Yapay Zekâ Türleri Nelerdir?
Yapay Zekâ Türleri Nelerdir?
Yapay zekâ (AI) tek bir teknoloji ya da tek tip bir sistem değildir. Farklı problem türleri, veri yapıları ve hedefler için farklı yapay zekâ yaklaşımları geliştirilmiştir. Bu nedenle “yapay zekâ” dediğimizde aslında birden fazla tür ve çalışma biçiminden söz ederiz. Yapay zekâ türlerini doğru anlamak, beklentileri gerçekçi kılmanın ve doğru kullanım senaryosunu seçmenin temelidir.
Yapay Zekâ Türleri Neden Sınıflandırılır?
Her yapay zekâ sistemi aynı yetkinliğe sahip değildir. Bazıları yalnızca belirli bir görevi yerine getirirken, bazıları daha geniş problem alanlarında çalışabilir. Sınıflandırma, sistemlerin ne yapabildiğini ve ne yapamadığını netleştirir.
Yapay zekâyı doğru yerde kullanmak, türünü doğru bilmekle başlar.
1. Dar Yapay Zekâ (Narrow AI)
Günümüzde kullanılan tüm yapay zekâ sistemleri bu kategoriye girer. Dar yapay zekâ, tek bir görev veya sınırlı bir problem alanı için tasarlanmıştır.
- Görüntü tanıma sistemleri
- Sesli asistanlar
- Öneri ve tahmin motorları
- Dolandırıcılık ve risk tespiti
Dar yapay zekâ çok iyidir; ama bildiği işin dışına çıkamaz.
2. Genel Yapay Zekâ (General AI)
Genel yapay zekâ, insan gibi farklı görevleri öğrenebilen ve bilgiyi farklı alanlara aktarabilen sistemleri ifade eder. Teorik olarak vardır; pratikte henüz geliştirilmiş değildir.
Bugün kullanılan hiçbir kurumsal AI sistemi genel yapay zekâ değildir.
3. Süper Yapay Zekâ (Super AI)
Süper yapay zekâ, insan zekâsını her alanda aşan, bilinç ve farkındalık sahibi olduğu varsayılan teorik bir kavramdır. Bilim kurgu ve etik tartışmaların konusudur.
Kurumsal ve pratik kullanım alanı yoktur.
Öğrenme Biçimine Göre Yapay Zekâ Türleri
Yapay zekâ sistemleri, nasıl öğrendiklerine göre de sınıflandırılır. Bu sınıflandırma, pratikte en çok kullanılan yaklaşımdır.
4. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
Model, doğru cevapları bilinen (etiketli) verilerle eğitilir. Tahmin ve sınıflandırma problemlerinde yaygındır.
- Kredi skorlama
- Spam tespiti
- Talep ve satış tahmini
Ne öğretilirse onu öğrenir.
5. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
Etiketsiz verilerle çalışır. Amaç, verideki gizli desenleri ve grupları ortaya çıkarmaktır.
- Müşteri segmentasyonu
- Anomali tespiti
- Davranış kümeleri
Bu yaklaşım “bilinmeyeni keşfetmek” için kullanılır.
6. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)
Sistem, yaptığı aksiyonlara göre ödül veya ceza alarak öğrenir. Deneme–yanılma temellidir.
- Otonom sistemler
- Oyun ve simülasyonlar
- Kaynak ve rota optimizasyonu
Doğru davranış, zamanla ödülle pekiştirilir.
Teknolojiye Göre Yapay Zekâ Türleri
Yapay zekâ çözümleri, kullanılan teknik altyapıya göre de ayrılır.
7. Makine Öğrenmesi (Machine Learning)
Veriden öğrenen algoritmaların genel adıdır. Çoğu kurumsal AI çözümünün temelini oluşturur.
8. Derin Öğrenme (Deep Learning)
Çok katmanlı sinir ağlarıyla çalışan, özellikle görüntü, ses ve metin işlemede güçlü yaklaşımdır.
Generative AI ve büyük dil modelleri bu kategoridedir.
9. Üretken Yapay Zekâ (Generative AI)
Metin, kod, görsel veya ses üretebilen yapay zekâ türüdür. İçerik üretimi ve bilgi işçiliğinde dönüşüm yaratır.
Kurumsal Perspektiften Hangisi Önemli?
Kurumlar için kritik olan, “hangi yapay zekâ daha gelişmiş?” sorusu değil; “hangi yapay zekâ benim problemime uygun?” sorusudur.
Yanlış türle doğru problem çözülemez.
Yaygın Yanılgılar
- Tüm yapay zekâlar insan gibi düşünür
- Generative AI her sorunu çözer
- Daha karmaşık model daha iyidir
- Genel yapay zekâ zaten kullanılıyor
Sonuç
Yapay zekâ türleri; yetenek, öğrenme biçimi ve teknolojiye göre farklılaşır. Bugün kurumsal hayatta kullanılan tüm sistemler dar yapay zekâ kapsamındadır ve belirli görevlerde mükemmel performans sunar. Başarı, en gelişmiş AI’ı kullanmakta değil; doğru yapay zekâ türünü doğru problemle eşleştirmekte yatar. Yapay zekâ bir amaç değil, doğru seçildiğinde güçlü bir çözümdür.