Yapay zekayı günlük hayatımızda nasıl kullanıyoruz?

Yapay zekanın günlük yaşamdaki rolü, birçok yardımcı araç ve cihazın dahil olduğu iki kategoriye ayrılıyor

Yapay zeka hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi (Unsplash)
Yapay zeka hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi (Unsplash)
TT

Yapay zekayı günlük hayatımızda nasıl kullanıyoruz?

Yapay zeka hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi (Unsplash)
Yapay zeka hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi (Unsplash)

Nermin Ali 

Günlük ve mesleki hayatlarımızda güçlü bir şekilde yer edinen sohbet robotları, çoğu mesleği tamamıyla veya kısmen tehdit ediyor.

Bu, otomasyon ve teknolojik gelişmeyle ilgili yeni becerilere olan talebi yansıtıyor.

Yapay zeka uygulamalarının hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline gelmesiyle birlikte insanların hayatlarını kolaylaştıran ve hızlandıran bir başka parlak yanı daha ortaya çıkıyor.

Günümüzde yapay zeka teknolojileri çok çeşitli günlük hizmetlerde kullanılıyor.

İnsan emeğinin miktarını azaltmak, iş ve işlem hızını arttırmak ve daha doğru sonuçlara ulaşmak amacıyla, tekrarlayan faaliyetleri ve görevleri gerçekleştirmek için otonom robotlar geliştiriliyor.

Günlük hayatta yapay zeka

Yapay zekanın günlük yaşamdaki rolü, birçok yardımcı araç ve cihazın dahil olduğu iki kategoriye ayrılıyor.

İlk kategori, sesli asistanlar, görüntü ve yüz tanıma teknolojisi, makine öğrenimine dayalı dolandırıcılık tespiti gibi yapay zekaya dayalı programlar tasarlamak ve bunları günlük hayatta kullanmak için yazılım geliştirme konusunda uzman sayılıyor.

İkinci kategori ise bu yazılımın fiziksel bir bedenle donatılıp gerçek dünyada çevre ortamla nasıl etkileşime girdiğinin izlenmesine dayalı somut yapay zekadır.

Ortamları yerinde algılayarak topladığı verileri derinlemesine analiz eden sistemlerin oluşturulmasına yardımcı olmayı amaçlıyor. İnsansız hava araçları, sürücüsüz araçlar, montaj hattı robotları gibi alanlarda kullanılıyor.

Yazılımda yapay zeka

İnsanların performansını taklit etmek için özel olarak tasarlanmış, günlük rutinleri çok daha basit hale getirmeye yardımcı olan bilgisayar yazılımlarıdır.

Bu programların önemi, yapay zeka platformlarına yerleştirilmiş algoritmalarda, sohbet robotlarının aktif konuşmalar yoluyla insan tepkisini simüle etmelerinde, derin öğrenme yazılımı aracılığıyla görüntülerin ve konuşmaların tanınmasında yatıyor. Bilgisayar verilerden birikim yaparak hareket ediyor. 

Yapay zeka, Google Home, Siri, Alexa ve Cortona gibi sesli asistanlara, kullanıcılarının sesli komutlarını çözme sürecinde destek veriyor.

Yapay zekanın günlük hayatımızda en yaygın kullanımlarından biri olan yüz tanıma teknolojisini de destekleyen bu teknoloji, gözler arasındaki mesafeyi, yüzün şeklini ve diğer bilgileri kullanarak görüntüleri işleyerek akıllı telefonların kilidini açma avantajı sağlıyor.

Bu yazılım, üretken rakip ağlarda hata payını azaltmak ve derin sahtekarlıkların hileli kullanımını tespit etmek için kullanılıyor. 

Yapay zeka, güvenlik alanında yüz tanıma yazılımının destekleyici bir uzantısı olarak video gözetim sistemleri geliştirmek için de kullanılıyor.

Zira bir kişinin video gözetim sistemlerinin ekranlarını aynı anda sürekli izlemesi ve sürekli incelemesi pratik olarak kolay değil.

Bu nedenle, insan gözünün gözden kaçırabileceği olağandışı etkinlikleri tespit etmek amacıyla sürekli algılama üzerinde çalışan izleme sistemleri üretmek için makine öğrenimi yöntemlerini kullanarak bu izleme süreçlerini otomatikleştirmek ve iyileştirmek önemli. 

Somutlaştırılmış yapay zeka

Somutlaştırılmış yapay zekayı temel alan teknoloji, insanın yaptığı gibi fiziksel ortamda hareket ederek ve eylemleriyle onu etkileyerek insan davranışlarını taklit eden yapay zeka yeteneklerine sahip donanım cihazlarının oluşturulmasına dayanıyor.

Otonom araçlar ve nesnelerin interneti gibi pek çok örnek bulunuyor. Günümüzde yapay zeka, araçlarda hızı kontrol etmek ve kör noktaları tespit etmek için tamamen otonom yetenekler sağlamak amacıyla kullanılıyor.

Derin takviyeli öğrenme kullanılarak araçlara otonom olarak nasıl hareket edecekleri ve deneme yanılma yoluyla nasıl karar verecekleri öğretiliyor.

Hem sabit hem de hareketli potansiyel engelleri dikkate alarak yolun güzergahı planlanıyor.

Eş zamanlı konumlandırma ve haritalama sistemi, gerçek zamanlı çevresel algılama tabanlı yönlendirme sayesinde aracın yakındaki araçlara ve beklenmedik durumlara uyumlu şekilde hareket etmesine olanak tanıyor.

Nesnelerin internetinin yapay zeka desteği, en az insan müdahalesiyle çalışan akıllı ev cihazlarının geliştirilmesi için geniş fırsatlar yaratıyor.

Nesnelerin interneti, internet ile etkileşime giren cihazlarla ilgilenirken yapay zeka ise bu cihazların verileri kullanarak öğrenmesine yardımcı oluyor.

Cihazlar, sensör sistemleri yardımıyla veri topluyor. Yapay zeka, veri tekrarı ve deneyimlerden öğrenme avantajından yararlanarak bu cihazların insan gereksinimlerine cevap verme yeteneğini geliştiriyor.

Independent Arabia - Independent Türkçe



Google'dan internetsiz çalışan yapay zekalı robot

Yeni Gemini Robotics modeli, yapay zekalı robotların internet bağlantısı olmadan çalışmasını sağlıyor (Google DeepMind)
Yeni Gemini Robotics modeli, yapay zekalı robotların internet bağlantısı olmadan çalışmasını sağlıyor (Google DeepMind)
TT

Google'dan internetsiz çalışan yapay zekalı robot

Yeni Gemini Robotics modeli, yapay zekalı robotların internet bağlantısı olmadan çalışmasını sağlıyor (Google DeepMind)
Yeni Gemini Robotics modeli, yapay zekalı robotların internet bağlantısı olmadan çalışmasını sağlıyor (Google DeepMind)

Google'ın yapay zeka bölümü DeepMind, güçlü yapay zeka robotlarının internet bağlantısı olmadan çalışmasını sağlayan yeni bir model çıkardı.

Genellikle yapay zekayla çalışan robotlar, gerekli hesaplamaları gerçekleştirmek için uzak sunuculara bel bağlıyor. DeepMind'ın yeni Gemini Robotics On-Device modeli, bu yaklaşımda büyük bir değişime işaret ediyor.

Cihaz içi sistem, insansı robotların internet olmadan Dünya'nın neredeyse her yerinde, hatta uzayda bile çalışmasına olanak tanıyor.

DeepMind'ın robotik bölümü başkanı Carolina Parada, bir blog yazısında "Model, veri ağından bağımsız çalıştığı için gecikmeye duyarlı uygulamalar için yararlı ve kesintili veya sıfır bağlantı olan ortamlarda dayanıklılık sağlar" diye yazdı.

Gemini Robotics On-Device'la güçlü robotik modellerin daha erişilebilir ve uyarlanabilir hale getirilmesinde bir adım ileri gidiyoruz... Yapay zekayı fiziksel dünyaya getirmenin geleceğini keşfetmeye devam ederken, robotik topluluğunun bu yeni araçlarla neler inşa edeceğini görmekten heyecan duyuyoruz.

Yeni nesil yapay zeka, robotların çamaşırları katlamak veya çantaları açmak gibi günlük görevleri bağımsız olarak yerine getirmesini sağlıyor.

Dr. Parada, cihaz içi modelin, nasıl yapılacağı 50 ila 100 defa gösterildiğinde yeni görevleri hızlıca öğrenebildiğini de belirtti.

Model, farklı türde görevleri yerine getirmek için çeşitli robotlarda çalışacak şekilde de uyarlanabiliyor.
 

scdfgrthy
Nvidia'nın en son modeli Isaac Groot N1, insansı robotlarda çalışıyor (Nvidia)

Diğer önde gelen yapay zeka firmaları da robotik için bu tür modeller üzerinde çalışıyor. Nvidia, insansı robotların geliştirilmesini hızlandırmak amacıyla kısa süre önce Isaac Groot N1 modelini tanıttı.

"Hızlı düşünen eylem modeli", genellikle insanlar tarafından gerçekleştirilen rolleri yerine getirmek için insan reflekslerini ve sezgilerini yansıtacak şekilde tasarlandı.

Nvidia'nın kurucusu ve CEO'su Jensen Huang, modelin marttaki tanıtımında "Genel amaçlı robotik çağı geldi" demişti.

Nvidia Isaac GR00T N1, yeni veri üretimi ve robot öğrenme çerçeveleriyle, dünyanın her yerindeki robotik geliştiricileri yapay zeka çağında yeni bir çığır açacak.

Independent Türkçe