Forumda yenilikler devam etmektedir , çalışmalara devam ettiğimiz kısa süre içerisinde güzel bir görünüme sahip olduk daha iyisi için lütfen çalışmaların bitmesini bekleyiniz. Tıkla ve Git
x

Yapay Zekâyla İlgili Yanlış Bilinen 6 Bilgi

Yapay Zekâyla İlgili Yanlış Bilinen 6 Bilgi
0
147

dagcı

FD Üye
Katılım
Ocak 9, 2022
Mesajlar
38,225
Etkileşim
3
Puan
38
Yaş
68
F-D Coin
66
yapay-zeka-hakkinda-yanlis-bilinen-bilgiler-1628711638.jpg

Oyunların, filmlerin, dizilerin ve hatta tüm eğlence sektörünün kullanmaktan sıkılmadığı, adeta diline pelesenk olmuş yapay zekânın ulaştığı popülerlik gerçekten de hayranlık uyandırıcı. Popüler olan her şey gibi hepimizin ilgisini çekiyor ve herkesin ilgisini çektiği için de hakkında şehir efsaneleri oluşması kaçınılmaz oluyor.

Beyaz perdede üstün zekâsıyla insanlığı ortadan kaldırmayı kendine amaç bellemiş, saniyeler içinde tüm insanlığı yok edecek planlar yapmayı çocuk oyuncağı gibi gösteren yapay zekâlar görmeye o kadar alıştık ki artık sadece filmlerde değil, günlük sohbetlerde bile yapay zekânın sebep olabileceği potansiyel tehlikeler konuşuluyor. Biz de bu günlük sohbetler sırasında ağızdan çıkabilen yanlış bilinenleri bir araya getirdik.

Yapay zekâyla ilgili yanlış bilinenler:

  • Yapay zekâ ve makine öğrenmesi aynı şeydir,
  • Tamamen kendi kendine öğrenebilir,
  • Yüzde yüz objektiftir,
  • İşlerimizi elimizden alacak,
  • İnsanlardan her konuda daha iyi olacak,
  • İnsanları köleleştirecek.
Yapay zekâ ve makine öğrenmesi aynı şey değildir:

ff4a207a4a1d77ddb320ea8f22cd4249aa183c3d.jpeg

Makine öğrenmesi toplanan verilerin ve belli bir algoritmanın işlenerek bir makinenin insanın öğrenme yetisini taklit etmesi üzerine kurulu olan teknolojiye verilen isimdir. Günümüzde tıbbi teşhisler veya görüntü ve ses tanıma gibi birçok farklı alanda kullanılır. Ancak yaygın düşüncenin aksine yapay zekânın yalnızca bir alt kümesidir. Yapay zekâyı sayısız farklı alanda çeşitlendirilen bir çatı olarak düşünmemiz gerekiyor.

Makine öğrenmesine verilebilecek en güncel örneklerden biri Nvidia’nın yapay zekâ ile performans artırımını sağlayan DLSS teknolojisi. İlk defa Şubat 2019’da karşımıza çıkan DLSS, ışın izleme teknolojisinin sebep olduğu inanılmaz performans kaybını telafi etmek amacıyla geliştirilmişti. İlk zamanlarında görüntüde ciddi bozulmalara sebep olan teknoloji, makine öğrenmesi ve makine öğrenmesini yönetmeyi bilen uzmanlarla birlikte bugün çok daha iyi bir durumda.

Yapay zekâ sadece kendi kendine öğrenemez:

b520d8cdc39906bdacb21cd325cd26f7d7932e99.jpeg

Yapay zekâların tek başlarına bir şeyler öğrenebileceği düşüncesi makine öğrenmesiyle birlikte epey popüler oldu. Ancak işin aslı hiç böyle değil. Çünkü makine öğrenmesinin verimli olabilmesi için öncelikle tecrübeli veri bilimcilerinin makine öğrenmesine sunulacak bilgileri hazırlaması, elden geçirmesi ve makine öğrenmesinin anlayabileceği bir şekle sokması gerekiyor. Yani her yerde duymaya başladığımız makine öğrenmesi kendi kendine gerçekleşen bir mucize değil. Yalnızca dikkatli bir şekilde yol gösterildiği zaman istenilen sonuca ulaşabiliyor.

Bu örnekten çıkarmamız gereken sonuca gelelim. Bir yapay zekânın onu gözlemleyenleri numaraya getirmesi, inisiyatif alıp internete bağlanması ve kendi kendine bir şeyler öğrenmesi, planlar yapması gibi ihtimalleri bir kenara bırakmalıyız. Ancak tabii ki böyle şeyleri filmlerde görmenin keyifli olmadığını söylemiyoruz.

Yapay zekâ istisnasız bir objektiviteye sahip değildir:

607d04fa64deb9dcd513dcaf2c38d4f2ba8a02bd.jpeg

Yapay zekâ teknolojileri insanlardan oluşan ekiplerce sağlanan verilerle çalışır. İnsanlar ise ne miktarda olursa olsun özünde objektifliğini kaybedebilen bir canlı olduğu için yapay zekâ da bundan payını alıyor. Özellikle de sosyal medya gibi sürekli güncelleme yapmayı gerektiren alanlar için düzenlenen yapay zekâlar önyargılarla boğuşur. Öyle ki Twitter gibi dev oluşumların algoritmaları bile buna benzer sorunlardan nasibini alıyor.

Üstteki paragrafın sonunda link verdiğimiz örnek olayda görüldüğü üzere Twitter, resim kırpma algoritmasının beyaz tenli insanları öne çıkardığı gerekçesiyle olaya el atarak insanlardan yardım beklediğini, hatta yardımcı olanlara ödül vereceğini söylüyor. Tabii bu noktada yapay zekânın beyaz tenli insanları öne çıkarmasının gerçekten yapay zekânın sahip olduğu bir önyargıyı değil, o yapay zekâyı kontrol eden insanların bir noktada bir şeyleri gözden kaçırdığını işaret ettiğini belirtelim.

Yapay zekâ işlerimizi elimizden almayacak:

9c566825c10cdd485b7301975ddadf4b40fe579c.jpeg

Yapay zekânın iş gücü gerektiren süreçlerde birçok defa insanların yerini doldurduğu ve doldurmaya devam edeceği bir gerçek. Ancak sırf buradan yola çıkarak makineler insanların yerini alacak, insanlar işsiz kalacak gibi çıkarımlara varmak gerçek dışı bir düşünce tarzı. Bu tarz endişeler Sanayi Devrimi zamanında da ortaya çıkmıştı. Ancak Sanayi Devrimi'nin sebep olduğu dönüşüm sonucunda görebiliyoruz ki insanlar için hala yapacak birçok iş var.

Sanayi Devrimi, etkinliği inanılmaz ölçüde artıran makinelerle sonunu getirdiği iş kollarının yerine yenilerini yerleştirmiş oldu. Yapay zekânın sonunu getirdiği bazı iş kollarının yeri de aynı şekilde başka iş kollarıyla doldurulacak. Yani yapay zekâ aslında iş gücünün artırılması ve insanların daha efektif bir şekilde çalışabilmesinin önünü açmak için kullanılıyor. Uzun bir süre de bu amaçla kullanılmaya devam edecek.

Yapay zekâ insanlardan her konuda daha iyi olmayacak:

f146adcdc2a66e154524280b9f13d00cc8f06895.jpeg

Yapay zekâ teknolojileri iki farklı şekilde ele alınıyor. Bunlardan biri özelleştirilmiş, diğeri de genelleştirilmiş olarak adlandırılıyor. Özelleştirilmiş yapay zekâ özellikle bir işi yapması için geliştirilen ve eğitilen yapay zekâlara verilen isim. Bu gruba örnek olarak tıp alanında kullanılanlar verilebilir. Genelleştirilmiş yapay zekâ ise tıpkı insanlar gibi birçok farklı alana odaklanmak üzere programlanan yapay zekâlara verilen isim.

Özelleştirilmiş yapay zekâlar eğitildikleri tek bir konuda insanlardan daha iyi performans sergileyebiliyor olsa da bütün resmi görme konusunda insanların çok gerisinde. O yüzden de bu tarz yapay zekâların çıkardığı sonuçları yorumlama işi yine insanlara düşüyor. Genelleştirilmiş yapay zekâlar ise birden fazla alana odaklandığı için tek bir noktada olağandışı performans sergileme şansını kaçırıyor ve tüm yapay zekâlar gibi yalnızca insan danışmanlığıyla doğru sonuca ulaşmayı başarabiliyor.

Yapay zekâ insanları köleleştirmeyecek:

b3641cd3449e75d7a9fa799b01d430cd26adb282.jpeg

Yapay zekânın insanları köleleştireceği fikri bilim kurgu yapımlarının vazgeçilmezi. O yüzden de bilim kurgu filmlerinde bırakmamız gereken bir düşünce. Yukarıda da belirttiğimiz gibi yapay zekâ dediğimiz teknoloji ona yüklenen misyonu gerçekleştirmesi üzerine kurulu bir araçtan fazlası değil. Evet, çok gelişmiş bir teknoloji olduğu su götürmez bir gerçek ama filmlerde gördüğümüz gibi yapay zekânın insanların artık dünya üzerinde bir yeri olmadığına karar verip insanlığı yok etmek üzere bir yola çıkması gerçekçi değil.

Yapay zekâ hakkında sıkça yanlış anlaşılan konulara değindiğimiz yazımızın burada sonuna geliyoruz. Yapay zekâ her geçen gün çok daha güçlü olmaya devam ediyor. Ancak yapay zekâ ile yapılabilecekleri kötü bir geleceğin habercisi değil, tam aksine insanların çok daha iyi bir hayat yaşayabilmesinin kapılarını aralayan unsurlar olarak görmeliyiz.


 

Similar threads

2019-2020 eğitim tedrisat yılı itibariyle Türkiye'deki iki üniversite, yapay zekâ mühendisliği kısmına öğrenci alacak. Birinci kere bu yıl açılacak olan kısmın ders içeriklerini, okuyanların ve mezun olanların ne iş yapacaklarını merak ediyorsanız, sahih noktadasınız. Üniversitelerin yapay...
Cevaplar
0
Görüntüleme
211
Yapay zekâ ile yapabileceğimiz birçok harika şey var ancak MIT’deki araştırmacılar için bunlar yeterli değil gibi görünüyor. Araştırmacılar, PizzaGAN isimli yapay zekâ projesinde, İtalyan mutfağının vazgeçilmezi pizza üzerine yapay zekâyı bıraktılar ve bu süreçte, pizza yapım yöntemlerinin ve...
Cevaplar
0
Görüntüleme
154
Resimlere başlık yazmak sıkıcı ancak gerekli ve genellikle editörler tarafından sevilmeyen bir iş. Neyse ki bunu da artık yapay zekâ yapabilecekmiş gibi duruyor. Bilgisayar Görüşü ve Desen Tanıma 2019 adlı konferansta IBM’deki bir grup araştırmacı tarafından yeni bir model sunuldu. Bu model...
Cevaplar
0
Görüntüleme
298
Rubik küpler, 1970’lerin ahir ortaya çıktığından beri zekâ oyunları arasında en üst sıralarda kendine nokta edindi. Rubik küpü merkezine alan organizasyon Yerküre Küp Birliği, rubik küp hayranları için olabildiğince süratli tahliller üretmek adına her yıl çeşitli yarışlar düzenliyor. Bu...
Cevaplar
0
Görüntüleme
167
2020 Tokyo Olimpiyatları, geçen yıl pandemi dolayısıyla ertelenmiş ve geçtiğimiz günlerde yapılmaya başlamıştı. Yine pandemi sebebiyle çok az insan olimpiyatları stadyumda canlı izleme imkânı bulabildi. Olimpiyatları televizyon ve internet üzerinden takip ettiğimizde, onlarca farklı istatistik...
Cevaplar
0
Görüntüleme
66
858,460Konular
981,084Mesajlar
29,524Kullanıcılar
axxaSon üye
Üst Alt