Yapay Zeka Döneminde Ortaya Çıkan Terimler!
Yapay zekâ (YZ) hayatımıza o kadar hızlı girdi ki, artık günlük konuşmalarda bile teknoloji dünyasına ait özel terimleri duyuyoruz. “Prompt engineering – İstem mühendisliği”, “hallucination – halüsinasyon/yanılsama”, “foundation model – temel model”, “AI alignment – YZ uyumlaması” gibi ifadeler; iş dünyasından akademiye, girişimcilikten sosyal medyaya kadar her yerde karşımıza çıkıyor. Ancak bu terimleri doğru anlamadan YZ’yi etkin kullanmak mümkün değil.
İşte, günümüzün yapay zekâ çağında bilmeniz gereken temel kavramlar, teknik terimler ve iş dünyasında sıkça duyacağınız ifadeler…
Temel Kavramlar
Prompt Engineering - İstem Mühendisliği: Yapay zeka modellerinden en iyi sonucu almak için yazılan komutları tasarlama ve optimize etme sanatı. Geliştiriciler ve içerik üreticileri tarafından AI araçlarından daha etkili çıktılar almak için kullanılır.
ChatGPT moment - ChatGPT Anı: ChatGPT'nin halka açılmasıyla üretken yapay zekanın geniş kitlelere ulaşarak yarattığı farkındalık ve etki. Teknoloji analistleri ve halk, AI'ın dönüm noktasını tanımlarken kullanır.
Hallucination - Halüsinasyon/Yanılsama: AI sistemlerinin gerçek olmayan veya uydurma bilgileri güvenle sunması durumu. AI geliştiricileri ve kullanıcıları bu problemi ifade etmek için kullanır.
Token limit - Token Sınırı: Bir temel modelin belirli bir istemde işleyebileceği kelime/karakter miktarının üst sınırı. Kullanıcılar ve geliştiriciler AI ile etkileşimde bu teknik sınırlama ile karşılaşır.
Fine-tuning - İnce Ayarlama: Genel bir AI modelini belirli görevler için özelleştirme süreci. Makine öğrenmesi uzmanları ve şirketler kendi ihtiyaçlarına göre modelleri uyarlarken kullanır.
Foundation model (FM) - Temel Model: Geniş ve etiketlenmemiş veri kümeleri üzerinde eğitilmiş, çeşitli genel görevlere uyarlanabilen büyük derin öğrenme modelleri. AI araştırmacıları ve geliştiriciler, yeni AI uygulamaları için başlangıç noktası olarak kullanır.
Large Language Model (LLM) - Büyük Dil Modeli: Milyarlarca parametreye sahip, dil anlama ve üretme konusunda gelişmiş yapay zeka modelleri. AI araştırmacıları ve teknoloji şirketleri bu terimle ChatGPT benzeri sistemleri tanımlar.
Multimodal AI - Çok Modlu Yapay Zeka: Metin, görsel, video ve ses gibi birden fazla veri türünü anlayabilen ve işleyebilen AI sistemleri. AI araştırmacıları ve uygulama geliştiriciler, insan algısına daha yakın sistemler oluştururken kullanır.
Emergent abilities - Ortaya Çıkan Yetenekler: AI sistemlerinin karmaşık etkileşimler veya ölçek büyüdükçe beklenmedik şekilde ortaya çıkan yetenekleri. AI araştırmacıları ve teorisyenler, modellerin öngörülemeyen davranışlarını açıklarken kullanır.
AI Güvenliği ve Etik
AI Alignment - YZ Uyumlaması: Yapay zekanın insan değerleri ve hedefleriyle uyumlu hareket etmesini sağlama. AI güvenlik araştırmacıları ve politika yapıcılar bu konuyu tartışırken kullanır.
AI Safety - YZ Güvenliği: Yapay zeka sistemlerinin güvenli ve zararsız şekilde çalışmasını sağlama alanı. Akademisyenler ve düzenleyici kurumlar potansiyel riskleri ele alırken kullanır.
Jailbreaking - Hapisten Kaçırma: YZ sistemlerinin güvenlik kısıtlamalarını aşmaya yönelik girişimler. Güvenlik araştırmacıları ve meraklı kullanıcılar AI'ın sınırlarını test etmek için kullanır.
AI Red Teaming - YZ Kırmızı Takım: YZ sistemlerinin zayıflıklarını bulmak için yapılan saldırı simülasyonları. Güvenlik uzmanları ve YZ şirketleri sistemlerini test etmek için kullanır.
Responsible AI - Sorumlu Yapay Zeka: YZ sistemlerinin etik, şeffaf ve hesap verebilir bir şekilde geliştirilmesi ve kullanılması uygulaması. Teknoloji şirketleri, politika yapıcılar ve etik uzmanları, YZ'nın toplumsal faydasını sağlamak için kullanır.
Explainable AI (XAI) - Açıklanabilir Yapay Zeka: YZ modelinin karar alma süreçlerinin şeffaf ve anlaşılabilir olmasını sağlayan sistemler. YZ geliştiricileri, kullanıcılar ve düzenleyiciler, YZ'ya güveni artırmak ve hesap verebilirliği sağlamak için kullanır.
AI ethics board - YZ Etik Kurulu: YZ geliştirme ve dağıtımında etik ilkelerin uygulanmasını denetleyen bir kurul. Şirketler ve kurumlar, YZ projelerinin etik standartlara uygunluğunu sağlamak için oluşturur.
Algorithmic bias - Algoritmik Yanlılık: YZ modellerinin eğitim verilerindeki önyargıları yansıtması veya güçlendirmesi durumu. YZ etik uzmanları ve geliştiriciler, adil ve eşit sonuçlar sağlamak için bu terimi kullanır.
AI transparency - YZ Şeffaflığı: AI sistemlerinin nasıl çalıştığının, verileri nasıl kullandığının ve kararlarını nasıl aldığının açıkça anlaşılabilir olması. Düzenleyiciler ve kullanıcılar, YZ'ya güveni ve hesap verebilirliği artırmak için talep eder.
Model interpretability - Model Yorumlanabilirliği: Bir YZ modelinin nasıl karar verdiğini anlayabilme yetisi. Akademisyenler ve düzenleyiciler YZ şeffaflığı konusunu ele alırken kullanır.
Constitutional AI - Anayasal YZ: Belirli kurallar ve değerler çerçevesinde sınırlandırılmış YZ sistemi. YZ etik uzmanları ve geliştiriciler sorumlu YZ tasarımını anlatırken kullanır.
Teknik Özellikler
Token - Token: YZ modellerinin girdiyi işlemek ve yanıt oluşturmak için kullandığı metin parçası (kelime veya alt kelime). Kullanıcılar ve geliştiriciler AI ile etkileşimde bu teknik birimi kullanır.
Temperature - Sıcaklık (YZ Parametresi): YZ'nın ne kadar yaratıcı/rastgele yanıt vereceğini kontrol eden parametre. Geliştiriciler ve ileri seviye kullanıcılar YZ'nın davranışını ayarlarken kullanır.
Few-shot Learning - Az Örnekle Öğrenme: YZ'ya az sayıda örnek vererek yeni görevler öğretme yöntemi. Araştırmacılar ve uygulama geliştiriciler verimli öğrenme tekniklerini anlatırken kullanır.
Zero-shot Learning - Sıfır Örnekle Öğrenme: YZ'ya hiç örnek görmediği bir görevi yerine getirme yeteneği. Araştırmacılar ve uygulama geliştiriciler YZ'nın genelleme yeteneğini anlatırken kullanır.
Retrieval Augmented Generation (RAG) - Geri Getirme Destekli Üretim: YZ'nın güncel bilgilere erişerek daha doğru yanıtlar vermesini sağlayan teknik. Kurumsal YZ uygulamalarında güncel veri entegrasyonu için kullanılır.
Scaling laws - Ölçekleme Yasaları: YZ modellerinin boyutu arttıkça performansının nasıl değiştiğini gösteren kurallar. YZ araştırmacıları ve yatırımcılar gelecek yatırımlarını planlarken kullanır.
Chinchilla scaling - Çinçilla Ölçeklemesi: YZ modellerinin performansını optimize etmek için model boyutu ve veri seti boyutu arasındaki ilişkiyi tanımlayan belirli bir ölçekleme yasası. YZ araştırmacıları ve geliştiriciler, model eğitimini daha verimli hale getirmek için kullanır.
Parameter count - Parametre Sayısı: Bir YZ modelindeki ayarlanabilir ağırlıkların sayısı, modelin kapasitesinin bir ölçüsü. YZ araştırmacıları ve geliştiriciler, modelin karmaşıklığını ve öğrenme kapasitesini değerlendirirken kullanır.
Inference cost - Çıkarım Maliyeti: Bir YZ modelinin bir çıktı üretmek için gereken hesaplama maliyeti. YZ geliştiricileri ve şirketler, YZ uygulamalarının operasyonel maliyetlerini değerlendirirken kullanır.
İş Dünyası ve Kullanım
AI Copilot - YZ Yardımcısı: Kullanıcıların yanında çalışarak görevlerinde yardımcı olan YZ sistemi. Microsoft ve diğer teknoloji şirketleri üretkenlik araçlarını pazarlarken kullanır.
AI agent - YZ Ajanı: Belirli hedeflere ulaşmak için ortamını algılayan, işleyen ve eylemler gerçekleştiren dijital asistan veya robot. YZ geliştiricileri ve şirketler, otonom görev otomasyonu için kullanır.
AI washing - AI Boyama: Ürünlerde gerçekte olmayan YZ özelliklerini varmış gibi gösterme. Pazarlama eleştirmenleri ve teknoloji analistleri yanıltıcı reklamları ifşa ederken kullanır.
AI Democratization - YZ Demokratikleşmesi: YZ teknolojisinin herkesçe erişilebilir hale gelmesi süreci. Teknoloji liderleri ve politika yapıcılar YZ'nın yaygınlaşmasını anlatırken kullanır.
AI companion - YZ Yoldaşı: Kullanıcılara duygusal destek veya arkadaşlık sunan YZ sistemi. Ruh sağlığı uzmanları ve teknoloji şirketleri bu tür uygulamaları geliştirirken kullanır.
Chatbot therapy - Sohbet Robotu Terapisi: Ruh sağlığı desteği sağlamak için YZ destekli sohbet robotlarının kullanılması. Ruh sağlığı uzmanları ve teknoloji şirketleri, erişilebilir destek sağlamak için kullanır.
AI tutoring - YZ Özel Ders: Öğrencilere kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunan YZ destekli sistemler. Eğitimciler ve teknoloji şirketleri, öğrenme süreçlerini kişiselleştirmek için kullanır.
Gelişmiş Kavramlar
Artificial General Intelligence (AGI) - Yapay Genel Zeka: İnsanlar gibi herhangi bir entelektüel görevi yerine getirebilen teorik bir AI formu. Futuristler ve YZ araştırmacıları gelecekteki YZ potansiyelini tartışırken kullanır.
Superintelligence - Süper Zeka: İnsan zekasını her alanda önemli ölçüde aşan bir YZ sistemi. YZ güvenlik araştırmacıları ve fütüristler, YZ'nın nihai potansiyelini ve risklerini tartışırken kullanır.
AI Doomerism - YZ Kıyametçiliği: YZ'nın insanlığı tehdit edeceği inancı. Eleştirmen araştırmacılar ve kaygılı düşünürler YZ risklerini abartılı şekilde sunarken kullanılır.
AI accelerationism - YZ Hızlandırmacılığı: YZ gelişimini hızlandırmanın toplumsal faydalarını vurgulayan bir felsefe. Teknoloji savunucuları ve bazı fütüristler AI'ın hızlı ilerlemesini desteklerken kullanır.
Alignment problem - Uyum Problemi: YZ sistemlerinin hedeflerinin ve davranışlarının insan değerleri ve amaçlarıyla uyumlu olmasını sağlama zorluğu. YZ güvenlik araştırmacıları ve etik uzmanları, potansiyel riskleri ele alırken kullanır.
Mesa-optimization - Mesa Optimizasyonu: Bir YZ modelinin, kendi iç hedeflerini, dışarıdan verilen hedeflerden farklı olarak optimize etmesi durumu. YZ güvenlik araştırmacıları, kontrol dışı YZ davranışlarını açıklarken kullanır.
Inner alignment - İç Uyum: Bir AI sisteminin iç hedeflerinin, dışarıdan verilen hedeflerle uyumlu olması. AI güvenlik araştırmacıları, AI'ın niyetini kontrol etme bağlamında kullanır.
Outer alignment - Dış Uyum: Bir YZ sisteminin davranışlarının, dışarıdan verilen hedeflerle uyumlu olması. YZ güvenlik araştırmacıları, YZ'nın eylemlerini kontrol etme bağlamında kullanır.
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme: YZ modellerini insan geri bildirimleriyle eğiterek istenen davranışları öğrenmelerini sağlayan bir teknik. YZ geliştiricileri, modellerin insan değerleriyle uyumlu hale getirilmesinde kullanır.
Capabilities research - Yetenek Araştırması: YZ sistemlerinin ne yapabileceğini ve gelecekte ne yapabileceğini anlamaya odaklanan araştırma. YZ araştırmacıları ve stratejistler, YZ'nın potansiyelini ve sınırlarını belirlerken kullanır.
AI governance - YZ Yönetişimi: YZ sistemlerinin geliştirilmesi ve dağıtımını yönlendiren politikalar, kurallar ve çerçeveler. Hükümetler, şirketler ve uluslararası kuruluşlar, YZ'nın sorumlu kullanımını sağlamak için kullanır.
AI timelines - YZ Zaman Çizelgeleri: Yapay genel zeka veya süper zeka gibi ileri düzey YZ'nın ne zaman geliştirilebileceğine dair tahminler. YZ araştırmacıları ve fütüristler, YZ'nın gelecekteki gelişimini tartışırken kullanır.
Compute overhang - Hesaplama Fazlalığı: Mevcut YZ algoritmalarının, mevcut hesaplama gücünden daha fazlasını kullanma potansiyeli. YZ araştırmacıları ve donanım geliştiricileri, YZ'nın gelecekteki hesaplama ihtiyaçlarını değerlendirirken kullanır.
AI winter vs AI spring - YZ Kışı’na karşı YZ Baharı: YZ araştırmalarına olan ilginin ve finansmanın azaldığı dönemler (kış) ve arttığı dönemler (bahar). YZ tarihçileri ve yatırımcılar, YZnın gelişim döngülerini anlatırken kullanır.
Model collapse - Model Çöküşü: YZ modellerinin, kendi ürettikleri verilerle eğitildiklerinde performanslarının düşmesi. YZ araştırmacıları ve veri bilimciler, modelin uzun vadeli sürdürülebilirliğini tartışırken kullanır.
Data poisoning - Veri Zehirlenmesi: YZ modelinin eğitim verilerine kötü niyetli veriler ekleyerek modelin performansını veya davranışını bozma. YZ güvenlik uzmanları ve veri bilimciler, model güvenliğini tartışırken kullanır.
Adversarial examples - Düşmanca Örnekler: YZ modelini yanlış sınıflandırmaya veya hatalı yanıtlar vermeye zorlamak için tasarlanmış girdiler. YZ güvenlik araştırmacıları, modellerin zayıflıklarını test etmek için kullanır.
İçerik Üretimi
Generative AI - Üretken Yapay Zeka: Metin, görsel, ses veya kod gibi yeni ve orijinal içerikler oluşturabilen YZ türü. Teknoloji şirketleri ve içerik üreticileri yeni nesil YZ araçlarını tanımlarken kullanır.
Text-to-image - Metinden Görüntüye: Yazılı açıklamalardan görsel üretebilen YZ sistemleri. Tasarımcılar ve içerik üreticileri hızlı görsel oluşturma süreçlerini anlatırken kullanır.
Text-to-video - Metinden Videoya: Yazılı açıklamalardan video üretebilen YZ sistemleri. Video içerik üreticileri ve pazarlamacılar, otomatik video oluşturma süreçlerini anlatırken kullanır.
AI art – YZ Sanatı: Yapay zeka algoritmaları kullanılarak oluşturulan sanat eserleri. Sanatçılar ve sanat eleştirmenleri, YZ'nın yaratıcı potansiyelini tartışırken kullanır.
Deepfake detection - Deepfake Tespiti: YZ tarafından üretilen sahte ama gerçekçi medya içeriklerini (deepfake) tespit etme teknolojisi. Güvenlik uzmanları ve medya kuruluşları, dezenformasyonla mücadele ederken kullanır.
Synthetic media - Sentetik Medya: YZ tarafından üretilen sahte ama gerçekçi içerikler. Medya analistleri ve güvenlik uzmanları deepfake benzeri teknolojileri tanımlarken kullanır.
AI watermarking - YZ Damgalama: YZ üretimi içeriklerin tanınabilmesi için gizli işaretler ekleme. Teknoloji şirketleri ve düzenleyiciler sahte içeriklerle mücadele ederken kullanır.
Eğitim ve Araştırma
Chain-of-thought Prompting - Düşünce Zinciri İstemi: YZ'nın adım adım mantık yürütmesini sağlayan teknik. Araştırmacılar ve eğitimciler AI'ın problem çözme yeteneğini geliştirirken kullanır.
In-context Learning - Bağlam İçi Öğrenme: YZ'nın konuşma sırasında örneklerden öğrenmesi. Makine öğrenmesi uzmanları YZ'nın uyum kabiliyetini açıklarken kullanır.
Prompt chaining - İstem Zincirleme: Karmaşık görevleri parçalara ayırmak için birden fazla istemin ardışık olarak kullanılması. Geliştiriciler ve ileri seviye kullanıcılar, YZ'nın karmaşık görevleri daha güvenilir bir şekilde tamamlamasını sağlamak için kullanır.
YZ ekosistemi her geçen gün yeni kavram ve tekniklerle genişliyor. Bu terimleri öğrenmek, sadece teknolojiyi takip etmek için değil; işinizi, kariyerinizi ve stratejinizi geleceğe taşımak için de kritik. Siz de bu kavramları öğrenerek YZ ile aynı dili konuşmaya başlayın, kendi alanınızda fark yaratan uygulamaları hayata geçirin. Unutmayın; teknolojiyi anlamak, onu yönetmenin ilk adımıdır.
📌 Daha fazlası ve detaylı örnekler için yazının tamamına göz atın, stratejinizi bugünden şekillendirin.
Keşfet ile ziyaret ettiğin tüm kategorileri tek akışta gör!
Test
Gündem
Magazin
Video
