Yapay zekanın avantajlarını ve dezavantajlarını ayrıntılı olarak incelemek - IBM Blogu

Yapay zeka (AI), daha önce bir insanın gerektireceği görevleri gerçekleştirmek için insan zekasına sahip makineler oluşturmaya odaklanan bilgisayar ve veri biliminin yakınsak alanlarını ifade eder. Örneğin öğrenme, akıl yürütme, problem çözme, algılama, dili anlama ve daha fazlası. Yapay zeka sistemleri, bir programcının açık talimatlarına güvenmek yerine verilerden öğrenebilir, karmaşık sorunları (basit ama yinelenen görevlerin yanı sıra) ele almalarına ve zaman içinde gelişmelerine olanak tanır.

Günümüzün yapay zeka teknolojisinin çeşitli endüstrilerde çeşitli kullanım durumları vardır; işletmeler, diğer birçok uygulamanın yanı sıra insan hatasını en aza indirmek, yüksek operasyon maliyetlerini azaltmak, gerçek zamanlı veri öngörüleri sağlamak ve müşteri deneyimini geliştirmek için yapay zekayı kullanıyor. Bu nedenle, iş akışlarını iyileştirebilecek ve günlük yaşamın unsurlarını geliştirebilecek sistemler yaratarak bilişime yaklaşımımızda önemli bir değişimi temsil ediyor.

Ancak yapay zekanın sayısız faydasına rağmen, geleneksel programlama yöntemleriyle karşılaştırıldığında dikkate değer dezavantajları da var. Yapay zeka geliştirme ve dağıtımı, veri gizliliği endişelerini, işten çıkarmaları ve siber güvenlik risklerini beraberinde getirebilir; ayrıca yapay zeka sistemlerinin amaçlandığı gibi davranmasını sağlamaya yönelik büyük teknik taahhütlerden bahsetmeye bile gerek yok.

Bu makalede yapay zeka teknolojisinin nasıl işlediğini tartışacağız ve geleneksel hesaplama yöntemleriyle karşılaştırıldığında yapay zekanın avantajlarını ve dezavantajlarını ortaya koyacağız.

Yapay zeka nedir ve nasıl çalışır?

Yapay zeka üç temel bileşen üzerinde çalışır: veriler, algoritmalar ve bilgi işlem gücü. 

• Veri: Yapay zeka sistemleri verilere dayalı olarak öğrenir ve kararlar alır ve özellikle makine öğrenimi (ML) modelleri söz konusu olduğunda etkili bir şekilde eğitilmek için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyarlar. Veriler genellikle üç kategoriye ayrılır: eğitim verileri (modelin öğrenmesine yardımcı olur), doğrulama verileri (modeli ayarlar) ve test verileri (modelin performansını değerlendirir). Optimum performans için yapay zeka modellerinin çeşitli veri kümelerinden (örneğin metin, görseller, ses ve daha fazlası) veri alması gerekir; bu da sistemin öğrenmesini yeni, görülmemiş verilere genelleştirmesine olanak tanır.
• Algoritmalar: Algoritmalar, yapay zeka sistemlerinin verileri işlemek ve karar vermek için kullandığı kurallar kümesidir. Yapay zeka algoritmaları kategorisi, açık programlama olmadan öğrenen, tahminler ve kararlar veren makine öğrenimi algoritmalarını içerir. Yapay zeka aynı zamanda büyük veri altyapılarındaki yüksek düzey soyutlamaları modellemek için çok katmanlı yapay sinir ağlarını (YSA'lar) kullanan ve dolayısıyla "derin" tanımlayıcıyı kullanan bir ML alt kümesi olan derin öğrenme algoritmalarından da çalışabilir. Takviyeli öğrenme algoritmaları, bir aracının işlevleri yerine getirerek ve bunların doğruluğuna göre cezalar ve ödüller alarak davranışı öğrenmesini ve modeli tamamen eğitilene kadar yinelemeli olarak ayarlamasını sağlar.
• İşlem gücü: Yapay zeka algoritmaları, özellikle derin öğrenme durumunda, bu kadar büyük miktarda veriyi işlemek ve karmaşık algoritmaları çalıştırmak için genellikle önemli bilgi işlem kaynaklarına ihtiyaç duyar. Birçok kuruluş, bu süreçleri kolaylaştırmak için grafik işlem birimleri (GPU'lar) gibi özel donanımlara güvenmektedir. 

Yapay zeka sistemleri ayrıca iki geniş kategoriye ayrılma eğilimindedir:

• Yapay Dar ZekaDar AI veya zayıf AI olarak da adlandırılan , görüntü veya ses tanıma gibi belirli görevleri yerine getirir. Apple'ın Siri'si, Amazon'un Alexa'sı, IBM watsonx ve hatta OpenAI'nin ChatGPT'si gibi sanal asistanlar dar yapay zeka sistemlerine örnektir.
• Yapay Genel Zeka (AGI)veya Güçlü Yapay Zeka, bir insanın gerçekleştirebileceği her türlü entelektüel görevi gerçekleştirebilir; farklı alanlardaki bilgileri anlayabilir, öğrenebilir, uyarlayabilir ve bunlardan faydalanabilir. Ancak AGI hala sadece teorik bir kavramdır.

Geleneksel programlama nasıl çalışır?

Yapay zeka programlamanın aksine, geleneksel programlama, programcının bilgisayarın olası her senaryoda takip etmesi için açık talimatlar yazmasını gerektirir; bilgisayar daha sonra bir sorunu çözmek veya bir görevi gerçekleştirmek için talimatları yürütür. Bu, bilgisayarın istenen sonuca ulaşmak için talimatları adım adım uyguladığı, tarife benzeyen deterministik bir yaklaşımdır.

Geleneksel yaklaşım, sınırlı sayıda olası sonucu olan, açıkça tanımlanmış problemler için çok uygundur, ancak görevler karmaşık olduğunda veya insan benzeri algı gerektirdiğinde (görüntü tanıma, doğal dil işlemede olduğu gibi) her bir senaryo için kural yazmak genellikle imkansızdır. vesaire.). Yapay zeka programlamanın kurallara dayalı programlama yöntemlerine göre açık bir üstünlük sağladığı nokta burasıdır.

Yapay zekanın (geleneksel bilgi işlemle karşılaştırıldığında) artıları ve eksileri nelerdir?

Yapay zekanın gerçek dünyadaki potansiyeli çok büyüktür. Yapay zeka uygulamaları arasında hastalıkların teşhis edilmesi, sosyal medya akışlarının kişiselleştirilmesi, hava durumu modellemesi için karmaşık veri analizlerinin yürütülmesi ve müşteri destek taleplerimizi karşılayan sohbet robotlarının güçlendirilmesi yer alıyor. Yapay zeka destekli robotlar arabaları bile monte edebilir ve orman yangınlarından kaynaklanan radyasyonu en aza indirebilir.

Her teknolojide olduğu gibi yapay zekanın da geleneksel programlama teknolojileriyle karşılaştırıldığında avantajları ve dezavantajları vardır. Yapay zeka ve geleneksel programlama, işleyişindeki temel farklılıkların yanı sıra programcı kontrolü, veri işleme, ölçeklenebilirlik ve kullanılabilirlik açısından da önemli ölçüde farklılık gösterir.

• Kontrol ve şeffaflık: Geleneksel programlama, geliştiricilere yazılımın mantığı ve davranışı üzerinde tam kontrol sağlayarak hassas özelleştirmeye ve öngörülebilir, tutarlı sonuçlara olanak tanır. Bir program beklendiği gibi davranmazsa geliştiriciler sorunu tanımlayıp düzeltmek için kod tabanını geriye doğru izleyebilir. Yapay zeka sistemlerinin, özellikle de derin sinir ağları gibi karmaşık modellerin kontrol edilmesi ve yorumlanması zor olabilir. Genellikle girdi ve çıktının bilindiği "kara kutular" gibi çalışırlar, ancak modelin birinden diğerine geçmek için kullandığı süreç belirsizdir. Bu şeffaflık eksikliği, süreç ve karar vermenin açıklanabilirliğine öncelik veren sektörlerde (sağlık ve finans gibi) sorun yaratabilir.
• Öğrenme ve veri işleme: Geleneksel programlama katıdır; programları yürütmek için yapılandırılmış verilere dayanır ve genellikle yapılandırılmamış verileri işlemek için çaba harcar. Bir programa yeni bilgiler "öğretmek" için programcının manuel olarak yeni veriler eklemesi veya süreçleri ayarlaması gerekir. Geleneksel olarak kodlanmış programlar da bağımsız yinelemeyle mücadele eder. Başka bir deyişle, bu durumlar için açık bir programlama olmaksızın öngörülemeyen senaryolara uyum sağlayamayabilirler. Yapay zeka sistemleri çok büyük miktarda veriden öğrendiğinden görüntüler, videolar ve doğal dildeki metinler gibi yapılandırılmamış verileri işlemeye daha uygundur. Yapay zeka sistemleri ayrıca sürekli olarak yeni verilerden ve deneyimlerden (makine öğreniminde olduğu gibi) öğrenebilir, bu da onların zaman içinde performanslarını geliştirmelerine olanak tanır ve onları özellikle mümkün olan en iyi çözümün zaman içinde gelişebileceği dinamik ortamlarda faydalı hale getirir.
• Kararlılık ve ölçeklenebilirlik: Geleneksel programlama stabildir. Bir program yazıldıktan ve hata ayıklandıktan sonra, işlemleri her seferinde aynı şekilde gerçekleştirecektir. Ancak kurallara dayalı programların istikrarı, ölçeklenebilirliğin pahasına gerçekleşir. Geleneksel programlar yalnızca açık programlama müdahaleleri yoluyla öğrenebildiğinden, programcıların işlemleri büyütmek için uygun ölçekte kod yazmasını gerektirir. Bu süreç birçok kuruluş için imkansız olmasa da yönetilmesi zor olabilir. Yapay zeka programları, geleneksel programlara göre daha fazla ölçeklenebilirlik sunar ancak daha az kararlılığa sahiptir. Yapay zeka tabanlı programların otomasyon ve sürekli öğrenme özellikleri, geliştiricilerin süreçleri hızlı ve nispeten kolay bir şekilde ölçeklendirmelerine olanak tanıyor ve bu da yapay zekanın temel avantajlarından birini temsil ediyor. Ancak yapay zeka sistemlerinin doğaçlama doğası, programların her zaman tutarlı, uygun yanıtlar sağlayamayacağı anlamına gelir.
• Verimlilik ve kullanılabilirlik: Kurallara dayalı bilgisayar programları 24/7 kullanılabilirlik sağlayabilir, ancak bazen yalnızca onları günün her saatinde çalıştıracak insan çalışanları varsa.

Yapay zeka teknolojileri insan müdahalesi olmadan 24/7 çalışabilir, böylece iş operasyonları sürekli olarak yürütülebilir. Yapay zekanın faydalarından bir diğeri de yapay zeka sistemlerinin sıkıcı veya tekrarlayan işleri (veri girişi gibi) otomatikleştirebilmesi, çalışanların bant genişliğini daha yüksek değerli iş görevleri için serbest bırakabilmesi ve şirketin bordro maliyetlerini düşürebilmesidir. Ancak otomasyonun iş gücü açısından önemli iş kaybına yol açabileceğini belirtmekte fayda var. Örneğin bazı şirketler, çalışan raporlarını önceliklendirmek için bu tür görevleri insan kaynakları departmanına devretmek yerine dijital asistanları kullanmaya başladı. Kuruluşların, yapay zekanın operasyonlara dahil edilmesiyle elde edilen üretkenlik kazanımlarının mümkün kıldığı yeni iş akışlarına mevcut iş gücünü dahil etmenin yollarını bulması gerekecek.

IBM Watson ile yapay zekanın avantajlarını en üst düzeye çıkarın

Omdia, küresel yapay zeka pazarının 200 yılına kadar 2028 milyar ABD doları değerinde olacağını tahmin ediyor.¹ Bu, kurumsal BT sistemlerinin karmaşıklığının artmasıyla birlikte işletmelerin yapay zeka teknolojilerine bağımlılığın da artacağını beklemesi gerektiği anlamına geliyor. Ama onunla IBM watsonx™ yapay zeka ve veri platformukuruluşların araç kutularında yapay zekayı ölçeklendirmek için güçlü bir araç bulunur.

IBM watsonx, ekiplerin tek bir yerden veri kaynaklarını yönetmesine, sorumlu yapay zeka iş akışlarını hızlandırmasına ve yapay zekayı işletme genelinde kolayca devreye alıp yerleştirmesine olanak tanır. Watsonx, kuruluş genelinde güvenilir verilerle yapay zeka destekli BT altyapılarını ölçeklendirmenize ve hızlandırmanıza yardımcı olmak için tasarlanmış, kapsamlı iş yükü yönetimi ve gerçek zamanlı veri izleme dahil olmak üzere bir dizi gelişmiş özellik sunar.

Her ne kadar komplikasyonları da olsa, yapay zekanın kullanımı, işletmelerin giderek daha karmaşık ve dinamik bir dünyaya ayak uydurabilmesi için bu karmaşıklığın üstesinden gelebilecek gelişmiş teknolojilerle tanışma fırsatını temsil ediyor.

Yapay zekayı Watsonx ile çalıştırın