Üretken Yapay Zeka (Generative AI) Nedir?

ChatGPT, DALL-E, Midjourney, Gemini, Claude 3.5 ve daha fazlası. Bunlar en popüler olanları, bir ortak yönleri var: Hepsi de üretken yapay zeka çözümleri. Yapay zeka modellerinin, özellikle de “üretken yapay zeka” modellerinin sayısı günden güne artıyor. Artmaya da devam edecek.

Yapay zeka devrimi sağlık, eğitim, finans, tarım ve inşaat dahil olmak üzere her sektörü etkiler oldu. Bu bağlamda her gün yeni bir AI yazılımı ortaya çıkıyor. Generative AI işletmeler, profesyoneller ve tüketiciler arasında hızla ilgi görmeye başladı. Hem de ne hız. Dünya gözlerimizin önünde değişiyor, biz de buna tanık oluyoruz. Değişime tanıklık ederken arka planda neler olup bitiyor öğrenmek de gerek. Literatüre yeni kelimeler, yeni kavramlar giriyor. Peki nedir bu üretken AI? Bunun üretken olmayanı da mı var?

Üretken AI araçlarının popülaritesi geçici bir şey değil. Zamanla popülerlik kazanan ve sönüp giden bazı yeni teknolojik trendlerin aksine, üretken yapay zeka gerçekten fayda sağlayan bir teknoloji. Dijital hayatımızın hemen her alanına girmeyi başardı, gelecekte hiç ummadığınız yerlerde karşınıza çıkabilir.

Üretken Yapay Zeka Nedir?

Devamlı “Generative AI (GenAI)” şeklinde bir söylem dolaşıyor ortalıklarda. “Generative artificial intelligence” yani üretken yapay zeka, talep üzerine metin, video, ses, kod, 3D tasarım veya görüntü gibi benzersiz içerikler üretebilen bir yapay zeka sistemi türü. Veri sınıflandırma veya analizi gibi görevler için tasarlanmış bazı geleneksel teknolojilerin aksine, GenAI modelleri daha çok kendilerine verilen talimatlara dayalı olarak yeni veya yaratıcı sonuçlar ortaya koyabiliyor. Yani gözle görülür bir şeyler üretiyor.

Üretken yapay zeka yeni bir teknoloji gibi görünse de aslında onlarca yıldır var. En azından 1960’lardan beri çeşitli yinelemeleri ve türleri bulunmakta. “AI” dediğimiz şey geniş bir alanı kapsıyor, üretken yapay zeka sadece bir alt bölüm. Geliştirilen ve sürekli güncellemeler alan modeller, kullanıcıların bir metin alanına soru veya talimat yazmasına olanak tanıyan çevrimiçi araçlara ve sohbet robotlarına giderek daha fazla dahil ediliyor.

AI modellerinin en önemli yanı öğrenebilmesi. Halihazırda internet üzerinde gördüğünüz her türlü içerik, belge ve eserler yapay zeka için bir bilgi kaynağı. Yani üretebileceği bilgi kapasitesi çok büyük. Jeneratif yapay zeka, daha fazla veri üzerinde eğitilmeye devam ettikçe gelişimini sürdürüyor. AI sistemleri, karmaşık matematik ve çok fazla bilgi işlem gücü gerektiren büyük etiketsiz veri kümeleri üzerinde eğitilen AI modelleri ve algoritmaları üzerinde çalışmakta.

Generative AI’ın seri yükselişinin arkasındaki en büyük neden, modellerin insan benzeri yanıtlar üretebilmesi ve davranışlar sergileyebilmesi. Elbette ki tamamen insan gibi hareket etmesi imkansız, ancak ne kadar yaklaşırsa o kadar ilgi çekici hale geliyor. Ayrıca yanıtlar hem yazılı hem sesli şekilde üretebiliyor. Yapay zeka, siz cümle kurarken tekleseniz bile “tamam, seni anladım” diyerek, “doğal dil” kullanarak şaşırtıcı yanıtlar üretebiliyor. Netice olarak kullanım alanı hızla çoğaldı. Farklı sektörlerde, AI araçları artık yazma, araştırma, kodlama, tasarım ve daha fazlası için bir yardımcı olarak kullanılıyor.

Üretken AI modelleri karmaşık soruları yanıtlayabiliyor, büyük miktarda bilgiyi özetleyebiliyor, hikaye ve şarkı yazabiliyor, şaşırtıcı görseller üretebiliyor ve daha önce insanlar tarafından yapılan birçok görevi otomatik hale getirebiliyor. Örnek olarak, işletmeler raporların hazırlanmasına yardımcı olmak, pazarlama kampanyalarını kişiselleştirmek, ticari video klipler yapmak ve yapılan kodlamayı iyileştirmek için üretken yapay zekayı kullanıyor. Yazılım satıcıları, verimliliği artırmak ve karar verme sürecini iyileştirmek için CRM ve ERP gibi temel iş uygulamalarına üretken yapay zekayı entegre ediyor. GenAI ayrıca robotik süreç otomasyonu (RPA) ve müşteri hizmetleri chatbot’ları gibi mevcut otomasyon yazılımlarına da eklenerek daha proaktif hale getiriliyor.

Üretken Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

GenAI, bir sorgu veya komuta yanıt olarak metin, görüntü ve ses dahil olmak üzere yeni içerik oluşturmak amacıyla büyük, karmaşık veri kümelerini anlamlı bilgi kümeleri halinde düzenlemek için sofistike algoritmalar kullanır. GenAI tipik olarak iki şey yapar: İlk olarak, mevcut bilgi koleksiyonunu veri noktalarını korelasyonlarının (bağımlılıklarının) gücüne göre eşleyen bir forma (vektör uzayı) kodlar. İkincisi, istendiğinde vektör uzayındaki mevcut bağımlılıklar içinde doğru bağlamı bularak yeni içerik üretir (kod çözer).

OpenAI ChatGPT ve Google Gemini gibi popüler platformlar, hepimizin artık alıştığı basit arayüzlerle sunuluyor. Asıl iş ise perde arkasında yürüyor. Bu modellerin bir soruyu yanıtlayabilmesi için belirli bir bilgi işlem gücü gerekiyor, siz farkında olmasanız bile ciddi maliyetler ortaya çıkıyor.

Generative AI, büyük veri kümelerindeki kalıpları analiz etmek ve insan tarafından üretilen verileri taklit eden yeni veriler oluşturmak üzere bu kalıpları çoğaltmak için derin öğrenme olarak bilinen bir bilgi işlem sürecini kullanmakta. Sinir ağları da bu işin bir parçası. Sinir ağları, insan beyninin zaman içinde bilgiyi işleme, yorumlama ve öğrenme şeklinden esinlenen bir tür makine öğrenimi süreci.

Misal olarak kurgusal bir metni üretken bir yapay zeka modeline aktarırsanız, sonunda bu literatüre dayalı hikayeler veya hikaye unsurları oluşturmayı öğrenir. Öğrenme süreci olay örgüsü yapısı, karakterler, temalar ve diğer anlatı araçları gibi sayısız detay içerebilir. Yani yapay zeka bir şeyi her noktasıyla birlikte öğrenir.

Veri sağlanmadığı takdirde ne yaparsanız yapın yapay zekadan bir sonuç elde edemezsiniz. Üretken AI modelleri zaman içinde daha karmaşık, daha gelişmiş hale gelmeye başlıyor. Bir model ne kadar çok veri üzerinde eğitilir ve üretim gerçekleşirse, çıktıları o kadar inandırıcı ve insana benzer hale gelir.

Üretken yapay zeka bir tür makine öğrenim tekniğidir diyebiliriz. Yani yani ilgili kavramları, görüntüleri veya kalıpları bulmak üzere matematiksel analize dayanıyor. Daha sonra bu analiz, alınan istekle birlikte istatistiksel olarak benzer veya ilişkili olması muhtemel içerik üretmek için kullanılmakta.

Bir kademe daha alta indiğimizde, üretken yapay zekanın derin öğrenme adı verilen bir tür makine öğrenimine dayandığını söyleyebiliriz. Derin öğrenme modelleri, etiketlenmemiş verilerden öğrenebilecek kadar güçlüdür. Sinir ağı adı verilen bir tür bilgi işlem mimarisi kullanırlar. Bu tür mimariler, insan beyninin nöronlar aracılığıyla veri aktarmasına benzer şekilde, birbirlerine veri aktaran birden fazla düğümden oluşur. Sinir ağları son derece sofistike ve rafine görevleri yerine getirebilir. Özetleyecek olursak, bizi sürekli şaşırtmayı başaran yapay zeka platformlarının arkasında makine öğrenimi, derin öğrenme ve sinir ağı sistemi var.

Üretken Yapay Zeka Örnekleri

Yapay zekanın etkisini halen kavrayamadıysanız aşağıdaki örneklere bakın. Profesyonellerden son tüketiciye, iş hayatından gündelik kullanıma kadar AI birçok şeye dokunmaya başladı.

• Her Şeye Bir Yanıtı Olan Sohbet Robotları: ChatGPT, Grok ve Gemini gibi sohbet robotları, insan benzeri konuşmalar yapmak üzere geliştirilen ve doğal dil işlemeyi kullanan son teknolojilere birer örnek. Etkileşimli diyaloglar kurabilir, her konuda soru sorabilir, her alanda bilgi edinebilir ve hatta yanıtları beğenmezseniz alternatif yanıtlar talep edebilirsiniz.
• Sanat: Görüntü üreten yapay zekanın kullanım alanları sanat ve tasarım alanında harikalar yaratabiliyor. Bu bağlamda insan müdahalesi olmadan yeni ve orijinal sanat eserleri yaratmak mümkün.
• Kodlama: Üretken yapay zeka, manuel girdiye gerek kalmadan yeni uygulamalar için kod oluşturmanıza da yardımcı olabilir. Geliştirilen çözümler, kodlamanın teknik olmayan kullanıcılar için erişilebilir olmasını sağlamakta. Kod üretimindeki en iyi yapay zeka örnekleri, hataların belirlenmesi ve çözümlenmesinin yanı sıra kod önerileri gibi özelliklere de odaklanıyor.
• :Oyun Geliştirme: Üretken AI’ın sanat eserleri yaratma potansiyeli oyun geliştiricileri için de yararlı. Algoritmalardan yararlanarak oyunun farklı yönlerine odaklanmak oyun geliştiricilerine yardımcı olabilir: Oyun geliştirme sürecini kapsayan oyun seviyeleri, nesneler, karakterler ve genel oyun için anlatılar oluşturmak çok fayda sağlayabilir, fikir alınabilir.
• İş Operasyonları: İş hayatını destekleyen birçok yapay zeka işlevi ve iş destek hizmet paketi olarak görev yapan asistanlar geliştirildi. Veri toplama, içgörülü analizler, e-posta çevirisi ve yetkin metin yazımı yardımı gibi birçok iş ile kullanıcılara yardım sağlanabiliyor.
• Render İçin Yapay Zeka: Tasarımcıların ve mimarların renk, malzeme, kaplama ve parçaya özel değişiklikler de dahil olmak üzere çok sayıda seçenekle tasarımları hızla oluşturmalarını ve render etmeleri sağlanıyor. Sonuç olarak, her zamankinden daha hızlı ve çok yönlü tasarımlar ortaya çıkıyor. Böylelikle müşteri deneyimi de gelişmiş oluyor.
• Eğitim ve Öğrenciler: Her yaştan öğrenci için kelime dağarcığını geliştirebilen yapay zeka yazılımları kullanımda. Sadece kelime dağarcığı değil, tarih öğrenme veya birçok farklı özel konuya odaklanan seçenekler geliştiriliyor.
• Anında Özet Çıkarma: Zaman alan görevleri otomatikleştiren platformlar görüyoruz. Böylece PDF’ler, web siteleri ve her türlü metin anında özetlenebiliyor, öğrenciler ve araştırmacılar önemli miktarda zaman kazanıyor.
• İletişim ve Pazarlama: AI uygulamaları, ilgi çekici reklam içerikleri ve yaratıcı sosyal medya gönderileri oluşturmak için kullanılabiliyor. Algoritmalar, hedef kitle ve platform tercihlerine göre dakikalar içinde görseller ve metinler üretebiliyor.
• Tasarım Çözümleri: Konut sektöründeki mimarları, tasarımcıları, inşaatçıları, müteahhitleri ve geliştiricileri güçlendiren yapay zeka araçları sunulmaya başladı.
• Ürün Açıklamaları: Her türden ürün için açıklama hazırlamak mümkün. E-postalar, ürün sayfaları, Instagram veya reklamlar dahil olmak üzere her çeşitte ürün açıklaması yazabiliyoruz. Daha doğrusu yapay zekaya yazdırıyoruz.
• Tarımsal Eğitim: Hükümetleri ve çiftçileri gerçek zamanlı iletişim için birbirine bağlayan yapay zeka tabanlı danışmanlık hizmetleri bile var. Mahsul yönetimini optimize etmek, atığı azaltmak ve verimi artırmak için veri odaklı içgörüler ve karar alma araçları sağlanıyor.
• Ürün Geliştirme ve Tasarım: Midjourney gibi çözümler, ayrıntılı metin girdilerine dayalı olarak gerçekçi görüntüler oluşturabiliyor. Son tüketicilerin yanı sıra üreticiler de bu tür araçlardan yararlanabilir, fiziksel numunelere ihtiyaç duymadan prototipler, hızlı maketler ve görselleştirmeler hazırlayabilir.
• Metin Geliştirme: Kullanıcıların hazırladığı metinleri geliştirmelerine ve üretkenliklerini artırmalarına olanak tanıyan, metin yazarlığına yardımcı olan platformlar türemeye başladı. E-postalardan sosyal medya gönderilerine ve uzun makalelere kadar farklı türde metinler hazırlamak mümkün.
• Müşteri Etkileşimleri: Kuruluşları gerçek zamanlı sohbet, kişiselleştirilmiş öneriler ve görev otomasyonu ile güçlendiren yapay zeka destek yazılımları mevcut.
• Yapay Zeka ile Oluşturulabilen Maketler: Örnek olarak DALL-E, metin açıklamalarına dayalı görüntüler oluşturan mükemmel bir AI görüntü üretme aracı. Daha önce fiziksel ürün gerektiren sürecin yerini üretken yapay zeka alıyor. DALL-E, gerçek fotoğraflardan ayırt edilmesi tam anlamıyla imkansız olan gerçekçi görüntüler ve maketler üretebiliyor.
• Bilgisayarlı Görü (Computer Vision): Computer Vision, otonom araçlarda nesneleri algılamak ve çarpışmalardan kaçınmak için kullanılmakta. Ayrıca yüz tanıma, poz tahmini, görüntü sınıflandırması ve anormallik tespiti için de kullanılabiliyor. Otonom araçların giderek varlığını hissettirdiği dünyamızda bu teknolojinin ne kadar önemli olduğunu tahmin edebiliyorsunuzdur.
• Hastalıkların Erken Teşhisi: Çeşitli hastalıkların erken teşhisi konusunda yapay zekadan yardım alınabiliyor. Örneğin SkinVision, cilt kanserinin erken teşhisine yönelik bir uygulama.
• Otomatik Konuşma Tanıma (Automatic Speech Recognition): Otomatik konuşma tanıma, dünya çapında milyarlarca kişi tarafından kullanılmakta. Telefonlarımızda bulunuyor ve genellikle “Hey, Google” veya “Merhaba, Siri” diyerek etkinleştirilir. Şimdi tanıdık gelmiştir. Bu tür ses uygulamaları ayrıca metinden sese, ses sınıflandırması ve ses etkinliği algılama için de kullanılabilir.
• Çeviri: Derin öğrenme çevirisi yalnızca dil çevirisiyle sınırlı değil. Artık OCR kullanarak fotoğrafları metne çevirebiliyoruz veya NVIDIA GauGAN2 kullanarak metni görsellere çevirebiliyoruz.
• Renklendirme: Derin öğrenme modelleri kullanılarak siyah beyaz fotoğraflara ve videolara renk eklenebiliyor. Geçmişte bu son derece zaman alıcı, manuel bir işlemdi.
• Havacılık ve Askeriye: Derin öğrenme, ilgi alanlarını ve birlikler için güvenli veya güvenli olmayan bölgeleri belirleyen uydulardan nesneleri tespit etmek için kullanılıyor.
• Otomasyon: Derin öğrenme, görevleri otomatikleştirme konusunda çok iyi işler çıkarıyor. Örneğin depo yönetimi için robotları eğitmek gibi. Derin öğrenme, bir işçi veya nesnenin bir makineye çok yaklaştığını otomatik olarak tespit eden endüstriyel otomasyon aracılığıyla hizmetler sunarak fabrikalar ve depolar dahil ortamlarda çalışan güvenliğini iyileştiriyor. Ayrıca en popüler kullanımı oyunlar ve bulmacalar. Son zamanlarda OpenAI’ın Dota AI isimli algoritması profesyonel takım OG’yi yenmeyi başardı. Dünya şampiyonu takım OG, OpenAI tarafından geliştirilen yapay zekayı alt edemedi.
• Güvenlik: Algoritmalar, güvenlik sorunlarını belirleyerek dolandırıcılığa karşı koruma sağlayabilir. Örneğin, algoritmalar şüpheli oturum açma girişimlerini tespit edebilir, bildirimler gönderebilir ve kullanıcıların seçtikleri parola yeterince güçlü değilse onları uyarabilir.
• Öneri Motorları: Uygulamalar, kullanıcı davranışını izlemek ve tüketicilerin yeni ürün ve hizmetleri keşfetmesine yardımcı olmak için özelleştirilmiş öneriler üretmek için derin öğrenmeden yararlanabilir. Örnek olarak, Netflix gibi eğlence kuruluşları kişiselleştirilmiş video önerileri sağlamak için derin öğrenmeyi kullanıyor.
• Müşteri Deneyimi ve Geri Bildirimi: Derin öğrenme ayrıca müşterilerin geri bildirimlerini ve şikayetleri için de kullanılıyor. Gelişmiş müşteri hizmetleri deneyimi sağlamak üzere her sohbet botunda yer alabilir. Teknoloji olgunlaşmaya devam ettikçe, derin öğrenmenin deneyimi iyileştirmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için çeşitli işletmelerde uygulanması bekleniyor.
• Biyomedikal: Bu alan, derin öğrenmenin tanıtılmasıyla en çok fayda sağlayan alan oldu. Yapay zeka, biyomedikalde kanseri tespit etmek, stabil ilaç oluşturmak, göğüs röntgenlerinde anomali tespiti yapmak ve tıbbi ekipmana yardımcı olma konusunda büyük yardım sağlıyor.

Derin Öğrenme (Deep Learning) Nedir?

Derin öğrenme, bilgisayarlara tıpkı insanların yaptığı gibi örneklerden öğrenerek görevleri yerine getirmeyi öğreten bir makine öğrenimi türü. Bilgisayarlar nasıl bir şeyleri öğrenebiliyor? Oldukça kapsamlı veri kümeleriyle besleme yapılarak. Küçük yaştaki bir çocuk görerek, duyarak ve koklayarak, özetle duyu organlarıyla dünyada gerçekleşen bazı şeyleri kapar. Bilgisayardaki algoritmalar da benzer, tam olarak insan bir insan gibi düşünemese de görsel ve ses verileri gibi birçok veriyi tanımlayacak şekle getirilebiliyor.

Deep learning olarak anılan süreçte bilgisayarlar, insanın bilişsel süreçlerini simüle edecek şekilde kapsamlı veri kümelerinden öğrenmeleri için eğitiliyor. Derin öğrenme modelleri, sınıflandırma görevlerini yerine getirmek ve fotoğraf, metin, ses ve diğer veri türlerindeki kalıpları tanımak üzere öğretilebilir. Ayrıca görüntüleri tanımlamak veya ses dosyalarını yazıya dökmek gibi normalde insan zekası gerektiren görevleri otomatikleştirmek için de kullanılabilir.

İnsan beyinlerinde bilgileri öğrenmek için birlikte çalışan milyonlarca birbirine bağlı nöron bulunur. Derin öğrenme ise birlikte çalışan birden fazla yazılım düğümü katmanından oluşturulmuş sinir ağlarını içeriyor. Modeller, büyük etiketli veri kümeleri ve sinir ağı mimarileri kullanılarak eğitilmekte.

Deep learning metodu özetle bir bilgisayarın örneklerle öğrenmesini sağlar. Biraz önce verdiğimiz örneğe benzer şekilde, yeni yürümeye başlayan ve bir köpeğin ne olduğunu öğrenen çocuğu hayal edin. Yürümeye başlayan çocuk, nesneleri işaret ederek ve köpek kelimesini söyleyerek köpeğin ne olduğunu ve ne olmadığını öğrenir. Ebeveynler, yeni şeylerle tanışan çocuğa “Evet, bu bir köpek” veya “Hayır, bu bir köpek değil” gibi cevaplar verir. Küçük çocuk nesneleri işaret etmeye devam ettikçe, tüm köpeklerin sahip olduğu özelliklerin farkına varmaya başlar. Küçük çocuğun farkında olmadan yaptığı şey, karmaşık bir soyutlamayı açıklamaktır: köpek kavramı.

Bir bilgisayara “arabanın” nasıl bir şey olduğunu öğretiyoruz diyelim. Tekerlek, aynalar ve kaput gibi şeyleri söylemek yerine çok sayıda araba resmi gösterirsiniz. Bilgisayar ortak kalıpları kendi kendine bulabilir ve arabayı nasıl tanımlayacağını öğrenir. Bu da derin öğrenmenin özüdür.

Neural Network (Sinir Ağı) Nedir?

Şimdi konuyu biraz daha açalım. Neural network, olguları tanımlamak, seçenekleri tartmak ve sonuçlara varmak için biyolojik nöronların birlikte çalışma şeklini taklit eden süreçleri kullanarak insan beynine benzer şekilde karar veren bir makine öğrenme modeli. Sinir ağları bazen yapay sinir ağı (artificial neural network, ANN) veya simüle edilmiş sinir ağı (simulated neural network, SNN) olarak da adlandırılabilir. Makine öğreniminin bir alt kümesidir, derin öğrenme modellerinin merkezinde yer alır.

Her sinir ağı, düğüm katmanlarından veya yapay nöronlardan, bir giriş katmanından, bir veya daha fazla gizli katmandan ve bir çıkış katmanından oluşuyor. Her düğüm diğerleriyle bağlantılıyken kendi ilişkili ağırlığına ve eşiğine sahip. Herhangi bir düğümün çıktısı belirlenen eşik değerinin üzerindeyse bu düğüm etkinleştirilmekte, ağın bir sonraki katmanına veri gönderilmekte. Aksi takdirde ağın bir sonraki katmanına hiçbir veri aktarılmaz.

Sinir ağları, zamana yayılacak şekilde doğrulukları öğrenmek ve geliştirmek için eğitim verilerine dayanır. Doğruluk için ince ayar yapıldıktan sonra ise bilgisayar bilimi ve yapay zeka tarafında güçlü araçlar haline gelir. Verilerin çok hızlı şekilde sınıflandırılmasına, kümelendirilmesine olanak tanınıyor. Sinir ağlarının en bilinen örneklerinden biri de Google’ın arama algoritması.