Yapay Zekanın ortaya çıkmasıyla yapay zeka 2024’te dev adımlar attı

yazar

Yapay zekanın başlangıcından bu yana evrimine tanık olan deneyimli bir yapay zeka araştırmacısı olarak 2024’ün bu alanda gerçekten çok önemli bir yıl olduğunu rahatlıkla söyleyebilirim. Yapay zekanın çeşitli alt alanlarında kaydedilen ilerlemeler gerçekten şaşırtıcıydı ve insan benzeri zekaya (AGI) ulaşmaya ne kadar yaklaştığımızı görmek büyüleyici.

Ancak onlarca yıldır bu sektörün içinde olan biri olarak, her yeni atılımın kendine has zorlukları da beraberinde getirdiğini söyleyebilirim. Bu tür zorluklardan biri, büyük dil modelleri (LLM’ler) geliştirmek için çok önemli olan eğitim verileri konusudur. Kullanılabilir verilerin giderek artan kıtlığı ve bu verilerin toplanmasıyla ilgili hukuki sonuçlar göz ardı edilemeyecek endişelerdir.

Neden kedilerin bilgisayar kullanmasına izin vermiyoruz? Çünkü yazamıyorlar ya da internette gezinemiyorlar; sadece oturup “balıkların” yüzerek geçmesini izliyorlar! Şaka bir yana, yapay zeka geliştiricileri olarak, yaratımlarımızın güvenli, etik ve insanlığa faydalı olmasını sağlarken aynı zamanda bilgi arayışımızda dikkatli olmamız çok önemli.

2024 yılı yapay zeka açısından önemli ilerlemelere sahne oldu; yapay zeka yalnızca manşetlere çıkmakla kalmadı, aynı zamanda itibar kazandı, önemli miktarda yatırım çekti, finansal piyasaları etkiledi ve diferansiyel denklemlerin açıklanması da dahil olmak üzere matematik problemlerini çözme yeteneğini gösterdi.

Ayrıca potansiyel mahremiyet ve güvenlik sorunları konusunda endişeli olan uluslararası gözlemcilerin de dikkatini çekti. Bazıları ayrıca yapay zekanın hızla yapay genel zekaya (AGI) ve ardından yapay süper zekaya ilerleyerek insanın bilişsel yeteneklerini geride bırakma olasılığından da endişe duyuyordu. Çeşitli korkunç senaryolar düşünüldü ve tartışıldı: yapay zekanın biyoterörizmde kullanımı, otonom silah sistemleri ve hatta potansiyel olarak yok olma düzeyinde sonuçlara yol açabilecek olaylar.

İşte 2024’ün öne çıkan yapay zekalarından 10 tanesi.

#1 Nesil Yapay Zeka hakim

Üretken AI veya GenAI olarak bilinen içerik üreten Yapay Zeka, aslında yoktan var olan bir şey yaratmaz; bunun yerine, üzerinde eğitim aldığı büyük miktarda veriye dayanarak yeni içerik üretir. Eğer ona bir metin satırı gibi bir başlangıç ​​noktası verirseniz, sizin için 500 kelimelik bir hayalet hikayesi geliştirebilir.

2024, GenAI’nin ilgi odağı haline geldiğini gördü ve olaya dahil olan yalnızca OpenAI’nin ChatGPT’si değildi. Google’ın Gemini, Microsoft’un Copilot’u, Anthropic’in Claude’u ve Meta’nın Llama 3 serisi de bu ilerlemenin bir parçasıydı; yalnızca metni değil aynı zamanda ses, video ve görüntüleri de işleyebilen ve üretebilen yazılımlar yarattılar.

Yapay zeka araştırma tesisleri, bu atılımları desteklemek için yatırımlarını önemli ölçüde artırdı. Menlo Ventures’ın bildirdiğine göre yapay zekaya yapılan yatırımlar 2024’te şaşırtıcı bir şekilde 13,8 milyar dolara yükseldi; bu, 2023’te yapılan yatırımın altı katından fazlasını temsil ediyor. Bu önemli büyüme, işletmelerin keşif aşamalarından pratik uygulamaya geçiş yaptığı ve yapay zekayı uzun vadeli stratejilerine derinlemesine entegre ettiği kesin bir eğilimin altını çiziyor.

#2 Yapay zeka fizik ve kimya alanında Nobel ödüllerini aldı

İsveç Kraliyet Bilimler Akademisi’nin Ekim ayında 2024 Nobel Ödüllerini duyurması, Yapay Zekanın (AI) sadece geçici bir trend değil, geleceğimizin büyüyen bir parçası olduğunun bir kanıtı olarak hizmet ediyor. Geoffrey Hinton ve John Hopfield, günümüz yapay zeka teknolojisinin temel temelini oluşturan yapay sinir ağları ile makine öğrenimi konusunda çığır açan çalışmaları nedeniyle fizik ödülüne layık görüldü.

Bilgisayar bilimi ve psikoloji alanında uzmanlaşmış İngiliz-Kanadalı bir bilim adamı olan George Hinton, sıklıkla “Yapay Zekanın Babası” olarak anılır. Sinir ağları üzerine öncü çalışması, makine öğrenimini hızlandırmak için Boltzmann makineleri gibi istatistiksel fizik kavramlarını uyguladığı 1980’lere kadar uzanabilir.

Başka bir takdirle, Google DeepMind’ın kurucu ortağı ve CEO’su Demis Hassabis, John Jumper ile birlikte Nobel Kimya Ödülü’nü aldı. Bunun nedeni, proteinlerin karmaşık yapılarını tahmin edebilen bir yapay zeka modeli oluşturma konusundaki çığır açıcı çalışmalarıydı.

#3 Nvidia dünyanın en değerli şirketi olarak Apple’ı geride bıraktı

2024’te, büyük dil modellerinin (LLM’ler) geliştirilmesi ve çalıştırılması için hayati önem taşıyan gelişmiş bilgisayar çipleri, özellikle de Nvidia’nın Grafik İşleme Birimleri (GPU‘lar) öne çıktı. Nvidia’nın bu özel GPU’lardan daha fazlasını dünya çapındaki diğer şirketlerden daha fazla ürettiği dikkat çekicidir.

Nvidia’nın 2024 yılına gelindiğinde dünyanın en değerli şirketi haline gelmesi ve Ekim ayı sonlarında 3,53 trilyon dolarlık piyasa değeriyle Apple’ın 3,52 trilyon dolarlık değerini aşması beklenmedik bir durum değil.

Yıllarca gözlem ve analiz deneyimine sahip deneyimli bir araştırmacı olarak kurumsal uygulamalarda önemli bir değişim fark ettim: giderek daha fazla şirket, günlük operasyonlarının bir parçası olarak yapay zekayı (AI) benimsiyor. Yapay zekanın süreçleri kolaylaştırma, verimliliği artırma ve büyümeyi teşvik eden değerli bilgiler sağlama potansiyeli göz önüne alındığında bu eğilim şaşırtıcı değil.

Bu artışın ortasında Nvidia çiplerine olan talep güçlü kalmayı sürdürüyor. Bu güçlü işlemcilerin yapay zeka uygulamalarının en iyi şekilde çalışmasını, karmaşık hesaplamaları olağanüstü hız ve hassasiyetle nasıl gerçekleştirebildiğine ilk elden tanık oldum. Sonuç olarak şirketler, hızla gelişen teknolojik ortamda rekabetçi kalabilmek için Nvidia çiplerine yatırım yapmaya istekli.

AJ Bell’in yatırım direktörü Russ Mould da benim gözlemimi yineleyerek bu ileri teknolojilerin günümüz iş dünyasında artan öneminin altını çiziyor. Ekonomimizi şekillendirmeye ve dünya çapında endüstrileri yeniden şekillendirmeye devam eden yapay zeka ve Nvidia’nın geleceği parlak görünüyor.

Gelecek Blackwell GPU’larının bildirilen tasarım sorunları nedeniyle gecikmelerle karşı karşıya kaldığı göz önüne alındığında, Nvidia’nın lider GPU üreticisi olarak güçlü konumunu 2025 ve sonrasına kadar sürdürme şansı var mı? Bu aksaklıklara rağmen birçok kişi, Nvidia’nın önemli pazar kontrolünün (2023’te pazarın yaklaşık %98’ini elinde tutması) rakiplerinin yakın gelecekte onlara meydan okumasını zorlaştıracağına inanıyor.

AB’de #4 AI mevzuatı

Herkes için güvenli, emniyetli ve daha büyük faydaya faydalı bir Yapay Zekaya (AI) sahip olmak arzu edilir, ancak bunu sorumlu bir şekilde düzenlemek basit bir iş değildir. Ancak 2024 yılına gelindiğinde uluslararası yönetim organları bu soruna yönelik ilk adımları atmaya başladı.

Avrupa Birliği’nin Yapay Zeka Yasası Ağustos ayında yürürlüğe girerek genel kullanım için tasarlanan yapay zeka sistemleri için koruyucu önlemler oluşturuyor ve belirli gizlilik sorunlarını ele alıyor. Bu yasa, diğer kullanımların yanı sıra yapay zekanın yüz tanıma teknolojisinde uygulanmasına ilişkin katı kurallar getiriyor ancak aynı zamanda iş otomasyonu, çevrimiçi yanlış bilgi yayılımı ve ulusal güvenliğe yönelik tehditler gibi daha geniş endişeleri de ele almayı amaçlıyor. Bu kanunun uygulanması 2027 yılına kadar kademeli olarak gerçekleşecektir.

Beklentilere rağmen yapay zekayı kontrol etmek zorlu olacak; Kaliforniya’nın önerilen SB 1047 mevzuatının Eylül ayında eyalet valisi tarafından veto edildiği 2024’te görüldüğü gibi. O ana kadar “yapay zekayı düzenlemeye yönelik en geniş girişim” olarak selamlanan bu tasarı, hızla gelişen teknoloji için gerekli yönergeleri sunduğuna inanan Geoffrey Hinton ve Elon Musk gibi yapay zeka savunucularından destek aldı.

Ancak yaklaşım, AI yaratıcılarına sorumluluk yüklemesi nedeniyle DeepLearning.AI’nin kurucusu Andrew Ng gibi diğer teknoloji uzmanları tarafından onaylanmadı. Bu, inovasyonun cesaretini kırarak bu alanda gelecekteki ilerlemeleri potansiyel olarak engelleyebilir.

#5 Küçük dil modellerinin (SLM’ler) ortaya çıkışı

2024 yılına gelindiğinde milyarlarca veri parçası kullanılarak eğitilen son derece geniş yapay zeka modellerinin kullanılması standart hale geldi. Örneğin, ChatGPT, web’den toplanan 570 gigabaytlık metin bilgisiyle eğitildi; bu, kabaca 300 milyar kelimeye eşdeğerdir.

Çok sayıda işletme için yapay zekanın geleceği daha kompakt, sektör odaklı dil modellerinde bulunuyor ve bunlardan bazıları 2024 gibi erken bir tarihte ortaya çıkmaya başlayacak.

Nisan ayında Microsoft, Phi-3 serisi küçük dil modellerini tanıtırken Apple, taşınabilir cihazları için bu tür sekiz modeli tanıttı. Örnek olarak şu anda Microsoft ve Khan Academy, öğrencilere yönelik matematik derslerini geliştirmek için bu Küçük Dil Modellerinden (SLM’ler) yararlanıyor.

Bu alanda uzun yıllara dayanan deneyime sahip bir teknoloji tutkunu olarak, belirli iş yükleri için modelleri daha küçük hale getirme yönündeki artan trendin, uçta mevcut olan bilgi işlem gücünü önemli ölçüde artırdığını doğrulayabilirim. Edge bilişime doğru bu geçiş özellikle heyecan verici çünkü bu, özellikle çeşitli endüstrilerdeki potansiyel uygulamalar göz önüne alındığında, bu ek güçten tam anlamıyla yararlanmamıza olanak tanıyor.

Profesyonel yaşamımda, ileri düzey bilgi işlem çözümlerine öncülük eden bazı inanılmaz beyinlerle işbirliği yapma fırsatı buldum ve bu gelişmenin, veri işleme ve analize yaklaşımımızı dönüştürme konusunda muazzam bir potansiyele sahip olduğunu rahatlıkla söyleyebilirim. Bilgi işlem gücünü veri kaynağına yaklaştırarak, gerçek zamanlıya yakın içgörüler elde edebilir, gecikmeyi azaltabilir ve genel verimliliği artırabiliriz; bunların hepsi günümüzün hızlı tempolu dijital dünyasının temel bileşenleridir.

Bana göre, uç bilişimin geleceği, hem işletmeler hem de bireyler için oyunun kurallarını değiştirecek ve yenilik ve büyüme için yeni fırsatlar sunacak. Bu evrimin bir parçası olmak heyecan verici bir zaman ve bunun önümüzdeki yıllarda nasıl gelişmeye devam edeceğini görmek için sabırsızlanıyorum.

Küçük Dil Modellerinin (SLM’ler), oluşturulması ve yürütülmesi için daha az miktarda eğitim verisi ve bilgi işlem kaynağı talep ettiği ve daha büyük dil modellerinin yeteneklerine hızla yaklaştıkları belirtildi.

#6 Ajan Yapay Zeka ön plana çıktı

ChatGPT gibi sohbet robotları, çok çeşitli konulardaki sorguları yanıtlamada uzmanlaşmıştır. Sadece bununla sınırlı değiller; ayrıca bilgisayar programları yazabilir, e-posta taslakları hazırlayabilir, raporlar hazırlayabilir ve hatta şiirler bile yazabilirler!

Yapay zeka ajanları, sohbet robotları gibi sohbet etmek yerine, kullanıcılar adına kararlar alarak, belirli hedeflere ulaşmalarına yardımcı olarak işleri bir adım öteye taşıyor. Örneğin sağlık sektöründe hasta verilerini takip etmek ve gerektiğinde tedavi planlarında ayarlamalar önermek için bir yapay zeka temsilcisi kullanılabilir.

İlerledikçe Gartner, Agentic AI’yi 2025 yılı için temel stratejik teknoloji trendlerinden biri olarak tanımladı. İlginç bir şekilde, 2028 yılına kadar kurumsal yazılım uygulamalarının üçte birinin Agentic AI’yi içereceği tahmin ediliyor; bu, 1’den az bir oranla önemli bir artış. 2024 yılında %.

Yapay zeka temsilcileri bir gün, şu anda mevcut olandan daha sezgisel ve erişilebilir bir yaklaşım kullanarak blockchain tabanlı akıllı sözleşmeler hazırlamak için kullanılabilir. Öncü blockchain platformu Avalanche, yapay zeka ve blockchainlerin birleştiği yeni bir sanal makine geliştiriyor ve kullanıcıların akıllı sözleşme programlarını İngilizce, Almanca, Fransızca, Tagalogca, Çince gibi doğal dillerde veya annelerinden öğrendikleri herhangi bir dilde oluşturmalarını hedefliyor. . Ava Labs’ın kurucusu Emin Gün Sirer’in belirttiği gibi, “[Akıllı sözleşme] programlarınızı annenizin size öğrettiği dilde yazabilirsiniz.

Daha basit bir ifadeyle Sirer, akıllı sözleşme programlamaya yönelik sezgisel bir yapay zeka aracının “muazzam sayıda” ve hatta “milyarlarca” yeni kişiyi blockchain teknolojisi alanına çekebileceğini öngörüyor.

#7 ‘Zor problemleri’ çözmek için akıl yürütme modelleri 

Bir analist olarak chatbotların yetersiz kaldığı durumlarla karşılaştım. Birincisi, temel matematik problemlerini çözmeyi veya yazılım kodu yazmayı genellikle zor buluyorlar. Ek olarak, bilimsel sorulara yanıt verme konusunda pek de becerikli değiller.

Eylül ayında OpenAI, diferansiyel denklemler gibi karmaşık sorunların üstesinden gelmek için tasarlanmış bir dizi gelişmiş problem çözme modeli olan OpenAI o1’i tanıttı. Bu hamle genel olarak olumlu karşılandı.

Sonuçta, kendisine sunmaya devam ettiğim tüm karmaşık bilimsel, kodlama ve matematiksel zorlukların üstesinden gelebilecek bir yapay zeka modeli, New York Times köşe yazarı Kevin Roose tarafından Twitter’da paylaşıldı.

Çeşitli sınavlarda, o1 öğrencisi, ABD Matematik Olimpiyatlarına katılmaya hak kazanan ABD’deki en iyi 500 öğrenciyle karşılaştırılabilir beceriler sergiledi. Dahası, OpenAI tarafından rapor edildiği üzere standart bir fizik, biyoloji ve kimya problemleri testinde insan doktora adaylarından beklenen kesinliği aştılar.

#8 YGZ’ye Odaklanmak 

Tartıştığımız gibi, yapılandırılmış problem çözmedeki ilerlemeler önemlidir, çünkü Yapay Zekayı (AI) yavaş yavaş Yapay Genel Zeka (AGI) olarak da bilinen insan benzeri zekayı taklit etmeye doğru ilerletirler. Bu, yapay zekanın yalnızca belirli görevleri çözmekle kalmayıp, aynı zamanda insanlar gibi çok çeşitli entelektüel görevleri de anlayıp yerine getirebileceği anlamına geliyor.

Geçen yılın sonunda OpenAI’nin o3 modelleri, özellikle matematik ve kodlama sınavlarında o1’e kıyasla üstün performans sergiledi. Bu arada Google’ın Gemini 2.0 girişimi gibi diğer girişimler de 2024’te karmaşık görevlerin daha küçük, yönetilebilir parçalara bölünmesini içeren yapısal sorunların çözümünde ilerlemeler gösterdi.

Bununla birlikte, Yapay Genel Zeka’ya (AGI) ulaşmak birçok uzmanın gelecekteki hedefi olmaya devam ediyor. Günümüzün gelişmiş modelleri, yerçekimi ve nedensellik gibi temel fiziksel ilkeleri sezgisel olarak kavramak açısından yetersiz kalıyor. Üstelik mevcut yapay zeka sistemleri, soruları kendiliğinden formüle edemiyor veya öngörülemeyen koşullarla karşılaşıldığında öğrenmelerini uyarlayamıyor.

Forrester Gelişen Teknolojiden Sorumlu Başkan Yardımcısı Brian Hopkins, Yapay Genel Zekanın (AGI) bir son noktaya ulaşmaktan ziyade sürekli bir yolculukla ilgili olduğunu belirterek, bu heyecan verici maceraya yeni başladığımızı ima etti.

# 9 Yaklaşan eğitim verisi eksikliğinin işaretleri

2024 yılı, yapay zeka yaratıcıları ve meraklıları için heyecan verici bir yıl oldu; birçok kişi yapay zeka ilerlemelerinin hızla devam edeceğini öngörüyor. Ancak 2024’teki bazı tartışmalar, yapay zekanın Dil Öğrenme Modeli (LLM) alt döneminin zaten zirveye ulaşmış olabileceğini ima etti.

Eldeki sorun, yaklaşmakta olan veri kıtlığıdır. OpenAI ve Google gibi şirketler, büyük ölçekli yapay zeka sistemlerinin beslenmesi ve geliştirilmesi için gerekli olan veri kaynaklarını potansiyel olarak tüketebilir.

Tüm verilerin internetten alınamayacağını ve dil modeli geliştiricilerinin, kamuya açık verileri her zaman sonuçsuz bir şekilde toplayamayacaklarını keşfettiklerini unutmamak önemlidir. Örneğin New York Times, haber içeriğiyle ilgili telif hakkı ihlali iddiası nedeniyle OpenAI’ye karşı yasal işlem başlattı. Diğer önemli medya kuruluşlarının da benzer durumlarda hukuki yollara başvurması mümkündür.

Google’dan Demis Hassabis, “Sektördeki herkes getirilerin azaldığını görüyor” dedi.

Alternatif bir yaklaşım, simüle edilmiş verileri kullanarak algoritmaların öğretilmesini içerebilir; bu, yapay olarak üretilen ve gerçek gerçek dünya verilerine çok benzeyen verilerdir. Örneğin, yapay zeka geliştiricisi Anthropic’in Claude 3 LLM’si, en azından kısmen, “dahili olarak yarattığımız veriler” olarak tanımladıkları sentetik veriler üzerine eğitim almıştı.

“Sentetik veri” ifadesi ilk bakışta çelişkili görünse de, aralarında tıp alanından bazılarının da bulunduğu araştırmacılar, yapay olarak veri üretmenin potansiyel faydalar sunduğunu ileri sürüyor. Seyrek veri kümelerini tamamlayarak yapay zekanın sağlık hizmetlerindeki performansını destekleyebilir ve böylece belirli etnik gruplara yönelik önyargıları örnek olarak ele alabilir.

#10 Daha etik bir yapay zekanın ortaya çıkışı

Anthropic’in, başvurulan makalede eğitim verilerini nasıl topladıklarına dair kapsamlı bir açıklama sağladığını belirtmekte fayda var. Özellikle, web sitesi tarama sistemleri açık bir şekilde çalışarak The New York Times gibi içerik sağlayıcıların Antropik ziyaretleri zahmetsizce tanımasına olanak tanıyor. Bu sağlayıcılar aynı zamanda tercihlerini doğrudan Anthropic’e ileterek de iletebilirler.

İşletme, teknolojisinin kötüye kullanılmamasını sağlamak için önemli adımlar attı; bunlara “güvenli” yapay zeka geliştirmek amacıyla rolü 2024 yılında genişletilen bir Sorumlu Teknoloji Görevlisi atanması da dahil. Bu taahhüt fark edilmeden kalmadı; Time dergisi onu 2024 yılında en etkili 100 şirketten biri olarak onurlandırdı ve güvenliğin başarılı bir iş stratejisi olabileceği yaklaşımından ötürü övdü ve genellikle “Güvenlik Üzerine Yapay Zeka Şirketi Stakingi” olarak anıldı.

2025-01-01 02:04