Üretici yapay zeka (üretici AI) nedir?
Üretici yapay zeka ya da kısaca üretici AI; konuşma, hikaye, görüntü, video ve müzik dahil olmak üzere yeni içerik ve fikirler oluşturabilen bir yapay zeka türüdür. Bu yapay zeka insan dilini, programlama dillerini, sanatı, kimyayı, biyolojiyi veya herhangi bir karmaşık konuyu öğrenebilir. Yeni problemleri çözmek için bildiklerini yeniden kullanır.
Örneğin, İngilizce kelime dağarcığını öğrenebilir ve işlediği kelimelerden bir şiir oluşturabilir.
Kuruluşunuz, üretici yapay zekayı sohbet robotları, medya oluşturma, ürün geliştirme ve tasarım gibi çeşitli amaçlar için kullanabilir.
Üretici yapay zeka örnekleri
Üretici yapay zeka, endüstriler genelinde çeşitli kullanım örneklerine sahiptir
Finansal hizmetler
Finansal hizmetlere yönelik şirketler, maliyetleri düşürürken müşterilerine daha iyi hizmet vermek için üretici yapay zeka araçlarını kullanabilir:
- Finansal kurumlar, ürün önerileri oluşturmak ve müşteri sorularına yanıt vermek için sohbet robotlarını kullanmakta; bu da genel müşteri hizmetlerini iyileştirmektedir.
- Kredi kurumları, özellikle gelişmekte olan ülkelerde finansal açıdan yetersiz hizmet alan piyasalar için kredi onaylarını hızlandırmaktadır.
- Bankalar; taleplerde, kredi kartlarında ve kredilerde dolandırıcılığı hızlı bir şekilde algılamaktadır.
- Yatırım firmaları, müşterilerine düşük maliyetle güvenli ve kişiye özel finansal danışmanlık sağlamak için üretici yapay zekanın gücünden yararlanmaktadır.
AWS'de finansal hizmetler için üretici yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin
Sağlık hizmetleri ve yaşam bilimleri
Üretici yapay zekanın en umut verici kullanım örneklerinden biri, ilaç keşif ve araştırma sürecini hızlandırmaktır. Üretici yapay zeka; antikorlar, enzimler, aşılar ve gen terapisi tasarlamak için spesifik özelliklere sahip yeni protein dizileri oluşturabilir.
Sağlık ve yaşam bilimleri şirketleri, sentetik biyoloji ve metabolik mühendislik uygulamaları için sentetik gen dizileri tasarlamak üzere üretici yapay zeka kullanmaktadır. Örneğin yeni biyosentetik yollar oluşturabilir veya biyoüretim amaçları için gen ifadesini optimize edebilirler.
Üretici yapay zeka araçları ayrıca sentetik hasta ve sağlık verileri oluşturur. Bu veriler, yapay zeka modellerini eğitmek, klinik denemeleri simüle etmek veya büyük gerçek dünya veri kümelerine erişim olmadan nadir hastalıkları incelemek için yararlı olabilir.
AWS'de sağlık hizmetleri ve yaşam bilimlerinde üretici yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin
Otomotiv ve üretim
Otomotiv şirketleri, mühendislikten araç içi deneyimlere ve müşteri hizmetlerine kadar çok sayıda amaçla üretici yapay zeka teknolojisinden yararlanmaktadır. Örneğin araç tasarımlarındaki sürtünmeyi azaltmak için mekanik parçaların tasarımını optimize edebilir veya kişisel asistanların tasarımını uyarlamaktadır.
Otomobil şirketleri, en yaygın müşteri sorularına hızlı yanıtlar sağlayarak daha iyi müşteri hizmeti sunmak için üretici yapay zeka kullanmaktadır. Üretici yapay zeka, üretim süreçlerini optimize etmek ve maliyetleri düşürmek için yeni malzemeler, çipler ve parça tasarımları oluşturmaktadır.
Başka bir üretici yapay zeka kullanım örneği, uygulamaları test etmek için verileri sentezlemektir. Bu, özellikle veri kümelerinin testine sıklıkla dahil edilmeyen veriler için yararlıdır (kusurlar veya uç durumlar gibi).
AWS'de Otomotiv için Üretici Yapay Zeka hakkında daha fazla bilgi edinin
AWS'de Üretimde Üretici Yapay Zeka hakkında daha fazla bilgi edinin
Telekomünikasyon
Telekomünikasyonda üretici yapay zeka kullanım örnekleri, müşteri yolculuğunun tüm temas noktalarında abonelerin kümülatif etkileşimleri tarafından tanımlanan müşteri deneyimini yeniden icat etmeye odaklanmaktadır.
Örneğin telekomünikasyon kuruluşları, canlı insan benzeri konuşma temsilcileriyle müşteri hizmetlerini iyileştirmek için üretici yapay zekayı kullanır. Kişiselleştirilmiş bire bir satış asistanlarıyla müşteri ilişkilerini yeniden keşfedebilirler. Ayrıca, düzeltme önerileri için ağ verilerini analiz ederek ağ performansını optimize ederler.
AWS'de Telekom için üretici yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin
Medya ve eğlence
Üretici yapay zeka modelleri, geleneksel üretimdeki maliyet ve sürenin çok altında, animasyon ve senaryolardan uzun metrajlı filmlere kadar yeni içerikler üretir.
Sektördeki diğer üretici yapay zeka kullanım senaryoları şunları içerir:
- Sanatçılar, yepyeni deneyimler oluşturmak için albümlerini yapay zeka tarafından oluşturulan müzikle tamamlayabilir ve geliştirebilirler.
- Medya kuruluşları, gelirleri artırmak üzere kişiselleştirilmiş içerik ve reklamlar sunarak hedef kitle deneyimlerini iyileştirmek için üretici yapay zeka kullanmaktadır.
- Oyun şirketleri, yeni oyunlar oluşturmak ve oyuncuların avatar oluşturmasına izin vermek için üretici yapay zeka kullanmaktadır.
Üretici yapay zekanın faydaları
Goldman Sachs'a göre, üretici yapay zeka on yıllık bir süre içinde küresel GSYH'de yüzde 7 (veya neredeyse 7 trilyon USD) artış sağlayabilir ve üretkenlik artışını 1,5 yüzde puan oranında yükseltebilir. Daha sonra, üretici yapay zekanın diğer faydalarına yer veriyoruz.
Üretici yapay zeka teknolojisi nasıl gelişti?
Sayısal veri analizine yardımcı olması için istatistikte onlarca yıldır ilkel üretici modeller kullanılmaktadır. Modern üretici yapay zekanın son öncüleri sinir ağları ve derin öğrenmeydi. 2013 yılında geliştirilen varyasyonel otomatik kodlayıcılar, gerçekçi görüntüler ve konuşma üretebilen ilk derin üretici modelleriydi.
VAE'ler
VAE'ler (varyasyonel otomatik kodlayıcılar) ile birden çok veri türünün yeni varyasyonlarını oluşturma yeteneği gelmiştir. Bu da çekişmeli üretici ağlar ve difüzyon modelleri gibi diğer üretici yapay zeka modellerinin hızla ortaya çıkmasına yol açmıştır. Bu yenilikler, yapay olarak oluşturulmasına rağmen giderek gerçek verilere benzeyen veriler üretmeye odaklanmıştı.
Dönüştürücüler
2017'de, dönüştürücülerin piyasaya sürülmesiyle AI araştırmalarında başka bir değişiklik meydana geldi. Dönüştürücüler, kodlayıcı ve kod çözücü mimarisini bir dikkat mekanizmasıyla sorunsuz bir şekilde entegre etmiştir. Dil modellerinin eğitim sürecini de olağanüstü verimlilik ve çok yönlülük ile kolaylaştırdılar. Kapsamlı ham metin toplulukları üzerinde ön eğitim alabilen ve çeşitli görevler için ince ayar yapabilen temel modeller olarak GPT gibi dikkate değer modeller ortaya çıktı.
Doğal dil işlemenin olanakları, dönüştürücüler ile değişti. Çeviri ve özetlemeden soru yanıtlamaya kadar çeşitli görevler için üretici yeteneklerini de güçlendirdiler.
Gelecek
Birçok üretici yapay zeka modeli, önemli adımlar atmaya devam ederken sektörler arası uygulamaları ortaya çıkmıştır. Son yenilikler, özel verilerle çalışmak için modelleri iyileştirmeye odaklanmaktadır. Araştırmacılar ayrıca insan elinden çıkmış olanlara giderek daha çok benzeyen metinler, görüntüler, videolar ve konuşmalar oluşturmak istiyorlar.
Üretici yapay zeka nasıl çalışır?
Tüm yapay zekalar gibi, üretici yapay zeka da makine öğrenimi modellerini yani büyük miktarda veri üzerinde önceden eğitilmiş çok büyük modelleri kullanarak çalışır.
Altyapı modelleri
Altyapı modelleri (FM'ler), geniş bir genelleştirilmiş ve etiketlenmemiş veri yelpazesi üzerinde eğitilen makine öğrenimi modelleridir. Çok çeşitli genel görevleri yerine getirebilirler.
Altyapı modelleri, onlarca yıldır gelişen bir teknolojideki en son gelişmelerin sonucudur. Genel olarak bir altyapı modeli, dizideki bir sonraki ögeyi tahmin etmek için öğrenilmiş kalıpları ve ilişkileri kullanır.
Örneğin, görüntü oluşturmada model, görüntüyü analiz eder ve görüntünün daha keskin, daha net tanımlı bir versiyonunu oluşturur. Benzer olarak metinde model, önceki kelimelere ve bağlamlarına göre metin dizesine gelecek bir sonraki kelimeyi tahmin eder. Daha sonra olasılık dağılım tekniklerini kullanarak bir sonraki kelimeyi seçer.
Büyük dil modelleri
Büyük dil modelleri (LLM'ler) bir altyapı modeli sınıfıdır. Örneğin, OpenAI'nin önceden eğitilmiş üretici dönüştürücü (GPT) modelleri, büyük dil modelleridir. Büyük dil modelleri özellikle özetleme, metin oluşturma, sınıflandırma, açık uçlu konuşma ve bilgi ayıklama gibi dil temelli görevlere odaklanır.
Büyük dil modellerini özel kılan, birden fazla görevi yerine getirme yetenekleridir. Bunu yapabilirler çünkü gelişmiş kavramları öğrenebilmelerini sağlayan birçok parametre içerirler.
GPT-3 gibi bir büyük dil modeli, milyarlarca parametreyi dikkate alabilir ve çok az girdiden içerik üretebilir. Ön eğitimleri sırasında internet ölçeğinde verilerin tüm farklı biçimlerine ve sayısız modele maruz kalmaları sayesinde büyük dil modelleri, bilgilerini geniş bir bağlam yelpazesinde uygulamayı öğrenir.
Üretici yapay zeka modelleri nasıl çalışır?
Geleneksel makine öğrenimi modelleri ayırıcıydı veya veri noktalarını sınıflandırmaya odaklanıyordu. Bilinen ve bilinmeyen faktörler arasındaki ilişkiyi belirlemeye çalıştılar. Örneğin, piksel düzeni, çizgi, renk ve şekil gibi bilinen verilere bakıp bunları bilinmeyen faktör olan kelimelerle eşleştiriyorlardı. Matematiksel olarak bu modeller, bilinmeyen ve bilinen faktörleri x ve y değişkenleri şeklinde sayısal olarak eşleyebilen denklemler tanımlayarak çalışırlardı. Üretici modeller ise bunu bir adım ileri götürüyor. Bazı özellikler verilen bir etiketi tahmin etmek yerine, belirli bir etiket verildiğinde özellikleri tahmin etmeye çalışırlar. Üretici modelleme matematiksel olarak, x ve y'nin birlikte meydana gelme olasılığını hesaplar. Farklı veri özelliklerinin dağılımını ve bunların ilişkilerini öğrenir. Örneğin üretici modeller, farklı kulak şekilleri, göz şekilleri, kuyruk özellikleri ve cilt desenleri gibi değişkenleri kaydetmek için hayvan görüntülerini analiz eder. Farklı hayvanların genel olarak neye benzediğini anlamak için özellikleri ve ilişkilerini öğrenirler. Daha sonra eğitim setinde olmayan yeni hayvan görüntüleri oluşturabilirler. Ardından bazı geniş üretici yapay zeka modelleri kategorileri veriyoruz.
Difüzyon modelleri
Difüzyon modelleri, ilk veri örneğinde yinelemeli olarak kontrollü rastgele değişiklikler yaparak yeni veriler oluşturur. Orijinal verilerle başlarlar ve ince değişiklikler (gürültü) ekleyerek aşamalı olarak orijinaline daha az benzer hale getirirler. Bu gürültü, üretilen verilerin tutarlı ve gerçekçi kalmasını sağlamak için dikkatlice kontrol edilir.
Birkaç yinelemede gürültü eklendikten sonra difüzyon modeli, süreci tersine çevirir. Ters gürültü temizleme ile, orijinaline benzeyen yeni bir veri örneği oluşturmak için gürültü kademeli olarak ortadan kaldırılır.
Çekişmeli üretici ağlar
Çekişmeli üretici ağ (GAN), difüzyon modeli konseptine dayanan bir diğer üretici yapay zeka modelidir.
GAN'lar, iki sinir ağını rekabetçi bir şekilde eğiterek çalışır. Oluşturucu olarak bilinen ilk ağ, rastgele gürültü ekleyerek sahte veri örnekleri üretir. Ayırıcı adı verilen ikinci ağ, gerçek veriler ile oluşturucu tarafından üretilen sahte veriler arasında ayrım yapmaya çalışır.
Eğitim sırasında, oluşturucu gerçekçi veriler oluşturma yeteneğini sürekli olarak geliştirirken, ayırıcı da gerçeği sahteden ayırt etmede daha iyi hale gelir. Bu çekişmeli süreç, oluşturucunun ürettiği veriler, ayırıcı tarafından gerçek verilerden ayırt edilemeyecek kadar ikna edici olana dek devam eder.
GAN'lar, gerçekçi görüntüler, stil aktarımı ve veri artırma görevleri oluşturmada yaygın olarak kullanılır.
Varyasyonel otomatik kodlayıcı
Varyasyonel otomatik kodlayıcılar (VAE'ler) verilerin, gizli alan adı verilen kompakt bir gösterimini öğrenir. Gizli alan, verilerin matematiksel gösterimidir. Bunu, verileri tüm özniteliklerine dayalı olarak gösteren benzersiz bir kod olarak düşünebilirsiniz. Örneğin yüzleri inceliyorsanız gizli alan; göz şeklini, burun şeklini, elmacık kemiklerini ve kulakları temsil eden sayılar içerir.
VAE'ler, kodlayıcı ve kod çözücü olmak üzere iki sinir ağı kullanır. Kodlayıcı sinir ağı, giriş verilerini gizli alanın her boyutu için bir ortalama ve varyansla eşler. Gauss (normal) dağılımından rastgele bir örnek oluşturur. Bu örnek gizli alanda bir noktadır ve giriş verilerinin sıkıştırılmış, basitleştirilmiş bir versiyonudur.
Kod çözücü sinir ağı, bu örneklenen noktayı gizli alandan alır ve onu orijinal girdiye benzeyen verilere yeniden yapılandırır. Yeniden oluşturulmuş verilerin orijinal verilerle ne kadar iyi eşleştiğini ölçmek için matematiksel fonksiyonlar kullanılır.
Dönüştürücü tabanlı modeller
Dönüştürücü tabanlı üretici yapay zeka modeli, VAE'lerin kodlayıcı ve kod çözücü kavramları üzerine kuruludur. Dönüştürücü tabanlı modeller; anlama, çeviri ve yaratıcı yazma gibi metin tabanlı görevlerde performansı artırmak için kodlayıcıya daha fazla katman ekler.
Dönüştürücü tabanlı modeller bir öz dikkat mekanizması kullanır. Dizideki her bir öğe işlenirken bir giriş dizisinin farklı bölümlerinin önemi tartılır.
Diğer bir önemli özellik, bu yapay zeka modellerinin bağlamsal katıştırmalar uygulamasıdır. Bir dizi öğesinin kodlanması sadece öğenin kendisine değil, aynı zamanda dizi içindeki bağlamına da bağlıdır.
Dönüştürücü tabanlı modeller nasıl çalışır
Dönüştürücü tabanlı modelin nasıl çalıştığını anlamak için, bir cümleyi bir kelime dizisi olarak hayal edin.
Öz dikkat, modelin her kelimeyi işlerken ilgili kelimelere odaklanmasına yardımcı olur. Dönüştürücü tabanlı üretici model, sözcükler arasındaki farklı ilişki türlerini yakalamak için dikkat başlıkları adı verilen birden fazla kodlayıcı katmanı kullanır. Her baş, giriş dizisinin farklı bölümlerine katılmayı öğrenir ve modelin aynı anda verilerin çeşitli yönlerini dikkate almasına izin verir.
Her katman ayrıca bağlamsal katıştırmaları iyileştirir, daha bilgilendirici hale getirir ve dil bilgisi söz diziminden karmaşık semantik anlamlara kadar her şeyi yakalar.
Yeni başlayanlar için üretici yapay zeka eğitimi
Üretici yapay zeka eğitimi, temel makine öğrenimi kavramlarını anlamakla başlar. Katılımcılar, ayrıca sinir ağlarını ve yapay zeka mimarisini keşfeder. TensorFlow veya PyTorch gibi Python kitaplıklarıyla pratik deneyim, farklı modelleri uygulamak ve denemek için gereklidir. Ayrıca model değerlendirmesi, ince ayar ve istem mühendisliği becerilerini öğrenmeniz gerekmektedir.
Yapay zeka veya makine öğrenimi konularında yetkinlik, derinlemesine eğitim sağlar. Mesleki gelişim için çevrim içi kısa kurslara katılmayı ve sertifikalar almayı düşünün. AWS'de Üretici Yapay Zeka eğitimi, AWS uzmanlarının aşağıdaki konularda sertifikalarını içerir:
- Üretici yapay zekaya giriş
- Yöneticiler için üretici yapay zeka
- İşletmeler için üretici yapay zeka temelleri
Üretici yapay zekanın sınırlamaları nelerdir?
Üretici yapay zeka sistemleri, gelişmelerine rağmen bazen yanlış veya yanıltıcı bilgiler üretebilir. Üzerinde eğitildikleri kalıp ve verilere güvendikleri için bu verilerde bulunan sapmaları veya yanlışlıkları yansıtabilirler. Eğitim verileriyle ilgili diğer endişeler şunları içerir:
Güvenlik
Üretici yapay zeka modellerini özelleştirmek için şahsi veriler kullanılırsa veri gizliliği ve güvenlik endişeleri ortaya çıkar. Üretici yapay zeka araçlarının şahsi verilere yetkisiz erişimi sınırlayan yanıtlar üretmesini sağlamak için çaba gösterilmelidir. Yapay zeka modellerinin karar verme biçiminde hesap verebilirlik ve şeffaflık eksiği varsa güvenlik endişeleri de ortaya çıkar.
AWS'yi kullanarak üretici yapay zekaya güvenli yaklaşım hakkında bilgi edinin
Yaratıcılık
Üretici yapay zeka, yaratıcı içerik üretebilse de genellikle özgünlükten yoksundur. Yapay zekanın yaratıcılığı, üzerinde eğitildiği verilerle sınırlıdır ve tekrarlayan veya türev olduğu hissedilebilecek çıktılara yol açar. Daha derin bir anlayış ve duygusal rezonans içeren insan yaratıcılığının yapay zeka tarafından tam olarak taklit edilmesi, zorlayıcı olmaya devam etmektedir.
Maliyet
Üretici yapay zeka modellerini eğitmek ve çalıştırmak, önemli hesaplama kaynakları gerektirir. Bulut tabanlı üretici yapay zeka modelleri, sıfırdan yeni modeller oluşturmaya çalışmaktan daha erişilebilir ve uygun maliyetlidir.
Açıklanabilirlik
Üretici yapay zeka modelleri, karmaşık ve şeffaf yapıları nedeniyle genellikle kara kutular olarak kabul edilirler. Bu modellerin belirli çıktılara nasıl ulaştığını anlamak zordur. Güveni ve benimsemeyi artırmak için yorumlanabilirliği ve şeffaflığı iyileştirmek esastır.
Üretici yapay zekanın kabul görmesinde en iyi uygulamalar nelerdir?
Kuruluşunuz üretici yapay zeka çözümlerini hayata geçirmek istiyorsa çabalarınızı geliştirmek için aşağıdaki en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun.
AWS, Üretici Yapay Zekaya nasıl yardımcı olabilir?
Amazon Web Services (AWS); verileriniz, kullanım senaryolarınız ve müşterileriniz için üretici yapay zeka uygulamaları oluşturmayı ve ölçeklendirmeyi kolaylaştırır. AWS'de üretici yapay zeka ile kurumsal düzeyde güvenlik ve gizlilik, sektör lideri altyapı modellerine erişim, üretici yapay zeka destekli uygulamalar ve verilere öncelik veren bir yaklaşım elde edersiniz.