Günümüzde Yapay Zeka Teknolojilerinin En İyi Uygulamaları

2016 yılı, yapay zeka teknolojileri ve makine öğrenimi alanındaki ilerlemeler için mükemmel bir yıl oldu. Yapay zeka piyasası da gün geçtikçe gelişiyor. Tüm komplo teorilerine ve medya karalamalarına rağmen, çok sayıda şirket bu teknolojiyi geliştirmek için yarışıyorlar. Ayrıntılar haberimizde.

A- A+

06.04.2017 tarihli yazı 16647 kez okunmuştur.

Son yıllarda şirketlerin yapay zeka teknolojileri üzerine yatırımları arttı. Narrative Science tarafından yapılan bir araştırma, geçen yıl yalnızca işletmelerin %38'inin yapay zeka'yı kabul ettiğini tespit etti. Bu yatırımların 2018 yılına kadar %62'ye yükseleceği tahmin ediliyor. Forrester Research'in yaptığı bir başka araştırma ise, 2017'de yapay zekaya yapılan yatırımın geçen yıla göre %300 arttığını öngörüyor. Yapay zeka piyasasının 2020 yılında, 8 milyar dolardan 47 milyar dolara yükseleceği tahmin ediliyor. Forrester Research geçenlerde, işletmelerin benimsemeyi düşünmesi gereken 10 teknolojinin detaylı bir analizine sahip olan yapay zeka hakkındaki bir TechRadar raporunu yayınladı. Ama endişelenmeyin, bu 10 teknoloji insanların sonu için değil, insanların daha iyi çalışabilmesi için.

1. Doğal Dil Üretimi (NLP)

Doğal dil, bilgisayar verilerinden metin üretir. Bu teknoloji, şu anda müşteri hizmetleri, rapor oluşturma ve iş zekası analizlerini özetlemek için kullanılmaktadır. Bu teknoloji şu anda Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS ve Yseop gibi yazılımlar tarafından sağlanmaktadır.

2. Konuşma Tanıma

Konuşma tanıma, yapay zekanın insan konuşmasını bilgisayar uygulamaları için anlaşılabilir formatlara dönüştürmesini sağlar. En çok etkileşimli sesli yanıt sistemleri, Siri, Cortana ve Alexa gibi mobil uygulamalarda kullanılır. Örnek tedarikçiler arasında NICE, Nuance Communications, OpenText ve Verint Systems bulunmaktadır.

3. Sanal Ajanlar

Forrester sanal ajanları, "medyanın şimdiki sevgilisi" olarak tanımlıyor. Bu teknoloji, insanlarla neredeyse doğal olarak konuşabilen basit bir chat botunu kapsar. Şu anda müşteri hizmetleri ve akıllı ev cihazlarında kullanılmaktadırlar. Bu teknoloji şu anda Amazon, Apple, Artifical Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft ve Satisfi gibi şirketler tarafından geliştirilmektedir.

4. Makine Öğrenme Platformları

Makine öğrenme platformu algoritmaları, API'ler(Uygulama Programlama Arayüzü) için geliştirme, eğitim ve veriler sağlar. Ayrıca modeller, uygulamalar, süreçler ve diğer makineleri tasarlamak, eğitmek ve dağıtmak için bilgi işlem gücünü sağlarlar. MLP'ler(Çok Katmanlı Algılayıcı) şu anda öncelikli olarak tahmin veya sınıflandırma ile ilgili geniş iş uygulamaları dizilerinde kullanılmaktadır. Bu teknoloji halen geliştirme aşamasındadır ve Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree gibi şirketler tarafından geliştirilmektedir.

► İlginizi Çekebilir: Yapay Zeka İle Öğrenen Robot Kollar

5. Yapay Zeka Optimize Donanım

Yapay zeka optimize edilmiş donanım, yapay zeka yönelimli hesaplama görevlerini verimli bir şekilde yürütmek üzere tasarlanmış grafik işleme birimleri ve aletleri tipidir. Öncelikle derin öğrenme uygulamaları için kullanılırlar. Bu teknoloji Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel ve Nvidia gibi firmalar tarafından geliştirilmektedir.

6. Karar Yönetimi

Karar yönetimi motorları, yapay zeka sistemlerine kurallar ve mantıklar ekler. Temel kurulum ve eğitim ile bu tür sistemlerin devam eden bakım ve ayarlamaları için kullanılırlar. Bu, yapay zekanın olgun bir uygulaması olup, çeşitli iş uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Otomatik karar verme süreçlerine yardımcı olur veya gerçekleştirirler. Örnek tedarikçiler arasında Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems ve UiPath gibi firmalar bulunur.

7. Derin Öğrenme

Derin öğrenme platformları yapay sinir ağları ve çoklu soyutlama katmanlarından oluşan özel bir makine öğrenimi türüdür. Şu anda çoğunlukla çok büyük veri setleri içeren kalıp tanıma ve sınıflandırma için kullanılırlar. Örnek satıcılar Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology and Sentient Technologies’dir.

8. Biyometri

Biyometri, insanlar ve makineler arasındaki doğal etkileşimleri mümkün kılmaktadır. Bunlara görüntü, temas algılama, konuşma ve beden dili tanıma gibi hisler dahildir ancak bunlarla sınırlı değildir. Günümüzde işletmeler tarafından pazar araştırması yapmak için kullanılmaktadırlar. Şu anda 3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera ve Tahzoo gibi şirketler tarafından geliştirilmiş ve tedarik edilmiş teknolojiler mevcuttur.

9. Robotik Süreç Otomasyonu

Robotik süreç otomasyonu, iş süreci verimliliğini artırmak için insan eylemini otomatikleştirmek için komut dosyaları ve diğer yöntemleri kullanır. Halen, insanlar için benzer bir görevi yerine getirmesi çok pahalı veya gerçekten de verimsiz olduğu yerlerde çalışıyorlar. Örnek tedarikçiler arasında, Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, WorkFusion bulunmaktadır.

10. Metin Analizi ve NLP

NLP veya doğal dil işleme, cümle yapısını ve anlamını anlayarak metin çözümlemeyi destekler ve kullanır. Aynı zamanda istatistiksel ve makine öğrenme yöntemleri aracılığıyla duyguyu ve niyeti anlayabiliyor. Şu anda dolandırıcılık tespiti ve güvenliği, geniş bir yelpazedeki otomatik asistanlar ve yapılandırılmamış verilerle ilgili madencilik uygulamaları için kullanılmaktadırlar. Örnek tedarikçiler arasında Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd, Synapsify gibi firmalar bulunmaktadır.

Sonuç

İşletmeler bugün yapay zeka teknolojilerinin yeteneklerinden kesinlikle yararlanmaktadırlar. Forrester'ın 2016 yılındaki anketi bunların benimsenmesinin önünde hala bazı engeller olduğunu gösteriyor. Şirketlerin büyük bir kısmı şu anda onlara ihtiyaç duymuyor. Ayrıca daha geleneksel insan emeği çözümlerine kıyasla çok pahalı görünebilirler. Diğer engeller arasında, bu teknolojilerin anlaşılmaması, aldatıcı reklamlar ya da kullanımlarını en üst düzeye çıkarmak için kurum içi uzmanlığın olmaması sayılabilir. Yapay zekanın geleceği ne olursa olsun, insan tarafından işletilen geleneksel görevlerin yerini almasını engelleyemeyeceği kesin. Yıllarca öngörülmüş ve bir bilgisayar veya makine bunları gerçekleştirebildiğinde birçok işin gereğinden fazla olacağı gerçek bir endişedir. Çoğu durumda, yapay zeka teknolojileri daha verimli, daha yetkili olacak ve mola vermeyecektir. Fakat, herhangi bir teknolojik devrimde olduğu gibi, geleneksel işlerin nasıl yapılacağı büyük bir soru işaretidir.

Kaynak:

► Interesting Engineering