150 milyon vatandaşın ihtiyaçlarının karşılanmasında teknoloji, benzeri görülmemiş etkiye sahip güçlü bir araç görevi görüyor. Çoğu zaman karmaşık zorluklarla karşı karşıya kalan, ilerlemenin temel itici gücü olan eğitimi ele alalım. Örneğin Himaşal Pradeş'te sorun birkaç yıl önce basit görünüyordu: çok fazla okul ve çok az öğretmen. Ancak asıl sorun daha karmaşıktı: Okullar birbirine çok yakındı ve bazılarında ihtiyaç duyulandan daha fazla öğretmen bulunurken, bazılarında ise öğretmen sıkıntısı yaşanıyordu. Okul ve öğretmen sayısını rasyonel hale getiren, 400 okulu birleştiren ve öğretimin kalitesini önemli ölçüde artıran optimizasyon algoritmalarına girin.
Yapay Zeka (Freepik)
Haryana'nın devlet okullarına yaklaşık bir milyon öğretmenin transferini yönetmenin zorluğunu düşünün. Bu kadar büyük bir hareketi etkili bir şekilde nasıl koordine edersiniz? Tarımda ise, çiftçilere dengeli iş yükü ve verimli son kilometre teslimatı sağlamak için 3.000 köy çiftliği işçisini Odisha'nın 30 bölgesine nasıl dağıtacaksınız?
Makine öğrenimi algoritmaları bu sorunları kesin olarak çözmüştür. Bugün, Haryana öğretmen transferini tam otomatik bir sistem aracılığıyla gerçekleştirirken, Odisha, adil ve etkili hizmet sunumunu sağlamak amacıyla köydeki çiftlik işçilerinin iş yükünü dağıtmak için gelişmiş optimizasyon algoritmaları kullanıyor.
Bu başarılara dayanarak, yapay zekadaki (AI) son gelişmeler, bireysel üretkenliği artırma konusunda dikkate değer bir potansiyel ortaya koydu. Peki vatandaş deneyimini dönüştürmek için nüfus düzeyinde yönetişim bağlamında yapay zekanın potansiyelinin nasıl ortaya çıkarılabileceğini hiç merak ettiniz mi?
Kullanılan yapay zeka modelinin türüne bağlı olarak bunu üç kısma ayırabiliriz: Birincisi, yorumlayıcı yapay zeka vardır; bu, yapay zekanın insan girdisini anlama ve işleme yeteneği ile ilgilidir. Bunlar, örneğin el yazısı ev ödevlerini okumak veya Haber içeriğini analiz etmek ve yorumlamak için evrişimli sinir ağları (CNN'ler) gibi teknolojileri içerir. Bu, öğrencilere gerçek zamanlı, kişiselleştirilmiş geri bildirim sağlayabilir ve öğrenme yolculuklarını bireysel ihtiyaçlarına göre düzenleyebilir. İkincisi, bilişsel yapay zekadır; bunlar, insanın bilişsel süreçlerini taklit ederek gelişmiş problem çözme ve karar verme için kullanılan makine öğrenme algoritmalarıdır. Örneğin TimeGPT veya TemporAI gibi araçlar, geçmiş verilerden gelen eğilimleri analiz ederek sağlık hizmetlerine yönelik gelecekteki talebi tahmin edebilir, kaynak tahsisini planlayabilir ve belirli bir bölge hastanesindeki personel programlarını daha etkili bir şekilde yönetebilir. Son olarak, üretken yapay zeka var; bu, mevcut verilerden kalıplara ve bilgilere dayalı olarak yeni içerik veya veriler üretmeyi içeriyor. Örneğin, Odisha eyaletinde, köydeki tarım işçileri ve çiftçiler bugün Ama KrushAI chatbot aracılığıyla en iyi tarımsal uygulamalar, hükümet programları, kredi ürünleri ve çok daha fazlası hakkında Odia, Hintçe ve İngilizce dillerinde kişiselleştirilmiş danışmanlık hizmetlerine erişebiliyor.
Bu, yapay zekanın gerçek dünyadaki, milyonlarca yaşamı etkileyen karmaşık yönetişim zorluklarına uygulandığında dönüştürücü potansiyeline kısa bir bakış. Hindistan, dünyanın yapay zeka kullanım alanı başkenti olma iddialı hedefini sürdürürken, beş temel sütun gelecekteki yolunu şekillendirecek:
Bu makale Kurucu ve CEO Gaurav Goel ve Samagra'nın Baş Teknoloji Uzmanı Rahul Kulkarni tarafından yazılmıştır.
Yapay Zeka (Freepik)
Haryana'nın devlet okullarına yaklaşık bir milyon öğretmenin transferini yönetmenin zorluğunu düşünün. Bu kadar büyük bir hareketi etkili bir şekilde nasıl koordine edersiniz? Tarımda ise, çiftçilere dengeli iş yükü ve verimli son kilometre teslimatı sağlamak için 3.000 köy çiftliği işçisini Odisha'nın 30 bölgesine nasıl dağıtacaksınız?
Makine öğrenimi algoritmaları bu sorunları kesin olarak çözmüştür. Bugün, Haryana öğretmen transferini tam otomatik bir sistem aracılığıyla gerçekleştirirken, Odisha, adil ve etkili hizmet sunumunu sağlamak amacıyla köydeki çiftlik işçilerinin iş yükünü dağıtmak için gelişmiş optimizasyon algoritmaları kullanıyor.
Bu başarılara dayanarak, yapay zekadaki (AI) son gelişmeler, bireysel üretkenliği artırma konusunda dikkate değer bir potansiyel ortaya koydu. Peki vatandaş deneyimini dönüştürmek için nüfus düzeyinde yönetişim bağlamında yapay zekanın potansiyelinin nasıl ortaya çıkarılabileceğini hiç merak ettiniz mi?
Kullanılan yapay zeka modelinin türüne bağlı olarak bunu üç kısma ayırabiliriz: Birincisi, yorumlayıcı yapay zeka vardır; bu, yapay zekanın insan girdisini anlama ve işleme yeteneği ile ilgilidir. Bunlar, örneğin el yazısı ev ödevlerini okumak veya Haber içeriğini analiz etmek ve yorumlamak için evrişimli sinir ağları (CNN'ler) gibi teknolojileri içerir. Bu, öğrencilere gerçek zamanlı, kişiselleştirilmiş geri bildirim sağlayabilir ve öğrenme yolculuklarını bireysel ihtiyaçlarına göre düzenleyebilir. İkincisi, bilişsel yapay zekadır; bunlar, insanın bilişsel süreçlerini taklit ederek gelişmiş problem çözme ve karar verme için kullanılan makine öğrenme algoritmalarıdır. Örneğin TimeGPT veya TemporAI gibi araçlar, geçmiş verilerden gelen eğilimleri analiz ederek sağlık hizmetlerine yönelik gelecekteki talebi tahmin edebilir, kaynak tahsisini planlayabilir ve belirli bir bölge hastanesindeki personel programlarını daha etkili bir şekilde yönetebilir. Son olarak, üretken yapay zeka var; bu, mevcut verilerden kalıplara ve bilgilere dayalı olarak yeni içerik veya veriler üretmeyi içeriyor. Örneğin, Odisha eyaletinde, köydeki tarım işçileri ve çiftçiler bugün Ama KrushAI chatbot aracılığıyla en iyi tarımsal uygulamalar, hükümet programları, kredi ürünleri ve çok daha fazlası hakkında Odia, Hintçe ve İngilizce dillerinde kişiselleştirilmiş danışmanlık hizmetlerine erişebiliyor.
Bu, yapay zekanın gerçek dünyadaki, milyonlarca yaşamı etkileyen karmaşık yönetişim zorluklarına uygulandığında dönüştürücü potansiyeline kısa bir bakış. Hindistan, dünyanın yapay zeka kullanım alanı başkenti olma iddialı hedefini sürdürürken, beş temel sütun gelecekteki yolunu şekillendirecek:
- Yaklaşım: Yapay zeka, yönetişimde insan yeteneklerini “değiştirmek” yerine “geliştirmeli” ve özellikle yaşamları etkileyen kritik görevlerde insan muhakemesini değiştirmek yerine tamamlamalıdır.
- Beceri ve Kapasite Geliştirme: Temel okuryazarlık ve sayısal beceriler eğitimin temelini oluşturduğu gibi, Hindistan'ın da tüm sınıf düzeylerini, meslekleri ve meslekleri kapsayan yapay zeka okuryazarlığına yönelik kapsamlı bir yaklaşıma ihtiyacı var. Yapay zekanın stratejik kullanım durumları üzerinde çalışan tüm alanlarda en son teknolojiye sahip (ISRO benzeri) enstitülerin kurulması, akademi ve endüstri arasındaki işbirliğini teşvik edecek ve tüm paydaşlar için değeri en üst düzeye çıkaracaktır.
- Maliyet: Maliyet verimliliği, yapay zeka teknolojilerini ölçeklendirmenin anahtarıdır. Çıkarım maliyetleri, eğitimli bir yapay zeka modelinin grafik işleme birimlerinde (GPU'lar) çalıştırılmasıyla ilişkili maliyetler hem yüksek hem de verimsiz olabilir. Bu nedenle nüfusa dayalı çözümler geliştirirken tutumlu yeniliği akılda tutmak önemlidir. Bunu başarmanın bir yolu, doğrudan mobil cihazlarda çalışabilen daha küçük modeller kullanmak ve böylece pahalı bulut tabanlı GPU'lara olan ihtiyacı ortadan kaldırmaktır.
- GPU Kullanılabilirliği: Yapay zeka ölçeklenebilirliği, özellikle yapay zeka modellerinin eğitimi sırasında, sınırlı GPU kullanılabilirliği nedeniyle engellenmektedir. Bu nedenle GPU üretimini demokratikleştirmeye ihtiyaç var. Konuşma işleme birimleri (LPU'lar) veya tensör işleme birimleri (TPU'lar) gibi belirli görevler için özel çiplerin kullanılması önemlidir. Bu çipleri Hindistan'da tasarlayıp üreterek ve ideal olarak bunları RISC-V gibi açık kaynak temelinde geliştirerek yerli teknoloji yeteneklerimizi güçlendirebiliriz.
- Verilerin sorumlu kullanımı: Etik yapay zeka gelişimini sağlamak ve hassas verileri korumak için onay son derece önemlidir. Kamu güvenini oluşturmak ve sürdürmek için MeitY tarafından kurulan ve Digilocker ve Ayushman Bharat gibi platformlardaki onay mekanizmalarını destekleyen Dijital Güçlendirme Mimarisi (DEPA) çerçevesinden etkin bir şekilde yararlanmalıyız.
Bu makale Kurucu ve CEO Gaurav Goel ve Samagra'nın Baş Teknoloji Uzmanı Rahul Kulkarni tarafından yazılmıştır.