Yapay zeka sözlüğü: Temel tabirler ve kavramlar

Bu kelamlık, yapay zeka giderek karmaşıklaşan görüntüsünü gizemden arındırmaya yardımcı oluyor.

AI gelişmeleriyle itimatla etkileşim kurmanızı sağlıyor.

Yapay zeka, teknolojiyi ve sanayileri genel olarak süratle tekrar şekillendiriyor.

Fakat uzmanlaşmış tabirleri takip etmeyi zorlaştırabilir.

Bu kılavuz, dünyamızı yine şekillendiren teknolojiyi anlamak için sağlam bir temel sağlayarak temel kavramları açıklığa kavuşturur.

Yapay zeka gelişmeye devam ederken, temel terminolojisini anlamak, gelişmeleriyle uyumlu olmanızı sağlar. Üretkenliği artırmaktan etik konuları gündeme getirmeye kadar, AI’nın tesiri birçok sanayiyi tekrar şekillendiriyor. İster meraklı ister profesyonel olun, bu tabirleri kavramak AI’nın mevcut yeteneklerini ve gelecekteki olasılıklarını anlamanıza yardımcı olacaktır.

Yapay zeka sözlüğü – temel kavramlar

Yapay Zeka (AI): Yapay zeka, sorun çözme, lisanı manaya ve kalıpları tanıma üzere çoklukla insan zekası gerektiren vazifeleri gerçekleştirebilen sistemler oluşturmaya odaklanan bir bilgisayar bilimi koludur.

Algoritmalar ve bilgiler aracılığıyla kararlar alabilir, içgörüler üretebilir ve bilişsel fonksiyonları farklı derecelerde taklit ederek süreçleri otomatikleştirebilir.

Yaygın uygulamalar ortasında sanal asistanlar, teklif motorları ve otonom araçlar bulunur.

Makine Tahsili (ML): Sistemlerin kararlar ve varsayımlar yapmak için bilgilerden öğrendiği bir AI çeşididir.

Klasik programlamanın tersine, ML sistemleri daha fazla bilgiye maruz kaldıkça vakitle gelişir.

Derin Öğrenme: Büyük data kümelerindeki karmaşık desenleri tanımak için çok katmanlı (dolayısıyla “derin”) hudut ağlarını kullanan bir makine öğrenmesi çeşididir.

Her katman, bilgileri etaplı olarak işler ve bu da karmaşık bilgileri tahlil etmek için epey tesirli olmasını sağlar.

Takviyeli Öğrenme (RL): Casusların bir ortamda deneme yanılma yoluyla öğrendiği, en âlâ sonuçlara yol açan hareketleri pekiştirmek için mükafatlar yahut cezalar aldığı bir makine öğrenme tekniğidir.

Maksat, casusun hareketlerini uyarlayarak vakit içinde mükafatları en üst seviyeye çıkarmasıdır.

Taklit Öğrenme: Bir yapay zeka modelinin bir insan yahut diğer bir model tarafından sağlanan örnekleri gözlemleyerek ve taklit ederek bir vazifesi gerçekleştirmeyi öğrendiği bir makine öğrenme tekniğidir.

Sıfırdan başlamak yerine, model gözlemlediği senaryolardaki aksiyonları “taklit eder” ve robotik, sürüş simülasyonları yahut oyun üzere gösterilen davranışlardan öğrenmesini sağlar.

Sıfır Atış ve Az Atış Öğrenme (Zero-shot and Few-shot Learning): Yapay zekanın en az eğitim verisiyle misyonları gerçekleştirmesini sağlayan tekniklerdir.

Sıfır atış öğrenmede, model daha evvel görmediği vazifeleri halledebilirken, az atış öğrenmede, yalnızca bir avuç örnekten süratle öğrenebilir.

Yapay Genel Zeka (AGI): AGI, bir insanın yapabileceği her türlü entelektüel vazifesi, çok çeşitli alanlarda ve bağlamlarda anlayabilen, öğrenebilen ve gerçekleştirebilen son derece gelişmiş bir AI biçimini tabir eder.

Belli misyonlarla hudutlu olan dar AI’nın tersine, AGI insan gibisi ahenk sağlama ve sorun çözme yetenekleri gösterecektir.

OpenAI üzere şirketlerin araştırma eforları, AGI’nin potansiyelini araştırıyor, lakin bu etapta hala teorik olarak kalıyor.

Üretken AI (Generative AI): Eğitim datalarına dayalı olarak metin, fotoğraf, kod ve ses üzere yeni içerikler oluşturabilen AI sistemlerini söz eder. Örnekler ortasında ChatGPT ve DALL-E üzere manzara oluşturucular bulunur.

Eğitim ve Parametreler

Eğitim: AI eğitimi, modellerin kalıpları, bağları öğrenmelerine ve gerçek iddialar yapmalarına yardımcı olmak için büyük data kümelerini beslemeyi içerir.

Bu süreç, modelin vakitle rafine edildiği ve güzelleştirildiği döngüler halinde yapılır.

Eğitim, insan lisanını “anlayan” ve dengeli bir formda cevap veren LLM’ler üzere modeller geliştirmek için temeldir.

Parametreler: Girdi bilgilerini yorumlamaya ve işlemeye yardımcı olan AI modellerindeki dahili değişkenlerdir.

Eğitim sırasında ayarlanan bu parametreler, modelin cevaplarını şekillendirir ve şirketler tarafından ekseriyetle bir modelin karmaşıklığını ve yeteneklerini göstermek için alıntılanır.

Çıkarım: Çıkarım, bir AI modelinin eğitim sırasında öğrendiklerini bir kullanıcının isteğine cevap olarak çıktılar üretmek için uyguladığı basamaktır, örneğin bir soruyu yanıtlamak yahut bir imaj oluşturmak.

Modelin evvelki eğitime dayanarak bir karşılığı “çıkarımladığı” gerçek vakitli süreçtir.

Teknik AI Bileşenleri

Sinir Ağları: Hudut ağları, insan beyninin yapısına nazaran modellenmiş AI sistemleridir.

Bilgileri diziler halinde işleyen ve ağın karmaşık bilgi desenlerinden öğrenmesini sağlayan birbirine bağlı düğümlerden (veya “nöronlardan”) oluşan katmanlardan oluşurlar.

Hudut ağları, üretken AI ve öteki birçok gelişmiş uygulama için temeldir.

Dönüştürücüler: Dönüştürücüler, data dizilerini verimli bir formda işlemek için tasarlanmış güçlü bir hudut ağı mimarisi cinsidir.

Bilgi noktaları ortasındaki bağlantılara odaklanarak dönüştürücüler bağlamı yorumlayabilir ve yanlışsız karşılıklar üretebilir.

Dönüştürücüler “gözle görünenin ötesinde”dir, zira bu mimari AI modellerinde büyük ölçekli bilgileri işlemenin anahtarıdır.

Token’lar: Token’lar, lisan modellerinin başka ayrı işlediği metin modülleridir (örneğin sözler, söz modülleri yahut noktalama işaretleri).

Büyük Lisan Modelleri (LLM’ler), metni parçalamak ve yorumlamak için jetonları kullanır.

Daha büyük “bağlam pencerelerine” sahip modeller, daha âlâ anlayış ve daha gerçek karşılıklar sağlayarak tıpkı anda daha fazla jetonu işleyebilir.

Veri İşleme

Geri Alma-Artırılmış Üretim (RAG): RAG, karşılık oluşturma sırasında yapay zeka modellerinin harici bilgi kaynaklarından ilgili bilgileri almasını sağlayan bir tekniktir.

RAG, bilgi alma ile cevap oluşturmayı birleştirerek yapay zeka çıktılarının doğruluğunu ve alakalılığını artırabilir.

Doğal Lisan Sürece (NLP): NLP, yapay zekanın insan lisanında yorumlamasını, anlamasını ve cevap vermesini sağlar.

OpenAI’nin ChatGPT ve Google Translate üzere araçlar, metin oluşturmak, soruları yanıtlamak ve lisanı gerçek bir halde çevirmek için NLP kullanır.

Edge AI: Edge AI, bulut sunucularına güvenmek yerine akıllı telefonlar yahut IoT aygıtları üzere aygıtlarda lokal olarak gerçekleşen AI işlemeyi söz eder.

Bu, bilgilerin ağın “ucunda”, bilgi üretim kaynağına yakın bir yerde tahlil edildiği ve işlendiği manasına gelir.

Önde gelen platformlar

OpenAI / ChatGPT: 2022’de ChatGPT’nin piyasaya sürülmesi, gelişmiş lisan modellerinin yeteneklerini göstererek yapay zekaya yönelik değerli bir kamu ilgisi yarattı.

OpenAI’nin ChatGPT’si, soruları yanıtlamaktan yaratıcı yazmaya kadar çeşitli vazifelerde kullanıcılara yardımcı olarak, konuşma AI için en tanınan araçlardan biri olmaya devam ediyor.

Microsoft / Copilot: Microsoft, OpenAI ile paydaşlık kurarak, Word, Excel ve Teams üzere araçları akıllı otomasyon ve yardımla geliştirerek, Copilot aracılığıyla eserlerine yapay zeka yerleştirdi.

Perplexity: Yapay zeka takviyeli arama motoruyla bilinen Perplexity, karşılıklarında kaynakları gösteren birinci şirketlerden biriydi ve kullanıcılara daha fazla şeffaflık sağlıyordu.

Bu yaklaşım onu ​​diğer birçok konuşma AI aracından ayırdı ve bilgi toplama uygulamalarının incelenmesine yol açtı.

Google / Gemini: Google, arama, lisan çevirisi ve sesli yardım üzere hizmetleri güzelleştirmek için tasarlanmış gelişmiş lisan modelleri koleksiyonu olan Gemini aracılığıyla ekosistemine AI yerleştiriyor.

Anthropic / Claude: Amazon ve Google tarafından desteklenen Anthropic, güvenlik ve insan bedelleriyle ahenge güçlü bir vurgu yapan bir AI modeli olan Claude’u geliştirdi.

Meta / Llama: Meta’nın açık kaynaklı AI modeli Llama, halkın teknolojisine erişmesine ve üzerine inşa etmesine imkan tanıyarak iş birliğine dayalı bir geliştirme ortamını teşvik etmesi bakımından benzersizdir.

Apple / Apple Intelligence: Apple, Siri, ChatGPT ve aygıt içi fotoğraf sürece (örneğin, gerçek vakitli obje ve yüz tanıma) üzere araçlar için aygıt tabanlı sürece odaklanarak kapalılığa öncelik vererek AI dayanaklı özellikleri Apple Intelligence bayrağı altında entegre ediyor.

xAI / Grok: Elon Musk tarafından kurulan xAI, yakın vakitte Twitter (X) ile eşsiz bir toplumsal medya asistanı olarak entegre edilen bir konuşma AI modeli olan Grok’u yarattı. Şu anda Grok, sadece X Premium abonelerine açıktır.

Bilgilendirici karşılıkları konuşma tonuyla birleştirerek, Musk’ın ilgi cazibeli ve kişilik odaklı bir AI tecrübesi vizyonuyla uyumludur.

Hugging Face: Hugging Face, geliştiricilerin ve araştırmacıların AI modellerini, bilgi kümelerini ve araçlarını paylaştığı, onu AI topluluğunda kıymetli bir kaynak haline getiren iş birlikçi bir platformdur.

GitHub / GitHub Copilot: Microsoft’a ilişkin olan GitHub, geliştiricilerin iş birliği yapması ve kod paylaşması için yaygın olarak kullanılan bir platform sağlar.

Yapay zeka dayanaklı aracı GitHub Copilot, OpenAI’nin Codex modeli tarafından desteklenen gerçek vakitli kod önererek geliştiricilere yardımcı olur.

Not: Yapay zeka sözlüğü daima güncelleniyor.

Takipte kalın…