Yapay zekanın üretimde kullanımları ve verimliliği

 

Merhaba, Bugün üretimde yapay zeka kullanımı hakkında hazırladığım yazıya hoş geldiniz. Günümüzde yapay zekanın popüler olması ve büyük firmaların bu konuda yaptıkları ciddi yatırımlar sonucunda bir çok sektörde hızla büyümeler ve üretkenliğin arttığı gözle görülür bir şekilde ortaya çıkmıştır. 

Yapay zekayı kısaca tanıyalım

Yapay zeka günümüzde kullandığımız bilgisayarların normal bir insan gibi düşünmesini ve işlem yapmasını hedefleyen bir modeldir. Verilerin çeşitliliği ve büyüklüğüne göre oluşturulan modellerin sağlıklı öğrenme veya sonuçlar oluşturması sağlanmaktadır.

Bu durum sadece yapay zeka olarak adlandırmanın dışında kendi içindede bir çok yapıya sahiptir. Eğitilme, öğrenme veya işleme gibi kendi içindede insan beynindeki gibi bir verileri parçalamak bir nöronların benzer hareketlerine benzer algoritma formülleri ile hareket etmektedir aramızdaki tek fark bizdeki nöronlar belirli durum veya koşullarda yok olması veya zamanı dolması yani unutma durumu oluşurken yapay zekada bu durum eğer unutma konusunda modellenmediyse her zaman bilgileri hızlı sunar.

Üretimde yapay zekanın geleceği

Üretimde yapay zekanın gelebileceği noktalarda şu anlık bir sınırlandırma bulunmamaktadır. Yapılan yatırım ve çalışmalarda da gördüğümüz üzere şu an insanların en çok dikkat çektiği kısım görsel veya doğal konuşma örnek modellerinin dışına çıkacak olursak aslında bir firmanın muhasebe veya iş verimliliği gibi veya bir işi sıfırdan yüze getirmek için gerekli planlamalar gibi bir çok konuda oluşturulan yapay zeka modelleri ile biz insanlara göre daha verimli ve zaman açısından performanslı sonuçlar oluşturabiliriz.

Önemli olan nokta hazırlanan modellerin veri yapılarının doğru olduğunu göz önünde bulundurarak yapmamız gerektiğidir. Yapay zeka yeni başlayan veya model oluşturan insanların genellikle yaşadıkları sorunlar küçük veri kümeleri üzerinde doğrusal mantık oluşturmadan olumlu sonuçlar beklemektir.

Bu yüzden dikkat etmeniz gereken kısımlardan birisi kesinlikle oluşturulan modellerde verilerinizin fazla ve model tarafından anlaşılabilir bir halde olmasını sağlamaktır. Sektörlerin bir önemi olmadan verilerin üzerinden bir işleyişin doğru şekilde yapıldığını göz önünde bulundurarak planlamalar yaparsak kendi iş gücümüzü kolaylaştırır duruma gelebiliriz. 

Yapay zekanın tehlikeli durumları

Görsel veya ses konusunda yapılan yapay zeka modellerinin gelişmesi ve yüksek veri ile eğitilmesi sonucu biliyorsunuz ki artık sinema, video, fotoğrafçılık, ses montaj, düzenleme v.b alanlarda ciddi ses getirdiği manipülasyon veya doğruluk algısını bozmak konusunda sarsıcı durumlar oluşturmaya kapı açılmış oldu.

Aslında bir noktadan bakıldığı zamanda doğal işlemler ile yapay zeka çıktıları arasındaki fark dijital durumda anlaşılabilir olması ile şu anlık çıktıların doğruluğunu algılayabiliyoruz ama ileride bu durum değişir mi işte o kısım güzel bir soru işareti.

Bugünkü yazımda bu konuda biraz kafa şişirmiş olabilirim umarım ufkunuzu açabilecek bir yazı olmuştur.