Üretken yapay zeka nedir?
Generative AI, üzerinde eğitim aldığı verilere göre metin, görüntü ve çeşitli içerikler üretebilen yapay zeka türüdür.
Açıklanan üretken yapay zeka
Generative AI, yazılı metin, ses, görüntü veya video şeklinde yeni içerik üretmek için tasarlanmış yapay zeka modelleri anlamına gelir. Uygulamalar ve kullanım durumları uzak ve geniştir. Generative AI, belirli bir yazarın tarzına dayalı kısa bir öykü oluşturmak, var olmayan bir kişinin gerçekçi bir imajını üretmek, ünlü bir besteci tarzında bir senfoni oluşturmak veya basit bir metinsel tanımdan bir video klibi oluşturmak için kullanılabilir.
Nesil yapay zekanın benzersizliğini daha iyi anlamak için bunun diğer yapay zeka, programlama ve makine öğrenmesi türlerinden nasıl farklı olduğunu anlamakta fayda vardır:
Geleneksel yapay zeka, önceden belirlenmiş kurallara veya algoritmalara uyarak belirli görevleri gerçekleştirebilen yapay zeka sistemlerini ifade eder. Bunlar öncelikle verilerden ders alamayan veya zamanla iyileştiren kural tabanlı sistemlerdir. Diğer yandan, üretken yapay zeka verilerden bilgi edinebilir ve yeni veri örnekleri oluşturabilir.
Makine öğrenmesi , bir sistemin açık programlama yerine verilerden öğrenmesini sağlar. Diğer bir deyişle, makine öğrenmesi, bir bilgisayar programının yeni verilere bağımsız olarak adapte olduğu ve bu verilerden öğrenerek trendler ve içgörüler ile sonuçlanan süreçtir. Üretken yapay zeka, yeni verilerden bilgi edinmek ve yeni veriler oluşturmak için makine öğrenmesi tekniklerinden yararlanır.
Etkileşimli yapay zeka, makinelerin insan dilini insan gibi bir şekilde anlamasını ve yanıtlamasını sağlar. Üretken yapay zeka ve etkileşimli yapay zeka benzer görünse de (özellikle de üretken yapay zeka insan benzeri metinler üretmek için kullanıldığında) bunların birincil farkı amaçlarına dayanır. Etkileşimli yapay zeka, insan benzeri diyaloğa girebilen etkileşimli sistemler oluşturmak için kullanılır. Üretken yapay zeka ise yalnızca metin değil, çeşitli veri türlerinin oluşturulmasını kapsayan daha geniştir.
Yapay genel zeka (AGI), ekonomik açıdan en değerli işlerde insanların üzerinde performans gösterebilen son derece otonom sistemlere -şu anda varsayımsal- atıfta bulunur. Gerçekleştiği takdirde AGI, bilgiyi çok çeşitli görevlerde anlayabilir, öğrenebilir, uyarlayabilir ve uygulayabilir. Jeneratif AI bu tür sistemlerin bir bileşeni olabilirken, AGI ile eşdeğer değildir. Generative AI, yeni veri örnekleri oluşturmaya odaklanırken AGI daha geniş bir özerklik ve beceri düzeyini ifade eder.
Üretken yapay zekayı birbirinden ayıran kümeler nelerdir?
Üretici yapay zeka, yalnızca metinde değil, çeşitli türlerde yeni veri örnekleri oluşturma yeteneğine sahiptir. Bu, insan benzeri yanıtlar üreten, dinamik ve gelişen içeriklerle video oyunları geliştiren ve hatta diğer yapay zeka modellerini eğitmek için sentetik veri üreten sanal asistanlar tasarlamak için özellikle gerçek dünya verilerini toplamanın zorlayıcı veya kullanışsız olabileceği senaryolarda yapay zekayı kullanışlı hale getirir.
Üretici yapay zeka, iş uygulamaları üzerinde zaten derin bir etkiye sahip. Yeniliği teşvik edebilir, yaratıcı görevleri otomatikleştirebilir ve kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri sağlayabilir. Birçok işletme, nesnel yapay zekayı içerik oluşturma, karmaşık sorunları çözme ve müşterilerin ve çalışanların teknolojiyle etkileşime girme şeklini dönüştürmede güçlü bir yeni araç olarak görüyor.
Üretken yapay zeka nasıl çalışır?
Generative AI, makinelerin verilerden öğrenmesini sağlayan yapay zekanın bir dalı olan makine öğrenimi prensipleri üzerinde çalışır. Ancak modelleri öğrenen ve bu örüntülere dayalı tahminler veya kararlar veren geleneksel makine öğrenmesi modellerinin aksine, üretken yapay zeka bir adım daha ileri gider - yalnızca verilerden öğrenmekle kalmaz aynı zamanda giriş verilerinin özelliklerini taklit eden yeni veri örnekleri de oluşturur.
Aşağıda daha ayrıntılı olarak ele alınan büyük üretken yapay zeka modelleri arasında, genel yapay zeka'yı işe koymaya yönelik genel iş akışı aşağıdaki gibidir:
Veri toplama: Oluşturulacak içerik türünün örneklerini içeren büyük bir veri kümesi toplanır. Örneğin, gerçekçi resimler oluşturmaya yönelik bir resim veri kümesi veya tutarlı cümleler oluşturmak için bir metin veri kümesi.
Model eğitimi: Nesnel yapay zeka modeli nöral ağlar kullanılarak inşa edilmiştir. Model, verilerdeki temel örnekleri ve yapıları öğrenmek için toplanan veri kümesi üzerinde eğitilir.
Üretme: Model eğitildikten sonra kullanılan modele bağlı olarak latent uzaydan numune alarak veya bir jeneratör ağı aracılığıyla yeni içerikler oluşturabilir. Oluşturulan içerik, modelin eğitim verilerinden ne öğrendiğine ilişkin bir sentezdir.
Ayrıntılandırma: Görev ve uygulamaya bağlı olarak, oluşturulan içerik kalitesini iyileştirmek veya belirli gereksinimleri karşılamak için daha fazla ayrıntılandırmaya veya yeniden işlemeye tabi tutulabilir.
Üretken yapay zekanın temel taşı derin öğrenmedir. Bu, veri işlemede insan beyninin çalışmalarını taklit eden ve karar alma için modeller oluşturan bir makine öğrenmesi türüdür. Derin öğrenme modellerinde yapay nöral ağlar olarak bilinen karmaşık mimariler kullanılır. Bu tür ağlar, bilgiyi işleyen ve aktaran, insan beyninde nöronları taklit eden çok sayıda birbirine bağlı katmanlar içerir.
Üretken Yapay Zeka Türleri
Nesnel yapay zeka türleri çeşitlidir, her biri benzersiz özelliklere sahiptir ve farklı uygulamalar için uygundur. Bu modeller öncelikle aşağıdaki üç kategoriye ayrılır:
- Transformer tabanlı modeller: Metin üretimi için GPT-3 ve GPT-4 gibi transforme tabanlı modeller enstrümantal olmuştur. Giriş metninin tüm bağlamını göz önünde bulundurarak yüksek derecede tutarlı ve bağlamsal olarak uygun metin üretmelerini sağlayan bir mimari kullanırlar.
- Generative adversarial network (GANs): GANs, bir jeneratör ve bir ayrımcı olmak üzere iki parçadan oluşur. Üreteç yeni veri örnekleri oluştururken ayırıcı bu örnekleri orijinallik açısından değerlendirir. Esasen bu iki parça, jeneratör ayrımcının gerçek verilerden ayıramayacağı veriler yaratmaya ve sahte verileri saptırmada daha iyi olmaya çalışan ayrımcı ile bir oyuna girerler. Zaman içinde, üreteç oldukça gerçekçi veri örnekleri oluşturmada yeteneklidir.
- Değişik otoencoders (VAE'ler): VAE'ler, istatistiksel çıkarım prensiplerinden yararlanan başka bir jeneratif model türünü temsil eder. Giriş verilerini boş bir alana (verilerin sıkıştırılmış bir gösterimi) kodlayarak ve ardından yeni veri oluşturmak için bu boş sunumun kodunu çözerek çalışırlar. Kodlama sürecinde rastgelelik faktörü tanıtılması VAE'lerin farklı ancak benzer veri örnekleri üretmesine olanak sağlar.
Transformer tabanlı modeller, VAE'ler ve GAN'ler şu anda kullanılmakta olan en yaygın yapay zeka modellerinin bazı türlerini temsil ederken, diğer modeller de mevcuttur. İki dikkate değer model, öncekilere dayalı gelecekteki veri noktalarını tahmin eden ve karmaşık veri dağıtımlarını modellemek için bir dizi dönüşüm kullanan akış modellerini normalleştiren otoregsif modelleri içerir.
Üretken yapay zekayla ilgili en güncel bilgileri keşfedin
İçerik oluşturanların ve iş liderlerinin parmaklarının ucunda çok sayıda yeni olanakları var. Metinden fazlasını oluşturmak için üretken yapay zekayı nasıl kullanacağınızı keşfedin.
Üretken yapay zekada en yenisini keşfedin
İçerik oluşturanların ve iş liderlerinin parmaklarının ucunda çok sayıda yeni olanakları var. Metinden fazlasını oluşturmak için üretken yapay zekayı nasıl kullanacağınızı keşfedin.
Üretken yapay zeka örnekleri ve kullanım durumları
Nesnel yapay zeka örnekleri ve kullanım durumları sayı olarak artmaktadır. Yeni veri örnekleri oluşturma yeteneğiyle, üretken yapay zeka şu sektörlerde çeşitli ve ilgi çekici uygulamalara yol açıyor:
Sanat ve eğlence: Generative AI benzersiz sanat parçaları oluşturmak, müzik bestelemek ve hatta filmler için senaryolar üretmek için kullanılmıştır. Kullanıcı tarafından gönderilen görüntüleri ünlü ressamlar tarzında sanat parçalarına dönüştürmek için üretken algoritmalar kullanan özel platformlar oluşturulmuştur. Diğer platformlar rüya benzeri, oldukça karmaşık görüntüler üretmek için konvolüal nöral ağlar kullanır. Derin öğrenme modelleri birden fazla enstrümanla müzikal kompozisyonlar üretebilir, geniş bir stil ve tür yelpazesine yayılabilir. Ve uygun istemler ile, üretken yapay zeka film senaryoları, romanlar, şiirler ve hemen hemen her tür hayal edilebilir edebiyatı üretmek için kullanılabilir.
Teknoloji ve iletişim: Teknoloji ve iletişim ortamında, üretken yapay zeka insan benzeri metin yanıtları üretmek için kullanılır, böylece sohbet botu daha ilgi çekici ve daha doğal ve genişletilmiş konuşmalar sürdürebilir. Daha etkileşimli ve etkileşimli sanal yardımcılar oluşturmak için de kullanılmıştır. Modelin insan benzeri metin üretme becerisi bu sanal asistanları önceki nesillere göre çok daha sofistike ve yardımsever sanal asistan teknolojisi haline getiriyor.
Tasarım ve mimari: Grafik tasarımcılarına daha az zamanda benzersiz tasarımlar oluşturma konusunda yardımcı olmak amacıyla tasarım seçenekleri ve fikirler üretmek için üretici yapay zeka kullanılmaktadır. Generative AI, mimarlar tarafından ilgili eğitim verilerine dayalı benzersiz ve verimli kat planları oluşturmak için de kullanılmıştır.
Bilim ve tıp: Yaşam bilimlerinde, nesnel yapay zeka, yeni ilaç adaylarını tasarlamak için kullanılıyor, keşif evrelerini yıllar yerine günlerce kısaltıyor. Tıbbi görüntüleme için, GAN'ler şimdi yapay zeka eğitimi için sentetik beyin MRI görüntüleri üretmek için kullanılıyor. Bu, özellikle gizlilik endişeleri nedeniyle verilerin az olduğu senaryolarda kullanışlıdır.
E-ticaret: Şirketler reklam için hipergerçekçi 3D modeller oluşturmak için GAN kullanıyor. Yapay zeka tarafından üretilen bu modeller istenilen demografik ve estetiğe uyacak şekilde özelleştirilebilir. Üretici algoritmalar, işletmelerin müşterileriyle daha etkili iletişim kurmasına yardımcı olarak kişiselleştirilmiş pazarlama içeriği üretmek için de kullanılmaktadır.
Üretken Yapay Zekayı uygulama zorlukları
Üretken yapay zekâ uygulamasındaki zorluklar, teknolojinin daha yaygın bir şekilde benimsenmesiyle ele alınması gereken bir dizi teknik ve etik kaygıya yayılıyor. Burada, kuruluşların bugün karşılaştığı birincil zorluklardan bazılarını keşfediyoruz.
Veri gereksinimleri: Nesil yapay zeka modelleri, etkili bir şekilde eğitim almak için önemli miktarda yüksek kalitede ve ilgili verilere ihtiyaç duyar. Bu tür verileri almak, özellikle verilerin az olduğu, hassas olduğu veya sağlık ya da finans alanlarında olduğu gibi korunan alanlarda zorlayıcı olabilir. Ayrıca, üretilen çıktıdaki eğilimden kaçınmak için verilerin çeşitliliğinin ve temsili durumunun sağlanması karmaşık bir görev olabilir. Bu zorluğun çözümlerinden biri, gerçek verilerin özelliklerini taklit eden yapay olarak oluşturulmuş veriler olan sentetik verilerin kullanılması olabilir. Kişisel veri şirketleri, gizlilik ve gizliliği korurken yapay zeka eğitimi için kullanılabilecek sentetik verilerin üretilmesi konusunda giderek daha fazla uzmanlaşmaktadır.
Eğitim karmaşıklığı: Eğitim jeneratif yapay zeka modelleri, özellikle GAN'lar veya transformer tabanlı modeller gibi daha karmaşık modeller, hesaplama açısından yoğun, zaman alıcı ve pahalıdır. Önemli kaynaklara ve uzmanlığa ihtiyaç duyar, bu da küçük organizasyonlar veya yeni yapay zeka için bir engel olabilir. Eğitim sürecinin birden fazla makineye veya GPU'ya bölündüğü dağıtılmış eğitim, süreci hızlandırmaya yardımcı olabilir. Ayrıca, önceden eğitilen bir modelin belirli bir görev üzerinde hassas ayarlandığı bir teknik olan aktarım öğrenimi, eğitim karmaşıklığını ve kaynak gereksinimlerini azaltabilir.
Çıktıyı denetleme: Genel yapay zeka çıktısını kontrol etmek zorlayıcı olabilir. Üretici modeller istenmeyen veya alakasız içerik oluşturabilir. Örneğin, AI modelleri hayali, yanlış, saldırgan veya taraflı metin oluşturabilir. Daha çeşitli ve temsili veriler sağlayarak modelin eğitimini geliştirmek bu sorunun yönetilmesine yardımcı olabilir. Ayrıca üretilen içeriği filtrelemek veya kontrol etmek için mekanizmaların uygulanması onun ilgi ve uygunluğunu sağlayabilir.
Etik kaygılar: Üretici yapay zeka, özellikle üretilen içeriğin gerçekliği ve bütünlüğü açısından çeşitli etik kaygıları ortaya çıkarır. GAN'lar tarafından oluşturulan deepfaklar yanlış bilgileri yaymak veya sahte aktiviteler için yanlış kullanılabilir. Üretici metin modelleri yanıltıcı haber makaleleri veya sahte incelemeler oluşturmak için kullanılabilir. Üretken yapay zeka kullanımı için sağlam etik yönergeler oluşturmak çok önemlidir. Dijital sulamalar veya blok zincir gibi teknolojiler, AI-tarafından oluşturulan içeriğin izlenmesine ve kimliğinin doğrulanmasına yardımcı olabilir. Ayrıca halk arasında yapay zeka okuryazarlığı geliştirmek yanlış bilgi veya dolandırıcılık risklerini azaltabilir.
Düzenleyici engeller: Nesnel yapay zeka kullanımı için açık bir düzenleyici yönergelerin olmaması. Yapay zeka hızla gelişmeye devam ederken yasalar ve yönetmelikler devam etmekte, belirsizliklere ve olası yasal anlaşmazlıklara yol açmaktadır.
Kapsamlı ve etkili düzenleyici çerçeveleri şekillendirmek için teknoloji uzmanları, politika belirleyiciler, hukuk uzmanları ve toplum arasında sürekli diyalog ve işbirliği gereklidir. Bunlar, risklerini hafifletirken yapay zekanın sorumlu kullanımını teşvik etmeyi amaçlamalıdır.
Üretken Yapay Zeka Geçmişi
Nesnel yapay zeka tarihi birçok önemli gelişme ve kilometre taşları ile işaretlenmiştir. 1980'lerde, geleneksel yapay zekanın önceden tanımlanmış kurallarının ve algoritmalarının ötesine geçmek isteyen veri bilimciler, Naive Bayes sınıflandırıcısı gibi basit jeneratif modellerin geliştirilmesiyle jeneratif bir yaklaşımın tohumlarını dikmeye başladılar.
Daha sonra 1980 ve 1990'lı yıllarda Hopfield Networks ve Boltzmann makineleri gibi modellerin yeni veri üretebilen nöral ağlar oluşturmak amacıyla piyasaya sürülmesine başlandı. Fakat büyük veri kümelerine kadar ölçeklendirme zordu ve kaybolma gradyan sorunu gibi sorunlar derin ağların eğitilmesini zorlaştırdı.
2006 yılında, Sınırlı Boltzmann Makinesi (RBM) yıkıcı gradyan problemini çözerek derin bir nöral ağdaki katmanları önceden eğitmeyi mümkün kıldı. Bu yaklaşım, en erken derin jeneratif modellerden biri olan derin inanç ağlarının gelişmesine yol açtı.
2014'te, jeneratif adversarial network (GAN) tanıtıldı ve özellikle görüntüler olmak üzere gerçekçi veriler üretmek için etkileyici bir yetenek gösterdi. Aynı zamanda, veri üretmeye yönelik daha ilkeli bir çerçeveyi destekleyen otokodlayıcılara olasılıksal bir yaklaşım sunan varyasyonel otoencoder (VAE) tanıtıldı.
2010'ların sonunda transformatör tabanlı modellerin özellikle Doğal Dil İşleme (NLP) alanında yükselişi görüldü. Üretken ön eğitim transformatörleri (GPT) ve Transformers'tan (BERT) Çift Yönlü Kodlayıcı Gösterimleri gibi modeller, insan benzeri metinleri anlama ve üretme yeteneği ile NLP'de devrim yarattı.
Günümüzde, üretken yapay zeka, aktif araştırma ve çeşitli uygulamalara sahip canlı bir alandır. Teknoloji gelişmeye devam ediyor, GPT-4 gibi daha yeni modeller ve DALL-E, yapay zeka üretebileceklerin sınırlarını zorluyor. Ayrıca, üretken yapay zekayı daha kontrol edilebilir ve etik olarak sorumlu kılmaya odaklanıyor.
Nesnel yapay zeka tarihi, yapay zeka'da son birkaç on yılda yaşanan muazzam ilerlemenin bir kanıtıdır. Sağlam teorik temelleri yenilikçi pratik uygulamalarla birleştirmenin gücünü göstermektedir. İlerlemek gerekirse, bu tarihten gelecek dersler, yapay zekanın sorumlu ve etkili bir şekilde, yapay zekanın insan yaratıcılığını ve üretkenliğini eşi görülmemiş şekillerde geliştiren bir geleceği şekillendirmede bir rehber olarak hizmet edecektir.
Sonuç
Zaten, nesnel yapay zeka – bir zamanlar bilim kurgunun dışına çekilen bir kavram gibi görünen bir terim – gündelik hayatlarımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi. Büyük yapay zeka alanında ortaya çıkması ileri yönde önemli bir sıçramayı temsil eder. Verilerden ders çıkarabilen, karar verebilen ve süreçleri otomatikleştirebilen geleneksel yapay zekanın özelliklerine, oluşturma gücünü katar. Bu yenilik, daha önce hayal bile edilemeyen uygulamaların önünü açıyor.
Tüm sektörlerdeki şirketler için üretken yapay zeka, kuruluşun süreçleri otomatikleştirmesine, müşteri etkileşimlerini geliştirmesine ve çok yönlü verimlilikleri artırmasına yardımcı olabilecek gerçek "iş yapay zekasının" ortaya çıkmasına yol açıyor. İş yapay zeka, oyun sektörü için gerçekçi görüntüler ve animasyonlar oluşturmaktan, e-posta hazırlayabilen veya araştırma ve eğitim amaçlarına yönelik sentetik veriler oluşturmaya yönelik sanal yardımcılar oluşturmaya kadar şirketlerin iş kolları genelinde performansı artırmasına ve büyümeyi geleceğe taşımasına yardımcı olabilir.