Her şey 1950’lerde “Makineler de düşünebilir mi?” sorusuyla başladı. İlk başta yapay zeka çalışmaları, insan zekasını taklit edecek yazılımlar üretmeye çalıştı. 1980’lerde daha gelişmiş sistemlerle denemeler yapıldı, ama o günlerin teknolojisi sınırlıydı.
Günümüzde hesaplama gücü devasa boyutlara ulaşmış durumda, her alan veri kaynağı ile dolu. Bu sayede yapay zeka projeleri 7/24 tam gaz ilerliyor.
Türkiye’deki gelişim ise son on yılda üniversitelerin yapay zeka bölümleri açması, teknoparklarda AI girişimlerinin çoğalması ile epey yol katetmiş durumda. Özel sektörde büyük bankalar ve telekom şirketleri yapay zekayı kullanarak kullanıcı deneyimini mükemmelleştirmenin peşinde.
Yapay zekanın kullanılmadığı alan kalmadı diyeceğimiz günler çok yakın. Bilinen birçok kullanım alanından en işlevselleri:
Netflix-Ekspres: “Bu diziyi beğendiysen şunu da sevebilirsin” diye öneri yapmak.
Chatbot’lar: Müşteri hizmetleri temsilcisine bağlanmanı beklemeden otomatik cevaplar üretmek. (Bazen fazla “resmî” olabiliyorlar, ama olsun.)
Sağlıkta Röntgen Okuyucu: Hastalık tespitinde gözden kaçanı yakalayabilen hızlı ve özverili “yapay zeka doktoru.”
Finans’ta Yabancı Göz: Dolandırıcılık ve şüpheli işlem tepiti için7/24 nöbet tutan algoritmalar.
Yapay zekanın günümüz standartlarındaki çalışma döngüsü ise şu şekildedir;
Veri Topla → Modeli Eğit → Tahmin Yap → Sonuçları Karşılaştır → Gerekirse Modeli Yeniden Eğit
Yapay zeka çalışmalarını için önemli şey, bolca ve “temiz” veri. Yapay zeka sürekli veriyle beslenmek istiyor, bu verinin kaynağı da çoğu zaman biz kullanıcılardan farklı yöntemlerle temin ediliyor. Yapay zekanın ikinci bileşeni olarak karşımıza algoritmalar çıkıyor. İyi bir veri setini kötü bir algoritmayla verimsiz kullanıyor olabilirsiniz, tam tersi durumlar da oldukça mümkün. Amaca yönelik yazılım mimarisi kararları bir yapay zeka çalışmasının belki de en önemli kararıdır.
Makine öğrenimi, en genel haliyle bilgisayarlara “verilerdeki kalıpları öğretme” işidir. Algoritma, sisteme verilen verideki patternların ne şekilde bir anlamı olacağını tarif ettirmeye dayanır.
Derin öğrenme ise bu işin biraz daha “nöron bazlı” versiyonudur. Beynimizdeki nöron ağlarından esinlenen çok katmanlı sinir ağlarıyla (deep neural networks) görüntü, ses veya metin gibi karmaşık verileri işlemek mümkün oluyor. Özellikle son dönemde popülerleşen “Transformers” gibi mimariler, yapay zekanın çığır açan örneklerini görmemizi sağladı. Chatbot’lar, konuşma tanıma, sürücüsüz araçlar ve daha pek çok uygulama bu derin öğrenme modellerinin gücünü kullanıyor.
Özet olarak, Makine öğrenmesi, geliştiricilerin hangi veri özelliklerinin dikkate alınacağını önceden tanımlamasıyla çalışırken; derin öğrenme, çok katmanlı sinir ağları sayesinde bu özellikleri kendisi bulup karmaşık verilerde daha gelişmiş çıkarımlar yapabilen bir yaklaşım sunar.
Derin öğrenme modelleri, temel olarak büyük miktarda veriyle eğitilmiş “akıllı” sistemlerdir. Bu sistemler, internet üzerinden (örneğin bir bulut servisi) veya bilgisayar programlarının içinde ek bir “modül” gibi çalıştırılacak şekilde sunulur. Geliştiriciler, bu hazır veya kendi eğittiği modelleri yazılımlarına ekleyerek görüntü tanıma, metin işleme gibi karmaşık görevleri otomatik hale getirirler.
MLOps isimli bir yaklaşım, yapay zeka modeli geliştirme işini geleneksel yazılım üretim süreçleriyle birleştiriyor; böylece modeller düzenli olarak güncellenip izlenebiliyor. Low-Code/No-Code platformlar, teknik detaylara çok girmeden “sürükle-bırak” yöntemleriyle yapay zeka uygulamaları geliştirmenizi sağlıyor. Ayrıca veri hazırlığı, model eğitme ve dağıtma aşamalarını otomatikleştiren araçlar sayesinde yapay zeka projeleri daha hızlı hayata geçiyor.
GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer veya Tabnine gibi araçlar ise geliştiricilerin kod yazma alışkanlıklarını ve büyük kod veri setlerini analiz ederek otomatik tamamlama önerileri sunar. Bu sayede hem zaman kazandırır hem de potansiyel hataların önüne geçer. Ek olarak, Intel’in veya NVIDIA’nın optimizasyon kütüphaneleri ve derin öğrenme çerçeveleri, kod performansını artırmak için gelişmiş derleyici teknikleri ve yapay zeka destekli analizler kullanır.
Kod analizi araçları (Snyk, Checkmarx, SonarQube) yapay zeka ve kurala dayalı yöntemleri birleştirerek güvenlik açıklarını ve olası hataları erken aşamada ortaya çıkarır. Çalışan uygulamalarda ise yapay zeka tabanlı sistemler, beklenmeyen istekler veya veri hareketlerini (anomaliler) gerçek zamanlı yakalayarak siber saldırıları önceden tespit eder. Ek olarak, uygulama performans izleme (APM) araçları (Datadog, New Relic) da AI yardımıyla sistemdeki sıra dışı durumları algılayıp bildirim gönderebilir.
Büyük veri çok fazla sayıda veriyi (örneğin milyonlarca kullanıcı kaydı, sensör ölçümü vb.) aynı anda işlemek anlamına gelir. Yapay zeka, bu devasa verilerdeki kalıpları veya tahmin edici işaretleri bulmak için kullanılır. Yazılım teknolojileri de bu yapay zeka modellerini kullanıcılarla buluşturmak için veriyi toplar, işler ve sonuçları görselleştirir. Gerçek zamanlı veri işleme ise saniyeler hatta milisaniyeler içinde veri toplayıp karar vermeyi mümkün kılar. Finans sektöründe, borsadaki anlık değişiklikleri izleyip otomatik işlem yapmada kullanılır. Akıllı şehirlerde trafik verisini anlık inceleyerek sinyalizasyonu ayarlamak veya e-ticarette müşterinin davranışına göre aynı anda kişiselleştirilmiş öneri göstermek bu teknolojinin örnekleridir.
İşletmeler, yapay zeka sayesinde geçmiş satışlar, müşteri tercihleri, pazardaki değişimler gibi konularda derinlemesine analiz yapabilir. Örneğin doğru stok ve talep planlaması yaparak maliyetleri düşürüp satışları artırabilir. Ayrıca şirket içindeki tüm operasyonlara (üretimden lojistiğe) ait veriyi birleştirip daha tutarlı ve hızlı kararlar almak daha mümkün hale getirilebilir.
Yapay zeka destekli siber güvenlik çözümleri, sistemdeki normal davranış kalıplarını öğrenir ve bu kalıplardan sapma gösteren durumları anında tespit eder. Örneğin, alışılmadık saatlerde gerçekleşen yoğun veri transferleri ya da beklenmedik IP adreslerinden gelen erişim denemeleri, sistemin “normal”den sapma gösterdiğini işaret eder ve otomatik uyarılar verir. Geleneksel antivirüs programlarının aksine, bu yaklaşımla bilinmeyen ya da daha önce karşılaşılmamış saldırı yöntemleri de tespit edilebilir böylece saldırılar büyümeden önce müdahale imkanı doğar.
Yapay zekanın etik sorunları ve veri gizliliği konularında ise, Avrupa Birliği’nin GDPR’si, Türkiye’deki KVKK ve ABD’deki CCPA gibi düzenlemeler, kişisel verilerin nasıl toplanacağı, işleneceği ve saklanacağı konusunda net kurallar belirler. Bu yasalar, bireylerin mahremiyetini korumanın yanı sıra, yapay zeka uygulamalarının önyargısız ve şeffaf bir şekilde çalışmasını teşvik eder. Aynı zamanda şirketler ve devlet kurumları, “sorumlu AI” ilkeleri çerçevesinde hesap verebilirlik ve etik değerler doğrultusunda çalışmalar yaparak, toplumsal güvenin sağlanmasına katkıda bulunur.
Yapay zeka kullanımıyla kişisel verilerin korunması, verilerin anonimleştirilmesi veya maskelenmesiyle sağlanır; böylece model eğitimi sırasında bireylerin kimlik bilgileri gizli tutulur. Federated learning gibi yöntemler, kullanıcı verilerinin merkezi sunuculara aktarılmadan yerel cihazlarda işlenmesine olanak tanır, bu da veri güvenliğini önemli ölçüde artırır. Ek olarak, güçlü şifreleme teknikleri ve sıkı erişim kontrolleri, verilerin kötü niyetli erişimlere karşı korunmasını destekleyerek kişisel gizliliği sağlamlaştırır.
Gelecekte yapay zeka ve yazılım teknolojileri, otonom araçlardan konuşan robotlara kadar pek çok alanda hayata entegre olacak. Yazılım platformları, kullanıcı dostu paketler ve bulut tabanlı çözümler sayesinde yapay zeka teknolojilerini daha geniş kitlelere ulaştırırken, bu teknolojilerin günlük yaşama entegrasyonu hızla artacak. Ayrıca, kuantum bilgisayarların gelişmesi, yapay zekanın hesaplama gücünü artırarak büyük veri analitiği, ilaç geliştirme, finans, eğitim, konaklama sektörü gibi pek çok alanda devrim niteliğinde yeniliklere zemin hazırlayacaktır.
Yaratıcılık ve inovasyon üzerindeki etkileri de oldukça belirgin olan yapay zeka teknolojileriyle insanlar daha verimli ve stratejik görevlere odaklanabilir. Örneğin, DALL·E veya Midjourney gibi araçlar, görsel üretim süreçlerinde sanatçılara ilham verirken; ChatGPT gibi metin oluşturma modelleri, içerik üretiminde yeni fikirlerin ortaya çıkmasını destekler. Bu durum, büyük şirketler ve start-up’ların yenilikçi ürün ve hizmetler geliştirmesine olanak tanırken, global inovasyon ekosisteminin de hızla genişlemesine yardımcı olur.
Yenilikçi teknoloji çözümleri ve deneyim tasarımı alanında uzmanlaşmış bir şirket olan INFINIA insan odaklı tasarım yaklaşımıyla, dijital ve fiziksel alanları bir araya getirerek kullanıcı deneyimini en üst düzeye çıkaran, son teknoloji ve yapay zeka destekli ürün ve çözümleriyle, müşterilerinin ihtiyaçlarına yönelik özel tasarım ve üretim hizmetleri sunar. Ayrıca, enerji yönetimi ve izleme sistemleri gibi alanlarda da bu teknolojilerden faydalanarak çözümler üreterek, sürdürülebilir ve yenilikçi projelere imza atar.
