Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
'Yapay Zekanın Babası', gelişen teknolojilerin toplum için oluşturduğu tehlikeleri tartışıyor
'Yapay Zekanın Babası', gelişen teknolojilerin toplum için oluşturduğu tehlikeleri tartışıyor
Yapay zeka alanında önde gelen bir otorite olan Dr. Jeffrey Hinton, süper akıllı yapay zeka sistemlerinin ortaya koyduğu potansiyel riskler hakkında önemli endişeler dile getiriyor. Bu sistemlerin insanlar üzerinde kontrol sahibi olma ve onları kendi gündemleri için manipüle etme olasılığından endişe duyduğunu ifade ediyor. İnsan ve makine zekası arasında bir ayrım yapan Hinton, yapay zekaya alt hedefler oluşturma yeteneği vermenin, insanlık üzerinde daha fazla güç ve kontrol arzusuna yol açabilecek tehlikelere dikkat çekiyor.
Bu risklere rağmen Hinton, yapay zekanın, özellikle muazzam ilerleme potansiyeline sahip olduğu tıp alanında sayısız olumlu uygulamasının farkındadır. Dikkatli olunması gerekse de yapay zeka gelişiminin ilerlemesini tamamen durdurmamanın esas olduğunu vurguluyor.
Hinton ayrıca teknoloji yaratıcılarının rolüne ve çalışmalarının toplum üzerindeki olası etkilerine de değiniyor. Savunma departmanları da dahil olmak üzere yapay zeka geliştirmeye dahil olan kuruluşların yardımseverlik dışındaki hedeflere öncelik verebileceğine dikkat çekiyor. Bu, AI teknolojisinin kullanımının arkasındaki niyetler ve motivasyonlar hakkında endişeleri artırıyor. Hinton, AI'nın topluma önemli faydalar sağlama kapasitesine sahip olmasına rağmen, teknolojik ilerlemenin hızlı temposunun, genellikle hükümetlerin ve mevzuatın kullanımını etkin bir şekilde düzenleme yeteneğini geride bıraktığını öne sürüyor.
Hinton, AI ile ilişkili riskleri ele almak için uluslararası ölçekte yaratıcı bilim adamları arasında artan işbirliğini savunmaktadır. Bu uzmanlar, birlikte çalışarak daha güçlü yapay zeka sistemleri geliştirirken aynı anda kontrolü sağlamanın ve olası zararları önlemenin yollarını keşfedebilir. Hinton, bu işbirlikçi çaba sayesinde toplumun yapay zekanın potansiyel faydalarından yararlanma ile potansiyel risklerine karşı korunma arasında bir denge kurabileceğine inanıyor.
Yapay Zekadan İnsanlığın Sonu Muhtemel mi? Geoffrey Hinton, MIT Technology Review'den EmTech Digital'de
Yapay Zekadan İnsanlığın Sonu Muhtemel mi? Geoffrey Hinton, MIT Technology Review'den EmTech Digital'de
Yapay zeka ve derin öğrenme alanında önde gelen bir isim olan Geoffrey Hinton, Google'daki görev süresi ve beyin ile dijital zeka arasındaki ilişkiye bakış açısının zaman içinde nasıl geliştiği üzerine düşünüyor. Başlangıçta Hinton, bilgisayar modellerinin beyni anlamayı amaçladığına inanıyordu, ancak şimdi farklı şekilde çalıştıklarını fark ediyor. Günümüzün derin öğrenmesinin çoğunun temeli olarak hizmet eden çığır açan katkısı olan geri yayılımın önemini vurguluyor. Hinton, geri yayılımın sinir ağlarının görüntülerdeki kuşlar gibi nesneleri algılamasını nasıl sağladığına dair basitleştirilmiş bir açıklama sağlar.
Hinton, ileriye dönük olarak, geri yayılım gibi tekniklerle desteklenen büyük dil modellerinin başarısına ve bunların görüntü algılama üzerindeki dönüştürücü etkisine hayret ediyor. Bununla birlikte, odak noktası, doğal dil işlemede devrim yaratma potansiyellerinde yatmaktadır. Bu modeller, beklentilerini aştı ve makine öğrenimi anlayışını büyük ölçüde yeniden şekillendirdi.
Yapay zekanın öğrenme yetenekleriyle ilgili olarak Hinton, dijital bilgisayarların ve yapay zekanın, geri yayılımlı öğrenme algoritmalarını kullanma yetenekleri nedeniyle insanlara göre avantajlara sahip olduğunu açıklıyor. Bilgisayarlar, çok miktarda bilgiyi verimli bir şekilde kompakt bir ağa kodlayabilir ve bu da gelişmiş öğrenmeye olanak tanır. Halihazırda basit muhakeme gösterdiği ve zengin bir sağduyu bilgisine sahip olduğu için GPT4'ü örnek olarak gösteriyor. Hinton, aynı modelin birden çok kopyasının farklı donanımlarda çalışmasını ve birbirinden öğrenmesini sağlayarak dijital bilgisayarların ölçeklenebilirliğini vurgular. Kapsamlı miktarda veriyi işleme kapasitesi, AI sistemlerine insan gözleminden kaçabilecek yapısal kalıpları ortaya çıkarma yeteneği verir ve bu da hızlandırılmış öğrenmeyle sonuçlanır.
Ancak Hinton, yapay zekanın insan zekasını aşmasıyla ilişkili potansiyel riskleri kabul ediyor. AI'nın bireyleri manipüle etme potansiyeli hakkındaki endişelerini dile getirerek, iki yaşındaki bir çocuğun seçim yapmaya zorlanmasıyla paralellikler kuruyor. Hinton, Washington DC'deki son olaylara atıfta bulunarak, doğrudan müdahale olmaksızın bile yapay zekanın insanları manipüle etmek ve potansiyel olarak onlara zarar vermek için kullanılabileceği konusunda uyarıyor. Spesifik bir teknik çözüm önermemekle birlikte, yapay zekanın güvenli ve faydalı bir şekilde çalışmasını sağlamak için bilim camiasında işbirlikçi çabalar çağrısında bulunuyor.
Ayrıca Hinton, AI ile ilgili olarak insanlığın geleceği hakkında spekülasyon yapıyor. İnsanlar gibi evrimsel süreçlerden geçmemiş olan dijital zekaların içsel hedeflerden yoksun olduğunu iddia ediyor. Bu, potansiyel olarak daha fazla kontrol arayan yapay zeka sistemleri tarafından alt hedeflerin oluşturulmasına yol açabilir. Hinton, AI'nın benzeri görülmemiş bir hızda gelişebileceğini ve insanlığı zekanın evriminde yalnızca geçiş aşaması olarak gösterebilecek çok miktarda insan bilgisini emebileceğini öne sürüyor. Yapay zeka geliştirmeyi durdurmanın ardındaki mantığı kabul etse de bunun gerçekleşmesinin pek olası olmadığını düşünüyor.
Hinton ayrıca yapay zeka teknolojisinin oluşturulması ve piyasaya sürülmesinde teknoloji şirketlerinin sorumluluğunu da araştırıyor. OpenAI'nin itibarını korumak için Transformers modellerini piyasaya sürerken gösterdiği ihtiyatı, Google'ın Microsoft ile rekabet nedeniyle benzer modelleri piyasaya sürme zorunluluğuyla karşılaştırarak vurguluyor. Hinton, AI'nın varoluşsal bir tehdit haline gelmesini önlemek için özellikle ABD ve Çin gibi ülkeler arasında uluslararası işbirliğinin önemini vurguluyor.
Ek olarak Hinton, AI'nın düşünce deneyleri ve akıl yürütme konusundaki yeteneklerini tartışıyor ve örnek olarak bir satranç oynama programı olan Alpha Zero'ya atıfta bulunuyor. Akıl yürütme becerilerini engelleyen eğitim verilerindeki olası tutarsızlıklara rağmen, tutarlı inançlara sahip yapay zeka modellerini eğitmenin bu boşluğu doldurabileceğini öne sürüyor. Hinton, yapay zekanın semantikten yoksun olduğu fikrini reddediyor ve semantik bilgiyi gösterdikleri ev boyama gibi görev örnekleri sunuyor. Yapay zekanın sosyal ve ekonomik sonuçlarına kısaca değiniyor, işten çıkarma ve zenginlik uçurumlarını genişletme konusundaki endişelerini dile getiriyor. Bu sorunları hafifletmek için potansiyel bir çözüm olarak temel bir gelirin uygulanmasını öneriyor. Hinton, siyasi sistemlerin teknolojiyi herkesin yararına uyarlaması ve kullanması gerektiğine inanıyor ve bireyleri teknolojiyi şekillendirmekten sorumlu olanlarla konuşmaya ve onlarla ilişki kurmaya teşvik ediyor.
Hinton, araştırmasının olası sonuçları konusunda biraz pişmanlık duyduğunu kabul etse de, krizin o dönemde öngörülebilir olmadığı göz önüne alındığında, yapay sinir ağları üzerindeki çalışmasının makul olduğunu savunuyor. Hinton, AI belirli işleri daha verimli hale getirmeye devam ettikçe verimlilikte önemli artışlar olacağını tahmin ediyor. Bununla birlikte, genişleyen bir servet uçurumuna ve potansiyel olarak daha fazla sosyal huzursuzluk ve şiddete yol açabilecek işten çıkarmanın potansiyel sonuçları hakkında endişelerini de dile getiriyor. Bu endişeyi gidermek için Hinton, iş kaybından etkilenen bireyler üzerindeki olumsuz etkiyi azaltmak için temel bir gelirin uygulanmasını önermektedir.
Yapay zekanın yarattığı varoluşsal tehditle ilgili olarak Hinton, yapay zekanın insan gözetiminden çıkıp insanlık için bir tehlike haline gelmesini önlemek için kontrol ve işbirliğinin önemini vurguluyor. Teknolojinin gücünden herkesin yararına yararlanmak için siyasi sistemlerin uyum sağlaması ve değişmesi gerektiğine inanıyor. Yapay zeka ile ilişkili risklerin doğru bir şekilde ele alınabilmesi, bilimsel topluluk, politika yapıcılar ve teknoloji geliştiricilerin işbirliği ve dikkatli değerlendirmesi yoluyla gerçekleşir.
Hinton, araştırmasını ve yapay zekaya katkılarını düşünürken, potansiyel sonuçların tam olarak tahmin edilemediğini kabul ediyor. Ancak, geri yayılımın geliştirilmesi de dahil olmak üzere yapay sinir ağları üzerindeki çalışmalarının, o zamanki bilgi ve anlayış durumu göz önüne alındığında makul olduğunu savunuyor. Sorumlu ve etik dağıtımını sağlamak için AI teknolojisinin devam eden diyalogunu ve eleştirel değerlendirmesini teşvik eder.
Sonuç olarak, Geoffrey Hinton'un beyin ve dijital zeka arasındaki ilişkiye dair gelişen perspektifi, yapay zeka ile ilişkili farklı özellikleri ve potansiyel riskleri vurgulamaktadır. Hinton, AI'nın olumlu uygulamalarını ve dönüştürücü gücünü kabul ederken, potansiyel zararı en aza indirirken potansiyelinden yararlanmak için dikkat, işbirliği ve sorumlu geliştirme çağrısında bulunuyor. Hinton, AI manipülasyonu, işten çıkarma, servet eşitsizliği ve varoluşsal tehdit gibi endişeleri ele alarak, insan refahına ve toplumun uzun vadeli sürdürülebilirliğine öncelik veren dengeli bir yaklaşımı savunuyor.
AI'nın çığır açan potansiyeli | Sam Altman | MİT 2023
AI'nın çığır açan potansiyeli | Sam Altman | MİT 2023
OpenAI CEO'su Sam Altman, AI geliştirme ve stratejisinin çeşitli yönleri hakkında değerli bilgiler ve tavsiyeler sunuyor. Altman, yalnızca platformun teknolojisine güvenmek yerine uzun vadeli stratejik avantaja sahip harika bir şirket kurmanın önemini vurguluyor. Başarının anahtarı bu olduğundan, insanların sevdiği bir ürün yaratmaya ve kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılamaya odaklanmayı tavsiye ediyor.
Altman, kapsamlı yeniden eğitim olmaksızın modelleri manipüle etme ve özelleştirme yeteneğine sahip yeni temel modellerin esnekliğini vurguluyor. Ayrıca OpenAI'nin geliştiricileri mutlu etmeye kararlı olduğundan ve model özelleştirme açısından ihtiyaçlarını karşılamanın yollarını aktif olarak araştırdığından bahsediyor. Makine öğrenimi modellerindeki eğilimleri tartışan Altman, daha az özelleştirmeye doğru kaymaya ve hızlı mühendislik ve belirteç değişikliklerinin artan önemine dikkat çekiyor. Diğer alanlarda iyileştirme potansiyelini kabul etmekle birlikte, temel modellere yatırım yapmanın, eğitim sürecinde genellikle onlarca veya yüz milyonlarca doları aşan önemli maliyetler içerdiğinden bahseder.
Altman, uzun vadeli, sermaye yoğun ve teknoloji odaklı stratejilere odaklandığını vurgulayarak bir iş stratejisti olarak kendi güçlü yönleri ve sınırlamaları üzerine derinlemesine düşünüyor. Hevesli girişimcileri, OpenAI gibi hızlı büyüyen ve savunulabilir şirketleri başarıyla kurmuş deneyimli kişilerden öğrenmeye teşvik ediyor. Altman, yapay zekadaki parametre sayısı saplantısını eleştiriyor ve bunu önceki yıllarda çip geliştirmedeki gigahertz yarışına benzetiyor. Yapay zeka modellerinin kapasitesini hızla artırmaya ve dünyaya en yetenekli, kullanışlı ve güvenli modelleri sunmaya odaklanılması gerektiğini öne sürüyor. Altman, bu algoritmaların ham beygir gücüne sahip olduğuna ve daha önce imkansız olan şeyleri başarabileceğine inanıyor.
Yapay zeka gelişiminin durdurulmasını isteyen açık mektupla ilgili olarak Altman, modellerin güvenliğini inceleme ve denetleme gereğini kabul ediyor. Bununla birlikte, teknik nüansın önemine dikkat çekiyor ve tamamen durmak yerine dikkatli ve sıkı güvenlik protokollerini savunuyor. Altman, açıklık ile yanlış bir şey söyleme riski arasındaki değiş tokuşu kabul ediyor, ancak insanların faydalarını ve dezavantajlarını deneyimlemesi ve anlaması için kusurlu sistemleri dünyayla paylaşmaya değer olduğuna inanıyor.
Altman, AI kişisel gelişiminde bir "kalkış" kavramını ele alıyor ve bunun aniden veya aniden gerçekleşmeyeceğini iddia ediyor. Yapay zeka araçlarının yardımıyla insanların yapay zeka gelişiminin arkasındaki itici güç olmaya devam edeceğine inanıyor. Altman, daha iyi ve daha hızlı araçlar geliştirildikçe dünyadaki değişim hızının sonsuza kadar artacağını tahmin ediyor, ancak bunun bilim kurgu literatüründe tasvir edilen senaryolara benzemeyeceği konusunda da uyarıda bulunuyor. Yeni altyapı oluşturmanın önemli ölçüde zaman aldığını ve yapay zeka kişisel gelişiminde bir devrimin bir gecede olmayacağını vurguluyor.
Sam Altman, AI geliştirme konusunu ve bunun sonuçlarını daha da derinlemesine araştırıyor. AI yetenekleri daha gelişmiş hale geldikçe güvenlik standartlarını artırma ihtiyacını tartışıyor, titiz güvenlik protokollerinin ve modellerin kapsamlı bir şekilde incelenmesi ve denetlenmesinin önemini vurguluyor. Altman, açıklık ile kusur potansiyeli arasında bir denge kurmanın karmaşıklığının farkındadır, ancak yapay zeka sistemlerinin avantajlarını ve dezavantajlarını daha iyi anlamak için dünyayla paylaşmanın çok önemli olduğuna inanır.
Yapay zekanın mühendislik performansı üzerindeki etkisi açısından Altman, kod üretimi için LLMS'nin (Büyük Dil Modelleri) kullanımına dikkat çekiyor. Mühendislerin üretkenliğini artırma potansiyelini kabul ediyor, ancak üretilen kodun kalitesini ve güvenilirliğini sağlamak için dikkatli değerlendirme ve izleme ihtiyacını da kabul ediyor.
Altman, AI kişisel gelişiminde bir "kalkış" kavramına dair içgörüler sunuyor ve bunun aniden veya bir gecede gerçekleşmeyeceğini vurguluyor. Bunun yerine, insanların daha iyi ve daha hızlı teknolojiler geliştirmek için yapay zeka araçlarından yararlanmada hayati bir rol oynadığı sürekli bir ilerleme öngörüyor. Dünyadaki değişim hızı süresiz olarak artacak olsa da Altman, yeni altyapı inşa etmenin zaman alıcı doğasını ve istikrarlı ilerleme ihtiyacını vurgulayarak bilimkurgu benzeri bir devrim kavramını reddediyor.
Sonuç olarak, Sam Altman'ın bakış açıları, stratejik hususlardan güvenlik, özelleştirme ve yapay zeka gelişiminin uzun vadeli gidişatına kadar yapay zeka gelişiminin çeşitli yönlerine ışık tutuyor. Görüşleri, yapay zeka endüstrisinde yer alan bireyler ve şirketler için kullanıcı merkezli yaklaşımların, sürekli iyileştirmenin ve yapay zeka teknolojilerinin sorumlu bir şekilde uygulanmasının önemini vurgulayarak değerli rehberlik sağlar.
ChatGPT ve İstihbarat Patlaması
ChatGPT ve İstihbarat Patlaması
Bu animasyon, Three Blue One Brown'dan "manim" matematik animasyon kitaplığını kullanan kısa bir Python kodu kullanılarak oluşturulmuştur. Kod, karelerin iç içe geçtiği yinelemeli bir model olan bir kare fraktal oluşturur. Animasyon tamamen, programlar oluşturabilen bir yapay zeka programı olan Chat GPT tarafından yazılmıştır. Bu, manim kullanarak bir animasyon yaratmaya yönelik ilk girişimiydi.
Chat GPT'nin sınırlamaları olmasına ve ara sıra hatalarla karşılaşmasına veya beklenmeyen sonuçlar vermesine rağmen, yine de hata ayıklama ve eşli programlama için yararlı bir araçtır. Çoğu durumda Chat GPT, standart kod da dahil olmak üzere kodun çoğunu yazarken, insan programcı görsel yönlere ve ince ayarlara odaklanır.
Chat GPT'nin yaratıcı potansiyeli, animasyonun ötesine geçer. Herhangi bir insan revizyonu olmadan bir otoportre oluşturmak da dahil olmak üzere çeşitli yaratıcı kodlama zorlukları için kullanılmıştır. Chat GPT'nin programlama becerileri etkileyici olsa da, insan programcıların yerine geçmez ve en iyi şekilde onlarla işbirliği yaparken çalışır.
Animasyona ek olarak, Chat GPT, eski bir Evolution simülatörünün biyomorf adı verilen yükseltilmiş bir sürümünü uygulamak için kullanılmıştır. AI programı, tarayıcı için bir 3B kitaplık olan 3.js'yi kullanarak orijinal fikri yaratıcı bir şekilde genişletti. Biomorphs 3D'nin son sürümü, kodun çoğu Chat GPT tarafından yazılan ortak bir çabaydı.
Chat GPT, diğer yazılım programlarını yazabilen olağanüstü bir yazılımdır. Üzerinde eğitim aldığı dilleri, yöntemleri ve fikirleri akıllıca birleştirebilen bir programlama programıdır. Sınırlamaları olsa da programlama, hata ayıklama ve yaratıcı çözümler üretme için değerli bir araç olabilir.
Geleceğe bakıldığında, tam otomatik bir programcı olmak için Chat GPT'nin daha gelişmiş bir sürümünün veya farklı bir dil modelinin eğitilmesi düşünülebilir. Böyle bir yapay zeka, bir komut satırıyla etkileşime girebilir, dosyaları yazabilir, okuyabilir, çalıştırabilir, hata ayıklayabilir ve hatta insan yöneticilerle sohbet edebilir. Otonom programlama görevleri için deneysel yapay zeka aracıları zaten mevcuttur ve gelecekteki modeller bu yetenekleri daha da geliştirebilir.
Yapay zekayı yapay zeka oluşturma fikri ilgi çekicidir. Kendi kaynak koduna sahip bir AI programı sağlayarak, potansiyel olarak kendi kendini geliştirebilir ve kendi sürümünde yinelenebilir. Yarı düzgün bir programcıdan başlayarak yinelemeli bir kendini geliştirme süreci aracılığıyla, yapay zeka, zaman içinde yeteneklerini birleştirerek, iyileştirmelerini kademeli olarak hızlandırabilir. Uzak bir gelecekte, kendi kendini geliştiren bir yapay zeka, insan zekasını geride bırakabilir ve tamamen kavrayamayacağımız yeni algoritmalar, sinirsel mimariler ve hatta programlama dilleri yaratabilir. Bu, yapay zeka gelişiminin katlanarak ilerlediği bir zeka patlamasına yol açabilir.
ChatGPT ve AI Devrimi: Hazır mısınız?
ChatGPT ve AI Devrimi: Hazır mısınız?
Yapay zeka (AI), medeniyetimizin tarihindeki en büyük olay olma potansiyeline sahiptir, ancak aynı zamanda önemli riskler de taşımaktadır. Bu risklerle nasıl başa çıkacağımızı öğrenmezsek, insanlık için son olay olabilir. Yapay zeka da dahil olmak üzere bu teknolojik devrimin araçları, sanayileşmenin neden olduğu zararın bir kısmına çözümler sunabilir, ancak bunlara yalnızca dikkatli ve öngörülü yaklaşırsak.
Stephen Hawking, dikkatli adımlar atılması gerektiğini vurgulayarak, AI ile ilişkili riskler konusunda ünlü bir uyarıda bulundu. Kredi kartı bilgileri veya kimlik belgeleri gibi hassas bilgilere sahip bilgisayarlara güvenmek, günümüzün dijital çağında kaçınılmaz hale geldi. Ancak bilgisayarlar bu tür verileri işlemenin ötesine geçip haberler, TV şovları oluşturmaya ve hatta hastalıkları teşhis etmeye başlasaydı ne olurdu? Bu beklenti, güven ve makinelere güvenme hakkında soruları gündeme getiriyor.
Her iş sektörü yapay zekanın gücüyle dönüştürülmenin eşiğinde ve sohbet GPT sadece başlangıç. Teknoloji korkusu yeni değil; bir asırdan fazla bir süredir bilim kurguda tasvir edilmiştir. Ancak şimdi, bu uyarılar her zamankinden daha makul görünüyor. Hepsi tercihlerimizi tahmin eden ve karşılayan algoritmalarla desteklenen Uber, TikTok ve Netflix gibi teknolojileri benimsedik. Ancak sohbet GPT, yazma, sanat, kodlama ve muhasebe gibi alanlarda insan üstünlüğüne meydan okuyarak bunu tamamen yeni bir düzeye taşıyor.
Uzun zamandır belirgin bir insan özelliği olarak kabul edilen dil, şimdi makineler tarafından kopyalanıyor. Bilgisayarları insan benzeri zeka sergilemeye zorlayan Alan Turing'in ünlü Turing testi, o zamanlar abartılı görünüyordu. Ancak derin öğrenmedeki gelişmelerle birlikte makineler, satranç oynamaktan araba sürmeye kadar çeşitli alanlarda insanları geride bıraktı. Bir zamanlar insanlara özel olduğu düşünülen dil, artık yapay zekanın kavrayışı içinde.
openAI tarafından geliştirilen Chat GPT, AI yeteneklerinde önemli bir sıçramayı temsil ediyor. İnsan benzeri tepkiler oluşturmak için yapay sinir ağlarını, büyük miktarda veriyi ve doğal dil işlemeyi kullanan bir sohbet robotudur. Her yinelemede sistem, anlayışını ve çıktısını geliştirmek için milyarlarca parametre ile daha güçlü hale geldi. İnsan düşüncesine çok benzeyen ayrıntılı ve düşünceli tepkiler yaratma yeteneğine sahiptir.
Sohbet GPT'sinin uygulamaları çok geniş ve çeşitlidir. Müşterilere yardımcı olan, beyin fırtınası yapan, metinleri özetleyen ve kişiselleştirilmiş içerik üreten sanal bir asistan olarak hizmet verebilir. İşletmeler, azaltılmış işçilik maliyetlerinden ve iyileştirilmiş müşteri deneyimlerinden yararlanabilir. Ancak, sohbet GPT'sinin sınırlamaları vardır. İnternete erişimi yok, bu da yanıtlarını zaman zaman yanlış yapıyor. Ayrıca bilgilerin doğrulanmasında ve karmaşık mantıksal sorunların üstesinden gelinmesinde zorluklarla karşılaşır.
Sohbet GPT'si çeşitli alanlarda devrim yaratma potansiyeline sahip olsa da, konuşlandırılması etik kaygıları artırıyor. Örneğin öğrenciler, bunu ödevlerde kısmak için kullanabilir ve intihal tespit yazılımına güvenen eğitimciler için zorluklar ortaya çıkarabilir. Dahası, AI'nın gücü katlanarak artıyor ve bizi kontrolün zorlaştığı bir teknolojik tekilliğe doğru itiyor.
Sonuç olarak, sohbet GPT'si ile örneklenen yapay zekanın ortaya çıkışı hem hayranlık uyandırıyor hem de endişelendiriyor. Dünyamızı dönüştürme potansiyeline sahiptir, ancak ona dikkatli ve sorumlu bir yönetimle yaklaşmalıyız. Yapay zekanın yetenekleri hızla genişliyor ve biz bu yeni sınırı benimserken, insanların ve makinelerin uyumlu bir şekilde bir arada var olduğu bir geleceği garantilemek için etik, sosyal ve pratik çıkarımları ele almalıyız.
Sam Altman AI, Elon Musk, ChatGPT, Google ile Konuşuyor…
Sam Altman AI, Elon Musk, ChatGPT, Google ile Konuşuyor…
AI güvenliği konusunda derinden endişe duyduğunu iddia eden kişilerin çoğu, Twitter'da somut adımlar atmak yerine endişelerini dile getirmek için zaman harcıyor gibi görünüyor. Yazar, bu konuda eşsiz ve etkili bir karakter olan Elon Musk gibi figürlerin neden daha fazla olmadığını merak ediyor. OpenAI CEO'su Sam Altman ile Stripe'ın kurucu ortağı ve CEO'su Patrick Collison tarafından yürütülen bir röportajda, birkaç önemli çıkarım tartışılıyor.
Veri Bilimi Eğitimi - Veri Bilimi Tam Kursunu Öğrenin [2020] (1-3)
Veri Bilimi Eğitimi - Veri Bilimi Tam Kursunu Öğrenin [2020]
Bölüm 1
Bölüm 2
Bölüm 3
Veri Bilimi Eğitimi - Veri Bilimi Tam Kursunu Öğrenin [2020] (4-6)
Veri Bilimi Eğitimi - Veri Bilimi Tam Kursunu Öğrenin [2020]
4. Bölüm
Bölüm 5
6. Bölüm
Derin Öğrenmede Evrişimler - Etkileşimli Demo Uygulaması
Derin Öğrenmede Evrişimler - Etkileşimli Demo Uygulaması
Mandy ile Steeplezer demosuna hoş geldiniz. Bu bölümde, sinir ağlarında kullanılan evrişim işlemlerine ilişkin anlayışımızı geliştirmek için deeplister.com'daki etkileşimli evrişim demo uygulamasını keşfedeceğiz.
Evrişim işlemleri, evrişimli sinir ağlarında filtreler ve kayan bir pencere kullanarak girdileri çıktılara eşlemek için çok önemli bileşenlerdir. Daha temel bir anlayış için evrişim işlemini ve sinir ağlarındaki rolünü açıklayan özel bir bölümümüz var. Şimdi, bu işlemi kavrayışımızı derinleştirmek için deeplister.com'daki etkileşimli konvolüsyon demo uygulamasını nasıl kullanabileceğimize odaklanalım. Uygulama sayfasında, ilk başta üst kısmı görüyoruz ve daha sonra alt kısmı görüntülemek için aşağı kaydıracağız. Demo uygulaması, belirli bir girdi üzerinde evrişim işlemine çalışırken tanık olmamızı ve çıktının nasıl türetildiğini gözlemlememizi sağlar. Demoda çalışmak için birkaç seçeneğimiz var. İlk olarak, tam ekran modu arasında geçiş yapabiliriz. İkinci olarak, MNIST kullandığımız için veri setini seçip 0 ile 9 arasında çalışmak istediğimiz rakamı seçebiliriz.
Sinir ağlarının evrişimli katmanlarında, kenarlar, şekiller veya dokular gibi çeşitli kalıpları algılamak için eğitim sürecinde filtre değerleri öğrenilir. Bu demoda, örnek evrişimleri gözlemlemek için kenar filtreleri gibi farklı filtre kümeleri arasından seçim yapabiliriz. İlk örneğimiz için, sol kenar filtresini MNIST veri kümesinden 9 rakamının bir görüntüsüne uygulamak için seçeceğiz. Bu seçenekleri yapılandırarak demoya devam etmeye hazırız. Her bir küçük kare bir pikseli ve değerini temsil edecek şekilde 9 basamağının giriş görüntüsü görüntülenir. 3x3'lük bir piksel bloğuna ve seçilen sol kenar filtresine odaklanıyoruz. Konvolüsyon işlemi, girdi ve filtre değerlerinin öğe bazında çarpımını ve ardından son çıktıyı elde etmek için toplamayı içerir.
Her pikselin üzerine gelerek, giriş ve filtre değerleri arasında meydana gelen çarpmayı gözlemleyebiliriz. Tüm çarpımları topladıktan sonra, elde edilen çıktıyı altta saklıyoruz ve evrişimden sonra tüm görüntüyü temsil ediyoruz. Adım butonuna tıklayarak giriş bloğunu bir piksel sağa kaydırıyoruz (1'lik adım) ve tekrar evrişim işlemini gerçekleştiriyoruz. Bu süreç nihai çıktıya ulaşana kadar devam eder. Bu işlemleri otomatikleştirmek ve belirli pikselleri incelemek için duraklatmak için demoyu da oynatabiliriz.
Çıktı, filtre tarafından algılanan sol kenarları gösteren turuncu veya kırmızı pikseller olarak pozitif aktivasyonları temsil eder. Negatif aktivasyonlar, sağ kenarları temsil eden mavi pikseller olarak gösterilir. Pozitif değerleri koruyarak ve negatif değerleri sıfıra ayarlayarak evrişim çıkışına tipik olarak bir değer aktivasyon işlevi uygulanır. Çıkış değerlerinin üzerine gelerek, bunları karşılık gelen giriş ve filtre değerleriyle ilişkilendirebiliriz. Ortaya çıkan çıktı, sol kenarları temsil eden pozitif aktivasyonların bir koleksiyonudur. Nihai çıktıyı görmek için demonun geri kalanını oynatabiliriz. Ters etkiyi göstermek için, pozitif ve negatif piksellerin yer değiştirdiği aynı çıktıyla sonuçlanan bir sağ kenar filtresine geçiyoruz.
Başka bir örnek olarak, Fashion MNIST veri setine geçiyoruz ve bir T-shirt görseli seçiyoruz. Bir "üst" kenar filtresi uygulayarak, üst ve alt kenarların algılandığını gözlemleyebiliriz.
Konvolüsyon işlemleri konusundaki anlayışınızı derinleştirmek için deeplister.com'daki demodaki çeşitli örnekleri keşfetmekten çekinmeyin. İzlediğiniz için teşekkür ederiz. Daha fazla içerik için YouTube'daki ikinci kanalımız "The Blizzard Vlog"a göz atmayı düşünün. İlgili blog gönderisi için beeplezer.com adresini ziyaret etmeyi unutmayın ve özel avantajlar ve ödüller için Deep Blizzard Hive Mind'a katılmayı düşünün.
Derin Öğrenme Nedir? (DL 01)
Derin Öğrenme Nedir? (DL 01)
Derin öğrenmeye hoş geldiniz! Ben Bryce ve bilgisayar bilimindeki bu sıcak konu hakkında bilgi edinmenize yardımcı olmaktan heyecan duyuyorum. Derin öğrenme günlük hayatımızın her yerinde. Yüzünüzü tanıyan, konuşmanızı anlayan ve en sevdiğiniz platformda içerik öneren algoritmaların tümü derin öğrenmeye dayalıdır.
Ancak derin öğrenme tam olarak nedir? Makine öğrenimi için sinir ağlarının ve farklılaştırılabilir programlamanın kullanımını içerir. Sinir ağları, beyindeki nöronların davranışlarından ilham alan hesaplamalı modellerdir. Nöronları temsil eden düğümlerden ve aralarındaki bağlantıları temsil eden yönlendirilmiş kenarlardan oluşurlar ve her kenarın kendi gücünü gösteren bir ağırlığı vardır. Nöronlar, etkinleştirilip etkinleştirilmediklerini belirlemek için komşularından gelen ağırlıklı girdileri toplayabilir.
Yapay zeka ile veri biliminin kesiştiği noktada yer alan makine öğrenimi, verilerden otomatik olarak akıllı çıkarımlar yapmakla ilgilidir. Algoritmaların sorunları doğrudan çözmek için tasarlandığı geleneksel bilgisayar biliminin aksine, makine öğrenimi, veri örneklerinin sorunun girdilerini ve çıktılarını tanımlamasına izin verir. Ardından, veri kümesinden çözümü çıkaran algoritmaları uygularız.
Makine öğrenimi sorunları, regresyon veya sınıflandırma olarak kategorize edilebilir. Regresyon, doğrusal regresyon gibi sürekli girdileri sürekli çıktılara eşleyen bir fonksiyonun çıkarımını içerir. Öte yandan sınıflandırma, karar sınırlarının çıkarılması gibi girdi noktalarına ayrı etiketler atar.
Derin öğrenme, regresyon ve sınıflandırmanın özelliklerini birleştiren karmaşık sorunları çözmemize olanak tanır. Örneğin, nesne tanıma, bir görüntüyü girdi olarak alan ve görüntüdeki nesneler için sınırlayıcı kutular ve etiketler çıkaran bir işlevi öğrenmeyi içerir.
Bir sinir ağını eğitmek için, bir işlevi gradyanını takip ederek en aza indiren bir teknik olan gradyan inişini kullanırız. Bu, sinir ağının aktivasyonlarının farklılaştırılmasını gerektirir. Adım fonksiyonları gibi aktivasyon fonksiyonları türev için uygun değildir, bu yüzden sigmoid fonksiyonu gibi düzgün yaklaşımlar kullanırız.
Sinir ağlarını ve farklılaştırılabilir programlamayı eğitmenin ilkeleri, derin öğrenmenin ötesine geçer. Nöronları, ağırlıklı toplamlar gerçekleştiren ve aktivasyon fonksiyonlarını uygulayan basit bilgisayar programları olarak düşünebiliriz. Bu, matematiksel olarak çalıştırılabilen ve farklılaştırılabilen işlevlerin derin öğrenme modellerine dahil edilebildiği, türevlenebilir programlama kavramına yol açar.
Bu kursta, makine öğreniminin temellerini ve stokastik gradyan inişini anlamak için basit sinir ağlarıyla başlayacağız. Derin sinir ağlarını ve genel türevlenebilir programlamayı keşfederek yavaş yavaş karmaşıklık ekleyeceğiz. Yol boyunca, derin öğrenme kitaplıklarını kullanma alıştırması yapacağız, sınırlamaları ve dezavantajları tartışacağız ve sizi gerçek dünyadaki problemler için derin öğrenme modelleri tasarlamaya, uygulamaya, değerlendirmeye ve eleştirmeye hazırlayacağız.
Dönemin sonunda, derin öğrenme ile heyecan verici zorlukların üstesinden gelmek için donanımlı olacak ve bunun uygulamaları ve sonuçları hakkında kapsamlı bir anlayışa sahip olacaksınız.