Tüm Temelleriyle Yapay Zeka

Yapay Zeka’yı çevreleyen yalanları ve hem gerçek hem de potansiyel olarak birçok kullanımını öğrenmek için çaba sarf etmeniz gerekir. Bu blog yazımızda, YZ teknolojisine sıfırdan değineceğiz.

ChatGPT gibi Yapay Zeka’nın en abartılı kullanımlarından bazıları, hiçbir yerden ortaya çıkmamış gibi görünüyor, ancak gerçekte, uzun yıllar süren gelişimin ve verileri işlemek için binlerce saatlik pahalı ekipmanın çalıştırılmasının doruk noktasıdır. Nasıl çalıştığını anlamak, YZ’yı çevreleyen bazı korkuları yatıştırmak için uzun bir yol kat edebilir, işlerimizi almaktan hayatımızı almaya kadar her şeyi yapacaktır.

Her şeyin altında, YZ sistemlerinin birlikte çalışması gereken birçok hareketli parçası vardır. Teknolojik yetenekler alanın hırslarını yakaladığı için mevcut YZ yazına yol açan birden fazla parçanın kümülatif atılımlarıydı. Öyleyse onu parçalayalım.

Yapay Zeka nedir?

Yapay zeka, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrollü bir cihazın, karmaşık görevleri öğrenme ve gerçekleştirme yeteneği gibi akıllı varlıklarla yaygın olarak ilişkilendirilen görevleri yerine getirme yeteneğidir.

Kendi zihnini geliştireceği korkusuna rağmen, bir yapay zeka sisteminin inisiyatifi yoktur. Yapmak üzere programlandığı şeyi ve kendisine söylendiği zaman yapar. Yapay genel zeka (AGI) adı verilen farklı bir teknoloji daha fazla inisiyatife sahiptir ve öğrendiklerine göre hareket eder. Ancak AGI, en iyimser projeksiyonlarla bile uzun yıllar uzaktadır.

Birçok farklı YZ türü vardır, ancak hepsi öğrenme yoluyla bir sistemi otomatikleştirme ve hata potansiyelini ortadan kaldırma konusunda ortak bir hedefi paylaşır. En yaygın YZ tekniklerinden bazıları şunlardır:

Makine öğrenmesi: Makine öğrenmesi (ML), sistemlerin verilerden öğrenmesini sağlar. Makine öğrenmesi algoritmaları büyük miktarda veri üzerinde eğitilir ve daha sonra bu verileri potansiyel bir bilgisayar korsanından görüntü tanımaya, tahminlerde bulunmaya veya karar vermeye kadar her şeyi tanımak için kullanabilirler.

Doğal dil işleme: Doğal dil işleme (NLP), sistemlerin insan dili girdisini anlamasını ve işlemesini sağlar. Arama ve arama motoru gibi girdiler genellikle bir dizi anahtar kelime aracılığıyla yapılır. NLP sistemleri, bağlam türetmek için tam cümle yapıları üzerinde çalışır.

Görüntü işleme: Görüntü işleme, sistemlerin çevrelerindeki dünyadan görüntüleri ve nesneleri görmelerini ve tanımalarını sağlar. İzinsiz giriş tespiti için güvenlik sistemlerinden kendi kendini süren arabalara kadar her şeyde kullanılır.

Modeller dünyayı dolaştırır

Yapay zeka, model olarak adlandırılan şey üzerinde çalışır. Bir YZ modeli, görüntü tanıma, doğal dil işleme, sahtekarlık algılama veya diğerleri gibi belirli bir görevi gerçekleştirmek üzere eğitilmiş bir bilgisayar programıdır.

YZ modelleri büyük miktarda veri üzerinde eğitilir. Veriler, modele belirlenen görevini nasıl gerçekleştireceğini öğretmek için kullanılır. Bir YZ modeli eğitildikten sonra, yeni veriler üzerinde tahminlerde bulunmak için kullanılabilir.

Bunlar üç yoldan biriyle öğretilir: modellerin etiketli veriler veya doğru cevapla etiketlenmiş veriler üzerinde eğitildiği denetimli öğrenme; doğru cevapla etiketlenmemiş veriler üzerinde eğitilen denetimsiz öğrenme modelleri; ve modellerin deneme yanılma yoluyla eğitildiği ve istenen sonuçlara yol açan eylemlerde bulunmak için bir ödül verildiği pekiştirmeli öğrenme.

Makine öğrenmesi iki adımlı

Makine öğrenmesi, modellerin yapıldığı, eğitim ve çıkarımdan oluşan iki bölümlü bir süreçtir. Eğitim, görüntü tanıma, metin tanıma veya davranışsal anormallikleri tespit etme gibi bir görevi yerine getirmek için bir makine öğrenmesi modelini öğretme sürecidir. Bu, modele büyük miktarda veri besleyerek ve verilerden öğrenmesine izin vererek yapılır. Veri kümesi ne kadar büyük olursa, eşleşme o kadar doğru olur – teoride, yine de.

Bu, eğitim kısmı için en hızlı, en güçlü işlemcilerin kullanıldığı en yoğun işlem gerektiren kısımdır. Eğitim parametrelerinin boyutuna bağlı olarak, yüksek performanslı işlemcileri maksimum hızda ve kullanımda çalıştırmak haftalarca, hatta aylarca sürebilir.

Çıkarım, yeni veriler üzerinde tahminlerde bulunmak için eğitilmiş bir makine öğrenmesi modeli kullanma işlemidir. Bu, modele yeni verileri besleyerek ve bir tahmin yapmasını isteyerek yapılır. Model daha sonra yeni veriler hakkında bir tahminde bulunmak için eğitildiği veriler hakkındaki bilgisini kullanacaktır.

Çıkarım kısmı çok daha kolaydır. Çıkarım, girdiyi eğitimle eşleştiriyor. Örneğin, yüz tanımada, model milyonlarca olmasa da binlerce yüz üzerinde eğitilecek ve çıkarım, mevcut yüz veritabanındakilerle yeni bir yüzü eşleştirecektir.

Üretken YZ, şu anda en çok tartışılan YZ türlerinden biridir. Bazen konuşma YZ ile aynı kategoriye konur, çünkü insan-makine etkileşimi için kullanılır.

Eski sohbet robotları, kullanıcı girişindeki anahtar kelimeleri tanıyarak ve bunları önceden yazılmış veya mevcut yanıt metinleriyle eşleştirerek çalışır. Üretken YZ ile, cevap YZ sistemi tarafından yerinde üretilir. Aynı soruyu tekrar tekrar sorabilir ve her seferinde biraz farklı bir cevap alabilirsiniz.

GPU'nun Önemi

Tüm donanım ilerlemeleri arasında, GPU’nun bir YZ işlemcisi olarak ortaya çıkışı en önemlisi olmuştur. GPU’lar onlarca yıldır etrafta dolaşıyor, ancak video oyunlarında 3D grafikleri hızlandırmaya adanmıştı.

GPU’ların temel özelliği, büyük ölçüde paralel kayan nokta işlemcileri olmalarıdır. Kayan nokta matematiği, 3B grafiklerin boyut, renk, ışık ve şekil olarak nasıl işlendiğidir. Ayrıca, kayan nokta matematiğinin YZ için hayati önem taşıdığı da olur, çünkü bilgisayarlardaki sayıları temsil etmenin en etkili yoludur.

Kayan noktalı sayılar tamsayılardan daha verimlidir, çünkü daha geniş bir değer aralığını temsil edebilirler. Tamsayılar yalnızca tam sayıları temsil edebilirken, kayan noktalı sayılar hem tam sayıları hem de kesirleri temsil edebilir.

Yaklaşık 20 yıl önce, Nvidia bu potansiyeli fark etti ve GPU teknolojisini yalnızca 3D oyunların hızlandırılması için değil, YZ işleme için de bir araç olarak konumlandırmaya başladı. Geliştiricilerin GPU’suna özel olarak programlamalarına izin veren CUDA adlı bir programlama dili geliştirdi ve CUDA’nın dünyadaki bilgisayar bilimleri okullarında öğretilmesi için 20 yıllık bir çaba sarf etti.

Bu yüzden Nvidia, YZ ile bu kadar güçlü bir şekilde bağlantılı. GPU alanındaki tek gerçek rakibi AMD, uzun yıllar boyunca hayatta kalmak için mücadele ediyordu. Şirket köşeyi döndü ve şimdi YZ yarışına daha fazla katılımcı olmak için uyumlu bir çaba sarf ediyor, ancak yetişmek için uzun bir yolu var.

Algoritmalar her şeydir

Yapay zeka geliştirmede kullanılan çok çeşitli programlama dilleri vardır: Python, C ++, Java, R ve LISP, diğerleri arasında. Programcılar genellikle en iyi bildikleri dille çalışırlar ve Python en popüler olanıdır çünkü öğrenmesi en kolay olanıdır ve geliştiricilerin kullanması için çok büyük bir mevcut kod kütüphanesi vardır.

Çok daha önemli olan şey, YZ’da kullanılan algoritmalardır. Bir algoritma, özellikle bir bilgisayar tarafından hesaplamalar veya diğer bazı görev odaklı işlemler gerçekleştirilirken uyulması gereken bir dizi kural olarak tanımlanabilir. Bunlar, YZ ön plana çıkmadan çok önce vardı. Örneğin, Amazon’da her alışveriş yaptığınızda, ilginizi çekebilecek diğer ürünler için önerilerde bulunur. Bu bir algoritmanın sonucudur.

Algoritmalar birkaç kategoriye ayrılır:

Problem çözme: Bu algoritmalar, istenen bir sonuca ulaşmak için gerekli sistematik bir adım adım prosedür ve mantıksal kurallar sağlar. Bunlar örüntü tanıma, veri analizi, karar verme ve tahminler gibi görevlerde kullanılır.

Öğrenme ve adaptasyon: Bu algoritmalar, YZ modellerinin olası her senaryo için açıkça programlanmadan kalıpları tanımasına, tahminlerde bulunmasına ve değişen koşullara uyum sağlamasına olanak tanır.

Karar verme ve optimizasyon: Bu algoritmalar, mevcut verilere dayanarak YZ sistemlerinde akıllı kararlar almak ve süreçleri optimize etmek için kullanılır. Bir örnek, bir GPS sisteminde görüntülenen en iyi rota olabilir.