Yapay Zeka ve Veri Eğilimleri
Yapay Zeka, Derin Öğrenme ve Makine Öğrenmesi Endüstri 4.0’ın en çok merak uyandıran çalışma alanları konumunda. Bu yazımızda 2018 yılı içerisinde sektörlerin ve toplumun beklentileri ne kadar karşılanacağını inceledik.
Abartılı Reklamlar ve Gerçek
Şirketler halihazırda "Yapay Zeka" çalışmalarına büyük bütçeler harcamakta. Araştırma şirketi Forrester'e göre, firmaların yüzde 55'i yapay zekadan somut bir iş çıkışı sağlayamadı ve yüzde 43'ü, yatırımlarının başarılı olup olmadığını söylemek için çok erken olduğunu söylüyor.
“Ortada birçok konseptin kanıtı ve pilot projeler var ama gerçek, sadece yapay zekanın yapabileceği birşey değil. Aynı zamanda bu yeni akıllı sistemleri inşa etmek için gerekli olan olgunun farkına varılmaya başlandı” diyor Michele Goetz, (“The Honeymoon For AI is Over” adlı raporunun yazarlarından biri).
Organizasyonların, teknolojiye açık bir iş hedefi düşünerek yatırım yapma ihtiyacını anlamaya başladığını da ekliyor. İşletme sahipleri, veri bilimcileri ve teknoloji uzmanları hepsi bu sürece dahil olmalı. Sadece küçük artış sağlayacak değerler değil, bir hedef tanımlayamazsanız Yapay Zeka için maliyet çok yüksek olup yatırım geri dönüşü sağlamayacaktır.
Yapay Zeka İçin Yeni Endüstriler
Yandex Data Factory şirketinin CEO’su Jane Zavalishina’a göre; ileri veri bilimi konusundaki artan anlayışın, geleneksel şirketlerde de dijital öncü firmalardakine benzer sonuçlar vermesi bekleniyor.
"Bu sadece heyecan verici bir teknolojik yatırım değil" ve "Şimdi, yapay zekanın aslında pratik bir iş aracı olduğunu anlıyorlar" diyor. 2017 yapay zekanın hayatımzıa getirebileceği konuları anlamaya yönelik geçti, 2018'de gerçek anlamda pratikte benimsenmiş modeller göreceğiz. Egzotik robot asistanlar veya satrançta ve Go’da insanları yenen yapay zeka resminden ziyade arka planda çalışan görünmez sistemler kullanmaya başlayacağız. Bu görünmez yapay zeka, petrol ve maden endüstrisi gibi geleneksel işletmeler için süreçleri optimize etmekte kullanılacak. Tarihsel verileri analiz ederek, bu kuruluşların bakımda gerçek zamanlı tavsiyeler üretmeye ve verimliliği artıran değişikliklerin nerede yapılacağına ilişkin bir tahmin modeli oluşturuluyor. IoT ve analitik alanlardaki büyümeler, endüstriyel yapay zekayı daha erişilebilir hale getiriyor ve artık sağladığı avantajlar tanıtım sağlıyor; yeni teknolojileri benimseme isteksiz oldukları bilinen köklü endüstriler, değerini anlamaya başlıyor.
Verilere Odaklanma
Veri bilimi, 2017'de önemli ilerleme kaydetti. Ancak bu hızlı ilerleyiş yetersiz veri kalitesi yüzünden yavaşlayabilir. Veri kalitesinin düşük oluşu genellikle veri bilimcilerini verilerin hazırlanmasına ve kalitesiz çıktıların filtrelenmesine aşırı zaman harcamalarına yol açar.
Yapay zeka veya makine öğrenimi sadece ileri analizlerde değil veri kalitesi ve veri yönetimi gibi analizlerde de önemli bir rol oynamaya başlayacak.
Derin Öğrenmenin Kullanışlılığı
Veri bilimcileri kısa süre daha yüksek talep seviyesinde kalmaya devam edecek olsa da giriş maliyetinin düşük olması nedeniyle derin öğrenme daha erişilebilir hale gelecek.
Google, Amazon ve Microsoft'un gibi üç önemli bulut hizmeti sağlayıcısı şimdi müşterilerin sinir ağı sistemlerini eğitmelerine olacak tanıyan grafik işlemcileri ile saatlik kiralama hizmeti sunuyor.
Eğitim bittikten sonra, hesaplama için çok fazla hesaplama kapasitesine ihtiyaç duyulmuyor. Sürekli kullanmayacakları çok güçlü bir sistemi satın almak yerine birkaç saatliğine kiralamak herkes için avantajlı bir durum oluşturuyor.
Chatbot'ların Yükselişi
Insightly şirketinin CEO’su Anthony Smith’e göre yapay zeka ile güçlendirilmiş chat botları daha da popüler hale gelecek ve çağrı merkezi çalışan ihtiyacını azaltacak.
Smith; "2018'de CRM ve pazarlama için oldukça hareketli olacağını düşündüğüm konulardan birisi de ister ses temelli konuşma olsun isterse de metin tabanlı konuşma ara yüzü olsun konuşmaya dayalı ara yüzler. " diyor.
Ses tabanlı yapay zeka botları da kullanıcının önceki cevaplarına dayalı olarak sorulan soruları sınırlandıran çevrim içi formlara bir alternatif sağlayabilir. Smith, "Birçok insana göre daha hızlı bir çözüm olmakla beraber web sitesinden her seferinde bir şey istediğinizde bir web formu doldurmak zorunda olmaktan çok daha verimli" diyerek ekledi; "Bunun 2018'de yükselen bir trend olacağını düşünüyoruz."
Rol Değişimi
Veri analizi tüm organizasyonlarda önemli bir rol oynayacak konuma geldi. Veri analizi klasik bir analiz ekibi veya IT ekibi ile yapılacak bir iş olmaktan çıktı. Çünkü bu grupların temel fonksiyonları veri analizin sürekli karmaşıklaşan çözümlerini karşılamak için yetersiz kalmaya başladı. Data Analiz Şefi pozisyonu şu an için çok kullanılmasa da gelecek on yıl içerisinde iş ilanlarında fazlaca görmeye başlayacağımız bir pozisyon olacak.
Yeni büyük veri işleme alanında çalışanların sistemin nasıl çalıştığını bilmesinin haricinde iş yaşamı tecrübesine sahip ya da öngörü yapabilecek kişilerde olması gerekiyor ki, halihazırda bilim adamları ve iş hayatını birleştiren bu ortak alanda çok fazla kalifiye çalışan bulunmuyor.
Yazar: Alperen Kara
Kaynak:
►Computerworld
