Yapay Zeka Nedir? Yapay Zeka İçin Kapsamlı Bir Kılavuz

Son zamanlardaki tüm abartılı reklamlara rağmen yapay zeka (AI) yeni bir şey değil. Aslında World Wide Web'den onlarca yıl öncesine dayanıyor. Üretken yapay zekanın ani ve hızlı bir şekilde ortaya çıkışı tüm dikkatleri çekmiş olsa da (ve muhtemelen bu makaleyi okumanızın nedeni de budur), uzun yıllardır kesinlikle yapay zekayla doğrudan veya dolaylı olarak karşılaşmışsınızdır.

Yapay zekaya ilişkin bu üst düzey genel bakış, onun çeşitli çalışma şekillerini, yapabileceklerini ve yapamadıklarını, iş dünyasının ve toplumun bugünü ve geleceği üzerindeki etkilerini ortaya çıkaracak. Ayrıca bunun Grammarly ile nasıl bağlantılı olduğuna da değineceğiz; bu, on yılı aşkın süredir insanların yazmasına nasıl yardımcı olduğumuzun bir parçası.

İçindekiler

• Yapay zeka açıkladı
• Yapay zeka nasıl çalışır?
• Yapay Zekanın Tarihi
• Yapay Zeka Uygulamaları
• Yapay Zekanın Faydaları
• Yapay Zekanın Sınırlamaları
• Çözüm

Yapay zeka açıkladı

Yapay zeka, insan zihninin öğrenme ve çalışma şeklini simüle eden bir teknolojidir.

Yapay zeka, algoritmaları veya mantıksal akıl yürütmeyi kullanarak sorunları çözebilmesi açısından standart bilgisayar programlarından farklıdır. Ayrıca günümüzün çoğu uygulamasında insan müdahalesi olmadan öğrenip uyum sağlayabiliyor. Yapay zeka alanının ana yönleri arasında makine öğrenimi (ML), doğal dil işleme (NLP) ve sinir ağları yer alır.

Yapay zeka nasıl çalışır?

Model, yapay zekanın belirli bir örneğidir. Örneğin ChatGPT 3.5 ve ChatGPT 4 iki yapay zeka modelidir. Yapay zekanın ana yapı taşlarını anlamak için model oluşturmaya yönelik farklı kavramsal yaklaşımlara odaklanacağız.

Kural tabanlı yapay zeka veya uzman sistemler

Daha basit çerçeve, kural tabanlı veya uzman sistemler olarak adlandırılan sistemdir: İnsanlar belirli talimatları, bir algoritmanın anlayabileceği bir mantık biçiminde yazarlar. Tipik müşteri destek telefon ağacı şu şekilde çalışır: Belirli parametrelerle eşleşen girdiye belirli bir yanıt vermesi söylenir. Google'ın temel PageRank algoritması başka bir örnektir ancak çok daha karmaşıktır.

Makine öğrenimi

Günümüzde çoğu yapay zeka, makine öğrenimi adı verilen bir yaklaşımı kullanıyor. Model, bir dizi sabit kodlanmış talimat vermek yerine, kendisi için kuralları geniş (veya çok büyük) bir içerik yelpazesinden (örüntüler, ilişkiler ve diğer dinamikler) öğrenir. Bu sürece genellikle modelin eğitilmesi denir. Kuralları ve makine öğrenimini birleştirmek de mümkündür ve her birinin göreceli avantajlarını daha sonra tartışacağız.

ML'nin dört ana kategorisi vardır: denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve kendi kendini denetleyen öğrenme.

1 Denetimli öğrenme, makineye neyi öğrenmesi gerektiğini söylemek için açıklamalı veya yapılandırılmış veriler kullanır. Bu yaklaşım, istenen çıktının zaten bilindiği etiketli veri kümelerine dayanır ve modelin girdiler ve çıktılar arasındaki ilişkiyi öğrenmesine olanak tanır.

2 Denetimsiz öğrenmenin açık bir talimatı yoktur, dolayısıyla makine kendi başına gördüklerini anlamlandırmaya ve ardından tahminlerde bulunmaya bırakılır. Bu tür öğrenme, girdi verilerindeki gizli kalıpları veya içsel yapıları bulmak için kullanılır.

3 Yarı denetimli öğrenme, modelin büyük miktarda etiketsiz veriyle desteklenen az miktarda etiketli veri üzerinde eğitildiği hibrit bir yaklaşımdır. Bu yöntem, hem denetimli hem de denetimsiz öğrenmenin avantajlarından yararlanarak etiketli veriler az olduğunda öğrenme verimliliğini ve doğruluğunu artırır.

4 Kendi kendini denetleyen öğrenme, modelin girdi verilerinden kendi etiketlerini oluşturduğu bir yaklaşımdır. Etiketli verilerin sınırlı olduğu veya kullanılamadığı senaryolarda özellikle kullanışlıdır. Model, diğer parçaları tahmin etmek için giriş verilerinin bir kısmını kullanarak kendi denetlenen sinyallerini etkili bir şekilde oluşturur.

Öğrenmenin ilk eğitimle bitmesi gerekmez. Takviyeli öğrenmeyle model, çıktısının kalitesine ilişkin geri bildirimlere dayalı olarak sürekli olarak gelişir. Bu değerlendirme insanlar tarafından yapılabilir ancak otomatik pekiştirmeli öğrenme için de birçok teknik ve algoritma vardır.

Model eğitildikten sonra kullanıma hazırdır. Bir girdi model boyunca çalıştırılır ve bir sorunun yanıtı, bir görüntünün sınıflandırılması, bir grafiğin çizilmesi vb. olsun bir çıktı verir. Bazı yapay zekalar (özellikle kural tabanlı modeller) deterministiktir, yani belirli bir girdinin her zaman belirli bir çıktıya yol açacağı anlamına gelir. Bununla birlikte, modern modellerin çoğu olasılıksaldır ve bir dereceye kadar rastgelelik sunar; bu da, aynı soruyu ChatGPT'ye iki kez girdiğinizde aynı cevabı alma ihtimalinizin neden düşük olduğunu açıklar.

Sinir ağları ve derin öğrenme

Tamam ama yapay zeka gerçekte nasılçalışıyor? Burası işlerin çok hızlı bir şekilde teknik hale geldiği yer. Günümüzün gösterişli yapay zeka yeniliklerinin çoğunun, yani sinir ağlarının ardındaki yaklaşıma odaklanacağız.

Beynin nöronlarının bu basitleştirilmiş temsilleri, rastgele tahminler yaparak başlar, bu tahminleri doğru cevaplarla karşılaştırır ve doğruluklarını sürekli olarak geliştirmek için küçük ayarlamalar yapar.

Sinir ağları katmanlardan oluşur. “Altta” giriş, üstte çıkış ve arada gizli katmanlar bulunur. Aşağıdan yukarıya doğru yetenekler giderek daha soyut hale geliyor. Örneğin, bir görüntü tanıma sisteminde, alt katmanlar renkleri veya kenarları tanıyabilir, yüksek katmanlar ise belirli nesneleri algılayabilir.

Sinir ağlarının birden fazla gizli katmanı olduğunda buna derin öğrenme denir. Günümüzün derin sinir ağları genellikle çok sayıda katmana sahiptir ve genellikle belirli işlevlere sahip alt katmanlar da bulunur. İşlem gücündeki gelişmeler inovasyonda bir patlamanın önünü açtı.

Doğal dil işleme

Bilgisayarlar insanların yazma ve konuşma şeklini anlamaya çalıştığında, bu doğal dil işlemedir. Temel bir yazım denetimi yalnızca sözlüğüyle eşleşmeyen kelimeleri vurgularken, Grammarly yazınızı anlamak ve bağlama uygun önerilerde bulunmak için NLP'yi kullanır.

Geçtiğimiz on yılda NLP, makine çevirisi, metin üretimi ve otomatik transkripsiyon konularında iş yerinizde mutlaka deneyimlediğiniz bir devrim yaşadı. Dikkati artırma (sadece kelime kelime işlemek yerine modelin belirli bir zamanda ne kadar "akılda tutabildiği") ve önceden eğitilmiş modeller (böylece insan dilinin nasıl çalıştığını yeniden öğrenmek zorunda kalmazlar) gibi teknikler Scratch), makinelerin birçok bağlamda hem insanları anlamasını hem de insanlar gibi ses çıkarmasını mümkün kıldı.

Üretken Yapay Zeka

Üretken yapay zeka, eğitim verilerine dayanarak metin, resim, müzik ve hatta kod gibi yeni içerikler üretebilen bir yapay zeka alt kümesidir.

Belirli görevler veya veri analizi için özel olarak tasarlanmış geleneksel yapay zeka sistemlerinin aksine, üretken yapay zeka modelleri, genellikle insan tarafından yaratılan çalışmaları taklit eden orijinal çıktılar üretme yeteneğine sahiptir. Derin sinir ağlarına dayanan bu modeller, kapsamlı veri kümelerinden kalıpları, stilleri veya mantığı sezir. Daha sonra bu bilgiden yararlanarak daha önce var olmayan yeni ve benzersiz içerik oluştururlar.

Üretken yapay zekanın kullanımı eğlence, sanat, edebiyat ve yazılım geliştirme gibi çeşitli alanları kapsamaktadır. Bu, yapay zekanın çok yönlülüğünü ve büyüyen yeteneklerini gösteriyor.

İncelemek için: Yapay zeka kurallara veya makine öğrenimine dayalı olabilir. Makine Öğrenimi denetlenebilir veya denetlenmeyebilir ve takviyeli öğrenimle zamanla daha iyi hale gelir. Günümüzün yapay zeka modellerinin çoğu, birçok katman aracılığıyla derin öğrenmeyi kullanan sinir ağlarıdır. Doğal dil işleme, derin sinir ağları için parlak bir başarı öyküsüdür ve metin, görüntü, kod ve daha fazlasını oluşturan modellere üretken yapay zeka adı verilir.

Yapay Zekanın Tarihi

Burada yapay zekanın tarihine kısa bir genel bakış sunacağız. Kısalık sağlamak ve yalnızca geliştirme zaman çizelgesine odaklanmak adına, bu yeniliklerin arkasındaki kişilerden bahsetmeyeceğiz.

1950'ler – 1980'ler: GOFAI ilkbaharı, ardından kış

Yapay zekaterimi 1956'da icat edildi. Aynı yıl, çalışan ilk yapay zeka yazılım programı, çeşitli matematik teoremlerini başarıyla kanıtladı; bunlardan biri, orijinal yazarın sunduğu kanıttan "daha zarif"ti.

İlk sinir ağı 1967'de inşa edildi, ancak bu dönemdeki çoğu yapay zeka araştırması, rasyonel zihni simüle etmek için sembolik temsil ve mantık kullanılarak yapıldı. (Eski moda yapay zekaanlamına gelen alaycı bir kısaltma olan GOFAI ile karşılaşabilirsiniz.) Ancak, gerçekleşmemiş beklentiler ve sınırlı hesaplama gücünün birleşimi, yapayzeka kışıolarak adlandırılan döneme yol açtı; 1970'ler ve sonrası.

80'lerde, daha önce öğrendiğimiz kural tabanlı yapay zeka modelleri olan uzman sistemler popüler hale geldi ve birçok şirket üzerinde pratik bir etki yarattı. Buna paralel olarak araştırmacılar sinir ağlarına geri döndüler ve sinir ağlarının kendilerini eğitmesini sağlayacak teknikler geliştirdiler.

1990'lar – 2000'ler: Yaygın ama yeterince takdir edilmiyor

1990'larda daha fazla işlem gücü ve daha büyük veri kümeleri sayesinde makine öğrenimi uygulamalı ölçekte pratik hale geldi ve yapay zeka birçok kilometre taşına ulaştı. Filmler dışında, yapay zekanın yaygın olarak bilinen ilk başarısı muhtemelen Deep Blue'nun 1997 yılında Garry Kasparov'u satrançta yenmesiydi. Kısa bir süre sonra ilk tüketici konuşma tanıma programı Dragon, Windows için kullanılabilir hale geldi.

Bu ilerlemeye rağmen, bu yüzyılın ilk on yılı gibi yakın bir tarihte, pek çok araştırmacı ve şirket, hâlâ aşırı abartılı bir çağrışım taşıdıkları için yapay zeka ürünlerini ve projelerini başka terimlerle gizliyorlardı. Buradaki ironi şu ki, spam filtrelerinden Roombas'a kadar her şeye güç veren bu sistemler, aslında uygulamalı yapay zekanın pratik değerini günlük hayata getirdi.

2010'lar – bugün: Yapay zeka ana akım haline geliyor

2010'larda yapay zeka bugüne kadar devam eden bir yükselişe başladı. Tek bir buluştan ziyade bir dizi faktör bir araya geldi:

• GPU'lar: Adlarına rağmengrafik işlem birimi,bu çiplerin derin sinir ağlarını eğitmek için çok verimli olduğu ortaya çıktı. GPU kullanımına doğru bir geçiş, yeni modellerin geliştirilmesinin hem hızını hem de pratik kapsamını hızlandırdı.
• Araştırma ilerlemeleri: Sinir ağlarının yeni formları ve uygulamaları, bilgisayarların metin ve görüntüleri anlama ve işleme yeteneğinde büyük sıçramalara yol açtı.
• Büyük veri: Bu noktaya gelindiğinde internet, milyarlarca kullanıcısının, modellerin öğrenebileceği akıl almaz miktarlarda içerik üretmesine yetecek kadar uzun süredir ortalıktaydı.
• Bulut bilişim: Amazon, Google, Microsoft ve diğerlerinin isteğe bağlı platformları, yapay zeka modelleri geliştirmek için gereken bilgi işlem gücünü elde etmeyi çok daha kolay hale getirdi.

Bu süre zarfında yeni oluşturulan veya radikal bir şekilde elden geçirilen yenilikler arasında Google Translate, Siri gibi sanal asistanlar ve Netflix ve Spotify gibi hizmetlerdeki öneri motorları yer alıyor; sağlık, üretim ve hatta savunma dahil olmak üzere sektörler üzerindeki birçok önemli ancak daha az görünür etkilerden bahsetmiyoruz bile. .

Peki neden üretken yapay zeka sahneye çıktığında yapay zeka çılgınlığı birkaç basamak daha arttı? En büyük fark, ChatGPT ve DALL-E gibi modellerin, belirli bir alanla sınırlı olmak yerine hemen hemen her girişi yorumlayabilmesi ve yanıt verebilmesidir. Bu, internet bağlantısı olan herkesin herhangi bir özel eğitim gerektirmeden bir yapay zeka modeliyle doğrudan etkileşime girebileceği ve yapay zekanın, sıfırdan yeni bir model oluşturmaktan çok daha hızlı bir şekilde belirli kullanımlara sunulabileceği anlamına gelir.

Gelecek: AGI ve ASI

Tüm yeteneklerine rağmen bugün gördüğümüz şeydarveyazayıf yapay zeka olarak biliniyor.Bu, insan zekasının tamamını kapsamayan ancak bir kısmını kapsayan teknoloji anlamına gelir. Beynimizin yeteneklerine eşit bir makineyegüçlü yapay zeka veyayapay genel zeka (AGI) adı verilir. Yapay zeka insan zekasını aştığında buna yapay süper zeka (ASI) adı verilir.

AGI'den ne kadar uzaktayız? Bu herkesin tahminidir. Bu alana derinlemesine dahil olanlar bile inovasyonun hızını defalarca yanlış tahmin ettiler.

Yapay zeka uygulamaları ve örnekleri

Bunlar, yapay zekanın günümüzde gerçek dünya uygulamalarında ortaya çıktığı birçok yoldan yalnızca birkaçı.

İnsanların işleri daha iyi yapmasına yardımcı olmak.Grammarly'nin burada mükemmel bir örnek olduğunu düşünüyoruz: Fikirlere sahipsiniz, söylemeye çalıştığınız şeyin duygusuna ve dinleyicilerin bilgisine sahipsiniz. Mesajınızı daha net hale getirmenin ve iyi karşılanma şansını artırmanın yollarını öneriyoruz. Grammarly'nin iletişimi geliştirmek için üretken yapay zekayı nasıl kullandığı hakkında daha fazla bilgi edinin.

Engellilere yardım etmek.Konuşmayı metne ve metinden konuşmaya gibi teknolojiler, işitme veya görme gibi duyusal bozuklukları olan kişiler için oyun değiştiricidir. Daha önce erişilemeyen canlı ve kaydedilmiş içerikleri almalarına olanak tanıyorlar, böylece birinin gözleri veya kulakları gibi davranmasına gerek kalmadan dünyanın zenginlikleriyle daha fazla etkileşime girebiliyorlar.

Otonom sistemler.Yapay zeka, sürücüsüz arabalardan yağmur yağmak üzereyken çalışmayan yağmurlama sistemlerine kadar pek çok şeyi daha verimli ve hatta güvenli bir şekilde yapmak için algıyı tahminle harmanlayabilir. Google tarafından kurulan sürücüsüz otomobil şirketi Waymo, insanların aynı mesafeyi kat etmesiyle karşılaştırıldığında yaklaşık yüzde 85 daha az yaralanmalı kaza bildiriyor.

Öneriler.Yapay zeka modelleri, bir sonraki TV programı veya denemek isteyebileceğiniz maden suyu türü gibi şeyler hakkında yüksek düzeyde bilinçli tahminler yapmak için kullanıcı davranışını ve demografik özelliklerini analiz eder.

Görsel-işitsel işleme.Örnekler arasında sanal asistandan ses tanıma, plaka resimlerinin işlenmesine dayalı otomatik ücret tahsilatı ve bir kayıt veya akıştaki görsel ve işitsel gürültünün filtrelenmesi yer alır.

Kenar AI.Bu, yapay zekanın gücünü bir veri merkezi yerine doğrudan gerçek dünyadaki cihazlara aktarır. Bunlar, hızlı ve düşük enerjili işleme için belirli bir göreve lazer odaklı olma eğilimindedir. Örnekler arasında iPhone'daki Face ID ve akıllı termostatlar yer alıyor.

Yapay zekanın avantajları ve faydaları

Uygun ölçekte işleniyor.Gerçek bir kişinin her bir kredi kartı işlemini dolandırıcılık açısından değerlendirmek zorunda kaldığını veya IRS'ye gönderilen her vergi formundaki her bir numarayı girdiğini hayal edin. Yapay zeka insanlardan çok daha hızlı ve çoğu zaman daha iyi yargılayabilir veya sınıflandırabilir.

Desen tespiti ve tahmini.Yapay zeka, kanseri tespit etme yeteneği açısından insanları geride bırakmaya başlıyor; bir vakada profesyonelleri %13 oranında geride bıraktı. Veritabanlarındaki hataları tespit etmek gibi işlerin bilinen bir düzenden saptığını algılama konusunda da gerçekten iyidir. Bu kalıp bulma gücü, yapay zekayı özellikle hava durumu tahminlerinden borsa hareketlerine kadar tahminler için faydalı kılıyor.

Yeni içgörüler.İlk modelden itibaren yapay zeka, şimdiye kadar hiçbir insanın yapamadığı her türlü soruna yanıtlar ve yaklaşımlar ortaya koydu. Modern örnekler ayakkabı tasarımından yeni fizik kanunlarına kadar uzanıyor.

Tıp hızlandırılıyor.AI, COVID-19 aşılarından Alzheimer tespitine kadar araştırmacıların teşhis ve tedavileri daha hızlı geliştirmesine yardımcı oluyor.

Dikkat.Yapay zeka asla yorulmaz. Düzgün bir şekilde tasarlandığı ve yeterli elektrik ve işlem gücü verildiği sürece, büyük hacimli verileri sürekli olarak izleyebilir. Bu, otonom araçların daha düşük kaza oranına önemli bir katkıda bulunuyor.

Yapay zekanın dezavantajları ve sınırlamaları

Halüsinasyonlar.Üretken yapay zeka bir şeyler uydurabilir. Bu modellerin söylediği şeylerin çoğu makul olduğundan, çoğu kişi bunu tekrar kontrol etmeyi düşünmüyor. Bu sorunun yakın tarihli bir örneği, eski bir avukat olan Michael Cohen'in, kendi avukatına, o zamanlar Bard (şimdi Gemini) olarak bilinen, tamamen Google'ın üretken yapay zekası tarafından üretilen hukuki davalardan alıntılar göndermesiyle ortaya çıktı.

Deepfake'ler.Halüsinasyonlar tesadüfi olsa da, derin sahtekarlıklar kasıtlıdır. Kötü niyetli aktörler (ya da daha masum bir ifadeyle şakacılar), çoğu insanın aradaki farkı anlayamayacağı kadar gerçeğe yakın görünen görüntüler, videolar, sesler veya metinler oluşturmak için üretken yapay zekayı kullanabilir.

İnsan işleriyle rekabet.Yazarlık ve müşteri hizmetleri gibi rollerde bulunan birçok kişi, üretken yapay zekayı gerçek bir tehdit olarak görüyor. Fortune, yapay zeka nedeniyle binlerce işin kaybedildiğini bildiriyor ve bunun "kesinlikle eksik sayıldığını" açıkça söylüyor.

Neden belirli bir sonuca varıldığını bilme sorunu.Sinir ağlarının belirli bir çıktıyı neden veya nasıl verdiklerini tam olarak bilemezsiniz; örneğin, bunun doğrudan eğitim külliyatının belirli bir bölümüne kadar izi sürülemez. Sağlık hizmetleri veya finans gibi yüksek düzeyde düzenlemeye tabi sektörlerde, bazı yapay zekalar kısmen veya tamamen insanların değerlendirebileceği kurallara dayalı algoritmalarla oluşturulur.

Enerji tüketimi.Doğrudan ölçmek zor, ancak bir çalışma, DALL-E gibi tek bir görüntü oluşturmanın, akıllı telefon şarj döngüsüyle neredeyse aynı miktarda enerji kullandığını ve bunun zaman içinde önemli ölçüde artabileceğini tahmin ediyor.

Çözüm

Yapay zeka hem eski hem de çok yeni. Bu alan neredeyse 70 yıldır var olmasına rağmen, çoğumuz yalnızca son on yılda, özellikle de son birkaç yılda onun gücünün ve potansiyelinin farkına varmaya başladık. Sinir ağları, derin öğrenme, doğal dil işleme ve üretken yapay zeka gibi yenilikler sayesinde, kısa süre öncesine kadar bilim kurgu gibi görünen araçlar artık kullanıma hazır ve dünyada büyük bir fark yaratıyor. Şu anda uygulamalı bir şey denemek ister misiniz? Grammarly'ye kaydolun ve yapay zekanın sizin için nasıl çalışabileceğini görün.