kalmadan, verilerdeki kalıpları bulmayı öğrettiğimiz zamandır. Bu, kimsenin size hangi nesnelerin bir araya geldiğini söylemeden nesneleri gruplar halinde organize etmeye benziyor. Makine, nesneler arasındaki benzerlikleri bulmayı ve bunları bu benzerliklere göre gruplandırmayı kendi kendine öğrenir. Bu, verilerdeki kalıpları bulmak ve bunlar hakkında açıklamalar yapmak için kullanışlıdır.
  • Yarı denetimli öğrenme: önceki iki türün bir karışımıdır. Bazı bilgiler öğretilir, ancak makinenin doğru sonucu elde etmek için bilgileri nasıl düzenleyeceğini kendi başına bulması gerekir. Bu, bir köpeğe yalnızca kırmızı topu yakalamayı öğretmek gibidir, ancak bunu kendi başına nasıl yapacağını bulması gerekir.
  • Takviyeli Öğrenme: Bu, makineye deneme yanılma yoluyla bir şeyler yapmayı öğrettiğimiz zamandır. Makine bir görevi yerine getirir ve iyi yaptığında olumlu geri bildirim, kötü yaptığında ise olumsuz geri bildirim alır. Bir köpeğe oyuncak getirmeyi öğretmek gibi bir şey bu. Doğru oyuncağı alırsa bir ödül alır. Yanlış olanı alırsan hiçbir şey alamazsın.

Derin Öğrenme Nedir?

Sinir ağları ve derin öğrenme: İnsan beyninin yapısı ve işleyişini temel alan yapay zeka teknolojileri
Sinir ağları ve derin öğrenme: İnsan beyninin yapısı ve işleyişini temel alan yapay zeka teknolojileri (Resim: Yerleşik)

O Derin Öğrenme (Derin Öğrenme, ücretsiz çeviride) kullanan bir Makine Öğrenimi tekniğidir Yapay sinir ağları verilerden öğrenmek için.

Sinir ağı, adı verilen bir dizi yapay nörondan oluşur. algılayıcılarVerileri analiz etmek ve sınıflandırmak için kullanılır. Bilgi alan ve hesaplamalar yapan küçük bir bilgisayar gibi çalışırlar. Veriler ağın ilk katmanına girilir; burada her bir algılayıcı bir hesaplama alır ve daha sonra bu bilgiyi bir sonraki katmandaki diğer birçok algılayıcıya iletir.

Sinir ağının üçten fazla katmanı olması durumunda buna “derin sinir ağı” veya Derin Öğrenme denir. Bazı modern sinir ağları yüzlerce hatta binlerce katmana sahiptir. Son algılayıcıların çıktısı, bir nesneyi sınıflandırmak veya verilerdeki kalıpları bulmak gibi sinir ağı için belirlenen görev setini gerçekleştirir.

Sinir ağı birden fazla örnekle eğitildiğinde kalıpları tanımlamayı öğrenebilir ve konuşma tanıma, görüntü tanıma ve doğal dil işleme (NLP) gibi karmaşık görevleri gerçekleştirebilir.

Her biri belirli görevler için kullanılan farklı türde yapay sinir ağları vardır. En yaygın olanlardan bazıları şunlardır:

As İleri Besleme (FF) ağları resimler veya metin gibi şeyleri sınıflandırmak için kullanılır. Veriler, nihai cevaba ulaşana kadar birkaç katmandan geçer. FF'ler genellikle "BackPropagation" adı verilen bir hata düzeltme algoritmasıyla birleştirilir; bu algoritma, doğruluğu artırmak için sonuçla ağın ters yolunu yeniden izler.

As Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) metindeki kelimeler gibi veri dizilerine dayalı şeyleri tahmin etmek için kullanılır. Önceki katmanda olup bitenlere dair bir “hafızaya” sahiptirler ve konuşma tanıma, çeviri ve altyazı için kullanılırlar.

Rnn'ler, önceki bağlamı dikkate alarak metin ve ses gibi sıralı verileri işleyebilir. FFNS, tablolar ve resimler gibi yapılandırılmış verilerin işlenmesi için daha uygundur.
RNN'ler, önceki bağlamı dikkate alarak metin ve ses gibi sıralı verileri işleyebilir. FFN'ler tablolar ve resimler gibi yapılandırılmış verilerin işlenmesi için daha uygundur. (Resim: Derin Öğrenme Kitabı)

As Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağları önceki katmanlardan şeyleri hatırlayabilen özel bir RNN türüdür. Konuşma tanımada olduğu gibi geçmiş verilere dayalı şeyleri tahmin etmek için kullanılırlar.

As Evrişimli Sinir Ağları (CNN) esas olarak görüntüleri işlemek için kullanılır. Görüntünün farklı kısımlarını ararlar ve bir sonuca ulaşmak için bunları birleştirirler.

As Üretken Rekabet Ağları (GAN) Gerçekçi görüntüler oluşturmak ve hatta sanat yapmak için kullanılırlar. Bir ağın örnekler oluşturduğu ve diğer ağın bunların doğru mu yanlış mı olduğunu kanıtlamaya çalıştığı bir oyun gibi çalışırlar.

Makine Öğrenimi ile Derin Öğrenme arasındaki farklar nelerdir?

Yapay zekanın hiyerarşisi: Yapay zeka çeşitli tekniklerden oluşur; makine öğrenimi bunlardan biridir ve derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kategorisidir
Yapay zekanın hiyerarşisi: Yapay zeka çeşitli tekniklerden oluşur; makine öğrenimi bunlardan biri ve derin öğrenme de Makine Öğreniminin bir alt kategorisidir (Resim: Salesforce)

Arasındaki temel fark Makine öğrenme e Derin Öğrenme her birinin farklı veri türlerini işlemede daha iyi olmasıdır. Ö Makine öğrenme satış tahmini ve dolandırıcılık tespiti gibi yapılandırılmış veriler için kullanışlıdır. Derin Öğrenme görüntüler ve ses gibi karmaşık, yapılandırılmamış veriler için en uygunudur.

Bir diğer önemli fark, bir modeli eğitmek için gereken veri miktarıdır. Ö Derin Öğrenme etkili olabilmesi için genellikle büyük veri kümeleri gerekirken, Makine öğrenme daha küçük veri kümeleriyle iyi çalışabilir.

Son olarak bir modelin eğitimi Derin Öğrenme bir modeli eğitmekten daha karmaşık ve zaman alıcıdır Makine öğrenmeancak daha doğru tahminlere ve karmaşık görevlerde daha iyi performansa yol açabilir.

Üretken modellerin ilerlemesi

Üretken modeller, eğitim verilerinden gerçekçi görüntüler oluşturabilir; örneğin videolarda ve görüntülerde yüz ifadelerinin alışverişine olanak tanır.
Üretken modeller, eğitim verilerinden gerçekçi görüntüler oluşturabilir; örneğin videolarda ve görüntülerde yüz ifadelerinin alışverişine olanak tanır (Resim: IArtificial.net)

Yapay Zeka son yıllarda hızla ilerlemektedir ve ön plana çıkan alanlardan biri de bilişimin ilerlemesidir. üretken modeller. Bunlar, yeni bilgi üretmek için kullanılan mevcut bir yapay zeka sınıfıdır. 

Bir dizi eğitim verisinden görüntüler, tam metinler, müzik ve hatta videolar oluşturabilirler. Bunlar algoritmalar Derin Öğrenme yeni bilgi üretmeyi öğrenebilen ve diğerlerinden ayrılan ayrımcı, yalnızca verileri sınıflandırmak veya etiketlemek için kullanılır.

Örneğin, üretken bir modeli, metindeki tüm metinleri okuyacak şekilde eğitmek mümkündür. Vikipedi ve daha sonra bu bilgiyi belirli bir talebe göre yeni metinler oluşturmak için kullanın. Başka bir örnek, üretken bir modelin çalışmaları ile eğitilmesi olabilir. Rembrandt ve sonra bunu yeni sanat eserleri yaratmak için kullanın

Örneğin yeni bir şarkı yaratmak istediğinizi ancak herhangi bir enstrümanı nasıl çalacağınızı bilmediğinizi düşünün. Aşağıdaki gibi üretken bir müzik yapımcısı modelini kullanabilirsiniz: MüzikLM do Google ve ona ne tür bir şarkıya veya ritme ihtiyacınız olduğunu açıklayın; o da sizin için tamamen yeni bir şarkı üretecektir.

Metin veya görsel oluşturmak için prosedür aynıdır; sadece özel bir model bulun, örneğin Bing yapay zeka ile Microsoft, metinler ve yanıtlar için veya yolculuk, resimler için onlara ihtiyacınız olanı yazın.

Yapay zekalara komut veya istek yazma eylemine "İstemi anlayışının sonucu olarak, buzdolabında iki üç günden fazla durmayan küçük şişeler elinizin altında bulunur.

En inanılmaz şey, sadece isteğinizi yazmanız veya İstemi Sistemlerin anladığı doğal dilde ve herhangi bir dilde.

Jason m. Allen, midjourney gan sistemini kullanarak "théâtre d'opéra mekansal" başlıklı bir görsel yarattı ve Colorado eyalet fuarında güzel sanatlar yarışmasında ödül kazandı.
Jason M. Allen, Midjourney GAN sistemini kullanarak “Théâtre D'opéra Spatial” isimli görseli yaratarak Colorado Eyaleti Güzel Sanatlar Fuarı'nda ödüle layık görüldü (Resim: UOL)

Örneğin, şu şekilde açıklayabilirsiniz: Yolculuk ortasıy, şuna benzer görüntüler üreten yapay zeka: "Kaykay süren bir kızın fotogerçekçi bir görüntüsünü hayal edin" veya ChatGPT "kurbağalar ve prensesler hakkında komik bir hikaye yazan". Sonuç neredeyse büyü.

Özetle, üretken modeller üretmek, farklı sektörlerde halihazırda yaygın olarak kullanılan, gelecek vaat eden bir yapay zeka alanıdır. A akım Bu modellerin giderek daha doğru ve verimli hale gelmesi ve yeni bir yapay zeka çağının kapısını açmasıdır.

Yapay zekayı nerede bulabiliriz?

Bireyleri gerçek zamanlı olarak tanımlayan, AI tabanlı yüz tanımayı kullanan akıllı güvenlik kameraları gibi yapay zeka teknolojileri günlük hayatımızda giderek daha fazla yer alıyor.
Bireyleri gerçek zamanlı olarak tanımlayan, AI tabanlı yüz tanımayı kullanan akıllı güvenlik kameraları gibi yapay zeka teknolojileri günlük hayatımızda giderek daha fazla yer alıyor (Resim: Deposit Photos)

Yapay zeka birçok alanda ve sektörde mevcut olup, görevleri yerine getirme ve teknolojiyle etkileşim kurma şeklimizi dönüştürüyor. Aşağıda yapay zekayı nerede bulabileceğimize dair bazı örnekler verilmiştir:

  • Konuşma tanıma: Konuşma tanıma teknolojisi, sanal asistanlar gibi mobil cihazlarda kullanılır. Siri, sesli arama yapmak ve kısa mesajlarda erişilebilirlik sağlamak için.
  • Ek müşteri: Müşteri hizmetlerinde, sık sorulan soruları yanıtlayan, kişiselleştirilmiş tavsiyeler sağlayan ve ürünlerin çapraz satışına yardımcı olan sanal temsilciler giderek daha yaygın hale geliyor. Örnekler arasında e-ticaret web sitelerindeki sohbet robotları ve aşağıdaki gibi mesajlaşma uygulamaları yer alır: Facebook Messenger e WhatsApp.
  • Bilgisayar görüşü: Bilgisayarlı görme, sistemlerin ve bilgisayarların, görüntüler ve videolar gibi görsel bilgileri analiz ederek eylem gerçekleştirmesine olanak tanır. Uygulamalar arasında sosyal medyada fotoğraf etiketleme, tıbbi görüntüleme teşhisi ve sürücüsüz arabalar yer alıyor.
  • Tavsiye sistemleri: Yapay zeka algoritmaları, öneri sistemlerinde davranış kalıplarını belirlemek ve kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için kullanılır. Bu genellikle ödeme işlemi sırasında ürün önerilerinin oluşturulduğu çevrimiçi mağazalarda görülür.
  • Otomatik hisse senedi ticareti: Yapay zeka tabanlı yüksek frekanslı ticaret platformları, insan müdahalesi olmadan günde binlerce hatta milyonlarca işlem gerçekleştirerek hisse senedi portföylerini optimize eder.
  • Robotik: Robotik, zor veya tekrarlayan görevleri yerine getirebilecek robotlar tasarlamak ve üretmek için yapay zekayı kullanır. Bu robotlar endüstriyel üretim hatlarında, uzay araştırmalarında ve sosyal etkileşimlerde kullanılıyor.
Robot elektrikli süpürge, günlük yaşamda pratik çözümler için robot teknolojisinin ve yapay zekanın nasıl birleştirilebileceğinin bir örneğidir. Makine öğrenimi algoritmalarını kullanan bu robotlar, ev temizliğini daha verimli ve kullanışlı hale getiriyor
Robot elektrikli süpürge, günlük yaşamda pratik çözümler için robot teknolojisinin ve yapay zekanın nasıl birleştirilebileceğinin bir örneğidir. Makine öğrenimi algoritmalarını kullanan bu robotlar, ev temizliğini daha verimli ve kullanışlı hale getiriyor (Resim: Guia do Eletro)
  • Otonom arabalar: Bilgisayarlı görme, görüntü tanıma ve derin öğrenmenin birleşimi, belirli bir şeritte kalarak ve beklenmedik engellerden kaçınarak sürüş yapabilen otonom otomobillerin geliştirilmesi için gereklidir.
  • Metin, görüntü ve ses üretimi: Üretken yapay zeka teknikleri, metin istemlerine dayalı olarak farklı medya türleri oluşturmak için kullanılır. Buna fotogerçekçi sanat eserleri, e-posta yanıtları ve komut dosyaları da dahildir.

Bu örneklere ek olarak yapay zeka, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde ve pazarlarda mevcuttur:

  • Sağlık: Yapay zeka, hasta sonuçlarını iyileştirmek ve maliyetleri azaltmak için sağlık alanında uygulanıyor. Daha hızlı ve daha doğru tıbbi teşhisler için makine öğrenimi algoritmaları kullanılıyor. Ayrıca hastaların tıbbi bilgi bulmasına, randevu planlamasına ve idari süreçlere yardımcı olmak için sanal asistanlar ve sohbet robotları kullanılıyor.
Yapay zeka kullanan Çin hastaneleri, hastalığın daha hızlı ve daha doğru tespiti için koronavirüs hastalarının görüntüleri üzerine eğitildi
Hastalığın daha hızlı ve daha doğru tespiti için yapay zeka kullanan Çin hastaneleri, koronavirüs hastalarının görüntüleri ile eğitildi (Resim: Globo)
  • İş: Yapay zeka, hizmeti iyileştirmek için analitik ve müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) platformlarına entegre ediliyor. Sohbet robotları anında destek sağlamak için web sitelerine gömülür ve üretken yapay zeka teknolojisi ChatGPT, ürün tasarımında ve iş modellerinde devrim yaratıyor.
  • Eğitim: Yapay zeka, değerlendirmeyi ve öğrencilerin ihtiyaçlarına göre uyarlamayı otomatikleştirerek öğrencilerin kendi hızlarında çalışmalarına olanak tanıyabilir. Yapay zeka eğitmenleri ek destek sağlar ve eğitimcilerin öğretim materyalleri oluşturmasına yardımcı olabilir. Ancak yapay zekanın eğitimde kullanımı aynı zamanda intihal politikaları ve öğrenci görevleri üzerinde de düşünmeyi gerektirir.
  • finanse edilen: Kişisel finans uygulamaları gibi Intuit Nane veya TurboTax, kişiselleştirilmiş finansal tavsiyeler sağlamak için yapay zekayı kullanın. Ayrıca yapay zeka, Wall Street'teki ticaret süreçlerinde ve finansal analizler.
  • Hukuk: Yapay zeka, hukuk alanında belgelerin analizi ve bilgi taleplerinin yorumlanması gibi emek yoğun süreçleri otomatikleştirmek için kullanılıyor.
  • üretme: Endüstriyel robotlar insanlarla birlikte çalışarak iş akışına dahil ediliyor. Yapay zeka, üretim süreçlerinin verimliliğini ve doğruluğunu artırmak için kullanılır. Ek olarak, kestirimci bakımda yapay zeka uygulanarak şirketlerin makine arızaları meydana gelmeden önce sorunları tespit edip çözmelerine olanak tanıyor.
Yumi robotu, işçilere hafif görevlerde yardımcı olmak için insanlarla yan yana çalışmak üzere tasarlanmış, ABB'nin ortak çalışmaya dayalı bir robotudur.
YuMi robotu, insanlarla yan yana çalışmak ve işçilere hafif görevlerde yardımcı olmak üzere tasarlanmış, ABB'nin ortak çalışmaya dayalı bir robotudur (Resim: Süper ilginç)
  • Eğlence ve medya: Yapay zeka eğlence sektöründe hedefli reklamcılık, içerik tavsiyesi, senaryo oluşturma ve film prodüksiyonu için kullanılıyor. Otomatik gazetecilik iş akışlarını basitleştirmeye, zaman ve maliyetleri azaltmaya yardımcı olur. Ancak üretken yapay zekanın gazetecilik içeriği oluşturmada güvenilir kullanımına ilişkin tartışmalar hâlâ devam ediyor.
  • Yazılım kodlama ve BT süreçleri: Doğal dil komutlarına dayalı uygulama kodu üretmek için üretken yapay zeka araçları kullanılıyor. Yapay zeka ayrıca veri girişi, sahtekarlık tespiti ve güvenlik gibi BT süreçlerini de otomatikleştiriyor.
  • Güvenlik: Yapay zeka, anormallik tespiti, sorun giderme ve tehdit analizi için siber güvenliğe uygulanıyor. Yapay zeka, güvenlik bilgileri ve etkinlik yönetimi yazılımında kullanılır (SIEM) Şüpheli etkinliği tanımlamak için.
  • Ulaşım: Yapay zeka, ulaşım sektöründe, özellikle de otonom araçların geliştirilmesinde önemli bir rol oynuyor. Ayrıca yapay zeka, ulaşım rotalarını optimize etmek, trafiği yönetmek ve lojistiği iyileştirmek için kullanılıyor.
  • Tarım: Yapay zeka, tarımda su ve gübre gibi kaynakların kullanımının optimize edilmesinden bitki hastalıklarının erken tespitine kadar çeşitli şekillerde uygulanmaktadır. Drones Yapay zeka teknolojisiyle donatılan bu cihazlar, mahsulleri izlemek, sorunlu alanları tespit etmek ve tarımsal planlamaya yardımcı olmak için kullanılıyor.
Püskürtme dronları tarımda pestisitleri doğru ve verimli bir şekilde uygulamak, ürün israfını azaltmak ve verimliliği artırmak için kullanılıyor
Püskürtme dronları tarımda pestisitleri hassas ve verimli bir şekilde uygulamak, ürün israfını azaltmak ve verimliliği artırmak için kullanılıyor (Resim: Sudeste Online)
  • Kişisel asistan: sanal asistanlar, örneğin Siri da Apple, Alexa da Amazon ve Google Yardımcısı, yapay zekanın günlük hayatımızda nasıl mevcut olduğuna dair örneklerdir. Bu asistanlar, sesli komutları anlamak, görevleri gerçekleştirmek, bilgi sağlamak ve hatta konuşma yürütmek için yapay zeka tekniklerini kullanıyor.
  • İnsan Kaynakları: Özgeçmişleri analiz etmek, nitelikli adayları seçmek ve çalışanların performansını tahmin etmek için yapay zeka algoritmaları kullanılabilir. Ayrıca yapay zeka tabanlı sohbet robotları, çalışanların sık sorulan sorularını yanıtlamak ve eğitim ve mesleki gelişime yardımcı olmak için kullanılabilir.
  • Perakende: Perakende sektöründe müşteri deneyimini geliştirmek, ürün önerilerini kişiselleştirmek, envanteri yönetmek ve fiyatlandırma stratejilerini optimize etmek için yapay zeka uygulanır. Yapay zeka algoritmaları, müşteri satın alma davranışını analiz edebilir, kalıpları belirleyebilir ve kişiselleştirilmiş öneriler sunarak satışların ve müşteri sadakatinin artmasına yardımcı olabilir.
  • Askeri Sektör: Yapay zeka, çeşitli alanlarda uygulanarak askeri sektörde önemli bir rol oynamaktadır. Örneğin, yapay zeka tabanlı gözetim sistemleri sınırları izlemek, tehditleri belirlemek ve stratejik karar almaya yardımcı olmak için kullanılabilir. Ayrıca yapay zeka, keşif ve saldırı görevlerini hassas bir şekilde gerçekleştirebilen otonom askeri insansız hava araçlarının geliştirilmesinde kullanılıyor.
Yapay zeka nedir? Yapay zeka hakkında bilmeniz gereken her şeyi keşfedin: tarihi, türleri ve iş piyasasını ve yaşadığımız dünyayı nasıl dönüştürdüğü
Uzun süre uçma ve silah taşıma kabiliyetine sahip olan MQ-9 Reaper askeri drone, dünya çapında muharebe ve gözetleme görevlerinde kullanılıyor.

Bunlar Yapay Zekanın nerede bulunabileceğine dair sadece birkaç örnek. Teknoloji ilerlemeye devam ettikçe yapay zekanın daha fazla sektörde uygulanması ve yaşamlarımız üzerinde daha büyük bir etkiye sahip olması muhtemeldir.

Yapay zeka işinizi çalacak mı?

Yapay zeka ve işler: iş piyasasında artan endişe. Ancak korkmak yerine değişikliklere hazırlanmalı ve yeni beceriler geliştirmeliyiz.
Yapay zeka ve işler: iş piyasasında artan endişe. Ancak korkmak yerine değişikliklere hazırlanmalı ve yeni beceriler geliştirmeliyiz. (Resim: Yatırma Fotoğrafları)

Otomasyon ve yapay zeka, iş dünyasının sıcak konuları arasında yer alıyor ve birçok kişi, işlerini makinelere kaptırma olasılığından endişe ediyor. Ancak bu endişe tam bir gerçek değildir.

Göre çalışma tarafından yürütülen Goldman Sachs Mart 2023'ün sonunda Yapay Zekanın ekonomi üzerindeki artan etkisi açıkça görülüyor. Araştırma, üretken yapay zekanın vaatlerini yerine getirmesi durumunda pazarın önemli değişikliklerle karşı karşıya kalabileceğini ortaya koyuyor. etkileyen yaklaşık 300 milyon iş.

Ancak bunun mutlaka bu işlerin teknolojilerle değiştirilmesi anlamına gelmediğini vurgulamak önemlidir. Rapor, tarihsel olarak otomasyonun yeni iş fırsatlarının yaratılmasıyla dengelendiğini vurguluyor.

Pudutech'in sevimli robot garsonu, restoranlarda çalışmak ve müşterilere yiyecek ve içecek dağıtımına yardımcı olmak için tasarlanmış bir robottur. Ayrıca şirket, görevleri arasında kirli bulaşıkların mutfağa taşınmasını da içeren holabot asistanını da sunuyor.
PuduTech'in sevimli robot garsonu, restoranlarda çalışmak ve müşterilere yiyecek ve içecek dağıtımına yardımcı olmak için tasarlanmış bir robottur. Ayrıca şirket, görevleri arasında kirli bulaşıkların mutfağa taşınmasını da içeren HolaBot asistanını da sunuyor. (Resim: Estadao)

Şu anda Yapay Zeka, özellikle müşteri hizmetleri alanında mevcut işlerin yaklaşık %63'ünü tamamlıyor. Aşçılık ve motosiklet tamircisi gibi meslekler şimdilik yer değiştirme tehlikesiyle karşı karşıya değil.

Otomasyonun iş piyasasını dönüştürdüğü bir gerçek, ancak işlerin yalnızca bir kısmı tamamen otomatikleştirilecek. aramak da McKinsey & Company. Bu, insanların her zamankinden daha üretken olma konusunda muazzam bir potansiyele sahip olduğu anlamına geliyor.

Bu bilgilerden hareketle Yapay Zekanın küresel anlamda istihdama yönelik bir tehdit gibi görünse de hâlâ insan denetimine bağlı olduğu ve kendi başına ayakta durabilecek yeterli özerkliğe sahip olmadığı sonucunu çıkarabiliriz. Dolayısıyla büyüyen bu alanda çalışmak isteyenler için çok çeşitli istihdam fırsatları olacak.

Robot cerrah teknolojisi, Albert Einstein Hastanesi'ndeki cerrahi merkez gibi Brezilya hastanelerinde yaygınlaşıyor. Maliyetleri düşüren bu robotlar, sağlık sektöründe önemli bir ilerlemeyi temsil ederek ameliyatların hassasiyeti ve verimliliğine fayda sağlamayı vaat ediyor.
Robot cerrah teknolojisi, Albert Einstein Hastanesi Cerrahi Merkezi gibi Brezilya hastanelerinde yaygınlaşıyor. Bu robotlar, maliyetleri azaltarak ameliyatların hassasiyetine ve verimliliğine fayda sağlamayı vaat ederek sağlık alanında önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor (Resim: O Globo)

Aşağıdaki listede yapay zekanın iş piyasası üzerindeki etkisiyle ortaya çıkan meslekleri sunuyoruz. Bu mesleklerin her biri, Yapay Zekanın uygulanmasında, geliştirilmesinde ve etiğinde önemli bir rol oynamakta ve bu teknolojinin modern toplumun farklı alanlarındaki potansiyelini ve önemini ortaya koymaktadır.

  • Yapay Zeka Denetçisi: Yapay Zeka sistemlerinin etik standartlara, düzenlemelere ve en iyi uygulamalara uygunluğunu değerlendirir ve doğrular.
  • Makine Müdürü: Yapay Zeka ile ilgili sistemlerin ve donanım altyapısının düzgün işleyişinin denetlenmesinden ve sürdürülmesinden sorumludur.
  • Hızlı Mühendis: Yapay Zeka tarafından kullanılan metin oluşturma modellerini geliştirip iyileştirerek tutarlı ve uygun yanıtlar sağlar.
  • Yapay Zeka Eğitmeni: Yapay zeka modellerini eğitmek ve geliştirmek, onlara ilgili verileri beslemek ve performanslarını denetlemekten sorumludur.
  • Yapay Zeka Danışmanı: Yapay Zekanın farklı sektör ve kuruluşlarda uygulanması ve hayata geçirilmesi konusunda uzman rehberliği ve tavsiyeler sunar.
  • Veri Bilimcisi: İçgörü elde etmek ve stratejik kararlar almak için büyük veri kümelerini analiz eder ve yorumlar.
  • Makine Öğrenimi Mühendisi: Akıllı sistemler oluşturmak için Makine Öğrenimi algoritmaları ve modelleri geliştirir ve uygular.
  • Yapay Zeka Etik Uzmanı: Yapay Zekanın etik etkilerini değerlendirir ve bu teknolojilerin sorumlu kullanımını sağlar.
  • Yapay Zeka Mimarı: İş ihtiyaçlarını karşılamak için Yapay Zeka sistem mimarileri tasarlar ve inşa eder.
  • Doğal Dil İşleme Analisti: Makinelerin insan dilini anlamasını ve işlemesini sağlayan algoritmalar geliştirir.
  • Robotik Uzmanı: Farklı endüstrilerde karmaşık görevleri yerine getirebilen akıllı robotların tasarlanması ve programlanması.
  • Sağlık Yapay Zeka Uzmanı: Tıbbi teşhis, tedavi ve klinik araştırmalara yardımcı olmak için yapay zeka algoritmalarını kullanır.
  • Finansta Yapay Zeka Uzmanı: Pazar analizi, finansal tahmin ve dolandırıcılık tespiti için yapay zeka algoritmalarını uygular.
  • Yapay Zeka Kullanıcı Etkileşimi Tasarımcısı: Yapay Zeka sistemleri için sezgisel arayüzler ve insan etkileşimleri tasarlar.
  • Bilgisayarlı Görme Uzmanı: Makinelerin resim ve videoları anlayabilmesi ve yorumlayabilmesi için algoritmalar ve sistemler geliştirir.
  • Veri Mühendisi: Büyük hacimli verinin toplanması, saklanması ve işlenmesi için gerekli altyapıyı tasarlar ve yönetir.
  • Chatbot Uzmanı: Kullanıcılarla etkileşim kurabilen ve destek veya yardım sağlayabilen akıllı sohbet robotları oluşturur.
  • Makine Öğrenimi Mühendisi: Makinelerin verilere dayalı olarak öğrenmesini ve gelişmesini sağlayan makine öğrenme algoritmaları geliştirir.
  • Lojistikte Yapay Zeka Uzmanı: Envanter yönetimi ve yönlendirme gibi lojistik süreçlerini optimize etmek ve otomatikleştirmek için Yapay Zekayı kullanır.
  • Pazarlamada Yapay Zeka Uzmanı: Veri analizi, kampanya kişiselleştirme ve pazar trendi tahmini için yapay zeka tekniklerini uygular.
  • Veri Gizliliği Uzmanı: Yapay zeka sistemlerinde kullanılan verilerin güvenliğini ve korunmasını sağlayarak mevzuata uygunluğu sağlar.
  • Desen Tanıma Uzmanı: Makinelerin verilerdeki daha karmaşık kalıpları tanımasına ve yorumlamasına olanak tanıyan algoritmalar geliştirir.
  • Tarımda Yapay Zeka Uzmanı: Tarımsal üretimi optimize etmek, hasatları izlemek ve hava koşullarını tahmin etmek için Yapay Zekayı kullanır.
  • İnsan Kaynaklarında Yapay Zeka Uzmanı: İşe alma, seçme ve yetenek geliştirme süreçlerini optimize etmek için yapay zeka tekniklerini uygular.

Bunlar ve Yapay Zeka alanında yeni ortaya çıkan diğer meslekler, bu teknolojilerin kullanımını anlayabilen, uygulayabilen ve optimize edebilen uzmanlara yönelik artan talebi yansıtmaktadır. Yapay zeka gelişmeye ve farklı alanlara entegre olmaya devam ettikçe nitelikli profesyoneller için yeni istihdam fırsatları ortaya çıkıyor.

Dünyanın ilk polis robotu Dubai sokaklarında görev başında, Birleşik Arap Emirlikleri'nde şehrin güvenliğinin sağlanmasına yardımcı oluyor. Polisi olası suçlar hakkında bilgilendirmek veya veri aktarımı yapmak için göğüs bilgisayarı ile donatılmıştır
Dünyanın ilk polis robotu Dubai sokaklarında faaliyet göstererek BAE şehrinde güvenliğin sağlanmasına yardımcı oluyor. Polisi olası suçlar hakkında bilgilendirmek veya veri aktarmak için göğsünde bir bilgisayar bulunuyordu (Resim: Medium)

Dolayısıyla otomasyon ve Yapay Zekanın iş piyasasını değiştireceği söylenebilir ancak bu mutlaka olumsuz yönde olmayacaktır. Yeni teknolojilerin gelişiyle doğal olarak bazı işlevlerin yerini yapay zekalar alacak, ancak yeni işler da ortaya çıkmaya başlıyor.

O halde önemli olan uyum sağlamanızdır, böylece geride kalmazsınız, tamam mı?

En ünlü yapay zekalar

Yapay zeka nedir? Yapay zeka hakkında bilmeniz gereken her şeyi keşfedin: tarihi, türleri ve iş piyasasını ve yaşadığımız dünyayı nasıl dönüştürdüğü
Apple'ın Siri'si, mobil cihazlarda yaygın olarak kullanılabilen ilk sanal asistandı. Popülerliği diğer şirketlere kendi sanal asistanlarını geliştirme konusunda ilham vererek yapay zeka teknolojisinin ilerlemesini sağladı (Resim: Deposit Fotoğrafları)

Birçok yapay zeka uygulaması günlük hayatımızın bir parçası haline geldi; sanal asistanlar, sohbet robotları, öneri sistemleri, otonom arabalar ve diğerleri. En ünlü yapay zekalardan bazılarını ve bunların nasıl yaşamımızın bir parçası haline geldiğini keşfedeceğiz. kültür ve günlük yaşam.

  • Siri: tarafından geliştirilen bir sanal asistandır Apple 2011 yılında mobil cihazlar için iPhone'lar, iPad'ler e Elma saatler. Doğal dildeki sesli komutları anlamak ve diğerlerinin yanı sıra mesaj gönderme, arama yapma, alarm ayarlama, internette bilgi arama gibi görevleri gerçekleştirmek için yapay zekayı kullanır. A Siri kullanıcıdan öğrenebilir ve onun tercihlerine ve alışkanlıklarına uyum sağlayarak giderek daha kişisel ve verimli hale gelebilir. Ek olarak Siri daha eksiksiz ve sezgisel bir kullanıcı deneyimi oluşturmak için diğer uygulamalarla ve akıllı cihazlarla entegre olabilir.
  • Alexa: tarafından geliştirilen bir sanal asistandır Amazon günlük görevlerin yerine getirilmesine yardımcı olur. Sesli komutla etkinleştirilir "Alexa", "Amazon" ou "Eko". A Alexa Ses tanıma yoluyla çalışır ve diğer şeylerin yanı sıra evinizdeki akıllı cihazlarla etkileşime girebilir, hatırlatıcılar ekleyebilir, hava durumunu kontrol edebilir, günün ana haberlerini bildirebilir.
  • Google Yardımcısı: tarafından geliştirilen bir sanal asistandır. Google sesli komutla erişilebilen “Ok Google"Ya da"Hey Google”. Akıllı telefon ve tablet gibi mobil cihazların yanı sıra akıllı ev cihazları gibi cihazlarda da kullanılabiliyor. Google Ana Sayfası. Google Yardımcısı Arama, hatırlatıcı ayarlama, mesaj gönderme, müzik çalma gibi çeşitli görevleri yerine getirebilir.
Google Asistan, bağlamı anlamak ve sesli komutları yorumlamak için yapay zekayı kullanarak daha doğru ve kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlıyor
  • Watson: tarafından geliştirilen bir yapay zeka platformudur. IBM Şirketlerin iş süreçlerini otomatikleştirmesine ve basitleştirmesine yardımcı olmak için makine öğrenimini, doğal dil işlemeyi ve veri analitiğini birleştiren bir çözümdür. Platformda işi kolaylaştıran çeşitli API'ler bulunmaktadır. Watson Asistanı, herhangi bir uygulama, cihaz veya kanalda hızlı, tutarlı ve doğru yanıtlar sağlayan.
. Watson iş dilini anlayabilir, karmaşık, yapılandırılmamış verileri ve hatta sektöre özgü jargonu analiz edebilir, böylece şirketlerin daha bilinçli kararlar almasına ve daha iyi deneyimler sunmasına olanak tanır.
  • Cortana: tarafından geliştirilen sanal bir kişisel asistandır. Microsoft " gibi sesli komutlar kullanılarak tetiklenebilir.Hey Cortana”. İşletim sistemine entegre edilmiştir , Windows 10 akıllı telefonlar ve tabletler gibi mobil cihazlarda kullanılabilir. A Cortana Diğerlerinin yanı sıra uygulamaları açma, hatırlatıcı ayarlama, internette arama yapma gibi çeşitli görevleri gerçekleştirebilirsiniz.
Cortana, bağlamı anlamak ve sesli komutları yorumlamak için yapay zekayı kullanarak daha doğru ve kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlıyor
  • Tesla Otopilotu: tarafından geliştirilen bir sürücü destek sistemidir. Tesla Sürücünün aracı daha güvenli ve verimli bir şekilde sürmesine yardımcı olmak için yapay zeka ve bilgisayar görüşünü kullanan sistem. Sistem, diğerlerinin yanı sıra aracı şeritte tutmak, hızı trafiğe göre ayarlamak, otomatik olarak park etmek gibi çeşitli görevleri yerine getirebilir. Ancak sistem henüz tamamen otonom değil ve her zaman sürücünün dikkatini gerektiriyor. rağmen otomatik pilot kaza sayısını azalttığı için övgüyle karşılandı Tesla söz konusu olduğunda, teknoloji hâlâ eleştiri ve tartışmaların hedefidir.
Tesla Otopilot: Yapay zekanın otomotiv endüstrisinde nasıl devrim yarattığının bir örneği. Autopilot, gelişmiş sensör teknolojileri ve makine öğrenimi algoritmaları sayesinde Tesla otomobillerinin kısmen otonom olmasına olanak tanıyor.
  • AlphaGo: İngiliz firmasının geliştirdiği yapay zeka programıdır DeepMind, daha sonra satın alındı GoogleGo dünya şampiyonunu yenerek ünlenen Lee Sedol2015 yılında. DeepMind gibi yeni yapay zeka teknolojileri geliştirmeye devam ediyor. AlfaSıfırKurallar hakkında önceden bilgi sahibi olmadan satranç, Go ve diğer oyunları oynamayı öğrenebilenler.
O AlphaGo Go oynamayı ve oyun sırasında stratejik kararlar almayı öğrenmek için makine öğrenimi tekniklerini ve sinir ağlarını kullanır
  • Sofya: Şirketin geliştirdiği insansı bir robottur. Hanson RoboticsHong Kong merkezli, 60'tan fazla farklı yüz ifadesini yeniden üretme kapasitesine sahip. Öğrenmek, insan davranışına uyum sağlamak ve insanlarla çalışmak için tasarlandı, Sofya yapay zeka ve robotiğin evriminde önemli bir kilometre taşıdır. Her ne kadar huzurevlerindeki yaşlı insanlara refakatçi olmak ya da büyük etkinliklerde ve parklarda kalabalığa yardım etmek amacıyla tasarlanmış olsa da, Sofya Doğal konuşmaları sürdürebilir ve hatta şakalar bile yapabilirsiniz.
2017 yılında Sophia'nın Suudi Arabistan vatandaşlığını alan ilk robot olması tartışmalara yol açtı.
2017 yılında Sophia, Suudi Arabistan vatandaşı olan ilk robot oldu ve tartışmalara yol açtı (Resim: IG Tecnologia)
  • ChatGPT: tarafından geliştirilen bir doğal dil modelidir. OpenAI 2022 yılında yapay zeka teknolojisini kullanan GPT (Üretken Önceden Eğitilmiş Transformatör) dayalı Büyük Dil Modeli (LLM). Ünlü chatbot, kullanıcıların doğal dili kullanarak sohbet etmesine olanak tanıyor ve çok çeşitli soruları yanıtlayabiliyor, insan konuşma tarzlarını taklit edebiliyor ve dijital pazarlama, çevrimiçi içerik oluşturma ve müşteri hizmetleri gibi gerçek dünya uygulamalarında kullanılabiliyor.
Openai'nin chat-gpt'si doğal dil teknolojisindeki ilerlemenin bir örneğidir. Yeni sürüm 4, yanıtların kalitesinde ve konuşmanın bağlamının anlaşılmasında önemli iyileştirmeler sunarak etkileşimi gerçek bir insan konuşmasına daha yakın hale getiriyor
OpenAI'nin Chat-GPT'si doğal dil teknolojisindeki ilerlemenin bir örneğidir. Yeni sürüm 4, yanıtların kalitesinde ve konuşmanın bağlamının anlaşılmasında önemli iyileştirmeler sunarak etkileşimi gerçek bir insan sohbetine daha yakın hale getiriyor (Resim: Deposit Fotoğrafları)
  • Deep Blue: tarafından oluşturulan bir süper bilgisayar ve yazılımdı. IBM özellikle satranç oynamak için. Saniyede yaklaşık 256 milyon konumu analiz edebilen 200 yardımcı işlemciyle, Deep Blue Yapay zeka ve bilgi işlem tarihinde önemli bir dönüm noktasıydı. 1996 yılında süper bilgisayar dünya satranç şampiyonuyla karşı karşıya geldi, Garry KasparovAltı oyunluk serinin son oyununu kazanarak, turnuva koşullarında bir dünya satranç şampiyonunu yenen ilk bilgisayar oldu. Bu karşılaşma büyük ilgi ve tartışmalara yol açtı; Kasparov oyunun bütünlüğünü sorguladı ve bilgisayarın insanlar tarafından manipüle edildiğini öne sürdü. 1997 yılında, Deep Blue Kasparov ile rövanş maçında tekrar karşılaştı ve seriyi 3,5'a 2,5 kazandı.
Başarısı Deep Blue satranç ve diğer karmaşık oyunları oynayabilen diğer yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesinin önünü açtı
  • HAL 9000: “filmindeki kurgusal bir karakterdir”2001: Bir Uzay Macerası", yöneten Stanley Kubrick 1968 içinde. HAL 9000 uzay aracını kontrol eden gelişmiş bir yapay zeka bilgisayarıdır Keşif Bir Jüpiter'e bir görevde. Karakter, bilim kurgu ve yapay zeka tarihinde dikkate değerdir ve teknolojinin insanlık için nasıl tehlikeli ve tehdit edici hale gelebileceğinin bir örneğini temsil etmektedir.
. HAL 9000, yumuşak ve sakin sesinin yanı sıra manipülatif ve öldürücü doğasıyla da tanınır. Karakter, yapay zekanın popüler kültürde nasıl temsil edilebileceğinin, teknolojinin nasıl insanlık için bir tehdit olarak görülebileceğinin bir örneği.
. HAL 9000 Yumuşak ve sakin sesiyle tanınıyor, aynı zamanda manipülatif ve öldürücü doğasıyla da tanınıyor. Karakter, yapay zekanın popüler kültürde nasıl temsil edilebileceğinin ve teknolojinin nasıl insanlık için bir tehdit olarak görülebileceğinin bir örneğidir (Resim: IGN Brasil)
  • yolculuk: şirket tarafından geliştirilen bir yapay zeka hizmetidir Midjourney, Inc., doğal dildeki açıklamalardan gerçekçi görüntüler oluşturmak için derin öğrenme teknolojisini kullanan, San Francisco merkezli bağımsız bir araştırma laboratuvarı. Kullanıcıların, grafik tasarım becerilerine veya teknik bilgiye ihtiyaç duymadan, istemlerine göre kolayca özel görüntüler oluşturmasına olanak sağlamak için oluşturuldu. 
  • ozan: tarafından geliştirilen bir chatbot'tur. Google ve dil modeline dayalı LaMDA (Diyalog Uygulamaları için Dil Modeli). Chatbot Mart 2023'te piyasaya sürüldü ve ChatGPT. ozan İnternette bulunan bilgileri özetleyebilir ve ek bilgiler içeren sitelere bağlantılar sunabilir. Platform, internette arama yapma biçimimizde yeni bir aşamadır ve internet arama davranışında köklü bir değişiklik vaat etmektedir.
  • TensorFlow: ücretsiz ve uyumlu bir açık kaynak kütüphanesidir Python ve bunun için ana araçlardan biri makine öğrenme e derin öğrenme. tarafından geliştirilen kütüphane Google Beyin Ekibi esnek, verimli, genişletilebilir ve taşınabilirdir ve akıllı telefonlardan devasa bilgisayarlara kadar her türden bilgisayarda çalışabilir. kümeler bilgisayarların.
  • Azure Bilişsel Hizmetler: geliştiricilerin yapay zeka veya veri bilimi konusunda doğrudan beceri veya bilgiye sahip olmadan uygulamalara bilişsel zeka oluşturmasına yardımcı olan bulut tabanlı yapay zeka hizmetleridir. Ö Azure Bilişsel Hizmetler geliştiricilerin uygulamalarına konuşma tanıma, bilgisayarla görme ve metin analizi gibi bilişsel yetenekleri kolayca eklemelerine olanak tanır.
Azure Bilişsel Hizmetler, görüntülerdeki nesnelerin uzaydaki konumları ve yönelimleri de dahil olmak üzere algılanmasına ve analiz edilmesine olanak tanır. Ürünlerdeki kusurların tespitinden şehir planlamasında hava görüntülerinin analizine kadar birçok alanda kullanılır
  • Adobe Sensei: bir yapay zeka platformudur kerpiç Ürünlerinin kullanıcı deneyimini geliştirmek için makine öğrenimi ve veri analizini kullanan bir şirket. Gibi Senseiile, görüntülerdeki nesnelerin seçilmesi gibi tekrarlanan görevleri otomatikleştirebilir ve her kullanıcı için kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturabilirsiniz. Ö Sensei çeşitli ürünlere entegre edilmiştir kerpiç, dahil o Photoshopya da ressam ve Premiere Pro.
Adobe Sensei, pazarlama kampanyalarının verimliliğini ve etkililiğini artırmak için kullanılabilecek kalıpları ve bilgileri belirlemek üzere büyük miktarda veriyi analiz edebilir.
  • Bixby: için sanal bir asistandır Samsung 2017 yılında lansmanı yapılan Samsung Galaxy S8. Akıllı telefonlar, tabletler, saatler, kulaklıklar ve daha fazlası gibi çeşitli Samsung ürünleriyle çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Sanal asistan tüm cihazları rahatça kontrol edebilir GökadaKullanıcıların cihazlarını sesleriyle kontrol etmelerine olanak tanıyor.
A Bixby kullanıcı isteklerini anlamasına ve yanıtlamasına olanak tanıyan ses tanıma ve makine öğrenimi gibi yapay zeka yeteneklerine sahiptir
  • AIBO: tarafından geliştirilen bir robot köpektir. Sony ilk olarak 1999'da piyasaya sürüldü ve 2006'da durduruldu. 2017'de, Sony yeniden başlatıldı o AIBO ses tanıma ve makine öğrenimi gibi bir dizi gelişmiş özelliğe sahiptir. Ö AIBO Evcil bir köpeğin görünümüne ve davranışına sahiptir ve sahipleriyle gerçek bir evcil hayvana benzer şekilde etkileşime girebilir. Ö AIBO duygusal ve etkileşimli deneyimler yaratmak için teknolojinin nasıl kullanılabileceğinin bir örneğidir.
Aibo, sahiplerini tanıyıp kapıda beklemenin yanı sıra, yaşadığı ortamı da öğrenip uyum sağlayabiliyor.
  • Xiaoice: tarafından oluşturulan bir sohbet robotudur Microsoft 2014 yılında dünya çapında 660 milyondan fazla kullanıcısı ile Çin'de popüler oldu. Chatbot, diğer chatbotlara göre daha doğal ve duygusal tepkilerle kullanıcılarla sohbet edebiliyor. Xiaoice yüksek duygusal zekaya sahip, eğlenceli tepkilerle sohbet edebilen ve hatta bazen flört edebilen bir "duygusal arkadaş" olarak kabul edilir.
Xiaoice, insanların bir chatbotla sanki telefonda bir arkadaşlarıyla konuşuyormuş gibi daha doğal bir şekilde konuşmasına olanak tanıyan "tam çift yönlü ses algılama" teknolojisiyle geliştirildi
  • Skynet: film serisinde Terminatör, Skynet Amerika Birleşik Devletleri hükümetinin askeri amaçlarla yarattığı son derece gelişmiş bir yapay zekadır. Kendinin farkına vardıktan sonra, Skynet İnsanlığı kendi varlığına yönelik bir tehdit olarak görür ve nükleer soykırımı tetiklemeye karar verir. "Yargı Günü" insan ırkını yok etmeye çalışmak. A Skynet serinin ana düşmanlarından biridir ve yaratmaktan sorumludur. Sonlandırıcılarİnsan direnişinin liderlerini öldürmek için geçmişe gönderilen katil robotlar. A Skynet yapay zekanın doğru şekilde kontrol edilmediği takdirde nasıl insanlık için bir tehdit haline gelebileceğinin kurgusal bir örneğidir.
Terminatör Skynet, insan zekasını aşan ve otonom hale gelen, insanlığın yok olmasına yol açan bir asinin tehlikelerini temsil ediyor
Skynet, insan zekasını aşan ve otonom hale gelen, insanlığın yok olmasına yol açan bir YZ'nin tehlikelerini temsil ediyor. (Resim: IGN Brasil)
  • Biber: tarafından geliştirilen insansı bir robottur. SoftBank Robotik Duyguları okuyabilen ve yüz ifadelerini tanıyabilen. 2015 yılında piyasaya sürüldü ve yalnızca bir dakika içinde tükendi. Ö Biber İnsan etkileşimiyle gelişebilir ve dans etmek, oyun oynamak gibi yeni aktiviteler öğrenebilir. Sağlık, konaklama, eğitim, bankacılık ve perakende dahil olmak üzere birçok sektörde kullanılmaktadır. Kişiselleştirilmiş önerilerde bulunabilir, insanların aradıklarını bulmalarına yardımcı olabilir ve insan ekibiyle etkileşime geçerek her etkileşimi olumlu ve profesyonel hale getirebilir.
O Biber insanlarla bağlantı kurmak, onlara yardım etmek ve bilgileri onlarla paylaşmak, aynı zamanda işletmelerin müşteri deneyimini geliştirmelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
  • AutoML: tarafından geliştirilen otomatik bir makine öğrenimi modelidir. Google Bu, veri bilimi deneyimi olmayan kullanıcıların makine öğrenimi modelleri oluşturmasına olanak tanır. Bilgisayarlı görme, doğal dil işleme ve konuşma tanıma gibi çeşitli uygulamalarda kullanılır.
O AutoML özellik seçimi, hiper parametre ayarlama ve algoritma seçimi gibi görevleri otomatikleştirerek makine öğrenimi modelleri oluşturma sürecini daha kolay ve erişilebilir hale getirebilir.
  • Rekognition: tarafından geliştirilen derin öğrenme tabanlı bir görüntü ve video tanıma hizmetidir. Amazon Web Servisleri. Görüntü ve videolardaki nesneleri, insanları, metinleri, sahneleri ve etkinlikleri tanımlayabilir. Ayrıca metni çıkarır, çerçevelerdeki insanların hareketlerini haritalandırır ve bilgisayarda depolanan videolardaki nesneleri, ünlüleri ve uygunsuz içerikleri tanır. Amazon S3ve canlı video yayınlarında.
Amazon Rekognition, tümüyle yönetilen bir hizmettir ve görüntü ve video tanıma görevleri için önceden eğitilmiş olarak gelir; böylece zamanınızı ve kaynaklarınızı derin bir öğrenme hattı oluşturmaya yatırmanıza gerek kalmaz
  • Face ID: tarafından tasarlanıp geliştirilen bir yüz tanıma sistemidir. Apple için iPhone'lar X veya daha sonra ve iPad Pro. Sezgisel ve güvenli kimlik doğrulama sağlar ve kamera sistemi tarafından etkinleştirilir Gerçek Derinlik Kullanıcının yüzünün geometrisini doğru bir şekilde haritalandırmak için ileri teknolojileri kullanan en son teknoloji. Kamera Gerçek Derinlik Kullanıcının yüzünün bir haritasını oluşturmak için yüzlerce görünmez noktayı yansıtıp analiz ederek tam yüz verilerini yakalar.  
O Face ID gözlük, şapka veya sakal taksa bile kullanıcının yüzünü tanıyabilmektedir. Gelişmiş sinir ağlarının kullanımı yoluyla maskeleme veya diğer teknikler yoluyla yapılan sahtekarlığa karşı koruma sağlamak üzere tasarlanmıştır.
  • Netflix: Platform, kullanıcıların içeriği kolay ve kişiselleştirilmiş bir şekilde bulmalarına yardımcı olmak için bir öneri sistemi kullanır. Sistem, bir kullanıcının belirli bir içeriği izleme olasılığını bir dizi faktöre dayalı olarak tahmin eder: kullanıcının hizmetle olan etkileşimleri, benzer zevklere sahip diğer kullanıcıların tercihleri ​​ve tür, kategori, aktörler, yapım yılı gibi başlıklar hakkındaki bilgiler diğerlerinin yanı sıra serbest bırakın. Ek olarak Netflix önerileri daha da kişiselleştirmek için kullanıcının izlediği zamanı, izlediği cihazları ve ne kadar süre izlediğini gözlemler.
A Netflix derecelendirme sistemleri oluşturmak ve film ve dizi öneren algoritmayı hayata geçirmek için çeşitli algoritmalar kullanır.
  • Spotify: Platform, kullanıcının uzun süredir dinlemediği şarkılar da dahil olmak üzere kullanıcılara şarkı önermek için yapay zekayı kullanarak nostalji hissi yaşatıyor. Ö Spotify ayrıca şunları sunuyor: DJ ve Spotify Radyo kullanıcıların müzik tercihlerine göre kişiselleştirilmiş radyo istasyonlarına erişmelerine olanak tanır. Yapay Zeka Spotify insanların yeni müzik bulmalarına yardımcı oluyor ve bu da iş modelinin temelini oluşturuyor Spotifyonlara hizmet için ödeme yapmaya devam etmeleri için daha fazla neden sunarak.
. Spotify, temel olarak iki noktaya dayalı olarak yeni müzik önerir: kullanıcı geçmişi ve müzik tercihleri.
  • Ajan Smith: film serisindeki kurgusal bir karakterdir Matris. Yapay zekanın dünyadaki bir tezahürüdür. Matris ve serinin ana düşmanlarından biridir. Ajan Smith düzeni sağlamak için oluşturulmuş ancak yaratıcılarına isyan eden ve insanlığı yok etmeye çalışan bir programdır.
Yapay zeka nedir? Yapay zeka hakkında bilmeniz gereken her şeyi keşfedin: tarihi, türleri ve iş piyasasını ve yaşadığımız dünyayı nasıl dönüştürdüğü
Agent Smith, kendini kopyalama ve çoğaltma yeteneğiyle tanınan ve serinin ana karakterleri için büyüyen bir tehdit haline gelen bir programdır.
  • Şef Watson: tarafından geliştirilen bir uygulamadır IBM Gastronomik menüleri otomatik bir şekilde oluşturmak için yapay zekayı kullanan bilişsel teknolojiye dayanmaktadır. Uygulama, kullanıcının malzemeleri girmesine veya Şef Watson onun için kendi gizemli mantığına göre seçim yapın.
O Chef watson tarafından yürütülen bir araştırma projesidir. IBM bir bilgisayarın yaratıcı olma olasılığını araştırıyor.
  • Amazon Polly: doğal, gerçekçi insan konuşmasını sentezlemek için derin öğrenme teknolojilerini kullanan bir metinden konuşmaya hizmetidir. Hizmet, konuşan uygulamalar oluşturmanıza ve tamamen yeni sesle etkinleştirilen uygulama kategorileri oluşturmanıza olanak tanır. Ö Amazon Polly Ses kalitesini daha doğal ve insana benzer olacak şekilde geliştiren sinirsel metin-konuşma dönüşümü de dahil olmak üzere düzinelerce dilde çeşitli yüksek kaliteli insan sesleri sunar. Hizmet aynı zamanda sözlüğü ve etiketleriyle uyumlu konuşma çıkışını özelleştirmenize ve kontrol etmenize de olanak tanır. Konuşma Sentezi İşaretleme Dili (SSML).
O Amazon Polly Self servis modelinde e-öğrenmeden bulut tabanlı çağrı merkezi hizmetlerine kadar çeşitli uygulamalarda kullanılabiliyor.
  • Google Translate: tarafından sağlanan çevrimiçi bir dil çeviri hizmetidir. Google 100'den fazla dili destekleyen ve metinlerin, web sitelerinin, görsellerin ve belgelerin anında tercümesini sağlayabilen. Hizmet dünya çapında milyonlarca insan tarafından kullanılıyor ve anında ses ve görüntü tanıma gibi özelliklerle giderek daha karmaşık hale geliyor.
. Yapay zeka ve makine öğreniminin kullanımı da şunları mümkün kıldı: Google Translate Daha hızlı ve daha verimli çeviriler sağlayın.
  • Facebook DeepFace: tarafından geliştirilen bir yüz tanıma sistemidir. Facebook yüz doğrulamada insan performansı ile makine performansı arasındaki açığı kapatmayı hedefliyor. Sistem, bugüne kadarki en büyük yüz veri seti olan 4.000'den fazla kimliğe ait dört milyon yüz görüntüsünden oluşan bir veri seti üzerinde eğitildi. Ö Derin Yüz Yüzleri %97,35 doğrulukla tanıyabiliyor ki bu da insan performansına çok yakın.
Yapay zeka nedir? Yapay zeka hakkında bilmeniz gereken her şeyi keşfedin: tarihi, türleri ve iş piyasasını ve yaşadığımız dünyayı nasıl dönüştürdüğü
DeepFace, kullanıcı kimlik doğrulamasından kamu güvenliğine kadar çeşitli uygulamalarda kullanılır. Ancak yüz tanımanın kullanımı gizlilik endişeleri ve olası cinsiyet ve ırksal önyargılar nedeniyle de tartışmalıdır.
  • NVIDIA Jarvis: Konuşmaya dayalı yapay zeka hizmetleri oluşturmayı amaçlayan bir yapay zeka platformudur. Platformu NVIDIA Geliştiricilerin büyük ölçekli konuşmaya dayalı yapay zeka hizmetleri oluşturması, dağıtması ve yönetmesi için eksiksiz bir GPU hızlandırmalı yazılım ve araç seti sunar.
A NVIDIA Jarvis Soruları doğal dilde anlayıp cevaplayabilir, bilgi verebilir ve sorunlara çözüm üretebilir.
  • DALL · E: tarafından geliştirilen bir derin öğrenme modelidir. AçıkABilgi istemleri adı verilen doğal dil açıklamalarından dijital görüntüler üretiyorum. Model Ocak 2021'de ortaya çıktı ve şu sürümü kullanıyor: GPT 3 görüntüler oluşturmak için değiştirildi. Ö DALL E 2 halefidir DALL · E, daha yüksek çözünürlüklerde daha gerçekçi görüntüler oluşturmak için tasarlanmıştır ve kavramları, nitelikleri ve stilleri birleştirebilir. Model, görüntüleri orijinal tuvaldekinin ötesine genişleterek yeni geniş kompozisyonlar oluşturabilir.
O DALL E 2 Ayrıca, gölgeleri, yansımaları ve dokuları göz önünde bulundurarak öğeler ekleyip çıkararak, doğal dildeki bir başlıktan mevcut görüntüler üzerinde gerçekçi düzenlemeler yapabilirsiniz.
  • Kararlı Difüzyon: metin açıklamalarından gerçekçi görüntüler üreten bir sinir ağı modelidir. Ekip tarafından geliştirildi CompVis da Ludwig Maximilian Münih Üniversitesi ve için Stabilite AIgibi tescilli metinden resme şablonlara açık kaynaklı bir alternatiftir. DALL-E ve yolculuk.
  • AMECA: tarafından yaratılan ultra gerçekçi bir insansı robottur. Mühendislik Sanatları, izin alarak sohbet edebilir ve bilgileri saklayabilir. Gerçekçi ifadeleri ve iletişim yeteneğinin yanı sıra insan ifadelerini taklit etmesi ve hatta duyguları göstermesiyle de dikkat çekiyor.
Ameca, yaratıcılarına duygularını gösterme ve hatta kızma yeteneğine sahiptir.
AMECA, yaratıcılarına duygularını gösterme ve hatta kızma yeteneğine sahiptir (Resim: Nerdist)

Günümüzde yapay zeka teknolojisi sürekli gelişiyor ve her gün birçok yeni araç ortaya çıkıyor.

Etik ve gizlilik sorunları gibi hâlâ karşılaşılması gereken zorluklar olsa da yapay zekanın geleceği umut verici. Bu teknolojinin sürekli gelişmesi ve iyileştirilmesiyle, yenilikçi çözümler ve insan yaşamının çeşitli alanlarında önemli gelişmelerin olduğu daha gelişmiş bir toplum bekleyebiliriz.

Yapay zeka, insanlığa giderek daha önemli faydalar sağlama potansiyeliyle dünyamızı şekillendiren itici bir güçtür. Sürekli gelişen bu teknolojik devrimin gücünü keşfetmek ve kullanmak için heyecan verici bir zaman.

Yapay Zeka ile ilgili olup biten her şeyden her zaman burada haberdar olun gösteri teknolojisi.

Daha fazla gör:

kaynak: IBM, Yerleşik, Teknik Hedef

Metin incelemesi yapan kişi: Pedro Bomfim (14 / 06 / 23)

Haberlerimizi almak için kaydolun:

Yorum bırakın

E-posta hesabınız yayınlanmayacak. Gerekli alanlar ile işaretlenmişlerdir *

İlgili Yazılar