Yapay Zekâ Bomba Etkisi ve Doğru Zamanlama

0
740
Yapay Zekâ Bomba Etkisi ve Doğru Zamanlama
Yapay Zekâ Bomba Etkisi ve Doğru Zamanlama

Geçmişi 60 yıl öncesine dayanan ve çeşitli evrimlerden geçerek günümüze gelen Yapay Zekâ şemsiyesi altındaki tüm enstrümanlar (araç, algoritma, yöntem vs.) günlük hayatlarımız dahil hemen her alanda tam anlamıyla bomba etkisi yaratmaya başladı. Zaten sinyallerini uzun zamandır alıyorduk. Portal içerisinde de bu haberleri ve ürünleri sürekli paylaşıyoruz.

Araştırma Şirketi Raporları…

Örneğin, Gartner araştırma şirketinin 2016 yılı sonlarına doğru hazırladığı “2017 Yılının En Stratejik 10 Teknoloji Trendi” raporunda “Uygulamalı Yapay Zekâ & İleri Makine Öğrenmesi” konusu ilk sırada yer alıyordu. Raporun detaylarına buradan ulaşabilirsiniz.

Yapay Zekâ üzerine Çalışan Firmaların Satın Alımları…

Google, IBM, Yahoo, Intel, Apple ve Salesforce gibi dev şirketler Yapay Zekâ alanında çalışan şirketleri (hatta startupları) satın almak için adeta yarış içerisine girdiler. Daha sonra bu devlere Ford, Samsung, GE ve Uber gibi farklı alanlardan şirketler de dahil oldu. 2012 yılından bu yana, Yapay Zekâ algoritmalarını kullanan 200’den fazla özel şirket, bu devler tarafından satın alındı ve bunların 30 tanesi sadece 2017 yılının ilk çeyreğinde gerçekleşti. CBInsights tarafından hazırlanan aşağıdaki zaman çizelgesi 2012-2017 yılları arasındaki Yapay Zekâ odaklı şirketlerin satın alımlarını gösteriyor.

CBInsights’ın yayınladığı yazının tamamına buradan ulaşabilirsiniz.

Şimdi Doğru Zaman mı?

Uzun sayılabilecek geçmişine baktığımızda Yapay Zekânın bu yeni döneminin çok farklı olduğunu kesinlikle söyleyebiliriz. Neden mi?

  1. Büyük veri (Big data): Elimizde artık Makine Öğrenmesi algoritmalarının gerçekten doğru dürüst öğrenebileceği düzeyde model oluşturmaya yetecek veri mevcut.
  2. Teknoloji ve altyapılardaki gelişmeler: Depolama kabiliyeti, hesaplama gücü ve GPU-paralelizm-desteği, etkin algoritmalar, yüksek bant genişliği ve düşük teknoloji maliyetleri ihtiyacımız olan ortamı bize uygun maliyetlerle sağladı.
  3. Yapay Zeka Bulut Servisleri: Amazon, Google ve Microsoft’un Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi hizmetlerini bulut üzerinden yazılım geliştiricilere sunması, hem işleri oldukça kolaylaştırdı hem de Yapay Zekâ tabanlı uygulamaların yaygınlaşmasını sağladı ve sağlamaya devam edecek.

Ne Yapmalı?

Önümüzde iki seçenek var:

  1. Vayyyyyyyy beeeee adamlar bunu da yapmış helal olsun… Aslında ben de/biz de …. ama … vaktim/param/enerjim yoktu…zaten destek de yok ki…diyeceğiz ve haber kaynağına bir “like”  çakıp başkasının haberi ile bir anlık gururlanacağız.
  2. Ya da bu treni daha fazla kaçırmadan; özel sektördeki teknoloji geliştirdiğini iddia eden ve yazılımla ilgilenen tüm şirketler, devletin ilgili kurumları, üniversiteler, araştırma merkezleri, veritabanı programcısı olmaktan sıkılmış yazılımcılar, yaşlanmış ama işi bitmemiş ustalar, normalini test ederken kavga ediyorduk akıllısını nasıl test edeceğiz diyen testçiler, açık kaynakçılar, kapalı kutucular, benim için yapay zeka sadece iç içe if bloğudur diyenler, IoT ile veri topladık rapor mu yapacağız diyenler, ah şu drone biraz daha akıllı olsaydı diye dert yananlar ve daha aklıma gelmeyen niceleri… Yapay Zeka alanına gereken odağı, zamanı ve bütçeyi ayırmalı, yeteneklerini geliştirmeli ve kendi alanında sağlayabileceği faydayı belirleyerek onu gerçekleştirmeli.

En azından…

Yapay Zekaya nereden başlamalıyım diyenler en azından buraya tıklayarak ilerleyebilirler…

Kaynaklar

  • http://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartners-top-10-technology-trends-2017/
  • http://www.kdnuggets.com/2017/04/brief-history-artificial-intelligence.html?utm_content=buffer0bee5&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer
  • https://www.cbinsights.com/blog/top-acquirers-ai-startups-ma-timeline/?utm_source=linkedin&utm_campaign=Varadharajan&utm_medium=contentteam
Facebook Yorumları
PAYLAŞ
Önceki İçerikProlog Programlama Dili
Sonraki İçerikEn İyi 10 Makine Öğrenme API’si
Deniz KILINÇ’in profil fotoğrafı
Bilgisayar Mühendisliği lisans, yüksek lisans ve doktora öğrenimlerini 2002, 2004 ve 2010 yıllarında tamamlamıştır. Öğrenimi boyunca özel sektörde bilinen şirketlerde yazılım uzmanı, yazılım mimarı, yazılım direktörü ve icra kurulu üyesi olarak çalışmıştır. Şu anda Celal Bayar Üniversitesi Yazılım Mühendisliğinde öğretim üyesi olan yazar, Yapay Zeka alt alanları olan makine öğrenmesi ve metin madenciliği konularında akademik çalışmalarını ve projelerini sürdürmektedir. Teknolojiyi takip eder, takım çalışmasına inanır ve öğrencilerinin geliştirdiği projelerden büyük mutluluk duyar.