Yapay zekâ kavramı, insan gibi zekâlarını ve sinir ağ sistemlerini kullanarak anlamlandırma ve karar verme işlemlerini gerçekleştiren teknolojiler olarak açıklanabilir. Birçok bilimkurgu yazarının hayalindeki bir kavram olan yapay zekâ özellikle bilişsel devrim ile bilgisayarların hayatımıza girişi ve yaygınlaşması sonrası artan veri ölçeği ile hayatımızın birçok noktasına girmiş durumda.

Yapay zekâ üç alt dala ayrılarak incelenebilir; makine öğrenmesi, robotik ve yapay sinir ağları. Makine öğrenmesi, yeni ve eski öğrenme algoritmalarını dış müdahale olmaksızın büyük ve karmaşık veri setlerinde çalıştırarak patern, tahmin ve ayarlamalar yapan programlama biçimidir. Robotik, robotların öz farkındalık ve öğrenme becerileri kazanmasının geliştirilmesiyle ilgilenen teknoloji dalıdır. Yapay sinir ağları ise insan düşünce yapısının taklit edilmesine yönelik algoritmaların kullanıldığı alandır.

Yapay zekâ ilk aşamada verilen görevden sapmayan, çevresiyle etkileşimi olmayan sadece kurulu olan yapısı içinde ilerleyen algoritmalarla hayatımıza girdi. İkinci aşamada hafızasını oluşturup geçmiş tecrübelerine göre küçük edinimler elde ettiği bir forma ulaştı. Üçüncü aşamada çevresiyle etkileşim içine girip öğrenen bir hüviyet kazandı. Dördüncü aşamada yapay zekânın tam anlamıyla kendi benliğinin ve bilincinin farkında bir yapıya ulaşması bekleniyor.

Yapay zekâ uygulama alanı açısından bireyler, işletmeler ve ekonomik faaliyet alanlarında çeşitleri mevcut uygulamalara sahip. Otomasyon ile gün geçtikçe insan gücüne duyulan gereksinim azalıyor ve bu yönüyle insana bağımlı yapı azalarak ''verimlilik'' adını verdiğimiz olgu içinde daha etkin süreçler hazırlanıyor.

Mikro düzeyde yapay zekâ uygulamalarının etki kanalı; ücret hadlerinde azaltıcı etkiler, verimlilik artışı, kalite artışı ve kesinti sürelerinde azalış kanallarıdır. Makro düzeyde otomasyon sayesinde yıllık verimlilik artışı ortalama %0,8 ile %1,4 arasındadır (McKinsey 2020 Yapay Zekâ Raporu).

Otomasyon potansiyeli bakımından sektörlere bakıldığında sanayi sektörünün %64'ünün otomasyona tabi tutulabileceği düşünülürken eğitim sektöründe bu rakam %30 seviyelerinde. Finanstan sağlığa güvenlikten kamuya geniş bir yelpazede bir otomasyon potansiyeli bulunuyor. Ülkelerin otomasyona geçişlerini; yeniliğe açıklıkları, yatırım miktarları, istihdam pazarı, ekonomik getirileri ve yasal altyapıları belirleyecek.

Statista 2020 Yapay Zekâ Raporu’na göre, üretim sürecinde kullanılan yardımcı robotların piyasası 2025 yılında 5 milyar doları geçecek. 2023 yılında otomasyon piyasasının 35 milyar doları aşması bekleniyor. Bu otomasyonda Güney Kore’de 855 işçiye 1 endüstriyel robot düşerken, Kore’yi Japonya, Almanya, İsveç ve ABD izliyor.

Robotik süreç otomasyonlarına bakıldığında ilk aşamayı masaüstü otomasyonları oluşturuyor. Basit tekrarlanmayan kurallardan oluşuyor, Excel makroları bunlara örnek olarak verilebilir. İkinci aşamayı robotik süreç otomasyonları oluşturuyor. Kompleks ve kendini tekrarlayan kurallardan oluşan yapılara otomatik fatura süreçleri örnek olarak gösterilebilir. Üçüncü aşamayı bilişsel robotik süreç otomasyonu oluşturuyor. Gelişmiş tanımlama araçları ile (ses, karakter ve resim) dinamik vaka analizleri gerçekleştirebiliyor. Sanal asistanlar üçüncü aşamaya örnek verilebilir. Dördüncü aşamayı akıllı robotik süreç otomasyonları oluşturuyor; otonom olarak süreç geliştirmeleri hakkında karar veren sistemlerden oluşan yapılar bu süreçte yer alıyor. Sistemler kendi kendilerine süreç başlatıp süreçleri geliştiriyorlar.

Robotik süreç otomasyon pazarı oyuncularının payları dağınık bir yapıda. Piyasada çok sayıda firma bulunması ve pazarı kontrol eden henüz bir firma olmaması piyasadaki dinamizmi gösteriyor. 2025 yılına kadar yapay zekâ yazılımlarının gelirlerinin bileşik olarak %41 artması bekleniyor. Önümüzdeki 5 yılda yapay zekâ alanında en yüksek büyümeyi gerçekleştirecek ülkenin ise Çin olacağı ifade ediliyor. Çin'i Singapur, Rusya, ABD ve Hindistan takip ediyor.

Yapay zekâ kullanımının gelişmiş ülkelerde işçi verimliliğini %37 ile %11 arasında farklı oranlarda artıracağı tahmin ediliyor. Yapay zekânın endüstriler üzerindeki büyüme etkisi ortalama yıllık %1,7 olurken, 2035 yılına kadar kârlılık oranlarının %38 artması öngörülüyor. Endüstriler özelinde en pozitif etkilenen sektör bilgi ve teknoloji sektörü iken, onu imalat, finansal servisler ve perakendecilik izliyor. Yapay zekâ uygulamalarının 2035 yılına kadar perakende sektörünü 2,2 trilyon dolar, hizmetler sektörünü 1,5 trilyon dolar, finansal hizmetleri 1,2 trilyon dolar, bilgi ve iletişim sektörünü 1 trilyon dolar, ulaşım ve depolama sektörünü 800 milyar dolar ve inşaat sektörünü 500 milyar dolar artırabileceği ifade ediliyor.

2030 yılına kadar yapay zekâ uygulamalarının ülke GSYİH'lerine katkılarında ilk sırayı %26,1 ile Çin, ardından %14,5 ile Kuzey Amerika, %13,6 ve %12,5 ile BAE ve Arabistan ve %11,5 ile Güney Avrupa ülkeleri takip ediyor.

Yapay zekâ uygulamaları ile tarım alanında dron’lar ve uydulardan elde edilen veriler ile hasat tahmini, su seviyesi kontrolleri ve tarımsal hastalıklar yayılmadan önce tahminler sağlayarak tarımsal verimliliğin artırılmasında önemli bir rol oynaması bekleniyor. Otonom araçlarla hem sürücüye gereksinim ortadan kalkarken hem de yarı otonom araçların kaza ve trafik sıkışıklığı sorununu azaltması umuluyor.

Sağlık sektöründe kişilerin gen yapılarını moleküler düzeyde modelleyerek kişiye özel bir tedavi planı ortaya çıkartarak yan etkilerin azaltılması planlanıyor. Hastalık sürecinin azalması, daha erken teşhis, önleyici sağlık süreçleri, yeni ilaçlar ve sanal sağlık asistanları gibi bir çok alanda hizmet sağlaması bekleniyor.

Dünya çapında büyük veri analizi sektöründeki gelirlerin 2020 yılında 19,1 milyar dolardan 2025 yılında 68,1 milyar dolara yükseleceği belirtiliyor. Yapay zekâ uygulamalarını kullanan araç sayısının 2020 yılında 57 milyondan 2025 yılında 121,5 milyona çıkması öngörülüyor.

Yapay zekânın eğitim alanındaki uygulamalarına bakıldığında ise akıllı öğretmen, bilimsel simülasyonlar, kişisel öğrenme platformları ve eğlenceli eğitim olmak üzere çeşitli alanlarda uygulamaları mevcut. Geleneksel eğitim yapısında tek bir öğretmenin çok sayıdaki öğrenciye bir şeyler öğretmesi için dikkati kendisinde toplayarak işlediği dersler yerine odağın öğrencide tek başına kişiselleştirilmiş bir öğretim yapısı ile bilgi aktarılması amaçlanıyor. Öğrencinin bütün öğrenme süreci izlenerek hatalar saptanıp, çözüm önerileri getiriliyor.

Bankacılık sektöründe yapay zekâ kullanımına bağlı olarak elde edilen gelir artışının 2020 yılında küresel çapta 73 milyar dolar iken 2030 yılında 300 milyar doları geçeceği dile getiriliyor. Perakende sektöründeki etkisi 400 milyar dolar ile 800 milyar dolar arasında iken ulaşım alanında en azından 400 milyar dolarlık bir etki umuluyor. Üretim ve hizmet alanında otomasyon sağlamakla beraber eğlence sektöründe, filmler, reklam, müzik ve oyunlarda hem kendi yarattığı değerler hem de yardımcı olarak etkide bulunması bekleniyor. Start-up tarafına bakılacak olursa makine öğrenmesi uygulamaları alanı birinci sırada yer alıyor. Bunu doğal dil işleme alanındaki girişimler takip ediyor. Küresel olarak 2019 yılı itibarıyla yapay zekâ alanındaki start-up’lara 26,6 milyar dolarlık fon sağlandı. 2019 yılı itibarıyla 2649 start-up için 2014-2019 sürecinde kümülatif olarak 85 milyar dolar kadar fon elde edildi. Bu start-up’ların %40'a yakını ABD'de %15,5 'i Çin’de, %5,3 'ü de Japonya’da.

Stanford Yapay Zekâ Raporu’na göre ilaç endüstrisinde yapay zekâ yatırımları ve yapay zekâya bağlı keşifler yükselme kaydetmiş durumda. Endüstri 2020 yılında 13,8 milyar dolarlık bir yatırım almış. 2019 yılında yapay zekâ alanında doktorasını alan mezunların %65'i sektörde işe girmiş bulunuyor. Bu durum da bize sektörün gittikçe bu alan özelinde eğildiğini eğitimli iş gücüne yönelik istihdamın gün geçtikçe yapay zekâ alanında arttığını gösteriyor. Akademik çalışma alanı içinde her ne kadar ABD konferans çalışmaları alanında birinci sırada yer alsa da atıf sayısı bakımından Çin, ABD'den liderliği almış görünüyor. Yapay zekâ alanındaki akademik çalışma miktarlarına bakıldığında 2019 yılından 2020 yılına %34,5'lik bir artış mevcut. Gerçekleştirilen konferansların sanal biçimde internet özelinde gerçekleştirilmesi de katılım rakamlarını çarpıcı şekilde yükseltmiş. Brezilya, Hindistan, Kanada, Singapur ve Güney Afrika gibi ülkeler yapay zekâ alanında istihdam sağlamaları bakımından en yüksek artış gösteren ülkeler. Bu durum Covid-19 pandemisiyle kesilmeden devam ediyor.

Eğitim alanında üniversitelerin yapay zekâya yönelik gerçekleştirdiği yatırımların çoğaldığı ifade edilen raporda; yapay zekâ alanındaki pratik becerilerin artırıldığı kurs sayısının 2019 yılına göre %102,9 yükseldiği belirtiliyor. 2017 yılında ilk ulusal yapay zekâ stratejisini Kanada’nın çıkarmasının ardından günümüzde bu rakam 30 ülkeye yayılmış durumda.

                                                                                                                                                                                                                                                                                       Dr. Selim Süleyman