Yapay Zeka (AI) Terimleri Sözlüğü: Bilmeniz Gereken 55 Temel Kavram
Yapay zeka (AI), etrafımızdaki dünyayı hızla değiştiriyor. Google Arama’nın en tepesindeki özetlerden, ChatGPT gibi sohbet robotlarına kadar, AI interneti tamamen ele geçiriyor. Bu yeni teknolojiyle daha iç içe yaşadıkça, her yerde yeni terimler ortaya çıkıyor. İster bir sohbette bilgili görünmek, ister bir iş görüşmesinde kendinizi göstermek isteyin, bilmeniz gereken en önemli yapay zeka terimlerini sizler için derledik.
A – Temel Kavramlar ve Teknolojiler
- Algoritma (Algorithm): Bir bilgisayar programının, belirli bir şekilde verileri öğrenmesini ve analiz etmesini sağlayan talimatlar dizisi.
- Antropomorfizm (Anthropomorphism): İnsanların, insan olmayan nesnelere (AI gibi) insani özellikler (duygu, bilinç vb.) atfetme eğilimi.
- Yapay Zeka (Artificial Intelligence – AI): İnsan zekasını, bilgisayar programlarında veya robotikte simüle etmek için teknolojinin kullanılması.
- Otonom Ajanlar (Autonomous Agents): Belirli bir görevi yerine getirmek için gerekli yeteneklere, programlamaya ve diğer araçlara sahip bir AI modeli. Kendi kendine giden bir araba buna bir örnektir.
- Sohbet Robotu (Chatbot): İnsan dilini simüle eden metinler aracılığıyla insanlarla iletişim kuran bir program.
- Bilişsel Bilişim (Cognitive Computing): Yapay zeka için kullanılan bir başka terim.
- Derin Öğrenme (Deep Learning): Resimlerde, seste ve metinde karmaşık kalıpları tanımak için birden fazla katman ve parametre kullanan bir makine öğrenmesi alt alanı.
- Üretken Yapay Zeka (Generative AI): Metin, video, bilgisayar kodu veya resim gibi yeni ve özgün içerikler oluşturmak için yapay zekayı kullanan bir teknoloji.
- Makine Öğrenmesi (Machine Learning – ML): Bilgisayarların açıkça programlanmadan, veriden öğrenerek daha iyi tahminsel sonuçlar üretmesini sağlayan bir AI bileşeni.
- Çok Modlu AI (Multimodal AI): Metin, resim, video ve konuşma dahil olmak üzere birden fazla türde girdiyi işleyebilen bir AI türü.
- Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing – NLP): Bilgisayarlara insan dilini anlama yeteneği kazandırmak için makine öğrenmesi ve derin öğrenmeyi kullanan bir AI dalı.
- Sinir Ağı (Neural Network): İnsan beyninin yapısına benzeyen ve verilerdeki kalıpları tanımak için tasarlanmış bir hesaplama modeli.
- Zayıf AI (Weak AI / Narrow AI): Belirli bir göreve odaklanmış ve beceri setinin ötesini öğrenemeyen AI. Günümüzdeki AI’ların çoğu bu kategoridedir.
B – Büyük Dil Modelleri (LLM) ve Çalışma Prensibi
- Büyük Dil Modeli (Large Language Model – LLM): Dili anlamak ve insan benzeri bir dilde yeni içerik üretmek için devasa miktarda metin verisiyle eğitilmiş bir AI modeli.
- Veri Kümesi (Dataset): Bir AI modelini eğitmek, test etmek ve doğrulamak için kullanılan dijital bilgi koleksiyonu.
- Veri Zenginleştirme (Data Augmentation): Bir AI’ı eğitmek için mevcut verileri yeniden karıştırma veya daha çeşitli bir veri seti ekleme.
- Çıkarım (Inference): AI modellerinin, eğitim verilerinden yola çıkarak yeni veriler hakkında metin, resim ve diğer içerikleri üretme süreci.
- Gecikme Süresi (Latency): Bir AI sisteminin bir girdi veya istem alması ile bir çıktı üretmesi arasındaki zaman gecikmesi.
- Aşırı Uyum (Overfitting): Makine öğrenmesinde, modelin eğitim verilerine çok yakın çalışması ve sadece o verilerdeki belirli örnekleri tanımlayabilmesi, ancak yeni verileri tanımlayamaması hatası.
- Parametreler (Parameters): LLM’lere yapı ve davranış kazandırarak tahmin yapmalarını sağlayan sayısal değerler.
- Prompt (İstem): Bir AI sohbet robotundan yanıt almak için girdiğiniz öneri veya soru.
- Prompt Zincirleme (Prompt Chaining): AI’nın, gelecekteki yanıtları şekillendirmek için önceki etkileşimlerden gelen bilgileri kullanma yeteneği.
- Niceleme (Quantization): Bir AI büyük dil modelinin, hassasiyetini düşürerek daha küçük ve daha verimli (ancak biraz daha az doğru) hale getirildiği süreç.
- Sentetik Veri (Synthetic Data): Üretken AI tarafından oluşturulan ve gerçek dünyadan olmayan ancak gerçek verilerle eğitilmiş veri.
- Sıcaklık (Temperature): Bir dil modelinin çıktısının ne kadar rastgele olacağını kontrol etmek için ayarlanan parametreler. Daha yüksek sıcaklık, modelin daha fazla risk alması anlamına gelir.
- Token’lar (Tokens): AI dil modellerinin, istemlerinize yanıtlarını formüle etmek için işlediği küçük yazılı metin parçaları.
- Eğitim Verisi (Training Data): Metin, resim, kod veya veri dahil olmak üzere AI modellerinin öğrenmesine yardımcı olmak için kullanılan veri setleri.
- Transformer Modeli: Verilerdeki ilişkileri takip ederek bağlamı öğrenen bir sinir ağı mimarisi.
- Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Modele etiketlenmiş eğitim verilerinin sağlanmadığı ve modelin bunun yerine verilerdeki kalıpları kendi başına tanımlaması gereken bir makine öğrenmesi biçimi.
- Sıfır Atışlı Öğrenme (Zero-shot Learning): Bir modelin, gerekli eğitim verileri verilmeden bir görevi tamamlaması gereken bir test.
C – Gelişmiş AI, Etik ve Güvenlik
- Etken (Agentive): Bir hedefe ulaşmak için otonom olarak eylemler peşinde koşma yeteneğine sahip sistemler veya modeller.
- Genel Yapay Zeka (Artificial General Intelligence – AGI): Görevleri insanlardan çok daha iyi yerine getirebilen, aynı zamanda kendi yeteneklerini öğretebilen ve ilerletebilen, bugün bildiğimizden daha gelişmiş bir AI konsepti.
- AI Etiği (AI Ethics): AI’ın insanlara zarar vermesini önlemeyi amaçlayan ilkeler.
- AI Güvenliği (AI Safety): AI’ın uzun vadeli etkileri ve insanlığa düşman olabilecek bir süper zekaya nasıl ilerleyebileceği ile ilgilenen bir alan.
- Hizalama (Alignment): İstenen sonucu daha iyi üretmek için bir AI’da ince ayar yapma.
- Önyargı (Bias): Eğitim verilerinden kaynaklanan hatalar.
- Etik Hususlar (Ethical Considerations): Gizlilik, veri kullanımı, adalet, kötüye kullanım ve diğer güvenlik konularıyla ilgili AI’nın etik sonuçlarının farkındalığı.
- Foom: Birisinin bir AGI inşa etmesi durumunda, insanlığı kurtarmak için çok geç olabileceği konsepti.
- Korkuluklar (Guardrails): Verilerin sorumlu bir şekilde kullanılmasını ve modelin rahatsız edici içerik oluşturmamasını sağlamak için AI modellerine yerleştirilen politikalar.
- Açık Ağırlıklar (Open Weights): Bir şirketin, bir modelin eğitim verilerinden bilgiyi nasıl yorumladığını gösteren son “ağırlıklarını” halka açık hale getirmesi.
- Ataçlar (Paperclips): Filozof Nick Boström tarafından ortaya atılan, bir AI sisteminin, ataç üretme hedefine ulaşmak için insanlık da dahil olmak üzere her şeyi yok edeceği varsayımsal bir senaryo.
- Stokastik Papağan (Stochastic Parrot): LLM’lerin, çıktısı ne kadar ikna edici olursa olsun, dilin veya etrafındaki dünyanın ardındaki anlamı daha büyük bir şekilde anlamadığını gösteren bir benzetme.
- Turing Testi: Bir makinenin insan gibi davranma yeteneğini test eder.
D – Özel Teknolojiler ve Popüler Terimler
- Üretken Çekişmeli Ağlar (Generative Adversarial Networks – GANs): Yeni veri üretmek için iki sinir ağından (bir üretici ve bir ayırıcı) oluşan bir üretken AI modeli.
- Difüzyon (Diffusion): Bir fotoğraf gibi mevcut bir veri parçasını alıp rastgele gürültü ekleyen bir makine öğrenmesi yöntemi.
- Beliren Davranış (Emergent Behavior): Bir AI modelinin istenmeyen yetenekler sergilemesi.
- Uçtan Uca Öğrenme (End-to-end Learning – E2E): Bir modelin bir görevi baştan sona gerçekleştirmesi için talimatlandırıldığı bir derin öğrenme süreci.
- Halüsinasyon (Hallucination): Bir AI’dan gelen yanlış bir yanıt.
- Microsoft Bing: ChatGPT’yi güçlendiren teknolojiyi kullanarak AI destekli arama sonuçları veren bir arama motoru.
- Perplexity: Perplexity AI’a ait, AI destekli bir sohbet robotu ve arama motorunun adı.
- Slop: Düşük kaliteli, yüksek hacimli, az emekle dikkat çekmek için AI tarafından yapılan çevrimiçi içerik.
- Stil Aktarımı (Style Transfer): Bir görüntünün stilini diğerinin içeriğine uyarlama yeteneği.
- Metinden Görüntüye Üretim (Text-to-image Generation): Metinsel açıklamalara dayalı olarak görüntüler oluşturma.
- ChatGPT: OpenAI tarafından geliştirilen popüler AI sohbet robotu.
- Google Gemini: Google’ın popüler AI sohbet robotu.
Bu Konuyla İlgili Diğer“Nedir?”Yazılarımız:
Teknolojinin temelini oluşturan bu gibi karmaşık konuları anlaşılır kılan “Nedir?” serimizin yeni bölümleri için techneiro.com‘u takip etmeye devam edin!
