Yapay zeka (AI), bilgisayarları ve makineleri öğrenmeleri, anlamaları, sorunları oluşturmaları, çözmeleri, sonuçları öngörmeleri ve karar vermeleri için güçlendiren bir teknolojidir.
İçindekiler
Yapay zeka, en temel düzeyde, daha önce yalnızca insanların yapabildiği karmaşık görevleri yerine getirmek için makine öğrenimi (ML), nöral ağlar ve bilişsel mimariler gibi teknolojileri kullanan bilgisayar veya makine sistemlerini ifade eder.
Bunlar, içerik oluşturmaktan planlamaya, akıl yürütmeye, iletişim kurmaya, deneyimden öğrenmeye ve karmaşık kararlar almaya kadar her şeyi içerir. Bununla birlikte, yapay zeka sistemleri ve araçları çok geniş ve çeşitli olduğundan, tek bir tanım herkes için mükemmel bir şekilde geçerli değildir.
Yapay zeka ilk kez 1950'lerde piyasaya sürüldüğünden bu yana modern yaşamın, toplumun ve teknolojinin neredeyse her yönünü dönüştürdü. Çok büyük miktarda veriyi analiz etme, kalıpları anlama ve yeni bilgiler edinme yeteneğiyle yapay zeka, iş ve ulaşımdan sağlık hizmetlerine ve siber güvenliğe kadar neredeyse her insan faaliyeti alanında vazgeçilmez bir araç haline geldi.
Diğer uygulamaların yanı sıra, kuruluşlar yapay zekayı şunlar için kullanır:
- Maliyetleri azaltma
- İnovasyonu teşvik etme
- Ekipleri güçlendirme
- Operasyonları kolaylaştırma
- Karar verme süreçlerini hızlandırma
- Araştırma bulgularını konsolide etme ve analiz etme
- Hızlı müşteri desteği ve hizmeti sağlama
- Tekrarlanan görevleri otomatikleştirme
- Fikir oluşturmaya yardımcı olma
Yapay zekanın kısa bir geçmişi
Kendi kendine düşünebilen bir makine fikri, binlerce yıl öncesine kadar uzanır. Yapay zekâ kavramı modern anlamda, 1950 yılına kadar uzanır. O yıl, ünlü matematikçi ve bilgisayar bilimci Alan Turing, bir bilgisayarın insan gibi düşünüp düşünemeyeceğini sorgulayan Turing Testi’nin de yaratıcısı olarak, yapay zekâ kavramına dair etkili makalesi Computing Machinery and Intelligence’ı da yayımlamıştır.
ChatGPT:Turing’in makalesinin yayımlanmasından bu yana geçen onlarca yılda, yapay zekâ kapsamı ve yetenekleri bakımından büyük bir dönüşüm geçirdi. Bu gelişimde, hesaplama gücündeki katlanarak artan ilerlemeler, algoritmaların daha sofistike hâle gelmesi, veriye erişimin kolaylaşması ve makine öğrenimi, veri madenciliği ile sinir ağları gibi teknolojilerin devreye girmesi belirleyici rol oynadı.
Yapay zekanın evriminde önemli kilometre taşları
Yıl
Dönüm Noktaları
1950'ler
- Alan Turing’in “Computing Machinery and Intelligence” makalesinin yayımlanması
- John McCarthy, “yapay zeka” terimini ortaya atar.
- İlk yapay zeka bilgisayar programı olan Logic Theorist’in geliştirilmesi
1960'lar
- Deneme-yanılma yoluyla öğrenebilen ilk bilgisayar olan Mark 1 Perceptron’un geliştirilmesi
1980'ler
- Derin öğrenme tekniklerinin ve sinir ağlarının büyümesi
1990'lar
- Artan veri ve hesaplama gücü, yapay zekâda büyümeyi ve yatırımları hızlandırdı
- IBM’in Deep Blue yapay zekâsı, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov’u yendi
2000'ler
- Google’ın yapay zeka destekli arama motoru, Amazon’un ürün öneri motoru, Facebook’un yüz tanıma sistemi ve ilk otonom araçların piyasaya sürülmesiyle yapay zeka ana akım haline geldi
2010'lar
- Apple'ın Siri ve Amazon'un Alexa'sı gibi yapay zeka asistanları tanıtıldı
- Google, açık kaynaklı makine öğrenimi çerçevesi TensorFlow’u kullanıma sundu
- AlexNet sinir ağı, yapay zeka modellerinin eğitilmesinde grafik işlem birimlerinin (GPU) kullanımını yaygınlaştırdı
2020'ler
- OpenAI, son derece popüler ChatGPT büyük dil modeli (LLM) üretken yapay zekasının üçüncü versiyonunu piyasaya sürdü
- Üretken yapay zeka dalgası, Midjourney ve Dall-E 2 gibi görsel üreticilerinin ve Google’ın Gemini’ı gibi büyük dil modeli tabanlı sohbet botlarının piyasaya sürülmesiyle devam eder
Yapay zeka nasıl çalışır?
Yapay zeka sistemleri, büyük miktarda veri beslenerek veya yutarak ve bu verileri analiz etmek ve değerlendirmek için insan benzeri bilişsel süreçleri kullanarak çalışır. Yapay zeka sistemleri, bunu yaparken kalıpları tanımlar ve kategorize eder ve doğrudan insan gözetimi veya talimatları olmadan görevleri yerine getirmek veya gelecekteki sonuçlar hakkında tahminlerde bulunmak için kullanır.
Örneğin, çok sayıda fotoğrafı besleyen Midjourney gibi görüntü üreten bir yapay zeka programı, bir kullanıcı tarafından girilen komutlara dayalı olarak “orijinal” görüntülerin nasıl oluşturulacağını öğrenebilir. Benzer şekilde, çok sayıda metin konusunda eğitilmiş bir müşteri hizmetleri yapay zeka sohbet robotu, insan müşteri hizmetleri temsilcilerini taklit edecek şekilde müşterilerle nasıl etkileşim kurulacağını öğrenebilir.
Her sistem farklı olsa da, yapay zeka modelleri genellikle aynı beş adımlı süreç izlenerek programlanır:
- Eğitim: Yapay zeka modeli çok büyük miktarda veri beslenir ve verileri analiz etmek ve değerlendirmek için bir dizi algoritma kullanır.
- Akıl Yürütme: Yapay zeka modeli, aldığı verileri kategorize eder ve içindeki tüm kalıpları tanımlar.
- İnce ayar: AI modeli farklı algoritmaları denedikçe, hangilerinin en başarılı olma eğiliminde olduğunu öğrenir ve eylemlerine göre ince ayar yapar.
- Oluşturma: Yapay zeka modeli, atanan görevleri yürütmek, karar vermek veya müzik, metin veya görüntüler oluşturmak için öğrendiklerini kullanır.
- İyileştirme: Nihayetinde yapay zeka modeli, doğruluğunu iyileştirmek için sürekli olarak ayarlamalar yapar ve deneyiminden etkili bir şekilde “öğrenir”.
Makine öğrenimi ve derin öğrenim
Çoğu modern yapay zeka sistemi, insan zekası süreçlerini simüle etmek için çeşitli teknikler ve teknolojiler kullanır. Bunlardan en önemlisi derin öğrenme ve makine öğrenimidir (ML). Makine öğrenimi ve derin öğrenme terimleri bazen birbirinin yerine kullanılabilirken, yapay zeka eğitimi bağlamında aslında çok farklı süreçlerdir.
Makine öğrenimi, tam olarak nasıl yapılacağı söylenmeden kesin modeller üretmek ve sonuçları tahmin etmek için devasa miktarda veriyi analiz etmek, kategorize etmek, sıralamak, öğrenmek ve anlamlandırmak için algoritmalar kullanır.
Derin öğrenme, insan beyninin yapısını ve işlevini taklit etmek için nöral ağları kullanarak aynı hedefleri gerçekleştiren makine öğreniminin bir alt kategorisidir. Bu kavramların her ikisini de aşağıda daha ayrıntılı olarak inceleyeceğiz.
Makine öğreniminin temel ilkeleri
Dört farklı makine öğrenimi türü vardır:
- Denetimli makine öğrenimi: Yapay zeka, algoritmaya beslemeden önce kalıpları keşfetmek için bilinen, oluşturulan ve sınıflandırılan veri kümelerini kullanır.
- Yarı denetimli makine öğrenimi: Yapay zeka, daha sonra daha büyük, etiketlenmemiş ve bilinmeyen veri kümeleri için geçerli olan, bilinen ve etiketlenen küçük bir veri kümesi konusunda eğitilir.
- Denetimsiz makine öğrenimi: Yapay zeka, bilinmeyen, etiketlenmemiş ve sınıflandırılmamış veri setlerinden öğrenir.
- Güçlendirilmiş makine öğrenimi: Yapay zeka modeli başlangıçta herhangi bir veri seti konusunda eğitilmediğinden, bunun yerine deneme ve hatadan öğrenir ve başarılı olana kadar davranışlarını değiştirir.
Makine öğrenimi, sürücüsüz araçların, yolcularını seçtikleri varış noktasına güvenli bir şekilde ulaştırabilecek kadar çevredeki değişikliklere iyi yanıt vermesini sağlayan şeydir. Diğer makine öğrenimi uygulamaları, görüntü ve konuşma tanıma programlarından, dil çeviri uygulamalarından, kişiselleştirilmiş yapay zeka ajanlarından ve veri madenciliğinden kredi kartı sahteciliği algılamasına, sağlık hizmeti tanılarına ve sosyal medya, ürün veya marka önerilerine kadar geniş bir yelpazeyi çalıştırır.
Derin öğrenme ve sinir ağları
Derin öğrenme, gelişmiş sinir ağlarının kullanımına dayalı bir makine öğrenimi türüdür. Sinir ağları, insan beynindeki nöronların çalışma şeklini taklit eden ve büyük veri setlerinde karmaşık desenleri tanımlamayı sağlayan makine öğrenimi algoritmalarıdır.
Örneğin, çok küçük çocuklar bile anne babalarını diğer yetişkinlerden anında ayırt edebilir; çünkü beyinleri, göz ve saç renklerinden belirgin mimiklere veya yüz hatlarına kadar yüzlerce benzersiz ya da ayırt edici detayı bir göz açıp kapayıncaya kadar analiz edip karşılaştırabilir.
Sinir ağları, insan beyninin çalışma şeklini taklit ederek, kendilerine verilen verilerdeki binlerce hatta milyonlarca küçük detayı benzer şekilde analiz eder ve bunlar arasındaki büyük desenleri tespit edip tanıyabilir. OpenAI’nin ChatGPT’si veya Midjourney gibi üretici yapay zeka (“GenAI”) sistemleri, çok sayıda görsel ya da metni derin öğrenme ile analiz eder; ardından bu verileri kullanarak, orijinal verilere benzeyen fakat onlardan farklı yeni metinler veya görseller oluşturur.
Yapay zekadaki en son gelişmeler nelerdir?
Son yıllarda, doğal dil işleme, bilgisayarla görme, pekiştirmeli öğrenme ve üretici çekişmeli ağlar (GAN), transformer modelleri ve gerçek anlamda yapay zeka destekli makineler (AIEM) gibi ileri teknolojilerdeki çığır açan yenilikler, yapay zeka sistemlerinin insan zekasına daha yakın süreçleri taklit etme, daha gerçekçi içerikler üretme ve giderek karmaşıklaşan görevleri yerine getirme yeteneklerini büyük ölçüde artırdı.
Makine öğrenimi ve derin öğrenmede atılımlar
Son yıllarda, doğal dil işleme, bilgisayarla görme, pekiştirmeli öğrenme ve üretici çekişmeli ağlar (GAN), transformer modelleri ve gerçek anlamda yapay zeka destekli makineler (AIEM) gibi ileri teknolojilerdeki çığır açan yenilikler, yapay zeka sistemlerinin insan zekasına daha yakın süreçleri taklit etme, daha gerçekçi içerikler üretme ve giderek karmaşıklaşan görevleri yerine getirme yeteneklerini büyük ölçüde artırdı.
Makine öğrenimi ve derin öğrenmede atılımlar
Makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarındaki devrim niteliğindeki atılımlar, araştırmacıların ve geliştiricilerin, çok çeşitli gerçek dünya uygulamaları için son derece gelişmiş yapay zeka sistemleri oluşturmalarını mümkün kıldı.
Örneğin yapay zeka sohbet robotları, her gün milyonlarca işletme tarafından soruları yanıtlamak, ürün satmak ve müşterileriyle etkileşim kurmak için kullanılıyor. İşletmeler ayrıca, bir müşterinin geçmiş satın alımlarına dayalı eğilimleri keşfetmek ve yeni ürünler, markalar veya hizmetler için kişiselleştirilmiş önerilerde bulunmak için yapay zeka algoritmalarını kullanır.
Otomatik konuşma tanıma (ASR) alanında, Siri ve Alexa gibi yapay zeka hizmetleri, insan konuşmasını yazılı içeriğe dönüştürmek için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanır. Benzer şekilde, yapay zeka odaklı “bilgisayar vizyonu” nöral ağlardaki gelişmeler, sosyal medyada fotoğrafları etiketlemeyi kolaylaştırdı ve sürücüsüz araçları daha güvenli hale getirdi.
Makine veya derin öğrenmeyi kullanan diğer yapay zeka örnekleri arasında otomatik hisse senedi alım satımı algoritmaları, fabrikalarda veya montaj hatlarında tekrarlanan görevleri yerine getirebilen akıllı robotlar ve bankaların şüpheli işlemleri tespit etmesine ve finansal dolandırıcılığı durdurmasına yardımcı olmak için makine öğreniminin kullanımı yer alır.
Siber güvenlikte yapay zekanın gelişen rolü
Siber güvenlikte yapay zekanın rolü söz konusu olduğunda, göz önünde bulundurulması gereken iki farklı ancak birbiriyle ilişkili alan vardır: Yapay Zeka güvenliği ve Yapay Zeka siber güvenliği.
Yapay zeka güvenliği (AI security ya da security for AI olarak da adlandırılır), bir kuruluşun yapay zeka katmanını korumak, yapay zeka ile ilgili güvenlik risklerini azaltmak veya ortadan kaldırmak ve ağ genelindeki her yapay zeka sistemi, bileşeni ve uygulamasını — uç noktalardan yapay zeka modellerine kadar — güvence altına almak için siber güvenlik önlemlerinin kullanılmasını ifade eder. Buna şunlar dahildir:
- Yapay zeka yığınını, altyapıyı, modelleri ve eğitim verilerini saldırılara karşı koruma
- Makine öğrenimi ve derin öğrenme hatlarının veri bütünlüğünü korumak
- Yapay zeka önyargısı, şeffaflığı, açıklanabilirliği ve diğer etik endişeleri ele alma
Yapay zekanın kullanımının veya geliştirilmesinin tüm ilgili yasalara, politikalara ve düzenlemelere tamamen uygun olmasını sağlamak
Yapay zeka siber güvenliği, yapay zeka destekli araçların, bir kuruluşun siber güvenlik savunmalarını herhangi bir insan siber güvenlik ekibi veya güvenlik operasyon merkezinden (SOC) daha hızlı, daha doğru ve daha etkili bir şekilde proaktif olarak geliştirebileceği tüm farklı yolları kapsar. Bu, yapay zekanın aşağıdakileri yapmak için kullanılmasını içerir:
- Siber tehditleri belirleyin ve siber saldırılara karşı gerçek zamanlı olarak savunma yapma
- Siber güvenlik açıklarını ve güvenlik açıklarını daha hızlı ve daha yüksek doğrulukla ortadan kaldırma
- Tehdit tespiti, müdahalesi ve diğer siber güvenlik araçlarını otomatikleştirerek olaylara daha hızlı yanıt verme
- Daha verimli tehdit yönetimi için tehdit istihbaratını geliştirme
- Açık tarama ve veri günlük analizleri gibi rutin görevleri otomatikleştirerek, insan siber güvenlik ekibinin daha karmaşık tehditlere odaklanmasını sağlayın.
Siber güvenlikte yapay zeka uygulamalarına örnekler
Kuruluşlar, siber güvenlik duruşlarını geliştirmek, siber saldırıları tespit etmek ve bunlara müdahale etmek ve ağlarını veri ihlalleri, dağıtılmış hizmet reddi (DDoS) saldırıları, fidye yazılımları, kötü amaçlı yazılımlar, kimlik avı saldırıları ve kimlik tehditleri gibi siber tehditlere karşı korumak için yapay zekayı halihazırda çeşitli şekillerde kullanıyor.
Tehdit tespiti ve müdahalesi alanında yapay zeka, siber tehditleri tanımlayabilir ve tahmin edebilir, etkinlik günlüklerindeki ve ağ trafiğindeki modelleri analiz edebilir, parolaları ve kullanıcı oturumlarını doğrulayabilir ve koruyabilir, yüz tanıma ve CAPTCHA oturumlarını kullanabilir, siber saldırıları simüle edebilir, ağ güvenlik açıklarını tarayabilir ve yeni veya ortaya çıkan tehditlere karşı otomatik siber güvenlik savunmaları oluşturabilir. Bu, aşağıdaki gibi araçları içerir:
- Yapay zeka destekli yeni nesil güvenlik duvarları (NGFW'ler)
- Yapay zeka güvenlik bilgileri ve olay yönetimi (SIEM)
- Yapay zeka bulutu ve uç nokta güvenlik sistemleri
- Yapay Zeka ağ tespiti ve müdahalesi (NDR)
- Yapay zeka ile genişletilmiş tespit ve müdahale (XDR)
Bir saldırı gerçekleştiğinde, yapay zeka ayrıca etkili iyileştirme stratejileri sunabilir veya bir kuruluşun önceden belirlenmiş politikalarına ve taktik kitaplarına dayalı olarak güvenlik olaylarına otomatik olarak yanıt verebilir. Bu, maliyetlerin azaltılmasına ve bir saldırıdan kaynaklanan hasarın en aza indirilmesine yardımcı olabilir ve kuruluşların daha hızlı toparlanmasına olanak tanır.
Yapay zekanın geliştirilmesi ve kullanımında hangi etik hususlar yer alır?
Yapay zeka, diğer bilişim sistemi türlerine göre bir dizi güçlü avantaj sunar. Ancak her yeni teknolojide olduğu gibi, yapay zekanın geliştirilmesi, benimsenmesi ve kullanımında dikkate alınması gereken riskler, zorluklar ve etik sorular vardır.
Tarafsızlık ve adil yaklaşım
Yapay zeka modelleri, mevcut içerikten elde edilen veriler kullanılarak insanlar tarafından eğitilir. Bu, modelin söz konusu içerikte yer alan örtülü önyargıları yansıtabileceği veya güçlendirebileceği riski oluşturur. Bu önyargılar, bu modeller kullanılarak alınan algoritmalarda, tahminlerde ve kararlarda potansiyel olarak eşitsizlik, ayrımcılık veya adaletsizliğe yol açabilir.
Ayrıca, ürettikleri içerikler son derece gerçekçi olabildiği için, GenAI araçlarının yanlış bilgi, dezenformasyon, zararlı içerik ve deepfake video, ses ya da görsellerin oluşturulması veya yayılması amacıyla kötüye kullanılması da mümkündür.
Gizlilik endişeleri
Ayrıca, özellikle son derece kişisel, hassas veya gizli bilgilerle ilgilenen sağlık, bankacılık ve hukuk hizmetleri gibi sektörlerde yapay zekanın geliştirilmesi ve kullanımıyla ilgili çeşitli gizlilik endişeleri de vardır.
Yapay zeka destekli uygulamalar, bu bilgileri korumak için veri güvenliği, gizlilik ve veri koruması ile ilgili net bir dizi en iyi uygulamayı izlemelidir. Bu, veri anonimleştirme tekniklerinin kullanılmasını, güçlü veri şifrelemenin uygulanmasını ve veri hırsızlığına, veri ihlallerine ve bilgisayar korsanlarına karşı koruma sağlamak için gelişmiş siber güvenlik savunmalarının kullanılmasını içerir.
Mevzuata uygunluk
Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi birçok düzenleyici kurum ve çerçeve, şirketlerin kişisel bilgileri koruma, şeffaflık ve hesap verebilirliği sağlama ve gizliliği koruma söz konusu olduğunda açık kurallara uymasını gerektirir.
Bu düzenlemelere uyum sağlamak için, kurumların yeni yapay zeka modelleri oluştururken kullanılan verileri izleyip kontrol edebilecek kurumsal yapay zeka politikalarına sahip olmaları ve hassas veya kişisel bilgi içerebilecek yapay zeka modellerini kötü niyetli kişilerden korumaları gerekir.
Yapay zeka teknolojisinin geleceği nedir?
Yapay zekanın geleceğinde olacak şey, elbette, tahmin edilmesi imkansız. Ancak, yapay zeka kullanımı ve teknolojisindeki mevcut trendlere dayanarak bir sonraki adımda neler olacağı hakkında birkaç eğitimli varsayımda bulunmak mümkündür.
Yapay zeka araştırmalarında yükselen trendler
Yapay zeka araştırmaları açısından bakıldığında; otonom yapay zeka sistemleri, meta-yapay zeka ve meta-öğrenme, açık kaynak büyük dil modeli (LLM) geliştirmeleri, dijital ikizler ve risk doğrulama için red teaming uygulamaları ile insan-yapay zeka ortak karar mekanizmalarındaki yenilikler, yapay zeka geliştirme süreçlerinde devrim yaratma potansiyeline sahiptir.
Nörosembolik yapay zeka, gerçek yapay zeka özellikli makineler (AIEM'ler) ve kuantum makine öğrenimi gibi karmaşık yeni sistemler de yapay zeka modellerinin, araçlarının ve uygulamalarının erişimini ve yeteneklerini daha da geliştirecektir.
Yapay zekânın işleyişini kökten değiştirme potansiyeline sahip bir diğer teknoloji ise, kendi başına karar alıp eyleme geçebilen, insan yönlendirmesine, denetimine veya müdahalesine ihtiyaç duymayan yeni nesil agentic yapay zekâya doğru atılan adımdır.
Teknoloji analiz şirketi Gartner’a göre, 2028 yılına kadar agentic yapay zekâ, günlük iş kararlarının yüzde 15’ine kadarında kullanılabilir. Agentic yapay zekâ kullanıcı arayüzleri (UI), belirli kişiliklere sahip insan temsilciler gibi davranmayı öğrendikçe daha proaktif ve karakter odaklı hâle gelebilir; daha karmaşık iş görevlerini yerine getirebilir, daha önemli iş kararları alabilir ve müşterilere daha kişiselleştirilmiş öneriler sunabilir
Yapay zekanın iş gücü üzerindeki potansiyel etkileri
Yapay zeka operasyonel verimliliği artırdıkça ve rutin görevleri devraldıkça ve ChatGPT ve Midjourney gibi GenAI motorları daha güçlü ve yaygın hale geldikçe, çok sayıda sektördeki işler üzerindeki olası etki hakkında geçerli endişeler var.
Ancak geçmişte internet, kişisel bilgisayarlar, cep telefonları ve diğer paradigmayı değiştiren teknolojilerin kullanılmaya başlanmasında olduğu gibi, yapay zeka da büyük olasılıkla yeni fırsatlar ve hatta yetenekli ve yetenekli çalışanlara ihtiyaç duyacak tamamen yeni sektörler yaratacak.
Sonuç olarak, iş kayıplarında gezinmek yerine, daha büyük zorluk, çalışanları bu yeni fırsatlar için en iyi şekilde nasıl eğiteceklerini belirlemek ve küçülmekten büyüyen mesleklere geçişlerini kolaylaştırmak olabilir.
Yapay zekanın küresel zorlukları ele almadaki rolü
Yapay zeka, operasyonel verimliliği artırmanın ve siber güvenliği iyileştirmenin yanı sıra, günümüzde insanlığın karşılaştığı en büyük zorluklardan bazılarını çözmeye yardımcı olma potansiyeline sahiptir.
Sağlık hizmetleri alanında yapay zeka, doktorların daha hızlı ve daha doğru teşhisler yapmasına, gelecekteki pandemilerin yayılmasını izlemesine ve yeni ilaç ilaç, tedavi ve aşıların keşfini hızlandırmasına yardımcı olabilir.
Yapay zeka teknolojileri, doğal ve insan kaynaklı afetlere ve şiddetli hava olaylarına yönelik acil durum müdahalelerinin hızını ve verimliliğini artırabilir.
Yapay zeka, yenilenebilir enerji kullanımını optimize ederek, işletmelerin karbon ayak izlerini azaltarak, küresel orman tahribini ve okyanus kirliliği seviyelerini izleyerek ve geri dönüşüm, su arıtma ve atık yönetim sistemlerinin verimliliğini artırarak iklim değişikliğini ele almaya da yardımcı olabilir.
Diğer olası eğilimler ve gelişmeler
Yapay zeka için gelecekteki diğer olası trendler, yetenekler ve uygulamalardan bazıları şunlardır:
- LLM'leri kötü amaçlı saldırılardan, genel yanlış kullanımdan, yetkisiz erişimden ve diğer siber tehditlerden korumak için büyük dil modeli (LLM) güvenliği. Bu, LLM verilerini, modellerini ve bunların ilgili sistemlerini ve bileşenlerini korumaya yönelik önlemleri içerir.
- Kişiselleştirilmiş, kullanıcı odaklı yapay zekâ; e-posta uç nokta pazarlaması da dahil olmak üzere, daha özelleştirilmiş, akıllı ve bireysel müşteri hizmetleri sunmayı amaçlar.
- Bir kuruluşun BT sistemlerine yönelik saldırıları simüle ederek zafiyetleri test etmek ve olası açıkları gidermek için, red teaming ve dijital ikiz uygulamalarında yapay zeka modellerinin kullanılması.
Yapay zeka ve siber güvenlik konusunda nereden yardım alabilirim?
ChatGPT:Trend Vision One™, tüm yapay zeka katmanı için benzersiz uçtan uca koruma sağlayan, tek ve bütünleşik yapay zeka destekli bir platform sunar.
Dünyanın ilk proaktif siber güvenlik yapay zekâsı olan Trend Cybertron’un zengin özelliklerini kullanarak, Trend Vision One gerçek dünyadan elde edilen istihbarat ve güvenlik operasyonlarına göre sürekli gelişen bir dizi etken (agentic) yapay zekâ özelliği sunar.
Bu, bir kuruluşun güvenlik duruşunu iyileştirmek, operasyonel verimlilikleri iyileştirmek, güvenlik operasyonlarını reaktiften proaktife dönüştürmek ve her bir yapay zeka altyapısı katmanını güvenceye almak için ortaya çıkan tehditlere hızla uyum sağlamasına olanak tanır.
Sık Sorulan Sorular (SSS'ler)
Yapay zeka nedir?
Yapay zeka (veya “YZ”), insanların düşünme, çalışma ve karar verme şeklini taklit etmek için teknolojiyi kullanan bir bilgisayardır.
Yapay zeka gerçekten ne yapar?
Yapay zeka modelleri, kullanıcı sorularının yanıtlarını hesaplamak veya kullanıcı komutlarına dayalı içerik oluşturmak için karmaşık algoritmalar kullanır ve büyük miktarda "öğrenilen" bilgiden yararlanır.
Siri bir yapay zeka mı?
Siri, insan konuşmalarını anlamak ve bunlara yanıt vermek için makine öğrenimi ve konuşma tanıma gibi teknolojileri kullanan basit bir yapay zeka biçimidir.
Yapay zeka iyi mi kötü mü?
Tüm teknolojiler gibi, yapay zeka da doğası gereği iyi veya kötü değildir. Bu, hem olumlu hem de olumsuz amaçlarla kullanılabilen bir araçtır.
Yapay zekanın temel hedefi nedir?
Yapay zekanın temel amacı, bilgisayarların daha akıllı kararlar almasını, daha zor görevleri yerine getirmesini ve sürekli insan girdisi olmadan deneyimden ders çıkarmasını sağlamaktır.
Yapay zeka neden oluşturuldu?
Yapay zeka, tekrarlayan görevleri otomatikleştirmeye, karmaşık sorunları çözmeye ve birden fazla farklı sektörde daha gelişmiş araştırma ve inovasyon sağlamaya yardımcı olmak için geliştirilmiştir.
Yapay Zekanın riskleri nelerdir?
Yapay zekanın getirdiği bazı riskler arasında önyargı ve adalet, gizlilik riskleri, siber güvenlik riskleri ve işten çıkarılma potansiyeli yer alır.
Yapay Zekayı kim yaptı?
Bilgisayar bilimcileri Alan Turing (1912 – 1954) ve John McCarthy (1927 – 2011) genellikle resmi olmayan “AI’nin babaları” olarak kabul edilir.
Gerçek hayatta yapay zeka nedir?
Günlük yaşamlarımızda, cebinizdeki akıllı telefondaki yazılımdan, yaygın müşteri hizmetleri sorularına yanıt veren sohbet robotlarına kadar birçok yapay zeka örneği vardır.
Basit bir yapay zeka nedir?
Basit yapay zeka örnekleri arasında Siri veya Alexa gibi sesli asistanlar, Google gibi akıllı arama motorları, müşteri hizmetleri sohbet robotları ve hatta robot elektrikli süpürgeler yer alır.
Yapay zekanın dezavantajları nelerdir?
Yapay zekanın bazı dezavantajları arasında gizlilik ve önyargılar, siber güvenlik riskleri ve belirli alanlardaki işler üzerindeki potansiyel etki hakkındaki endişeler yer alır.
Yapay zekanın 5 dezavantajı nelerdir?
Yapay zeka, nasıl kullanıldığına bağlı olarak iş kayıplarına neden olabilir, yanlış bilgi oluşturabilir, özel bilgileri tehlikeye atabilir, yaratıcılığı azaltabilir ve teknolojiye aşırı bağımlılığa yol açabilir.
Yapay zekayı nasıl açabilirim?
Yapay zeka araçlarının çoğu, cep telefonlarının, bilgisayarların, yazılım uygulamalarının veya web sitelerinin ayar özelliklerinden açılabilir veya kapatılabilir.
Yapay zekayı ücretsiz kullanabilir miyim?
Arama motorları veya Alexa gibi birçok yapay zeka aracı tamamen ücretsizdir. ChatGPT gibi diğerleri hem ücretsiz hem de ücretli seçenekler sunar. Ticari düzeyde yapay zeka genellikle yalnızca ücretlidir.
Hangi yapay zeka tamamen ücretsizdir?
Çoğu yapay zeka şirketi, Microsoft Copilot, Grammarly, Google Gemini ve ChatGPT dahil olmak üzere ücretsiz giriş sürümleri sunar.
Şu anda en popüler yapay zeka uygulaması nedir?
Şu anda en popüler yapay zeka uygulamaları arasında ChatGPT, Google Maps, Google Assistant, Microsoft Copilot ve Google Gemini bulunuyor.
Herkesin kullandığı yapay zeka yazma uygulaması nedir?
En popüler yapay zeka destekli yazma uygulamalarından bazıları Grammarly, ChatGPT, Writesonic, Jasper ve Claude'dur.
Herkesin ücretsiz kullandığı yapay zeka uygulaması nedir?
Google Gemini, Microsoft Copilot ve ChatGPT, şu anda en yaygın olarak kullanılan ücretsiz yapay zeka uygulamaları arasındadır.
Şu anda en iyi yapay zeka sohbet robotu nedir?
“En iyi” sohbet robotu, ne için ihtiyacınız olduğuna bağlıdır, ancak en popüler yapay zeka sohbet robotlarından bazıları Perplexity, Google Gemini, Jasper ve ChatGPT'dir.
Günlük yaşamda yapay zekaya örnek olarak neler verilebilir?
Günlük yaşamda yapay zekanın yaygın örnekleri arasında akıllı telefonlar, yapay zeka arama motorları, istemci hizmeti sohbet robotları ve Siri ve Alexa gibi dijital sesli asistanlar bulunur.
İlgili Makaleler
2025 Yılı için Büyük Dil Modelleri (LLM) ve Üretici Yapay Zeka Uygulamaları İçin En İyi 10 Risk Azaltma Önlemi
Yükselen Riskleri Kamu Güvenliğine Göre Yönetme
Uluslararası Standartlar Bizi Ne Kadar Uzaka Götürebilir?
Üretken Bir Yapay Zeka Siber Güvenlik Politikası Nasıl Yazılır
En Önemli Riskler Arasında Yapay Zeka ile Geliştirilmiş Kötü Amaçlı Saldırılar
Deepfake Kimliklerin Artan Tehdidi