Ajan yapay zeka sistemlerinin görsel verileri otonom olarak analiz etmek, deneyimlerden öğrenmek ve değişen koşullara uyum sağlamak için bilgisayarla görme modellerini nasıl kullandığını keşfedin.
Yapay zeka (YZ) ve bilgisayar görüşü, makinelerin dünyayı görmesine ve anlamasına yardımcı oluyor. Son gelişmeler sayesinde, artık sadece algılamakla kalmayıp aynı zamanda düşünen, planlayan ve kendi başlarına hareket eden YZ yeniliklerine tanık oluyoruz. Önceki bir makalede, Vision ajanlarının görsel verileri nasıl işleyebildiğini, analiz edebildiğini ve harekete geçebildiğini ele almıştık.
Bugün, benzer bir kavramı inceleyeceğiz: etmen yapay zeka. Ajan YZ sistemleri bağımsız olarak çalışacak şekilde tasarlanmıştır ve tanımlanmış hedeflere ulaşmak için insan benzeri muhakeme ve problem çözme yeteneklerine sahiptir. Önceden tanımlanmış talimatlarla bireysel görevleri tamamlamaya odaklanan geleneksel YZ sistemlerinin aksine, ajansal YZ görevleri yerine getirmek için plan yapabilir ve özerk olarak hareket edebilir. Bu ajanlar önceki etkileşimlerden bile öğrenebilir ve herhangi bir insan müdahalesi olmadan kararları uygulayabilir.
Bilgisayar görüşü söz konusu olduğunda, etmenli yapay zeka sistemleri, görsel verileri gerçek zamanlı olarak analiz etmek, nesneleri tanımak, uzamsal ilişkileri anlamak ve çevrelerine göre otonom kararlar almak için Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayar görüşü modellerini kullanarak nesne algılama gibi tekniklerden yararlanabilir.
Özünde, ajansal YZ sistemleri özerk, hedef odaklı düşünme, uyarlanabilir problem çözme ve sürekli öğrenme yetenekleri ile tasarlanmıştır. Çevrelerini anlamak, kararlar almak ve görevleri yerine getirmek için YZ aracılarını kullanırlar. Bu YZ ajanları, karmaşık görevleri yerine getirmek için bilgisayarla görme modelleri, takviyeli öğrenme teknikleri ve büyük dil modelleri (LLM'ler) kullanır. Bu, onları iş iş akışlarını otomatikleştirmek ve karar verme sürecini geliştirmek için ideal hale getirir.
Örneğin, bir depoda, bilgisayar görüşü ile donatılmış bir ajan yapay zeka sistemi, insan müdahalesi olmadan paketleri algılayabilir, envanteri takip edebilir ve engellerin etrafında gezinebilir. Takviyeli öğrenmeyi kullanarak, tıkanıklığı önlemek için en iyi rotaları öğrenerek zaman içinde hareket verimliliğini artırabilir. Bu arada, LLM destekli bir sohbet robotu, soruları yanıtlayarak ve operasyonel iyileştirmeler önererek çalışanlara yardımcı olabilir ve tüm iş akışını daha verimli hale getirebilir.
Geleneksel bir yapay zeka çözümü ile ajansal bir yapay zeka çözümü arasındaki temel fark, ajansal yapay zekanın ileriyi düşünebilmesi ve değişen durumlara uyum sağlayabilmesidir. Geleneksel bilgisayarla görme sistemleri nesneleri tanımak veya görüntüleri sınıflandırmak için harikadır, ancak davranışlarını dinamik olarak ayarlayamazlar. Bir insanın devreye girip modellerin yeniden eğitilmesine veya ince ayarlarının yapılmasına yardımcı olması gerekir. Bu arada, ajansal yapay zeka, çevresiyle etkileşime girerek zaman içinde gelişmek için gelişmiş makine öğrenimi tekniklerini kullanır.
Yapay zeka hızla gelişiyor ve üretken yapay zeka, ajansal otomasyon ve bilgisayarla görme gibi yeni kavramlar çeşitli sektörlerde hızla benimseniyor. Ajan YZ'yi diğerlerinden ayıran özellikleri daha iyi anlamak için bu teknolojileri karşılaştıralım.
gibi araçları kullandıysanız ChatGPT...üretken yapay zekaya zaten aşinasınızdır. Bu yapay zeka dalı, kullanıcı istemlerine göre metin, görüntü veya kod gibi içerikler oluşturma konusunda uzmanlaşmıştır. Üretken yapay zeka yaratıcılığı ve fikir keşfini geliştirirken, öğrenilmiş kalıpları takip eder ve önceden tanımlanmış kısıtlamalar dahilinde çalışır, özerk kararlar verme veya bağımsız hedefler peşinde koşma yeteneğinden yoksundur.
Buna karşılık, Agentik Yapay Zeka aktif olarak hedefleri takip eder. Sürekli insan girdisine ihtiyaç duymadan dinamik olarak çevresine uyum sağlayabilir. Yalnızca içerik üretmek yerine, harekete geçer ve sorunları otonom olarak çözer.
Ajan otomasyonu ve ajan yapay zekası el ele gider, ajan yapay zekası otomasyona güç veren zekayı sağlar. Bilgisayar görüşü tabanlı bir güvenlik sistemi düşünün.
Temsilci YZ sistemi durumu analiz eder, en iyi yanıta karar verir ve kendi başına harekete geçer. Örneğin, bilgisayar görüşü ile entegre bir yapay zeka güvenlik kamerası davetsiz bir misafir tespit ederse, aracı yapay zeka sistemi sadece bir uyarı göndermekle kalmaz; kişinin bir çalışan olup olmadığını kontrol eder, gerekirse kapıları kilitler, hareketlerini izler ve hatta onları izlemek için bir drone gönderir.
Ajan otomasyonu tüm bu eylemlerin sorunsuz bir şekilde birlikte çalışmasını sağlar. Güvenlik kameraları, kapı kilitleri ve dronlar gibi farklı sistemleri birbirine bağlar, böylece otomatik ve senkronize bir şekilde yanıt verebilirler. Ajan yapay zeka kararları verirken, ajan otomasyon bu kararların insan müdahalesine gerek kalmadan verimli bir şekilde yürütülmesini sağlar.
Artık etmen yapay zekanın ne olduğunu daha iyi anladığımıza göre, nasıl çalıştığını inceleyelim.
Ajan yapay zeka sistemleri, zaman içinde öğrenmelerine ve gelişmelerine yardımcı olan döngüsel bir algılama, karar verme, eylem ve adaptasyon süreciyle çalışır. Bu sürekli döngü, bu sistemlerin kendi başlarına çalışmasına ve karmaşık hedeflere ulaşmasına olanak tanır.
İşte sürekli döngüde yer alan adımlara hızlı bir bakış:
Daha sonra, ajan yapay zekanın iş başındaki bazı gerçek dünya örneklerini inceleyelim. Bu sistemler farklı sektörlerde kullanılıyor ve makinelerin verileri analiz etmesine ve sonuçları iyileştirmek için bağımsız kararlar almasına yardımcı oluyor.
İlaç keşfi, hastalıklarla bağlantılı biyolojik hedeflerin belirlenmesinden potansiyel bileşiklerin taranmasına, kimyasal yapılarının optimize edilmesine ve klinik öncesi testlerin yapılmasına kadar birçok önemli aşamayı içerir. Bu, etkili ve güvenli tedaviler bulmak için kapsamlı veri analizi ve deneyler gerektiren karmaşık ve zaman alıcı bir süreçtir.
Bilgisayar vizyonu ile entegre edilen Agentic AI, kimyasal sentez gibi önemli adımların otomatikleştirilmesine yardımcı olarak süreci daha hızlı ve daha verimli hale getiriyor. Kimyasal sentez, kontrollü reaksiyonlar yoluyla farmasötik ilaçlar gibi yeni maddeler oluşturmak için farklı kimyasal bileşiklerin birleştirilmesi işlemidir. Geleneksel olarak bilim insanları sıcaklık, çözücü bileşimi ve kristalleşme zamanlaması gibi faktörleri deneme yanılma yoluyla manuel olarak ayarlamak zorundaydı.
Artık ajan yapay zeka sistemleri reaksiyonları gerçek zamanlı olarak izleyebiliyor, renk değişimleri veya kristal oluşumu gibi görsel değişiklikleri analiz edebiliyor ve anında karar verebiliyor. Örneğin, sistem bir reaksiyonun beklendiği gibi ilerlemediğini tespit ederse, süreci optimize etmek için sıcaklığı hemen ayarlayabilir veya gerekli kimyasalları ekleyebilir. Geçmiş reaksiyonlardan sürekli olarak öğrenen sistem, zaman içinde doğruluğunu artırarak manuel müdahale ihtiyacını azaltır ve ilaç geliştirmeyi hızlandırır.
Agentic AI, deneyimi daha kişiselleştirilmiş, verimli ve otomatik hale getirerek çevrimiçi alışveriş yapma şeklimizi değiştiriyor. Ajan yapay zeka, yalnızca geçmiş satın alımlara dayalı ürünler önermek yerine, tarama alışkanlıklarını analiz edebilir, müşterinin bir sonraki adımda ne isteyebileceğini tahmin edebilir ve ürün önerilerini gerçek zamanlı olarak ayarlayabilir.
Bilgisayar görüşü yardımıyla, ajan yapay zeka görsel aramaları da analiz edebilir ve daha doğru öneriler sunmak için ürün resimlerini tanıyabilir. Örneğin, bir kişi sık sık spor ayakkabılara bakıyorsa, agentic AI sistemi trend stilleri vurgulayabilir, indirimler sunabilir veya eşleşen aksesuarlar önerebilir. Ayrıca talebe göre fiyatlandırma ve promosyonları optimize ederek alışverişi daha dinamik hale getirebilir.
Tavsiyelerin ötesinde, aracı yapay zeka envanteri yöneterek, yeniden stokları tahmin ederek ve sipariş karşılamayı otomatikleştirerek e-ticaret lojistiğini geliştiriyor. Bilgisayar görüşü, ajan yapay zeka sistemlerinin stok seviyelerini gerçek zamanlı olarak takip etmesine, yanlış yerleştirilmiş ürünleri belirlemesine ve ürünlerin doğru şekilde kategorize edilmesini sağlamasına olanak tanır. Bir ürün hızla tükeniyorsa, sistem yeniden stoklamayı tetikleyebilir veya alternatifler önerebilir. Zaman içinde öğrenerek ve uyum sağlayarak, aracı yapay zeka çevrimiçi alışverişi hem müşteriler hem de işletmeler için daha hızlı, daha akıllı ve daha sorunsuz hale getiriyor.
Şimdi gerçek dünyadaki etmenli yapay zeka örneklerine baktığımıza göre, nasıl bir tane inşa edeceğimizi tartışalım.
Bilgisayar görüşü tabanlı bir uygulama geliştiriyorsanız, Ultralytics YOLO11 gibi en yeni modelleri kullanmak, ajan yapay zeka sisteminizin çevresini daha iyi anlamasına yardımcı olabilir. YOLO11 , çeşitli bilgisayarla görme görevlerine yönelik desteğiyle, ajan yapay zeka sistemlerinin görsel verileri doğru bir şekilde analiz etmesini mümkün kılabilir.
YOLO11'i kullanarak nasıl ajan bir yapay zeka sistemi oluşturabileceğinizi aşağıda bulabilirsiniz:
İşte ajansal yapay zeka sistemlerinin çeşitli sektörlere sağlayabileceği temel faydalardan bazıları:
Temsilci yapay zekası farklı sektörlerde birçok avantaj sunarken, beraberinde gelen potansiyel sınırlamaların farkında olmak da önemlidir. İşte akılda tutulması gereken bazı temel endişeler:
Genel olarak, aracı yapay zeka sistemlerinin sunabileceği çok şey olsa da, sorumlu bir şekilde kullanılmalarını sağlamak için faydalarını etik hususlar, şeffaflık ve uygun düzenlemelerle dengelemek önemlidir.
YOLO11 gibi Vision AI modelleriyle birleştirildiğinde, ajansal AI sistemleri otomasyonun çalışma şeklini değiştirebilir. Bu sistemler, sürücüsüz arabalardan çevrimiçi alışveriş ve sağlık hizmetlerine kadar işletmelerin otonom ve daha hızlı bir şekilde çalışmasına yardımcı olur.
Bununla birlikte, önyargı, şeffaflık eksikliği ve belirsiz düzenlemeler gibi zorlukların hala ele alınması gerekmektedir. Ajan yapay zeka sistemleri geliştikçe, inovasyon ve sorumluluk arasında doğru dengeyi bulmak, bu yeniliklerden en iyi şekilde yararlanmanın anahtarı olacaktır.
Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuza ve GitHub depomuza katılın. Çözüm sayfalarımızda üretimde yapay zekanın çeşitli uygulamalarını ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarla gör meyi keşfedin. Bilgisayarla görmeye bugün başlamak için Ultralytics YOLO lisanslarımıza göz atın!
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
