Geleneksel Yapay Zeka ve Üretken Yapay Zeka - KDnuggets

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

Geleneksel Yapay Zeka ve Üretken Yapay Zeka
Yazara göre resim

'Üretici Yapay Zeka' şu anda ortalıkta dolaşan bir sonraki moda sözcük. Hangi sektörde çalışıyor olursanız olun bu kelimeyi mutlaka duymuşsunuzdur. Sadece son 6 ayda yapay zekadaki (AI) önemli ilerlemeleri bize gösterdi. Çeşitli endüstrileri yeniden şekillendirdi ve herkes bunu ele geçirmek istiyor.

Bazılarınız yapay zekanın alt kümeleri arasındaki farkı gerçekten bilmiyor olabilirsiniz ve bu makalenin amacı da budur.

Senin için işleri açıklığa kavuşturmak için.

Geleneksel yapay zeka – teknik konulara ilgisi olmayan kişilerin çoğunluğunun bildiği yapay zekanın bir parçası. Dar veya Zayıf Yapay Zeka olarak da bilinen geleneksel yapay zeka biçimi, belirli bir görevi akıllı bir şekilde gerçekleştirmeye odaklanır.

Yani geleneksel yapay zeka hakkında bildiklerimiz, bir girdiye yanıt vermek ve bir çıktı üretmek üzere tasarlanmış Siri ve Alexa gibi sesli asistanlardır. Bunun yapılabilmesinin yolu, karar vermek ve tahminlerde bulunmak için bu yapay zeka sistemlerinin verilerden, özelliklerden ve daha fazlasından öğrenmesidir.

Bilgisayarda satranç oynadığınızı düşünün. Bilgisayar sadece kurallar koymakla kalmıyor, tüm kuralları biliyor ve bunu bir sonraki hamlesini yapmak için kullanıyor. Bu önceden tanımlanmış bir stratejidir.

Strateji. Geleneksel yapay zekanın dayandığı şey budur. Kararlarını, her seferinde başvurduğu belirli bir dizi kural kullanarak verir.

Bir girdi alır ve kurallar oluşturarak değil, kurallara dayalı olarak bir çıktı üretir.

Şimdi moda olan 'Üretici Yapay Zeka' kelimesine geçelim. Tahmin edebileceğiniz gibi Geleneksel yapay zekanın kurallara dayalı olduğunu ve yeni bir şey yaratamayacağını vurguladım. Peki bu, Üretken Yapay Zeka'yı nerede bırakıyor?

Evet haklısın. Üretken yapay zeka yeni bir şey yaratma yeteneğine sahiptir. Tıpkı geleneksel yapay zeka gibi, üretken yapay zeka da pek çok veri öğreniyor ve bunu kararlar ve tahminler yapmak için kullanıyor. Ancak basit bir girdi ve çıktı süreci olmaktan ziyade.

Üretken yapay zeka girdiyi alır, anlar ve girdideki bilgiyi kullanarak yeni bir şey yaratır. Veriler üzerinde eğitilir ve eğitim verilerine benzer girdi bilgilerine dayalı olarak yeni veriler üretebilmek için temel kalıpları öğrenir.

Bugüne kadar, Üretken Yapay Zekayı metin, resim ve müzik gibi farklı formlarda çıktılar oluşturmak için kullanabileceğiniz gibi, kod tamamlama gibi görevlerde size yardımcı olması için de kullanabilirsiniz.

Üretken yapay zeka örnekleri arasında GPT, Soundful, Synthesia ve DALL-E 2 yer alır.

Peki, geleneksel yapay zeka ile üretken yapay zeka arasındaki fark nedir?

Yetenekler ve uygulamalar temel farktır.

Daha önce de belirttiğim gibi geleneksel yapay zeka, bir girdi alıp çıktı üretmeye dayanır. Girdi verileri analiz edilir ve kararlar ve tahminler yapmak için kullanılır. Desen tanıma arıyorsanız geleneksel yapay zeka sizin tercihinizdir. Geleneksel yapay zeka hâlâ çok popüler ve sohbet robotları ve tahmine dayalı analitikler gibi birçok mevcut yapay zeka sistemini desteklemek için kullanılıyor. Birçok insanın günlük görevleri için kullandığı göreve özgü uygulamalara odaklanır.

Öte yandan, üretken yapay zeka daha da ileri giderek eğitim verilerine benzer yeni veriler yaratacaktır. Desen oluşturmayı arıyorsanız üretken yapay zeka sizin tercihinizdir. Üretken yapay zeka, şirketlerin daha yaratıcı ve yenilikçi olmaları için yeni kapılar açıyor. Fikir oluşturma süreci gibi görevlere harcanan zamanı büyük ölçüde azaltabilir. Şarkı sözleri yazabilir, makaleler yazabilir ve deepfake oluşturabilir. Yaratıcılık ve inovasyonun önemli olduğu durumlarda, üretken yapay zekanın bunu bir sonraki seviyeye taşıma potansiyeli yüksektir.

Geleneksel yapay zeka ve üretken yapay zeka hakkındaki bu genel makaleyi tamamlamak için, bunların işlevlerinin henüz iç içe geçemeyeceğini anlamalısınız. Örneğin, üretken yapay zeka, daha etkili çözümler sunmak için geleneksel yapay zekayla birlikte kullanılabilir. Öte yandan, geleneksel yapay zeka, üretken yapay zeka kullanılarak kişiselleştirilmiş içerik oluşturmak için daha ayrıntılı analiz edilebilecek belirli bir çıktı sağlayabilir.

İkisi arasındaki farkı ve bunların yapay zeka dünyasındaki spesifik rollerini anlamak önemlidir. Her ikisi de geleceğimizi şekillendiriyor ve her ikisi de günümüz toplumunda oldukça benimseniyor.

İkisinin benzersiz yeteneklerini anlıyorsunuz ve yenilikçi olmaya devam ettikçe yolculuğun tadını çıkaracaksınız.

Nişa Arya KDnuggets'ta bir Veri Bilimcisi, Serbest Teknik Yazar ve Topluluk Yöneticisidir. Veri Bilimi kariyer tavsiyesi veya eğitimleri ve Veri Bilimi hakkında teoriye dayalı bilgi sağlamakla özellikle ilgileniyor. Ayrıca, Yapay Zekanın insan yaşamının uzun ömürlülüğüne fayda sağladığı/sağlayabileceği farklı yolları keşfetmek istiyor. Başkalarına rehberlik ederken teknoloji bilgisini ve yazma becerilerini genişletmeye çalışan hevesli bir öğrenci.