ChatGPT ve Yapay Zekalar Nasıl Çalışır?
TLDRBu videoda, yapay zeka (AI) ve özellikle Chat GPT'nin nasıl çalıştığı ve geliştiği incelenmektedir. Yapay zekanın türleri arasında türetici AI'lar yer alır ve bu tür AI'lar sorulara cevap verirken veya girdilerine dayalı olarak yeni içerik üretir. Öğrenme süreçleri, gözetimsiz öğrenme ve gözetimli öğrenme olarak ayrılır. Gözetimsiz öğrenme, geri bildirim olmadan verileri kullanarak öğrenme sürecidir ve bu süreçte AI'nın parametrelerini optimize ederek doğru cevapları veya sonuçları üretmeye çalışılır. Videoda ayrıca, AI'nın hatalı bilgi vermesi için üç ana neden ve bu durumun nasıl önlenilebileceği, ayrıca veri gizliliği ile ilgili endişeler de ele alınmaktadır. Son olarak, videoda yer alan öngörüler, gelecekte her birinin kendi bilgisayarında çalıştırabileceği yerel AI'lar geliştirilmesine ve bu sayede AI'nın daha fazla yaygınlaşmasına işaret etmektedir.
Takeaways
- 🤖 Yapay zeka (AI), günümüzde popüler ve hayatımızı kolaylaştıran teknolojiler arasındadır.
- 🧠 AI'lar, türetici AI olarak adlandırılır ve sorulara cevap verirken veya girdilerine dayalı olarak yeni içerik üretirler.
- 📚 AI'ların geliştirilmesi ve çalışma şekli, gözetimsiz öğrenme süreçlerine dayanır, ancak öncelikle gözetimli öğrenme süreci anlaşılması gerekir.
- 🔁 Gözetimsiz öğrenmede geri bildirim yok; AI doğru veya yanlış yapmış olduğunu bilemez.
- 📈 AI'ların eğitilmesi, büyük veri kümeleriyle çalışarak ve doğru-yanlış değerlendirmesini yapmak için zorluklar içerir.
- 📝 Metin üretme gibi bir özelliği kullanarak, AI bir cümle veya iki kelime verildiğinde, sonraki kelimeyi tahmin etmeye çalışır.
- 🔍 AI'nın parametrelerini optimize etmek için kayıp fonksiyonu kullanılır; bu, tahminlerin doğruluğunu artırır.
- 🎨 AI, resim üretme gibi daha karmaşık görevlerde de kullanılabilir ve orijinal verilerle yakınlığı ölçmek için kayıp fonksiyonu kullanılır.
- 🚫 AI'lar, her seferinde aynı sonucu vermez; çünkü bir sorunun cevapları birden fazla şekilde söylenebilir.
- 💡 Chatbotlar gibi AI'lar, önceki konuşmaları hatırlamaz ve her seferinde yeni bir görüşme gibidir.
- 🌐 AI'nın gelecekteki kullanımı, lokal bilgisayarlarda çalıştırılabilen ve kullanıcı ihtiyaçlarına göre özelleştirilebilen AI'lar olmalı.
Q & A
Yapay zekanın temel işleyiş prensibi nedir?
-Yapay zeka, türedici olarak çalışır; bir soru sormak ya da bir girdi vermek için kullanılabilir ve verdiğiniz girdilerden bağlama bakarak yeni bir çıktı üretir. Örneğin, bir metin veya resim üretmek için kullanılabilir.
Gözetimsiz öğrenme nedir ve neden önemlidir?
-Gözetimsiz öğrenme, geri bildirim olmadan bir yapay zekayı eğitmek için kullanılan bir süreçtir. Bu süreçte, yapay zeka doğru veya yanlış anlayışını kendisi belirler ve öğrenme sürecini takip eder. Bu, üretici yapay zekalarda özellikle önemlidir çünkü doğru-yanlış anlamında doğru bir kontrol çok zor olabilir.
Yapay zekaların verileri nasıl işler ve neden bu kadar fazla veri gerekir?
-Yapay zeka, verilen büyük veri kümelerini analiz ederek öğrenir. Örneğin, metin üretme özelliği için çizgi romanlar, internetteki Vikipedi verileri ve daha fazlasına erişir. Bu verilerin bağlantı kurulması ve tümünün birbirine bağlanması çok zor olabilir.
Kayıp fonksiyonu nedir ve nasıl çalışır?
-Kayıp fonksiyonu, yapay zekanın tahmin ettiği bir sonraki kelime veya başka bir çıktının doğruluğunu ölçmek için kullanılır. Orijinal metinlerle karşılaştırarak, yapay zekanın verdiği çıktının mantıklı ve doğru bir bağlantı kurduğunu belirler.
Yapay zekaların neden her zaman aynı sonucu vermediğini açıklayın.
-Yapay zeka, rastgele sayı atar ve bu sayının sonucunda farklı çıktılar üretir. Bu nedenle, aynı soruya birden fazla kez yanıt verirken her zaman aynı sonucu vermez. Ayrıca, bir sorunun cevapları birden fazla şekilde söylenebilir, bu da farklı sonuçlar üretebilir.
Yapay zekaların önceki konuşmaları nasıl hatırlar ve neden hatırlamıyor olabilir?
-Yapay zeka, her giriş için bir sayı atar ve bu sayıyı kullanarak önceki mesajları bağlamayı dener. Ancak, her zaman önceki mesajları tam olarak hatırlamayabilir ya da doğru bir bağlantı kuramayabilir. Bu yüzden, önceki konuşmaları sürekli olarak hatırlayamazlar.
Yapay zekaların veri saklama politikaları hakkında ne söylenebilir?
-Yapay zekaların veri saklama politikaları, kullanıcıların verilerinin gizliliğini korumak için tasarlanmıştır. Örneğin, bazı hizmetler verileri 30 gün boyunca kendi sistemlerinde saklamayı ön planda bulundurur ve bu süre zarfında istismar durumunda kullanılabilir.
Yapay zekanın geleceği ile ilgili ne düşünüyorsunuz?
-Yapay zekanın geleceği, herkesin kendi bilgisayarına ve lokalinde çalıştırabildiği özel yapay zekaları kullanabilmesine yöneliktir. Bu, daha fazla özgürlük ve esneklik sağlar ve kullanıcıların ihtiyaçlarına daha uygun yapay zekaları eğitmelerine olanak tanır.
Yapay zeka eğitimi neden daha ucuzlaşıyor ve bu neden önemlidir?
-Yapay zeka eğitimi, teknolojinin gelişmesi ve yeni modellerin piyasaya sürülmesiyle daha ucuzlaşıyor. Bu, daha fazla insanın kendi özel yapay zekalarını eğitmek ve kullanmak için erişimi kolaylaştırır ve yapay zeka teknolojisinin yaygın kullanımını teşvik eder.
Yapay zekanın yanlış bilgi vermesi neden riskli olabilir?
-Yapay zeka, eğitildiği verilerin doğruluğuna bağlıdır. Yanlış veya yanıltıcı verilere dayalı olarak eğitilirse, yanlış bilgiler ve bağlantılar kurabilir ve bu, yanlış sonuçlar veya komplo teorileri üretebilir. Bu nedenle, yapay zekaların eğitildiği verinin doğru ve kapsamlı olması önemlidir.
Yapay zekaların sınırlı sayıda çıktı ve girdiyi ele alabilmesi neden zorundadır?
-Yapay zekaların sınırlı sayıda çıktı ve girdiyi ele alabilmesi, mevcut teknolojinin ve bilgisayarların işleyiş kapasiteleri ile sınırlıdır. Büyük veri kümelerini işlemek ve tüm girdileri sürekli olarak hatırlamak için yeterli kaynaklara sahip olmaları gerekir.
Yapay zeka ile entegrasyonun örnekleri nelerdir?
-Yapay zeka ile entegrasyon örnekleri arasında metin üretme, resim oluşturma ve hatta YouTube kanallarındaki bir sonraki kelime tahmin etmeye yardımcı olmak gibi uygulamalar bulunur. Bu tür uygulamalar, kullanıcıların işlerini daha verimli hale getirebilir ve yenilikçi çözümler sunabilir.
Outlines
🤖 Artificial Intelligence and Its Impact on Daily Life
The first paragraph discusses the prevalence of artificial intelligence (AI) in modern conversations and its ability to assist with tasks such as homework, document printing, and text improvement. It explores how people are using technology to simplify their lives and work. The speaker, Yusuf, introduces the topic of AI, touching on the development and operational mechanisms behind these technologies. He also raises questions about the capabilities of AI, such as understanding who you are, remembering your conversations, and the distinction between supervised and unsupervised learning. The paragraph provides examples like playing a video game like Mario and emphasizes the complexity of connecting vast amounts of data without feedback in unsupervised learning.
🔍 Understanding the Limitations and Learning Process of AI
The second paragraph delves into the limitations of AI, such as the inability to process an extensive amount of data or analyze a large number of inputs simultaneously. It explains the concept of 'binding and retaining' used by AI systems like GPT, which cannot remember previous messages but can include context within the system. The paragraph also addresses the issue of AI providing incorrect information, which can stem from incorrect training data, incorrect connections made during unsupervised learning, or biases within the data. The speaker warns of the potential risks of AI spreading misinformation and the importance of understanding these limitations.
🌐 The Future of AI: Localized and Personalized AI Systems
The third paragraph envisions a future where everyone can run their own AI on their personal computers, similar to the fictional 'Jarvis' from the Marvel universe. It discusses the recent developments in localized AI models, such as the 'facebooklama' model, which can be run on local computers. The speaker emphasizes the importance of learning how to train AI to suit individual needs and the ongoing reduction in the cost of training AI models. He predicts that in the future, people will be able to train and run their own AI for a fraction of the current cost, leading to more personalized and enjoyable AI experiences.
Mindmap
Keywords
💡Yapay Zeka (Artificial Intelligence)
💡Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
💡Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning)
💡Kayıp Fonksiyonu (Loss Function)
💡Veri Eğitme (Data Training)
💡Yerel Yapay Zeka (Local AI)
💡Veri Gizliliği (Data Privacy)
💡Eğitimli Veri (Labeled Data)
💡Çoklu Çıktı (Multiple Outputs)
💡Yapay Zeka Eğitilmesi (AI Training)
💡Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing)
Highlights
Yapay zeka ve çift GPT, günümüzde en çok konuşulan konulardan biri.
Yapay zekalar, insanların hayatlarını ve işlerini kolaylaştırmalarına olanak sağlıyor.
Yapay zeka türedici olarak, bir soru sormak veya bir girdi vermek için kullanılabilir.
Üretici yapay zekaların, doğru-yanlış anlamında öğrenmesi zor olabilir.
Gözetimsiz öğrenme süreci, geri bildirim olmadan verileri kullanarak yapay zekayı eğitme sürecidir.
Yapay zeka, kayıp fonksiyonu kullanarak bir sonraki keliyi tahmin eder.
Yapay zeka, parametrelerini sürekli tekrar ederek optimize eder.
Yapay zeka, girdi verilerine bağlı olarak en mantıklı cevabı tahmin etmeye başlar.
Yapay zeka, bir soruya birden fazla farklı şekilde yanıt verebilir.
Chat GPT, önceki konuşmaları hatırlamıyor ve her seferinde yeni bir şekilde davranır.
Yapay zeka, sınırlı sayıda çıktı ve girdi analiz edebilir.
Yapay zeka, bağlama saklama sistemi kullanarak önceki mesajları bağlamında değerlendirebilir.
Yapay zeka, rastgele sayı atayarak ve çekirdek kullanarak benzer sonuçları üretir.
Yapay zeka, yanlış bilgi verebilir ve bu durum riskli olabilir.
Yapay zekanın eğitildiği veri, yanlışlık veya yanlış bağlantı kurabilir.
Yapay zeka, eğitildiği veri içeriğinin görüşlerine yakınlık gösterebilir.
Yapay zeka, hassas verilerin gizliliğini koruyabilir ancak dışarı çıkma ihtimali vardır.
Yapay zeka, gelecekte her bilgisayarda çalıştırılabilecek ve özelleştirilebilecek.
Yapay zeka eğitimi giderek daha ucuz hale gelecek ve herkes özel yapay zeka eğitebilir.
Yapay zeka, kullanıcıların ihtiyaçlarına göre özelleştirilebilecek ve lokal olarak kullanılabilir.