Artificial Intelligence Applications in Natural and Human Sciences

Year 2019, Volume: 5 Issue: 1, 1 - 10, 30.12.2019

Ahmet Süslü

Abstract

Man has tried to dominate everything which feels with his senses throughout history. Artists, scientists and even theologians have influenced by such as functioning of thought, the mysterious posture of the mind and the possibility of methaphysical assets. Man's dream of creating a machine that thinks like himself is based to search a helper for solution of the problems. Artificial intelligence is seeking character in our mind, sometimes as a role of savior or sometimes taking over the world. But AI offers beneficial solutions, because its goal settings determining by the user yet. It is possible to come across artificial intelligence algorithms in different fields such as land and air vehicles, personal or commercial products, and no doubt about that it will continue to exist in many areas with its increasing effect in the future.
In this study, firstly, the historical convolution and development of the concept of artificial intelligence and its technologies are examined. Then, examples of how artificial intelligence systems are used in natural and social science are given. Artificial intelligence systems find an important application field in the natural and human sciences. The scope of the study, used artificial intelligence systems in the natural and human sciences have been evaluated in detail and a projection has been work on the future of this technology. As with many technologies, artificial intelligence systems can be used for the service of humanity and nature, as well as for combat technologies, unlimited exploitation of nature and controlling people. In the conclusion of the study, predictions are artificial intelligence systems on how can be used to solve many problems (global warming, environmental pollution, air pollution, revenue and resources inequality etc.).

Keywords

Artificial Intelligence, Natural Sciences, Human Sciences

Doğa ve İnsan Bilimlerinde Yapay Zekâ Uygulamaları

Abstract

İnsan, tarih boyunca duyularıyla hissettiği her şeye hükmetmeye çalışmıştır. Düşüncenin işleyişi, zihnin gizemli duruşu ve metafizik varlıkların olasılığı gibi düşünceler ise, sanatçıları, bilim insanlarını ve hatta teologları etkilemiştir. İnsanın kendi gibi düşünen bir makine yaratma hayalinin temeli, karşılaşılan problemlerin çözümüne bir yardımcı arayışıdır. Yapay zekâ, bilim kurgu olarak kimi zaman kurtarıcı rolünde, kimi zaman ise dünyayı ele geçirme hedefiyle, zihinlerimizde bir karakter arayışına girmiştir. Fakat yapay zekâ, amacını henüz kullanan kişinin belirlediği bir araç olması sebebiyle, günümüzde fayda sağlayan çözümler sunmaktadır. Kara ve hava araçları, kişisel veya ticari ürünler gibi farklı alandaki teknolojilerde, yapay zekâ algoritmalarına rastlamak mümkündür ve şüphesiz ki gelecekte de artan etkisiyle birlikte birçok alanda varlığını sürdürmeye devam edecektir.
Bu çalışma kapsamında öncelikle, yapay zekâ kavramının ve teknolojilerinin tarihsel kökeni ve gelişimi incelenmiştir. Daha sonra yapay zekâ sistemlerinin teknoloji ve sosyal alanlarda nasıl kullanıldığına dair örnekler verilmiştir. Yapay zekâ sistemleri doğa ve insan bilimlerinde önemli uygulama alanları bulmaktadır. Çalışma kapsamında doğa ve insan bilimleri alanında kullanılan yapay zekâ sistemleri ayrıntılı bir şekilde değerlendirilmiş ve bu teknolojinin geleceği konusunda bir projeksiyon oluşturulmaya çalışılmıştır. Birçok teknolojide olduğu gibi yapay zekâ sistemleri de insanlığın ve doğanın hizmetinde kullanılabileceği gibi savaş teknolojileri, doğanın sınırsızca sömürülmesi ve insanların kontrol edilmesi amaçlarıyla da kullanılabilir. Çalışmanın sonuç kısmında yapay zekâ sistemlerinin, bugün yaşadığımız birçok sorunun (küresel ısınma, çevre kirliliği, hava kirliliği, gelir ve kaynakların dağılımdaki adaletsizlik vd.) çözümünde nasıl kullanılabileceğine dair öngörülerde bulunulmuştur.

Keywords

Yapay Zekâ, Doğa Bilimleri, İnsan Bilimleri

References

• Abhisheka, K., Singha, M.P., Ghoshb, S., Anandc, A., 2012. Weather forecasting model using Artificial Neural Network. Procedia Technology 4, 311–318
• Alruwaili, M., Alanazi, S., El-Ghany, S., Shehab, A. (2019). An Efficient Deep Learning Model for Olive Diseases Detection. International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 10(8), 486-492.
• Altınsoy, F., 2019. Uzaktan Eğitim Öğrencilerinin Başarılarının Yapay Zeka Teknikleri İle Tahmini, Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Isparta.
• Belu, R., 2012. Artificial intelligence techniques for solar energy and photovoltaic applications. Handbook of Research on Solar Energy Systems and Technologies, Chapter 15., 376-436.
• BlueRiver, 2019. http://www.bluerivertechnology.com/ Erişim Tarihi: 26/11/2019.
• Brent, E., 1989. Designing Social Science Research with Expert Systems. Anthropological Quarterly 62(3), 121-130.
• Britannica, 2019. ENIAC, https://www.britannica.com/technology/ENIAC, Erişim Tarihi: 28/11/2019.
• Chaudhry, S., Chandra, R., 2017 Face detection and recognition in an unconstrained environment for mobile visual assistive system. Applied Soft Computing. 53(2017), 168-180.
• Chaudhuri, S., Chowdhury, A.R., Das, P., 2017. Implementation of Sugeno: ANFIS for forecasting the seismic moment of large earthquakes over Indo-Himalayan region. Natural Hazards 90(1), 391-405.
• Derawi, M.O., 2012. Smartphones and Biometrics. Doktora Tezi, Gjøvik University College. Norway.
• Dipayan, D., 2017. Deep Learning with Hadoop. Packt Publishing.
• Golgiyaz, S., Talu, M.F., Onat, C., 2019. Görüntü İşleme ve Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Baca Gazı Sıcaklığının Tahmin Edilmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 16, 283-291.
• Hoehndorf, R. ve Queralt-Rosinach, N., 2017. Data Science and Symbolic AI: Synergies, Challenges and Opportunities. Data Science, 1, 27–38.
• Huang, S., Yang, J., Fong, S., Zhao, Q., 2019. Artificial intelligence in cancer diagnosis and prognosis: Opportunities and challenges. Cancer Letters, 471, 61-71.
• Kaplan, A., ve Haenlein, M., 2018. Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15-25.
• Kotu, V., ve Deshpande, B., 2019. Data Science: Concepts and Practice. 2. Edition. Elsevier, USA.
• Kovács, G.L., 1998. Artificial Intelligence Techniques to Design Robotic Systems. IFAC Proceedings Volumes, 31(20), 635-644.
• Külcü, R., 2015. Ortaçağ Anadolu’sunun Büyük Mühendisi El-Cezeri. Akademia Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 1(1), 1-9.
• McCarthy, J., Minsky, M.L., Rochester, N., Shannon, C.E., 1955. A Proposal for The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence.
• McLean, G., Osei-Frimpong, K., 2019. Hey Alexa … examine the variables influencing the use of artificial intelligent in-home voice assistants. Computers in Human Behavior, 99(2019), 28-37.
• Michael, E., ve Moran, M.D., 2006. Epochs in Endourology The da Vinci Robot. Journal of Endourology, 20(12), 986-990.
• Özcan, İ., 2011. Isparta İlinde Rüzgar Enerjisi Potansiyelinin Belirlenmesi ve Bir Rüzgar Santrali Tasarımı. Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Isparta.
• Pabuçcu, H. ve Bayramoğlu, T., 2016. Yapay Sinir Ağları ile CO2 Emisyonu Tahmini: Türkiye Örneği, Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 762-778.
• Ramesh, S., Hebbar, R., Niveditha, M., Pooja, R., Prasad, B.N., Shashank, N., Vinod, P.V., 2018. Plant Disease Detection Using Machine Learning. 2018 International Conference on Design Innovations for 3Cs Compute Communicate Control (ICDI3C), Bangalore, 41-45.
• Samuel, A.L., 1959. Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers. IBM Journals. 211-229.
• Stankovic, R.S., ve Astola, J., 2011. From Boolean Logic to Switching Circuits and Automata. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. Germany.
• Taşdemir, S.B.Y., 2018. Early Prognosıs of Breast Cancer Using Image Processing and Machine Learning. Yüksek Lisans Tezi, Abdullah Gül Üniversitesi, Kayseri.
• Tuncay, M. 1975. Aristoteles: Politika. Remzi Kitabevi Yayınları.
• Xu, Z., Yang, Q., 2012. Analyzing User Retweet Behavior on Twitter. IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining, İstanbul, 46-50.
• Yalçınkaya, A., 2019. Yapay Zeka ve Sosyal Bilimler. XI. Uluslararası Uludağ Uluslararası İlişkiler Kongresi. 1, 10-26.