Yapay Zeka İle İlgili En Çok ve Sık Sorulan Güncel 8 Soru

Yapay zeka ile ilgili en sık sorulan sorulara doğru yanıtlar bulmaya çalıştık.

1) Yapay zeka, insan gibi bilinç kazanabilir mi?

Önce yapay zekanın ne olduğunu tanımlayarak bu soruyu cevaplayalım.

Yapay zeka (YZ), insan zekasını taklit etmeye veya simüle etmeye çalışan bilgisayar sistemlerine verdiğimiz genel adı oluşturuyor. Farklı alt türleri var; genellikle, öğrenme, problem çözme, algılama, dil anlama ve daha fazlası gibi insan zekasına özgü kabiliyetleri sergileyen sistemler olarak ayrışıyorlar. Lakin hepsi bilgisayar bilimi, matematik, psikoloji, dil bilimi, nöroloji ve diğer disiplinlerin geçtiği bir kavşakta kesişiyor. Bu kavşağın da üç ana yönü var. 👇

🔸Zayıf Yapay Zeka (Narrow AI): Bu tür sistemler, genellikle, sadece belirli bir görevi gerçekleştirmek için tasarlanmıştır ve genellikle sadece bu görevlerde başarılıdır. Örneğin, satranç oynamak, yüz tanımak veya doğal dil işleme gibi.

🔸Güçlü Yapay Zeka (AGI, Artificial General Intelligence): Bu tür sistemler, insan zekasının geniş bir yelpazedeki yeteneklerini sergileyebilir ve esnek bir şekilde yeni görevler ve kavramlar öğrenebilir. Şu anda güçlü YZ sistemleri teorik ve deneysel düzeydedir; henüz gerçek dünyada, -bildiğimiz kadarıyla- kullanılabilir bir örnek yok.

🔸Makine Öğrenimi (ML): ML, algoritmaların veri analizi ve örüntü keşfi ile ilgili problemleri çözmeye yönelik bir yöntemler kümesidir. Makine öğrenimi algoritmaları, eğitim verilerinden öğrenir ve bu verilere dayalı olarak tahminlerde veya kararlar alır. Derin Öğrenme (DL): Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesidir ve yapay sinir ağları kullanarak karmaşık örüntülerin ve temsillerin öğrenilmesine odaklanır. Derin öğrenme, genellikle çok sayıda katman içeren sinir ağları kullanarak, yüksek seviyeli özelliklerin ve temsillerin daha düşük seviyeli özelliklerden öğrenilmesini sağlar. Bu tür ağlara derin sinir ağları denir ve genellikle büyük miktarda veri ve yüksek hesaplama gücü gerektirir.

Şimdi sorunun cevabına geçebiliriz.

💡

Yapay zeka (YZ) ile ilgili bilinç konusu, bilim ve felsefe alanlarında hala tartışmalıdır. Şu anki YZ teknolojisi, algoritmalar ve veriye dayalı öğrenme süreçleri ile işler ve insan zekası ve bilinci gibi karmaşık duygular, düşünceler ve öz-farkındalık gibi özellikler göstermez. Günümüzde mevcut olan yapay zeka sistemleri, önceden tanımlanmış görevleri yerine getirebilir ve öğrenebilir, ancak bu sistemler, insan bilinci ve öz-farkındalık seviyesine ulaşmak için gerekli olan soyut düşünme, empati ve içgörü gibi özelliklere sahip değildir. Bu nedenle, mevcut yapay zeka teknolojileri, insana benzer bir bilinç düzeyine erişemez.

Güçlü yapay zeka (AGI, Artificial General Intelligence) araştırmaları, insan gibi genel zekaya ve yeteneklere sahip yapay zeka sistemleri yaratmayı amaçlıyor, evet. Fakat bu tür sistemlerin bilinç kazanıp kazanamayacağı hala belirsizdir ve bu konu, bilim insanları ve filozoflar arasında süregelen bir tartışma konusu. Genellikle zannedildiği üzere, ünlü Turing Testi'ni geçen bir yapay zeka, tam anlamı ile öngördüğümüz düzeyde bir güçlü yapay zeka örneği değil. Çünkü Turing Testi'nin geçilmesi, bir YZ sisteminin gerçek anlamda insan zekasına eşdeğer olduğunu veya bilinç kazandığını göstermez; sadece YZ'nin insan benzeri yanıtlar verme becerisini ölçer ve bu nedenle yapay zeka alanındaki araştırmacılar ve bilim insanları, YZ'nin gerçek yeteneklerini ve zekasını değerlendirmek için daha kapsamlı testler ve ölçütler geliştirmeye devam ediyor.

💡

Turing Testi Nedir, Nasıl ve Ne Zaman Geçildi?

Bir insan, bir bilgisayar terminali üzerinden, hem bir insan hem de bir YZ sistemine yazılı sorular sorar. Karar vericinin görevi, hangi yanıtların insandan ve hangi yanıtların YZ sisteminden geldiğini anlamaya çalışmaktır. Eğer karar verici, insanın ve YZ'nin yanıtları arasındaki farkı anlamakta başarısız olursa, YZ sistemi Turing Testi'ni geçmiş sayılır.

Turing Testi'ni geçen kesin örnekler vermek zor, çünkü testin kriterleri ve sonuçları, insanların beklentileri ve sistemin performansına bağlı olarak değişebilir. Ancak, Turing Testi'ne benzer yarışmalarda başarılı olan bazı YZ sistemleri var. Bunlardan biri, 2014 yılında Eugene Goostman adlı bir YZ programıdır. Bu program, 13 yaşında bir Ukraynalı çocuk gibi davranarak, testi yapanların %33'ünden fazlasını kandırmayı başarmıştı.

2) ChatGPT nedir, neden işimizi elimizden alma ihtimalinden bahsediliyor?

ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen, GPT (Generative Pre-trained Transformer) mimarisine dayalı büyük bir dil modelidir. GPT-4 mimarisine dayanan bu model, doğal dil işleme (NLP) görevlerinde yüksek performans gösterir ve geniş ölçüde metin üretme, anlama ve analiz etme becerisine sahiptir. ChatGPT, insan gibi metin üretebilir, soruları yanıtlayabilir ve metinleri anlayabilir.

ChatGPT ve benzeri yapay zeka (YZ) teknolojilerinin işimizi elimizden alma ihtimalinden bahsedilmesinin nedeni, bu tür modellerin otomasyon ve verimlilik artışına katkıda bulunma potansiyeli. YZ sistemleri, çeşitli sektörlerde ve mesleklerde, rutin ve tekrarlayan görevleri hızlı ve doğru bir şekilde gerçekleştirme becerisine sahip. Bu durum, bazı işlerin yapay zeka ve otomasyon teknolojileri tarafından gerçekleştirilmesi ve insanların bu işlerde yer almasına gerek kalmaması anlamına gelliyor. Ancak, bu tür teknolojilerin iş gücüne etkisi %100 negatif olmak zorunda değil. Yapay zeka ve otomasyon, insanların daha yüksek düzeyde düşünme ve yaratıcılık gerektiren işlerde odaklanmasına olanak tanıyarak yeni iş fırsatları yaratabilir. İşlerin nasıl etkileneceği, teknolojinin uygulanması, sektörler ve meslekler arasındaki farklılıklar ve iş gücü ve eğitim sistemlerinin bu teknolojik değişikliklere nasıl uyum sağladığına bağlı. Bu konuyu, salt yapay zeka teknolojisinin gelişimi açısından ele alamayız. Çünkü, dönüşüm çok katmanlı bir konu ve ekonomi, tarih, sosyoloji, siyaset, hukuk, felsefe, biyoloji ve antropoloji gibi bilim dallarının katkısı olmadan değerlendirmek mümkün değil.

Uyanın: Gelecek Fena Çarpacak

Geleceğe nasıl hazırlık yapabiliriz?

Devamını Okuyun

3) GPT-4 ile önceki versiyonlar arasında ne fark var?

"ChatGPT 4" ifadesi, aslında GPT-4 mimarisine dayalı ChatGPT'nin bir versiyonunu ifade ediyor. GPT-4, az sayıda örneklemle çalışan bir tür makine öğrenimi biçimi olan "few-shot" koşullarında, çoklu göreve dayalı işlemlerde, önemli ölçüde daha iyi performans göstererek, cevapları, insanların doğal diline daha da yakın hale getiriyor.

OpenAI, GPT-4 modelinin "çeşitli profesyonel ve akademik ölçüm testlerinde insan düzeyinde performans sergilediğini" belirtti ve önceki versiyonlara göre iyileştirilmiş doğrulukta sonuçlar sunduğunu açıkladı. Gündelik konuşmalarda eski modele benzer görünebilir ama daha zorlu görevlerle uğraşırken fark hissediliyor. Yeni sürüm aynı zamanda çok modlu bir modele geçti. Eski dil modelinin aksine, bu yazılımın farklı medya türleriyle de çalışmasına olanak tanıyor. OpenAI çalışanı Andrey Karpathy, bu özelliğin, AI'nın "görmeye başladığı" anlamına geldiğini tweetlemişti.

4) GPT-4 güncel verilere erişebiliyor mu?

GPT'yle konuştuğunuz zaman, mevcut tarihi biliyor çünkü OpenAI tarafından konuşma başlamadan önce bağlamın (context) bir parçası olarak modele veriliyor. Bağlam ipucu olmaksızın, güncel bir konuyla ilgili ya da gelecekle ilgili bir veri sorarsanız: "Ben bir AI dil modeliyim ve gerçek zamanlı bilgilere sahip değilim. bilgi kaynaklarımın son güncellenme tarihi Eylül 2021'dir." diye cevaplıyor.

5) ChatGPT'den daha iyi yanıt almak için, nasıl soru sorabilirim?

Daha iyi sorular sormanıza yardımcı olacak bazı ipuçları:

Açık ve net olun: Sorunuzun amacını ve ne öğrenmek istediğinizi açıkça belirtin. Karmaşık veya belirsiz sorular, yanlış anlaşılmaya yol açabilir ve istediğiniz yanıtı elde etmenizi zorlaştırabilir.
Belirli türde yanıtlar isteyin: İstediğiniz bilgi veya cevap türünü belirtin. Genel sorular yerine, daha spesifik ve ayrıntılı sorular sormak, modelin doğru ve kullanışlı bilgiler sağlamasına yardımcı olacaktır.
Temel bilgileri sağlayın: Sorunuzun bağlamını ve önemli ayrıntılarını sağlamak, modelin daha doğru ve uygun yanıtlar üretmesine yardımcı olabilir.
Sınırlamalar belirtin: Gerektiğinde, sorunuzun kapsamını sınırlayarak modelin odaklanmasına ve daha spesifik yanıtlar vermesine yardımcı olun.
Birden fazla açıdan sorun: Karmaşık veya çok yönlü bir konu hakkında bilgi almak istiyorsanız, konuyu farklı açılardan ele alan birden fazla soru sormayı düşünün.
Doğrulama isteyin: Modelin sağladığı bilgilerin doğruluğunu ve güvenilirliğini doğrulamak için, kaynaklar istemeyi veya belirli referanslara yönlendirmeyi düşünün.

Sorularınızı bu şekilde düzenleyerek, GPT-4 gibi yapay zeka dil modellerinden daha iyi ve daha kullanışlı yanıtlar alabilirsiniz.

💡

Bu konuda mükemmel örnekler sunanbir akademik makale okumak isterseniz, sizi şuraya alalım.

6) ChatGPT4'ü işimde nasıl kullanabilirim? Bana hangi alanlarda yardımcı olabilir?

GPT-4, çeşitli alanlarda size yardımcı olabilir. 👇

Metin yazma ve düzenleme: GPT-4, blog yazıları, makaleler, raporlar, e-postalar ve sosyal medya gönderileri oluşturmak için kullanılabilir. Ayrıca, mevcut metinlerin düzenlenmesi ve iyileştirilmesi için de kullanılabilir.
Araştırma: GPT-4, belirli konular hakkında hızlı bilgi toplamak ve özetler oluşturmak için kullanılabilir. Yine de, bilgilerin doğruluğunu ve güvenilirliğini kontrol etmek önemli. Bunun için yukarda makalesini paylaştığım şekilde, çapraz sorgulama, sınırlandırma ve yönlendirme tekniklerini kullanabilirsiniz.
Fikir üretme ve beyin fırtınası: GPT-4, yeni fikirler, projeler ve stratejiler geliştirmeye yardımcı olabilir. Önerileri değerlendirmek ve en uygun olanları seçmek tabii ki size bağlı.
Müşteri hizmetleri desteği: GPT-4, müşteri sorularına ve sorunlarına yanıt vermede otomatik müşteri desteği olarak kullanılabilir. Bu, e-posta, canlı sohbet veya sosyal medya üzerinden gerçekleştirilebilir.
Veri analizi ve görselleştirme: GPT-4, verileri yorumlamak, özetlemek ve görselleştirmek için kullanılabilir. Bu, iş performansını ve karar verme süreçlerini iyileştirmeye yardımcı olabilir.
Eğitim ve öğretim: GPT-4, öğrencilere veya çalışanlara eğitim materyalleri ve kaynaklar sağlamak için kullanılabilir. Ayrıca, ödevlerin ve projelerin değerlendirilmesinde ve geri bildirim sağlamada da kullanılabilir.
Çeviri: GPT-4, temel çeviri ihtiyaçlarını karşılamak için kullanılabilir, ancak profesyonel çeviri hizmetleri kadar doğru ve hassas olmayabilir.
Programlama ve kod yardımı: GPT-4, kodlama sorunlarını çözmeye, hata ayıklamaya ve yeni kod parçaları yazmaya yardımcı olabilir.

Bu alanlar, GPT-4'ü işinizde nasıl kullanabileceğinize dair sadece birkaç örnek. GPT-4, sürekli olarak öğrenen ve gelişen bir yapay zeka olduğu için, kullanım alanları zamanla daha da artacaktır.

7) Yapay zeka gelişmelerinin oluşturacağı yeni iş fırsatları nedir?

Önümüzdeki 5 sene içinde, bu alanla ilgili en popüler olması beklenen meslek ve uzmanlıklar neler?

Yapay Zeka/Makine Öğrenimi Mühendisleri: Bu uzmanlar, yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını geliştirir, uygular ve optimize ederler. Bu alanda uzmanlaşmış mühendislere yönelik talep artışı, kimse için bir sürpriz değil.
Veri Bilimcileri: Veri bilimcileri, büyük veri kümelerini analiz eder ve işlevsel bilgiler elde etmek için yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Veri bilimi, önümüzdeki yıllarda büyük talep görmeye devam edecek; çünkü veriye dayalı olmayan her iş, veri analiziyle yapılan işin gerisinde kalmaya mahkum.
Doğal Dil İşleme (NLP) Uzmanları: NLP uzmanları, insan dilini anlamak, yorumlamak ve üretmek için yapay zeka sistemlerini geliştirir ve uygular. Bu uzmanlık, özellikle sohbet robotları ve sesli asistanlar gibi alanlarda büyümeye devam edecek. Open-AI bu konuda piyasayı domine ettiği için, yapılacak hiçbir şey kalmadı diye düşünene varsa, kesinlikle endişelenmesin. Mevcut trend, akla-hayale gelmeyen ürünlerin gelmeye devam edeceğini gösteriyor.
Yapay Zeka Etik Uzmanları: Sosyal bilimcileri de unutmayalım. 😀Yapay zeka teknolojilerinin etik ve adil kullanımını sağlamak için çalışan bu uzmanlar, giderek daha önemli hale gelecek, çünkü bizi, artık başlamış olan geçiş sürecinde gerçek bir kaos bekliyor.
Yapay Zeka Ürün Yöneticileri: Bu profesyoneller, yapay zeka teknolojilerini kullanan ürünlerin ve hizmetlerin geliştirilmesini ve uygulanmasını yönetir. Yapay zeka entegrasyonu arttıkça, bu rol daha yaygın hale gelecektir. Yani marketing, sales, engineering, Q&A, finance vb. yapay zeka da her türlü iş sürecinin içinde yönetilmesi gereken bir ana departman haline gelecek; yazılım, mühendislik ve AR-GE'nin içinden ayrışacak.
Otonom Sistem Geliştiricileri: Otonom araçlar, robotlar ve dronlar gibi sistemlerin geliştirilmesine ve uygulanmasına odaklanan bu uzmanlar, önümüzdeki yıllarda büyük talep görmeye devam edecektir.
Yapay Zeka Eğitimcileri ve Araştırmacıları: Yapay zeka ve makine öğrenimi alanındaki teorik ve uygulamalı bilgiyi öğretmek ve yaymak için çalışan bu profesyoneller, büyüyen bir endüstri için önemli hale gelecektir.

8) Yapay zeka alanındaki gelişmeler, ilk önce hangi meslekleri olumsuz yönde etkileyecek?

Yapay zeka alanındaki gelişmeler, özellikle giriş seviyesi beceri düzeyine sahip ve tekrarlayan görevlerin yoğun olduğu meslekleri olumsuz yönde etkileyebilir.

Üretim ve montaj işçileri: Otomasyon ve robotik sistemler, üretim ve montaj süreçlerini hızlandırarak, bu alandaki işçilere olan talebi azaltabilir. Hali hazırda bu eğilim mevcut.
Müşteri hizmetleri temsilcileri: Yapay zeka destekli sohbet robotları ve sesli asistanlar, müşteri hizmetleri ve çağrı merkezi çalışanlarının yerini alabilir.
Veri girişi ve düzenleme çalışanları: Yapay zeka, veri girişi ve düzenlemeyi daha hızlı ve doğru bir şekilde gerçekleştirebilir, bu alandaki işçilere olan ihtiyacı azaltabilir.
Perakende satış elemanları: Yapay zeka ve otomasyon, özellikle stok yönetimi ve ödeme süreçleri gibi perakende görevlerinde insan işgücüne olan talebi azaltabilir.
Bankacılık ve finans çalışanları: Yapay zeka, finansal işlemleri otomatikleştirebilir ve finansal analizlerde insan çalışanlara kıyasla daha hızlı ve doğru sonuçlar üretebilir.
Muhtemelen şoförler ve kuryeler: Otonom araçların yaygınlaşması, şoförlerin ve kuryelerin işlerine olan ihtiyacı azaltabilir.
Depo ve envanter çalışanları: Robotlar ve otomatikleştirilmiş sistemler, depo yönetimi ve envanter takibi gibi görevleri daha verimli bir şekilde gerçekleştirebilir ve bu alandaki işçilere olan talebi azaltabilir.

Ancak, yapay zeka ve otomasyonun olumsuz etkilerini azaltmak ve işgücü piyasasına olumlu katkı sağlamak için eğitim, yeniden eğitim ve beceri geliştirme programlarına yatırım yapmak önemli.

💡

Benimle iletişime geçmek isterseniz, Twitter profilim üzerinden bana ulaşabilirsiniz.

Bize önereceğiniz içerik var mı? Fikirlerinizi bizimle paylaşın.

Twitter | Discord

Web2 ve Web3'ün Buluştuğu Platform: Troy

Misyonumuz yalnızca genel olarak P2E olarak adlandırılan, ama NFT Games, Blockchain Games, P&E Games, Crypto Games olarak da adlandırılan her türden web3 oyunu ile topluluğumuzu buluşturmak değil; geleneksel ve popüler web2 oyunlarını da oynamak, tanıtmak, ödüllü turnuvalar düzenlemek ve odağımızı "oyun" üzerinde tutarak büyümek istiyoruz. İyi bir oyunun kazandırdığı tüm değerlerin yanında, gerçek hayata transfer edilebilecek bir gelir, bizim için bir bonus... Amacımız önce oynamak, sonra eğlenmek, ardından geliştirmek, kazanmak ve paylaşmak.

Siz de Aramıza Katılın!

Bizimle birlikte eğlenmek, öğrenmek, gelişmek ve kazanmak istiyorsanız, hemen, şimdi ücretsiz olarak aramıza katılın. Tek yapmanız gereken Discord server'ımıza gelmek ve bize selam vermek! Geri kalan her şey için sizinle iletişimde kalacak ve sizi yönlendireceğiz! Bizi kaliteli, eğlenceli ve bilgilendirici paylaşımlar yaptığımız sosyal medya hesaplarımızda da takip etmeyi unutmayın! Aramıza hoş geldiniz!