ChatGPT ve Yapay Zekalar Nasıl Çalışır?

Bu videoda, yapay zeka (AI) ve özellikle Chat GPT'nin nasıl çalıştığı ve gelişen teknolojiler hakkında bilgi sunulmaktadır. Sunum, yapay zekanın insanlara yardımcı olabileceği birçok alan olduğunu ve günümüzde AI'nın hayatlarını ve işlerini kolaylaştırmalarına olanak sağladığını vurgular. Ayrıca, yapay zekanın, özellikle türetici AI'larda, doğru-yanlış değerlendiremediği ve bu nedenle gözetimsiz öğrenme süreçlerinin önemi üzerinde durulmaktadır. Video, yapay zekaların eğitilme sürecinde doğru bilgi verilmesi ve hassas verilerin korunması gibi konulara da değinmektedir. Son olarak, gelecekteki yapay zekaların daha özelleştirilmiş ve yerel bilgisayarlarda çalıştırılabileceği öngörülmektedir.

Takeaways

• 🤖 Yapay zeka (AI), günümüzde popüler ve hayatımızı kolaylaştıran teknolojiler arasında yer alıyor.
• 📚 AI'lar, türedici AI olarak, sorulara cevap verebilen veya girdileri kullanarak yeni bir çıktı üretebilen sistemlerdir.
• 📈 Gözetimsiz öğrenme, geri bildirim olmadan verileri kullanarak AI'ların kendilerini geliştirme sürecidir.
• 🔁 Gözetimli öğrenme, geri bildirim mekanizması içerir ve AI'nın hatalarını düzeltmesinde kullanılır.
• 🧠 AI'ların eğitildiği veriler, doğru sonuçlar vermesini sağlamak için doğru ve kapsamlı olmalıdır.
• 🔗 Veri bağlantıları, AI'ların doğru sonuçlar üretebilmesi için önemlidir ve yanlış bağlantılar hatalı bilgiler verebilir.
• 🔍 AI'lar, kayıp fonksiyonu kullanarak tahminlerde bulunur ve bu süreçte optimize edilmeye çalışırlar.
• 🌐 AI'lar, internet verileri ve Vikipedi gibi kaynakları kullanarak bilgiyi oluştururlar.
• 🔑 AI'ların gelecekteki kullanımı, daha fazla yerel (lokal) bilgisayarlar üzerinde çalışacak ve kullanıcıların ihtiyaçlarına göre özelleştirilebilir.
• 💰 AI eğitimi giderek daha ucuz hale geliyor ve gelecekte herkesin özel AI'ı olabilir.
• ⚖️ AI'nın doğru bilgi vermediği durumlar, eğitildiği hatalı veriler, yanlış bağlantılar ve veri içindeki görüşlerden kaynaklanabilir.

Q & A

Yapay zekanın temel işleyiş prensibine dair genel bir anlatım verin.

Yapay zeka, türedici olarak çalışır ve kullanıcıların sorularını yanıtlayabilir veya girilen verileri temel alarak yeni içerikler üretir. Örneğin, bir resme dayalı yeni bir resim çıkartabilir veya bir metnin devamını tahmin edebilir.

Gözetimsiz öğrenme nedir ve neden önemlidir?

Gözetimsiz öğrenme, geri bildirim olmadan bir yapay zekanın kendi başına öğrenmesi sürecidir. Bu süreç önemlidir çünkü büyük veri kümelerini analiz etmek ve öğrenmek için kullanışlıdır ve yapay zeka'nın sürekli olarak gelişmesine olanak sağlar.

Yapay zeka'nın doğru veya yanlış yaptığını nasıl belirleriz?

Yapay zeka'nın doğru veya yanlış yaptığını belirlemek için kayıp fonksiyonu kullanılır. Bu fonksiyon, yapay zeka'nın tahminleri ile orijinal metinler ya da veri kümeleri arasındaki farka dayanarak çalışır.

Yapay zeka'nın önceki konuşmaları nasıl hatırlıyor?

Yapay zeka, kullanıcılarla yapılan önceki konuşmaları sürekli olarak hatırlayamaz. Her yeni girişimde, yapay zeka önceki bağlamları tam olarak anlamaz ve her seferinde yeni bir görüşme gibi davranır.

Yapay zeka'nın verileri nasıl işler ve neden yanlış bilgi verebilir?

Yapay zeka, eğitildiği verileri kullanarak çıkarımlar yapar ve bu verilerin doğruluğu doğru bilgi vermenin anahtarıdır. Yanlış bilgi verebilir çünkü eğitildiği veriler yanlış, verilen kelimeler arasında yanlış bağlantılar kurabilir veya eğitildiği veri setinde belirli görüşlere sahip olabilir.

Yapay zeka'nın gelecekte nasıl daha iyi kullanılabileceği?

Yapay zeka'nın gelecekte daha iyi kullanılabilmesi için, herkesin kendi bilgisayarına özel yapay zekaları çalıştırabilmesine ve eğitebilmesine olanak sağlanmalıdır. Bu, veri gizliliği ve güvenlik sorunlarıyla da ilgilidir.

Yapay zeka'nın veri gizliliği konusunda ne tür riskler var?

Yapay zeka'nın veri gizliliği konusunda riskler, kullanıcıların girdileri ve çıktıları şirketler tarafından saklanabileceği ve kullanılabileceğidir. Bu nedenle, kullanıcıların hassas verilerini koruması ve şirketlerin gizlilik politikalarını dikkatli bir şekilde incelemesi gerekir.

Yapay zeka'nın eğitilme maliyeti ile ilgili son gelişmeler nelerdir?

Yapay zeka'nın eğitilme maliyeti giderek azalmaktadır. Örneğin, Chat GPT 3 gibi bir yapay zeka'yı eğitmek için önceki aylarda milyonlarca dolar harcanabilirken, şimdi 37.000 dolara eğitilmesi mümkündür.

Yapay zeka'nın gelecekteki kullanım alanları neler olabilir?

Yapay zeka'nın gelecekteki kullanım alanları, kullanıcıların özel ihtiyaçlarına ve alışkanlıklarına göre özelleştirilmiş uygulamalar geliştirmelerine olanak sağlayabilir. Örneğin, yazarlar için özelleştirilmiş bir yapay zeka, fantastik bir kitap yazmalarına yardımcı olabilir.

Yapay zeka'nın eğitilme sürecinde hangi faktörler önemlidir?

Yapay zeka'nın eğitilme sürecinde en önemli faktör, eğitildiği verilerin kalitesi ve doğruluğudur. Ayrıca, eğitilme sürecinin maliyeti ve erişilebilirliği de önemlidir.

Yapay zeka'nın eğitilme sürecinde hangi tür hataların olabileceği?

Yapay zeka'nın eğitilme sürecinde olası hataların bazıları, yanlış veri eğitme, verilen kelimeler arasında mantıksız bağlantılar kurma ve eğitildiği veri setindeki görüşlere bağlılıktır.

Yapay zeka'nın eğitilme sürecinde verilerin nasıl işlenir?

Yapay zeka'nın eğitilme sürecinde, verileri büyük veri kümelerinde analiz ederek öğrenmeye çalışır. Bu süreçte, yapay zeka doğru veya yanlış bağlantı kurma yeteneğine dayanır ve bu bağlantıları kayıp fonksiyonu ile ölçer.

Outlines

00:00

🤖 Artificial Intelligence: Understanding and Applications

The first paragraph introduces the topic of artificial intelligence (AI) and its growing prevalence in modern discussions, particularly focusing on generative AI. It discusses how AI can assist with tasks such as writing code, improving text, and enhancing life and work efficiency. The speaker, Yusuf, invites viewers to explore with him the underlying workings of AI, including supervised and unsupervised learning processes. The paragraph also touches on the challenges of teaching AI to play games like Mario through supervised learning and the importance of feedback mechanisms in this process. It concludes with a teaser about discussing the future of AI in the video.

05:00

🔍 The Limitations and Inner Workings of AI

The second paragraph delves into the limitations of AI, such as the inability to process an extensive amount of data or inputs all at once. It explains that AI systems like GPT use a method called 'binding and storage' to remember previous interactions without explicitly recalling each message. The paragraph also addresses the potential for AI to provide incorrect information due to flawed training data, incorrect connections made during unsupervised learning, or biased data influencing its output. It concludes with a discussion on the ethical considerations and risks associated with AI, including the potential for spreading conspiracy theories or harmful misinformation.

10:01

🌐 The Future of AI: Localized and Personalized Applications

The third paragraph envisions a future where everyone can run their own AI on their personal computers, much like the fictional 'JARVIS' from the Marvel universe. It discusses the recent developments in localized AI models, such as the 'facebooklama' model, which allows for AI to be run on local machines. The speaker also talks about the decreasing costs of training personalized AI models, suggesting that in the future, it might be possible for anyone to train their own AI for a relatively low cost. The paragraph concludes with an optimistic outlook on the future of AI, where it can be used to create personalized and enjoyable experiences, such as writing a book with the help of a customized AI.

Keywords

💡Yapay Zeka (Artificial Intelligence)

Yapay zeka, insan zekasının birçoğu özelliklerini bilgisayar programları ve robotlar gibi makinelerde simüle etmek için kullanılan bilim dalıdır. Videoda, yapay zekanın yaşamları ve işleri kolaylaştırmak için nasıl kullanılabileceği ve teknolojinin arka planda nasıl çalıştığı anlatılır. Örneğin, videoda bir yapay zekanın Mario oyununu oynamayı öğrenme süreci gösterilmiştir.

💡Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

Gözetimsiz öğrenme, yapay zekanın verileri analiz etmek ve bu verilerden öğrenmek için geri bildirim almayarak kendi başına çalıştığı bir öğrenme türüdür. Videoda, gözetimsiz öğrenmenin, yapay zekaların bir soruyu doğru-yanlış olarak değerlendirememesini ve büyük veri kümelerini bağlamanın zorluğunu vurgulaması yer alır.

💡Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning)

Gözetimli öğrenme, yapay zekanın doğru veya yanlış yaptığına dair geri bildirim alarak öğrenmesidir. Bu süreçte, yapay zeka bir eğitmen tarafından yönlendirilir ve hataları düzeltilir. Videoda, Mario oyununun tüm seviyelerini oynayan bir yapay zekanın, gözetimli öğrenme sürecinde ne kadar önemli olduğu açıklanmaktadır.

💡Kayıp Fonksiyonu (Loss Function)

Kayıp fonksiyonu, yapay zeka modellerinin tahminlerini ölçup, bu tahminlerin ne kadar doğru veya yanlış olduğunu belirleyen matematiksel bir yöntemdir. Videoda, bir yapay zekanın bir cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin ettiğinde kayıp fonksiyonu ne kadar doğru bir bağlantı kurduğunu ölçer.

💡Veri Eğitimi (Data Training)

Veri eğitimi, yapay zeka modellerinin belirli bir görevi yerine getirmek için kullandığı verileri işlerken öğrenme sürecidir. Videoda, veri eğitiminin doğru ve yanlış bilgiler verebilir olduğunu ve bu duruma neden olan faktörlerin açıklanmasını içerir.

💡Yerel Yapay Zeka (Local AI)

Yerel yapay zeka, kullanıcıların kendi bilgisayarlarında çalıştırabileceği ve ihtiyaçlarına göre eğittiği yapay zeka modellerini ifade eder. Videoda, gelecekteki yapay zekaların daha fazla yerel olarak çalıştırılabileceği ve bu sayede özelleştirilmiş hizmetler sunabileceği öngörülmektedir.

💡Özelleştirilmiş Yapay Zeka (Custom AI)

Özelleştirilmiş yapay zeka, kullanıcıların kendi ihtiyaçlarına göre eğittiği ve kullandığı özel yapay zeka modelleridir. Videoda, özelleştirilmiş yapay zekanın, kullanıcıların işlerini ve yaşamlarını nasıl kolaylaştırabileceği ve bu özellikte eğitilmesinin önemi vurgulanmıştır.

💡Eğitim Maliyeti (Training Cost)

Eğitim maliyeti, bir yapay zeka modelini eğmek için gereken ekonomik kaynakları ifade eder. Videoda, yapay zeka eğitiminin günümüzde ne kadar maliyetli olduğunu ve gelecekte bu maliyetlerin düşebileceği tartışılmaktadır.

💡Doğru-Yanlış (Correct-Wrong)

Doğru-yanlış kavramı, yapay zekaların bir durumun doğru veya yanlış olduğunu belirleme yeteneğine işaret eder. Videoda, özellikle üretici yapay zekalarda doğru-yanlış belirlemenin zorluğu ve bunun yerine kayıp fonksiyonu kullanılması anlatılır.

💡Rastgele Veri (Random Data)

Rastgele veri, yapay zekaların eğitilmesi sırasında kullanılan rastgele seçilen örneklerdir. Videoda, rastgele verilerin eğitildiği verilerin doğruluğu ve doğru bağlantıların kurulması için önemli olduğunu belirtmektedir.

💡Veri Gizliliği (Data Privacy)

Veri gizliliği, kullanıcıların kişisel verilerinin korunması ve kötüye kullanımdan korunmasıdır. Videoda, yapay zekaların veri gizliliği ile ilgili olarak nasıl çalıştığı ve kullanıcıların hassas verilerini korumaları gerektiği açıklanmaktadır.

Highlights

Yapay zeka ve çift GPT, günümüzde en çok konuşulan konulardan biri.

Yapay zeka teknolojileri, insanların hayatlarını ve işlerini kolaylaştırmak için kullanılmaktadır.

Çift GPT, soruları tamamlayarak veya girdi vererek yeni bir çıktı üreten türedici yapay zekalar.

Gözetimsiz öğrenme süreci, geri bildirim olmadan bir yapay zeka geliştirme sürecidir.

Gözetimsiz öğrenme, üretici yapay zekalarda özellikle önemli çünkü doğru-yanlış belirlemek zor.

Yapay zeka, büyük veri kümeleri arasında bağlantılar kurarak çalışır.

Kayıp fonksiyonu, yapay zeka'nın bir sonraki kelimeyi tahmin etmesinde kullanılır.

Yapay zeka parametrelerini, kayıp fonksiyonu kullanarak optimize eder.

Yapay zeka, girdi verilerine bağlı olarak mantıklı bir bağlantı kurarak sonuçlar üretir.

Yapay zeka, her seferinde aynı sonucu vermez ve farklı cevaplar sunabilir.

Chat GPT, önceki yazıları hatırlamıyor ve her seferinde yeni bir görüşme gibidir.

Yapay zeka, sınırlı sayıda çıktı ve girdi analiz edebilir.

Yapay zeka, bağlama saklama sistemi kullanarak önceki mesajları bağlamında değerlendirir.

Yapay zeka, bir sayı atayarak ve çekirdek ile çıktıları üretir.

Yapay zeka, rastgele sistemler kullanarak farklı sonuçlar üretebilir.

Yapay zeka yanlış bilgi verebilir, çünkü eğitildiği veriler yanlış olabilir.

Yapay zeka, verilen kelimeler arasında yanlış bağlantı kurabilir.

Yapay zeka, eğitildiği veri içeriğinin görüşlerine yakınlık içerebilir.

Yapay zeka hizmetleri, hassas verilerin gizliliğini garanti edebilir.

Yapay zeka geleceği, herkesin kendi bilgisayarında çalıştırabileceği yerel yapay zekalarla ilgili.

Yerel bilgisayarlarda çalıştırılabilen yapay zeka modelleri, gelecekte yaygınlaşabilir.

Yapay zeka eğitimi giderek daha ucuz hale gelecek ve herkesin erişebileceği bir seviyede olacak.

Özel yapay zeka eğitmek, gelecekte daha kolay ve uygun mal olacak.