YZ ve Makine Öğrenimi gibi yöntemleri oldukça hızlı ilerliyor. Bugün tartıştığımız çok konu, birkaç yıl içinde tartışma gündemimizde olmayabilir. Teknolojinin nasıl ilerlediğini gösteren bazı son yapay zeka eğilimlerinden bahsedelim.
Gözlem Yoluyla Öğrenen Yapay Zeka Robotları
Yapay zekada çığır açan bir gelişme, robotların insanların hareketlerini gözlemleyerek öğrenme yeteneklerinin geliştirilmesi olmuştur. Nvidia, görevlerin nasıl yapıldığını izleyerek gerçek dünya ortamında görevler gerçekleştiren bir robot tanıttı. Robotların genellikle eğitildiği mekanizmadan farklı ve daha az müdahale gerektiren bir yöntem.
Benzer bir gelişmede, AlphaGo adlı bir bot programı, insanlardan eğitim almadan, Go oyununu oynamak için gelişmiş stratejiler öğrendi. Bu, insan bilgisinden bağımsız olabilen yapay zekanın büyüyen eğilimini daha da vurguluyor.
Yapay Zeka Robot Bakıcıları Bir Açığı Dolduruyor
Yapay Zeka, açığı kapatmak için devrede. Özellikle Japon hükümeti, insan hemşire ve bakım rollerini dolduran teknolojinin kabulünü artırmak için çalışıyor. Japonya, 2025 yılına kadar 370.000 bakıcı açığıyla karşı karşıya kalacak ve geliştiriciler dikkatlerini yapay zeka teknolojisinin basit uygulamalarına odaklıyor. Örneğin, bir robot bir kişinin yataktan kalkmasına yardımcı olabilir veya bir hastanın ne zaman tuvalete gitmesi gerektiğini tahmin edebilir.
Bir robotun yardımına karşı potansiyel direnç, araştırmacıların üzerinde çalıştığı konulardan biridir. Bir sonraki araştırma öncelikleri arasında giyilebilir hareketlilik yardımcı cihazları ve insanları doğru zaman olduğunu tahmin ettiği zamanda tuvalete yönlendiren teknoloji yer almaktadır.
Yapay Zeka Tabanlı Siber Güvenlik
Siber güvenlik, gerekli olduğu günden beri güncel bir konu olmuştur. Teknoloji geliştikçe, hassas bilgiler ve ağlara yönelik potansiyel tehditler de gelişir. Siber güvenliği artırmak için yapay zeka çözümlerine olan talep artmıştır. Profesyoneller, bunun olay tespitini hızlandıracağını, olay müdahalesini iyileştireceğini, riski belirleyip ileteceğini ve genel olarak optimum durumsal farkındalığı korumalarına yardımcı olacağını umuyorlar.
Palo Alto Networks yakın zamanda davranışsal analitik yapay zeka çözümü olan Magnifier’ı tanıttı. Tehdit tespitini iyileştirmek için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış Makine Öğrenimi kullanarak ağ davranışını modelliyor.
Ayrıca, siber güvenlik istihbarat platformu Chronicle’ı tanıtan Google’ın ana şirketi Alphabet de var. Chronicle, hızlı arama ve keşif sağlayan siber güvenlik verileri için bir güç merkezidir. Fikir, güvenlik ekiplerinin ihtiyaç duydukları bilgilere zaten sistemlerinde sahip olmalarıdır, ancak bu bilgiler genellikle milyonlarca veri merkezi arasında gizlidir. Makine Öğrenimi gelişmiş arama yetenekleri, daha hızlı arama için itici güçtür.
X-Ray’ler için Yapay Zeka Tanılama
Tıbbi teknoloji, yapay zekada yenice olgunlaşmış bir alandır. Tanı gibi alanlar geleneksel olarak insan zekasına ve testleri veya görüntüleme sonuçlarını okuyup yorumlayabilme yeteneğine dayanır. Bu doğal olarak işlemede bir tür gecikme yaratır ve insan hatası olasılığını açık bırakır.
Tanı için YZ benimsenmesi alanında büyük zorluklar vardır. Örneğin, YZ’ya insan gözetimi altında sonuçları doğru şekilde yorumlaması öğretilmelidir ve görüntü eksikliği nedeniyle nadir patolojilerin tanımlanmasını öğretmek zordur.
Son zamanlardaki bir gelişme, YZ eğitimini artırmak için bilgisayar tarafından oluşturulan x-ışınlarını kullanarak esasen “Makine Öğrenimi yapmak için Makine Öğrenimini kullandı”. Google akademisyeni Shahrokh Valaee’nin belirttiği gibi, “Belirli nadir durumları yansıtan simüle edilmiş x-ışınları oluşturuyoruz, böylece bunları gerçek x-ışınlarıyla birleştirip sinir ağlarını bu durumları diğer x-ışınlarında tanımlamaları için eğitmek üzere yeterince büyük bir veri tabanına sahip olabiliriz.” Bu gelişme, YZ’nın aslında tanı rolünü üstlenmesi fikrini daha da yakınlaştırıyor.
Savaş ULUÇAY / Siber Dünya – bölge VİZYON İş ve Yaşam Dergisi Kasım 2024 sayısı
