Generative AI yani bir diğer adıyla üretken yapay zekanın bugünlerde her yerde olduğu görüyoruz. Generative AI terimi, OpenAI'nin sohbet robotu ChatGPT ve onun yapay zeka görüntü oluşturucusu DALL-E 3 gibi Generative AI modellerinin artan popülaritesi nedeniyle büyük ilgi görüyor.
Bu araçlar, bilgisayar kodları, makaleler, e-postalar, sosyal medya metinleri, resimler, şiirler ve Excel formüllerini içeren yeni içeriği saniyeler içinde üretmek için Generative AI’ı kullanıyor.
Generative AI'nın yükselişiyle birlikte yapay zeka, insanlığın günlük yaşamının merkezine yerleşiyor. Bu teknoloji, iş dünyasında da büyük etki yaratıyor. Geleneksel yapay zeka, uzun süredir sessiz sedasız işlerimizi kolaylaştırıyor. Ancak Generative AI, yapay zekanın yaratıcı potansiyelini öne çıkararak, daha önce rekabetin mümkün olmadığı alanlara da giriyor.
McKinsey'in Nisan 2023'te yaptığı araştırmaya göre, birçok organizasyon üretken yapay zekayı kullanma yolunda ilerliyor. Bu, gelecekte yapay zekanın iş dünyasında daha da yaygınlaşacağını gösteriyor. Bu yazımızda Generative AI ile ilgili merak ettiklerinizi listeliyoruz, keyifli okumalar. 👇
Generative AI (Üretken Yapay Zeka) Nedir?
Generative AI ya da diğer bir adıyla üretken yapay zeka (AI), istemlere yanıt olarak metin, resim, bilgisayar kodu ve görsel-işitsel içerik üretebilen bir tür derin öğrenme modelidir.
OpenAI'nin 2022'de ChatGPT'yi piyasaya sürmesiyle başlayan akım, artık Microsoft, Google ve Amazon gibi teknoloji devlerinin bu kervana katılmasıyla hızla büyüyen bir yapay zeka alt kategorisi haline geldi.
Üretken yapay zeka modelleri, büyük miktarda ham veri üzerinde eğitilir. Bu verilerden, rastgele girdiler verildiğinde, istatistiksel olarak bu girdilerle alakalı olabilecek yanıtlar oluşturmayı öğrenirler.
Daha basit bir ifadeyle, üretken yapay zeka, insan sanatçılara veya yazarlara benzer şekilde, ancak daha hızlı bir şekilde isteklere yanıt verebilir. Bu modellerin ürettiği içeriğin "yeni" mi yoksa "orijinal" olarak mı değerlendirileceği tartışmaya açıktır; ancak çoğu durumda insanın belirli yaratıcı yetenekleriyle eşleşebilirler.
Generative AI Nasıl Çalışır?
Generative AI, mevcut verilere benzer yeni içerik üretmek için makine öğrenimi yöntemlerini ve modellerini kullanır. Modelin geniş bir veri kümesinden öğrenmesini sağlamak ve verilerin altında yatan desenleri, yapıları ve özellikleri yakalamak temel çalışma mantığıdır. Eğitimden sonra, model öğrendiği desenlerden yola çıkarak yeni içerik oluşturabilir.
Generative AI’ın özünde üç spesifik yapı taşı sayesinde çalışabilmektedir: Üretken Çekişmeli Ağlar, Değişken Otoenkoderler ve Yinelemeli Sinir Ağları… Ek yöntemler arasında, metin tabanlı içerik üretmek için popüler olan Transformer'lar ve GAN'ları ve pekiştirmeli öğrenme ile birleştiren Generative Adversarial İmitasyon Öğrenimi (GAIL) bulunur.
Üretken Çekişmeli Ağlar (Generative Adversarial Networks - GAN)
İki ayrı modelden oluşur: Bir üretici ve bir ayırt edici. Üretici, gerçek verilere benzer sahte veriler üretmeye çalışır. Ayırt edici ise, gerçek veriler ile üreticinin ürettiği sahte verileri ayırt etmeye çalışır. Bu süreç, üreticinin daha ikna edici veriler üretmesi için bir rekabet ortamı yaratır.
Değişken Otoenkoderler (Variational Autoencoders - VAE)
VAE, verilerin karmaşık dağılımlarını öğrenmek için kullanılır. VAE, bir giriş verisini alır, bu veriyi bir dizi daha düşük boyutlu gizli değişkenlere dönüştürür ve sonra bu gizli değişkenlerden orijinal veriye benzer veriler üretmeye çalışır. Bu süreç, veri setindeki varyasyonları öğrenmek ve yeni veri örnekleri oluşturmak için kullanılır.
Yinelemeli Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks - RNN)
RNN'ler, müzik veya metin gibi sıralı verileri modellemek için tasarlanmış özel bir sinir ağ türüdür. Zamanla değişen verilere uygun şekilde tasarlanmıştır. Örneğin, metin veya konuşma gibi sıralı verilerle çalışırken, bir önceki durumdan bilgi taşıyarak mevcut durumun çıktısını etkilemesine olanak tanır. Bu, RNN'nin bir cümledeki sonraki kelimeyi tahmin etmesi gibi görevlerde kullanılır.
Generative AI Modelleri Nasıl Eğitilir?
Bir GPT modelinin eğitilmesi aşağıdaki adımları içerir. Bu örnekte, bir hizmet masası uygulaması için bir sohbet robotu eğitiyoruz.
1. Veri Toplama
Çoğu hizmet masası, müşteri hizmetleri danışmanlarının müşterilerle sesli aramalar, e-posta ve sohbet oturumları yoluyla etkileşimde bulunurken oluşturduğu sorunlardan veri toplar.
2. Ön İşleme
Toplanan veriler, anahtar kelimeleri düzenleyerek ve alakasız veya yanlış metinleri filtreleyerek aramayı basitleştirmek için ön işlemden geçirilir.
3. Mimari Seçimi
Duruma göre GPT-1, GPT-2, GPT-3 veya GPT-4 gibi bir dönüştürücü mimarisi seçilmelidir. Model geliştikçe mimari yükseltilebilir.
4. Ön Eğitim
Modelin ön eğitimi, önceki adımlardan gelen ön işlenmiş metin verileri üzerinde denetimsiz öğrenme kullanılarak yapılır. Ön eğitimin amacı, modelin bu belirli alandaki dil kullanımını anlamasını sağlamak, böylece müşteri hizmet botu etkileşimde bulunan müşterinin kendini güvende hissetmesini sağlamaktır.
5. Ayar
Modeli ayarlamak için, en iyi cevapların etiketlendiği veya işaretlendiği denetimli öğrenme yaklaşımı kullanılır.
6. Optimizasyon
Modelin performansı, hiper parametrelerin belirlendiği yinelemeli bir yaklaşım kullanılarak iyileştirilir.
7. Dağıtım
Modelin dağıtımı, önce iç çalışanlar, ardından ortaklar ve müşteri test kullanıcıları üzerinde test edilerek aşamalı bir yaklaşım izlenir. Ardından bot genel kullanıma sunulur.
Generative AI (Üretken Yapay Zeka) Ne Tür Çıktılar Üretebilir?
Generative AI modeli, eğitildiği veri türüne ve kullanılan belirli metodolojiye bağlı olarak çok çeşitli çıktılar üretebilir. Metin, resim, ses, video ve kod gibi girdileri alabilir ve bahsedilen yöntemlerden herhangi birinde yeni içerikler oluşturabilir. Örneğin, metin girişlerini görsele, görseli şarkıya veya videoyu metne dönüştürebilir.
- ✍️ Metin: Metin, birçok üretken yapay zeka modelinin temelinde yer alır ve en gelişmiş alan olarak kabul edilir. Dile dayalı üretken modellerin en popüler örneklerinden birine büyük dil modelleri (LLM) adı verilir. Büyük dil modellerinden makale oluşturma, kod geliştirme, çeviri ve hatta genetik dizileri anlama gibi çok çeşitli görevler için yararlanılır.
- 🔊 Ses: Müzik, ses ve konuşma da üretken yapay zeka kapsamında ortaya çıkan alanlardır. Örnekler arasında metin girişleriyle şarkılar, ses kliplerinden parçalar geliştirebilen, videolardaki nesneleri tanıyabilen ve özel müzik oluşturabilen modeller yer alır.
- 🖼️ Görsel: Üretken yapay zekanın en popüler uygulamalarından biri görüntü alanıdır. Bu, 3 boyutlu görüntülerin, avatarların, videoların, grafiklerin ve diğer illüstrasyonların oluşturulmasını kapsar. Üretken yapay zeka modelleri, ilaç keşfine yardımcı olan yeni kimyasal moleküllerini gösteren grafikler oluşturabilir, artırılmış gerçeklik için gerçekçi görüntüler oluşturabilir, video oyunları için 3 boyutlu modeller üretebilir, logo tasarlayabilir, mevcut görüntüleri geliştirebilir veya düzenleyebilir.
Generative AI’ın Avantajları ve Dezavantajları Nelerdir?
✅ Generative AI modellerinin popülaritesi artıyor çünkü bir dizi potansiyel fayda sunuyorlar:
- İçerik fikri: Generative AI’ın kullanılması, içerik oluşturucuların içerik fikrini daha hızlı bulmalarına yardımcı olabilir.
- Daha iyi sohbet robotları: Generative AI modelleri, müşteri sorularına daha iyi yanıt vermek, potansiyel müşterilerle etkileşim kurmak için sohbet robotlarına entegre edilebilir.
- Daha iyi araştırma: Generative AI modelleri, araştırmaya yardımcı olmak için tıbbi veriler veya bilimsel çalışmalar da dahil olmak üzere çok büyük miktarda veriyi hızla işleyebilir.
- İyileştirilmiş arama sonuçları: Arama motorları ve sanal asistanlar, sorgulara yanıt olarak ilgili bilgileri daha hızlı sağlamak için Generative AI yeteneklerini kullanabilir.
👎 Avantajları olmasına rağmen Generative AI’ın dezavantajları da yok değil:
- Halüsinasyon ve diğer hatalar: Generative AI modelleri genellikle kalıpları tanımlamada çok iyidir, ancak bazen gerçekte var olmayan kalıpları da tespit ederler. Bu, modellerin "halüsinasyon" olarak bilinen bir yanlış bilgi sağlamasına neden olabilir. Ek olarak, Generative AI modelleri yalnızca beslendikleri veriler kadar doğrudur ve üretken yapay zeka çıktılarının doğruluğunun kontrol edilmesi, kaynak verilere erişim olmadan zor olabilir.
- Veri sızıntıları: Modeller, bilgi istemlerinde beslendikleri verileri alıp beklenmedik bağlamlar ortaya çıkarabilir.
- İntihal veya fikri mülkiyetin kötüye kullanılması: Generative AI modelleri önceden var olan içeriğe dayandığından, beslendikleri içeriği, söz konusu içeriğin orijinal yazarının veya telif hakkı sahibinin izni olmadan çoğaltabilirler.
- Kötü niyetli müdahale: Saldırganlar, üretken bir yapay zeka modelinin diğer kullanıcılar için tehlikeli veya güvenli olmayan bilgiler üretmesine neden olabilir.
Generative AI Kullanım Alanları
1. İçerik Oluşturma
Generative AI modelleri, yazı, müzik, sanat ve diğer yaratıcı ifade türlerinin üretilmesi de dahil olmak üzere sanatsal nedenlerle içerik üretme kapasitesine sahiptir. Bu modeller yazarların, müzisyenlerin, sanatçıların ve diğer yaratıcı profesyonellerin yeni çalışmalar yaratmalarına veya çeşitli sanatsal ortamlarla deneyler yapmalarına yardımcı olabilir.
2. Sanat ve Eğlence
Eğlence sektöründe animasyonlar, özel efektler, sanal karakter tasarımları ve diğer yaratıcı görevleri yapmak için Generative AI modelleri uygulanabilir. Bu modeller sanal gerçeklik, video oyunları ve filmler gibi medyanın etkileşimli ve görsel yönlerini geliştirebilir.
3. Tıbbi ve Bilimsel Araştırma
Generative AI modelleri, hastalıkların analizi, ilaç keşfi, protein katlanması, genomik ve diğer bilimsel alanlar için doğru veriler, simülasyonlar veya modeller üreterek tıbbi ve bilimsel araştırmaları destekleyebilir.
4. Veri Arttırma
Makine öğrenimi algoritmalarının eğitim veri kümeleri, Generative AI modelleri tarafından üretilen artırılmış verilerle desteklenebilir. Bu, eğitim için az veya yetersiz veri seti olduğunda veya model performansını artırmak için daha çeşitli veri setlerine ihtiyaç duyulduğunda yararlı olabilir.
5. Simülasyon ve Tahmin
Tahmin amacıyla, Generative AI modelleri simüle edilmiş veriler üretme kapasitesine sahiptir. Örneğin, üretken modeller finans sektöründeki hisse senedi fiyatlarını, iklim modellemesindeki hava durumu modellerini ve sağlık sektöründe hastalık tahmini için hasta verilerini kopyalayabilir.
6. Yazılım Geliştirme
Generative AI, kod parçacıkları oluşturarak, yazılım testini iyileştirerek ve hatta kodlama zorluklarına en uygun çözümleri önererek geliştiricilere yardımcı olur. Bu özellikler daha hızlı geliştirme döngüleri ve daha yüksek kod kalitesi sağlar.
Popüler Üretken Yapay Zeka Modelleri
✍️ ChatGPT: OpenAI ürünü olan ChatGPT, gerçeğe yakın metin üretme konusundaki olağanüstü yeteneğiyle bilinen dinamik bir dil modelidir. Doğal konuşmalar oluşturma, soruları açıklama ve yaratıcı yazmaya yardımcı olma becerisiyle ön plana çıkar.
🤖 Bard: Bard, Google tarafından geliştirilen son teknoloji bir sohbet robotu ve içerik oluşturma aracıdır.
🖼️ Dall-E2: Dall-E2, metni görsellere dönüştürerek sanatçıların ve tasarımcıların yaratıcılığın yeni alanlarını keşfetmesine olanak tanır.
Generative AI’ın Kısa Tarihi ve Geleceği
Üretken yapay zeka teknolojisinin nispeten kısa bir geçmişi var. ChatGPT ve DALL-E gibi çığır açan buluşlar kesinlikle üretken yapay zekayı ön plana çıkarmış olsa da, yapay zeka tarafından oluşturulan içerik kavramının kökeni 1960’lara dayanıyor. Aslında bu kavram MIT profesörü Joseph Weizenbaum tarafından oluşturulan basit bir sohbet robotu olan ELIZA'nın icadıyla ortaya çıktı.
Yıllar boyunca araştırmacılar konuşma tanıma, görüntü işleme ve doğal dil işlemede (NLP) kullanılan modelleri denemeye başladı. Üretken yapay zeka alanındaki en büyük keşifler yakın zamanda 2010'larda gerçekleşti. 2014 yılına gelindiğinde, bir tür makine öğrenimi algoritması olan üretken rakip ağların (GAN'ler) piyasaya sürülmesiyle, üretken yapay zeka uygulamaları, insanların özgün görüntülerini, videolarını ve seslerini oluşturmayı başardı.
Günümüzde üretken yapay zeka, sanat ve müzik yaratmaktan yeni ürünler tasarlamaya ve sağlık hizmetlerini geliştirmeye kadar çok çeşitli uygulamalarda kullanılıyor.
Önümüzdeki yıllarda, üretken yapay zeka kullanmayan bir firmanın kalmayacağı bekleniyor. Bu teknolojinin en büyük faydalarını perakende, tüketici ürünleri, bankacılık, ilaç sanayi ve medikal ürünler sektörü görecek. Çoğu işlevi etkileyen bu teknolojiden, tahmini toplam kazançların %75'i pazarlama ve satış, müşteri hizmetleri, yazılım mühendisliği ve araştırma-geliştirme departmanları tarafından sağlanacak. Ancak, fiziksel iş gücü ağırlıklı imalat sektörlerinin kısa vadede bu yeniliklerden etkilenmesi beklenmiyor.
Gartner’a göre, 2025 yılına kadar büyük şirketlerin pazarlama mesajlarının %30'u Generative AI tarafından hazırlanacak. Bugün bu oran yaklaşık %2 seviyesinde. Aynı zamanda, ürün geliştirme süreçlerinin %30'unda Generative AI'nin kullanılacağı öngörülüyor.
Yapay zekanın geçmişten bugüne kadar olan yolculuğunu merak ediyorsanız bu yazımızı okuyabilirsiniz.
