NATO’da Yapay Zekâ dönemi

HomeBilim

NATO’da Yapay Zekâ dönemi

NATO İnovasyon Birimi Başkan Yardımcısı, örgütün yapay zekâ politikasını geliştirmek amacıyla yürütülmekte olan çabalara atıfta bulundu.

Rakip güçler çifte hedeflerine – daha fazla ekonomik rekabet gücü ve askeri yetenekler – ulaşmak için yeni teknolojiler geliştiriyorlar. Müttefikler yeni ve yıkıcı teknolojilerden yararlanma yolları ararken NATO`nunda yeni teknolojileri benimsemekte dinamik bir yaklaşım geliştirmek ve bunları sorumlu şekilde yönetmek zorunda oldugunu belirtti.

Dikkate alınacak bütün bu düşüncelerin merkezinde Yapay Zekâ (AI) yatmakta.

NATO bünyesinde uzun süredir Yapay Zekaya ilişkin operasyonel programlar hali hazırda yürütülmekte.

Düşünce kuruluşu RAND’ın Savunma Bakanlığının Yapay Zekâya İlişkin Değerlendirmeler ve Öneriler (2019) raporunda bilinen üç tür uygulama arasındaki ayırımın anlaşılmasın yararlı olacağı belirtilmekte.

Yapay Zekâ Girişimi, Yapay Zekâ Misyon Desteği ve Operasyonel Yapay Zekâ.

 Yapay Zekâ Girişimi çok sıkı kontrol edilen ve teknik başarısızlıkların sonuçlarının (örneğin ortaya çıkabilecek tehlikeler ve ölümle sonuçlanma olasılığının daha düşük öneme sahip olduğu ortamlarda kullanılabilecek yapay zekâ destekli finansal veya personel yönetimi sistemlerini kapsar.

Operasyonel Yapay Zekâ bunun tersine, misyonlar ve operasyonlarda, yani çok daha az kontrol edilen ve başarısızlığın sonuçlarının bir hayli ciddi olacağı ortamlarda kullanılabilir. Örnekler arasında durağan sistemler veya insansız vasıtaların kontrol yazılımlarında kullanılması sayılabilir.

Bugünkü yapay zekâ veya İkinci Dalga Yapay Zekânın merkezinde makine öğrenimi bulunmakta. Makine öğrenimi verideki örüntüleri bulmak için istatiksel algoritmalar geliştirilmesini ve kullanımını içerir. Örneğin, bir sınıflandırma algoritması, yeni görülen bir nesnenin daha önce karşılaşılmış kategorilerden hangisine ait olduğunu belirleyebilmek için doğru etiketlenmiş geniş bir örnekler dizisi kullanarak öğretilebiliyor. Yapay zekânın bir alt kümesi olan Derin Öğrenme, hesaplama açısından zor örüntü tanıma ve tahmin problemlerinin (görüntüler içindeki nesneleri tespit etmek gibi) çözümünde çok sayıda hesaplama katmanı (Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları) kullanılıyor. Aşağıdaki birinci şekilde Derin Öğrenmenin görüntü içindeki uçaklar, araçlar ve binaların belirlenmesinde kullanılması gösterilmekte.

Hali hazırda Birleşmiş Milletlerin himayesindeki Ölümcül Otonom Silah Sistemlerine Yönelik Hükümet Uzmanları Grubuna katılmış, bu grupta 11 temel ilke formüle edilmiş durumda.

guest
0 Yorum
Inline Feedbacks
View all comments