Yapay zeka (AI), Netflix’in önerdiği film tavsiyelerinden Waymo gibi sürücüsüz araçlara kadar hayatımızda giderek daha fazla yer almaktadır. Hiç Yapay Zeka nasıl çalışır diye merak ettiniz mi? Her akıllı uygulamanın arkasında, makinelerin verilerden öğrenip karar verebilmesini sağlayan bir süreç vardır.

Bu yazıda, özellikle modern yapay zekanın kalbini oluşturan makine öğrenimi (machine learning) sistemlerine odaklanarak, Yapay Zeka’nın çalışma prensiplerini anlaşılır bir şekilde inceleyeceğiz.

Yapay Zeka, veriye dayalı olarak “öğrenir” ve karar verir

Temelde, Yapay Zeka veriden öğrenmeye dayanır. Her durumda sabit programlanmak yerine, özellikle makine öğrenimi kullanan AI sistemleri, büyük miktarda veri ile beslenir ve bu verilerdeki gizli kalıpları veya kuralları keşfeder.

Daha sonra öğrendiklerini kullanarak, yeni veriler karşısında tahminler yapar veya kararlar verir. Bu süreç, insanların çok sayıda örnek gözlemleyip deneyim kazanarak yeni durumlara uygulaması gibidir.

Örneğin, bir AI’ya kedi ve köpek resimlerini ayırt etmeyi öğretmek istiyorsanız, binlerce kedi ve köpek resmi toplar ve bunlara etiketler (örneğin, hangi resmin kedi, hangisinin köpek olduğu) eklersiniz. AI algoritması, bu devasa görsel veri setini analiz ederek kedilerle köpekleri ayırt etmeye yarayan özellikleri keşfeder – örneğin kedilerin bıyıkları, yüz şekilleri gibi. Öğrenme sürecinde, sistem iç parametrelerini giderek daha doğru tanıma yapacak şekilde ayarlar.

Sonuç olarak, AI kediyi ve köpeği tanıyabilen bir model oluşturur. Yeni ve daha önce görmediği bir resim verildiğinde, model bunun kedi mi yoksa köpek mi olduğunu öğrendiklerine dayanarak tahmin eder. Yanlış tahminlerde ise AI, algoritma bazında düzeltilerek doğruluğunu artırabilir.

Basitçe özetlemek gerekirse, Yapay Zeka’nın öğrenme ve çalışma süreci genellikle şu ana adımlardan oluşur:

• Veri Toplama (Girdi)

Öncelikle, AI’nın öğrenebilmesi için girdi veriye ihtiyacı vardır. Veri sayısal, metin, görsel, ses vb. biçimlerde olabilir ve genellikle özenle toplanıp hazırlanır. Örneğin, kedi tanıma AI’sı eğitmek için on binlerce kedi (ve kedi olmayan) resmi toplanır ve uygun etiketler eklenir. Bu aşamada veri kalitesi ve çeşitliliği çok önemlidir – ne kadar çok ve çeşitli veri olursa, AI o kadar iyi öğrenir.

• Model Eğitimi (Öğrenme/Training)

Sonraki aşama, makinenin veriden öğrenmesidir. Girdi veriler, makine öğrenimi algoritmasına verilir. Bu algoritma, verideki kalıpları veya ilişkileri arar ve veriye uyacak şekilde iç parametreleri kademeli olarak ayarlar.

Özellikle yapay sinir ağları (derin öğrenmede yaygın) söz konusu olduğunda, eğitim süreci, çok sayıda yineleme ile bağlantı ağırlıklarının (weights) ayarlanmasıdır. AI, eğitim verisi üzerinde tahminler yapar ve gerçek sonuçlarla karşılaştırarak hatalarını düzeltir (bu süreç sinir ağlarında geri yayılım – backpropagation olarak adlandırılır).

Bu aşamada AI, deneyim (örnek veri) yoluyla öğrenir, tıpkı öğrencilerin pratik yaparak hatalarından ders çıkarması gibi.

• Tahmin/Çıktı Üretme (Inference)

Eğitim tamamlandıktan sonra AI, öğrenilmiş bir modele sahip olur. Artık yeni ve daha önce görmediği veriler geldiğinde, AI öğrendiği modeli kullanarak tahmin veya karar verir.

Örneğin, eğitim sonrası kedi/köpek ayırt eden model, yeni bir resme bakıp “bu bir kedi” diye belirli bir olasılıkla tahminde bulunabilir. Benzer şekilde, bankacılık işlemleri verisinden öğrenmiş bir AI, yeni işlemlerde dolandırıcılık ihtimalini tahmin edebilir; ya da tıbbi verilerden öğrenmiş bir model, yeni hastalar için teşhis önerileri sunabilir. Bu aşama sentez (inference) olarak adlandırılır – AI, öğrendiği bilgiyi gerçek hayata uygular.

• Düzeltme ve İyileştirme (Geri Bildirim & İyileştirme)

AI’nın (özellikle makine öğrenimi sistemlerinin) önemli bir özelliği, zamanla kendini geliştirebilmesidir. AI, sonuçlarını verdikten sonra geri bildirim alır (örneğin, insanlardan tahminin doğru mu yanlış mı olduğu bilgisi) ve buna göre modelini ayarlayabilir.

Kedi/köpek sınıflandırma örneğine dönersek: model bazı durumlarda yanlış tahmin yaparsa (örneğin köpeği kedi sanması), mühendisler zor örnekleri içeren yeni veriler ekleyebilir veya modelin yapısını/hiperparametrelerini değiştirerek AI’nın daha iyi öğrenmesini sağlar. Bu sürekli güncellemeler sayesinde, AI zamanla daha doğru ve akıllı hale gelir.

Bu süreç, sizin öğretmeninizin geri bildirimleriyle yanlış yaptığınız ödevleri düzeltip deneyim kazanmanız gibidir. Bazı özel AI sistemlerinde (örneğin oyunlarda pekiştirmeli öğrenme), bu kendini ayarlama süreçleri çalışma sırasında da devam eder: AI davranışlarını dener, kötü sonuçları tekrar etmez, iyi sonuçları pekiştirir.

Genel olarak, AI sistemleri üç temel yeteneği birleştirerek çalışır: veriden öğrenme, mantık kullanarak sonuç çıkarma ve hatalardan kendini düzeltme. Öğrenme aşamasında AI, veriden bilgi toplar ve çıkarır (yani “bilgi” oluşturur).

Sentez aşamasında, AI öğrendiği bilgiyi yeni durumları işlemek ve sonuç üretmek için kullanır. Ve hatalarını düzelterek çalışma biçimini sürekli iyileştirir. İşte bu öğrenme, akıl yürütme ve kendini düzeltme birleşimi, modern AI sistemlerinin gücünü oluşturur.

Yapay Zeka’nın çalışma şekline basit bir örnek

Gerçek bir örnek üzerinden yukarıdaki süreci daha iyi anlamaya çalışalım: otomatik yanıt veren AI sohbet botu (chatbot). Diyelim ki, müşterilerinize doğal Türkçe ile cevap verebilen bir chatbot geliştirmek istiyorsunuz.

• Veri Toplama: Chatbot’un dil anlayışı ve yanıt verme yeteneği için büyük bir konuşma veri setine ihtiyacınız var. Bu veri, daha önceki müşteri destek konuşmalarından veya internetten (forumlar, sosyal medya vb.) toplanıp temizlenmiş milyonlarca soru ve örnek cevap içerebilir. Her soruya doğru cevap etiketi eklenir ki chatbot öğrenebilsin.
• Chatbot Eğitimi: Büyük bir dil modeli (örneğin büyük bir Transformer sinir ağı) seçilir ve topladığınız tüm konuşma verisi üzerinde “okutulur”. Model, sorularla uygun cevapları bağdaştırmayı, doğal akıcı dil kullanmayı öğrenir. Zamanla, chatbot bağlamı anlama ve uygun yanıt verme yeteneğini geliştirir. Örneğin, müşteri “Şifremi unuttum, ne yapmalıyım?” diye sorduğunda, alakasız cevaplar vermek yerine şifre sıfırlama adımlarını anlatır. Bu süreç, yeni bir çalışanın binlerce müşteri senaryosunu okuyup işi öğrenmesine benzer.
• Kullanıcıya Yanıt Verme: Chatbot devreye girdiğinde, müşteriler yeni ve daha önce görülmemiş sorular sorar. Chatbot, soruyu analiz eder, öğrendiği bilgilerden ana niyeti çıkarır (örneğin şifre unutma) ve uygun yanıtı oluşturur. İyi eğitilmişse, yanıtlar doğal ve doğru olur, insan eliyle yazılmış gibi.
• Zamanla İyileştirme: Her etkileşim sonrası, chatbot’un doğru veya yanlış yanıt verdiği kullanıcı geri bildirimleri veya destek personeli değerlendirmeleriyle belirlenir. Yanlış yanıtlar için etkileşim verileri eğitim setine eklenir ve sonraki sürümlerde chatbot daha iyi hale gelir. İşte bu, AI’nın kendini geliştirmesini sağlayan geri bildirim döngüsüdür.

Bu örnek, gerçek dünyada bir AI’nın geçmiş verilerden öğrenip gelecekteki durumlara uygulama şeklinde nasıl çalıştığını gösterir. Kedi/köpek sınıflandırması veya müşteri sorularına yanıt verme olsun, temel prensip aynıdır.

Üretken Yapay Zeka nasıl çalışır?

Son zamanlarda AI alanında öne çıkan bir trend, Üretken Yapay Zeka (Generative AI)dır – metin, görsel, ses gibi daha önce var olmayan yeni içerikler oluşturabilen AI sistemleri. Peki Üretken AI nasıl çalışır ve farkı nedir?

Aslında, Üretken AI da büyük veri üzerinde derin öğrenme temeline dayanır, ancak sadece tahmin veya sınıflandırma yapmak yerine, öğrendiği kalıplara dayanarak yeni çıktılar üretmek üzere eğitilir.

Örneğin, ChatGPT gibi büyük dil modelleri: Milyarlarca kelime içeren metinler (kitaplar, makaleler, web siteleri) üzerinde eğitilerek kelimeler ve cümleler arasındaki ilişkileri öğrenir. Çok derin bir sinir ağı yapısına (onlarca milyar parametre) sahiptir ve bir cümledeki sonraki kelimeyi tahmin etme yeteneğine sahiptir.

Kullanıldığında, ChatGPT belleğinden hazır cevap vermek yerine, öğrendiği olasılıklara göre kelimeleri tek tek seçerek yeni ve akıcı metinler oluşturur. Ortaya çıkan metin, eğitim verilerindeki dil stilini yansıtır ancak içeriği tamamen özgündür.

Başka bir deyişle, ChatGPT ve Midjourney gibi Üretken AI sistemleri, ilgili alanın (insan dili, görseller, müzik vb.) “dilini” çok iyi öğrenir ve öğrendiklerine dayanarak talebe göre yeni ürünler yaratır. Bunlar, temel modeller (foundation models) veya büyük dil modelleri (LLM) olarak adlandırılır ve özel algoritmalar (örneğin dil işleme için Transformer) ile devasa veri üzerinde eğitilir.

Bu sayede ChatGPT veya Midjourney gibi programlar, sadece hazır cevaplar vermek yerine, öğrendikleri bilgiden yola çıkarak yeni içerikler üretir (metin, görsel, müzik vb.). Örneğin, “programlama bilen bir kedinin hikayesini yaz” dediğinizde, ChatGPT dil bilgisi ve okuduğu sayısız hikayeye dayanarak tamamen özgün bir hikaye yaratır.

Üretken AI’nın en önemli özelliği, sadece tanıma veya analiz yapmak değil, belirli bir ölçüde yaratıcılık göstermesidir. Elbette bu yaratıcılık, AI’nın öğrendiği verilerden parçaları birleştirip yeniden şekillendirmesine dayanır. Ancak ortaya çıkan sonuçlar çok çeşitli ve zengindir, bu da Üretken AI’yı içerik üretimi, tasarım, eğlence ve daha birçok alanda güçlü bir araç yapar.

>>> Daha fazla bilgi için tıklayın:

Yapay Zekanın (AI) Kuruluş ve Gelişim Tarihi

Yaygın Yapay Zeka Türleri

Özetle, Yapay Zeka, insanlar deneyimlerinden öğrenir gibi deneyimlerden (verilerden) öğrenerek çalışır. Eğitim süreci boyunca, makineler örnek verilerden bilgiyi kademeli olarak genelleştirir ve daha sonra uygulamak üzere modeller oluşturur.

Altında yatan algoritmalar farklı olabilir – basit karar ağaçlarından milyarlarca parametreli derin sinir ağlarına kadar – ancak AI’nın ortak hedefi, gizli kalıpları keşfedip sorunları çözmektir. Günümüzde büyük veri ve yüksek hesaplama gücü sayesinde, AI görüntü tanıma, doğru ses tanıma ve hatta otomatik metin yazma, resim çizme gibi şaşırtıcı başarılar elde etmiştir.

Umarız bu açıklamalar, Yapay Zeka’nın “düşünme” ve çalışma biçimini ekranınızın arkasında daha net ve somut şekilde anlamanıza yardımcı olmuştur. AI artık gizemli bir “kara kutu” değil – aslında veriden öğrenme, deneme-yanılma ve sürekli gelişme sürecinin sonucudur; tıpkı insanların bilgi ve becerileri edinme şekli gibi.

Daha fazla güncel AI bilgisi için INVIAI’yi takip etmeyi unutmayın!