Bu gelişmelerin sonunu şuan yaşayan pek çok insan göremeyecek çünkü eğer bahsedildiği gibi bir hayat bir gün gerçekleşirse o gün robotlar robot ta üretebilir hale gelir ve bu süreç milyonlarca yıl sürebilir. Oysa ekonomi kanallarından teknoloji sitelerine kadar herkesin tek derdi var. Biz yaşıyorken bu süreç nereye kadar gidecek?

Bu ve benzeri sorular son iki yıldır daha çok sorulur oldu çünkü Çin iki yıldır insansı robot olimpiyatları düzenliyor. Dünyanın farklı ülkelerinden pek çok markanın katıldığı yarışmada robotlar farklı kategorilerde yeteneklerini sergiliyor. Kimi maç yapıyor, kimi koşuyor kimi de hassas görevleri yerine getiriyor.

Bu konuların konuşulmasının diğer bir sebebi de yapay zekanın her alanda hayatımıza dokunuyor olması. Artık pek çok insan mail yazdıktan sonra yapay zeka asistanına da okutup düzeltmesi gereken yerleri öğreniyor. Veya çoğu çalışan gerek yazılım geliştirme gerek operasyonel süreç geliştirme konularında yapay zekayı kullanıyor. Hatta o kadar ki çoğu üniversitede öğrencilerin projelerini yapay zekaya yaptırmaları gerekçesiyle ödevleri iptal olmuş durumda.

İnsansı Robotlar Beklenen Katmadeğeri Sağlayacak mı?

Sorunun cevabını verirken onlarca farklı tutum sergilenebilir ama ben sokaktaki insanın bakış açısıyla yorumlayacağım. Belki denk gelmiş olabilirsiniz zaman zaman şakalar yapılır. Duvar ustası olmak lazım.. berber veya boyacı olsak işsiz kalmayız… Her ne kadar şimdilik espri olsa da gerçeklik payı var. Çünkü yapay zeka ve insansı robotlar çok pahalı araçlar. Bugün büyük şirketler bile AI ödemelerinden kurtulmak için türlü çareler arıyor. Çünkü yapılan son araştırmalara göre yapay zeka işletmelere hayal edilen karlılığı sağlamadı. Belki gelecekte şuan öngörülemeyecek bir sıçramayı sağlayacaksa da bugün pek çok şirket umduğunu bulamadı.

İnsansı robotlara gelince, insan hayatını tehlikeye atan işler hariç pek çok şirket bir insanı çalıştırmanın insansı robot satın almaktan daha ucuz olduğunu biliyor. Belki 50 yıl sonra insansı robotlar kolay erişilebilir hale geldiğinde durum değişebilir fakat şuan hiç bir şirket takımları temizlemek, ayak işlerini yapmak, malzeme taşımak gibi işler için insansı robot almaz. Lojistik sektöründe önde olan şirketlerin kargo sınıflandırma, belirli alanlarda kargo taşımacılığı gibi işlerde otonom robotlar kullandığı biliniyor. Fakat insansı robotun KOBİ ve kişisel amaçla kullanımı için biraz daha zaman geçmesi gerekebilir.

• Yaklaşık 200 Yıllık Matematiksel Sorunun Önemli Bir Parçası Çözülmüş Olabilir
• Agentic Commerce Nedir? Anthropic Blueprint Ne Vaadediyor?
• İnsansı Robot Yarışı Nereye Gidiyor?
• Architecture Decision Record (ADR) Nedir ?
• Elektrik Faturanız Fazla Geliyorsa Okuyun

Özellikle KOBİ’lerin ve butik işletmelerin e-ticaret pazarlama ve reklam alanı olarak yer tutan Instagram pek çok işletme için gelir kapısıydı. Bazı firmalar SEO ve Reklam ajanslarıyla yaptıkları yıllık sözleşmeler sayesinde bütçelerini belirliyordu. Instagram’ın yasaklanması yıllık bütçe hesaplarını, gelir gider dengesini hatta satışları olumsuz etkiledi. Haberlerde ve diğer sosyal medya sitelerinde Influcer’lerin de büyük zarar gördüğü belirtliyor fakat en büyük darbe küçük işletmelere yapılmış durumda.

Sosyal medya ve e-ticaret pandemi döneminde büyük başarılara imza atmıştı, o günlerde e-ticaretin önemini anlamıştık, bu engel sayesinde ise handikapları yaşamış durumdayız. Pek çok şirket yeni yol haritasının nasıl olması gerektiği konusunda kararsız, açılmasını bekleyen de var yatırımlarını alternatif sitelere kaydıran da.

Biz bu durumdan ne öğrendik ?

1- Sosyal medya suya yazı yasmak gibi, bir varmış bir yokmuş durumu her an yaşanabilir. Bu sebeple yatırımlar ve sözleşmeler çok dikkatli ve kapsamlı hazırlanmalı.

2- Sosyal medya sanıldığı kadar güvenli değil. Özellikler uluslararası faaliyetlerde ülke menfaatleriyle çatıştığında binlerce kullanıcının mağdur olması kaçınılmaz.

3- İşletmeler için tek vitrin sosyal medya olmamalı, her şeye ragmen geleneksel pazarlama ve satış yöntemleri rafa kaldırılmamalı.

4-Alternatif sosyal medya mecraları her zaman hazırda bulunmalı kısıtlı kapasiteyle de olsa mekanizma faal durmalı.

Şuan Neler Yapılabilir?

1- Hızlı bir şekilde diğer sosyal medya mecralarında varlık gösterilmelidir.Örneğin Facebook, TikTok ve diğerleri.

2- Google reklamları iptal edilmeli ve diğer sitelerde reklam kurulmalıdır. Reklam gelirleri gözden geçirilerek yeni reklam stratejileri belirlenmelidir.

3- Daha once farklı sosyal medya mecralarını kullanmayan işletmeler bugünden tezi yok danışmanlık almalı ve SEO okuryazarı olmalıdır.

4- Bekleyecek vakit varsa geleneksel pazarlama yöntemlerine ağırlık verilerek yerel satışlarla krizi en az hasarla atlatacak tedbirler alınmalıdır.

5- Sosyal medyanın haricinde işletme web sitesi varsa websitesi üzerinden paylaşımlarla kişiselleştirmiş müşteri deneyimine önem verilmelidir.

6- Her şeye ragmen mevcut Instagram müşterilerinin kaybedilmemesi için güvenli VPN araçları satın alınmalı ve faaliyetlere sanki hiç yasaklanılmamış gibi devam edilmelidir.

7- Yabancı müşteri potansiyeli olan işletmeler yasaktan etkilendiklerine dair bildirimler yapmamalı her şeyin control altında olduğu mesajını hissettirmelidir.

• Yaklaşık 200 Yıllık Matematiksel Sorunun Önemli Bir Parçası Çözülmüş Olabilir
• Agentic Commerce Nedir? Anthropic Blueprint Ne Vaadediyor?
• İnsansı Robot Yarışı Nereye Gidiyor?
• Architecture Decision Record (ADR) Nedir ?
• Elektrik Faturanız Fazla Geliyorsa Okuyun

Ayarlar altında yazılım güncellemesi bölümüne girerek sürümü kontrol edebilirsiniz. Eğer güncel değilse tv sizi uyaracaktır. Güncellemenin internet üzerinden tamamlanamaması durumunda buradan model bilgisini girerek tv niz için en güncel webos sürümünü indirip usb ile tv nizi güncelleyebilirsiniz.

Tv nizi güncelleyecek zamanınız yoksa tv nizi fabrika verilerine sıfırlayarak kullanmaya devam edebilirsiniz. Fabrika ayarlarına döndüğünüzde otomatik güncellemeyi kapatmayı unutmayın. Aksi halde internet bağlantısı bulunması durumunda tv üst webos sürümlerine kendisi geçmek isteyecektir. Burada bir aksilik yaşanması durumunda tv niz garip tepkiler verebilir.

Aşağıdaki videodan destek alarak tv nizi güncelleyebilirsiniz

Otomatik güncelleme açık olduğunda tv niz aşağıdaki resimde olduğu gibi otomatik olarak güncellenecektir.

Riskler ve Limitler

İkinci makine çağının ikinci dalgası beraberinde yeni riskler de getirecek, daha spesifik konuşmak gerekirse makine öğrenmesi sistemlerinin anlaşılırlık düzeyi düşüktür yani insanlar bu sistemlerin karar verirken nasıl bir mantık süreci yürüttüğünü anlamakta zorluk çeker.

Polanyi paradoksundan kendimizi kurtarmayı başarmış olsak bile bu sefer de bunun farklı bir versiyonu ile karşı karşıya bulunuruz. Çünkü polanyi paradoksunda biz bildiklerimizi aktarmakta eksiklikler yaşıyorken bu sefer makineler bize anlatabileceklerinden daha fazlasını biliyor olacaktır bu da önümüze 3 adet risk çıkarır.

Polanyi Paradoksu: Michael Polanyi’nin ortaya attığı bir paradoks. Buna göre insanlar anlatabildiklerinden fazlasını bilmektedirler. Karmakarışık trafikte beynin işlemleri otomatik yapması, bir insanın yüzünü hemen tanıyabilmemiz buna örnek olarak verilebilir.

• Birincisi, makinelerin tasarımcılarının niyetlerinden kaynaklanmayan ama sisteme eğitmek için sağlanan verilerden edindikleri gizli bir taraflılıkları olabilir, mesela sistem geçmişte insan yetkililerinin ilanlarına başvuranlar arasında görüşmeye kimleri çağırdığını alınan  kararlardan oluşan veri setini analiz ederek öğrenebilir ve bu işin kendisine bırakılmasından sonra “Madem geçmişte o nitelikteki adaylar çağrılmış ben de aynı nitelikteki adayları görüşmeye çağırmalıyım” diye özetlenebilecek ırk cinsiyet etnik köken gibi bir nitelikleri ön plana çıkaran bir karara varılabilir. Dahası bu taraf tutma durumu açık bir kural gibi değil de binlerce faktörün arasına incelikle sokuşturulmuş gibi de görünebilir.

• İkincisi, açık mantıksal kurallar temelinde yükselen geleneksel sistemlerin aksine nöral ağ sistemlerinin somut değil istatistiksel gerçeklerle uğraşmasıdır. Bu da sistemi özellikle eğitim verilerinde yer verilmemiş durumlar başta olmak üzere her durumda mutlak bir kesinlikle başa çıkabileceğinin kanıtlanmasını çok zorlaştırmaktadır. Kanıtlanabilirlik noktasındaki eksiklikler nükleer enerji tesislerinin kontrolü veya hayati kararların alınması gibi kritik uygulamalar söz konusu olduğunda ciddi bir kaygı yaratabilir.

• Üçüncüsü, makine öğrenmesi sistemlerinin hata yapması durumunda- ki bu kaçınılmazdır neyin ters gittiğini saptayıp düzeltmenin zorluğudur, ortaya konulan çözüme giden süreç tasavvur edilemeyecek kadar girift ve sistemin eğitildiği koşulların değişmesi halinde üreteceği çözüm de fayda sağlamaktan çok uzak olabilir.

Yapay Zekânın Vadettikleri

Genel maksatlı teknolojiler arasında en önemli olan yapay zekâ ve özellikle de makine öğrenmesidir, makine öğrenmesi sistemleri birçok uygulamada eski algoritmaların yerini almakta olup birçok işi de bizden daha iyi yapar hale gelmiştir.

• Makine öğrenmesi esas olarak daha önce üretilip kullanılmış yazılımlardan farklıdır. Belli bir sonucu üretmek üzere sistemli bir şekilde programlanmış olmayıp örneklere bakarak kendi kendini eğitmektedir.
• Makine öğrenmesinden yararlanmak isteyen kuruluşlar yapay zekâ becerilerinin kullanımının hızla yaygınlaştığını unutmamalıdır. Modern yapay zekâ sistemleri için gereken algoritma ve donanımlar ihtiyaca göre satın alma veya kiralama yoluyla temin edilebilir. Bu kuruluşlar ellerinde kapsamlı bir veri hacim olmadan da makine öğrenmesini verimli bir şekilde kullanmaya başlayabilir.
• Makine öğrenme sistemlerinin anlaşılırlık düzeyi düşüktür, yani insanlar onların kararları alırken nasıl bir mantık izlediğini anlamakta zorlanırlar. Bu da bizi üç riskle karşı karşıya bırakır;
  • Makineler gizliden gizliye taraf tutabilirler.
  • Makine öğrenme sisteminin kritik durumda çalışabileceğini kanıtlamanın yolu yoktur.
  • Makine öğrenme sistemi hata yaparsa problemin belirlenip düzeltilmesi çok zor olabilmektedir.
• İşleri insanlarla makineler arasında bölüştürmeye devam eden şirketler yapay zekanın becerileri ile insanların becerilerini doğru şekilde entegre edebilen rakipleri karşısında geride kalmaya mahkumdur.

Facebook’taki Yapay Zekâ Atölyesi

Facebook’taki uygulamalı makine öğrenmesi ekibinde (AML) yüzlerce eleman günde binlerce deney gerçekleştiriyor. Facebook’un yapay zekayı niçin ve nasıl düzeyde benimseyip kullandığını anlamak algoritmaların geleceğine yatırım yapma niyetinde olan her şirkete katkı sağlayacaktır.

• Şirketinize daha fazla yarar sağlayacak şey teknolojik atılımlar yapmak değil üzerinde çalıştığınız kurumsal meseleleri iyi anlamaktır. Basit ama güvenilir, şirkete katkı sağlayan bir algoritma yeni istatistik modelleri geliştirmekten daha değerlidir.
• Yeni yapay zekâ becerilerinin geliştirilmesi ve kullanıma sokulmasında Facebook 3 boyutlu bir yaklaşımı benimsiyor;
  • Mevcut ürünler yapay zekâ desteği ile geliştirilmemişse sonradan üzerine yapay zekâ eklenmesi söz konusu değildir.
  • Bilim ve ürün arasında yer alan uzmanlardan kurulu ekip başkalarının bilimini başkalarının üstüne ürününe dönüştüren, her yaptıkları işin yarısında başarısız olan fabrikadır.
  • Ürünün kullanıma sunulmasından önceki 3 yıllık süre ARGE ve veri bilimcilerinin oyun sahasıdır.

Yapay zekaya geçmek için beklemeyi tercih eden şirketler treni neden yakalayamayabilir?

Yapay zekâ teknolojisine geçmeyi düşünen birçok şirket biraz bekleyip bir hızlı takipçi yaklaşımı benimseyerek gelişmeleri izlemeyi yeğlemektedir ancak bu sorunlu bir plandır.

• Bir tedarikçi veya danışman tarafından geliştirilmiş sistemler jenerik olarak kullanılmaları halinde şirketinize çok az değer katabilirler. Bu sistemleri şirketinizin durum ve ihtiyaçlarına göre değiştirerek kullanmanız gerekir.
• Sistemler hazır hale getirildikten sonra bile pilot ve prototip yapay zekâ sistemlerinden üretim sistemlerine geçiş zor olabilir. Tam performans alabilmek için bazı kurumsal süreçleri yapay zekâ teknolojisine göre yeni baştan kurgulamanız gerekebilir.
• Yeni yapay zekâ sistemleri onlarla birlikte çalışan insanlar için yeni roller üstlenme ve yeni beceriler edinme gereği yaratır çalışanların yeni süreç ve sistemler konusunda eğitilmesi için de genellikle hatırı sayılır bir zamana ihtiyaç duyulur.
• Hızlı takipçiler gerekli hazırlıkları yapana kadar, erken benimseyip kullanmaya başlayanlar ciddi bir pazar payını zaten kapmış, çok daha büyük maliyetler ve daha yüksek performanslarla çalışmaya başlamış olurlar. Bu yarışta kazanan her şeyi alır ve geç gelenler arasındaki fark hiçbir zaman kapatılamayabilir.

Yapay Zekâ Hakkında 3 Soru

Tüm çalışanlarınız yapay zekanın nerelerde kurumsal verimlilik sağlayabileceğiniz saptayabilir. Ancak bunun için asgari yapay zeka bilgisine sahip olmaları şarttır, ekibinizde yer alan herkesin şu soruları cevaplayabilmesi gerekir;

• Nasıl çalışır? Görevleri yapay zeka sistemleri geliştirmek olmayan ekip üyeleri, en azından yapay zekanın enformasyonu nasıl işlediğini ve sorulara nasıl cevap verdiğini bilmelidir. Yapay zekanın besini olan veri olgusunu iyi kavrayanlar yapay zekanın hangi alanlarda daha başarılı olduğunu da iyi anlar.
• Hangi alanlarda daha başarılı çalışır? Makine öğrenmesi araçları dev boyutlardaki güvenilir veri hacimlerini kullanarak bir problemi çözmek ve insanların onlar için belirlediği bariz parametreler çerçevesinde sorunlara yanıt vermek için programlandıklarında üstün bir performans sergiler. Çalışanlarınıza kurumla ilgili veya ilgisiz öteden beridir yapay zeka altyapısı ile çalışan bizzat kullandıkları araçları göstererek aradaki farkı anlamalarına yardım edin.
• Neyi asla yapmamalıdır? Makine öğrenmesinin sorunları çözebilme becerisinin olması her sorunu çözmesini gerektirmez. Eğer çalışanlar yapay zekanın etik sınırları hakkında bir fikir edinir ve kafa yorarlarsa bu teknolojinin kötüye kullanılmasının önünde önemli bir engel olarak dikileceklerdir.

Şirketinizin Sahip Olduğu Verilerin Gerçekten Yapay Zekâ Çağında Bir Değeri Var mı?

Yaygın kanıya göre elinin altında büyük veri hacimleri bulunan şirketler yapay zekayı ekonomisine geçişte önemli avantajlara sahip olacaktır. Ancak çoğu kurumsal lider ellerindeki verilerin sadece yapay zeka sistemlerini inşa etmeye yarayacağını bu sistemleri çalıştırmakta ve onlar üzerinde yeni bir vizyon elde etmektense işlevlerinin olmayacağını bilir.

• Verileriniz gerçekten işe yarar nitelikte olsalar dahi o değerden yararlanma beceriniz yetersiz kalabilir, rakiplerinizde benzer veri setleri varsa sizin verileriniz onlardan daha iyi kestirimler yapmanızı sağlamayabilir.
• Eksiksiz dört dörtlük eğitilmiş yapay zeka modelleri kurumsal değere sahip kestirimler yapabilmek adına sürekli olarak operasyonel verilerle beslenmelidir. Her gün çok geniş hacimli operasyonel veri üreten büyük şirketler bu nedenle daha avantajlı konumdadır.
• Sadece hem yapay zeka modellerini eğitmek için gerekli verilere hem de kurumsal değer taşıyan kestirimler yapmalarını sağlayacak daimi veri akışlarına sahip olan şirketler yapay zekadan sürdürülebilir bir avantaj elde edebileceklerdir.

İlk Yapay Zekâ Projenizi Nasıl Seçmelisiniz?

Yapay zekâ stratejisi oluştururken atmanız gereken ilk adım iki tane kurumsal nitelikli pilot proje tercihi yapmaktır, bu sayede şirketiniz bir yapay zeka ürünü geliştirmeye giriştiği zaman ihtiyaç duyacağı bilgileri ilk elden edilmiş olacaktır.

• Pilot Yapay Zekâ projesini tasarlamaya başlamadan önce kendimize şu 5 soruyu sormamız gerekir;
  
  
  • Proje size hızlı bir kazanım sağlayabilecek mi?
  • Projenin kapsamı çok dar veya yönetemeyeceğiniz kadar geniş mi?
  • Projeniz sektörünüzle ilgili mi?
  • Pilot projenizi güvenilir ortaklarla hızlandırıyor musunuz?
  • Projeniz değer yaratabiliyor mu?
    
    
• Yapay Zeka projesini uygulamaya geçmeden önce liderler tamamlanma süresini ve hedeflenen sonuçları açıkça belirtmeli ekibe mutlaka kullanabileceğim makul bir bütçe ayırmalıdır. Ayrıca yapay zeka ve kurumsal uzmanlık alanları arasında köprü görevi üstlenecek bir ekip lideri seçilmeli yaratılacak kurumsal değeri hesaplamalı teknik fizibilite yapmalı ve küçük bir ekip oluşturulmalıdır.
• Pilot projede dönüm noktasına ulaşıldığında Özellikle de başarılı sonuçlar elde edildiğinde ekibe kurum içinde başarısını duyurma fırsatı sunulmalıdır.

Şirketinizin Algoritmaları Hata Yaparsa Ne Olur?

Yapay zekanın yerine getirmesi gereken görevi bir gün gelip yerine getirmediğine dair sayısız örnekler vardır, yapay zekanın becerileri artıp kullanım alanları çoğaldıkça yol açacağı sorunların sıklığı ve şiddeti de artacaktır.

• Şirketinize Yapay zekâ teknolojisini entegre edeceğiniz gün geldiğinde şu analizi yapmalısınız; Neler ters gidebilir? Ürünümüzden ne yapmasını bekliyoruz? Yapmazsa ne olur? Hasarı hafifletecek bir planımız var mı?
• Yapay zekanın beceriksizliklerinden ötürü oluşabilecek hasarı hafifletmek için şirketler şu önlemleri alabilirler;
  • Sisteme kullanıcı tarafından sağlanacak veri girişi kontrol edilebilir sadece doğrulanmış veri girişleri kullanılabilir.
  • Algoritmalardaki ırk cinsiyet yaş gibi taraflı davranmaya açık unsurlar denetlenebilir.
  • Yazılımın ne şekilde çuvallayacağı dikkatle incelenip olası her senaryo için bir güvenlik mekanizması oluşturulabilir.
  • Daha az akıllı bir yedek ürün veya hizmet el altında hazır tutulabilir.
  • Bir rezalet yaşanması durumunda medya ile iletişim konusunda yapılacaklar planlanabilir.

Yapay Zekâ İşi Nasıl Değiştirecek?

Şirketler yapay zekanın işi ve toplumu nasıl değiştireceğine dair farklı görüşleri anlamak durumundadır çünkü bu görüşler geleceğin iş gücünün nasıl şekilleneceği üzerinde dolaylı veya doğrudan doğruya etkili olacaktır.

• Bu tartışmanın 5 ana kategorisi bulunmaktadır;
  
  
  • Distopyan görüş: İnsan ve makine bir Evrim mücadelesine girecek ve insan makineye karşı mücadeleyi kaybedecektir.
  • Ütopik görüş: akıllı makineler işleri elimizden almaya devam edecekler ama bunun sonucunda ekonomik daralma değil beklenmedik bir zenginlik doğacaktır.
  • Teknolojik iyimserler: Bir üretkenlik patlaması başlamış bulunmakta ancak bu patlama resmi verilere yansımamaktadır.
  • Üretkenlik konusunda şüpheci kesim: Akıllı teknolojiler ne kadar gelişmiş olursa olsunlar üretkenlikteki artışları sınırlı kalacaktır.
  • Gerçekçi iyimserler: Dijitalleşme ve akıllı makineler geçmiş teknoloji devrimlerininkine eş bir üretkenlik artışı yaratacaktır.
    
    
• Yapay zeka çağında şirketlerin gelişmesini isteyen yöneticiler şu hedeflere odaklanmalıdır;
  • İnsan becerilerinin geliştirilip operasyon modellerinin yeni baştan tasarlanmasında teknolojinin kullanılması.
  • İş tanımları ve organizasyon yapısının yeni baştan tasarlanması.
  • Çalışanların akıllı işletmeye geçiş sürecinde ortak olarak konumlandırılması.

İş Birliğine Dayalı Zekâ

Yapay zekâ iş dünyasında köklü bir dönüşümün fitilini ateşledi, yapay zekadan en fazla yararı elde etmenin yolu onu insanların yerine geçirmekten değil onları yapay zekanın üstün yönleri ile güçlendirmekten geçiyor. Şirketler en fazla performans artışını insanlarla akıllı makinelerin iş birliği yaptığı durumlarda elde ediyor.

• İnsanlar makinelerin güçlenmesi için üç temel görev üstlenmek durumunda, makineleri belli görevleri yerine getirecek şekilde eğitmek o görevlerin sonuçlarını açıklamak ve sorumlu biçimde kullanılmalarını sağlamak.
• Yapay zekâ insanların becerilerini geliştirmek için bilişsel gücümüzü üst seviyeleri çıkarmalı. Çalışanlar ve müşterilerle etkileşim içine girerek bize daha sofistike işleri yoğunlaşabileceğimiz fazladan zaman yaratmalı ve becerilerimizi arttırmak için insani beceriler edinmeli.
• Şirketler iş süreçlerini yeniden kurgulamalı, yapay zeka kullanarak daha fazla operasyonel esneklik ve hız kazanmalı daha geniş ölçekte karar verebilmeli ve ürün ve hizmetlerin daha fazla kişiselleştirilmesini sağlamalı Arzu edilen dönüşüm o dönüşümün gerçekleştirilmek için akıllı makinelerle nasıl işbirliği yapılacağı diğer süreçlerle ne gibi hizalanma ve ödünleşmeler içinde olunacağını belirlemekse size kalmış.

Yapay Zekayı Daha Duygusal Hale Getirmenin 3 Yolu

 Yapay zekâ yakın bir gelecekte duygularımızı anlamaya yorumlamaya işleyip taklit etmeye başlayacak, duyguları analiz edilen kullanıcıların mahremiyet ve manipüle edilme kaygılarına kapılmaları doğaldır.

• Şirketler bu alana yönelmeden önce şirket liderleri sunacakları değer önerisi ile insani duyguların bir yakınlık içinde olup olmadığını, müşterilerin duygularını analiz etme izni verip vermeyeceklerini, sistem bozulursa müşteri ve markanın karşı karşıya kalacağı riskleri incelemelidir.
• Liderler bu kaygıları dikkate alarak duygusal yapay zekanın günümüzdeki 3 uygulama tarzına dikkatli bir değerlendirmeye tabi tutmalıdır;
  • Verecekleri tepkiyi belirlemek için duygusal analizi kullanan sistemler.
  • Yeni şeyleri öğrenmek için Hedef gözeterek duygusal analiz Sağlayan sistemler.
  • İnsanlar arası etkileşimleri taklit ederek başlayıp sonunda tamamen ortadan kaldıran sistemler.
• Bu konularda başarılı olan şirketler bilişsel zekâ ağırlıklı etkileşimleri bir kenara bırakıp duygusal zeka ağırlıklı deneyimlere yönelecektir Bu da markaların müşterileriyle daha kişisel daha derinlikli ilişkiler kurmasına olanak yaratıyor.

Yapay Zekâ Stratejiyi Nasıl Değiştirecek? Bir Düşünce Deneyi

Yapay zekâ sayesinde kestirim yapmanın maliyeti düşecek isabet oranı ve hızı artacaktır. Kestirimlerin isabet oranı belli bir eşiği altında kurumsal strateji üzerinde bunun ciddi yansımaları olacaktır.

• Stratejistler öncelikle kestirimlerin kendi sektör ve uygulamaları için ne miktarda ve hızda olacağını anlamalıdır, ardından bu kestirimlerin ne gibi stratejik seçenekler yaratacağını anlamaya odaklanmalıdır.
• Kestirimlerin isabet oranının artmasıyla yeni iş modelleri ortaya çıkacak bu da birçok sektörde stratejik oyun sahasını yeni baştan şekillendirecektir. Tüm sektör genelinde iş modellerinin yeni baştan şekillenmesine paralel olarak ilk harekete geçen taraf olma ve farklı tip becerilere yatırım yapma gibi birtakım stratejik kaygılar doğacaktır.
• Örneğin Amazon gibi bir e-ticaret sitesi, müşteriler için kestirim bazlı önce kargola sonra sat modelini hayata geçirebilir ve böylece müşterilere ürünleri sepete koydukları anda kargolama yapabilir. Amazon piyasada bu modeli uygulayan ilk satıcı olmak amacıyla daha henüz kar sağlayacak noktaya getirmeden hemen uygulamaya başlayabilir ve ortaya çıkacak yüklü miktardaki ürün iadelerinin üstesinden gelebilmek için ilave nakliye ve lojistik yatırımları yapabilir.

Yapay Zekanın Geleceğinde Verinin Yeri

Yapay zekâ teknolojisi geliştikçe aşağıdan yukarıya gelecek, büyük veriye bağımlılıkları azalacak ve insanların problem ve görevlere yaklaşımlarında sergilediklerine çok benzer bir yukarıdan aşağıya akıl yürütme yöntemini daha çok kullanmaya başlayacaklar. Bu genel akıl yürütme becerisi yapay zekanın hiç olmadığı kadar kullanımının önünü açacak ve bu da daha önceleri yapay zekaya yer olmadığı düşünülen sektör ve alanlarda bile bu teknolojiyi benimseyip kullanmaya başlayanlar için yeni fırsatlar yaratacak.

• Yakın geçmişe kadar yapay zekâ derin öğrenme ve makine öğrenmesi metotları üzerinden geliştirilen bir teknolojiydi. Sistemler en aşağıdan başlanarak ve çok büyük veri hacimlerinden yararlanılmak suretiyle taş üstüne taş konularak inşa ediliyordu. Veriye doymayan bu nöral ağlarla ilgili ciddi bir takım kısıtlar var, uç senaryolar karşısında becerikli değiller çünkü bu gibi durumlarla ilgili veriler az.
• Yapay zekanın önümüzdeki yıllarda nasıl evrileceğini anlamak yatırım ve testlerini buna göre planlamak isteyen şirketler şu 4 alandaki gelişmeleri dikkatle takip etmelidir.
  • Robot muhakemesinde yüksek verimlilik robotlar dünyayı insanlar gibi kavramsal boyutta anlayabildiğinde daha az veri ile eğitimleri mümkün olacak.
  • Hazır uzmanlık yüksek belirsizlik karşısında çok az veriye sahip bir insan uzmanı nasıl hareket edeceğini örnek alan yukarıdan aşağıya doğru yapılandırılmış yapay zeka fabrika ekipmanlarının tasarımı ve kontrolü için kullanılan yoğun veri girişine bağımlı yaklaşımlardan daha başarılı olma potansiyeline sahip.
  • Mantıksal akıl yürütme yukarıdan aşağıya doğru yapılandırılmış yapay zeka sistemleri makinelerin gündelik hayatta karşılaşılan nesne veya eylemleri anlamalarını doğal bir şekilde iletişim kurmalarını beklenmedik durumların üstesinden gelmelerini ve yaşadıklarından yeni şeyler öğrenmelerini sağlayacak.
  • Olasılıkları değerlendirme, insanlar genellikle pek uğraşmadan ve rutin olarak olasılıkları gözden geçirir ve en yüksek olasılığa göre hareket eder ve bunu yaparken çok fazla geçmiş deneyime sahip olmamız da gerekmez bu akıl yürütme yöntemini artık makinelerde öğreniyor.

• Yaklaşık 200 Yıllık Matematiksel Sorunun Önemli Bir Parçası Çözülmüş Olabilir
• Agentic Commerce Nedir? Anthropic Blueprint Ne Vaadediyor?
• İnsansı Robot Yarışı Nereye Gidiyor?
• Architecture Decision Record (ADR) Nedir ?
• Elektrik Faturanız Fazla Geliyorsa Okuyun

Bu işlem nasıl yapılıyor ?

Veri bilimi yöntemlerinden biri olan görüntü ön işleme, bir resmin dijital olarak editlenmesi anlamına gelmektedir. Dijital ortamda gördüğümüz tüm resim ve videolar aslında bir ve sıfırlardan oluşan matrislerden ibarettir, bu matrislerin içindeki veriler renk değerlerini renklerde görüntüyü oluşturmaktadır. Çözünürlüğü düşük bir görüntüde, çözünürlüğe etki eden noktalar yapay zeka algoritmaları ile belirlenerek dijital olarak düzenlenebilmektedir. Bu düzenleme bir kaç yöntemle yapılmakla birlikte yeni yöntemlerde geliştirilmeye devam etmektedir.

Ortalama Yöntemi

Yeni algoritmalar resimde eksik olan yerleri ortalama yöntemi le doldurabilmektedir, örneğin bir resimde ölü veya bozuk pixeller var, bu pixel çevre pixellerin ortalama değeri ile doldurularak görüntünün o kısmında hiç hata yokmuş gibi gösterilebilir.

Aynalama Yöntemi

Görüntünün bir kısmında hata var ve diğer kısmı sorunsuz ise , sorunsuz kısımdaki doku sorunlu kısma aynalanarak görüntü sorunsuz hale getirilebilmektedir.

Aykırı Pixeller

Karanlık veya parlak pixeller özel algoritmalarla belirlenen tonlarda doldurulabilir, bu sayede göze çarpan kötü görüntü absorbe edilmiş olmaktadır.

Bu yöntemler sadece bazılarıdır, resim ön işleme için sürekli olarak yeni yöntemler geliştirilmektedir, elinizdeki video için hangi algoritmanın daha iyi sonuç göstereceği alan uzmanı tarafından test edilmelidir.

Görüntü Ön İşleme Nerede Yapılıyor ?

Günümüzde görüntü ön işleme, metin ön işleme gibi işlemler yüksek veri işleme kapasitesine sahip bilgisayarlar ile yapılabilmektedir. Bu işlemleri gündelik kullandığımız pc lerde yapmak pek mümkün değildir.

Youtube ve diğer video platformlarında olan veriler büyük veri yönetim araçları sayesinde bulut sunuclar üzerinde parçalara ayrılmakta, ayrılan her parça nvidia rtx super resolution algoritmalarıyla düzenlenmekte ve daha sonra tekrar birleştirilmektedir, paralel işlem yapan yüzlerce GPU sayesinde kısa sürede düzenlenebilen görseller yine bulut sunucular üzerinden izleyiciye sunulmaktadır.

Günümüzde Netflix, Amazon, Facebook, Instagram ve benzeri bir çok şirket büyük veri yönetim araçlarını kullanmaktadır. Popüler Bigdata analiz ve yönetim araçları için burayı ziyaret edebilirsiniz.

• Yaklaşık 200 Yıllık Matematiksel Sorunun Önemli Bir Parçası Çözülmüş Olabilir
• Agentic Commerce Nedir? Anthropic Blueprint Ne Vaadediyor?
• İnsansı Robot Yarışı Nereye Gidiyor?
• Architecture Decision Record (ADR) Nedir ?
• Elektrik Faturanız Fazla Geliyorsa Okuyun

Sudi Arabistan, 2016 da start verdiği ve 2030 vizyonu olarak lanse ettiği Dünya İçin Yeni Harikalar – Çizgi adlı giga projeyle dikkatleri üzerine çekti.

Arabistan Veliaht Prensi Muhammed Bin Salman tarafından tanıtımı yapılan projenin kısa adı NEOM. Yunanca yeni anlamına gelen NEO kelimesinin sonuna Veliaht prens Muhammed isminin baş harfi eklenerek NEOM adı oluşturulmuş.

Projeye göre Kızıl Deniz’den başlayıp ülkenin içine doğru 170 KM uzunluğunda çizgi şeklinde bir şehir inşa edilecek. Yapılmak istenen monolitik kentte araba veya yol olmayacak. Şehrin istenilen her yerine max 20 dk da gidilebilecek. Kişisel yaşam için gerekli olan tüm ihtiyaçları karşılamak için sadece 5 dakika yürümek yeterli olacak.

Şehir kübik bir yapıda 200 metre genişliğinde, 500 metre yüksekliğinde olacak. Oluşturulacak bu şehrin dışı tamamen ayna ile kaplanacak. %100 yenilenebilir enerji ile çalışacak olan şehir arazinin %95 ini doğal olarak koruyacak. Tamamlandığında 9 milyon kişiye ev sahipliği yapacak olan şehir toplamda 34 kilometrekarelik bir alan kaplayacak. Şehrin içinde mikro klima sistemi sürekli olarak çalışarak çölün ortasında ormanlık, ekolojik bir yaşam sunulacak.

Başarılabilir mi ?

Gelişen pil teknolojileri elektrikli araçları gündeme getirdi, Arabistan’ın devlet gelirlerinin büyük bir kısmı petrol ticaretinden karşılanmaktadır, elektrikli araçların gündeme gelmesiyle Arabistan ekonomisi gerilemiş durumda, turizm faaliyetleriyle ekonomik kazanç sağlamak isteyen Arabistan öncesinde de benzer projelere girişmiş fakat tamamlayamamıştı. Araştırmacıların yorumlarına göre maddi gereksinimler tam olarak karşılansa bile proje 50 yıldan daha kısa bir sürede tamamlanamaz.

Buna rağmen Google Map’te NEOM olarak aratıldığında NEOM Community One adında bir şehir kurulduğu yanına da bir hava limanı inşa edildiği görülüyor. Kurulan yeni şehir ile ilgili videolar Youtube’a da düşmüş durumda.

• Yaklaşık 200 Yıllık Matematiksel Sorunun Önemli Bir Parçası Çözülmüş Olabilir
• Agentic Commerce Nedir? Anthropic Blueprint Ne Vaadediyor?
• İnsansı Robot Yarışı Nereye Gidiyor?
• Architecture Decision Record (ADR) Nedir ?
• Elektrik Faturanız Fazla Geliyorsa Okuyun

Silikondan yapılmış bir deri için en büyük zorluk aşınma olduğundan derinin biomateryallerden oluşması konusunda derin çalışmalar yürütüşmüştür. Bu çalışmalardan bir tanesi Japonya Tokyo Üniversitesi bilim insanlarından Şoci Takeuçi ye ait.

Biomateryallerle canlı bir yüzey oluşturmanın mümkün olduğunu belirten Takeuçi bunun uygulanbilir olduğunu göstermek için robotik bir parmağı biomateryallerden oluşmuş bir deri ile kaplamayı başladı.

Takeuçi insan derisinin son iki katmanını temsil eden derinin oluşması için deriyi kolajen ve fibroblast çözeltisiyle dolu bir silindirde tuttu. Hücrelerden oluşan ve kendini yenileme yeteneğine sahip olan deri 1.5 mm kalınlığında ve sadece epidermis ve dermis katmanlarından oluşuyor.

Takeuçi derinin henüz mükemmel görünmediğini belirtiyor. Gelecekte robotik hareketlere göre gerilip buruşabilen, yaralandığında kendini onarabilen bir derinin oluşturulabileceğini ve bu derinin mevcut silikon derilerden daha gerçekçi görüneceği belirtiliyor.

Bu gelişme yapay zeka, derin öğrenme ve gelişmiş mekanik robotların gelecekte çok daha iyi kamufle olabileceklerini gösteriyor. Bu tür çalışmaların ilk kullanım alanlarının savunma sanayi olduğu düşünüldüğünde gelişme kulağa ürkütücü geliyor.

• Yaklaşık 200 Yıllık Matematiksel Sorunun Önemli Bir Parçası Çözülmüş Olabilir
• Agentic Commerce Nedir? Anthropic Blueprint Ne Vaadediyor?
• İnsansı Robot Yarışı Nereye Gidiyor?
• Architecture Decision Record (ADR) Nedir ?
• Elektrik Faturanız Fazla Geliyorsa Okuyun

Dijital ikiz, ürün, mal veya hizmetin imal sürecinin sensörler ve IOT cihazlarla dijital verilere çevrilmesi, işletmenin bir kopyasının bilgisayar üzerinde oluşturulmasıdır. Dijital ikiz sisteminden elde edilecek verim oluşturulan ikizin gerçekliğe oranı ile ölçülmektedir. Bir dijital ikiz gerçek süreçlerle ne kadar çok örneklenirse o kadar doğru sonuçlar elde edilecektir.

Neden Önemlidir ?

Dijital ikizin neden bu kadar önemli olduğunu basit bir örnek üzerinden anlatmak mümkündür. Gaz depolayan ve sürekli olarak gaz alıp satan bir işletmeye sahip olduğunuzu düşünün. Haftanın ilk günü 100 ton LPG depolarınıza transfer ediliyor, daha sonra hafta boyunca siz bu gazı diğer tankerlere transfer ediyorsunuz. Tankerleriniz arasında gaz transferinin sorunlu olup olmadığını anlamanız için borulardaki basınç saatlerini, sıcaklık ve gaz sensörlerini takip etmeniz gerekiyor. Bu işlem için bir görevli tutup ondan her saat başı saatleri kontrol etmesini isteyebilirsiniz. Bu personel size bir sorun olup olmadığını söyleyebilir, bir problem varsa giderilmesi için aksiyon başlatabilir ama o personel bir sorunun oluşabileceğini tahmin etmede yetersiz kalabilir.

İşte burada dijital ikizin önemi ortaya çıkıyor, önceki açıklamada dijital ikizin işletmenin tam bir kopyası olması gerektiği belirtilmişti. Şimdi düşünelim, biz tanklardaki gaz miktarını, yoğunluk ve basıncı, borulardan geçen gazın debisini, basıncını ve yoğunluğunu, transfer öncesi ve sonrası durumları dijital bir veriye çevirsek, yani olan biteni binary etiketlere çevirsek, bu veriyi depolasak ve gerçek zamanlı izlesek neler elde edebiliriz?

Öncelikle artık saatlere bakmak için tuttuğunuz bu personel dolum tesisinde dolaşmak zorunda kalmaz, bir bilgisayarın başında oturarak tüm tesisi tek bir dashboard üzerinden takip edebilir. Elde edilen veriler makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilerek tesiste gelecekte oluşması muhtemel problemler henüz kritik noktaya gelmeden tahmin edilebilir. Böylece tesiste yaşanacak büyük bir patlama henüz gözle görülebilecek belirtiler vermeden tahmin edilebilir.

Dijital ikizin zorlukları

Dijital ikizin kullanımını zorlaştıran en önemli faktör maliyettir, bir işletmenin ikizini yaratmak ve izlemek için ileri teknoloji sensörlere ve bu verileri işleyebilecek ileri teknoloji bilgisayarlara ihtiyacınız olacaktır. Son zamanlarda Amazon, MS Azure, Google ve yerel veri merkezleri bulut hizmetler sunarak IOT verilerin depolanması ve işlenmesi konusunda destek veriyor. Buna rağmen, dijital ikizi efektif bir şekilde takip edebilecek yazılım desteği önemli maliyet kalemlerinden biri.

Dijital ikiz üç önemli veriyi tutmaktadır, geçmişteki veri, şuan olan ve gelecekte olabilecek olan. Bu üç veri makine öğrenimi ve sinir ağları yöntemleri ile gelecekte olabilecek bir olayın yüksek doğrulukla tahmin edilmesini sağlamaktadır. Şöyle düşünebilirsiniz, işletmeniz 80 yıl geçmişe sahip ve o 80 yılda olan biteni işletmenin tüm noktalarında saniye saniye bilen ve bunu hiç unutmayan bir ustabaşına sahipsiniz. Usta başınız o kadar zeki o kadar akıllı ki, sadece geçmişi iyi anımsamakla kalmıyor, geleceğe dair tasarılarda ve tahminlerde bulunabiliyor. Böyle bir ustabaşı işletmeniz için nasıl kilit role sahip ise günümüzdeki işletmelerde dijital ikiz o düzeyde öneme sahiptir.

Dijital ikiz hakkında daha geniş bilgi için bu makaleyi ziyaret edebilirsiniz.

• Yaklaşık 200 Yıllık Matematiksel Sorunun Önemli Bir Parçası Çözülmüş Olabilir
• Agentic Commerce Nedir? Anthropic Blueprint Ne Vaadediyor?
• İnsansı Robot Yarışı Nereye Gidiyor?
• Architecture Decision Record (ADR) Nedir ?
• Elektrik Faturanız Fazla Geliyorsa Okuyun

Kore’nin en büyük 3D baskı seri üretim sistemine sahip olan Glück ile işbirliği yapan Sculpia insansı robot seri üretiminde pazar lideri konumunda.

İnsansı Robotları Neden İstiyoruz ?

İnsanlık kendine benzeyen bir objeyi imal etme konusunda neden bu kadar ısrarcı ve rekabetçi ? Bu düşüncenin arkasında “yaratma” egosunu tatmin etmek olabilir mi ?

Elbette bu konular farklı bilim dallarında incelenebilir fakat teknolojinin anı durdurmak, anı yaşatmak, ölümsüzleştirmek gibi bir amaca hizmet ettiği reddilemez. Fotoğraf makineleri, kameralar, canlı video hizmetleri, anlık resim paylaşımları, podcastler ve videobloglar bunların örneklerinden.

Yıllar önce insanlar liderlerini, krallarını, padişahlarını, sevdiklerini, çocuklarını ve pek çok kıymetli insanı bir süre daha yakınında hissetmek için mumyalamış ve çürümeyi önlemeye çalışmıştır. Duvar resimleri, portreler ve kartpostallarda ölümsüzleştirme çabalarından biridir.

Bilim ve teknoloji insanlara bir objeyi, bir insanı veya bir anı ölümsüzleştirme konusunda geçmişe göre çok daha ileri düzeyde. Bu paylaşımdaki insansı robotlar, geçmiş döneme ait bir alanın kopyası olan alanlar ve geçmişe ait replikalar geçmişteki güzel anıları ölümsüzleştirmek için tasarlanmıştır. İşte Sculpia ‘nın da yaptığı budur. Geçmişi zinde tutmak.

Bilinen en insansı robotlar;

Sopia

Ameca

Sculpia Robot Ailesi

Atlas

Asimo

Ülkelerin ve bölgelerin kritik noktalarına yerleştirilmiş hava ölçüm araçları ve bilgisayarlar sayesinde elde edilen örüntüden gelecekte nerelere tahminen ne kadar yağmur ve kar yağacağı, kaç gün güneşli kaç gün bulutlu geçeceği gibi veriler elde edilebiliyor. Buna rağmen çoğu kez beklenenin dışında seller, fırtınalar ve çığ olayları yaşanabiliyor.

1960 ta Lorenz tarafından keşfedilen kelebek etkisi teorisine göre “Brezilya’da kanat çırpan bir kelebek Teksas’ta fırtınalara sebep olabilir”. Bu teoride bahsedilen durum kelebek veya hava olayı değildir, teoriye göre dünyanın herhangi bir yerinde önemsiz gibi görünen kaotik bir gelişme farklı bir noktada inanılmaz etkiler yaratabilir.

28 Mart 2022 de Nonlinear Processes of Geophysics te yayınlanan bir çalışmada bilim insanları kelebek etkisi teorisinden yararlanarak doğa olaylarını yönetmek üzere yeni bir simülasyon tekniği denedi. Bilim insanlarına göre doğa olaylarını yönetebilmek için Lorenz teorisindeki kelebeği nereye konumlandırmamız gerektiğini bilmemiz yeterli, böylece doğa olaylarını engelleyemesek te bize zarar veremeyecek ölçüde manipüle edebiliriz.

Hava olaylarını yönetebilmek için yeni tekniklerin keşfedilmesi yüksek kaliteli hava ölçüm cihazları ile mümkün olduğundan bilim insanları önce cihazlarını yeniledi ve simülasyon için gerekli veriyi elde edecek kadar cihazı konuşlandırdı. Bilim insanları daha önce de hava olaylarını değiştirmek için girişimlerde bulunmuştu, mesela 2019 Flossmann ve arkadaşları yerden ve uçaklardan havaya dumanlar ve kuru buzlar enjekte ederek aerosollerin bulut yoğunlaşma çekirdeği gibi davranmasını ve bulut oluşumunu arttırmasını sağladı, gerçekten de işe yaradı ve o bölgede yağmur yağdırmayı başardılar. Öncesinde 2018 yılında Liğ ve arkadaşları hesaplamalı simülasyonlar gerçekleştirdi ve Sahra üzerinde büyük ölçekli rüzgar ve güneş çiftlikleri uygulayarak ve küresel atmosferik dolaşımı modüle ederek Sahel bölgesindeki potansiyel yağmur iyileştirmelerini araştırmıştı, tüm bu bilgiler gösterdi ki insanlık hava olayarı konusunda gerçekten de çok kısıtlı bilgiye sahip. Bilim insanlarına göre daha önce yapılan tüm çalışmalar, zaten gerçekleşmek üzere olan hava olaylarını tetiklemek üzerineydi, yapılan yeni çalışmada odak değiştirildi ve zaten gerçekleşecek olan doğa olaylarının daha az zararla geçirilmesi üzerine yoğunlaşıldı.

Bilim insanlarına göre dünyanın her bir noktasındaki doğa olaylarını daha yüksek bir keskinlikle elde edebilirsek, tıpkı Lorenz in kelebeğinin kanatlarının ortaya çıkardığı yerel kaosu tespit edebilir ve bu kaosun etkilerini küçük müdahalelerle azaltabiliriz, böylece çok daha şiddetli gerçekleşecek olan bir çok doğa olayını doğal seyrinde tamamlatabiliriz.

Deneyin matematiksel izahı ve diğer ayrıntılar için npg.copernicus.org ziyaret edebilirsiniz.

• Yaklaşık 200 Yıllık Matematiksel Sorunun Önemli Bir Parçası Çözülmüş Olabilir
• Agentic Commerce Nedir? Anthropic Blueprint Ne Vaadediyor?
• İnsansı Robot Yarışı Nereye Gidiyor?
• Architecture Decision Record (ADR) Nedir ?
• Elektrik Faturanız Fazla Geliyorsa Okuyun