• Şubat 11, 2022

Yapay Zeka ile Robotik Arasındaki Temel Farklar Neler?

Yapay Zeka ile Robotik Arasındaki Temel Farklar Neler?

Son yıllarda büyük bir gelişim gösteren robotik teknolojisiyle robotların gelecekte küresel olarak yaklaşık 800 milyon işin yerini alacağı ve tüm mesleklerin yaklaşık %30’unun işlevsiz hale gelebileceği değerlendiriliyor. Bunda şüphesiz yapay zekanın (AI) katkısı büyük ki şu anda yapay zeka teknolojisi kullanmayan işletmeler yapay zeka araştırmalarına odaklanmış durumda.

Bu gibi istatistikler çoğunlukla insanların kafalarını karıştırıyor. Öyle ki insanlar robotlar ve yapay zekanın bir ve aynı şeyi ifade ettiğine inanıyor. Çoğu distopik bilimkurgu filminde veya kitabında gösterilenin aksine, tüm robotlar zeki değildir. Yapay zeka ve standart otomasyon robotlarının birleşik bir uygulaması olan yapay zekalı robotlar, çeşitli robot türlerinden sadece bir tanesidir. Bu tür robotlar, tekrarlayan bir dizi hareketten daha fazlasını yapmak ve özerkliklerini artırmak için yapay zeka algoritmalarını ve modellerini kullanır.

Yapay zeka robotları, günümüzde ya kendi başlarına ya da diğer teknolojilerle birlikte çeşitli uygulamalarla son derece önemli bir noktaya ulaştı.

AI ve robotik arasında farklı unsurlar söz konusu. Ancak burada insanların bu farklılıkları net bir şekilde anlamasını sağlayacak temele üç farklılığı ele alalım.

Kavramsal Farklılıklar

Yapay zekanın temel tanımı, makinelerin karmaşık kararları özerk olarak vermesini sağlamak etrafında şekillenir. Yapay zekaya dayalı donanım ve yazılım araçları, büyük miktarda veriyi analiz ederek ve içinde insanların göremediği kalıpları bularak karmaşık gerçek dünya sorunlarını çözebilir. Bu nedenle AI tabanlı uygulamalar, gerçekleştirdikleri görevlerde daha iyi olma konusunda sınırsız bir yeteneğe sahip.

Örneğin, TikTok gibi bir uygulamayı düşünün. Çoğu sosyal medya uygulaması gibi, TikTok da kullanıcılara izledikleri sayfalara ve beğendikleri videolara göre öneriler sunmak için bir “sosyal grafik” kullanır. TikTok’un makine öğrenimi algoritmaları, kullanıcılara önerilerde bulunmak için video izleme süresini belirleyen bir “ilgi grafiği” de kullanarak diğer sosyal medya uygulamalarından bir adım daha ileride yer alıyor. Bu öneriler, kullanıcılar tarafından en uzun süre izlenen videolara benzerlik gösteren içerik oluşturucuları ve videoları içeriyor. Örneğin, bir kullanıcı bir kedi videosunu 20 saniyeden fazla izlemeye devam ederse TikTok’un algoritmaları kediler, diğer kedi ve hayvanlar hakkında daha fazla videoyu kişiselleştirilmiş video beslemelerine yönlendirerek sonunda kullanıcıları uygulamaya bağımlı hale getiriyor. TikTok videoları genellikle bir dakikadan az sürdüğü için, büyük miktarda veri toplayabilir ve diğer sosyal medya uygulamalarından daha hızlı bir şekilde en üst düzeyde kişiselleştirmeyi gerçekleştirebilir.

Belirli bir süre boyunca çalışmasını iyileştirmek için çeşitli veri türlerini referans olarak kullanan AI özetle bu şekilde çalışır. Daha önce belirtildiği üzere, veri kümesi ne kadar büyük olursa, yapay zeka tabanlı bir araç operasyonel hız ve doğruluk açısından o kadar iyi performans gösterecektir.

Robotik ise basit bir ifadeyle robotların tasarımı, geliştirilmesi ve yapımı ile ilgilenen teknolojik bir dal olarak tanımlanabilir. Programlanabilir bu makineler aktüatörler ve veri toplama sensörleri aracılığıyla diğer cihazlar veya insanlarla etkileşime girer. Robotlar, otonom veya yarı otonom görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilir. Bazı robotlar ise işlevlerinin insan operatörler tarafından kontrol edilmesi gerektiğinden tamamen özerk değildir. Görüldüğü üzere belirli kurallara tabi robotlar düşünmez ve karar vermezler.

Yapay zeka ve robotlar işletmelerin yapay zekaya dayalı otomasyona doğru ilerlemesini sağlıyor.

Otomasyon Derecesindeki Farklılıklar

Kuruluşlarda en üst konumdaki kişilerin, ticari operasyonları için ihtiyaç duydukları teknoloji türünün farkında olmaları gerekir. Teknolojiye hakim olmayanlar, otomasyon ve robotik arasındaki farkı anlayamayabilir.

Basit otomasyon, normalde bir kişi veya bir grup işçi tarafından yapılacak görevleri yürütmek için yazılımların, cihazların, sensörlerin veya diğer teknolojilerin bir arada kullanılmasını içerir. Cihaz kombinasyonunun karmaşıklığı, otomatikleştirilen işlemin türüne bağlıdır. Otomasyon iki tür olabilir: yazılım otomasyonu ve endüstriyel otomasyon.

Yazılım otomasyonu, matematik ve mantık kullanarak tekrarlayan görevleri tamamlamak için programlanmış cihazları içerir.

Yazılım otomasyonu, bilgisayar programlarını test etmek için kullanılan Grafik Kullanıcı Arayüzü otomasyonunu içerebilir. Bu tür yazılım otomasyonu, bir kullanıcının bir GUI ile etkileşime girerken eylemlerini kaydetmek için kullanılır ve bir uygulamanın temel yazılımında değişiklik yapmak için kullanışlıdır.

Ayrıca yazılım otomasyonu, müşteri hizmet kalitesini iyileştirmek veya maliyetleri en aza indirmek için standart otomasyon araçlarının kullanımı olan İş Süreçleri Otomasyonu’nu (BPA) da içerir. BPA, iş operasyonlarını kolaylaştırmak için yazılım uygulamalarını, personeli ve donanım araçlarını entegre eder. Robotik Süreç Otomasyonu (RPA), insan programcılar gibi bilgisayar programları yazmak için yazılım robotlarını veya botları içerir. RPA, programlanmış komut dosyaları temelinde çalışır. Akıllı Süreç Otomasyonu (IPA), yazılım uygulamalarını daha sezgisel ve “insan benzeri” hale getirmek için yapay zekanın kullanılmasını içerir. IPA’da botlar, bir kural veya komut dosyası tabanlı çalışma mekanizması kullanan yazılım otomasyon cihazlarından daha akıllıca eylemler gerçekleştirmek için referans olarak geçmiş verileri kullanır.

Endüstriyel otomasyon, ürün paketleme, depo yönetimi ve imalat gibi ağır endüstriyel operasyonları kontrol etmek ve yönetmek için robotların kullanımını içerir.

Robotik aynı zamanda otomasyonla da uğraşırken, çoğunlukla makine mühendisliği, bilgisayar bilimi ve yapay zeka gibi diğer alanlarla da iç içedir. Yapay zeka güdümlü robotlar, makine öğrenimi algoritmaları ile kendilerinden beklenen işlevleri ve görevleri otonom olarak gerçekleştirebilir. Yapay zeka robotları, robotiğin vücudu, yapay zekanın beyni beslediği akıllı otomasyon uygulamaları olarak daha iyi açıklanabilir. Endüstriyel otomasyon, yapay zeka ve robotik, bilgisayarla görme ve NLP gibi diğer teknolojileri de içerir. Sonuç olarak yapay zeka robotları, bir deponun zemininde bir nesneyi tespit etmek ve olması gereken yere yerleştirmek gibi insan müdahalesi olmadan birçok görevi gerçekleştirebilir.

Standart otomasyon robotları halihazırda çeşitli iş görevleri için kullanılıyor olsa da yapay zeka algoritmalarıyla özerk olarak çalışan robotlar, kurumsal operasyonların geleceğini optimize edecek.

Uyarlanabilirlikteki Farklılıklar

AI, robotiği, kendini tanıyan robotlar kavramı gibi yeni alanlara getiriyor. Normalde robotlar sadece metalden, sensörlerden, kablolardan ve birkaç elektronikten yapılmış makinelerdir. Dolayısıyla, biri onlara yaklaştığında insanların sahip olduğu “altıncı his”e sahip değillerdir. Yapay zeka ve robotik, makine öğrenimi ve duyu teknolojisinin birleşimi, etraftaki insanların varlığını “algılayabilen” durumsal olarak bilinçli robotların oluşturulmasını sağlar. Bu tür robotlar, koku alma duyusuna, uzamsal yakınlığa ve uyaranlara karşı duyarlılığa sahiptir. AI ayrıca robotları neredeyse insanlar kadar hünerli hale getirmek için kullanışlıdır.

Robotlar, bir insanın yapmak zorunda olmaması gereken görevleri üstlenmek için vardır. Genel olarak robotlar, görevleri otomatikleştirmek ve insanların zeka gerektiren görevlere odaklanmasını sağlamak için katı kurallar dahilinde çalışır. Başka bir deyişle, standart otomasyon robotlarının tasarlanırken, geliştirilirken, üretilirken veya inşa edildikleri görevleri gerçekleştirirken öğrenmesine, karar vermesine veya verileri analiz etmesine gerek yoktur. Buna göre robotların kullanım durumları temizlik, paketleri bir yerden başka bir yere taşıma, çim biçme ve benzeri görevlerle sınırlıdır.

Öte yandan AI, teknolojiyi mümkün olduğunca insancıllaştırmak hedefinde. AI modelleri CRM, kişisel asistanlar ve ERP sistemlerinde ayrılmaz bir bütündür. Bu görevler oldukça karmaşıktır ve doğru veri değerlendirmesi ve karar verme yetenekleri gerektirir. Ayrıca, çok çeşitli faktörler ve binlerce terabayt veri dikkate alınarak karar verilmesi gerekir. Örneğin, AI tabanlı bir tedarik yönetim sistemi, geçmiş malzeme satın alma kayıtları, satıcıların çalışma saatleri, malzemelerin her bir satıcı-rota kombinasyonundan gelmesi için geçen süre ve diğer faktörler gibi faktörleri değerlendirecektir. Böyle bir sistemde kullanılan modeller zamanla öğrenmeye ve sürekli gelişmeye devam eder. Böylece, karar vermeleri ve veri analizleri, tıpkı insanların deneyimle geliştiği gibi gelişir.

Yapay zeka ve robotik, işletmeler, akıllı şehirler ve diğer alanlar için zorlu bir kombinasyon oluşturur. AI, robotik otomasyonun en ufak bir hata ipucu olmadan zorlu iş operasyonlarını iyileştirmeye ve gerçekleştirmeye devam etmesini sağlar.