Yapay zeka (AI), eskiden insan girdisi gerektiren ve artık bilgisayarlarda da gerçekleştirilebilen birçok karmaşık ve gelişmekte olan teknolojiyi kapsar. Bilgisayarlar, geçmişte bilgileri anlamak ve önermek için kullanılan gelişmiş işlevleri gerçekleştirebilir. Artık yapay zeka sayesinde bilgisayarlar yeni içerikler bile oluşturabiliyor.
AI kısaltması, AI alanını oluşturan çeşitli teknoloji türlerini temsil etmek için genellikle birbirinin yerine kullanılır.
Yaygın AI kavramları
Yapay zeka ve makine öğrenimini tanımlayan ve kullanışlı bulabileceğiniz bir dizi terim ve kavram vardır. Web'de yapay zekayı uygulamalı olarak kullanmanın bazı yolları aşağıda verilmiştir
Genel AI
Özetle, genel AI geniş bir kapsamda sorun çözme ve yaratıcılık sergileyen, insan kaynaklı olmayan bir program veya modeldir. model, makinenin çıktı döndürmesi için gereken bir dizi parametre ve yapıyı içeren çok büyük bir matematiksel denklemdir.
Genel yapay zeka ile veri analizi, metin çevirisi, müzik besteleme, hastalıkların teşhisi gibi birçok türde görev gerçekleştirebilirsiniz.
Dar yapay zeka
Dar yapay zeka, görevlerin tekil veya belirli bir alt kümesini gerçekleştirebilen bir sistemdir. Örneğin, bir insana karşı satranç oyunu oynayan bir bilgisayar (Mekanik Türk ile karıştırılmamalıdır). Dar yapay zeka, anlıyor gibi görünse de aslında yalnızca bir denklemin yanıtları olan önceden tanımlanmış parametreler, kısıtlamalar ve bağlamlara sahiptir.
Bunu uygulamada yüz tanıma sistemleri, sesli asistanlar ve hava durumu tahminlerinde de görebilirsiniz. Web siteleriniz ve uygulamalarınızdaki belirli, spesifik işlevleri iyileştirmek için oldukça spesifik modeller kullanabilirsiniz.
Örneğin, filmlere özel bir site oluşturdunuz. Kullanıcılar bu siteyle giriş yapabilir, en sevdikleri filmlere oy verebilir ve izleyecek yeni filmler keşfedebilir. Ziyaret ettikleri geçerli sayfaya göre film önermek için önceden doldurulmuş bir veritabanı kullanabilirsiniz. Alternatif olarak, kullanıcı davranışını ve tercihlerini analiz ederek okuyucu için en alakalı bilgileri gösteren dar bir yapay zeka modeli de kullanabilirsiniz.
Üretken Yapay Zeka
Büyük dil modeli (LLM), metin veya görüntü oluşturma, sınıflandırma ya da özetleme gibi çeşitli görevleri gerçekleştirmek için kullanabileceğiniz birçok parametreye sahip nöral ağ yapay zeka modelidir.
_Üretken yapay zeka, girişlere yanıt verir ve bir LLM'nin bağlamına ve belleğine dayalı olarak içerik oluşturur. Bu, kalıp eşleştirme ve tahminlerin ötesine geçer. En yaygın üretken yapay zeka araçlarından bazıları şunlardır:
- Google'dan Gemini
- Open AI ile Chat GPT
- Anthropic - Claude
- Microsoft'tan Copilot
- Ve daha pek çok yenilik...
Bu araçlar yazılı kompozisyon, kod örnekleri ve görüntüler oluşturabilir. Bunlar tatil planlamanıza, bir e-postanın üslubunu yumuşatmanıza veya profesyonelleştirmenize ya da farklı bilgi kümelerini kategoriler halinde sınıflandırmanıza yardımcı olabilir.
Geliştiriciler ve geliştiricilerin olmayanlar için sonsuz kullanım alanı vardır.
Makine öğrenimi (ML)
Makine öğrenimi (ML), bilgisayarın açık programlama olmadan öğrendiği bir yapay zeka çeşididir. Yapay zeka, zeka üretmek için çabalarken makine öğrenimi bilgisayarların deneyimlerden öğrenmesini sağlar. Makine öğrenimi, veri kümeleri hakkında tahminlerde bulunmaya yönelik algoritmalardan oluşur.
Makine öğrenimi, faydalı tahminlerde bulunmak veya verilerden içerik oluşturmak için bir modeli eğitme sürecidir.
Örneğin, belirli bir gündeki hava durumunu değerlendiren bir web sitesi oluşturmak istediğimizi varsayalım. Geleneksel yöntemde bu, Dünya'nın atmosferinin ve yüzeyinin bir görüntüsünü oluşturabilen, hava durumunu hesaplayıp tahmin edebilen ve mevcut verileri tarihsel bağlamla karşılaştırarak bir derecelendirme belirleyebilen bir veya daha fazla meteorolog tarafından yapılabilir.
Bunun yerine, model hava durumu kalıpları, tarihsel veriler ve belirli bir günde hava durumunu iyi veya kötü yapanın ne olduğuyla ilgili yönergeler arasındaki matematiksel ilişkiyi öğrenene kadar ML modeline çok fazla miktarda hava durumu verisi verebiliriz. Hatta bunu web'de de geliştirdik.
Derin öğrenme
Derin öğrenme (DL), bir ML algoritmaları sınıfıdır. Derin Sinir Ağları (DNN'ler), insan beyninin bilgileri işlediğine inandığı yöntemi modellemeye çalışır. Bu ağlara örnek olarak verilebilir.
Yapay zeka ile ilgili zorluklar
Yapay zekanın derlenip kullanılmasıyla ilgili çeşitli zorluklar vardır. Aşağıdakiler, göz önünde bulundurmanız gereken önemli noktalardan yalnızca birkaçıdır.
Veri kalitesi ve yenilik
Çeşitli yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılan büyük veri kümeleri genellikle kullanıldıktan kısa bir süre sonra güncelliğini yitirir. Bu, en güncel bilgilere ulaşmak için bir AI modelinin belirli görevlerdeki performansını artırmak ve daha iyi sonuçlar üretmek için istem mühendisliği özelliğinden yararlanabileceğiniz anlamına gelir.
Veri kümeleri, bazı kullanım alanlarını etkili bir şekilde desteklemek için eksik veya çok küçük olabilir. Birden çok araçla çalışmayı veya modeli ihtiyaçlarınıza uygun şekilde özelleştirmeyi denemeniz faydalı olabilir.
Etik ve ön yargı ile ilgili endişeler
Yapay zeka teknolojisi heyecan verici ve büyük bir potansiyele sahip. Ancak, nihayetinde bilgisayarlar ve algoritmalar insanlar tarafından oluşturulur, insanlar tarafından toplanabilecek verilerle eğitilir ve bu nedenle çeşitli zorluklara tabidir. Örneğin modeller, insan ön yargısını ve zararlı stereotipleri öğrenip güçlendirerek elde edilen sonucu doğrudan etkileyebilir. AI teknolojisi geliştirmeye öncelik olarak ön yargıları azaltma ile yaklaşmak da önemlidir.
Yapay zeka tarafından üretilmiş içeriğin telif hakkıyla ilgili çok sayıda etik hususlar vardır. Özellikle de içerik telif hakkıyla korunan materyalden yoğun bir şekilde etkileniyor veya bu materyallerden doğrudan kopyalanıyorsa üretimin sahibi kimdir?
Yeni içerik ve fikirler üretmeden önce, oluşturduğunuz materyalin kullanımıyla ilgili mevcut politikaları göz önünde bulundurun.
Güvenlik ve gizlilik
Pek çok web geliştiricisi, yapay zeka araçlarını kullanırken gizlilik ve güvenliğin en çok önem verdikleri konular olduğunu belirtmektedir. Bu durum, özellikle resmi kurumlar ve sağlık şirketleri gibi katı veri gereksinimlerinin söz konusu olduğu iş bağlamlarında geçerlidir. Cloud API'lerini kullanarak kullanıcı verilerinin daha fazla üçüncü tarafa sunulması endişe vericidir. Tüm veri iletimlerinin güvenli olması ve sürekli izlenmesi önemlidir.
Cihaz üzerinde yapay zeka, bu kullanım alanlarını ele almanın anahtarı olabilir. MediaPipe, bu sorunun çözümü için halen devam eden bir çözüm olsa da yapılması gereken daha çok araştırma ve geliştirme vardır.
Web'de yapay zekayı kullanmaya başlayın
Artık birçok 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 şu amaçlarla kullanabilirsiniz:
- Sitenizin araması için daha iyi bir otomatik tamamlama oluşturun.
- İnsan veya evcil hayvan gibi yaygın nesnelerin varlığını akıllı kamera ile tespit edin
- Yorum spam'lerini doğal dil modeliyle ele alın.
- Kodunuz için otomatik tamamlamayı etkinleştirerek üretkenliğinizi artırın.
- Sonraki kelime veya cümle için önerilerle WYSIWYG yazma deneyimi oluşturun.
- Veri kümesi için kullanıcılara uygun bir açıklama sağlayın.
- Ve daha fazlası...
Önceden eğitilmiş yapay zeka modelleri, matematiksel modellerin nasıl derleneceğini ve en popüler yapay zeka araçlarını destekleyen karmaşık veri kümelerini nasıl toplayacağını tam olarak öğrenmenize gerek kalmadan web sitelerimizi, web uygulamalarımızı ve üretkenliğimizi iyileştirmenin mükemmel bir yolu olabilir.
Çoğu modelin, başka bir düzenleme yapmadan ihtiyaçlarınızı hemen karşıladığını görebilirsiniz. İnce ayar, büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş olan bir modeli alma ve belirli kullanım ihtiyaçlarınızı karşılamak için daha fazla eğitim alma işlemidir. Modelleri ayarlamak için çeşitli teknikler vardır:
- Pekiştirmeli öğrenme, insan geri bildiriminden (RLHF) bir modelin insan tercihleri ve niyetleriyle uyumunu iyileştirmek için insan geri bildiriminden yararlanan bir tekniktir.
- Düşük Sıralamalı Uyarlama (LoRA), LLM'ler için parametre açısından verimli bir yöntemdir. Bu yöntem, eğitilebilir parametrelerin sayısını azaltırken model performansını korur.