Yapay zeka (AI), eskiden insan girdisi gerektiren, günümüzde ise bilgisayarlar tarafından gerçekleştirilebilen birçok karmaşık ve gelişmekte olan teknolojiyi kapsar. Bilgisayarlar, geçmişte bilgileri anlamak ve önermek için kullanılan gelişmiş işlevleri gerçekleştirebilir. Artık yapay zeka ile bilgisayarlar yeni içerikler bile üretebiliyor.
AI kısaltması, yapay zeka alanını oluşturan çeşitli teknoloji türlerini temsil etmek için genellikle birbirinin yerine kullanılır.
Yaygın AI kavramları
Yapay zeka ve makine öğrenimini tanımlayan ve faydalı bulabileceğiniz çeşitli terimler ve kavramlar vardır. Web'de yapay zeka ile çalışma yöntemlerinden bazılarını aşağıda bulabilirsiniz
Genel yapay zeka
Genel olarak yapay zeka, çok çeşitli problem çözme ve yaratıcılıkları sergileyen insan harici bir program veya modeldir. model, bir makinenin çıktı döndürmesi için gereken bir dizi parametre ve yapıyı içeren çok büyük bir matematik denklemidir.
Genel yapay zeka ile verileri analiz etme, metinleri çevirme, müzik besteleme, hastalıkları tanımlama gibi birçok farklı görevi gerçekleştirebilirsiniz.
Dar yapay zeka
Dar yapay zeka, görevlerin tek veya belirli bir alt kümesini gerçekleştirebilen bir sistemdir. Örneğin, insan rakibe karşı satranç oyunu oynayan bir bilgisayar (Mekanik Türk ile karıştırılmamalıdır). Dar yapay zeka, anlayış gösteriyor gibi görünse de aslında yalnızca bir denklemin yanıtı olan önceden tanımlanmış bir dizi parametre, kısıtlama ve bağlam içerir.
Bu durumu yüz tanıma sistemleri, sesli asistanlar ve hava durumu tahminlerinde görebilirsiniz. Web sitelerinizde ve uygulamalarınızda belirli, belirli işlevleri iyileştirmek için oldukça spesifik modeller kullanabilirsiniz.
Örneğin, kullanıcıların giriş yapabileceği, favori filmlerine oy verebileceği ve izlemek üzere yenilerini keşfedebileceği filmlere özel bir site oluşturdunuz. Ziyaret ettikleri sayfaya göre film önermek için önceden doldurulmuş bir veritabanı kullanabilirsiniz. Kullanıcı davranışını ve tercihlerini analiz eden dar bir yapay zeka modelini de kullanarak söz konusu okuyucuyla en alakalı bilgileri gösterebilirsiniz.
Üretken yapay zeka
Büyük dil modeli (LLM), metin veya görsel oluşturma, sınıflandırma ya da özetleme gibi çok çeşitli görevleri gerçekleştirmek için kullanabileceğiniz birçok parametreye sahip bir nöral ağ yapay zeka modelidir.
Üretken yapay zeka, girişlere yanıt verir ve LLM'nin bağlamına ve belleğine göre içerik oluşturur. Bu, kalıp eşleştirme ve tahminlerin ötesine geçer. En yaygın üretken yapay zeka araçlarından bazıları şunlardır:
Bu araçlar yazılı düzyazı, kod örnekleri ve görseller oluşturabilir. Bu uzmanlar tatil planlamanıza, e-postanın üslubunu yumuşatmanıza veya profesyonelleştirmenize ya da farklı bilgi kümelerini kategorilere ayırmanıza yardımcı olabilir.
Hem geliştiriciler hem de geliştirici olmayanlar için sonsuz kullanım alanları vardır.
Makine öğrenimi (ML)
Makine öğrenimi (ML), bilgisayarların açık programlama olmadan öğrendiği bir yapay zeka biçimidir. Yapay zekanın zeka üretmeye çalıştığı yerlerde makine öğrenimi, bilgisayarların deneyimlerden öğrenmesini sağlar. Makine öğrenimi, veri kümeleriyle ilgili tahminlerde bulunan algoritmalardan oluşur.
Makine öğrenimi, bir modeli faydalı tahminlerde bulunmak veya verilerden içerik oluşturmak için eğitme sürecidir.
Örneğin, herhangi bir gündeki hava durumunu değerlendiren bir web sitesi oluşturmak istediğimizi varsayalım. Geleneksel olarak bu işlem, Dünya'nın atmosferini ve yüzeyini temsil eden, hava durumunu hesaplayıp tahmin edebilen ve mevcut verileri tarihsel bağlamla karşılaştırarak derecelendirme belirleyebilen bir veya daha fazla meteorolog tarafından yapılabiliyor.
Bunun yerine, model hava durumu kalıpları, geçmiş veriler ve belirli bir günde hava durumunu iyi veya kötü yapanlarla ilgili yönergeler arasındaki matematiksel ilişkiyi öğrenene kadar makine öğrenimi modeline muazzam miktarda hava durumu verisi verebiliriz. Hatta bunu web'de oluşturduk.
Derin öğrenme
Derin öğrenme (DL), bir makine öğrenimi algoritma sınıfıdır. İnsan beyninin bilgiyi işlediğine inanılan yöntem modellemeye çalışan Derin Sinir Ağları (DNN'ler) buna örnek olarak verilebilir.
Yapay zeka ile ilgili zorluklar
Yapay zekayı geliştirirken ve kullanırken çeşitli zorluklarla karşılaşılabilir. Aşağıda dikkat etmeniz gereken noktalardan sadece birkaçı yer alıyor.
Veri kalitesi ve yenilik
Çeşitli yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılan büyük veri kümeleri, genellikle kullanıldıktan kısa süre sonra güncelliğini yitirir. Bu, en güncel bilgilere ulaşmaya çalışırken yapay zeka modelinin belirli görevlerdeki performansını iyileştirmek ve daha iyi sonuçlar üretmek için istem mühendisliğinden yararlanabileceğiniz anlamına gelir.
Veri kümeleri, bazı kullanım alanlarını etkili bir şekilde destekleyemeyecek kadar küçük veya eksik olabilir. Birden çok araçla çalışmayı veya modeli ihtiyaçlarınıza uygun şekilde özelleştirmeyi denemek faydalı olabilir.
Etik ve ön yargı ile ilgili endişeler
Yapay zeka teknolojisi heyecan verici ve büyük bir potansiyele sahip. Ancak bilgisayarlar ve algoritmalar, insanlar tarafından oluşturulur, insanlar tarafından toplanabilecek veriler üzerine eğitilir ve bu nedenle çeşitli zorluklara tabidir. Örneğin, modeller insan ön yargılarını ve zararlı klişeleri öğrenip güçlendirerek sonucu doğrudan etkileyebilir. Yapay zeka teknolojisi geliştirmeye öncelik verirken önyargıları azaltmak önemlidir.
Yapay zeka tarafından üretilmiş içeriklerin telif hakkı ile ilgili etik olarak dikkat edilmesi gereken pek çok nokta vardır. Özellikle telif hakkıyla korunan bir materyalden çok etkilenen veya doğrudan kopyalanmış içerikler varsa elde edilen sonuç, kime ait olur?
Yeni içerik ve fikirler üretmeden önce, oluşturduğunuz materyalin nasıl kullanılacağıyla ilgili mevcut politikaları göz önünde bulundurun.
Güvenlik ve gizlilik
Birçok web geliştiricisi, yapay zeka araçlarının kullanımıyla ilgili en önemli endişelerinin gizlilik ve güvenlik olduğunu belirtmektedir. Bu durum özellikle resmi kurumlar ve sağlık şirketleri gibi katı veri gereksinimleri olan iş bağlamlarında geçerlidir. Cloud API'leri ile kullanıcı verilerinin daha fazla üçüncü tarafa gösterilmesi endişe verici. Her veri iletiminin güvenli olması ve sürekli izlenmesi önemlidir.
Cihaz üzerinde yapay zeka, bu kullanım alanlarını ele alma konusunda önemli olabilir. MediaPipe, bu soruna yönelik devam etmekte olan bir çözümdür ancak gerçekleştirilmesi gereken çok daha fazla araştırma ve geliştirme var.
Web'de yapay zekayı kullanmaya başlayın
Artık pek çok yapay zeka türüne aşina olduğunuza göre, daha üretken olmak ve daha iyi web siteleri ile web uygulamaları oluşturmak için mevcut modelleri nasıl kullanacağınızı düşünmeye başlayabilirsiniz.
Yapay zekayı kullanarak:
- Sitenizin araması için daha iyi bir otomatik tamamlama oluşturun.
- Akıllı kamera ile insanlar veya evcil hayvanlar gibi yaygın nesneleri tespit edin
- Doğal dil modeliyle yorum spam'lerini ele alın.
- Kodunuz için otomatik tamamlamayı etkinleştirerek üretkenliğinizi artırın.
- Sonraki kelime veya cümle için önerilerle WYSIWYG yazma deneyimi oluşturun.
- Veri kümesi için insanların kullanabileceği bir açıklama sunma.
- Ve daha fazlası...
Önceden eğitilmiş yapay zeka modelleri; matematiksel modelleri nasıl oluşturacağınızı ve en popüler yapay zeka araçlarını destekleyen karmaşık veri kümelerini nasıl toplayacağınızı tam olarak anlamanız gerekmeden web sitelerimizi, web uygulamalarımızı ve üretkenliğimizi iyileştirmenin mükemmel bir yolu olabilir.
Çoğu modelin, başka bir ayarlama yapmanıza gerek kalmadan ihtiyaçlarınızı hemen karşıladığını fark edebilirsiniz. İnce ayar, büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir model alma ve özel kullanım ihtiyaçlarınızı karşılayacak daha fazla eğitim verme işlemidir. Bir modeli ayarlamak için birkaç teknik kullanılır:
- İnsan Geri Bildiriminden (RLHF) pekiştirmeli öğrenme, bir modelin insan tercihleri ve amaçlarıyla uyumunu iyileştirmek için insan geri bildiriminden yararlanan bir tekniktir.
- Düşük Sıralamalı Uyarlama (LoRA), LLM'ler için parametre açısından verimli bir yöntemdir. Bu yöntem, model performansını korurken eğitilebilir parametrelerin sayısını azaltır.