Üretken Yapay Zeka Nedir?
Tipik olarak, kullanıcının istediği çıktıyı tanımladığı, istem adı verilen basit bir metin girişiyle başlar. Daha sonra çeşitli algoritmalar, istemin istediği şeye göre yeni içerik üretir.
“Bir şeyler üretebilen şey aslında yapay zekadır… İnsanların bu kadar heyecanlanmasının nedeni çıktının kalitesidir.”
OpenAI’nin 2022’de ChatGPT‘yi piyasaya sürmesiyle başlayan şey, artık Microsoft, Google ve Amazon gibi teknoloji devlerinin bu kervana katılmasıyla baş döndürücü bir hızla büyüyen bir yapay zeka alt kategorisi haline geldi.
Veriler için üretken bir yapay zeka platformu olan Seek AI’nin CEO’su Sarah Nagy, Integrated In’e “Bir şeyler üretebilen şey aslında yapay zekadır” dedi. Ve bu günlerde üretken yapay zekanın ürettiği bazı şeyler o kadar iyi ki sanki bir insan tarafından yaratılmış gibi görünüyor. Nagy, “Çıktının kalitesi insanların bu kadar heyecanlı olmasının nedenidir” dedi.
Üretken Yapay Zeka Nasıl Çalışır?
Üretken yapay zeka teknolojisi özünde üç spesifik yapı taşı sayesinde çalışabilmektedir: Üretken rakip ağlar, dönüştürücüler ve büyük dil modelleri.
ÜRETKEN REKABET AĞLARI
Tahminlerinde daha doğru olabilmek için birbirleriyle rekabet eden iki sinir ağına sahip makine öğrenmesi modelleri olan üretken çekişmeli ağların veya GAN’ların piyasaya sürülmesiyle bunların hiçbiri gerçekten mümkün değildi . Bir sinir ağı yapay olarak gerçek veri gibi görünen sahte çıktılar üretirken, diğeri yapay veriler ile gerçek verileri birbirinden ayırmaya çalışıyor ve bu arada tekniklerini geliştirmek için derin öğrenme yöntemlerini kullanıyor. Yapay zeka tarafından oluşturulan görüntüler, videolar ve sesler GAN’lar olmadan mümkün olmazdı.
TRANSFORMATÖRLER
Transformatörler, yapay zeka modellerinin doğal dil anlayışını işlemesini ve oluşturmasını mümkün kılan bir tür makine öğrenimi modelidir. Transformatörler, modellerin üzerinde eğitim aldıkları milyarlarca sayfalık metinler arasında çok küçük bağlantılar kurmalarına olanak tanıyarak daha doğru ve karmaşık çıktılar elde edilmesini sağlar. Transformatörler olmasaydı, OpenAI, Bing’in yeni sohbet özelliği veya Google’ın Bard sohbet robotu tarafından geliştirilen üretken, önceden eğitilmiş transformatör veya GPT modellerinden hiçbirine sahip olamazdık.
BÜYÜK DİL MODELLERİ
Üretken yapay zekanın son bileşeni, milyarlarca hatta trilyonlarca parametreye sahip olan büyük dil modelleri veya LLM’lerdir. LLM’ler, AI modellerinin akıcı, gramer açısından doğru metinler üretmesine olanak tanıyan ve onları transformatör modellerinin en başarılı uygulamaları arasında yapan şeydir.
Genel olarak, teknik ilerlemenin ve üretken yapay zekanın kullanımının yakın zamanda hızlanması devrimden başka bir şey değildi. Ve yakın zamanda yavaşlayacak gibi görünmüyor.
Üretken Yapay Zeka Modelleri Nasıl Eğitilir?
Üretken yapay zeka modelleri, sinir ağlarına önceden işlenmiş ve etiketlenmiş büyük miktarda veri beslenerek eğitilir; ancak eğitim sırasında etiketlenmemiş veriler kullanılabilir.
Üretken yapay zeka modellerini eğitmek için yaygın bir yöntem, yayılma modellerini kullanmaktır. Dağıtım modelleri, eğitim verilerine gürültü ekler, ardından verileri daha önce olduğu gibi nasıl yeniden yapılandıracaklarını öğrendikçe gürültüyü ortadan kaldırır. Yayılma modelleri ortaya çıkmadan önce üretken rakip ağlar en popüler eğitim yöntemiydi.
Yaklaşımdan bağımsız olarak, üretken yapay zeka modellerinin, oluşturulan verilerinin eğitim verileriyle ne kadar yakından eşleştiğini belirlemek için her yinelemeden sonra değerlendirilmesi gerekir. Ekipler, üretken yapay zeka modellerinin ilerlemesini hızlandırmak için parametreleri ayarlayabilir, daha fazla eğitim verisi ekleyebilir ve hatta yeni veri kümeleri sunabilir.
Üretken Yapay Zeka Ne Tür Çıktılar Üretebilir?
Üretken yapay zeka şunları üretmesiyle tanınıyor:
- Metin: ChatGPT’nin üretken bir yapay zeka hamlesini başlatmasıyla, yazılı metin genellikle üretken yapay zeka araçlarıyla ilişkilendirilir.
- Görseller: Lensa ilk olarak sosyal medyada üretken yapay zeka görüntüleri etrafında ilgi uyandırdı ve artık daha fazla görüntü oluşturucu mevcut.
- Videolar: Hareketli görseller de çeşitli düzenleme özellikleri sağlayan yapay zeka video oluşturucularıyla birlikte değişime uğruyor.
- Ses: Yapay zeka, hem profesyonel hem de sıradan müzisyenlere işitsel destek sağlayarak müzik endüstrisine damgasını vurdu .
Üretken Yapay Zeka Nasıl Kullanılıyor?
Üretken yapay zekanın uygulanması, çalışma, yaşama ve yaratma şeklimizi değiştiriyor. Bu bir eğlence ve ilham kaynağı olmasının yanı sıra bir kolaylık aracıdır. Ve eğer bir iş veya alan kod, kelimeler, görüntüler veya ses içeriyorsa, üretken yapay zekaya da yer olması muhtemeldir. İleriye bakıldığında, bazı uzmanlar bu teknolojinin bulut, akıllı telefonlar ve internetin kendisi kadar günlük yaşamın temelini oluşturabileceğine inanıyor.
ÜRETKEN YAPAY ZEKANIN BAZI KULLANIMLARI:
- Hata ayıklama kodu
- Konuşma yaz
- Şarkı sözlerini yaz
- Fikir üretimi
- Kişiselleştirilmiş e-postalar yazın
- Sosyal medya gönderileri yazın
- Oyunlarda 3 boyutlu nesneler oluşturun
- Kod tamamlamayla oyun geliştirmeyi hızlandırın
Birincisi, yazılım geliştiricileri yalnızca kodlamayla ilgili belirli sorular sormak için değil, aynı zamanda hataları düzeltmek ve yeni kod oluşturmak için Tabnine, Magic AI ve Github Copilot gibi üretken yapay zeka araçlarına giderek daha fazla yöneliyor. Ve ister bir blog, ister bir şarkı veya bir konuşma olsun, yazma sürecini basitleştirmek için AI metin oluşturucuları kullanılıyor .
“Yaratıcılığı ve düşünceyi harekete geçirmek için faydalı olabileceğini düşünüyorum. Harvard ve MIT’de doktora adayı ve yapay zeka ile ilgili eğitici bir YouTube kanalının sunucusu olan Jordan Harrod, Yerleşik’e şöyle konuştu: “Bunu bunun için kullanıyorum.” Aslında, yakın zamanda Jasper’ın ev sahipliği yaptığı üretken bir yapay zeka konferansı olan Gen AI için bir konuşma yazmaya yardımcı olması amacıyla bir yapay zeka metin oluşturucusu kullandı. “Bu son konuşma olmadı ama yazma tıkanıklığından kurtulmama yardımcı oldu çünkü sayfada üzerinde çalışmaya başlayabileceğim bir şey vardı” dedi.
Yapay zeka tarafından oluşturulan metin aynı zamanda pazarlama veya satış gibi geniş ölçekte net, yazılı içerik üretmesi gereken ekipler için de başvurulacak bir kaynak haline geldi .
“Satış ekiplerine bakarsanız, sürekli telefonda olduklarını, e-posta gönderdiklerini, LinkedIn’de ve sosyal medyada çok fazla içerik oluşturmaya ve çok fazla içerik kullanmaya çalıştıklarını görürsünüz” diyor Srinath Sridhar, Co. Satış odaklı üretken yapay zeka girişimi Regie.ai’nin kurucusu ve CEO’su, Yerleşik’e söyledi. Şirketi Regie.ai ve diğer benzer araçlar, kişiselleştirilmiş e-postalar, arama komut dosyaları vb. gibi tüm bunları otomatikleştiriyor. “Üretken yapay zekayı alıp satış elemanlarının tüm satış iş akışlarına uyguluyoruz.”
İÇERİK OLUŞTURMANIN DEMOKRATİKLEŞMESİ
Üretken yapay zeka, uzun süredir yapay zekayı daha geniş anlamda benimseyen oyun endüstrisinde de dalga yarattı. Artık üretken yapay zeka yalnızca oyun geliştirmeyi değil aynı zamanda oyun testini ve hatta oynanışı da dönüştürüyor. Sony’nin sahibi olduğu Haven Studios ve Electronic Arts, bu teknolojiyi oyunlarının yapımına katmak için çalışırken Roblox, üretken yapay zeka yeteneklerini Roblox Studio oluşturma aracına uygulama planlarını açıkladı.
“İnsanların doğal dili kullanarak nesneleri alıştıkları şekilde tanımlayabildiği ve daha sonra bunları yaratabildiği inanılmaz bir potansiyel görüyoruz.”
Roblox Studio’nun başkanı Stefano Corazza, Yerleşik In’e yaptığı açıklamada, amacın “içerik oluşturmayı demokratikleştirmek” olduğunu, genellikle oyun geliştirmeyle birlikte gelen teknolojik engelleri ortadan kaldırdığını ve ister çalışan bir oyun tasarımcısı olsun, herkesin içerik yaratıcısı olmasına olanak tanımak olduğunu söyledi. profesyonel bir stüdyoda veya video oyunlarını yeni keşfeden 10 yaşında bir çocuk.
“Üretken yapay zeka başımıza gelen en iyi şey” diye devam etti. “İnsanların doğal dili kullanarak nesneleri alıştıkları şekilde tanımlayabildiği ve daha sonra bunları yaratabildiği inanılmaz bir potansiyel görüyoruz.”
Roblox, doğal dil arayüzüne ek olarak oyun geliştirme sürecini hızlandırmaya yardımcı olmak için üretken AI kod tamamlama işlevini de sunmayı planlıyor.
“Dünyalar inşa etmek, kodlamak ve deneyim yaratmanın tüm yönleri için gerçek zamanlı işbirliğini gerçekten destekliyoruz. Aynı zamanda yeni içerik oluşturmayı daha kolay ve daha hızlı hale getirmek istiyoruz” diye ekledi Corazza. “Üretken yapay zeka, süreci gerçekten daha kolay ve daha erişilebilir hale getirmek için şu anda sahip olduğumuz en iyi araçtır.”
Üretken Yapay Zekanın Avantajları
Üretken yapay zeka, işletmelere, kodlayıcılara ve diğer gruplara bu teknolojiyi benimsemeleri için birçok neden sunarak çeşitli süreçleri basitleştirmeyi vaat ediyor.
KULLANIMI KOLAY
Bu teknolojinin ilk sürümleri genellikle verilerin bir API veya başka karmaşık bir süreç aracılığıyla gönderilmesini gerektiriyordu. Geliştiricilerin daha sonra özel araçlara aşina olmaları ve ardından Python gibi kodlama dillerini kullanarak uygulamalar yazmaları gerekiyordu . Günümüzde üretken bir yapay zeka sistemi kullanmak genellikle birkaç cümleden oluşan sade bir dil isteminden başka bir şey gerektirmez. Ve bir çıktı oluşturulduktan sonra genellikle kullanıcı tarafından özelleştirilebilir ve düzenlenebilir.
GELİŞTİRİLMİŞ KARAR VERME
Örneğin Seek, şirketlerin veriye dokunmalarına gerek kalmadan veri sorularını sormalarına olanak tanıyor. Belirli bir şirketin çalışanları, veri yığınlarına Seek’i ekleyerek, veri bilimi ekibini geçici sorularla bombalamak yerine, basit bir sorgu yazarak özel verileriyle ilgili ihtiyaç duydukları her türlü bilgiyi alabilirler; bu da onların her türlü bilgiyi almalarına olanak tanır. hızlı ve verimli bir şekilde ihtiyaç duyuyorlar.
Seek CEO’su Nagy, “Herkes yapay zekaya doğal dilde soru sorabilir veya talimat verebilir” dedi. “Ve pek çok şeyi o kadar hızlı yapabiliyoruz ki, artık haftalarca manuel çalışma yapmadan bunları yapmak mümkün değil.”
VERİMLİLİĞİ ARTTIRMAK
Elbette, üretken yapay zekanın artan verimlilik vaadi başka bir satış noktasıdır. Bu teknoloji, normalde manuel emek gerektiren (günlerce süren yazma ve düzenleme, saatlerce süren çizim vb.) görevleri otomatikleştirmek için kullanılabilir.
TASARRUF
Üretken yapay zekanın bir şirkete getirdiği hız ve otomasyon, yalnızca normalde üretildiğinden daha hızlı sonuçlar üretmekle kalmıyor, aynı zamanda işletmelerin paradan tasarruf etme potansiyeline de sahip. Daha kısa sürede tamamlanan ürünler ve görevler daha iyi bir müşteri deneyimine yol açar ve bu da daha fazla gelir ve yatırım getirisine katkıda bulunur.
DAHA HIZLI İŞ OPERASYONLARI
Üretken yapay zekanın izin verdiği hız, verimlilik ve kullanım kolaylığı, onu bugün pek çok şirket için bu kadar çekici bir araç haline getiriyor. Salesforce, Microsoft ve Google gibi şirketlerin üretken yapay zekayı ürünlerine dahil etmek için çabalamalarının ve işletmelerin bunu kendi operasyonlarına katmanın yollarını bulmaya istekli olmasının nedeni budur.
Sridhar, “İnsanlar bu çekici kullanarak vuracak çivi arıyorlar” dedi. “Bu, beş yıl önce bile yapabileceklerinizi temelden değiştiren çok yeni bir teknoloji.”
Üretken Yapay Zekanın Zorlukları
Yine de bu teknoloji birçok zorluğu da beraberinde getiriyor. Kitlesel olarak benimsenmesi, doğruluğu, önyargı potansiyeli ve kötüye kullanım ve suiistimal olasılığı konusundaki çeşitli endişeleri artırıyor.
SORUMSUZLUK
ChatGPT ve DALL-E gibi araçlar internette bulunan içerik üzerine eğitildiğinden, intihal kapasiteleri büyük bir endişe kaynağı haline geldi. Yapay zeka şirketlerinin sistemlerini eğiten verileri kullanma hakkına sahip olup olmadığı, üretken motorların çıktılarının telif hakkıyla korunup korunamayacağı ve bir yapay zeka sisteminin iftira niteliğinde veya tehlikeli çıktılar üretmesinden kimin sorumlu olacağı ile ilgili soruların da net yanıtları yok.
“İçerik patlaması yaşanacak… Büyük güçler, büyük sorumlulukları da beraberinde getirir.”
YouTuber Harrod, “Hepsi aynı eğitim verilerinden geliyor, dolayısıyla bir şeyler yaratmanın yaratıcılığı ve özgünlüğü, bunu yaptığınızda bir nevi kayboluyor” dedi. “Bu özel durumda, ilişkilendirme gibi şeyler için gerçekten harika bir çerçevemiz yok. Ve sonra tazminat ve telif sistemleri.
DAHA AZ DENETİM VE KORUMA
Çoğunlukla yapay zekanın yaratılmasına ve kullanımına özgü yasalar mevcut değildir. Bu, bu konuların çoğunun, en azından şimdilik, mevcut yasalar aracılığıyla ele alınması gerektiği anlamına geliyor. Bu aynı zamanda platformlarında oluşturulan içeriği izlemenin şirketlerin kendilerine bağlı olacağı anlamına da geliyor; bu alanın ne kadar hızlı hareket ettiği göz önüne alındığında bu hiç de küçümsenecek bir iş değil.
Roblox Studio’dan Corazza, “İçerikte bir patlama olacak” dedi. “Şirketlerin sorumluluğu, oluşturulan içeriğin kimseyi rahatsız etmediğinden emin olmak ve insanların nezaketle içerik oluşturmasını sağlamaktır.”
YANLIŞ YANITLAR
Üretken yapay zeka sistemleri de işleri tamamen yanlış anlama eğilimindedir. “Halüsinasyonlara” olan eğilimleri veya gerçekte yanlış olan bilgiler yaratma eğilimleri, yanlış bilgilerin kitlesel olarak yayılmasına yol açabilir.
Nagy, üretken yapay zekayı doğaçlama bir komedi sanatçısına benzetiyor: “Eğer bir karakter gibi davranıyorsanız, o karakter olduğunuzu aktaran içeriği sadece tükürmeniz gerekir, oysa gerçekte ne olduğunuzu bilmiyorsanız. hala sahneyi çalıştıracağınızdan bahsediyoruz.
Bu, tüm üretken yapay zeka için geçerlidir. Şu anda bu teknolojide yerleşik bir doğruluk kontrol mekanizması bulunmuyor. Modellerin çıktılarını doğrulamak için herhangi bir içsel mekanizması yoktur ve kullanıcıların da bunu yapması zorunlu değildir.
Harrod, “Bu çözülmesi gerçekten zor bir sorun” dedi. “En üretken yapay zeka çıktıları söz konusu olduğunda, insanların çıktıyı gerçek olarak alıp yoluna devam etmesi konusunda endişeleniyorum.”
SINIRLI YETENEKLER VE ERİŞİM
Üretken yapay zekayla ilgili son gelişmelerin çoğu metin ve görüntülere odaklanmış olsa da yapay zeka tarafından üretilen ses ve videonun oluşturulması hâlâ devam eden bir çalışmadır.
2020’de OpenAI, çeşitli türlerde ve tarzlarda ham ses olarak müzik (“ilkel şarkı söyleme” dahil) üreten bir sinir ağı olan Jukebox’ı piyasaya sürdü. Google tarafından oluşturulan MusicLM de dahil olmak üzere bir dizi başka yapay zeka müzik üreteci de bunu takip etti ve yaratımlar gelişmeye devam ediyor.
Aynı şey yapay zeka tarafından oluşturulan sesler için de geçerli. Örneğin, Microsoft tarafından oluşturulan yeni bir metinden konuşmaya modeli olan VALL-E’nin, yalnızca üç saniyelik ses ile herkesin sesini simüle edebildiği ve hatta duygusal tonlarını bile taklit edebildiği bildiriliyor. Bununla birlikte, bu teknolojinin çoğunun henüz tam olarak kamuya açık olmadığını belirtmekte fayda var.
DEEPFAKELERİN GELİŞTİRİLMESİ
İlkel videolar oluşturmak veya mevcut videoları düzenlemek için yapay zekayı kullanan çok sayıda platform var. Ne yazık ki bu, daha karmaşık kimlik avı düzenlerinde kullanılan deepfake’lerin geliştirilmesine yol açtı . Ancak üretken yapay zekanın bu yönü metin, durağan görüntüler ve hatta ses kadar gelişmiş değil.
Harrod, “‘Bana XYZ yapan bir YouTube videosu yap’ yazıp, gerçek içerik için kullanacağınız bir şey açısından gerçekten oldukça yararlı bir şeyin ortaya çıkmasını sağlayabileceğiniz bir noktada değiliz”, dedi Harrod. söz konusu. Yine de şunu ekledi: “Bu kesinlikle hızlı ilerleyen bir alan.”
Üretken Yapay Zekanın Kısa Tarihi
ChatGPT ve DALL-E gibi çığır açan buluşlar kesinlikle üretken yapay zekayı ön plana çıkarmış olsa da, yapay zeka tarafından oluşturulan içerik kavramının kökeni aslında MIT profesörü Joseph Weizenbaum tarafından oluşturulan basit bir sohbet robotu olan ELIZA’nın icadıyla 1960’lara kadar uzanabilir.
Bununla birlikte, şu anda anladığımız şekliyle üretken yapay zeka, yarım yüzyıl öncesine göre çok daha karmaşık. Doğal dil işlemedeki gelişmeler sayesinde , üretken yapay zeka sistemleri, yazılı ve sözlü kelimeler biçimindeki ham verileri alıp bunları çeşitli kodlama teknikleri kullanarak vektörler olarak temsil edilen yazılı cümlelere ve konuşmaya dönüştürebilir. Ham görüntüler, vektör olarak da ifade edilen görsel öğelere de dönüştürülebilir.
Üretken Yapay Zekanın Geleceği
Zorluklarına ve eksikliklerine rağmen, üretken yapay zekanın geleceği parlak görünüyor; özellikle OpenAI’nin, yeni sohbet robotları ve diğer üretken yapay zeka arayüzleri dalgasını başlatmayı vaat eden ChatGPT’ye API erişiminin yayınlandığını duyurmasının ardından parlak görünüyor.
“Umarım iyilik için kullanılabilecek araçlar üretiriz. Ve umarım insanların ihtiyaç duyduğu araçları yaparız. Harrod, “Sadece yapmak için alet yapmakla kalmayın, aynı zamanda insanlar ve toplumlar olarak hedeflerimizi ilerlettikleri için alet yapın” dedi.
“Umarım iyilik için kullanılabilecek araçlar üretiriz. Ve umarım insanların ihtiyaç duyduğu araçları yaparız.”
OpenAI ayrıca Mart 2023’te, gelecekte ChatGPT’nin temelini oluşturan motor olarak kullanılacak, merakla beklenen GPT-4’ü de tanıttı. Ayrıca şirket, işletmelerin ve bireylerin kendi uygulamalarını bunun üzerine oluşturabilmeleri için GPT-4’ün API’sine erişim satmaya başladı.
GPT-4 daha fazla doğruluk ve daha az önyargı vaat etse de, en çok faturalandırılan ayrıntı, modelin çok modlu olmasıdır; bu, yalnızca çıktı olarak metin üretmesine rağmen hem görüntüleri hem de metni girdi olarak kabul ettiği anlamına gelir. Şu anda, bir AI metin oluşturucu yalnızca metin oluşturmada iyi olma eğilimindeyken, bir AI sanat oluşturucu yalnızca görüntü oluşturmada gerçekten iyidir. Multimodal yetenekler gerçek bir oyun değiştirici olabilir.
Sridhar, “Önümüzdeki birkaç yılda sahip olacağımız şey, tüm bu parçaların bir araya gelmesi ve böylece aynı anda birden fazla iletişim moduna sahip olmanız olacak” dedi. “Yani bir senaryo yazabilirsiniz, senaryoya uygun bir videonuz olabilir, videoyla birlikte seslendirme yapabilirsiniz.”
Turkish 
English