Yapay zeka nedir?

Alexandra Klepper
Alexandra Klepper
GitHub Bluesky

Yayınlanma tarihi: 17 Şubat 2024, Son güncelleme tarihi: 22 Nisan 2025

Yapay zeka (AI), bir zamanlar insan müdahalesi gerektiren ve artık bilgisayar tarafından gerçekleştirilebilen birçok karmaşık ve gelişmekte olan teknolojiyi kapsar. Genel olarak yapay zeka, çok çeşitli problem çözme ve yaratıcılık becerileri gösteren, insan olmayan bir program, model veya bilgisayardır. Bilgisayarlar, geçmişte bilgileri anlamak ve önermek için kullanılan gelişmiş işlevleri yerine getirebilir. Üretken yapay zeka sayesinde bilgisayarlar yeni içerikler bile oluşturabilir.

Yapay zeka kısaltması, yapay zeka alanındaki çeşitli teknoloji türlerini temsil etmek için genellikle birbirinin yerine kullanılır ancak yapay zeka özellikleri büyük ölçüde farklılık gösterebilir.

Burada, web'de yapay zeka uygulamalarıyla ilgili çeşitli terimler ve kavramlar bulabilirsiniz. Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek için makine öğrenimi sözlüğünü inceleyin.

Yapay zeka nasıl çalışır?

Eğitim, her modelin ilk adımıdır. Bu adımda makine öğrenimi mühendisleri, modele belirli girişler sağlamak ve optimum çıkışları göstermek için bir algoritma oluşturur. Genel olarak web geliştiricilerin bu adımı uygulaması gerekmez ancak belirli bir modelin nasıl eğitildiğini anlamak size fayda sağlayabilir. Bir modeli ince ayarlamak mümkün olsa da zamanınızı göreviniz için en iyi modeli seçerek daha iyi değerlendirebilirsiniz.

Çıkarım, bir modelin yeni verilere dayanarak sonuç çıkarma sürecidir. Bir model belirli bir alanda ne kadar çok eğitilirse çıkarımın faydalı ve doğru bir çıktı oluşturma olasılığı o kadar artar. Ancak bir model ne kadar eğitim almış olursa olsun, mükemmel çıkarım garantisi yoktur.

Örneğin, Yeşil Işık, trafik akışını anlamak için Google Haritalar'daki verilerle eğitilmiş bir yapay zeka modeli kullanır. Daha fazla veri alındıkça trafik ışıklarını optimize etmeye yönelik öneriler sunmak için çıkarım yapılır.

Yapay zeka nerede kullanılır?

Bir model yayınlanmadan önce yapay zeka eğitimi tamamlanır. Daha fazla eğitim yapılması, daha fazla özellik veya doğruluk sunan yeni model sürümlerinin ortaya çıkmasına neden olabilir.

Web geliştiriciler, yapay zeka çıkarımının nerede yapıldığıyla ilgilenmelidir. Yapay zekayı kullanmanın maliyeti büyük ölçüde çıkarımdan etkilenir. Tek bir modelin yetenek aralığı da büyük ölçüde etkilenir.

İstemci tarafı yapay zeka

Web'deki çoğu yapay zeka özelliği sunuculara bağlı olsa da istemci tarafı yapay zeka, kullanıcının tarayıcısında çalışır ve kullanıcının cihazında çıkarım yapar. Bu, daha düşük gecikme süresi, daha az sunucu tarafı maliyeti, API anahtarı gereksinimlerinin kaldırılması, kullanıcı gizliliğinin artırılması ve çevrimdışı erişim gibi avantajlar sunar. Transformers.js, TensorFlow.js ve MediaPipe gibi JavaScript kitaplıklarıyla tarayıcılar arasında çalışan istemci tarafı yapay zeka uygulayabilirsiniz.

Küçük ve optimize edilmiş bir istemci tarafı modelinin, özellikle performans için optimize edildiğinde daha büyük bir sunucu tarafı modelinden daha iyi performans göstermesi mümkündür. Hangi çözümün size uygun olduğunu belirlemek için kullanım alanınızı değerlendirin.

Sunucu tarafı yapay zeka

Sunucu tarafı yapay zeka, bulut tabanlı yapay zeka hizmetlerini kapsar. Gemini 1.5 Pro'nun bulutta çalıştığını düşünün. Bu modeller genellikle çok daha büyük ve güçlüdür. Bu durum özellikle büyük dil modelleri için geçerlidir.

Karma Yapay Zeka

Hibrit yapay zeka, hem istemci hem de sunucu bileşeni içeren tüm çözümleri ifade eder. Örneğin, bir görevi gerçekleştirmek için istemci tarafı bir model kullanabilir ve görev cihazda tamamlanamadığında sunucu tarafı bir modele geri dönebilirsiniz.

Makine öğrenimi (ML)

Makine öğrenimi, bir bilgisayarın açıkça programlanmadan öğrenip görevleri yerine getirdiği süreçtir. Yapay zeka, zeka üretmeye çalışırken makine öğrenimi, veri kümeleriyle ilgili tahminler yapmak için kullanılan algoritmalardan oluşur.

Örneğin, herhangi bir günde hava durumunu değerlendiren bir web sitesi oluşturmak istediğimizi varsayalım. Geleneksel olarak bu işlem, bir veya daha fazla meteorolog tarafından yapılabilir. Meteorologlar, Dünya'nın atmosferinin ve yüzeyinin bir temsilini oluşturabilir, hava durumu modellerini hesaplayıp tahmin edebilir ve mevcut verileri geçmiş bağlamla karşılaştırarak bir derecelendirme belirleyebilir.

Bunun yerine, bir makine öğrenimi modeline hava durumu modelleri, geçmiş veriler ve herhangi bir günde hava durumunu iyi veya kötü yapan unsurlarla ilgili yönergeler arasındaki matematiksel ilişkiyi öğrenene kadar muazzam miktarda hava durumu verisi verebiliriz. Hatta bunu web'de geliştirdik.

Üretken yapay zeka ve büyük dil modelleri

Üretken yapay zeka, kullanıcıların tanıdık gelen ve insan tarafından oluşturulmuş gibi görünen içerikler üretmesine yardımcı olan bir makine öğrenimi türüdür. Üretken yapay zeka, büyük dil modellerini kullanarak verileri düzenler ve sağlanan bağlama göre metin, resim, video ve ses oluşturur veya bunları değiştirir. Üretken yapay zeka, kalıp eşleştirme ve tahminlerin ötesine geçer.

Büyük dil modeli (LLM), metin veya resim oluşturma, sınıflandırma ya da özetleme gibi çok çeşitli görevleri gerçekleştirmek için kullanabileceğiniz çok sayıda (genellikle milyarlarca) parametreye sahiptir.

Chatbot'lar, kullanıcıların üretken yapay zekayı kullanması için son derece popüler araçlar haline geldi. Örneğin:

  • Google'ın Gemini
  • OpenAI'ın ChatGPT'si
  • Anthropic'in Claude'u
  • Microsoft'un Copilot'u
  • Ve daha birçok konuda destek alabilirsiniz.

Bu araçlar yazılı metinler, kod örnekleri ve sanat eserleri oluşturabilir. Tatil planlamanıza, e-postanın tonunu yumuşatmaya veya daha profesyonel hale getirmeye ya da farklı bilgi kümelerini kategorilere ayırmaya yardımcı olabilirler.

Geliştiriciler ve geliştirici olmayanlar için sonsuz kullanım alanı vardır.

Derin öğrenme

Derin öğrenme (DL), bir makine öğrenimi algoritması sınıfıdır. Buna bir örnek olarak, insan beyninin bilgileri işleme şeklini modellemeye çalışan derin sinir ağları (DNN'ler) verilebilir.

Bir derin öğrenme algoritması, resimlerdeki belirli özellikleri belirli bir etiket veya kategoriyle ilişkilendirecek şekilde eğitilebilir. Eğitildikten sonra algoritma, yeni resimlerde aynı kategoriyi tanımlayan tahminler yapabilir. Örneğin, Google Fotoğraflar bir fotoğraftaki kediler ile köpekler arasındaki farkı belirleyebilir.

Doğal dil işleme (NLP)

Doğal dil işleme, makine öğreniminin bir sınıfıdır ve bilgisayarların insan dilini anlamasına yardımcı olmaya odaklanır. Bu kapsamda, belirli bir dilin kurallarından bireylerin kullandığı tuhaflıklara, lehçelere ve argo terimlere kadar her şey ele alınır.

Yapay zeka ile ilgili zorluklar

Yapay zekayı geliştirirken ve kullanırken çeşitli zorluklarla karşılaşabilirsiniz. Aşağıda, göz önünde bulundurmanız gereken bazı önemli noktalar verilmiştir.

Veri kalitesi ve güncelliği

Çeşitli yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılan büyük veri kümeleri, kullanıldıktan kısa süre sonra genellikle güncelliğini kaybeder. Bu nedenle, en güncel bilgileri ararken belirli görevlerde yapay zeka modelinin performansını artırmak ve daha iyi sonuçlar elde etmek için istem mühendisliğinden yararlanabilirsiniz.

Veri kümeleri, bazı kullanım alanlarını etkili bir şekilde desteklemek için eksik veya çok küçük olabilir. Birden fazla araçla çalışmayı denemek veya modeli ihtiyaçlarınıza göre özelleştirmek faydalı olabilir.

Etik ve önyargı ile ilgili endişeler

Yapay zeka teknolojisi heyecan verici ve büyük bir potansiyele sahip. Ancak sonuçta bilgisayarlar ve algoritmalar insanlar tarafından oluşturulur, insanlar tarafından toplanmış olabilecek verilerle eğitilir ve bu nedenle çeşitli zorluklara tabidir. Örneğin, modeller insan önyargılarını ve zararlı klişeleri öğrenip derinleştirebilir ve bu durum doğrudan çıkışı etkiler. Yapay zeka teknolojisi geliştirirken önyargıyı azaltmayı öncelikli bir konu olarak ele almak önemlidir.

Monk Cilt Tonu (MST) Ölçeği verilebilir.

Yapay zeka tarafından üretilen içeriklerin telif hakkıyla ilgili çok sayıda etik husus vardır. Özellikle telif hakkı alınmış materyallerden büyük ölçüde etkilenen veya doğrudan kopyalanan çıktının sahibi kimdir?

Yeni içerik ve fikirler üretmeden önce, oluşturduğunuz materyali kullanmayla ilgili mevcut politikaları göz önünde bulundurun.

Güvenlik ve gizlilik

Birçok web geliştiricisi, yapay zeka araçlarını kullanırken gizlilik ve güvenliğin en büyük endişeleri olduğunu belirtmiştir. Bu durum, özellikle devletler ve sağlık hizmeti şirketleri gibi katı veri şartlarının olduğu iş bağlamlarında geçerlidir. Kullanıcı verilerinin bulut API'leri aracılığıyla daha fazla üçüncü tarafa sunulması endişe vericidir. Veri iletiminin güvenli olması ve sürekli olarak izlenmesi önemlidir.

İstemci tarafı yapay zeka, bu kullanım alanlarını ele almanın anahtarı olabilir. Daha yapılacak çok fazla araştırma ve geliştirme var.

Web'de yapay zekayı kullanmaya başlama

Yapay zekanın birçok türünü öğrendiğinize göre, mevcut modelleri kullanarak nasıl daha üretken olabileceğinizi ve daha iyi web siteleri ile web uygulamaları oluşturabileceğinizi düşünmeye başlayabilirsiniz.

Yapay zekayı kullanarak:

  • Sitenizin arama özelliği için daha iyi bir otomatik tamamlama oluşturun.
  • Akıllı kamera ile insanlar veya evcil hayvanlar gibi yaygın nesnelerin varlığını algılama
  • Doğal dil modeli ile spam yorumları ele alın.
  • Kodunuz için otomatik tamamlama özelliğini etkinleştirerek üretkenliğinizi artırın.
  • Bir sonraki kelime veya cümle için önerilerle WYSIWYG yazma deneyimi oluşturun.
  • Veri kümesiyle ilgili, kullanıcı dostu bir açıklama sağla.
  • Ve daha fazlası...

Önceden eğitilmiş yapay zeka modelleri, matematiksel modellerin nasıl oluşturulacağını ve en popüler yapay zeka araçlarını destekleyen karmaşık veri kümelerinin nasıl toplanacağını tam olarak anlamaya gerek kalmadan web sitelerimizi, web uygulamalarımızı ve üretkenliğimizi iyileştirmenin harika bir yolu olabilir.

Çoğu modelin, başka ayarlama yapmanıza gerek kalmadan ihtiyaçlarınızı karşıladığını görebilirsiniz. Ayarlama, büyük bir veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiş bir modeli alıp belirli kullanım ihtiyaçlarınızı karşılayacak şekilde daha fazla eğitme işlemidir. Bir modeli ayarlamak için kullanılabilecek çeşitli teknikler vardır: