Makinelerin insanlar gibi anlamasını ve davranmasını sağlayan teknolojik gelişmelerin tümü toplu olarak yapay zekâ olarak adlandırılır. Makine öğrenimi (ML: Makine öğrenimi, insanların öğrenme şeklini taklit etmek için verilerin ve algoritmaların kullanımına odaklanan ve doğruluğunu kademeli olarak artıran bir yapay zeka (AI) ve bilgisayar bilimi dalıdır) ve derin öğrenmenin (DL: Yapay sinir ağları olarak adlandırılan, insan beyninin yapısından ve işlevinden ilham alan algoritmaları destekleyen, makine öğreniminin alt alanıdır) yanı sıra sinir ağları, görüntü tanımlama ve doğal dil işleme (NLP: Doğal dil anlayışı (NLU), metin veya konuşma şeklinde cümleler biçiminde yapılan girdileri anlamak için bilgisayar yazılımını kullanan bir yapay zeka dalıdır) dahil olmak üzere çok çeşitli konuları kapsar.

Aynı teknolojiyi kullandığı için insanlar genellikle bilişsel bilişimi yapay zekâ ile karıştırmaktadır. Ancak bu sistemlerin çıktıları ve insanlarla etkileşim şekilleri çok farklıdır.

İki kavramı karşılaştırmadan önce, bu kavramların genel olarak ne olduğuna bir göz atalım.

1. Yapay Zekâ

Bir makine, insanların genellikle "öğrenme" ve "problem çözme" gibi diğer insan beyinleriyle ilişkilendirdiği "bilişsel" süreçleri taklit ettiğinde, "yapay zekâ" ifadesi kullanılır.

Yapay zekâ, "insan bilişsel süreçlerinin makineler, özellikle de bilgisayar sistemleri tarafından taklit edilmesidir." Bunlar arasında bilgi edinme ve bunları kullanmak için kurallar oluşturma (öğrenme), yaklaşık veya kesin sonuçlara varmak için kuralları kullanma (akıl yürütme) ve kendi kendini düzeltme yer alır.

Yapay zekâ, bilgisayar sistemlerinin genellikle insan aklını gerektiren işlemleri yapmasına olanak tanıyan tüm teknolojik sistemler, algoritmalar, yaklaşımlar ve teorik çerçeveler için kullanılan kapsayıcı bir ifadedir. Yapay zekâ gelişmiş bir zekâ sağlar. Böylece insan anlayışını, hassasiyetini, çevikliğini ve gücünü aşar.

Yapay zekâ sayesinde insanlara daha az ihtiyaç duyulmaktadır. Tipik bir örnek sohbet robotlarıdır (chatbot). Bir chatbot, temel müşteri sorularına yanıt vermek ve hızlı görevleri otonom olarak yerine getirmek için yapay zekâ kullanır. Bu, çağrı merkezi çalışanlarının üzerindeki yükü hafifletir ve onları daha değerli ve üretken görevlerle yüzleşmek için serbest bırakır. Dolayısıyla, müşterilerin deneyimi, bir insandan alabileceklerinden daha hızlı ve etkili yanıtlar alacakları için iyileştirilecektir.

2. Bilişsel Bilişim

Bilişsel bir bilgisayar veya sistem, amaca yönelik akıl yürütür ve insanlarla doğal olarak etkileşime girer. Açıkça programlanmak yerine, bu sistemler insanlarla olan etkileşimlerinden ve çevreleriyle olan deneyimlerinden öğrenir ve akıl yürütür. Bilişsel bilişim, yapay zekâ ile örtüşür ve bilişsel uygulamaları güçlendirmek için benzer teknolojileri içerir.

Bilişsel Bilişim, insan zekasını kolaylaştırmak için belirli görevleri yerine getiren bireysel teknolojileri ifade eder. Temel olarak bunlar, internet patlamasının başlangıcından beri birlikte çalıştığımız akıllı karar destek sistemleridir. Teknolojideki son gelişmelerle birlikte, bu destek sistemleri, büyük miktarda bilginin daha iyi analizini elde etmek için daha iyi veriler, daha iyi algoritmalar kullanır.

Ayrıca, Bilişsel Bilişim akıl yürütme ve insan davranışını anlama ve taklit etme özelliğine sahiptir.

Bilişsel bilişim sistemlerinin kullanılması, iş yerinde daha iyi insan kararları alınmasına yardımcı olur. Bilişsel bilişim uygulamalarından bazıları konuşma tanıma, duygu analizi, yüz algılama, risk değerlendirmesi ve dolandırıcılık tespitidir.

Temel olarak, bilişsel bilişim sistemleri insanlara akıllı kararlar vermelerinde yardımcı olan araçlardır. Karar vericilere daha iyi veriye dayalı kararlar almaları için ihtiyaç duydukları bilgileri sağlarlar.

Büyük miktarda veri, bilişsel bilgi işlem sistemleri tarafından yönetilir. Çok sayıda tekrarlayan analiz yapar ve sisteme yeni veriler girdiğinde sonuçlarını revize eder. Bilişsel bilgi işlem sistemleri kendi kendine öğrenen algoritmalar kullanır. Bu algoritmalar, karmaşık sorunların üstesinden gelmek için veri madenciliği, görüntü/ses tanıma ve doğal dil işleme gibi yapay zekâ teknolojilerine dayanır.

Finansal hizmetler sunan şirketler, müşterilerinin taleplerini karşılayacak en uygun ürünleri belirlemek için bilişsel bilişimin analitik yeteneklerini kullanmaktadır. Ayrıca, tıp alanında bilişsel bilişim, doktorların teşhislerini iyileştirmelerine ve tedavi süreçlerini kişiselleştirmelerine yardımcı olmaktadır.

Bu sistemler insanlar gibi düşünebilir, öğrenebilir ve insanlarla etkileşime girebilir. İnsanların sahip olduğu aynı sembol ve kavram işleme yeteneğine sahiptirler.

Finansal hizmetler sunan şirketler, müşterilerinin taleplerini karşılayacak en uygun ürünleri belirlemek için bilişsel bilişimin analitik yeteneklerini kullanmaktadır. Ayrıca, tıp alanında bilişsel bilişim, doktorların teşhislerini iyileştirmelerine ve tedavi süreçlerini kişiselleştirmelerine yardımcı olmaktadır.

Doğal dil işleme (NLP) bir koludur ve bilgisayarların, insan dilini kavramasını, üretmesini ve idare etmesini sağlar. Doğal dil işleme, doğrul dil metni veya sesi ile verileri sorgulama özelliğine sahiptir. Buna aynı zamanda "dil girdisi" de denir.

Bu sistemler insanlar gibi düşünebilir, öğrenebilir ve insanlarla etkileşime girebilir. İnsanların sahip olduğu aynı sembol ve kavram işleme yeteneğine sahiptirler:

İki kavramın açıklamalarını bir örnek kullanarak özetleyelim. Bir kişinin kariyer değişikliği yapmayı düşündüğü bir durumu hayal edelim. Ve bu kişinin yeni bir iş arayışında olduğunu farz edelim.

Buna göre, bir yapay zekâ asistanı iş arayan kişinin becerilerini otomatik olarak değerlendirecek, bu becerilere uyan bir pozisyon belirleyecek ve ücret ve sosyal haklar konusunda pazarlık yapacaktır. Son olarak sistem, süreç sonrasında kişi adına varılan karar hakkında kişiyi bilgilendirecektir.

Bilişsel asistan ise, iş arayan kişiye ileri eğitim ihtiyaçları, ücret karşılaştırma bilgileri ve boş pozisyonlar gibi önemli bilgiler sağlarken, diğer kariyer seçenekleri hakkında da önerilerde bulunacaktır. Son kararı yine de iş arayan kişi verecektir.

Dolayısıyla, bilişsel bilişimin teknolojiden yararlanarak daha akıllı kararlar vermemizi sağladığını iddia edebiliriz. Öte yandan, yapay zekâ ise bilgisayarların bizim yerimize daha iyi kararlar verebileceği fikrine dayanmaktadır.

3. Bilişsel Bilişim ve Yapay Zekâ

Yapay zekâ daha geniş bir kavramken, bilişsel bilişim yapay zekâ teknolojisinin bir parçasıdır.

Yapay zekâ ve bilişsel bilişim, veri odaklı kararlar almak için farklı yaklaşımlar kullanır.

Yapay zekâ teknolojileri temel olarak problem çözme görevlerine odaklanırken, bilişsel bilişim daha bilinçli kararlar almak için bir tamamlayıcı görevi görür.

Daha sonra, tüm verileri analiz ettikten sonra, yapay zekâ sorunu çözmek için en iyi yolu önerecek, bilişsel bilgi işlem ise karar vermeyi desteklemek için değerli bilgileri çıkaracaktır.

Dolayısıyla, yapay zekanın insanlar adına daha iyi kararlar verebileceği, bilişsel teknolojide ise nihai kararı insanların vereceği söylenebilir.

Bilişsel bilişim ve yapay zekâ arasındaki benzerlikleri ve belirgin farklılıkları aşağıdaki tabloda gösterilmektedir.

Bilişsel Bilişim	Yapay zeka
Bilişsel bilişim, insan davranışını taklit etmeye ve karmaşık sorunları çözmek için akıl yürütmeye odaklanır.	Yapay zeka, karmaşık sorunları çözmek için insan düşüncesini geliştirir. Doğru sonuçlar sağlamaya odaklanır.
Karmaşık sorunlara çözüm bulmak için insan düşünce süreçlerini taklit eder.	Yapay zeka, gizli bilgileri öğrenmek veya ortaya çıkarmak ve çözümler bulmak için kalıplar bulur.
İnsanların karar vermesi için bilgiyi tamamlarlar.	Yapay zeka, insanların rolünü en aza indirerek kendi başına kararlar almaktan sorumludur.
Çoğunlukla müşteri hizmetleri, sağlık hizmetleri, endüstriler vb. sektörlerde kullanılır.	Çoğunlukla finans, güvenlik, sağlık gibi sektörlerde kullanılır.

 

Bilişsel bilişimin nihai amacı, bir makinenin beyin benzeri bir bilişsel zekaya sahip olmasını sağlamaktır. Başka bir deyişle, bilişsel bilişimin amacı, öğrenebilen ve insanlarla doğal olarak etkileşime girebilen sistemler inşa etmektir. Bilişsel bilişim sistemlerinin gücü, makine zekasının yardımıyla insanlar tarafından alınan bilinçli kararlarda yatmaktadır. Bilişsel bilişimi ve yapay zekayı yaşama, çalışma ve düşünme şeklimizi dönüştürdüğü için zekânın geleceği olarak adlandırabiliriz.

Evet saygı değer ICT Media okurları, diğer ülkelerin, dünyanın ve insanlığın geleceği hakkında düşünceleri ve yaptıkları çalışmalar böyle, ancak öte yandan ülkemiz için ise durum pek iç açıcı değil. Bizler hala asgari ücret, pahalılık, enflasyon, memur ve emekli maaşları, döviz kurları, borsa ve siyaset vs. gibi konular için tüm enerji ve kaynaklarımızı maalesef boşa tüketiyoruz ve bu gidişle de tüketmeye devam edeceğiz, içimiz yansa da ülke gerçeğimiz bu!!!.