2020 Yılında Öne Çıkacak 10 Yapay Zeka Teknolojisi

Yapay Zeka teknolojisi ‘nin gelişiminin hızlı olacağı düşünülüyordu elbette. Ama son birkaç yılda, makine öğrenme ve yapay zeka teknolojilerine dayanan platformlar, uygulamalar ve araçların sayısında katlanarak artan bir artış olması gerçekten şaşırtıcı!

Bilim insanları ve geliştiriciler, akıl yürütmeyi taklit edebilen, bilgiyi geliştiren ve öğrenen, insanların nasıl çalıştığını taklit etmeye çalışan akıllı makineler tasarlamaya ve geliştirmeye devam ediyorlar.

Tabi ki bu kadar hızlı gelişen teknolojileri takip etmek gerçekten güç. Bu sebepten bu teknolojik gelişmelere ayak uydurabilmek için 2020 Yılında Öne Çıkacak 10 Yapay Zeka Teknolojisi ‘ni sizin için derlemeye çalıştık.

 

 

2020 Yılında Öne Çıkacak 10 Yapay Zeka Teknolojisi

 

10. Gizlilik Politikaları ve Güvenlik

Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) 25 Mayıs 2018 tarihinde yürürlüğe girmiştir. GDPR, gizlilik ve güvenlik standartlarını ihlal eden kişilere karşı sert cezalar uygulayacak bir yönetmeliktir.

Bu ve buna benzer yönetmelikler; günümüzde çok fazla kişinin kişisel verilerini bulut hizmetlerine emanet ettiği ve ihlallerin günlük olarak gerçekleştiği bir zamanda olmazsa olmazlardandır.

Veri gizliliği ve güvenliği konusundaki sağlam duruşun daha önce hiç olmadığı kadar önemli olduğunu da düşünürsek bu tür tedbirlerin teknolojinin değişim hızı kadar hızlı gelişiminden söz etmek mümkündür.

Bir de işin içine robotlar ve yapay zeka girdiğinde Gizlilik Politikalarının ve güvenliğin ne denli önemli bir hale geleceğini anlamak çok zor değil. Bu kapsamda önemli olan şey ise; ortaya çıkan yönetmelikleri öğrenmek, güvenlik ve gizlilik teknolojilerle ilgilenmek önümüzdeki dönemlerde egemen olacak bu politikalara hakim olmak anlamına gelmektedir.

 

9. Blockchain (Blok Zinciri), Nesnelerin İnterneti (IoT) ve Yapay Zekanın (AI) Birbirlerine Yakınlaşması

Yapay Zekanın her alanda daha verimli bir teknoloji haline gelebilmesi için diğer teknolojilerle bütünleşik bir yapıya bürünmesi gereklidir. Örneğin kendi kendine hareket eden araçlar, Nesnelerin İnterneti (IoT) olmadan pek bir anlam ifade etmeyebilir. Ancak ikisi bir arada iken tam anlamıyla bir teknolojidir.

IoT, gerçek zamanlı veri toplayarak araçtaki sensörleri aktive eder ve düzenler, oysa yapay zeka modelleri, aracın kendi kendine hareket etmesi için ihtiyaç duyduğu şeydir.

Aynı şekilde, Blockchain*; güvenlik, ölçeklenebilirlik sorunlarını gidermek için AI ile yakın bir şekilde çalışabilir. Yakın gelecekte de çalışmak zorundadır. Çünkü IoT ve yapay zeka algoritmaları ile toplanan büyük verilerin de (Big Data) güvenliğinin sağlanması kaçınılmazdır.

*Blok zinciri, blokzincir ya da orijinal adıyla blockchain, kriptografi kullanılarak bağlanan ve güvenli hale getirilen, bloklar adı verilen, sürekli büyüyen bir kayıt listesidir. Bitcoin’e güç veren teknolojidir.

 

Yapay Zeka Teknolojisi

Blockchain (Blok Zinciri), Nesnelerin İnterneti (IoT) ve Yapay Zekanın (AI) Birbirlerine Yakınlaşması | 2020 Yılında Öne Çıkacak 10 Yapay Zeka Teknolojisi

 

8. Yüz Tanıma Sistemleri

Yüz tanıma sistemleri güvenilir bir biyometrik kimlik doğrulama yöntemidir. Yüz tanıma teknolojisi, yüzünü kullanan bir kişinin kimliğini belirleme veya doğrulama işlemidir. Kişinin yüz detaylarına, mimiklerine göre kalıpları yakalar, analiz eder ve karşılaştırır.

Bu alandaki büyük yatırımlar ve AR-GE çalışmaları nedeniyle, yüz tanıma sistemleri ait yapay zeka uygulamalarının doğruluğu ve okunabilirliği son birkaç yılda oldukça fazla önem kazanmıştır.

NIST (National Institute of Standards and Technology) Raporuna göre geçmiş 5 yılda (2013 – 2018) doğrulukta büyük kazanımlar olmuş ve 2010-2013 döneminde elde edilen gelişmeleri aşmıştır.

2018’deki yüz tanıma algoritmalarının çoğu, 2013 sonlarından itibaren en doğru algoritmayı geride bırakacak şekilde gelişim sağlamıştır.

2018 yılında yapılan yüz tanıma testlerinde 26.6 milyon fotoğraf veri tabanındaki aramaların sadece %0.2 ‘sinin hatalı olduğu, bu oranın 2014 yılında %4 olarak kaydedildiği düşünülürse; son 4 yılda 20 kat gelişimin gelecek dönemlerde bu teknolojinin ne kadar önemli bir hale geleceğini bizlere göstermektedir.

 

2020 Yılına Egemen Olabilecek 10 Yapay Zeka Teknolojisi

Yüz Tanıma Sistemleri | 2020 Yılında Öne Çıkacak 10 Yapay Zeka Teknolojisi

 

Ayrıca Google, Apple, Facebook, Amazon ve Microsoft gibi teknoloji devlerinin de bu alanlarda oldukça fazla yatırım yaptığını da düşünürsek; yakın gelecekte yapay zekanın (AI) da yardımıyla, yüz tanıma teknolojisinin kullanımı ve gelişiminin oldukça fazla artacağı söylenebilir.

 

7. Yapay Zeka Asistanları (AI Asistanları)

Yapay zeka asistanları, sıradan müşteri hizmetleri ve satış bölümlerinde çalışanların işlerini kolaylaştırabilir, otomatikleştirebilir hatta işlerini ellerinden alabilir!

Hayatı kolaylaştırmak, içinde bulunan sorunun verimli çözümüne yönelik farklı boyutlarda ve görevlerde asistanların geliştirilmesine yıllar önce başlandı.

 

İlginizi Çekebilir: Robotların İnsanların Yerini Alması Yakın Mı?

 

Siri, Cortana, Alexa ve Google Assistant gibi popüler yardımcılarımız halihazırda var. Teknoloji şirketleri başta olmak üzere birçok şirket, temel görevleri yerine getirmek amacıyla akıllı asistanları kullanmaya ve çeşitli görevler için geliştirmeye başlamıştır.

Önümüzdeki yıllarda yapay zeka asistanlarını hayatımızın her alanında daha çok görmeye devam edeceğiz gibi görünüyor. ComScore, 2020 yılına kadar tüm aramaların yaklaşık yarısının sesle gerçekleştirileceğini öngörüyor. Bu veri bile bize gelecekte AI Asistan teknolojisinin ne denli gelişim kaydedeceği hakkında fikir verebilir.

 

6. İş Yerlerinde Akıllı Otomasyonlar

Bir restoranda akşam yemeği sipariş ettiğinizi ve bu siparişin robotlar tarafından servis edildiğini hayal edin. Tabi ki size sunulan menüde de sizin daha önceki verilerinizden yararlanılarak en sevdiğiniz yemeklerin ön sıralarda listelendiğini düşünün. Şu anda hayal gibi görünse de yakın gelecekte bunlar gerçeğe dönüşebilecek. Bir de bu teknolojinin iş yerlerinde, üretim tesislerinde nasıl işleyebileceğini bir düşünsenize!

Akıllı otomasyonlar, süreç otomasyonunu tamamen farklı bir seviyeye taşımaktadır. Sadece önceden tanımlanmış adımları uygulamak ve işlemek yerine, yapay zeka ile çalışan otomasyon zaman içinde kendi başına gelişebilir duruma gelmektedir.

Görevler ve iş akışları yerine getirilirken, işlemler sırasında elde edilen veriler gelecekte otomatik olarak süreç iyileştirme amacıyla kullanılabilir.

 

İlginizi Çekebilir: Endüstri 4.0 nedir?

 

2020 Yılına Egemen Olabilecek 10 Yapay Zeka Teknolojisi

İş Yerlerinde Akıllı Otomasyonlar | 2020 Yılında Öne Çıkacak 10 Yapay Zeka Teknolojisi

 

Akıllı otomasyonlar, yöneticilerin daha fazla veri odaklı ve dolayısıyla doğru kararlar almasını sağlayan en iyi uygulamaları belirlemeye ve optimize etmeye de yardımcı olabilmektedir. Bu teknolojinin gelişimi diğerlerine göre daha yavaş görünse de önümüzdeki yıllarda iş yerlerinin belli alanlarında görmeye devam edeceğiz diyebiliriz.

 

5. Medya ve Eğlence Alanında Yapay Zeka

Yapay Zeka (AI) medya ve eğlence sektörüne çok nüfuz etmemiş gibi görünse de; geçtiğimiz yıl dünyanın ilk yapay zeka bir spikerin haberleri sunması, yapay zekanın ne denli farklı alanlara yayıldığını bizlere kanıtlamaktadır.

 

Medya ve Eğlence Alanında Yapay Zeka | Dünyanın İlk Yapay Zeka Sunucusu

 

Eğlence, oyun ve film endüstrisi yüksek maliyetlere sahip sektörlerdir. Örnek olarak; on filmden sadece birinin karlı olduğunu düşünürsek, bu sektörlerde yapay zeka kullanımının kaçınılmaz olduğu da bir gerçektir.

Senaryo yazabilen bir yapay zeka olan Benjamin ‘den, sanat alanında yapay zeka örneklerinin de yer aldığı  Yapay Zeka Sanatçılar başlıklı içerikte bahsetmiştik. Bunun gibi bir çok örneğin önümüzdeki dönemde medya ve eğlence alanında yer alabileceği görmek çok da zor olmasa gerek.

 

4.Yapay Zeka Siber Güvenlik Sistemleri

Gün geçtikçe siber saldırıların karmaşıklığı ve ölçeği daha hızlı bir oranda artmakta ve mevcut savunma önlemleri yetersiz kalmaktadır. Bir sabah uyandığımızda; defalarca alış-veriş yaptığımız bir sanal mağazanın siber saldırıya uğradığı ve alış-veriş yapan herkesin kredi kartı bilgilerinin çalındığı haberini alabiliyoruz.

Bu gibi büyük ve önemli verilerin siber saldırılara karşı korunmasını elbette insan üstü bir algoritmaya teslim etmek mantıklı bir yaklaşımdır.

Bu nedenle, yapay zeka siber güvenlik sistemleri bu saldırıları yönetmede önemli bir rol oynamaya önümüzdeki yıllarda önemi daha da artarak devam edecektir. Makine öğrenimini kullanarak, kuruluşların bu tür güvenlik ihlallerini kolaylıkla tespit edebilecek, bilgi güvenliği yetkililerinin gerekli tedbirleri önceden almasını sağlayabilecektir.

 

3. Akıllı Uygulamalar

Akıllı uygulamalar, iş yerlerindeki akıllı otomasyon, veri odaklı anlayışlar, üretkenlik, verimlilik ve karar vermeyi geliştirmek için yönlendirilmiş önerilerle insan kaynaklı faaliyetleri desteklemek veya değiştirmek için yerleşik veya entegre olarak yapay zeka (AI) teknolojisine sahip kurumsal uygulamalardır.

Günümüzde kurumsal uygulama sağlayıcıları, AI teknolojilerini tekliflerinin içine yerleştirmekte ve aynı zamanda kurumsal kaynak planlamasından (ERP) müşteri ilişkileri yönetiminden insan kaynakları yönetimine ve iş gücü verimliliği uygulamalarına kadar yapay zeka platform yeteneklerini ortaya koymaktadır.

Yöneticilerin, paket yazılım tedarikçilerine, ürün yol haritalarında, gelişmiş analitik, akıllı süreçler ve gelişmiş kullanıcı deneyimleri biçiminde iş değeri eklemek için yapay zekayı nasıl dahil ettiklerini ana hatlarıyla belirtmeleri günümüzde kaçınılmaz bir ihtiyaçtır.

Herhangi bir soruna çözüm olarak üretilen herhangi bir uygulamanın yapay zeka ile donatılması, o uygulamanın kullanıldığı alanda verimliliği üst düzeye çıkaracağı önümüzdeki dönemlerde bu bakış açısına sahip şirketlerin fark yaratacağını söyleyebiliriz.

 

2. Yapay Zeka İle Donatılmış Çipler

Intel, Nvidia, AMD ve ARM gibi büyük çip üreticileri, yapay zeka üzerinde çalışan uygulamaların işlemlerini hızlandırmak için yapay zeka ile çalışan yongalar üretmeyi hedefliyorlar.

 

Yapay Zeka İle Donatılan Çipler | Yapay Zeka Teknolojisi | AI Powered Chips

 

İlginizi Çekebilir: Nvidia tarafından geliştirilen, GauGAN yapay zekası basitçe çizdiğiniz şeyleri bir şahesere dönüştürüyor!

 

Bir yapay zeka uygulaması, önemli bir hıza ihtiyaç duyduğu için işlemcilerin performansı bu uygulamaların verimli çalışması için oldukça önemlidir.

İşlemler, paralel olarak karmaşık matematiksel hesaplamalar gerektiren yüz tanıma ve nesne tanımlamayı içerdiğinde, CPU sistemlerinin bu tür uygulamaları çalıştırması oldukça zordur.

Önümüzdeki dönemde, yapay zeka çiplerindeki performans geliştirmeleri, NLP (Nörolinguistik Programlama), konuşma tanıma, bilgisayarlı görme vb. uygulamaları tam kapasiteli çalıştırmak üzere tasarlanacakları için bu soruna mükemmel bir çözüm olacağı düşünülmektedir.

 

1. Otomatikleştirilmiş Makine Öğrenmesi (AutoML)

İş zekasında devrim yaratacağı düşünülen bu teknolojinin önümüzdeki aylarda daha fazla konuşulan bir terim olacağından bahsedebiliriz.

Karmaşık sorunlar, tipik eğitim modelleri süreci boyunca makineleri manuel olarak eğitmeden çözme amacı taşır.

Makineleri eğitim sürecinde sıkışıp kalmak yerine, iş zekası uzmanları temel konularına çok daha fazla odaklanabilecekler.

AutoML, makine öğrenmeyi gerçek dünyadaki problemlere uygulamada uçtan uca otomatikleştirme sürecidir. Temel olarak iki ana konuya odaklanır – veri toplama ve tahmin. Arasında gerçekleşen diğer tüm adımlar, iyi optimize edilmiş ve tahminler yapmaya hazır bir model sunarken kolayca otomatikleştirilebilir.

 

Otomatikleştirilmiş Makine Öğrenmesi (AutoML) Nedir? | Yapay Zeka Teknolojisi

 

Buna örnek olarak; Microsoft’un iş zekası çözümü olan Power BI uygulamasına, yakın zamanda otomatikleştirilmiş makine öğrenme özelliğini eklemesini gösterebiliriz.

Power BI ’da AutoML, veri analistlerinin Power BI becerilerini kullanarak basitleştirilmiş bir deneyimle makine öğrenmesi modelleri oluşturmak için veri akışlarını kullanmasına olanak tanır.

Makine Öğrenme modellerinin oluşturulmasının altında yatan veri biliminin büyük bölümü Power BI ile otomatikleştirilir.

AutoML, oluşturulan modelin kaliteli olduğundan ve makine öğrenme modelinizi oluşturmak için kullanılan işlemin görünürlüğünü sağladığından emin olmaya yönelik korumalara sahiptir.

Sonuç olarak; önümüzdeki dönemde teknoloji şirketleri AutoML alanına daha fazla yatırım yapacağına dair ilk işaretleri verdiklerini de söyleyebiliriz.

 

Kaynaklar:

  • https://www.itexico.com/blog/10-trends-of-artificial-intelligence-ai-in-2020
  • https://www.digitalconnectmag.com/how-experts-like-torontos-bo-zou-look-at-design-thinking/
  • https://www.edureka.co/blog/top-10-trending-technologies/
  • https://medium.com/startup-grind/7-ai-in-demand-technologies-to-rule-in-2019-b5e85221095a
  • https://gdpr.eu/what-is-gdpr/
  • https://www.gemalto.com/govt/biometrics/facial-recognition
  • https://ayehu.com/intelligent-automation-workplace-matters/
  • https://www.gartner.com/smarterwithgartner/top-trends-on-the-gartner-hype-cycle-for-artificial-intelligence-2019/
  • https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/04/25/5-top-ai-trends/#658e354a6aa0
  • https://docs.microsoft.com/tr-tr/power-bi/service-machine-learning-automated
  • https://www.tazi.ai/auto-ml/

Yorum Yapmak İster Misiniz?

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.