Nedir bu?

generative ai, üretken ya da üretici yapay zeka olarak da tanımlanabilir, klasik ai sistemlerinin standart analitik doğasının aksine, bir algoritmanın bir insanın yapacağı gibi şeyler yaratmasını sağlar.

bu çıktılar, derin sahtekarlardan ai sohbet robotlarına, metinden görüntüye ve metinden videoya kreasyonlar, müzik, resimler vb. şeyler olabilir. ilerde çok fazla kullanılacak gibi duruyor, bekleyip göreceğiz...

Bildiğimiz yapay zekadan farkı

generative ai, bilgiyi kişiye göre üretiyor. soru-cevap, motivasyon mektubu.

bisiklet süren kurbaa diyorsun böyle bir fotoğraf getiriyor sana, dünyada böyle bir resim olmamasına rağmen. işte bu yüzden ona generative diyorlar.

bilincin de yaptığı tam da budur. bildiklerini depolayabilme ve bunlardan bilmediklerini çıkarabilmek.

ruh ise iradeyle iniltili bir şey olsa gerek.

Önemi nedir?

nasıl ki 1920'ler hızlı sosyal değişim, kültürel yenilikler, ekonomik ilerleme çağı olarak karakterize ediliyorsa bundan 100 sene sonra geriye bakıldığı zaman 2020'ler de "generative ai" onyılı olarak adlandırılacak gibi görünüyor...

yapay zekâ uzun zamandır var olan bir teknoloji. ama generative ai, yani yeni şeyler üretebilen yapay zekâ, olayı bambaşka noktalara taşıdı. suno ai ile bestelenen kişiselleştirilmiş müziklerden tutun chatgpt türevleri kullanılarak yazılan makalelere, midjourney ile üretilen resimlere kadar yapay zekânın insanların pek çoğundan daha kaliteli içerikler üretebilmesi oyunu tamamen değiştirecek...

elbette her yenilik gibi bu duruma da adapte olabilenler ayakta kalırken çağın gerisinde kalanlar elenecek. bir zamanlar anneanne dedelerimizin email kullanmayı bilmemesine acıyor oluşumuz gibi bu teknolojilere adapte olamamamız durumunda torunlarımız da bizi eski kafalılık ve geri kalmışlıkla itham edebilir. mesleklerin transformasyonunu merakla bekliyorum.

ben (her zaman olduğu gibi, kişilik özelliğim bu) iyimserim: yapay zekânın devralması sayesinde kalifiye insanların iş yükü azalacak ve önemli işlere odaklanabilecekler diye düşünüyorum. mesela bazı basit teşhis ve tedavi işlerini (ör: grip) yapay zekâ hallederse doktorların zamanı bollaşacak, gözden kaçan hastalıklar daha doğru teşhis edilecek. mühendisler excel'e veri girme hamallığıyla uğraşmak yerine verileri detaylıca analiz edip karar almada daha yoğun görev alacaklar. akademisyenler veri toplama ve analiz etme işlerini tamamen yapay zekâya devredebilir; kavramsal modelleri oluşturmak ve sonuçları yorumlamak konularına yoğunlaşabilirler. öğretmenler konu anlatımını yapay zekâya devrederken soru-cevap oturumlarına, öğrencilerin anlamadığı yerleri açıklama işine ağırlık verebilirler. ya da öğrencilere kişiselleştirilmiş bir eğitim verecek olan yapay zekâ ürünlerinin train edilmesi (eğitilmesi) işi, insan öğretmenlerin yapay zekâya geribildirim vermesi ile gerçekleşebilir.

aslında her alanda aynı şey geçerli: sıfırdan bir şeyler üretmek yerine yapay zekânın ürettiklerini denetleme, kalitesini artırma işi profesyonellere düşecek sanki.

gerçekten yapılabileceklerin sınırı yok. umarım insanlık olarak bu teknolojinin hakkını verebiliriz.

Yapay Zekanın Kullandığı ve Dışarıdan Fark Edilmeyen Öğrenme Modeli: Zero Shot Learning