2020'de yapay zekâyı şekillendirecek otomasyon, donanım araçları, model geliştirme alanındaki yeni gelişmeleri inceleyeceğiz.
Üretimde kullanılan karmaşık yapay zekâ modellerine, veri kümelerine ve yapay zekâ yığınlarına ulaşmak için basitleştirilmiş araçlar kullanılmaktadır. Yapay zekâ araçları ve yapay zekâ kaynaklarına her yerden ulaşma olanağı sağlayan sağlayan bulut erişimi bu araçlardan biridir.
Yapay zekâ, verileri daha kullanışlı hale getirmek için birçok kaynaktan gelen karmaşık verileri mantık çerçevesinde otomasyon teknolojilerine entegre eder. Ayrıca bu süreci isteğe bağlı olmaktan çıkararak otomatikleştirir. Yapay zekâ süreçleri otomasyon görevleri gibi geleneksel prosedürleri izleme mantığının dışında; görüntü tanıma, özetleme, etiketleme, karmaşık izleme ve yanıtlama gibi kolaylaştırıcı süreçlere de sahiptir.
2019’da gerçekleştirilen anketlerde, katılımcıların yarısından fazlasının yapay zekânın gelecekteki projelerinin ve ürünlerinin bir parçası olacağını ve şirketlerin çoğunun makine öğrenmesini benimsemeye başladığını ortaya çıkarttı.
Verilere Erişim
Günümüzde en önemli konulardan biri de verilerin erişilebilir olmasıdır. Yapay zekâ ile daha kolay erişim hem kurumsal şirketlerin hem de tüketicilerin işlerini kolaylaştırırken yeni yapay zekâ projelerine zemin hazırlamakta. Bu nedenle yapay zekâya olan talep gün geçtikçe artmakta.
Gelişen rekabet ortamında ayakta kalabilmek için veri bilimcilerinin en azından makine veya derin öğrenme ile uğraşmaları gerekiyor. Yapay zekâ sistemlerini veriler ile beslemek gerekmektedir. Bu da güvenli veri ve veri hattına erişim gibi birtakım sorunlara neden olabilir. Veriler arttıkça ve yapay zekâ geliştikçe sistemleri kontrol altında tutmak için yapay zekâ uzmanlarına ihtiyaç duyulacaktır. Yani veri ve yapay zekâ arasındaki ilişki resmiyete dökülecektir.
Yeni Araçlar
Makine öğrenimi için henüz deneysel bir çağdayız diyebiliriz. Gelişim içinde makine öğrenimi geliştirme araçlarının, verilerin, denemelerin, model aramanın, model dağıtımının ve izlemenin artan önemini hesaba katmak gereklidir. Aynı zamanda yapay zekâ gelişiminin çeşitli aşamalarını yönetmek için açık kaynaklı frameworklerin, kütüphanelerin büyüyen ekosistemi, bulut platformları, tescilli yazılım araçları ve SaaS ile daha da kolaylaşacaktır.
Yeni Modeller
Derin öğrenme birçok ilginç araştırmayı yönlendirmeye devam ederken, uçtan uca çözümlerin çoğu birkaç modelin bir araya gelip oluşturduğu hibrit sistemlerdir. 2020'de, Bayes ve diğer model tabanlı yöntemler, arama, bilgi grafikleri, simülasyon platformları gibi bileşenlerin ve yöntemlerin temel rolleri hakkında daha fazla şey duyacağız. Ayrıca takviye öğrenimi içinde yeni kullanım durumlarının ortaya çıkması bekleniyor. Makine öğreniminin alanı genişleyecek olması ve yakın zamanda sadece sinir ağlarına dayalı olmayan yöntemler kullanılacak olması da kulislerde heyecan verici bir gelişme olarak nitelendirilmekte.
Yeni Yapay Zekâ Uygulamaları
Bilgisayarlardaki görme ve konuşma/ses teknolojisindeki gelişmeler, kişiselleştirilmiş, özel boyutlu kıyafetler yapabilen, otonom hasat robotlarını çalıştırabilen veya yetkin sohbet botları için mantık sağlayabilecek yeni ürün ve hizmetlerin oluşturulmasına yardımcı olurken robotik kollar ve bacakların gelişmesi ile yapay zekânın rolü artacaktır.
Ayrıca yapay zekâ ve otomasyon teknolojileri ile geleneksel verinin gelişimini hedefleyen yeni bir başlangıç dalgası oluşmaktadır. Bu yeni furyaya doğal dil işleme (NLP) ve doğal dil anlama (NLU) çözümleri, sohbet botları gibi zaman serileri, geçici veriler, işlem verileri ve günlük verilerin işlenmesinde dahildir. Bu gelişmeler doğrultusunda, yakın gelecekte işletmeler yapay zekâ çözümlerine yatırımlarını arttıracaktır.
Yapay Zekâ İlkeleri
Yapay zekâ yazılımlarının sorunlarını tespit etmek, düzeltmek ve gidermek için sistematik bir tarafsızlık çalışması yapılmaktadır. Sorunları tespit etmek, tarafsızlığı sağlamak elbette kolay olmayacaktır fakat bu çalışma ile farklı perspektiflerden bakmak, modelleri gözden geçirmek kolaylaşacaktır.
Bu sürecin iyileştirilmesine, risklerin azaltılmasına yardımcı olmak için bilişsel çeşitlilik, sosyoekonomik çeşitlilik, kültürel çeşitlilik, fiziksel çeşitlilik gibi unsurları tespit etmek gerekecektir.
Makine Aldatmacası: Deepfake
Deepfake ile doğal olmayan dalgalanan ekranlar, tutarsız aydınlatma, yüz bozulması, ağız hareketleri ve konuşma arasındaki tutarsızlıklar, küçük ama farklı bireysel yüz hareketlerinin gerçek gibi yayınlanması büyük bir tehlike oluşturmakta ve deepfake gün geçtikçe teknolojinin gelişmesi ile birlikte daha da iyileşmekte.
2020 ABD seçim yılı olduğu için, deepfake konusunda biraz daha temkinli. Örneğin adayların ağzındanmış gibi vaatler ve konuşmaların sosyal medyada yayılması kaosa sebep olacağı için yeni bir teknoloji denemekteler. Doğal olmayan yanıp sönen dalgaları tespit eden bir algoritmanın piyasaya sürülmesiyle birlikte yeni nesil deepfake tarama sistemleri de kullanılmaya başlandı.
Deepfake’i engellemek için başka bir cihaz ile çekildiğinde veya değiştirildiğinde otomatik olarak filigran ekleyip görüntüleri tanımlayabilen veya güvenilir kaynaklardan gelen içeriği doğrulamak için blockchain teknolojisini kullanan programlar ile kısmi bir engelleme olabilir. Fakat yine de deepfake'in önüne geçmek oldukça zor olacaktır. Bu olumsuz gelişmelerde son kullanıcıların dijital içeriğe olan güvenini azaltacaktır.
Yapay Zekâ Eğitimleri
Yapay zekâ araçlarının kullanımı kolaylaştıkça, kullanım örnekleri çoğalacak ve yeni yapay zekâ projeleri üretilecek, başka teknolojiler ile çapraz olarak yapay zekâ projeleri gerçekleştirilecektir. Geleneksel veri ekipleri dışındaki çalışanlardan da veri okuryazarlığı konusunda uzman olmaları beklenecektir. Gartner’in ön görüsüne göre, kuruluşların% 80'inin 2020 yılına kadar işgücünü desteklemek için veri okuryazarlığı girişimlerini başlatacağı yönünde.
Yapay zekâ ve makine öğrenimi uygulamalarında başarılı olmak için şirketlerin tüm iş gücünü yeniden eğitmesi ve daha bütünleşik bir yaklaşım benimsemesi gerekecektir. Bu süreç elbette ki şirketler için zorlayıcı olacaktır. Yapay zekâ uygulamalarının ya da çözümlerinin başarılı olduğunu görmek için ekipler düzenli olarak izlenmeli ve bir noktada diğer ekipler ile çalışmalar birleştirilmelidir.
Şirket çalışanlarını yeniden eğitmek, çeşitliliği yeniden düşünmek anlamına da gelir. Tarafsızlık ve ön yargı sorunlarını tespit etmek için çeşitliliğin ne kadar önemli olduğu aşikardır. Şirketleri güçlendiren ve genişleten gerçekten yararlı yapay zekâ modellerini başarıyla uygulamak yöneticilerin gerçek amaçları olmalıdır.
Gelecekte yapay zekâ projelerinin insanların görevlerini yerini alması beklenmekte fakat günümüzde yapay zekânın gelişmesi için hâlâ insanlara ihtiyacı var.