YOLA İLE YAPAY ZEKÂYI ÖĞRENİYORUZ — DERS 1


Yapay zekâ denildiğinde aklınıza ilk ne geliyor? İnsan gibi düşünen robotlar mı, sorularımıza cevap veren ChatGPT mi, yoksa birkaç kelimeyle oluşturulan gerçekçi görseller mi?

Aslında yapay zekâ bunların hepsinden daha geniş bir alanı kapsıyor.

Bu ilk dersimizde yapay zekânın ne olduğunu, nasıl çalıştığını, hangi alanlarda kullanıldığını ve geleceğimizi nasıl etkileyebileceğini inceleyeceğiz.


Yapay zekâ (Artificial Intelligence – AI), bilgisayar sistemlerinin normalde insan zekâsıyla ilişkilendirilen bazı görevleri gerçekleştirmesini sağlayan yöntem ve teknolojilerin genel adıdır.

Bu görevler arasında şunlar bulunur:

• İnsan dilini işlemek ve metin üretmek.
  
• Görsellerdeki nesneleri tanımak.
  
• Verilerdeki örüntüleri keşfetmek.
  
• Tahminlerde bulunmak.
  
• Sesleri tanımak ve konuşma üretmek.
  
• Belirli hedeflere yönelik kararları desteklemek.
  

Önemli bilgi: Yapay zekânın insan gibi cevap vermesi, insan gibi düşündüğü veya bilinç sahibi olduğu anlamına gelmez.


Geleneksel bilgisayar programlarında yazılımcılar, bilgisayara hangi durumda ne yapacağını açık kurallarla anlatır.

Makine öğrenmesinde ise sistemler, verilerdeki örüntülerden yararlanarak belirli görevleri yerine getirmeyi öğrenir.

Örnek: Bir sisteme binlerce kedi ve köpek fotoğrafı gösterildiğini düşünelim.

Sistem, eğitim sürecinde görsellerdeki özelliklerle doğru etiketler arasındaki ilişkileri öğrenebilir. Daha sonra daha önce görmediği bir fotoğrafı sınıflandırmaya çalışabilir.

Ancak her yapay zekâ sistemi aynı yöntemle çalışmaz.

Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve derin öğrenme birbirinin eş anlamlısı değildir. Makine öğrenmesi yapay zekânın, derin öğrenme ise makine öğrenmesinin alt alanlarından biridir.


ChatGPT gibi büyük dil modelleri, çok büyük miktarda metin ve başka veri türlerinden öğrenilen örüntülerden yararlanır.

Bu modeller, kullanıcıdan gelen ifadeyi değerlendirerek bağlama uygun yanıtlar üretir. Metin üretiminin temelinde, önceki bağlama göre sıradaki metin parçalarının olasılıklarını modelleme yaklaşımı bulunur.

Fakat bu sistemler bazen son derece ikna edici görünen yanlış bilgiler de üretebilir.

Bu duruma genellikle yapay zekâ halüsinasyonu denir.

Yola'nın uyarısı: Özellikle tarih, hukuk, sağlık ve bilim gibi alanlarda yapay zekânın verdiği bilgileri güvenilir kaynaklarla doğrulamak önemlidir.


Eğitim: Öğrencilerin seviyesine uygun açıklamalar, alıştırmalar, örnek sorular ve ders planları hazırlamak.

Programlama: Kod örnekleri üretmek, hataları analiz etmek ve yazılım geliştirme süreçlerini desteklemek.

Bilimsel araştırmalar: Büyük veri kümelerini incelemek, örüntüleri keşfetmek ve araştırmacılara yardımcı olmak.

Görsel tasarım: İllüstrasyon, afiş, konsept tasarım ve çeşitli yaratıcı içerikler üretmek.

Gündelik yaşam: Metinleri özetlemek, çeviri yapmak, plan hazırlamak ve farklı konularda fikir geliştirmek.

1. Üretilen bilgileri gerektiğinde doğrulayın.
   
2. Şifrelerinizi ve hassas kişisel bilgilerinizi paylaşmayın.
   
3. Yapay zekâ tarafından üretilen içerikleri eleştirel biçimde değerlendirin.
   
4. Başkalarının çalışmalarını kullanırken telif haklarına dikkat edin.
   
5. Yapay zekâyı öğrenmenin yerine değil, öğrenmeyi desteklemek için kullanın.
   

Yola diyor ki:

"Yapay zekâ sana bir cevabı saniyeler içinde verebilir. Ama o cevabın neden doğru olduğunu sorgulamak, öğrenmenin en değerli parçasıdır."

Yapay zekâyı yalnızca hazır cevap veren bir sistem olarak görmek yerine onunla sorular sorabilir, fikirlerimizi sınayabilir ve farklı bakış açıları geliştirebiliriz.


Bu konuyu yalnızca bir bilgi paylaşımı olarak bırakmak istemiyoruz. Çünkü gidenler.me'de öğrenmenin önemli bir parçası da fikir alışverişi.

Sizce yapay zekâ, insanların öğrenme ve düşünme becerilerini geliştiriyor mu, yoksa hazır cevaplara bağımlı hâle mi getiriyor?

Kendi deneyimlerinizi, katıldığınız veya karşı çıktığınız görüşleri yorumlarda paylaşabilirsiniz.

---

Bir sonraki dersimiz: Prompt Nedir? Yapay Zekâya Doğru Soru Sormanın Yolları

gidenler.me — Her yol bir hikâye...