Logo Logo
  • Ana Sayfa
  • Hakkında
  • Kategoriler
    • Genel
    • İstatistik
    • Makine Öğrenme
    • Model Geliştirme
    • Sağlık
    • Teknoloji
  • Tüm Yazılarım
  • İletişim

İletişim

  • Email buluttevfik@gmail.com

Site Haritası

  • Ana Sayfa
  • Hakkında
  • İletişim

Sosyal Medya Adresleri

Yapay Zekâ ve 4. Sanayi Devrimi-II

  • ANA SAYFA
  • Blog Details
Ekim 22 2017
  • Genel

Yapay zekâ ile ilgili Avrupa Birliği ülkelerinde ve Türkiye’de hangi çalışmalar yapılmaktadır?

Avrupa birliği parlamentosunun 2016 yılı raporuna göre AB’nin belkemiğini oluşturan 23 milyon KOBİ bulunmaktadır. KOBİ’lerin % 40’dan fazlası dijitalleşmenin getirdiği fırsatları kullanmamaktadır. Bu rapora göre dijital teknoloji kullanan firmaların 2 ila 3 kat daha verimli olacağı ve daha çok istihdam imkanı sağlayacağı dile getirilmektedir. Bunu başarabilmek için AB içindeki üye ülkelerdeki hükümetler, endüstriler, sivil toplum örgütleri ve diğer karar verici mekanizmalar 2015 yılında iş için elektronik beceri programını (e-Skills for Jobs in 2015) başlatmıştır. Söz konusu program ile Avrupa’daki genç işsizlik ile mücadelede dijital teknolojilere, elektronik becerilere, elektronik liderlik konularına odaklanılması ve sanayi 4.0’ın altyapısının hazırlanması amaçlanmaktadır.

29. Bilim, Teknoloji Yüksek Kurulu kararında ülkemiz akıllı üretim sistemlerine yönelik çalışmaların yapılmasına yönelik kararlar almıştır. Ayrıca 4. sanayi devrimine yönelik Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı nezdinde çalışma grupları ile birlikte ayrı bir birim de oluşturulmuştur. Aynı zamanda üniversitelerin temel bilim alanlarına girişi özendirmek ve temel bilim mezunlarının teknokentlerde istihdam edilebilmelerine yönelik yasal düzelmeler yapılmıştır. Ayrıca girişimcilerin yazılım kapasitesini artırmak için teşvikler sunulmaktadır ve son durumda teşviklerin miktarları ve teşviklerden yararlanma süreleri de artırılmıştır.

Yapay zekânın ekonomik dönüşümdeki yeri nedir?

Beyaz Saray’ın 2016 yılı raporuna göre yapay zekânın ekonomideki en büyük etkisi verimlilik artışı sağlayacak olmasıdır. Teknolojik değişim beraberinde işgücü verimliliğinde, işgücü ücretlerinde ve yaşam standartlarında yükselişle birlikte boş zaman oluşturulmasında da artış sağlayacaktır. Yapay zekâ tabanlı otomasyon sistemleri toplam faktör verimliliğinin artırılmasında önemli bir etkiye sahip olacaktır. Diğer taraftan yapay zekâ küresel ekonomiye oyun alanında 2030’da 15,7 trilyon dolar katkı sağlayacağı öngörülmektedir.

Ancak ABD’deki işlerin % 47’si yapay zekâ ve bilgisayar teknolojileri tarafından yapılabilecek işler olduğundan bu işler özellikle istihdam yaratma noktasında risk altındadır. Diğer taraftan olumsuz olarak yorumlanabilecek bir diğer değişim ise eşitsizlik seviyelerinde bir artış görülecek olmasıdır. Son 10 yılda gelişmiş 31 ülke ekonomisinde teknolojik gelişmelere rağmen büyüme hızının düştüğü, ABD’de ise bu büyüme hızının 1995’ten sonraki 10 yıl içinde yıllık % 2,5 iken 2005’den sonraki 10 yıl içinde % 1 seviyesine düştüğü görülmektedir. Bunun en büyük nedenleri sermaye yatırımlardaki düşüşler ile toplam faktör verimliliğinde yaşanan yavaşlamalardır.

Yapay zekâya ayrılan finansman kaynağı ne kadardır?

Dünyanın önde giden düşünce kuruluşlarından olan Mckinsey Küresel Enstitüsü’nün 2016 yılı raporuna göre 2016 yılında firmalar 39 milyar dolar yapay zekâ alanına yatırım yaptılar ve bu yatırımlar 2025 yılına kadar 126 milyar dolara ulaşacaktır. Bugün gelinen noktada dünya ölçeğinde 3000’den fazla firmanın yapay zekâ teknolojilerine yatırım yaptığı tahmin ediliyor. Bahse konu aynı rapora göre yapay zekâ teknolojilerinin kullanıldığı sektörlerin başında yüksek teknolojili telekomünikasyon sektörü gelmektedir. Bu sektörü sırasıyla otomotiv, finansal hizmetler, enerji, ulaşım ve lojistik, medya, sağlık, tarım gibi sektörler izlemektedir.

Yapay zekâ geliştirmek için kullanılan programlama dilleri nelerdir?

  • Lisp
  • Python
  • Prolog
  • Java
  • C++
  • R

Yapay zekâ geliştirme sürecinde dünyada en çok kullanılan programlama dili hangisidir?

Geliştirici ekonomisinde dünyanın önde giden analiz firması olan Geliştirici Ekonomi firmasının 2017 yılının 1. çeyreğini içine alan 162 ülkeden 2022 cevaplayıcının bulunduğu bir araştırmaya göre sırasıyla en çok kullanılan 5 yapay zekâ programlama dili ve kullanım yüzdeleri şöyledir;

  1. Python (%57)
  2. C/C++ (%43)
  3. Java (%41)
  4. R (%31)
  5. JavaScript (%28)

4. sanayi devrimine ne zaman tamamen geçilecek?

Avrupa Parlamentosunun 2016 yılı raporuna göre 4. sanayi devrimi uzun dönemli bir program olması nedeniyle 2025 yılı sonuna bu devrime tam anlamıyla bir geçiş sağlanılması öngörülmektedir. 2025 yılı öngörülmekte çünkü bu yılın sonuna kadar 4. sanayi devriminin alt yapı çalışmaları tamamlanmış olacaktır.

Makineler birbirleriyle ve insanlarla nasıl iletişim kuracaklar?

Bilgi ve iletişim teknolojilerinde hızlı değişim sanal gerçeklik ve gerçek dünya arasındaki sınırları aşmıştır. Sanayi 4.0’ın arkasında yatan temel amaç, nesnelerin interneti ingilizce ifadeyle the Internet of Things (IoT) ve insanların interneti ingilizce ifadeyle the Internet of People (IoP) ile birbirleriyle iletişimi sağlayan makinelerin bulunduğu sosyal bir ağ yaratmaktır. Diğer bir deyişle, sanal dünya ile gerçek dünyayı bir araya getirerek siber-fiziksel üretim sistemleri ingilizce ifadeyle the Cyber-physicial production systems (CPPS) oluşturmaktır. Ancak bunun için yapay zekâ büyük miktarlardaki veriyi işlemesi gerekmektedir.

Yapay zekâ hangi uygulama alanlarında yaygındır?

  • Oyunlar: Sezgisel bilgiye dayalı olarak yapay zekâ satranç, poker gibi strateji oyunlarında çok yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.
  • Doğal Dil İşleme Süreci (Natural Language Processing) : İnsanlar tarafından konuşulan doğal dili anlayan bilgisayarlarla etkileşime geçmek mümkündür.
  • Uzman Sistemler (Expert Systems): Sorgulayan ve önerilerde bulunabilen makineler ve yazılımlar vardır.
  • Görsel Sistemler (Vision Systems): Bu sistemler bilgisayardaki görsel girdileri anlamaya, yorumlamaya olanak tanır. Örneğin; polisler işlenen suçların izlerini bulmada ve doktorlar ise hastaya teşhis koyarken bu sistemleri kullanabilir.
  • Konuşma Tanıma Sistemleri (Speech Recognition): Bazı akıllı sistemler farklı aksanlara sahip dilleri ve arka plandaki sesleri, seslerdeki değişimleri algılayabilir.
  • El Yazısı Tanıma Sistemleri (Handwriting Recognition): El yazısı tanıma yazılımları bir kalemle ya da bilgisayarla kağıt üzerinde yazılı metni okuyabilir, yazılı metinleri daha okunabilir bir seviyeye çıkarabilir.
  • Akıllı Robotlar (Intelligent Robots): Robotlar insanlar tarafından verilen görevleri yapabilirler. Onlar ışık, ısı, sıcaklık, hareket, ses, basınç gibi gerçek dünyadan alınan fiziksel verileri belirlemek için sensörleri vardır. Akıllı bir hareket sergileyebilmeleri için etkili işlemcileri, çoklu sensörleri ve devasa hafızaları vardır. Diğer bir özellikleri ise hatalardan öğrenebilmeleri ve yeni çevrelere adapte olabilmeleridir.

Yapay zekâ hangi disiplinler üzerine inşa edilmiştir?

Yapay zekâ bilgisayar bilimi, biyoloji, dil bilimi, psikoloji, matematik ve mühendislik disiplinleri üzerine inşa edilmiştir.

Yapay zekânın temel amaçları nelerdir?

  • Uzman sistemler yaratmak: Akıllı davranış sergilemek, öğrenmek, göstermek, açıklamak ve tavsiyede bulunmak.
  • Makinelere insan zekâsını adapte etmek: İnsanlar gibi anlayan, düşünen, öğrenen ve onların gibi davranabilen sistemler yaratmak.

Yapay zekânın temel yetenekleri nelerdir?

Yapay zekânın temel yetenekleri diğer bir deyişle yapay zekâyı yapay zekâ yapan temel özellikler şunlardır;

  • Sorgulama
  • Öğrenme
  • Problem çözme
  • Algılama
  • Dilbilimsel zekâ

Yapay zekânın araştırma alanları nelerdir?

Yapay zekânın araştırma alanları 5 başlık altında ele alınabilir:

  • Uzman Sistemler: Bu araştırma alanına uçuş izleme ve takip sistemleri ile klinik sistemler örnek olarak verilebilir.
  • Doğal Dil İşleme: Konuşma tanıma ve anlık ses çıktısı alabilme.
  • Sinir Ağları: Yüz tanıma, karakter tanıma ve el yazısı tanıma sistemleri içeren yetenekler.
  • Bulanık Mantık: Tüketici elektronikleri ve otomobiller.
  • Robotlar: Temizleyen, boyayan, hareket eden, onay kontrolleri yapan endüstriyel robotlar.

Yapay zekânın görevleri nelerdir ve bu görevler nasıl sınıflandırılabilir?

Yapay zekâ görev tipleri resmi görevler, zorunlu görevler ve uzman görevler olmak üzere 3 grupta sınıflandırılabilir. Sınıflandırılmış bu görev tipleri içinde yer alan görevler Şekil 1’de gösterilmiştir.

1

Şekil 1. Yapay Zekâ Görev Tipleri

[polldaddy poll=9857382] 

 

Önceki yazı Sonraki Yazı
4. Sanayi DevrimiAlmanyaPythonSanayi 4.0Yapay Zeka

1 Comment

Yapay Zekâ ve 4. Sanayi Devrimi-II — Tevfik BULUT | tabletkitabesi
Ekim 22, 2017

[…] Yapay Zekâ ve 4. Sanayi Devrimi-II — Tevfik BULUT üzerinden […]

Reply

Yorum Yaz Cevabı iptal et

Son Yazılar

  • Kanada Sağlık Sisteminde Bekleme Süreleri
  • Araştırma Metodolojisi Notları-II
  • Araştırma Metodolojisi Notları-I
  • Microsoft Excel’de Bulut Endeks-Beta [BE-β] Simülasyonu
  • R’da Statik ve Dinamik Haritalama Vaka Çalışmaları: Türkiye Örneği

Son Yorumlar

  1. Küresel İnovasyon Endeksi 2021 Yılı Raporu ve Türkiye - winally.com - Küresel İnovasyon Endeksi’nde Türkiye Ne Durumda?
  2. R’da Birliktelik Kuralları | canözkan - Apriori Algoritması Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Apriori Algorithm
  3. Tevfik BULUT - Python’da Şans Oyunları Perspektifinden Olasılık : Probability from Perspective of the Chance Games in Python
  4. Ahmet Aksoy - Python’da Şans Oyunları Perspektifinden Olasılık : Probability from Perspective of the Chance Games in Python
  5. Tevfik BULUT - Z Tablosuna Göre Güven Aralığının Hesaplanmasına Yönelik Bir Simülasyon Çalışması: A Simulation Study for Calculating Confidence Interval by Z Table

Arşivler

  • Ocak 2023
  • Ekim 2022
  • Eylül 2022
  • Nisan 2022
  • Mart 2022
  • Ekim 2021
  • Eylül 2021
  • Ağustos 2021
  • Temmuz 2021
  • Haziran 2021
  • Mayıs 2021
  • Nisan 2021
  • Şubat 2021
  • Ocak 2021
  • Aralık 2020
  • Kasım 2020
  • Ekim 2020
  • Eylül 2020
  • Ağustos 2020
  • Temmuz 2020
  • Haziran 2020
  • Mayıs 2020
  • Nisan 2020
  • Mart 2020
  • Şubat 2020
  • Ocak 2020
  • Aralık 2019
  • Kasım 2019
  • Ekim 2019
  • Eylül 2019
  • Ağustos 2019
  • Mayıs 2019
  • Şubat 2019
  • Aralık 2018
  • Eylül 2018
  • Ağustos 2018
  • Temmuz 2018
  • Mayıs 2018
  • Nisan 2018
  • Ekim 2017
  • Temmuz 2017
  • Haziran 2017
  • Mayıs 2017
  • Ocak 2017

Kategoriler

  • Genel
  • İstatistik
  • Makine Öğrenme
  • Model Geliştirme
  • Sağlık
  • Teknoloji

Kategoriler

  • Genel
  • İstatistik
  • Makine Öğrenme
  • Model Geliştirme
  • Sağlık
  • Teknoloji

Etiketler

Accuracy Basit Tesadüfi Örnekleme Bernoulli Olasılık Dağılımı Confusion Matrix Coronavirus Doğruluk Doğruluk Oranı Dünya Sağlık Örgütü EDA Epidemi Epidemiyology Epidemiyoloji Exploratory Data Analysis Exploratory Data Analysis (EDA) F1 Forecast Keşifsel Veri Analizi Kitle Olasılık Fonksiyonu Koronavirüs Koronavirüs Salgını Olasılık Olasılıklı Örneklem OSB Pandemi Point Estimation Point Forecast Prevalance Prevalans Probability Sampling R Recall Salgın Sağlık Bakanlığı Simple Random Sampling Tahmin TBATS TURKEY TÜRKİYE Veri Madenciliği WHO World Health Organization Yapay Zeka ÇKKV Örneklem Örneklem Büyüklüğü
Logo

Burada, gazete ve dergilerde yayınlanan çalışmalarımın tamamı çalışmakta olduğum kurumdan bağımsız olarak özel hayatımda yaptığım çalışmalardır. Dolayısıyla, burada yer alan çalışmalardan emeğe saygı adına kaynak gösterilmesi suretiyle azami ölçüde herkes yararlanabilir.

Site Haritası

  • Ana Sayfa
  • Hakkında
  • Blog
  • İletişim

Linkler

  • winally.com

Bana Ulaşın

Bu sayfa, bazı temel bilgilerin ve bir iletişim formunun yer aldığı bir iletişim sayfasıdır. Suç teşkil edecek, yasadışı, tehditkar, rahatsız edici, hakaret ve küfür içeren, aşağılayıcı, küçük düşürücü, kaba, müstehcen, ahlaka aykırı, kişilik haklarına zarar verici ya da benzeri niteliklerde içeriklerden doğan her türlü mali, hukuki, cezai, idari sorumluluk içeriği gönderen Kişilere aittir.

  • Email: buluttevfik@gmail.com

© Copyright 2022 Tevfik Bulut