Çoğu farklı türlere ayrılan, devam eden birçok yapay zekâ keşfi ve gelişimi var. Bu sınıflandırmalar, bize yapay zekanın ne kadar ilerlediğini, nereye gittiğini ve geleceğin neler getireceğini söyleyebilecek bir hikayenin konusunu ortaya koymaktadır.

Bu yazımızda, bilinmesi gereken 7 yapay zekâ türü ve bu teknolojiden neler beklediklerimizin açıklaması yapılmaktadır.

A-) Yeteneğe Dayalı Yapay Zeka Türleri

Nasıl öğrendiklerine ve bilgilerini ne kadar uygulayabildiklerine bağlı olarak tüm yapay zeka üç yetenek türüne ayrılabilir: Dar yapay zeka, genel yapay zeka ve süper yapay zeka. İşte her biri hakkında bilmeniz gerekenler.

1. Dar Yapay Zeka (ANI)

Yapay dar zeka veya zayıf yapay zeka olarak da bilinen dar yapay zeka, çok spesifik eylemleri veya komutları gerçekleştirmek için tasarlanmış yapay zeka araçlarını tanımlar. ANI teknolojileri tek bir bilişsel yeteneğe hizmet etmek ve bu konuda üstünlük sağlamak üzere tasarlanmıştır ve tasarımının ötesindeki becerileri bağımsız olarak öğrenemez. Belirtilen görevleri tamamlamak için sıklıkla makine öğrenimi ve sinir ağı algoritmalarından yararlanırlar.

Örneğin, doğal dil işleme bir tür dar kapsamlı yapay zekadır çünkü sesli komutları tanıyabilir ve yanıt verebilir ancak bunun ötesinde başka görevleri gerçekleştiremez. 

Dar yapay zekanın bazı örnekleri arasında görüntü tanıma yazılımı, sürücüsüz arabalar ve yapay zeka sanal asistanları (sanal asistan veya sayısal asistan olarak da adlandırılan yapay zeka asistanı, kullanıcının komutlarını anlamak ve onlar için görevleri tamamlamak için yapay zekayı kullanan yazılımı ifade eder)  yer alır.

2. Yapay Genel Zeka (AGI)

Genel yapay zeka veya güçlü yapay zeka olarak da adlandırılan yapay genel zeka,  insanlara benzer şekilde öğrenebilen, düşünebilen ve çok çeşitli eylemleri gerçekleştirebilen yapay zekayı tanımlar. Yapay genel zeka tasarlamanın amacı, çok işlevli görevleri yerine getirebilen ve günlük yaşamda insanlara gerçekçi, eşit derecede akıllı asistanlar olarak davranabilen makineler yaratabilmektir. 

Halen devam eden bir çalışma olmasına rağmen, yapay genel zekanın temeli süper bilgisayarlar, kuantum donanımı ve ChatGPT gibi üretken yapay zekâ modelleri gibi teknolojilerden oluşturulabilir. 

3. Yapay Süper Zeka (ASI)

Yapay süper zeka (ASI) veya süper yapay zeka, bilim kurgunun konusu. Yapay zekanın genel zeka seviyesine ulaştığında, çok geçmeden o kadar hızlı öğreneceği ve bilgi ve yeteneklerinin insanlığınkinden bile daha güçlü olacağı teorisi ortaya atılıyor. 

ASI, tamamen kendinin farkında olan yapay zekanın ve diğer bireysel robotların omurga teknolojisi olarak hareket edecek. Bu kavram aynı zamanda popüler medyanın "Yapay Zekanın Devralınması" kinayesini de besliyor.

Yapay zeka yazım şirketi Jasper'ın CEO'su Dave Rogenmoser, "yapay süper zeka, dünyadaki en yetenekli zeka biçimleri haline gelecek" demekte. “ASI insan zekasına sahip olacak ve yaptığımız her şeyde çok daha iyi olacak.”

B-) İşlevselliğe Dayalı Yapay Zeka Türleri

İşlevsellik, bir yapay zekanın öğrenme yeteneklerini verileri işlemek, uyaranlara yanıt vermek ve çevresiyle etkileşime geçmek için nasıl uyguladığıyla ilgilidir. Bu nedenle yapay zeka dört işlevsellik türüne göre sıralanabilir.

4. Reaktif (Duyarlı-Tepki veren) Makine Yapay Zekası

Reaktif makineler tam da budur; tepki gösterendir. Anlık isteklere ve görevlere yanıt verebilirler, ancak hafızayı depolama, geçmiş deneyimlerden öğrenme veya deneyimler yoluyla işlevselliklerini geliştirme becerisine sahip değillerdir. Ek olarak reaktif makineler yalnızca sınırlı sayıda girdi kombinasyonuna yanıt verebilir. Reaktif makineler yapay zekanın en temel türüdür.

Uygulamada reaktif makineler, e-posta gelen kutunuzdan spam filtrelemek veya alışveriş geçmişinize göre ürün önermek gibi temel otonom işlevleri gerçekleştirmek için kullanışlıdır. Ancak bunun ötesinde, reaktif yapay zeka önceki bilgilerin üzerine inşa edilemez veya daha karmaşık görevleri gerçekleştiremez.

Reaktif Makine Yapay Zekası Örnekleri

• IBM Deep Blue: IBM'in reaktif yapay zekâ makinesi Deep Blue, 1997'deki bir satranç maçında Rus satranç ustası Garry Kasparov'u yenmek için gerçek zamanlı ipuçlarını okuyabiliyordu. 
• Netflix Öneri Motoru: Netflix gibi medya platformları genellikle kullanıcının izleme geçmişindeki verileri işleyen, bir sonraki izleme olasılıklarının en yüksek olduğu şeyi belirleyip öneren yapay zeka destekli öneri motorlarını kullanır.

5. Sınırlı Bellekli Yapay Zeka

Sınırlı hafızaya sahip yapay zeka, geçmiş verileri saklayabilir ve bu verileri tahminlerde bulunmak için kullanabilir. Bu, aktif olarak kendi sınırlı, kısa vadeli bilgi tabanını oluşturduğu ve görevleri bu bilgiye dayalı olarak gerçekleştirdiği anlamına gelir.

Sınırlı hafızalı yapay zekanın özü, insan beynindeki nöronların işlevini taklit eden derin öğrenmedir. Bu, bir makinenin deneyimlerden veri almasına ve onlardan "öğrenmesine" olanak tanıyarak, zaman içinde eylemlerinin doğruluğunu artırmasına yardımcı olur. 

Günümüzde sınırlı bellek modeli yapay zeka uygulamalarının çoğunu temsil ediyor. Chatbotlar gibi daha küçük ölçekli uygulamalardan sürücüsüz arabalara ve diğer gelişmiş kullanım senaryolarına kadar geniş bir senaryo yelpazesinde uygulanabilir.

Sınırlı Bellekli Yapay Zeka Örnekleri

• Sohbet Robotları ve Sanal Asistanlar: Sohbet robotları ve sanal asistanlar, insan konuşmasını taklit etmek için derin öğrenmeyi kullanan sınırlı hafızalı yapay zeka biçimleridir. Kullanıcılar bu sistemlerle daha fazla etkileşime girdikçe bu verilerden bilgi edinir ve kullanıcı hakkındaki ayrıntıları hatırlayarak ilgili ve kişiselleştirilmiş yanıtlar vermelerine olanak tanır.
• Sürücüsüz Arabalar: Sürücüsüz arabalar, yolda seyahat ederken çevrelerindeki çevresel verileri sürekli olarak gözlemler ve işler. Bu onların ne zaman dönmeleri, durmaları veya bir engelden kaçınmaları gerektiğini tahmin etmelerine yardımcı olur. 

6. Zihin Teorisi Yapay Zeka

Zihin teorisi, başkalarının duygularını algılayabilen ve ortaya çıkarabilen yapay zeka kavramını ifade eder. Terim psikolojiden alınmıştır ve insanların başkalarının duygularını okuma ve bu bilgilere dayanarak gelecekteki eylemleri tahmin etme yeteneğini tanımlamaktadır. Zihin teorisi henüz tam olarak gerçekleştirilmemiştir ve yapay zekanın gelişiminde bir sonraki önemli kilometre taşı olarak durmaktadır.

Zihin teorisi teknoloji dünyasına pek çok olumlu değişiklik getirebilir, ancak aynı zamanda kendi risklerini de barındırmakta. Duygusal ipuçları çok incelikli olduğundan, yapay zeka makinelerinin bunları mükemmel bir şekilde okuması uzun zaman alacak ve öğrenme aşamasında potansiyel olarak büyük hatalar yapabilecektir. Bazı insanlar, teknolojilerin durumsal sinyaller kadar duygusal sinyallere de yanıt verebilmeye başlamasıyla bunun bazı işlerin otomasyonu anlamına gelebileceğinden korkuyor.

Zihin Teorisi Yapay Zeka Örneği

• Sigorta şirketi Acrisure'da kıdemli yapay zeka araştırmacısı olan Rafael Tena, başarılı bir zihin teorisi uygulamasının teknolojide nasıl devrim yaratacağını göstermek için bir örnek verdi: Kendi kendine giden bir araba, çoğu zaman insan sürücülerden daha iyi performans gösterebilir çünkü aynı insan hatalarını yapmayacaktır. Ancak bir sürücü olarak komşunuzun çocuğunun okuldan sonra caddeye yakın bir yerde oynama eğiliminde olduğunu biliyorsanız, komşunuzun araba yolundan geçerken içgüdüsel olarak yavaşlamanız gerektiğini bilirsiniz ki bu temel sınırlı bellekle donatılmış bir yapay zeka aracının yapamayacağı bir şeydir.

7. Kendini Bilen Yapay Zeka

Kendini tanıyan yapay zeka, öz farkındalığa sahip yapay zekayı tanımlar. Yapay zekanın tekillik noktası olarak anılan, öz-farkındalığa sahip yapay zeka, zihin teorisinin ötesinde bir aşamadır ve yapay zeka gelişimindeki nihai hedeflerden biridir. Kendinin farkında olan yapay zekaya ulaşıldığında, yapay zeka makinelerinin kontrolümüz dışında olacağı düşünülüyor çünkü bu durumdaki makineler sadece başkalarının duygularını hissetmekle kalmayacak, aynı zamanda  bir benlik duygusuna da sahip olacaklardır.

Kendini Bilen Yapay Zeka Örneği

• Bunların belki de en ünlülerinden biri, robotik şirketi Hanson Robotics tarafından geliştirilen bir robot olan Sophia'dır. Teknik olarak kendinin farkında olmasa da, Sophia'nın mevcut yapay zeka teknolojilerini gelişmiş uygulaması, yapay zekanın potansiyel olarak kendinin farkında olan geleceğine dair bir fikir veriyor. Bu, hem umut verici hem de tehlike dolu bir gelecek ve duyarlı yapay zeka oluşturmanın etik olup olmadığı konusunda tartışmalar var.

Bu teknolojinin tüm potansiyelini ortaya çıkarmak ve sunduğu zorlukları ve fırsatları ele almak için yapay zeka alanında sürekli araştırma ve geliştirme yapılması şarttır. Yapay zeka halihazırda birçok sektörü dönüştürme ve insanların yaşamlarını iyileştirme konusunda muazzam bir potansiyel göstermiştir.

Sonuçta yapay zekanın yetenekleri, sınırlamaları ve etkileri hakkında hala öğrenilecek ve keşfedilecek çok şey var. Yapay zeka araştırma ve geliştirmesine yatırım yapmak, yeni ve yenilikçi uygulamalara, gelişmiş verimliliğe, daha iyi karar vermeye ve birçok toplumsal zorluğa çözüm sağlamamıza yol açabilir.