Ali Baba ve Kırk Haramiler masalını hepimiz küçükken okuduk. Bu masalın benim en ilgilimi çeken kısmı, mağara kapısının açıl susam açıl sözüyle açılmasıydı. Bugünlerde masalda anlatılan gerçek oldu. Açıl Susam Açıl dediğimizde kapıları açacak bir sistem yapmak artık çok kolay. Peki böyle bir sistem nasıl yapılıyor? Öncelikle sesin algılanması ve tanınması gerekiyor. Bu işlemler sırasında yapay zeka kullanılıyor. Yapay zeka sisteminin çıktısı diyelim 1 ise kapı açılıyor. 0 ise kapı açılmıyor. Cep telefonlarında kullandığımız asistan da benzer bir mantıkla çalışıyor. Filanca kişiyi ara dediğimiz zaman ses yapay zeka ile algılanıyor ve tanınıyor ve çıkan sonuca göre filanca kişi aranıyor.
1940 lı yılların ikinci yarısında bilgisayarın icadıyla birlikte bilim insanları bilgisayarların insan gibi düşünüp karar verebilir mi sorusunu sormaya başladı. Örneğin Turing 1950 yılında yayımladığı “bilgisayarlar ve zeka” adlı makalesinde bilgisayarların insan gibi düşünüp düşünemeyeceği sorusunu sordu. Yıllar içinde bilgisayarların gelişmesi ile birlikte 1956 yılında yapılan bir konferansta ilk defa yapay zeka terimi dile getirildi. O zamanlar bilgisayarların gücü sınırlı idi ve çok pahalı oldukları için ancak devlet kurumları, üniversiteler ve büyük şirketler tarafından kullanılabiliyordu. Bu bilgisayarların yoğun hesaplama gerektiren problemleri çözmesi beklenemezdi
Yapay zeka için yeşeren ümitler 1960 yıllarda da devam etti fakat 1970 li yılların başında beklenenin altında bir gelişme olduğu görülünce ABD ve İngiltere yapay zekaya ayırdıkları kaynakları kesti. Bu dönem yapay zekanın kış dönemi olarak adlandırılır. Yapay zeka çalışmaları makina öğrenmesi, örüntü tanıma, bilgi tabanlı sistemler gibi farklı isimler altında devam etti.
Yapay zeka çalışmaları iki koldan ilerledi. Birincisi bilgisayarlar bazı önermeler ve kurallar verelim insan gibi mantık kullanarak bunlardan çıkarım yapsın. Japonya ise 1982 yılında mantık programlama tekniği ile yazılmış programları hızlı icra eden ve sonuçta yapay zeka sistemlerini ortaya çıkaracak 5. nesil bilgisayar programını başlattı. Yaklaşık 10 sene bu proje üzerinde çalışıldıktan ve yüz milyonlarca dolar harcandıktan sonra amaçlanan sonuçları vermeyen proje durduruldu. İkincisi ise insan beyninde yer alan sinir ağlarının bir benzerini bilgisayarda simulasyonunu yapılarak verilen problemin çözümü üzerinde yoğunlaştı. Yapay sinir ağları kullanarak yapılan sistemler karakter tanıma gibi işlemlerde çok başarılı oldu.
Binlerce sayıda yapay sinir düğümü içeren bir yapay sinir ağının simülasyonu çok büyük hesaplama gücü gerektirir. Bundan dolayı 200’ li yıllara kadar büyük ölçekli yapay sinir ağları kullanılamadı. Bu yıllarda bilgisayarların hesaplama gücünün çok artması, veri tabanlarının büyük verileri saklayacak hale gelmesi sonucunda büyük ölçekli yapay sinir ağları kullanılmaya başlandı. En önemli uygulamaları örnek olarak ses analizi ve tanıma ile bir dilden diğer dile tercüme yapmayı verebiliriz.
Bir dilden diğer bir dile tercüme yapmak için kullanılan yapay sinir ağlarının eğitilmesi için milyarlarca parametre kullanılıyor. Böylece örneğin İngilizce bir metin kolayca Türkçe’ye tercüme edilebiliyor. Tabii son yıllarda bulunan yeni yapay sinir ağları algoritmaları da bu tercüme işlemi için inşa edilen yapay sinir ağlarında kullanılıyor.
Son günlerde gündeme gelen chatgpt ve benzer uygulamalar, bir dilden diğer dile tercüme yapabilen yapay sinir ağlarını bir aşama daha ileri götürerek metin üreten yapay sinir ağları haline getirdi. Tabii kullanılan parametre ve yapay sinir düğüm sayısı çok büyük değerlere ulaştı. Bu uygulamaları yapan firmalar yaptıkları yapay sinir ağı sisteminin ayrıntısı vermiyorlar. Şu anda kullandığımız chatgpt3.5 bir önceki versiyonu chatgpt3.0 yapay sinir ağı modeli 175 milyar parametre ile eğitildiğni openai firması açıkladı.
Bu uygulamalar sorulan sorulara metin üreterek cevap veriyor. Eğer soruyu doğru sorarsanız verilen cevap ta anlamlı oluyor. Öncelikle bir dilden diğer dile tercüme yapabiliyor. Bir konu hakkında yazı yazabiliyor. Yazılan yazıyı düzeltebiliyor. Doğru bir şekilde tarif ederseniz kısa bilgisayar programları da üretiliyor. Bazı uygulamalar resim ve video da üretebiliyor. Bu uygulamaların kullanımı da çok kolay olduğu için bugünlerde gündemden düşmüyor. Gelecekte çok daha güçlü uygulamalar çıkacak ve her yerde bu uygulamaları kullanacağız.
Yukarıda yazdığım yazıyı chatgpt’ye vererek düzeltmesini istedim. Üretilen metni hiç müdahale etmeden aşağıya aldım.
soru: son günlerde chatgpt ve benzer yapay zeka uygulamalar gündem oldu. yapay zekanın doğuşu ve bu günlere gelişi ile ilgili aşağıdaki kısa yazıyı düzeltip ve daha iyi bir hale getiriniz
cevap:
Yapay Zeka Neden Gündemde?
Ali Baba ve Kırk Haramiler masalını hepimiz küçükken okuduk. Bu masalın beni en çok etkileyen kısmı, mağara kapısının “açıl susam açıl” sözüyle açılmasıydı. Bugünlerde, bu masaldaki hayal gerçek oldu. “Açıl Susam Açıl” dediğimizde kapıları açacak bir sistem yapmak artık çok kolay. Peki böyle bir sistemi nasıl yapıyoruz? İlk olarak, sesi algılamamız ve tanımamız gerekiyor. Bu işlemler sırasında yapay zeka kullanılıyor. Yapay zeka sisteminin çıktısı 1 ise kapı açılıyor, 0 ise kapı açılmıyor. Cep telefonlarında kullandığımız asistanlar da benzer bir mantıkla çalışıyor. Örneğin, “Filanca kişiyi ara” dediğimizde ses yapay zeka ile algılanıyor, tanınıyor ve sonuca göre filanca kişi aranıyor.
Yapay zeka, bilgisayarın icadıyla birlikte 1940’lı yılların ikinci yarısında doğdu. Bilim insanları, bilgisayarların insan gibi düşünüp karar verebileceği sorusunu sormaya başladılar. Alan Turing, 1950 yılında yayımladığı “Bilgisayarlar ve Zeka” adlı makalesinde bilgisayarların insan gibi düşünüp düşünemeyeceği sorusunu ortaya attı. Yıllar içinde bilgisayarlar geliştikçe, 1956 yılında yapılan bir konferansta ilk defa “yapay zeka” terimi kullanıldı. Ancak o dönemde bilgisayarların gücü sınırlı ve pahalıydı, bu nedenle sadece devlet kurumları, üniversiteler ve büyük şirketler tarafından kullanılabiliyorlardı. Bu bilgisayarlar, yoğun hesaplama gerektiren problemleri çözmek için yeterli değildi.
Yapay zeka için umutlar, 1960’lı yıllarda da devam etti, ancak 1970’li yılların başında beklenen ilerlemenin altında kalındı ve ABD ile İngiltere yapay zekaya ayırdıkları kaynakları kesti. Bu döneme “yapay zekanın kış dönemi” adı verildi. Yapay zeka çalışmaları makine öğrenmesi, örüntü tanıma, bilgi tabanlı sistemler gibi farklı alanlarda devam etti.
Yapay zeka çalışmaları iki farklı yönde ilerledi. Birincisi, bilgisayarlara önermeler ve kurallar vererek insan gibi mantık kullanarak çıkarımlar yapmalarını sağlamak üzerineydi. Japonya ise 1982 yılında, mantık programlama tekniği ile yazılmış programları hızlı bir şekilde çalıştıran ve sonuçta yapay zeka sistemlerini ortaya çıkaracak olan 5. nesil bilgisayar programını başlattı. Ancak bu proje, milyonlarca dolar harcanmasına rağmen beklenen sonuçları vermedi ve durduruldu. İkinci yöntem ise, insan beynindeki sinir ağlarının bir benzerini bilgisayarda simüle ederek verilen problemleri çözmeye odaklandı. Yapay sinir ağları, özellikle karakter tanıma gibi işlemlerde büyük başarılar elde etti.
Binlerce yapay sinir düğümü içeren bir yapay sinir ağının simülasyonu, büyük bir hesaplama gücü gerektirir. Bu nedenle, 2000’li yıllara kadar büyük ölçekli yapay sinir ağları kullanılamadı. Ancak bu yıllarda bilgisayarların hesaplama gücü arttıkça ve veri tabanları büyük verileri saklamaya uygun hale gelince, büyük ölçekli yapay sinir ağları kullanılmaya başlandı. Örnek olarak, ses analizi ve tanıma, bir dilden diğer dile tercüme gibi önemli uygulamalara ulaşıldı.
Günümüzde ise, chatgpt ve benzeri uygulamalar, bir dilden diğer dile tercüme yapabilen yapay sinir ağlarını bir adım daha ileri götürerek metin üreten yapay sinir ağları haline geldi. Bu uygulamaların kullanımı çok kolay olduğu için son günlerde gündemde kalmaktadır. Gelecekte daha da güçlü uygulamaların ortaya çıkması ve bu tür yapay zeka uygulamalarının yaygın olarak kullanılması bekleniyor.
1940 lı yılların ikinci yarısında bilgisayarın icadıyla birlikte bilim insanları bilgisayarların insan gibi düşünüp karar verebilir mi sorusunu sormaya başladı. Örneğin Turing 1950 yılında yayımladığı “bilgisayarlar ve zeka” adlı makalesinde bilgisayarların insan gibi düşünüp düşünemeyeceği sorusunu sordu. Yıllar içinde bilgisayarların gelişmesi ile birlikte 1956 yılında yapılan bir konferansta ilk defa yapay zeka terimi dile getirildi. O zamanlar bilgisayarların gücü sınırlı idi ve çok pahalı oldukları için ancak devlet kurumları, üniversiteler ve büyük şirketler tarafından kullanılabiliyordu. Bu bilgisayarların yoğun hesaplama gerektiren problemleri çözmesi beklenemezdi
Yapay zeka için yeşeren ümitler 1960 yıllarda da devam etti fakat 1970 li yılların başında beklenenin altında bir gelişme olduğu görülünce ABD ve İngiltere yapay zekaya ayırdıkları kaynakları kesti. Bu dönem yapay zekanın kış dönemi olarak adlandırılır. Yapay zeka çalışmaları makina öğrenmesi, örüntü tanıma, bilgi tabanlı sistemler gibi farklı isimler altında devam etti.
Yapay zeka çalışmaları iki koldan ilerledi. Birincisi bilgisayarlar bazı önermeler ve kurallar verelim insan gibi mantık kullanarak bunlardan çıkarım yapsın. Japonya ise 1982 yılında mantık programlama tekniği ile yazılmış programları hızlı icra eden ve sonuçta yapay zeka sistemlerini ortaya çıkaracak 5. nesil bilgisayar programını başlattı. Yaklaşık 10 sene bu proje üzerinde çalışıldıktan ve yüz milyonlarca dolar harcandıktan sonra amaçlanan sonuçları vermeyen proje durduruldu. İkincisi ise insan beyninde yer alan sinir ağlarının bir benzerini bilgisayarda simulasyonunu yapılarak verilen problemin çözümü üzerinde yoğunlaştı. Yapay sinir ağları kullanarak yapılan sistemler karakter tanıma gibi işlemlerde çok başarılı oldu.
Binlerce sayıda yapay sinir düğümü içeren bir yapay sinir ağının simülasyonu çok büyük hesaplama gücü gerektirir. Bundan dolayı 200’ li yıllara kadar büyük ölçekli yapay sinir ağları kullanılamadı. Bu yıllarda bilgisayarların hesaplama gücünün çok artması, veri tabanlarının büyük verileri saklayacak hale gelmesi sonucunda büyük ölçekli yapay sinir ağları kullanılmaya başlandı. En önemli uygulamaları örnek olarak ses analizi ve tanıma ile bir dilden diğer dile tercüme yapmayı verebiliriz.
Bir dilden diğer bir dile tercüme yapmak için kullanılan yapay sinir ağlarının eğitilmesi için milyarlarca parametre kullanılıyor. Böylece örneğin İngilizce bir metin kolayca Türkçe’ye tercüme edilebiliyor. Tabii son yıllarda bulunan yeni yapay sinir ağları algoritmaları da bu tercüme işlemi için inşa edilen yapay sinir ağlarında kullanılıyor.
Son günlerde gündeme gelen chatgpt ve benzer uygulamalar, bir dilden diğer dile tercüme yapabilen yapay sinir ağlarını bir aşama daha ileri götürerek metin üreten yapay sinir ağları haline getirdi. Tabii kullanılan parametre ve yapay sinir düğüm sayısı çok büyük değerlere ulaştı. Bu uygulamaları yapan firmalar yaptıkları yapay sinir ağı sisteminin ayrıntısı vermiyorlar. Şu anda kullandığımız chatgpt3.5 bir önceki versiyonu chatgpt3.0 yapay sinir ağı modeli 175 milyar parametre ile eğitildiğni openai firması açıkladı.
Bu uygulamalar sorulan sorulara metin üreterek cevap veriyor. Eğer soruyu doğru sorarsanız verilen cevap ta anlamlı oluyor. Öncelikle bir dilden diğer dile tercüme yapabiliyor. Bir konu hakkında yazı yazabiliyor. Yazılan yazıyı düzeltebiliyor. Doğru bir şekilde tarif ederseniz kısa bilgisayar programları da üretiliyor. Bazı uygulamalar resim ve video da üretebiliyor. Bu uygulamaların kullanımı da çok kolay olduğu için bugünlerde gündemden düşmüyor. Gelecekte çok daha güçlü uygulamalar çıkacak ve her yerde bu uygulamaları kullanacağız.
Yukarıda yazdığım yazıyı chatgpt’ye vererek düzeltmesini istedim. Üretilen metni hiç müdahale etmeden aşağıya aldım.
soru: son günlerde chatgpt ve benzer yapay zeka uygulamalar gündem oldu. yapay zekanın doğuşu ve bu günlere gelişi ile ilgili aşağıdaki kısa yazıyı düzeltip ve daha iyi bir hale getiriniz
cevap:
Yapay Zeka Neden Gündemde?
Ali Baba ve Kırk Haramiler masalını hepimiz küçükken okuduk. Bu masalın beni en çok etkileyen kısmı, mağara kapısının “açıl susam açıl” sözüyle açılmasıydı. Bugünlerde, bu masaldaki hayal gerçek oldu. “Açıl Susam Açıl” dediğimizde kapıları açacak bir sistem yapmak artık çok kolay. Peki böyle bir sistemi nasıl yapıyoruz? İlk olarak, sesi algılamamız ve tanımamız gerekiyor. Bu işlemler sırasında yapay zeka kullanılıyor. Yapay zeka sisteminin çıktısı 1 ise kapı açılıyor, 0 ise kapı açılmıyor. Cep telefonlarında kullandığımız asistanlar da benzer bir mantıkla çalışıyor. Örneğin, “Filanca kişiyi ara” dediğimizde ses yapay zeka ile algılanıyor, tanınıyor ve sonuca göre filanca kişi aranıyor.
Yapay zeka, bilgisayarın icadıyla birlikte 1940’lı yılların ikinci yarısında doğdu. Bilim insanları, bilgisayarların insan gibi düşünüp karar verebileceği sorusunu sormaya başladılar. Alan Turing, 1950 yılında yayımladığı “Bilgisayarlar ve Zeka” adlı makalesinde bilgisayarların insan gibi düşünüp düşünemeyeceği sorusunu ortaya attı. Yıllar içinde bilgisayarlar geliştikçe, 1956 yılında yapılan bir konferansta ilk defa “yapay zeka” terimi kullanıldı. Ancak o dönemde bilgisayarların gücü sınırlı ve pahalıydı, bu nedenle sadece devlet kurumları, üniversiteler ve büyük şirketler tarafından kullanılabiliyorlardı. Bu bilgisayarlar, yoğun hesaplama gerektiren problemleri çözmek için yeterli değildi.
Yapay zeka için umutlar, 1960’lı yıllarda da devam etti, ancak 1970’li yılların başında beklenen ilerlemenin altında kalındı ve ABD ile İngiltere yapay zekaya ayırdıkları kaynakları kesti. Bu döneme “yapay zekanın kış dönemi” adı verildi. Yapay zeka çalışmaları makine öğrenmesi, örüntü tanıma, bilgi tabanlı sistemler gibi farklı alanlarda devam etti.
Yapay zeka çalışmaları iki farklı yönde ilerledi. Birincisi, bilgisayarlara önermeler ve kurallar vererek insan gibi mantık kullanarak çıkarımlar yapmalarını sağlamak üzerineydi. Japonya ise 1982 yılında, mantık programlama tekniği ile yazılmış programları hızlı bir şekilde çalıştıran ve sonuçta yapay zeka sistemlerini ortaya çıkaracak olan 5. nesil bilgisayar programını başlattı. Ancak bu proje, milyonlarca dolar harcanmasına rağmen beklenen sonuçları vermedi ve durduruldu. İkinci yöntem ise, insan beynindeki sinir ağlarının bir benzerini bilgisayarda simüle ederek verilen problemleri çözmeye odaklandı. Yapay sinir ağları, özellikle karakter tanıma gibi işlemlerde büyük başarılar elde etti.
Binlerce yapay sinir düğümü içeren bir yapay sinir ağının simülasyonu, büyük bir hesaplama gücü gerektirir. Bu nedenle, 2000’li yıllara kadar büyük ölçekli yapay sinir ağları kullanılamadı. Ancak bu yıllarda bilgisayarların hesaplama gücü arttıkça ve veri tabanları büyük verileri saklamaya uygun hale gelince, büyük ölçekli yapay sinir ağları kullanılmaya başlandı. Örnek olarak, ses analizi ve tanıma, bir dilden diğer dile tercüme gibi önemli uygulamalara ulaşıldı.
Günümüzde ise, chatgpt ve benzeri uygulamalar, bir dilden diğer dile tercüme yapabilen yapay sinir ağlarını bir adım daha ileri götürerek metin üreten yapay sinir ağları haline geldi. Bu uygulamaların kullanımı çok kolay olduğu için son günlerde gündemde kalmaktadır. Gelecekte daha da güçlü uygulamaların ortaya çıkması ve bu tür yapay zeka uygulamalarının yaygın olarak kullanılması bekleniyor.
