Yapay Zeka Çağında Karşılaşılan Terimler!
Yapay Zeka Çağında Öne Çıkan Terimler!
Yapay zekâ (YZ) hızla hayatımıza entegre oldu ve artık günlük dilde teknolojiye özgü terimleri sıkça duyuyoruz. “Prompt engineering – İstem Mühendisliği”, “hallucination – Halüsinasyon/ Yanılsama”, “foundation model – Temel Model”, “AI alignment – YZ Uyumlaması” gibi terimler; iş dünyasından akademik alanlara, girişimcilerden sosyal medya platformlarına kadar her yerde karşımıza çıkıyor. Ancak bu kavramları anlamadan YZ’yi etkin bir şekilde kullanmak mümkün değil.
İşte, günümüz yapay zeka çağında bilmeniz gereken temel kavramlar, teknik terimler ve iş dünyasında sıkça karşılaşacağınız ifadeler…
Temel Kavramlar
Prompt Engineering – İstem Mühendisliği: YZ modellerinden optimum performans elde etmek için komutları tasarlama ve optimize etme yetisi. Geliştiriciler ve içerik üreticileri, AI araçlarını daha verimli kullanmak için bu yöntemi benimserler. ChatGPT moment – ChatGPT Anı: ChatGPT’nin halka sunulması ile birlikte üretken yapay zekanın geniş kitlelerde yarattığı etki ve bilinçlenme dönemi. Bu kavram, teknoloji analistleri ve kamuoyu tarafından YZ’ın dönüm noktası olarak kullanılır. Hallucination – Halüsinasyon/Yanılsama: AI sistemlerinin gerçek olmayan veya hayali bilgileri güvenle sunabilme durumu. YZ geliştiricileri ve kullanıcıları bu terimi bu sorunu ifade etmek için kullanır. Token limit – Token Sınırı: Bir temel modelin belirli bir istem altında işleyebileceği kelime veya karakter sayısının üst sınırı. Kullanıcılar ve geliştiriciler, AI ile etkileşim esnasında bu teknik sınıra dikkat ederler. Fine-tuning – İnce Ayarlama: Genel bir yapay zeka modelini belirli görevler için özelleştirme süreci. Makine öğrenimi uzmanları ve şirketler, özel ihtiyaçlarına göre modellerini uyarlarken bu terimi kullanır. Foundation model (FM) – Temel Model: Geniş ve etiketlenmemiş veri kümesi üzerinde eğitilmiş, çeşitli genel görevlere uyarlanabilen büyük derin öğrenme modelleri. YZ araştırmacıları ve geliştiriciler, yeni YZ uygulamalarının başlangıç noktası olarak kullanırlar. Large Language Model (LLM) – Büyük Dil Modeli: Milyarlarca parametreye sahip, dil anlama ve üretme kabiliyeti yüksek yapay zeka modelleri. YZ araştırmacıları ve teknoloji şirketleri bu terminolojiyi, ChatGPT benzeri sistemleri tanımlarken kullanır. Multimodal AI – Çok Modlu Yapay Zeka: Metin, görsel, video ve ses gibi çoklu veri türlerini anlayıp işleyebilen YZ sistemleri. YZ araştırmacıları ve uygulayıcılar, insan algısına daha yakın sistemler tasarlarken bu terimi kullanır. Emergent abilities – Ortaya Çıkan Yetenekler: YZ sistemlerinin karmaşık etkileşimler veya ölçek büyüdükçe beklenmedik şekilde sergileyebileceği yeteneklerdir. YZ araştırmacıları ve teorisyenleri, bu tür öngörülemez davranışları açıklarken kullanır.
AI Güvenliği ve Etik
AI Alignment – YZ Uyumlaması: YZ sistemlerinin insan değerleri ve hedefleri ile uyum sağlamasını garanti etme süreci. YZ güvenlik araştırmacıları ve politika yapıcıları bu konuyu tartışırken kullanır. AI Safety – YZ Güvenliği: YZ sistemlerinin güvenli bir şekilde ve zararsız olarak çalışmasını sağlar. Akademisyenler ve düzenleyici otoriteler, potansiyel risklerle ilgili çalışmalarında bu terimi kullanır. Jailbreaking – Hapisten Kaçırma: YZ sistemlerinin güvenlik kısıtlamalarını aşma çabaları. Güvenlik araştırmacıları ve meraklı kullanıcılar, bu tür riskli durumları test etmek için kullanır. AI Red Teaming – YZ Kırmızı Takım: YZ sistemlerinin zaaflarını keşfetmek için düzenlenen simüle edilmiş saldırılar. Güvenlik uzmanları ve YZ şirketleri bu simülasyonları test etmek için kullanır. Responsible AI – Sorumlu Yapay Zeka: YZ sistemlerinin etik, şeffaf ve hesap verebilir şekilde geliştirilmesi ve kullanılmasını ifade eder. Teknoloji şirketleri, politika yapıcılar ve etik uzmanları, YZ’nın toplumsal yararını sağlamak için bu kavramı benimser.
Explainable AI (XAI) – Açıkl
Yapay Zeka Çağında Öne Çıkan Terimler!
Yapay zekâ (YZ) hızla hayatımıza entegre oldu ve artık günlük dilde teknolojiye özgü terimleri sıkça duyuyoruz. “Prompt engineering – İstem Mühendisliği”, “hallucination – Halüsinasyon/ Yanılsama”, “foundation model – Temel Model”, “AI alignment – YZ Uyumlaması” gibi terimler; iş dünyasından akademik alanlara, girişimcilerden sosyal medya platformlarına kadar her yerde karşımıza çıkıyor. Ancak bu kavramları anlamadan YZ’yi etkin bir şekilde kullanmak mümkün değil.
İşte, günümüz yapay zeka çağında bilmeniz gereken temel kavramlar, teknik terimler ve iş dünyasında sıkça karşılaşacağınız ifadeler…
Temel Kavramlar
Prompt Engineering – İstem Mühendisliği: YZ modellerinden optimum performans elde etmek için komutları tasarlama ve optimize etme yetisi. Geliştiriciler ve içerik üreticileri, AI araçlarını daha verimli kullanmak için bu yöntemi benimserler. ChatGPT moment – ChatGPT Anı: ChatGPT’nin halka sunulması ile birlikte üretken yapay zekanın geniş kitlelerde yarattığı etki ve bilinçlenme dönemi. Bu kavram, teknoloji analistleri ve kamuoyu tarafından YZ’ın dönüm noktası olarak kullanılır. Hallucination – Halüsinasyon/Yanılsama: AI sistemlerinin gerçek olmayan veya hayali bilgileri güvenle sunabilme durumu. YZ geliştiricileri ve kullanıcıları bu terimi bu sorunu ifade etmek için kullanır. Token limit – Token Sınırı: Bir temel modelin belirli bir istem altında işleyebileceği kelime veya karakter sayısının üst sınırı. Kullanıcılar ve geliştiriciler, AI ile etkileşim esnasında bu teknik sınıra dikkat ederler. Fine-tuning – İnce Ayarlama: Genel bir yapay zeka modelini belirli görevler için özelleştirme süreci. Makine öğrenimi uzmanları ve şirketler, özel ihtiyaçlarına göre modellerini uyarlarken bu terimi kullanır. Foundation model (FM) – Temel Model: Geniş ve etiketlenmemiş veri kümesi üzerinde eğitilmiş, çeşitli genel görevlere uyarlanabilen büyük derin öğrenme modelleri. YZ araştırmacıları ve geliştiriciler, yeni YZ uygulamalarının başlangıç noktası olarak kullanırlar. Large Language Model (LLM) – Büyük Dil Modeli: Milyarlarca parametreye sahip, dil anlama ve üretme kabiliyeti yüksek yapay zeka modelleri. YZ araştırmacıları ve teknoloji şirketleri bu terminolojiyi, ChatGPT benzeri sistemleri tanımlarken kullanır. Multimodal AI – Çok Modlu Yapay Zeka: Metin, görsel, video ve ses gibi çoklu veri türlerini anlayıp işleyebilen YZ sistemleri. YZ araştırmacıları ve uygulayıcılar, insan algısına daha yakın sistemler tasarlarken bu terimi kullanır. Emergent abilities – Ortaya Çıkan Yetenekler: YZ sistemlerinin karmaşık etkileşimler veya ölçek büyüdükçe beklenmedik şekilde sergileyebileceği yeteneklerdir. YZ araştırmacıları ve teorisyenleri, bu tür öngörülemez davranışları açıklarken kullanır.
AI Güvenliği ve Etik
AI Alignment – YZ Uyumlaması: YZ sistemlerinin insan değerleri ve hedefleri ile uyum sağlamasını garanti etme süreci. YZ güvenlik araştırmacıları ve politika yapıcıları bu konuyu tartışırken kullanır. AI Safety – YZ Güvenliği: YZ sistemlerinin güvenli bir şekilde ve zararsız olarak çalışmasını sağlar. Akademisyenler ve düzenleyici otoriteler, potansiyel risklerle ilgili çalışmalarında bu terimi kullanır. Jailbreaking – Hapisten Kaçırma: YZ sistemlerinin güvenlik kısıtlamalarını aşma çabaları. Güvenlik araştırmacıları ve meraklı kullanıcılar, bu tür riskli durumları test etmek için kullanır. AI Red Teaming – YZ Kırmızı Takım: YZ sistemlerinin zaaflarını keşfetmek için düzenlenen simüle edilmiş saldırılar. Güvenlik uzmanları ve YZ şirketleri bu simülasyonları test etmek için kullanır. Responsible AI – Sorumlu Yapay Zeka: YZ sistemlerinin etik, şeffaf ve hesap verebilir şekilde geliştirilmesi ve kullanılmasını ifade eder. Teknoloji şirketleri, politika yapıcılar ve etik uzmanları, YZ’nın toplumsal yararını sağlamak için bu kavramı benimser.
Explainable AI (XAI) – Açıklanabilir Yapay Zeka: YZ modelinin karar alma süreçlerini şeffaf ve anlaşılabilir hale getiren sistemler. YZ geliştiricileri, kullanıcılar ve düzenleyiciler, YZ’ya güveni artırmayı ve hesap verebilirliği sağlamayı hedefler. AI ethics board – YZ Etik Kurulu: YZ geliştirme ve dağıtımında etik ilkelere uyulmasını denetleyen kurul. Şirketler ve kurumlar, projelerinin etik standartlara uygunluğunu sağlamak için bu kurulu oluştururlar. Algorithmic bias – Algoritmik Yanlılık: YZ modellerinin eğitim verilerindeki önyargıları yansıtma durumu. Bu yanlışlıkları düzeltmek için YZ etik uzmanları ve geliştiriciler bu terimi kullanır. AI transparency – YZ Şeffaflığı: AI sistemlerinin nasıl çalıştığının, verileri nasıl kullandığının ve kararlarını nasıl aldığının açıkça ifade edilmesi. Düzenleyiciler ve kullanıcılar, YZ’ya duyulan güveni artırmak için bu ilkeyi talep ederler. Model interpretability – Model Yorumlanabilirliği: Bir YZ modelinin karar verme süreçlerinin anlaşılabilmesi. Akademisyenler ve düzenleyiciler, bu konuyu YZ şeffaflığının sağlanmasında kullanır. Constitutional AI – Anayasal YZ: Belirli kurallar ve değerler çerçevesinde kısıtlı YZ sistemleri. YZ etik uzmanları ve geliştiriciler, sorumlu YZ tasarımını anlatırken bu terimi kullanır.
Teknik Özellikler
Token – Token: YZ modellerinin girdiyi işlemek ve yanıt oluşturmak için kullandığı metin parçası (kelime veya alt kelime). Kullanıcılar ve geliştiriciler AI ile etkileşimde bu teknik birimi kullanır. Temperature – Sıcaklık (YZ Parametresi): YZ’nın ne kadar yaratıcı veya rastgele yanıt vereceğini belirleyen parametre. Geliştiriciler ve ileri düzey kullanıcılar YZ’nın davranışını ayarlarken bunu kullanır. Few-shot Learning – Az Örnekle Öğrenme: YZ’ya sınırlı sayıda örnekle yeni görevler öğretme yöntemi. Araştırmacılar ve uygulama geliştiriciler, verimli öğrenme yöntemlerini tanımlarken bu terimi kullanır. Zero-shot Learning – Sıfır Örnekle Öğrenme: YZ’ya hiçbir örnek göstermeden bir görevi yerine getirebilme yeteneği. Araştırmacılar ve uygulama geliştiriciler, YZ’nın genelleme kabiliyetini anlatırken bu ifadeyi kullanır. Retrieval Augmented Generation (RAG) – Geri Getirme Destekli Üretim: YZ’nın güncel bilgilere erişerek daha doğru yanıtlar vermesini sağlayan teknik. Kurumsal YZ uygulamalarında güncel veri entegrasyonu için kullanılır. Scaling laws – Ölçekleme Yasaları: YZ modellerinin boyutu arttıkça performanslarının nasıl değiştiğini gösteren kurallar. YZ araştırmacıları ve yatırımcılar, gelecek yatırımlarını planlarken bu verileri kullanır. Chinchilla scaling – Çinçilla Ölçeklemesi: YZ modellerinin performansını optimize etmek için model boyutu ve veri seti boyutu arasındaki ilişkiyi tanımlayan belirli bir ölçekleme yasası. YZ araştırmacıları ve geliştiriciler, model eğitimini daha verimli hale getirmek için kullanır. Parameter count – Parametre Sayısı: Bir YZ modelindeki ayarlanabilir ağırlıkların sayısı; bu, modelin kapasitesinin bir ölçüsüdür. YZ araştırmacıları ve geliştiriciler, modelin karmaşıklığını ve öğrenme yeteneğini değerlendirirken kullanır. Inference cost – Çıkarım Maliyeti: Bir YZ modelinin bir çıktı üretmek için gereken hesaplama maliyeti. YZ geliştiricileri ve şirketler, YZ uygulamalarının operasyonel maliyetlerini değerlendirirken bu kavramı kullanır.
İş Dünyası ve Kullanım
AI Copilot – YZ Yardımcısı: Kullanıcıların yanında çalışarak görevlerinde yardımcı olan YZ sistemi. Microsoft ve diğer teknoloji şirketleri, bu tür ürünleri tanıtırken olur. AI agent – YZ Ajanı: Belirli hedeflere ulaşmak için ortamını algılayıp işleyen dijital asistan veya robot. YZ geliştiricileri ve şirketler, otonom görev otomasyonu için bu terimi kullanır. AI washing – AI Boyama: Ürünlerde gerçekte var olmayan YZ özelliklerini göstermek için kullanılan yanıltıcı pazarlama. Teknoloji analistleri ve eleştirmenler bu durumu eleştirirken bu terimi kullanır. AI Democratization – YZ Demokratikleşmesi: YZ teknolojisinin herkesin kullanımına sunulma süreci. Teknoloji liderleri ve politika yapıcılar, YZ’nın yaygınlaşmasını anlatırken bu terimi kullanır. AI companion – YZ Yoldaşı: Kullanıcılara duygusal destek veya arkadaşlık sunmayı amaçlayan YZ sistemi. Ruh sağlığı uzmanları ve teknoloji şirketleri bu tür uygulamaları geliştirirken kullanır. Chatbot therapy – Sohbet Robotu Terapisi: Ruh sağlığı destek hizmetini sağlamak için YZ destekli sohbet robotlarının kullanımı. Uzmanlar, erişilebilir destek sağlamak amacıyla bu yöntemi benimser. AI tutoring – YZ Özel Ders: Öğrencilere kişiselleştirilmiş eğitim deneyimleri sunan YZ destekli sistemler. Eğitimciler ve teknoloji firmaları bu tür sistemleri kullanarak öğrenmeyi özelleştirir.
Gelişmiş Kavramlar
Artificial General Intelligence (AGI) – Yapay Genel Zeka: Teorik olarak insanlar gibi tüm entelektüel görevleri yerine getirebilen bir YZ türü. Fütüristler ve YZ araştırmacıları, gelecekteki potansiyel YZ hakkında konuşurlarken bu terimi kullanır. Superintelligence – Süper Zeka: İnsan zekasını her alanda büyük ölçüde aşabilen bir YZ sistemi. YZ güvenlik araştırmacıları ve fütüristler, bu YZ’nın potansiyel riskselliği üzerinde tartışırken kullanır. AI Doomerism – YZ Kıyametçiliği: YZ’nın insanlığa tehdit oluşturma olasılığına dair inanç. Eleştirmenler, YZ’nın risklerine dair abartılı ifadelerde bu terimi kullanır. AI accelerationism – YZ Hızlandırmacılığı: YZ gelişimini hızlandırmanın toplumsal yararlarını vurgulayan bir düşünme biçimi. Teknoloji destekçileri ve bazı fütüristler bu felsefeyi desteklerken bu terimi benimser. Alignment problem – Uyum Problemi: YZ sistemlerinin hedefleri ve davranışlarının insan değerleri ile uyumlu olmasını sağlama zorluğu. YZ güvenlik araştırmacıları ve etik uzmanları, bu kavramı sahiplenecek potansiyel risklere dair tartışmalarda kullanır. Mesa-optimization – Mesa Optimizasyonu: Bir YZ modelinin kendi hedeflerini, dışında belirlenmiş hedeflerle farklılaştırarak optimize etme durumu. YZ güvenlik araştırmacıları, kontrol dışı YZ davranışlarını izah ederken bu terimi kullanır. Inner alignment – İç Uyum: YZ sisteminin öz hedeflerinin, dışarıdan gelen hedeflerle uyumlu olması. YZ güvenlik araştırmacıları, YZ’nın niyetini izah ederken bu kavramı kullanır. Outer alignment – Dış Uyum: Bir YZ sisteminin davranışlarının dışarıdan belirlenen hedeflerle uyum içerisinde olması. YZ güvenlik araştırmacıları, YZ’nın davranışlarını denetlerken bu kavramı kullanır. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) – İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme: YZ modellerinin insan geri bildirimleri ile eğitilerek istenen davranışları öğrenmelerini sağlamak için kullanılan bir yöntem. YZ geliştiricileri, insan değerlerine uyumlu modeller geliştirmek için bu yöntemi kullanır. Capabilities research – Yetenek Araştırması: YZ sistemlerinin mevcut ve gelecekteki potansiyelini inceleyen araştırma. YZ araştırmacıları ve stratejistler, YZ’nın mümkünü ve sınırlarını ortaya çıkarmak için bu başlık altında değerlendirmelerde bulunur. AI governance – YZ Yönetişimi: YZ sistemlerinin geliştirilmesi ve dağıtımını yönlendiren kurallar, politikalar ve çerçeveler. Hükümetler, şirketler ve uluslararası kuruluşlar, YZ’nın sorumlu kullanılmasını sağlamak için bu kavramı benimser. AI timelines – YZ Zaman Çizelgeleri: Yapay genel zeka veya süper zekanın ne zaman geliştirilebileceği ile ilgili tahminler. YZ araştırmacıları ve fütüristler, YZ’nın gelecekteki gelişimi üzerine konuşurken bu terimi kullanır. Compute overhang – Hesaplama Fazlalığı: Mevcut YZ algoritmalarının, mevcut donanım gücünden daha fazla kapasiteye sahip olma potansiyeli. YZ araştırmacıları ve donanım geliştiricileri bu başlığı değerlendirmek için kullanır. AI winter vs AI spring – YZ Kışı’na karşı YZ Baharı: YZ araştırmalarına olan ilginin azaldığı (kış) ve arttığı (bahar) dönemler. YZ tarihçileri ve yatırımcılar, bu durumları açıklarken bu terimleri kullanır. Model collapse – Model Çöküşü: YZ modellerinin kendi verileri ile eğitildiğinde performansının düşmesi durumu. YZ araştırmacıları ve veri bilimcileri, modelin sürdürülebilirliğini bu kapsamda değerlendirirken kullanır. Data poisoning – Veri Zehirlenmesi: YZ modelinin eğitim verilerine kötü niyetli veriler yerleştirerek performansını veya davranışını bozma durumu. YZ güvenlik uzmanları ve veri bilimcileri, model güvenliğini değerlendirirken bu kavramı kullanır. Adversarial examples – Düşmanca Örnekler: YZ modelini hatalı sınıflandırmaya zorlamak amacıyla tasmaktadır. YZ güvenlik araştırmacıları, bu tür örnekleri modellerin zayıf noktalarını test etmek için kullanır.
İçerik Üretimi
Generative AI – Üretken Yapay Zeka: Metin, görsel, ses veya kod gibi yeni ve orijinal içerikler oluşturma kapasitesine sahip YZ türü. Teknoloji firmaları ve içerik üreticileri, yeni nesil YZ araçlarını tanımlarken bu terimi kullanır. Text-to-image – Metinden Görüntüye: Yazılı açıklamalardan görsel üretme yeteneğine sahip YZ sistemleri. Tasarımcılar ve içerik üreticileri, hızlı görsel oluşturma süreçlerinde bu tekniği kullanır. Text-to-video – Metinden Videoya: Yazılı açıklamalardan video üretebilen YZ sistemleri. Video içerik üreticileri ve pazarlamacılar, otomatik video üretimi süreçlerini yansıtmak için bu terimi benimser. AI art – YZ Sanatı: YZ algoritmaları kullanılarak oluşturulan sanat eserleri. Sanatçılar ve sanat eleştirmenleri, YZ’nın yaratıcı potansiyelini anlatırken bu kavramı kullanır. Deepfake detection – Deepfake Tespiti: YZ tarafından üretilen sahte ama gerçekçi medya içeriklerini (deepfake) tanımlama teknolojisi. Güvenlik uzmanları ve medya kuruluşları, dezenformasyonla mücadele ederken bu yöntemi uygular. Synthetic media – Sentetik Medya: YZ tarafından üretilen sahte fakat gerçekçi içerikler. Medya analistleri ve güvenlik uzmanları, deepfake benzeri teknolojileri tanımlarken bu ifadeyi kullanır. AI watermarking – YZ Damgalama: YZ tarafından üretilen içeriklerin tanınabilmesi için gizli işaretler ekleme. Teknoloji firmaları ve düzenleyiciler, sahte içeriklerin tespitinde bu yöntemi kullanır.
Eğitim ve Araştırma
Chain-of-thought Prompting – Düşünce Zinciri İstemi: YZ’nın adım adım mantık yürütmesini sağlayan teknik. Araştırmacılar ve eğitimciler, YZ’nın problem çözme kabiliyetini geliştirirken bu yöntemi kullanır. In-context Learning – Bağlam İçi Öğrenme: YZ’nın konuşma sırasında örneklerden öğrenmesini sağlar. Makine öğrenimi uzmanları, YZ’nın adaptasyon yeteneğini tanımlarken bu terimi kullanır. Prompt chaining – İstem Zincirleme: Karmaşık görevleri daha yönetilebilir parçalara ayırmak için birden fazla istemin ardışık olarak kullanılması. Geliştiriciler ve ileri düzey kullanıcılar, YZ’nın karmaşık görevleri güvenilir bir biçimde tamamlaması için bu yöntemi kullanır. YZ ekosistemi her geçen gün yeni kavram ve tekniklerle genişliyor. Bu terimleri öğrenmek, sadece teknolojiyi takip etmek için değil; işinizi, kariyerinizi ve stratejinizi geleceğe taşımak için de kritik. Siz de bu kavramları öğrenerek YZ ile aynı dili konuşmaya başlayın, kendi alanınızda fark yaratan uygulamaları hayata geçirin. Unutmayın; teknolojiyi anlamak, onu yönetmenin ilk adımıdır. 📌 Daha fazlası ve detaylı örnekler için yazının tamamına göz atın, stratejinizi bugünden şekillendirin.
