1--Yapay Zeka Sistemlerinin IQ Puanları:

1--Cornell Üniversitesinde yapılan yeni bir araştırmada, Google AI’nin en yüksek IQ’ye sahip olduğu ortaya çıktı.

2-- IQ puanına göre sıralama yapılırsa:

1--18 yaşındaki bir insan için…...96,

2--Altı yaşındaki bir insan için…55,5

3—Google AI………………….47,28----2018 yılı

3.1—Google AI………………..26,5-----2014 yılı

4-- Çin merkezli Baidu…………32,92----2018 yılı

4.1-- Çin merkezli Baidu………..23,5-----2014 yılı

5-- Microsoft’un Bing’i………...31,98

6-- Apple Siri ise yalnızca…….. 23.9

3--Yani yapay zeka teknolojisi henüz insan zekasına göre bir hayli geride olmasına rağmen, Google AI rakiplerinin neredeyse iki katı seviyesinde.

4--Feng Liu, Yong Shi ve Ying Liu tarafından yapılan araştırmada, 3 yıl öncesine göre yapay zeka sisteminin bir hayli zekileştiği de ortaya çıkmış oldu. Hızla gelişen yapay zekaların, kısa süre içerisinde insan seviyesine ulaşabileceği düşünülüyor.

2--Yapay Zeka Türleri

2.1--Yapay zeka, temelde zayıf (dar) ve güçlü (genel) olmak üzere iki sınıfta incelenebilir.

2.2--Belirli bir görev için tasarlan zayıf yapay zekalar, en basit örnekle Siri gibi, kısa komutlarla çalışan yazılımlarla açıklanabilir.

2.3--Güçlü yapay zeka tanımı ise genelleştirilmiş insan bilişsel yeteneklerine sahiptir ve kısaca bilinmeyen bir görev sunulduğunda da çözüm üretmek için yeterli zekaya sahiptir.

2.4--Öğrenme, öğrenileni kullanma ve öğrenilenlerden yeni çözüm yolları üretebilme kapasitesi olarak tanımlanan zekanın yapayı da kendi içinde sınıflara ayrılıyor.

2.4.1--Michigan State Üniversitesi'ndeki bütünleşik biyoloji ve bilgisayar bilimi ve mühendislerinden bir yardım profesörü olan Arend Hintze’e göre AI’yi, 4 ana başlıkta sınıflandırabiliyoruz.

1--Reaktif Makineler:

1--Dünyaca ünlü satranç şampiyonu Garry Kasparov’u 1997’de yenen IBM satranç programı Deep Blue, buna en güzel örnektir.

1.1--Satranç tahtasındaki parçaları tespit edip tahminlerde bulunabilen yapay zekanın hafızası yoktur ve geçmiş deneyimleri gelecekteki etkinlikler için kullanamaz.

1.2--Kendi ve rakibinin olası hareketleri analiz edebilen ve en stratejik hareketi seçebilen Deep Blue, bir oyuncuya verilen 3 dakikalık süre içerisinde ortalama 540 hamle hesaplayabiliyor.

1.3--Geçtiğimiz yıl, Google’in AlphaGo adlı sinir ağı ve takviyeli öğrenme (reinforcement learning) içeren yapay zekalı Go oyunu uygulaması da dünyanın en iyi oyuncuları arasında yer alan Lee Sadol’u yenmeyi başardı.

2--Sınırlı Bellek:

2.1--Gelecekteki kararları bildirmek için geçmiş deneyimlerini kullanabilen bu yapay zeka türü, yaygın olarak özel araçlarda kullanılıyor.

2.2--Şeritleri değiştirebilen bu araçlar, doğru kararlar vermek için hafızasında tuttuğu sınırlı bilgiyi kullanabiliyor.

2.3--Dijital asistanlar gibi sınırlı bellek sahibi yapay zekalar, bir kaç adımlı konuşmaları akıllarında tutabilseler de bizlerle, saatlerce muhabbet edebilme yetisine sahip değiller.

3--Zihin Teorisi:

3.1--İnsanların aldığı kararları ve verdikleri tepkileri anlayabilen bu yapay zeka teknolojisi, sosyal olarak iletişime geçebiliyor. Henüz mevcut olmayan bu AI türüne Star Wars filminden R2-D2 robotu örnek verilebilir

4--Benlik Farkındalığı: 

4.1—Henüz üretilmemiş bu makineler-Bu kategoride AI sistemleri kendine özgü bir duygusu vardır, bilinçlidir. Kendini bilen makineler mevcut durumlarını anlar ve bilgileri diğerlerinin ne hissettiğini anlamak için kullanabilirler. Benlik farkındalığı olan yapay zekaya örnek olarak Ex Machina filminden Eva verilebilir.

5--Makine öğrenimi, bir bilgisayarın programlamadan hareket etmesini sağlayan bir bilimdir.

5.1--Derin öğrenme, çok basit terimlerle, tahmini analitik otomasyon olarak düşünülebilen, makine öğrenmesinin bir alt kümesidir. Üç tür makine öğrenme algoritması vardır. Bunlar,

1--denetimli öğrenme

2--denetlenmeyen öğrenme ve

3--AI sistemine geri bildirim verebilen takviye öğrenimi.

6--Bir diğer yapay zeka uygulaması olan makine görmesi-görüşü başka bir deyişle yapay görme, görsel bilgileri yakalar ve analiz eder. 

6.1--Genellikle insan gözüyle karşılaştırılır, ancak makine görme biyolojiye bağlı değildir ve duvarların ardını görebilecek şekilde programlanabilir. 

6.2--Bu tür teknolojiler, imza tanımlamadan medikal görüntü analizine kadar çok çeşitli uygulamalarda kullanılır.

7--Doğal dil işleme (NLP), bir bilgisayar programı vasıtasıyla insan dilinin ve bilgisayar dilinin işlenmesidir.

7.1--NLP'nin eski ve en iyi bilinen örneklerinden biri, e-postanın konu satırına ve metnine bakıp önemsiz olup olmadığına karar veren spam algılama yöntemidir.

7.2--Yine metin çeviri, duygu analizi ve konuşma tanıma gibi örnekler de NLP içerisinde örneklendirilebilir.

8--AI’nin en çok üzerinde durduğu bir diğer örnekse hepinizin bildiği robotlar. Robotların tasarımı ve üretimi üzerine yoğunlaşan bir mühendislik alanı dahi mevcut.

8.1--İnsanlar tarafından sürekli yerine getirilmesi veya gerçekleştirilmesi zor olan görevleri yapmak için sıklıkla kullanılan robotlar, otomobil üretimi için montaj hatlarında veya uzayda büyük nesneleri taşımak için NASA tarafından kullanılıyor.

9--Yapay Zekanın Kullanım Alanları

9.1--Sağlık alanı en yaygın yapay zekanın kullanım alanlarından biri. Hasta sonuçlarını iyileştirmek ve maliyetleri düşürmek için kullanılan AI teknolojileri, insanlara göre daha iyi ve daha hızlı teşhis yapmak için geliştiriliyor.

9.1.1--Özellikle görüntüleme tekniklerinden elde edilen görüntülerin analizinde üst düzey uzmanların daha üstünde teşhis yapılabilmekte.

9.2--İş dünyası, yapay zekanın çokça kullanıldığı alanlardan bir diğeri. Otomasyon, makine öğrenimi ve robotlar, iş dünyasının neredeyse her alanında kullanılıyor. Hatta tüm Dünya’nın yönünü çizdiği Endüstri 4.0 ile birlikte, bu teknolojiler görmezden gelinemeyecek derecede önem kazanıyor.

9.3--Yapay zekanın ön plana çıktığı bir diğer alan ise eğitim. Öğrencilere eğitimi daha erişebilir halde sunmak, öğretmenlere daha fazla zaman kazandırmak ve öğrencilerin takibinde ek destek sağlamada robot öğretmenlerin kullanımı vs alanlarda kullanılabiliyor.

9.4--Veri sayısının çok fazla olduğu finans alanı da bir başka yapay zeka alanı. Mint veya Turbo Tax gibi kişisel finans uygulamalarına uygulanan AI, finans kurumlarını desteklemektedir. 

9.4.1--Bu gibi uygulamalar, kişisel verileri toplayarak mali tavsiyelerde bulunabiliyor. Bugün yazılım, Wall Street'te ticaretin büyük bölümünü gerçekleştiriyor.

9.5--Hukuk alanında yasalar ve belgelerin eşleştirilmesinde harcanan süreyi düşürmek için kullanılan yapay zeka teknolojileri, zamanın daha iyi kullanılmasını ve verimi artırmada katkı sağlıyor.

9.5.1--Hukukta yapay zekanin kullanılmasında,yapay zeka tarafından üretilen yorumun taraflı olabileceği anlaşılmış durumda.

9.5.2--Örneğin zencilere farklı yorum yapılırken, beyazlara farklı yorum yapılabilmekte.Benzer kadın-erkek davalarında da ortaya çıkabilmekte.

9.5.3--Bunun nedeni yapay zeka-ağın eğitimin örneğin sadece beyazların davalarıyla eğitilmesinin neden olabileceği düşünülmekte.

10--Dün akşam saatlerinde iOS işletim sisteminin akıllı asistanı Siri’ye dair oldukça ilginç bir detay ortaya çıkarıldı.Siri’den “mother” yani “anne” kelimesinin anlamını söylemesini isteyen Reddit kullanıcısı, hiç beklemediği bir cevap aldı.

10.1--Apple’ın iOS, tvOS ve watchOS işletim sistemlerinin parçası olan Siri, ilk olarak 2010 yılında ortaya çıkmıştı. 

10.1.1--İnternet üzerinde aramalar yapmak, soruları cevaplamak, tavsiyelerde bulunmak ve çeşitli hizmetleri yerine getirmek üzere geliştirilen Siri, birçok kullanıcının favorisi haline gelmişti.iPhone kullanıcılarının çokça kullandığı akıllı asistan, dün hiç beklenmedik bir olayın altına imza attı.

10.2--Siri’ye “anne kelimesini tanımla” şeklinde bir soru yönelten “thewasabaddecision” takma isimli Reddit kullanıcısı, ilk olarak “evet” cevabını aldı. Soruya evet dedikten sonra “anne” kelimesinin temel anlamını açıklayan Siri, temel anlamların bitmesinden sonra yan anlamları öğrenmek ister misiniz diye sordu.

10.3--“Bir isim olarak ‘motherf.cker', Kuzey Amerika'da yaygın argo sözcüğü” şeklinde, ikincil anlamı da okuyan Siri, kullanıcıları oldukça şaşırttı. Direkt olarak kullanıcısının yüzüne yüzüne küfür eden Siri’nin kelimeye sansür uygulamaması tepkilere yol açarken, problemin Oxford tarafından hazırlanan sözlükten kaynaklandığı ifade edildi. 

10.3.1--Kelime anlamlarını Oxford’dan alan Siri’nin bütün anlamları okuduğu ve sözlükte böylesine kelimelere yer verilmesi sebebiyle direkt olarak küfür ettiği söylendi.

2--Yapay Zekada Durum Analizi:

1—AB Komisyonu AB çapında bir yapay zeka stratejesini mayısta açıklayacak.

2—Dünyadaki verinin sadece % 4 ü  AB de depolanmakta.

2.1—AB deki büyük şirketlerin sadece…… % 25 i

         Kobi lerin……………………………..%10 u büyük veri analizi yaptırıyor.

2.2—Veri bilimci sayısı AB de toplam istihdamın sadece …%1 durumunda.

3—Üst düzey yapay zeka  araştırma merkezlerinin

      32 si…………AB de

      30 u …………ABD de

      15 i…………..Çin de

4—AB de nin lokomotifi Almanya.Almanya üst düzey yapay zeka araştırma merkezlerinin sayısını arttırmak için Max Planck Enstitüsü-kurumu liderliğinde bir yapılanmaya gitmekte.

4.1--Max Planck Kurumu ; 14.000 bilimci-18 bilimci Nobel ödülü sahibi-1.8 milyar Euro devlet bütçesi yardımı ile dünyanın en güçlü üniversiteleri arasında.

4.2--Max Planck Enstitüsü , Güney Almanya da-Stuttgart-Tübingen civarında iki üniversite ve lider sanayi kuruluşları-ihracat eyaletleri ile yapay zeka da arge kümelenmesi oluşturmakla meşgul.

4.2—Öte yandan Almanya,15-20 yıl içinde bütün sanayi firmalarını Endüstri 4.0 a doğru çekerek rekabette ciddi avantaj yakalamaya çalışıyor.

4.3--ABD 3 d yazıcı ile üretilecek bir tişört,gelişmekte olan ülkelerde üretilenin çok altında olabileceği için bu ülkelerde sanayi toptan çok zor duruma düşebilir.

5—Yapay Zekanın Zaafları:

1--Borsada yapay zeka oldukça geniş kullanılabilmekte. Geçtiğimiz günlerde ABD de borsalar çakıldı. Bunun nedenlerinden birinin,al-sat konumuna kilitlenen bütün yapay zeka programları aynı anda al-sata geçince borsanın %30 oranında çakılmasına neden olduğu düşünülmekte.

2—Yapay zeka , MR görüntülemede en iyi uzmandan % 5-10 daha iyi teşhis üretebilmekte.Sonuç olarak teşhiste ortalama bir uzmanın yardımcısı olarak kullanılması daha iyi olabilir. 

2.1--Uzman+yapay zeka ile yeteri kadar verim alınabilir. İleri tetkikler için ileri seviye uzman +yapay zeka ile daha yüksek sonuçlar üretilebilir.

2.1.1--Genel olarak , Klinikte hasta teşhisinde yine uzmana bağlı yapay zeka ile daha yüksek verimli sonuçlar alınabilir.

2.2--Hastane verilerinden sonuç üretmede yapay zekadan yararlanılabilir.

3—Yapay zekalı öğretmenlerin eğitimde kullanılması ile öğretmen-öğrenci ileteşimi –sıcaklığı nasıl sağlanabilir. 

3.1--Bu durum ancak yapay zekayı yardımcı olarak kullanmakla mümkün olabilir.Tıpkı otomotik pilot gibi öğretmenin yardımcısı olarak-bir araç olarak kullanılabilir.Bu durumda eğitimin kalitesi-verimi çok daha yukarı çıkabilir.

4—Yapay zeka , Sigorta-Finans-İnsan kaynakları-satış vs ancak bir yardımcı destek program olarak kullanılabilir.

4.1--örneğin şefe bağlı bir yapay zeka programı şefin finans-insan kaynaklarında yapacağı analizde oldukça faydalı olabilir.

5--Siyasette,Başkana,Bakana bağlı uzman kişiler  ve yapay zeka programı ile devleti yönetenler daha herhalde daha sağlıklı ve objektif karar alabilir.

6--Otonom araçlarda-sürücüsüz araçlarda yapay zekanın kullanılması ile  bu programların daha çok tecrübe kazanacağı açık.

7--Arge merkezlerinde her türlü büyük verinin analizinde bu programlar oldukça işe yarayabilir.

8--Beyaz eşyada bu programların kullanılması ile bu cihazlarda verim daha yukarı çekilebilir.

9--Akıllı şehir yönetiminde-trafik ışıklarının yönetiminde,enerji-su tasarrufunda bu programlar oldukça işe yarayabilir.

10--Sözel alanda bu programlar kullanılırken yapay zekanın-ağın çok geniş bir veri ile eğitilmesi oldukça önemli.Aksi takdirde sınırlı ağ eğitimi ile sağlıklı sonuç üretmek zor olabilir.

11--ABD de geçmiş günlerde borsanın çakılmasının nedeni al-sata kilitlenen bütün yapay zeka programlarının aynı anda çalışması ile sistem emniyetlerini açtı ve borsa % 30 düştü.

11.1--Bu nedenle borsada yapay zeka programları kullanılırken borsadaki bütün yapay zeka programlarının kaotik diferansiyel denklem tarafından idare edilmesi sağlanmalı ve aynı zamanda borsada insan unsuru ile harmanlanmalı.

11.2--Kaotik diferansiyel denklemlerde ancak kısa süreli tahmin yapılabilir ki hava tahminlerinde iyi bir tahmin olarak ancak 3 günlük tahminler yapılabilmekte.

12--Yapay zekanin en ilerisi insan beyni olup,İnsan beyni kaotik diferansiyel denklem tarafından idare edilmekte.

12.1--Denklemin katsayıları K1=DA/5HT, K2=NA/ACH, K3=AD/GABA vs gibi beyin hormonları-nörotransmiter olup, bunlar ruh halimizi de belirlerken, dış etkenler ve hücre içi yapılar bunların değişimini etkileyebilmekte.

5—Yorum:

1—Ülke olarak seçilecek bir Teknik Üniversitenin liderliğinde yapay zeka enstitüsü ve kümelenmesi vede Endüstri 4.0 enstitüsü ve kümelenmesi çok geç olmadan sağlanmalı.

1.1--Ayrıca 3d yazıcılar içinde bir enstitünün oluşturulması uygun olabilir. 

1.2--Daha doğrusu bunlar için bir İleri Araştırmalar Merkezinin kurulması daha iyi olabilir mi.

3--Yapay Zekanın Karadelik Bulma-Bağırsak Kanseri Tanısında Kullanımı:

3.1—Astronomide Uygulama:

1—Groningen,Napoli ve Bonn üniversitelerinden bir grup gökbilimci milyonlarca kütle çekim mercekleme görüntüsünü kullanarak bir tür yapay zeka teknolojisi olan derin öğrenmenin görsel sınıflandırma yöntemi olan kıvrımlı sinir ağı geliştirip eğitti.

1.1--Bu ağı Google,Tesla kullanırken aynı zamanda bitki hastalıklarını bulmak içinde kullanılmakta.

2—Uluslar arası ekip bu ağa gökyüzünün yüzde 0.5 kapsayan alandan milyonlarca görüntüyü tanıttı.

3—Sonuçta ağ 761 potansiyel kütle çekim merkezi keşfetti.İncelemenin ardından bu sayı 56 ya indi.

4—Astronomlara göre teleskopların elde ettiği milyonlarca görüntünün sürekli incelenmesi mümkün olmayıp bu tür ağ çalışmalarının bu tip çalışmalarda oldukça ciddi yardımları olacağı açık.

Kaynak:Para Dergisi-12-18.11.2017-S.80

3.2—Bağırsak kanseri Tanısında:

1—Yokohama Showa Üniversitesinde Yuichi Mori yapay zekanin bağırsak kanseri tanısında yardımcı olduğunu ifade etti.

2—Kolonoskopide doktorlara yardımcı olarak geliştirilen yapay zeka programı kalın bağırsakta sorunlu polipleri teşhis ediyor.

3—Bilgisayar destekli yeni sistem bir polipin adenom olup olmadığını tespit etmek için şüpheli bölgenin 500 misli büyütülmüş görüntüsünü (30.000 aşkın endoskopik görüntüyle eğitilmiş bu yapay zeka programı) değerlendirmekte olup polipleri %86 doğruluk payıyla teşhis ettiği saptandı.Bu sonuç klinik deneyler için kabul görecek kadar iyi olarak kabul edilebilir diyor Mori.

4--Sigorta-Tahvil-Yönetim Şirketleri Yapay Zekaya Geçiyor:

4.1--Japon sigorta şirketi yapay zekaya Geçiyor:

1.1--Japonya'da bir sigorta şirketi 30'dan fazla çalışanının işine son vererek yerine yapay zeka sistemlerini çalıştıracağını açıkladı.

1.2--Başkent Tokyo'daki FokokuMutual Life Insurance isimli şirketin yönetimi, yapay zekanın üretkenliği % 30 artıracağını ve bu uygulamanın iki yıl içinde yatırım olarak geri döneceğini ileri sürerek bu kararı aldıklarını bildirdi.

1.3--Şirkete göre bu ay "işe alınacak” yapay zeka sistemi sayesinde şirket bir yılda 1.23 milyondolar tasarrufta bulunacak.           

1.4--Uygulamanın şirkete maliyetiyse yıllık 123 bin dolar olarak hesaplanmış. Şirket, IBM Watson un "insan gibi düşünen bilişsel teknoloji" hizmetinin kullanıldığını bildirerek, bu teknolojinin verileri analiz edip yorumlayacağını belirtti.

1.5--Yapay zeka, hastanelerden gelen binlerce doktor muayenesi raporu ve ameliyat tutanaklarıyla, sigortalı hastaların şikayetlerinin yer aldığı metinleri okuyarak, ne kadar ödeme yapılacağını hesap edecek.

1.6--Şirket yetkilileri, yeni uygulamanın bu işlemi insandan daha hızlı yapacağının altını çiziyor. Japonya'daki Nomura Araştırma Enstitüsünün 2015 te yayınladığı bir rapor, 2035 yılında ülkedeki işlerin neredeyse yarısının robotlar tarafından yerine getirileceğini iddia etmişti.

2--ABD'nin önde gelen hedge fonu şirketlerinden BridgewaterAssociates'in kurucularından Ray Dalio böyle bir proje için düğmeye basmış bile.

2.1--Yakında insan kaynaklan müdürü olarak yapay zekâyı devreye sokmaya hazırlanan Dalio, çoğunluğu bilgisayarlardan oluşan ve kararların yapay zekâ algoritmaları tarafından verildiği bir çalışma ortamı oluşturmaya çalışıyor.

2.2--Dalio'nun hayal ettiği çalışma ortamında duygusal olmaya yer yok. Şirket içinde kurduğu Systemis dIntelligenceLab isimli birimde 2015'ten bu yana bu proje üzerinde çalışan Dalio, önümüzdeki beş yıl içinde şirkette alınan kararların dörtte üçünün makineler tarafından alınmasını istiyor

2.3--Bu kararlara, istihdamla şirket içindeki farklı departmanlar içindeki görüş ayrılıklarının giderilmesi de dahil edilmiş. 147.5 milyar dolarlık bu projede çıkış noktası, duygusal bir varlık olan insanın kendisini iyi hissetmediği kötü bir günde yanlış karar vermesinin önüne geçmek.

3—Dünyada en iyi seçim sistemleri bile ideal lideri ortaya çıkaramıyor.Bu durumda muhtemelen liderlere bağlı Başkan yardımcısı seviyesinde yapay zeka programları devre girebilir.Başkana bağlı danışmanların duygusal kararları ve teknik yetersizlikleri,daha sağlıklı karar alınmasının önünde engel olarak durabilmekte.

Bu durumda Başkana bağlı teknik ekip Başkanın istediği her araştırmayı ve kararı big data yolu vs ile yaparak başkana sunabilir.Nihai Kararı başkan verecektir.

3.1—Bu anlamda özellikle ABD de Başkana bağlı böyle bir yönetim bilgisayarının acil olarak devreye alınması uygun olabilir.

3.2—Türkiye de Cumhurbaşkanlığına bağlı yönetim bilgisayar sistemi ise hızla kurulup uygulama alınabilir. Çeşitli konularda kararı alacak olan yönetim bilgisayarı raporuna göre Cumhurbaşkanı nihai kararı alabilir.

3.3--Ayrıca bir ulusal yapay zeka enstitüsünün öncelikle hızla kurulması oldukça önemli olabilir.

Kaynak:Para Dergisi-8-14.01.2017

4.2—Tıbbi Teşhiste Yapay Zeka Uygulamaları:

1--Özellikle tıbbi taramalarda kullanılan yüksek teknoloji yöntemleri ve yazılımlar, hastalığı tespit etmede doktorun işini kolaylaştırabildiği gibi, birincil referansı haline geliyor.

2--Google ın çatı holdingi Alphabet, geliştirdiği bir yapay zeka teknolojisiyle dünyada milyonlarca hastanın yüzünü güldürecek bir rapor yayınladı. Alphabet'in geliştirdiği teknoloji, kanserli dokuyu kısa sürede ayırt edebildiği gibi, kötü huylu tümörün metastaz, yani diğer organları yayılmasını da önlüyor.

3--Kanserin teşhisi ve tedavisinde önemli bir yol kat eden bu gelişmeye göre, bir doktorun doku taramalarından yola çıkarak bir kişinin kanser olduğunu tespit etmesi haftalar, hatta aylar alırken, Alphabet'in yapay zekası bunu çok daha kısa bir sürede gerçekleştirebiliyor. Google'un konuyla ilgili yayınladığı “Gigapiksel Patoloji Taramalarında Kanser Metastazı Tespiti” isimli raporda şöyle deniyor:

3.1--Metastaz patologlar tarafından dokuların çok büyük masraflarla incelenmesi halinde tespit ediliyor. Bu süreç hem uzman için çok yoğun bir çalışma gerektiriyor, hem de hataya açık.

3.2--Google'un sunduğu çözümse bu tespiti otomatik olarak yapıyor. 100x100 piksel kadar küçük tümörleri, 100.000x100.000 gigapiksellik mikroskobik taramalar sayesinde tespit edebiliyoruz.

3.3--Yüksek seviyeli görüntü tanımlama başarı oranı 

% 92.4 .ismi verilen ve öncelikle sürücüsüz araç programı kapsamında kullanan bu yazılım daha sonra Google tarafından tıbbi alanda test edilmiş.

3.4--Araçların yolu ve yolda çıkan engelleri kusursuz bir şekilde taraması için geliştirilen bu sistemi kanserli dokunun ve metastazın tespiti için kullandığım açıklayan Google, bu yazılımla alman sonuçların doğruluk payının yüksekliğine  işaret ediyor.

3.5--Google'a göre, şimdiye kadar denenen otomasyon yöntemleri arasında kanserli dokuyu tespit oranı % 82.7 iken, Alphabet'in geliştirdiği yapay zeka yöntemindeyse bu oran   % 92.4'e çıkıyor.Birpatologun uzun süre sonra ulaşabildiği kesinlik oranıysa maksimum % 73.2 olarak belirtilmiş

3.6--Google geliştirdiği teknolojinin arkasında durmakla birlikte, yapay zekâ uygulamasınla şu anda doktorun yerini alamayacağını itiraf ediyor. Çünkü bu yazılım dokuda sadece kanserli hücre taraması yapıyor. Yani doktorun uzun ve yoğun süren incelemesi sonucunda ulaşabileceği başka anormal bir tespiti daha yapması mümkündeğil.

3.7--Cancer.net isimli internet sitesinin verilerine göre, oldukça sık görülen göğüs kanserinin vücuda yayılmadan önce tespit edilmesi halinde, beş yıl içinde kurtulma oranı % 99. Oysa vakaların sadece % 61'i bu aşamada tespit edilebliyor..Böylece kanser yayıldıkça kurtulma oranı hızla düşüyor. Goole’ın uygulaması, belki bu türden vakaların azalmasında yararlı olabilir.

Kaynak:

1--Dünya Gazetesi

2--tamindir.com

3--HBT-Araştırma Gündemi

4--Para-Haftalık Ekonomi Dergisi-57- 2/8.04.2