Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

Yapay zeka, insanlar deneyimden öğrenir gibi deneyimden (veriden) öğrenerek çalışır. Eğitim süreci boyunca makineler, örnek verilerden bilgi genelleştirir ve daha sonra uygulamak üzere modeller oluşturur.

Yapay zeka (YZ), Netflix’in film önerilerinden Waymo gibi sürücüsüz arabalara kadar günlük hayatımızda giderek daha fazla yer almaktadır. Hiç yapay zekanın nasıl çalıştığını merak ettiniz mi? Her akıllı uygulamanın arkasında, makinelerin veriden öğrenmesini ve karar vermesini sağlayan bir süreç vardır.

Bu makalede, özellikle modern yapay zekanın kalbinde yer alan makine öğrenimi sistemlerine odaklanarak, yapay zekanın çalışma prensiplerini kolay anlaşılır şekilde inceleyeceğiz.

İçindekiler

1. Yapay Zeka Veriye Dayalı "Öğrenir" ve Karar Verir
2. Yapay Zeka Öğrenme Sürecinin Dört Temel Adımı
3. Yapay Zekanın Çalışma Şeklini Gösteren Basit Bir Örnek
4. Üretken Yapay Zeka Nasıl Çalışır?
- 4.1. Sınıflandırma ve Tahmin
- 4.2. İçerik Oluşturma
5. Temel Çıkarımlar

Yapay Zeka Veriye Dayalı "Öğrenir" ve Karar Verir

Temelde, yapay zeka veriden öğrenerek çalışır. Her durum için sabit kurallarla programlanmak yerine, yapay zeka sistemlerine (özellikle makine öğrenimi kullananlara) büyük miktarda veri verilir ve bu verideki örüntüler veya gizli kurallar otomatik olarak keşfedilir.

Daha sonra, öğrendiklerini yeni verilerle karşılaştığında tahmin yapmak veya karar vermek için kullanırlar. Bu süreç, insanların öğrenme şekline benzer: birçok örnek gözlemler, sonuç çıkarır ve bu deneyimi yeni durumlara uygularız.

Gerçek dünya örneği: Bir yapay zekaya kedi ve köpek resimlerini ayırt etmeyi öğretmek istiyorsanız, binlerce etiketlenmiş kedi ve köpek fotoğrafı toplarsınız. Yapay zeka algoritması, kedilerde bıyık, farklı yüz şekilleri gibi özellikleri tanımlamak için bu büyük veri setini analiz eder.

Eğitim sırasında sistem, doğruluğunu artırmak için iç parametrelerini kademeli olarak ayarlar. Sonuç olarak, yapay zeka bir resmin kedi mi yoksa köpek mi olduğunu tanıyabilen bir model oluşturur. Yeni (görülmemiş) bir resim verildiğinde, model öğrendiklerine dayanarak tahmin yapar. Tahmin yanlışsa, yapay zeka doğruluğu artırmak için (matematiksel algoritmalar kullanarak) ince ayar yapılabilir.

Yapay zeka veriye dayalı öğrenir ve karar verir

Yapay Zeka Öğrenme Sürecinin Dört Temel Adımı

Basitçe ifade etmek gerekirse, yapay zeka öğrenme ve çalışma süreci genellikle şu temel adımları içerir:

Veri Toplama (Girdi)

Öncelikle, yapay zekanın öğrenebilmesi için girdi verisine ihtiyacı vardır. Veri sayılar, metinler, resimler, sesler gibi birçok biçimde olabilir ve genellikle özenle toplanıp hazırlanır. Örneğin, bir yapay zekaya kedi tanıtmak için on binlerce kedi (ve kedi olmayan) resmi toplayıp etiketlemeniz gerekir.

Temel prensip: Veri ne kadar çeşitli ve bol olursa, yapay zeka o kadar iyi öğrenir

Model Eğitimi (Öğrenme/Eğitim)

Sonraki aşama, makinenin veriden öğrenmesidir. Girdi verisi, bir öğrenme algoritmasına (makine öğrenimi algoritması) beslenir. Bu algoritma, verideki örüntüleri veya ilişkileri arar ve veriye uyacak şekilde iç parametreleri kademeli olarak ayarlar.

Yapay sinir ağları (derin öğrenmede yaygın) durumunda, eğitim, nöronlar arasındaki bağlantıların ağırlıklarının birçok yineleme ile ayarlanması anlamına gelir. Yapay zeka, eğitim verisi üzerinde sürekli tahmin yapar ve tahmin ile gerçek sonuç arasındaki farkı kullanarak kendini düzeltir (bu süreç sinir ağlarında geri yayılım olarak adlandırılır).

Öğrenme benzetmesi: Bu aşamada yapay zeka, öğrencilerin alıştırma yapması gibi deneyimden (örnek veriden) öğrenir: hata yapar, hatalarından ders çıkarır ve kendini ayarlar.

Tahmin/Çıktı Üretme (Çıkarım)

Eğitimden sonra yapay zekanın bir eğitilmiş modeli olur. Artık, daha önce hiç görmediği yeni girdi verisi geldiğinde, yapay zeka öğrenilen modeli uygular ve tahminler veya kararlar verir.

Kedi ve köpek ayırt eden bir yapay zeka, yeni bir fotoğrafa bakıp "bu bir kedi" diye belirli bir güvenle tahminde bulunabilir
Banka işlem verisiyle eğitilmiş bir yapay zeka, yeni işlemlerin hangilerinin dolandırıcılık olduğunu tahmin edebilir
Tıbbi verilerle eğitilmiş bir model, yeni hastalar için teşhis önerileri sunabilir

Bu aşamaya çıkarım denir – yapay zeka öğrenilen bilgiyi gerçek durumlara uygular.

Geri Bildirim ve İyileştirme

Yapay zekanın (özellikle makine öğrenimi sistemlerinin) önemli bir özelliği, zamanla kendini geliştirebilmesidir. Yapay zeka sonuçlar üretir ve doğruluğu hakkında geri bildirim alırsa (örneğin, insanlar tahminin doğru mu yanlış mı olduğunu belirtirse), modeli veriye daha iyi uyacak şekilde ayarlayabilir.

Kedi/köpek sınıflandırma örneğine dönersek: model bazı durumları yanlış sınıflandırırsa (örneğin köpeği kedi sanırsa), mühendisler zor vakalar için daha fazla veri ekleyebilir veya modelin mimarisini/hiperparametrelerini değiştirerek yapay zekanın daha iyi öğrenmesini sağlar. Bu tür sürekli güncellemelerle yapay zeka zamanla daha doğru ve akıllı hale gelir.

Sürekli öğrenme: Bu adım, öğretmenin geri bildirimiyle ödev düzeltmek ve hatalardan öğrenmek gibidir. Bazı özel yapay zeka sistemlerinde (örneğin oyunlardaki pekiştirmeli öğrenme) kendini ayarlama çalışma sırasında sürekli gerçekleşir.

Yapay zeka sistemleri, üç ana yeteneği birleştirerek çalışır: veriden öğrenme, mantık uygulayarak sonuç çıkarma ve hatalardan kendini düzeltme. Öğrenme aşamasında yapay zeka veriden bilgi toplar ve çıkarır ("bilgi" oluşturur). Çıkarım aşamasında, öğrenilen bilgiyi yeni durumları yönetmek ve sonuç üretmek için kullanır. Kendini düzeltme ile yapay zeka doğruluğu artırmak için sürekli işlemini iyileştirir.
— Yapay Zekanın Temel İşleyiş Prensipleri

Bu öğrenme, akıl yürütme ve kendini ayarlama birleşimi, modern yapay zeka sistemlerinin gücünü oluşturur.

Yapay Zekanın Çalışma Şeklini Gösteren Basit Bir Örnek

Yukarıdaki süreci daha iyi göstermek için bir gerçek dünya örneği düşünelim: otomatik mesajlara yanıt veren bir yapay zeka sohbet botu. Diyelim ki müşterileri destekleyen ve Vietnamca soruları doğal şekilde yanıtlayabilen bir sohbet botu oluşturmak istiyorsunuz.

Veri Toplama

Sohbet botunun dili anlaması ve nasıl yanıt vereceğini öğrenmesi için büyük bir konuşma veri setine ihtiyacınız var. Bu veri, önceki müşteri hizmetleri sohbetlerinden milyonlarca örnek soru ve cevap ya da internetten (forumlar, sosyal ağlar) temizlenmiş veriler olabilir. Her soru, botun öğrenmesi için doğru cevap (etiket) ile eşleştirilir.

Sohbet Botu Eğitimi

Bir dil yapay zeka modeli (örneğin büyük bir Transformer sinir ağı) seçersiniz ve tüm toplanan konuşma veri setini "okumasını" sağlarsınız. Model, soruları uygun cevaplarla bağlamayı öğrenir ve doğal, akıcı dili kullanmayı öğrenir. Her yinelemede sohbet botu, bağlamı anlama ve uygun yanıt verme yeteneğini geliştirir.

Kullanıcı Yanıtı

Yayınlandığında, müşteri yeni bir soru girer (sohbet botunun daha önce görmediği). Sohbet botu soruyu analiz eder, ana amacı çıkarır (örneğin müşteri şifre kurtarma hakkında soruyor) ve öğrendiği bilgilere dayanarak uygun bir cevap üretir.

Zamanla İyileştirme

Her etkileşimden sonra, sohbet botunun cevabının doğru veya yanlış olduğu hakkında geri bildirim verebilirsiniz (müşteri geri bildirimi veya destek personeli değerlendirmesiyle). Eğer cevap tatmin edici değilse, bu etkileşim verisi sonraki eğitim döngüsüne eklenir. Böylece sohbet botu bilgilerini ve yanıtlarını sürekli geliştirir.

Öğrenme benzetmesi: Müşteri "Şifremi unuttum, ne yapmalıyım?" diye sorduğunda, cevap şifre kurtarmaya rehberlik etmeli, alakasız olmamalıdır. Bu süreç, yeni bir çalışanın işi öğrenmek için binlerce soru-cevap metni okumasına benzer.

Bu örnek, pratik bir yapay zekanın nasıl "öğrendiğini" ve çalıştığını açıkça gösterir: geçmiş veriden öğrenip gelecekteki durumlara uygulamak. Kedi/köpek sınıflandırması ya da müşteri sorularını yanıtlamak olsun, temel prensip aynıdır.

Yapay zekanın çalışma şeklini gösteren basit bir örnek

Üretken Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

Yapay zekadaki son önemli trendlerden biri Üretken Yapay Zekadır – daha önce hiç var olmayan metin, resim veya ses gibi yeni içerikler oluşturabilen yapay zeka sistemleri. Peki üretken yapay zeka nasıl çalışır ve onu farklı kılan nedir?

Geleneksel Yapay Zeka

Sınıflandırma ve Tahmin

Örüntüleri tanır
Tahminler yapar
Veriyi sınıflandırır
Mevcut seçeneklerden seçim yapar

Üretken Yapay Zeka

İçerik Oluşturma

Yeni içerik yaratır
Metin, resim, ses üretir
Öğrenilen örüntüleri birleştirir
Orijinal çıktılar üretir

Aslında, üretken yapay zeka da devasa verilerden derin öğrenmeye dayanır, ancak sadece tahmin veya sınıflandırma yapmak yerine, öğrenilen örüntülere dayanarak yeni çıktılar üretmek üzere eğitilir.

Büyük Dil Modelleri

ChatGPT gibi büyük dil modeli örneğini ele alalım: bu model, kelimeler ve cümleler arasındaki ilişkileri öğrenmek için milyarlarca kelimelik metin (kitaplar, makaleler, web siteleri) üzerinde eğitilmiştir.

Onlarca milyar parametre
Sıradaki kelimeyi tahmin eder
Akıcı, bağlamsal yanıtlar oluşturur

Yapay Zeka Sanat Üreticileri

Midjourney ve DALL-E gibi yapay zeka sanat üreticileri, görüntülerin "dilini" derinlemesine öğrenir ve ardından talebe göre yeni görsel ürünler oluşturur.

Devasa veri setlerinde eğitilmiş temel modeller
Transformer mimarisi
Yaratıcı içerik üretimi

Kullanıldığında, ChatGPT önceden depolanmış cevaplarla yanıt vermek yerine, her bir sonraki kelimeyi öğrenilen olasılıklara göre seçerek yeni yanıtlar oluşturur. Sonuç, eğitim verilerindeki dil stilini yansıtan ama tamamen yeni içerik olan akıcı bir metindir.

Yaratıcı örnek: "Programlama bilen bir kedi hakkında bir hikaye yaz" dediğinizde, ChatGPT dil ve okuduğu sayısız hikaye bilgisini kullanarak isteğinize dayalı tamamen yeni bir hikaye yaratır.

Bu sayede ChatGPT veya Midjourney gibi programlar, sadece önceden var olan bir cevabı seçmek yerine, öğrenilen bilgiye dayanarak yeni içerikler üretir (metin, resim, müzik vb.).

Üretken yapay zekanın özel özelliği, sadece tanımak veya analiz etmekle kalmayıp, bir ölçüde gerçekten yaratmasıdır. Elbette bu yaratıcılık, yapay zekanın öğrendiklerine dayanır – gördüğü örüntüleri birleştirir ve dönüştürür. Ancak sonuçlar çok çeşitli ve zengin olabilir, bu da üretken yapay zekayı içerik oluşturma, tasarım, eğlence ve birçok alanda güçlü bir araç yapar.
— Üretken Yapay Zekanın Gücü

Üretken Yapay Zeka Nasıl Çalışır

Temel Çıkarımlar

Özetle, yapay zeka insanlar gibi deneyimden (veriden) öğrenerek çalışır. Eğitim yoluyla makineler, örnek verilerden bilgi genelleştirir ve daha sonra uygulamak üzere modeller oluşturur.

Örüntü Keşfi

Yapay zeka, problemleri etkili çözmek için verideki gizli örüntüleri keşfeder

Sürekli Öğrenme

Sistemler deneme yanılma yoluyla performanslarını sürekli geliştirir

Pratik Uygulamalar

Görüntü tanımadan otomatik metin üretimine ve sanat yaratmaya kadar

Temel algoritmalar basit karar ağaçlarından milyarlarca parametreli derin sinir ağlarına kadar değişse de, yapay zekanın ortak amacı, problemleri çözmeye yardımcı olan gizli örüntüleri keşfetmektir. Günümüzde devasa veri ve güçlü hesaplama sayesinde, yapay zeka doğru görüntü ve ses tanımadan otomatik metin yazma ve sanat yaratmaya kadar etkileyici sonuçlar elde etmiştir.

Yapay zekayı anlamak: Umarız bu açıklama, yapay zekanın ekran arkasında nasıl "düşündüğünü" ve çalıştığını daha net ve sezgisel anlamanızı sağlar. Yapay zeka artık gizemli bir "kara kutu" değil – temelde veriden öğrenme ve deneme yanılma süreciyle sürekli gelişen, insanların bilgi ve beceri kazanmasına benzer bir sonuçtur.

En güncel yapay zeka bilgileri için INVIAI'yi takip edin!

İlgili diğer yapay zeka makalelerini keşfedin

Dış Referanslar

Bu makale aşağıdaki dış kaynaklara referans alınarak hazırlanmıştır:

coursera.org How AI works

Yapay Zeka Hakkında Temel Bilgiler

18/08/2025

Rosie Ha

96 makaleler

Rosie Ha, Inviai'de yapay zeka hakkında bilgi ve çözümler paylaşan bir yazardır. İş dünyası, içerik üretimi ve otomasyon gibi birçok alanda yapay zekayı araştırma ve uygulama deneyimiyle, Rosie Ha anlaşılır, pratik ve ilham verici yazılar sunmaktadır. Rosie Ha'nın misyonu, herkesin yapay zekayı etkin şekilde kullanarak verimliliğini artırmasına ve yaratıcılığını genişletmesine yardımcı olmaktır.

Profili Görüntüle Profil Tüm Yazılar (96) Yazılar (96)