Üretken Yapay Zeka ve Yapay Zeka: İşletmenizi İleriye Taşıyacak Doğru Teknolojiyi Seçmek

Yapay zeka (AI), makine öğrenimini, doğal dil işlemeyi, bilgisayarlı görmeyi, robotik sistemleri ve son zamanlarda üretken yapay zekayı kapsayan geniş bir terimdir.

Üretken yapay zeka hızla geliştikçe işletmeler teknolojiden elde edebilecekleri faydaları, yapay zeka ile üretken yapay zeka arasındaki farkın ne olduğunu ve sorunlarına çözüm bulmak için hangi teknolojinin daha uygun olduğunu anlamaya çalışıyor. Güvenilir, üretken bir yapay zeka geliştirme şirketi olarak bu makaleyi sorularınızı yanıtlamak için yazdık.

Okumaya devam edin ve başka sorularınız varsa bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin.

Yapay Zeka ile Üretken Yapay Zeka Arasındaki Fark Nedir?

Hem yapay zeka hem de üretken yapay zeka, doğru soruna uygulandığında işinizi yeniden şekillendirmenize, maliyetleri azaltmanıza ve operasyonları optimize etmenize yardımcı olabilecek güçlü teknolojilerdir.

Her teknolojinin hangi sorunları çözebileceğini ve hangi zorlukları sunduğunu görelim.

Yapay Zekayı Anlamak

Yapay zeka, büyük miktarda veriyi çok hızlı bir şekilde analiz etme ve genellikle insan zekası gerektiren karmaşık görevleri gerçekleştirme konusunda uzmanlaşmıştır. Yapay zeka algoritmaları verileri inceler, analiz eder ve keşfettiği kurallara ve kalıplara göre kararlar verir. Bu teknoloji aynı zamanda veri optimizasyonuna, anormallik tespitine ve veri kümelenmesine de yardımcı olur.

Girişte de belirtildiği gibi yapay zekanın çeşitli alt türleri vardır.

• Makine öğrenimi: Bu algoritmalar, kalıpları keşfetmek ve bunlara dayalı kararlar ve tahminler yapmak için yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler üzerinde eğitilir.
• Doğal dil işleme (NLP): NLP, yapılandırılmamış insan dilinden veri çıkarabilir. Makinelerin yazılı veya sözlü insan dilini anlamasını sağlar.
• Bilgisayar görüşü: Bu modeller görsel bilgileri yorumlayabilir. Görüntülerden ve videolardan analiz edip içgörü elde edebilir ve bunlara eylem veya önerilerle tepki verebilirler.
• Robotik sistemler: Farklı görevleri gerçekleştirmek ve çevre ile etkileşimde bulunmak üzere eğitilmiş (yarı)otonom makinelerdir.

Yapay zeka çok yönlüdür ve algoritmayı ne yapmak üzere eğittiğinize bağlı olarak farklı görevleri üstlenebilir.

Örneğin, bir yapay zeka modeli yönetim ekibinizin bilinçli iş kararları almasına yardımcı olabilir, diğeri bir fabrika makinesindeki arızaları tespit edebilir, üçüncüsü sürücüsüz bir aracı çalıştırabilir ve dördüncüsü iş verilerinizdeki anormallikleri tespit ederek sizi siber saldırılara karşı koruyabilir. erişim.

Yapay Zeka Nerede Kullanılır?

Yapay zekayı, bir algoritmanın kalıpları öğrenebileceği ve bunlara göre kararlar alabileceği herhangi bir bağlamda dağıtabilirsiniz. İşte bazı örnek uygulamalar.

• Yapay zeka büyük miktardaki geçmiş verileri analiz edip insan gözünden kaçabilecek kalıpları keşfederken iş kararlarını destekler.
• Verimliliği artırmak için tekrarlanan manuel görevleri otomatikleştirme.
• Gelişmiş navigasyon ve karar verme yeteneklerine sahip otonom araçları kullanmak.
• Veri erişimini ve ağ sızmalarını izleyerek siber güvenlikteki anormallikleri tespit etmenin yanı sıra kestirimci bakım için üretim ekipmanındaki anormallikleri tespit etmek.
• Yüz tanıma ve biyometrik kimlik doğrulama teknolojileri aracılığıyla güvenlik önlemlerinin artırılması.
• Konuşma tanıma teknolojisiyle konuşulan dili doğru bir şekilde yazıya dökmek.
• E-ticaret web sitelerindeki ürün önerilerini kişiselleştirmek için öneri motorlarını güçlendirmek.

Yapay zekanın iş hayatında nasıl uygulanacağına ilişkin ayrıntılı kılavuzumuza göz atın (ücretsiz bir e-kitapla birlikte).

Sınırlamalar

• Bazı yapay zeka algoritmaları belirli bir görevi gerçekleştirmek üzere tasarlanıp eğitilir ve yeni durumlara uyum sağlayamaz. Yeni bir girdi verisi kategorisi gibi farklılıklarla karşılaşıldığında bu algoritmaların, değişiklikleri karşılamak için yeniden eğitilmesi gerekir.
• Yapay zeka, eğitim verilerine gereğinden fazla uyum sağlayabilir; bu, algoritmaların belirli sorunları çözmede üstün olduğu ve alışılmadık verilerle karşılaşıldığında başarısız olduğu anlamına gelir.
• Klasik makine öğrenimi modelleri gibi bazı yapay zeka algoritmaları, yapılandırılmamış verileri ön işleme tabi tutmadan işleyemez.
• Çoğu yapay zeka modeli, çevredeki bağlamı anlamadan belirli bir konuyu tek başına ele alır. Ve bir algoritmaya bağlamı dikkate almayı öğretebilseniz bile, bu oldukça maliyetlidir ve kapsamlı hesaplama gücü gerektirir.
• Yapay zeka insan zekasını taklit etse de insan seviyesinde muhakeme yeteneklerine sahip değil.
• Yapay zeka modelleri büyük ölçüde eğitim verilerine bağlıdır ve doğal önyargıları benimser.
• Derin öğrenme modelleri, yapay zeka destekli tıbbi veya üretim yazılımları gibi bazı uygulamalarda kabul edilemez olabilecek belirli çıktıları nasıl elde ettiklerini açıklayamaz. Ancak gerektiğinde açıklanabilir yapay zekaya doğru ilerleme olasılığı da var. Bu algoritmalar daha az güçlüdür ancak sonuçların nereden geldiğini bileceksiniz.

Üretken Yapay Zekayı Anlamak

Üretken yapay zekanın temel amacı, sanki insanlar tarafından yaratılmış gibi görünen metin, müzik ve görseller gibi yeni içerikler yaratmaktır. Kalıpları keşfetmek ve yeni olan ancak yine de teknolojinin eğitim veri kümesinden öğrendiği kurallara uyan bir şey üretmek için büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir.

Pek çok kişi bu içeriği orijinal olarak görse de, üretken yapay zeka modelleri "kendi" çalışmalarını üretmek için büyük miktarda insan yaratıcılığından yararlanıyor. Aşağıda göreceğiniz gibi bu durum telif hakkı anlaşmazlıklarına neden olabilir.

Üretken Yapay Zeka Algoritmalarının Benzersizliği Nedir?

Üretken yapay zeka yalnızca kalıpları öğrenmiyor. Bunun yerine teknoloji, kendi başına birleştirebileceği ve yerine geçebileceği özellikleri öğrenmek için eğitim verilerini araştırıyor.

Sıra analizi durumunda, üretken yapay zeka modelleri büyük ölçüde "dikkat" kavramını ortaya çıkaran dönüştürücü mimariye dayanmaktadır. Bu, algoritmaların girdi olarak çok büyük bir veri kümesini alabileceği (milyarlarca metin sayfasından bahsediyoruz) ve karmaşık kalıpları tespit etmek için yalnızca cümleler arasında değil, bölümler ve hatta kitaplar arasında da bağlantıyı koruyabileceği anlamına gelir. Bu yetenek yalnızca metin için geçerli olmakla kalmaz, aynı zamanda DNA dizilerinin, müziğin ve diğer içeriklerin analiz edilmesine de aktarılabilir.

Üretken Yapay Zeka Nerede Kullanılır?

Üretken yapay zekayı, hayal gücü ve yaratıcılık gerektiren iş kullanım senaryolarına uygulayabilirsiniz. İşte bazı örnekler:

• Şarkılar, müzik, çizimler ve moda ürünü tasarımları gibi sanat eserleri üretmek
• Araştırma amaçlı sentetik veri kümeleri üretmek ve yapay zeka modeli eğitimi
• Yeni ürünler tasarlamak
• Araştırma makaleleri ve kod komut dosyaları yazmak
• Ürün tanıtım videoları ve diğer materyallerin oluşturulması
• Pazarlama kampanyalarını bireysel kullanıcılara göre özelleştirme
• Acemi ilaç bileşiklerinin önerilmesi
• Karmaşık metinleri daha anlaşılır bir şekilde özetlemek
• Hukuk sektöründe mahkeme argümanları oluşturmak için kanıtların incelenmesi

Sınırlamalar

• Üretken yapay zeka ciddi telif hakkı anlaşmazlıklarına neden olabilir. Algoritmalar bağımsız olarak içerik oluşturmadan önce, insan tarafından oluşturulan büyük miktarda içeriği analiz eder. Sonuç olarak, Gen AI içeriği bazen eğitim verilerine çok benziyor. Drake'in ve The Weekend'in şarkıları üzerine eğitilmiş müzik üreten bir algoritmayı duymuş olabilirsiniz. Hayranlar tarafından iyi karşılanan ancak telif hakkı sorunları nedeniyle imha edilmesi gereken müzikler üretti. Diğer sanatçılarda da benzer durumlar yaşandı.
• Algoritmalar hassas bilgileri açığa çıkarma potansiyeline sahiptir. Buna örneğin sağlık hizmetlerinde hasta verilerinin ifşa edilmesi de dahildir.
• Üretken yapay zeka modelleri halüsinasyon görebilir, bu da size gerçekte yanlış olan makul bir cevabı güvenle verebilecekleri anlamına gelir. Örneğin Stack Overflow, yapay zekanın teknik sorulara verdiği yanıtlardan bazılarını inceledi ve yanıtların çoğunlukla yanlış olduğunu buldu.
• Öz farkındalıktan yoksun olan üretken yapay zeka, tuhaf ve hatta saldırgan yorumlar üretebilir. Microsoft'un teknoloji muhabiri Matt O'Brien ile yaptığı bir konuşma sırasında onu defalarca şişman ve çirkin olarak adlandıran ve hatta onu Hitler'le karşılaştıran üretken yapay zeka sohbet robotu buna bir örnektir. Bu olay, algoritmaların potansiyel hassasiyetini ve yapay zeka iletişiminde güvenlik önlemlerine duyulan kritik ihtiyacı vurguluyor.
• Üretken yapay zeka modelleri tarafından üretilen bilgilerin doğrulanması, kaynak belirtilmemesi nedeniyle zordur. Üstelik bu modeller şu anda açıklanabilir yapay zekaya eşdeğer özelliklerden yoksun.

Üretken Yapay Zeka ile Yapay Zekanın Özeti

Özetlemek gerekirse, yapay zeka daha çok verileri analiz etme ve karar verme konusunda başarılı olan, bilgili bir strateji uzmanına benziyor. Üretken AI, yeni ve yaratıcı içerik üreten bir sanatçıdır.

Farklı Endüstrilerde Yapay Zeka ve Üretken Yapay Zeka

Bu üç örnek sektörde üretken yapay zeka ve yapay zeka uygulamalarının nasıl farklılaştığına bir göz atın.

Sağlık hizmeti

Yapay zekanın tıp sektöründe birçok farklı uygulaması vardır. İşte en öne çıkanlar.

• Robot destekli ameliyatların ve robot hemşirelerin etkinleştirilmesi
• Konsültasyonların yazıya geçirilmesi ve hasta ayrıntılarının EHR'lere girilmesi gibi idari görevlerin otomatikleştirilmesi
• Radyologlara tümör tespiti ve teşhisi konusunda yardımcı olmak
• Katılımcıları işe alarak ve uyumlarını izleyerek klinik araştırmalara yardımcı olmak
• Tıbbi IoT ile birlikte uzaktan hasta izlemenin desteklenmesi
• Reçete hatalarını tespit etmek

Ayrıca yapay zeka, akıllı hastaneleri mümkün kılan temel teknolojilerden biridir.

Üretken yapay zeka, daha önce de belirlediğimiz gibi, yeni içerik üretmeye odaklanıyor ve uygulamaları daha çok yaratıcı tarafta. Bunu başarmak istiyorsanız üretken yapay zekayı dağıtın:

• Öğrenciler ve stajyerler için farklı eğitim senaryoları oluşturun
• Sentetik tıbbi verilerle gelin
• Yeni moleküller ve yeni ilaç bileşikleri tasarlayın
• Doktorların hastaların tıbbi kayıtlarını sorgulamasına olanak tanıyın
• Hasta geri bildirim anketleri oluşturun

Daha fazla ilham almak için sağlık hizmetlerinde üretken yapay zeka kullanım senaryolarına ilişkin son makalemize bakın.

Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekanın Gerçek Hayattan Örnekleri

• Kitle Genel Kanser Merkezi, MIT ile birlikte, meme kanserini tespit edebilen bir yapay zeka sistemi olan Sybil'i geliştirdi. Model, düşük dozlu bilgisayarlı göğüs tomografisi taramalarıyla çalışıyor ve bir hastanın önümüzdeki altı yıl içinde meme kanserine yakalanıp yakalanmayacağını tahmin edebiliyor.
• AiCure, deneme kurallarını ihlal etmesi muhtemel klinik deney katılımcılarını tespit edebilen, yapay zeka destekli etkileşimli bir tıbbi asistan sunuyor. Bu çözüm aynı zamanda katılımcıların, tedaviye uyumun kanıtı olarak ilacı alırken kendilerinin bir videosunu çekmelerine de olanak tanır.

Sağlık Hizmetlerinde Üretken Yapay Zekanın Gerçek Hayattan Örnekleri

• Toronto Üniversitesi'ndeki araştırmacılar yeni ve gerçekçi proteinler üretebilecek bir model oluşturdular. Ortaya çıkan proteinlerin potansiyelini başka bir yapay zeka aracı olan OmegaFold ile değerlendirdiler ve dizilerin çoğunun gerçek protein yapılarına katlandığını görmek hoş bir sürpriz oldu.
• Başka bir araştırma ekibi, klinik deneyler için istenen özelliklere sahip gerçekçi sentetik hasta verileri oluşturabilen üretken bir yapay zeka modeli geliştirdi.

Perakende ve E-Ticaret

Perakendede üretken yapay zeka ile yapay zekayı karşılaştırırsak, klasik yapay zeka, sanal ve fiziksel mağaza sahiplerine güçlü analizler, çalışkan robotlar ve yorulmak bilmeyen mağaza izleme özellikleri sağlayabilir. İşte perakendede yapay zekanın daha ayrıntılı uygulamaları.

• Müşterilere mağaza içi navigasyon konusunda yardımcı olma
• Teslimat paketleme ve yeniden stoklama için yapay zeka destekli robotlar
• Sürücüsüz teslimat araçları
• Bilgisayarla görme yoluyla hırsızlık ve sevgili yapma olaylarını tespit etme
• Otomatik ödemeyi etkinleştirme
• Daha bilinçli müşteri segmentasyonu, ürün önerileri ve fiyat optimizasyonu

Öte yandan üretken yapay zeka, aşağıdakiler gibi daha yaratıcı görevlerle müşterileri çekebilir ve dahili operasyonları optimize edebilir.

• Özelleştirilmiş pazarlama kampanyaları hazırlamak
• E-ticaret mağazanıza trafik çekmek için SEO odaklı içerik oluşturmak
• Sürükleyici teknolojilerle birlikte kıyafetler, ayakkabılar ve aksesuarlar için sanal deneme odaları sunuyoruz
• Talep tahmini

Perakendedeki Gen AI uygulamaları hakkında daha fazla bilgiyi blogumuzda bulabilirsiniz.

Perakendede Yapay Zekanın Gerçek Hayattan Örnekleri

Portföyümüzde iki heyecan verici örnek var.

• ITRex, büyük bir perakendecinin, müşterinin çalışanlarının tüm kuruluştan verileri yakalayıp analiz etmesine, karmaşık raporlar oluşturmasına ve teknik beceriler öğrenmeden verileri görselleştirmesine olanak tanıyan yapay zeka odaklı bir iş zekası platformu oluşturmasına yardımcı oldu.
• Ekibimiz ödeme gerektirmeyen alışveriş için makine öğrenimi tabanlı bir çözüm uyguladı. Tüketicilerin hareketlerini izlemek ve mağaza raflarından aldıkları ürünleri belirlemek için bilgisayar görüşünü ve tavana monte edilmiş kameraları kullanıyor. Bu sistem, alanı yeniden tasarlamaya gerek kalmadan herhangi bir mağazayı ödeme gerektirmeyen bir formata dönüştürebilir.

Perakendede Üretken Yapay Zeka Örnekleri

• Carrefour, tüketicilere bütçelerine ve satın alma geçmişlerine göre kişiselleştirilmiş alışveriş ipuçları önermek için ChatGPT odaklı bir sohbet robotu kullandı
• Walmart, talebi tahmin etmek ve müşterilerin her Walmart mağazasında hangi ürünlere ihtiyaç duyacağını tahmin etmek için üretken, yapay zeka destekli bir sistem kullanıyor

Medya ve Eğlence

Medya ve eğlence yaratıcı bir sektördür, dolayısıyla üretken yapay zekanın parlayabileceği yer burasıdır. Ancak daha önce tartışılan telif hakkı sorunlarının daha da endişe verici hale gelebileceği yer burasıdır. İşte teknolojinin yapabilecekleri.

• Sanat, senaryo, müzik ve makale üretmek
• Videoları kullanıcı tercihlerine göre düzenleme
• Uzun okumaları, podcast'leri, spor etkinliklerini ve diğer uzun içerikleri özetleme
• Altyazılar ve açıklamalar gibi video meta verileri oluşturma
• Yeni sürükleyici oyunların yanı sıra mevcut oyunlar için yeni ayarlar ve karakterler tasarlamak
• Sohbet robotları ve sesli etkileşimler aracılığıyla izleyicinin ilgisini çekme
• Filmler için gerçekçi arka planlar ve görsel efektler oluşturma
• Sanal gerçeklik ayarlarının üretilmesi

İzleyici katılımını ve memnuniyetini artırmak için analiz edilmesi gereken çok sayıda veri olduğundan, klasik yapay zekanın bu alanda da ilginç uygulamaları vardır. İşte bazı kullanım durumları.

• Kişiselleştirilmiş içerik önermek için kullanıcı davranışını ve tercihlerini analiz etme
• Telif hakkı ihlalini tespit etme
• Sosyal medyada müşteri duyarlılığını ölçmek
• Gürültüyü azaltarak ve çözünürlüğü iyileştirerek video kalitesini artırma
• İçerik trendlerini tahmin etmek
• Yapay zeka algoritmaları uygunsuz metin ve videoları tespit edip engelleyebildiği için içerik filtreleme

Medya Sektöründe Yapay Zeka Örneği

Netflix, kullanıcı verilerini analiz etmek ve oyuncular, tür ve kullanıcıların izleme alışkanlıkları gibi bilgilere dayalı içerik önerileri sunmak için yapay zeka algoritmalarından yararlanıyor. Netflix, izlenen tüm içeriğin yaklaşık %80'inin yapay zeka öneri sistemi tarafından önerildiğini iddia ediyor.

Ayrıca portföyümüzde önde gelen bir sosyal ağ uygulaması geliştiricisinin makine öğrenimi destekli otomatik içerik polisliği çözümü oluşturmak için ITRex'e başvurduğu bir proje var. Canlı akışları analiz edebilen ve ilgili eylemleri gerçekleştirebilen bir bilgisayarlı görme modeli geliştirdik ve algoritmanın dağıtımını hızlandırmak için MLOps'un en iyi uygulamalarından yararlandık.

Medya ve Eğlence Sektöründe Üretken Yapay Zeka Örneği

Runway'in üretken yapay zekası, gerçekçi arka plan öğeleri ve görsel efektler oluşturduğu "Her Şey, Her Yerde, Hepsi Aynı Anda" filminin yapımına büyük ölçüde katkıda bulundu. Bu film yedi Akademi Ödülü kazandı.

Son düşünceler

Yukarıdaki örneklerden de görebileceğiniz gibi, sağlam bir analitik güç arıyorsanız, karar verme konusunda yardıma ihtiyacınız varsa, yapay zeka destekli robotlar kullanmak istiyorsanız veya sıkıcı, monoton manuel görevleri otomatikleştirmek istiyorsanız yapay zeka, şirketinize değerli bir katkı olabilir. Ancak yaratıcılık ve hayal gücü sunan ve yeni bir şeyler üretebilen bir teknoloji istiyorsanız, üretken yapay zeka sizin için daha uygun olacaktır.

Teknik açıdan bakıldığında, üretken yapay zeka insan düşüncesini taklit etmeyi amaçladığı için daha karmaşıktır; yapay zekanın amacı ise modellerin üzerinde eğitim aldığı somut görevleri gerçekleştirmektir. Üretken yapay zekada neyin doğru, neyin yanlış olduğu konusunda net bir ayrım yoktur. İnsan yorumuna bağlı olduğundan performansının değerlendirilmesi daha zordur.

Üretken yapay zeka daha fazla hesaplama kaynağı tüketir ve oluşturulması, eğitilmesi ve ince ayar yapılması daha pahalıdır. Yapay zekayı uygulamanın maliyeti hakkında daha fazla bilgiyi blogumuzda bulabilirsiniz. Üretken yapay zeka için henüz benzer rakamlara sahip değiliz, bu nedenle konu hakkında daha fazla bilgi edinmek için bizi takip etmeye devam edin. Ancak sıfırdan üretken bir yapay zeka modeli oluşturmanın çok zor olacağını şimdiden söyleyebiliriz. Karşılaştırma amacıyla yapılan tahminler, OpenAI'nin ChatGPT-3'ü yaklaşık 45 terabaytlık metin verisi üzerinde eğittiğini gösteriyor. Bu, bir milyon fitlik kitaplık alanına eşdeğerdir. Bu birkaç milyona mal olur. Bu nedenle, sıfırdan bir model oluşturmak yerine muhtemelen mevcut bir modele ince ayar yapmanız gerekecektir.

Ancak üretken yapay zeka nispeten yenidir. Buna tamamen güvenmeli misin?

Birisinin tereyağının neden gökdelen inşa etmek için iyi olduğunu açıklamasını istediği ve algoritmanın bu iddiayı memnuniyetle destekleyen argümanlar ürettiği zamanlardaki gibi üretken yapay zeka hatalarını duymaya devam ediyoruz. Evet oluyor bunlar. Ancak bu teknolojinin kararlarını bağlamsal anlayışa, empatiye ve sosyal normlara göre değil, matematiksel modellere göre verdiğini unutmayın. Üretken yapay zeka, yapmak üzere tasarlandığı görevlerde çok iyi olabilir.

Son olarak, her zaman üretken yapay zekaya karşı yapay zeka olmak zorunda değildir. Üretken yapay zeka, iş sorunlarınıza daha da güçlü çözümler üretmek için diğer yapay zeka alt türleriyle el ele çalışabilir. Hangi çözümün sizin için en iyi sonucu verdiğini veya en iyi sonuçları elde etmek için her iki teknolojiyi nasıl birleştireceğinizi anlamak için bir yapay zeka geliştirme şirketine danışın.

Yapay zekayı dağıtmak istiyor ancak hangi alt türün iş ihtiyaçlarınıza en uygun olduğundan emin değil misiniz? Bize bir hat bırakın! Ekibimiz doğru algoritmaları uygulamanıza/ince ayar yapmanıza ve bunları iş akışlarınıza entegre etmenize yardımcı olacaktır.

Bu makale ilk olarak itrex web sitesinde yayınlanmıştır.