Yapay zeka nedir sorusunun kısa cevabı şu: Verilerdeki örüntüleri öğrenip yeni bir girdi karşısında uygun bir sonuç üreten bilgisayar sistemlerine yapay zekâ denir. Bu sonuç bir metin, resim, öneri veya tahmin olabilir. Sistem, daha önce gördüğü örnekler arasındaki ilişkilerden yararlanır.
Telefonun bir fotoğraftaki yüzü ayırması, müzik uygulamasının dinleme alışkanlığınıza göre parça önermesi ve bir sohbet asistanının sorunuzu yanıtlaması aynı geniş alanın farklı uygulamalarıdır. Hepsi aynı yöntemle çalışmaz. Ortak noktaları, belirli bir işi verilerden öğrendikleri örüntülerle yapmalarıdır.
Bugün kullandığımız sistemlerin çoğu belirli bir görevde iyidir. Fotoğraf sınıflandıran bir sistem sohbet edemez; metin yazan bir sistem de kendiliğinden her hesabı doğru yapmaz. Bu ayrım, "yapay zekâ" sözünü tek bir zihin veya tek bir program gibi düşünmemek için önemlidir. Terim, farklı teknikleri ve çok farklı amaçlarla geliştirilmiş sistemleri kapsar.
Yapay zekâ ne yapar?
Geleneksel bir bilgisayar programında geliştirici kuralları tek tek yazar. Örneğin bir hesap makinesine hangi işlemin hangi sonucu vereceği açıkça tanımlanır. Yapay zekâ sistemlerinde ise çok sayıda örnek kullanılarak bir model eğitilir. Model, bu örneklerde sık tekrarlanan bağlantıları sayısal olarak öğrenir ve yeni bir durumla karşılaştığında en uygun çıktıyı hesaplar.
Bir e-posta hizmetinin istenmeyen mesajları ayırdığını düşünün. Sistem, geçmişte işaretlenmiş mesajlardan bazı ortak işaretleri öğrenir. Yeni bir mesaj geldiğinde onu doğrudan eski bir mesajla eşleştirmek zorunda değildir; öğrendiği örüntülere bakarak sınıflandırır. Bazen doğru karar verir, bazen de normal bir mesajı yanlış kutuya atar. Yapay zekâdaki hata payını anlamak için bu tanıdık örnek yeterince açıklayıcıdır.
Eğitim ile kullanım anını da ayırmak gerekir. Model, örüntüleri eğitim sırasında öğrenir. Daha sonra sizin verdiğiniz yeni girdiyi bu öğrendikleriyle işler. Bazı uygulamalar ayrıca internette veya kendi kaynaklarında arama yapabilir, bazıları yalnızca modelde bulunan bilgiyle cevap verir. Bir uygulamanın güncel bilgiye erişip erişmediğini kendi özelliklerinden kontrol etmek gerekir.
Üretken yapay zekâ nasıl cevap verir?
Metin üreten sistemler, eğitim sırasında kelimeler ve cümleler arasındaki ilişkileri öğrenir. Siz bir soru yazdığınızda bağlama uygun devamı adım adım oluştururlar. Görsel üreten sistemler de yazdığınız tarif ile görüntülerdeki biçim, renk ve düzen ilişkilerinden yararlanır.
Bu süreç, sistemin bir insan gibi yaşadığı veya düşündüğü anlamına gelmez. Akıcı bir cümle kurması da o cümlenin doğru olduğunu tek başına kanıtlamaz. Model eksik bağlamı yanlış tamamlayabilir, eski bilgi kullanabilir ya da kulağa ikna edici gelen hatalı bir cevap verebilir. Bu yüzden bilgi içeren bir yanıtı okurken kaynağını da görmek gerekir.
Aynı sorunun küçük bir değişiklikle farklı cevap vermesi de şaşırtıcı değildir. Soruya eklediğiniz kişi, süre, biçim ve amaç gibi ayrıntılar olası cevapları daraltır. "Bir gezi planla" ile "Pazar günü İzmir'de çocukla yapılacak iki saatlik, kapalı alan ağırlıklı bir plan hazırla" aynı işi istemez. Açık bağlam, sistemin hangi örüntüye ağırlık vereceğini daha iyi belirler.
Günlük hayatta nerede kullanılır?
Yapay zekâyla karşılaşmak için özel bir laboratuvara gitmeniz gerekmiyor. Telefon kamerasının gece çekimini düzenlemesi, harita uygulamasının yoğunluğa göre rota önermesi ve alışveriş sitesinin benzer ürünleri göstermesi günlük örneklerdir. Bu sistemler çoğu zaman arka planda çalışır.
Bir sohbet asistanında kullanım daha görünürdür. Uzun bir e-postayı kısaltabilir, anlamadığınız bir kavramı sadeleştirebilir veya elinizdeki malzemelerle yemek fikri isteyebilirsiniz. Fotoğraftaki bir etiketi açıklatmak ve aklınızdaki sahneyi tarif ederek görsel oluşturmak da mümkündür. Nereden başlayacağınızı bilmiyorsanız yapay zekâ kullanım rehberindeki beş adımı deneyebilirsiniz.
İlk denemeyi düşük riskli, sonucu kolayca kontrol edebileceğiniz bir işle yapın. Bir metni kısaltırken asıl metin önünüzdedir; yemek listesinde malzemeleri siz bilirsiniz. Böyle bir görevde hatayı görmek kolaydır. Sistemden önemli bir tarih, ilaç dozu veya sözleşme yorumu istediğinizde ise yanlış cevabın sonucu büyür ve doğrulama daha çok önem kazanır.
Cevap neden kontrol edilmeli?
Yapay zekâ bir taslak hazırlarken hız kazandırabilir, fakat kararın sorumluluğunu üstlenmez. Özellikle sağlık, hukuk ve para konularında yanıtı son söz saymayın. Bir uzmana soracağınız maddeleri hazırlamak veya zor bir metni anlamak için kullanabilirsiniz; kararı ilgili uzmana bırakın.
Yapay Zeka'da her yanıtın altında kaynaklar bulunur. Bağlantıyı açıp yayın tarihine, kaynağın kim olduğuna ve metnin cevaptaki iddiayı gerçekten destekleyip desteklemediğine bakabilirsiniz. İki kaynak çelişiyorsa bunu yeni bir soruyla belirtip farkı açıklamasını isteyin. Türkçe düşünülen ve kaynakları gösterilen yanıtların nasıl çalıştığını uygulamanın sayfasında da görebilirsiniz.
İşi açıkça tarif edin. Gelen sonucu kendi bilginizle değerlendirin ve gerektiğinde soruyu daraltın. Bir sonraki kullanımda önce cevabı nasıl kontrol edeceğinizi düşünmeniz, hangi işi asistana vermenin uygun olduğunu da gösterir.
