Anahtar Çıkarımlar:
- Yapay zeka (AI), insan benzeri görevleri yerine getirmek üzere programlanmış bilgisayarlarda insan zekasının simülasyonunu ifade eder.
- Makine öğrenimi (ML ), belirli bir dizi görevde performansı artırmak için verileri kullanmayı öğrenebilen modeller oluşturmaya odaklanan bir yapay zeka alt kümesidir.
- Derin öğrenme , makine öğreniminin bir alt kümesidir ve beyinlerdeki biyolojik sinir ağları üzerinde gevşek bir şekilde modellenen yapay sinir ağlarına dayanır.
- Daha önce yapay zekanın ana dezavantajları olan sınırlı veri depolama ve işlem hızı artık önemli bir sorun değil.
- Yapay zeka, çeşitli alanlarda ve etki alanlarında çok çeşitli uygulamalara sahiptir. Son zamanlarda medyada büyük ilgi gören iki yapay zeka projesi ChatGPT ve DALL-E‘dir.
- Eğitim verilerinin miktarı ve hesaplama gücü arttıkça, daha etkili uygulamalara yol açabilecek daha güçlü yapay zeka modellerinin eğitilmesi mümkün olacaktır.
Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme: Ne Oldukları
Yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML), derin öğrenme ve veri bilimi gibi diğer benzer terimlerle birlikte son zamanlarda dünyayı kasıp kavuruyor. Aşağıda, bu terimler hakkında kafası karışmış olanlar için kısa bir döküm verilmiştir.
Yapay zeka Bilgi sentezleme ve çıkarım yapma gibi insan benzeri görevleri yerine getirmek üzere programlanmış bilgisayarlarda insan zekasının simülasyonunu ifade eder.
Makine öğrenimi, belirli bir dizi görevde performansı artırmak için verileri kullanma anlamında “öğrenen” modeller oluşturmaya odaklanan bir yapay zeka alt kümesidir. Makine öğrenimi genel olarak üç kategoriye ayrılabilir:
- Gözetimli öğrenme: Bilgisayar, etiketli örneklerden oluşan veriler üzerinde eğitilir – bilinen girdi(ler) X ile temel gerçek çıktı Y – ve amaç, yeni örneklerde girdileri çıktılarla eşleştirebilen genel bir kural veya fonksiyon (F) öğrenmektir (yani, Y = F(X)). Denetimli öğrenmeye bir örnek, makinenin 0’dan 9’a kadar el yazısı rakamları tanımayı öğrendiği el yazısı rakam tanımadır.
- Denetimsiz öğrenme: Bu tür algoritmalar, altta yatan örüntüleri keşfetmek için etiketlenmemiş verileri analiz eder (yalnızca X verilmiş ancak Y verilmemiştir). Denetimsiz öğrenmenin bir örneği, etiketlenmemiş verileri benzerliklerine veya farklılıklarına göre çeşitli kümeler halinde gruplandırmayı amaçlayan kümelemedir.
- Takviyeli öğrenme: Takviyeli öğrenme, akıllı ajanların belirli bir ödül fonksiyonunu en üst düzeye çıkarmak için belirli bir ortamda nasıl eylemlerde bulunması gerektiğini inceler. Takviyeli öğrenme, sürücüsüz arabalara ve robot teknolojisine uygulanabildiği gibi, makinelerin masa ve bilgisayar oyunları oynaması için eğitilmesinde de kullanılabilir.
Derin öğrenme , makine öğrenmesinin bir alt kümesidir ve beyinlerdeki biyolojik sinir ağları üzerinde gevşek bir şekilde modellenen bilgi işlem sistemleri olan yapay sinir ağlarına dayanır. Bir ağdaki yapay nöronlar, beyindeki biyolojik nöronlara benzer şekilde, sinyalleri alabilir ve kendisine bağlı diğer nöronlara iletebilir.
Veri bilimi , anlamlı içgörüler elde etmek için verilerin incelenmesi anlamına gelir. Çeşitli veri türlerini analiz etmek için istatistik, matematik ve bilgisayar bilimlerini kullanan oldukça disiplinler arası bir alandır. Yapay zeka modelleri tipik olarak eğitim için veri gerektirdiğinden, veri bilimi yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme ile kesişir.
Aşağıdaki tabloda yapay zeka, makine öğrenimi ve veri biliminin farklı odak noktaları ve uygulamaları gösterilmektedir.
Yapay Zekanın Tarihi ve Gelişimi
YZ’nin mevcut durumu, esas olarak zaman içinde hesaplama gücündeki çeşitli atılımların bir ürünü olmuştur. Daha önce yapay zekanın ana darboğazları olan sınırlı veri depolama ve işlem hızı, bilgi işlem gücü son on yılda katlanarak arttığı için artık önemli bir sorun olmaktan çıkmıştır. Donanım (CPU’lar ve GPU’lar gibi) da yıllar içinde daha ucuz ve daha erişilebilir hale geldi, bu da yeni modellerin oluşturulmasını sağladı ve yapay zeka için daha fazla finansman ve araştırma yapılmasına izin verdi.
Ayrıca, yapay zeka maliyetleri artık daha düşük, ancak eğitim süreleri daha hızlı. Stanford’un Yapay Zeka Endeksi Raporu‘na göre, 2018’den bu yana eğitim maliyetleri %63,6 oranında azalırken, eğitim süreleri %94’ün üzerinde iyileşti. Tüm bu gelişmeler, büyük miktarda hazır veri ile birlikte, daha iyi modellerin eğitilmesine ve bugün görülen daha iyi sonuçların elde edilmesine yardımcı olmuştur. Yapay zekanın kademeli ilerleyişi ve bu alandaki bazı önemli gelişmeler aşağıdaki kısa zaman çizelgesinde gösterilmektedir.
YZ yeni bir terim değildir ve derin öğrenme ve sinir ağları gibi YZ algoritmaları 1950’lere kadar geri götürülebilir. Ancak son yıllarda bilgi işlem gücü derin öğrenmeyi verimli hale getirecek şekilde gelişti ve 2017’de Google Brain tarafından tanıtılan ve ChatGPT’nin arkasındaki model olan GPT-3’te benimsenen transformatörler gibi yeni yapay zeka algoritmaları ve modelleri de ortaya çıktı.
Yapay Zeka Gelişimi ve Uygulamaları
Yapay zeka, çeşitli alanlarda ve etki alanlarında çok çeşitli uygulamalara sahiptir. Ana akımın dikkatini çeken iki yapay zeka projesi şunlardır ChatGPT ve DALL-E. Her iki proje de lansmanlarından bu yana sırasıyla Google arama ilgisinde artış yaşadı ve sosyal medyada öne çıktı.
ChatGPT, geniş bilgi alanlarındaki sorulara ayrıntılı ve gerçekçi yanıtlar verebilen bir sohbet robotudur. OpenAI tarafından Kasım 2022‘de piyasaya sürülen ChatGPT, denetimli ve pekiştirmeli öğrenme teknikleri kullanılarak eğitilmiştir. ChatGPT soruları yanıtlamanın yanı sıra çeşitli programlama dillerinde kod yazabilir ve müzik besteleyebilir.
DALL-E ve DALL-E 2, kullanıcılardan gelen doğal dil komutlarına dayalı görüntüler oluşturabilen derin öğrenme modelleridir. DALL-E’nin en son sürümü Nisan 2022‘de duyurulan DALL-E 2’dir. DALL-E’den daha gerçekçi ve çeşitli stilleri birleştiren daha yüksek çözünürlüklü görüntüler oluşturabilir.
Yapay zekanın diğer kullanım alanları arasında Go gibi masa oyunları yer alıyor. AlphaGo, Google’ın bir yan kuruluşu olan DeepMind Technologies tarafından geliştirildi ve o sırada dünyanın 1 numaralı Go oyuncusu olan Ke Jie’yi yenmeyi başardı. Daha sonra AlphaGo, Çin Weiqi Derneği tarafından profesyonel 9-dan ile ödüllendirildi.
Yapay zekanın umut vaat eden bir diğer uygulaması da, otomobillerin çevrelerini algılamak için sensörler ve otomobili kontrol etmek ve yönlendirmek için bilgisayar sistemleri yardımıyla daha az insan girdisi kullanarak seyahat etmelerini sağlayan kendi kendine sürüştür. Kendi kendine sürüşün çeşitli seviyeleri vardır ve mevcut en son teknoloji, sürücünün dikkatini sürüşten uzaklaştırabildiği Seviye 3 (“gözler kapalı”) gibi orta seviyelere ulaşabilmektedir.
Hakkında daha fazla bilgi edinin Web3’te Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan İçerik ve Uygulamalar.
Yapay Zekanın Artıları ve Eksileri
Makineler günde 24 saat ara vermeden çalışabildiğinden, yapay zeka sıkıcı ve tekrarlayan görevleri insanlardan daha verimli bir şekilde yerine getirebilmektedir. Örneğin, yapay zekalı sohbet robotları müşterilerin sorularını günün her saati yanıtlamaya yardımcı olabilir.
Buna ek olarak, yapay zeka destekli robotlar ve makineler, insanlar için riskli veya tehlikeli olan görevleri yerine getirebilmektedir. Örneğin, yapay zekalı robotlar derin okyanusları keşfedebilir, patlayıcıları etkisiz hale getirebilir veya tehlikeli kimyasalların bulunduğu fabrikalarda çalışabilir.
Yapay zeka ayrıca, insanların analiz etmesi veya görselleştirmesi zor olabilecek büyük ve yüksek boyutlu veri kümeleriyle etkili bir şekilde çalışabilir. Bilgi işlem hızı arttıkça, yapay zeka daha hızlı veri toplama ve çıkarma, ardından verileri dönüştürme ve yorumlama işlemlerini gerçekleştirebilmektedir.
Yapay zekanın bir dezavantajı, bazen yaratıcılık ve yenilikten yoksun olmasıdır. Yapay zeka bu açıdan hızla gelişiyor olsa da, yapay zeka tarafından oluşturulan bazı metin ve görüntüler hala insan dokunuşundan yoksundur ve katı ve robotik bir tarza sahip görünebilir.
Yapay zeka bazen tipik bir insanın yapmayacağı hatalar da yapabilir ve bu da potansiyel olarak kalite endişelerine yol açabilir. Örneğin, yapay zeka araştırmacısı ve Stanford profesörü Andrew Ng, ChatGPT’nin bir abaküsün bir GPU’dan nasıl daha hızlı olduğunu hatalı bir şekilde açıkladığı bir örnek üretti. Bu nedenle, bazı durumlarda, en gelişmiş yapay zeka bile henüz yeterli doğruluk seviyesine ulaşamamıştır.
Yapay Zekanın Geleceği
Yapay zeka için görünüm umut verici. Bilgi işlemdeki Moore Yasası ‘na göre, bir mikroçip üzerindeki transistör sayısı yaklaşık her iki yılda bir ikiye katlanırken, maliyeti aynı zaman diliminde yarı yarıya azalmaktadır. Kısacası, bilgisayarların hız ve yeteneklerinin her iki yılda bir artması ve daha uygun fiyatlı hale gelmesi beklenmektedir. Aynı zamanda, dünyadaki veri miktarı katlanarak artıyor ve 2025 yılına kadar 175 zetabayta (175 trilyon gigabayt) ulaşacağı tahmin ediliyor.
Yukarıdaki eğilimler yapay zeka için son derece elverişlidir çünkü derin öğrenme gibi algoritmaları daha yüksek bilgi işlem gücü ve büyük miktarda veri ile daha etkili bir şekilde çalışır. Örneğin, ChatGPT bir Büyük Dil Modeli (LLM) çünkü çok miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiştir ve 175 milyar Parametreler. Genel olarak, eğitim verisi miktarı ve hesaplama gücü arttıkça, daha etkili uygulamalara yol açabilecek daha güçlü yapay zeka modelleri eğitmek mümkün olacaktır.
Belirli iş görevlerini otomatikleştirebileceği ve insanlardan daha iyi performans elde edebileceği için yapay zekanın işsizliğe yol açabileceğine dair endişeler ve tartışmalar var. Yapay zeka, defter tutma ve veri girişi gibi düşük beceri gerektiren görevlerde insanların yerini alabilecek olsa da, teknoloji insanlara yardımcı olmanın bir yolu olarak görülmelidir – tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek, yapay zeka çalışanların üretkenliğini artırabilir. Örneğin, mevcut yapay zeka teknolojileri, satış personelinin satış sürecinde gerçekleştirdiği işlerin %40’ına kadarını otomatikleştirebiliyor.
Ünlü fizikçi Stephen Hawking bir keresinde şöyle demişti: “…bilgisayarlar teorik olarak insan zekasını taklit edebilir – ve onu aşabilir.” Yapay zeka alanında bu fenomen, bilgisayarların ortalama bir insanın ürettiğine eşit, hatta daha iyi metin ve görüntü çıktısı üretmeye başlamasıyla şekillenmeye başlıyor. Önümüzdeki yıllarda gelecekteki yapay zeka gelişmelerini gözlemlemek heyecan verici olacaktır.
Daha fazla örnek ve referans da dahil olmak üzere yapay zeka ve kullanım durumları hakkındaki raporun tamamını okuyun, Burada.
Crypto.com Uygulamasında AI Tokenlarını Takip Edin
Yapay zeka teknolojisinin yükselişi, hızla popülerlik kazanan yeni yapay zeka tokenlarının ortaya çıkmasına neden oldu. Bu ilgiyi karşılamak için Crypto.com Uygulaması, Track Coins’e yeni bir kategori ekledi, böylece kullanıcılar en iyi AI tokenlerini kolayca takip edebilir. AI ve diğer tüm kategorilere buradan göz atın.
Durum Tespiti ve Kendi Araştırmanızı Yapın
Bu makalede listelenen tüm örnekler yalnızca bilgilendirme amaçlıdır. Bu tür bilgileri veya diğer materyalleri yasal, vergi, yatırım, finansal veya diğer tavsiyeler olarak yorumlamamalısınız. Burada yer alan hiçbir şey, Crypto.com tarafından herhangi bir madeni para, jeton veya diğer kripto varlıklarına yatırım yapmak, satın almak veya satmak için bir talep, öneri, onay veya teklif teşkil etmez. Kripto varlıkların alım satımından elde edilen getiriler, bulunduğunuz ülkede sermaye kazancı vergisi de dahil olmak üzere vergiye tabi olabilir. Crypto.com ürünlerinin veya özelliklerinin herhangi bir açıklaması yalnızca açıklama amaçlıdır ve bir onay, davet veya talep teşkil etmez.
Geçmiş performans, gelecekteki performansın garantisi veya öngörücüsü değildir. Kripto varlıkların değeri artabilir veya azalabilir ve satın alma fiyatınızın tamamını veya önemli bir miktarını kaybedebilirsiniz. Bir kripto varlığı değerlendirirken, mümkün olan en iyi kararı vermek için araştırma ve durum tespiti yapmanız çok önemlidir, çünkü herhangi bir satın alma işlemi tamamen sizin sorumluluğunuzda olacaktır.