yapay zeka 2018 yıllık raporu

yapay zeka 2018 yıllık raporu, geçmiş dönem raporuna (ilk defa 2017 yılında yayınlandı) göre daha küresel ölçekte hazırlanan ve sektör anlamında bütünü kapsayan bir bakış açısı ile hazırlanmış bir rapor. bu yönüyle tüm dünyada var olan yapay zeka çalışmaları hem kamu, hem akademik hem de icracı sektörel faaliyetler kapsamında incelenerek detaylı bir sunum hazırlanmış.

"data: volume of activity and technical performance" kısmı yukarıda bahsettiğim kamu- özel sektör ve akademinin yapay zeka çalışmalarına nasıl katıldığı ve ne tür gelişmelerin yaşandığını anlatıyor.

2. kısım daha çok çığı açan yapay zeka çalışmaları üzerine indirgenmiş. prostat kanserini %70 oranında tahmin edebvilen google yapay zekası, libratus (pokerci), ıbm watson,çince ingilizce çeviri yapan algoritma vb. den tutun, deep blue' ya kadar hepsi burada irdelenmiş.

3. kısım daha çok uzmanların tartıştığı bölüm. eksikler, ileriye dönük yol haritaları vs.

elsevier scopus veri tabanındaki yapay zeka makaleleri 1996'dan beri 8 kat artarken, bilgisayar bilimleri makaleleri aynı zaman diliminde 6 kat artmış (şekil 1). şekil 2. avrupa her dönemde en yüksek yayın yapan bölge iken, 2007–2017 yılları arasında çin’de ki akademik yayın sayısının %150 arttığı görülüyor. çin’de görülen bu artışın sebebi ulusal bilim ve teknoloji geliştirme (orta ve uzun dönemli) programı ve yapay zeka için fon sağlayan çeşitli teşvik politikaları.

benim çalışma alanım olan "yapay sinir ağları" hususunda ise 2014–2017 yılları arasında bilimsel yayınların büyüme oranının %37 olduğu raporda açıkça ortaya konuyor (şekil 3).

çin’de mühendislik, teknoloji ve tarım’ a yönelik çalışmalar ön sıralarda yz için kullanım alanı oluşturur iken, avrupa ve amerika’da doğa bilimleri ve sağlık bilimleri’ne yönelik çalışmalar öncelikli kullanım alanı.

çok çarpıcı rakamlara, raporu okurken ulaşmak çok mümkün. çin’de 2007 yılından itibaren kamu kurumlarında üretilen yayın sayısı "%400" artarken, özel sektörün yayın sayılarındaki artış %73. aralarında büyük bir steknolojik ve ticari savaş olan abd’de ise çin’den farklı olarak sektörde var olan şirketlerin yayın sayıları "çin, teknoloji üretiminin nimetlerinden faydalanıyor" tezini açıkça doğruluyor. abd’de sektörde üretilen yayın sayısı çin’den 6.6 kat, avrupa’dan ise 4.1 kat daha fazla.

yapay zeka konusunda en çok alıntı yapılan akademisyenler abd' li akademisyenler olarak göze çarpıyor (şekil 4). en çok yayın avrupa' da yapılsa da, abd li akademisyenler açık ara daha fazla atıf alıyor. ayrıca çin' de atıf yapılan yayın sayısı da 2000 yılından bu yana yaklaşık %45 artmış.

şubat ayında new orleans’da gerçekleştirilen 2018 yapay zeka gelişimi derneği konferansı (aaaı)’de sunulan ve kabul edilen çalışmalar bölge bazında incelendiğinde en fazla başvuru 268 adet ile çin araştırmacılarına ait imiş. 263 başvuru ile hemen hemen çin ile aynı sayıda yayın başvurusunda bulunan bir diğer ülke ise abd olmuş.

fakat başvurulan yayınların kabul oranları çin için %29, abd için ise %21. daha az başvuruya sahip olmasına rağmen alman ve italyan yayınlarının ise %41’i kabul edilmiş.

2012’den 2017’ye, ‘yapay zekaya giriş’ dersine kayıt olma oranı 3.4 kat, ‘makine öğrenmesine giriş’ derslerinde ise bu oran 5 kat artmış (şekil 5.). berkeley, stanford, ılinois, unıverstiy of washıngton' da bu derslere kayıt olma oranı.

tsinghua üniversitesinde birleştirilmiş aı ve ml dersine kayıt sayısında 2017 yılında 2010 yılına oranla 16 kat artış olmuş.

endüstri' de yapay zekanın gelişimi de raporda detaylı incelenmiş konulardan biri. 2015'ten bugüne abd’deki start-up sayısı 1.3 kat artarken yapay zeka alanındaki start-up sayısındaki artış 2.1 kat. diğer yandan 2013'ten 2017'ye start-upların risk sermayeleri 2.08 kat artarken aynı zaman aralığında yapay zeka alanında bu sermaye artışı 4.5 kat olarak izlenmiş.

işletmelerin yapay zeka alanına adaptasyonları incelendiğinde görülen o ki; her işletme kendi sektöründe en fazla değer sağlayabilen alanlarda yapay zeka ürünlerine ve gelişmelerine yönelmiş durumda! bu da yapay zekanın herhangi bir alandaki uygulamalarının gelişmesinin endüstriyel olarak da o alanın gelişmiş olması ile alakalı olduğu sonucunu doğuruyor.

yapay zeka alanında hangi yazılım paketlerinin çokça kullanıldığının kaba bir görüntüsünün github aracılığı ile alınabileceğini öngören raporda, öncelikle bu alanda yapılmış projelerin aldığı yıldız sayısı ve kullanılan kütüphaneler temel alınarak bir grafik oluşturulmuş (şekil 5.). burada tensorflow açık ara önde. keras' ı da ön sıralarda görmek mümkün.

2016'dan bu güne yapay zeka ile ilgili basında yer bulan haberler yaklaşık 2.5 kat "olumlu" ya evrilmiş.