En gelişmiş ve karmaşık yapay zeka teknolojilerini geliştirme yarışı daha yeni başlamış olsa da yapay zeka ve makine öğrenimi, tüketicilerin düşündüğünden daha uzun süredir ortalıkta dolaşıyor. Yapay zeka teknolojileri çeşitli endüstrilerde önemli bir rol oynamaktadır. Diğer sektörlerin yanı sıra sağlık, ulusal güvenlik, lojistik, finans ve perakende alanlarında araştırma ve geliştirmeyi hızlandırıyor.
Yapay zekanın zengin ve karmaşık bir geçmişi var. İşte günümüzün en karmaşık yapay zeka modellerini şekillendiren en dikkate değer gelişmelerden bazıları. Doğrulamak Yapay zeka hakkında doğru olmayan bazı yaygın efsaneler.
Hızlı Linkler
1300–1900: Yapay zekanın köklerinin izini sürmek
Bilgisayarlar 1970'lerin ortasında ortaya çıktı, ancak bazı tarihçiler yapay zekaya ilişkin ilk referansların izini Orta Çağ'ın sonlarına kadar sürdüler. Dönemin bilim insanları sıklıkla gelecekteki yenilikleri merak ediyordu. Elbette fikirleri somutlaştıracak teknolojik kaynaklara ve becerilere sahip değillerdi.
- 1305: Katalan ilahiyatçı ve mistik Ramon Llull, 13. yüzyılın başlarında “Ars Magna” kitabını yazdı. Gerekçeli dinler arası diyalogların mekanik tekniklerini ayrıntılı olarak açıklar. Ars Magna'nın son bölümü olan "büyük ve son sanat", mevcut bilgilerden önermeler çıkarmaya yönelik bir şemayı açıklıyor. Bu yapay zeka eğitimine benzer.
- 1666: Gottfried Leibniz'in “Bütünleyici Sanat Üzerine Bir İnceleme”si “Ars Magna”dan ilham alıyor. Diyalogları açıklayan ve kolay analiz için onları en basit biçimlerine ayıran mekanik bir diyagramdır. Bu ayrıntılı formüller, yapay zeka geliştiricileri tarafından kullanılan veri kümelerine benzer.
- 1726: Motoru sağlayan Jonathan Swift'in yazdığı “Gulliver'in Gezileri (dünyadaki birçok uzak sanal ülkeye seyahatler şeklindeki roman)”. Mantıksal ve karşılıklı kelime kombinasyonları üreten, “en cahil kişinin” bile çeşitli konularda bilimsel makaleler yazmasını sağlayan yaratıcı bir cihazdır. Üretken yapay zeka tam olarak bu işlevi yerine getiriyor.
- 1854: İngiliz matematikçi George Boole mantıksal düşünmeyi aritmetiğe benzetmişti. İnsanların önceden tanımlanmış denklemler aracılığıyla hipotezler formüle edebileceğini ve sorunları analiz edebileceğini savunuyor. Tesadüfen, üretken yapay zeka çıktı üretmek için karmaşık algoritmalar kullanıyor.
Yapay zekanın kökenlerini inceleyen ilk dönem uzun bir dönemi kapsasa da bazı önemli anlar da var.
1900-1950: Modern yapay zekanın şafağı
Bu dönemde teknolojik gelişmeler hızlandı. Bilgi teknolojisi kaynaklarına erişim, araştırmacıların teorileri, hayali kavramları ve spekülasyonları hayata geçirmesine yardımcı oldu. Sibernetiğin temelini atıyorlardı.
- 1914İspanyol inşaat mühendisi Leonardo Torres y Quevedo, satranç oyuncusu anlamına gelen "Agedriqueta"yı yarattı ve insan yardımı olmadan satranç oynayabilen ilk makinelerden biri olarak kabul ediliyor. Otomasyonun erken kullanımıdır. Bir satranç oyuncusu, rakip oyuncunun meslektaşı Lagash'ın kalesini ve şahını kullanarak oyun sonu hamlesini yapar.
- 1943: Walter Bates ve Warren McCulloch biyolojik nöronların matematiksel ve bilgisayar modelini geliştirdiler. Basit mantıksal işlevleri gerçekleştirir. Araştırmacılar, günümüzün sinir ağlarını ve derin öğrenme tekniklerini mümkün kılan bu algoritmaya onlarca yıl boyunca başvurmaya devam edecek.
- 1950Alan Turing, Bilgisayar Makineleri ve Zeka kitabını yayınladı. Yapay zeka terimini kendisi icat etmese de, bu onun yapay zekadan bahseden ilk makalesidir. Onlara “makineler” ve “bilgi işlem makineleri” adını verdi. Tezlerindeki sorunlu ifadeler öncelikle makinelerin zekasını ve mantıksal akıl yürütmesini ele alıyordu.
- 1950: Alan Turing, Turing Testi'ni resmi olarak yayınladı. Yapay zeka sistemlerinin doğruluğunu test etmek için ilk ve en yaygın kullanılan sorgulama yöntemlerinden biridir.
Modern yapay zeka sentezinin şafağı, Alan Turing'in makalesi ve "Makineler gerçekten düşünebilir mi?" sorusunu yanıtlamaya çalışan Turing Testi ile inşa ediliyor.
1951–2000: Yapay zeka teknolojilerinin kullanımlarının araştırılması
Bu dönemde “yapay zeka” terimi icat edildi. Yapay zekanın temellerini attıktan sonra araştırmacılar kullanım senaryolarını araştırmaya başladı. Farklı sektörler denedi. Teknoloji henüz ticari olarak mevcut değildi; araştırmacılar tıbbi, endüstriyel ve lojistik kullanımlara odaklandı.
- 1956: Alan Turing ve John von Neumann gibi bilim insanları zaten mantıksal düşünmeyi makinelerle bütünleştirmenin yollarını arıyorlardı. Ancak yapay zeka terimi ancak 1956'da John McCarthy tarafından icat edildi. İlk kez McCarthy, Claude Shannon, Nathaniel Rochester ve Marvin Minsky tarafından yapılan boylamsal bir çalışma önerisinde ortaya çıktı.
- 1966: Charles Rosen, Stanford Araştırma Enstitüsü için Shakey robotunu yaptı. Basit görevleri yerine getirebilen, kalıpları tanıyabilen ve yolları belirleyebilen ilk "akıllı" robot olduğu iddia ediliyor.
- 1997: IBM, süper bilgisayarıyla desteklenen bir satranç oynama sistemi olan Deep Blue'yu geliştirdi. Bir oyunu bağımsız olarak oynayıp kazanan ilk otomatik satranç oyuncusudur. Ayrıca gösteriye dünya çapında bir satranç ustası katıldı.
Yapay zeka tarihinin orta dönemi en önemli anlardan birine sahne oldu: “Yapay zeka” teriminin ortaya çıkışı.
2001–2010: Yapay zekanın modern teknolojilere entegre edilmesi
Tüketiciler hayatlarını kolaylaştıran yenilikçi ve öncü teknolojilere ulaşabiliyor. Bu yeni araçları yavaş yavaş benimsediler. iPod'lar Sony Walkman'in yerini aldı, oyun konsolları masa oyunlarının ticarileştirilmesini ortadan kaldırdı ve Wikipedia, Encyclopædia Britannica'yı devraldı.
- 2001: ASIMO Honda tarafından geliştirildi. Yapay zeka tarafından yönlendirilen ve insanlar kadar hızlı yürüyen, iki ayaklı bir insansı yaratıktır. Ancak ASIMO hiçbir zaman ticari olarak satılmadı; Honda bunu öncelikle navigasyon, makine öğrenimi ve robotik araştırma platformu olarak kullandı.
- 2002: iRobot bir yer süpürme robotu başlattı. Aracın basit işlevine rağmen, öncekilerin kullandığından daha karmaşık olan gelişmiş bir algoritmaya sahiptir.
- 2006: Turing Merkezi araştırmacıları Michele Pankow, Oren Etzioni ve Michael Cafarella, makine okumaya ilişkin ufuk açıcı araştırmalar yayınladılar. Sistemin metni bağımsız olarak anlama yeteneğini belirler.
- 2008: Google, konuşma tanımayı destekleyen bir iOS uygulaması yayınladı. Önceki modellerin doğruluğu %92 iken, %80 gibi etkileyici bir doğruluk oranına sahipti.
- 2009: Google, 2014 yılında eyalet çapındaki ilk otonom sürüş testini geçmeden önce dört yıl boyunca otonom arabasını geliştirdi. Rakipler daha sonra otonom arabaları yapay zekayla geliştirdiler.
İlginç bir şekilde, bu dönem son on yılların en popüler teknolojilerinden bazılarını içerse de, yapay zeka çoğu tüketicinin radarında değildi; Siri ve Alexa gibi kişisel ve ev asistanları ancak sonraki dönemde ortaya çıktı.
2011–2020: Yapay zekaya dayalı uygulamaların yaygınlaşması ve gelişmesi
Şirketler bu dönemde istikrarlı yapay zeka tabanlı çözümler geliştirmeye başladı. Yapay zekayı sanal asistan uygulamaları, gramer denetleyicileri, dizüstü bilgisayarlar, akıllı telefonlar ve artırılmış gerçeklik uygulamaları gibi birçok yazılım ve donanım sistemine entegre etmiştir.
- 2011IBM, sorulara yanıt veren bir bilgisayar sistemi olan Watson'ı geliştirdi. Şirket, yeteneklerini kanıtlamak için iki eski Jeopardy şampiyonuyla karşı karşıya geldi; Watson'ın bilgisayarı kazandı.
- 2011: Apple Siri'yi piyasaya sürdü. Bu, iPhone sahiplerinin hâlâ düzenli olarak kullandığı son teknoloji ürünü yapay zeka tabanlı bir sanal asistandır.
- 2012: Toronto Üniversitesi araştırmacıları %84 doğruluk oranına sahip büyük ölçekli bir görsel tanıma sistemi geliştirdiler. Eski modellerin %25 hata oranına sahip olduğunu unutmayın.
- 2016: Go dünya şampiyonu Lee Sedol, Google DeepMind tarafından eğitilen bir Go oynayan bilgisayar sistemi olan AlphaGo'ya karşı beş maç oynadı. Lee dört kez kaybetti. Bu gösteri, uygun şekilde eğitilmiş yapay zeka sistemlerinin, alanlarındaki en yetenekli profesyonellerden bile daha iyi performans gösterdiğini kanıtlıyor.
- 2018OpenAI, GPT ailesinin ilk dil modeli olan GPT-1'i geliştirdi. Geliştiriciler eğitim için BookCorpus veri kümesini kullandı. Model genel bilgi sorularını yanıtlayabilir ve doğal dili kullanabilir.
Bu dönemde, görsel ve ses tanıma araçları (çoğu tüketici için) henüz yeni olmasına rağmen, pek çok tüketici farkında olmadan yapay zeka uygulamalarını kullandı. On yılın sonuna doğru, yapay zekanın gelişimi önemli ölçüde ilerledi, ancak bu, geleceği kadar dramatik değildi. Doğrulamak Hükümetlerin yapay zeka araçlarını düzenleme yolları.
2021'den günümüze: Teknoloji öncüleri büyük yapay zeka yarışına çıkıyor
Büyük yapay zeka yarışı başladı. Geliştiriciler sürekli olarak dil modelleri yayınlıyor ve şirketler yapay zekayı ürünlerine entegre etmenin yollarını arıyor. Bu gidişle neredeyse her tüketici ürünü bir yapay zeka bileşeni içerecek.
- 2022: OpenAI, ChatGPT modeliyle çığır açtı. Bu, 3.5'de geliştirilen GPT modelinin bir yinelemesi olan GPT-2018 tarafından desteklenen gelişmiş bir yapay zeka sohbet robotudur. Geliştiriciler, eğitim sırasında onu 300 milyar kelimeyle besledi.
- 2023: Diğer küresel teknoloji şirketleri de aynı yolu izledi. Google Gemini modelini, Microsoft Bing Chat modelini, Meta LLaMA adlı açık kaynak dil modelini ve OpenAI önceki modelden yükseltilmiş GPT-4 modelini yayınladı.
Ayrıca kullanıma açık veya geliştirilme aşamasında olan birçok başka yapay zeka web uygulaması ve yapay zeka tabanlı sağlık uygulaması da mevcut ve çok daha fazlası yakın gelecekte gelecek. Doğrulamak İnsanlık yapay zeka nedeniyle yok olma tehlikesiyle karşı karşıya; bunu nasıl durdurabiliriz?
Yapay zeka geleceği nasıl şekillendirecek?
Yapay zeka teknolojileri sohbet robotlarının ve görüntü oluşturucuların ötesine geçiyor. Küresel güvenlikten tüketici teknolojisine kadar çeşitli alanların ilerlemesine katkıda bulunur. Yapay zekadan sandığınızdan daha fazla şekilde yararlanırsınız. Bu nedenle, halka açık yapay zeka sistemlerini reddetmek yerine, bunları kendiniz nasıl kullanacağınızı öğrenin.
Aramanıza ChatGPT veya Bing Chat gibi basit yapay zeka araçlarıyla başlayın. Bunu günlük yaşamınıza dahil etmeyi deneyebilirsiniz. Güçlü dil modelleri zor e-postalar oluşturabilir, SEO anahtar kelimelerini araştırabilir, matematik sorularını çözebilir ve genel bilgi sorularını yanıtlayabilir. Şimdi görüntüleyebilirsiniz Yapay zeka sohbet robotlarının doğruluğunu test ederken dikkate alınması gereken temel faktörler.
