Generative AI Hakkında Bilmeniz Gereken Her Şey

İçindekiler

Yapay zeka (AI), son yılların en popüler teknolojik gelişmelerinden biridir ve hayatımızda birçok farklı alanda kullanılıyor. Ancak, AI teknolojisi sadece veri analizi ve tahmini yapmakla sınırlı değil. Son yıllarda, yaratıcılık alanında da önemli adımlar atılıyor. Bu sayede Generative AI (Üretken Yapay Zeka) konsepti gündeme geldi.

Peki, Generative AI tam olarak nedir? Kullanım alanları nelerdir? Bu makalede, Generative AI hakkında bilmeniz gereken her şeyi ele alacağız.

Generative AI (Yaratıcı/Üretici Yapay Zeka)’nın Tarihçesi

Yapay Zekanın bu noktaya gelene kadar olan gelişimi antik çağlara dayanır. Generative AI (Üretken/Yaratıcı/Üretici Yapay Zeka) teknolojisi, ilk otomatik metin oluşturma algoritmalarının 1950’lerde geliştirilmesiyle başlamıştır.

Ancak, başlangıçta sınırlı olan bu algoritmalar yalnızca basit ve tekrarlayan cümleler üretiyordu. Geliştiriciler yıllar içinde bu algoritmaları geliştirmeye devam ettiler. Sonuç olarak, daha gerçekçi ve inandırıcı metinler üretme yeteneklerini artırdılar.

Bugün, üretken yapay zeka giderek daha sofistike hale gelmektedir ve özellikle GPT gibi modeller sayesinde, insanlar tarafından yazılan metinlerle neredeyse ayırt edilemeyen metinler oluşturabiliyorlar.

Generative AI (Üretken Yapay Zeka)’nın Gelişimi

1990’larda, daha güçlü bilgisayarların ve makine öğreniminin ortaya çıkması, görüntü ve ses üretmek için de üretken yapay zeka kullanımını mümkün hale getirdi.

Son birkaç yılda, (Üretken Yapay Zeka) giderek daha sofistike hale gelmiş ve gerçekçi görüntüler oluşturabilen görüntü oluşturma algoritmaları gibi daha karmaşık modeller geliştirilmiştir.

Özellikle OpenAI tarafından geliştirilen ChatGPT ve yakın zamanda deneysel olarak kısıtlı bir kitleyle test edilen Google Bard Generative AI için en iyi örnekler diyebilirim. Bu teknolojiler, gerçekte var olmayan nesneler ve kişiler gibi gerçekçi içerikler oluşturma yeteneğiyle tanınır.

GPT, 2018’de ilk sürümüyle piyasada yerini aldı. Ve o zamandan beri, sürümleri gelişerek yayınlanmaya devam ediyor.

ChatGPT ve Bard, kulağa doğal gelen bir dil üretme yeteneğine sahiptir. Ve bir tür machine-learning (Makine Öğrenimi) modeli olan LLM (Büyük Veri Modeli) tarafından desteklenmektedir. Bu nedenle, sık sık birbirinin yerine “Generative AI (Üretici Yapay Zeka)” olarak tanımlandığını duyarsınız.

Üretken Yapay Zekaya dalmadan önce, yapay zekadan daha geniş bir şekilde bahsetmek gerekiyor.

AI (Yapay Zeka) tam olarak nedir?

AI (Yapay Zeka), her türlü gelişmiş bilgisayar sistemini tanımlamak için sıklıkla kullanılan geniş bir terimdir. Burada özellikle “makine öğrenimi”nden bahsedebiliriz. Bugün yapay zeka olarak gördüğümüz birçok şey aslında makine öğrenimi diyebiliriz.

Peki Makine Öğrenmesi yani Machine Learning nedir?
Basitçe, bilgisayar sistemlerine "örneklerden öğrenme yeteneği" kazandırmak şeklinde tanımlanabilir.

Örneklerden öğrenmeye programlanmış makinelere “Neural Network yani Sinir Ağları” deniyor. Zihninizde canlanması için aşağıdaki görseli paylaşmak istedim. Milyarlarca, milyonlarca veriyi aşağıdaki gibi düşünün:

Öğrenmelerinin ana yollarından biri, öğrenmeleri için pek çok örnek verilmesidir, örneğin; bir görselde ne olduğunun söylenmesi. Bu sınıflandırma diye adlandırılıyor.

Mesela bir ağda bir kediyi tanıyacağını öğretmek istendiğinde, ağa kedinin neye benzediğini birçok örnekle tanıtmak ve bu fotoğrafları ona göre etiketlemeyi içeriyor. Bu şekilde model, bir görüntüdeki kediyi ve diğer ayrıntıları ayırt etmeyi öğreniyor.

Bir diğer sinir ağı türü ise dil modelleridir. (Language Models)

Dil Modelleri Nasıl Çalışır?

Dil modelleri, doğal dil işleme teknolojilerinin bir alt dalıdır. Temel olarak bir kelime dizisinde hangi kelimenin geleceğini tahmin eder. Language Models (Dil Modelleri) üzerinde araştırmalar yapan Open AI veya Google gibi şirketler bu modelleri büyük hacimli metinler üzerinde eğitir. Böylece modeller daha sonra hangi kelimenin geleceğini daha iyi anlıyorlar.

Daha fazla “okuma” vermek veya onu daha fazla veri ile eğitmek, bir dil modelini geliştirmenin yaygın yollarından biridir, ancak tek yolu değildir. Biz nasıl materyalleri inceleyerek/okuyarak öğreniyorsak, benzer şekilde eğitim verileri, dil modeline daha fazla bilgi sağlar.

Örneğin; bir dil modeli eğitildiğinde, yeterli veriyle “Ali” yazdığımızda “Ali ata bak” gibi bir tahmin yapabilir. Ancak, yeterli eğitim olmadan, sadece “insan”, “hayvan” ya da “kahverengi” gibi temel bilgileri verir. Dil modelinin eğitimine daha fazla veri dahil edildikçe, model daha detaycı hale gelir ve Ali’nin tam olarak neye baktığını bilme şansımız artar.

Son birkaç yılda, dil modelleri konusunda büyük atılımlar oldu. Ancak bu hayatımıza ilk defa girdikleri anlamına gelmiyor. Gmail’de Akıllı Yazma ve Akıllı Yanıt, Microsoft Outlook’un Akıllı Yanıt özelliği ve Grammarly bu konuda ilk akla gelen örnekler.

Generative AI (Üretken Yapay Zeka) Nedir?

Generative AI, kendisine gösterilen örneklerden öğrendiği bilgilere dayanarak tamamen yepyeni bir şey yaratabilir. Dolayısıyla “üretken!” Bu da, yapay zeka sistemlerinin, doğal dil işleme, görüntü işleme, müzik üretimi ve diğer alanlarda orijinal ve yaratıcı içerikler oluşturmasına olanak tanır.

Büyük dil modelleri (LLM’ler), kulağa doğal gelen bir dil biçiminde yeni metin kombinasyonları oluşturduklarından, Üretici/Üretken/Yaratıcı yapay zekanın bir türüdür. Generative AI, genellikle derin öğrenme (deep learning) tekniklerini kullanır. Bu teknikler, yapay sinir ağları aracılığıyla verilerin temsil edilmesine ve işlenmesine dayanır. Örneğin, bir doğal dil işleme modeli, büyük bir metin veri setini analiz ettikten sonra yeni cümleler veya hikayeler oluşma kapasitesine sahiptir. Hatta bir adım ileri gidip yeni görüntüler, ses ve hatta video gibi başka çıktı türleri oluşturmak için dil modelleri de oluşturulabilir.

Generative AI ile Yakalanabilecek Fırsatlar

Generative AI’ın yaratıcı alanlardaki kullanımı, sanatçılar, müzisyenler, yazarlar ve tasarımcılar gibi yaratıcı profesyonellerin üretkenliklerini artıracaktır. Ayrıca, sanatçıların yeni yaratıcı fikirler üretmelerine yardımcı olacağı söyleniyor.

Örneğin, Generative AI ile bir resim veya müzik eseri oluşturmak mümkündür. Bu teknolojiler, belirli bir veri kümesinden öğrenerek ve bu veri kümesindeki örnekleri analiz ederek, yeni ve benzersiz eserler oluşturabilirler. Bu sayede, sanatçılar ve müzisyenler daha hızlı ve daha verimli bir şekilde üretim yapabilirler.

Bunun yanı sıra yaratıcılığı artırmak için de kullanılabilir. Örneğin, bir yazarın yazdığı bir hikayeyi, Generative AI teknolojisi kullanarak devam ettirmek mümkündür. Ayrıca bu hikayeyi farklı bir perspektiften anlatarak yeniden yazmak muhtemeldir. Bu da yazarlara yeni fikirler sunar ve yaratıcılıklarını artırır.

Fakat belirtmek gerekir ki, Generative AI teknolojisi henüz insan yaratıcılığına tamamen erişemediği için, yaratıcı profesyonellerin tamamen yerini alamaz. Şu an destekleyici bir araç olarak düşünmek yerinde olacaktır.

Generative AI’ın Getirebileceği Potansiyel Zorluklar Nelerdir?

Hayatım boyunca eğitime büyük önem verdim ve ikinci üniversitemi bu dönem bitirmek üzereyim. Yapay zeka ile gelişmeleri de çok yakından takip ediyorum. Yapay zekanın sekizinci veya dokuzuncu sınıf kompozisyonu çok iyi bir şekilde yazabildiği bir dünyadayız şu an. Bu ister istemez akıllara birçok soruyu da getiriyor. Mesela yapay zeka teknolojisi ile birlikte özellikle 2000 yılı sonrasında doğan çocukların yaptığı ödevlerin, yazdığı kompozisyonların üniversiteler tarafından nasıl değerlendirileceği soru işareti. Aynı zamanda korkutucu bir alan gibi geliyor bana. Bu nedenle aşağıdaki başlıklar benim kişisel olarak önemli bulduklarım:

Kalite Kontrolü:

Üretilen içeriklerin kalitesinin doğru bir şekilde kontrol edilmesi gerekiyor.

Etik Sorunlar:

Generative AI teknolojisi, bazı etik sorunları da beraberinde getiriyor. Örneğin, bu teknolojinin kötüye kullanımı, sahte bilgilerin yayılması veya yanıltıcı içeriklerin üretilmesine neden olabilir. Bu nedenle, generative AI teknolojisi geliştiricilerinin bu sorunları ele almak için doğru politikaları benimsemeleri gerekiyor.

Buna yönelik 22 Mart 2023 tarihinde, Elon Musk, Steve Wozniak, Yuval Noah Harari gibi ünlü isimler açık bir mektup yazdılar. Bunun nedeni dev yapay zeka deneylerinin duraklatılmasına yönelikti. Bence hiç haksız değiller.

Bu haberi okuyunca ve yapay zekanın yaratacağı sorunları düşününce aklıma LUCY isimli filmi geliyor.

Veri Sorunları:

Generative AI modellerinin geliştirilmesi için büyük miktarda veri gerekiyor. Ancak bu verilerin kalitesi ve doğruluğu son derece önemlidir. Verilerdeki yanlışlık veya hatalar, modeli yanlış noktalara götürebilir. Bu nedenle, generative AI teknolojisi geliştiricilerinin, doğru veri setleri kullanarak modelleri eğitmeleri büyük önem taşıyor.

Önyargı Sorunları:

Generative AI modelleri, eğitildikleri veri setlerindeki önyargıları yansıtabilirler. Bu, sonuçta oluşturulan içeriğin yanıltıcı veya haksız olması sonucunu doğurur. Bu nedenle, generative AI modellerinin eğitiminde önyargıyı önlemek için özen gösterilmesi gerekiyor.

Veri Gizliliği:

Generative AI teknolojisi, birçok farklı kaynaktan toplanan verileri kullanarak modelleri eğitir. Ancak, bu verilerin gizliliği konusunda endişeler mevcut. Hatta Mart ayında ChatGPT’deki bir bug nedeniyle veriler sızmıştı. Bu nedenle, Generative AI geliştiricilerinin, kullanılan verilerin gizliliğini korumak için uygun güvenlik önlemlerini alması gerekiyor.

Bu nedenle bu konuda çalışma yapan şirketler bu modellerin ne işe yarayacağını anlamalı. Ayrıca bu teknolojilerin bozulmadan evrim geçirdiğinden emin olmalı.

Sonuç:

Artık pek çok cihazın görüntü sınıflandırma ve belge oluşturma gibi basit sorunları çözebileceğini biliyoruz. Ancak, karmaşık akıl yürütme ile problem çözmek gibi daha da iddialı yetenekler için Generative AI gibi teknolojileri kullanmanın faydası büyük.

Bugün Generative AI, size aşağıdaki konularda rahatlıkla yardımcı olabilir:

Dilekçe yazmak
Diyet programı oluşturmak, yemek tarifleri vermek
Toplantı notları yazmak.
Sizin için şarkı sözü ya da şiir yazmak.
Sesinizle eğittiğiniz başka bir AI aracı yazdığınız şiiri seslendirmek.
Seslendirdiğiniz şiiri sosyal medyada paylaşmanız için görsel oluşturmak.
Sizin için verdiğiniz direktiflerle video oluşturmak.
Sizin için blog yazısı yazmak
Web sayfanız için kod yazmak

Liste bu şekilde uzayıp gidiyor, yapay zekanın yapabilecekleri hayal gücünüzle sınırlı.

Evet gelecek diye düşündüğümüz her şey bugün kadar yakın.

Yarın, yaratıcı iş akışlarınızı ve süreçlerinizi elden geçirerek tamamen yeni zorlukları yeni bir zihniyetle çözmeniz için sizi özgür bırakabilir.

Zaman içinde işbirliği ve deneyler yaparak, bu teknolojinin çok fazla faydasını ve bununla birlikte gelen risk ve bedelleri de göreceğiz.

Generative AI ve daha ismini bilmediğimiz bu gibi teknolojileri kullanmak benim hayatımda büyük kolaylıklar sağlıyor. Buna yönelik bir de Notion dokümanım var. Dilerseniz AI Master Tool List ismini verdiğim listede yer alan yapay zeka araçlarını siz de inceleyebilirsiniz. Tabi liste her gün uzuyor bunlar sadece benim bir araya getirebildiklerim.

Bu yazıyı faydalı bulduysanız Yapay Zekanın Yükselişi ve ChatGPT Teknolojisi isimli yazı da ilginizi çekebilir.