Üretken yapay zeka...
Generative AI, yazılı metin, ses, görüntü veya video şeklinde yeni içerik üretmek için tasarlanmış yapay zekâ modelleri anlamına gelir. Generative AI, üzerinde eğitim aldığı verilere göre metin, görüntü ve çeşitli içerikler üretebilen yapay zekâ türüdür. Uygulamalar ve kullanım durumları uzak ve geniştir. Generative AI, belirli bir yazarın tarzına dayalı kısa bir öykü oluşturmak, var olmayan bir kişinin gerçekçi bir imajını üretmek, ünlü bir besteci tarzında bir senfoni oluşturmak veya basit bir metinsel tanımdan bir video klibi oluşturmak için kullanılabilir.
Nesil yapay zekânın benzersizliğini daha iyi anlamak için bunun diğer yapay zeka, programlama ve makine öğrenmesi türlerinden nasıl farklı olduğunu anlamakta fayda vardır:
Geleneksel yapay zekâ, önceden belirlenmiş kurallara veya algoritmalara uyarak belirli görevleri gerçekleştirebilen yapay zekâ sistemlerini ifade eder.
Bunlar öncelikle verilerden ders alamayan veya zamanla iyileştiren kural tabanlı sistemlerdir.
Diğer yandan, üretken yapay zekâ verilerden bilgi edinebilir ve yeni veri örnekleri oluşturabilir.
Makine öğrenmesi, bir sistemin açık programlama yerine verilerden öğrenmesini sağlar.
Başka bir deyişle, makine öğrenmesi, bir bilgisayar programının yeni verilere bağımsız olarak adapte olabildiği ve öğrenebildiği, trendlerin ve içgörülerin keşfedilmesiyle sonuçlanan süreçtir.
Üretken yapay zekâ, yeni veriler edinmek ve bu verileri oluşturmak için makine öğrenmesi tekniklerinden yararlanır.
Etkileşimli yapay zekâ, makinelerin insan dilini insan benzeri bir şekilde anlamasını ve yanıtlamasını sağlar. Jeneratif AI ve etkileşimli yapay zekâ benzer görünebilir - özellikle de jeneratif AI insan benzeri metin üretmek için kullanıldığında - birincil farklılıkları amaçlarında yatar.
Conversational AI, insan benzeri diyaloğa girebilen etkileşimli sistemler oluşturmak için kullanılır, öte yandan üretken yapay zekâ daha geniştir ve yalnızca metnin değil, çeşitli veri türlerinin oluşturulmasını kapsar.
Yapay genel zekâ (AGI), ekonomik açıdan en değerli işlerde insanların üzerinde performans gösterebilen son derece otonom sistemlere -şu anda varsayımsal- atıfta bulunur.
Gerçekleştiği takdirde AGI, bilgiyi çok çeşitli görevlerde anlayabilir, öğrenebilir, uyarlayabilir ve uygulayabilir.
Jeneratif AI bu tür sistemlerin bir bileşeni olabilirken, AGI ile eşdeğer değildir.
Generative AI, yeni veri örnekleri oluşturmaya odaklanırken AGI daha geniş bir özerklik ve beceri düzeyini ifade eder.
Jeneratif yapay zekâyı birbirinden ayıran nedir?
Üretici yapay zekâ, yalnızca metinde değil, çeşitli türlerde yeni veri örnekleri oluşturma yeteneğine sahiptir.
Bu, insan benzeri yanıtlar üreten, dinamik ve gelişen içeriklerle video oyunları geliştiren ve hatta diğer yapay zekâ modellerini eğitmek için sentetik veri üreten sanal asistanlar tasarlamak için özellikle gerçek dünya verilerini toplamanın zorlayıcı veya kullanışsız olabileceği senaryolarda yapay zekâyı kullanışlı hale getirir.
Üretici yapay zekâ, iş uygulamaları üzerinde zaten derin bir etkiye sahip.
Yeniliği teşvik edebilir, yaratıcı görevleri otomatikleştirebilir ve kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri sağlayabilir.
Birçok işletme, nesnel yapay zekâyı içerik oluşturma, karmaşık sorunları çözme ve müşterilerin ve çalışanların teknolojiyle etkileşime girme şeklini dönüştürmede güçlü bir yeni araç olarak görüyor.
Üretici yapay zekâ nasıl çalışır?
Generative AI, makinelerin verilerden öğrenmesini sağlayan yapay zekânın bir dalı olan makine öğrenimi prensipleri üzerinde çalışır.
Ancak modelleri öğrenen ve bu örüntülere dayalı tahminler veya kararlar veren geleneksel makine öğrenmesi modellerinin aksine, üretken yapay zekâ bir adım daha ileri gider - yalnızca verilerden öğrenmekle kalmaz aynı zamanda giriş verilerinin özelliklerini taklit eden yeni veri örnekleri de oluşturur.
Üretici yapay zekâ türleri
Nesnel yapay zekâ türleri çeşitlidir, her biri benzersiz özelliklere sahiptir ve farklı uygulamalar için uygundur.
Bu modeller öncelikle aşağıdaki üç kategoriye ayrılır:
Transformer tabanlı modeller: Metin üretimi için GPT-3 ve GPT-4 gibi transforme tabanlı modeller enstrümantal olmuştur. Giriş metninin tüm bağlamını göz önünde bulundurarak yüksek derecede tutarlı ve bağlamsal olarak uygun metin üretmelerini sağlayan bir mimari kullanırlar.
Generative adversarial network (GANs): GANs, bir jeneratör ve bir ayrımcı olmak üzere iki parçadan oluşur. Üreteç yeni veri örnekleri oluştururken ayırıcı bu örnekleri orijinallik açısından değerlendirir.
Esasen bu iki parça, jeneratör ayrımcının gerçek verilerden ayıramayacağı veriler yaratmaya ve sahte verileri saptırmada daha iyi olmaya çalışan ayrımcı ile bir oyuna girerler.
Zaman içinde, üreteç oldukça gerçekçi veri örnekleri oluşturmada yeteneklidir.
Değişik otoencoders (VAE'ler): VAE'ler, istatistiksel çıkarım prensiplerinden yararlanan başka bir jeneratif model türünü temsil eder.
Giriş verilerini boş bir alana (verilerin sıkıştırılmış bir gösterimi) kodlayarak ve ardından yeni veri oluşturmak için bu boş sunumun kodunu çözerek çalışırlar.
Kodlama sürecinde rastgelelik faktörü tanıtılması VAE'lerin farklı ancak benzer veri örnekleri üretmesine olanak sağlar.
Transformer tabanlı modeller, VAE'ler ve GAN'ler şu anda kullanılmakta olan en yaygın yapay zeka modellerinin bazı türlerini temsil ederken, diğer modeller de mevcuttur.
İki dikkate değer model, öncekilere dayalı gelecekteki veri noktalarını tahmin eden ve karmaşık veri dağıtımlarını modellemek için bir dizi dönüşüm kullanan akış modellerini normalleştiren otoregsif modelleri içerir.