Yapay zeka nedir?

Alexandra Klepper

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

Yapay zeka (AI), eskiden insan müdahalesi gerektiren ve artık bilgisayar tarafından gerçekleştirilebilen birçok karmaşık, yeni teknolojiyi kapsar. Genel anlamda yapay zeka, çok çeşitli problem çözme ve yaratıcılık sergileyen insan olmayan bir program, model veya bilgisayardır. Bilgisayarlar, eskiden bilgiyi anlamak ve önermek için kullanılan gelişmiş işlevleri gerçekleştirebilir. Üretken yapay zeka sayesinde bilgisayarlar yeni içerikler bile oluşturabilir.

Yapay zeka alanındaki çeşitli teknoloji türlerini temsil etmek için genellikle birbirinin yerine kullanılan yapay zeka kısaltması, yapay zeka özelliklerinin çok farklı olabileceğini gösterir.

Burada, web'de yapay zekayla ilgili çeşitli terimler ve kavramlar bulabilirsiniz. Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek için makine öğrenimi terimleri 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 uygulamasına gerek yoktur ancak belirli bir modelin nasıl eğitildiğini anlamak faydalı olabilir. Bir modelin ince ayarlarını yapmak mümkün olsa da zamanınızı göreviniz için en iyi modeli seçmeye harcamanız daha iyidir.

Çıkarım, bir modelin yeni verilere dayalı çıkarımlarda bulunma işlemidir. Bir model belirli bir alanda ne kadar çok eğitim almışsa çıkarım işleminin yararlı ve doğru bir sonuç oluşturma olasılığı o kadar artar. Ancak bir model ne kadar eğitim almış olursa olsun mükemmel çıkarım garantisi yoktur.

Örneğin, Green Light, trafik kalıplarını anlamak için Google Haritalar'daki verilerle eğitilmiş bir yapay zeka modeli kullanır. Daha fazla veri alındıkça, trafik ışıklarını optimize etmek için öneriler sunmak üzere çıkarım yapılır.

Yapay zeka nerede kullanılır?

Yapay zeka eğitimi, model yayınlanmadan önce tamamlanır. Daha fazla eğitimle, daha fazla özellik veya doğruluk içeren modellerin yeni sürümleri elde edilebilir.

Web geliştiricileri, yapay zeka çıkarımının nerede gerçekleştirildiğiyle ilgilenmelidir. Yapay zekayı kullanmanın maliyeti büyük ölçüde çıkarımlardan etkilenir. Tek bir modelin kapasitesi de büyük ölçüde etkilenir.

İstemci tarafı yapay zeka

Web'deki yapay zeka özelliklerinin çoğu sunucuya dayansa da istemci tarafı yapay zeka, kullanıcının tarayıcısında çalışır ve kullanıcının cihazında çıkarım yapar. Bu sayede daha düşük gecikme süresi, daha az sunucu tarafı maliyeti, API anahtarı şartlarının kaldırılması, daha fazla kullanıcı gizliliği ve çevrimdışı erişim elde edersiniz. Transformers.js, TensorFlow.js ve MediaPipe gibi JavaScript kitaplıklarıyla tarayıcılar arasında çalışan istemci tarafı yapay zeka uygulayabilirsiniz.

Küçük, 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.

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

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.

Makine öğrenimi (ML)

Makine öğrenimi (ML), bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenip görevleri gerçekleştirdiği süreçtir. Yapay zeka, zeka üretmeye çalışırken makine öğrenimi, veri kümeleriyle ilgili tahminler yapmak için algoritmalardan oluşur.

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 kurallar arasındaki matematiksel ilişkiyi öğrenene kadar çok fazla hava durumu verisi verebiliriz. Hatta bu özelliği web'de geliştirdik.

Üretken yapay zeka ve büyük dil modelleri

Üretken yapay zeka, kullanıcıların tanıdık gelen ve insan yapımına benzeyen içerikler oluşturmasına yardımcı olan bir makine öğrenimi türüdür. Üretken yapay zeka, verileri düzenlemek ve sağlanan bağlama göre metin, resim, video ve ses oluşturmak veya değiştirmek için büyük dil modellerini kullanır. Üretken yapay zeka, kalıp eşleştirme ve tahminlerin ötesine geçer.

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

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

  • Google'ın Gemini uygulaması
  • OpenAI tarafından geliştirilen ChatGPT
  • Anthropic tarafından Claude
  • Microsoft'un Copilot aracı
  • Ve daha birçok konu

Bu araçlar, yazılı metin, kod örnekleri ve poster oluşturabilir. Bu araçlar sayesinde tatil planlayabilir, e-postaların üslubunu yumuşatabilir veya profesyonelleştirebilir ya da farklı bilgi gruplarını kategorilere ayırabilirsiniz.

Geliştiriciler ve geliştirici olmayanlar için sonsuz kullanım alanı vardır.

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.

Derin öğrenme algoritmaları, resimlerdeki belirli özellikleri belirli bir etiket veya kategoriyle ilişkilendirmek için eğitilebilir. Eğitilen 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, bilgisayarların belirli bir dilin kurallarından bireylerin kullandığı kendine özgü özellikler, lehçe ve argoya kadar insan dilini anlamasına yardımcı olmaya odaklanan bir makine öğrenimi sınıfıdır.

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 verilerle eğitilir ve bu nedenle çeşitli zorluklarla karşılaşır. Örneğin, modeller insan önyargılarını ve zararlı klişeleri öğrenebilir ve bunları güçlendirerek doğrudan çıktıyı etkileyebilir. Yapay zeka teknolojisi geliştirirken öncelikli olarak önyargı azaltma konusuna odaklanmak önemlidir.

Yapay zeka tarafından üretilen içeriğin telif hakkıyla ilgili birçok etik husus vardır. Özellikle telif hakkıyla korunan materyallerden büyük ölçüde etkilenen veya doğrudan kopyalanan içeriğin sahibi kimdir?

Yeni içerik 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 büyük endişelerinin gizlilik ve güvenlik 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 endişe vericidir. 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 kullanarak şunları yapabilirsiniz:

  • 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 oluşturulacağını ve karmaşık veri kümelerinin nasıl toplanacağını tam olarak bilmenize 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: