• Buradasın

    Yapay genel zeka araştırması nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay genel zeka (AGI) araştırması, insan benzeri zekaya ve kendi kendine öğretme yeteneğine sahip yazılımlar oluşturmayı amaçlayan bir teorik yapay zeka araştırma alanıdır 14. AGI sistemleri, manuel müdahale olmadan çeşitli alanlardaki sorunları bir insan gibi çözebilir ve daha önce eğitilmediği görevleri kendi kendine öğrenebilir 14.
    AGI araştırmalarında kullanılan bazı yaklaşımlar:
    • Sembolik yaklaşım: İnsan düşüncelerini geniş mantık ağları ile temsil ederek AGI geliştirmeyi hedefler 14.
    • Bağlantıcı yaklaşım: İnsan beyninin yapısını sinir ağı mimarisi ile kopyalamaya odaklanır 14.
    • Bütün organizma mimarisi yaklaşımı: Yapay zeka modellerini insan vücudunun fiziksel temsili ile entegre etmeyi içerir 14.
    • Hibrit yaklaşım: Sembolik ve alt sembolik yöntemleri bir arada kullanarak sonuçlar elde etmeyi amaçlar 14.
    AGI'nın geliştirilmesi, etik ve güvenlik konularında yeni tartışmaları da beraberinde getirmiştir 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. unite.ai
        1
      2. kuveytturk.com.tr
        2
      3. medium.com
        3
      4. ikas.com
        4
      5. mustafabukulmez.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zeka insan oluşturabilir mi?

    Evet, yapay zeka insan oluşturabilir. Yapay zeka insan oluşturabilen bazı araçlar şunlardır: Generated Photos. Perchance. Yeschat AI. Canva.
    5 kaynak

    Yapay zeka araştırmacıları ne iş yapar?

    Yapay zeka araştırmacıları, sistemlerin yaratılmasında yeni ve orijinal yollar bulmakla görevlidir. Yapay zeka araştırmacılarının bazı görevleri: Problem çözme: Ekibin başlıca problem çözücüleri olarak, zorlu problemleri çözerler. Sistem geliştirme: Gerçek dünyada uygulanabilir sistemler yaratmak için çalışırlar. Ayarlama ve iyileştirme: Veri bilimcilerin yaptığı küçük değişiklikler ve ayarlamalarla sistemlerin geliştirilmesini sağlarlar. Yapay zeka araştırmacıları, genellikle makine öğrenimi mühendisleri ve veri bilimcilerle yakın işbirliği içinde çalışır.
    5 kaynak

    Hangi yapay zeka verileri analiz eder?

    Çeşitli yapay zeka araçları, farklı türdeki verileri analiz edebilir: Julius AI. TensorFlow. IBM Watson. Microsoft Azure Machine Learning. Google AI Platform. RapidMiner. Tableau AI. ChartGPT. Polymer. Code Interpreter.
    5 kaynak

    Yapay zeka kapsamlı araştırma nedir?

    Yapay zeka kapsamlı araştırması, yapay genel zeka (AGI) olarak bilinen, insan düzeyinde bilişsel yeteneklere sahip yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi üzerine yapılan çalışmaları kapsar. AGI araştırmaları için önerilen bazı yaklaşımlar şunlardır: Sembolik yaklaşım: Bilgisayar sistemlerinin, insan düşüncelerini mantık ağları ile temsil ederek AGI geliştirebileceğini savunur. Bağlantıcı yaklaşım: İnsan beyninin yapısını sinir ağı mimarisi ile kopyalamaya odaklanır. Evrenselci yaklaşım: Hesaplama düzeyinde AGI karmaşıklıklarını ele almaya çalışır. Bütün organizma mimarisi: Yapay zeka modellerini, fiziksel etkileşimlerden öğrenebilmesi için insan vücudunun fiziksel temsili ile entegre etmeyi içerir. Hibrit yaklaşım: Sembolik ve alt sembolik yöntemleri bir arada kullanarak sonuçlar elde etmeyi hedefler. AGI, henüz teorik bir kavram olarak kalmaktadır.
    5 kaynak

    Yapay zeka felsefesi nedir?

    Yapay zeka felsefesi, yapay zekanın ve onun etik, bilinç, epistemoloji ve özgür irade üzerindeki etkilerinin araştırıldığı bir teknoloji felsefesi dalıdır. Bu alanda ele alınan bazı sorular şunlardır: Bir makine akıllıca hareket edebilir mi? Bir insanın düşünerek çözeceği herhangi bir sorunu çözebilir mi? İnsan zekası ve makine zekası aynı mıdır? Makine zekası insan zekasından üstün olabilir mi? İnsan beyni aslında bir bilgisayar mı? Yapay zeka felsefesi, aynı zamanda makinelerin zihin, bilinç ve zihinsel durumlara sahip olup olamayacağını da tartışır. Bu alanda öne çıkan bazı görüşler şunlardır: Turing testi: Bir makine bir insan kadar akıllıca davranıyorsa, o zaman bir insan kadar zekidir. Dartmouth Konferansı: "Öğrenmenin her yönü veya zekanın diğer herhangi bir özelliği o kadar kesin bir şekilde tanımlanabilir ki, onu simüle etmek için bir makine yapılabilir". Newell ve Simon'ın fiziksel sembol sistemi hipotezi: "Fiziksel bir sembol sistemi, genel akıllı eylem için gerekli ve yeterli araçlara sahiptir". Searle'nin güçlü yapay zeka hipotezi: "Doğru girdi ve çıktılara sahip, uygun şekilde programlanmış bir bilgisayar, bu nedenle, tam olarak insanların sahip olduğu anlamda bir akla sahip olacaktır".
    5 kaynak

    Yapay zeka ne kadar zeki olduğunu nasıl anlarız?

    Yapay zekanın ne kadar zeki olduğunu anlamak için çeşitli testler ve ölçüm sistemleri kullanılır: 1. Turing Testi: Bir makinenin insan zekasını taklit edip etmediğini test eder. 2. Sağduyulu Soru Cevaplama Testleri: Yapay zekanın günlük durumlar ve olaylar hakkında sağduyu bilgisine dayalı soruları cevaplama yeteneğini ölçer. 3. ImageNet Meydan Okuması: Makinelerin görsel veriyi tanıma yeteneklerini test etmek için tasarlanmış bir yarışmadır. 4. Winograd Şema Meydan Okuması: Yapay zekanın dildeki ince nüansları ve bağlamları anlama yeteneğini test eder. Ayrıca, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi yöntemler de yapay zekanın performansını ve zekasını artırmak için kullanılır.
    5 kaynak

    Yapay zeka modeli nasıl test edilir?

    Yapay zeka modelinin test edilmesi için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Hazırlığı: Modelin eğitilmesi ve test edilmesi için üç alt kümeye ayrılmış bir veri seti oluşturulur: eğitim, doğrulama ve test kümeleri. 2. Özellik Ölçekleme ve Normalleştirme: Girdi özelliklerinin homojenliğini korumak ve bir özelliğin diğerlerini ezmesini önlemek için normalleştirme veya ölçeklendirme yapılır. 3. Doğru Algoritmanın Seçimi: Problemin özelliklerine bağlı olarak sınıflandırma, regresyon veya kümeleme gibi farklı algoritmalar seçilir. 4. Hiperparametre Ayarlama: Modelin performansını artırmak için hiperparametreler ayarlanır. 5. Modelin Eğitilmesi: Seçilen algoritma ile model, eğitim verileri üzerinde eğitilir. 6. Modelin Test Edilmesi: Modelin performansı, test verileri kullanılarak değerlendirilir. 7. Modelin Optimizasyonu: Gerekirse modelin optimizasyonu için farklı bir algoritma denenir veya hiperparametre ayarlamaları yapılır. 8. Sonuçları Yorumlama ve Uygulama: Elde edilen sonuçlar yorumlanır ve iş kararlarına entegre edilir.
    5 kaynak