Günümüzde teknolojinin gerçekliği ile pazarlama mesajları arasında ayırt etmek bazen oldukça zorlayıcı olabiliyor. Son beş yıl içinde, metaverse, blockchain ve sanal gerçeklik gibi kavramlar hakkında çok şey duyduk. Şu anda ise, sıkça tartışılan ve bazen kötüye kullanılan bir terim olan Yapay Zeka (AI) üzerine yoğun bir tartışma içindeyiz. Bu yazıda, Wolfram Research'in Yapay Zeka'nın pratik kullanımları üzerine yaptığı çalışmaları derinlemesine ele alacağız.

Wolfram Research: Hesaplamanın Ustaları
Wolfram Research, hesaplama ve bilimsel yenilik alanında önemli bir oyuncu olarak öne çıkıyor. Jon McLoone, Wolfram Research’te 32 yıldır görev yapıyor ve bu süreçte pek çok pozisyonda çalıştı. Şu an Avrupa Teknik Hizmetler ekibini yöneten McLoone, Wolfram'ın sunduğu değer önerisini şu sözlerle ifade ediyor:
“Biz hesaplamayı ve Wolfram teknolojisini biliyoruz. Teknolojimizi, bir kuruluşun karşılaştığı probleme uygun şekilde özelleştiriyoruz.”
Wolfram’ın çalışmaları, mühendislik hesaplamaları, veri bilimi ve makine öğrenimi gibi alanları kapsıyor. McLoone, bu süreçte sembolik AI kavramının önemine dikkat çekiyor.

Sembolik AI ve Generatif AI: İki Farklı Yaklaşım
McLoone, generatif AI ile sembolik AI arasındaki farkı, bir topun fırlatılma açısını modelleme örneğiyle açıklıyor. Generatif AI, birçok fırlatma örneği üzerinden öğrenerek topun seyirini tahmin ederken, sembolik AI matematiksel denklemler kullanarak daha doğru ve güvenilir sonuçlar sunabiliyor.
“Bir topun Mars’ta atılmasının sonuçlarını tahmin edebilmek için sembolik bir temsil gereklidir. Bu tür bir model, doğru yanıtlar verebilirken, generatif AI genellikle plausible (olasılık dahilinde) açıklamalar sunar.”
Bu bağlamda, Wolfram Research’in yaklaşımının, insan zekası ile sembolik akıl yürütmeyi birleştirerek iş ve bilimsel problemleri çözmeye odaklandığı söylenebilir.

Gerçek Dünyada AI'nin Uygulamaları
Wolfram Research, AI ve veri bilimi alanında çeşitli uygulamalara imza atıyor. Örneğin, son dönemde gerçekleştirdikleri bir projede, tıbbi raporları işleyerek, elde ettikleri bilgileri yapılandırılmış hale getiriyorlar. Bu sayede, COVID-19’un hastane zararları üzerindeki etkisini analiz edebiliyorlar.
“El yazısıyla yazılmış, dijital ve yazılı raporlar içindeki kelimeleri sınıflandırarak, istatistiksel analizler yapmamızı sağladık.”
Ayrıca, bir hayali fıstık ezmesi kaplı çikolata üretim tesisi örneği üzerinden, formül değişikliklerinin ürünün raf ömrü üzerindeki etkilerini değerlendiriyorlar. Bu tür hesaplamalar, üretim süreçlerini optimize etme konusunda önemli veriler sunabiliyor.

Sonuç: AI ve Veri Biliminin Geleceği
Yapay Zeka’nın potansiyeli büyük olsa da, McLoone, AI'nin insan zekasının yerini alacak bir teknoloji olmadığını vurguluyor. AI, insan zekası ile birlikte çalıştığında en etkili sonuçları veriyor.
Wolfram Research, AI ve büyük veri konularında daha fazla bilgi edinmek isteyenler için gelecek etkinliklerde yer alacak. Amsterdam'daki TechEx etkinliğinde, Wolfram Research'e ulaşarak, modelleme ve generatif AI’nin nasıl etkili bir şekilde kullanılabileceğini keşfedebilirsiniz.