PROF.DR. TUNCAY DİLCİ İLE ‘’ YAPAY ZEKÂNIN GELİŞİMİ” ÜZERİNE SÖYLEŞİ

Uğur Özeren: Sayın Prof.Dr. Tuncay Dilci , kendinizi kısaca tanıtabilir misiniz?

Prof.Dr. Tuncay Dilci:

1970 yılında Kayseri'nin Pınarbaşı ilçesinde doğdu. Lise eğitimini 1989 yılında Kayseri Lisesi'nde tamamladı. Üniversite eğitimini 1994 yılında Samsun 19 Mayıs Üniversitesi Eğitim Fakültesi'nde Sınıf Öğretmenliği bölümünde lisans, 2009 yılında ise Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Eğitim Bilimleri bölümünde yüksek lisans ve doktora derecelerini aldı. Kariyerine Milli Eğitim Bakanlığı'nda öğretmenlik yaparak başladı, ardından sırasıyla Gaziantep Üniversitesi, Kilis 7 Aralık Üniversitesi, Gazi Üniversitesi ve halen Sivas Cumhuriyet Üniversitesi'nde görev yapmaktadır. Uzmanlık alanı çocuklarda davranış bozuklukları ve dijital bağımlılıktır. Son 15 yıl içinde bu konularla ilgili olarak yaklaşık 450.000 aile ve eğitimciye konferanslar, seminerler ve bilimsel toplantılar düzenlemiştir. Akademisyen ve yazar olan Dilci'nin bu konuda 17 kitabı bulunmaktadır. Bunlardan bazıları şunlardır: "Dijital Diyet Zamanı", "Dijital Bağımlılıkla Mücadele Rehberi", "Sağlıklı Dijitalleşme", "Dijitalİm", "Duyguların Yönetimi", "Çocuklarımızın Karakterine İnşa Ederken", "Dijital Dünyada Değersizsiniz" ve "Davranışların Bileşenleri". Ayrıca, Dilci'nin patentli yapay zekâ temelli DİjİTANALİZ adında bir dijital bağımlılık ölçüm aracı ve E-KA elektronik kişilik analizi sistemleri bulunmaktadır. Dilci, DİBAMDER (Dijital Bağımlılıkla Mücadele Derneği) kurucu Genel Başkanlığı, TÜZDEV (Türkiye Üstün Zekâlılar Derneği) danışma kurulu üyeliği ve HEGEM (Türkiye Şiddetle Mücadele Vakfı) yönetim kurulu üyeliği gibi önemli görevler üstlenmiş ve ulusal-uluslararası düzeyde bilinçlendirme faaliyetlerine devam etmektedir. Akademik çalışmalarını hem Sivas Cumhuriyet Üniversitesi'nde hem de Gazi Üniversitesi'nde eş zamanlı olarak yürütmektedir.

Uğur Özeren: Yapay zekâ (Makine Öğrenmesi) ilk teorik çalışmalar hangi tarihte başlamış kabul edilir? İçeriğinde neler vardı?

Prof.Dr. Tuncay Dilci:

İlk yapay zekâ ve makine öğrenmesiyle ilgili teorik çalışmalar genellikle 1950'lerde başlamıştır. Alan Turing'in 1950 tarihli "Bilgisayarlar ve Zihin" makalesi, bu alandaki erken çalışmaların bir örneğidir ve zeki makinelerin oluşturulması ve düşünme yeteneğine sahip olup olamayacakları gibi konuları ele almıştır. Bu dönemdeki çalışmalar, yapay zekâ ve makine öğrenmesi alanının temelini oluşturmuştur.

İlk yapay zekâ çalışmalarında genellikle sembollerin manipülasyonu, mantıksal düşünme, problem çözme ve dil işleme gibi konular vardı. Bu çalışmalar, mantık ve sembolik hesaplama üzerine odaklanmış ve insan zekâsının temel özelliklerini modellemeye çalışmıştır. Turing'in çalışmaları, sembollerle ifade edilen mantık problemlerini çözmeye yönelikti ve zeki makinelerin nasıl oluşturulabileceği konusunda fikirler içeriyordu. Bu erken dönemde, yapay zekâ araştırmacıları genellikle zekâyı semboller ve mantık yoluyla anlamaya çalışıyordu.

Uğur Özeren: Yapay zekâ ile izlediğiniz takip ettiğiniz birçok konu sosyal medya olmak üzere heryerde karşımıza çıkıyor. Yapay zekânın kim tarafından ne ile temellerini atılmıştır?


Prof.Dr. Tuncay Dilci:

Yapay zekâ alanının temelleri, 1950'li yıllarda Alan Turing, John McCarthy, Marvin Minsky, Herbert Simon ve diğer bazı bilim insanları tarafından atılmıştır. Bu araştırmacılar, yapay zekâ alanının erken dönemlerinde sembollerle ifade edilen mantıksal hesaplama ve problem çözme alanlarında önemli çalışmalar yapmışlardır. John McCarthy özellikle, 1956 yılında "Yapay Zekânın Doğuşu" adlı konferansta yapay zekâ terimini tanıtmış ve bu terim o günden bu yana alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu bilim insanları, yapay zekâ alanına temel oluşturmuş ve bu alanda önemli katkılarda bulunmuşlardır.

Uğur Özeren: Yapay zekânın gelişim evrelerine ayırırsak nasıl bir tarihçe ortaya çıkar?

Prof.Dr. Tuncay Dilci:

Yapay zekâ tarihini evrelere ayırarak genel bir bakış sağladığınız için teşekkür ederim. Yapay zekâ alanındaki gelişmelerin zaman içindeki bu evrelerini daha ayrıntılı bir şekilde ele alabiliriz:

• Erken Dönem (1950'ler-1960'lar):
  • Yapay zekâ terimi ortaya çıkar ve sembolik hesaplama, mantık ve dil işleme gibi temel konular üzerinde çalışılır.
  • Alan Turing'in makalesi ve John McCarthy'nin yapay zekâ terimini tanıttığı konferans bu dönemin önemli olaylarındandır.
  • İlk yapay zekâ programları sembollerle ifade edilen mantık problemlerini çözmeye yöneliktir.

*Durağan Dönem (1970'ler-1980'ler):

• Finansmanın azalmasıyla birlikte yapay zekâ araştırmalarında durağanlık yaşanır, bu dönem "AI Kışı" olarak adlandırılır.
• Araştırmalar daha çok akademik çevrelerle sınırlı kalır ve genel ilgi azalır.

• Yeniden Canlanma (1980'ler-1990'lar):
  • Yeni makine öğrenmesi teknikleri, uzman sistemlerin gelişimi ve daha güçlü bilgi işleme algoritmalarıyla yapay zekâ tekrar popüler hale gelir.
  • Uzman sistemler, dil işleme ve veritabanı teknolojileri bu dönemde önem kazanır.
• Veri Patlaması ve Derin Öğrenme (2000'ler-2010'lar):
  • Büyük veri ve güçlü bilgi işleme algoritmalarıyla derin öğrenme ve sinir ağları gibi tekniklerin gelişimi hızlanır.
  • Özellikle internet üzerinden toplanan büyük veri setleri, yapay zekâ algoritmalarının daha etkili ve karmaşık olmasını sağlar.
• Günümüz ve Gelecek (2020'ler ve Sonrası):
  • Yapay zekâ uygulamaları hemen hemen her sektörde yaygınlaşmıştır.
  • Özerk araçlar, sesli asistanlar, tıbbi teşhis sistemleri gibi birçok alanda yapay zekâ kullanımı artmıştır.
  • Gelecekte, derin öğrenme, makine öğrenmesi ve yapay zekâ tekniklerinin daha da gelişerek, insan yaşamını daha fazla kolaylaştıracağı düşünülmektedir.

Uğur Özeren: Derin Öğrenme ve Büyük Verilerle anlatılmak istenen nedir? Makine öğrenmesinin bağımsız hale gelmesi ile ilgili bir zaman var mıdır? Bu konu ile ilgili öngörüler var mı?


Prof.Dr. Tuncay Dilci:

Derin öğrenme ve yapay sinir ağları gibi yapay zekâ modelleri, büyük ve karmaşık veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkarmayı hedefler. Bu modeller genellikle geniş veri setleri üzerinde eğitilir ve örüntüleri tanıyarak öğrenme yeteneklerini geliştirirler. Büyük veriler, geleneksel yöntemlerle işlenemeyecek kadar geniş ve çeşitli veri setlerini ifade ederler.

Derin öğrenme, karmaşık problemleri çözmek için büyük veri setlerinden öğrenme yeteneklerini geliştirir. Özellikle görüntü tanıma, doğal dil işleme, ses tanıma gibi alanlarda büyük başarılar sağlamıştır. Bu teknikler, yapay zekâ uygulamalarında daha doğru sonuçlar elde etmek ve daha karmaşık sorunları çözmek için kullanılır.

Makine öğrenmesinin tamamen insansız bir şekilde kendi kendine öğrenme ve gelişme yeteneğine sahip olması şu anda mümkün değildir. Ancak gelecekte bu yönde ilerleme kaydedilebileceğine dair umutlar vardır.

Öngörüler genellikle yapay genel zekâ (Artificial General Intelligence - AGI) üzerine yoğunlaşır. Bazı teorisyenler, bir noktada makine öğrenmesinin tamamen insansız hale gelebileceğini öngörmektedir. Ancak bu noktaya ulaşmak için teknolojik, etik ve güvenlik zorlukları gibi birçok engelin aşılması gerekmektedir. Teknolojik gelişmeler devam ettikçe, makine öğrenmesinin insan müdahalesinden daha bağımsız hale gelmesi olasılığı artabilir.

Uğur Özeren: Akıllara durgunluk veren ileri düzeydeki bu teknoloji, son 75 yılda çok farklı ilerleme basamakları ile son 10 yılda sürat koşucusu gibi çok hızlı ve geniş anlamda gelişim göstermiştir. Sizce yapay zekâ ileride insanlık için daha neleri kolaylaştıracak veya değiştirecektir?

Prof.Dr. Tuncay Dilci:

Yapay zekâ uygulamalarının insan hayatına yoğun bir şekilde girmesi, birçok yönde etkileyebilir. Bunlar arasında iş alanında verimliliği artırma, sağlık sektöründe daha doğru teşhis ve tedavi imkânları sağlama, kişisel asistanlar aracılığıyla günlük yaşamı kolaylaştırma ve otomasyon sayesinde işlerin daha hızlı ve verimli bir şekilde yapılması gibi etkiler bulunmaktadır. Ancak bu gelişmeler beraberinde bazı endişeleri de getirebilir, örneğin iş kayıpları, gizlilik ihlalleri ve yapay zekâ algoritmalarının önyargılı olması gibi konular önemlidir. Bu nedenle, yapay zekâ uygulamalarının etkilerini dengelemek için etik ve yasal düzenlemelerin önemi giderek artmaktadır.

Söz konusu duruma farklı bir bakış açısıyla bakıldığında: Yapay zekâ ileride birçok alanda insanlık için önemli faydalar sağlayabilir. İşte yapay zekânın insanlık için kolaylaştırabileceği veya değiştirebileceği bazı alanlar:

Yapay zekâ uygulamalarının sağlık hizmetlerindeki potansiyeli büyük ve çeşitlidir. İşte bu alandaki başlıca etkiler ve beraberinde getirdiği endişeler:

• Tanı ve Teşhis: Yapay zekâ, geniş veri setlerini analiz ederek hastalıkları tanımlama ve teşhis etme konusunda önemli bir rol oynayabilir. Özellikle görüntüleme teknolojileriyle entegre edildiğinde, tıbbi görüntülerin analizini hızlandırabilir ve doğruluğunu artırabilir. Bu, erken teşhis ve doğru tedaviye erişimi artırarak hastaların hayatını kurtarabilir.
• Tedavi Planlaması: Yapay zekâ, hastaların tıbbi geçmişlerini, genetik profillerini ve diğer klinik verilerini analiz ederek bireyselleştirilmiş tedavi planları oluşturabilir. Bu, tedavinin etkinliğini artırabilir ve yan etkileri en aza indirebilir. Ancak, bu alanda kullanılan algoritmaların doğruluğu ve etkinliği konusunda dikkatli olunması gerekmektedir.
• İlaç Geliştirme: Yapay zekâ, büyük miktarda moleküler veriyi analiz ederek ilaç keşfi ve geliştirme süreçlerini hızlandırabilir. Bu, yeni ilaçların keşfi ve mevcut ilaçların yeniden kullanımı için potansiyel belirteçleri tanımlamada önemli bir rol oynayabilir. Ancak, bu alanda kullanılan modellerin güvenilirliği ve yeni ilaçların etkileri konusunda dikkatli olunması gerekmektedir.
• Hastane Yönetimi ve Operasyonlar: Yapay zekâ, hastane yönetimi ve operasyonlarını optimize etmek için kullanılabilir. Örneğin, randevu planlaması, hastane kaynaklarının yönetimi ve acil servis triyajı gibi süreçlerde yapay zekâ destekli sistemler etkinlik sağlayabilir. Ancak, bu sistemlerin güvenliği ve doğruluğu konusunda endişeler bulunmaktadır.
• Sağlık Takibi ve Önleyici Bakım: Yapay zekâ, büyük veri setlerini analiz ederek hastaların sağlık durumunu takip edebilir ve risk faktörlerini belirleyebilir. Bu, hastalıkları erken teşhis etme ve önleyici sağlık hizmetlerini geliştirme açısından önemlidir. Ancak, bu verilerin gizliliği ve güvenliği konusunda titizlikle yaklaşılması gerekmektedir.

Bu önemli gelişmelerin yanı sıra, yapay zekâ uygulamalarının sağlık sektöründe kullanımıyla ilgili önemli endişeler bulunmaktadır. Bu endişeler arasında veri gizliliği, güvenlik, algoritmaların önyargılı olması ve insan doktorların yerini alıp almayacağı gibi konular yer almaktadır. Bu nedenle, yapay zekâ uygulamalarının sağlık sektöründe etkin ve etik bir şekilde kullanılması için düzenleyici çerçevelerin oluşturulması ve uygulanması büyük önem taşımaktadır. Etkin bir denetim ve yönetim mekanizması, sağlık hizmetlerinde yapay zekâ kullanımının faydalarını maksimize ederken riskleri en aza indirmeye yardımcı olabilir.

Ulaşım alanında yapay zekâ uygulamalarının kullanımı, birçok yönden ulaşım sistemlerini daha güvenli, verimli ve çevre dostu hale getirebilir. İşte yapay zekânın ulaşım alanındaki rolü ve beraberinde getirdiği bazı önemli konular:

• Otonom Araçlar ve Trafik Yönetimi: Yapay zekâ, otonom araçların güvenli ve verimli bir şekilde trafikte hareket etmesini sağlamak için kullanılabilir. Trafik akışını izleyebilir, diğer araçlarla iletişim kurabilir ve ani durumları önceden algılayarak kazaları önleyebilir. Bu sayede trafik güvenliği artırılabilir ve ulaşım daha sorunsuz hale gelebilir.
• Trafik Akışı ve Yol Kapasitesi Optimizasyonu: Yapay zekâ, trafik akışını izleyerek yoğunluk ve talebe göre yolları yönlendirebilir. Bu, trafik sıkışıklığını azaltabilir ve yol kapasitesini optimize edebilir. Böylelikle trafik kazaları ve stresi azaltabilir, ulaşımın daha hızlı ve verimli olmasını sağlayabilir.
• Güvenlik ve Emniyet: Yapay zekâ, araçların güvenliğini ve emniyetini artırmak için kullanılabilir. Özellikle çarpışma riskini değerlendirme ve sürücülere acil durumlarda müdahale etme gibi yetenekleriyle, kazaların sayısını azaltabilir ve yolcuların güvenliğini sağlayabilir.
• Toplu Taşıma Optimizasyonu: Yapay zekâ, toplu taşıma sistemlerini optimize etmek için kullanılabilir. Bu, rotaları planlama, araçları yönlendirme ve sefer sıklığını ayarlama gibi konularda yardımcı olabilir. Böylelikle toplu taşıma daha erişilebilir ve etkili hale gelebilir.
• Altyapı Bakımı ve Yönetimi: Yapay zekâ, ulaşım altyapısının bakımını ve yönetimini optimize etmek için kullanılabilir. Örneğin, köprülerin ve yolların durumunu izleyebilir, bakım ihtiyaçlarını belirleyebilir ve kaynakların verimli bir şekilde kullanılmasını sağlayabilir. Bu, altyapının uzun ömürlü olmasını ve maliyetlerin düşmesini sağlayabilir.

Ancak, yapay zekâ uygulamalarının bu alandaki kullanımıyla ilgili olarak güvenlik, gizlilik ve etik konuların dikkate alınması önemlidir. Özellikle, otonom araçların güvenliği ve verilerin korunması gibi konular üzerinde titizlikle durulmalıdır. Ayrıca, yapay zekâ sistemlerinin doğru çalışması ve algoritmaların tarafsız olması da sağlanmalıdır. Bu şekilde, yapay zekâ ile desteklenen ulaşım sistemleri insanlar için daha güvenli, daha rahat ve daha verimli bir deneyim sunabilir.

Yapay zekâ destekli eğitim, öğrencilere daha kişiselleştirilmiş ve etkili öğrenme deneyimleri sunabilirken, eğitim sistemine çeşitli avantajlar getirebilir. İşte yapay zekânın eğitim alanındaki rolü ve karşılaşılabilecek bazı önemli konular:

• Öğrenci Takibi ve Değerlendirme: Yapay zekâ, öğrencilerin akademik performansını izlemek ve değerlendirmek için kullanılabilir. Zayıf yönleri belirleyip bireysel öğrenme planları oluşturarak öğrencilere özelleştirilmiş geri bildirimler sağlayabilir. Bu sayede öğrencilerin başarıları artabilir ve eksiklikleri daha hızlı giderilebilir.
• Öğretim Materyallerinin Kişiselleştirilmesi: Yapay zekâ, öğrencilerin öğrenme tarzlarına ve ihtiyaçlarına göre öğretim materyallerini kişiselleştirebilir. Bu, öğrencilerin daha ilgi çekici ve etkili bir şekilde öğrenmelerini sağlayabilir, motivasyonlarını artırabilir.
• Sanal Öğretmen ve Yardımcılar: Yapay zekâ destekli sanal öğretmenler veya yardımcılar, öğrencilere derslerde rehberlik edebilir, ödevlerle ilgili soruları cevaplayabilir ve etkileşimli öğrenme deneyimleri sunabilir. Bu, özellikle öğrencilere ek destek sağlamak için kullanışlı olabilir.
• Eğitim Yönetimi ve Planlama: Yapay zekâ, eğitim kurumlarının yönetim ve planlama süreçlerini optimize edebilir. Veri analizi sayesinde okul yöneticilerine kaynak tahsisi, program planlama ve öğrenci atama gibi konularda daha verimli kararlar alma imkânı sağlayabilir.
• Öğretmen Yardımı ve Profesyonel Gelişim: Yapay zekâ, öğretmenlere ders planlama, öğrenci ilerlemesini izleme ve profesyonel gelişim fırsatları konusunda destek sağlayabilir. Bu, öğretmenlerin daha etkili bir şekilde öğrencilere odaklanmasını ve kendilerini geliştirmelerini sağlayabilir.

Ancak, yapay zekâ uygulamalarının eğitimde kullanımıyla ilgili olarak bazı endişeler ve zorluklar da vardır. Özellikle veri gizliliği, öğrencilerin özel verilerinin güvenliği, yapay zekâ algoritmalarının önyargıları ve teknolojiye erişimde eşitsizlik gibi konular önemlidir. Bu nedenle, yapay zekâ uygulamalarının eğitimde kullanımıyla ilgili etik ve yasal standartların belirlenmesi, veri güvenliğinin sağlanması ve teknolojiye adil erişimin temin edilmesi büyük önem taşır. Bu sayede yapay zekâ, eğitim alanında daha olumlu ve etkili bir rol oynayabilir.

Hizmet sektöründe yapay zekâ uygulamaları, çeşitli avantajlar sağlayabilirken beraberinde bazı önemli endişeleri de beraberinde getirebilir. İşte hizmet sektöründe yapay zekâ uygulamalarının rolü ve karşılaşılan bazı zorluklar:

• Müşteri Hizmetleri: Yapay zekâ, müşteri hizmetlerini geliştirmek için kullanılabilir. Chatbotlar, müşteri sorularını hızlı bir şekilde yanıtlayabilir ve temel sorunları çözebilirken, sesli asistanlar telefonla yapılan müşteri hizmetlerini destekleyebilir. Ancak, bazı müşteriler insan temasını tercih edebilir ve bu durumda yapay zekâ destekli hizmetler yetersiz kalabilir.
• Kişiselleştirilmiş Deneyimler: Yapay zekâ, müşterilerin tercihlerini ve alışkanlıklarını analiz ederek kişiselleştirilmiş hizmetler sunabilir. Bu, müşteri memnuniyetini artırabilir ancak müşteri verilerinin gizliliği konusu dikkate alınmalıdır.
• Pazarlama ve Reklamcılık: Yapay zekâ, pazarlama ve reklamcılık faaliyetlerini optimize etmek için kullanılabilir. Ancak, algoritmaların önyargılı olması ve müşteri verilerinin gizliliği gibi konular bu alanda endişelere neden olabilir.
• Operasyonel Verimlilik: Yapay zekâ, işletme operasyonlarını optimize etmek için kullanılabilir. Ancak, algoritmaların doğru şekilde eğitilmesi ve insan denetimi gerekebilir.
• Dolandırıcılık Önleme: Yapay zekâ, dolandırıcılığı önlemek için kullanılabilir. Ancak, bu alanda da doğru veri analizi ve algoritmaların güncellenmesi önemlidir.

Bu endişeleri aşmak ve yapay zekânın hizmet sektöründe etik ve sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamak için düzenleyici çerçeveler, güvenlik önlemleri ve insan denetimi gibi önlemler alınmalıdır. Yapay zekâ uygulamalarının kullanımıyla ilgili etik ve yasal standartların belirlenmesi ve uygulanması, bu alanda sağlıklı bir gelişim için önemlidir.

Yapay zekâ uygulamalarının tarım sektöründe kullanımı, çeşitli avantajlar sunarak tarımın verimliliğini artırabilir ve daha sürdürülebilir çözümler sağlayabilir. İşte bu alandaki avantajlardan bazıları:

• Verimlilik Artışı: Yapay zekâ, tarım faaliyetlerini otomasyonlaştırarak ve optimize ederek verimliliği artırabilir. Örneğin, otomatik sulama sistemleri ve robotik tarım makineleri sayesinde iş gücü tasarrufu sağlanabilir ve işlemler daha hızlı ve hassas bir şekilde gerçekleştirilebilir.
• Veri Analizi ve Tahmin: Yapay zekâ, büyük tarım veri setlerini analiz ederek hava koşulları, toprak özellikleri ve bitki büyüme verileri gibi faktörlere dayalı tahminlerde bulunabilir. Bu sayede çiftçiler daha iyi kararlar alabilir, üretim süreçlerini optimize edebilir ve kaynakları daha etkin bir şekilde kullanabilir.
• Zararlı Kontrolü ve Hastalık Tespiti: Yapay zekâ, görüntü tanıma teknolojilerini kullanarak zararlılar ve hastalıklarla mücadelede çiftçilere yardımcı olabilir. Bitki sağlığını izleyebilir, hastalık belirtilerini tanımlayabilir ve bu sayede zararlıların yayılmasını engelleyebilir.
• Otomatik Hasat Sistemleri: Yapay zekâ, otomatik hasat sistemleri geliştirerek hasat süreçlerini optimize edebilir. Bu, hasat maliyetlerini azaltabilir, iş gücü gereksinimini düşürebilir ve hasat kayıplarını minimize edebilir.
• Su ve Gübre Yönetimi: Yapay zekâ, su ve gübre kullanımını optimize ederek kaynakların verimli bir şekilde kullanılmasını sağlayabilir. Bu, su kaynaklarının sürdürülebilir şekilde kullanılmasını desteklerken aynı zamanda gübre kullanımının çevresel etkilerini azaltabilir.

Bu avantajlar, tarım sektöründe daha verimli, daha sürdürülebilir ve daha dirençli tarım uygulamalarının geliştirilmesini sağlar. Ancak, yapay zekâ uygulamalarının tarım alanında kullanımıyla ilgili bazı zorluklar da bulunmaktadır. Bu zorluklar arasında teknolojiye erişimde eşitsizlik, algoritmaların güvenilirliği ve çiftçilerin eğitimi gibi konular önemli yer tutar. Bu nedenle, yapay zekâ uygulamalarının tarım sektöründe başarılı ve etik bir şekilde kullanılması için dikkatli planlama, eğitim ve düzenleyici çerçevelerin oluşturulması gerekmektedir.

Yapay zekâ teknolojileri, güvenlik alanında birçok avantaj sağlayabilir. Ancak, kullanımıyla ilgili bazı endişeler ve zorluklar da vardır. İşte güvenlik alanında yapay zekâ uygulamalarının avantajları ve dikkat edilmesi gereken konular:

Avantajlar:

• Suç Önleme ve Tespit: Yapay zekâ, güvenlik kameraları ve diğer sensörler aracılığıyla insan davranışlarını izleyerek suçları önleyebilir ve tespit edebilir. Bu sayede güvenlik sistemleri daha etkin hale getirilebilir.
• Tehdit Tespiti: Yapay zekâ, tehditleri tespit etmek için video ve ses analizi gibi teknolojileri kullanabilir. Tehditler hızlı bir şekilde belirlenip önlemler alınabilir.
• Kayıp Kişilerin Bulunması: Yapay zekâ, yüz tanıma ve diğer biyometrik verileri kullanarak kayıp kişilerin bulunmasına yardımcı olabilir. Bu, acil durumlarda hayati öneme sahip olabilir.
• İzinsiz Erişimi Önleme: Biyometrik veriler kullanılarak yapay zekâ, izinsiz erişimleri tespit edebilir ve engelleyebilir. Bu da güvenlik açıklarının önlenmesinde önemli bir rol oynar.
• Suç Profil Analizi: Yapay zekâ, suç profillerini analiz ederek suçları önlemek veya suçluları tespit etmek için kullanılabilir. Bu, güvenlik güçlerinin daha etkin bir şekilde hareket etmesini sağlar.

Dikkat Edilmesi Gereken Konular:

• Gizlilik İhlalleri: Yapay zekâ uygulamalarının kişisel verilerin gizliliğini ihlal etmemesi ve bu verilerin güvenliğinin sağlanması önemlidir.
• Önyargılı Algoritmalar: Yapay zekâ algoritmalarının önyargılı olması, haksız ayrımcılığa neden olabilir. Bu nedenle algoritmaların tarafsız ve adil olmasına dikkat edilmelidir
• Bireysel Özgürlüklerin Sınırlanması: Yapay zekâ kullanımıyla bireysel özgürlüklerin sınırlanmaması ve insan haklarının korunması gerekmektedir.
• Eğitim ve Düzenleme: Yapay zekâ uygulamalarının güvenli ve etik bir şekilde kullanılması için eğitim ve düzenleme mekanizmalarının oluşturulması önemlidir.

Bu konuların dikkate alınması, yapay zekâ uygulamalarının güvenlik alanında etik ve sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlar. Bu sayede teknolojinin insanlığa olumlu etkileri maksimize edilirken, potansiyel risklerin minimize edilmesi hedeflenir.

Uğur Özeren: Sayın Prof.Dr. Tuncay Dilci, değerli görüşlerinizi bizimle paylaştığınız için hem Nirvana Sosyal Bilimler Sitesi ailesi adına hem de okuyucularımız adına çok teşekkür ederiz.