Yapay zeka (AI) terimi şu anda herkesin dilinde. Bu, makine öğrenimi adı verilen temele dayanmaktadır. Bunun ne olduğunu size açıklayacağız.
Yapay zekaya dayalı uygulamaların geniş bir kullanım alanı vardır. Diğer şeylerin yanı sıra, karmaşık soruları yanıtlar, yazılım programlar ve görüntüler oluşturursunuz. Ancak, örneğin derin sahte videolar veya ses taklitleri gibi etik olmayan kullanımlar da mümkündür. Teknoloji, yeni içerik oluşturmak için mevcut bir veritabanını kullanıyor.
Nasıl çalışır:
Makine öğreniminin ilkeleri yapay zeka için de geçerlidir. Sistemler başlangıçta verilerle beslenir. Daha sonra yinelenen kalıpları belirlemek için bunları analiz ederler. Sonuçta keşfettikleri kalıpları yeni içerik oluşturmak için kullanırlar.
Makine öğrenimi, uygulamaların kullanıldıkça bağımsız olarak gelişmesini sağlamayı amaçlamaktadır. Yeni verilerin sistemlere aktarılması aynı zamanda onların giderek daha kesin hale gelmesine de yardımcı olur. Amaç, insanların bilişsel eylemlerini mümkün olduğunca kesin bir şekilde taklit etmek için yapay zekayı kullanmaktır.
Makine öğrenimi kendini geliştiriyor
Ancak bu ancak veri kayıtlarının tam ve doğru olması durumunda mümkündür. Bu gereksinimleri karşılamadıkları takdirde uygulamanın tahminleri ve bunlardan elde edilen eylemler etkili olmaz.
Bu nedenle yapay zeka sistemlerini kullanan herkes, verileri girmeden önce dikkatlice kontrol etmelidir. Bunları temizlemek veya ek veri kümeleri eklemek gerekebilir.
Çeşitli olası kullanımlar
Chatbot ChatGPT, istatistiksel bir model kullanarak kullanıcı sorularını yanıtlıyor. Sistem, temel soru altında hangi kelimenin bir önceki kelimeyi takip etme olasılığının en yüksek olduğunu belirlemek için kelime kelime ilkesini kullanır. Bu, genellikle dilbilgisi açısından doğru olan cümleler oluşturur, ancak içerik kesinlikle yanlış olabilir.
Deepfake oluşturan sistemlerin de yeterli bir veri tabanına ihtiyacı var. Bunlar, jestleri ve yüz ifadelerini analiz edip daha sonra bunları yeniden ürettikleri ses veya video kayıtlarıdır.
Popüler uygulama alanlarının yanı sıra, örneğin şirketlerdeki bilim adamları ve yöneticiler, karmaşık konu alanlarında tahminlerde bulunmak için makine öğrenimini kullanabilirler. Otonom araçların geliştirilmesinde makine öğreniminden de yararlanılıyor.