Yapay Zekada Uzman Sistem: Bilmeniz Gereken Her Şey

Yapay zeka uzman sistemi , bugün teknoloji dünyasında en önde gelen araştırma alanlarından biridir. Konuya geçmeden önce yapay zekanın ne olduğunu anlayalım.

Yapay zeka veya AI, makinelerin tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri gerçekleştirmesini sağlamakla ilgilenen bir bilgisayar bilimi dalıdır. Bu disiplinler arası araştırma alanı, 1956'da Dartmouth College'daki bir atölyede doğdu. Ve yıllar içinde yapay zeka, teknoloji endüstrisinin hemen hemen her sektöründe önem kazandı. Dalgalanmalar yaratıyor ve dünya çapındaki işyerlerinde bir paradigma değişikliği getiriyor. Yapay Zeka Maaşı, sektördeki en yüksek maaşlardan biridir. Yapay zeka uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Etrafımıza bakarsak, günlük hayatımızda çeşitli AI uygulamalarını görebiliriz. Microsoft'un Cortana'sı, Apple'ın Siri'si ve Amazon'un Alexa'sı gibi sohbet robotları en yaygın örneklerden bazıları. Uber gibi araç paylaşım uygulamaları, varış noktanıza varış zamanınızı tahmin etmek için AI'yı kullanır ve e-ticaret web siteleri, tarama geçmişinize göre ürünler önermek için bunu kullanır.

Yapay zeka tabanlı sohbet robotları, sorguları yanıtlama, konuşmaları teşvik etme, randevu planlama, sipariş alma, faturalandırma gibi rutin görevleri yerine getirdiklerinden hizmet sektöründeki işletmeler için son derece yararlı olduğunu kanıtlıyor. Bankalar ve finans kurumları bile yapay zeka tabanlı sistemleri benimsemiştir. müşterilerine daha iyi hizmet vermektedir.

Okuyun: Python'da chatbot nasıl yapılır?

HDFC bankasının EVA'sı (Elektronik Sanal Asistan), binlerce bilgi kaynağını inceledikten sonra soruları 0,4 saniyeden daha kısa sürede yanıtlayabilir! Yapay zekanın önemli faydaları hakkında daha fazla bilgi edinin.

AI nasıl çalışır?

AI, büyük miktarda veriyi birleştirir ve yinelemeli ve akıllı algoritmalar kullanarak daha fazla işler. Ardından program, tıpkı insanların deneyimlerinden öğrendiği gibi, veri özelliklerinden, kalıplarından ve depolanan bilgilerden otomatik olarak öğrenir.

Akıllı, ses tabanlı bir kişisel asistan uygulaması olan SIRI örneğini alın. Doğal konuşma işleme yoluyla bir kullanıcının sesini ve talimatlarını tanımlayabilir. Yazılım, zaman içinde kullanıcının tercihlerini öğrenip geri çağırabildiğinde, yapay zeka uygulaması devreye giriyor.

Bu nedenle, AI destekli sistemler, içinde yaşadığımız toplumu ve nasıl etkileşimde bulunduğumuzu yavaş yavaş şekillendiriyor. Şimdi yapay zeka konusunda uzman bir sisteme geçelim .

Okuyun : Yeni başlayan biriyseniz ve AI proje konuları ve fikirleri arıyorsanız.

Yapay Zekada Uzman Sistemlerin Tanımlanması

Matematikçi Alan Turing'in zamanından beri, temel soru "Makineler insanlar gibi düşünebilir mi?" olmuştur. Makineleri, belirli insan görevlerini ve karar verme yeteneklerini taklit edecek şekilde donatmak, AI'nın da birincil hedefidir.

Uzman sistem, bir uzman gibi düşünebilen ve belirli bir alanla ilgili karmaşık problemleri çözebilen bir bilgisayar uygulamasıdır. Nitelikli profesyonellerin bilgi ve deneyimlerini tavsiye vermek için kullanmaları gibi, uzman bir sistem de çözüm sağlamak için hem gerçekleri hem de buluşsal yöntemleri kullanan bilgisayar tabanlı bir sistemdir.

Yapay zeka uzman sistemleri, akıl yürütmeye dayalı, anlaşılabilir, duyarlı ve yüksek performanslı oldukları için son derece güvenilirdir. Böylece ayrı bir alanda akıllı davranış ve uzmanlık sergilerler. ABD, Stanford Üniversitesi'ndeki Bilgisayar Bilimleri Bölümü, yapay zekanın bu araştırma alanını tanıttı.

Yapay Zekada Uzman Sistem: Uygulamalar

1980 yılında Stanford araştırmacıları tarafından geliştirilen Pathfinder sistemi, Amerikan Tabipler Birliği tarafından onaylanan ilk uzman sistemdir. 100'den fazla semptomu ve lenf nodu hastalıkları dahil 60'tan fazla hastalığı teşhis edebilir.

Tıp alanında kullanılan daha yeni uzman sistem örnekleri arasında MYCIN, DENDRAL, DXplain, CaDet, vb. sayılabilir. ROSS uzman sistemleri iş ortamlarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Veri madenciliği, derin öğrenme, örüntü tanıma ve doğal dil işleme gibi teknikleri kullanarak insan beynini taklit eden kendi kendine öğrenen bir sistemdir.

Temel olarak herhangi bir yapay zeka uzman sistemi aşağıdaki faaliyetleri yürütür:

• Yorum: Verilere dayalı sonuçlar çıkarmak için üst düzey zeka uygulamak
• Tahmin: Olası sonuçların planlanması ve tahminlerde bulunulması
• Tasarım: Belirlenen kriterlere göre en iyi konfigürasyonları, düzenlemeleri ve kombinasyonları belirleme
• Planlama: Bir dizi eylem önererek örgütsel hedeflere ulaşılmasına yardımcı olmak
• İzleme: Gerçek sonuçları gözlemlemek ve bunları standart veya beklenen davranışla karşılaştırmak
• Onarım: Hata giderme, iyileştirme adımları önerme ve uygulama
• Kontrol etme: Bir sistemin genel yönetimini üstlenmek
• Teşhis: Arıza nedenlerinin bulunması ve hastalıkların tespiti
• Öğretme: Öğretime yardımcı olma ve öğrencilere öğrenmede yardımcı olma

Yapay Zeka Uzman Sistemi: Bileşenler

Bu bölümde yapay zeka konusunda uzman bir sistemin nasıl çalıştığını anlayacağız . Tipik olarak, kural tabanlı bir sistem, Bilgi Bankası, Çalışma Belleği, Çıkarım Motoru, Açıklama Sistemi, Kullanıcı Arayüzü ve Bilgi Düzenleyicisi gibi bileşenlere sahiptir.

Bilgi, bir uzman sistemin temelidir. Tıpkı insanların gözlemden, kitaplardan ve eğitimden bilgi edinmeleri ve becerilerini uygulama ve deneyim yoluyla geliştirmeleri gibi, AI da makinelerin bilgi toplamasını ve insan zekasını taklit etmesini sağlar. Bir uzman sistem, bir bilgi tabanı oluşturmak için veri, bilgi ve deneyim toplar.

Bu, çeşitli kaynaklardan veri çıkarmayı ve verileri içerir. Bilgi daha sonra 'If-Then-Else' kuralları biçiminde düzenlenir ve resmileştirilir. Sadece geleneksel prosedür kodunu kullanmak yerine, bilgiyi temsil etmek için en uygun yapıları seçmekle ilgilidir. Bundan sonra bilgi, eksiksiz ve doğru olduğundan emin olmak için test edilir. Bu nedenle, bir uzman sistem tasarlamak, bilgi edinme, temsil etme ve doğrulamadan oluşan üç kritik adımı içerir.

Daha sonra, Çıkarım Motoru, belirli bir çözüme ulaşmak için bu tabandan bilgiyi alır ve manipüle eder. Daha önceki kural uygulamalarından türetilen gerçeklere kuralları tekrar tekrar uygular, gerektiğinde veritabanına yeni bilgiler ekler ve ayrıca birden çok kural arasındaki çakışmaları çözer. Bunu yapmak için İleri ve Geri Zincirleme stratejilerini kullanır.

İleri Zincirleme, daha sonra ne olabileceğini belirlemek için gerçekleri gözden geçirmek ve bunları sıralamak anlamına gelir. Bu durumda, uzman sistem bir çözüm elde etmek için bir koşullar zincirini takip eder. Böyle bir çıkarım motoru stratejisi, hisse senetlerinin piyasa fiyatlarını ve emlak oranlarını tahmin etmek için kullanışlıdır. Geriye Zincirleme ile ilgili olarak, çıkarım motoru, belirli bir alanda neden bir şeyin olabileceğini yanıtlamaya çalışır. Örneğin, bu yöntem tıbbi teşhislerde yardımcı olabilir.

Bu nedenle, yapay zekadaki bir uzman sistemin tipik mimarisi, bir bilgi tabanı ve çıkarım motoru içerir. Bir kullanıcı arayüzü, uzman olmayan bir kişinin sistemle etkileşime girmesine izin verir.

Herhangi bir teknoloji dalında olduğu gibi, yapay zeka uzman sisteminin de artıları olduğu gibi eksileri de vardır. Bazıları aşağıda tartışılmaktadır.

Yapay Zeka Uzman Sistemlerinin Avantajları

1. Yapay zekadaki uzman bir sistem, geniş bir bilgi tabanını depolama ve sürdürme yeteneğine sahiptir. Bu nedenle, büyük miktarda bilgiyi tutmak, AI uzman sistemlerinin artılarından biridir.
2. Uzman sistemler, karar vermeyi merkezileştirir ve uzun, zaman alıcı prosedürleri ortadan kaldırarak gecikmeleri önler.
3. Uzman sistem belirli bir alandaki karmaşık sorunları kendi başına çözebildiğinden, çalışanlara özel eğitim verilmesine gerek yoktur. Bu, işletme için maliyet tasarrufu sağlar.
4. Yapay zeka uzman sistemleri ayrıca işletmelerin verimlilik elde etmelerine yardımcı olur. Hataları en aza indirerek zamanı ve maliyetleri düşürür ve daha fazla hassasiyet sağlarlar.
5. Bir yapay zeka uzman sistemi, tekrarlayan görevlerle ilgilenerek personele temel kararlar ve işlevler için daha fazla zaman tanır. Duyguları denklemden çıkararak rutin karar vermeyi de yumuşatır.
6. Uzman sistemlerin yardımıyla karar vermek rekabet avantajı sağlayabilir. Hızlı karar verme ve problem çözme, hızlı tempolu bir endüstride çalışmak için özellikle faydalıdır.
7. Bir yapay zeka uzman sistemi, birden fazla alandaki uzmanlığı birleştirebilir. Böyle bir bilgi birikimine ve zekaya uygun 'insan' bulmak zordur.

Uzman Sistemlerin Dezavantajları

1. Bugün bildiğimiz haliyle makineler yaratıcı cevaplar sağlayamaz. İnsanlar, yapay zeka uzman sistemlerinde eksik olan yaratıcılık ve yenilik biçiminde masaya benzersiz bir bileşen alır.
2. Bir insan eğitmenin aksine, uzman sistemler belirli bir soruna çözüm bulduktan sonra mantığı açıklayamayabilir.
3. Bir ES, yanıtın olmadığı durumları tanımayabilir. Aynı zamanda sağduyudan da yoksundur.
4. AI, rutin görevleri otomatikleştirmede son derece faydalıdır, ancak karmaşık süreçlerle uğraşırken bir sınırlama oluşturur.
5. Bir ES, hızla değişen ortamlara uyum sağlamada insanlar kadar sağlam olmayabilir.
6. Uzman sistemler hatasız değildir. Yanlış girdi verilerine dayalı olarak hatalı tahminler sağlayabilirler. Sistemin performansı büyük ölçüde kesin bilgi edinimine bağlıdır.
7. Yapay zeka tabanlı bir sistemin bakım maliyetleri, özellikle yeni başlayan kuruluşlar için yüksek olabilir.

Sonuç Düşünceleri

Yapay zeka bir araştırma alanı olarak sürekli gelişiyor. Bu nedenle, teknik yaklaşımları ve gelişmeleri hakkında bilgi edinmeye devam etmek zorunlu hale geldi. Yapay zekada uzman sistem kavramını anlayarak bir adım önde olabilirsiniz!

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi öğrenmekle ilgileniyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın 450+ saatlik titiz öğrenme, pratik uygulamalı projeler, en iyi firmalarla işe yerleştirme yardımı, özel öğrenci sunan Makine Öğrenimi ve AI'daki PG Diplomasına göz atın başarı danışmanı, 25+ vaka çalışması ve çok daha fazlası.