Geçen haftaki yazımızda yapay zekânın tüketici boyutunda kullanım alanlarını yazmıştım. Bu hafta ise üretim alanında kullanımını inceleyeceğiz.

Çok kısa bir geçmişi olmasına rağmen yapay zekânın kullanılmadığı sektör yok gibidir. Dolayısıyla önemli gördüğüm kullanım alanlarından örnekleri özetleyeceğim:

Askeri kullanım alanları

Dünyada en yoğun yapay zekâ kullanımı askeri alanlarda gerçekleşmektedir. Bu kullanım silahlarla sınırlı değildir:

• Her türlü askeri araç gerecin imalatı,
• Eğitim,
• Haberleşme,
• İstihbarat,
• Güzergâh planlaması,
• Ulaşım gibi pek çok alanda yapay zekâ kullanılmaktadır.

İnsansız hava araçları artık sadece istihbarat amaçlı değil saldırı ve savunma amaçlı da kullanılmaktadır. Akıllı füze sistemleri yapay zekânın askeri alanda ulaştığı üst noktalardan biridir.

Ayrıca değişik rütbe ve kademedeki pek çok askeri görev de robotlar tarafından yerine getirilmeye başlanmıştır.

Tıp ve sağlık alanında kullanımları

Pek çok hastalığın tanısı yapay zekâ ile yönetilen aletler vasıtasıyla yapılmaktadır. Örneğin ilk jenerasyon tomografi ya da MR cihazlarının ürettiği verileri doktorlar yorumlayıp, teşhis koyarken, şimdi bizzat yapay zekânın kendisi verileri analiz ederek teşhisi koyuyor.

Eskiden endoskopi ya da kolonoskopi yaptırmak gerçekten çok zahmetli bir işti. Günler öncesinden hazırlığı başlar, işlem ise hastanın ameliyat ortamında uyutulması ile yapılırdı. Şimdi bu uzun işlem bir kapsül içerisine yerleştirilmiş milimetrik kameraların hastaya yutturulması ile yapılıyor Bu mini robot hap, ağızdan başlayarak, geçtiği her yeri görüntüleyerek hafızasına alıyor ve gerekli analizleri yapıyor.

Tıpta kullanımı hızla yayılan teşhis yöntemlerinin başında yapay sinir ağları gelmektedir. Sinir ağlarına sürekli değişik hastalardan gelen veriler yüklenmektedir. Bu veriler sayesinde sinir ağları ve yapay zekâ yazılımları öğrenmeye devam etmektedirler. Bir süre sonra bu yapay sinir ağları vasıtasıyla kusursuz teşhisler konulabilecektir.

Tarımsal üretimde yapay zekâ

Tarımda yapay zekâ uygulamalarını;

• Tarımsal robotlar,
• Toprak ve ürün izleme,
• Analitik tahmin, şeklinde gruplara ayırmak mümkündür.

Bugün yeni yeni geliştirilen tarımsal robotların kullanılması için çalışmaların devam ettiği görülüyor. ABD’de bulunan Abundant Robotics firması tarafından geliştirilen elma toplama robotu, Harper Adams Üniversitesi’nin arpa dikim, bakım ve hasat için geliştirdiği otonom drone'larını test etmesi gibi girişimler, yapay zekânın tarım sektöründeki devriminin habercisi niteliğinde.

Üretim faaliyetlerinde geleceği bugüne getiren uygulamalar, daha çok veri toplamanın birincil önemde olduğunu ortaya koyuyor. Tarım robotlarının sunduğu avantajların önemi bu noktada da anlaşılıyor: Drone’larla bitkilerin gelişim durumu, kullanılacak ilaç miktarı, hastalık tehditleri gibi durumlar tespit edilerek, olası olumsuzluklarla mücadele yöntemleri belirlenebiliyor.

 

Tarım sektöründe robotlar, ekim-dikim, sulama, budama, ilaçlama gibi pek çok işi kendi başlarına yapabilmektedirler. Meyve ve sebze hasadında kullanılan robotlar aynı zamanda topladıkları ürünleri otomatik işleme özelliğe de sahiptir. Robotların bu işleri kendi başlarına yapabilmeleri için, yukarıda da belirtildiği gibi, büyük ölçekli veriye ihtiyacı vardır. Bu veri ise gerek toprağa gömülen sensörler gerekse havadan dronlar vasıtasıyla toplanmaktadır. Daha sonra nesnelerin interneti vasıtasıyla robotlara ulaşan bu veriler, robotları harekete geçiren güç haline dönüşmektedir.

Enerji ve madencilik

Artık enerji sektörü de diğer tüm sektörler gibi geçmiş deneyimini ön planda tutarak çalışıyor ve bu deneyimin kalitesini yükseltmek için yapay zekâ teknolojileri kullanıyor.

Yapay zekâ verileri doğru analiz eder ve yorumlar. Bu sebeple verinin petrol kadar değeri vardır demek hiç de yanlış olmaz; çünkü günümüz enerji ve madencilik endüstrisinde yapay zekâ, petrolün çıkarma, işleme ve lojistik süreçlerinin her aşamasının analizini yaparak ilgili birimlere raporlar göndermektedir. Bu sayede organizasyonun tüm süreci boyunca işlem takip ediliyor ve eksikliğe göre hızlı müdahale sağlanıyor.

Örneğin, petrol sahalarında çalışanlar için basınç farklılıkları, termal gradyanlar, sismik titreşimler ve benzeri değerlerin önemi büyüktür. Yapılacak işlemlerin sıralamasından, kullanılacak araçlara kadar bu bilgiler kullanılarak işlem yapılır. İhtiyaç duyulan cihazlara makine öğrenimi sağlandığı takdirde bu işlemlere ait tüm süreç analiz edilebilir. Analizlerden çıkartılan raporlara göre aletlerde oluşan hasar, ekipman onarımı, başarısızlık oranı, plansız kesinti süreleri ve hatta yeni kuyuların potansiyel konumlarının dahi belirlenmesi sağlanabilir.[1]

Shell, geçtiğimiz yıllarda verimlilik sağlamak, maliyetleri düşürmek ve tüm sektörde güvenliği geliştirmek amacıyla "veri odaklı petrol sahası" kavramını geliştirdi.

Geleneksel olarak, yeni kaynak arama çalışmasında zemine sensörler sokularak, tektonik faaliyetten kaynaklanan düşük frekanslı sismik dalgalar tespit edilir. Bu dalgaların yapay zekâ teknolojilerinde işlenmesi ile petrol yatakları, geçmişe nazaran çok daha hızlı ve ekonomik olarak tespit edilmektedir.[2]

 

Geçtiğimiz yıllarda, Meksika Körfezindeki petrol arama platformundan yayılan sızıntı yüzünden ortaya çıkan çevre felaketinin bir daha tekrarlanmaması için firmalar yapay zekâ kullanımına karar vermişler. IBM’in Watson adlı yapay zekâ programı, gerçek zamanlı olarak tüm verileri analiz ederek, olağandışı bir durumla karşılaştığında, yaptığı veri analizleri ile bir yandan yetkili kişileri haberdar ederken bir yandan da acil güvenlik sistemlerini harekete geçirerek anormalliklerin önlemesini sağlıyor.

Ürün pazarlama

Yapay zekânın pazarlamada kullanım alanları sayılamayacak kadar çoktur. Aşağıdaki örneği almamın sebebi, yapay zekânın üreticilere fayda sağlarken karşısındaki bireyin kişisel verilerinin korunması kuralını sıkça ihlal edebiliyor olmasıdır.

Söz konusu örnek ABD’nin Target şirketine aittir. Şirket, elindeki verileri işleyerek yaptığı analizlerle, müşterileri hakkında bazı tahminlerde bulunup, bu tahminlere göre pazarlama stratejileri oluşturmaktadır. Özellikle, bireylerin satın alma davranışlarından yola çıkarak, ilgilenebilecekleri ürünleri tahmin edip, onlara cazip teklifler sunmaktadır.

Şirketin bu konudaki namı, henüz reşit olmayan bir kızın hamile olduğunu tahmin edip, evine hamilelikle ilgili ürün kuponları postalamasıyla başlıyor. Kızın babası bu duruma tepki gösterip, kızının hamile olmadığını iddia ediyor. Ancak sonuç ortaya çıktığında Target firmasının kızın hamile olduğunu öz babasından önce öğrendiği ortaya çıkıyor.

Peki Target bunu nasıl yapıyor?

Target bünyesindeki matematiksel analiz ekibi, bebek hediye listesine kaydolan kadınların alışveriş geçmişlerini gözden geçirdi. Bu kadınların hamileliklerinin üçüncü ayı civarında çok fazla kokusuz losyon aldıklarını ve birkaç hafta sonra da magnezyum, kalsiyum ve çinko gibi takviyeler satın almaya meyilli olduklarını fark ettiler. Ekip sonunda, vekil olarak kullanıldıklarında, şirketin kredi kartıyla ödeme yapan ya da mağaza kartı kullanan ya da postayla kupon gönderen her müşteri için bir 'hamilelik tahmini' hesaplamasına olanak sağlayan, yaklaşık iki düzine ürün keşfetti. Korelasyonlar perakendecinin doğum tarihini dar bir aralık içinde tahmin etmesine bile imkân tanıdı, böylece şirket hamileliğin her evresi için uygun kuponlar gönderebildi.[3]

Medya, pazarlama ve iletişim

Yapay zekânın çok yoğun olarak kullanıldığı sektörlerden biri de medya ve iletişim sektörüdür. Öncelikle medyadaki bazı kullanım alanlarına bir göz atalım:

Yapay zekâ destekli içerik kuratörü (smart content curation)

Medyanın en temel ve en zor görevi içerik üretmektir. Üretilen içeriklerin okuyucu/izleyici/kullanıcı tarafından beğenilmesi gerekmektedir. Aksi takdirde medya hızla rating kaybeder.

İnsanların üretmekte zorlandığı medya içerikleri de artık günümüzde yapay zekâ ile üretilmektedir. Yapay zekâ gazetecilik uygulamaları, doğal dilde metin üretimine dayanır. Yapay zekâ şimdilik, bol verinin mevcut olduğu finans, spor, politika, hava durumu gibi konularda yazılar yazabilmektedir.

"Meteorolojiden alınan bilgilere göre; İstanbul'da bugünün Parçalı bulutlu geçeceği ve en yüksek hava sıcaklığının 20 derece olacağı tahmin ediliyor. #havadurumu"

"Kandilli Rasathanesinden gelen son bilgilere göre; saat 17.11'de AKDENİZ'de bir deprem meydana geldi. 3.7 şiddetindeki deprem panik yarattı. #deprem"

"Dolar kuru şu dakikalarda 6,9715 TL seviyesinde hareket ederken, Euro kuru ise 7,5037 TL seviyesinde bulunuyor. #dolar #euro"

Yukarıda yer alan alıntılar Twitter’da yer alan, Türk akademisyenlerin geliştirdiği "Robottan Al Haberi" adlı Twitter hesabındandır. Görüldüğü üzere şimdilik çok fazla yorum gerektirmeyen haberler yapay zekâ vasıtasıyla yapılabilmektedir.[4]

 

Programlanabilir medya (programmatic media)

İnternet üzerinde yaptığımız her hareketimiz takip edilebilmektedir. Yani hangi siteye girdiğimiz, o sitede kaç dakika geçirdiğimiz, hangi siteden ne satın aldığımız gibi her türlü davranışımız takip edilebilmektedir.

Bu takip işlemi ise, bizlerin farkında olarak ya da olmayarak, internet yayıncılarının (her türlü web sitesi) bilgisayarlarımıza yüklediği çerezler-cookies sayesinde gerçekleşmektedir. Pek çok internet yayıncı kuruluşu bilgisayarınıza çerez yüklemelerine izin vermediğinizde size hizmet vermeyi reddetmektedir. Şayet o siteye girmek istiyorsanız, çerez kullanımına izin vermek zorundasınız. Aksi takdirde o siteden yararlanmanız engellenir.

Bu çerezler de aslında birer robottur. Bu robotlar bizim internet üzerinde yaptığımız her hareketi takip etmekte ve bu bilgileri yayıncı kuruluşlara iletmektedirler.

Aslında bir de internet yayıncılarının pek dillendirmek istemediği, yeni nesil çerezler var. Bu çerezler internet dışında yaptığınız aktiviteleri de takip etmekteler. Bu ise genel olarak, mobil telefonlarınızın mikrofonları ve kameraları sayesinde gerçekleşiyor. Pek çok mobil telefon uygulaması, mikrofon ve kamera kullanımı izni vermediğiniz takdirde çalışmıyorlar. Siz de, lanet olsun, deyip izni veriyorsunuz. 

Peki, internet medya kuruluşları bu topladığı verileri nasıl kullanıyor?

Elbette medya sayfalarındaki izleyici trafiği bilgilerinden yola çıkarak, reklam verenlere sayfalarını pazarlamak ve reklam fiyatlamasını yapabilmek için.

Facebook, Google, Microsoft, IBM ve Amazon gibi kuruluşlar yapay zekâ alanında tarihi iş birliği yapmak için çoktan anlaştılar bile. Bu işbirliği günden güne de artıyor.

Şimdi bu firmaların ürün ve hizmetlerini düşünelim; bu sitelerde ömrü boyunca en az 1 dakika vakit geçirmemiş kişi var mıdır?

İşte bu sitelerde bıraktığımız ayak izlerimiz sayesinde, demografik ve sosyoekonomik bilgilerimiz, satın alma davranışlarımız, beğenilerimiz, siyasi ve dini inançlarımız tahmin ve tespit edilebilmektedir.

Bu bilgiler en masum haliyle, pazarlama amaçlı kullanılmaktadır.

Reklam veren firmaların reklam harcama politikası; en geniş izleyici kitlesine, mevcut bütçem dahilinde, en optimum şekilde nasıl ulaşırım? sorusundan oluşmaktadır.

Dijital medya ise bu sorunun cevabını diğer medya türlerine göre daha hızlı ve daha doğru vermektedir. Bunu ise ellerinde biriken verilerimiz sayesinde gerçekleştirmektedirler.

Şimdi sizin 18-34 yaş arasında bir kadın olduğunuzu varsayalım. Bu bilgiyi mutlaka bir siteye girerken vermiş oluyorsunuz. Sonra sizin internet üzerinden yaptığınız harcamalardan gelir durumunuz, okuduğunuz ve ilgilendiğiniz haber siteleri, makaleler ve kitaplardan eğitim düzeyiniz tespit ediliyor. Bu bilgiler birleştirildiğinde ise sizin sosyo-ekonomik sınıfınız tespit ediliyor.

Sosyal medya üzerinden yaptığınız paylaşımlar ve "like"larınızdan da sizin dini, siyasi her türlü inancınız, beğenileriniz, alışkanlık ve tutumlarınız tespit edilebiliyor. Tüm bu bilgileri, yukarıda ismini saydığım firmalar, değişik konularda işbirliği yapma kisvesi altında birbirleriyle paylaşarak elde ediyorlar.

Şimdi bir deterjan firmasının hedefinin, 18-34 yaş grubundaki A ve B sosyo-ekonomik statüsünde olan, ayda bir rakip firmanın şampuanını alan kadınlar olduğunu varsayalım. Bu kitleye geleneksel medyada (TV, Basın, radyo, Açıkhava vs) ulaşmak ne kadar zor ise dijital medya üzerinden ulaşmak o kadar kolaydır. Zira bu özelliklere sahip kişiler bilinmekle birlikte, girdikleri medyalar ve bu medyalarda geçirdikleri vakit gibi tüm bilgiler dijital medyanın elinde vardır.

 

Geleneksel medyalarda da bu hedef kitlenize ulaşmanız mümkündür. Ancak bu hedef kitlenize ulaşırken, hedef kitleniz dışından pek çok kişi ile de temas kuruyorsunuz. Reklam verenlerin, medyada ulaşılan kişi başına para ödediği düşünüldüğünde hiç işine yaramayacak temaslar için de para ödediklerini ortaya çıkar. Oysa dijital medya, ellerindeki verilerimiz sayesinde, reklam verenlerin reklam ve mesajlarını doğrudan hedef kitlelerine ulaştırır.

Bu planlama yapılırken elbette yapay zekâ programları devreye girer. Sizi hedef kitlenize ulaştıracak binlerce web sitesi vardır. Bu siteler üzerinden yaptıkları optimizasyon analizi ile reklam veren firmalara en geniş kitleye en optimum fiyatla nasıl ulaşacaklarını planlarlar.

Pek çoğumuzun şaşırarak yaşadığı bir olay vardır: bir yakınınızla sohbet ederken konuştuğunuz konu ile ilgili ürün ve hizmetlerin reklamları telefonunuzu ya da bilgisayarınız açtığınız da karşınıza çıkar. Bunun nedeni de, her ne kadar internet yayıncıları ve telefon uygulamaları yazanlar kabul etmese de, akıllı cihazlarımızın mikrofon ve kameralarından toplanan verilerdir. Genellikle de bu cihazlardaki mikrofon ve kameraların kullanım iznini de biz vermişizdir.

Medya ve reklamcılık dünyasında yapay zekânın sınırsız kullanım alanı bulunmaktadır. Bu konuyu ileride ayrı bir makale konusu olarak inceleyeceğiz.

Yapay zekâ sanat-edebiyat da yapar

AARON adlı yapay zekâ programı yaklaşık 30 yıllık bir öğrenme sürecinde ressam olarak yaratıldı. Bu programın yaptığı resimler dünyanın dört bir yanında, pek çok saygın müzede sergilenmektedir.

Aşağıdaki resimler yapay zekâ AARON tarafından yapılmıştır.

Yapay zekâ programları müzikte de gayet iyiler. Müziğin matematiksel alt yapısı yapay zekânın öğrenme sürecini kolaylaştırmaktadır. EMI ("Experiments in Musical Intelligence" "Müzik Zekâsı Deneyleri") programı birçok ünlü bestecinin stilinde özgün eserler bestelemiştir. Çok sayıda müzikseveri defalarca "Şu iki eserden hangisi Bach'ın, hangisi makinenin, bilin bakalım?" türünden "müzik Turing testleri"nde kandırmayı başarmıştır.[5]

Türk yapay zekâ geliştiricisi Bager Akbay’ın geliştirdiği "Deniz Yılmaz" adlı programın yazdığı şiirler gazetelerde yayınlanmıştır:

Öpmekte diretmem nedense

Dünyayı tutacak nerdeyse

Gecesel dilleri altından

Seneler asırlar değişse.

Sürücüsüz otomobiller

Sürücüsüz araçlar konusuna daha önceki yazılarımda değinmiştim. Bu araçlar nesnelerin interneti ve makine öğrenimi konuları için çok önemli örneklerdir. Bir sürücüsüz otomobilin her parçasına sensörler ve çipler gömülmüştür. Bu sensörler ve çipler nesnelerin interneti denilen ağlar üzerinden birbirleriyle sürekli olarak iletişim içindedirler.

Bu iletişim sonucunda otomobil hem öğrenmekte hem de yapay zekâ sayesinde bu öğrendiklerini uygulayarak, insan sürücüsü olmadan, güvenli bir ulaşım sağlamaktadır. Bu özellikleri dikkate alındığında, sürücüsüz otomobiller de birer robottur.

Her yıl yüz binlerce insan trafik kazalarında ölmekte, milyonlarcası da yaralanmaktadır. Özel arabaların vakitlerinin yaklaşık % 95'inin "yatarak", yani park halinde geçtiği hesaplanmıştır. Özellikle bazı yerlerde otomobiliniz yoksa veya onu süremeyecek durumdaysanız hareket kabiliyetiniz neredeyse sıfıra inmektedir. Tüm otomobiller kendi kendilerini sürebilseler ve özellikle kentlerde kişilerin malı değil, kiralanabilen bir hizmet olarak görülseler, bu sorunlar ortadan kalkacaktır: Bir yerden diğerine gitmeniz gerektiğinde akıllı telefonunuzdan en yakınınızdaki sürücüsüz arabayı çağırıp binersiniz. Sizi istediğiniz yere bırakıp sonraki yolcusuna doğru ilerler. Park derdi kalmaz; şimdinin park alanları makineler değil insanlar için kullanılabilir. Arabalar çok daha verimli kullanılacaklarından çok daha azı yeterli olur.

Robot sürücüler uyuklamaz, dikkati dağılmaz, trafik kurallarını çiğnemez, insanların sahip olmadığı radar gibi algılayıcıları nedeniyle çevreden, bağlantı yetenekleri nedeniyle de trafikteki tüm diğer araçların ne yaptığından ve Yapacağından yüksek düzeyde haberdardır. Günümüzde insanların birbirleriyle koordine olamamaları nedeniyle Yavaş akan trafik hayranlık verici derecede hızlanır, kazalar ve ölümler sıfıra yaklaşır. Hedef budur.[6]

Yapay zekâ - emek - istihdam

Yapay zekânın emek ve istihdamı nasıl etkileyeceği başlı başına bir makale konusudur. Bu konuyu bir başka yazıda inceleyeceğim.

Ancak yapay zekâ kullanımının pek çok işi ve mesleği yok edeceğini belirtmeden geçmemeliyim. Robot teknolojisinin ilk kullanım alanlarından biri ağır endüstriler idi. İnsanlar için zorluk derecesi yüksek ve zor işlerde robotlar kullanılıyordu. Henüz yapay zekâ düzeyinde olmayan bu düz robotların, niteliksiz emeğin yerini alması öngörülüyordu.

Ancak yapay zekânın kullanımının artması ile doktorlar, avukatlar, hakimler, mühendisler, muhasebeciler, finansçılar gibi pek çok beyaz yakalının mesleğini de yapay zekânın alacağını söyleyebiliriz.

Bu konuyu daha sonraki yazılarımızda detayıyla inceleyeceğiz.

Sonuç

Yapay zekâ, Endüstri 4.0 sürecinin en önemli bileşenlerinden biridir. Önceki yazılarımızda anlattığımız nesnelerin interneti, siber-fiziksel sistemler ve akıllı fabrikalar bir yandan yapay zekâdan yararlanırken diğer yandan da yapay zekânın gelişimine katkıda bulunmaktadır. Yine bu yazılarımızda Endüstri 4.0’ın motorunun büyük veri, yakıtının ise hızlı internet olduğunu yazmıştık. Yapay zekâ ise Endüstri 4.0’ın omurgasıdır.

CERN’de nasıl görünmesi imkânsız atom ve atom altı parçacıkları sensörler aracılığı ile analiz ederek bilgi sahibi oluyorsak, yapay zekâ da büyük veri üzerinde aynen mikroskop gibi çalışarak büyük veriye değişik ve bilinmeyen açılardan bakıp, inceleyip analiz edip, sonucu görünmeyen ve önceden bilinmeyen bilgileri ortaya çıkarabiliyor.

Ancak yapay zekâ henüz her konuda kendi başına karar alabilecek duruma gelemedi. Özellikle etik konularda insan desteği olmadan aldığı kararlar insanlığa zarar verebileceği tartışılıyor.

Bu konuda güzel bir örneği, Amazon firmasının 2014 yılında geliştirdiği, eleman seçme programıdır. Programın kullanılmaya başlanmasıyla birlikte firmanın veri mühendisleri programın kadın adaylara karşı bir önyargı içinde hareket ettiğini fark ettiler.

Program, kendisine daha yoğun olarak erkek aday özgeçmişi geldiği için, sadece erkeklerin tercih edilebilir olduğu sonucuna varmıştı. Bu çıkarsamadan dolayı, kadın adayları kolayca "elverişsiz" olarak değerlendiriyordu. Şirket mühendisleri bu hatayı fark eder etmez programı devre dışı bıraktı.[7]

Kontrolsüz öğrenmeye bir başka örnek ise Microsoft’u yapay zekâ sohbet programı TAY’a aittir. TAY’ın Twitter’da açtığı hesap vasıtasıyla diğer kişilerle yazışmalarından öğrendikleriyle dil kullanımını geliştirmesi öngörülmüştü. Ancak TAY, kimi kullanıcıların etkisiyle, bir günlük bir süre içinde "Hitler hayranı, soykırımı onaylayan, cinsiyetçi laflar eden" bir görünüme bürünmüştü.[8]

Amerika’da ırkçılıktan dolayı mahkûm olan siyahi sayısı beyazlardan çoktur. Hukuk alanında kullanılan yapay zekâ programları geçmiş verilerden hareketle öğrenmeye başlayacağından, davalarında siyahilere karşı ırkçı kararlar vermesi mümkündür.

Bir başka çekince de, yukarıda anlattığım sürücüsüz otomobillerde kullanılan yapa zekânın çıkmaza düşeceği durumlar da vardır: araç yolda giderken yola bir çocuğun atladığını varsayalım. Yapay zekâ, çocuğa çarpılırsa çocuğun ölüm ihtimalinin yüksek olduğunu hesaplıyor. Aracın direksiyonu başka yöne çevirdiğinde ise yolcusunun ölüm ihtimalini yüksek olduğunu hesaplıyor. Bu durumda yapay zekâ ne yapmalı?

Sürücüsüz araçlardan bahsederken, Türkiye’nin Endüstri 4.0’a ne kadar hazır olduğu sorusu aklıma geldi. Bu konuyu da gelecek yazılarımızda detaylı bir şekilde tartışacağız. Ancak, dünyanın yapay zekâ ile uğraştığı, sürücüsüz araçların yollarda denendiği bir dönemde TOGG markası altında yerli otomobil üretmeyi devlet politikası haline getirmek ve iş dünyasının enerjisini bu işe yoğunlaştırmak Türkiye’nin Endüstri 40’ın neresinde bulunduğunun en iyi göstergesidir.

Yapay zekâ tarafından büyük verilerin nasıl kullanıldığının daha az farkında olan ülkeler veya topluluklar, gelecekleri üzerinde de daha az kontrole sahip olacaklar.

---

[1] PEHLİVAN Burak, Yapay Zekânın Etki Oluşturduğu 10 Endüstri, Yapay Zekâ tr https://www.yapayzekâtr.com/2018/04/30/yapay_zekâ_ve_etki_olusturdugu_10_endustri/

[2] BARNARD Marr, Büyük Veri İş Başında 45 Yıldız Şirket Büyük Veri’yi Nasıl Kullandı? Kapital Medya, İstanbul 2016. s.41-45

[3] MAYER-SCHÖNBERGER Viktor, CUKIER Kenneth, Büyük Veri Yaşama, Çalışma ve Düşünme Şeklimizi Dönüştürecek Bir Devrim, Paloma Yayınevi, İstanbul, Mayıs 2013. s.65

[4] URL : https://twitter.com/robottanalhaber

[5] SAY Cem, 50 Soruda Yapay Zekâ, Bilim ve Gelecek Kitaplığı, İstanbul Kasım 2018, s.111

[6] SAY Cem, 50 Soruda Yapay Zekâ, Bilim ve Gelecek Kitaplığı, İstanbul Kasım 2018, s.121

[7]HAMİLTON Isobel Asher, Amazon built an AI tool to hire people but had to shut it down because it was discriminating against women, Business Insider, 10.10.2018

URL: https://www.businessinsider.com/amazon-built-ai-to-hire-people-discriminated-against-women-2018-10

[8] KUTLUSOY Zekiye, Felsefe Açısından Yapay, Zekâ,  Yapay Zekâ ve Gelecek (Editör: Gonca Telli) Doğu Kitabevi, İstanbul 2019, s.33