Sizi Arayalım

Önceleri sadece bir bilim kurgu gibi gelen yapay zekâ, günümüzün gerçeğine dönüştü. Yazılı metin üretmeden video oluşturmaya, görsel tasarımdan ses üretimine kadar birçok alanda Generative AI örnekleriyle karşılaşıyoruz. Peki, Generative AI nedir ve nasıl çalışır?

Generative AI'ın Tanımı

Yeni nesil teknolojilere ilgi duyuyorsanız “Generative AI ne demek?” diye merak ediyor olabilirsiniz. Generative AI, diğer adıyla üretken yapay zekâ; ses, metin, video, görüntü gibi farklı içerik türlerini üretebilen bir yapay zekâ teknolojisidir. Generative AI, algoritmaları kullanarak öğrendiği bilgilerden ve geniş ölçekli verilerden yararlanıp yepyeni içerikler oluşturabilir. 

Generative AI'ın Önemi ve Kullanım Alanları

Generative AI, birçok görevi ve işi otomatik hâle getirir. Bu sayede zaman, enerji ve kaynak tasarrufu sağlar. Karmaşık verilerin analizini kolaylaştırabilir. Hatta gelecekteki yapay zekâ modellerini eğitebilecek sentetik veriler bile oluşturabilir. Tüm bu yönleriyle Generative AI’ın önemi her geçen gün artmaya devam ediyor. Peki, Generative AI modelleri hangi alanlarda kullanılabilir?

  • Otomotiv Endüstrisi: Simülasyonlasyonlarda ve modellemelerde tercih edilebilir.
  • Eğitim: Bireysel öğrenme stillerine uygun eğitim ve değerlendirme materyallerinin hazırlanmasında kullanılabilir.
  • Eğlence Endüstrisi: Animasyonlardan video oyunlarına, filmlerden sanal gerçeklik tasarımlarına kadar eğlence endüstrisinde fark yaratacak üretimler yapılmasına yardımcı olabilir.
  • Sesli İçerikler: Generative AI, sesli içerikler oluşturulmasında da etkin rol alabilir. Örneğin metinleri sese dönüştürmek, özel müzikler yapmak ya da ses efektleri hazırlamak yapay zekâ ile son derece kolay. 
  • Görsel İçerikler: Sesli içerikler ya da video içerikleri için görsellere ihtiyaç duyduğunuzda yapay zekâdan yararlanabilirsiniz. Ayrıca Generative AI photoshop için de kullanılabilir. Oluşturduğunuz görsellere kolayca photoshop yapabilirsiniz.
  • Metin Oluşturma: AI aracılığıyla her konuda birbirinden farklı yazılı içerikler oluşturabilirsiniz.


Tüm bunların yanı sıra pazarlama, yazılım, veri analizi, sentetik veri üretimi, tercüme işlemleri gibi birçok alanda Generative AI’dan yararlanılabilir.

Generative AI Teknolojisinin Temel İlkeleri

Generative AI’ın temel ilkelerine kısaca değinelim:

Derin Öğrenme Algoritmaları  

Generative AI, derin öğrenme tekniklerini kullanır. Derin öğrenme kısaca, insan beyninden ilham alarak bilgisayarlara veri işlemeyi öğreten bir yapay zekâ yöntemi olarak tanımlanabilir. İnsanların herhangi bir bilgiyi öğrenmesi için milyonlarca nöronun birlikte çalışması gerektiği gibi derin öğrenmede de yapay sinir ağları ve birlikte çalışan yapay nöron katmanları bulunur. Tüm bunlar yapay zekânın öğrenme işlemi sırasında birlikte çalışır. Derin öğrenme algoritmaları temelde insan zekâsı gereken işlemleri otomatikleştirmeyi amaçlar.

Büyük Veri Kullanımı

Büyük veri; hacmi hızla artan, çeşitlilik içeren, daha hacimli yeni veri kaynaklarından elde edilen büyük ve karmaşık veri gruplarıdır. Geleneksel veri işleme yazılımlarının üstesinden gelemeyeceği kadar büyük bir hacme sahiptir. Generative AI’ın eğitilmesinde de büyük veri kullanılır. Bu sayede Generative AI’ın ürettikleri daha başarılı, etkili ve isabetli olur.

Yaratıcılık

Yapay zekâda yaratım süreci bir sistematikle ilerler. Generative AI, çok karmaşık veri gruplarını derin öğrenmeyle kavrayabildiği için mevcut fikir ve kavramları birleştirerek insan beyninin sınırlamalarını aşabilir. Daha önce dünyada hiç var olmamış üretimler yapabileceği gibi dönüştürücü yaratıcılığa ilham olarak sanatçılar için de bir katalizör görevi üstlenebilir.

Generative AI Algoritmaları

Generative AI uygulamalarının çalışmasını sağlayan farklı algoritmalar bulunur. Bunlar:

GAN(Generative Adversarial Network)

Generative Adversarial Network, bir yapay sinir ağı modelidir. GAN’larda üretici ve ayırt edici olmak üzere iki farklı sinir ağı bulunur. Ayırt edici ağ, verilerin sahte ya da gerçek olup olmadığını anlamaya çalışırken üretici ağ; video, resim ve görüntü gibi yeni içerikler yaratır.

GAN Algoritmasının Çalışma Prensibi

GAN algoritmasının çalışma prensibi son derece basit. Siz algoritmaya üretmek istediğiniz konu hakkında yeterince veri verirseniz aynı veri tipinde yepyeni içerikler üretebilirsiniz. Örneğin sisteme binlerce farklı çiçek fotoğrafı yüklerseniz dünyada hiç var olmamış çiçek fotoğraflarına sahip olabilirsiniz.

GAN ile Resim ve Sanat Eseri Üretimi

Yapay zekâ ile üretilen ve satılan ilk resim, GAN modeliyle çalışan bir yapay zekâya yaptırıldı. Resmin üretilmesi için yapay zekâ ünlü ressamların eserleriyle eğitildi. Bu da yapay zekânın resim ve sanat eserleri üretimi konusunda sanatçılara ilham verebileceğini ve gerekli durumlarda üretim için de kullanılabileceğini gösteriyor.

VAE(Variational Autoencoder)

Bir diğer sinir ağı modeli olan VAE; bir kodlayıcı ve kod çözücüden oluşur. 

VAE'ler, görüntü gibi çıktıları daha hızlı üretebilir. Karmaşık veri modelleri tasarlamanıza ve tasarımlarınızı veri kümelerine sığdırmanıza olanak tanır.

VAE Temel Çalışma Prensibi

VAE’lerin sinir ağları, verimli ve basit bir gizli veri sunumunu öğrenmek için birlikte çalışır. Bunlardan kodlayıcı, verileri daha küçük ve yoğun bir temsile dönüştürür. Kod çözücü ise orijinal verilerin yeniden yapılandırması için gereken bilgileri korur, alakasızları ise eler.

Generative AI Örnekleri

En iyi Generative AI örneklerinden biri, ChatGPT. İnternette 2021 yılına kadar girilen tüm verilerle eğitildi. Bu sayede soracağınız herhangi bir soruya yazılı olarak oldukça detaylı cevaplar verebilir.

DALL-E ise üretken yapay zekâ ile görüntü oluşturmanıza imkân verir. ChatGPT’de girdiğiniz sorgularla ilgili yazılı metinlerle karşılaşırken bu uygulamada size istediğiniz konuyla ilgili görseller sunulur. Örneğin bir gün batımı manzarası sorgusunu girerek manzara resimleri oluşturabilirsiniz.

Generative AI sayesinde metinleri yalnızca görüntülere değil, videolara da dönüştürebilirsiniz. Bu dönüşüm işlemini en iyi şekilde yerine getiren örneklerden biri ise Rephrase.ai video oluşturma platformu. Rephrase.ai’yi kullanarak istediğiniz konseptte profesyonel ve kişiselleştirilmiş videolar hazırlamanız mümkün.

MuseNet isminde çevrimiçi AI müzik üretme aracı da bir başka başarılı Generative AI örneği. MuseNet, kullanıcılarına farklı enstrümanları ve tarzları seçerek kendi özgün müziklerini oluşturma olanağı tanır.

Generative AI, birçok alanda büyük çözümler ve yenilikler vadediyor. Her geçen gün gelişmeye ve çok daha etkili sonuçlar ortaya çıkarmaya devam ediyor. Generative AI’nın oluşturacağı sentetik bilgilerle yeni yapay zekâları da eğitmesi bekleniyor. Yani geleceğinin ve üretme kapasitesinin bir sınırı olmadığını, heyecan verici yeniliklerin bizi beklediğini söyleyebiliriz.