Yapay Zeka/YZ

Makinelerin programlanıp zeki davranışlar gösterebilmesi zayıf yapay zeka olarak bilinir ve kabul görür. Makinelerin programlanıp zeki, şuurlu olabilmeleri ise güçlü yapay zeka kavramıdır ki tartışma görmektedir. BBC ile söyleşisinde MIT Bilgisayar Bilimleri laboratuvar yöneticilerinden Edward Fredkin yukarıdaki ifadeleri kullanmıştır:

Yapay zeka gibi bir konuyu anlayabilmek için beyin ile bilgisayar arasındaki farklar ve benzerlikler anlaşılmalıdır.

İnsan Zeka Türleri ve Tanınmış Şahsiyetleri;

• Matematiksel zeka (Einstein, Harezmi, S.Hawking)
  
• Pratik zeka (Nasrettin Hoca, Sadi Şirazi)
  
• Edebi ve linguistik zeka (Fuzuli, W. Shakespeare, Yusuf Has Hacib)
  
• Şekilci ya da görsel zeka (Picasso, L. Da Vinci)
  
• Müzik zekası (Itri, Mozart, Beethoven)
  
• Duygusal zeka (kimi uygun görürseniz :) )
  
• Bedeni ve atletik zeka (Muhammed Ali, Pele, N. Süleymanoğlu)
  
• Evrensel zeka (Mevlana, Abraham Lincoln)

Geçmişten günümüze gelen birikimle YZ hakkında yapılan tanımlamalardan bazı öne çıkanlar:

“Yapay zeka insan tarafından yapıldığında zeki olarak adlandırılan davranışların makine tarafından yapılmasıdır.”“İnsan aklının nasıl çalıştığını göstermeye çalışan bir kuram”“Yapay zekanın amacı insan zekasını bilgisayar aracılığıyla taklit etmektir.”“Yapay zeka makineleri kontrol eden bilgisayar programları oluşturarak zekanın yapısını anlamaya çalışır.”

Bu bağlamda yapay zeka birçok alt disiplinlere ayrılabilir: görüntü, dil, planlama disiplinleri gibi.

Yapay zeka iki ana kategoride incelenir:

Dar Yapay Zeka (Narrow AI):

Genel Yapay Zeka (General AI):

İnsanlar gibi her türlü bilişsel görevi yerine getirebilmeyi amaçlar.  Şu anda mevcut değildir, fakat bilim insanları bu seviyeye ulaşmayı hedeflemektedir.

Yapay zekanın tarımsal üretim, gıda üretimi ve tat geliştirme süreçlerinde yer almaya başlaması ve otomasyon kullanımının artması, insan iş gücüne dayalı ihtiyaçları bazı alanlarda azaltmaktadır. Bu durum, hem üretim süreçlerinde ihtiyaç duyulan insan sayısını etkileyebilir hem de mühendislik ve tat geliştirme aşamalarında bulunan insanlara olan gereksinimi azaltabilir. Etkilediği alanlar;

1. Tarımda Yapay Zeka Kullanımı

Yapay zekanın tarımda kullanımına baktığımızda; arazideki değişkenliklerin çiftçi ve mühendislere bildirilmesinde, sıra bitkilerinde yabancı otların tespit edilmesinde ve mücadelesinde, bitki sağlığının takibinde, havadan ve karadan ilaçlama sistemlerinde; bahçe bitkilerinde otomatik hasat sistemlerinde, tarım robotlarında, termal ve kızılötesi görüntüleme temelli ürüne uyumlu sulama sistemlerinde, besin elementi eksikliğinin tespitinde, gübrelemede ve toprak özelliklerinin anlaşılmasında yoğun olarak kullanıldığını söyleyebiliriz.

Yine ürün kalitesine göre hasat zamanının belirlenmesinde, otomatik dümenleme sistemlerinin hassasiyetinin artırılmasında, hasat sonrası süreçlerde ürünlerin veya tohumların sınıflandırılmasında, tarımsal ürünlerin kurutulmasında ve katma değerli diğer ürün aşamalarına geçilmesinde, tarımsal atıkların yönetiminde, tarımsal üretimde gerekli enerji optimizasyonunda, tarım makinelerinin tasarımında, serada ortam koşullarının takibinde ve ayarlanmasında, soğuk hava depolarında ürünlerin durumunun izlenmesinde yapay zekâdan faydalanılıyor.

Üretici açısından yapay zeka uygulamasıyla kullanılan cihazlara örnek olarak; bitki yetiştiriciliğinde dron ile hastalık ve zararlı tespit ve kontrolü, rekolte tespiti ve havadan ilaçlama, spektroradyometre cihazı ile bitkinin sulama ihtiyacının belirlenmesi ve sulama suyu miktarına karar verilmesi ve yakın kızılötesi spektroskopi ile bitkinin sağlık durumunun takibi yapılması gibi birçok parametreyi sayabiliriz.

3. Gıda Üretiminde Otomasyon

• 

  Yapay Zeka Destekli Otomasyon:

  Üretim süreçlerinin otomasyonu, gıda işleme tesislerinde tekrarlayan ve manuel işlerin büyük bir kısmını yapay zeka destekli sistemlere devredebilmektedir. Bu sistemler, üretim süreçlerini optimize ederek -kendi yanılma payı olmakla beraber- insan hatalarını en aza indirebilme, iş gücü maliyetlerini düşürebilme ve verimliliği artırma olasılığına sahip olabilir. Bu da işçi bakımından insan gücüne duyulan ihtiyacı azaltabilirken yine de insanın olmadığı yerde kaosa sebebiyet verebileceği düşünülebilir.

• Mühendise Olan İhtiyacın Azalması:

  Süreç mühendisleri, otomasyon sistemlerinin gelişmesiyle birlikte, manuel işlere dayalı süreçleri yönetmek yerine, bu sistemleri geliştirmek ve optimize etmek üzerine çalışacaktır. Yani, mühendis sayısını azaltmak yerine, iş gücünün niteliğini bu yönde ilerletmek gerekecektir. Muhtemelen mühendisler daha çok veri analitiği, yazılım geliştirme ve algoritma yönetimi gibi alanlarda kendilerini geliştirmek zorunda kalacaklardır.

4. Kalite Kontrol ve Gıda Güvenliği

• Yapay zeka Destekli Kalite Kontrol:

  Yapay zeka, sensör verilerini analiz ederek gıda kalitesini anlık olarak izleyebilir ve kalite kontrol süreçlerini hızlandırabilir. Bu, insanlar tarafından yapılan manuel kontrolleri büyük oranda azaltabilir.
  

• İnsan Rolü:

  Kalite kontrol mühendisleri ve denetçiler, yapay zekanın sağladığı verileri yorumlamak, istisnai durumları yönetmek ve yapay zeka sistemlerini denetlemek için hâlâ gerekli olacaktır. Duyulan ihtiyaç ve sayı azalabilecek ve rutin işlemler giderek otomatikleştirilecektir. Ancak yapay zekanın hata payından kaynaklı insana duyulan ihtiyaç büyük oranda azalmayacaktır (yakın gelecekte öyle tahmin ediliyor).

5. Tat Geliştirme ve Tarif Üretme

• Yapay Zeka Tabanlı Tat Geliştirme:

  Yapay zeka algoritmaları, tüketici tercihlerini analiz edebilir ve bunun sonucunda yeni tarifler ve tat seçenekleri geliştirebilir. 'Ulaştığı veriler ışığında, geleneksel olarak şefler veya tat uzmanları tarafından yapılan tat denemeleri, yapay zeka tarafından hızlandırılabilir ve optimize edilebilir.' denilse de tat konusunda insan damak tadının yerini tutamayacağı bu aşamada bir gerçek.
  

• İnsan Rolü:

  İnsanlar, özellikle duygusal tat deneyimi, kişisel yaratıcılık ve kültürel bağlam gibi soyut unsurların öneminin olduğu noktalarda kritik bir role sahip olmaya devam eder. Ancak, YZ'nin hızla gelişmesiyle, mühendisler ve tat uzmanlarının özgün yaratıcılık süreçlerinde destekleyici bir rol oynaması ve daha stratejik işlere odaklanmaları gerekebilir.

6. Veri Analizi ve Tüketici Trendleri

• Yapay Zeka ile Tüketici Verileri Analizi:

  Yapay zeka, büyük veri setlerini analiz ederek tüketici tercihlerindeki değişiklikleri fark edebilir ve buna uygun ürün geliştirme süreçlerine yön verebilir. Bu, insanların gerçekleştirdiği analiz ve pazar araştırmalarını daha hızlı ve verimli hale getirebilir.
  

• Mühendise İhtiyaç:

  Mühendisler ve veri analistleri, yapay zekanın sağladığı sonuçları değerlendirmek, doğrulamak ve gerekli stratejik kararları almak gibi birtakım rollere sahip olmaya devam edeceklerdir. Ancak, yapay zekanın gelişmesiyle birlikte manuel analiz işlerine duyulan ihtiyaç azalabilir.

Yapay zekanın tat geliştirme ve gıda üretimi gibi alanlarda kullanılması, insanlara ve mühendislere olan ihtiyacı temelli ortadan kaldırmasa da, iş gücünün niteliğini ve dağılımını değiştirmektedir. Yapay zeka, tekrarlayan ve manuel işleri devralırken, yaratıcı, stratejik ve teknik kararlar insanlara ve mühendislik uzmanlarına kalmaya devam edecektir -en azından yakın gelecekte mümkün olmayacağı öngörülüyor-.

7. İş Gücü Yapısının Değişmesi

• Tekrarlayan İşlerin Azalması:

  Yapay zeka ve otomasyon, özellikle tekrarlı ve fiziksel iş gücü gerektiren görevlerde insan ihtiyacını azaltacaktır. Paketleme, etiketleme, kalite kontrol gibi manuel işlemler, robotlar ve YZ tarafından yapılabilir. Bu, işçilerin bu tür görevlerdeki rollerini azaltır.
  

• Yeni Yeteneklere İhtiyaç:

  Otomasyon ve YZ’nin iş süreçlerine entegre edilmesiyle, özellikle yapay zekanın yanılma ve yanlış yapabilme olasılığından dolayı, teknik becerilere sahip çalışanlara duyulan ihtiyaç artacaktır. İşçilerin daha fazla dijital ve teknik beceri geliştirmesi, makineleri izleme ve yönetme gibi görevler üstlenmesi gerekecek.

• Eğitim ve Sürekli Eğitim:

  Eğitim her alanda şart olduğu gibi sektör bazında da mevcut çalışanların iş gücüne uyum sağlayabilmeleri için yeni teknolojiler hakkında eğitim almaları gerekecektir. Şirketler, çalışanlarını yeni otomasyon sistemlerini nasıl kullanacakları ve yönetecekleri konusunda eğitmek zorunda kalacaklar.

8. Üretim Verimliliğinde Artış

• Verimlilik Kazançları:

  Yapay zeka, üretim süreçlerini optimize ederek daha az insan hatası ve daha yüksek verimlilik sağlar. Bu, daha düşük üretim maliyetleri ve daha hızlı üretim döngüleri anlamına gelir. Örneğin, YZ sistemleri üretim hatlarını optimize edebilir ve daha fazla ürün çıkışı sağlayabilir.
  

• Esneklik ve Özelleştirme:

  YZ ve otomasyon sistemleri, müşteri isteklerini daha hızlı yanıtlayabilir ve üretim süreçlerini kişiselleştirmeyi kolaylaştırabilir. Bu, gıda üreticilerinin daha çeşitlendirilmiş ve tüketici taleplerine uygun ve güncel ürünler sunmasını sağlar.

9. Çalışanların Rol ve Sorumluluklarının Değişimi

• Yüksek Becerili İşlere Geçiş:

  Düşük beceri gerektiren işlerin azalmasıyla birlikte, iş gücü daha çok yüksek beceri gerektiren rollere kayacaktır. Örneğin, makine operatörleri ve teknisyenler, otomasyon sistemlerini programlama, yönetme ve bakım yapma konusunda kendilerini geliştirme ve sorumluluk almak durumunda kalacaklardır.
  

• Yapay Zeka Destekli Karar Alma:

  Üretim hattındaki çalışanlar, YZ tarafından toplanan ve analiz edilen veriler ışığında daha iyi ve hızlı kararlar alabileceklerdir. Bu durum, stratejik karar alma ve problem çözme gibi görevlerin çalışanlar arasında daha fazla önem kazanmasına yol açacaktır.

10. İstihdamdaki Azalma Potansiyeli

• Bazı İşlerin Ortadan Kalkması:

  Otomasyon ve YZ teknolojileri, üretim sürecindeki bazı rollerin yakın gelecekte tamamen ortadan kalkmasına neden olmasa da; özellikle düşük vasıflı ve tekrarlayan görevlerde çalışan kişilerin işlerini kaybetme riski artabilir.
  

• Yeni İş Alanlarının Doğması:

  Yapay zeka ve otomasyonun getirdiği farklılık ve yenilikler yeni iş fırsatları da yaratabilir. Yazılım geliştirme, veri analitiği, sistem bakımı gibi teknoloji odaklı daha detaylı yeni iş alanları doğabilir. Bu da mevcut iş gücünün dijitalleşme ve teknolojik beceriler kazanması gerektiği anlamına gelir.

11. İş Gücü Esnekliğinin Artması

• Uzaktan Yönetim ve İzleme:

  Tarım ve Gıda üretim tesislerindeki bazı işlerin uzaktan yönetilmesi ve izlenmesi mümkün hale gelebilir. Yapay zeka sayesinde üretim süreçleri eş zamanlı olarak izlenebilir ve sorunlar anında çözülebilir. Bu da çalışanların fiziksel olarak üretim tesisinde bulunma zorunluluğunu azaltabilir.
  

• İş Gücü Mobilitesi:

  Gelişmiş otomasyon sistemleri, çalışanların birden fazla rolü üstlenmesine ve daha mobil bir iş gücü yapısına geçişe olanak sağlayabilir. Çalışanlar, farklı bölümler arasında geçiş yapabilir veya birden fazla görevi yerine getirebilir hale gelebilirler.

12. İnsan Deneyiminin Hâlâ Kritik Olduğu Alanlar

• Yaratıcılık ve Yenilik:

  Yapay zeka, veri analitiği ve otomasyon konusunda mükemmel olsa da insan yaratıcılığı ve yenilikçiliği, gıdaların üretimi gibi birtakım sektörlerde önemli olmaya devam edecektir. Özellikle yeni ürün geliştirme, tat profilleri oluşturma ve tüketici trendlerini yakalama gibi alanlarda insanlar yine de önemli rol oynayacaktır.
  

• Tüketici İlişkileri:

  Tüketici ile doğrudan etkileşim kurma, müşteri geri bildirimlerini değerlendirme ve pazarlama stratejileri oluşturma ve en önemlisi etkili iletişim kurma gibi görevlerde insana ihtiyaç olacaktır. Yapay zeka, veri analizi konusunda yardımcı olabilir, ancak müşteri ihtiyaçlarını anlamak ve ilişki kurmak için insana dayalı bir yaklaşım gerekli olacaktır.

İnsan ve yapay zekanın uzmanlaştığı alanlarla ilgili şu kıyaslama yapılabilir:

Özetle yapay zeka pek çok alanda insana duyulan ihtiyacı önemli ölçüde azaltması yönüyle biraz endişeye sebep olsa da, insanın kritik rol oynadığı alanlarda daha aktif olma ve yapay zekadan doğru şekilde yararlanma konusunda kendini geliştirmeyle, bu krizi avantaja çevirmek mümkün olabilir.