Üretken Yapay Zekanın Büyüsünü ve Nasıl Çalıştığını Çözmek

Son birkaç ayda, ağınızdaki kişilerin orijinal sanat eserleri üretmek ve paylaşmak için yapay zeka kullandığını görmüş olabilirsiniz. Rönesans sanat tarzını yansıtan veya sürrealist senaryolar içeren, estetik olarak değiştirilmiş özçekimler bile gözlemlemiş olabilirsiniz. Artık “viral” olan bu teknolojiye üretken yapay zeka deniyor.

Son kullanıcı için, üretici yapay zeka neredeyse büyülü görünüyor - bir web uygulamasının görselleştirilecek bir dizi kelimeden senaryo yazmaya kadar benzersiz insan girdilerine nasıl %100 orijinal yanıtlar sunabilmesi bir mucize! Bu tür bir "Noel mucizesi", teknolojinin iç işleyişini kara kutuya koyması (ağır veri işlemeye ve karmaşık analizlere dayanan) ve yalnızca nihai sonuçları sunması nedeniyle gerçekleşir.

Bu tatil sezonu vesilesiyle, düzenli olarak manşetlere çıkan yapay zeka yeniliğini ortaya çıkarıyoruz: üretken yapay zeka. Üretken yapay zekanın büyüsüne güç veren nedir? Bu büyüleyici teknolojinin şifresini çözelim.

Üretken Yapay Zeka nedir? Tanım ve Anlam

Üretken AI (Gen-AI), edebiyat, grafik ve müzik gibi yeni materyaller üreten bir AI biçimidir. Bu sistemler, büyük veri kümeleri üzerine kuruludur ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak eğitim örnekleriyle karşılaştırılabilir yeni malzemeler üretir.

Genellikle, bilgisayarların yeni içerik oluşturmak için kelimeler, videolar ve ses dosyaları, resimler ve hatta kod gibi mevcut verileri kullanmasına olanak tanıyan katılımsız ve yarı katılımlı makine öğrenimi yöntemleriyle ilgilidir. Amaç, orijinal gibi görünen tamamen benzersiz eserler üretmektir.

Gartner'a göre üretken yapay zekanın, diğer şeylerin yanı sıra dijital ürün geliştirmeyi değiştirmesi bekleniyor. Dijital ürünlerin kalitesini, performansını ve erişilebilirliğini artırırken pazara sunma sürelerini kısaltacaktır. Bu, üretken yapay zekanın katıksız büyülü kalitesinin yanı sıra birçok ticari avantajından biridir. Teknoloji, mimarlık gibi endüstriyel disiplinler de dahil olmak üzere, pazarlama ve tasarım gibi yaratıcı alanlarda özellikle önemlidir.

Üretken Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

Üretken AI terimi, denetimsiz öğrenme yöntemlerini kullanarak yeni dijital görüntüler, video, ses, metin veya kod oluşturan herhangi bir yapay zeka biçimini tanımlamak için kullanılır. İç işleyişi bir çözümden diğerine değişebilir. Bununla birlikte, nasıl paketlenirse paketlensin, gen-AI'nin büyüsü hakkında birkaç ortak gerçek vardır.

Birincisi, bu durumda "ayrımcı" ile kastedilen, girdiler arasında sınıflandırmalar yapan ayrımcı yapay zekadan farklıdır. Ayrımcı bir öğrenme algoritmasının amacı, eğitim sırasında öğrenilenlere dayalı olarak gelen girdiler hakkında bir yargıya varmak olacaktır. Aksine, üretken bir yapay zeka modelinin amacı, sentetik veriler oluşturmaktır.

Eğitim aşamasında, bu AI modellerine sınırlı sayıda parametre sağlanır. Esasen, bu strateji modeli, eğitim verilerinin en önemli özellikleri hakkında kendi yargılarını formüle etmeye zorlar.

Üretken yapay zeka teknolojisi üç türden olabilir:

• Generative Adversarial Networks veya GAN'lar : Hem görüntü hem de dil girdilerinden görsel veya çoklu ortam çıktıları üretebilen teknolojiler.
• Transformatör tabanlı modeller : Generative Pre-Trained (GPT) dil modelleri gibi teknolojiler, web sitesi makaleleri, basın bültenleri ve teknik incelemeler gibi metin materyalleri oluşturmak için İnternet kaynaklı verileri kullanabilir.
• Varyasyonel otomatik kodlayıcılar : Kodlayıcı, girdileri sıkıştırılmış bir kod olarak kodlarken, kod çözücü bu kodu açar ve orijinal bilgiyi yeniden üretir.

Üretken yapay zeka (özellikle GAN'lar) genellikle doğası gereği yarı denetimlidir. Yarı denetimli yapay zeka öğrenimi, denetimsiz öğrenim için etiketsiz eğitim materyalinin yanı sıra denetimli öğrenim için etiketli eğitim örneklerini etkili bir şekilde kullanır. Etiketlenmemiş verilerin kullanılması, etiketlenmiş veri aralığının ötesinde tahmin modelleri oluşturabilen sistemlerin geliştirilmesini kolaylaştırır.

Üretken yapay zekanın genellikle derin sahteciliklerle bağlantılı olduğu gerçeğine rağmen, herhangi bir yaratıcı alıştırmanın parçası olan tekrarlayan prosedürleri otomatikleştirmede giderek daha hayati bir araç haline geliyor.

Üretken Yapay Zeka Sihrini Nerede Gerçekleştirebilir? En İyi Kullanım Örnekleri

Üretken yapay zekanın en umut verici uygulamaları şunlardır:

1. Çizimler için görüntü oluşturma

Üretken yapay zekayı kullanan bireyler, kelimeleri görsellere dönüştürebilir ve belirli bir bağlam, konu veya yere dayalı gerçekçi grafikler üretebilir. Pazarlama kampanyası kreatiflerini tasarlamak gibi stratejik nedenlerle bu grafik öğelerini uygulamak önemlidir.

2. Görüntüden fotoğrafa dönüştürme

İlkel bir resim veya eskiz temelinde, gerçekçi bir tasvir üretmek mümkündür. Bunun harita tasarımında, X-ışınlarının sonuçlarını görselleştirmede ve çok daha fazlasında uygulamaları vardır. Bu özel üretken AI kullanım durumu, sağlık sektörü için son derece önemlidir.

3. Görüntüden görüntüye oluşturma

Bir görüntünün temel özelliklerini korurken rengi, malzemesi veya şekli gibi dış özelliklerini değiştirmeyi içerir. Bunun bir örneği, gündüz çekilen bir fotoğrafı gece çekilen bir fotoğrafa dönüştürmek olabilir. Bunun perakende ve video/görüntü gözetimi gibi sektörlerde uygulamaları vardır.

4. Müzik deneyimi optimizasyonu

Reklamlar ve diğer yaratıcı amaçlar için taze ses materyali üretmek için ses geliştirme teknolojilerini kullanmak mümkündür. Üretken yapay zeka, sosyal medya veya Spotify gibi diğer platformlarda müzik dinleme deneyimlerini iyileştiren kısa klipler veya ses parçacıkları bile üretebilir.

5. Metin üretimi

Pazarlama, oyun ve iletişim sektörlerinde üretken yapay zeka genellikle diyaloglar, başlıklar ve reklamlar oluşturmak için kullanılır. Bu yetenekler, tüketicilerle gerçek zamanlı sohbet kutularında veya ürün detayları, bloglar ve sosyal medya materyallerinin oluşturulması için kullanılabilir.

6. Ekipman tasarımı

Generative AI, makine bileşenleri ve alt montajlar oluşturabilir. Materyal verimliliği, netlik ve üretim verimliliği göz önünde bulundurularak tasarımları optimize edebilir. Bazı durumlarda tasarım, bir parçayı %100 otomatik olarak elde etmek için bir 3D baskı makinesine beslenebilir – bu gerçekten bir mucize!

7. Kodlama

Yazılım geliştirme, insan kodlamasına ihtiyaç duymadan kod üretebilme yeteneği nedeniyle üretken yapay zekanın bir başka uygulamasıdır. Kod geliştirmek, hem profesyoneller hem de teknik olmayan kişiler için gerçekleştirilebilir. Bu yaklaşımda üretken yapay zeka, kodsuz uygulama geliştirmenin evrimindeki bir sonraki adımı temsil eder.

Üretken Yapay Zeka İnsan İşçilerin Yerini Alacak mı?

Bazı insanlar, üretken yapay zeka sistemleri, özellikle de kurgusal anlatılar veya sanat yaratarak insan yaratıcılığını kopyalayanlar konusunda endişeleniyor. Bu, teknolojinin sınırlamaları ve insan yaşamları üzerindeki etkisi hakkında daha geniş bir tartışma ile sonuçlanır. İnsanlar üretken yapay zekayı görev yerine geçen bir araç olarak görebilir, ancak bu tür yeni teknolojiler sıklıkla döngüdeki insan (HITL) yönünü içerir. Bu, yeni istihdam pozisyonlarının gelişmesine neden olabilir.

2030 yılına kadar yapay zeka, dünya ekonomisini tahmini 15,7 trilyon dolar veya %26 artıracak. Yapay zekanın belirli endüstrileri otomatikleştireceği gerçeğine rağmen, araştırmalar, otomasyonun neden olduğu herhangi bir istihdam kaybının uzun vadede büyük ihtimalle fazlasıyla karşılanacağını gösteriyor. Bunun nedeni, bu yeni teknolojilerin mümkün kıldığı daha büyük ekonomik etkilerdir. Gartner, işletmelerin rekabet avantajı elde etmek için iş gücü dinamiklerini, iş süreçlerini ve araçlarını ayarlayarak üretken yapay zekayı hemen kullanmaları gerektiğini öne sürüyor.

Üretken Yapay Zekanın Zorlukları Nelerdir?

Üretken yapay zeka, ilk kullandığınızda bir tür Noel mucizesi gibi görünse de, kendine ait birkaç tuzakla birlikte gelir. İlk zorluk, kontrol etmenin zor olmasıdır. Üretken yapay zeka kendi kendine öğrenme yeteneğine sahip olduğundan davranışını düzenlemek ve tahmin etmek zordur. Sıklıkla, sağlanan sonuçlar beklentilerin çok altında – veya çok uzağında – kalır.

Ek olarak, algoritmaların görevleri yerine getirmesi için çok büyük miktarda eğitim verisi gerekir. Sınırlı egzersiz verileriyle yalnızca tekrarlanan sonuçlar alırsınız ve tamamen orijinal sonuçlar almazsınız. Bazı uygulamalar, bireysel düzeydeki verilerin mahremiyeti ve yapay zekanın etik sonuçları hakkında endişeler uyandırıyor.

Şu anda, üretken yapay zeka etrafındaki yutturmaca her yerde olabilir ve bu da iş sonuçları için pragmatik beklentiler oluşturmayı zorlaştırıyor. Bu, yakın dönemdeki en büyük zorluktur; Bu gelişmekte olan teknolojinin tam kapsamını ve aralığını anlamak için en güncel ve popüler yapay zeka çerçevelerini inceleyin ve bu "Noel mucizesini" gerçekten ölçülebilir sonuçlara dönüştürün!

Okuduğunuz için teşekkürler ve mutlu tatiller!