Yapay Zekâ ve Hukuk -Teknik ve Hukuki Altyapı ve Çerçeve- - Derlemeler

Git: Git
Favorilere ekle veya çıkar

İçindekiler

I.GENEL OLARAK YAPAY ZEKÂ-HUKUK İLİŞKİSİ VE ÇALIŞMANIN ÇERÇEVE VE AMACI

s. 3

1. Yapay Zekânın Yaşamdaki Yeri, Kapsamı ve Önemine Dair

s. 3

2.Yapay Zekânın Kapsam ve Öneminin Bazı Etkilerine ve Yasal Düzenleme Çabalarına Dair

s. 11

2.1.Yapay Zekâ Alanındaki Gelişmelerin Tetiklediği ya da Birlikte Etki Ettiği Bazı Yansımalar

s. 11

2.2.Özellikle AB Hukuku ve Avrupa’daki Bazı Gelişmeler ve Yapay Zekâya Dair Risk Sınıflandırılması

s. 16

2.3.Ülkemizdeki Bazı Gelişmeler

s. 24

3.Yapay Zekâya Dair Güncel Fiili/Muhtemel Risk ve Endişeler ile Gelecekteki Olası Tehlike Öngörülerine Dair

s. 25

4.Genel Hatlarıyla Hukuk-Yapay Zekâ İlişkisi ve Bu Çalışmanın Amacına Dair Sınırlama

s. 33

4.1.Hukukun Alana İlgisinin Kaçınılmazlığı

s. 33

4.2.Bu Çalışmadaki Temel Yaklaşım ve Çalışmanın Hedefi

s. 36

4.3.Yapay Zekâ ve Hukuk İlişkisine Dair Temel İki Yöne Genel Bir Bakış

s. 40

II.TEMEL HATLARIYLA YAPAY ZEKÂ VE ÖZELLİKLE TEKNİK AÇIDAN YERİ VE ANLAMI HAKKINDA

s. 47

1.Mümkün Olduğunca En Genel ve Soyut Tanımıyla Yapay Zekâ ve Bazı Sınırlandırmalar

s. 47

2.Farklı Görünüm ve Düzeyde Yapay Zekâ Örnekleri ve Güncel Sorunun Ayrıştırılması Çabası

s. 59

3.Geleneksel ya da Klasik Yazılımlara Dair Genel Bir Çerçeve

s. 80

III.MODERN/GÜNCEL YAPAY ZEKÂ TARTIŞMALARINA KONU OLAN SİSTEMLERE VE BUNLARIN TEMEL YAPISINA DAİR

s. 93

1.Genel Olarak

s. 93

2.Modern/Güncel Yapay Zekâ Sistemlerine Dair Bazı Teknik Temeller ve Yaklaşımlar

s. 98

2.1.Genel Olarak

s. 98

2.2.Yapay Zekânın Modellenmesine Dair

s. 101

2.2.1. Ön Bilgi ve Sınırlama

s. 101

2.2.2. Simgeci Yaklaşımlar ve Güncel Yapay Zekâ Tartışmalarındaki Yeri Hakkında

s. 105

2.2.3. Simge Altı (Bağlantıcı) Yapay Zekâ Modellemesi ve Özellikle Yapay Sinir Ağları (Derin Sinir Ağları ve Derin Öğrenme)

s. 120

a.Yapay Sinir Ağları

s. 120

b.Derin Sinir Ağları ve Derin Öğrenme

s. 128

2.3.Makine Öğrenmesi/Yapay Öğrenme ve Bunun Bazı Uygulamalarına Dair

s. 140

2.3.1. Genel Olarak Makine Öğrenmesi/Yapay Öğrenme

s. 140

2.3.2. Makine Öğrenmesinin Bazı Türleri/Biçimleri

s. 146

a.Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning)

s. 146

b.Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

s. 148

c.Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

s. 151

d.Bazı Diğer Öğrenme Yöntemleri

s. 154

2.3.3. Makine Öğrenmesi Süreçlerine Dair Diğer Bazı Hususlar ve Bilgiler

s. 155

a.Sınıflandırma Uygulamaları/Algoritmaları

s. 157

b.Regresyon Algoritmaları

s. 159

c.Kümeleme ya da Kümeleme Analizi (Clustering ya da Cluster Analysis) Algoritmaları

s. 160

d.Anomali/Ayrıksılık/Aykırılık Tanıma veya Saptama (Anomaly Detection) Algoritmaları

s. 160

IV.MUHTEMEL HUKUKİ SORUN VE DEĞERLENDİRMELER AÇISINDAN YAPAY ZEKÂNIN AYRIŞAN ÖZELLİKLERİNE DAİR

s. 161

1.Genel Olarak

s. 161

2.Veri Tabanlı Öğrenme Özelliği ve Bununla Bağlantılı Hususlar

s. 162

3.Nedensellik Yerine Bağlılaşım (Korelasyon)/Örüntü

s. 175

4.Otonom Yapı ve Buna Dair Hususlar

s. 187

4.1.Otonom Yapının Anlamına Dair

s. 187

4.2.Otonom Yapının Muhtemel Hukuki Sorunlara Yansımasına Dair

s. 211

5.Kara Kutu Özelliği ve Muhtemel Hukuki Etkiler

s. 242

6.Algoritmalara Dair Özellikler ve Manipülasyon ile Muhtemel Hukuki Etkiler

s. 252

7.Artan Sistem Karmaşıklığı ile (Global Düzeyde) Bağlantılı ve Etkileşimli Yapı Özelliği ve Bunların Muhtemel Hukuki Yansımaları

s. 264

V.SONUÇ YERİNE GENEL BİR DEĞERLENDİRME

s. 277

KAYNAKÇA

s. 289