#Etik YZ

[siegram-com]

Yapay Zeka Devriminde Ollama: Geleceği Şekillendiren Modeller ve Türkiye'nin YZ Atılımı

Yapay Zeka (YZ) modelleri çeşitli uygulamalarda vazgeçilmezdir ve Ollama, farklı YZ modellerine kolay erişim sağlar. Her model, farklı ihtiyaçlara ve kullanım senaryolarına hitap eden benzersiz bir işleve sahiptir. Bu rehber, Ollama ile kullanılabilen çeşitli YZ modelleri hakkında daha fazla bilgi vererek, özel işlevlerini, uygulamalarını ve farklarını detaylandırıyor. Ollama YZ Modelleri Özet…

[dokumtek]

Yapay Zeka: Yeni Bir Sanayi Devrimi mi?

Yapay zeka (YZ), bilgisayar sistemlerinin insan benzeri düşünme ve karar verme yeteneklerini simüle etmek için kullanılan bir teknolojidir. YZ, veri analizi, öngörü, otomatikleştirme ve karmaşık problem çözme gibi birçok alanda büyük potansiyele sahiptir ve bu nedenle birçok endüstride dönüşümü tetikleyebilir. Yapay Zeka Üretimdeki Yenilikçi Dönüşümün Motoru mu? YZ, üretim endüstrisinde verimliliği artırabilir, operasyonel maliyetleri azaltabilir, kaliteyi iyileştirebilir ve yeni ürünlerin geliştirilmesine olanak sağlayabilir. YZ üretim endüstrisindeki geniş kapsamlı etkileri şunları içerebilir: - Verimlilik Artışı:  Üretim süreçlerinde otomasyon sağlayarak iş akışlarını optimize eder. Bu, işgücü verimliliğini artırır, üretim hatalarını azaltır ve süreçleri daha verimli hale getirir. - Operasyonel Maliyetlerin Azalması: Enerji kullanımı, malzeme israfı ve üretim hataları gibi alanlarda tasarruf sağlar, bu da operasyonel maliyetleri azaltır. - Kalite İyileştirmesi: Üretim süreçlerinde gerçek zamanlı olarak veri analizi yapabilir ve hataları tespit edebilir. Bu, ürün kalitesinin artmasına ve müşteri memnuniyetinin yükselmesine katkıda bulunur. - Tahmin ve Planlama Yetenekleri: Talep tahmini, envanter yönetimi ve üretim planlaması gibi alanlarda kullanılabilir. Bu sayede, tedarik zinciri yönetimi daha etkili hale gelir ve stok düzeyleri optimize edilir. - Esnek Üretim Süreçleri: YZ destekli robotlar ve makineler, farklı ürünlerin ve siparişlerin hızlı bir şekilde üretilmesine olanak tanır. Bu da üretim süreçlerinde daha fazla esneklik sağlar. - Yeni Ürün ve Hizmetlerin Geliştirilmesi: YZ, ürün tasarımı, pazar analizi ve müşteri geri bildirimleri gibi alanlarda kullanılabilir. Bu sayede, daha yenilikçi ve müşteri odaklı ürünlerin geliştirilmesi mümkün olur. - İnsan-Kaynakları Yönetimi: YZ iş gücü planlaması, eğitim ve yetenek yönetimi gibi insan kaynakları süreçlerinde de kullanılabilir, bu da insan kaynakları departmanlarının daha etkili ve verimli çalışmasını sağlar. Yapay zeka, üretim endüstrisinde pek çok alanda büyük değişiklikler ve iyileştirmeler getirebilir. Bu etkiler, işletmelerin rekabet gücünü artırmak ve daha sürdürülebilir üretim modelleri benimsemek için önemli bir fırsat sunar. YZ yeni bir sanayi devrimi olarak kabul edilebilir mi? - Otomasyon ve Verimlilik: İş süreçlerini otomatikleştirme yeteneğiyle işletmelerin verimliliğini artırabilir. Yapay zeka destekli sistemler, tekrarlayıcı görevleri ve rutin işleri insan müdahalesi olmadan gerçekleştirebilir, böylece işletmelerin zaman ve kaynaklarını daha etkin bir şekilde kullanmalarını sağlar. - Büyük Veri Analizi: Büyük miktarda veriyi hızlı ve etkili bir şekilde analiz edebilir ve bu verilerden anlamlı bilgiler çıkarabilir. Bu, işletmelerin müşteri tercihlerini anlamalarına, pazar trendlerini belirlemelerine ve karar alma süreçlerini iyileştirmelerine olanak tanır. - Kişiselleştirilmiş Deneyimler: Müşterilere kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak için kullanılabilir. Örneğin, müşteri tercihlerini ve davranışlarını analiz ederek, YZ destekli sistemler, kişiselleştirilmiş ürün önerileri veya hizmetler sunabilir. - Endüstriyel Uygulamalar: Üretim, lojistik, sağlık, finans ve birçok diğer endüstride kullanılabilir. Örneğin, üretim endüstrisinde yapay zeka, üretim süreçlerini optimize etmek, kalite kontrolünü iyileştirmek ve bakımı tahmin etmek için kullanılabilir. Ancak, yapay zeka teknolojisinin hızla gelişmesi ve yayılması, aynı zamanda etik, sosyal ve ekonomik endişelere de yol açabilir. Özellikle iş gücü piyasalarında değişikliklere ve veri gizliliği gibi konulara daha fazla dikkat edilmelidir. Bu nedenle, yapay zeka teknolojisinin kullanımıyla ilgili sorunların ele alınması ve denetlenmesi önemlidir. YZ teknolojisinin kullanımı ile ilgili sorunlar neler olabilir? - İş Kaybı: YZ ve otomasyonun yaygınlaşması, bazı endüstrilerde insan işgücünün yerini alabilir. Bu durum, belirli iş kollarında işsizlik artışına ve iş gücü piyasasında dengesizliklere yol açabilir. - Veri Gizliliği ve Güvenliği: YZ sistemleri, büyük miktarda veriye dayanır ve bu veriler genellikle hassas kişisel bilgiler içerebilir. Veri gizliliği ve güvenliği ihlalleri, kullanıcıların güvenini sarsabilir ve ciddi sonuçlara yol açabilir. - Önyargı ve Adaletsizlik: YZ sistemlerinin eğitiminde kullanılan veriler, önyargıları ve ayrımcılığı yansıtabilir. Bu durum, karar alma süreçlerinde adaletsizliklere neden olabilir ve toplumda eşitsizlikleri derinleştirebilir. - Sorumluluk ve Hukuki Sorunlar: YZ sistemlerinin kararları genellikle karmaşık ve anlaşılması zor olabilir. Bu durum, sorumluluk ve hukuki sorunları ortaya çıkarabilir. Özellikle yapay zeka destekli sistemlerin hatalı kararları sonucunda oluşan zararlar, hukuki anlaşmazlıklara yol açabilir. - Teknolojik Bağımlılık: YZ teknolojisinin hızla gelişmesi ve yayılması, teknolojik bağımlılığa neden olabilir. Bu durum, insanların temel becerilerini kaybetmelerine ve teknolojinin kontrolünden çıkmasına yol açabilir. - Etik Sorunlar: YZ kullanımıyla ilgili birçok etik sorun ortaya çıkabilir. Örneğin, otonom araçların karar alma süreçleri, öncelikleri ve insanların güvenliği gibi konular tartışma yaratabilir. Bu sorunların ele alınması ve yapay zeka teknolojisinin güvenli ve etik bir şekilde kullanılması için düzenleyici çerçeveler oluşturulması önemlidir. Ayrıca, YZ teknolojisinin geliştirilmesi ve kullanımıyla ilgili toplumsal tartışmaların ve farkındalığın artırılması da gereklidir. Yapay Zeka teknolojisinin kullanımı nasıl denetlenebilir? YZ teknolojisinin kullanımını denetlemek için çeşitli yöntemler ve yaklaşımlar vardır. İşte bunlardan bazıları: - Yasal Düzenlemeler ve Standartlar: YZ teknolojisinin kullanımını denetlemek için yasal düzenlemeler ve standartlar oluşturulabilir. Bu düzenlemeler, yapay zeka sistemlerinin gizlilik, güvenlik, adil kullanım, sorumluluk ve etik kurallara uygunluğunu sağlamak için belirlenebilir. - Uyumluluk Denetimleri: YZ sistemlerinin kullanımını denetlemek için uyumluluk denetimleri yapılabilir. Bu denetimler, yapay zeka sistemlerinin belirlenen yasal düzenlemelere, standartlara ve politikalara uygunluğunu kontrol eder. - Eğitim ve Farkındalık: YZ teknolojisinin kullanımını denetlemek için kullanıcılar, geliştiriciler ve işletmeler üzerinde eğitim ve farkındalık programları düzenlenebilir. Bu programlar, yapay zeka teknolojisinin potansiyel risklerini, etik sorunlarını ve doğru kullanımını vurgular. - Açıklık ve Şeffaflık: YZ sistemlerinin kullanımını denetlemek için açıklık ve şeffaflık sağlanabilir. Bu, yapay zeka algoritmalarının nasıl çalıştığını, nasıl eğitildiğini ve hangi verilere dayandığını anlamak için gerekli bilgilerin kullanıcılara sunulmasını içerir. - Bağımsız Değerlendirme ve Kontrol Kuruluşları: YZ teknolojisinin kullanımını denetlemek için bağımsız değerlendirme ve kontrol kuruluşları oluşturulabilir. Bu kuruluşlar, yapay zeka sistemlerini tarafsız bir şekilde değerlendirir, uygunluk denetimleri yapar ve kullanıcıları bilgilendirir. - Toplumsal Katılım ve İşbirliği: YZ teknolojisinin kullanımını denetlemek için toplumsal katılım ve işbirliği önemlidir. Karar verme süreçlerine, politika oluşturmaya ve düzenlemelere toplumun katılımı sağlanmalıdır. Bu yaklaşımların kombinasyonu, YZ teknolojisinin güvenli ve etik bir şekilde kullanılmasını sağlamak için etkili bir denetim mekanizması oluşturabilir. Ancak, teknolojinin hızlı gelişimi ve karmaşıklığı göz önüne alındığında, denetim süreçlerinin sürekli olarak güncellenmesi ve iyileştirilmesi gerekebilir. Read the full article

[yigodijitalcom]

Yapay Zekanın Dijital Medyaya Etkisi

Yapay zeka (YZ), son yıllarda dijital medyanın evriminde önemli bir rol oynamış ve iletişim paradigmalarını derinden etkilemiştir. - Yapay Zeka ile İçerik Kişiselleştirme Yapay zeka, kullanıcıların tercihleri, geçmiş davranışları ve demografik verileri analiz ederek içerik kişiselleştirmesini mümkün kılar. Algoritmalar, kullanıcılara daha önce tüketilen içeriklere dayanarak öneriler sunabilir. Bu durum, dijital medyanın daha etkili ve kişisel bir deneyim sunmasına katkı sağlar. - Haber ve Bilgi Akışında Yapay Zeka Yapay zeka, haber akışlarını analiz ederek kullanıcılara kişiselleştirilmiş haber içerikleri sunabilir. Bu, kullanıcıların ilgi alanlarına ve tercihlerine dayalı olarak özel bir bilgi akışının oluşturulmasını mümkün kılar. Ayrıca, otomatik haber yazımı konusundaki gelişmelerle birlikte, yapay zeka haber üretim süreçlerine de dahil olabilir. - Yapay Zeka Destekli İnteraktif Deneyimler Dijital medyada yapay zeka, interaktif deneyimleri güçlendirir. Sesli asistanlar, sohbet botları ve diğer yapay zeka destekli araçlar, kullanıcılarla etkileşimde bulunabilir ve içerik sunumunu daha zengin ve dinamik hale getirebilir. Bu, dijital medya tüketimini daha aktif ve katılımcı kılar. - Yapay Zeka ile Veri Analitiği ve Tahmin Dijital medyada yayılan büyük veri setleri, yapay zeka algoritmalarının analiz gücünden faydalanabilir. Yapay zeka, kullanıcı davranışlarını analiz ederek gelecekteki trendleri tahmin etme yeteneğine sahiptir. Bu, medya planlaması, pazarlama stratejileri ve içerik üretimi konularında daha bilinçli kararlar alınmasına olanak tanır. - Yapay Zeka ve Etik Sorunlar Yapay zeka kullanımının artması, aynı zamanda etik sorunları da beraberinde getirir. Özellikle, kullanıcı verilerinin gizliliği, algoritmik adalet ve bilgi manipülasyonu gibi konularda endişeler ortaya çıkar. Dijital medya alanında yapay zekanın etik kullanımı, dikkatle ele alınması gereken önemli bir konudur. Yapay zeka, dijital medyanın evrimine öncülük eden bir faktördür. İçerik kişiselleştirmesi, haber akışı analizi, interaktif deneyimler ve veri analitiği gibi alanlarda sağladığı katkılarla, dijital iletişim paradigmalarını derinlemesine değiştirmiştir. Ancak, bu dönüşümle birlikte ortaya çıkan etik sorunlara da duyarlılık göstermek, yapay zekanın dijital medya üzerindeki olumlu etkilerini sürdürülebilir kılmak için önemlidir. Read the full article

[awaisraza9768]

Kripto Paralar ve Blockchain Teknolojisi: Dijital Dönüşümün Öncüleri

1. Giriş

Yapay Zeka (YZ), günümüz teknolojisinin vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir. Bu makalede, yapay zekanın ne olduğunu ve günlük hayatımız üzerindeki çeşitli etkilerini inceleyeceğiz.

2. Yapay Zeka Nedir?

Yapay zeka, bilgisayar sistemlerine insan benzeri düşünme ve öğrenme yetenekleri kazandırmayı amaçlayan bir teknoloji dalıdır. Makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi alt dallarıyla birlikte, yapay zeka birçok alanda önemli gelişmeler sağlamıştır.

3. Kişisel Asistanlar ve Sesli Komutlar

Akıllı telefonlarımızdaki kişisel asistanlar en iyi canl? bahis siteleri, günlük işlerimizi kolaylaştırmada bize yardımcı oluyor. Sesli komutlarla mesaj gönderme, hava durumu sorgulama veya hatırlatıcı ayarlama gibi işlemler artık yapay zeka tarafından yönetiliyor.

4. Öneri Sistemleri ve Kişiselleştirilmiş İçerik

Çevrimiçi platformlarda gezinirken, yapay zeka destekli öneri sistemleri karşımıza çıkıyor. Film, müzik veya alışveriş platformları, kullanıcı tercihlerini analiz ederek kişiselleştirilmiş içerik sunuyor.

5. Sağlık Hizmetleri ve Tanı

Yapay zeka, tıp alanında da önemli bir rol oynuyor. Hastalık teşhisinde ve tedavisinde kullanılan yapay zeka uygulamaları, doktorlara daha hızlı ve doğru bilgi sağlamak konusunda etkili olabilir.

6. Otomasyon ve Endüstri 4.0

Yapay zeka, endüstriyel süreçlerde otomasyonu hızlandırarak üretim verimliliğini artırıyor. Bu sayede, insanlar daha karmaşık görevlere odaklanabilirken, rutin işler makinelere bırakılıyor.

7. Güvenlik ve Tehdit Analizi

Güvenlik kameraları, siber güvenlik uygulamaları ve havaalanlarında kullanılan yüz tanıma sistemleri gibi birçok alanda yapay zeka, güvenlik önlemlerini güçlendirmekte ve tehdit analizi yapmaktadır.

8. Eğitim ve Öğrenme Platformları

Yapay zeka destekli eğitim platformları, öğrencilere özelleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunmaktadır. Bu platformlar, öğrenci performansını analiz ederek eğitim materyallerini uygun şekilde adapte edebilir.

9. İnsan Kaynakları ve İşe Alım Süreçleri

İnsan kaynakları yönetimi, işe alım süreçlerinde yapay zekayı kullanarak adayları değerlendirebilir ve uygun adayları belirleyebilir. Bu, işe alım süreçlerini hızlandırabilir ve daha etkili hale getirebilir.

10. Etik ve Yapay Zeka

Yapay zeka kullanımının yaygınlaşmasıyla birlikte, etik konular da gündeme gelmektedir. Veri gizliliği, otomasyonun iş kayıplarına yol açması gibi konularda toplumun ve şirketlerin dikkatli bir şekilde ilerlemesi önemlidir.

Sonuç

Yapay zeka, günlük hayatımızı şekillendiren ve birçok sektördeki işleyişi değiştiren güçlü bir teknolojidir. Ancak, bu teknolojiyi kullanırken etik ve güvenlik konularına odaklanmak, yapay zekanın sürdürülebilir ve toplumsal açıdan faydalı bir şekilde kullanılmasını sağlamak adına önemlidir. Gelecekte yapay zekanın getireceği yeni olanakları takip etmek, bu dinamik alanda bilinçli bir şekilde ilerlemenin anahtarı olabilir.

[bilgilikus]

ChatGPT ve Yapay Zeka: Geleceğin Konuşma Asistanları

Yakın zamana kadar, Chatgpt yapay zeka ve konuşma asistanları kavramları pek de yaygın değildi. Ancak günümüzde, teknolojinin hızlı gelişimiyle birlikte bu kavramlar hayatımızın vazgeçilmez bir parçası haline geldi. Chatgpt, bu alandaki önemli bir gelişmedir. Peki, Chatgpt nedir ve yapay zeka'nın rolü nedir? Konuşma asistanları nasıl gelişiyor ve Chatgpt'nin kullanım alanları nelerdir? Bu yazımızda, yapay zekanın dil anlayışı, Chatgpt'nin gelişimi ve yapay zekanın iletişimdeki etkisi gibi konuları ele alacağız. Ayrıca gelecekte konuşma asistanları nasıl dönüşecek konusuna da değineceğiz. Teknolojinin bu ilgi çekici alanını keşfetmeye hazır mısınız? Öyleyse hemen yazımıza göz atalım.

Chatgpt Nedir?

ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen ve yapay zekanın dil anlayışını kullanarak insanlarla doğal bir şekilde iletişim kurabilen bir dil modelidir. Bu model, kullanıcıların sorularını anlayabiliyor ve mantıklı cevaplar verebiliyor. ChatGPT, internet üzerindeki çeşitli platformlarda kullanılmak üzere tasarlanmıştır ve insanlarla gerçek zamanlı olarak etkileşime geçebilmektedir. ChatGPT'nin en dikkat çekici özelliklerinden biri, kullanıcıların sorularına verdiği cevapların gerçekten insan gibi olmasıdır. Yani, kullanıcılar ChatGPT ile konuştuklarında karşılarında gerçek bir insan gibi davranan bir dil modeli ile iletişim kurmuş oluyorlar. Bu da kullanıcı deneyimini oldukça geliştiren bir özellik olarak karşımıza çıkıyor. ChatGPT'nin, müşteri hizmetleri, eğitim, sağlık, satış ve pazarlama gibi pek çok farklı alanda kullanım potansiyeli bulunmaktadır. İnsanlarla iletişim kurmada yapay zeka tabanlı dil modellerinin kullanımının giderek artmasıyla birlikte ChatGPT'nin kullanım alanlarının da genişleyeceği öngörülmektedir. Bu sayede, insanlar daha kişiselleştirilmiş ve etkileşimli deneyimler yaşayabilecekler.

Yapay Zeka'nın Rolü Nedir?

Yapay Zeka (YZ), günümüzde hayatımızın hemen hemen her alanında karşımıza çıkan bir kavram haline gelmiştir. Yapay Zeka'nın rolü ise teknoloji, endüstriyel üretim, finans, sağlık, ulaşım, eğitim ve daha birçok alanda oldukça etkilidir. Yapay Zeka, bilgisayar sistemlerine, insan gibi düşünme ve karar verme kabiliyeti kazandırmasıyla bilinir. YZ, milyonlarca veriyi analiz edebilir, karmaşık problemleri çözebilir, tahminlerde bulunabilir ve öğrenme yeteneğine sahiptir. Bu nedenle, işletmelerde, sağlık sektöründe, savunma sanayiinde ve diğer birçok alanda Yapay Zeka'nın kullanımı giderek artmaktadır. Yapay Zeka'nın rolü, insan hayatını kolaylaştırmak, verimliliği artırmak ve yeni fırsatlar yaratmaktır. Ancak aynı zamanda, Yapay Zeka'nın etkisi konusunda endişeler de bulunmaktadır. Çünkü Yapay Zeka'nın gelişimi, iş gücü piyasasında değişikliklere, gizlilik sorunlarına ve etik konulara neden olabilir.

Konuşma Asistanları Nasıl Gelişiyor?

Konuşma asistanları günümüzde hayatımızda önemli bir yer tutmaktadır. Bu asistanlar kişilere çeşitli konularda yardımcı olmakta ve insan benzeri bir iletişim kurabilmektedir. Ancak konuşma asistanlarının gelişimi sürekli olarak devam etmekte ve bu alandaki yeniliklerle birlikte daha da gelişme göstermektedir. Konuşma asistanlarının gelişimi, yapay zeka alanındaki ilerlemelerle birlikte olmaktadır. Yapay zeka sayesinde konuşma asistanları, kullanıcılarına daha akıllı ve etkili bir şekilde hizmet verebilmekte ve onların ihtiyaçlarını daha iyi anlayabilmektedir. Bu da konuşma asistanlarının gelişimine büyük katkı sağlamaktadır. Ayrıca konuşma asistanları, dil işleme ve doğal dil anlayışı gibi alanlardaki yeni teknolojiler sayesinde sürekli olarak gelişmektedir. Bu teknolojiler, asistanların daha doğal ve akıcı bir şekilde konuşma yeteneklerini artırmakta ve kullanıcılarla daha verimli bir iletişim kurmalarını sağlamaktadır. Bu da konuşma asistanlarının gelişiminde önemli bir rol oynamaktadır.

Chatgpt'nin Kullanım Alanları Nelerdir?

ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen, kullanıcılarla doğal dilde iletişim kurabilen bir dil modelidir. Bu yapay zeka programı, birçok farklı alanda kullanılabilmektedir. ChatGPT'nin kullanım alanlarından biri müşteri hizmetleri ve destek sistemleridir. Şirketler, bu yapay zeka modelini kullanarak müşteri sorularını otomatik olarak yanıtlayabilir ve müşteri memnuniyetini artırabilir. Ayrıca eğitim ve öğretim alanında da kullanılan ChatGPT, öğrencilere konuyla ilgili soruları yanıtlamak ve ödevlerine yardımcı olmak için kullanılabilmektedir. Bunun yanı sıra, ChatGPT, metin tabanlı oyunlarda, kişisel asistan uygulamalarında ve sosyal medya platformlarında da kullanılmaktadır. Yapay zeka teknolojisinin hızla gelişmesi ile birlikte, ChatGPT'nin kullanım alanlarının daha da genişleyeceği öngörülmektedir.

Yapay Zeka'nın Dil Anlayışı Nasıl Çalışır?

Yapay zeka, günümüzde pek çok alanda kullanılan bir teknolojidir. Bu teknolojinin en önemli kullanım alanlarından biri de doğal dil işlemedir. Yapay zeka, insana benzer şekilde dil anlayışını kullanarak metinleri anlamlandırabilir ve doğal dilde iletişim kurabilir. Yapay zeka'nın dil anlayışı, genellikle derin öğrenme algoritmalarıyla çalışır. Bu algoritmalar, büyük miktarda veriyi analiz ederek dilin yapısal öğelerini ve kullanımını öğrenirler. Metinlerdeki kelime sıralamalarını, cümle yapılarını ve dilin kurallarını anlayarak, anlamlı çıktılar üretebilirler. Yapay Zeka'nın Dil Anlayışı İçin Kullanılan Teknikler Derin Öğrenme Doğal Dil İşleme Konuşma Tanıma Bu teknikler sayesinde yapay zeka, metinleri anlamlandırarak çeviri, metin analizi, konuşma tanıma gibi birçok dil işlemi gerçekleştirebilir. Yapay zeka'nın dil anlayışı, gün geçtikçe geliştirilmekte ve insanlarla daha doğal bir iletişim kurabilmek için çalışmalar devam etmektedir.

Chatgpt'nin Gelişimi Nasıl Sağlanıyor?

Chatgpt adlı açık kaynaklı yapay zeka modelinin gelişimi, sürekli olarak yeni verilerle eğitilerek sağlanmaktadır. Geliştiriciler, Chatgpt'nin mevcut sürümlerini sürekli olarak güncelleyerek, geniş bir veri kümesi ile besleyerek ve daha akıllı hale getirmek için çeşitli eğitim teknikleri kullanarak modelin gelişimini desteklemektedirler. Bu sayede, Chatgpt'nin dil anlayışı ve konuşma yetenekleri sürekli olarak geliştirilmektedir. Chatgpt'nin gelişimi aynı zamanda topluluk katılımına da dayanmaktadır. Yapay zeka topluluğundaki geliştiriciler, modelin performansını artırmak ve hatalarını düzeltmek için katkıda bulunmaktadır. Ayrıca, Chatgpt'nin gelişimi, kullanıcı geri bildirimlerini alarak ve onları dikkate alarak gerçekleştirilmektedir. Son kullanıcıların deneyimleri, modelin gelişiminde önemli bir rol oynamaktadır. Chatgpt'nin gelişimi, aynı zamanda teknoloji şirketlerinin yapay zeka alanındaki yatırımları ve araştırma çalışmaları sayesinde de desteklenmektedir. Bu şirketler, Chatgpt'nin performansını artırmak ve daha geniş bir kullanım alanına sahip olmasını sağlamak için sürekli olarak çalışmaktadırlar. Bu sayede, Chatgpt'nin gelişimi ve ilerlemesi sağlanmaktadır.

Yapay Zeka'nın İletişimdeki Etkisi Nedir?

Yapay Zeka'nın iletişimdeki etkisi, günümüzde hızla gelişen teknoloji ve dijitalleşme süreciyle birlikte önemli bir konu haline gelmiştir. Yapay Zeka, insan benzeri düşünme ve öğrenme yeteneklerine sahip bilgisayar sistemleri olarak tanımlanabilir. Bu sistemler, doğal dil işleme, konuşma tanıma, makine çevirisi gibi alanlarda iletişimde büyük bir etki yaratmaktadır. Yapay Zeka'nın iletişimdeki etkisi, başta konuşma asistanları olmak üzere birçok alanda kendini göstermektedir. Konuşma asistanları, insanlarla doğal bir şekilde etkileşim kurabilen yapay zeka sistemleridir. Bu sistemler sayesinde insanlar, sesli komutlar vererek birçok işlemi gerçekleştirebilmektedir. Bu durum, iletişimdeki yöntemlerimizi değiştirmekte ve yapay zeka ile entegre bir iletişim tarzı oluşturmaktadır. Yapay zeka iletişimdeki etkisi, aynı zamanda dil çevirisi ve anlayışı konusunda da büyük bir rol oynamaktadır. Yapay zeka sayesinde farklı diller arasında hızlı ve doğru çeviriler yapılabilmekte, global iletişimde önemli bir adım atılmaktadır. Bu durum, küresel iletişimi kolaylaştırarak farklı kültürler arasındaki iletişimi güçlendirmektedir. Yapay zeka'nın iletişimdeki etkisi, gün geçtikçe daha da artmakta ve hayatımızın her alanında kendini göstermektedir.

Gelecekte Konuşma Asistanları Nasıl Dönüşecek?

Gelecekte konuşma asistanları, yapay zeka ve doğal dil işleme teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte çok daha akıllı ve etkileşimli hale gelecekler. Bu gelişmeler sayesinde, konuşma asistanları daha doğal konuşma yetenekleri kazanacak ve insanlarla iletişim kurarken daha akıcı ve anlayışlı olabilecekler. Bu dönüşüm, yapay zeka'nın dil anlayışının daha da gelişmesiyle olacak. Yapay zeka, insanların konuşma ve dil kullanımını daha iyi anlamak ve yorumlamak için sürekli olarak eğitiliyor ve bu sayede konuşma asistanlarının dil becerileri de sürekli olarak geliştiriliyor. Ayrıca, chatgpt'nin gelişimi de bu dönüşümde büyük rol oynuyor. Chatgpt, insan benzeri metin üretme kabiliyetiyle konuşma asistanlarının daha akıllı ve esnek olmalarını sağlıyor. Bu sayede, gelecekte konuşma asistanları insanlarla daha verimli bir şekilde etkileşim kurabilecekler. Read the full article

[kendime-analizler]

Forum Tartışmaları için Genel Etik Kuralları

Sosyal medya ve internet forumlarında tartışmalara katılırken kuralları kim koyar diye merak etmeden Yapay Zekaya (YZ) sordum. Aşağıdaki Cevaplar YZ'nin cevaplarının çevrilerek düzeltilmiş halidir.

Forum tartışmalarına katılırken, olumlu ve saygılı bir ortam sağlamak için belirli etik kurallara uymak önemlidir. İşte dikkate alınması gereken bazı genel etik kurallar:

1. Başkalarına saygı gösterin. Başkalarına saygılı davranın: Tartışmalara nezaket ve diğer katılımcılara saygı çerçevesinde katılmak esastır. Kişisel saldırılardan, hakaretlerden veya aşağılayıcı dilden kaçının.

2. Başkalarının deneyimlerine karşı dikkatli olun: Forum katılımcılarının farklı geçmişlerden geldiğini ve farklı bakış açılarına sahip olabileceğini kabul edin. Başkalarının deneyimlerine ve bakış açılarına karşı açık fikirli ve düşünceli olun.

3. Tartışmayı başkaları için bozmaktan kaçının: Konuşmayı kasıtlı olarak rayından çıkarmaktan veya bozmaktan kaçının. Konuya bağlı kalın ve tartışmaya yapıcı bir şekilde katkıda bulunun.

4. Forum kurallarına ve yönergelerine uyun: Katıldığınız forumun özel kurallarını ve yönergelerini öğrenin. Olumlu ve üretken bir tartışma ortamını sürdürmek için bu kurallara uyun.

5. Uygun dil ve üslup kullanın. Uygun dil ve üslup kullanın: Kelimelerinizi dikkatli seçin, saygılı ve foruma uygun bir dil kullanın. Olumsuz tepkilere neden olabilecek saldırgan veya kışkırtıcı dilden kaçının.

6. Doğruluk kontrolü yapın ve kaynak belirtin: İddialarda bulunurken veya bilgi paylaşırken, bunların doğru olduğundan ve güvenilir kaynaklarla desteklendiğinden emin olun. İfadelerinize güvenilirlik kazandırmak için kaynaklarınızı belirtin.

7. Aktif dinleme yapın: Yanıt vermeden önce diğer katılımcıların görüşlerini okumak ve anlamak için zaman ayırın. Argümanlarını dikkate alarak ve düşünceli bir şekilde yanıt vererek aktif dinlemeye katılın.

8. Önyargılarınızın farkında olun: Kendi önyargılarınızı tanıyın ve kabul edin ve tartışmalara açık bir zihinle yaklaşmaya çalışın. Alternatif bakış açılarını değerlendirmeye istekli olun ve yeni bilgilere dayanarak fikrinizi değiştirmeye açık olun.

9. Gizlilik ve gizliliğe saygı gösterin. Gizliliğe ve mahremiyete saygı gösterin: Başkaları hakkındaki kişisel veya gizli bilgileri onların rızası olmadan paylaşmayın. Diğer forum katılımcılarının gizliliğine saygı gösterin ve hassas bilgileri paylaşmaktan kaçının.

10. Uygunsuz davranışları bildirin: Herhangi bir uygunsuz davranışla veya forum kurallarının ihlaliyle karşılaşırsanız, bunu forum moderatörlerine veya yöneticilerine bildirin. Sorunu çözmek için uygun önlemleri alabilirler.

Unutmayın, bunlar forum tartışmaları için genel etik kurallardır ve belirli forumlarda uymanız gereken ek yönergeler veya kurallar olabilir. Bu etik kurallara uyarak, anlamlı tartışmaların yapılabileceği olumlu ve saygılı bir forum ortamına katkıda bulunabilirsiniz.

[cointahmin]

Hindistan önümüzdeki aylarda kripto para düzenlemeleri konusunda kararlı bir duruş sergilemeye hazırlanıyor ve bu da daha evvelki duruşundan uzaklaşabileceğinin sinyalini veriyor. Duyuru, son Yirmiler Kümesi (G20) önderler doruğu sırasında Ekonomik İşler Bakanlığı Sekreteri Ajay Seth tarafından yapıldı. Bu gelişme, Hindistan’ın Milletlerarası Para Fonu (IMF) ve Finansal İstikrar Kurulu’ndan (FSB) bir “sentez belgesi” amacına ulaşmasının akabinde global kripto kurallarının şekillendirilmesinde daha faal bir rol üstlenmesiyle ortaya çıktı. İşte detaylar…G20 doruğunda kripto para ünitelerinden konuşulduSeth, Hindistan’ın kripto para üniteleri konusundaki konumunun, G20 başkanları ortasında kabul edilebilir bir düzenleyici çerçeve konusunda varılan global fikir birliğinin tahlil edilmesiyle belirleneceğini vurguladı. “Hindistan’ın konumuna önümüzdeki aylarda karar verilecek” diyen Seth, G20 tarafından bir ortaya getirilen risk kıymetlendirme çerçevesinin kapsamlı bir biçimde değerlendirilmesinin ehemmiyetini vurguladı.Hindistan’ın kripto para ünitesine yaklaşımı, ülkenin bir vakitler gelişen kripto sanayisinin sıkı vergiler, kripto kışı, “gölge yasağı”, kara para aklamayı tedbire kuralları ve büyük kripto borsalarına karşı düzenleyici hareketler üzere zorluklarla karşı karşıya kalmasıyla yıllardır inceleme altında. G20 başkanlığı sırasında global kripto kurallarının oluşturulmasına öncelik verme kararı, Hindistan’ın stratejisinde değerli bir değişikliğe işaret ediyor.Hindistan kendi rotasını çiziyorÖzellikle Seth’in duyurusu, Hindistan’ın kripto para ünitesini yasallaştırma konusunda kendi rotasını çizebileceğini ve kapsamlı kripto mevzuatı planlarının 2022’nin başlarında askıya alındığı evvelki duruşundan ayrıldığını gösteriyor. Hintli yetkililer daha evvel, mevcut kara para aklama tersi kuralları ve kripto para üniteleri için vergi yapısı göz önüne alındığında, ülkenin kesinlikle bir yasa tasarısı halinde mevzuata gereksinim duymayabileceğini belirtmişlerdi.Ülkenin merkez bankası bir kripto yasağını savunurken, hükümet kesin bir durum almadı ve sentez evrakı tarafından genel bir yasağın pratik olmadığı düşünüldü. Hindistan, G20 Başkanlığını Brezilya’ya devretmeden evvel kripto ile ilgili başkanlık notunu yayınlamış ve kripto para ünitesi düzenlemesine ait birinci tavsiyelerini özetlemişti. Hindistan G20’deki liderlik rolünü Brezilya’ya devrederken, üye ülkeler yapay zeka (AI) teknolojisinin sorumlu bir halde kullanılmasını taahhüt ediyor. G20 önderinin deklarasyonu, yapay zekânın global dijital uçurumları kapatma potansiyelini ve hudut ötesi ödemelerde kripto para üniteleri ve merkez bankası dijital para üniteleri (CBDC’ler) için siyaset ve düzenlemeleri şekillendirmedeki rolünü vurguluyor.Yapay zekadan da konuşulduArjantin, Avustralya, Kanada, Çin, Fransa, Almanya, Hindistan ve öbürleri üzere önde gelen ülkeleri içeren G20, yapay zekayı global ekonomik refah ve genişleme için bir araç olarak kabul ediyor. Taahhüt, insanların haklarını ve güvenliğini korurken sorumlu ve kapsayıcı kalkınmaya odaklanarak kamu faydası için yapay zekadan yararlanmaktır. Sorumlu yapay zeka kullanımını sağlamak için G20 üyesi ülkeler, data müdafaa, önyargılar, insan nezareti ve etik ile ilgili tasaları ele almayı amaçlamaktadır. Muteber YZ oluşturmanın kıymetini vurgulayarak, global YZ yönetişimi konusunda milletlerarası işbirliğini ve tartışmaları taahhüt etmektedirler.Ayrıca G20, 2019 yılında hazırlanan ve “güvenilir YZ” için global siyasetleri ve işbirliğini özetleyen G20 YZ Prensiplerine olan bağlılığını bir defa daha teyit ediyor. Küme, ilgili riskleri azaltırken YZ yararlarını en üst seviyeye çıkarmak için inovasyon yanlısı bir düzenleyici yaklaşımı savunuyor. Hindistan Maliye Bakanı Nirmala Sitharaman, G20 tepesi sırasında kripto para ünitelerinin düzenlenmesinde global işbirliğine duyulan gereksinimi vurguladı. Birbirine bağlı bir dünyada, finansal teknolojinin yarattığı zorlukların ele alınmasında hudut ötesi paydaşlıklar büyük değer taşıyor.

Hindistan kripto para üniteleri konusundaki gelişen tavrını sürdürürken, G20 global sahnede yapay zeka ve dijital para ünitelerinin geleceğini şekillendirmede değerli bir rol oynamaya devam ediyor.

[eciftcomtr]

yapay zeka

  yapay zeka Nedir ? Bilgi Tarihi ? Chat Botlari  ? Araştırma Süreci ? Geliştirme Süreci yapay zeka Nedir ? Bilgi Tarihi ? Chat Botlari  ? Araştırma Süreci ? Geliştirme Sürecibilgisayar sistemlerinin insan benzeri düşünme ve davranış sergilemesine olanak tanıyan bir teknolojidir. Yapay zeka algoritmaları, büyük miktarda veriye dayalı olarak öğrenir ve karar verir. Öğrenme sürecinde, yapay zeka sistemleri, makine öğrenmesi veya derin öğrenme adı verilen yöntemler kullanarak, veriler arasındaki kalıpları ve ilişkileri öğrenirler.Yapay zeka, birçok endüstride kullanılır. Örneğin, tıp, otomotiv, finans, eğitim, perakende, medya ve daha pek çok endüstri yapay zeka teknolojilerinden faydalanır. Yapay zeka algoritmaları, verileri analiz ederek daha doğru tahminler yapabilir, karmaşık sorunları çözebilir ve daha verimli kararlar alabilir.Yapay zeka teknolojileri, doğal dil işleme, görüntü işleme, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve daha birçok alanda uygulanır. Bu teknolojiler, insanlar için daha akıllı, daha hızlı ve daha verimli sistemlerin geliştirilmesine olanak tanır. Ancak, yapay zeka teknolojileri ile ilgili etik sorunlar ve riskler de vardır, bu nedenle geliştirme ve kullanım süreçleri dikkatle yönetilmelidir. Yapay Zeka Nedir ? Yapay zekâ (YZ, İngilizce: Artificial intelligence, AI), insanlar da dahil olmak üzere hayvanlar tarafından görüntülenen doğal zekânın aksine makineler tarafından görüntülenen zekâ çeşididir. İlk ve ikinci kategoriler arasındaki ayrım genellikle seçilen kısaltmayla ortaya çıkar. "Güçlü" yapay zeka genellikle Yapay genel zekâ (İngilizce: Artificial General Intelligence kelimelerinin kısaltılmışı olarak: AGI) olarak etiketlenirken "doğal" zekayı taklit etme girişimleri yapay biyolojik zeka (İngilizce: Artificial Biological Intelligence: ABI) olarak adlandırılır. Yapay Zeka Bilgi Önde gelen yapay zeka ders kitapları, alanı zeki etmenlerin çalışması olarak tanımlar: Çevresini algılayan ve hedeflerine başarıyla ulaşma şansını en üst düzeye çıkaran eylemleri gerçekleştiren herhangi bir cihaz. Halk arasında, "yapay zeka" terimi genellikle insanların insan zihni ile ilişkilendirdiği "öğrenme" ve "problem çözme" gibi "bilişsel" işlevleri taklit eden makineleri tanımlamak için kullanılır. Makineler gittikçe daha yetenekli hale geldikçe, "zeka" gerektirdiği düşünülen görevler genellikle AI etkisi olarak bilinen bir fenomen olan AI tanımından çıkarılır. Tesler'in Teoremindeki bir espri, "AI henüz yapılmamış şeydir" der. Örneğin, optik karakter tanıma AI olarak değerlendirilen şeylerin dışında tutulur, rutin teknoloji haline gelir. Genellikle yapay zeka olarak sınıflandırılan modern makine yetenekleri satranç ve Go gibi stratejik oyun sistemlerinde, en üst düzeyde rekabet eden insan konuşmasını anlama ve poker, kendi kendine giden arabalar gibi kusurlu-bilgi oyunlarını içerik dağıtım ağı 'ndaki akıllı yönlendirmeyi ve askeri simülasyonları kapsar. Yapay zekâ çalışmaları sıklıkla insanın düşünme yöntemlerini taklit eden yapay yöntemler geliştirmeye yöneliktir, ancak bununla sınırlı değildir. Öğrenebilen ve gelecekte insan zekâsından bağımsız gelişebilecek bir yapay zekâ kavramına doğru yeni yönelimler oluşmaktadır. Bu yönelim, evreni ve doğayı anlama arayışında kendisine yardımcı olabilecek, muhtemelen kendisinden daha zeki olan insanüstü varlıklar yaratma hayalinin ürünüdür. Yapay Zeka Tarihi Modern bilimkurgunun önde gelen yazarlarından Karel Čapek'in 1920'lerde yazdığı ve daha sonra Isaac Asimov'dan etkilenen eserlerinde bu hayal somutlaşıyor. İnsanoğlunun ortak toplumsal sorunlarını yapay zekâlı robotlarla çözen R.U.R adlı oyunda Karel Čapek, 1920 yılında yapay zekanın insan aklından bağımsız gelişebileceğini öngörmüştü. Tanım İdealleştirilmiş yaklaşıma göre yapay zeka; Algılama, öğrenme, çoklu kavramların bağlantısı vb. düşünme, akıl yürütme, problem çözme, iletişim kurma, akıl yürütme ve karar verme gibi daha yüksek özerk bilişsel veya davranışsal işlevler sergilemesi beklenen insan zekasına adanmış yapay bir işletim sistemidir. Sistem ayrıca düşüncelerinden (yapay zeka ajanları) tepkiler üretebilir ve bu tepkileri fiziksel olarak ifade edebilir. tarih "Yapay zeka" kavramının tarihi, modern bilgi işlem kadar eskidir. Bu fikrin yaratıcısı şöyle demiştir: "Makineler düşünebilir mi?" Yapay zeka konusunu gündeme getiren ve tartışmayı başlatan Alan Mathison Turing'di. II. Dünya Savaşı sırasında elektronik para analizi ihtiyacı ile üretilen elektromekanik cihazlardan bilgisayar bilimi ve yapay zeka kavramları doğdu. Alan Turing, Nazi Enigma makinesinin şifreleme algoritmasını deşifre etmeye çalışan en ünlü matematikçilerden biridir. İngiltere'de Bletchley Park'ta deşifre amaçlı çalışmalar başlayan Heath Robinson, Bombe Bilgisayar ve Turing'in ilkelerini formüle ettiği bilgisayarın prototipi olan Colossus Bilgisayar ile Bilgi Makinesi kavramının oluşmasına yol açmıştır. Mantıksal Boole tabanlı veri işleme mantığı. cebir. Modern bilgisayarların ataları olan bu makineler ve bu programlama mantığı aslında insan zekasından esinlenmiştir. Ancak daha sonra modern bilgisayarlarımız uzman sistem diyebileceğimiz programlarla günlük hayatımızdaki problemlerin çözümünde kullanım alanlarına yayılmıştır. 1970'li yıllarda büyük bilgisayar üreticileri olan Microsoft, Apple, Xerox, IBM gibi şirketler PC modeli ile bilgisayarları yaygınlaştırıp geliştirdiler.  Yapay zeka araştırması  daha küçük bir araştırma topluluğu tarafından geliştirilmeye devam etti. Bugün bu çalışmaları teşvik etmek için Amerika'da Loebner Ödülü olarak yapay zekaya sahip yazılımlara Turing'in adını taşıyan Turing testi uygulanıyor ve ödül başarılı soft'a veriliyor. Turing testinin içeriği şu şekildedir: Birbirini tanımayan az sayıda insandan oluşan bir denek grubu kendi aralarında ve yapay zekalı bir diyalog sistemi ile geçerli bir süre boyunca konuşur. Yüz yüze görüşmeden yazışma yoluyla gerçekleştirilen bu sohbetin sonunda deneklere, hangi deneklerin insan, hangilerinin yapay zeka olduğunu belirlemeye yönelik sorular yöneltildi. İlginç bir şekilde şu ana kadar yapılan bazı testlerde yapay zekanın bir insan olduğu varsayılırken gerçek insanın bir makine olduğu varsayılıyor. A.L.I.C.E. Loebner Ödülü'nü kazanan yapay zeka diyalog sisteminin en ünlü örneklerinden biridir. Carnegie Üniversitesi'nde, Richard Wallace tarafından yazılan PhD. Bu ve benzeri yazılımların eleştirilmesinin nedeni, konuşma tabanlı testin ölçüm kriterleri nedeniyle programların öncelikle konuşma sistemleri (chatbots) olmasıdır. Yapay zeka konusunda Türkiye'de de araştırmalar yapılıyor. Bu çalışmalar, otomatik doğal dil işleme, uzman sistemler ve D.U.Y.G.U. - Dil alanı gerçek bir yapay çıkarımdır. süreç yapay Zeka da Gelişme süreci Orijinal araştırma ve sinir ağları Yapay zekanın idealize edilmiş tanımıyla ilgili ilk çalışmalardan biri McCulloch ve Pitts tarafından yapılmıştır. Bu araştırmacılar tarafından önerilen bilgisayar modeli, önerme mantığına, fizyolojiye ve Turing'in bilgisayar teorisine dayanan yapay nöronlar kullanır. Herhangi bir hesaplama işlevinin sinir ağları ve mantıksal işlemler kullanılarak hesaplanabileceğini ve/veya gerçekleştirilebileceğini göstermişlerdir. Ayrıca, bu ağ yapılarının düzgün bir şekilde tanımlanması durumunda öğrenmeyi başarabileceklerini de öne sürüyorlar. Hebb, nöronlar arasındaki bağlantıların gücünü değiştirmek için basit bir kural bulduğunda, yapay sinir ağlarından öğrenme elde etmek mümkün oldu. 1950'lerde Shannon ve Turing bilgisayarlar için satranç programları yazıyorlardı. Araştırmalarına Princeton Üniversitesi'nde devam eden McCarthy, 1956'da Minsky, Shannon ve Rochester ile Dartmouth'ta iki aylık bir açık çalışma düzenledi. yapay Zeka Gelişme Süreci Araştırmaların çoğunun temelleri bu toplantıda atılmış olsa da, toplantının en önemli özelliği McCarthy'nin yapay zeka adını koyma önerisiydi. İlk teorik ispat programlarından biri olan teorisyen mantığı burada Newell ve Simon tarafından tanıtıldı. Yeni yaklaşım Daha sonra Newell ve Simon, Think Like a Human yaklaşımıyla üretilen ilk program olan Common Problem Solver'ı geliştirdiler. Daha sonra Simon, fiziksel sembolik hipotezi geliştirdi ve bu teori, insanlardan bağımsız akıllı sistemler yaratmak için çalışanların başlangıç ​​noktasını oluşturdu. Simon'ın bu tanımı, bilim adamlarının yapay zekaya yaklaşımında iki farklı eğilimin ortaya çıkışını netleştirmesi açısından önemlidir: sembolik yapay zeka ve güdümlü yapay zeka. Yaklaşım ve eleştiri sembolik yapay zeka Simon'ın sembolik yaklaşımını takip eden yıllarda mantığa dayalı çalışmalar hakim oldu ve programın performansını temsil etmek için bazı problemler ve yapay dünyalar kullanıldı. Daha sonra bu problemler oyuncak dünyasının hiçbir şekilde gerçek hayatı temsil etmediği şeklinde suçlanmış ve yapay zekanın ancak bu alanlarda başarılı olabileceği ve gerçek problemlere uyum sağlayamayacağı savunulmuştur. Geliştirilen programların gerçek dünya problemleri karşısında yetersiz performans göstermelerinin temel nedeni, basit simülasyon ile anlamlandırma, bağlantı kurma, akıl yürütme gibi süreçlerde başarısız olmalarıdır. Dönemin en popüler programlarından biri olan Weizenbaum tarafından geliştirilen Eliza, karşısındaki kişi ile sohbet edebiliyor gibi görünse de, karşısındaki kişiye sadece belirli operasyonlar gerçekleştiriyor. çeviride yapay zeka İlk dönem makine çevirisi çalışmalarında benzer yöntemler kullanıldığında bu çalışmalara verilen destek kesilmiş ve çok gülünç çevirilerle karşılaşılmıştır. Aslında bu eksiklikler, insan beynindeki anlamsal süreçler üzerine yapılan araştırmaların yetersiz olmasından kaynaklanmaktadır. sibernetik yapay zeka Aynı şey, sinir ağları çalışmalarının söz konusu olduğu sibernetik cephe için de geçerlidir. Zeki davranışı simüle etmek için bu çalışmalarda kullanılan temel yapılarda büyük eksiklikler ortaya çıkınca birçok araştırmacı çalışmalarını durdurdu.Bunun en temel örneği, Marvin Minsky ve Seymour Papert'in 1969'da yayınlanan Perceptrons adlı kitaplarında tek katmanlı sensörlerin bazı basit sorunları çözemeyeceğini ve benzer sterilitenin olması gerektiğini belirtmeleri ile yapay sinir ağları üzerine yapılan çalışmaların yarıda kalmış gibi görünmesidir. çok katmanlı alglerde bekleniyor. Ağ akımının arızalanmasının ana nedeni de Sinir Ağının tek katmanlı görevde başarılı olması, ancak bu görevin sonucu veya sonucu yargılayıcı hale gelmesi ve diğer kavramlarla ilişki kuramamasıdır. Bu durum anlamsal süreçlerin simüle edilememesine de yol açmaktadır. uzman sistemler Her iki iş parçacığının da başarısız olması, herhangi bir sorunu çözmek için genel amaçlı sistemler yerine özelleşmiş bilgi programlarının kullanılması fikrini doğurarak yapay zeka alanında yeniden canlanmaya yol açtı. Kısa sürede Uzman Sistem olarak bilinen bir yöntem geliştirildi Uzman sistemler, bir uzmanın vereceği kararı (bazen olasılıksal olarak) belirleyen tüm kurallar da dahil olmak üzere, ön koşulların aynı anda var olması gerektiği göz önüne alındığında, yaklaşan sorunlara bir program uygulanmasına dayanır. Avantajlarından biri, her karar için hangi kuralın geçerli olduğunu bilmenin kolay olmasıdır. Bu, çeşitli düzenleyici bürokratik karar verme organizasyonları için uygulamaların kolayca geliştirilebileceği anlamına gelir. Bu tabii ki bir arabanın tamiri için tavsiyede bulunan uzman sistem programının arabanın ne işe yaradığını bilmediği anlamına da gelir.  ilk Yapay Zeka  ilk ticari uygulamaların yapılışı Yapay zeka yavaş yavaş bir endüstri haline geliyor. Müşteri siparişlerine göre ekipman seçen DEC tarafından kullanılan R1 uzman sistemi, şirkete bir yılda 40 milyon dolar tasarruf sağladı. Aniden, diğer ülkeler yapay zekayı yeniden keşfetti ve araştırmalara büyük kaynaklar ayrılmaya başladı. 1988 yılında yapay zeka sektörünün geliri 2 milyar dolara ulaştı. doğal dil işleme Antropoloji bilimi, gelişmiş insan zekası ile dil arasındaki bağlantıyı ortaya koyarken, dil üzerine yapılan yapay zeka çalışmaları yeniden önem kazanıyor. İnsan zekasının doğrudan kavramlarla düşünmediği, dilde düşündüğü ve dil kodları ve kavramlar olan sözcükler arasında ilişkiler kurduğu anlaşılmıştır. Bu şekilde insan beyni, kavramlarla düşünen hayvan beyninden daha hızlı işlem yapabilir ve etkili bir şekilde öğrenme ve cümlelerle soyut bir şekilde bilgiyi genişletme yeteneğine sahiptir. , özellikle modeller, dil sistemleridir. İnsanların iletişim kurmak için kullandıkları Türkçe ve İngilizce gibi doğal dilleri anlayan bilgisayarlarla ilgili araştırmalar hız kazanmaya başladı. Önce Uzman Sistemler olarak bilinen doğal dil anlama programları daha sonra Sembolik Yapay Zeka ile ilgilenen kişilerin ilgisini çekmiş ve yazılım alanındaki gelişmeler sayesinde A.I.M.L (Yapay Zeka İşaretleme Dili) ve T.Y.İ.D (Türkçe Yapay) Akıllı İşaretleme Dili) Sözdizimi işlemeye uygun veri erişim yöntemleri (Templates) gibi bilgisayar dillerinde geliştirilebilir Günümüzde sembolik yapay zeka araştırmacıları, özel yapay zeka dilleri kullanarak verileri birbirine bağlayabilir ve işlevleri simüle etmeye çalışırlar. akıl yürütme ve özel olarak geliştirilmiş prosedürler yoluyla akıl yürütme. Tüm bu süreç ve gelişmelerin sonunda bir grup yapay zeka araştırmacısı insan gibi düşünebilen sistemler arayışına devam ederken bir diğer grup ise insan gibi düşünebilen sistemler üzerine odaklanmaktadır. ticari değeri vardır.  Diyalog tabanlı yapay zeka Doğal dil işleme ve makine öğrenimi gibi yapay zeka teknolojilerini kullanarak insanlar ve makineler arasındaki diyaloğu (yazılım) sürdüren yapay zekanın alt dalı "yapay zeka" olarak bilinir. Web ve mobil uygulamalar gibi grafik kullanıcı arabirimlerinin (GUI'ler) yerini alması amaçlanan diyalog tabanlı arabirimler (CUI'ler), daha önce insanlar tarafından bilgisayarlara komutlar vermek için kullanılıyordu ve insanların bilgisayarlara yazarak veya konuşarak komutlar vermesine izin vermeyi amaçlıyordu. günlük konuşma dili. Günümüzde chatbotlar ve sesli asistanlar, konuşma tabanlı yapay zeka alanında sıklıkla kullanılan teknoloji ürünleri olarak karşımıza çıkıyor. Chatbot'lar Yapay Zeka Chatbot'lar Chatbot'lar Chatbot'lar yapay Zeka sohbete dayalı AI'nın günlük bir örneğidir. Kullanıcılar, Türkçe sohbet botları olarak bilinen bu dijital ürünleri kullanarak mesaj atarak belirli bir konu hakkında bilgi alabilir veya uçak bileti satın alma, banka havalesi veya kitap satın alma gibi günlük işleri yapabilirler. Chatbot'lar şirketin web sitesinde veya mobil uygulamasında yer alabilir. Ayrıca chatbotlar, WhatsApp, Facebook Messenger gibi yaygın mesajlaşma platformlarında veya Google Assistant ve Siri gibi sesli asistanlarda da yer alabiliyor. Chatbot'lar, kullanıcı etkileşim yöntemine ve altta yatan teknoloji altyapısına bağlı olarak farklı şekillerde oluşturulabilir. Örneğin, bir sohbet robotu, yalnızca kullanıcı onunla etkileşime girdiğinde kullanıcıyla iletişim kuruyorsa reaktif bir sohbet robotudur, bir uyaran tarafından tetiklenir ve kullanıcı ile bir diyalog başlatırsa, ana bilgisayar sohbet robotu hareketi olarak adlandırılır. Teknoloji açısından yapay zeka tabanlı chatbotların yanı sıra doğal dil işleme ve makine öğrenimi gibi yapay zeka teknolojileri kullanılmadan geliştirilen kural tabanlı chatbotlar da kullanılmaktadır.Ancak bu iki tür sohbet robotunun davranışı farklıdır. Kural tabanlı chatbotlarda genellikle kullanıcıya belirli seçenekler sunulur ve yaratılan deneyim bu seçeneklerle sınırlıdır. Yapay zekanın geleceği Yapay zeka araştırmalarının tüm alanlarının gelecekte birleşeceğini tahmin etmek zor değil. Yapay beyin sibernetik yaklaşımla, bilişsel süreçler ve yapay bilinç sistemleri sembolik yaklaşımla, insan zihni kadar esnek ve duygusal bir iradeye (karar verme yetisine), insan zihni kadar yetkin bilgiye sahip insan zihni üzerine modellenmiştir. uzman sistemler ve rasyonel yaklaşımların dengeli bir kombinasyonu Yapay Zeka, gelecekte insan zekasına bir alternatif oluşturabilir. Bilgisayar bilgisi matematiksel gelişim ile kazanılabilir. Çok yüksek döngüler gerektiren NP problemlerinin çözümü, bir satranç oyunundaki en iyi hamlenin hesaplanmasıyla veya bilgilerin saymak yerine görüntü analiz süreçlerinde hesaplanmasıyla sağlanabilir. Yeni matematik, parçacıkların kuantum davranışını açıklayacak ve bir kuantum bilgisayar oluşturmaya yardımcı olacak.   Yapay zeka uygulamaları her geçen gün gelişmek ve insan zekasını yakalamak için adım adım ilerliyor. Bilgisayar uzmanları, saniyede 10 milyon milyarın (1.000.000.000.000.000.000 = {displaystyle 10^{15}}{displaystyle 10^{15}}) toplam 100 milyar gücün alt sınırı olduğunu söylüyor. paralel. 2025 yılına kadar hesap düzeyine ulaşacağını düşünüyorlar. Beynin hafıza kapasitesi ise, 100 trilyon bağlantının her biri için 10.000 bitlik bilgi saklama ihtiyacı dikkate alındığında, toplam kapasite 10^18'e çıkıyor. 2020 yılında insan beyninin işlevlerine erişimi olan bir bilgisayarın fiyatının 1000$ olacağı tahmin ediliyor. 2030 yılında 1000 dolarlık bir bilgisayarın hafıza kapasitesi 1000 kişinin hafızasına eşit olacak. 2050'de 1.000$'a dünyadaki herkesten daha fazla beyin satın alabileceksiniz. sınır AI uygulama alanlarına bazı örnekler: Öneri sistemi: Geçmiş kullanıcı davranışlarına dayalı olarak yeni içerik önerin. Örneğin sosyal paylaşım sitelerinde yeni bir arkadaş, mağazada başka bir ürün, gazetede başka bir haber önerisi. Otomatik çeviri: Bir dilde ifade edilen bir cümleyi başka bir dile çevirin. Örneğin, Google Translate, Microsoft Translator ve Yandex.Translate gibi çevrimiçi araçlar. Sinyal İşleme: Ses ve video gibi sinyalleri işleyerek bilgilerin çıkarılması. Örneğin, yüz ve ses tanıma. Prosedürel İçerik Oluşturma: Rastgele yöntemler kullanarak yapay içerik oluşturun. Örneğin, video oyunlarının ve sentetik müziğin prosedürel dünyası. Regresyon analizi: Geçmiş verilere dayalı olarak bir değişkenin gelecekteki değerini tahmin etme. Örneğin, ekonomik tahmin, üretim miktarı tahmini. Görüntü işleme: Sayısal görüntülerdeki nesnelerin tanınması, konumlandırılması ve sınıflandırılması gibi tüm işlemler. Yapay zekadan önce bu işlemler, Hough dönüşümü gibi kural tabanlı algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilirken, günümüzde bu kurallar verilerden öğrenilmektedir. Tıp , biyoloji , otomotiv , imalat  gibi görsellerin yaygın olarak kullanıldığı alanlarda kullanılmaktadır. Makale Yazımı: Dünyanın ilk yapay zeka köşesi 8 Eylül 2020'de The Guardian'da yayınlandı. Türkiye'de yapay zeka tarafından yazılan ilk kısa öykü 2018 yılında Şalom gazetesinde yayınlandı. - POWER Türk - Radyo Fenomen - aLem Fm  - Radyo 7 - Kral Pop - slow Türk - radyo Alaturka - Joy Tuk  - - Alem FM - Ankara Radyo Banko - Aşk Fm Avrasya Türk 107.1 Ankara - Baba Radyo 105.6 - Bayram FM - Best Fm - Damar FM - Diyanet Radyo - Efkar FM - Gebze FM - Habertürk Radyo - İstanbul Radyo Seymen - İzmir İmbat Fm - Joy FM - Joy Türk Akustik - Joy Türk Fm - Kafa Radyo - Karadeniz Fm 98.2 - Kral Fm - Kral Pop Radyo - Lig Radyo - Metro Fm - Ntv Radyo - Number 1 Fm - Number One Türk - Number One Türk Doksanlar - Pal Doğa - Pal FM - - Pal Station - Park FM - Polis Radyosu - Power FM - Power Love Fm - Power Pop - Power Türk Fm - Radio Mydonose - Radyo 2000 - Radyo 45lik - Radyo 7 - Radyo 7 Nostalji - Radyo 7 Türkü - Radyo Alaturka - Radyo Arabesk - Radyo CNN Türk - Radyo D - Radyo Ekin - Radyo Fenomen - Radyo Megasite - Radyo Ostim - Radyo Spor - Radyo Viva - Radyo Voyage - Show Radyo - Slow 7 - Slow Türk - Süper Fm - TGRT FM - Virgin Radio Türkiye Günün Beğenilen Radyoları - Rado Virgin - - - - - - - - pal doğa    https://www.gurbetyeri.com.tr    https://www.radyom.org. Read the full article

[dokumtek]

Yapay Zeka: Yeni Bir Sanayi Devrimi mi?

Yapay zeka (YZ), bilgisayar sistemlerinin insan benzeri düşünme ve karar verme yeteneklerini simüle etmek için kullanılan bir teknolojidir. YZ, veri analizi, öngörü, otomatikleştirme ve karmaşık problem çözme gibi birçok alanda büyük potansiyele sahiptir ve bu nedenle birçok endüstride dönüşümü tetikleyebilir. Yapay Zeka Üretimdeki Yenilikçi Dönüşümün Motoru mu? YZ, üretim endüstrisinde verimliliği artırabilir, operasyonel maliyetleri azaltabilir, kaliteyi iyileştirebilir ve yeni ürünlerin geliştirilmesine olanak sağlayabilir. YZ üretim endüstrisindeki geniş kapsamlı etkileri şunları içerebilir: - Verimlilik Artışı:  Üretim süreçlerinde otomasyon sağlayarak iş akışlarını optimize eder. Bu, işgücü verimliliğini artırır, üretim hatalarını azaltır ve süreçleri daha verimli hale getirir. - Operasyonel Maliyetlerin Azalması: Enerji kullanımı, malzeme israfı ve üretim hataları gibi alanlarda tasarruf sağlar, bu da operasyonel maliyetleri azaltır. - Kalite İyileştirmesi: Üretim süreçlerinde gerçek zamanlı olarak veri analizi yapabilir ve hataları tespit edebilir. Bu, ürün kalitesinin artmasına ve müşteri memnuniyetinin yükselmesine katkıda bulunur. - Tahmin ve Planlama Yetenekleri: Talep tahmini, envanter yönetimi ve üretim planlaması gibi alanlarda kullanılabilir. Bu sayede, tedarik zinciri yönetimi daha etkili hale gelir ve stok düzeyleri optimize edilir. - Esnek Üretim Süreçleri: YZ destekli robotlar ve makineler, farklı ürünlerin ve siparişlerin hızlı bir şekilde üretilmesine olanak tanır. Bu da üretim süreçlerinde daha fazla esneklik sağlar. - Yeni Ürün ve Hizmetlerin Geliştirilmesi: YZ, ürün tasarımı, pazar analizi ve müşteri geri bildirimleri gibi alanlarda kullanılabilir. Bu sayede, daha yenilikçi ve müşteri odaklı ürünlerin geliştirilmesi mümkün olur. - İnsan-Kaynakları Yönetimi: YZ iş gücü planlaması, eğitim ve yetenek yönetimi gibi insan kaynakları süreçlerinde de kullanılabilir, bu da insan kaynakları departmanlarının daha etkili ve verimli çalışmasını sağlar. Yapay zeka, üretim endüstrisinde pek çok alanda büyük değişiklikler ve iyileştirmeler getirebilir. Bu etkiler, işletmelerin rekabet gücünü artırmak ve daha sürdürülebilir üretim modelleri benimsemek için önemli bir fırsat sunar. YZ yeni bir sanayi devrimi olarak kabul edilebilir mi? - Otomasyon ve Verimlilik: İş süreçlerini otomatikleştirme yeteneğiyle işletmelerin verimliliğini artırabilir. Yapay zeka destekli sistemler, tekrarlayıcı görevleri ve rutin işleri insan müdahalesi olmadan gerçekleştirebilir, böylece işletmelerin zaman ve kaynaklarını daha etkin bir şekilde kullanmalarını sağlar. - Büyük Veri Analizi: Büyük miktarda veriyi hızlı ve etkili bir şekilde analiz edebilir ve bu verilerden anlamlı bilgiler çıkarabilir. Bu, işletmelerin müşteri tercihlerini anlamalarına, pazar trendlerini belirlemelerine ve karar alma süreçlerini iyileştirmelerine olanak tanır. - Kişiselleştirilmiş Deneyimler: Müşterilere kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak için kullanılabilir. Örneğin, müşteri tercihlerini ve davranışlarını analiz ederek, YZ destekli sistemler, kişiselleştirilmiş ürün önerileri veya hizmetler sunabilir. - Endüstriyel Uygulamalar: Üretim, lojistik, sağlık, finans ve birçok diğer endüstride kullanılabilir. Örneğin, üretim endüstrisinde yapay zeka, üretim süreçlerini optimize etmek, kalite kontrolünü iyileştirmek ve bakımı tahmin etmek için kullanılabilir. Ancak, yapay zeka teknolojisinin hızla gelişmesi ve yayılması, aynı zamanda etik, sosyal ve ekonomik endişelere de yol açabilir. Özellikle iş gücü piyasalarında değişikliklere ve veri gizliliği gibi konulara daha fazla dikkat edilmelidir. Bu nedenle, yapay zeka teknolojisinin kullanımıyla ilgili sorunların ele alınması ve denetlenmesi önemlidir. YZ teknolojisinin kullanımı ile ilgili sorunlar neler olabilir? - İş Kaybı: YZ ve otomasyonun yaygınlaşması, bazı endüstrilerde insan işgücünün yerini alabilir. Bu durum, belirli iş kollarında işsizlik artışına ve iş gücü piyasasında dengesizliklere yol açabilir. - Veri Gizliliği ve Güvenliği: YZ sistemleri, büyük miktarda veriye dayanır ve bu veriler genellikle hassas kişisel bilgiler içerebilir. Veri gizliliği ve güvenliği ihlalleri, kullanıcıların güvenini sarsabilir ve ciddi sonuçlara yol açabilir. - Önyargı ve Adaletsizlik: YZ sistemlerinin eğitiminde kullanılan veriler, önyargıları ve ayrımcılığı yansıtabilir. Bu durum, karar alma süreçlerinde adaletsizliklere neden olabilir ve toplumda eşitsizlikleri derinleştirebilir. - Sorumluluk ve Hukuki Sorunlar: YZ sistemlerinin kararları genellikle karmaşık ve anlaşılması zor olabilir. Bu durum, sorumluluk ve hukuki sorunları ortaya çıkarabilir. Özellikle yapay zeka destekli sistemlerin hatalı kararları sonucunda oluşan zararlar, hukuki anlaşmazlıklara yol açabilir. - Teknolojik Bağımlılık: YZ teknolojisinin hızla gelişmesi ve yayılması, teknolojik bağımlılığa neden olabilir. Bu durum, insanların temel becerilerini kaybetmelerine ve teknolojinin kontrolünden çıkmasına yol açabilir. - Etik Sorunlar: YZ kullanımıyla ilgili birçok etik sorun ortaya çıkabilir. Örneğin, otonom araçların karar alma süreçleri, öncelikleri ve insanların güvenliği gibi konular tartışma yaratabilir. Bu sorunların ele alınması ve yapay zeka teknolojisinin güvenli ve etik bir şekilde kullanılması için düzenleyici çerçeveler oluşturulması önemlidir. Ayrıca, YZ teknolojisinin geliştirilmesi ve kullanımıyla ilgili toplumsal tartışmaların ve farkındalığın artırılması da gereklidir. Yapay Zeka teknolojisinin kullanımı nasıl denetlenebilir? YZ teknolojisinin kullanımını denetlemek için çeşitli yöntemler ve yaklaşımlar vardır. İşte bunlardan bazıları: - Yasal Düzenlemeler ve Standartlar: YZ teknolojisinin kullanımını denetlemek için yasal düzenlemeler ve standartlar oluşturulabilir. Bu düzenlemeler, yapay zeka sistemlerinin gizlilik, güvenlik, adil kullanım, sorumluluk ve etik kurallara uygunluğunu sağlamak için belirlenebilir. - Uyumluluk Denetimleri: YZ sistemlerinin kullanımını denetlemek için uyumluluk denetimleri yapılabilir. Bu denetimler, yapay zeka sistemlerinin belirlenen yasal düzenlemelere, standartlara ve politikalara uygunluğunu kontrol eder. - Eğitim ve Farkındalık: YZ teknolojisinin kullanımını denetlemek için kullanıcılar, geliştiriciler ve işletmeler üzerinde eğitim ve farkındalık programları düzenlenebilir. Bu programlar, yapay zeka teknolojisinin potansiyel risklerini, etik sorunlarını ve doğru kullanımını vurgular. - Açıklık ve Şeffaflık: YZ sistemlerinin kullanımını denetlemek için açıklık ve şeffaflık sağlanabilir. Bu, yapay zeka algoritmalarının nasıl çalıştığını, nasıl eğitildiğini ve hangi verilere dayandığını anlamak için gerekli bilgilerin kullanıcılara sunulmasını içerir. - Bağımsız Değerlendirme ve Kontrol Kuruluşları: YZ teknolojisinin kullanımını denetlemek için bağımsız değerlendirme ve kontrol kuruluşları oluşturulabilir. Bu kuruluşlar, yapay zeka sistemlerini tarafsız bir şekilde değerlendirir, uygunluk denetimleri yapar ve kullanıcıları bilgilendirir. - Toplumsal Katılım ve İşbirliği: YZ teknolojisinin kullanımını denetlemek için toplumsal katılım ve işbirliği önemlidir. Karar verme süreçlerine, politika oluşturmaya ve düzenlemelere toplumun katılımı sağlanmalıdır. Bu yaklaşımların kombinasyonu, YZ teknolojisinin güvenli ve etik bir şekilde kullanılmasını sağlamak için etkili bir denetim mekanizması oluşturabilir. Ancak, teknolojinin hızlı gelişimi ve karmaşıklığı göz önüne alındığında, denetim süreçlerinin sürekli olarak güncellenmesi ve iyileştirilmesi gerekebilir. Read the full article

[eciftcomtr]

yapay zeka

  yapay zeka Nedir ? Bilgi Tarihi ? Chat Botlari  ? Araştırma Süreci ? Geliştirme Süreci yapay zeka Nedir ? Bilgi Tarihi ? Chat Botlari  ? Araştırma Süreci ? Geliştirme Sürecibilgisayar sistemlerinin insan benzeri düşünme ve davranış sergilemesine olanak tanıyan bir teknolojidir. Yapay zeka algoritmaları, büyük miktarda veriye dayalı olarak öğrenir ve karar verir. Öğrenme sürecinde, yapay zeka sistemleri, makine öğrenmesi veya derin öğrenme adı verilen yöntemler kullanarak, veriler arasındaki kalıpları ve ilişkileri öğrenirler.Yapay zeka, birçok endüstride kullanılır. Örneğin, tıp, otomotiv, finans, eğitim, perakende, medya ve daha pek çok endüstri yapay zeka teknolojilerinden faydalanır. Yapay zeka algoritmaları, verileri analiz ederek daha doğru tahminler yapabilir, karmaşık sorunları çözebilir ve daha verimli kararlar alabilir.Yapay zeka teknolojileri, doğal dil işleme, görüntü işleme, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve daha birçok alanda uygulanır. Bu teknolojiler, insanlar için daha akıllı, daha hızlı ve daha verimli sistemlerin geliştirilmesine olanak tanır. Ancak, yapay zeka teknolojileri ile ilgili etik sorunlar ve riskler de vardır, bu nedenle geliştirme ve kullanım süreçleri dikkatle yönetilmelidir. Yapay Zeka Nedir ? Yapay zekâ (YZ, İngilizce: Artificial intelligence, AI), insanlar da dahil olmak üzere hayvanlar tarafından görüntülenen doğal zekânın aksine makineler tarafından görüntülenen zekâ çeşididir. İlk ve ikinci kategoriler arasındaki ayrım genellikle seçilen kısaltmayla ortaya çıkar. "Güçlü" yapay zeka genellikle Yapay genel zekâ (İngilizce: Artificial General Intelligence kelimelerinin kısaltılmışı olarak: AGI) olarak etiketlenirken "doğal" zekayı taklit etme girişimleri yapay biyolojik zeka (İngilizce: Artificial Biological Intelligence: ABI) olarak adlandırılır. Yapay Zeka Bilgi Önde gelen yapay zeka ders kitapları, alanı zeki etmenlerin çalışması olarak tanımlar: Çevresini algılayan ve hedeflerine başarıyla ulaşma şansını en üst düzeye çıkaran eylemleri gerçekleştiren herhangi bir cihaz. Halk arasında, "yapay zeka" terimi genellikle insanların insan zihni ile ilişkilendirdiği "öğrenme" ve "problem çözme" gibi "bilişsel" işlevleri taklit eden makineleri tanımlamak için kullanılır. Makineler gittikçe daha yetenekli hale geldikçe, "zeka" gerektirdiği düşünülen görevler genellikle AI etkisi olarak bilinen bir fenomen olan AI tanımından çıkarılır. Tesler'in Teoremindeki bir espri, "AI henüz yapılmamış şeydir" der. Örneğin, optik karakter tanıma AI olarak değerlendirilen şeylerin dışında tutulur, rutin teknoloji haline gelir. Genellikle yapay zeka olarak sınıflandırılan modern makine yetenekleri satranç ve Go gibi stratejik oyun sistemlerinde, en üst düzeyde rekabet eden insan konuşmasını anlama ve poker, kendi kendine giden arabalar gibi kusurlu-bilgi oyunlarını içerik dağıtım ağı 'ndaki akıllı yönlendirmeyi ve askeri simülasyonları kapsar. Yapay zekâ çalışmaları sıklıkla insanın düşünme yöntemlerini taklit eden yapay yöntemler geliştirmeye yöneliktir, ancak bununla sınırlı değildir. Öğrenebilen ve gelecekte insan zekâsından bağımsız gelişebilecek bir yapay zekâ kavramına doğru yeni yönelimler oluşmaktadır. Bu yönelim, evreni ve doğayı anlama arayışında kendisine yardımcı olabilecek, muhtemelen kendisinden daha zeki olan insanüstü varlıklar yaratma hayalinin ürünüdür. Yapay Zeka Tarihi Modern bilimkurgunun önde gelen yazarlarından Karel Čapek'in 1920'lerde yazdığı ve daha sonra Isaac Asimov'dan etkilenen eserlerinde bu hayal somutlaşıyor. İnsanoğlunun ortak toplumsal sorunlarını yapay zekâlı robotlarla çözen R.U.R adlı oyunda Karel Čapek, 1920 yılında yapay zekanın insan aklından bağımsız gelişebileceğini öngörmüştü. Tanım İdealleştirilmiş yaklaşıma göre yapay zeka; Algılama, öğrenme, çoklu kavramların bağlantısı vb. düşünme, akıl yürütme, problem çözme, iletişim kurma, akıl yürütme ve karar verme gibi daha yüksek özerk bilişsel veya davranışsal işlevler sergilemesi beklenen insan zekasına adanmış yapay bir işletim sistemidir. Sistem ayrıca düşüncelerinden (yapay zeka ajanları) tepkiler üretebilir ve bu tepkileri fiziksel olarak ifade edebilir. tarih "Yapay zeka" kavramının tarihi, modern bilgi işlem kadar eskidir. Bu fikrin yaratıcısı şöyle demiştir: "Makineler düşünebilir mi?" Yapay zeka konusunu gündeme getiren ve tartışmayı başlatan Alan Mathison Turing'di. II. Dünya Savaşı sırasında elektronik para analizi ihtiyacı ile üretilen elektromekanik cihazlardan bilgisayar bilimi ve yapay zeka kavramları doğdu. Alan Turing, Nazi Enigma makinesinin şifreleme algoritmasını deşifre etmeye çalışan en ünlü matematikçilerden biridir. İngiltere'de Bletchley Park'ta deşifre amaçlı çalışmalar başlayan Heath Robinson, Bombe Bilgisayar ve Turing'in ilkelerini formüle ettiği bilgisayarın prototipi olan Colossus Bilgisayar ile Bilgi Makinesi kavramının oluşmasına yol açmıştır. Mantıksal Boole tabanlı veri işleme mantığı. cebir. Modern bilgisayarların ataları olan bu makineler ve bu programlama mantığı aslında insan zekasından esinlenmiştir. Ancak daha sonra modern bilgisayarlarımız uzman sistem diyebileceğimiz programlarla günlük hayatımızdaki problemlerin çözümünde kullanım alanlarına yayılmıştır. 1970'li yıllarda büyük bilgisayar üreticileri olan Microsoft, Apple, Xerox, IBM gibi şirketler PC modeli ile bilgisayarları yaygınlaştırıp geliştirdiler.  Yapay zeka araştırması  daha küçük bir araştırma topluluğu tarafından geliştirilmeye devam etti. Bugün bu çalışmaları teşvik etmek için Amerika'da Loebner Ödülü olarak yapay zekaya sahip yazılımlara Turing'in adını taşıyan Turing testi uygulanıyor ve ödül başarılı soft'a veriliyor. Turing testinin içeriği şu şekildedir: Birbirini tanımayan az sayıda insandan oluşan bir denek grubu kendi aralarında ve yapay zekalı bir diyalog sistemi ile geçerli bir süre boyunca konuşur. Yüz yüze görüşmeden yazışma yoluyla gerçekleştirilen bu sohbetin sonunda deneklere, hangi deneklerin insan, hangilerinin yapay zeka olduğunu belirlemeye yönelik sorular yöneltildi. İlginç bir şekilde şu ana kadar yapılan bazı testlerde yapay zekanın bir insan olduğu varsayılırken gerçek insanın bir makine olduğu varsayılıyor. A.L.I.C.E. Loebner Ödülü'nü kazanan yapay zeka diyalog sisteminin en ünlü örneklerinden biridir. Carnegie Üniversitesi'nde, Richard Wallace tarafından yazılan PhD. Bu ve benzeri yazılımların eleştirilmesinin nedeni, konuşma tabanlı testin ölçüm kriterleri nedeniyle programların öncelikle konuşma sistemleri (chatbots) olmasıdır. Yapay zeka konusunda Türkiye'de de araştırmalar yapılıyor. Bu çalışmalar, otomatik doğal dil işleme, uzman sistemler ve D.U.Y.G.U. - Dil alanı gerçek bir yapay çıkarımdır. süreç yapay Zeka da Gelişme süreci Orijinal araştırma ve sinir ağları Yapay zekanın idealize edilmiş tanımıyla ilgili ilk çalışmalardan biri McCulloch ve Pitts tarafından yapılmıştır. Bu araştırmacılar tarafından önerilen bilgisayar modeli, önerme mantığına, fizyolojiye ve Turing'in bilgisayar teorisine dayanan yapay nöronlar kullanır. Herhangi bir hesaplama işlevinin sinir ağları ve mantıksal işlemler kullanılarak hesaplanabileceğini ve/veya gerçekleştirilebileceğini göstermişlerdir. Ayrıca, bu ağ yapılarının düzgün bir şekilde tanımlanması durumunda öğrenmeyi başarabileceklerini de öne sürüyorlar. Hebb, nöronlar arasındaki bağlantıların gücünü değiştirmek için basit bir kural bulduğunda, yapay sinir ağlarından öğrenme elde etmek mümkün oldu. 1950'lerde Shannon ve Turing bilgisayarlar için satranç programları yazıyorlardı. Araştırmalarına Princeton Üniversitesi'nde devam eden McCarthy, 1956'da Minsky, Shannon ve Rochester ile Dartmouth'ta iki aylık bir açık çalışma düzenledi. yapay Zeka Gelişme Süreci Araştırmaların çoğunun temelleri bu toplantıda atılmış olsa da, toplantının en önemli özelliği McCarthy'nin yapay zeka adını koyma önerisiydi. İlk teorik ispat programlarından biri olan teorisyen mantığı burada Newell ve Simon tarafından tanıtıldı. Yeni yaklaşım Daha sonra Newell ve Simon, Think Like a Human yaklaşımıyla üretilen ilk program olan Common Problem Solver'ı geliştirdiler. Daha sonra Simon, fiziksel sembolik hipotezi geliştirdi ve bu teori, insanlardan bağımsız akıllı sistemler yaratmak için çalışanların başlangıç ​​noktasını oluşturdu. Simon'ın bu tanımı, bilim adamlarının yapay zekaya yaklaşımında iki farklı eğilimin ortaya çıkışını netleştirmesi açısından önemlidir: sembolik yapay zeka ve güdümlü yapay zeka. Yaklaşım ve eleştiri sembolik yapay zeka Simon'ın sembolik yaklaşımını takip eden yıllarda mantığa dayalı çalışmalar hakim oldu ve programın performansını temsil etmek için bazı problemler ve yapay dünyalar kullanıldı. Daha sonra bu problemler oyuncak dünyasının hiçbir şekilde gerçek hayatı temsil etmediği şeklinde suçlanmış ve yapay zekanın ancak bu alanlarda başarılı olabileceği ve gerçek problemlere uyum sağlayamayacağı savunulmuştur. Geliştirilen programların gerçek dünya problemleri karşısında yetersiz performans göstermelerinin temel nedeni, basit simülasyon ile anlamlandırma, bağlantı kurma, akıl yürütme gibi süreçlerde başarısız olmalarıdır. Dönemin en popüler programlarından biri olan Weizenbaum tarafından geliştirilen Eliza, karşısındaki kişi ile sohbet edebiliyor gibi görünse de, karşısındaki kişiye sadece belirli operasyonlar gerçekleştiriyor. çeviride yapay zeka İlk dönem makine çevirisi çalışmalarında benzer yöntemler kullanıldığında bu çalışmalara verilen destek kesilmiş ve çok gülünç çevirilerle karşılaşılmıştır. Aslında bu eksiklikler, insan beynindeki anlamsal süreçler üzerine yapılan araştırmaların yetersiz olmasından kaynaklanmaktadır. sibernetik yapay zeka Aynı şey, sinir ağları çalışmalarının söz konusu olduğu sibernetik cephe için de geçerlidir. Zeki davranışı simüle etmek için bu çalışmalarda kullanılan temel yapılarda büyük eksiklikler ortaya çıkınca birçok araştırmacı çalışmalarını durdurdu.Bunun en temel örneği, Marvin Minsky ve Seymour Papert'in 1969'da yayınlanan Perceptrons adlı kitaplarında tek katmanlı sensörlerin bazı basit sorunları çözemeyeceğini ve benzer sterilitenin olması gerektiğini belirtmeleri ile yapay sinir ağları üzerine yapılan çalışmaların yarıda kalmış gibi görünmesidir. çok katmanlı alglerde bekleniyor. Ağ akımının arızalanmasının ana nedeni de Sinir Ağının tek katmanlı görevde başarılı olması, ancak bu görevin sonucu veya sonucu yargılayıcı hale gelmesi ve diğer kavramlarla ilişki kuramamasıdır. Bu durum anlamsal süreçlerin simüle edilememesine de yol açmaktadır. uzman sistemler Her iki iş parçacığının da başarısız olması, herhangi bir sorunu çözmek için genel amaçlı sistemler yerine özelleşmiş bilgi programlarının kullanılması fikrini doğurarak yapay zeka alanında yeniden canlanmaya yol açtı. Kısa sürede Uzman Sistem olarak bilinen bir yöntem geliştirildi Uzman sistemler, bir uzmanın vereceği kararı (bazen olasılıksal olarak) belirleyen tüm kurallar da dahil olmak üzere, ön koşulların aynı anda var olması gerektiği göz önüne alındığında, yaklaşan sorunlara bir program uygulanmasına dayanır. Avantajlarından biri, her karar için hangi kuralın geçerli olduğunu bilmenin kolay olmasıdır. Bu, çeşitli düzenleyici bürokratik karar verme organizasyonları için uygulamaların kolayca geliştirilebileceği anlamına gelir. Bu tabii ki bir arabanın tamiri için tavsiyede bulunan uzman sistem programının arabanın ne işe yaradığını bilmediği anlamına da gelir.  ilk Yapay Zeka  ilk ticari uygulamaların yapılışı Yapay zeka yavaş yavaş bir endüstri haline geliyor. Müşteri siparişlerine göre ekipman seçen DEC tarafından kullanılan R1 uzman sistemi, şirkete bir yılda 40 milyon dolar tasarruf sağladı. Aniden, diğer ülkeler yapay zekayı yeniden keşfetti ve araştırmalara büyük kaynaklar ayrılmaya başladı. 1988 yılında yapay zeka sektörünün geliri 2 milyar dolara ulaştı. doğal dil işleme Antropoloji bilimi, gelişmiş insan zekası ile dil arasındaki bağlantıyı ortaya koyarken, dil üzerine yapılan yapay zeka çalışmaları yeniden önem kazanıyor. İnsan zekasının doğrudan kavramlarla düşünmediği, dilde düşündüğü ve dil kodları ve kavramlar olan sözcükler arasında ilişkiler kurduğu anlaşılmıştır. Bu şekilde insan beyni, kavramlarla düşünen hayvan beyninden daha hızlı işlem yapabilir ve etkili bir şekilde öğrenme ve cümlelerle soyut bir şekilde bilgiyi genişletme yeteneğine sahiptir. , özellikle modeller, dil sistemleridir. İnsanların iletişim kurmak için kullandıkları Türkçe ve İngilizce gibi doğal dilleri anlayan bilgisayarlarla ilgili araştırmalar hız kazanmaya başladı. Önce Uzman Sistemler olarak bilinen doğal dil anlama programları daha sonra Sembolik Yapay Zeka ile ilgilenen kişilerin ilgisini çekmiş ve yazılım alanındaki gelişmeler sayesinde A.I.M.L (Yapay Zeka İşaretleme Dili) ve T.Y.İ.D (Türkçe Yapay) Akıllı İşaretleme Dili) Sözdizimi işlemeye uygun veri erişim yöntemleri (Templates) gibi bilgisayar dillerinde geliştirilebilir Günümüzde sembolik yapay zeka araştırmacıları, özel yapay zeka dilleri kullanarak verileri birbirine bağlayabilir ve işlevleri simüle etmeye çalışırlar. akıl yürütme ve özel olarak geliştirilmiş prosedürler yoluyla akıl yürütme. Tüm bu süreç ve gelişmelerin sonunda bir grup yapay zeka araştırmacısı insan gibi düşünebilen sistemler arayışına devam ederken bir diğer grup ise insan gibi düşünebilen sistemler üzerine odaklanmaktadır. ticari değeri vardır.  Diyalog tabanlı yapay zeka Doğal dil işleme ve makine öğrenimi gibi yapay zeka teknolojilerini kullanarak insanlar ve makineler arasındaki diyaloğu (yazılım) sürdüren yapay zekanın alt dalı "yapay zeka" olarak bilinir. Web ve mobil uygulamalar gibi grafik kullanıcı arabirimlerinin (GUI'ler) yerini alması amaçlanan diyalog tabanlı arabirimler (CUI'ler), daha önce insanlar tarafından bilgisayarlara komutlar vermek için kullanılıyordu ve insanların bilgisayarlara yazarak veya konuşarak komutlar vermesine izin vermeyi amaçlıyordu. günlük konuşma dili. Günümüzde chatbotlar ve sesli asistanlar, konuşma tabanlı yapay zeka alanında sıklıkla kullanılan teknoloji ürünleri olarak karşımıza çıkıyor. Chatbot'lar Yapay Zeka Chatbot'lar Chatbot'lar Chatbot'lar yapay Zeka sohbete dayalı AI'nın günlük bir örneğidir. Kullanıcılar, Türkçe sohbet botları olarak bilinen bu dijital ürünleri kullanarak mesaj atarak belirli bir konu hakkında bilgi alabilir veya uçak bileti satın alma, banka havalesi veya kitap satın alma gibi günlük işleri yapabilirler. Chatbot'lar şirketin web sitesinde veya mobil uygulamasında yer alabilir. Ayrıca chatbotlar, WhatsApp, Facebook Messenger gibi yaygın mesajlaşma platformlarında veya Google Assistant ve Siri gibi sesli asistanlarda da yer alabiliyor. Chatbot'lar, kullanıcı etkileşim yöntemine ve altta yatan teknoloji altyapısına bağlı olarak farklı şekillerde oluşturulabilir. Örneğin, bir sohbet robotu, yalnızca kullanıcı onunla etkileşime girdiğinde kullanıcıyla iletişim kuruyorsa reaktif bir sohbet robotudur, bir uyaran tarafından tetiklenir ve kullanıcı ile bir diyalog başlatırsa, ana bilgisayar sohbet robotu hareketi olarak adlandırılır. Teknoloji açısından yapay zeka tabanlı chatbotların yanı sıra doğal dil işleme ve makine öğrenimi gibi yapay zeka teknolojileri kullanılmadan geliştirilen kural tabanlı chatbotlar da kullanılmaktadır.Ancak bu iki tür sohbet robotunun davranışı farklıdır. Kural tabanlı chatbotlarda genellikle kullanıcıya belirli seçenekler sunulur ve yaratılan deneyim bu seçeneklerle sınırlıdır. Yapay zekanın geleceği Yapay zeka araştırmalarının tüm alanlarının gelecekte birleşeceğini tahmin etmek zor değil. Yapay beyin sibernetik yaklaşımla, bilişsel süreçler ve yapay bilinç sistemleri sembolik yaklaşımla, insan zihni kadar esnek ve duygusal bir iradeye (karar verme yetisine), insan zihni kadar yetkin bilgiye sahip insan zihni üzerine modellenmiştir. uzman sistemler ve rasyonel yaklaşımların dengeli bir kombinasyonu Yapay Zeka, gelecekte insan zekasına bir alternatif oluşturabilir. Bilgisayar bilgisi matematiksel gelişim ile kazanılabilir. Çok yüksek döngüler gerektiren NP problemlerinin çözümü, bir satranç oyunundaki en iyi hamlenin hesaplanmasıyla veya bilgilerin saymak yerine görüntü analiz süreçlerinde hesaplanmasıyla sağlanabilir. Yeni matematik, parçacıkların kuantum davranışını açıklayacak ve bir kuantum bilgisayar oluşturmaya yardımcı olacak.   Yapay zeka uygulamaları her geçen gün gelişmek ve insan zekasını yakalamak için adım adım ilerliyor. Bilgisayar uzmanları, saniyede 10 milyon milyarın (1.000.000.000.000.000.000 = {displaystyle 10^{15}}{displaystyle 10^{15}}) toplam 100 milyar gücün alt sınırı olduğunu söylüyor. paralel. 2025 yılına kadar hesap düzeyine ulaşacağını düşünüyorlar. Beynin hafıza kapasitesi ise, 100 trilyon bağlantının her biri için 10.000 bitlik bilgi saklama ihtiyacı dikkate alındığında, toplam kapasite 10^18'e çıkıyor. 2020 yılında insan beyninin işlevlerine erişimi olan bir bilgisayarın fiyatının 1000$ olacağı tahmin ediliyor. 2030 yılında 1000 dolarlık bir bilgisayarın hafıza kapasitesi 1000 kişinin hafızasına eşit olacak. 2050'de 1.000$'a dünyadaki herkesten daha fazla beyin satın alabileceksiniz. sınır AI uygulama alanlarına bazı örnekler: Öneri sistemi: Geçmiş kullanıcı davranışlarına dayalı olarak yeni içerik önerin. Örneğin sosyal paylaşım sitelerinde yeni bir arkadaş, mağazada başka bir ürün, gazetede başka bir haber önerisi. Otomatik çeviri: Bir dilde ifade edilen bir cümleyi başka bir dile çevirin. Örneğin, Google Translate, Microsoft Translator ve Yandex.Translate gibi çevrimiçi araçlar. Sinyal İşleme: Ses ve video gibi sinyalleri işleyerek bilgilerin çıkarılması. Örneğin, yüz ve ses tanıma. Prosedürel İçerik Oluşturma: Rastgele yöntemler kullanarak yapay içerik oluşturun. Örneğin, video oyunlarının ve sentetik müziğin prosedürel dünyası. Regresyon analizi: Geçmiş verilere dayalı olarak bir değişkenin gelecekteki değerini tahmin etme. Örneğin, ekonomik tahmin, üretim miktarı tahmini. Görüntü işleme: Sayısal görüntülerdeki nesnelerin tanınması, konumlandırılması ve sınıflandırılması gibi tüm işlemler. Yapay zekadan önce bu işlemler, Hough dönüşümü gibi kural tabanlı algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilirken, günümüzde bu kurallar verilerden öğrenilmektedir. Tıp , biyoloji , otomotiv , imalat  gibi görsellerin yaygın olarak kullanıldığı alanlarda kullanılmaktadır. Makale Yazımı: Dünyanın ilk yapay zeka köşesi 8 Eylül 2020'de The Guardian'da yayınlandı. Türkiye'de yapay zeka tarafından yazılan ilk kısa öykü 2018 yılında Şalom gazetesinde yayınlandı. - POWER Türk - Radyo Fenomen - aLem Fm  - Radyo 7 - Kral Pop - slow Türk - radyo Alaturka - Joy Tuk  - - Alem FM - Ankara Radyo Banko - Aşk Fm Avrasya Türk 107.1 Ankara - Baba Radyo 105.6 - Bayram FM - Best Fm - Damar FM - Diyanet Radyo - Efkar FM - Gebze FM - Habertürk Radyo - İstanbul Radyo Seymen - İzmir İmbat Fm - Joy FM - Joy Türk Akustik - Joy Türk Fm - Kafa Radyo - Karadeniz Fm 98.2 - Kral Fm - Kral Pop Radyo - Lig Radyo - Metro Fm - Ntv Radyo - Number 1 Fm - Number One Türk - Number One Türk Doksanlar - Pal Doğa - Pal FM - - Pal Station - Park FM - Polis Radyosu - Power FM - Power Love Fm - Power Pop - Power Türk Fm - Radio Mydonose - Radyo 2000 - Radyo 45lik - Radyo 7 - Radyo 7 Nostalji - Radyo 7 Türkü - Radyo Alaturka - Radyo Arabesk - Radyo CNN Türk - Radyo D - Radyo Ekin - Radyo Fenomen - Radyo Megasite - Radyo Ostim - Radyo Spor - Radyo Viva - Radyo Voyage - Show Radyo - Slow 7 - Slow Türk - Süper Fm - TGRT FM - Virgin Radio Türkiye Günün Beğenilen Radyoları - Rado Virgin - - - - - - - - pal doğa    https://www.gurbetyeri.com.tr    https://www.radyom.org. Read the full article

[eciftcomtr]

yapay zeka Nedir ? Bilgi Tarihi ? Chat Botlari  ? Araştırma Süreci ? Geliştirme Süreci

yapay zeka Nedir ? Bilgi Tarihi ? Chat Botlari  ? Araştırma Süreci ? Geliştirme Süreci yapay zeka Nedir ? Bilgi Tarihi ? Chat Botlari  ? Araştırma Süreci ? Geliştirme Sürecibilgisayar sistemlerinin insan benzeri düşünme ve davranış sergilemesine olanak tanıyan bir teknolojidir. Yapay zeka algoritmaları, büyük miktarda veriye dayalı olarak öğrenir ve karar verir. Öğrenme sürecinde, yapay zeka sistemleri, makine öğrenmesi veya derin öğrenme adı verilen yöntemler kullanarak, veriler arasındaki kalıpları ve ilişkileri öğrenirler.Yapay zeka, birçok endüstride kullanılır. Örneğin, tıp, otomotiv, finans, eğitim, perakende, medya ve daha pek çok endüstri yapay zeka teknolojilerinden faydalanır. Yapay zeka algoritmaları, verileri analiz ederek daha doğru tahminler yapabilir, karmaşık sorunları çözebilir ve daha verimli kararlar alabilir.Yapay zeka teknolojileri, doğal dil işleme, görüntü işleme, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve daha birçok alanda uygulanır. Bu teknolojiler, insanlar için daha akıllı, daha hızlı ve daha verimli sistemlerin geliştirilmesine olanak tanır. Ancak, yapay zeka teknolojileri ile ilgili etik sorunlar ve riskler de vardır, bu nedenle geliştirme ve kullanım süreçleri dikkatle yönetilmelidir. Yapay Zeka Nedir ? Yapay zekâ (YZ, İngilizce: Artificial intelligence, AI), insanlar da dahil olmak üzere hayvanlar tarafından görüntülenen doğal zekânın aksine makineler tarafından görüntülenen zekâ çeşididir. İlk ve ikinci kategoriler arasındaki ayrım genellikle seçilen kısaltmayla ortaya çıkar. "Güçlü" yapay zeka genellikle Yapay genel zekâ (İngilizce: Artificial General Intelligence kelimelerinin kısaltılmışı olarak: AGI) olarak etiketlenirken "doğal" zekayı taklit etme girişimleri yapay biyolojik zeka (İngilizce: Artificial Biological Intelligence: ABI) olarak adlandırılır. Yapay Zeka Bilgi Önde gelen yapay zeka ders kitapları, alanı zeki etmenlerin çalışması olarak tanımlar: Çevresini algılayan ve hedeflerine başarıyla ulaşma şansını en üst düzeye çıkaran eylemleri gerçekleştiren herhangi bir cihaz. Halk arasında, "yapay zeka" terimi genellikle insanların insan zihni ile ilişkilendirdiği "öğrenme" ve "problem çözme" gibi "bilişsel" işlevleri taklit eden makineleri tanımlamak için kullanılır. Makineler gittikçe daha yetenekli hale geldikçe, "zeka" gerektirdiği düşünülen görevler genellikle AI etkisi olarak bilinen bir fenomen olan AI tanımından çıkarılır. Tesler'in Teoremindeki bir espri, "AI henüz yapılmamış şeydir" der. Örneğin, optik karakter tanıma AI olarak değerlendirilen şeylerin dışında tutulur, rutin teknoloji haline gelir. Genellikle yapay zeka olarak sınıflandırılan modern makine yetenekleri satranç ve Go gibi stratejik oyun sistemlerinde, en üst düzeyde rekabet eden insan konuşmasını anlama ve poker, kendi kendine giden arabalar gibi kusurlu-bilgi oyunlarını içerik dağıtım ağı 'ndaki akıllı yönlendirmeyi ve askeri simülasyonları kapsar. Yapay zekâ çalışmaları sıklıkla insanın düşünme yöntemlerini taklit eden yapay yöntemler geliştirmeye yöneliktir, ancak bununla sınırlı değildir. Öğrenebilen ve gelecekte insan zekâsından bağımsız gelişebilecek bir yapay zekâ kavramına doğru yeni yönelimler oluşmaktadır. Bu yönelim, evreni ve doğayı anlama arayışında kendisine yardımcı olabilecek, muhtemelen kendisinden daha zeki olan insanüstü varlıklar yaratma hayalinin ürünüdür. Yapay Zeka Tarihi Modern bilimkurgunun önde gelen yazarlarından Karel Čapek'in 1920'lerde yazdığı ve daha sonra Isaac Asimov'dan etkilenen eserlerinde bu hayal somutlaşıyor. İnsanoğlunun ortak toplumsal sorunlarını yapay zekâlı robotlarla çözen R.U.R adlı oyunda Karel Čapek, 1920 yılında yapay zekanın insan aklından bağımsız gelişebileceğini öngörmüştü. Tanım İdealleştirilmiş yaklaşıma göre yapay zeka; Algılama, öğrenme, çoklu kavramların bağlantısı vb. düşünme, akıl yürütme, problem çözme, iletişim kurma, akıl yürütme ve karar verme gibi daha yüksek özerk bilişsel veya davranışsal işlevler sergilemesi beklenen insan zekasına adanmış yapay bir işletim sistemidir. Sistem ayrıca düşüncelerinden (yapay zeka ajanları) tepkiler üretebilir ve bu tepkileri fiziksel olarak ifade edebilir. tarih "Yapay zeka" kavramının tarihi, modern bilgi işlem kadar eskidir. Bu fikrin yaratıcısı şöyle demiştir: "Makineler düşünebilir mi?" Yapay zeka konusunu gündeme getiren ve tartışmayı başlatan Alan Mathison Turing'di. II. Dünya Savaşı sırasında elektronik para analizi ihtiyacı ile üretilen elektromekanik cihazlardan bilgisayar bilimi ve yapay zeka kavramları doğdu. Alan Turing, Nazi Enigma makinesinin şifreleme algoritmasını deşifre etmeye çalışan en ünlü matematikçilerden biridir. İngiltere'de Bletchley Park'ta deşifre amaçlı çalışmalar başlayan Heath Robinson, Bombe Bilgisayar ve Turing'in ilkelerini formüle ettiği bilgisayarın prototipi olan Colossus Bilgisayar ile Bilgi Makinesi kavramının oluşmasına yol açmıştır. Mantıksal Boole tabanlı veri işleme mantığı. cebir. Modern bilgisayarların ataları olan bu makineler ve bu programlama mantığı aslında insan zekasından esinlenmiştir. Ancak daha sonra modern bilgisayarlarımız uzman sistem diyebileceğimiz programlarla günlük hayatımızdaki problemlerin çözümünde kullanım alanlarına yayılmıştır. 1970'li yıllarda büyük bilgisayar üreticileri olan Microsoft, Apple, Xerox, IBM gibi şirketler PC modeli ile bilgisayarları yaygınlaştırıp geliştirdiler.  Yapay zeka araştırması  daha küçük bir araştırma topluluğu tarafından geliştirilmeye devam etti. Bugün bu çalışmaları teşvik etmek için Amerika'da Loebner Ödülü olarak yapay zekaya sahip yazılımlara Turing'in adını taşıyan Turing testi uygulanıyor ve ödül başarılı soft'a veriliyor. Turing testinin içeriği şu şekildedir: Birbirini tanımayan az sayıda insandan oluşan bir denek grubu kendi aralarında ve yapay zekalı bir diyalog sistemi ile geçerli bir süre boyunca konuşur. Yüz yüze görüşmeden yazışma yoluyla gerçekleştirilen bu sohbetin sonunda deneklere, hangi deneklerin insan, hangilerinin yapay zeka olduğunu belirlemeye yönelik sorular yöneltildi. İlginç bir şekilde şu ana kadar yapılan bazı testlerde yapay zekanın bir insan olduğu varsayılırken gerçek insanın bir makine olduğu varsayılıyor. A.L.I.C.E. Loebner Ödülü'nü kazanan yapay zeka diyalog sisteminin en ünlü örneklerinden biridir. Carnegie Üniversitesi'nde, Richard Wallace tarafından yazılan PhD. Bu ve benzeri yazılımların eleştirilmesinin nedeni, konuşma tabanlı testin ölçüm kriterleri nedeniyle programların öncelikle konuşma sistemleri (chatbots) olmasıdır. Yapay zeka konusunda Türkiye'de de araştırmalar yapılıyor. Bu çalışmalar, otomatik doğal dil işleme, uzman sistemler ve D.U.Y.G.U. - Dil alanı gerçek bir yapay çıkarımdır. yapay Zeka Gelişme Süreci Gelişme süreci Orijinal araştırma ve sinir ağları Yapay zekanın idealize edilmiş tanımıyla ilgili ilk çalışmalardan biri McCulloch ve Pitts tarafından yapılmıştır. Bu araştırmacılar tarafından önerilen bilgisayar modeli, önerme mantığına, fizyolojiye ve Turing'in bilgisayar teorisine dayanan yapay nöronlar kullanır. Herhangi bir hesaplama işlevinin sinir ağları ve mantıksal işlemler kullanılarak hesaplanabileceğini ve/veya gerçekleştirilebileceğini göstermişlerdir. Ayrıca, bu ağ yapılarının düzgün bir şekilde tanımlanması durumunda öğrenmeyi başarabileceklerini de öne sürüyorlar. Hebb, nöronlar arasındaki bağlantıların gücünü değiştirmek için basit bir kural bulduğunda, yapay sinir ağlarından öğrenme elde etmek mümkün oldu. 1950'lerde Shannon ve Turing bilgisayarlar için satranç programları yazıyorlardı. Araştırmalarına Princeton Üniversitesi'nde devam eden McCarthy, 1956'da Minsky, Shannon ve Rochester ile Dartmouth'ta iki aylık bir açık çalışma düzenledi. yapay Zeka Gelişme Süreci Araştırmaların çoğunun temelleri bu toplantıda atılmış olsa da, toplantının en önemli özelliği McCarthy'nin yapay zeka adını koyma önerisiydi. İlk teorik ispat programlarından biri olan teorisyen mantığı burada Newell ve Simon tarafından tanıtıldı. Yeni yaklaşım Daha sonra Newell ve Simon, Think Like a Human yaklaşımıyla üretilen ilk program olan Common Problem Solver'ı geliştirdiler. Daha sonra Simon, fiziksel sembolik hipotezi geliştirdi ve bu teori, insanlardan bağımsız akıllı sistemler yaratmak için çalışanların başlangıç ​​noktasını oluşturdu. Simon'ın bu tanımı, bilim adamlarının yapay zekaya yaklaşımında iki farklı eğilimin ortaya çıkışını netleştirmesi açısından önemlidir: sembolik yapay zeka ve güdümlü yapay zeka. Yaklaşım ve eleştiri sembolik yapay zeka Simon'ın sembolik yaklaşımını takip eden yıllarda mantığa dayalı çalışmalar hakim oldu ve programın performansını temsil etmek için bazı problemler ve yapay dünyalar kullanıldı. Daha sonra bu problemler oyuncak dünyasının hiçbir şekilde gerçek hayatı temsil etmediği şeklinde suçlanmış ve yapay zekanın ancak bu alanlarda başarılı olabileceği ve gerçek problemlere uyum sağlayamayacağı savunulmuştur. Geliştirilen programların gerçek dünya problemleri karşısında yetersiz performans göstermelerinin temel nedeni, basit simülasyon ile anlamlandırma, bağlantı kurma, akıl yürütme gibi süreçlerde başarısız olmalarıdır. Dönemin en popüler programlarından biri olan Weizenbaum tarafından geliştirilen Eliza, karşısındaki kişi ile sohbet edebiliyor gibi görünse de, karşısındaki kişiye sadece belirli operasyonlar gerçekleştiriyor. yapay zeka İlk dönem makine çevirisi çalışmalarında benzer yöntemler kullanıldığında bu çalışmalara verilen destek kesilmiş ve çok gülünç çevirilerle karşılaşılmıştır. Aslında bu eksiklikler, insan beynindeki anlamsal süreçler üzerine yapılan araştırmaların yetersiz olmasından kaynaklanmaktadır. sibernetik yapay zeka Aynı şey, sinir ağları çalışmalarının söz konusu olduğu sibernetik cephe için de geçerlidir. Zeki davranışı simüle etmek için bu çalışmalarda kullanılan temel yapılarda büyük eksiklikler ortaya çıkınca birçok araştırmacı çalışmalarını durdurdu.Bunun en temel örneği, Marvin Minsky ve Seymour Papert'in 1969'da yayınlanan Perceptrons adlı kitaplarında tek katmanlı sensörlerin bazı basit sorunları çözemeyeceğini ve benzer sterilitenin olması gerektiğini belirtmeleri ile yapay sinir ağları üzerine yapılan çalışmaların yarıda kalmış gibi görünmesidir. çok katmanlı alglerde bekleniyor. Ağ akımının arızalanmasının ana nedeni de Sinir Ağının tek katmanlı görevde başarılı olması, ancak bu görevin sonucu veya sonucu yargılayıcı hale gelmesi ve diğer kavramlarla ilişki kuramamasıdır. Bu durum anlamsal süreçlerin simüle edilememesine de yol açmaktadır. uzman sistemler Her iki iş parçacığının da başarısız olması, herhangi bir sorunu çözmek için genel amaçlı sistemler yerine özelleşmiş bilgi programlarının kullanılması fikrini doğurarak yapay zeka alanında yeniden canlanmaya yol açtı. Kısa sürede Uzman Sistem olarak bilinen bir yöntem geliştirildi Uzman sistemler, bir uzmanın vereceği kararı (bazen olasılıksal olarak) belirleyen tüm kurallar da dahil olmak üzere, ön koşulların aynı anda var olması gerektiği göz önüne alındığında, yaklaşan sorunlara bir program uygulanmasına dayanır. Avantajlarından biri, her karar için hangi kuralın geçerli olduğunu bilmenin kolay olmasıdır. Bu, çeşitli düzenleyici bürokratik karar verme organizasyonları için uygulamaların kolayca geliştirilebileceği anlamına gelir. Bu tabii ki bir arabanın tamiri için tavsiyede bulunan uzman sistem programının arabanın ne işe yaradığını bilmediği anlamına da gelir. Yapay Zeka  ilk ticari uygulamaların yapılışı Yapay zeka yavaş yavaş bir endüstri haline geliyor. Müşteri siparişlerine göre ekipman seçen DEC tarafından kullanılan R1 uzman sistemi, şirkete bir yılda 40 milyon dolar tasarruf sağladı. Aniden, diğer ülkeler yapay zekayı yeniden keşfetti ve araştırmalara büyük kaynaklar ayrılmaya başladı. 1988 yılında yapay zeka sektörünün geliri 2 milyar dolara ulaştı. doğal dil işleme Antropoloji bilimi, gelişmiş insan zekası ile dil arasındaki bağlantıyı ortaya koyarken, dil üzerine yapılan yapay zeka çalışmaları yeniden önem kazanıyor. İnsan zekasının doğrudan kavramlarla düşünmediği, dilde düşündüğü ve dil kodları ve kavramlar olan sözcükler arasında ilişkiler kurduğu anlaşılmıştır. Bu şekilde insan beyni, kavramlarla düşünen hayvan beyninden daha hızlı işlem yapabilir ve etkili bir şekilde öğrenme ve cümlelerle soyut bir şekilde bilgiyi genişletme yeteneğine sahiptir. , özellikle modeller, dil sistemleridir. İnsanların iletişim kurmak için kullandıkları Türkçe ve İngilizce gibi doğal dilleri anlayan bilgisayarlarla ilgili araştırmalar hız kazanmaya başladı. Önce Uzman Sistemler olarak bilinen doğal dil anlama programları daha sonra Sembolik Yapay Zeka ile ilgilenen kişilerin ilgisini çekmiş ve yazılım alanındaki gelişmeler sayesinde A.I.M.L (Yapay Zeka İşaretleme Dili) ve T.Y.İ.D (Türkçe Yapay) Akıllı İşaretleme Dili) Sözdizimi işlemeye uygun veri erişim yöntemleri (Templates) gibi bilgisayar dillerinde geliştirilebilir Günümüzde sembolik yapay zeka araştırmacıları, özel yapay zeka dilleri kullanarak verileri birbirine bağlayabilir ve işlevleri simüle etmeye çalışırlar. akıl yürütme ve özel olarak geliştirilmiş prosedürler yoluyla akıl yürütme. Tüm bu süreç ve gelişmelerin sonunda bir grup yapay zeka araştırmacısı insan gibi düşünebilen sistemler arayışına devam ederken bir diğer grup ise insan gibi düşünebilen sistemler üzerine odaklanmaktadır. ticari değeri vardır.  Diyalog tabanlı yapay zeka Doğal dil işleme ve makine öğrenimi gibi yapay zeka teknolojilerini kullanarak insanlar ve makineler arasındaki diyaloğu (yazılım) sürdüren yapay zekanın alt dalı "yapay zeka" olarak bilinir. Web ve mobil uygulamalar gibi grafik kullanıcı arabirimlerinin (GUI'ler) yerini alması amaçlanan diyalog tabanlı arabirimler (CUI'ler), daha önce insanlar tarafından bilgisayarlara komutlar vermek için kullanılıyordu ve insanların bilgisayarlara yazarak veya konuşarak komutlar vermesine izin vermeyi amaçlıyordu. günlük konuşma dili. Günümüzde chatbotlar ve sesli asistanlar, konuşma tabanlı yapay zeka alanında sıklıkla kullanılan teknoloji ürünleri olarak karşımıza çıkıyor. Yapay Zeka Chatbot'lar Chatbot'lar  Chatbot'lar Chatbot'lar yapay Zeka sohbete dayalı AI'nın günlük bir örneğidir. Kullanıcılar, Türkçe sohbet botları olarak bilinen bu dijital ürünleri kullanarak mesaj atarak belirli bir konu hakkında bilgi alabilir veya uçak bileti satın alma, banka havalesi veya kitap satın alma gibi günlük işleri yapabilirler. Chatbot'lar şirketin web sitesinde veya mobil uygulamasında yer alabilir. Ayrıca chatbotlar, WhatsApp, Facebook Messenger gibi yaygın mesajlaşma platformlarında veya Google Assistant ve Siri gibi sesli asistanlarda da yer alabiliyor. Chatbot'lar, kullanıcı etkileşim yöntemine ve altta yatan teknoloji altyapısına bağlı olarak farklı şekillerde oluşturulabilir. Örneğin, bir sohbet robotu, yalnızca kullanıcı onunla etkileşime girdiğinde kullanıcıyla iletişim kuruyorsa reaktif bir sohbet robotudur, bir uyaran tarafından tetiklenir ve kullanıcı ile bir diyalog başlatırsa, ana bilgisayar sohbet robotu hareketi olarak adlandırılır. Teknoloji açısından yapay zeka tabanlı chatbotların yanı sıra doğal dil işleme ve makine öğrenimi gibi yapay zeka teknolojileri kullanılmadan geliştirilen kural tabanlı chatbotlar da kullanılmaktadır.Ancak bu iki tür sohbet robotunun davranışı farklıdır. Kural tabanlı chatbotlarda genellikle kullanıcıya belirli seçenekler sunulur ve yaratılan deneyim bu seçeneklerle sınırlıdır. Yapay zekanın geleceği Yapay zeka araştırmalarının tüm alanlarının gelecekte birleşeceğini tahmin etmek zor değil. Yapay beyin sibernetik yaklaşımla, bilişsel süreçler ve yapay bilinç sistemleri sembolik yaklaşımla, insan zihni kadar esnek ve duygusal bir iradeye (karar verme yetisine), insan zihni kadar yetkin bilgiye sahip insan zihni üzerine modellenmiştir. uzman sistemler ve rasyonel yaklaşımların dengeli bir kombinasyonu Yapay Zeka, gelecekte insan zekasına bir alternatif oluşturabilir. Bilgisayar bilgisi matematiksel gelişim ile kazanılabilir. Çok yüksek döngüler gerektiren NP problemlerinin çözümü, bir satranç oyunundaki en iyi hamlenin hesaplanmasıyla veya bilgilerin saymak yerine görüntü analiz süreçlerinde hesaplanmasıyla sağlanabilir. Yeni matematik, parçacıkların kuantum davranışını açıklayacak ve bir kuantum bilgisayar oluşturmaya yardımcı olacak. yapay zekanın gücü Yapay zeka uygulamaları her geçen gün gelişmek ve insan zekasını yakalamak için adım adım ilerliyor. Bilgisayar uzmanları, saniyede 10 milyon milyarın (1.000.000.000.000.000.000 = {displaystyle 10^{15}}{displaystyle 10^{15}}) toplam 100 milyar gücün alt sınırı olduğunu söylüyor. paralel. 2025 yılına kadar hesap düzeyine ulaşacağını düşünüyorlar. Beynin hafıza kapasitesi ise, 100 trilyon bağlantının her biri için 10.000 bitlik bilgi saklama ihtiyacı dikkate alındığında, toplam kapasite 10^18'e çıkıyor. 2020 yılında insan beyninin işlevlerine erişimi olan bir bilgisayarın fiyatının 1000$ olacağı tahmin ediliyor. 2030 yılında 1000 dolarlık bir bilgisayarın hafıza kapasitesi 1000 kişinin hafızasına eşit olacak. 2050'de 1.000$'a dünyadaki herkesten daha fazla beyin satın alabileceksiniz. sınır AI uygulama alanlarına bazı örnekler: Öneri sistemi: Geçmiş kullanıcı davranışlarına dayalı olarak yeni içerik önerin. Örneğin sosyal paylaşım sitelerinde yeni bir arkadaş, mağazada başka bir ürün, gazetede başka bir haber önerisi. Otomatik çeviri: Bir dilde ifade edilen bir cümleyi başka bir dile çevirin. Örneğin, Google Translate, Microsoft Translator ve Yandex.Translate gibi çevrimiçi araçlar. Sinyal İşleme: Ses ve video gibi sinyalleri işleyerek bilgilerin çıkarılması. Örneğin, yüz ve ses tanıma. Prosedürel İçerik Oluşturma: Rastgele yöntemler kullanarak yapay içerik oluşturun. Örneğin, video oyunlarının ve sentetik müziğin prosedürel dünyası. Regresyon analizi: Geçmiş verilere dayalı olarak bir değişkenin gelecekteki değerini tahmin etme. Örneğin, ekonomik tahmin, üretim miktarı tahmini. Görüntü işleme: Sayısal görüntülerdeki nesnelerin tanınması, konumlandırılması ve sınıflandırılması gibi tüm işlemler. Yapay zekadan önce bu işlemler, Hough dönüşümü gibi kural tabanlı algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilirken, günümüzde bu kurallar verilerden öğrenilmektedir. Tıp , biyoloji , otomotiv , imalat  gibi görsellerin yaygın olarak kullanıldığı alanlarda kullanılmaktadır. Makale Yazımı: Dünyanın ilk yapay zeka köşesi 8 Eylül 2020'de The Guardian'da yayınlandı. Türkiye'de yapay zeka tarafından yazılan ilk kısa öykü 2018 yılında Şalom gazetesinde yayınlandı. - POWER Türk - Radyo Fenomen - aLem Fm  - Radyo 7 - Kral Pop - slow Türk - radyo Alaturka - Joy Tuk  - - Alem FM - Ankara Radyo Banko - Aşk Fm Avrasya Türk 107.1 Ankara - Baba Radyo 105.6 - Bayram FM - Best Fm - Damar FM - Diyanet Radyo - Efkar FM - Gebze FM - Habertürk Radyo - İstanbul Radyo Seymen - İzmir İmbat Fm - Joy FM - Joy Türk Akustik - Joy Türk Fm - Kafa Radyo - Karadeniz Fm 98.2 - Kral Fm - Kral Pop Radyo - Lig Radyo - Metro Fm - Ntv Radyo - Number 1 Fm - Number One Türk - Number One Türk Doksanlar - Pal Doğa - Pal FM - - Pal Station - Park FM - Polis Radyosu - Power FM - Power Love Fm - Power Pop - Power Türk Fm - Radio Mydonose - Radyo 2000 - Radyo 45lik - Radyo 7 - Radyo 7 Nostalji - Radyo 7 Türkü - Radyo Alaturka - Radyo Arabesk - Radyo CNN Türk - Radyo D - Radyo Ekin - Radyo Fenomen - Radyo Megasite - Radyo Ostim - Radyo Spor - Radyo Viva - Radyo Voyage - Show Radyo - Slow 7 - Slow Türk - Süper Fm - TGRT FM - Virgin Radio Türkiye Günün Beğenilen Radyoları - Rado Virgin - - - - - - - - pal doğa    https://www.gurbetyeri.com.tr    https://www.radyom.org. Read the full article

[eciftcomtr]

yapay zeka

  yapay zeka Nedir ? Bilgi Tarihi ? Chat Botlari  ? Araştırma Süreci ? Geliştirme Süreci yapay zeka Nedir ? Bilgi Tarihi ? Chat Botlari  ? Araştırma Süreci ? Geliştirme Sürecibilgisayar sistemlerinin insan benzeri düşünme ve davranış sergilemesine olanak tanıyan bir teknolojidir. Yapay zeka algoritmaları, büyük miktarda veriye dayalı olarak öğrenir ve karar verir. Öğrenme sürecinde, yapay zeka sistemleri, makine öğrenmesi veya derin öğrenme adı verilen yöntemler kullanarak, veriler arasındaki kalıpları ve ilişkileri öğrenirler.Yapay zeka, birçok endüstride kullanılır. Örneğin, tıp, otomotiv, finans, eğitim, perakende, medya ve daha pek çok endüstri yapay zeka teknolojilerinden faydalanır. Yapay zeka algoritmaları, verileri analiz ederek daha doğru tahminler yapabilir, karmaşık sorunları çözebilir ve daha verimli kararlar alabilir.Yapay zeka teknolojileri, doğal dil işleme, görüntü işleme, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve daha birçok alanda uygulanır. Bu teknolojiler, insanlar için daha akıllı, daha hızlı ve daha verimli sistemlerin geliştirilmesine olanak tanır. Ancak, yapay zeka teknolojileri ile ilgili etik sorunlar ve riskler de vardır, bu nedenle geliştirme ve kullanım süreçleri dikkatle yönetilmelidir. Yapay Zeka Nedir ? Yapay zekâ (YZ, İngilizce: Artificial intelligence, AI), insanlar da dahil olmak üzere hayvanlar tarafından görüntülenen doğal zekânın aksine makineler tarafından görüntülenen zekâ çeşididir. İlk ve ikinci kategoriler arasındaki ayrım genellikle seçilen kısaltmayla ortaya çıkar. "Güçlü" yapay zeka genellikle Yapay genel zekâ (İngilizce: Artificial General Intelligence kelimelerinin kısaltılmışı olarak: AGI) olarak etiketlenirken "doğal" zekayı taklit etme girişimleri yapay biyolojik zeka (İngilizce: Artificial Biological Intelligence: ABI) olarak adlandırılır. Yapay Zeka Bilgi Önde gelen yapay zeka ders kitapları, alanı zeki etmenlerin çalışması olarak tanımlar: Çevresini algılayan ve hedeflerine başarıyla ulaşma şansını en üst düzeye çıkaran eylemleri gerçekleştiren herhangi bir cihaz. Halk arasında, "yapay zeka" terimi genellikle insanların insan zihni ile ilişkilendirdiği "öğrenme" ve "problem çözme" gibi "bilişsel" işlevleri taklit eden makineleri tanımlamak için kullanılır. Makineler gittikçe daha yetenekli hale geldikçe, "zeka" gerektirdiği düşünülen görevler genellikle AI etkisi olarak bilinen bir fenomen olan AI tanımından çıkarılır. Tesler'in Teoremindeki bir espri, "AI henüz yapılmamış şeydir" der. Örneğin, optik karakter tanıma AI olarak değerlendirilen şeylerin dışında tutulur, rutin teknoloji haline gelir. Genellikle yapay zeka olarak sınıflandırılan modern makine yetenekleri satranç ve Go gibi stratejik oyun sistemlerinde, en üst düzeyde rekabet eden insan konuşmasını anlama ve poker, kendi kendine giden arabalar gibi kusurlu-bilgi oyunlarını içerik dağıtım ağı 'ndaki akıllı yönlendirmeyi ve askeri simülasyonları kapsar. Yapay zekâ çalışmaları sıklıkla insanın düşünme yöntemlerini taklit eden yapay yöntemler geliştirmeye yöneliktir, ancak bununla sınırlı değildir. Öğrenebilen ve gelecekte insan zekâsından bağımsız gelişebilecek bir yapay zekâ kavramına doğru yeni yönelimler oluşmaktadır. Bu yönelim, evreni ve doğayı anlama arayışında kendisine yardımcı olabilecek, muhtemelen kendisinden daha zeki olan insanüstü varlıklar yaratma hayalinin ürünüdür. Yapay Zeka Tarihi Modern bilimkurgunun önde gelen yazarlarından Karel Čapek'in 1920'lerde yazdığı ve daha sonra Isaac Asimov'dan etkilenen eserlerinde bu hayal somutlaşıyor. İnsanoğlunun ortak toplumsal sorunlarını yapay zekâlı robotlarla çözen R.U.R adlı oyunda Karel Čapek, 1920 yılında yapay zekanın insan aklından bağımsız gelişebileceğini öngörmüştü. Tanım İdealleştirilmiş yaklaşıma göre yapay zeka; Algılama, öğrenme, çoklu kavramların bağlantısı vb. düşünme, akıl yürütme, problem çözme, iletişim kurma, akıl yürütme ve karar verme gibi daha yüksek özerk bilişsel veya davranışsal işlevler sergilemesi beklenen insan zekasına adanmış yapay bir işletim sistemidir. Sistem ayrıca düşüncelerinden (yapay zeka ajanları) tepkiler üretebilir ve bu tepkileri fiziksel olarak ifade edebilir. tarih "Yapay zeka" kavramının tarihi, modern bilgi işlem kadar eskidir. Bu fikrin yaratıcısı şöyle demiştir: "Makineler düşünebilir mi?" Yapay zeka konusunu gündeme getiren ve tartışmayı başlatan Alan Mathison Turing'di. II. Dünya Savaşı sırasında elektronik para analizi ihtiyacı ile üretilen elektromekanik cihazlardan bilgisayar bilimi ve yapay zeka kavramları doğdu. Alan Turing, Nazi Enigma makinesinin şifreleme algoritmasını deşifre etmeye çalışan en ünlü matematikçilerden biridir. İngiltere'de Bletchley Park'ta deşifre amaçlı çalışmalar başlayan Heath Robinson, Bombe Bilgisayar ve Turing'in ilkelerini formüle ettiği bilgisayarın prototipi olan Colossus Bilgisayar ile Bilgi Makinesi kavramının oluşmasına yol açmıştır. Mantıksal Boole tabanlı veri işleme mantığı. cebir. Modern bilgisayarların ataları olan bu makineler ve bu programlama mantığı aslında insan zekasından esinlenmiştir. Ancak daha sonra modern bilgisayarlarımız uzman sistem diyebileceğimiz programlarla günlük hayatımızdaki problemlerin çözümünde kullanım alanlarına yayılmıştır. 1970'li yıllarda büyük bilgisayar üreticileri olan Microsoft, Apple, Xerox, IBM gibi şirketler PC modeli ile bilgisayarları yaygınlaştırıp geliştirdiler.  Yapay zeka araştırması  daha küçük bir araştırma topluluğu tarafından geliştirilmeye devam etti. Bugün bu çalışmaları teşvik etmek için Amerika'da Loebner Ödülü olarak yapay zekaya sahip yazılımlara Turing'in adını taşıyan Turing testi uygulanıyor ve ödül başarılı soft'a veriliyor. Turing testinin içeriği şu şekildedir: Birbirini tanımayan az sayıda insandan oluşan bir denek grubu kendi aralarında ve yapay zekalı bir diyalog sistemi ile geçerli bir süre boyunca konuşur. Yüz yüze görüşmeden yazışma yoluyla gerçekleştirilen bu sohbetin sonunda deneklere, hangi deneklerin insan, hangilerinin yapay zeka olduğunu belirlemeye yönelik sorular yöneltildi. İlginç bir şekilde şu ana kadar yapılan bazı testlerde yapay zekanın bir insan olduğu varsayılırken gerçek insanın bir makine olduğu varsayılıyor. A.L.I.C.E. Loebner Ödülü'nü kazanan yapay zeka diyalog sisteminin en ünlü örneklerinden biridir. Carnegie Üniversitesi'nde, Richard Wallace tarafından yazılan PhD. Bu ve benzeri yazılımların eleştirilmesinin nedeni, konuşma tabanlı testin ölçüm kriterleri nedeniyle programların öncelikle konuşma sistemleri (chatbots) olmasıdır. Yapay zeka konusunda Türkiye'de de araştırmalar yapılıyor. Bu çalışmalar, otomatik doğal dil işleme, uzman sistemler ve D.U.Y.G.U. - Dil alanı gerçek bir yapay çıkarımdır. yapay Zeka Gelişme Süreci Gelişme süreci Orijinal araştırma ve sinir ağları Yapay zekanın idealize edilmiş tanımıyla ilgili ilk çalışmalardan biri McCulloch ve Pitts tarafından yapılmıştır. Bu araştırmacılar tarafından önerilen bilgisayar modeli, önerme mantığına, fizyolojiye ve Turing'in bilgisayar teorisine dayanan yapay nöronlar kullanır. Herhangi bir hesaplama işlevinin sinir ağları ve mantıksal işlemler kullanılarak hesaplanabileceğini ve/veya gerçekleştirilebileceğini göstermişlerdir. Ayrıca, bu ağ yapılarının düzgün bir şekilde tanımlanması durumunda öğrenmeyi başarabileceklerini de öne sürüyorlar. Hebb, nöronlar arasındaki bağlantıların gücünü değiştirmek için basit bir kural bulduğunda, yapay sinir ağlarından öğrenme elde etmek mümkün oldu. 1950'lerde Shannon ve Turing bilgisayarlar için satranç programları yazıyorlardı. Araştırmalarına Princeton Üniversitesi'nde devam eden McCarthy, 1956'da Minsky, Shannon ve Rochester ile Dartmouth'ta iki aylık bir açık çalışma düzenledi. yapay Zeka Gelişme Süreci Araştırmaların çoğunun temelleri bu toplantıda atılmış olsa da, toplantının en önemli özelliği McCarthy'nin yapay zeka adını koyma önerisiydi. İlk teorik ispat programlarından biri olan teorisyen mantığı burada Newell ve Simon tarafından tanıtıldı. Yeni yaklaşım Daha sonra Newell ve Simon, Think Like a Human yaklaşımıyla üretilen ilk program olan Common Problem Solver'ı geliştirdiler. Daha sonra Simon, fiziksel sembolik hipotezi geliştirdi ve bu teori, insanlardan bağımsız akıllı sistemler yaratmak için çalışanların başlangıç ​​noktasını oluşturdu. Simon'ın bu tanımı, bilim adamlarının yapay zekaya yaklaşımında iki farklı eğilimin ortaya çıkışını netleştirmesi açısından önemlidir: sembolik yapay zeka ve güdümlü yapay zeka. Yaklaşım ve eleştiri sembolik yapay zeka Simon'ın sembolik yaklaşımını takip eden yıllarda mantığa dayalı çalışmalar hakim oldu ve programın performansını temsil etmek için bazı problemler ve yapay dünyalar kullanıldı. Daha sonra bu problemler oyuncak dünyasının hiçbir şekilde gerçek hayatı temsil etmediği şeklinde suçlanmış ve yapay zekanın ancak bu alanlarda başarılı olabileceği ve gerçek problemlere uyum sağlayamayacağı savunulmuştur. Geliştirilen programların gerçek dünya problemleri karşısında yetersiz performans göstermelerinin temel nedeni, basit simülasyon ile anlamlandırma, bağlantı kurma, akıl yürütme gibi süreçlerde başarısız olmalarıdır. Dönemin en popüler programlarından biri olan Weizenbaum tarafından geliştirilen Eliza, karşısındaki kişi ile sohbet edebiliyor gibi görünse de, karşısındaki kişiye sadece belirli operasyonlar gerçekleştiriyor. yapay zeka İlk dönem makine çevirisi çalışmalarında benzer yöntemler kullanıldığında bu çalışmalara verilen destek kesilmiş ve çok gülünç çevirilerle karşılaşılmıştır. Aslında bu eksiklikler, insan beynindeki anlamsal süreçler üzerine yapılan araştırmaların yetersiz olmasından kaynaklanmaktadır. sibernetik yapay zeka Aynı şey, sinir ağları çalışmalarının söz konusu olduğu sibernetik cephe için de geçerlidir. Zeki davranışı simüle etmek için bu çalışmalarda kullanılan temel yapılarda büyük eksiklikler ortaya çıkınca birçok araştırmacı çalışmalarını durdurdu.Bunun en temel örneği, Marvin Minsky ve Seymour Papert'in 1969'da yayınlanan Perceptrons adlı kitaplarında tek katmanlı sensörlerin bazı basit sorunları çözemeyeceğini ve benzer sterilitenin olması gerektiğini belirtmeleri ile yapay sinir ağları üzerine yapılan çalışmaların yarıda kalmış gibi görünmesidir. çok katmanlı alglerde bekleniyor. Ağ akımının arızalanmasının ana nedeni de Sinir Ağının tek katmanlı görevde başarılı olması, ancak bu görevin sonucu veya sonucu yargılayıcı hale gelmesi ve diğer kavramlarla ilişki kuramamasıdır. Bu durum anlamsal süreçlerin simüle edilememesine de yol açmaktadır. uzman sistemler Her iki iş parçacığının da başarısız olması, herhangi bir sorunu çözmek için genel amaçlı sistemler yerine özelleşmiş bilgi programlarının kullanılması fikrini doğurarak yapay zeka alanında yeniden canlanmaya yol açtı. Kısa sürede Uzman Sistem olarak bilinen bir yöntem geliştirildi Uzman sistemler, bir uzmanın vereceği kararı (bazen olasılıksal olarak) belirleyen tüm kurallar da dahil olmak üzere, ön koşulların aynı anda var olması gerektiği göz önüne alındığında, yaklaşan sorunlara bir program uygulanmasına dayanır. Avantajlarından biri, her karar için hangi kuralın geçerli olduğunu bilmenin kolay olmasıdır. Bu, çeşitli düzenleyici bürokratik karar verme organizasyonları için uygulamaların kolayca geliştirilebileceği anlamına gelir. Bu tabii ki bir arabanın tamiri için tavsiyede bulunan uzman sistem programının arabanın ne işe yaradığını bilmediği anlamına da gelir. Yapay Zeka  ilk ticari uygulamaların yapılışı Yapay zeka yavaş yavaş bir endüstri haline geliyor. Müşteri siparişlerine göre ekipman seçen DEC tarafından kullanılan R1 uzman sistemi, şirkete bir yılda 40 milyon dolar tasarruf sağladı. Aniden, diğer ülkeler yapay zekayı yeniden keşfetti ve araştırmalara büyük kaynaklar ayrılmaya başladı. 1988 yılında yapay zeka sektörünün geliri 2 milyar dolara ulaştı. doğal dil işleme Antropoloji bilimi, gelişmiş insan zekası ile dil arasındaki bağlantıyı ortaya koyarken, dil üzerine yapılan yapay zeka çalışmaları yeniden önem kazanıyor. İnsan zekasının doğrudan kavramlarla düşünmediği, dilde düşündüğü ve dil kodları ve kavramlar olan sözcükler arasında ilişkiler kurduğu anlaşılmıştır. Bu şekilde insan beyni, kavramlarla düşünen hayvan beyninden daha hızlı işlem yapabilir ve etkili bir şekilde öğrenme ve cümlelerle soyut bir şekilde bilgiyi genişletme yeteneğine sahiptir. , özellikle modeller, dil sistemleridir. İnsanların iletişim kurmak için kullandıkları Türkçe ve İngilizce gibi doğal dilleri anlayan bilgisayarlarla ilgili araştırmalar hız kazanmaya başladı. Önce Uzman Sistemler olarak bilinen doğal dil anlama programları daha sonra Sembolik Yapay Zeka ile ilgilenen kişilerin ilgisini çekmiş ve yazılım alanındaki gelişmeler sayesinde A.I.M.L (Yapay Zeka İşaretleme Dili) ve T.Y.İ.D (Türkçe Yapay) Akıllı İşaretleme Dili) Sözdizimi işlemeye uygun veri erişim yöntemleri (Templates) gibi bilgisayar dillerinde geliştirilebilir Günümüzde sembolik yapay zeka araştırmacıları, özel yapay zeka dilleri kullanarak verileri birbirine bağlayabilir ve işlevleri simüle etmeye çalışırlar. akıl yürütme ve özel olarak geliştirilmiş prosedürler yoluyla akıl yürütme. Tüm bu süreç ve gelişmelerin sonunda bir grup yapay zeka araştırmacısı insan gibi düşünebilen sistemler arayışına devam ederken bir diğer grup ise insan gibi düşünebilen sistemler üzerine odaklanmaktadır. ticari değeri vardır.  Diyalog tabanlı yapay zeka Doğal dil işleme ve makine öğrenimi gibi yapay zeka teknolojilerini kullanarak insanlar ve makineler arasındaki diyaloğu (yazılım) sürdüren yapay zekanın alt dalı "yapay zeka" olarak bilinir. Web ve mobil uygulamalar gibi grafik kullanıcı arabirimlerinin (GUI'ler) yerini alması amaçlanan diyalog tabanlı arabirimler (CUI'ler), daha önce insanlar tarafından bilgisayarlara komutlar vermek için kullanılıyordu ve insanların bilgisayarlara yazarak veya konuşarak komutlar vermesine izin vermeyi amaçlıyordu. günlük konuşma dili. Günümüzde chatbotlar ve sesli asistanlar, konuşma tabanlı yapay zeka alanında sıklıkla kullanılan teknoloji ürünleri olarak karşımıza çıkıyor. Yapay Zeka Chatbot'lar Chatbot'lar  Chatbot'lar Chatbot'lar yapay Zeka sohbete dayalı AI'nın günlük bir örneğidir. Kullanıcılar, Türkçe sohbet botları olarak bilinen bu dijital ürünleri kullanarak mesaj atarak belirli bir konu hakkında bilgi alabilir veya uçak bileti satın alma, banka havalesi veya kitap satın alma gibi günlük işleri yapabilirler. Chatbot'lar şirketin web sitesinde veya mobil uygulamasında yer alabilir. Ayrıca chatbotlar, WhatsApp, Facebook Messenger gibi yaygın mesajlaşma platformlarında veya Google Assistant ve Siri gibi sesli asistanlarda da yer alabiliyor. Chatbot'lar, kullanıcı etkileşim yöntemine ve altta yatan teknoloji altyapısına bağlı olarak farklı şekillerde oluşturulabilir. Örneğin, bir sohbet robotu, yalnızca kullanıcı onunla etkileşime girdiğinde kullanıcıyla iletişim kuruyorsa reaktif bir sohbet robotudur, bir uyaran tarafından tetiklenir ve kullanıcı ile bir diyalog başlatırsa, ana bilgisayar sohbet robotu hareketi olarak adlandırılır. Teknoloji açısından yapay zeka tabanlı chatbotların yanı sıra doğal dil işleme ve makine öğrenimi gibi yapay zeka teknolojileri kullanılmadan geliştirilen kural tabanlı chatbotlar da kullanılmaktadır.Ancak bu iki tür sohbet robotunun davranışı farklıdır. Kural tabanlı chatbotlarda genellikle kullanıcıya belirli seçenekler sunulur ve yaratılan deneyim bu seçeneklerle sınırlıdır. Yapay zekanın geleceği Yapay zeka araştırmalarının tüm alanlarının gelecekte birleşeceğini tahmin etmek zor değil. Yapay beyin sibernetik yaklaşımla, bilişsel süreçler ve yapay bilinç sistemleri sembolik yaklaşımla, insan zihni kadar esnek ve duygusal bir iradeye (karar verme yetisine), insan zihni kadar yetkin bilgiye sahip insan zihni üzerine modellenmiştir. uzman sistemler ve rasyonel yaklaşımların dengeli bir kombinasyonu Yapay Zeka, gelecekte insan zekasına bir alternatif oluşturabilir. Bilgisayar bilgisi matematiksel gelişim ile kazanılabilir. Çok yüksek döngüler gerektiren NP problemlerinin çözümü, bir satranç oyunundaki en iyi hamlenin hesaplanmasıyla veya bilgilerin saymak yerine görüntü analiz süreçlerinde hesaplanmasıyla sağlanabilir. Yeni matematik, parçacıkların kuantum davranışını açıklayacak ve bir kuantum bilgisayar oluşturmaya yardımcı olacak. yapay zekanın gücü Yapay zeka uygulamaları her geçen gün gelişmek ve insan zekasını yakalamak için adım adım ilerliyor. Bilgisayar uzmanları, saniyede 10 milyon milyarın (1.000.000.000.000.000.000 = {displaystyle 10^{15}}{displaystyle 10^{15}}) toplam 100 milyar gücün alt sınırı olduğunu söylüyor. paralel. 2025 yılına kadar hesap düzeyine ulaşacağını düşünüyorlar. Beynin hafıza kapasitesi ise, 100 trilyon bağlantının her biri için 10.000 bitlik bilgi saklama ihtiyacı dikkate alındığında, toplam kapasite 10^18'e çıkıyor. 2020 yılında insan beyninin işlevlerine erişimi olan bir bilgisayarın fiyatının 1000$ olacağı tahmin ediliyor. 2030 yılında 1000 dolarlık bir bilgisayarın hafıza kapasitesi 1000 kişinin hafızasına eşit olacak. 2050'de 1.000$'a dünyadaki herkesten daha fazla beyin satın alabileceksiniz. sınır AI uygulama alanlarına bazı örnekler: Öneri sistemi: Geçmiş kullanıcı davranışlarına dayalı olarak yeni içerik önerin. Örneğin sosyal paylaşım sitelerinde yeni bir arkadaş, mağazada başka bir ürün, gazetede başka bir haber önerisi. Otomatik çeviri: Bir dilde ifade edilen bir cümleyi başka bir dile çevirin. Örneğin, Google Translate, Microsoft Translator ve Yandex.Translate gibi çevrimiçi araçlar. Sinyal İşleme: Ses ve video gibi sinyalleri işleyerek bilgilerin çıkarılması. Örneğin, yüz ve ses tanıma. Prosedürel İçerik Oluşturma: Rastgele yöntemler kullanarak yapay içerik oluşturun. Örneğin, video oyunlarının ve sentetik müziğin prosedürel dünyası. Regresyon analizi: Geçmiş verilere dayalı olarak bir değişkenin gelecekteki değerini tahmin etme. Örneğin, ekonomik tahmin, üretim miktarı tahmini. Görüntü işleme: Sayısal görüntülerdeki nesnelerin tanınması, konumlandırılması ve sınıflandırılması gibi tüm işlemler. Yapay zekadan önce bu işlemler, Hough dönüşümü gibi kural tabanlı algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilirken, günümüzde bu kurallar verilerden öğrenilmektedir. Tıp , biyoloji , otomotiv , imalat  gibi görsellerin yaygın olarak kullanıldığı alanlarda kullanılmaktadır. Makale Yazımı: Dünyanın ilk yapay zeka köşesi 8 Eylül 2020'de The Guardian'da yayınlandı. Türkiye'de yapay zeka tarafından yazılan ilk kısa öykü 2018 yılında Şalom gazetesinde yayınlandı. - POWER Türk - Radyo Fenomen - aLem Fm  - Radyo 7 - Kral Pop - slow Türk - radyo Alaturka - Joy Tuk  - - Alem FM - Ankara Radyo Banko - Aşk Fm Avrasya Türk 107.1 Ankara - Baba Radyo 105.6 - Bayram FM - Best Fm - Damar FM - Diyanet Radyo - Efkar FM - Gebze FM - Habertürk Radyo - İstanbul Radyo Seymen - İzmir İmbat Fm - Joy FM - Joy Türk Akustik - Joy Türk Fm - Kafa Radyo - Karadeniz Fm 98.2 - Kral Fm - Kral Pop Radyo - Lig Radyo - Metro Fm - Ntv Radyo - Number 1 Fm - Number One Türk - Number One Türk Doksanlar - Pal Doğa - Pal FM - - Pal Station - Park FM - Polis Radyosu - Power FM - Power Love Fm - Power Pop - Power Türk Fm - Radio Mydonose - Radyo 2000 - Radyo 45lik - Radyo 7 - Radyo 7 Nostalji - Radyo 7 Türkü - Radyo Alaturka - Radyo Arabesk - Radyo CNN Türk - Radyo D - Radyo Ekin - Radyo Fenomen - Radyo Megasite - Radyo Ostim - Radyo Spor - Radyo Viva - Radyo Voyage - Show Radyo - Slow 7 - Slow Türk - Süper Fm - TGRT FM - Virgin Radio Türkiye Günün Beğenilen Radyoları - Rado Virgin - - - - - - - - pal doğa    https://www.gurbetyeri.com.tr    https://www.radyom.org. Read the full article

[eciftcomtr]

yapay zeka Nedir ? Bilgi Tarihi ? Chat Botlari  ? Araştırma Süreci ? Geliştirme Süreci

  yapay zeka Nedir ? Bilgi Tarihi ? Chat Botlari  ? Araştırma Süreci ? Geliştirme Süreci yapay zeka Nedir ? Bilgi Tarihi ? Chat Botlari  ? Araştırma Süreci ? Geliştirme Sürecibilgisayar sistemlerinin insan benzeri düşünme ve davranış sergilemesine olanak tanıyan bir teknolojidir. Yapay zeka algoritmaları, büyük miktarda veriye dayalı olarak öğrenir ve karar verir. Öğrenme sürecinde, yapay zeka sistemleri, makine öğrenmesi veya derin öğrenme adı verilen yöntemler kullanarak, veriler arasındaki kalıpları ve ilişkileri öğrenirler.Yapay zeka, birçok endüstride kullanılır. Örneğin, tıp, otomotiv, finans, eğitim, perakende, medya ve daha pek çok endüstri yapay zeka teknolojilerinden faydalanır. Yapay zeka algoritmaları, verileri analiz ederek daha doğru tahminler yapabilir, karmaşık sorunları çözebilir ve daha verimli kararlar alabilir.Yapay zeka teknolojileri, doğal dil işleme, görüntü işleme, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve daha birçok alanda uygulanır. Bu teknolojiler, insanlar için daha akıllı, daha hızlı ve daha verimli sistemlerin geliştirilmesine olanak tanır. Ancak, yapay zeka teknolojileri ile ilgili etik sorunlar ve riskler de vardır, bu nedenle geliştirme ve kullanım süreçleri dikkatle yönetilmelidir. Yapay Zeka Nedir ? Yapay zekâ (YZ, İngilizce: Artificial intelligence, AI), insanlar da dahil olmak üzere hayvanlar tarafından görüntülenen doğal zekânın aksine makineler tarafından görüntülenen zekâ çeşididir. İlk ve ikinci kategoriler arasındaki ayrım genellikle seçilen kısaltmayla ortaya çıkar. "Güçlü" yapay zeka genellikle Yapay genel zekâ (İngilizce: Artificial General Intelligence kelimelerinin kısaltılmışı olarak: AGI) olarak etiketlenirken "doğal" zekayı taklit etme girişimleri yapay biyolojik zeka (İngilizce: Artificial Biological Intelligence: ABI) olarak adlandırılır. Yapay Zeka Bilgi Önde gelen yapay zeka ders kitapları, alanı zeki etmenlerin çalışması olarak tanımlar: Çevresini algılayan ve hedeflerine başarıyla ulaşma şansını en üst düzeye çıkaran eylemleri gerçekleştiren herhangi bir cihaz. Halk arasında, "yapay zeka" terimi genellikle insanların insan zihni ile ilişkilendirdiği "öğrenme" ve "problem çözme" gibi "bilişsel" işlevleri taklit eden makineleri tanımlamak için kullanılır. Makineler gittikçe daha yetenekli hale geldikçe, "zeka" gerektirdiği düşünülen görevler genellikle AI etkisi olarak bilinen bir fenomen olan AI tanımından çıkarılır. Tesler'in Teoremindeki bir espri, "AI henüz yapılmamış şeydir" der. Örneğin, optik karakter tanıma AI olarak değerlendirilen şeylerin dışında tutulur, rutin teknoloji haline gelir. Genellikle yapay zeka olarak sınıflandırılan modern makine yetenekleri satranç ve Go gibi stratejik oyun sistemlerinde, en üst düzeyde rekabet eden insan konuşmasını anlama ve poker, kendi kendine giden arabalar gibi kusurlu-bilgi oyunlarını içerik dağıtım ağı 'ndaki akıllı yönlendirmeyi ve askeri simülasyonları kapsar. Yapay zekâ çalışmaları sıklıkla insanın düşünme yöntemlerini taklit eden yapay yöntemler geliştirmeye yöneliktir, ancak bununla sınırlı değildir. Öğrenebilen ve gelecekte insan zekâsından bağımsız gelişebilecek bir yapay zekâ kavramına doğru yeni yönelimler oluşmaktadır. Bu yönelim, evreni ve doğayı anlama arayışında kendisine yardımcı olabilecek, muhtemelen kendisinden daha zeki olan insanüstü varlıklar yaratma hayalinin ürünüdür. Yapay Zeka Tarihi Modern bilimkurgunun önde gelen yazarlarından Karel Čapek'in 1920'lerde yazdığı ve daha sonra Isaac Asimov'dan etkilenen eserlerinde bu hayal somutlaşıyor. İnsanoğlunun ortak toplumsal sorunlarını yapay zekâlı robotlarla çözen R.U.R adlı oyunda Karel Čapek, 1920 yılında yapay zekanın insan aklından bağımsız gelişebileceğini öngörmüştü. Tanım İdealleştirilmiş yaklaşıma göre yapay zeka; Algılama, öğrenme, çoklu kavramların bağlantısı vb. düşünme, akıl yürütme, problem çözme, iletişim kurma, akıl yürütme ve karar verme gibi daha yüksek özerk bilişsel veya davranışsal işlevler sergilemesi beklenen insan zekasına adanmış yapay bir işletim sistemidir. Sistem ayrıca düşüncelerinden (yapay zeka ajanları) tepkiler üretebilir ve bu tepkileri fiziksel olarak ifade edebilir. tarih "Yapay zeka" kavramının tarihi, modern bilgi işlem kadar eskidir. Bu fikrin yaratıcısı şöyle demiştir: "Makineler düşünebilir mi?" Yapay zeka konusunu gündeme getiren ve tartışmayı başlatan Alan Mathison Turing'di. II. Dünya Savaşı sırasında elektronik para analizi ihtiyacı ile üretilen elektromekanik cihazlardan bilgisayar bilimi ve yapay zeka kavramları doğdu. Alan Turing, Nazi Enigma makinesinin şifreleme algoritmasını deşifre etmeye çalışan en ünlü matematikçilerden biridir. İngiltere'de Bletchley Park'ta deşifre amaçlı çalışmalar başlayan Heath Robinson, Bombe Bilgisayar ve Turing'in ilkelerini formüle ettiği bilgisayarın prototipi olan Colossus Bilgisayar ile Bilgi Makinesi kavramının oluşmasına yol açmıştır. Mantıksal Boole tabanlı veri işleme mantığı. cebir. Modern bilgisayarların ataları olan bu makineler ve bu programlama mantığı aslında insan zekasından esinlenmiştir. Ancak daha sonra modern bilgisayarlarımız uzman sistem diyebileceğimiz programlarla günlük hayatımızdaki problemlerin çözümünde kullanım alanlarına yayılmıştır. 1970'li yıllarda büyük bilgisayar üreticileri olan Microsoft, Apple, Xerox, IBM gibi şirketler PC modeli ile bilgisayarları yaygınlaştırıp geliştirdiler.  Yapay zeka araştırması  daha küçük bir araştırma topluluğu tarafından geliştirilmeye devam etti. Bugün bu çalışmaları teşvik etmek için Amerika'da Loebner Ödülü olarak yapay zekaya sahip yazılımlara Turing'in adını taşıyan Turing testi uygulanıyor ve ödül başarılı soft'a veriliyor. Turing testinin içeriği şu şekildedir: Birbirini tanımayan az sayıda insandan oluşan bir denek grubu kendi aralarında ve yapay zekalı bir diyalog sistemi ile geçerli bir süre boyunca konuşur. Yüz yüze görüşmeden yazışma yoluyla gerçekleştirilen bu sohbetin sonunda deneklere, hangi deneklerin insan, hangilerinin yapay zeka olduğunu belirlemeye yönelik sorular yöneltildi. İlginç bir şekilde şu ana kadar yapılan bazı testlerde yapay zekanın bir insan olduğu varsayılırken gerçek insanın bir makine olduğu varsayılıyor. A.L.I.C.E. Loebner Ödülü'nü kazanan yapay zeka diyalog sisteminin en ünlü örneklerinden biridir. Carnegie Üniversitesi'nde, Richard Wallace tarafından yazılan PhD. Bu ve benzeri yazılımların eleştirilmesinin nedeni, konuşma tabanlı testin ölçüm kriterleri nedeniyle programların öncelikle konuşma sistemleri (chatbots) olmasıdır. Yapay zeka konusunda Türkiye'de de araştırmalar yapılıyor. Bu çalışmalar, otomatik doğal dil işleme, uzman sistemler ve D.U.Y.G.U. - Dil alanı gerçek bir yapay çıkarımdır. yapay Zeka Gelişme Süreci Gelişme süreci Orijinal araştırma ve sinir ağları Yapay zekanın idealize edilmiş tanımıyla ilgili ilk çalışmalardan biri McCulloch ve Pitts tarafından yapılmıştır. Bu araştırmacılar tarafından önerilen bilgisayar modeli, önerme mantığına, fizyolojiye ve Turing'in bilgisayar teorisine dayanan yapay nöronlar kullanır. Herhangi bir hesaplama işlevinin sinir ağları ve mantıksal işlemler kullanılarak hesaplanabileceğini ve/veya gerçekleştirilebileceğini göstermişlerdir. Ayrıca, bu ağ yapılarının düzgün bir şekilde tanımlanması durumunda öğrenmeyi başarabileceklerini de öne sürüyorlar. Hebb, nöronlar arasındaki bağlantıların gücünü değiştirmek için basit bir kural bulduğunda, yapay sinir ağlarından öğrenme elde etmek mümkün oldu. 1950'lerde Shannon ve Turing bilgisayarlar için satranç programları yazıyorlardı. Araştırmalarına Princeton Üniversitesi'nde devam eden McCarthy, 1956'da Minsky, Shannon ve Rochester ile Dartmouth'ta iki aylık bir açık çalışma düzenledi. yapay Zeka Gelişme Süreci Araştırmaların çoğunun temelleri bu toplantıda atılmış olsa da, toplantının en önemli özelliği McCarthy'nin yapay zeka adını koyma önerisiydi. İlk teorik ispat programlarından biri olan teorisyen mantığı burada Newell ve Simon tarafından tanıtıldı. Yeni yaklaşım Daha sonra Newell ve Simon, Think Like a Human yaklaşımıyla üretilen ilk program olan Common Problem Solver'ı geliştirdiler. Daha sonra Simon, fiziksel sembolik hipotezi geliştirdi ve bu teori, insanlardan bağımsız akıllı sistemler yaratmak için çalışanların başlangıç ​​noktasını oluşturdu. Simon'ın bu tanımı, bilim adamlarının yapay zekaya yaklaşımında iki farklı eğilimin ortaya çıkışını netleştirmesi açısından önemlidir: sembolik yapay zeka ve güdümlü yapay zeka. Yaklaşım ve eleştiri sembolik yapay zeka Simon'ın sembolik yaklaşımını takip eden yıllarda mantığa dayalı çalışmalar hakim oldu ve programın performansını temsil etmek için bazı problemler ve yapay dünyalar kullanıldı. Daha sonra bu problemler oyuncak dünyasının hiçbir şekilde gerçek hayatı temsil etmediği şeklinde suçlanmış ve yapay zekanın ancak bu alanlarda başarılı olabileceği ve gerçek problemlere uyum sağlayamayacağı savunulmuştur. Geliştirilen programların gerçek dünya problemleri karşısında yetersiz performans göstermelerinin temel nedeni, basit simülasyon ile anlamlandırma, bağlantı kurma, akıl yürütme gibi süreçlerde başarısız olmalarıdır. Dönemin en popüler programlarından biri olan Weizenbaum tarafından geliştirilen Eliza, karşısındaki kişi ile sohbet edebiliyor gibi görünse de, karşısındaki kişiye sadece belirli operasyonlar gerçekleştiriyor. yapay zeka İlk dönem makine çevirisi çalışmalarında benzer yöntemler kullanıldığında bu çalışmalara verilen destek kesilmiş ve çok gülünç çevirilerle karşılaşılmıştır. Aslında bu eksiklikler, insan beynindeki anlamsal süreçler üzerine yapılan araştırmaların yetersiz olmasından kaynaklanmaktadır. sibernetik yapay zeka Aynı şey, sinir ağları çalışmalarının söz konusu olduğu sibernetik cephe için de geçerlidir. Zeki davranışı simüle etmek için bu çalışmalarda kullanılan temel yapılarda büyük eksiklikler ortaya çıkınca birçok araştırmacı çalışmalarını durdurdu.Bunun en temel örneği, Marvin Minsky ve Seymour Papert'in 1969'da yayınlanan Perceptrons adlı kitaplarında tek katmanlı sensörlerin bazı basit sorunları çözemeyeceğini ve benzer sterilitenin olması gerektiğini belirtmeleri ile yapay sinir ağları üzerine yapılan çalışmaların yarıda kalmış gibi görünmesidir. çok katmanlı alglerde bekleniyor. Ağ akımının arızalanmasının ana nedeni de Sinir Ağının tek katmanlı görevde başarılı olması, ancak bu görevin sonucu veya sonucu yargılayıcı hale gelmesi ve diğer kavramlarla ilişki kuramamasıdır. Bu durum anlamsal süreçlerin simüle edilememesine de yol açmaktadır. uzman sistemler Her iki iş parçacığının da başarısız olması, herhangi bir sorunu çözmek için genel amaçlı sistemler yerine özelleşmiş bilgi programlarının kullanılması fikrini doğurarak yapay zeka alanında yeniden canlanmaya yol açtı. Kısa sürede Uzman Sistem olarak bilinen bir yöntem geliştirildi Uzman sistemler, bir uzmanın vereceği kararı (bazen olasılıksal olarak) belirleyen tüm kurallar da dahil olmak üzere, ön koşulların aynı anda var olması gerektiği göz önüne alındığında, yaklaşan sorunlara bir program uygulanmasına dayanır. Avantajlarından biri, her karar için hangi kuralın geçerli olduğunu bilmenin kolay olmasıdır. Bu, çeşitli düzenleyici bürokratik karar verme organizasyonları için uygulamaların kolayca geliştirilebileceği anlamına gelir. Bu tabii ki bir arabanın tamiri için tavsiyede bulunan uzman sistem programının arabanın ne işe yaradığını bilmediği anlamına da gelir. Yapay Zeka  ilk ticari uygulamaların yapılışı Yapay zeka yavaş yavaş bir endüstri haline geliyor. Müşteri siparişlerine göre ekipman seçen DEC tarafından kullanılan R1 uzman sistemi, şirkete bir yılda 40 milyon dolar tasarruf sağladı. Aniden, diğer ülkeler yapay zekayı yeniden keşfetti ve araştırmalara büyük kaynaklar ayrılmaya başladı. 1988 yılında yapay zeka sektörünün geliri 2 milyar dolara ulaştı. doğal dil işleme Antropoloji bilimi, gelişmiş insan zekası ile dil arasındaki bağlantıyı ortaya koyarken, dil üzerine yapılan yapay zeka çalışmaları yeniden önem kazanıyor. İnsan zekasının doğrudan kavramlarla düşünmediği, dilde düşündüğü ve dil kodları ve kavramlar olan sözcükler arasında ilişkiler kurduğu anlaşılmıştır. Bu şekilde insan beyni, kavramlarla düşünen hayvan beyninden daha hızlı işlem yapabilir ve etkili bir şekilde öğrenme ve cümlelerle soyut bir şekilde bilgiyi genişletme yeteneğine sahiptir. , özellikle modeller, dil sistemleridir. İnsanların iletişim kurmak için kullandıkları Türkçe ve İngilizce gibi doğal dilleri anlayan bilgisayarlarla ilgili araştırmalar hız kazanmaya başladı. Önce Uzman Sistemler olarak bilinen doğal dil anlama programları daha sonra Sembolik Yapay Zeka ile ilgilenen kişilerin ilgisini çekmiş ve yazılım alanındaki gelişmeler sayesinde A.I.M.L (Yapay Zeka İşaretleme Dili) ve T.Y.İ.D (Türkçe Yapay) Akıllı İşaretleme Dili) Sözdizimi işlemeye uygun veri erişim yöntemleri (Templates) gibi bilgisayar dillerinde geliştirilebilir Günümüzde sembolik yapay zeka araştırmacıları, özel yapay zeka dilleri kullanarak verileri birbirine bağlayabilir ve işlevleri simüle etmeye çalışırlar. akıl yürütme ve özel olarak geliştirilmiş prosedürler yoluyla akıl yürütme. Tüm bu süreç ve gelişmelerin sonunda bir grup yapay zeka araştırmacısı insan gibi düşünebilen sistemler arayışına devam ederken bir diğer grup ise insan gibi düşünebilen sistemler üzerine odaklanmaktadır. ticari değeri vardır.  Diyalog tabanlı yapay zeka Doğal dil işleme ve makine öğrenimi gibi yapay zeka teknolojilerini kullanarak insanlar ve makineler arasındaki diyaloğu (yazılım) sürdüren yapay zekanın alt dalı "yapay zeka" olarak bilinir. Web ve mobil uygulamalar gibi grafik kullanıcı arabirimlerinin (GUI'ler) yerini alması amaçlanan diyalog tabanlı arabirimler (CUI'ler), daha önce insanlar tarafından bilgisayarlara komutlar vermek için kullanılıyordu ve insanların bilgisayarlara yazarak veya konuşarak komutlar vermesine izin vermeyi amaçlıyordu. günlük konuşma dili. Günümüzde chatbotlar ve sesli asistanlar, konuşma tabanlı yapay zeka alanında sıklıkla kullanılan teknoloji ürünleri olarak karşımıza çıkıyor. Yapay Zeka Chatbot'lar Chatbot'lar  Chatbot'lar Chatbot'lar yapay Zeka sohbete dayalı AI'nın günlük bir örneğidir. Kullanıcılar, Türkçe sohbet botları olarak bilinen bu dijital ürünleri kullanarak mesaj atarak belirli bir konu hakkında bilgi alabilir veya uçak bileti satın alma, banka havalesi veya kitap satın alma gibi günlük işleri yapabilirler. Chatbot'lar şirketin web sitesinde veya mobil uygulamasında yer alabilir. Ayrıca chatbotlar, WhatsApp, Facebook Messenger gibi yaygın mesajlaşma platformlarında veya Google Assistant ve Siri gibi sesli asistanlarda da yer alabiliyor. Chatbot'lar, kullanıcı etkileşim yöntemine ve altta yatan teknoloji altyapısına bağlı olarak farklı şekillerde oluşturulabilir. Örneğin, bir sohbet robotu, yalnızca kullanıcı onunla etkileşime girdiğinde kullanıcıyla iletişim kuruyorsa reaktif bir sohbet robotudur, bir uyaran tarafından tetiklenir ve kullanıcı ile bir diyalog başlatırsa, ana bilgisayar sohbet robotu hareketi olarak adlandırılır. Teknoloji açısından yapay zeka tabanlı chatbotların yanı sıra doğal dil işleme ve makine öğrenimi gibi yapay zeka teknolojileri kullanılmadan geliştirilen kural tabanlı chatbotlar da kullanılmaktadır.Ancak bu iki tür sohbet robotunun davranışı farklıdır. Kural tabanlı chatbotlarda genellikle kullanıcıya belirli seçenekler sunulur ve yaratılan deneyim bu seçeneklerle sınırlıdır. Yapay zekanın geleceği Yapay zeka araştırmalarının tüm alanlarının gelecekte birleşeceğini tahmin etmek zor değil. Yapay beyin sibernetik yaklaşımla, bilişsel süreçler ve yapay bilinç sistemleri sembolik yaklaşımla, insan zihni kadar esnek ve duygusal bir iradeye (karar verme yetisine), insan zihni kadar yetkin bilgiye sahip insan zihni üzerine modellenmiştir. uzman sistemler ve rasyonel yaklaşımların dengeli bir kombinasyonu Yapay Zeka, gelecekte insan zekasına bir alternatif oluşturabilir. Bilgisayar bilgisi matematiksel gelişim ile kazanılabilir. Çok yüksek döngüler gerektiren NP problemlerinin çözümü, bir satranç oyunundaki en iyi hamlenin hesaplanmasıyla veya bilgilerin saymak yerine görüntü analiz süreçlerinde hesaplanmasıyla sağlanabilir. Yeni matematik, parçacıkların kuantum davranışını açıklayacak ve bir kuantum bilgisayar oluşturmaya yardımcı olacak. yapay zekanın gücü Yapay zeka uygulamaları her geçen gün gelişmek ve insan zekasını yakalamak için adım adım ilerliyor. Bilgisayar uzmanları, saniyede 10 milyon milyarın (1.000.000.000.000.000.000 = {displaystyle 10^{15}}{displaystyle 10^{15}}) toplam 100 milyar gücün alt sınırı olduğunu söylüyor. paralel. 2025 yılına kadar hesap düzeyine ulaşacağını düşünüyorlar. Beynin hafıza kapasitesi ise, 100 trilyon bağlantının her biri için 10.000 bitlik bilgi saklama ihtiyacı dikkate alındığında, toplam kapasite 10^18'e çıkıyor. 2020 yılında insan beyninin işlevlerine erişimi olan bir bilgisayarın fiyatının 1000$ olacağı tahmin ediliyor. 2030 yılında 1000 dolarlık bir bilgisayarın hafıza kapasitesi 1000 kişinin hafızasına eşit olacak. 2050'de 1.000$'a dünyadaki herkesten daha fazla beyin satın alabileceksiniz. sınır AI uygulama alanlarına bazı örnekler: Öneri sistemi: Geçmiş kullanıcı davranışlarına dayalı olarak yeni içerik önerin. Örneğin sosyal paylaşım sitelerinde yeni bir arkadaş, mağazada başka bir ürün, gazetede başka bir haber önerisi. Otomatik çeviri: Bir dilde ifade edilen bir cümleyi başka bir dile çevirin. Örneğin, Google Translate, Microsoft Translator ve Yandex.Translate gibi çevrimiçi araçlar. Sinyal İşleme: Ses ve video gibi sinyalleri işleyerek bilgilerin çıkarılması. Örneğin, yüz ve ses tanıma. Prosedürel İçerik Oluşturma: Rastgele yöntemler kullanarak yapay içerik oluşturun. Örneğin, video oyunlarının ve sentetik müziğin prosedürel dünyası. Regresyon analizi: Geçmiş verilere dayalı olarak bir değişkenin gelecekteki değerini tahmin etme. Örneğin, ekonomik tahmin, üretim miktarı tahmini. Görüntü işleme: Sayısal görüntülerdeki nesnelerin tanınması, konumlandırılması ve sınıflandırılması gibi tüm işlemler. Yapay zekadan önce bu işlemler, Hough dönüşümü gibi kural tabanlı algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilirken, günümüzde bu kurallar verilerden öğrenilmektedir. Tıp , biyoloji , otomotiv , imalat  gibi görsellerin yaygın olarak kullanıldığı alanlarda kullanılmaktadır. Makale Yazımı: Dünyanın ilk yapay zeka köşesi 8 Eylül 2020'de The Guardian'da yayınlandı. Türkiye'de yapay zeka tarafından yazılan ilk kısa öykü 2018 yılında Şalom gazetesinde yayınlandı. - POWER Türk - Radyo Fenomen - aLem Fm  - Radyo 7 - Kral Pop - slow Türk - radyo Alaturka - Joy Tuk  - - Alem FM - Ankara Radyo Banko - Aşk Fm Avrasya Türk 107.1 Ankara - Baba Radyo 105.6 - Bayram FM - Best Fm - Damar FM - Diyanet Radyo - Efkar FM - Gebze FM - Habertürk Radyo - İstanbul Radyo Seymen - İzmir İmbat Fm - Joy FM - Joy Türk Akustik - Joy Türk Fm - Kafa Radyo - Karadeniz Fm 98.2 - Kral Fm - Kral Pop Radyo - Lig Radyo - Metro Fm - Ntv Radyo - Number 1 Fm - Number One Türk - Number One Türk Doksanlar - Pal Doğa - Pal FM - - Pal Station - Park FM - Polis Radyosu - Power FM - Power Love Fm - Power Pop - Power Türk Fm - Radio Mydonose - Radyo 2000 - Radyo 45lik - Radyo 7 - Radyo 7 Nostalji - Radyo 7 Türkü - Radyo Alaturka - Radyo Arabesk - Radyo CNN Türk - Radyo D - Radyo Ekin - Radyo Fenomen - Radyo Megasite - Radyo Ostim - Radyo Spor - Radyo Viva - Radyo Voyage - Show Radyo - Slow 7 - Slow Türk - Süper Fm - TGRT FM - Virgin Radio Türkiye Günün Beğenilen Radyoları - Rado Virgin - - - - - - - - pal doğa    https://www.gurbetyeri.com.tr    https://www.radyom.org. Read the full article