YapayZekâ

Retrieval terimi, farklı alanlarda çeşitli amaçlarla kullanılır: Bilgi çekme ve erişim: Sabit diskten bilgi çekme, veri tabanlarından ilgili bilgileri alma gibi işlemlerde kullanılır. Üretken yapay zeka: RAG (Retrieval-Augmented Generation) modelinde, yapay zeka sistemlerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmak için ek bilgi ve veriler sağlamak amacıyla kullanılır. SEO ve arama motorları: Arama motorlarının, kullanıcı sorgularına yanıt vermek için yapılandırılmamış veri kaynaklarından bilgi edinmesinde rol oynar. Medikal ve otomotiv: İmplant geri kazanımı, yol konisi yerleştirme ve toplama gibi alanlarda da kullanımı vardır.

Yapay zekanın insan kadar zeki olamamasının bazı nedenleri: Bilinç ve öz farkındalık eksikliği. Yaratıcılık ve soyut düşünme yetersizliği. Sınırlı kendini geliştirme kapasitesi. Duygusal zeka eksikliği. Ancak, yapay zekanın belirli görevlerde insan zekasını aştığı ve zamanla daha da gelişebileceği de belirtilmektedir.

Yapay zekâ ile uygulama geliştirmek zor değildir, ancak ciddi bir zaman ve çaba gerektirir. Yapay zekâ ile uygulama geliştirmenin zorluğunu azaltan bazı faktörler: Kodlama bilgisi gerektirmeyen platformlar: Google Cloud AutoML, Microsoft Azure AI, MakeML gibi platformlar, sürükle-bırak arayüzleri ve önceden eğitilmiş modeller sunarak kullanıcıların kodlama yapmadan uygulama geliştirmesine olanak tanır. Eğitim ve rehberlik: Online eğitim platformları, akademik makaleler ve YouTube gibi kaynaklardan yararlanılarak yapay zekâ temelleri öğrenilebilir. Yapay zekâ asistanları: Yapay zekâ, kodlama asistanı olarak görev yaparak rutin görevleri otomatikleştirir ve akıllı öneriler sunar. Zorluklar arasında: Stratejik kararlar: Mimari planlama, yargıya dayalı iş mantığı kararları alma ve ürün yol haritaları belirleme gibi görevler insan uzmanlığı gerektirir. Soyut düşünme: Yapay zekâ, soyut düşünme ve stratejik karar almada zorluk çeker.

Vektörel veri analizi, yapılandırılmamış verilerin (metin, görüntü, ses, video) matematiksel vektörler (sayı dizileri) olarak temsil edilip bu vektörler arasındaki ilişkilerin analiz edilmesi sürecidir. Vektörel veri analizinin bazı kullanım alanları: Arama motorları. Görsel tanıma sistemleri. Siber güvenlik. Tavsiye sistemleri. Vektörel veri analizi, geleneksel veri tabanlarının aksine, verilerin anlamını, bağlamını ve içerik benzerliğini dikkate alarak çalışır.

Yapay zekâ öğretmeni, eğitim süreçlerinde yardımcı olmak amacıyla geliştirilmiş yapay zekâ tabanlı bir sistemdir. Örneğin, İngiltere'de bir okulda görev yapan Abigail Bailey adlı yapay zekâ robotu, öğretmenlere ve öğrencilere yıllık 32.000 sterlin karşılığında destek sağlamaktadır. Bunun yanı sıra, yapay zekâ öğretmeni olarak hizmet veren özel ders öğretmenleri de bulunmaktadır.

Yapay zeka ile ilgili sunum konuları şunlar olabilir: İlaç geliştirme. Kişiselleştirilmiş tıp. Finans. Üretim. Ulaşım. Eğitim. Müşteri hizmetleri. Güvenlik. Tarım. Enerji. Ayrıca, yapay zeka etiği, derin sahte (deepfake) teknolojisi, oyun geliştirmede yapay zeka ve yapay zekanın toplumsal etkileri gibi konular da sunumlarda ele alınabilir.

Yapay zekâ destekli masaj robotları genellikle 30 dakika veya 1 saat gibi belirli seans süreleriyle hizmet verir. Aescape adlı robot masaj masası, 30 dakikalık seans için 60 dolar, 1 saatlik seans için ise 120 dolar ücretlendirilmektedir.

"Kötü robot" temalı filmler genellikle yapay zeka, insan ve robot etkileşimi, distopik senaryolar ve teknolojik tehlikeler gibi konuları işler. Bazı örnek filmler ve konuları: "Eşsizlik" (2017). "Yaratıcı" (2023). "Ajan Robot" (2009). "Robot Monster" (1953). "Kısa Devre" (1986).

ABD'de yakalanan bir uzaylıya dair herhangi bir bilgi bulunmamaktadır. Ancak, ABD'de UFO ve uzaylı iddiaları zaman zaman gündeme gelmektedir. Örneğin, Harvard Üniversitesi'nden astrofizikçi Avi Loeb, 3I/ATLAS adlı yıldızlararası cismin düşman bir uzaylı casus aracı olabileceğini öne sürmüştür. Ancak, bu iddialar ve gözlemler bilimsel olarak kesinlik kazanmamıştır ve birçok bilim insanı tarafından tartışılmaktadır.

Yapay zekâda kadın temsilinin önemli olmasının bazı nedenleri: Toplumsal cinsiyet eşitliğinin sağlanması: Kadınların yapay zekâ projelerinde yeterince temsil edilmemesi, bu teknolojilerin gelişiminde önemli eksikliklere yol açar ve toplumsal eşitsizlikleri derinleştirme riski taşır. Önyargıların önlenmesi: Kadınlar, empati ve işbirliği gibi benzersiz beceriler getirir, bu da verilerde, algoritmalarda ve modellerde önyargıların önlenmesine yardımcı olur. İnovasyon ve yenilikçilik: Liderlik pozisyonlarında kadınların bulunduğu şirketler daha kârlı ve yenilikçi olma eğilimindedir. Etik ve kapsayıcı gelişim: Kadınlar, yapay zekânın etik ve kapsayıcı bir şekilde gelişmesi için mücadele eder. 2023 Küresel Cinsiyet Eşitsizliği Raporu'na göre, yapay zekâ alanında çalışan kadınların oranı yalnızca %30'dur.

Coğrafya derslerinde kullanılan bazı yapay zekâ araçları şunlardır: Time Zone X: Öğrencilere dünya haritası üzerinde zaman dilimlerini ve ülkelerin konumlarını öğretir. Mission US: Amerikan tarihini öğretmek için tasarlanmıştır; öğrencilere tarihî olayları deneyimleme ve önemli kararlar alma fırsatı sunar. GeoGuessr: Oyunculara rastgele bir dünya noktasından başlayarak bulundukları yeri tahmin etmeleri için ipuçları verir. National Geographic Kids: Coğrafya ve doğa konularında interaktif içerikler sunar. BrainPOP: Genel bilgi, sosyal bilimler, matematik ve fen konularını kapsayan interaktif eğitim videoları sunar. Khan Academy: Sosyal bilimler de dahil olmak üzere çeşitli konularda interaktif dersler sunar ve yapay zekâ ile öğrencilerin ilgi ve ihtiyaçlarına göre ders önerileri yapar. Google Earth: Dünya üzerindeki farklı yerleri interaktif bir harita üzerinde keşfetmeyi sağlar.

Türkiye'nin Yapay Zekâ Eylem Zirvesi'nde yer almaması, katılımcı ülkelerin listesinde adının geçmemesinden kaynaklanabilir. Ancak, Cerebrum Tech Kurucusu Dr. Erdem Erkul'un zirveye katıldığı bilinmektedir. Uluslararası Enerji Ajansı Başkanı Fatih Birol, Türkiye'nin yapay zekâ konusunda geride kalma lüksünün olmadığını belirterek, stratejik adımlar atması gerektiğini ifade etmiştir. Bu nedenle, Türkiye'nin gelecekte düzenlenecek yapay zekâ zirvelerine katılım sağlaması beklenmektedir.

Yapay zekâ ile proje yönetimi eğitimi, katılımcılara yapay zekâ teknolojilerini proje yönetim süreçlerine nasıl entegre edeceklerini öğreten bir gelişim programıdır. Bazı eğitimlerin içerikleri: Proje Yöneticileri İçin Yapay Zeka Eğitimi. Yapay Zeka Destekli Proje Yönetimi Eğitimi. Proje Döngüsü Yönetimi ve Yapay Zeka ile Proje Yazma Eğitimi. Bu eğitimlere proje yöneticileri, takım liderleri, PMO uzmanları ve yapay zekâ ile proje yönetimini geliştirmek isteyen kurumsal firmalar katılabilir.

Yapay zekâ çağında çocukların yetiştirilmesi için bazı öneriler: Temel dijital beceriler: Erken yaşlarda eğitici oyunlar ve uygulamalarla teknolojiye aşinalık kazandırılabilir. Programlama ve kodlama: İlkokul döneminde Scratch gibi basit programlama dilleriyle algoritmik düşünme öğretilebilir. Yeni okuryazarlıklar: Yapay zekâ, medya ve dijital okuryazarlık gibi yeni okuryazarlıklara sahip olmaları sağlanmalıdır. Yaratıcılık ve problem çözme: Sanat, bilim deneyleri ve robotik atölyelerle yaratıcılıkları ve problem çözme becerileri geliştirilebilir. İnsani beceriler: Eleştirel düşünme, iletişim, takım çalışması ve empati gibi insani beceriler kazandırılmalıdır. Keşif ve merak: Sınırsız merakı desteklemek, soru sormayı teşvik etmek ve keşfetme duygusunu beslemek önemlidir. Sosyal etkileşim: Oyun oynayarak iletişim kurma, paylaşma ve sosyal beceriler geliştirilmelidir. Aile katılımı: Ebeveynlerin, çocukların gelişimini desteklemek için rehberlik etmesi ve teknolojinin güvenli ve etik kullanımı konusunda bilinçlendirmesi gerekir.

Yeni Türkiye Dergisi'nin bazı özel sayıları: Kafkaslar Özel Sayısı. Orta Doğu Özel Sayısı. Yapay Zekâ Özel Sayısı. 21. Yüzyıl Özel Sayısı. Bilim ve Teknoloji Özel Sayısı. Çevre Özel Sayısı. Medya Özel Sayısı. Türk Dünyası Özel Sayısı. Türk Demokrasisi Özel Sayısı. Demokratikleşme ve Yeni Anayasa Özel Sayısı. Cumhuriyet Özel Sayısı. Avrupa Birliği Özel Sayısı. Dergi, farklı konularda özel sayılar çıkarmaya devam etmektedir.

Yapay zeka (YZ), çeşitli bilgileri tahmin edebilir. İşte bazı örnekler: Hava durumu ve trendler: YZ, hava durumu paternlerini analiz ederek gelecek dönemlerde hava durumunu ve trendleri tahmin edebilir. Satın alma davranışları: YZ, satın alma verilerini analiz ederek hangi ürünlerin popüler olacağını ve makinelerin ne zaman bozulacağını öngörebilir. Trafik ve rotalar: YZ, trafik verilerini analiz ederek en hızlı rotaları belirleyebilir ve yol güvenliğini artırabilir. Sağlık göstergeleri: YZ, sağlık göstergelerini takip ederek beslenme, uyku, egzersiz ve ilaçlar konusunda önerilerde bulunabilir. Finansal riskler: YZ, finansal işlemleri analiz ederek dolandırıcılık ve kara para aklama gibi şüpheli durumları tespit edebilir. YZ, büyük miktarda veriyi hızlı ve doğru bir şekilde işleyerek çeşitli tahminler yapabilir.

Dijital sistem, bilgiyi daha güvenli ve hızlı bir şekilde işleyen ve değerlendiren, elektronik temelli sayısal işlemlerden oluşan bir yapıdır. Dijital sistemlerin bazı temel bileşenleri: İnternet ve internete bağlı teknolojiler. Bilgisayar, tablet, telefon gibi cihazlar. Bulut bilişim, yapay zekâ, nesnelerin interneti (IoT). Dijital sistemlerin kullanıldığı bazı alanlar: Dijital para. Dijital hastane. Dijital oyun.

Yapay zekâda doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlaması, yorumlaması ve üretmesine odaklanan bir yapay zekâ ve bilgisayar bilimi dalıdır. NLP, makinelerin büyük miktarda doğal dil verisini işleyip analiz etmesini sağlar. NLP'nin bazı alt alanları şunlardır: Doğal dil anlayışı (NLU). Doğal dil üretimi (NLG). NLP'nin bazı kullanım alanları şunlardır: Müşteri desteği. Metin analizi. Makine çevirisi.

Yapay zekâ ile dil öğretimi şu yöntemlerle yapılır: Kişiselleştirilmiş öğrenme planları. Gerçek zamanlı geri bildirim. Çeşitli dil becerilerinin geliştirilmesi. Oyunlaştırılmış öğrenme. Sürekli güncellenen içerik. Bazı yapay zekâ destekli dil öğrenme uygulamaları: Duolingo; Babbel; Talkpal; Rosetta Stone; Mondly.

Yapay zekâ influencerları, Instagram, TikTok, YouTube ve Twitter gibi çeşitli sosyal medya platformlarında içerik paylaşmaktadır. Instagram: Görsel odaklı yapısı ve story özellikleri, yapay zekâ influencerları için doğal bir habitat oluşturur. TikTok: Kısa video formatı, yapay zekâ influencerları için büyük bir fırsat yaratır. YouTube: Ürün tanıtımları, eğitici içerikler ve marka hikayeleri için uygun bir platformdur. Ayrıca, yapay zekâ influencerları aynı anda birden fazla platformda aktif olabilir ve bu çok kanallı yaklaşım, hedef kitle erişimini maksimize eder.