Yapay zeka (AI), bilgisayarları ve makineleri öğrenmeleri, anlamaları, sorunlar 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), sinir ağları 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 miktarda veriyi analiz etme, kalıpları anlama ve yeni bilgiler edinme becerisiyle 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 azaltın
- İnovasyonu teşvik edin
- Ekipleri güçlendirin
- Operasyonları kolaylaştırın
- Karar vermeyi hızlandırın
- Araştırma bulgularını konsolide edin ve analiz edin
- Hızlı müşteri desteği ve hizmeti sağlayın
- Tekrarlanan görevleri otomatikleştirin
- Fikir oluşturmaya yardımcı olmak
Yapay Zekanın kısa bir geçmişi
Kendi başına düşünebilen bir makine fikri binlerce yıl geriye gidiyor. Yapay zekâ kavramının modern anlamda tanımlanması, 1950 yılına kadar uzanır. O yıl, matematikçi ve bilgisayar bilimci Alan Turing—bir bilgisayarın insan gibi düşünüp düşünemeyeceğini ölçen ünlü “Turing Testi’nin yaratıcısı—yapay zekâ kavramını ortaya koyduğu etkili makalesi Computing Machinery and Intelligence’ı yayımlamıştır.
Turing’in makalesinin yayımlanmasından bu yana geçen on yıllarda, yapay zekâ hem kapsamı hem de yetenekleri açısından büyük bir dönüşüm geçirmiştir. Bu gelişim; hesaplama gücündeki üstel artışlar, giderek daha karmaşık algoritmalar, veri erişilebilirliğindeki büyüme ve makine öğrenimi, veri madenciliği ile sinir ağları gibi teknolojilerin ortaya çıkmasıyla hız kazanmıştır.
Yapay zekanın evriminde önemli kilometre taşları
Yıl
Dönüm Noktaları
1950'ler
- Alan Turing’in Computing Machinery and Intelligence makalesi yayınlandı
- John McCarthy, “yapay zeka” terimini kullandı
- İlk yapay zeka bilgisayar programı Logic Theorist oluşturuldu
1960'lar
Deneme-yanılma yoluyla öğrenebilen ilk bilgisayar olan Mark 1 Perceptron geliştirildi
1980'ler
- Derin öğrenme teknikleri ve nöral ağlar büyüdü
1990'lar
- Artan veri ve bilişim gücü, yapay zekanın büyümesini ve yatırımını hızlandırdı
- IBM'in Deep Blue yapay zekası dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yendi
2000'ler
- Google’ın yapay zekâ destekli arama motoru, Amazon’un ürün öneri motoru, Facebook’un yüz tanıma sistemi ve ilk sürücüsüz arabaların piyasaya sürülmesiyle yapay zekâ yaygınlaştı
2010'lar
- Apple'ın Siri ve Amazon'un Alexa'sı gibi yapay zeka asistanları tanıtıldı
- Google, TensorFlow açık kaynaklı makine öğrenimi çerçevesini piyasaya sürdü
- AlexNet sinir ağı, yapay zeka modellerini eğitmek için grafik işlem birimlerinin (GPU'lar) kullanımını popüler hale getirdi
2020'ler
- OpenAI, son derece popüler ChatGPT büyük dil modeli (LLM) üretken yapay zekâsının (GenAI) üçüncü sürümünü yayınladı
- Midjourney veDall-E 2 gibi görsel üreten yapay zekâların ve Google’ın yapay zekası Gemini gibi büyük dil modeli sohbet botlarının piyasaya sürülmesiyle GenAI dalgası devam ediyor
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 bunları 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: Yapay zeka modeli farklı algoritmaları denedikçe, hangilerinin en başarılı olma eğiliminde olduğunu öğrenir ve eylemlerine göre ince ayar yapar.
- Oluşturma: Yapay zeka modeli, atanan görevleri gerçekleştirmek, karar vermek veya müzik, metin veya görüntüler oluşturmak için öğrendiklerini kullanır.
- İyileştirme: Nihayetinde, yapay zeka modeli, doğruluğunu iyileştirmek ve deneyiminden etkili bir şekilde “öğrenmek” için sürekli ayarlamalar yapar.
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 yapılacağının söylenmesine gerek kalmadan 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 aktarmadan 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 kümesi 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 sahtekarlığı tespiti, sağlık hizmeti tanıları ve sosyal medya, ürün veya marka önerilerine kadar geniş bir yelpazede yer alır.
Derin öğrenme ve sinir ağları
Derin öğrenme, gelişmiş nöral ağların kullanımına dayanan bir makine öğrenimi biçimidir—büyük veri kümelerindeki karmaşık kalıpları belirlemek için bir insan beynindeki nöronların nasıl çalıştığını taklit eden makine öğrenimi algoritmaları.
Örneğin, çok küçük çocuklar bile ebeveynlerine diğer yetişkinlerden ayrı olarak anında anlayabilirler, çünkü beyinleri gözlerinin ve saçlarının renginden ayırt edici ifadelere veya yüz özelliklerine kadar bir gözün yanıp sönmesinde yüzlerce benzersiz veya ayırt edici ayrıntıyı analiz edebilir ve karşılaştırabilir.
Nöral ağlar, aralarında daha büyük kalıpları tespit etmek ve tanımak için beslendikleri verilerdeki binlerce veya milyonlarca küçük ayrıntıyı benzer şekilde analiz ederek insan beyninin çalışma şeklini taklit eder. OpenAI’nin ChatGTP’si veya Midjourney görüntü oluşturucusu gibi üretken yapay zeka (veya “GenAI”) sistemleri, örneğin, çok sayıda görüntüyü veya metni sindirmek ve analiz etmek için derin öğrenmeyi kullanır ve ardından bu verileri orijinal verilere benzer ancak onlardan farklı olan yeni metin veya görüntüler oluşturmak için kullanır.
Yapay zekadaki en son gelişmeler nelerdir?
Son yıllarda, doğal dil işleme, bilgisayar görüşü, takviye öğrenme ve jeneratif adverserial ağlar (GAN), transformatör modelleri ve gerçek AI özellikli makineler (AIEM'ler) gibi en son teknolojilerdeki çığır açan yenilikler, insan zeka süreçlerini daha yakından taklit etmek, daha gerçekçi içerik üretmek ve giderek karmaşıklaşan görevleri yerine getirmek için AI sistemlerinin yeteneklerini büyük ölçüde genişletti.
Makine öğrenimi ve derin öğrenmede çığır açan gelişmeler
Son yıllarda, doğal dil işleme, bilgisayar görüşü, takviye öğrenme ve jeneratif adverserial ağlar (GAN), transformatör modelleri ve gerçek AI özellikli makineler (AIEM'ler) gibi en son teknolojilerdeki çığır açan yenilikler, insan zeka süreçlerini daha yakından taklit etmek, daha gerçekçi içerik üretmek ve giderek karmaşıklaşan görevleri yerine getirmek için AI sistemlerinin yeteneklerini büyük ölçüde genişletti.
Makine öğrenimi ve derin öğrenmede çığır açan gelişmeler
Makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarındaki devrim niteliğindeki gelişmeler, araştırmacıların ve geliştiricilerin çok çeşitli gerçek dünya uygulamaları için son derece gelişmiş yapay zeka sistemleri oluşturmasını sağladı.
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 zekâ güvenliği (AI security veya security for AI olarak da bilinir), bir organizasyonun tüm yapay zekâ altyapısını korumak, yapay zekâya ilişkin güvenlik risklerini azaltmak veya ortadan kaldırmak ve uç noktalardan AI modellerine kadar ağdaki her bir yapay zekâ sistemi, bileşeni ve uygulamasını güvence altına almak için siber güvenlik önlemlerinin uygulanmasını ifade eder. Buna şunlar dahildir:
- Yapay zeka yığınını, altyapıyı, modelleri ve eğitim verilerini saldırılara karşı koruma
- Makine öğrenimi ve derin öğrenme boru 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 zekâ siber güvenliği, yapay zekâ destekli araçların bir kuruluşun siber güvenlik savunmalarını herhangi bir insan siber güvenlik ekibinden veya güvenlik operasyon merkezi (SOC)nden çok daha hızlı, daha doğru ve daha etkili bir şekilde proaktif olarak güçlendirebilmesinin tüm yollarını kapsar. Bu, yapay zekanın aşağıdakileri yapmak için kullanılmasını içerir:
- Siber tehditleri belirleyin ve siber saldırılara karşı gerçek zamanlı olarak savunma yapın
- Siber güvenlik açıklarını ve güvenlik açıklarını daha hızlı ve daha yüksek doğrulukla ortadan kaldırın
- Daha hızlı olay müdahalesi için tehdit tespiti ve müdahalesini ve diğer siber güvenlik araçlarını otomatikleştirin
- Daha verimli tehdit yönetimini güçlendirmek veya desteklemek için tehdit istihbaratını geliştirin
- İnsan siber güvenlik ekibinin daha karmaşık tehditleri ele almasını sağlamak için güvenlik açığı taraması ve veri günlüğü analizi gibi rutin görevleri otomatikleştirin
Siber güvenlikte yapay zeka uygulamalarına örnekler
Kuruluşlar, siber güvenlik duruşlarını geliştirmek, siber saldırıları tespit etmek ve müdahale etmek ve ağlarını veri ihlalleri, dağıtılmış hizmet reddi (DDoS) saldırıları, fidye yazılımı, kötü amaçlı yazılım, 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 düzenleri 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, maliyetleri azaltmaya ve bir saldırıdan kaynaklanan hasarı en aza indirmeye yardımcı olabilir ve kuruluşların daha hızlı toparlanmasına olanak tanır.
Yapay zekanın geliştirilmesi ve kullanımında hangi etik değerlendirmeler yer alır?
Yapay zeka, diğer bilişim sistemi türlerine göre çok sayıda güçlü avantaj sunar. Ancak her yeni teknolojide olduğu gibi, yapay zekanın geliştirilmesi, benimsenmesi ve kullanımında dikkate alınması gereken riskler, zorluklar ve etik sorular vardır.
Önyargı ve adalet
Yapay zeka modelleri, mevcut içerikten elde edilen veriler kullanılarak insanlar tarafından eğitilir. Bu, modelin bu 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.
Ek olarak, oluşturdukları içerik çok gerçekçi olabileceğinden, GenAI araçları yanlış bilgi, deinformasyon, zararlı içerik ve deepfake video, ses ve görüntüler oluşturmak veya yaymak için kötüye kullanılma potansiyeline sahiptir.
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
Birçok düzenleyici kurum ve Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi çerçeveler, şirketlerin kişisel bilgileri koruma, şeffaflık ve hesap verebilirliği sağlama ve gizliliği koruma söz konusu olduğunda net kurallar dizilerine uymasını gerektirir.
Bu düzenlemelere uymak için, kuruluşlar yeni yapay zeka modelleri oluşturmak için kullanılan verileri izlemek ve kontrol etmek ve kötü aktörlerden hassas veya kişisel bilgiler içerebilecek tüm yapay zeka modellerini korumak için kurumsal yapay zeka politikalarına sahip olduklarından emin olmalıdır.
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 araştırması, otonom yapay zeka sistemlerindeki yenilikler, meta-AI ve meta-öğrenme, açık kaynaklı büyük dil öğrenimi (LLM) modelleri, risk doğrulaması için dijital ikizler ve kırmızı ekipler ve insan-AI ortak karar verme, yapay zekanın geliştirilme şeklinde devrim yaratabilir.
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 zekanın çalışma şeklinde devrim yaratma potansiyeline sahip bir diğer teknoloji de, insan yönlendirmesi, gözetimi veya müdahalesi olmadan kendi başına karar verme ve eylemde bulunma yeteneğine sahip olan yeni nesil agentic yapay zekaya doğru ilerlemedir.
Teknoloji analisti Gartner'a göre, 2028 yılına kadar agentic AI, tüm günlük iş kararlarının %15'ini almak için kullanılabilir. Agentic Yapay Zeka kullanıcı arayüzleri (UI), belirli kişiliklere sahip daha fazla insan aracı gibi davranmayı, daha karmaşık iş görevleri gerçekleştirmeyi, daha önemli iş kararları vermeyi ve daha kişiselleştirilmiş müşteri önerileri sağlamayı öğrendiklerinde daha proaktif ve kişiselleştirilebilir hale gelebilir.
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 yaratacaktır.
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 artırmanın 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.
- E-posta uç nokta pazarlaması da dahil olmak üzere daha özelleştirilmiş, akıllı ve kişiselleştirilmiş istemci hizmeti sunmak için kişiselleştirilmiş, kullanıcı merkezli yapay zeka.
- Kuruluşun BT sistemlerine yönelik saldırıları simüle ederek zafiyetlerin tespit edilmesini ve eksikliklerin giderilmesini sağlamak için, AI modellerinin red teaming ve dijital ikiz tatbikatlarında kullanılması.
Yapay zeka ve siber güvenlik konusunda nereden yardım alabilirim?
Trend Vision One™, tek, birleşik bir yapay zeka destekli platformda tüm yapay zeka yığını için benzersiz uçtan uca koruma sağlar.
Dünyanın ilk proaktif siber güvenlik yapay zekası olan Trend Cybertron’un zengin özellik yeteneklerinden yararlanan Trend Vision One, gerçek dünya istihbarat ve güvenlik operasyonlarına dayalı olarak sürekli gelişen bir dizi aracı yapay zeka özelliği içeriyor.
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.
Fernando Cardoso, Trend Micro’da Ürün Yönetimi Başkan Yardımcısıdır ve yapay zekâ ile bulutun sürekli gelişen dünyasına odaklanmaktadır. Kariyerine Ağ ve Satış Mühendisi olarak başlayan Fernando, veri merkezleri, bulut, DevOps ve siber güvenlik alanlarında yetkinliğini geliştirmiştir. Bu alanlar, hâlâ tutkusunun kaynağını oluşturmaktadır.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
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’te LLM ve Üretken Yapay Zekâ Uygulamaları için En İyi 10 Risk Azaltma Yöntemi
Kamu Güvenliğinde Ortaya Çıkan Riskleri 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 Kimliklere Karşı Artan Tehdit