Generative AI (ÜretkenYapay Zeka) üzerine notlar:
Merhaba,
Linkedln’de aşağıdaki eğitimi alırken beğenip aldığım notları ve konu ile ilgili düşüncelerimi paylaşmak istedim. Eğitim, Pınar Seyhan Demirdağ’a ait, kendisi Seyhan Lee firmasında AI direktörü imiş.
Wiki’deki tanımı ile:
Pek çok makalede, sosyal medya paylaşımlarında bu konu karşımıza çıkmaktadır.
Generative AI (GenAI) eğitimde, farklı endüstri alanlarında, pek çok yerde insanlığın hizmetinde yada insanlığa hizmet eden bir büyülü araç gibi anlatılıyor:) kulağa hoş geliyor.
Peki neyin karşılığında hangi bedele rağmen diye de sorabilirsiniz, zira hizmet almak hep kışkırtıcı bir sözdür, karşılıksız değildir gibi geliyor insan düşününce:).
Söz konusu DX yani dijital dönüşüm yada AI yani yapay zeka olduğu zaman pek çok eğitimde, sunumda bir “paradigma değişimi” sözünü yakalarsanız. Çok havalı bir tabir, ben duyunca:) işte budur diyorum. Eğitimi dinlerken de duydum:)
- Generative AI iş yapış şekillerimizi şekillendiriyor, hatta daha çok şunu vaad ediyor, bir fotoğrafçıya gerek kalmadan sanatsal perspektifi olan bir fotoğraf yada ressama ihtiyaç kalmadan bir tablo çizmek söz konusu. Bu da AI, sanatsal yada estetik gerektiren noktada insana bağımlı kalacak yeterli olamayacak noktasında bir paradoks içindeymişiz gibi geldi bana, zira okuduğum kitaplardaki tezlere karşı bir gelişim söz konusu.
- Bu platformda yani Medium’da makalelerde pek çok kez denk geliyorum, makalelerin sonlarına Generative AI’dan deste alındığı ibareleri görüyorum. Ayrıca otomatik olarak haber makaleleri veya ürün açıklamaları gibi metinler de oluşturuluyor.
- Hatta eğitimde öğrendiğim artık yaşamımızda pek çok ürünü (ayakkabı veya mobilya gibi özel ürünler) tasarlayabiliriz.
- Halihazırda var olan veriler üzerinde eğitilmiş algoritmalar kullanarak müzik, konuşma, görsel efektler, 3D varlıklar ve ses efektleri üretebiliyor deniyor eğitimde. Büyük veri setleri üzerinde eğitim alarak, tekrarlayan görevlerin ve karmaşık hesaplamaların yükünü azaltmak en verimli kullanım şekli.
- Böylece bizler bu şekilde çalışmaları AI’ya outsource edip kendimiz daha yaratıcı ve daha stratejik faaliyetlere odaklanmamızı sağlamak olabilir ama insan şunu düşünüyor yani bu bizi tembelliğe itmeyecek mi? “The Karate Kid” ‘deki Bay Miyagi’nin öğrencisi sürekli çitleri parlatıp cilalıyor ama yetkin bir kareteci olabilmesi için bu süreçleri, eğitim olarak yaşaması gerekiyordu. Bu süreçleri AI’ya devrettiğimizde biz nasıl gelişimimizi sağlayacağız bende soru işareti burası yoruma açık.
- Eğitimde Generative AI’nın çarpıcı gelişimi anlatılıyor, tabi her şeyin başı matematik. 2006 Yılında otomatik kodlayıcı sinir ağları ile başlayan ve bugün Open ai, ChatGPT gibi üretken fantastik AI modellerinin kitlesel olarak ortaya çıkması ile devam eden bir süreç söz konusu.
- Üretken AI sadece hemen hemen her mesleği değiştirmekle kalmıyor, bunla ilgili farklı okumalarım oldu burada paylaştım. Aşağıdaki linkten ilgili kitaplar ile ilgili notlarıma ulaşabilirsiniz. Distopik senaryolar da, harika bir gelecek resmi çizen düşünürler de var. Aynı zamanda işin ne olduğu konusunda da tanımlar yeniden oluşuyor. Bunun ile ilgili “Açık Organizasyon Liderleri Kılavuzu” yazımı okumanızı öneririm. Tekrarlayan veya hesaplanabilir olan işlerin büyük bölümleri artık AI modelleri tarafından yapılarak kolaylaştırılmaya başlıyor. Eğitmende bu eğitimde bu şekide insanlığımızın gelişeceğine işaret ediyor. Duygusal zekamıza, hayallerimize daha çok odaklandığımız bir gelecek olacağını anlatıyor.
GenerativeAI, yeni içerik üretir, genellikle görüntü oluşturma, video sentezi, dil oluşturma ve müzik kompozisyonu gibi uygulamalarda kullanılmaktadır.
- Üretken AI çalışması üzerine eğitimde detaylı anlatımlar veriliyor. Burası çok dikkat çekici çünkü sanki büyülü bir tanım gibi geliyor kulağa:), dinlemenizi tavsiye ederim.
- Eğitimde bir tuzluk örneği var, çok başarılı AI işleyişini anlamak için:
- Örnekte, evde yemek yiyoruz diyelim ve masadaki kişiden tuzluğu bize uzatmasını rica ediyoruz. Masada tuzluk ile diğer nesneler arasında bir fark yaratıyoruz, çünkü zihnimiz pek çok tuzluk ile eğitilmiş. Böylece farklılık oluşturabilmemiz mümkün oluyor nesneler arasında. AI aynı şekilde çalışır. AI’da aynı zihnimizi eğitmemiz gibi pek çok içerikle besleniyor, data lake ler bu büyük veri bunun anahtarı. Sonuç olarak çıktılar ve çözümler üretmek için belirli bir algoritmayı öğretiyorsunuz. Örnek olarak arabaları kullanalım. Generative AI şemsiyesi altında, çeşitli üretken AI modelleri vardır. Bu AI modelleri veya araba motorları, makine öğrenimi uzmanları ve matematikçilerden oluşan gruplar tarafından yazılır ve üretilir. Açık kaynak ürünler bu kompleks teknolojiyi ileri noktaya taşıyor, AI tarafında da harika bir kazanım sağlıyor açık kaynak anlayışı.Bu modellerin çoğu yıllarca süren açık kaynaklı makine öğrenimi araştırmaları üzerine inşa edilmişler, üniversitelerin bu gelişme ciddi katkısı oluyor. Zaten üniversite ve endüstriyi bir düzlemde buluşturabilirseniz gelişim çok görkemli oluyor. Kopu olursa da tam tersi yani çocuk üniversiteyi bitirince iş hayatında bildiklerini hiç kullanamıyor yeniden başlıyorsa bu ciddi düşünülmesi gereken bir konu olabilir, özellikle mühendislik eğitimlerinin bu gözle değerlendirilmesi yerinde olur gençlerin geleceğine katkı sağlamak için.
- Yeni başlayan benim gibiler için Midjourney veya Lensa gibi servisler var. Kullanılan her bir model, belirli bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir dizi algoritmadır.
Çok güzel bir örnek öğrendim eğitimden, laptop kodu yazmak ve çalıştırmak için bir araç ise Generative AI uygulamaları bir modelin nasıl kullanılabileceğinin bir örneğidir. Üretilen sonuç kısmı ise son kullanıcının üretken bir AI hizmeti veya içinde modeli barındıran bir dizüstü bilgisayar kullanarak ürettiği şey demektir.
Link:
Eğitim:
Not alırken dinlediğim şarkıyı paylaşıyorum:):
