Teknoloji Maceranıza Başlayın: Temel Yapay Zeka Kavramlarının Açıklanması

Yazın başında, G2'nin Chicago'daki şirket genel merkezine, gözlerim iri iri açılmış halde ve iş amaçlı gündelik kıyafeti doğru alıp almadığım konusunda endişelerle yürüdüm.

Teknoloji sektöründe sağlam bir stajyerlik kazandığım için çok heyecanlandım. Ancak geldiğimde yapmam gereken bazı şeyler olduğunu fark ettim. O zamandan bu yana kurumsal dünyanın yapay zeka (AI) patlamasından nasıl etkilendiği ve bunun hangi pozisyonda veya alanda olursa olsun neden herkes için önemli olduğu hakkında daha fazla şey öğrendim.

Yaz stajıma başlamadan önce yapay zeka ve teknoloji hakkında keşke bilseydim dediğim şeyleri burada bulabilirsiniz.

Yapay zeka terimleri

Yapay zeka onlarca yıldır ortalıkta dolaşıyor, ancak gerçek anlamda yükselişe geçmesi ancak son aylarda oldu.

Peki bu yaygaranın nedeni ne? Yapay zekayı neden önemsemelisiniz? Öncelikle bazı temel terimleri tanımlayalım.

Yapay zeka nedir?

HCLTech yapay zekayı “ insanlar gibi düşünebilen makineler üretme bilimi” olarak tanımlıyor . 'Akıllı' sayılan şeyleri yapabilir." Şöyle devam ediyorlar: "Yapay zeka teknolojisi, insanlardan farklı olarak büyük miktarda veriyi işleyebilir. Yapay zekanın amacı kalıpları tanımak, karar vermek ve insanlar gibi yargılamak gibi şeyleri yapabilmektir. Bunu yapmak için, bunlara dahil edilmiş çok sayıda veriye ihtiyacımız var.”

Medium'dan Kabir Sidana şunu yazdı : "Yapay zekanın amacı, verimliliği artırmak ve insan hatasını azaltmak için insan zekasını taklit etmektir."

Makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi (ML), yapay zekanın bir alt kümesidir ve bir bilgisayar sisteminin bağımsız olarak yeni algoritmalar oluşturup öğrenebilmesi fikrini içerir.

Geleneksel bilgisayarlar A'dan B'ye formatı takip eder; bu, yaratıcının onları yapmaya programladığı şeyi yaptıkları anlamına gelir. Ancak makine öğrenimi yeni süreçleri öğrenebilir ve yeni sorunlara anında uyum sağlayabilir.

Kısacası, AI ne demektir (insanlar gibi düşünen ve uyum sağlayabilen bir bilgisayar), ML ise nasıldır (çeşitli alanlardaki kalıpları algılayan ve analiz eden algoritmalar).

Örneğin programcılar sürücüsüz bir arabanın karşılaşabileceği her senaryonun haritasını çıkarmazlar. Bunun yerine, sistemi anında öğrenecek ve karar verecek şekilde eğitildi.

Chatbot nedir?

İlk olarak 1966'da sohbet robotu (daha sonra sohbet robotu olarak adlandırıldı) olarak yaratılan sohbet robotu , insan benzeri diyaloğu simüle etmek için tasarlanmış, tahmine dayalı, konuşmaya dayalı bir yapay zeka bilgisayar programıdır.

ChatGPT belki de yapay zeka sohbet robotunun en bilinen ve güncel örneğidir, ancak Google'ın Bard'ı ve Microsoft'un yapay zeka Bing'i pazar payının bir kısmını kazanmanın peşinde.

Büyük dil modeli nedir?

Büyük dil modelleri (LLM'ler), veri giriş/çıkış kümeleri yoluyla eğitilen, tahmine dayalı, konuşmaya dayalı yapay zekanın başka bir biçimidir. Bunlar tahmin edicidir, yani LLM'ye sağlanan veriler program tarafından doğru kabul edilir. Bu tahmine dayalı programlara beslenen veri miktarı, trilyonlarca veri noktasına (parametre olarak da bilinir) ulaşabilir.

Örneğin, Google'ın LLM modeli Bard'ı kullandım ve şunu yazdım: "Bugün kahvaltıda yedim..." ve o da "bir kase yulaf ezmesi", "iki çırpılmış yumurta" ve "krem peynirli bir simit" ile yanıt verdi. Bunun nedeni Bard'ın daha önce bu yemeklerin genellikle kahvaltı sırasında yenildiğini öğrenmesiydi.

Yüksek Lisans'larla ilgili en büyük endişe, bunlara alınan verilerin bilmeden önyargılı veya yanlış olabilmesidir. Bu, bazı yanıtların yanlış, belirsiz ve hatta saldırgan olmasına izin verdi.

Şu anda, LLM'ler oluşturmanın hedefinin, onları daha fazla veri noktasıyla büyütmek değil, bunun yerine çok daha küçük ve belirli bir işe daha fazla odaklanmak olduğu görülüyor.

Bu daha ucuz, daha hızlı ve daha doğrudur çünkü sindirilebilir veriler programa beslenmeden önce doğrulanabilir.

Doğal dil işleme nedir?

Doğal dil işleme (NLP), bir bilgisayarın konuşulan kelimeleri insanlarla aynı şekilde anlamayı ve işlemeyi öğrenmesini ifade eder. Dilin kurallarını ve temelini alır ve doğal bir dili işlemeye başlamak için onu çok miktarda girilen veriyle birleştirir.

Bu prensip, sesle çalışan GPS sistemlerine, metinden konuşmaya seçeneklerine, müşteri hizmetleri sohbet robotlarına ve daha fazlasına nasıl sahip olduğumuzdur. Bunların hepsi iş süreçlerini hızlandırmak, çalışanların üretkenliğini artırmak ve müşterilerin doğru sonuçlara daha hızlı ulaşmasını sağlamak için tasarlandı.

Derin öğrenme nedir?

Derin öğrenme (DL), daha büyük ölçekli sorunlarla ilgilenen bir ML alt kümesidir.

Bu programlar aynı anda birden fazla hesaplamayı çalıştırarak daha hızlı sonuçlara olanak tanır. Birçok DL programı, ML sistemleri gibi, insanların yardımı veya rehberliği olmadan yeni algoritmalar oluşturabilir. Programlar bilgi alanlarını genişletiyor ve sağlık hizmetleri, sosyal medya, finans, siber güvenlik ve daha birçok alanda bize yeni ve yenilikçi yollarla yardımcı oluyor.

Özünde MLg'dir ancak daha büyük ve daha karmaşık problemler içindir. Öğrenme, ilerledikçe insanlara faydalı olacak şekilde daha fazla öğrenmek ve gelişmek için büyük miktarda bilgiyi depolayabilir.

Yapay zekanın tarihi

Peki yapay zeka ne zaman başladı?

Yapay zekanın kökeni 1950'lerde modern bilgisayarların babası Alan Turing ile ortaya çıktı. 1950'de Turing, "Bilgisayar Makineleri ve Zeka" başlıklı bir makale yayınladı; bu makale, insanların depolanan bilgileri yeni sorunları çözmek ve kararlar almak için kullanması durumunda, bir makinenin aynı şeyi yapmasını engelleyen şeyin ne olduğu fikrine odaklanıyordu.

Ne yazık ki o zamanki bilgisayarlar pahalı ve yavaştı. Ve komutları depolamak yerine sadece uyguluyorlardı, dolayısıyla Turing'in öngördüğü gibi öğrenmelerini ve analiz etmelerini yasaklıyorlardı. Ancak zamanla bilgisayarların kapasitesi ve hafızası artarken aynı zamanda boyut ve fiyat olarak da küçüldü.

OpenAI, 2022'nin sonlarında çığır açan bir ürünü piyasaya sürdü: NLP konusunda uzmanlaşmış bir yapay zeka sohbet robotu olan ChatGPT . Lansmandan dört gün sonra bir milyon kullanıcıyı aştılar ve bundan bir ay sonra uzmanlar ChatGPT'nin yaklaşık 265 milyon tekil kullanıcı topladığını tahmin etti.

Referans olarak, TikTok'un aylık 100 milyon aktif kullanıcı biriktirmesi dokuz ay sürdü ve Instagram'ın bu noktaya ulaşması neredeyse iki buçuk yıl sürdü.

Dünyanın dört bir yanındaki şirketler yapay zekaya yönelik artan talebin üstesinden gelmek için çabalıyordu. Çok geçmeden farklı sektörlerdeki büyük şirketler, iş süreçlerini kolaylaştırmak için yapay zekanın kullanıldığını duyuruyorlardı.

Örneğin Microsoft, ChatGPT'nin yükselişinden kısa bir süre sonra OpenAI ile ortaklık kurduğunu ve yapay zeka araştırma ve geliştirmesine 10 milyar dolar yatırım yapmayı kabul ettiğini duyurdu . Diğer büyük şirketler de aynı yolu izledi ve bunların hepsi Microsoft gibi büyük teknoloji şirketleri değildi; bazıları teknolojinin hiç içinde bile değildi.

Teknoloji endüstrisinde yapay zeka

Şirketler her zaman rakiplerine karşı üstünlük sağlamanın yollarını arıyorlar. Yapay zeka, işletmelerin tam da bunu yapmasına yardımcı olabilecek güçlü bir araçtır.

Yapay zeka, şirketlerin çıktı ve değeri en üst düzeye çıkarmak için insan ve yapay beyinleri birleştirmesine olanak tanıyarak iş verimliliğini ve boyutunu artırmaya yardımcı olabilir. Aynı zamanda bir işletmenin bireysel ihtiyaçlarına göre özelleştirilebilir ve bir iş modelini kolaylaştırmanın çok uygun maliyetli bir yoludur.

İşletmeler yapay zekayı nasıl kullanıyor?

EY, Nisan 2023'te teknoloji sektöründeki 250'den fazla liderle anket yaptı.

G2 de çok geride değil.

Birkaç ay önce G2, Monty adında yapay bir sohbet robotunun kendi versiyonunu piyasaya sürdü. Oldukça basit bir şekilde Monty, yazılım araştırmacılarının ne tür hizmetlerle ilgilendiklerini sormalarına olanak tanıyor. Monty daha sonra birkaç saniye içinde bir öneri listesi sunuyor.

Birinin yapabileceği aramaya bir örnek:

Oldukça hoş, değil mi?

Yapay zeka burada G2'nin iş sürecini kolaylaştırıyor. G2'nin kurucu ortaklarından biri olan Tim Handorf'a göre, yapay zekanın G2'nin iş süreçlerine uygulanması " kullanıcıları kendi benzersiz iş ihtiyaçları için ideal yazılım çözümlerine yönlendirmeye" yardımcı oluyor.

Özetle yapay zeka iş dünyasının geleceğidir. Bir işletmenin daha önce hiç yapılmamış şekillerde ölçeklenmesine, büyümesine ve başarılı olmasına olanak tanıyan, insan ve makine arasındaki birliktir.

İsviçre'deki Cenevre Lisansüstü Enstitüsü'nde ekonomist ve profesör olan Richard Baldwin şöyle diyor: “Yapay zeka işinizi elinizden almayacak. Bunu yapacak olan, yapay zekayı kullanan biri.”

Yapay zekayı etkili bir şekilde kullanarak, toplum olarak üretkenlik ve çıktıda bir artış göreceğiz; sonuçta, yalnızca yapay zeka yoluyla mümkün olan kolaylaştırılmış süreçlerle birlikte sıkı çalışma temelinde inşa edilen yeni bir neslin öncülüğünü yapacağız.

Yapay zeka hiçbir şey değildir; Her şey bu

Yapay zekanın geniş bir potansiyeli var. Öğrenci bir sonraki seviyeye hazır olduğunda zorluğu artan kişiselleştirilmiş bir eğitim sisteminden, Waldo'yu herhangi bir insandan daha hızlı bulan bir yapay zeka sistemine kadar , yetenekler sonsuzdur.

Makine öğrenimini toplumumuza uygulayarak, sektör ne olursa olsun, teknolojiden yararlanma şeklimizde daha olumlu büyüme sonuçları göreceğiz. Bugünlerde sadece yapay zekayı kullanmak yeterli değil; onu benimsemeniz gerekiyor.

Tıpkı bizim gibi yapay zeka da öğrenmeyi asla bırakmaz. Bu botların becerilerine ince ayar yapmak için pekiştirmeli öğrenmeyi nasıl kullandığı hakkında daha fazla bilgi edinin .