Üretken Yapay Zekanın ve Uygulamalarının Evrimi

Diğer yapay zeka türleri gibi, üretken yapay zeka da geçmiş verilerden nasıl eyleme geçileceğini öğrenir. Verileri diğer yapay zekalar gibi basitçe kategorilere ayırmak veya tanımlamak yerine, bu eğitime dayalı olarak bir metin, bir resim ve hatta bilgisayar kodu gibi yepyeni içerik oluşturur.

Günümüzün hızla gelişen yapay zeka dünyasında, üretken yapay zeka merkezde yer aldı ve hem teknoloji meraklılarının hem de sektör profesyonellerinin dikkatini çekti.

Güçlü algoritmaların ve gelişmiş makine öğrenme tekniklerinin yükselişiyle birlikte, ChatGPT gibi uygulamalar şehrin konuşulan konusu haline geldi, dünya çapında manşetlere çıktı ve tartışmaları ateşledi.

Üretken yapay zeka, yalnızca mevcut verileri analiz etmek yerine yeni, orijinal içerik oluşturmaya odaklanan yapay zeka alanını ifade eder. Makinelerin, insan benzeri davranışı ve yaratıcılığı taklit eden metin, resim ve hatta müzik gibi gerçekçi ve yaratıcı çıktılar üretmesine olanak tanır.

Bu çığır açan teknoloji, içerik oluşturma, sanal asistanlar, oyunlar ve çok daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde bir olasılıklar dünyasının kapılarını açtı.

Üretken Yapay Zeka Nedir?

Diğer yapay zeka türleri gibi, üretken yapay zeka da geçmiş verilerden nasıl eyleme geçileceğini öğrenir. Verileri diğer yapay zekalar gibi basitçe kategorilere ayırmak veya tanımlamak yerine, bu eğitime dayalı olarak bir metin, bir resim ve hatta bilgisayar kodu gibi yepyeni içerik oluşturur.

Herkesin başka bir e-posta, makale veya kod satırı yazma havasında olmadığı günleri vardır. Üretken yapay zeka, yaratıcı sürecinizi desteklemek için oradadır.

Denetimsiz ve yarı denetimli öğrenme algoritmalarını kullanan üretken yapay zeka, kendi çıktılarını oluşturmak için muazzam miktarda veriyi işler. Bunun bir örneği, büyük dil modelleriyle bilgisayar programlarının artık metinleri nasıl kolayca anlayabildiği ve yeni içerik oluşturabildiğidir.

Üretken yapay zekanın merkezinde yer alan sinir ağı, belirli bir görüntünün veya metnin özelliklerini yakalayabilir ve gerektiğinde bunu uygulayabilir.

OpenAI'nin ChatGPT'si, bu daha kapsamlı Üretken Yapay Zeka dil modellerinin en bilinenidir. Bir ifade veya cümle gibi herhangi bir metin istemi verildiğinde, ChatGPT doğal dilde sıradaki bir sonraki en mantıklı metni döndürür.

Geliştiriciler ChatGPT'yi yalnızca birkaç örnek veya komut göstererek programlayabilirler. ChatGPT ile etkileşime giren çoğu kişi, onun tutarlı, yüksek kaliteli dil yazma becerisine hayran kalmıştır.

Üretken Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

Üretken yapay zeka, çoğu internetten alınan büyük miktarda görsel veya metinsel veriyi işlemek için makine öğrenimini kullanıyor ve ardından diğer şeylerin yakınında hangi şeylerin görüneceğini belirliyor.

Üretken yapay zekanın programlama çalışmasının büyük bir kısmı, yapay zeka yaratıcılarının ilgisini çeken "şeyleri" (ChatGPT gibi sohbet robotları durumunda kelimeler ve cümleler veya DALL-E için görsel öğeler) ayırt edebilen algoritmalar oluşturmaya gider.

Ancak temel olarak, üretken yapay zeka, üzerinde eğitim aldığı devasa bir veri kümesini değerlendirerek ve ardından bu veri kümesi tarafından belirlenen olasılık alanına giren bir şeyle istemlere yanıt vererek çıktısını yaratıyor.

Üretken Yapay Zekanın Tarihi

Üretken yapay zekanın heyecan verici yolculuğu, yapay zekanın öncülerinin bu gelişmekte olan alanın olanaklarını araştırmaya başladığı 1950'lerde ve 1960'larda bulunabilir. Yapay zeka araştırmacıları başlangıçta insan düşüncesini ve karar verme süreçlerini kopyalayabilecek kural tabanlı sistemler oluşturmaya odaklandı.

Ancak üretken modeller fikri zamanla şekillenmeye başladı ve konuşma tanıma, görüntü işleme ve doğal dil işleme (NLP) dahil olmak üzere birçok sektörde devrim yarattı.

Bayesian ağları ve Markov modelleri gibi yeni üretken modeller milenyumun başında kullanıma sunuldu ve robot bilimi ve bilgisayar görüşünü önemli ölçüde geliştirdi. Ancak derin öğrenmenin icadı ve ardından gelen ilerleme, üretken yapay zekanın çıtasını yükseltti.

Derin sinir ağı teknolojisi, araştırmacıların ve yaratıcıların üretken yapay zeka konusunda önemli ilerlemeler kaydetmesini sağladı. 2014 yılında, olağanüstü derecede gerçekçi görüntüler, filmler ve hatta insan yapımı gerçek içeriğe benzeyen sesler üreten üretken çekişmeli ağların (GAN'ler) geliştirilmesi, önemli bir kilometre taşıydı.

Günümüzde üretken yapay zeka, birçok farklı sektörde çok çeşitli uygulamalarda kullanılıyor. Büyüleyici müzikal kompozisyonların ve büyüleyici sanat eserlerinin yaratılmasına olanak tanıyarak, geleneksel sanat ve yaratıcılık olarak kabul edilenin ötesine geçti.

Ayrıca işletmelerin yeni ürünler yaratmasına, sağlık hizmetleri sonuçlarını iyileştirmesine ve teknolojiyi kullanma şeklimizi tamamen değiştirmesine olanak tanıdı. Üretken yapay zeka alanı, teknoloji geliştikçe ve veri kullanılabilirliği arttıkça daha da büyümeye hazırlanıyor ve yaratıcılık ve keşif için sayısız fırsat sunuyor.

Üretken Modellerin Kullanımları

1. Metin Oluşturma

Bu, içerik oluşturmada yapay zekanın artan kabul görmesinden en fazla sorumlu olan üretken yapay zeka uygulamasıdır. Hem bireyler hem de şirketler sıklıkla ChatGPT gibi üretken yapay zeka teknolojilerini kullanıyor.

Üretken yapay zeka modelleri kullanılarak metin oluşturulması, yeni içerik üretmek için gereken zaman ve çabayı azaltır. Bu, özellikle kuruluşların hızlı ve etkili bir şekilde büyük miktarlarda içerik üretmesi gereken pazarlama çalışmaları için kullanışlıdır.

Üstelik bu araçlar, metin tabanlı raporlar oluşturmaya ve karmaşık iş hesaplamaları gerçekleştirmeye de yardımcı olabilir. Yukarıdaki resimde, bir istem aracılığıyla reklam harcamalarından elde edilen geliri hesaplamak için chatGPT'nin kullanılmasına ilişkin bir örnek gösterilmektedir. Benzer şekilde iş raporları ve hesaplamalar için de kullanabilirsiniz.

2. Duygu Analizi

Duyarlılık analizi, kullanıcının duyarlılığını veya duygusunu belirlemek için metin analizini içeren, üretken yapay zekanın başka bir kullanımıdır. Bu, ürün veya hizmetlerine yönelik müşteri duyarlılığını izlemek isteyen şirketler için yararlı olabilir.

Duygu analizi aynı zamanda sosyal medya izleme, pazar araştırması ve daha birçok alanda da kullanılabilir. Herhangi bir yazılı metnin ardındaki duyguyu analiz etmeye yardımcı olan üretken bir yapay zeka aracı örneğini ele alalım. Duygunun olumlu mu yoksa olumsuz mu olduğunu belirlemek için metnin sözdizimini ve bağlamını analiz eder.

3. Görüntü Oluşturma ve Geliştirme

Görüntü oluşturmak ve geliştirmek için üretken yapay zekayı kullanabilirsiniz. Bu tür üretken yapay zeka araçları, soyut sanattan fotogerçekçi manzaralara kadar her şeyi yaratmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanıyor. Ayrıca, gürültüyü gidermek veya renk dengesini iyileştirmek gibi görüntü kalitesini iyileştirerek görüntüleri de geliştirebilirler.

4. Video Oluşturma

Üretken yapay zeka araçları, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak metin istemlerinize veya veri girişlerinize göre videolar da oluşturabilir. Video oluşturma özelliği özellikle reklam, eğlence ve eğitim işletmeleri için kullanışlıdır. Pazarlamacılar ayrıca kısa reklamlardan uzun metrajlı filmlere kadar her şeyi oluşturmak için yapay zeka modellerine dayalı araçları kullanabilir.

5. Kod Üretimi

Kod oluşturma, bu harika teknolojinin bir başka heyecan verici kullanımıdır. GPT-3 gibi üretken yapay zeka modelleri, yeni kod oluşturmak için çeşitli programlama dillerinden büyük miktarda kod üzerinde eğitilebilir.

Yapay zeka destekli kod oluşturma, web sitesi şablonları oluşturma, API istemcileri oluşturma ve hatta tüm yazılım uygulamalarını geliştirme sürecini otomatikleştirmek için kullanılabilir. Sonuçta, üretken bir yapay zeka modeli tarafından oluşturulan kod, geliştirme sürecini hızlandırabilir ve manuel kodlama ihtiyacını azaltabilir.

Basit bir örnek, metin istemleri aracılığıyla programlanabilir komutlar oluşturmanıza olanak tanıyan Open AI'nin Oyun Alanıdır.

6. Konuşmadan Konuşmaya Dönüşüm

Konuşmadan konuşmaya dönüştürme, çoğu üretken yapay zeka modelinin etkili bir özelliğidir. Gerçek zamanlı olarak bir doğal dilin diğerine dönüştürülmesini içerir. Bu, dil çevirisi ve yorumlanması gibi çeşitli uygulamalar için yararlı olabilir.

7. Metinden Konuşmaya Üretim

Metinden konuşmaya dönüştürme, yazılı metni doğal dil işlemeyi kullanarak sözlü sese dönüştürmeyi ifade eder. Bu özellik, sesli kitap oluşturma, sesli asistan oluşturma ve daha fazlası gibi görevleri otomatikleştirebilir.

8. Ses Üretimi

Makine ve derin öğrenme modellerini kullanarak yeni ses içeriği oluşturmak için üretken yapay zekayı kullanabilirsiniz. Sadece birkaç tıklamayla müzikten ses efektlerine ve seslendirmelere kadar her şeyi oluşturmak için AI modellerini kullanabilirsiniz.

9. Sentetik Veri Üretimi ve Artırılması

Sentetik veri üretimi, orijinal veri kümesinin girdisinden benzersiz veriler oluşturulmasını içerir. Bu, bir makine öğrenimi modelini eğitmek için yeterli veri olmadığında veya yeni veri elde etmenin zor olduğu durumlarda kullanışlıdır.

Sentetik veriler, yeni bir araba türü veya kurgusal bir yaratık gibi gerçek dünyada var olmayan nesnelerin görüntülerini üretebilir.

Örneğin Dall-E, İngilizce ifadeleri koda çevirmek için bir transformatör, gizli bir temsil modeli ve CLIP dahil olmak üzere birden fazla model kullanıyor. Ayrıca bu kod, görseller oluşturur ve mevcut görselleri, verilen ifadeyle ne kadar yakından ilişkili olduklarına göre sıralar.

Üretken Yapay Zekanızı Güçlendirecek Veriler

Üretken yapay zeka üretmek için kullanılan temel modeller ve bunların yarattığı çıktılar, bunları işinizi değiştirmek veya üretken yapay zeka araçları oluşturmak için kullanıyor olmanıza bakılmaksızın, sonuçlarının kalitesini ve doğruluğunu sağlamak için insan girdisine ihtiyaç duyar.

Ek olarak, üretken yapay zeka çözümlerinin hukuk, tıp ve finans sektörlerine yönelik uygulamalar gibi alana özgü çözümler oluşturmak için insan deneyimine ihtiyacı vardır.

TagX, Üretken Yapay Zeka çözümlerinizin müşterilerinize en iyi deneyimi sağlamak için gereken yüksek kaliteli verilere sahip olmasını sağlamanıza yardımcı olabilir.

Her türlü verinin toplanmasından; konuşma, metin, resim ve video - verilere geniş ölçekte açıklama eklemeye kadar, alanınızla eşlenen çeşitli katkıda bulunanlardan oluşan bir grup kullanarak önyargıyı yönetmenize yardımcı olan çözümler sunuyoruz. Ayrıca kuruluşunuzun kalite standartlarını karşıladığından emin olmak için veri kalitemiz konusunda %100 garanti veriyoruz.