Yapay Zeka ve Teknoloji Derneği Kurucu Üyesi ve Girişimcilik Komitesi Başkanı Cihan Sarı, yapay zeka ve makine öğreniminin her sektöre nüfuz ettiğini belirterek, 'Özellikle yapay sinir ağlarının geliştirilmesi ve popülerleşmesiyle birlikte bu modellerin örüntü tanımadaki başarısı bazı sektörlerde daha hızlı ve doğru kararlar verebilmemizin önünü açtı.' dedi.
Yapay zeka ve makine öğrenimi, neredeyse tüm sektörleri etkiliyor. Sağlık alanında hastalıkların erken teşhisinde ve kişiselleştirilmiş tedavi yöntemlerinin geliştirilmesinde büyük rol oynayan yapay zeka, finans sektöründe alım-satım stratejileri ve kredi skorlama sistemleriyle kullanıcı deneyimini dönüştürüyor. Ayrıca, perakende ve üretim sektörlerinde de piyasa analizi ve talep tahmini gibi uygulamalarla işletmelere önemli avantajlar sunuyor.
Yapay zeka tüm sektörlerde hızla yaygınlaşırken, uzmanlar yapay zeka ve makine öğreniminin entegre edilmesi sürecinde etik değerlerin göz önünde bulundurulması gerektiği konusunda da uyarıda bulunuyor.
- 'Yapay zeka algoritmaları, kişiselleştirilmiş tedavi yöntemlerinin geliştirilmesine katkı sağlıyor'
Yapay Zeka ve Teknoloji Derneği Kurucu Üyesi ve Girişimcilik Komitesi Başkanı Cihan Sarı, yapay zeka ve makine öğreniminin nüfuz etmediği sektörün neredeyse kalmadığını söyledi.
Sarı, 'Özellikle yapay sinir ağlarının geliştirilmesi ve popülerleşmesiyle birlikte bu modellerin örüntü tanımadaki başarısı bazı sektörlerde daha hızlı ve doğru kararlar verebilmemizin önünü açtı. Benzer şekilde, büyük veriyle oldukça içli dışlı olan finans sektöründe de alım-satım (trading) stratejileri geliştirmede ve 'kredi skorlama' sistemleri geliştirmede neredeyse her kurum tarafından yaygın şekilde kullanılıyor. Keza perakende ve üretim sektörlerinde de piyasanın okunması ve verimlilik hayati öneme sahip olduğundan, gücünü matematik ve istatistiğin sarsılmaz temellerinden alan modeller gün geçtikçe daha popüler hale geliyor.' ifadelerini kullandı.
Yapay zeka destekli sistemlerin, hastalıkların erken teşhisinde, tedavi planlamasında ve hastaların kendi tedavilerini yönetmesinde önemli rol oynadığına dikkati çeken Sarı, yapay zekanın bu alanda birçok girişimde ekosisteme katkı sunduğunu söyledi.
Sarı, 'Özellikle görüntü işleme teknikleri, radyoloji ve patoloji alanlarında doktorlara yardımcı olabiliyor ve onları asiste edebiliyor. Hastaların genetik yapısı, yaşam tarzı ve tıbbi geçmişi gibi verileri analiz eden yapay zeka algoritmaları, kişiselleştirilmiş tedavi yöntemlerinin geliştirilmesine katkı sağlıyor.' diye konuştu.
Algoritmaların büyük veri setlerini işleyerek piyasa eğilimlerini tahmin etmeye ve yatırımcılara daha iyi getiri sağlamaya çalıştığının bilgisini paylaşan Sarı, şöyle konuştu:
'Kredi riskini değerlendirmek ve kredi skorlama sistemleri geliştirmek için yapay zeka algoritmaları kullanılıyor. Bu sayede, kredi başvurularının değerlendirilmesinde ve riskin hesaplanmasında daha hızlı ve objektif bir değerlendirmenin yolu açılıyor. Bunun dışında ise, uzaktan müşteri edinimi, kişiselleştirilmiş tahminler ve tavsiyeler, segmentasyon ve hedef kitle tanımlama, dijital asistanlar, 'fraud yönetimi'yle denetim ve gözetim açısından yapay zeka bankacılık ve finans alanlarında oldukça yoğun biçimde kullanılıyor. Perakende sektöründe yapay zeka, müşteri verilerini analiz ederek alışveriş eğilimlerini belirliyor ve talep tahminlerini yapıyor. Üretim süreçlerinde yapay zeka ve makine öğrenimi, verimliliği artırmak, kalite kontrolünü iyileştirmek ve maliyetleri düşürmek için kullanılıyor. Sensör verilerini analiz eden algoritmalar, üretim hatlarındaki sorunları tespit edebiliyor ve proaktif bakım planlamaları yapabiliyor.'
- 'Algoritmalar işin içinden çok rahat çıkabiliyor'
Cihan Sarı, verimlilik konusunun makine öğrenimi algoritmalarının uzman olduğu alanların başında geldiğini belirterek, müşteri memnuniyetinin de buna bağlı olduğunu ve verimlilik arttıkça hizmet kalitesinin de artmaya meyilli olduğunu kaydetti.
Buna en güzel örneğin üretim sektöründen verilebileceğini söyleyen Sarı, sözlerini şöyle sürdürdü:
'Üretimde verimlilik sayılamayacak kadar çok değişkene bağlı ve bu değişkenlerin tamamının insanlar tarafından manuel olarak mükemmel şekilde dikkate alınmasının imkanı yok. Ama algoritmalar işin içinden çok rahat çıkabiliyor. Bir rassal orman (random forest) algoritmasını düşünün. Onlarca bağımsız değişkenle çalıştırabilirsiniz, size hangi değişkenlerin tahmin gücünün en yüksek olduğunu söyleyebilir ve bunu istediğiniz zaman aralığında yapabilirsiniz. İnsanların sübjektif olarak verdiği kararların yapay zekanın objektif kararlarıyla değiştirilmesi, verimliliğin artarak müşterinin maksimum fayda sağlamasına ön ayak oluyor ve artarak da devam ediyor. Bu da müşteri memnuniyetini olumlu yönde etkileyen unsurlardan biri haline geliyor.'
Sarı, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin farklı sektörlerdeki geleceğine değinerek, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin geleceğinin oldukça parlak olduğunun altını çizdi.
Gerek yazılımda gerekse donanımda gerekse uygulama alanlarında önemli gelişmeler yaşandığını kaydeden Sarı, 'Biz her geçen gün yapay zeka ve makine öğreniminin gelişmesiyle normalde hayal bile edemeyeceğimiz durumlarla karşılaşmaya başladık. En güzel örneklerden birisi, ışığın bile içinden kaçamayacağı, dolayısıyla fotoğrafını çekmenin imkansız olarak görüldüğü kara deliklerin ilk defa fotoğraflanması. Makine öğrenimi algoritmaları bu kadar gelişmeseydi bu mümkün olmayacaktı. Elbet donanımdaki gelişmelerin bir sınırı olacak, nanoteknolojide devrim yaratsak bile tek bir çipe yerleştirebileceğimiz transistör sayısının bir sınırı olacak. Ama yazılım konusunda aynı şeyi söyleyemeyeceğim.' değerlendirmesinde bulundu.
Sarı, yapay zeka teknolojilerin entegrasyonu sırasında karşılaşılan zorluklara ve bu zorlukların üstesinden gelmek için uygulanan stratejilere ilişkin bilgi vererek, entegrasyonda en büyük engelin insanların kendisinin olduğunu söyledi.
- 'Mesleklerin yok olması değil, dönüşmesi söz konusu'
Toplumun bazı alanlarda geleneklere gereğinden fazla şekilde bağlı olduğunu anlatan Sarı, konuşmasına şöyle devam etti:
'Yapay zeka ve makine öğreniminin bazı iş kollarını bütünüyle domine edeceği ve insanların büyük kitleler halinde işsiz kalacağı korkusu, bu teknolojileri benimseyerek hayatımıza ve işimize entegre etmemizi zorlaştırıyor. Ama bence bu korkuya gerek yok. Bu teknolojilerin ilk replike edeceği söylenen denetim (audit) sektörü bile hala çok büyük ölçüde insanlara bağımlı. Evet, bu değişim kaçınılmaz ama bizim düşündüğümüzden çok daha yavaş gerçekleşecek. Ve insanlar da raporlama ve muhasebe gibi el yoran işlerden ziyade bu işleri tamamen otomatize eden algoritmaların programlanmasına odaklanacaklar. Mesleklerin yok olması değil, dönüşmesi söz konusu.'
Sarı, yapay zeka ve makine öğreniminin hem iş hem de insan hayatına entegre ederken etik değerleri gözetecek şekilde tasarlandıklarından emin olmak gerektiğini vurgulayarak, konuşmasını şöyle tamamladı:
'Bu önce devletlerin, sonra de geliştiricilerin üzerinde durması gereken çok önemli bir konu. Her birimiz özel yaşamımızı kolaylaştıracak bir yapay zeka uygulamasını kullanırken, onun kişisel verilerimizle ne yaptığından emin olmalıyız. Bu alanda özellikle regülasyonlar büyük görev düşüyor, etik dışı yapay zeka uygulamalarının sürekli tespiti ve cezalarla caydırıcı hale getirilmesi gerekiyor.’
kaynak: AA
