Yapay Zekâ Kullanım Alanları ve Alt Dalları

Giriş

Telefonunuz yüzünüzü tanıyıp kilidi açıyor mu? YouTube izlediğiniz videolara benzer öneriler sunuyor mu? Hastanelerde bazı hastalıklar bilgisayarlar tarafından erken teşhis edilebiliyor mu? İşte bunların arkasında yapay zekâ vardır.

Bu derste yapay zekânın nerelerde kullanıldığını, nasıl çalıştığını ve hangi alt dallara ayrıldığını öğreneceğiz.

Temel Bilgiler (Bilgi Basamağı)

Yapay zekâ (YZ), bilgisayarların ve makinelerin insan benzeri düşünme, öğrenme ve karar verme yetenekleri kazanmasını sağlayan teknolojidir.

Yapay Zekâ Nerelerde Kullanılır?

• Sağlık (hastalık teşhisi)
• Eğitim (akıllı soru sistemleri)
• Ulaşım (otonom araçlar)
• Güvenlik (yüz tanıma sistemleri)
• E-ticaret (ürün önerileri)
• Oyun ve eğlence

Yapay Zekânın Çalışma Bileşenleri

• Veri: Öğrenmek için kullanılan bilgiler
• Algoritma: Problemi çözmek için izlenen adımlar
• Model: Verilerden öğrenen sistem
• Çıktı: Tahmin veya karar

Kavrama ve Açıklama

Yapay zekâ sistemleri çok sayıda veriyi inceler ve bu verilerden örüntüler (benzerlikler) bulur. Örneğin bir yüz tanıma sistemi, binlerce yüz fotoğrafını inceleyerek göz, burun ve ağız konumlarını öğrenir.

Yapay Zekânın Alt Dalları

• Makine Öğrenmesi: Bilgisayarların verilerden öğrenmesini sağlar.
• Derin Öğrenme: Büyük ve karmaşık verilerle çalışan gelişmiş öğrenme yöntemidir.
• Doğal Dil İşleme: Bilgisayarların insan dilini anlamasını sağlar.
• Görüntü İşleme: Fotoğraf ve videoları analiz eder.
• Robotik: Akıllı makinelerin fiziksel hareket yapmasını sağlar.

Bu alt dallar birbiriyle bağlantılıdır. Örneğin bir robot hem görüntü işleme hem de makine öğrenmesi kullanabilir.

Günlük Hayatla İlişkilendirme

Akıllı telefonlardaki sesli asistanlar doğal dil işleme kullanır. Navigasyon uygulamaları trafik verilerini analiz ederek en hızlı yolu önerir. Alışveriş siteleri geçmiş tercihlerinizi inceleyerek size uygun ürünleri gösterir.

Okullarda kullanılan bazı çevrim içi test sistemleri, yanlış yaptığınız sorulara göre size yeni sorular hazırlar. Bu da yapay zekâ uygulamasıdır.

Uygulama Örnekleri

Bir hastanede yapay zekâ sistemi, röntgen görüntülerini inceliyor.

• Veri: Binlerce röntgen görüntüsü
• Algoritma: Görüntüleri karşılaştıran program
• Model: Hastalıklı ve sağlıklı görüntüleri ayırt etmeyi öğrenir
• Çıktı: “Bu görüntüde hastalık riski var” sonucu

Bu örnekte sistem bileşenleri birlikte çalışır.

Analiz ve Derinleştirme

Yapay zekâ uygulamaları kullanım alanına göre farklı alt dallara ayrılır. Örneğin:

• Yüz tanıma → Görüntü işleme
• Sesli asistan → Doğal dil işleme
• Ürün önerisi → Makine öğrenmesi

Bir uygulama birden fazla alt dalı kullanabilir. Otonom araçlar hem görüntü işleme hem makine öğrenmesi hem de robotik sistemleri birlikte kullanır.

Bu durum yapay zekânın bir bütün olarak çalıştığını gösterir.

Kavram Yanılgıları

• Yapay zekâ insan gibi bilinçlidir → Yapay zekâ bilinçli değildir, programlanmış sistemdir.
• Yapay zekâ hiç hata yapmaz → Yanlış veriyle eğitilirse hata yapabilir.
• Tüm robotlar yapay zekâdır → Her robot yapay zekâ kullanmaz.

Mini Etkinlik

Günlük hayatta kullandığınız üç teknolojik ürünü yazın. Her birinin hangi yapay zekâ alt dalını kullandığını tahmin edin.

Örneğin: Telefon yüz tanıma → Görüntü işleme

Kritik Düşünme Sorusu

Yapay zekâ sistemleri karar verirken kullandıkları veriler hatalı veya eksik olursa ne gibi sonuçlar ortaya çıkabilir?

Özet

Yapay zekâ, makinelerin öğrenmesini ve karar vermesini sağlayan bir teknolojidir. Sağlık, eğitim, ulaşım ve güvenlik gibi birçok alanda kullanılır. Veri, algoritma ve model temel bileşenleridir. Makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve görüntü işleme gibi alt dallara ayrılır.

Anahtar Kavramlar

• Yapay Zekâ
• Makine Öğrenmesi
• Doğal Dil İşleme
• Görüntü İşleme
• Algoritma
• Veri
• Model

Örnek Sorular

1. Yapay zekâ nedir?
2. Yapay zekâ sistemlerinin temel bileşenleri nelerdir?
3. Doğal dil işleme hangi tür uygulamalarda kullanılır?
4. Bir otonom araç hangi yapay zekâ alt dallarını kullanabilir?
5. Yanlış veriyle eğitilen bir yapay zekâ sistemi nasıl sonuçlar üretebilir?

Cevap Anahtarı

1) Makinelerin öğrenmesini ve karar vermesini sağlayan teknoloji.

2) Veri, algoritma, model ve çıktı.

3) Sesli asistan, çeviri uygulamaları gibi dil temelli sistemlerde.

4) Görüntü işleme, makine öğrenmesi ve robotik.

5) Hatalı veya adaletsiz sonuçlar üretebilir.