Makine öğrenimi ve yapay zeka terimleri benzer terimler olarak algılanmaya çok müsaitler. Hatta zaman zaman birbirlerinin yerine bile kullanılabiliyorlar. Fakat esasında oldukça farklılar.
Gelin, hep birlikte bu içerikte bilgisayar biliminin son zamanlardaki popüler terimleri olan yapay zeka ve makine öğrenimi arasındaki farklılıklara bir göz atalım.
Yapay Zeka Nedir?
Çok basitçe tanımlayacak olursak; yapay zekâ, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun belirli görevleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyeti olarak tanımlanabilir. İnsanın düşünme ve uygulama yöntemlerini analiz ederek bunlara benzer yapay yönergeleri uygular.
Yapay Zeka Türleri
Kapasitelerine ve performanslarına göre yapay zeka kabaca üç tipte sınıflandırılır:
- Zayıf Yapay Zeka (Weak AI)
Genellikle zayıf öğrenme yeteneğine ve zekaya sahip yapay zeka.
- Genel Yapay Zeka (General AI)
Sadece belirli bir görevi üstlenebilen orta düzeyde öğrenme yeteneğine ve zekaya sahip yapay zeka.
- Güçlü Yapay Zeka (Strong AI)
İnsan zekasına eşit, akıl yürütme, bulmaca çözme, karar verme, planlama, öğrenme ve iletişim kurma yeteneği olan teorik bir makine zekasına sahip ve aynı zamanda bilinç, nesnel düşünceler, öz farkındalık, duyarlılık ve sadakate de sahip olmalan yapay zeka. Kısaca yapay zekanın geleceği.
Fonksiyonalitelerine göre ise yapay zeka kabaca dört tipte sınıflandırılabilir:
- Salt Tepkisel (Purely Reactive)
Yapay zekânın en basit formu olan bu tür, çevreyi veya durumu tamamen algılayarak gördüklerine göre davranış sergiler. Belirli evrenlere tepki verebilir. Örnek olarak Google’ın AlphaGo yapay zekası.
- Limitli Hafıza (Limited Memory)
Bu tür yapay zekalar, geçmişte öğrendiği verileri toplar ve daha önceden tanımlanmış olan bilgilerinin üzerine ekler. Doğru kararlar vermek ve uygun şekilde aksiyon almak için yeterli deneyime ve belleğe sahiptir. Örnek olarak sürücüsüz otomobiller.
- Zihin Teorisi (Theory Of Mind)
Bu yapay zeka türü ise, insan düşüncelerini betimleyebilir. Etrafındaki insanların davranışlarını etkileyen duygu ve düşüncelerini anlayabilir. Henüz üzerinde çalışılan bu tür, gelecek yapay zeka sınıfı olarak görülüyor.
- Öz Farkındalık (Self-Awareness)
Farkındalık sahibi olan bu yapay zeka türleri, zihin teorisinin uzantısı olarak içinde bulunduğu durumu ve kendini ifade edebilir. Kendi benliğinin farkına varabilir, başkalarının hislerini tahmin edebilir ve sonuç çıkarabilir. Sınıflandırmalara göre zeki, duyarlı ve bilinçli olan bu tür, makinelerin gelecek jenerasyonu olarak tanımlanıyor.
Makine Öğrenimi Nedir?
Öte yandan makine öğrenimi, algoritmalar aracılığıyla makinelerin genellikle önceki verilerini kullanarak ve bu verilere dayanarak bilgi veya çıktı üretmeye çalışmasıdır. Geçmiş verilerden öğrenilebilen teknikler kullanmaktadır. Ve yapay zekanın alt dalı olarak konumlandırılır.
Makine öğrenimi ise kabaca üç ana kategoride sınıflandırılabilir:
- Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
Denetimli bir öğrenme algoritması bilinen bir girdi verisi seti ve verilere bilinen yanıtları alır, ardından yeni verilere yanıt için makul tahminler oluşturmak üzere bir modeli eğitir.
- Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
Denetimsiz öğrenme ise, modelin denetlenmesine gerek olmayan bir makine öğrenme tekniğidir. Bunun yerine, modelin bilgileri keşfetmek için kendi başına çalışmasına izin verilmesi gerekir. Denetimsiz öğrenme algoritmaları, denetimli öğrenmeye kıyasla daha karmaşık işleme görevleri gerçekleştirmeye olanak tanır.
- Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)
Pekiştirmeli öğrenme, davranışçılıktan esinlenen, öznelerin bir ortamda en yüksek ödül miktarına ulaşabilmesi için hangi eylemleri yapması gerektiğiyle ilgilenen bir makine öğrenmesi yaklaşımıdır.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Farkları Nelerdir?
| Yapay Zeka | Makine Öğrenimi |
| Yapay Zeka, insan zekasını bilgisayar sistemlerine dönüştürmekle ilgilenir. | Makine öğrenimi, daha önce mevcut olan verilerden bilgi çıkarmakla ilgilenir. |
| Yapay zeka başarıyı en üst düzeye çıkarmakla ilgilenir. | Makine öğrenimi doğruluğu en üst düzeye çıkarmakla ilgilenir. |
| Yapay zeka sistemlerin çeşitli görevler için insan benzeri davranışlar vermesi beklenir. | Makine öğrenimi modelleri, önceden mevcut olan verilerden belirli bir görev için eğitilir. |
| Yapay zeka günlük uygulamalarda geniş bir alana sahiptir. | Makine öğreniminin kapsamı nispeten sınırlıdır. |
| Yapay zeka akıl yürüterek ve kendi kendini düzelterek öğrenir. | Makine öğrenimi sadece düzeltme yapar. |
| Karar verme mekanizmaları oldukça gelişmiştir. | Karar verme mekanizması barındırmaz. |
| Örneğin: Siri, Google Asistan gibi uygulamalar yapay zeka kullanmaktadır. | Örneğin: Google Lens (OCR) gibi uygulamalar makine öğrenimini kullanmaktadır. |