Yapay Zeka ve GPT

Giriş

• ChatGPT, 2022 Kasım'da doğdu, GPT-1 ise 2018'de tanıtıldı.
• Yapay zeka ve dil modelleri Claude, Lama ve video üretimi için Sora gibi teknolojilerle hayatı değiştiriyor.

Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

• Yazılım mantığı:
  • 100 milyar kez aynı girdi verildiğinde aynı çıktıyı veren algoritmalar.
  • Hesap makineleri ve Excel gibi araçlar örnek alındı.
• Geleneksel yazılımın katı determinasyonu, sonuçların zenginliğini kısıtlar.
• Yapay zeka, daha olasılıkçı ve istatistiksel araçlar ile geliştirildi.

GPT Nedir?

• GPT: Generative Pre-trained Transformer
  • Generative: Yaratıcı
  • Pre-trained: Önceden eğitilmiş, geniş veri setleri ile.
  • Transformer: Derin öğrenme algoritması.

Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları

• Yapay sinir ağları, 1958'de keşfedilen Perceptron'a dayanır.
• Nöronlar ve bağlantıları:
  • Beyinde nöronlar bioelektro kimyasal sinyallerle iletişim kurar.
  • Her nöron, gelen sinyallere göre elektrik sinyali üretir.

Yapay Sinir Ağlarının Çalışma Prensibi

• Girdi katmanı, dış uyaranları temsil eder.
• Çıktı katmanı, tahmin edilen sonuçları verir.
• Ara katmanlar, nitelikleri tanımlamak için kullanılır.
• Derin Öğrenme: 3'ten fazla katman kullanılması durumunda ortaya çıkar.

Eğitme Süreci

• Yapay zeka, yanlış cevapları cezalandırarak ve doğru cevapları ödüllendirerek öğrenir.
• Geri yayılım (Back Propagation) ile bağlantılar güçlendirilir veya zayıflatılır.
• Maliyet Fonksiyonu: Tahminle gerçekteki sonuç arasındaki farkı hesaplar.
• Gradyan Azalması: Maliyet fonksiyonunu minimize etmek için kullanılan algoritmalar.

Eğitim Verisi

• Temiz ve çeşitli veri setleri, yapay zekanın doğruluğunu artırır.
• Örnek: El yazısı rakamları tanıyabilmek için yeterli veri sağlanması.

Black Box Sorunu

• Yapay zeka, girdilerden çıktılara dönüşümde ne olduğuna dair belirsizlik taşır.

Transformer Algoritması

• 2017 yılında geliştirilen bir yenilik: Attention (Dikkat) katmanı eklenmesi.
• Dikkat katmanı, öğrenme esnekliği sağlar.
• Embedding: Kelimelerin anlamını gömme ve ilişkilendirme süreci.

Sonuç

• Günümüzdeki yapay zeka sistemleri, insan beynindeki gibi karmaşık ve etkili hale gelmiştir.
• Biyolojik temellere dayanan bu sistemlerin evrimleşmesine izin vermek, gelecekteki gelişmelere katkı sağlayabilir.

Öneriler

• Yapay zeka ve tıptaki gelişmeleri takip etmeye devam edin.