Page 25 - Target_18_Ciftli

YAKIN GELECEK

Tesla Yapay Zekâ Direktörü Andrej büyük önem taşıyor.
Son olarak, insanlardan çok daha
Karpathy’nin de dediği gibi; önce az hata yapsa bile yüzde 100 doğruluğa
yazılım dünyayı yedi şimdi de sahip bir makine öğrenimi sistemi
kurmak mümkün gözükmüyor. Ve
Yapay Zekâ yazılımı yiyor! bizler, kendi yaptığımız hatalara karşı
daha affedici olabiliyorken makinelerin
hatalarına karşı aynı tutumu
sergilemiyoruz. Dolayısıyla dijital
varlıkları etiketlemek için bir sistemi
eğitirken bu sistemin kararlarından
doğacak yanlışlıklara da hazır olmanız
gerekiyor.
Ancak uzmanlara göre, sahip olduğu
avantajlar ve risklerle birlikte yazılım
2.0, yazılım 1.0'ın yerine geçecek
bir şey değil, bir tamamlayıcı ve bir
uzantı olarak görülüyor. Yazılım 2.0
geliştiricilerinden, her iki dünyadan
da faydalanabilecek sağlam ve
güvenilir sistemler oluşturmak için
yazılım 1.0 geliştiricileriyle iş birliği
yapmaları bekleniyor. Tüm bunları
yaparken Yazılım 2.0’ın bir aldatmaca
olmadığının, programlama ve yazılım
mühendisliğinin şekillendirecek
bir gerçek ve trend olduğunu da
unutmamak gerekiyor.

yaşandı. Özellikle makine öğrenimi İçerik moderasyonu: planlaması, varlık çizelgeleme ve varlık sürekli olarak incelenmesi gerekiyor.
modellerinin ve yeni kod teknolojilerinin Kullanıcılar tarafından oluşturulan verimliliğinde, Yazılım 2.0 birçok fayda Yazılım 2.0’ın getirdiği risklerden YAZILIM 2.0
ortaya çıkmasıyla yeni tanımları da akışlardan zararlı metinleri, ses sağlıyor. biri çeşitlilik ve önyargılar üzerinde
konuşur olduk. içeriklerini, müstehcen görüntüleri ve gelişebilir. Uzmanlar, Yapay Zekâ AVANTAJLARI RİSKLERİ
İş analisti, sistem analisti, videoları ayıklamak için Yapay Zekâ Yüz tanıma: risklerini inceleyecek ekiplerin gizlilik,
mimar, test uzmanı gibi iş rollerine kullanılıyor. Reklam verenlerin marka Yüzleri tanımlamaya, yüzleri uyumluluk, etik, tasarım gibi farklı
sahip yazılım geliştirme alanı, yeni dışı ve düşük kaliteli içerikleri tespit karşılaştırmaya, yüzleri aramaya ve uzmanlık türlerini içermesi gerektiğini
teknolojilerle birlikte veri bilimcileri, etmelerine yardımcı olan bu teknoloji yüzlere göre kimliği doğrulamaya söylerken aynı zamanda farklı sosyal ve
veri mühendisleri, ML mühendisleri hem metin gönderilerinde hem de dayanan birçok kullanım alanı mevcut. kültürel kökenden insanları kapsaması
gibi mesleklere ihtiyaç doğurdu. Bu görsellerde küfür, nefret söylemi ve Okullara, havaalanlarına ve ofislere gerektiğini belirtiyor. Bu da zaman
yeni roller aynı zamanda, yazılım uygunsuz metinleri tespit ediyor. güvenli erişim sağlamak için burada içinde görüşler arası kaosa neden ➤ Gürültülü ve belirsiz verileri sabit ➤ Makine öğrenimi, veri bilimi ve
mühendisliği, yazı operasyonları, da Yazılım 2.0’ın geliştirdiği yüz tanıma olabilir. kodlanmış kurallardan daha iyi istatistiğin temellerini anlaması
istatistik, makine öğrenimi ve veri Kestirimci bakım (Tam zamanında teknolojisi kullanılıyor. Diğer bir risk; makine öğreniminin işleyebilir. gereken yazılım 1.0 geliştiricilerinden
yönetiminin harmanlandığı bir alan bakım): “açıklanabilirlik” maddesini gündeme ➤ Daha fazla veri ve geri bildirim ile farklı bir beceri seti ve zihniyet
açtı. Ancak burada da her sektörde Yazılım 2.0, oluşturulması zor bir YAZILIM 1.0 GELİŞTİRİCİLERİYLE İŞ getirmesi. Yazılımınızın yaptığı zaman içinde uyum sağlayabilir ve gerektirir.
yaşanan bir sorunla karşılaşıldı: algoritmayı daha basit bir günlük sürece BİRLİĞİ YAPMAK ÖNEMLİ işi, neden yaptığını her zaman gelişebilir. ➤ Model yanlılığı, aşırı uyum, yetersiz
vasıflı insan eksikliği. Bu noktada dönüştürdüğü için kodlamanın sezgisel Her yeni geliştirilen teknoloji, açıklayamayabilirsiniz; bu da tıp ve hukuk ➤ Kolayca ölçek büyütmek için paralel uyum ve düşmanca saldırılar gibi yeni
yazılım mühendisinin rolünün, yolu sayılıyor. Havayolları, üreticiler birçok avantajla birlikte risklerini de gibi açıklanabilirliğin çok önemli olduğu bilgi işlem ve bulut hizmetlerinin belirsizlik ve hata kaynaklarını ortaya
“veri küratörü”ne ya da “veri ve işletmeler, denetim ve bakım beraberinde getiriyor. Milyonlarca alanları riske sokar. Yazılım 2.0, geleneksel gücünden yararlanabilir. çıkarır.
etkinleştiricileri”ne dönüşebileceği maliyetlerinden tasarruf etmek ve parametre ve gözlemle, verilerden olarak insanlar tarafından gerçekleştirilen ➤ Daha önce imkânsız veya pratik ➤ Gizlilik, adalet, hesap verebilirlik
tahmin ediliyor. sermaye varlıklarının ömrünü uzatmak oluşan Yapay Zekâ, bazı durumlarda birçok işlemi otomatikleştirmek için olmayan yeni uygulamaları ve alanları ve şeffaflık gibi etik ve sosyal konuları
Yazılım 2.0’ın getirdiği bazı için bilgisayarla görme teknolojisini başarısız olabiliyor. Dolayısıyla kullanılabiliyor ve bir sistemin neden mümkün kılabilir. gündeme getirir.
kolaylıkları şöyle sıralayabiliriz: kullanıyor. Ekipman gözetimi, bakım kullanılan verilerin kalitesinin belirli bir kararı verdiğini açıklayabilmek

24 25