Yapay zekanın dezavantajlarının üstesinden nasıl gelebilirsiniz
Yapay zeka (AI) alanı köklü değişikliklere uğradı ve yıllar içinde daha sofistike hale geldi. Yapay zeka, oyunun kurallarını değiştiren bir teknoloji olarak selamlandı. Yapay zeka, zekası sayesinde konuşma tanıma, örüntü görselleştirme ve karar verme gibi görevleri insandan önce yerine getirebilir, ancak yalnızca bir dili dönüştürebilir. Bununla birlikte, bu tanım ChatGPT’nin piyasaya sürülmesinden bu yana benzerlik göstermektedir. Dahası, bu sadece üretken yapay zekanın yeteneklerinin abartılması değildir.
Bununla birlikte, yapay zekanın dezavantajları da vardır. Burada yapay zekanın dezavantajlarını değerlendirecek ve yapay zekanın dezavantajlarının nasıl üstesinden gelinebileceğine dair değerli öneriler sunacağız.
Yapay zekanın dezavantajları
Yapay zeka birçok yönden insanlardan daha iyidir ancak yapay zekanın bazı dezavantajları da vardır. Büyüleyici bir şekilde, oyun sırasında herkesi alt edecek olan yargılayıcı yapay zeka, oyunun kurallarındaki en küçük değişiklikten dolayı hüsrana uğrayacaktır. Dahası, zor olduğu için edindiği bilgiyi başka bir oyunda uygulayamayacaktı. Bu yetenekle birlikte insanlar, verilere çok zor erişilebilse bile, verilen görevle ilgisi olmayan diğer görevleri yerine getirmek için deneyimlerini genelleştirebilir ve bu özellik öncesi ve sonrasıyla büyük yapay zeka öncüleri tarafından övgüyle karşılanmıştır.
Derin öğrenme ve sinir ağlarının beyindeki nöronların etkileşimini taklit etmesi amaçlansa da, beynin karmaşık işleyişi hakkında henüz sindirilmesi gereken çok şey var. İşlem gücü söz konusu olduğunda, beynimiz binlerce CPU ve GPU’dan oluşan bir süper bilgisayar gibidir.
Bir uzmanın ifadesi: “Süper bilgisayarlarımız bile saniyede bir exaflop hızında çalışabilen insan beyninden daha zayıf”. Ancak hala hangi hesaplama gücüne ihtiyacımız olduğunu tahmin etmek için gelişmemiş algoritmalarımız var, ki bu da zor.
İlginç bir şekilde, saf işlem kapasitesi, çeşitli canlılarda olduğu gibi yüksek zekadan doğrudan sorumlu olmayabilir. Daha yüksek zekaya yol açan bir donanım istemi fikrinin yanlış olduğu, bazı hayvanların insanlarınkinden daha büyük beyin boyutlarına ve nöronlara sahip olmasıyla gösterilmiştir. Yapay zekânın kullanım sınırlarını kabul etmek onun en önemli parçalarından biridir. İnsan seviyesinde yapay zeka statüsünden hala uzak olsak da, şirketler bu sorunu ele almaya çalışıyor.
Yapay zeka sınırlamalarının üstesinden nasıl gelinir?
Ancak tüm bu zorluklara rağmen yapay zekanın dezavantajlarının üstesinden gelebilirsiniz. Kara kutu sorununun üstesinden gelmek için açıklanabilir bir biliş yapay zekası üzerinde çalışılıyor. Açıklanabilir yapay zeka, tahminlere ve kararlara ulaşma sürecini açıklayan şeffaf algoritmalara odaklanan bir kavramdır. Bu tür bir şeffaflık, algoritmalardaki yanlışlıkların veya önyargıların keşfedilmesine de yardımcı olabilir.
Bir diğer önemli husus da veri yönetimi ve yönetişimidir çünkü yapay zeka ve makine öğreniminin öğrendiği yüksek kaliteli verileri yönetirler. Kurumlar, algoritmalarından yüksek verim elde edebilmek için veri yönetimi ve yönetişimine yatırım yapmalıdır.
Yapay zekanın zirvesi, insan zekasıyla entegrasyondan doğan yaratıcı felsefeler için bir merkez olarak öngörülmektedir. Yapay zekânın insan düşünme süreçlerini taklit edebileceği ve tamamen ikame edebileceği neredeyse göz ardı edilebilir. Yine de, işleri yaparken bizimle işbirliği yapabilecek daha akıllı, insan benzeri sistemlerin inşasında önemli ilerlemeler kaydedilmektedir.
İşletmeler, uygulamalarındaki yapay zeka sınırlarını aşmak veya yapay zeka avantajlarından daha fazla fayda sağlamak için çeşitli teknikler benimseyebilirler. Aşağıda, öğrenme tarzınıza daha iyi uyması için bu okuma stratejileri, örnekler ve görsel yardımcılar için tam cevap anahtarı sağladık.
Algoritma Güncellemelerini İyileştirin
İşletmelere bir adım öne geçmeleri ve performansta tutarlılık için yapay zeka algoritmalarını geliştirmeye devam etmeleri tavsiye edilir. Algoritma sürekli ayarlama ve model güncellemeleri eksikliklere çözüm sunabilir ve dolayısıyla doğruluğu artırabilir. Örneğin, Google Arama yapay zeka algoritmalarını her zaman iyileştirerek zaman içinde daha iyi doğruluk ve alaka düzeyi sağlar.
Hibrit Zeka
İnsan bilgisi, daha iyi sonuçlar elde etmek için yapay zeka sınırlamalarını ve hedeflerini benimser. İşletmeler, yapay zekanın karar verme sürecinde insan operatörlerin çalışmalarına yardımcı olduğu karma bir strateji kullanabilir. Örneğin, sağlık hizmetlerinde, teşhis araçlarına entegre edilen yapay zeka, süreç sırasında hataları ortadan kaldırmak için kullanılabilir ve insan uzmanlığının yapay zeka ile birleştirilmesine olanak tanır.
Açıklanabilir yapay zeka
Yapay zeka kararlarının birlikte çalışabilirliği ve açıklanabilirliği, güven ve karşılıklı fayda sağlayan işbirliğinin oluşturulmasına yardımcı olabilir. Örneğin açıklanabilir yapay zeka yöntemleri, insanlara yapay zekanın gerekçelerine nasıl ulaştığına dair içgörü sağlar. Bu, özellikle sağlık hizmetleri ve sürücüsüz otomobiller gibi alanlarda çok önemlidir. Benzer şekilde IBM ve DARPA, karar alma süreçlerini netleştirmek amacıyla açıklanabilir yapay zeka üzerine araştırmalar yürüten iki kuruluştur.
Veri Kalitesi ve Önyargıların Giderilmesi
En kaliteli veri girdileri ve önyargıların ele alınması yapay zeka algoritmasının performansını artırabilir. Kuruluşlar, verimli veri toplama süreçleri uygulayarak ve karma veri kümeleri kullanarak sistemlerindeki önyargıların ortadan kaldırılmasını sağlayabilir. Yapay zeka modelleri, içlerindeki herhangi bir ayrımcı davranışı ortadan kaldırmak için periyodik olarak denetlenmeli ve kontrol edilmelidir.
İşbirliğine dayalı öğrenme
Yapay zeka sistemleri, işbirliği platformları olan teknolojiler aracılığıyla kolektif insan bilgisinden öğrenebilir. Yapay zeka, bir işletmeye insan etkileşimlerinden ve girdilerinden öğrenme yoluyla kendini sürekli geliştirme fırsatı verebilir. Kaggle gibi kitle kaynak platformları, veri bilimcileri arasında işbirliğini teşvik eder ve yapay zeka modellerini geliştirir.
Takviyeli öğrenme ve kendi kendine öğrenmenin ödülü
İşletmeler, makine öğrenimi sistemlerinin kendilerini optimize etmelerini sağlayabilecek pekiştirmeli öğrenme yöntemlerini araştırabilirler. Takviyeli öğrenme, yapay zekanın deneyimlerden geçmesini ve daha iyi sonuçlar için kendini değiştirmeye devam etmesini sağlar. Buna örnek olarak, takviyeli öğrenme adı verilen bir yöntem kullanarak Go oyununu oynayan insan seviyesini geliştiren DeepMind’dan AlphaGo verilebilir.
Kuantum hesaplama
Kuantum bilgisayarların uygulanması bu tür kısıtlamaları aşabilir. Kuantum makine öğrenimi algoritmaları, ışık hızını aşan karmaşık hesaplamalarla ilgilenir ve böylece daha karmaşık yapay zeka algoritmalarını mümkün kılar. IBM, Google ve Microsoft, diğerlerinin yanı sıra, yapay zeka amacıyla kuantum hesaplamayı şiddetle araştırmaktadır.
Bu makale, yapay zekanın eksikliklerini ve uygun stratejiler yardımıyla bunların üstesinden nasıl gelebileceğinizi göstermek amacıyla yazılmıştır. GPT-4’ün geliştiricisi OpenAI’nin en son ürününü çıkarmasıyla yapay zeka alanında devrim yaşandı ve üretken yapay zeka araçları alanına yeni giren birçok kişi var. Dünya eşzamanlı bir değişim ve yıkım dönemine tanıklık etmek üzere.
