Programlama Akademi
Yapay Zeka Nedir
Yapay zeka (YZ) nedir?
Yapay zeka (YZ), bilgisayarların ve makinelerin insan öğrenimini, anlama, problem çözme, karar verme, yaratıcılık ve özerklik gibi yetenekleri taklit etmelerini sağlayan bir teknolojidir. YZ ile donatılmış uygulamalar ve cihazlar nesneleri görebilir ve tanıyabilir. İnsan dilini anlayabilir ve buna yanıt verebilirler. Yeni bilgilerden ve deneyimlerden öğrenebilirler. Kullanıcılara ve uzmanlara ayrıntılı önerilerde bulunabilirler. İnsan zekâsı veya müdahalesine gerek kalmadan bağımsız hareket edebilirler (klasik bir örnek, otonom bir araçtır). Ancak 2024 yılında, çoğu YZ araştırmacısı ve uygulayıcısı - ve YZ ile ilgili başlıkların çoğu - jeneratif YZ (gen YZ) alanındaki atılımlara odaklanmaktadır. Jeneratif YZ, orijinal metin, resim, video ve diğer içerikleri oluşturabilen bir teknolojidir. Jeneratif YZ’yi tam olarak anlayabilmek için, önce jeneratif YZ araçlarının üzerine inşa edildiği teknolojileri anlamak önemlidir: makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme.
Makine öğrenimi - Machine learning
Makine öğrenimi YZ’yi düşünmenin basit bir yolu, 70 yılı aşkın bir süredir ortaya çıkan iç içe geçmiş ya da türetilmiş kavramlar serisi olarak görmektir:
YZ’nin hemen altında makine öğrenimi bulunur, bu da bir algoritmayı veriye dayalı tahminler veya kararlar vermesi için eğiterek modeller oluşturmayı içerir. Bu, bilgisayarların belirli görevler için açıkça programlanmadan veri üzerinde öğrenmelerine ve çıkarımlar yapmalarına olanak tanıyan çok geniş bir teknik yelpazeyi kapsar. teknikleri veya algoritmaları birçok türde olabilir, bunlar arasında doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele orman, destek vektör makineleri (SVM), k-en yakın komşu (KNN), kümeleme ve daha fazlası bulunur. Bu yaklaşımların her biri, farklı türdeki problemler ve veriler için uygundur. Ancak makine öğrenimi algoritmalarının en popüler türlerinden biri, sinir ağı veya yapay sinir ağı olarak adlandırılır. Sinir ağları, insan beyninin yapısı ve fonksiyonlarından esinlenerek modellenmiştir. Bir sinir ağı, karmaşık verileri işlemek ve analiz etmek için birlikte çalışan düğüm katmanlarından (nöronlara benzer) oluşur. Sinir ağları, büyük miktarlarda verideki karmaşık desenleri ve ilişkileri tanımlamakla ilgili görevler için iyi uyarlanmıştır. Makine öğreniminin en basit şekli, denetimli öğrenme olarak adlandırılır ve bu, algoritmaların veriyi sınıflandırmak veya sonuçları doğru şekilde tahmin etmek için etiketli veri setleri kullanarak eğitilmesini içerir. Denetimli öğrenmede, insanlar her eğitim örneğini bir çıktı etiketi ile eşleştirir. Amaç, modelin eğitim verilerindeki girişler ile çıktılar arasındaki ilişkiyi öğrenmesi ve böylece yeni, görülmemiş verilerin etiketlerini tahmin etmesidir.
Derin öğrenme - Deep learning
makine öğreniminin, insan beyninin karmaşık karar verme gücünü daha yakından simüle eden, çok katmanlı sinir ağları kullanan bir alt kümesidir. Derin sinir ağları, bir giriş katmanı, genellikle yüzlerce gizli katman ve bir çıkış katmanından oluşur. Bu, klasik makine öğrenimi modellerinde kullanılan sinir ağlarından farklıdır, çünkü klasik ağlar genellikle yalnızca bir veya iki gizli katman içerir. Bu çok katmanlı yapılar, denetimsiz öğrenmeyi mümkün kılar: Büyük, etiketlenmemiş ve yapısız veri setlerinden özellik çıkarılmasını otomatikleştirebilir ve verilerin neyi temsil ettiği konusunda kendi tahminlerini yapabilirler. Derin öğrenme, insan müdahalesine gerek duymadığı için makine öğrenimini büyük bir ölçekte mümkün kılar. Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarla görme ve büyük veri setlerinde karmaşık desenleri ve ilişkileri hızlı ve doğru bir şekilde tanımlamayı içeren diğer görevler için çok uygundur. Bugün hayatımızdaki çoğu yapay zeka (YZ) uygulaması, bir tür derin öğrenme tarafından güçlendirilir.
Derin öğrenme ayrıca şunları mümkün kılar:
- Yarı denetimli öğrenme - Semi-supervised learning, etiketli ve etiketlenmemiş verileri kullanarak AI modellerini sınıflandırma ve regresyon görevleri için eğiten denetimli ve denetimsiz öğrenmeyi birleştirir.
- Kendi kendine denetimli öğrenme - Self-supervised learning, denetim sinyalleri için etiketli veri setlerine dayanmak yerine, yapılandırılmamış verilerden örtük etiketler üretir.
- Pekiştirmeli öğrenme - Reinforcement learning, gizli desenlerden bilgi çıkararak değil, deneme-yanılma ve ödül fonksiyonlarıyla öğrenir.
- Transfer öğrenme - Transfer learning, bir görev veya veri seti üzerinden kazanılan bilgiyi, başka bir ilgili görev veya farklı bir veri seti üzerinde model performansını iyileştirmek için kullanır.
Üretici Yapay Zeka - Generative AI
Üretici Yapay Zeka (Gen AI), kullanıcıdan gelen bir istem veya talebe yanıt olarak uzun metinler, yüksek kaliteli görüntüler, gerçekçi videolar veya ses gibi karmaşık ve orijinal içerikler üretebilen derin öğrenme modellerini ifade eder. Üst düzeyde, üretici modeller eğitim verilerinin basitleştirilmiş bir temsilini kodlar ve ardından bu temsilden, orijinal veriye benzer ancak birebir aynı olmayan yeni çalışmalar üretir. Üretici modeller, yıllardır istatistik alanında sayısal verileri analiz etmek için kullanılıyordu. Ancak son on yılda daha karmaşık veri türlerini analiz edebilmek ve üretebilmek için evrim geçirdiler. Bu evrim, üç gelişmiş derin öğrenme modeli türünün ortaya çıkmasıyla aynı döneme denk geldi: Varyasyonel Otokodlayıcılar - Variational autoencoders (VAE'ler): 2013 yılında tanıtılmış olup, bir istem veya talebe yanıt olarak birden fazla içerik varyasyonu üretebilen modellerin geliştirilmesine olanak sağladı. Difüzyon Modelleri - Diffusion models: İlk olarak 2014'te ortaya çıkmış olup, görüntülere "gürültü" ekleyerek tanınmaz hale getirir ve ardından istemlere yanıt olarak orijinal görüntüleri oluşturmak için bu gürültüyü kaldırır. Dönüştürücüler (Transformer Modelleri): Ardışık verilere dayalı olarak eğitilir ve uzun içerik dizileri üretmek için kullanılır (örneğin, cümledeki kelimeler, bir görüntüdeki şekiller, bir videodaki kareler veya yazılım kodundaki komutlar). Günümüzde en çok konuşulan üretici yapay zeka araçlarının çoğu dönüştürücüler üzerine inşa edilmiştir; bunlar arasında ChatGPT ve GPT-4, Copilot, BERT, Bard ve Midjourney gibi modeller bulunmaktadır.Üretici Yapay Zeka Nasıl Çalışır?
Genel olarak üretici yapay zeka, üç aşamada çalışır: Eğitim: Bir temel modelin oluşturulması. İnce Ayar - Tuning: Modelin belirli bir uygulama için uyarlanması. Üretim, Değerlendirme ve Daha Fazla Ayarlama: Doğruluğun artırılması.Eğitim
Üretici yapay zeka, çeşitli üretici yapay zeka uygulamalarına temel oluşturan bir temel model foundation model ile başlar. Bugün en yaygın temel modeller büyük dil modelleri (LLM'ler) olup, bunlar metin üretimi uygulamaları için oluşturulmuştur. Ancak görüntü, video, ses veya müzik üretimi için de temel modeller vardır. Ayrıca birden fazla içerik türünü destekleyen çok modlu temel modeller de bulunmaktadır. Bir temel model oluşturmak için, derin öğrenme algoritmaları büyük miktarda yapılandırılmamış, etiketlenmemiş ham veriyle (örneğin internetten toplanan terabaytlarca veya petabaytlarca metin, görüntü veya video) eğitilir. Eğitim sürecinin sonucunda, milyarlarca parametre içeren bir sinir ağı oluşur. Bu parametreler, modelin içerik üretmesini sağlayan varlıkları, desenleri ve ilişkileri kodlar. Bu eğitim süreci çok fazla işlem gücü, zaman ve maliyet gerektirir. Binlerce grafik işlem birimi (GPU) kullanılır ve haftalarca süren bir süreç sonucunda milyonlarca dolarlık maliyet ortaya çıkabilir. Meta'nın Llama-2 gibi açık kaynaklı temel model projeleri, geliştiricilerin bu maliyetli adımı atlamasını sağlar.İnce Ayar - Tuning
Daha sonra modelin belirli bir içerik üretme görevi için ayarlanması gerekir. Bu, çeşitli yollarla yapılabilir: İnce ayar - Fine-tuning: Model, belirli bir uygulamaya uygun etiketli verilerle beslenir—uygulamanın alması muhtemel sorular veya istemler ve bunlara uygun yanıtlar. İnsan geri bildirimiyle pekiştirmeli öğrenme (RLHF - Reinforcement Learning with Human Feedback): İnsan kullanıcılar, modelin çıktılarının doğruluğunu veya alaka düzeyini değerlendirerek modelin kendini geliştirmesini sağlar. Bu süreç, bir sohbet botuna veya sanal asistana doğrudan geri bildirim yazmak kadar basit olabilir.Üretim, Değerlendirme ve Daha Fazla Ayarlama
Geliştiriciler ve kullanıcılar, üretici yapay zeka uygulamalarının çıktısını düzenli olarak değerlendirir ve modelin doğruluğunu artırmak için sık sık ince ayar yapar. Bu ayarlamalar bazen haftalık olarak bile gerçekleştirilebilir. Ancak temel modelin kendisi genellikle her yıl veya 18 ayda bir güncellenir. Üretici yapay zeka uygulamalarının doğruluğunu artırmak için geri alma ile zenginleştirilmiş üretim (Retrieval-Augmented Generation - RAG) gibi teknikler de kullanılabilir. Bu yöntem, modelin eğitim verileri dışındaki ilgili kaynakları kullanarak parametrelerini iyileştirmesine olanak tanır.Yapay Zekanın Faydaları
Yapay zeka, birçok endüstride ve uygulamada önemli avantajlar sağlar. En sık belirtilen faydalardan bazıları şunlardır: - Tekrarlayan görevlerin otomasyonu
- Verilerden daha fazla ve daha hızlı içgörü elde edilmesi
- Gelişmiş karar verme süreçleri
- Daha az insan hatası
- 24/7 kullanılabilirlik
- Fiziksel risklerin azaltılması
Tekrarlayan Görevlerin Otomasyonu
Yapay zeka, hem dijital görevleri (veri toplama, giriş yapma ve ön işleme) hem de fiziksel görevleri (depo stok toplama, üretim süreçleri) otomatikleştirerek insanları daha yaratıcı ve katma değerli işlere yönlendirebilir.Gelişmiş Karar Verme
Yapay zeka, hızlı ve doğru tahminler yaparak güvenilir, veri odaklı kararlar alınmasını sağlar. Otomasyon ile birleştiğinde, işletmelerin krizlere gerçek zamanlı tepki vermesine ve fırsatları değerlendirmesine olanak tanır.Daha Az İnsan Hatası
Yapay zeka, insanları doğru süreçlere yönlendirerek, potansiyel hataları önceden belirleyerek ve süreçleri tamamen otomatik hale getirerek hataları azaltır. Bu, özellikle sağlık sektörü gibi alanlarda büyük önem taşır. Örneğin, yapay zeka destekli cerrahi robotlar, operasyonlarda tutarlı hassasiyet sağlar.7/24 Kullanılabilirlik ve Tutarlılık
Yapay zeka her zaman aktiftir ve her seferinde tutarlı bir performans sunar. Örneğin, yapay zeka destekli sohbet botları, müşteri hizmetleri personelinin yükünü hafifletebilir. Üretim hatlarında ise kaliteyi ve üretim seviyelerini korumaya yardımcı olabilir.Fiziksel Risklerin Azaltılması
Tehlikeli işlerin otomatikleştirilmesi—örneğin patlayıcılarla çalışma, derin deniz araştırmaları, yüksek irtifa görevleri veya uzay operasyonları—insanların yaralanma veya daha büyük risklerle karşılaşmasını önleyebilir. Otonom araçlar, yolculuk sırasında yolcular için yaralanma riskini azaltma potansiyeline sahiptir.Yapay Zekâ Kullanım Alanları
Yapay zekânın gerçek dünyadaki uygulamaları oldukça fazladır. İşte çeşitli sektörlerdeki bazı kullanım örnekleri:Müşteri Deneyimi, Hizmet ve Destek
Şirketler, müşteri taleplerini yönetmek, destek taleplerini karşılamak ve daha fazlasını yapmak için yapay zekâ destekli sohbet botları ve sanal asistanlar kullanabilir. Bu araçlar, doğal dil işleme (Natural Language Processing - NLP) ve üretken yapay zekâ yeteneklerini kullanarak, sipariş durumu, ürün detayları ve iade politikaları gibi konularda müşteri sorularını anlayıp yanıtlayabilir. Sohbet botları ve sanal asistanlar: 7/24 destek sunarak müşteri hizmetlerinin sürekliliğini sağlar. Sıkça sorulan sorulara (Frequently Asked Questions - FAQs) hızlı yanıt verir. İnsan müşteri temsilcilerinin daha karmaşık görevlere odaklanmasını sağlar. Daha tutarlı ve hızlı müşteri hizmeti sunar.Sahtekârlık Tespiti
Makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları, işlem kalıplarını analiz ederek alışılmadık harcama veya oturum açma konumları gibi anormallikleri tespit edebilir. Bu sayede kuruluşlar, dolandırıcılık girişimlerine daha hızlı yanıt verebilir, zararları en aza indirebilir ve hem kendileri hem de müşterileri için daha güvenli bir ortam oluşturabilir.Kişiselleştirilmiş Pazarlama
Perakende, bankacılık ve diğer müşteri odaklı sektörlerde yapay zekâ, kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri ve pazarlama kampanyaları oluşturmak için kullanılabilir. Müşteri satın alma geçmişi ve davranışlarından elde edilen veriler kullanılarak, derin öğrenme algoritmaları müşterinin ilgisini çekebilecek ürün ve hizmetleri önerebilir. Müşteriye özel metinler ve özel teklifler gerçek zamanlı olarak oluşturulabilir.İnsan Kaynakları ve İşe Alım
Yapay zekâ destekli işe alım platformları, işe alım sürecini şu yollarla kolaylaştırabilir: Özgeçmiş tarama ve adayları iş tanımlarıyla eşleştirme. Video analizi ile ön mülakatlar yapma. Büyük hacimli başvuruların yönetiminde idari yükü azaltma. İşe alım sürelerini kısaltarak aday deneyimini iyileştirme.Uygulama Geliştirme ve Modernizasyon
Üretken yapay zekâ destekli kod üretme araçları ve otomasyon sistemleri sayesinde: Tekrarlayan kodlama görevleri hızlandırılabilir. Eski uygulamaların ölçekli bir şekilde modernize edilmesi ve yeniden platformlanması sağlanabilir. Kodun tutarlılığı korunarak hata oranı azaltılabilir.Öngörücü Bakım
Makine öğrenimi modelleri, sensörlerden, Nesnelerin İnterneti (Internet of Things - IoT) cihazlarından ve operasyonel teknolojiden (Operational Technology - OT) gelen verileri analiz ederek bakım ihtiyacını tahmin edebilir ve ekipman arızalarını önceden tespit edebilir. Yapay zekâ destekli önleyici bakım sayesinde: Beklenmedik duruş süreleri engellenir. Tedarik zinciri sorunları önceden tespit edilerek maliyetler azaltılır.
Yapay Zekâ ile İlgili Zorluklar ve Riskler
Kuruluşlar, en son yapay zekâ teknolojilerinden yararlanarak avantaj sağlamak için hızla harekete geçmektedir. Ancak yapay zekâyı benimsemek ve sürdürmek bazı zorluklar ve riskler içermektedir.
Veri Riskleri
Yapay zekâ sistemleri, şu tehditlere karşı savunmasız olabilir: Veri zehirlenmesi (Data poisoning) Veri manipülasyonu Veri önyargısı (Data bias) Siber saldırılar Bu riskleri azaltmak için kuruluşlar, veri bütünlüğünü korumalı ve yapay zekâ yaşam döngüsü boyunca güvenlik önlemleri almalıdır.
Model Riskleri
Saldırganlar, yapay zekâ modellerini şu yollarla hedef alabilir: Model hırsızlığı Modelin tersine mühendisliği (Reverse engineering) Yetkisiz manipülasyon Bir saldırgan, modelin yapısını, ağırlıklarını ve parametrelerini değiştirerek modelin doğruluğunu ve performansını düşürebilir.
Operasyonel Riskler
Modeller şu operasyonel risklere açıktır: Model kayması (Model drift) Önyargı ve yanlış kararlar Yönetişim eksiklikleri Bu riskler göz ardı edilirse, sistem arızaları ve siber güvenlik açıkları ortaya çıkabilir.
Etik ve Hukuki Riskler
Eğer yapay zekâ sistemleri geliştirilirken güvenlik ve etik önceliklendirilmezse, şu sorunlar yaşanabilir: Gizlilik ihlalleri Önyargılı sonuçlar üretme Örneğin, işe alım kararları için kullanılan önyargılı eğitim verileri, belirli demografik grupları dezavantajlı konuma düşürebilir.
Yapay Zekâ Etiği ve Yönetişimi
Yapay zekâ etiği, yapay zekânın olumlu etkisini en üst düzeye çıkarırken olası riskleri azaltmayı amaçlayan disiplinler arası bir alandır.
Yapay Zekâ Yönetişimi
Yapay zekâ yönetişimi, yapay zekâ sistemlerinin güvenli ve etik kalmasını sağlamak için geliştirilen kural ve denetim mekanizmalarından oluşur. Bu süreç, geliştiriciler, kullanıcılar, politika yapıcılar ve etik uzmanlarını kapsayan geniş bir paydaş grubunun katılımını gerektirir.
Yapay zekâ etiğiyle ilişkilendirilen temel değerler şunlardır:
Açıklanabilirlik ve Yorumlanabilirlik
Yapay zekâ sistemleri geliştikçe, insanların algoritmaların sonuçlara nasıl ulaştığını anlaması zorlaşmaktadır. Açıklanabilir yapay zekâ (Explainable AI) yöntemleri, kullanıcıların model çıktılarının nasıl üretildiğini anlamasını ve güven duymasını sağlar.
Adalet ve Kapsayıcılık
Makine öğrenimi doğası gereği istatistiksel ayrımcılık içerir. Ancak, belirli grupları sistematik olarak avantajlı veya dezavantajlı duruma getiren ayrımcılık etik açıdan kabul edilemez. Adaleti teşvik etmek için: Algoritmik önyargı en aza indirilmeli Daha çeşitli ve kapsayıcı ekipler oluşturulmalıdır.
Dayanıklılık ve Güvenlik
Güçlü bir yapay zekâ sistemi, olağan dışı girdiler ve kötü niyetli saldırılar karşısında bile hatasız çalışmalıdır. Aynı zamanda, kasıtlı veya kasıtsız müdahalelere karşı korunaklı olmalıdır.
Hesap Verebilirlik ve Şeffaflık
Kuruluşlar, yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesi, dağıtımı ve sonuçları için net sorumluluklar belirlemelidir. Ayrıca, kullanıcılar bir yapay zekâ hizmetinin nasıl çalıştığını, güçlü ve zayıf yönlerini görebilmelidir.
Gizlilik ve Uyumluluk
GDPR gibi düzenleyici çerçeveler, kişisel verilerin işlenmesinde belirli gizlilik ilkelerine uyulmasını gerektirir. Yapay zekâ sistemlerinin: Kişisel verileri koruyabilmesi, Modele hangi verilerin girdiğini kontrol edebilmesi, Değişen düzenlemelere hızla uyum sağlayabilmesi kritik önem taşır.
Sonuç
Yapay zeka (AI), müşteri hizmetlerinden dolandırıcılık tespitine, kişiselleştirilmiş pazarlamadan insan kaynaklarına kadar birçok alanda yenilikler sunarak iş süreçlerini iyileştirmekte ve verimliliği artırmaktadır. Ancak, AI'nın hızla benimsenmesi beraberinde veri güvenliği, model bütünlüğü, operasyonel sürdürülebilirlik ve etik sorumluluklar gibi riskleri de getirmektedir. Bu nedenle, AI'nın etik ve güvenli bir şekilde kullanılması için açıklanabilirlik, adalet, güvenlik, hesap verebilirlik ve mahremiyet gibi temel ilkelere dayalı bir yönetişim modeli oluşturulmalıdır. Kuruluşlar, AI'nın sunduğu fırsatlardan maksimum fayda sağlarken, olası zararları en aza indirmek için bütüncül bir yaklaşım benimsemelidir.
