Bu sözlük, yapay zekanın karmaşık yapılarını anlaşılır hale getirerek kullanıcıların AI ile güvenli bir şekilde etkileşim kurmasını sağlıyor. Yapay zeka, pek çok teknolojiyi ve sektörü hızla dönüştürürken, uzmanlaşmış terminolojiyi takip etmek güçleşebiliyor. Bu rehber, düzene sokulan temel kavramlarla, teknolojinin toplum üzerindeki etkilerini daha iyi anlamanızı amaçlıyor.
Yapay zeka geliştikçe, bu terimleri anlamak, sektördeki yenilikleri takip edebilmenize yardımcı olur. AI, çeşitli endüstrilerde üretkenlikten etik konulara kadar geniş bir etki alanı yaratarak önemli değişimler gerçekleştiriyor. İster bir meraklı olun, ister profesyonel, bu terminoloji, AI’nın mevcut yeteneklerini ve gelecekteki potansiyelini kavramak için size yarar sağlayacaktır.
Yapay Zeka Sözlüğü – Temel Kavramlar
Yapay Zeka (AI): Yapay zeka, insan zekasını gerektiren görevleri yerine getiren sistemler geliştirmeye odaklanan bir bilgisayar bilimi alanıdır. Algoritmalar ve veriler aracılığıyla kararlar alabilir ve bilişsel işlevleri taklit ederek süreçleri otomatikleştirebilir. Sanal asistanlar, öneri sistemleri ve otonom araçlar, yapay zekanın yaygın uygulamalarındandır.
Makine Öğrenimi (ML): Bu AI türü, sistemlerin verilerden öğrenerek kararlar ve tahminler yapmasını sağlar. Geleneksel programlamanın aksine, ML sistemleri zamanla, daha fazla veriye maruz kaldıkça gelişir.
Derin Öğrenme: Karmaşık veri kalıplarını tanımak için çok katmanlı sinir ağları kullanan bir makine öğrenme biçimidir. Her katman, verileri aşamalı olarak işler, bu durum karmaşık bilgilerin analizi için etkili bir yöntemdir.
Takviyeli Öğrenme (RL): Ajanların, bir ortamda deneme yanılma yoluyla öğrendiği ve en iyi sonuçlara ulaşmak için ödül ya da ceza aldığı bir makine öğrenme tekniğidir. Ajan, eylemlerini zaman içinde adapte ederek ödülleri artırmaya çalışır.
Taklit Öğrenme: Bir AI modelinin, bir insan veya başka bir modelin sağladığı örnekleri gözlemleyerek bir görevi öğrenmesi sürecidir. Model, gözlemlediği senaryolardaki eylemleri taklit ederek bilgi edinir.
Sıfır Atış ve Az Atış Öğrenme (Zero-shot and Few-shot Learning): Yapay zekanın minimal eğitim verisi ile görevleri yerine getirmesine olanak tanıyan tekniklerdir. Sıfır atış öğrenmede, model daha önce karşılaştığı görevleri yapabilirken, az atış öğrenmede ise yalnızca sınırlı sayıda örnekten öğrenme sağlar.
Yapay Genel Zeka (AGI): AGI, insanların yapabileceği her türlü entelektüel görevi anlayabilen ve gerçekleştirebilen gelişmiş bir AI türüdür. Dar yapay zeka ile kıyaslandığında, AGI insan benzeri uyum sağlama ve problem çözme yetenekleri sergileyecektir. OpenAI gibi şirketler, AGI’nin potansiyelini araştırmakta, ancak bu kavram henüz teorik nitelikte kalmaktadır.
Üretken AI (Generative AI): Eğitim verilerine dayanarak yeni metinler, resimler, kodlar ve sesler üretebilen yapay zeka sistemlerini ifade etmektedir. ChatGPT ve DALL-E gibi örnekleri bulunmaktadır.
Eğitim ve Parametreler
