Yapay Zeka

"Makineler düşünebilir mi?" Turing (1950) tarafından önerilen bu konu başlığı için bir giriş cümlesi olabilir. Bu soruyu cevaplamak cesur bir ifade olabilir. Ancak Taklit Oyunu'nda (The Imitation GAme) olduğu gibi, makinelerin düşünüp düşünemeyeceğine araştırmacının karar vermesine ihtiyaç vardır (Turing ve Haugeland, 1950). IBM, gelinen noktada "akılcı düşünen sistemler, akılcı hareket eden sistemler" diyerek başka bir soruyu gündeme getirmiştir. SAS'a göre; "Yapay zeka (AI), makinelerin deneyimlerden öğrenmesini, yeni girdilere uyum sağlamasını ve insan benzeri görevleri gerçekleştirmesini mümkün kılar". Konu ile ilgili McCarthy'nin ilginç bir sorusu ve cevabı da var. "Yapay zeka insan zekasını simüle etmekle ilgili değil mi? Bazen ama her zaman ve hatta genellikle değil. Bir yandan, diğer insanları gözlemleyerek veya sadece kendi yöntemlerimizi gözlemleyerek makinelerin sorunları nasıl çözeceği hakkında bir şeyler öğrenebiliriz. Diğer yandan , Yapay zekadaki çoğu çalışma, insanları veya hayvanları incelemek yerine dünyanın zekaya sunduğu sorunları incelemeyi içerir (McCarthy, 2007, s.3)". İnsanlar yapay zekanın tanımının ne olması gerektiği konusunda tartışmaya devam ede dursunlar, yapay zekanın 2030 yılına kadar yaklaşık 13 trilyon ABD doları civarında ek bir küresel ekonomik katkı sağlayacağı tahmin edilmektedir (Bughin et al. 2018; Thiebes, Lins & Sunyaev, 2021, s.447). Bir çalışmada, araştırmacılar ithalat-ihracat operasyonlarını operasyonların zamanlaması açısından anlamaya çalıştılar. Teslim süresi değişkenliği bu tezin ana parçası olmuştur. Bu tezin yazarları, on ülkenin siparişten teslimata süreç zaman çizelgelerini artıran bir model geliştirdi. Bu nedenle teslim süresi görünürlüğünü arttırdılar (Islam & Merineau, nd.).