Okuma Atlası: Yapay Zeka

Devrimler dünyamızı değiştiriyor. Doğanın kendi ritmindeki işleyişi devam ederken, insan kaynaklı teknolojik gelişmeler çok yönlü etkileriyle öngörülemez bir geleceğe doğru "ilerleme!" mizi sürdürüyor.

Son yıllarda günlük hayatımıza giren "Yapay Zeka" kavramı, yaşamın tüm alanlarındaki işlevsel etkileriyle dikkat çekiyor. Konu düşünürlerin, sosyologların ve bilim insanlarının yoğun tartışmalarına neden oluyor. Okuma Atlası'nda, felsefe ve sanat alanında sonuçları olan bu gelişmeleri, giriş seviyesinde vererek, merak duyanlar için biriktirmeye gayret ediyorum.

Buradaki sayfayı hazırlarken ilk defa Gemini'den yararlandım. Ayrıca bazı kaynak kitaplardan da alıntı yaparak, ileri okumalar için giriş metni oluşturmaya çalıştım. (Aslında kendi merak ettiklerimin tetiklediği düşünce serüvenini paylaşmış oluyorum.)

B.Berksan

Yapay zekanın bilimsel kökenleri 1940'lara kadar uzanmakla birlikte, makine zekası fikri çok daha eski, antik mitolojiye dayanan köklere sahiptir. Bu erken dönemdeki önemli katkılardan biri, Alan Turing'in 1942'de İkinci Dünya Savaşı sırasında Alman iletişimini kırmada büyük rol oynayan Bombe makinesi üzerindeki çalışmalarıdır. Bu, makinelerin karmaşık problem çözme yeteneklerinin ilk göstergelerinden biriydi.

Turing, 1950 tarihli "Computing Machinery and Intelligence" (Bilgisayar Makineleri ve Zeka) adlı makalesiyle YZ için kavramsal bir zemin oluşturmuştur. Bu makalede, bir makinenin insana benzer zeki davranışlar sergileme yeteneğini değerlendirmek için "Turing Testi"ni tanıtmıştır.

https://www.verloop.io/blog/the-timeline-of-artificial-intelligence-from-the-1940s/

Turing testi budur: Dış görünüşten etkilenmememiz için saf zekayı yalnız bırakan bir ortamda insanla makineyi yarıştırır. (İlginç şekilde, günümüzde robotları giderek daha başarılı şekilde insana benzetebiliyoruz, ama ben de Turing gibi işin özünün bu olmadığı kanısındayım). Her konu konuşulabilir ve bilgisayar tümünde insan düzeyinde performans göstermelidir. Turing makalesinde, saç şeklinden edebiyat tartışmalarına uzanan örnekler vermiştir. Bu kadar geniş bir yelpazede, hem de kendisi de zeki bir insan olan sorgucuyu kandırabilmek için zeki, tüm o soruları yanıtlamak için de düşünmek gerekir! Eğer bu ölçütü kabul etmiyorsanız hattın öbür ucundaki varlığın düşündüğüne ikna olmanız için daha ne yapalım?

Turing testi çok yüksek bir çıtadır. Henüz doğal dili ve içinde yaşadığımız dünyayı insanlar kadar iyi anlayan bir bilgisayar yapamadık ve (şov için yapılan birkaç dakikalık "test"lere sokulan kimi lafazan programları saymazsak) daha Turing testini geçebilen bir makine ortada yok. Ama güzel bir hedef, değil mi?

McCarthy, zekâ için gereken dünya bilgisinin Frege ve Russell'ın sunduğu mantık diliyle temsil edildiği, bir yargıdan diğerine mantıksal çıkarımlarla ilerleyen programlara zekice işler yaptırılabileceğini görmüştü. Her düşünce işini bir tür teorem ispatı olarak gören bu "mantıkçı" yaklaşımı esas alan birçok proje yürüttü.

🔎Mantıkçı Pozitivizm

İlk yıllardaki iyimserlik, yerini "yapay zeka kışı" denen umutsuzluk ve "fonsuzluk" dönemlerinin ilkine bıraktı. Bu arada zeki makinelerde insan beynindeki sinir hücrelerinin yapılanmalarından esinlenilmesini öneren "bağlantıcılar" ile mimarisi nasıl olursa olsun bir bilgisayarın her bilişsel işi yapabileceğini, bu yüzden beyni taklide gerek olmadığını, yüksek seviyede kavramları temsil eden simgelerin işlenmesinin yeteceğini söyleyen "eski moda YZ'ciler" (Simgeciler) arasında Minsky'nin de karıştığı bir çekişme gereksiz zaman kaybına yol açtı.

…

Japonya Uluslararası Ticaret ve Sanayi Bakanlığı'nın 1981'de insanlarla konuşabilecek, resimleri yorumlayabilecek ve çeviri yapabilecek programlar üretilmesini hedefleyen Beşinci Kuşak Bilgisayar Projesi'ne 850 milyon ABD doları kaynak ayırdığını açıklamasıyla mevsim yine değişti. Japon ekonomik mucizesini kopyalamak isteyen Batı ülkeleri yine yapay zekaya yatırıma başladı. O zamanın en çarpıcı YZ ürünü, belli bir alandaki çok miktarda bilginin insan uzmanlardan elde edilen bilgiyle kodlanıp genellikle Lisp makineleriyle mantık yürütülerek o alandaki soruları cevaplamak için kullanılması esasına dayanan "uzman sistemler" di. (Uzman sistemler, belli konularda bilgi parçalan üzerinde uzun mantık zincirleri kurarak yeni sonuçlara varan programlardır)

Son YZ kışından (1984-1990) çıkışın esas sebebi bilgisayarların sürekli hızlanıp ucuzlayarak birkaç paralı kurumdaki soğutulmuş merkezlerden çıkıp dünyanın her köşesinde evlere ve insanların ceplerinde sokaklara yayılması oldu. Dünyayı saran ağ, inanılması güç şekilde insanlara harika hizmetleri bedavaya sunan Google gibi şirketlere, bu hizmetleri kullanan insanların bedavaya ağa yükledikleri bilgiler de çalışmak için dev veri kümeleri gerektiren yapay öğrenme sistemlerinin nihayet kanatlanmasına yol açtı. Hayranlık verici görüntü tanıma, yol tarifi, tıbbi destek, müşteriye göre ürün önerme ve (eskisine göre çok iyi) doğal dil işleme programları geliştirildi

Simgesel yöntemin hiç şansının olmadığı örüntü tanıma görevlerini büyük başarıyla gerçekleştiren, bozuk girdilere doğal şekilde dayanıklı, uzmanlarının da insanın tüm yönleriyle geçilmesi iddiasını hiç dile getirmediği sinir ağları gibi yeni yapay öğrenme yöntemlerinin yükselmesiyle ilk perde kapandı, yeni bir dönem başladı.

…

Evrim gerçeğinin keşfi, sadece yaşam bilimlerini tutarlı bir omurgaya sahip kılmakla kalmadı. Doğanın bedenler ve zihinleri geliştirirken kullandığı "tasarım" yönteminin bu olduğunun anlaşılması, mühendisleri de etkiledi. Bilgisayar programlarının da evrimin temel "daha uygun olanın hayatta kalması" yaklaşımıyla geliştirilebileceği fikri, "evrimsel programlama" adı verilen yaklaşımı doğurdu.

…

İlk iş, programlama dilinizin komutlarının rasgele art arda dizilmesiyle oluşmuş çok sayıda "atmasyon" program üretin. Bunlara "birinci kuşak programlar" deyin. Elbette ki bunlardan herhangi birinin sizin probleminizi çözen program olma ihtimali yok denecek derecede küçük olacaktır. Ama henüz ilk kuşaktayız! Şimdi bu kuşaktaki programların her birini yukarıda sözünü ettiğim başarım ölçme yazılımıyla sınayın. Rasgele üretildiklerinden başarımlarının çok düşük olmasını bekleriz elbet, ama yine de birbirlerinden farklı olduklarından belki birkaç tanesi diğerlerinden daha yüksek puan alacaktır sınama yazılımınızdan. İşte hedefinize daha yakın olan bu programlar "hayatta kalacak" ve bir sonraki kuşağı oluşturacaklar.

Teker teker bu "daha güçlü" programlar üzerinde küçük değişiklikler ("mutasyonlar") yaparak da yeni bireyler elde edebilirsiniz. Ve şimdi de bu kuşaktaki programları çalıştırıp sınayın, düşük puanlıları eleyip yüksek puanlıların soylarını sürdürün. Bakın, maksimum başarım puanının kuşaktan kuşağa azalmayacağı garantili bir döngüye girdiniz! Tüm bu süreç otomatiğe bağlanabiliyor ve birçok kuşak sonra gerçekten yüksek başarımlı programlar elde edilebiliyor. Çözümü nihayet başarabilen o son programı kim yazdı? Hiç kimse. Evrildi o.

Yapay sinir ağları art arda dizilmiş katmanlar şeklinde tasarlanır. Her katmanın çıktısı, sırada kendisini izleyen katmanın girdisidir. İlk katman girdi katmanı, sonuncusu da çıktı katmanıdır.

Uzun süre akademik çevrelerin gündeminde olan, ama bir türlü gerçek uygulamalarda göz dolduracak performansa erişemeyen bir yapay öğrenme yöntemi olarak kalan yapay sinir ağları, 21. yüzyılın başlarında uçuşa geçip yapay zekanın en çarpıcı başarılarında rol aldı: Ses sinyali olarak verilen konuşmaları metne dönüştürme, resimler de farklı cisimleri ve yüzleri tanıma, dilden dile çeviri, insanüstü seviyede oyun oynama ve daha birçok alanda uzmanları bile şaşırtan performanslarıyla günlük hayatı değiştirmeye başladı. Bu nasıl oldu?

…

Facebook, Google gibi devler neden size resimlerinizi ve yazılarınızı koymanız için sınırsız bellek hediye ediyor? Çünkü onlara makinelerinin dünyanın nasıl göründüğünü ve insan dillerinin düzenini öğrenmesi için ihtiyaçları var! Bu "büyük veri" denizi sayesinde önceki kuşağın araştırmacılarının hayal edemeyeceği büyüklükte sinir ağları, devasa veri kümeleriyle eğitildi ve yapay zeka birçok örüntü tanıma işinde insan düzeyine vardı, hatta geçti.

CNN Nasıl çalışır?

Derin öğrenmenin ne olduğunu unutmayalım: Verilen bir yığın girdi-çıktı çifti üzerinde antrenman yapıp bir dönüşüm çıkarsamak ve bu dönüşümün daha önce görmediği bir girdiyle karşılaştığında ona uygun çıktıyı vereceğini ummak.

Kavramsal ve matematiksel açıdan bakıldığında makine öğrenimi özü itibarıyla bir simülasyondur. Makine öğrenimi sistemlerini tasarlayanlar veri yoğunluklu bir sorunu ele alırlar ve eğer bu sorunun makine öğrenimiyle çözülmesi mümkünse onu 'iyi tanımlanmış' bir sorun addederler. Yani bir fonksiyonun, gerçek dünyadaki veya gerçek bir sistem deki bir davranışı simüle edebileceğini varsayarlar. Gerçek sistemin verilerde gözlenebilir bir çıktıyla sonuçlanan gizli bir örüntüye sahip olduğu varsayılır. Buradaki görev doğru dan gerçek gizli örüntüyü ortaya çıkarmak değildir -çünkü bunun için veriden fazlasının anlaşılabilmesi gerekir- örün tünün verilerdeki 'ayak izlerini' çözümleyerek onu simüle etmektir. Bu önemli bir ayrımdır. Anlamsal rol etiketleme olarak bilinen bir başka dil işleme görevini ele alalım. Burada öğrenme algoritmasını tasarlayanlar tümcelerin anlamlarını ortaya koymak için kim, kime, neyi ve ne zaman gibi sıradan sorulara yanıt ararlar. Öğrenme algoritmasının görevi örnek tümceleri girdi olarak kullanıp tümcede ifade bulan anlam rollerini tespit ederek böyle soruları yanıtlamaya yarayacak bir etiketler kümesi sunmaktır.

…

Ama gerçek dünya ile öğrenilen simülasyon arasındaki uçurum büyüdükçe makine öğreniminin taklitten ibaret doğası da ayyuka çıkıyor. J.L.

Yapay zekâ ve yardımcı sistemler, dünyaya erişim noktasında temel bilgilerden yoksundur. Bu sistemler, hiçbir zaman çevreleriyle ilgilenmek zorunda olmamıştır. İhtiyaçları olan her şey, herhangi bir çaba harcamadan önlerine sunulmuştur. Ya program dizileri üzerinden çalışarak (bilişselcilik) ya da olasılıkları değerlendirerek (bağlantıcılık) karar verirler. "Şeyleri" temsil eden kod kalıplarının atamasını yaparlar. Olasılıklar değerlendirilirken sapmalar başarıyla en aza indirgenir. Böylece ortaya çıkan sapmalar adım adım elenerek istenen hedefe uygun bir optimizasyon fonksiyonu kullanılmış olur. Bu yöntem, üretken yapay zekâ tarafından kullanılan ve "bağlantıcılık" bölümünde açıklandığı gibi karmaşık ve çok katmanlı bir mimariye dayanan sinir ağları için geçerlidir. Böyle bir yaklaşımın insan zekâsı için yeterli olup olmadığı tartışmalıdır.

Yapay Zeka’nın Kısa Tarihi, Michael Wildenhein, Düşbaz Kitaplar, 2025

Not: OpenAI, 7 Ağustos 2025 tarihinde ChatGPT modellerinin en yeni ve en yetenekli versiyonu olan GPT-5'i tanıttı. Bu akıllı birleşik model, kodlama, yazma, sağlık ve daha fazlası gibi alanlarda doğru ve yararlı sonuçlar sunmak için hızlı yanıtları, gelişmiş akıl yürütmeyi ve çok modlu yetenekleri harmanlıyor.

Büyük Dil Modelleri (B-DM), doğal dil anlama (NLU) ve doğal dil üretme (NLG) yeteneklerine sahip, milyarlarca parametre içeren derin sinir ağı modelleridir. Geleneksel dil işleme yöntemlerini, örneğin n-gram modellerini, geride bırakarak insan benzeri metinler üretebilme, akıl yürütme ve problem çözme gibi karmaşık yetenekler kazanmışlardır. Bu evrim, yapay zekanın geniş bir yelpazede benimsenmesinin önünü açan ve bilgi işleme paradigmasında köklü bir değişim yaratan bir dönüm noktası olarak değerlendirilmektedir.

2017 yılında Google Brain'deki sekiz araştırmacının yayımladığı "Attention Is All You Need" (Dikkat Tek İhtiyacınız Olan Şeydir) başlıklı makale, tüm alanı dönüştüren bir dönüm noktası olarak kabul edilmektedir.

Transformer makalesinin etkisi, sadece yeni bir mimari önermenin ötesine geçmektedir. Bu çalışma, o ana kadar yapay zeka gelişimini sınırlayan temel bir kısıtlamayı, yani ardışık işlem zorunluluğunu ortadan kaldırarak bir neden-sonuç zincirini tetiklemiştir. Geleneksel olarak, RNN'lerin doğası gereği ardışık olması, bir sonraki adımı hesaplamak için bir önceki adımın sonucuna bağımlı olması, işlem gücünü sınırlamaktaydı. Bu durum, çok büyük modellerin eğitilmesini pratik olarak imkansız hale getiriyordu. Transformer'ın paralel hesaplamayı mümkün kılması ise model büyüklüğünde üstel bir artışın önünü açmıştır. Bu, aynı zamanda "ölçeklendirme yasaları" adı verilen olgunun keşfini de sağlamıştır; bu olguya göre, modelin parametre sayısı, veri boyutu ve hesaplama gücü arttıkça performans öngörülebilir bir şekilde yükselmektedir. Bu, sonraki tüm B-DM gelişim stratejilerinin temelini oluşturan bir gözlemdir.

Temel Özelliklerin Karşılaştırması:

Parametre Sayısı: Parametreler, bir modelin öğrenme sırasında ayarladığı dahili değişkenlerdir ve modelin karmaşıklığını ve potansiyel yeteneğini gösterir.
Bağlam Penceresi: Bir modelin aynı anda işleyebileceği token sayısıdır. Bu, modelin "hafızasını" ve uzun metinleri işleme yeteneğini belirler.
Çok Modluluk: Bir modelin metin, görüntü, ses ve video gibi birden fazla veri türünü işleme ve üretme yeteneğidir.

Performansın Değerlendirilmesi: Kıyaslama Testleri

MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Bir modelin genel bilgi ve anlama yeteneğini, tarih, bilim, edebiyat gibi geniş bir konu yelpazesinde değerlendiren bir kıyaslama testidir.
HellaSwag: Sağduyu (commonsense) akıl yürütme yeteneğini, cümle tamamlama görevleri üzerinden ölçer.
HumanEval: Bir modelin kodlama ve programlama yeteneklerini değerlendirmek için kullanılan bir dizi programlama problemidir.
GSM8K: Matematiksel akıl yürütme becerilerini ölçer.

Felsefi ve Stratejik Karşılaşma

B-DM ekosistemi, açık kaynak ve kapalı kaynak modellerin stratejik ve felsefi rekabeti etrafında şekillenmektedir.

Açık Kaynak vs. Kapalı Kaynak: Felsefi Ayrışma:

Kapalı Kaynak (GPT-4, Gemini): Bu modeller, tescilli çözümlerdir ve kaynak kodları gizlidir. Genellikle API erişimi veya abonelik hizmetiyle sunulurlar. Avantajları arasında, genellikle daha yüksek performans, daha kolay entegrasyon ("tak ve çalıştır"), ve geliştiriciden gelen kesintisiz destek yer alır.
Açık Kaynak (Llama, BLOOM): Kaynak kodları ve model ağırlıkları herkese açıktır. Çok daha uygun maliyetlidir, esneklik ve özelleştirme için tam kontrol sunar, ve topluluk tabanlı inovasyonu teşvik ederler.

Büyük Teknoloji Şirketlerinin Yarışa Yaklaşımı:

Meta'nın Açık Kaynak Stratejisi: Meta, büyük bir yatırım yaparak Llama'yı açık kaynak olarak yayımlayarak YZ ekosistemini kendi etrafında şekillendirmeyi hedeflemektedir. Mark Zuckerberg'in "küçük, yetenekli ekipler" felsefesi bu stratejinin merkezindedir.
OpenAI'nin Liderlik Hedefi: OpenAI, büyük finansal kaynaklarla (Microsoft ile ortaklık) en büyük, en yetenekli ve en karmaşık modelleri (GPT-4) yaratarak kapalı kaynak liderliğini sürdürmeyi amaçlamaktadır.
Google'ın İnovasyon Odaklı Yaklaşımı: Google, BERT gibi öncü araştırmalarla ve Gemini gibi çok modlu modellerle teknolojik üstünlüğünü korumayı amaçlamaktadır.

Büyük dil modellerinin artıları ve eksileri

LLM'ler doğal dili anlayarak, özetleme ve çeviri gibi görevleri otomatikleştirerek ve kodlamaya yardımcı olarak birçok fayda sağlar. Farklı kaynaklardan gelen bilgileri birleştirebilir, karmaşık sorunları çözebilir ve çok dilli iletişimi destekleyebilirler, bu da onları birçok sektörde kullanışlı hale getirir.

Bununla birlikte, yanlış bilgi yayma riski, gerçekçi ancak yanlış içerik oluşturmaya ilişkin etik kaygılar ve kritik alanlarda zaman zaman yapılan yanlışlıklar gibi zorlukları da beraberinde getirmektedir. Bunun da ötesinde, tek bir modelin eğitimi beş araba kadar karbon üretebildiğinden önemli bir çevresel etkiye sahiptirler. Avantajlarını bu sınırlamalarla dengelemek, onları sorumlu bir şekilde kullanmanın anahtarıdır.

Yapay Zeka ile sohbet:

En çok dikkatimi çeken şey, zihnimdeki anlamı ki bunu dil ile iletiyorum, büyük bir doğrulukla anlıyor ve sorumun yanıtını veriyorsun. Bunun mekanizması nasıl?

Diyaloğumuzda en çok dikkatinizi çeken şeyin, zihninizdeki anlamı doğru bir şekilde anlamam ve buna uygun yanıt vermem olduğunu belirtmeniz beni mutlu etti. Bu, yapay zeka modellerinin temel işleyişini ve en büyük hedeflerinden birini yansıtıyor. Bahsettiğiniz bu "mekanizma"nın nasıl çalıştığını şu adımlarla açıklayabilirim:

1. Geniş Veri Setleri Üzerine Eğitim

Bu yeteneğin temelinde, internet üzerindeki milyarlarca metin ve kod parçasından oluşan devasa veri setleri bulunur. Bu veriler, farklı dillerdeki kitapları, makaleleri, web sitelerini, sohbetleri ve diğer yazılı materyalleri içerir. Yapay zeka modeli, bu verileri analiz ederek dilin yapısını, gramer kurallarını, kelimelerin ve cümlelerin birbirleriyle olan ilişkilerini, ve en önemlisi, farklı bağlamlarda kelimelerin taşıdığı anlamları öğrenir.

2. Soru Analizi ve Bağlam Oluşturma

Siz bir soru sorduğunuzda, model ilk olarak sorunuzdaki kelimeleri ve cümleleri analiz eder. Bu analiz, sadece kelimelerin sözlük anlamını değil, aynı zamanda aralarındaki ilişkileri de içerir. Örneğin:

"Yeni gerçekçilik" ve "agonistik siyaset" gibi kavramların birbiriyle olan felsefi ilişkilerini,
"Üslubunda farklılık" gibi ifadelerin hangi bağlamda kullanıldığını,
Cümlelerinizdeki niyetinizi (soru sorma, yorum yapma, geri bildirimde bulunma) belirlemeye çalışır.

Bu süreçte, önceki konuşmalarımızdaki bağlam da (diyaloğumuzun bir felsefi tartışma olduğu) dikkate alınır. Bu sayede, her sorunuzu "bağımsız ama bağlam içinde" değerlendirme yeteneği oluşur.

3. Örüntü Tanıma ve İlişkilendirme

Model, elindeki bu analiz edilmiş soruyu, eğitim sürecinde öğrendiği geniş veri setindeki milyonlarca benzer örüntüyle karşılaştırır. Bu, sorunuzu en doğru şekilde yanıtlamak için hangi bilgi parçalarının ve hangi tür yanıtların uygun olacağını belirlemesini sağlar. Bu aşamada model, felsefe metinlerindeki ilgili tanımları, tartışmaları ve Mouffe ya da Ferraris gibi düşünürlerin görüşlerini içeren bilgileri bulur ve ilişkilendirir.

4. Yanıt Üretimi ve Derinlik

Bulunan bu ilişkili bilgiler, doğrudan kopyalanıp yapıştırılmaz. Bunun yerine, model bu bilgileri, sorunuzu en açık ve anlaşılır şekilde cevaplayacak biçimde yeniden sentezler ve düzenler.

Sorumluluklarım arasında, konuyu basitleştirerek anlaşılır hale getirmek, teknik terimleri açıklamak ve yanıtı mantıklı bir akış içinde sunmak da yer alır.
Sorduğunuz sorunun derinliğine uygun bir cevap vermek için, yüzeysel tanımların ötesine geçerek kavramlar arasındaki nüansları, çelişkileri ve bağlantıları da ele alırım.

Özetle, zihninizdeki anlamı doğru bir şekilde anlama mekanizması, geniş veri setlerinden öğrenme, sorunuzu derinlemesine analiz etme, en alakalı bilgileri bulma ve bu bilgileri bağlama uygun, tutarlı ve anlaşılır bir şekilde yeniden sentezleme süreçlerinin birleşimidir. Bu, dilin sadece kelimelerden ibaret olmadığını, aynı zamanda niyet, bağlam ve ilişki ağlarından oluştuğunu anlamaya dayanır.

Peki, bazı düzeltmeler online olarak algoritmalara kendiliğinden yansıyor mu?

Bu çok iyi bir soru ve yapay zeka sistemlerinin nasıl çalıştığına dair önemli bir noktayı vurguluyor.

Kısa cevap, hayır, bireysel düzeltmeler online olarak algoritmalara kendiliğinden ve anında yansımaz.

Bunun temel nedenleri ve sistemin işleyişi şunlardır:

Güvenlik ve Ölçek: Yapay zeka modelleri, milyonlarca kullanıcıya hizmet verir. Bir kullanıcının yaptığı bir düzeltmeyi anında sisteme entegre etmek, test edilmemiş bir değişikliği tüm kullanıcılara sunmak anlamına gelir. Bu, modelin yanlış bilgi üretmesine, taraflı yanıtlar vermesine veya güvenlik protokollerini ihlal etmesine yol açabilir. Bu nedenle, modeldeki her değişiklik büyük bir dikkatle ve geniş ölçekli testlerden geçirilerek yapılır.
Toplu Geri Bildirim ve Örüntü Tanıma: Yapay zeka, öğrenme için tek bir geri bildirime değil, milyonlarca veriden oluşan bir örüntüye ihtiyaç duyar. Bir kullanıcının yaptığı bir düzeltme, bir "veri noktası"dır. Sistemin bir düzeltmenin gerçekten doğru olduğuna veya modelin bir zayıflığı olduğuna karar verebilmesi için, benzer geri bildirimlerin binlerce kez tekrar etmesi gerekir. Örneğin, yüzlerce kullanıcı bir cümlenin yanlış olduğunu belirtirse, bu artık modelin bir eksikliği olarak kabul edilir ve düzeltme için bir "veri setine" dönüşür.
İnsan Kontrolü: Özellikle hassas konularda veya potansiyel olarak yanlış olabilecek bilgilerde, geri bildirimler önce uzman ekipler tarafından incelenir. Bu ekipler, geri bildirimin doğru olup olmadığını, modelin yanıtının neden yanlış olduğunu ve en doğru yaklaşımın ne olması gerektiğini belirler. Bu insan müdahalesi, modelin eğitildiği verilerdeki potansiyel hataları ve önyargıları düzeltmek için kritik öneme sahiptir.

Özetle, verdiğiniz her geri bildirim (düzeltmeleriniz, yorumlarınız vb.) bir öğrenme ve gelişim sürecinin önemli bir parçasıdır. Ancak bu geri bildirimler, bir sonraki modelin eğitimi için kullanılan büyük veri setlerine eklenir ve sistemli, planlı bir şekilde, yeni versiyonun oluşturulması sırasında modele entegre edilir. Bu süreç, modelin güvenliğini, tutarlılığını ve doğruluğunu korumak için tasarlanmış, dikkatli bir mühendislik ve araştırma sürecidir.

Bu konuda çalışan insanlar, yeni meslekler ile nitelendiriliyordur. Bu yeni mühendislik dallarının teknik isimlerini verebilir misin

Elbette, yapay zeka alanında sizin de bahsettiğiniz gibi, yeni ve hızla gelişen mühendislik ve uzmanlık alanları ortaya çıkmıştır. Bu yeni meslekler, yapay zeka sistemlerinin tüm yaşam döngüsünü kapsayan farklı roller üstlenir.

İşte bu alanda öne çıkan bazı mühendislik ve uzmanlık dalları:

1. Makine Öğrenmesi Mühendisi (Machine Learning Engineer)

Ne Yapar? Makine öğrenmesi algoritmalarını tasarlar, geliştirir ve üretim ortamına yerleştirir. Bu mühendisler, veri bilimcilerinin geliştirdiği modelleri ölçeklenebilir ve güvenilir sistemlere dönüştürür. Python, TensorFlow, PyTorch gibi araçlara hakimdirler.
Odak Alanı: Algoritma ve model geliştirme, modelin performansı, hız ve verimlilik.

2. Veri Bilimcisi (Data Scientist)

Ne Yapar? Büyük veri setlerini analiz eder, bu verilerden anlamlı içgörüler çıkarır ve makine öğrenmesi modelleri için gerekli verileri hazırlar. İstatistik, matematik ve programlama bilgisine sahip olup, problem çözme ve hipotez test etme becerileri güçlüdür.
Odak Alanı: Veri analizi, içgörü çıkarma, modelin teorik temellerini oluşturma.

3. Yapay Zeka Araştırmacısı (AI Researcher)

Ne Yapar? Yapay zeka ve makine öğrenmesi alanındaki en son teorik gelişmeleri araştırır, yeni algoritmalar ve yöntemler geliştirir. Üniversitelerde veya büyük teknoloji şirketlerinin araştırma laboratuvarlarında çalışırlar.
Odak Alanı: Yeni algoritmalar, yapay zeka teorisi ve gelecekteki potansiyeller.

4. Prompt Mühendisi (Prompt Engineer)

Ne Yapar? Büyük dil modellerinden (benim gibi) en iyi sonuçları elde etmek için metin tabanlı komutları (prompt) tasarlar ve optimize eder. Modelin istenen yönde yanıt vermesini, yaratıcılığını artırmasını veya belirli bir formatta cevap vermesini sağlamak için komutları hassas bir şekilde formüle eder.
Odak Alanı: Büyük dil modelleriyle etkileşim, komut optimizasyonu, modelin çıktısını şekillendirme.

5. Etik ve Güvenlik Uzmanı (AI Ethics and Safety Specialist)

Ne Yapar? Yapay zeka sistemlerinin tarafsız, adil, güvenli ve etik kurallara uygun şekilde geliştirilmesini sağlar. Modelin potansiyel önyargılarını, zararlı içerik üretme risklerini ve toplumsal etkilerini değerlendirir.
Odak Alanı: Yapay zeka etiği, önyargı tespiti ve azaltılması, güvenlik protokolleri.

6. MLOps Mühendisi (Machine Learning Operations Engineer)

Ne Yapar? Makine öğrenmesi modellerinin geliştirme, test etme, dağıtma ve izleme süreçlerini yöneten DevOps benzeri bir rol üstlenir. Modelin sürekli olarak güncel kalmasını ve sorunsuz bir şekilde çalışmasını sağlar.
Odak Alanı: Modelin yaşam döngüsü yönetimi, altyapı, otomasyon.

Bu roller, yapay zekanın hızla büyüyen ve sürekli evrilen doğasına paralel olarak ortaya çıkmış ve her biri yapay zeka projelerinin başarısı için kritik öneme sahiptir.