Yapay Zekâ Çeşitleri

Yapay Zekâ Çeşitleri

Yapay Zekâ (YZ), farklı görev ve yetenek alanlarına göre birçok türe ayrılır.
Bu çeşitler, basit kural tabanlı sistemlerden kendi kendine öğrenebilen otonom yapılara kadar uzanır ve her biri işletmelere farklı düzeyde verimlilik, öngörü ve otomasyon sağlar.

1. Deterministik Modeller

Bu yapay zekâ modeli, önceden belirlenmiş, katı kurallara göre çalışır. Her girdi için her zaman aynı çıktıyı üretir. Öğrenme yeteneği yoktur, sadece programlandığı kuralları takip eder. “Eğer bu → o zaman şu” temel algoritma ile çalışır.

Güvenilir ve öngörülebilirdir. Şeffaftır. Günümüzde kritik iş süreçlerinde hâlâ yoğun olarak kullanılmaktadır. (Özellikle finans ve sağlık gibi sıkı sektörler)

Müşteri Hizmetleri Yönlendirmesi (Chatbot): "Müşteri hizmetleri hattında lütfen bir numara tuşlayın" şeklindeki etkileşimli sesli yanıt sistemleri (IVR) kural tabanlıdır.
E-posta Filtreleme Sistemleri: Gelen e-postaların "spam" olarak işaretlenmesi, genellikle bu e-postaların içeriğindeki anahtar kelimeler ("kazandınız", "bedava", "indirim") gibi kurallara dayanır.
Kalite Kontrol Sistemleri: Üretim hatlarında, bir ürünün boyutu veya rengi gibi belirli özelliklerini kontrol eden sistemler, tanımlanmış tolerans değerlerine göre "geçer" veya "hatalı" kararı verir.
Kredi Başvuru Onayı: Bankaların ve finans kuruluşlarının ön eleme aşamasında, başvuru sahibinin belirli kriterleri (asgari gelir düzeyi, kredi puanı eşiği gibi) karşılayıp karşılamadığına dair basit onay süreçleri kural tabanlı sistemlerle yürütülür.

2. Makine Öğrenmesi (ML)

Makine öğrenimi, sistemin geçmiş verilerden öğrenerek kendini geliştirmesi ve tahminlerde bulunması prensibine dayanır. Bu sistemler, sabit kurallara bağlı kalmak yerine, veri içindeki kalıpları ve ilişkileri keşfederek çalışır.

Pazarlama ve Satış Öngörüleri: Müşterilerin demografik bilgileri, geçmiş alışveriş davranışları ve web sitesi etkileşimleri analiz edilerek hangi ürünleri satın alacakları tahmin edilir. E-ticaret sitelerinin "Sizin için Önerilenler" bölümü bu sistemlere dayanır.

Dolandırıcılık Tespiti: Bankacılık sektöründe, bir kullanıcının geçmiş harcama alışkanlıklarından sapma gösteren (alışılmadık bir ülkede büyük bir işlem gibi) işlemleri anında tespit eder ve potansiyel dolandırıcılık olarak işaretler.

Hastalık Teşhisi: Tıbbi görüntüleme (röntgen, MR) verilerini analiz ederek, bu görüntülerin içindeki anormallikleri veya tümörleri tespit etmede doktorlara yardımcı olur.

3. Üretken / Geniş Dil Modelleri (LLM)

Bu sistemler, öğrendiği verileri kullanarak yepyeni ve özgün içerikler üretme yeteneğine sahiptir. LLM'ler, insan dilini anlama ve üretme konusunda uzmanlaşmıştır. Öğrendikleri devasa metin verisi sayesinde yaratıcı ve özgün içerikler oluşturabilirler. Bu içerik; makale, şiir, görsel veya yazılım kodu.

İçerik Oluşturma: Pazarlama ekipleri, yeni bir reklam kampanyası için yaratıcı sloganlar veya blog yazıları oluşturmak amacıyla Üretken yapay zekâ araçlarını kullanabilir. Bu sayede içerik üretim süreci hızlanır.

Yapay Medya (Deepfake): Ses ve video verilerini kullanarak gerçekçi ancak kurgusal görüntüler ve sesler oluşturur. Bu teknoloji, hem eğlence sektöründe hem de eğitim materyallerinin hazırlanmasında kullanılabilir.

Otomize Kod Yazımı: Yazılımcılar, yapay zekâdan belirli bir işlevi yerine getirecek kod parçacıkları yazmasını isteyebilir veya yazdıkları koddaki hataları düzeltmesini talep edebilir.

4. Otonom Modeller (Yapa Zeka Ajanları)

Otonom sistemler, kendi başlarına hareket edebilme ve bir görevi tamamlamak için birden fazla adımı yürütebilme yeteneğine sahiptir. Bu sistemler, rutin görevleri tamamen otomatikleştirerek insan müdahalesine olan ihtiyacı en aza indirir.

Tedarik Zinciri Optimizasyonu: Bir yapay zekâ ajanı, tedarikçilerden gelen verileri sürekli olarak takip edebilir. En iyi fiyatı, stok durumunu ve teslimat sürelerini analiz ederek otomatik olarak sipariş verebilir veya tedarikçiyi değiştirebilir.

Akıllı Finans Danışmanı: Bir yapay zekâ ajanı, piyasa verilerini ve yatırım hedeflerinizi sürekli olarak takip ederek, sizin adınıza otomatik olarak alım-satım işlemleri yapabilir.

Proje Yönetimi: Yapay zekâ ajanı, proje yöneticisinin yerine ekibin ilerlemesini takip edebilir, potansiyel riskleri belirleyebilir ve ilgili kişileri otomatik olarak uyarabilir. Bu sayede süreç yönetimi büyük ölçüde kolaylaşır.

Bellek Fonksiyonlarına Göre Yapay Zekâ

1. Reaktif Makineler

Bu yapay zekâlar, sadece anlık verilere tepki verir ve geçmiş deneyimlerden öğrenme veya hafıza oluşturma yetenekleri yoktur. Örnek: Satranç oynayan bir bilgisayar.

2. Sınırlı Bellek

Bu yapay zekâlar, belirli bir süre için geçmiş verileri saklayabilir ve bunları gelecekteki kararları için kullanabilir. Örnek: Otonom araçlar.

3. Zihin Teorisi

Bu aşamadaki yapay zekâların, insanların duygu, düşünce, inanç ve niyetlerini anlama yeteneğine sahip olmaları beklenir. Henüz geliştirme aşamasında olan bir konsepttir.

4. Öz Farkındalık

Bu, varlığının farkında olan, kendi iç durumunu ve hislerini anlayabilen yapay zekâyı ifade eder. Bu seviye, en uç nokta olarak kabul edilir ve henüz bilim kurgu alanındadır.

Yeteneklerine göre Yapay Zekâ

1. Dar Yapay Zekâ:

Belirli bir göreve odaklanmış yapay zekâ türüdür. Günlük hayatta en sık karşılaştığımız yapay zekâ budur. Örneğin; sanal asistanlar, spam filtreleri, navigasyon uygulamaları vd.

2. Genel Yapay Zekâ:

İnsan zekâsıyla aynı seviyede düşünme, öğrenme ve problem çözme yeteneğine sahip yapay zekâ türüdür. Henüz tam olarak geliştirilmemiştir.

3. Süper Yapay Zekâ:

İnsan zekâsından çok daha üstün ve hızlı düşünen, öğrenen bir yapay zekâ türüdür. Henüz bilim kurgu düzeyinde bir konsepttir.