Üretken Yapay Zeka ile Uyarlanabilir Yapay Zeka Arasındaki Fark Nedir?

Yapay zeka (AI), kurumsal ve teknolojik dünyaları alt üst etme geçmişine sahiptir. Bu teknolojik ilerlemenin yardımıyla işletmeler işleri otomatik hale getirebilir, üretkenliği artırabilir ve müşteri deneyimlerini iyileştirebilir. Önceden programlanmış kurallara ve yapılandırılmış verilere dayanan üretken yapay zeka, en son popüler ürünüydü. Aylardır AI gelişiminin ana alanı oldu ve uluslararası kuruluşları sol ve sağdan yeniden şekillendirdi.

Günümüzün uzmanları, uyarlanabilir yapay zekayı tanıtmanın mevcut dijital ortamı ilerletmek için gereken son adım olacağına inanıyor. Üretken yapay zeka (GAI), AI'nın temellerine aşina iseniz zaten bildiğiniz bir şey olabilir. Öte yandan, yapay zekanın başka bir türü olan yapay genel zeka (AGI) sizin tarafınızdan o kadar iyi bilinmeyebilir. Benzer bir sese sahip olmalarına rağmen, tam olarak aynı değiller. Ve hayır, bunun nedeni sadece kısaltmalarındaki harflerin ters olması değil. O halde ikisini farklı kılan nedir?

Ana Buzzword- Üretken AI size nasıl fayda sağlayabilir?

"Üretken yapay zeka" olarak bilinen bilgisayar bilimi dalı, önceden var olan verilerden metin, ses, video, grafik ve kod gibi yeni içerikler üretebilen denetimsiz ve yarı denetimli algoritmalar oluşturmayı amaçlar. Eşsiz ve orijinal nesneler üretmek için bilgisayar tarafından üretilen tekniklerin kullanılmasını gerektirir. Yapay zekanın bu alanı, yeni veriler üreten algoritmalar geliştirmeye odaklanır. Makine öğreniminin bir alt kümesidir. Üretken modeller, görsel ve performans sanatlarından robotlara ve bilgisayar görüşüne kadar çok sayıda uygulamaya sahiptir. Yapay zeka bağlamında, "üretken" terimi, bu modellerin yalnızca onu tanımaktan ziyade yeni veriler oluşturma kapasitesini ima eder. Örneğin, göz sayısı veya saç rengi gibi belirli özellikleri girdi olarak kullanarak yüzlere benzeyen görüntüler üretmek için üretken bir model eğitilebilir.

Gelecekte makineler, yeni bir büyük dil modelleri kategorisi sayesinde inandırıcı ve hatta bazen insanüstü sonuçlarla yazabilecek, kodlayabilecek, yaratabilecek ve sanat yaratabilecek. Toplumu önemli ölçüde ilerletme potansiyeline sahip çok umut verici bir yapay zeka alanı, üretken yapay zekadır. Geleneksel algoritmalar için karmaşıklığın da ötesinde problemlerin üstesinden gelebilecek bilgisayarlar yaratmamızı sağlayacak.

Üretken ve uyarlanabilir yapay zekayı karşılaştırırken, acil sorunlara yanıtlar bulma ve yeni sanat ve eğlence türleri üreterek müşteri deneyimlerini iyileştirme dahil olmak üzere topluma birçok yönden yardımcı olabilecek bazı gelişmeler öne çıkıyor.

Üretken yapay zekanın hayatımızı nasıl iyileştirebileceğine dair bazı örnekler:

Çıktı, önceden herhangi bir programlama olmaksızın karmaşık gramer kurallarına sahip bir cümle oluşturmak için Wikipedia ve diğer on binlerce web sitesinden alınan verilerin karıştırılması gibi çeşitli veri kaynaklarından kendi kendine öğrenilerek oluşturulduğundan olağanüstü kalitededir.

Üretken yapay zeka, belirli görevler için özelleştirilmiş tasarımlar üretmek için algoritmalar kullanarak proje risklerini azaltır. Tasarım ekiplerinin bir bina veya yapının çok sayıda yinelemesini üretmesine ve hangisinin en iyi sonuçları verdiğini belirlemek için bunları değerlendirmesine olanak tanır.

Önceden var olan herhangi bir eğitim verisine ihtiyaç duymaz, ayrıca daha az önyargılı modeller kullanarak makine öğrenimi modelinin doğruluğunu artırır. Bunun yerine bilgiye bağlı olarak kendi eğitimini oluşturur.

Üretken yapay zeka, sensörlerin veya diğer harici veri kaynaklarının yardımı olmadan ortamı hakkında bilgi edinebildiğinden, sensörlere olan ihtiyaç ortadan kaldırılabilir.

Yüz tanıma, resim sınıflandırma ve görüntü bölümleme gibi uygulamalarda, üretken yapay zeka (AI), deneyimlerden ve diğer kaynaklardan öğrenme ve kendi başına yeni fikirler üretme kapasitesine sahip olduğundan kullanılabilir.

Ayrıca, üretici yapay zeka örneklerden öğrenebildiğinden ve bu bilgiyi yeni şeyler üretmek için kullanabildiğinden, robotlar ve bilgisayarlar gerçek dünyadaki ve simüle edilmiş bağlamlardaki soyut teorileri daha iyi anlayabilir.

İşletmeler neden Adaptive AI'yı benimsemeli?

Yapım aşamasında beklenmeyen gerçek dünya değişikliklerine yanıt olarak kendi kodunu değiştirebilen bir tür yapay zeka sistemi, üretken yapay zeka ile uyarlanabilir yapay zeka arasındaki tartışmada bir sonraki yarışmacımız olan uyarlanabilir yapay zekadır. Uyarlanabilir yapay zeka kullanan kuruluşlar, mimarilerine uyarlama ve dayanıklılık dahil ederek kesintilere hızlı ve başarılı bir şekilde tepki verebilir. Gartner Kıymetli Başkan Yardımcısı Erick Brethenoux'ya göre, son sağlık ve iklim krizleri ışığında, esneklik ve uyum çok önemli hale geldi.

Uyarlanabilir yapay zeka sistemleri, hem çalışma zamanı hem de geliştirme sırasında öğrenmek ve değiştirmek için modelleri sürekli olarak yeniden eğittikleri veya alternatif teknikler kullandıkları için değişime daha dirençlidir. Gartner'ın tahminine göre 2026 yılına kadar, uyarlanabilir AI sistemleri oluşturmak ve yönetmek için AI mühendislik tekniklerini kullanan işletmeler, AI modellerini operasyonel hale getirme oranı ve hacmi açısından rakiplerine göre %25 avantaja sahip olacak.

Uyarlanabilir yapay zeka, kullanımdayken değişen gerçek dünya senaryolarına uyum sağlamak amacıyla sistemlerin öğrenme süreçlerini ve davranışlarını değiştirmesini sağlamak için aracı tabanlı tasarım metodolojilerini ve takviyeli öğrenme yaklaşımlarını harmanlar. Uyarlanabilir yapay zeka, gerçek zamanlı çevrenin yanı sıra önceki insan ve makine deneyimlerinden öğrenerek daha iyi ve daha hızlı çözümler üretir.

Özel bir öğretmene benzer şekilde, program ne öğretileceğini, ne zaman test edileceğini ve ilerlemenin nasıl ölçüleceğini seçerek öğrencinin eğitim deneyimini düzenler. Yargıda bulunmak, karar zekası sistemlerinin artan bağımsızlığını isteyen herhangi bir firma için gerekli ancak karmaşık bir süreçtir. Bununla birlikte, uyarlanabilir yapay zeka eklemek için, karar verme süreçlerinin yeniden tasarlanması gerekecektir; bu, üretken ve uyarlanabilir yapay zekayı karşılaştırırken önemli bir husustur.

Uyarlanabilir yapay zekayı iş başında nerede görüyoruz?

Sonuç olarak, mevcut süreç yapıları büyük değişikliklere uğrayabilir ve iş paydaşları yapay zekanın etik ve yasalara uygun olarak kullanılmasını sağlamalıdır. İşletme, BT ve destek bölümlerinden kişiler, uyarlanabilir yapay zeka sistemlerini benimsemek için birlikte çalışmalıdır. Bu, olası kullanım durumlarını bulmayı, teknoloji hakkında öğrenmeyi ve bunun kaynak bulma ve kaynak tahsisini nasıl etkileyeceğini değerlendirmeyi gerektirir. Yazılım mühendisliği ekipleri, veri ve analitik ekipleri ve iş paydaşları bu çözümleri oluşturmak için yakın işbirliği yapmalıdır. Bu uyarlanabilir yapay zeka sistemlerini oluşturmak ve yürütmek için yapay zeka mühendisliği esastır. Teknoloji geliştikçe yapay zekanın iş hayatında kullanımı giderek yaygınlaşıyor ve gelecekte bunun standart bir uygulama haline geleceği tahmin ediliyor. Endüstriyel bulut platformlarının, iş dünyasında yapay zekanın en eski uygulamasına ev sahipliği yapması bekleniyor.

# Ticari bulutlar için platformlar

İşletmeler büyümek için kablosuz değer gerçekleştirme, platform mühendisliği ve endüstri bulut platformlarına yatırım yapmalıdır. Gartner'a göre, işletmeler 2027 yılına kadar iş çabalarının yarısından fazlası için bulut platformlarını kullanacak ve 2023'te daha yüksek karlar elde etmeye başlayacaklar. Ayrıca, platform mühendisliği ekiplerinin yazılım mühendisliği firmalarının %80'inde yer alması bekleniyor. 2026'ya kadar, dahili self servis portalları aracılığıyla yazılım teslimatını ve yaşam döngüsü yönetimini geliştirmek.

# Sürdürülebilir teknolojiler

2023'te işletmeler, yatırımcıların kâr ve satışlarla ilgili birincil endişelerini ele almakla sürdürülebilirliğe odaklanmaları arasında bir denge kurmak zorunda kalacak. İşletme yöneticileri, çevresel amaçları ilerletmek için teknolojiyi kullanma zorunluluklarının daha fazla bilincine varıyorlar. AI'nın gelişimi, kurumsal sürdürülebilirliği desteklemeye devam ediyor ve sürdürülebilir teknoloji, en önemli odak noktası haline geliyor. Amaç, çevre ve gelecek nesiller üzerindeki etkilerini dikkate alarak teknolojiyi “varsayılan olarak sürdürülebilir” yapmak olmalıdır.

# Elektronik bağışıklık sistemi

Liderler, 2023'te işlerini en üst düzeye çıkarmak için dijital bağışıklığa, gözlemlenebilir verilere ve yapay zekaya odaklanmalıdır. Bir "dijital bağışıklık sistemi", sistem kararlılığını artırırken ve kesinti süresini en aza indirirken BT risklerini azaltabilir ve kurumsal değeri artırabilir. Gözlemlenebilir veriler, BT sistemlerini yönetmek ve günlükler, izler ve ölçümler gibi değişiklikleri izlemek için kullanışlıdır. Karar vermek için yararlı veriler sunar ve genel BT stratejisinde önemli bir rol oynaması gerekir.

# Süper uygulamalar

Bir teknoloji uzmanına göre "süper uygulamaların" ortaya çıkışı, yenilikçiler için en önemli teknolojik trendlerden biridir. Süper uygulama, iş verimliliğini artırmak ve birçok uygulamanın yerini almak için bir uygulamanın, platformun ve dijital ekosistemin avantajlarını birleştiren çok işlevli bir platformdur. Ürün ve hizmetler için tek durak noktası sunar ve kullanıcıların mini uygulamalara bağımsız platformlardan erişmesini sağlar. 2027 yılına kadar dünya nüfusunun %50'sinden fazlasının süper uygulamaları kullanacağı bildiriliyor.

Üretken Yapay Zeka ile Uyarlanabilir Yapay Zeka Arasındaki Fark

üretken yapay zeka ile uyarlanabilir yapay zeka arasındaki temel farkları vurgulayan karşılaştırma tablosu:

Üretken Yapay Zeka (Örnek: Varyasyonlu Otomatik Kodlayıcılar Kullanarak El Yazısı Rakamlar Oluşturma):

pythonCopy code import numpy as np import tensorflow as tf # Define and train a variational autoencoder model on MNIST dataset # ... # Generate new digits using the trained model latent_dim = 10 random_latent_vectors = np.random.normal(size=(10, latent_dim)) generated_digits = model.decoder.predict(random_latent_vectors)

Uyarlanabilir Yapay Zeka (Örnek: İşbirlikçi Filtrelemeyi Kullanarak Bir Öneri Sistemi Oluşturma):

pythonCopy code import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # Load user-item ratings data ratings_data = pd.read_csv('ratings.csv') # Split data into train and test sets train_data, test_data = train_test_split(ratings_data, test_size=0.2) # Compute user-item similarity matrix user_item_matrix = train_data.pivot(index='user_id', columns='item_id', values='rating').fillna(0) item_item_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix.T) # Make recommendations for a specific user user_id = 100 user_ratings = user_item_matrix.loc[user_id].values.reshape(1, -1) item_scores = np.dot(user_ratings, item_item_similarity) / np.sum(np.abs(item_item_similarity)) recommended_items = item_scores.argsort()[0][::-1][:5]

Yapay zekanın iki farklı alt alanı vardır: üretken yapay zeka ve uyarlanabilir yapay zeka.

Önceden toplanan verilere dayalı olarak yazı, grafik veya müzik gibi yeni içerik oluşturan yapay zeka sistemlerine üretken yapay zeka sistemleri denir. Gerçekçi fotoğraflar veya yeni müzik oluşturmak da dahil olmak üzere çeşitli görevlere uygulanabilen derin öğrenme algoritmalarını kullanarak en baştan yeni veriler oluşturur. Öte yandan, uyarlanabilir yapay zeka, öğrenen ve değişen koşullara uyum sağlayan yapay zeka sistemlerini ifade eder. Bu sistemler, verilerin ve koşulların sürekli değiştiği dinamik bağlamlarda kullanım için uygundur. Yeni bilgilere veya geri bildirimlere dayalı olarak davranışlarını gerçek zamanlı olarak değiştirebilirler. Uyarlanabilir yapay zekaya sahip sistemler arasında öneri motorları, kendi kendine giden arabalar ve önleyici bakım programları bulunur.

Generatif AI yeni veriler üretirken Uyarlanabilir AI değişen koşullara yanıt olarak davranışını değiştirir. Bu iki yapay zeka paradigması birlikte, daha akıllı, verimli ve benzersiz istek ve tercihlerimize duyarlı bir dünya inşa etmemize yardımcı oluyor. Sonuç olarak, uyarlanabilir sistemleri entegre etmek, yaratıcı iş stratejilerine kapı açacak ve karar verme silolarını ortadan kaldıracak yeni iş modelleri, mallar ve kanallarla sonuçlanacaktır. Geleneksel yapay zeka sistemlerinin aksine, uyarlanabilir yapay zeka, kodun ilk geliştirildiği sırada beklenmeyen veya bilinmeyen gerçek dünyadaki değişiklikleri hesaba katmak için kendi kodunu değiştirebilir. Adaptasyon ve dirençliliği bu şekilde tasarımlarına dahil eden kuruluşlar, krizlere daha hızlı ve başarılı bir şekilde yanıt verebilirler.