Yapay zeka sözlüğü: Temel terimler ve kavramlar

Yapay zeka sözlüğü ile terminolojiyi öğrenin ve AI’nın gücünü anlayın: endüstrileri dönüştüren teknolojik ilerlemeleri keşfedin

Bu sözlük, yapay zeka giderek karmaşıklaşan manzarasını gizemden arındırmaya yardımcı oluyor. AI gelişmeleriyle güvenle etkileşim kurmanızı sağlıyor. Yapay zeka, teknolojiyi ve endüstrileri genel olarak hızla yeniden şekillendiriyor. Ancak uzmanlaşmış terimleri takip etmeyi zorlaştırabilir. Bu kılavuz, dünyamızı yeniden şekillendiren teknolojiyi anlamak için sağlam bir temel sağlayarak temel kavramları açıklığa kavuşturur.

Yapay zeka gelişmeye devam ederken, temel terminolojisini anlamak, gelişmeleriyle uyumlu olmanızı sağlar. Üretkenliği artırmaktan etik hususları gündeme getirmeye kadar, AI’nın etkisi birçok endüstriyi yeniden şekillendiriyor. İster meraklı ister profesyonel olun, bu terimleri kavramak AI’nın mevcut yeteneklerini ve gelecekteki olasılıklarını anlamanıza yardımcı olacaktır.

Yapay zeka sözlüğü – temel kavramlar

Yapay Zeka (AI): Yapay zeka, problem çözme, dili anlama ve kalıpları tanıma gibi genellikle insan zekası gerektiren görevleri gerçekleştirebilen sistemler oluşturmaya odaklanan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Algoritmalar ve veriler aracılığıyla kararlar alabilir, içgörüler üretebilir ve bilişsel işlevleri farklı derecelerde taklit ederek süreçleri otomatikleştirebilir. Yaygın uygulamalar arasında sanal asistanlar, öneri motorları ve otonom araçlar bulunur.

Makine Öğrenimi (ML): Sistemlerin kararlar ve tahminler yapmak için verilerden öğrendiği bir AI türüdür. Geleneksel programlamanın aksine, ML sistemleri daha fazla veriye maruz kaldıkça zamanla gelişir.

Derin Öğrenme: Büyük veri kümelerindeki karmaşık desenleri tanımak için çok katmanlı (dolayısıyla “derin”) sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenmesi türüdür. Her katman, verileri aşamalı olarak işler ve bu da karmaşık bilgileri analiz etmek için oldukça etkili olmasını sağlar.

Takviyeli Öğrenme (RL): Ajanların bir ortamda deneme yanılma yoluyla öğrendiği, en iyi sonuçlara yol açan eylemleri pekiştirmek için ödüller veya cezalar aldığı bir makine öğrenme tekniğidir. Amaç, ajanın eylemlerini uyarlayarak zaman içinde ödülleri en üst düzeye çıkarmasıdır.

Taklit Öğrenme: Bir yapay zeka modelinin bir insan veya başka bir model tarafından sağlanan örnekleri gözlemleyerek ve taklit ederek bir görevi gerçekleştirmeyi öğrendiği bir makine öğrenme tekniğidir. Sıfırdan başlamak yerine, model gözlemlediği senaryolardaki eylemleri “taklit eder” ve robotik, sürüş simülasyonları veya oyun gibi gösterilen davranışlardan öğrenmesini sağlar.

Sıfır Atış ve Az Atış Öğrenme (Zero-shot and Few-shot Learning): Yapay zekanın minimum eğitim verisiyle görevleri gerçekleştirmesini sağlayan tekniklerdir. Sıfır atış öğrenmede, model daha önce görmediği görevleri halledebilirken, az atış öğrenmede, sadece bir avuç örnekten hızla öğrenebilir.

Yapay Genel Zeka (AGI): AGI, bir insanın yapabileceği her türlü entelektüel görevi, çok çeşitli alanlarda ve bağlamlarda anlayabilen, öğrenebilen ve gerçekleştirebilen son derece gelişmiş bir AI biçimini ifade eder. Belirli görevlerle sınırlı olan dar AI’nın aksine, AGI insan benzeri uyum sağlama ve problem çözme yetenekleri gösterecektir. OpenAI gibi şirketlerin araştırma çabaları, AGI’nin potansiyelini araştırıyor, ancak bu aşamada hala teorik olarak kalıyor.

Üretken AI (Generative AI): Eğitim verilerine dayalı olarak metin, resim, kod ve ses gibi yeni içerikler oluşturabilen AI sistemlerini ifade eder. Örnekler arasında ChatGPT ve DALL-E gibi görüntü oluşturucular bulunur.

Eğitim ve Parametreler

Eğitim: AI eğitimi, modellerin kalıpları, ilişkileri öğrenmelerine ve doğru tahminler yapmalarına yardımcı olmak için büyük veri kümelerini beslemeyi içerir. Bu süreç, modelin zamanla rafine edildiği ve iyileştirildiği döngüler halinde yapılır. Eğitim, insan dilini “anlayan” ve tutarlı bir şekilde yanıt veren LLM’ler gibi modeller geliştirmek için esastır.

Parametreler: Girdi verilerini yorumlamaya ve işlemeye yardımcı olan AI modellerindeki dahili değişkenlerdir. Eğitim sırasında ayarlanan bu parametreler, modelin yanıtlarını şekillendirir ve şirketler tarafından genellikle bir modelin karmaşıklığını ve yeteneklerini göstermek için alıntılanır.

Çıkarım: Çıkarım, bir AI modelinin eğitim sırasında öğrendiklerini bir kullanıcının isteğine yanıt olarak çıktılar üretmek için uyguladığı aşamadır, örneğin bir soruyu yanıtlamak veya bir görüntü oluşturmak. Modelin önceki eğitime dayanarak bir yanıtı “çıkarımladığı” gerçek zamanlı süreçtir.

Teknik AI Bileşenleri

Sinir Ağları: Sinir ağları, insan beyninin yapısına göre modellenmiş AI sistemleridir. Verileri diziler halinde işleyen ve ağın karmaşık veri desenlerinden öğrenmesini sağlayan birbirine bağlı düğümlerden (veya “nöronlardan”) oluşan katmanlardan oluşurlar. Sinir ağları, üretken AI ve diğer birçok gelişmiş uygulama için temeldir.

Dönüştürücüler: Dönüştürücüler, veri dizilerini verimli bir şekilde işlemek için tasarlanmış güçlü bir sinir ağı mimarisi türüdür. Veri noktaları arasındaki ilişkilere odaklanarak dönüştürücüler bağlamı yorumlayabilir ve doğru yanıtlar üretebilir. Dönüştürücüler “gözle görünenin ötesinde”dir, çünkü bu mimari AI modellerinde büyük ölçekli bilgileri işlemenin anahtarıdır.

Token’lar: Token’lar, dil modellerinin ayrı ayrı işlediği metin parçalarıdır (örneğin kelimeler, kelime parçaları veya noktalama işaretleri). Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), metni parçalamak ve yorumlamak için jetonları kullanır. Daha büyük “bağlam pencerelerine” sahip modeller, daha iyi anlayış ve daha doğru yanıtlar sağlayarak aynı anda daha fazla jetonu işleyebilir.

Veri İşleme

Geri Alma-Artırılmış Üretim (RAG): RAG, yanıt oluşturma sırasında yapay zeka modellerinin harici veri kaynaklarından ilgili bilgileri almasını sağlayan bir tekniktir. RAG, veri alma ile yanıt oluşturmayı birleştirerek yapay zeka çıktılarının doğruluğunu ve alakalılığını artırabilir.

Doğal Dil İşleme (NLP): NLP, yapay zekanın insan dilinde yorumlamasını, anlamasını ve yanıt vermesini sağlar. OpenAI’nin ChatGPT ve Google Translate gibi araçlar, metin oluşturmak, soruları yanıtlamak ve dili doğru bir şekilde çevirmek için NLP kullanır.

Edge AI: Edge AI, bulut sunucularına güvenmek yerine akıllı telefonlar veya IoT cihazları gibi cihazlarda yerel olarak gerçekleşen AI işlemeyi ifade eder. Bu, verilerin ağın “ucunda”, veri üretim kaynağına yakın bir yerde analiz edildiği ve işlendiği anlamına gelir.

Önde gelen platformlar

OpenAI / ChatGPT: 2022’de ChatGPT’nin piyasaya sürülmesi, gelişmiş dil modellerinin yeteneklerini göstererek yapay zekaya yönelik önemli bir kamu ilgisi yarattı. OpenAI’nin ChatGPT’si, soruları yanıtlamaktan yaratıcı yazmaya kadar çeşitli görevlerde kullanıcılara yardımcı olarak, konuşma AI için en popüler araçlardan biri olmaya devam ediyor.

Microsoft / Copilot: Microsoft, OpenAI ile ortaklık kurarak, Word, Excel ve Teams gibi araçları akıllı otomasyon ve yardımla geliştirerek, Copilot aracılığıyla ürünlerine yapay zeka yerleştirdi.

Perplexity: Yapay zeka destekli arama motoruyla bilinen Perplexity, yanıtlarında kaynakları gösteren ilk şirketlerden biriydi ve kullanıcılara daha fazla şeffaflık sağlıyordu. Bu yaklaşım onu ​​diğer birçok konuşma AI aracından ayırdı ve veri toplama uygulamalarının incelenmesine yol açtı.

Google / Gemini: Google, arama, dil çevirisi ve sesli yardım gibi hizmetleri iyileştirmek için tasarlanmış gelişmiş dil modelleri koleksiyonu olan Gemini aracılığıyla ekosistemine AI yerleştiriyor.

Anthropic / Claude: Amazon ve Google tarafından desteklenen Anthropic, güvenlik ve insan değerleriyle uyuma güçlü bir vurgu yapan bir AI modeli olan Claude’u geliştirdi.

Meta / Llama: Meta’nın açık kaynaklı AI modeli Llama, halkın teknolojisine erişmesine ve üzerine inşa etmesine olanak tanıyarak iş birliğine dayalı bir geliştirme ortamını teşvik etmesi bakımından benzersizdir.

Apple / Apple Intelligence: Apple, Siri, ChatGPT ve cihaz içi fotoğraf işleme (örneğin, gerçek zamanlı nesne ve yüz tanıma) gibi araçlar için cihaz tabanlı işleme odaklanarak gizliliğe öncelik vererek AI destekli özellikleri Apple Intelligence bayrağı altında entegre ediyor.

xAI / Grok: Elon Musk tarafından kurulan xAI, yakın zamanda Twitter (X) ile benzersiz bir sosyal medya asistanı olarak entegre edilen bir konuşma AI modeli olan Grok’u yarattı. Şu anda Grok, yalnızca X Premium abonelerine açıktır. Bilgilendirici yanıtları konuşma tonuyla birleştirerek, Musk’ın ilgi çekici ve kişilik odaklı bir AI deneyimi vizyonuyla uyumludur.

Hugging Face: Hugging Face, geliştiricilerin ve araştırmacıların AI modellerini, veri kümelerini ve araçlarını paylaştığı, onu AI topluluğunda değerli bir kaynak haline getiren iş birlikçi bir platformdur.

GitHub / GitHub Copilot: Microsoft’a ait olan GitHub, geliştiricilerin iş birliği yapması ve kod paylaşması için yaygın olarak kullanılan bir platform sağlar. Yapay zeka destekli aracı GitHub Copilot, OpenAI’nin Codex modeli tarafından desteklenen gerçek zamanlı kod önererek geliştiricilere yardımcı olur.

Not: Yapay zeka sözlüğü sürekli güncelleniyor. Takipte kalın…