İTB Berlin 2024 fuarına damga vuran GenAI nedir?

ÖZKAN ALTINTAŞ – TÜRKİYE TURİZM
BERLİN / ALMANYA – Dünyanın en büyük fuarlarından olan ITB Berlin 2024 Turizm Fuarı’nda düzenlenen panellerde konuşmacıların otel yönetiminden, acenteye ve hatta ilgili sektörlyara kaüdar uzanan konuşmalarında GenAI denilen Üretken Yapay Zeka kavramı yer aldı.
Öyle ki ITB Berlin 2024 Turizm Fuarı’na GenAI damga vurdu diyebiliriz Hatta panellerde konuşmacılar GenAI ile birlikte gelen değişimin turizmcileri ürküttüğünden bile bahsettiler. Ama teknoloji her zaman galip geldiği için yakın zamanda GenAI’ın turizme hakim olacağı öngörülüyor.

GenAI denilen üretken yapay zeka hakkında toparladığımız bilgiler şöyle:
GenAI denilen Üretken Yapay Zeka, kullanıcılara çeşitli girdilere dayalı olarak hızlıca yeni içerikler üretme imkanı sağlar. Yapay zeka modellerine girdiler ve bunlara bağlı çıktılar metin, resim, ses, animasyon, 3D modeller veya diğer veri türlerini içerebilir.

ÜRETKEN YAPAY ZEKA NASIL ÇALIŞIR?

Üretken Yapay Zeka modelleri, yeni ve orijinal içerik üretmek için mevcut verilerdeki desenleri ve yapıları tanımak için sinir ağlarını (neural networks) kullanır.

Üretken Yapay Zeka ile ilgili en son dönemde meydana gelen en önemli gelişme, gözetimsiz veya yarı gözetimli öğrenme dahil farklı öğrenme yaklaşımlarını kullanma yeteneğidir. Bu sayede, etiketlenmemiş büyük miktardaki veri daha kolay ve hızlı bir şekilde temel modeller oluşturmak için kullanılabilir. İsminden de anlaşılacağı gibi, temel modeller, çoklu görevler gerçekleştirebilen yapay zeka sistemleri için bir temel olarak kullanılabilir.

Temel model örnekleri arasında GPT-3 ve Stable Diffusion yer almaktadır. Örneğin, GPT-3’ten beslenen ChatGPT gibi popüler uygulamalar, kullanıcılara kısa bir metin isteğine dayalı bir makale üretme imkanı sunar. Diğer yandan, Stable Diffusion, kullanıcılara bir metin girdisi verildiğinde fotorealistik görüntüler üretme olanağı sağlar.

ÜRETKEN YAPAY ZEKA MODELLERI NASIL DEĞERLENDIRILMELI?

Başarılı bir üretken yapay zeka modelinin üç temel gereksinimi şunlardır:

Kalite: Özellikle kullanıcılarla doğrudan etkileşimde bulunan uygulamalar için yüksek kalitede çıktılar önemlidir. Örneğin, konuşma üretiminde düşük kaliteli konuşmanın anlaşılması zor olabilir. Benzer şekilde, görüntü üretiminde istenen çıktılar, doğal görüntülerden görsel olarak ayırt edilememelidir.

Çeşitlilik: İyi bir üretken model, üretim kalitesinden ödün vermeden veri dağılımındaki azınlık modları yakalamalıdır. Bu, öğrenilen modellerde istenmeyen sapmaları azaltmaya yardımcı olur.

Hız: Gerçek zamanlı görüntü düzenlemesinin içerik oluşturma iş akışlarında kullanılabilmesi gibi durumlar için, birçok etkileşimli uygulama hızlı üretim gerektirir.

ÜRETKEN YAPAY ZEKA MODELLERI NASIL GELIŞTIRILIR?

Üretken modellerin birden fazla türü vardır ve her birinin olumlu özelliklerini birleştirerek daha güçlü modeller oluşturma yeteneği elde edilir.

Yayılma modelleri: Gürültü yok etme yayılma olasılık modelleri (DDPM) olarak da bilinen yayılma modelleri, eğitim sırasında iki adımlı bir süreçle saklı uzaydaki vektörleri belirleyen üretken modellerdir. İki adım, ileri yayılma ve geri yayılmadır. İleri yayılma süreci, eğitim verilerine yavaşça rasgele gürültü eklerken, geri yayılma süreci gürültüyü tersine çevirerek veri örneklerini yeniden oluşturur. Yeni veriler, tamamen rasgele gürültüden başlayarak geri gürültü yoketme işlemini çalıştırarak üretilebilir.

Yayılma modeli, bir değişkenli otokodlayıcı (VAE) modelinden daha uzun sürebilir. Ancak bu iki adımlı süreç sayesinde yüzlerce hatta sonsuz sayıda katman eğitilebilir. Bu da yayılma modellerinin en yüksek kaliteli çıktıyı sunduğu anlamına gelir.

Yayılma modelleri aynı zamanda temel modeller olarak sınıflandırılır. Bu modeller; büyük ölçekli, yüksek kaliteli çıktılar sunarlar. Genel kullanım durumları için en iyisi olarak kabul edilirler. Bununla birlikte, ters örnekleme süreci nedeniyle temel modelleri çalıştırmak yavaş ve uzun bir süreçtir.

Değişkenli Otokodlayıcılar (VAE’ler): VAE’lar, genellikle kodlayıcı ve çözücü olarak adlandırılan iki sinir ağından oluşur. Bir girdi verildiğinde, kodlayıcı, veriyi daha küçük ve daha yoğun bir temsil haline getirir. Bu sıkıştırılmış temsil, orijinal girdi verisini yeniden oluşturmak için gereken bilgiyi korurken gereksiz bilgileri atar. Kodlayıcı ve çözücü, verimli ve basit bir saklı veri temsilini öğrenmek için birlikte çalışır. Bu, kullanıcının yeni saklı temsilleri örneklemesine ve bu temsilleri yeniden oluşturmak için çözücü aracılığıyla kullanmasına olanak tanır. VAE’ler, görüntü gibi çıktıları daha hızlı üretebilir, ancak bu çıktılar yayılma modellerinin çıktıları kadar ayrıntılı değildir.

Üretken Rakip Ağlar (GAN’lar): 2014 yılında keşfedilen GAN’lar, yayılma modellerinin son dönemdeki başarısından önce üç metodoloji arasında en yaygın kullanılan olarak kabul ediliyordu. GAN’lar iki sinir ağını birbirine karşı getirir. Bunlar; yeni örnekler üreten bir üretici ve üretilen içeriği gerçek veya sahte (üretilen) olarak ayırt etmeyi öğrenen bir ayırt edici olarak adlandırılırlar. İki model birlikte eğitilir. Üretici daha iyi içerik ürettikçe ve ayırt edici üretilen içeriği tespit etme konusunda daha iyi hale geldikçe model daha akıllı hale gelir. Bu işlem, üretilen içerik mevcut içerikten ayırt edilemeyinceye kadar her iterasyon sonrası sürekli olarak iyileşir.

İki model birlikte eğitilir ve üretici daha iyi içerik ürettikçe ve ayırt edici daha iyi üretilen içeriği tespit etmeyi öğrendikçe daha zeki hale gelir. Her iki modeli de sürekli olarak geliştirmek için, üretilen içerik mevcut içerikten ayırt edilemez hale gelene kadar bu işlem devam eder.

GAN’lar yüksek kaliteli örnekler sunabilir ve hızlı bir şekilde çıktı üretebilir. Ancak örnek çeşitliliği kısıtlıdır. Bu nedenle GAN’lar, dar bir alana ait veri üretimi için daha uygun olabilir.

Üretken modellerin geliştirilmesindeki başka bir faktör, altındaki mimaridir. En popülerlerinden biri dönüşüm ağıdır. Üretken yapay zeka bağlamında bunun nasıl çalıştığını anlamak önemlidir.

Dönüşüm ağları: Tekrarlayan sinir ağlarına benzer şekilde, dönüşüm ağları sıralı girdi verilerini sırasız bir şekilde işlemek üzere tasarlanmıştır.

Dönüşüm ağlarını metin tabanlı üretken yapay zeka uygulamaları için yetkin hake getiren iki mekanizma bulunur: özdikkat (self-attention) ve konumsal kodlamalar (positional encoding). Her ikisi de zamanı temsil etmeye yardımcı olur ve algoritmanın kelimelerin birbirleriyle uzak mesafelerde nasıl ilişkili olduğuna odaklanmasına izin verir.

Özdikkat katmanı, girdinin her parçasına ağırlık atar. Bu ağırlık, girdinin genel bağlam içindeki önemini belirtir. Konumsal kodlama, girdi kelimelerinin sırasının temsilidir.

Bir dönüşüm ağı, dönüşüm blokları veya katmanları olarak bilinen birden fazla dönüşüm bloğundan oluşur. Örneğin, bir dönüşüm ağı özdikkat katmanları, ileri besleme katmanları ve normalleştirme katmanlarını içerir. Tüm bu katmanlar bir araya gelir ve metin, protein dizileri veya hatta görüntülerin yama verileri gibi belirli veri türlerini çözmek ve tahmin etmek için birlikte çalışırlar.

ÜRETKEN YAPAY ZEKA UYGULAMALARI NELERDIR?

Üretken yapay zeka, mühendis, araştırmacı, bilim insanı ve daha birçok alandaki çalışanların iş akışını optimize etmek için kullanabilecekleri güçlü bir araçtır. Kullanım alanları ve olasılıkları tüm endüstrileri ve bireyleri kapsar.

Üretken yapay zeka modelleri metin, görüntü, ses, video ve kod gibi girdileri alabilir ve bu girdileri kullanarak bahsedilen herhangi bir türde yeni içerik üretebilir. Örneğin, metin girdilerini bir görüntüye, bir görüntüyü bir şarkıya ya da videoyu metne dönüştürebilir.

İŞTE EN POPÜLER ÜRETKEN YAPAY ZEKA UYGULAMALARI:

Dil: Metin, birçok üretken yapay zeka modelinin temelini oluşturur ve en gelişmiş alan olarak kabul edilir. Dil tabanlı üretken model örneklerinden biri büyük dil modelleridir (LLM). Büyük dil modelleri, makale üretme, kod geliştirme, çeviri ve hatta genetik dizileri anlama gibi çeşitli görevler için kullanılmaktadır.

Ses: Müzik, ses ve konuşma da üretken yapay zeka içinde gelişen alanlardandır. Örnekler arasında; metin girdileri ile şarkılar ve ses kesitleri geliştirebilen modeller, videolardaki nesneleri tanıyabilen ve farklı video görüntüleri için eşlik eden sesler oluşturabilen modeller, özel müzikler üretebilen modeller bulunur.

Görsel: Üretken yapay zekanın en popüler uygulamalarından biri görüntülerle ilgilidir. Bu, 3D görüntüler, avatarlar, videolar, grafikler ve diğer görsel öğelerin oluşturulmasını içerir. Farklı estetik stillerde görüntüler oluşturmak için esneklik bulunur, ayrıca üretilen görselleri düzenleme ve değiştirme teknikleri bulunur. Üretken yapay zeka modelleri, ilaç keşfinde yardımcı olan yeni kimyasal bileşikler ve moleküller gösteren grafikler oluşturabilir, sanal veya artırılmış gerçeklik için gerçekçi görüntüler üretebilir, video oyunları için 3D modeller oluşturabilir, logolar tasarlayabilir, mevcut görüntüleri geliştirebilir veya düzeltebilir ve daha fazlasını yapabilir.

Sentez verileri: Sentez verileri, veri eksik olduğunda, sınırlı olduğunda veya yüksek doğrulukla köşe durumlarını ele alamadığında yapay zeka modellerini eğitmek için son derece kullanışlıdır. Üretken modeller aracılığıyla sentetik veri geliştirme, birçok işletmenin veri zorluklarını aşma konusunda en etkili çözümlerden biri olabilir. Bu, tüm modaliteleri ve kullanım durumlarını kapsar ve etiket verimli öğrenme adı verilen bir süreç aracılığıyla mümkündür. Generatif yapay zeka modelleri, ya otomatik olarak ek veriler üreterek etiketleme maliyetlerini azaltabilir veya daha az etiketli veriyle AI modellerini eğitmeyi kolaylaştıran verinin içsel bir temsili öğrenebilir.

Üretken modellerin etkisi geniş kapsamlıdır ve uygulamaları sürekli olarak artmaktadır. Aşağıda, ulaşım, doğal bilimler ve eğlence alanlarını ilerletmek ve dönüştürmek için nasıl kullanıldığına dair örnekler verilmiştir.

Otomotiv endüstrisinde, üretken yapay zeka, simülasyonlar ve araç geliştirme için 3D dünyalar ve modeller oluşturmada yardımcı olması beklenmektedir. Ayrıca sentetik veri, otonom araçları eğitmek için kullanılmaktadır. Bir otonom aracın yeteneklerini gerçekçi bir 3D dünyada test edebilmek, güvenliği, verimliliği ve esnekliği artırırken riski ve maliyeti azaltır.

Doğal bilimler alanı, üretken yapay zekadan büyük ölçüde fayda sağlar. Sağlık sektöründe, üretken modeller ilaç keşfinde yardımcı olmak için yeni protein dizileri geliştirerek tıp araştırmalarına katkı sağlayabilir. Aynı zamanda uygulayıcılar, tıbbi kodlama, tıbbi görüntüleme ve genom analizi gibi görevlerin otomasyonundan faydalanabilir. Hava durumu endüstrisinde ise üretken modeller, gezegenin simülasyonlarını oluşturmak ve doğru hava tahmini ile doğal felaket tahminine yardımcı olmak için kullanılabilir. Bu uygulamalar, genel nüfus için daha güvenli ortamlar oluşturmak ve bilim insanlarının doğal felaketleri tahmin etmelerine ve hazırlıklı olmalarına yardımcı olabilir.

Eğlence endüstrisinin tüm alanları, video oyunlarından film, animasyon, dünya oluşturma ve sanal gerçeklik dahil, içerik oluşturma süreçlerini hızlandırmak için üretken yapay zeka modellerini kullanabilir. Üreticiler, çalışmalarını desteklemek için bu modelleri bir araç olarak kullanmaktadır.

ÜRETKEN YAPAY ZEKA ILE ILGILI ZORLUKLAR NELERDIR?

Hala gelişen bir alan olarak üretken modeller, aşağıdaki alanlarda büyüme için potansiyel sunmaktadır.

Hesaplama altyapısının ölçeği: Üretken yapay zeka modelleri milyarlarca parametreye sahip olabilir ve eğitim için hızlı ve verimli veri işlem hattına ihtiyaç duyar. Üretken modelleri sürdürmek ve geliştirmek için önemli miktarda sermaye yatırımı, teknik uzmanlık ve büyük ölçekli hesaplama altyapısı gereklidir. Örneğin, difüzyon modellerini eğitmek için milyonlarca veya milyarlarca görüntü gerekebilir. Ayrıca, bu kadar büyük veri kümesini eğitmek için büyük miktarda hesaplama gücü gereklidir. Yapay zeka uygulayıcılarının, modellerini eğitmek için yüzlerce GPU satın almaları gerekir.

Örnekleme hızı: Üretken modellerin ölçeği nedeniyle, bir örnek oluşturmak için gereken sürede gecikme olabilir. Özellikle sohbet botları, yapay zeka ses asistanları veya müşteri hizmetleri uygulamaları gibi etkileşimli kullanım durumları için, konuşmalar hemen ve doğru bir şekilde gerçekleşmelidir. Yüksek kalitede örnekler oluşturabilme yetenekleri nedeniyle difüzyon modelleri giderek popüler hale geldikçe, örneklemelerin yavaşlığı daha fazla belirgin hale gelmiştir.

Yüksek kaliteli verinin eksikliği: Genellikle, üretken yapay zeka modelleri farklı kullanım durumları için sentetik veri üretmek için kullanılır. Ancak, dünya genelinde her gün büyük miktarda veri üretilirken, tüm veriler AI modellerini eğitmek için kullanılamaz. Üretken modeller, işlem yapabilmek için yüksek kaliteli, tarafsız verilere ihtiyaç duyar. Ayrıca, bazı alanlar model eğitmek için yeterli veriye sahip değildir. Örneğin, az sayıda 3D varlık mevcuttur ve bunları geliştirmek pahalıdır. Bu tür alanlar, gelişim ve olgunlaşma için önemli kaynaklara ihtiyaç duyacaktır.

Veri lisansları: Yüksek kaliteli veri eksikliği sorununu daha da karmaşık hale getiren bir diğer sorun, birçok organizasyonun mevcut veri kümelerini ticari lisans almak veya özel veri kümelerini üretken modelleri eğitmek için oluşturmak için zorluklarla karşılaşmasıdır. Bu süreç son derece önemlidir ve fikri mülkiyet ihlali sorunlarını önlemek için anahtardır.

NVIDIA, Cohere, Microsoft gibi birçok şirket, bu sorunları çözmeye yardımcı olacak hizmetler ve araçlar sunarak üretken yapay zeka modellerinin sürekli büyümesini ve gelişmesini desteklemeyi amaçlamaktadır. Bu ürünler ve platformlar, modelleri kurma ve ölçekte çalıştırma karmaşıklıklarını ortadan kaldırır.

ÜRETKEN YAPAY ZEKANIN FAYDALARI NELERDIR?

Üretken yapay zeka, birçok nedenle önemlidir. Üretken yapay zekanın başlıca faydaları şunları içerir:

1. Üretken yapay zeka algoritmaları, insanlar tarafından oluşturulan içerikten ayırt edilemeyen yeni, orijinal içerikler oluşturmak için kullanılabilir. Bu da eğlence, reklamcılık ve yaratıcı sanatlar gibi uygulamalar için faydalı olabilir.

2. Üretken yapay zeka algoritmaları, doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü gibi mevcut yapay zeka sistemlerinin verimliliğini ve doğruluğunu artırmak için kullanılabilir. Örneğin, üretken yapay zeka algoritmaları, diğer yapay zeka algoritmalarını eğitmek ve değerlendirmek için kullanılabilecek sentetik veri oluşturmak için kullanılabilir.

3. Üretken yapay zeka algoritmaları, karmaşık verileri yeni yollarla keşfetmek ve analiz etmek için kullanılabilir. Bu da işletmelerin ve araştırmacıların ham veriden görülemeyen desenleri ve trendleri keşfetmelerine yardımcı olabilir.

4. Üretken yapay zeka algoritmaları, bir dizi görevi ve süreci otomatikleştirmeye ve hızlandırmaya yardımcı olabilir, bu da işletmeler ve organizasyonlar için zaman ve kaynak tasarrufu sağlayabilir.

Genel olarak, üretken yapay zeka, geniş bir endüstri ve uygulama yelpazesi üzerinde önemli bir etkiye sahip olma potansiyeline sahiptir ve yapay zeka araştırma ve geliştirme alanında önemli bir alandır.