adminYAPAY ZEKA’NIN YAKIN TARİHÇESİ
Yapay Zeka’nın Eski Yunan efsanelerinden, Dercartes’e kadar uzanan felsefi tarafını bir kenara bırakacak olursak 1950’lerde İngiliz bilim insanı Alan Turing’in ‘’Bir makine düşünebilir mi?’’ sorusuna cevap bulmak için yazdığı bir makaleye kadar dayandırabiliriz. Ayrıca John McCarty 1956 yılındaki konferansında ilk kez ”Yapay Zeka” kavramını ortaya atmıştır.
Bu süreç 1960’larda Lotfi Zadeh’in ‘’Bulanık kümeler ve sistemler’’ tekniğini ortaya atması ile devam etti. 1970’ler Yapay Zeka alanındaki çalışmaların sekteye uğramasına tanıklık etti. Bilgisayar hızlarının ve belleklerinin yetersizliği bu alandaki pek çok çalışmanın kolunu kanadını kırdı.
Bu teknik zorlukların yanında John Searle’nin bilgisayarların iletişim kurduğu nesne ve sembolleri anlayamayacağını ispata kalktığı ‘’Çin odası’’ argümanı gibi filozofi yaklaşımlarda Yapay Zeka tartışmalarına başka bir boyuttan tartışma cephesi açıyordu. Minsky’ göre Searle gibiler ‘’Konuyu anlamıyorlar ve göz ardı edilmeliydiler.’’ Öyle de oldu.
40 yıl içerisinde 10 milyon kat daha hızlı çalışan bir bilgisayar geliştirildi. Bu bilgisayarın adı ‘’Deep Blue’’ idi. 1951 deki atası ‘’Ferranti’’ye göre 10 milyon kat daha hızlı çalışıyordu. Deep Blue 1997 yılında satrançta tartışmalı da olsa bir insanı (Kasparov) yenmeyi başardı. Önü alınamaz bir süreç böylece başladı. Ve nihayetin de konu hepimizin bildiği günümüzdeki noktaya geldi.
ZEKA NEDİR? YAPAY ZEKA NASIL OLUR?
Zeka’nın tanımı üzerinde henüz anlaşamamış insanlık yapay zekayı nasıl tanımlayacak? İnsan Zekası, Hayvan Zekası ve Makine(Nesnelerin) Zekası farklı şeyler midir? Kafalar hep karışıktı. Halen de karışık. Yapay zekâ olarak neyi kabul ediyoruz? Referans noktasını insan zekâsı olarak ele aldığımızda nesnelerin yaptıklarında insandan daha iyi iş çıkarıyor olmalarını beklemek yapay zekâ tanımlaması için yeterli mi?
Yapılan deneyler ve çalışmalarda genel kabul görmemekle birlikte zekanın nerede ise %80 kalıtsal(gen aktarımı) %20’si çevresel faktörlerle şekillendiği iddiası orta yerde duruyor. Makinelerde gen aktarımı nasıl olacak ve çevresel faktörlere göre eğitimi ve öğrenimi nasıl gerçekleşecek? Gen aktarımı ve çevresi ile etkileşime giren bir insan gibi makinelere bu yetenek nasıl kazandırılacak?
Bu soruların cevabı artık kafalarda biraz daha net. Bir makineye bir nesne ile olan ilişkisi data olarak verildiğinde, makineler bu işin tekrarlanmasına yönelik çıkarımlarda bulunabilir. Kurzweil bu çıkarımların 2029 yılı itibari ile insandan daha iyi bir seviyeye geleceğini söylüyor. Bunu görmek için çok uzun süre beklemek zorunda kalmayacağız.
Burada değer verdiğimiz ve beklediğimiz şey en basit hali ile bir insanın yapabildiklerinin bir makine tarafından taklit edilebiliyor olması. Veri setlerini inceleyen makinelerin insanlar ve diğer canlılar gibi problem çözme yeteneğini kazanıyor olmasını bekliyoruz.
Burada temel referans noktamız ise insan zekası. İnsana has düşünme ve analiz etme yeteneklerinin makinelere aktarılması ve insan zekası gerektiren işlerin makineler tarafından yapılmasının sağlanmasına ”Makine Öğrenmesi” diyoruz.
Yapay Zeka dediğimizde; gerek öğrenmeye ihtiyaç duyan, gerek öğrenme ihtiyacı duymayan kural tabanlı ve optimizasyon odaklı çalışan Algoritmaların makinelere insan seviyesinde iş yaptırması diyebiliriz.
ERP’NİN KISA TARİHİ VE YAPAY ZEKA İLE BULUŞMA NOKTASI
Aslına bakılır ise ERP’nin tarihi ile Yapay Zekanın tarihi gelişimi kronolojik olarak benzerlikler gösteriyor. Fakat ERP’lerin bir at başı önden gittiğini söylemek yerinde olacaktır. Deep Blue’nun Kasparov’u yenmesinden çok çok önce MRP I’den MRP II’ye oradan da üstüne koyarak ERP’ye evrilmesi süreci yaşandı.
Bugün açısından baktığımızda ERP’ler, önümüzdeki bir kaç yıl içerisinde Yapay Zeka ile aşağıdaki başlıklarda beraber çalışma içerisine girecek gibi duruyor.
1. Tahminleme ve Optimizasyon
2. Öneri ve Karar Destek Sistemleri
3. RPA (Robotik Süreç Otomasyonu)
4. Kullanıcı Deneyimi
ERP sistemleri süreçleri otomatikleştirerek manuel yapılan hataları azaltıp verimliliğin artmasına katkı sunmayı hedefler. Böylece yetkin kullanıcıların günlük rutin pek çok işinden kurtularak önemli işlerine odaklanması için zaman yaratır. Asıl değer de buradadır.
Örneğin MRP dururken, Malzeme İhtiyaç Planlamasını manuel yada excel’de saatlerce uğraşarak yapmak kabul edilebilir olmaktan çıkmıştır. Bu gün için konumuz ERP sistemlerinin Yapay zeka kavramını ve geliştirmelerini nasıl kullanacağı olmalıdır. Bırakın 1970’lerde geliştirilmiş MRP II’yi kullanmayı, bir yapay zeka uygulaması olarak APS (Advanced Planning Scheduling) kullanımına geçmenin projeleri yapılmak durumundadır.
2023 yılında yapay zeka alanına yaklaşık 500 milyar dolar yatırım yapılmış durumda. ERP sektöründe Yapay Zeka kullanımının önümüzdeki birkaç yıl içerisinde sıçramalı bir artış göstereceği kesin gibi.
ERP sektöründe en çok kullanılan yapay zeka anahtar kelimeleri ise ”Genetik Algoritma”, ”Bulanık Mantık” ve ” Makine öğrenimidir.” Yine yukarıda bahsettiğimiz gelişmiş planlama çözümleri olarak APS yazılımları ”Genetik Algoritma” ile yazılmışlardır.
İlgilileri ve meraklıları için Genetik Algoritma ile çalışan bir Yapay Zeka çözümü olarak Linkte DİNAMOAPS’i anlatan videolara ulaşabilirsiniz. https://dinamoaps.plus/dinamoacademy/aps/?vid=planlama-yapilacak-tesisin-ortak-ozellikleri
Bu değişimin ve gelişimin farkında olmayan ERP kullanıcılarını ve özellikle de ERP tedarikçilerini zor bir süreç bekliyor olabilir. Özellikle ERP tedarikçileri açısından yukarıda bahsedilen 4 başlıkta yapılacak çalışmalar kritik önemde.
Özellikle Talep yönetiminde Yapay zeka destekli çözümler ve Tedarik zincirinin farklı aşamalarında öneri ve karar destek sistemi çözümlerini ortaya koymak durumundalar. Bu iki başlığa göre RPA ve Kullanıcı Deneyimine yönelik Yapay Zeka kullanımı kısmen daha kolay hayata geçirebilecekleri başlıklar gibi duruyor.
ZOR KARAR: MONOLİTİK ERP Mİ? POSTMODERN ERP Mİ?
ERP tedarikçileri yapay zeka çözümlerini sunarken zor bir karar ile karşı karşıya kalabilirler.
Monolitik bir yaklaşım sergileyerek tüm bu çözümleri kendi sınırlı kaynakları ile ERP yazılımlarının içerisinde kendileri kullanıcılarına sunmak ya da Postmodern ERP yaklaşımı ile bu başlıklarda geliştirilen Yapay Zeka çözümleri ile entegrasyon kabiliyetlerini ve çözüm ortaklıklarını geliştirmek. Pek çok Global ERP tedarikçisi ikinci yolu seçmiş görünüyor.
Örneğin Türünün en iyilerinden ChatGPT ile entegre olup gerekli çözümler sunulabilir. Ya da daha iyisini yapmaya çalışabilirler.
Seçilecek yol her ne olur ise olsun, ERP’ler için temel koşul bulut teknoloji altyapısı ve çeviklik olacak.
SaaS ERP’YE DOĞRU
Geleneksel ERP yaklaşımı ile tüm çözümlerin kendi içerisinde lisans satımı yolu ile devam etmesi hemen hemen olanaksızlaşacak gibi duruyor. SaaS yazılım çözümleri günümüzün gerçeği olmuş durumda
Yazılım Hizmeti (SaaS)kullanıcıların donanımı satın almak veya yazılımı lisanslandırmak zorunda kalmadan bulutta uygulama yazılımlarına abone olmalarına ve bu yazılımları kullanmalarına izin verir.
Bir SaaS ERP’den ilk beklenilen özellik ise Yapay Zeka uygulamalarının olmasıdır. Yine Nesnelerin İnterneti de işin olmazsa olmaz bir parçası.
ERP yazılımları da kendi dijital dönüşümünü önümüzdeki birkaç yıl içerisinde sağlamak durumundalar.
Kruzweil’in öngörüsü tutarsa ERP’lerin Yapay Zeka ve diğer SaaS çözümlerinin arasına katılmak ve buluşmak için son buluşma noktası 2029 olabilir.
İyi pazarlar.
Danışmanlık ve Hizmet için: 0538 271 1397
