2023'te En İyi 6 Yapay Zeka Trendi

Yapay zeka on yıllardır var olmasına rağmen hızla gelişmeye devam ediyor. Üretken yapay zeka ve yapay zeka destekli otomasyondaki son hızlı büyümeyle, yapay zeka evrimi iki kat veya daha hızlı ilerliyor gibi görünüyor.

Günümüzün YZ trendlerine bu bakışta, günümüzün en önemli YZ trendlerinden bazılarını öğrenin ve ortaya çıkan teknolojilerin, yeteneklerin ve kullanım durumlarının, ortalama tüketiciden küresel kurumsal BT ekibine kadar YZ kullanıcılarını nasıl etkileyeceğini düşünün.

1. Üretken Yapay Zeka Halihazırda Popüler Olan Varlığını Artırıyor

Üretken yapay zeka, metin, görüntü, ses ve diğer veri oluşturma biçimleri için kullanıcı dostu YZ modelleri sunarak son birkaç aydır teknoloji dünyasını ve daha büyük dünyayı kasıp kavurdu . OpenAI şu anda üretken YZ sahnesine GPT-4 ve ChatGPT gibi çözümlerin yanı sıra Microsoft ile yakın ortaklığıyla hakim durumda, ancak diğer rakipler hızla yetişiyor: Örneğin, Google, Google Bard’ın yeteneklerini geliştiriyor ve hızla ilgi görüyor.

Düzinelerce üretken yapay zeka girişimi, ilaç keşfi/tasarım ve risk yönetimi gibi belirli niş pazarlar ve üretken YZ kurumsal kullanım durumlarında hak iddia ediyor ve önümüzdeki aylarda çok daha fazlasının üretken YZ pazarına gireceği açık.

Bununla birlikte, bu üretici YZ şirketlerinin çoğunun kendi altyapılarını oluşturmak yerine ince ayar yaptığını veya başka bir şekilde üçüncü taraf temel modellerine güvendiğini belirtmek önemlidir. Yakın gelecekte, Google, Microsoft, OpenAI, muhtemelen Amazon gibi liderler ve hem temel modeller hem de yapay zeka yardımcı araçları için tercih edilen sağlayıcı noktaları için rekabet eden diğerleri ile üretken yapay zeka pazarının konsolide olmaya başlamasını bekleyin.

Ek olarak, Nvidia ve Intel gibi altyapı, donanım ve bilgi işlem sağlayıcılarından daha fazlasını duymayı bekleyin; Sağladıkları yongalar ve GPU’lar, üretici YZ modellerini geniş ölçekte desteklemek için gerekli olan sınırlı, kazançlı kaynaklardır.

2. Yerleşik Yapay Zeka ve Kullanıcı Deneyimi Odaklı Yapay Zeka Genişlet

Bir dizi YZ şirketi ve startup, ince ayar yapılabilen ve üçüncü taraf sistemlere gömülebilen YZ modelleri sunar. Bu modeller, işletmelerin dahili çalışan veritabanlarından harici web sitesi arama çubuklarına ve bilgi tabanlarına kadar her şeyde YZ destekli arama, yardım ve diğer UX odaklı deneyimler oluşturmasını mümkün kılar.

Bu alanda lider bir yapay zeka tek boynuzlu atı olan Glean, öncelikle şirket içi iş yeri uygulaması aramaları için üretken YZ çözümleri sunar. İşletmeler, Glean gibi çözümleri kullanarak, çalışanların işe alım ve devam eden eğitimlerini basitleştirerek kullanıcıların ihtiyaç duydukları belgeleri, konuşmaları ve diğer kaynakları basit bir arama işleviyle bulmalarını kolaylaştırabilir.

Başlangıç alanı ve dahili kurumsal kullanım durumlarının ötesinde, Microsoft ve Google, etkili YZ asistanlarını ilgili arama motorlarına dahil etmek için çok çalışıyor.

UX odaklı YZ büyümeye devam ettikçe, YZ şirketlerinin küresel ayak izlerine ve çok dilli yeteneklerine daha fazla odaklanması muhtemeldir. Bazı yapay zeka araçları şu anda İngilizce sorguların ötesinde çalışmıyor. Ancak, birkaç şirket şu anda yapay zeka modeli eğitim süreçlerini ve küresel veri kümelerini düzinelerce dilde doğal dil işlemeyi ve anlamayı mümkün kılmak için geliştiriyor.

Bu çabanın iyi bir örneği, 100’den fazla dilde metni alıp çevirebilen Embed gibi ürünleri yayınlayan üretken bir YZ tek boynuzlu atı olan Cohere’den geliyor.

3. Daha Güçlü Uyumluluk ve Etik Beklentiler

YZ araçları, etkili bir şekilde çalışmak için büyük miktarda kişisel ve hassas verilere dayanarak olgunlaşmaya ve hayatımızın yeni alanlarına ulaşmaya devam ediyor. Ancak hem işletmeler hem de bireyler, hangi verilerin toplandığı, nasıl kullanıldığı ve kullanım sırasında uygun şekilde korunup korunmadığı ve kullanımdan sonra imha edilip edilmediği konusunda giderek daha fazla endişe duyuyor.

Bu nedenle, şu anda yapay zeka şirketlerine, kullanıcıların verilerinin nasıl kullanıldığını bilmesi için veri toplama ve model eğitimi süreçlerini daha şeffaf hale getirme yönünde bir baskı var. Birçok müşteri ayrıca açıklanabilir YZ için baskı yapıyor. Bunlar, model performansının nasıl optimize edileceğini ve model davranışlarının nasıl daha iyi analiz edileceğini veya ince ayar yapılacağını açıkça açıklayan araçlar ve belgelerdir.

Kullanıcı endişelerine yanıt olarak, OpenAI gibi şirketler, model eğitimi ve veri güvenliği için metodolojilerini ve dahili uygulamalarını daha net bir şekilde tanımlamaya çalışıyor. Bu beklenti, özellikle çeşitli teknoloji liderleri, ülkeler ve bireysel tüketiciler bu satıcılara seslenip uyumluluk, veri yönetişimi, güvenlik ve etik kullanım konusundaki genel taahhütlerini sorguladıkça artacaktır.

Etik kullanımdan bahsetmişken, teknoloji uzmanları ve çevreciler en son YZ modellerinin çevresel etkisini tartışmaya başlıyor. Bu araçların çoğu, hem ilk eğitim hem de devam eden kullanım için muazzam miktarda bilgi işlem gerektirir. Bu enerji kullanımı, diğer birçok modern teknolojinin çevresel etkisini gölgede bırakan önemli bir karbon ayak izini geride bırakır.

Üretken YZ araçları ve diğer modern modeller daha küçük ölçekte kullanıldığında bu daha az sorun teşkil ediyor ancak çoğu işletmenin bu modelleri kullanmayı tercih etmesi nedeniyle, çevresel sonuçların daha fazla fayda sağlamadan önce ele alınması gerekecek.

AB’nin Yapay Zeka Yasası gibi önerilen YZ düzenlemeleri ileriye götürüldükçe, YZ şirketlerinin oluşturdukları araçları ve yaptıklarını ve ayrıca kullandıkları malzemeleri, tükettikleri enerjiyi ve güvenlik ve uyumluluğu gerekçelendirmesi gerekecek. Tüketicileri korumak için koydukları güvenlik önlemleri.

4. Devam Eden YZ Demokratikleştirme ve Yaygın YZ Erişimi

İşletmeler genellikle işlemek için çok büyük miktarda veriye sahiptir, ancak farklı biçimlerdeki daha karmaşık verileri işlemek için ihtiyaç duydukları kaynakların çok azı vardır.

Ek olarak, yaygın bir teknik yetenek eksikliği ve beceri eksikliği ile birçok işletme, iş zekasını ve verileri geniş ölçekte operasyonel iş akışlarına toplamak, yorumlamak, analiz etmek ve uygulamak için yeterli kalifiye personele sahip değildir.

Bu beceri eksikliğiyle mücadele etmek için çok sayıda işletme, büyük miktarlarda yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verileri gözden geçirebilen ve yorumlayabilen kullanıcı dostu yYZ araçları da dahil olmak üzere düşük kodlu/kodsuz teknoloji geliştiriyor veya bu teknolojiye yatırım yapıyor. Ortaya çıkan bu düşük kodlu/kodsuz YZ çözümleri, demokratikleştirilmiş iş zekası, karar zekası ve veri analitiği için giderek daha önemli hale geliyor.

DataRobot, H2O.ai, Sisu Data ve Tellius gibi şirketler şu anda veri bilimcisi olmayanlar için giriş engelini azaltan yapay zeka odaklı analitik ve karar zekası çözümleri geliştiriyor. Bu çözümler, işletmelerin veri analizi yeteneklerini genişletmelerine ve yeni kullanıcıların iş verilerini daha iyi anlamalarına ve bağlamsallaştırmalarına yardımcı olur.

Çok sayıda YZ ve veri analitiği şirketi, daha az teknik kullanıcılar için erişilebilirliklerini iyileştirmek için halihazırda çalışıyor olsa da, daha fazla şirketin daha fazla demokratikleşme için düşük kodlu/kodsuz YZ’ya yönelmesini izlemek ilginç olacak. Bu şirketler, bu araçların kullanımını basitleştirmenin ötesinde, yeni müşteriler kazanmaya da başlıyor. Bunu, veri gölleri ve veritabanları, BI panoları ve daha fazlası dahil olmak üzere zaten kullandıkları araçlara yapay zeka güdümlü zekayı entegre ederek yapıyorlar.

5. Yapay Zeka Destekli Yeni Siber Güvenlik Çözümleri

YZ, en az birkaç yıldır bazı siber güvenlik çözümlerine dahil edilmiştir, ancak YZ destekli siber güvenlik araçları, yeteneklerini genişlettikçe hızla daha popüler hale gelmektedir.

Ağ algılama ve yanıt (NDR) ve genişletilmiş algılama ve yanıt (XDR) sağlayıcıları, çözüm portföylerine yapay zeka güdümlü tehdit algılama eklemeye devam ederek güvenlik ekiplerinin imzasız saldırılar gibi sorunları belirleyip ele almasına ve algılama ve yanıt iş akışlarının farklı yönlerini otomatikleştirmesine yardımcı oluyor.

Güvenlik açığı yönetimi, sızma testi ve ihlal ve saldırı simülasyonu (BAS) araçları da, gelişmiş kalıcı tehditleri (APT’ler) daha gerçekçi bir şekilde simüle etmek için büyük ölçüde yapay zekaya güvenmeye başlıyor.

Üretken yapay zekanın olgunlaşmasıyla birlikte yepyeni bir tür yapay zeka destekli güvenlik ortaya çıktı. Google, Microsoft, CrowdStrike, Cisco, SentinelOne ve diğerleri artık akıllı tehdit algılamayı, davranışsal analizi ve doğal dil güdümlü sorguları ve güvenlik analizlerini daha da ilerletmek için üretken yapay zekayı kullanıyor.

Elbette, yapay zeka güdümlü siber güvenlik araçları kötü aktörler tarafından oluşturulabilir ve bunlardan yararlanılabilir, ancak artık yapay zekayı araçlarına ve iş akışlarına dahil etmeyi seçen siber güvenlik şirketleri, ortaya çıkan bu tehditlerle başa çıkmak için en iyi konumdadır.

6. Üretimde Bilgisayarla Görü ve Hiper Otomasyon

Bilgisayarların görüntü tabanlı verileri ve senaryoları daha iyi anlamasını mümkün kılan bir yapay zeka türü olan bilgisayar görüşü, modern üretimi basitleştirmenin ve otomatikleştirmenin önemli bir parçası haline geldi.

Bilgisayar görüşü ve ilgili yapay zeka çözümlerinin şu anda ele aldığı üretim görevleri arasında otomatikleştirilmiş ürün hatası tespiti, 3B modelleme, risk yönetimi, ürün sayımı ve paketleme desteği, kestirimci bakım ve envanter yönetimi yer alıyor. Bu bilgisayarlı görü araçlarının görsel işleme yetenekleri, onlara insan düzeyinde kalite güvence görevlerini yerine getirme ve bazı durumlarda, tipik bir insanın bu görevlere getirebileceği vizyon ve becerilerin yerini alma yeteneği verir.

En yeni çok modlu yapay zeka modelleri ve robot teknolojisi, hiper otomasyon üretimi için özellikle önemli hale geldi ve şirketlerin ayrıntılı sınıflandırma, açıklama ve tavsiye çıktıları almak için görüntü girdilerini kullanmasına olanak tanıyor. Oradan, kullanıcılar tespit edilen sorunları manuel olarak düzeltebilir veya kural tabanlı düzeltmeler yapmak için robotik süreç otomasyonuna (RPA) güvenebilir.

Örneğin, çok modlu bir model, bir uçağın pervanesinin görüntüsünü işlemek ve kullanıcılara bunun ne tür bir pervane olduğunu, pervanenin performansını/güvenliğini etkileyen kusur türlerini ve bunların nerede bulunduğunu ve/veya hızlı bir şekilde söylemek üzere eğitilebilir. tespit edilen sorunların nasıl düzeltileceği. Bazı durumlarda, bu YZ modelleri, bu düzeltmeleri otomatik olarak yapabilen otomatik robotlarla entegre edilmiştir.

Bu seviyedeki üretim görevi otomasyonunun üstesinden gelebilen yapay zeka modelleri şu anda çok az sayıdadır, ancak kalite kontrol sürecini desteklemek ve otomatikleştirmek için bu çözümlerden daha fazlası ortaya çıkacaktır.

Sonuç

Yapay zeka çözümlerinin kendisi hızla değişiyor ve bu değişiklikle birlikte yapay zekayı yeni kitleler için alakalı ve erişilebilir kılmak için yeni fırsatlar ortaya çıkıyor. Ayrıca, yalnızca siber güvenlik ve etik kaygılardan değil, aynı zamanda birçok çalışanın bu yeni araçların işlerini alacağına inanmasından dolayı da derin ve yaygın bir endişe ortaya çıkıyor.

İş piyasasının tüm bu YZ ilerlemelerine yanıt olarak büyük olasılıkla değişeceği doğru olsa da, iş fırsatlarının azalması ve yeni fırsatların ortaya çıkması daha olasıdır.

Yapay zekaya özgü eğitim ve sertifikalara yatırım yapan şirketler ve bireyler, kendilerini değişen iş piyasasında ve küresel pazarda bu yeni araçları kullanmaya hazır ve kullanabilen en stratejik konumda bulacaklar. İyi haber şu ki, yapay zeka ve veri demokratikleşmesine yapılan artan vurgu, kariyer yollarını yapay zeka bilgisiyle desteklemek isteyen bireyler için hem beceriler hem de maliyet gereksinimleri açısından giriş engelini şimdiden azaltıyor.