Bu sözlük, yapay zekanın karmaşık yapısını daha anlaşılır hale getirmek amacıyla tasarlanmıştır. AI gelişmeleriyle kullanıcıların kendilerini daha güvende hissetmelerini sağlamayı hedefliyor. Yapay zeka, teknoloji ve endüstrileri hızla dönüştürüyor. Bununla birlikte, uzmanlaşmış terimlerin takibi zorlaşabilir. Bu kılavuz, teknolojiyi anlamanıza yardımcı olmak için gerekli olan temel kavramların açıklamalarını içermektedir.
Yapay zeka sürekli evrim geçirirken, bu alandaki temel terminolojiyi bilmek, gelişmelerle uyumlu olmanıza katkıda bulunur. Yapay zekanın etkileri, üretkenlik artışından etik tartışmalara kadar birçok sektörde gözlemlenmektedir. Meraklı veya profesyonel olmanız fark etmeksizin, bu terimleri anlamak AI’nın mevcut potansiyelini ve gelecekteki olasılıklarını kavramanıza yardımcı olacaktır.
Yapay zeka sözlüğü – temel kavramlar
Yapay Zeka (AI): Yapay zeka, problem çözme, dil anlama ve kalıpları tanıma gibi insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen sistemleri geliştiren bir bilgisayar bilimi dalıdır. Algoritmalar ve veriler yoluyla kararlar verir, içgörüler sunar ve bilişsel işlevleri taklit ederek süreçleri otomatikleştirir. Sanal asistanlar, öneri motorları ve otonom araçlar, yaygın uygulamalar arasındadır.
Makine Öğrenimi (ML): Verilerden öğrenerek karar ve tahminlerde bulunabilen bir yapay zeka türüdür. Geleneksel programlamanın aksine, ML sistemleri daha fazla veri ile zamanla gelişmektedir.
Derin Öğrenme: Büyük veri kümesi içindeki karmaşık kalıpları analiz etmek için çok katmanlı sinir ağları kullanan bir makine öğrenmesi biçimidir. Her katman, verileri aşamalı olarak işleyerek bilgi analizinde yüksek etkinlik sağlar.
Takviyeli Öğrenme (RL): Ajanların bir ortamda deneme-yanılma ile öğrenerek, en iyi sonuçları elde etmek için ödüller veya cezalar aracılığıyla eylemleri pekiştirdiği bir makine öğrenim teknikleridir. Hedef, ajanın eylemlerini uyarlayarak ödülleri zamanla maksimize etmesidir.
Taklit Öğrenme: Bir yapay zeka modelinin insan veya başka bir modelden aldığı örnekleri gözlemleyerek ve taklit ederek görevleri öğrenmesi sağlanır. Model, gözlemlerine dayalı olarak eylemleri “taklit eder” ve bu sayede robotik alanlarında ve simülasyonlarda öğrenim sürecini destekler.
Sıfır Atış ve Az Atış Öğrenme (Zero-shot and Few-shot Learning): Yapay zekanın az eğitim verisi ile görevleri yerine getirebilmesini sağlayan tekniklerdir. Sıfır atış öğrenmede model, daha önce hiç karşılaşmadığı görevleri başarıyla yerine getirebilirken, az atış öğrenmede sınırlı sayıda örnekten hızlıca öğrenme yeteneğine sahiptir.
Yapay Genel Zeka (AGI): AGI, insan zekasına sahip olup, geniş bir yelpazede ve çeşitli bağlamlarda entelektüel görevleri anlayabilen, öğrenebilen ve hayata geçirebilen son derece gelişmiş bir yapay zeka formunu ifade eder. Dar AI’nın aksine, AGI insan benzeri problem çözme ve uyum sağlama becerileri sergileme potansiyeline sahiptir. OpenAI gibi kuruluşlar AGI’nin potansiyelini araştırırken, bu konsept hâlâ teorik bir aşamada yer almaktadır.
Üretken AI (Generative AI): Eğitim verilerine dayanarak yeni içerikler, metin, resim, kod ve ses gibi öğeleri oluşturan AI sistemlerini tanımlar. ChatGPT ve DALL-E gibi örnekler bu ana kategoriye girer.
Yorum Yap