Üretken Yapay Zeka nedir?

Üretken yapay zeka son zamanlarda çok ses getiriyor. Terim, yeni dijital görüntüler, video, ses ve metin oluşturmak için denetimsiz veya yarı denetimli öğrenme algoritmalarına dayanan her türlü yapay zeka sistemini ifade etmek için kullanılır. MIT'ye göre, üretken yapay zeka, son on yılda yapay zeka alanında en umut verici gelişmelerden biridir. 

Üretken Yapay Zeka aracılığıyla bilgisayarlar, girdiyle ilgili temel kalıpları öğrenebilir ve bu da benzer içeriğin çıktısını almalarını sağlar. Bu sistemler, üretken çekişmeli ağlara (GAN'lar), değişken otomatik kodlayıcılara ve dönüştürücülere dayanır. 

Üretken yapay zeka etrafındaki yutturmaca, Gartner'ın "Gelişen Teknolojiler ve Trendler 2022 İçin Etki Radarı" rapor. Şirkete göre, piyasadaki en etkili ve hızla gelişen teknolojilerden biri. 

Gartner raporundaki önemli tahminlerden bazıları şunları içeriyor: 

• 2025 yılına kadar, üretken AI, ilaç keşfi ve geliştirme girişimlerinin yüzde 50'si tarafından kullanılacak.
  
• 2025 yılına kadar üretken AI, tüm verilerin yüzde 10'unu üretecek. 
• 2027 yılına kadar üreticilerin yüzde 30'u, ürün geliştirme etkinliklerini artırmak için üretken yapay zeka kullanacak. 

Üretken Yapay Zeka Teknikleri 

Generative AI, mevcut metin, ses dosyaları veya görüntüleri kullanarak yeni içerik oluşturabilir. Benzer içeriği üretebilmesi için bilgisayarların girdiyle ilgili temel kalıbı algılamasını sağlar. 

Üretken yapay zeka bu süreci çeşitli tekniklerle gerçekleştirir: 

• Üretici rakip ağlar (GAN'lar): GAN'lar iki sinir ağından oluşur. İkisi arasında denge kurmak için birbirine zıt olan bir üretici ve bir ayrımcı ağ vardır. Jeneratör ağı, kaynak verilere benzeyen yeni veriler veya içerik üretir. Ayrımcı ağ, neyin orijinale daha yakın olduğunu anlamak için kaynak ve üretilen veriler arasında ayrım yapar. 
• Transformers: Dönüştürücü modelleri, GPT-3 gibi büyük isimleri içerir ve bilişsel dikkati taklit eder ve girdi veri parçalarının önemini ölçebilir. Transformatörler, dili veya görüntüyü anlamak için eğitilirler. Ayrıca sınıflandırma görevlerini öğrenebilir ve büyük veri kümelerinden metinler veya görüntüler oluşturabilirler. 
• Varyasyonel otomatik kodlayıcılar: Varyasyonel otomatik kodlayıcılarla, kodlayıcı girişi sıkıştırılmış koda kodlarken, kod çözücü koddan ilk bilgileri üretir. Doğru şekilde eğitildiğinde, sıkıştırılmış temsil, girdi veri dağıtımını daha küçük boyutlu bir temsil olarak saklayabilir. 

Üretken Yapay Zeka Uygulamaları

Üretken yapay zeka için pazarlama, eğitim, sağlık ve eğlence gibi birçok alana yayılan çok çeşitli uygulamalar vardır. 

Üretken yapay zekanın en önemli uygulamalarından bazıları şunlardır: 

• Sağlık hizmeti: Üretken rakip ağlar, sağlık sektörlerinde devrim yaratıyor. Daha sonra modeli eğitmek ve geliştirmek için kullanılabilecek, yetersiz temsil edilen verilerin sahte örneklerini üretmeleri öğretilebilir. GAN'lar ayrıca veri tanımlama, veri gizliliğini ve güvenliğini iyileştirme için kullanılır. Değerli hasta verilerini tehlikeye atabilecek bir tersine çevirme sürecinin ana problemini ele alıyorlar. 
• Müzik: Üretken yapay zeka, insan beynini taklit edebilen sinir ağları oluşturarak müzikte de kullanılıyor. Örneğin, Google'ın Magenta yazılımı, ilk AI şarkısını yarattı. Üretken yapay zekanın müzikteki en büyük faydalarından biri, yeni türler yaratma yeteneğidir. 
• Sinema filmi: Film endüstrisinde üretken AI uygulamaları büyümeye devam ediyor. Fotoğraf daha sonra dönüştürülebildiğinden, profesyonellerin ışık veya hava koşullarına rağmen istedikleri zaman bir kare yakalamasına olanak tanır. Üretken yapay zeka, oyuncuların görüntü ve videolarının farklı yaşlarla kullanılmasını sağlamak için yüz sentezini ve ses klonlamayı da kullanabilir. 
• Medya: Üretken yapay zeka medya endüstrisinin her yerinde kullanılmaktadır. Örneğin, süper çözünürlük yoluyla içeriğin kalitesini yükseltebilir. Makine öğrenimi teknikleri, düşük kaliteli içeriği yüksek kaliteli hale getirebilir. 
• Robotik: Üretken modelleme, pekiştirici makine öğrenimi modellerinin daha az önyargı sergilemesine yardımcı olur ve simülasyondaki ve gerçek dünyadaki soyut kavramları anlayabilir. 

Üretken Yapay Zekanın Zorlukları

Üretken yapay zeka, tüm avantajları ve uygulamalarıyla birlikte bazı zorluklar da doğurur. Birincisi, kötü aktörler tarafından insanları dolandırmak veya spam içerikli haberler oluşturmak gibi kötü niyetli faaliyetlerde bulunmak için kullanılabilir. 

Üretken AI algoritmaları, görevleri başarıyla gerçekleştirmek için çok sayıda eğitim verisine ihtiyaç duyar. Aynı zamanda, GAN'lar tamamen yeni görüntüler veya metin çıktısı alamazlar, yeni bir çıktı oluşturmak için veri almaları ve bunları bir araya getirmeleri gerekir. 

Üretken yapay zekanın diğer bir zorluğu, GAN'lar gibi bazı modellerin kontrol edilmesinin zor olduğu beklenmedik sonuçlardır. Bu durumda modeller kararsız hale gelebilir ve beklenmeyen bir sonuç verebilir. 

Üretken Yapay Zeka Şirketlerine Örnekler

Çok çeşitli uygulamalar için Üretken Yapay Zeka ile ilgilenen birçok şirket var: 

• Sintezi: En tanınmış üretici yapay zeka şirketlerinden biri, video sentez teknolojisinin ilk öncülerinden biri olan Synthesia'dır. İngiltere merkezli şirket 2017'de kuruldu ve görsel içerik oluşturmanın yanı sıra teknolojiden yararlanmak için gereken maliyeti, becerileri ve dil engellerini azaltmak için yeni sentetik medya teknolojisini uyguluyor. 
• Çoğunlukla AI: Çoğunlukla AI, gerçekçi ve temsili sentetik verilerin uygun ölçekte simülasyonunu sağlayan Sentetik Veri Motorunu geliştirdi. Mevcut verilerden kalıpları, yapıyı ve varyasyonları otomatik olarak öğrenebilir. 
• Sentez AI: Sentez yapay zeka, yeni üretken yapay zeka modellerini ve gelişen CGI teknolojilerini birleştirir. Şirkete göre, tescilli boru hattı, gelişmiş bilgisayarlı görme modellerinin eğitimi için büyük miktarlarda veri üretilmesine olanak sağlıyor. 
• sentetik: Önde gelen bir sentetik veri şirketi olan Synthetaic, yapay zeka için yüksek kaliteli veriler üretir. Şirketin RAIC'si (Hızlı Otomatik Görüntü Kategorizasyonu), yapay zeka modellerini geleneksel yaklaşımlardan daha hızlı eğitebilmeniz ve dağıtabilmeniz için büyük, yapılandırılmamış veri kümelerinin analizini otomatikleştirir. 
• Akemi: Bir silico ilaç keşif şirketi olan Aqemia, yapay zeka ile birlikte yakınlığı tahmin etmek için kuantumdan ilham alan benzersiz algoritmalara güveniyor. Bu teknik, daha iyi başarı şansı ile daha yenilikçi molekülleri hızla keşfetmeye yardımcı olur. 
• Aimi: Müzik endüstrisindeki en üretken AI şirketlerinden biri olan AiMi, gerçek zamanlı olarak yeniden canlandırılan dinamik, sonsuz bir elektronik müzik akışı sunar. AiMi'yi, sizi sürekli ses ve görsellerin içine çeken müzik sahneleri oluşturmak için kullanabilirsiniz.
  

Bunlar, yenilikçi ve sürekli gelişen teknolojilere öncülük etmek için üretken yapay zeka modellerinden yararlanan birçok şirketten yalnızca birkaçı.