Yapay Zeka Hayatımızın Ne Kadarına Hakim?

12.12.2017

Yapay zekayı ele alan bir soruya tam anlamı ile cevap vermek aslında oldukça güç. Her gün bu alanda önemli gelişmeler yaşanıyor ve yapay zekanın hayatımıza etkisi gün geçtikçe artıyor

Motorlu taşıtlardan ev elektroniğine, taktığımız saatlerden giydiğimiz ayakkabılara kadar günlük hayatta kullandığımız birçok nesne ve araç, internet üzerinden gün gün daha canlı organizmalara dönüşüyor. Her ne kadar yapay zekanın etkisini beklediğimiz kadar hissetmediğimizi düşünsek de, teknoloji dünyasında yapay zeka alanında devrim niteliğinde gelişmeler yaşanıyor. Teknoloji şirketleri her geçen gün yazılımlarını otonom hale getiriyorlar, üstelik bize daha hızlı ve ucuz hizmet sağlama yolunda seri adımlar atıyorlar.

Yapay zeka denildiğinde akla bilim-kurgu filmlerinden fırlamış robotlar gelmesi normal. Gelecek zamanlarda gerçekten de yapay zekaya ile zenginleştirilmiş robotlar hayatımıza girmiş ve sosyal dengeleri değiştirmiş olabilir. Ancak bugün yapay zeka dendiğinde daha çok yazılımların otomasyon kazanmış olma durumu öne çıkıyor. Yani yazılım veya uygulamaların kendi kendilerini idare etmesi sağlanarak, bu alanda sarf edilecek işgücü ve masrafların minimuma indirilmesi amaçlanıyor.

Yapay zeka; teknoloji kullanıcılarına gerek iş dünyasında gerekse kişisel ilgi alanlarında daha verimli, ucuz ve hızlı ürünler sunuyor.

Makine Öğrenmesi (Machine Learning)

Yapay zekanın bir başka kavramı olan makine öğrenmesi (machine learning) ise otomasyona nazaran çok daha karmaşık ve üst seviye bir teknoloji; yazılımın veya uygulamanın kendini idare edebilmesinin ötesinde, kendi kendini geliştirmesini de kapsıyor. Yani yazılım veya uygulama çalışır ve kullanılır haldeyken sürekli kendisini besliyor. Bu sayede kullanıcıya daha güncel ve daha gelişmiş bir hizmet sunuyor, bir anlamda yazılımcıların ve veri bilimcilerin görevini üstlenmiş oluyor.

Makine öğrenmesinin daha sağlam ve başarılı olması için makinenin (yazılımın) iyi bir dizilimde besleniyor olması lazım. Günümüzün güncel kavramlarından Büyük Veri (Big Data), tam olarak bu noktada devreye giriyor.

Milyarlar, hatta trilyonlarca verinin yığınla bulunduğu ortamlarda, bu veri yığını yazılımlarla işlenerek makinenin tecrübesi artırılıyor. Yani makine öğrenmesi gelişimi ile veri boyutu arasında doğru orantı bulunuyor. Ne kadar çok veri, o kadar gelişmiş bir sistem anlamına geliyor. Bu noktada Bulut teknolojisiyle ortaya çıkan veri depolama merkezleri, makine öğrenimi konusunda avantajlı konumda bulunuyor.

Oracle, Yapay Zeka Teknolojisinin Öncüleri Arasında

Günümüzün en büyük yazılım ve bilişim şirketlerinden Oracle’ın CEO’su Mark Hurd; CNBC’ye verdiği röportajda şirketin gelişip büyümesi için, mevcut uygulama ve yazılımların yapay zeka teknolojilerine entegre edilmesi gerektiğini söylüyor. Bu noktada Hurd, Oracle’ın bağımsız ve ayrı bir yapay zeka geliştirmek yerine, yapay zeka teknolojilerini Cloud’a yerleştirmelerinin çok daha avantajlı olduğundan bahsediyor.

Geçmiş teknolojide uygulamalardaki veri çıkarılıp bir yere gönderilerek müşterilerin kullanımına açılırken, kullanıcıların bu veriyi işleyip geri göndermeleri bekleniyordu. Şimdi ise yapay zekaya olan yaklaşım sayesinde (Cloud), kullanıcılar kendi kendilerine uygulamalardan yararlanma olanağı buluyor. Hurd bu sayede hizmeti müşteriye ulaştırma konusundaki iş yükünün azaldığını ve dolayısıyla yeni Ar-Ge çalışmalarına daha fazla vakit ayırabildiklerini belirtiyor.

Sahip olduğu Cloud teknolojileri sayesinde elde ettiği inanılmaz boyuttaki veri, Oracle’ın makine öğrenmesi geliştirmelerindeki en büyük avantajlarından biri. Bulutlarda toplanan veri yardımı ile yapay zeka konusunda makine öğrenmesi seviyesine ulaşmayı istiyor.

Oracle müşterilerine halihazırda uyumlu ve akıllı uygulamalar sunuyor. Bazı karakteristik özellikler barındıran bu uygulamalar veri ve içerik bazlı olmaları ile kullanıcılarına özel sonuçlar çıkarıyor. Her yerden takip edilebilen bu sonuçların ise tavsiyelere göre koordine edilmesi sağlanıyor. İş dünyası için geliştirilen bu uygulamalar veri bilimciler tarafından sürekli güncelleniyor ve uygulamanın adaptasyonu, kendi kendini eğitmesi ve geliştirmesi destekleniyor.