Yapay Zeka Sözlüğü: Temel Terimler ve Kavramlar

Bu sözlük, yapay zekanın gittikçe karmaşıklaşan manzarasını aydınlatmaya yardımcı olmaktadır. AI yenilikleri ile güvenle etkileşim kurmanızı sağlar. Yapay zeka, teknolojileri ve endüstrileri hızla dönüştürüyor. Ancak uzmanlaşmış terimlerin takibini zorlaştırabilir. Bu rehber, dünyamızı şekillendiren bu teknolojiyi anlamak için sağlam bir temel sunar ve temel kavramları netleştirir.

Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, temel terminolojisini anlamak, gelişmelere ayak uydurmanızı sağlar. Üretkenliği artırmaktan etik konulara kadar, AI’nın etkisi birçok endüstriyi yeniden şekillendiriyor. Meraklı ya da profesyonel olun, bu terimleri öğrenmek, AI’nın mevcut yeteneklerini ve gelecekteki potansiyelini anlamanıza yardımcı olacaktır.

Yapay Zeka Sözlüğü – Temel Kavramlar

Yapay Zeka (AI): Yapay zeka, problem çözme, dili anlama ve kalıpları tanıma gibi genellikle insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen sistemler oluşturan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Algoritmalar ve veriler aracılığıyla kararlar alabilir, içgörüler üretebilir ve bilişsel işlevleri çeşitli seviyelerde taklit ederek süreçleri otomatikleştirebilir. Yaygın uygulamaları arasında sanal asistanlar, öneri motorları ve otonom araçlar yer alır.

Makine Öğrenimi (ML): Sistemlerin, kararlar ve tahminler yapmak için verilerden öğrendiği bir yapay zeka çeşididir. Geleneksel programlama yöntemlerinin aksine, ML sistemleri, daha fazla veri ile karşılaştıkça zamanla gelişir.

Derin Öğrenme: Büyük veri setlerindeki karmaşık desenleri tanımak için çok katmanlı (bu yüzden “derin”) sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenimi türüdür. Her katman, verileri aşamalı olarak işler ki bu da karmaşık bilgilerin analizinde son derece etkili olmasını sağlar.

Takviyeli Öğrenme (RL): Ajanların bir ortamda deneme yanılma yöntemiyle öğrendiği ve en iyi sonuçlara ulaşan eylemleri ödüller veya cezalarla pekiştirdiği bir makine öğrenme tekniğidir. Amaç, ajanların eylemlerini uyarlayarak zamanla ödüllerini artırmaktır.

Taklit Öğrenme: Bir yapay zeka modelinin bir insan veya başka bir model tarafından sunulan örnekleri gözlemleyip taklit ederek bir görevi yerine getirmeyi öğrendiği bir makine öğrenme tekniğidir. Model, sıfırdan başlamaktansa gözlemlediği senaryolardaki eylemleri “taklit eder” ve bu, robotik, sürüş simülasyonları veya oyun gibi gösterilen davranışlardan öğrenmesini sağlar.

Sıfır Atış ve Az Atış Öğrenme (Zero-shot and Few-shot Learning): Yapay zekanın minimum eğitim verisi ile görevleri yerine getirmesine olanak tanıyan tekniklerdir. Sıfır atış öğrenmede, model daha önce hiç görmediği görevleri gerçekleştirebilirken; az atış öğrenmede, yalnızca birkaç örnekten hızlı bir şekilde öğrenebilir.

Yapay Genel Zeka (AGI): AGI, bir insanın yapabileceği her türlü entelektüel görevi anlayabilen, öğrenebilen ve gerçekleştirebilen son derece gelişmiş bir yapay zeka biçimini ifade eder. Dar AI’nın belirli görevlerle sınırlı olmasının aksine, AGI insan benzeri uyum sağlama ve problem çözme yeteneklerini sergileyebilecektir. OpenAI gibi şirketlerin araştırma çalışmaları, AGI’nin potansiyelini incelemektedir, ancak bu aşamada hala teorik kalmaktadır.

Üretken AI (Generative AI): Eğitim verileri temelinde metin, resim, kod ve ses gibi yeni içerikler oluşturabilen yapay zeka sistemlerine işaret eder. Örnekler arasında ChatGPT ve DALL-E gibi görüntü oluşturucular bulunmaktadır.

Eğitim ve Parametreler

Eğitim: AI eğitimi, modellerin kalıpları ve ilişkileri öğrenerek doğru tahminler yapmalarını sağlamak için büyük veri setleriyle beslenmesini içerir. Bu süreç, modelin zamanla optimize edildiği ve geliştirildiği döngüsel olarak gerçekleştirilir. Eğitim, insan dilini “anlayabilen” ve tutarlı cevaplar verebilen LLM’ler gibi modeller geliştirmenin temelidir.

Parametreler: Girdi verilerini yorumlamaya ve işlemeye yardımcı olan yapay zeka modellerindeki iç değişkenlerdir. Eğitim aşamasında ayarlanan bu parametreler, modelin yanıtlarını şekillendirir ve firmalar tarafından genellikle bir modelin karmaşıklığını ve yeteneklerini belirtmek için kullanılır.

Çıkarım: Çıkarım, bir AI modelinin eğitim sırasında öğrenilenleri bir kullanıcının isteği doğrultusunda yanıtlar üretebilmek için uygulama aşamasıdır; örneğin, bir soruyu yanıtlamak ya da bir görüntü oluşturmak. Model, daha önceki eğitim verilerine dayanarak gerçek zamanlı olarak bir yanıt “çıkarır”.

Teknik AI Bileşenleri

Sinir Ağları: Sinir ağları, insan beyninin yapısına dayalı olarak tasarlanmış yapay zeka sistemleridir. Verileri farklı katmanlarda işleyen ve ağın karmaşık veri desenlerinden öğrenmesini sağlayan birbirine bağlı düğümlerden (veya “nöronlardan”) oluşurlar. Sinir ağları, üretken AI ve birçok başka gelişmiş uygulama için temel bir yapı taşını teşkil eder.

Dönüştürücüler: Dönüştürücüler, veri dizilerini etkili bir şekilde işlemek için tasarlanmış güçlü bir sinir ağı mimarisi türüdür. Veri noktaları arasındaki ilişkilere odaklanarak dönüştürücüler bağlamı anlayabilir ve doğru yanıtlar üretebilir. Bu mimari, büyük ölçekli bilgi işleme konusunda önemli bir rol oynar.

Token’lar: Token’lar, dil modellerinin ayrı ayrı işlediği metin parçalarıdır (örneğin kelimeler, kelime parçaları veya noktalama işaretleri). Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), metni türetmek ve yorumlamak için token’lar kullanır. Daha büyük “bağlam pencerelerine” sahip modeller, daha iyi anlayış ve daha doğru yanıtlar üreterek aynı anda daha fazla token işleme kapasitesine sahiptir.

Veri İşleme

Geri Alma-Artırılmış Üretim (RAG): RAG, yapay zeka modellerinin yanıt oluşturma sırasında harici veri kaynaklarından ilgili bilgileri almasına olanak tanıyan bir tekniktir. RAG, veri alma ve yanıt oluşturmayı bir araya getirerek yapay zeka çıktılarının doğruluğunu ve alaka düzeyini artırabilir.

Doğal Dil İşleme (NLP): NLP, yapay zekanın insan dilinde yorum yapmasını, anlamasını ve yanıt vermesini sağlar. OpenAI’nin ChatGPT ve Google Translate gibi araçlar, metin oluşturmak, soruları cevaplamak ve dili doğru bir şekilde çevirmek için NLP kullanır.

Edge AI: Edge AI, bulut sunucularına bağımlı olmadan akıllı telefonlar veya IoT cihazları gibi cihazlarda yerel olarak gerçekleştirilen yapay zeka işlemesini ifade eder. Bu durum, verilerin ağın “ucunda” yani veri üretim kaynağına yakın bir konumda analiz edilip işlendiği anlamına gelir.

Önde Gelen Platformlar

OpenAI / ChatGPT: 2022’de ChatGPT’nin piyasaya sürülmesi, gelişmiş dil modellerinin yeteneklerine dikkat çekerek yapay zekaya olan ilgiyi artırdı. OpenAI’nin ChatGPT’si, soruları yanıtlamak ve yaratıcı yazım dahil olmak üzere çeşitli görevlerde kullanıcılarına yardım ederek konuşma AI için en popüler araçlardan biri olmaya devam ediyor.

Microsoft / Copilot: Microsoft, OpenAI ile iş birliği yaparak, Word, Excel ve Teams gibi araçlara akıllı otomasyon ve yardım ekleyerek Copilot aracılığıyla ürünlerine yapay zeka entegre etti.

Perplexity: Yapay zeka destekli arama motoru olarak bilinen Perplexity, yanıtlarında kaynakları gösteren ilk şirketlerden biri olarak kullanıcılarına daha fazla şeffaflık sağladı. Bu yaklaşım onu, diğer birçok konuşma AI aracından ayırarak veri toplama uygulamalarının incelenmesine yol açtı.

Google / Gemini: Google, arama, dil çevirisi ve sesli yardım gibi hizmetlerin iyileştirilmesi amacıyla tasarlanmış gelişmiş dil modelleri koleksiyonu olan Gemini aracılığıyla ekosistemine yapay zeka entegre ediyor.

Anthropic / Claude: Amazon ve Google tarafından desteklenen Anthropic, güvenlik ve insan değerleriyle uyumluluğa büyük önem veren bir yapay zeka modeli olan Claude’u geliştirdi.

Meta / Llama: Meta’nın açık kaynaklı yapay zeka modeli Llama, kamuya teknolojiyi erişilebilir kılarak üzerinde geliştirme yapmasına olanak tanıyarak iş birliği odaklı bir geliştirme ortamını teşvik etmesi açısından benzersizdir.

Apple / Apple Intelligence: Apple, AI destekli özelliklerini gizliliğe öncelik vererek Siri, ChatGPT ve cihaz içi fotoğraf işleme (örneğin, gerçek zamanlı nesne ve yüz tanıma) gibi araçlarla Apple Intelligence adı altında entegre etmektedir.

xAI / Grok: Elon Musk tarafından kurulan xAI, yakın zamanda Twitter (X) ile entegre edilen, benzersiz bir sosyal medya asistanı olan Grok’u oluşturdu. Grok şu anda yalnızca X Premium aboneleri için erişilebilir. Bilgilendirici yanıtları konuşma tonuyla bir araya getirerek, Musk’ın ilgi çekici ve kişilik odaklı bir yapay zeka deneyimi sunma vizyonunu yansıtır.

Hugging Face: Hugging Face, geliştiricilerin ve araştırmacıların AI modellerini, veri setlerini ve araçlarını paylaştığı, onu AI topluluğunda değerli bir kaynak haline getiren iş birliği odaklı bir platformdur.

GitHub / GitHub Copilot: Microsoft’a ait olan GitHub, geliştiricilerin iş birliği yapması ve kod paylaşması için yaygın olarak kullanılan bir platform sunar. Yapay zeka destekli GitHub Copilot aracı, OpenAI’nin Codex modeli ile desteklenerek geliştiricilere gerçek zamanlı kod önerileri sunar.

Not: Yapay zeka sözlüğü sürekli güncellenmektedir. Takipte kalın…