1 of 15

Türetici Yapay Zekâ Nedir?�

Vedat Kamer

İstanbul Üniversitesi Edebiyat Fakültesi

Felsefe Bölümü Mantık Anabilim Dalı

​

vkamer@istanbul.edu.tr �vedatkamer.com.tr

2 of 15

Ajanda

  • Başlangıç
  • 20. Yüzyılda Yapay Zekâ
  • 21. Yüzyılın İlk On Yılında Yapay Zekâ
  • 21. Yüzyılın İkinci On Yılında Yapay Zekâ
  • Zekâ vs. (Türetici) Yapay Zekâ
  • Türetici Yapay Zekâ Nedir?
  • Türetici Yapay Zekâ’nın Olanakları
  • Türetici Yapay Zekâ için Tereddütler
  • Güçlü YZ (Yapay Genel Zekâ) mümkün mü?

​

​

3 of 15

Başlangıç

  • ICT: Information and Communication Technologies
  • BİT: Bilgi ve İletişim Teknolojileri vs. Enformasyon ve İletişim Teknolojileri
    • Knowledge / Information
    • Bilgi / Enformasyon-Malumat
      • ICT, enformasyonu işleyerek insanın bilgiye ulaşmasını sağlıyor.
  • GenAI: Generative Artificial Intelligence
  • ÜretYZ: Üretken Yapay Zekâ vs. TüretYZ: Türetici Yapay Zekâ
    • Productive / Generative
    • Üretken / Türetici
      • GenAI, hedefe yönelik örüntü(ler) türeterek, insanın üretkenliğini artırıyor.

4 of 15

20. Yüzyıl’da Yapay Zekâ

  • 1943: Warren Sturgis McCulloch, Walter Pitts: «A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity»
  • 1950: Alan Turing: «Computing Machinery and Intelligence»
  • 1952-1956: Arthur Samuel, dama üzerinden makine öğrenmesi alanını başlatıyor.
  • 1955: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathan Rochester, Claude Shannon: «Bu çalışma insanların tekelinde olan bazı sorunları çözmek için dili kullanan, soyutlama yapabilen, kavramları işleyebilen ve kendini geliştirebilen makinelerin bunları nasıl yapacağını bulmaya yönelik olacaktır. Eğer dikkatlice seçilmiş bir grup bilimadamı, bir yaz boyunca bu uğurda çalışırsa, bu alanların bir veya birkaçında kayda değer bir gelişme olacağını düşünüyoruz. Çalışmada, öğrenmenin tüm yönlerini veya zekânın diğer özelliklerini ilkece açık, kesin ve net bir biçimde tanımlayabilmek suretiyle, benzerinin de makineler tarafından yapılabileceği varsayımıyla yapılmaktadır.»

​

​

5 of 15

20. Yüzyıl’da Yapay Zekâ

  • 1956: Allen Newell & Herbert A. Simon: «Sayısal-olmayan şekilde düşünebilen bir bilgisayar programı icat ettik ve dolayısıyla da maddeden oluşan bir sistemin zihnin özelliklerine nasıl sahip olacağını açıklayarak saygıdeğer zihin-beden problemini çözdük.»
  • 1958: John McCarthy: «Programs with Commen Sense»
  • 1972: Hubert Dreyfus: «What Computers Can't Do»
    • «know how»
  • 1974-1980: İlk Yapay Zekâ Kışı
    • Sınırlı bilgisayar gücü
    • Tıkanma ve kombinasyonel patlama
    • Sağduyu bilgisi ve akılyürütmesi
    • Çerçeve ve nitelik problemi
  • 1980: John Searle: «Minds, Brains, and Programs»
    • «Çince odası argümanı»

6 of 15

20. Yüzyıl’da Yapay Zekâ

  • 1980: John McCarthy: «Circumscription: A Form of Nonmonotonic Reasoning»
  • 1980: Raymond Reiter: «A logic for default reasoning»
  • 1980-1987: Uzman Sistemler
  • 1981: IBM 5150, genel bilinen adıyla IBM PC, satışa sunuldu.
    • 1.565 USD, bugünkü değeriyle 5.240 USD.
  • 1984: Apple Macintosh satışa sunuldu.
    • 2.495 USD, bugünkü değeriyle 7.300 USD.
  • 1987-1993: İkinci Yapay Zekâ Kışı
  • 1991: World Wide Web genel kullanıma açıldı.
  • 1997: IBM’in geliştirdiği Deep Blue, Gary Kasparov’u yendi.
  • 1997: Google arama motoru kullanıma açıldı.

7 of 15

20. Yüzyıl’da Yapay Zekâ

  • GOFAI (Good old fashioned artificial intelligence) başarısız oluyor.
    • Sembolik YZ
      • Sağduyu ve monoton-olmayan mantıklar
    • Bilgi gösterimi (knowledge represention)
      • Uzman makinalar
  • Kişisel bilgisayarlar yaygınlaşması
    • Yapay zekâdan bilgisayar mühendisliğine

8 of 15

21. Yüzyılın İlk On Yılında Yapay Zekâ

  • 2002: Amazon Web Services, SK Telekom, Güney Kore’de ilk GSM 3G şebekesini kullanıma açtı.
    • Türkiye’de 2009’da kullanıma girmiştir.
  • 2003: Google Blogger
  • 2004: Gmail, Google Books, Google Scholar, Facebook
  • 2005: Google Maps
  • 2006: Google Docs, Google Youtube, Google Photos, Güney Kore’de 4G WiMAX şebekesi kullanıma açıldı.
  • 2008: Google Cloud Platform, BTC
  • 2009: WhatsApp, Norveç’te 4G LTE şebekesi kullanıma açıldı.
  • 2010: Instagram
  • 2010: Microsoft Azure, Google DeepMind

Yeni Kavramlar:

  • API
  • Blokzincir
  • Bulut bilişimi
  • Büyük veri
  • Fintech
  • IoT
  • Otomatikleştirme
  • Web 2.0
  • Z Kuşağı

9 of 15

21. Yüzyılın İkinci On Yılında Yapay Zekâ

  • 2012: Andrew Ng ve Jeff Dean liderliğindeki Google Brain ekibi, YouTube videolarından alınan etiketsiz görüntüleri izleyerek kedileri tanımayı öğrenen bir sinir ağı oluşturdu.
  • 2013: Luciano Floridi: «The Onlife Manifesto: Being Human in a Hyperconnected Era»
  • 2015: OpenAI
  • 2016: Google DeepMind’ın AlphaGo yazılımı, Lee Sedol’u Go’da yendi.
    • Yazılım, Google Cloud Platform’un ABD’deki sunucuları üzerinde çalıştı.
  • 2017: OpenAI: Generative Pre-trained Transformer 1 (GPT-1)
  • 2019: OpenAI: GPT-2
  • 2020: OpenAI: GPT-3

Yeni Kavramlar:

  • Alfa Kuşağı
    • Yaşamiçi İnsan
  • Derin öğrenme
    • Katmanlı yapay sinir ağları
  • Örüntü tanıma

10 of 15

Zekâ vs. Türetici Yapay Zekâ

  • Ortama adaptasyon
    • Ortamını tanıyabilme
    • Ortamını anlayabilme
    • Ortama göre davranışlarını değiştirebilme
  • Akılyürütme ve problem-çözebilme
  • Öğrenme ve hafıza
    • Sonraki nesillere aktarabilme
  • Üretilen bilgiyi kullanabilme
    • Ustalaşma
  • Prompt engineering
    • Etkileşimdeki tokenlar ile bağlamı belirleme/daraltma
  • İstatistik ve sınıflandırma
    • Vektörel hesaplama
      • Akılyürütme ve dilbilgisine bile ihtiyaç yok!
        • Mantık sonraki token’ı hesaplamaktan ibaret.
          • Know-how’a ve Çince bilmeye gerek yok.
      • API ile deterministik çalışma imkânı
  • Hesaplanan token’ı, girdi olarak tekrar kullanabilme
    • Örüntü oluşturabilme: metin, kod
  • İnsan geri bildiriminden takviyeli öğrenme (RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback)
    • Fine-tunning
      • Doğal zekâ sömürüsü

11 of 15

Türetici Yapay Zekâ Nedir?

  • Türetici yapay zekâ, başta büyük dil modelleri kullanarak metin, resim, video veya diğer verileri türetebilen, yeni genel amaçlı bir yapay zekâ çeşididir. Türetici yapay zekâda, bulut bilişimi olanakları sayesinde depolanan ve işlenebilen verilerin örüntü ve yapıları üzerinden yeni bir veri türetmek amaçlanır. Zetabytelarca veri içerisinden kaybolmuş insanlar için, bilgisayar/makine, uygun yönlendirmeler/sufleler üzerinden, oldukça vakit kazandırıcı özetler, cevaplar, listeler, kod parçaları vb. türetebilmektedir.
  • Büyük dil modelleriyle «sonraki token’ı hesaplamak» üzerinden örüntü türeterek zekâyı taklit etmeye çalışmak

12 of 15

Türetici Yapay Zekâ’nın Olanakları

  • İnsanın üretkenliği artırıyor
    • Metin (doğal dil) türetebiliyor
    • Kod (yapay dil) türetebiliyor
    • Imaj türetebiliyor
    • Video türetebiliyor

13 of 15

Türetici Yapay Zekâ için Tereddütler

  • Artan hesaplama gücü ihtiyacı
    • Sürekli yeni veri merkezi inşa edilmesi
    • Enerji, donanım (CPU, GPU) ve soğutma ihtiyacı
    • Veri merkezleri bir bedene sahip olabilecek mi?
      • Hiperbağlı çağda bedene gerek var mı?
  • Fine-tunning olanaklarının azalması
    • Büyük verinin kalitesi
  • Özel mülk yazılım olarak sunulması
    • Şirketlere bağımlılık
  • Karmaşık ama belirsiz değil: Python
  • Altyapı ve insan kaynağı için yüksek fon ihtiyacı
    • Geride kalanların etiğe başvurması zaman kazanmak için mi?
      • Trump’a yatırım

14 of 15

Güçlü YZ (Yapay Genel Zekâ) mümkün mü?

  • Büyük beklenti: Üçüncü Yapay Zekâ Kışı
  • Beyin, bilinç ve zekâ gibi kavramların tanımları bulunak
  • Teorik temelleri değişmedi: Turing makinası
  • Akılyürütme istatistik ile ikame edilemedi:
    • İnsanın keşif ve özgün bir ürün/eser koyma olanakları yapay sinir ağları destekli, vektör temelli istatistiksel hesaplama ile sağlanabilir mi?

15 of 15

Teşekkürler

​

vkamer@istanbul.edu.tr

vedatkamer.com.tr