Yapay zeka (AI), eskiden insan müdahalesi gerektiren ve artık bilgisayar tarafından gerçekleştirilebilen birçok karmaşık, yeni teknolojiyi kapsar. Bilgisayarlar, geçmişte bilgiyi anlamak ve önermek için kullanılan gelişmiş işlevleri gerçekleştirebilir. Artık yapay zeka sayesinde bilgisayarlar yeni içerikler bile üretebiliyor.
Yapay zeka alanını oluşturan çeşitli teknoloji türlerini temsil etmek için yapay zeka kısaltması genellikle birbirinin yerine kullanılır.
Yaygın yapay zeka kavramları
Yapay zekayı ve makine öğrenimini tanımlayan, faydalı olabileceğiniz birçok terim ve kavram vardır. Web'de yapay zeka ile çalışmanın bazı yollarını aşağıda bulabilirsiniz.
Genel yapay zeka
Genel yapay zeka, geniş bir sorun çözme ve yaratıcılık yelpazesi gösteren, insan olmayan bir program veya modeldir. Model, bir makinenin çıkış döndürmesi için gereken bir dizi parametre ve yapı içeren çok büyük bir matematiksel denklemdir.
Genel yapay zeka ile veri analizi, metin çevirisi, müzik besteleme, hastalıkları tespit etme ve daha birçok farklı türde görev yapabilirsiniz.
Dar yapay zeka
Dar yapay zeka, tek bir görevi veya belirli bir görev alt kümesini gerçekleştirebilen bir sistemdir. Örneğin, insan rakiple satranç oynayan bir bilgisayar (Mechanical Turk ile karıştırılmamalıdır). Dar yapay zeka, önceden tanımlanmış bir parametre, kısıtlama ve bağlam grubuna sahiptir. Bu grup, anlayış gibi görünse de aslında yalnızca bir denklemin yanıtlarıdır.
Bu teknolojiyi yüz tanıma sistemlerinde, sesli asistanlarda ve hava durumu tahminlerinde görebilirsiniz. Web siteleriniz ve uygulamalarınızdaki belirli işlevleri iyileştirmek için son derece özel modeller kullanabilirsiniz.
Örneğin, kullanıcıların giriş yapabildiği, favori filmlerini derecelendirebildiği ve izleyebilecekleri yeni filmler keşfedebildiği, filmlere özel bir site oluşturdunuz. Kullanıcıların ziyaret ettiği mevcut sayfaya göre film önermek için önceden doldurulmuş bir veritabanı kullanabilirsiniz. Alternatif olarak, okuyucuya en alakalı bilgileri göstermek için kullanıcı davranışlarını ve tercihlerini analiz eden dar bir yapay zeka modeli kullanabilirsiniz.
Üretken yapay zeka
Büyük dil modeli (LLM), metin veya resim oluşturma, sınıflandırma ya da özetleme gibi çeşitli görevleri gerçekleştirmek için kullanabileceğiniz birçok parametreye sahip bir yapay zeka sinir ağı modelidir.
Üretken yapay zeka, girişe yanıt verir ve LLM'nin bağlamı ve hafızasına dayalı içerikler oluşturur. Bu, kalıp eşleştirme ve tahminlerin ötesine geçer. En yaygın üretken yapay zeka araçlarından bazıları şunlardır:
- Google'ın Gemini uygulaması
- Open AI'ın Chat GPT
- Anthropic tarafından Claude
- Microsoft'un Copilot aracı
- Ve daha birçokları...
Bu araçlar, yazılı metin, kod örnekleri ve resimler oluşturabilir. Bu araçlar sayesinde tatil planlayabilir, e-postaların üslubunu yumuşatabilir veya profesyonelleştirebilir, farklı bilgi gruplarını kategorilere ayırabilirsiniz.
Geliştiriciler ve geliştirici olmayanlar için sonsuz kullanım alanı vardır.
İstemci tarafı, sunucu tarafı ve karma yapay zeka
Web'deki yapay zeka özelliklerinin çoğu sunuculara dayansa da istemci tarafı yapay zeka doğrudan kullanıcının tarayıcısında çalışır. Bu, düşük gecikme süresi, sunucu tarafında daha düşük maliyetler, API anahtarı gerekmemesi, daha fazla kullanıcı gizliliği ve çevrimdışı erişim gibi avantajlar sunar. Transformers.js, TensorFlow.js ve MediaPipe gibi JavaScript kitaplıklarıyla tarayıcılar arasında çalışan istemci tarafı yapay zeka uygulayabilirsiniz.
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, 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 geçebilirsiniz.
Küçük ve optimize edilmiş bir istemci tarafı modelin, özellikle performans için optimize edildiğinde daha büyük bir sunucu tarafı modelden daha iyi performans göstermesi mümkündür. Size en uygun çözümü belirlemek için kullanım alanınızı değerlendirin.
Makine öğrenimi (ML)
Makine öğrenimi (ML), bilgisayarın açıkça programlanmadan bilgi edindiği bir yapay zeka biçimidir. Yapay zeka, zeka üretmeye çalışırken makine öğrenimi, bilgisayarların deneyimlerden öğrenmesine olanak tanır. Makine öğrenimi, veri kümeleriyle ilgili tahminlerde bulunmak için kullanılan algoritmalardan oluşur.
Makine öğrenimi, faydalı tahminlerde bulunmak veya verilerden içerik oluşturmak için bir modeli eğitme işlemidir.
Örneğin, belirli bir gündeki hava durumunu derecelendiren bir web sitesi oluşturmak istediğimizi varsayalım. Bu işlem geleneksel olarak bir veya daha fazla meteoroloji uzmanı tarafından gerçekleştirilir. Bu uzmanlar, Dünya'nın atmosferini ve yüzeyini temsil eden bir model 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 belirli bir günde hava durumunu iyi veya kötü yapan yönergeler arasındaki matematiksel ilişkiyi öğrenene kadar çok büyük miktarda hava durumu verisi verebiliriz. Hatta bu özelliği web'de oluşturduk.
Derin öğrenme
Derin öğrenme (DL), bir makine öğrenimi algoritma sınıfıdır. Buna örnek olarak, insan beyninin bilgileri işleme şeklini modellemeye çalışan derin nöral ağlar (DNN'ler) verilebilir.
Yapay zeka ile ilgili zorluklar
Yapay zeka geliştirirken ve kullanırken çeşitli zorluklarla karşılaşabilirsiniz. Aşağıda, dikkate almanız gereken noktalardan bazıları verilmiştir.
Veri kalitesi ve güncellik
Çeşitli yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılan büyük veri kümeleri, genellikle kullanıldıktan kısa bir süre sonra güncelliğini yitirir. Bu, en güncel bilgileri ararken bir yapay zeka modelinin belirli görevlerdeki performansını artırmak ve daha iyi sonuçlar elde etmek için istem mühendisliğinden yararlanabileceğiniz anlamına gelir.
Veri kümeleri, bazı kullanım alanlarını etkili bir şekilde destekleyemeyecek kadar eksik veya küçük olabilir. Birden fazla araçla çalışmayı denemek veya modeli ihtiyaçlarınıza göre özelleştirmek yararlı olabilir.
Etik ve önyargılarla ilgili endişeler
Yapay zeka teknolojisi heyecan verici ve çok fazla potansiyele sahip. Ancak bilgisayarlar ve algoritmalar nihayetinde insanlar tarafından tasarlanır, insanlar tarafından toplanmış olabilecek verilerle eğitilir ve bu nedenle çeşitli zorluklarla karşılaşır. Örneğin, modeller insan önyargılarını ve zararlı klişeleri öğrenebilir ve bunları güçlendirebilir. Bu da doğrudan çıktıyı etkiler. Yapay zeka teknolojisi geliştirirken öncelikli olarak önyargı azaltma konusuna odaklanmak önemlidir.
Yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin telif hakkıyla ilgili birçok etik husus vardır. Özellikle telif hakkıyla korunan materyallerden büyük ölçüde etkilenen veya doğrudan kopyalanan içeriklerin sahibi kimdir?
Yeni içerikler ve fikirler üretmeden önce, oluşturduğunuz materyallerin nasıl kullanılacağına dair mevcut politikaları göz önünde bulundurun.
Güvenlik ve gizlilik
Birçok web geliştiricisi, yapay zeka araçlarını kullanırken en çok gizlilik ve güvenlikle ilgili endişeleri olduğunu belirtmiştir. Bu durum özellikle resmi makamlar ve sağlık hizmetleri şirketleri gibi katı veri şartlarına sahip iş ortamlarında geçerlidir. Bulut API'leri kullanarak kullanıcı verilerini daha fazla üçüncü tarafa göstermek bir endişe kaynağıdır. Tüm veri aktarımları güvenli ve sürekli olarak izlenmelidir.
İstemci tarafı yapay zeka, bu kullanım alanlarını ele almanın anahtarı olabilir. Yapılacak çok daha fazla araştırma ve geliştirme çalışması var.
Web'de yapay zekayı kullanmaya başlama
Birçok yapay zeka türü hakkında bilgi sahibi olduğunuza göre, daha üretken olmak ve daha iyi web siteleri ile web uygulamaları oluşturmak için mevcut modelleri nasıl kullanacağınızı düşünmeye başlayabilirsiniz.
Yapay zekayı şunlar için kullanabilirsiniz:
- Sitenizin araması için daha iyi bir otomatik tamamlama oluşturun.
- Akıllı kamera ile insan veya evcil hayvan gibi yaygın nesnelerin varlığını algılama
- Doğal dil modeli ile yorum spam'ini ele alın.
- Kodunuz için otomatik tamamlamayı etkinleştirerek üretkenliğinizi artırın.
- Sonraki kelime veya cümleyle ilgili öneriler içeren bir WYSIWYG yazma deneyimi oluşturun.
- Veri kümesiyle ilgili kullanıcı dostu bir açıklama sağlayın.
- Ve daha fazlası...
Önceden eğitilmiş yapay zeka modelleri, en popüler yapay zeka araçlarını destekleyen matematiksel modellerin nasıl oluşturulacağı ve karmaşık veri kümelerinin nasıl toplanacağı hakkında tam bilgi sahibi olmanıza gerek kalmadan web sitelerimizi, web uygulamalarımızı ve üretkenliğimizi iyileştirmenin mükemmel bir yolu olabilir.
Çoğu modelin, başka ayarlama yapmanıza gerek kalmadan ihtiyaçlarınızı hemen karşıladığını görebilirsiniz. Ayarlama, büyük bir veri kümesinde eğitilmiş bir modeli alıp belirli kullanım ihtiyaçlarınızı karşılamak için daha fazla eğitme işlemidir. Bir modeli ayarlamak için kullanılabilecek çeşitli teknikler vardır:
- Pekiştirmeli insan geri bildiriminden öğrenme (RLHF), bir modelin kullanıcı tercihleri ve niyetleriyle uyumunu iyileştirmek için gerçek kişilerden alınan geri bildirimleri kullanan bir tekniktir.
- Düşük Sıralı Uyum (LoRA), LLM'ler için parametre açısından verimli bir yöntemdir. Bu yöntem, model performansını korurken eğitilebilir parametre sayısını azaltır.