1.3.3. Gelişmiş Algoritmalar
Şekil 1.16. Gelişmiş Algoritmalar
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND).
Yapay zekânın yeteneklerindeki büyük sıçrama, temelde algoritmalarındaki önemli ilerlemelere dayanmaktadır. Son yıllarda geliştirilen ve optimize edilen algoritmalar, yapay zekânın doğal dili anlamaktan (örneğin ChatGPT) karmaşık bilimsel problemleri çözmeye kadar geniş bir yelpazede benzeri görülmemiş başarılar elde etmesini sağlamıştır. Bu algoritmik atılımlar, yapay zekâ modellerinin daha verimli öğrenmesine, daha doğru tahminler yapmasına ve daha karmaşık görevleri başarıyla yerine getirmesine olanak tanımıştır. Ayrıca, bu algoritmaların açık kaynak olarak sunulması ve sürekli geliştirilmesi, yapay zekâ topluluğunun hızla büyümesine ve bilginin yaygınlaşmasına katkıda bulunmuştur.
Atılımı Sağlayan Algoritma Mimarileri
Transformers: Doğal Dil İşleme (NLP) alanında devrim yaratan Transformers mimarisi, 2017’de Google tarafından tanıtılmıştır. Bu mimari, özellikle “dikkat mekanizması” (attention mechanism) sayesinde, metin verilerindeki kelimeler arasındaki uzun mesafeli bağımlılıkları çok daha etkili bir şekilde yakalamakta ve paralel işlemeye olanak tanımaktadır. Geleneksel tekrar eden sinir ağlarına (RNN) kıyasla çok daha hızlıdır ve büyük ölçekli metin verileri üzerinde eğitilebilir. Bu sayede dil modellerinin karmaşıklığı ve yetenekleri dramatik biçimde artmıştır. OpenAI’ın GPT (Generative Pre-trained Transformer) serisi modelleri (GPT-3, GPT-4), Google’ın BERT, LaMDA ve PaLM modelleri gibi büyük dil modelleri (LLM’ler) bu mimariden güç alarak insan benzeri metin üretme, soruları yanıtlama, özet çıkarma, kod yazma, çeviri yapma, duygu analizi ve yaratıcı metinler oluşturma gibi görevlerde olağanüstü başarılara imza atmıştır. Transformers mimarisi, yalnızca metin değil, görüntü ve ses gibi farklı veri türlerinde de kullanılmaya başlanmıştır.
Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN’ler): Görüntü tanıma ve bilgisayarlı görü alanlarında mükemmel performans gösteren bu ağlar, görüntüdeki hiyerarşik özellikleri (kenarlar, dokular, şekiller, nesneler) otomatik olarak öğrenir. Görüntüdeki yerel örüntüleri yakalamak için “evrişim” (convolution) işlemini kullanırlar. 2012’de AlexNet’in elde ettiği büyük başarıdan sonra, CNN’ler tıbbi görüntü analizi (örneğin kanser tespiti), yüz tanıma (güvenlik sistemleri), otonom araçlarda nesne tespiti ve sınıflandırma (yaya, araç, trafik işareti tanıma), uydu görüntüsü analizi ve güvenlik sistemleri gibi birçok alanda endüstri standardı haline gelmiştir. Daha sonra geliştirilen ResNet, Inception gibi CNN mimarileri, daha derin ağların eğitilmesini mümkün kılarak performansı artırmıştır.
Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning – RL): Bu öğrenme türü, bir ajanın belirli bir ortamda deneme-yanılma yoluyla en iyi eylemleri öğrenmesini sağlar. Ajan, yaptığı eylemler sonucunda “ödül” veya “ceza” sinyalleri alır ve bu sinyalleri kullanarak gelecekteki davranışlarını optimize eder. AlphaGo’nun Go dünya şampiyonunu yenmesi ve Google DeepMind’ın robotik kontrolündeki gelişmeler gibi dönüm noktası başarılarına öncülük etmiştir. RL, otonom araçların karmaşık sürüş senaryolarında karar alması (şerit değiştirme, park etme), robotların dinamik ve bilinmeyen ortamlarda hareket etmesi, finansal piyasalarda algoritmik ticaret stratejilerinin geliştirilmesi ve yapay zekâ tabanlı oyun karakterlerinin (örneğin StarCraft II’de AlphaStar) insanüstü performans göstermesi gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Etkilerin Örnekleri
GPT Modelleri (Generative Pre-trained Transformer): Dil anlama ve üretme yeteneklerini geliştirerek sohbet botları, içerik üretimi (makale, senaryo, şiir), müşteri destek sistemleri, otomatik çeviri ve kişiselleştirilmiş iletişim gibi uygulamaları daha etkili hale getirmiştir. Bu modeller, yazılı iletişim ve bilgiye erişim biçimini kökten değiştirmiştir.
AlphaFold: Google DeepMind tarafından geliştirilen AlphaFold, protein yapılarının tahmini problemine devrim niteliğinde bir çözüm sunmuştur. Proteinlerin üç boyutlu yapılarını son derece yüksek doğrulukla tahmin etme becerisi, biyolojik araştırmaları, ilaç keşfini ve hastalıkların anlaşılmasını hızlandırmıştır. Bu, biyolojide onlarca yıldır çözülemeyen önemli bir problemi yapay zekâ aracılığıyla çözmenin çarpıcı bir örneğidir ve bilimsel keşiflerde yapay zekânın potansiyelini göstermektedir.
Geniş Uygulama Alanları: Algoritmik atılımlar, yapay zekânın alanlara özgü zorlukları çözme yeteneğini artırarak endüstrilerde yeni fırsatlar yaratmıştır. Örneğin, e-ticaret sitelerinde kişiselleştirilmiş ürün önerileri müşteri sadakatini artırırken; hassas tarımda drone görüntüleri ve yapay zekâ algoritmaları ile ekin hastalıklarının tespiti ve verim optimizasyonu mümkün olmaktadır. Enerji sektöründe akıllı şebeke yönetimi enerji tüketimini ve dağıtımını optimize ederken, lojistikte tedarik zinciri optimizasyonu maliyetleri düşürerek teslimat sürelerini kısaltmakta ve verimliliği artırmaktadır.
Algoritmik atılımlar, yapay zekâ modellerinin daha karmaşık örüntüleri tanımasını, daha doğru tahminler yapmasını ve daha önce ulaşılamayan zekâ seviyelerine erişmesini sağlamış; yapay zekâ devriminin en kritik itici güçlerinden biri olmuştur. Bu gelişmeler, yapay zekânın gerçek dünya problemlerini çözme kapasitesini derinleştirmiştir.
