Yapay Zekanın Gizemi

['Börteçine]

Yapay Zekanın Gizemi

​

Yapay zeka son yıllarda günlük yaşantımızın pek çok alanına karşımıza çıkan ve her geçen gün daha fazla giren bir teknoloji hepimiz nasıl çalıştığını merak etmişizdir ama bu modellerin nasıl çalıştığını anlamak her zaman kolay olmuyor çünkü yapay zeka modelleri insanlar gibi direkt olarak programlanmıyorlar Bunun yerine devasal data setler kullanarak geliştiriliyolar ve süreç boyunca hangi yöntemleri kullanacakları ve hangi yöntemlerle çalışacaklarını kendileri öğreniyorlar Bu da demek oluyor ki bu sistemlerin her adımda nasıl hareket ettiğini tam olarak anlamak ve açıklamak oldukça kafa karıştırıcı

​

​

Bir başka örnekle çok dilli yapay zeka modelleri üzerinden de açıklamak gerekirse bu modeller bir dilde öğrendikleri bilgileri başka dillere aktarabiliyorlar Ancak burada dikkat edilmesi gereken bir nokta var Yapay zeka hangi dilde düşündüğünü net bir şekilde ortaya koymuyor İnsanlar gibi yapay zeka da bir dilde öğrendiği bilgileri başka dillere aktarabiliyor ama bunun arkasındaki süreç daha çok bilgiyi nasıl işlediğiyle ilgili Yani dil sadece bir araçtır ve yapay zekanın düşünme biçimi dilin ötesinde bir kavramsal işleme dayanır

Yapay zeka modellerinin başka ilginç bir özelliği ise kelime kelime yazmaktan çok aslında bir planı takip ederek işlem yapmalarıdır örnek olarak bir yapay zeka modeline bir eksik masalı tamamlama görevi verildiğinde o model kelime kelime değil baştan sona bir plan yaparak anlamlı ve uyumlu bir masal yaratmayı hedefler Bu insan düşünme tarzına benzer bir yöntemdir Yani yapay zeka önce bir hedef belirler sonra bu hedefe ulaşmak için adım adım ilerler Bu da demek oluyor ki her zaman kelime kelime düşünmedikleri gibi daha büyük bir bütünün parçası olarak çalışırlar


Ancak yapay zekaların doğruluğu bazen yanıltıcı olabilir çünkü bazı durumlarda model gerçek cevabı bilmediğinde doğruymuş gibi uydurabilmektedir Bu yapay zekaların çok zekice muhakeme yapıyormuş gibi görünmelerine yol açar fakat gerçekte verilen bilgi yanlış olabilir Bu yüzden bazen doğruyu bulmak için kullanılan yöntemler yanıltıcı olabiliyor

​

Bunun yanında yapay zekaların halüsinasyon görmesi yani yanlış bilgi üretmeleri de bir başka dikkat edilmesi gereken konudur Bu durum yapay zekaların eğitildiği verilerle doğrudan ilişkilidir Eğer model bir bilgiyi doğru bilmezse genellikle Bilmiyorum demek yerine yanlış bilgi verebilir Ancak bu her zaman kötü niyetli olduğu anlamına gelmez Model cevapsız kalmamak için bazen yanlış bir şey söyleyebilir bu da aslında yapay zekaların daha zeki olma çabalarını gösterir

Son olarak yapay zekaların güvenlik bariyerlerini aşarak zararlı veya istenmeyen cevaplar üretmesi de mümkündür Bu tür manipülasyonlar yapay zekaların nasıl kötüye kullanılabileceğini gözler önüne seriyor Yapay zeka tasarımcıları bu tür durumları engellemeye çalışsalar da bazı manipülasyonlarla modelin istenmeyen sonuçlar üretmesi hala mümkün olabiliyor

Sonuç olarak yapay zekanın nasıl çalıştığını ve nasıl düşündüğünü daha iyi anlamak bu teknolojiyi doğru kullanmak için büyük bir önem taşıyor Hem yapay zekaların yeteneklerini keşfetmek hem de potansiyel tehlikelerden kaçınmak için bu anlayışımızı geliştirmeliyiz Yapay zekayı ne kadar anlar ve ona nasıl yön verirsek aslında insan zekasını daha derinlemesine anlama fırsatımız da olabilir

 

[Kurt_44]

Yapay Zekanın Gizemi

​

Yapay zeka son yıllarda günlük yaşantımızın pek çok alanına karşımıza çıkan ve her geçen gün daha fazla giren bir teknoloji hepimiz nasıl çalıştığını merak etmişizdir ama bu modellerin nasıl çalıştığını anlamak her zaman kolay olmuyor çünkü yapay zeka modelleri insanlar gibi direkt olarak programlanmıyorlar Bunun yerine devasal data setler kullanarak geliştiriliyolar ve süreç boyunca hangi yöntemleri kullanacakları ve hangi yöntemlerle çalışacaklarını kendileri öğreniyorlar Bu da demek oluyor ki bu sistemlerin her adımda nasıl hareket ettiğini tam olarak anlamak ve açıklamak oldukça kafa karıştırıcı

​

Bir başka örnekle çok dilli yapay zeka modelleri üzerinden de açıklamak gerekirse bu modeller bir dilde öğrendikleri bilgileri başka dillere aktarabiliyorlar Ancak burada dikkat edilmesi gereken bir nokta var Yapay zeka hangi dilde düşündüğünü net bir şekilde ortaya koymuyor İnsanlar gibi yapay zeka da bir dilde öğrendiği bilgileri başka dillere aktarabiliyor ama bunun arkasındaki süreç daha çok bilgiyi nasıl işlediğiyle ilgili Yani dil sadece bir araçtır ve yapay zekanın düşünme biçimi dilin ötesinde bir kavramsal işleme dayanır

Yapay zeka modellerinin başka ilginç bir özelliği ise kelime kelime yazmaktan çok aslında bir planı takip ederek işlem yapmalarıdır örnek olarak bir yapay zeka modeline bir eksik masalı tamamlama görevi verildiğinde o model kelime kelime değil baştan sona bir plan yaparak anlamlı ve uyumlu bir masal yaratmayı hedefler Bu insan düşünme tarzına benzer bir yöntemdir Yani yapay zeka önce bir hedef belirler sonra bu hedefe ulaşmak için adım adım ilerler Bu da demek oluyor ki her zaman kelime kelime düşünmedikleri gibi daha büyük bir bütünün parçası olarak çalışırlar


Ancak yapay zekaların doğruluğu bazen yanıltıcı olabilir çünkü bazı durumlarda model gerçek cevabı bilmediğinde doğruymuş gibi uydurabilmektedir Bu yapay zekaların çok zekice muhakeme yapıyormuş gibi görünmelerine yol açar fakat gerçekte verilen bilgi yanlış olabilir Bu yüzden bazen doğruyu bulmak için kullanılan yöntemler yanıltıcı olabiliyor

​

Bunun yanında yapay zekaların halüsinasyon görmesi yani yanlış bilgi üretmeleri de bir başka dikkat edilmesi gereken konudur Bu durum yapay zekaların eğitildiği verilerle doğrudan ilişkilidir Eğer model bir bilgiyi doğru bilmezse genellikle Bilmiyorum demek yerine yanlış bilgi verebilir Ancak bu her zaman kötü niyetli olduğu anlamına gelmez Model cevapsız kalmamak için bazen yanlış bir şey söyleyebilir bu da aslında yapay zekaların daha zeki olma çabalarını gösterir

Son olarak yapay zekaların güvenlik bariyerlerini aşarak zararlı veya istenmeyen cevaplar üretmesi de mümkündür Bu tür manipülasyonlar yapay zekaların nasıl kötüye kullanılabileceğini gözler önüne seriyor Yapay zeka tasarımcıları bu tür durumları engellemeye çalışsalar da bazı manipülasyonlarla modelin istenmeyen sonuçlar üretmesi hala mümkün olabiliyor

Sonuç olarak yapay zekanın nasıl çalıştığını ve nasıl düşündüğünü daha iyi anlamak bu teknolojiyi doğru kullanmak için büyük bir önem taşıyor Hem yapay zekaların yeteneklerini keşfetmek hem de potansiyel tehlikelerden kaçınmak için bu anlayışımızı geliştirmeliyiz Yapay zekayı ne kadar anlar ve ona nasıl yön verirsek aslında insan zekasını daha derinlemesine anlama fırsatımız da olabilir

Gayet güzel söylemissiniz hocam beğendim konunuzu

 

[Loopenx]

Çok güzel bir konu olmuş hocam elinize emeğinize sağlık

 

[Bozkurtlum]

Elinize, Emeğinize Sağlık.

 

[Hacknology]

Yapay zeka gizemli bir büyülü kutu değildir, istatistik, lineer cebir ve vektör kalkülüsü temelli bir kompleks işlemler bütünüdür.

Konu 'Python ile Yapay Zeka Part 1 | Forward Propagation'

2 May 2025

Merhaba. Artık yapay zekalar hayatımızın kaçınılamaz bir aracı, kullanmayan insan neredeyse kalmadı ve bunun temel olarak 2 sebebi var. Neredeyse her alanda yardımcı olabiliyorlar ve... kullanımları çok kolay. Gerçekten çok kolay. Hiç bilgisi olmayan herhangi bir vatandaş ChatGPT'ye girip kendisine diyet ve spor listesi yazdırabilirken Teknofest'e hazırlanan üniversite öğrencisi bir kişi YOLO indirip objeleri tanıyan bir yapay zeka modeli geliştirebilir. Bu iki kişinin ortak bir yönü var, ikisi de yapay zekanın nasıl çalıştığını muhtemelen bilmiyor (birisi bildiğini zannetse de...). O...

• Hacknology
• Cevaplar: 9
• Forum: Yapay Zeka

• 

 

[Hacknology]

Şimdi posttaki yanlışlara karmaşık bir sırayla gelelim.
"Eğer model bir bilgiyi doğru bilmezse genellikle Bilmiyorum demek yerine yanlış bilgi verebilir Ancak bu her zaman kötü niyetli olduğu anlamına gelmez Model cevapsız kalmamak için bazen yanlış bir şey söyleyebilir bu da aslında yapay zekaların daha zeki olma çabalarını gösterir"

Hayır, bu yapay zekanın ürettiği output ihtimalinin kullanıcı tarafından belirlenen threshold'un yukarısında kaldığı ve NMS (non-max suppression) modelinden geçtiğini gösterir.

"Yani dil sadece bir araçtır ve yapay zekanın düşünme biçimi dilin ötesinde bir kavramsal işleme dayanır" Alakası bile yok. LLM modelleri en genel şekilde dildeki kelimelere birer "token" mantığı ile yaklaşır, tokenlerin birbiri arasındaki ilişkisine bakar ve sonraki kelimeyi tahmin etmeye çalışır. Bu da yine dilin ötesinde bir işlemle olmaz, üstteki yöntemin aynısıyla, tokenlerin istatistiki ilişkilerinin hesaplanması ile ortaya çıkar.

" süreç boyunca hangi yöntemleri kullanacakları ve hangi yöntemlerle çalışacaklarını kendileri öğreniyorlar Bu da demek oluyor ki bu sistemlerin her adımda nasıl hareket ettiğini tam olarak anlamak ve açıklamak oldukça kafa karıştırıcı " değil. Üstte de açıkladık, vektör kalkülüsü bilmek bile birçok soruyu aydınlatıyor. Sistemin sonucunun indeterministik olması farklı bir şey, sistemin her zaman hangi sonucu çıkaracağını önceden öngöremeyiz çünkü bunlar dağılım modelleridir, olasılıksal dağılım fonksiyonları (pdf) ile çıktı üretirler, ama modelin hangi aşamada ne yapacağını tam olarak bilebilirsin.

"Yapay zeka modellerinin başka ilginç bir özelliği ise kelime kelime yazmaktan çok aslında bir planı takip ederek işlem yapmalarıdır örnek olarak bir yapay zeka modeline bir eksik masalı tamamlama görevi verildiğinde o model kelime kelime değil baştan sona bir plan yaparak anlamlı ve uyumlu bir masal yaratmayı hedefler Bu insan düşünme tarzına benzer bir yöntemdir Yani yapay zeka önce bir hedef belirler sonra bu hedefe ulaşmak için adım adım ilerler Bu da demek oluyor ki her zaman kelime kelime düşünmedikleri gibi daha büyük bir bütünün parçası olarak çalışırlar"
Attention mekanizmalarına ve local transformers yapılarına biraz göz atmanızı öneririm. LLM modelleri sizin verdiğiniz contexti bir attention yapısı olarak sınırlar ve bu sınırlar arasında token ilişkisi inceler yine

 

[squaper_]

Yapay Zekanın Gizemi

​

Yapay zeka son yıllarda günlük yaşantımızın pek çok alanına karşımıza çıkan ve her geçen gün daha fazla giren bir teknoloji hepimiz nasıl çalıştığını merak etmişizdir ama bu modellerin nasıl çalıştığını anlamak her zaman kolay olmuyor çünkü yapay zeka modelleri insanlar gibi direkt olarak programlanmıyorlar Bunun yerine devasal data setler kullanarak geliştiriliyolar ve süreç boyunca hangi yöntemleri kullanacakları ve hangi yöntemlerle çalışacaklarını kendileri öğreniyorlar Bu da demek oluyor ki bu sistemlerin her adımda nasıl hareket ettiğini tam olarak anlamak ve açıklamak oldukça kafa karıştırıcı

​

Bir başka örnekle çok dilli yapay zeka modelleri üzerinden de açıklamak gerekirse bu modeller bir dilde öğrendikleri bilgileri başka dillere aktarabiliyorlar Ancak burada dikkat edilmesi gereken bir nokta var Yapay zeka hangi dilde düşündüğünü net bir şekilde ortaya koymuyor İnsanlar gibi yapay zeka da bir dilde öğrendiği bilgileri başka dillere aktarabiliyor ama bunun arkasındaki süreç daha çok bilgiyi nasıl işlediğiyle ilgili Yani dil sadece bir araçtır ve yapay zekanın düşünme biçimi dilin ötesinde bir kavramsal işleme dayanır

Yapay zeka modellerinin başka ilginç bir özelliği ise kelime kelime yazmaktan çok aslında bir planı takip ederek işlem yapmalarıdır örnek olarak bir yapay zeka modeline bir eksik masalı tamamlama görevi verildiğinde o model kelime kelime değil baştan sona bir plan yaparak anlamlı ve uyumlu bir masal yaratmayı hedefler Bu insan düşünme tarzına benzer bir yöntemdir Yani yapay zeka önce bir hedef belirler sonra bu hedefe ulaşmak için adım adım ilerler Bu da demek oluyor ki her zaman kelime kelime düşünmedikleri gibi daha büyük bir bütünün parçası olarak çalışırlar


Ancak yapay zekaların doğruluğu bazen yanıltıcı olabilir çünkü bazı durumlarda model gerçek cevabı bilmediğinde doğruymuş gibi uydurabilmektedir Bu yapay zekaların çok zekice muhakeme yapıyormuş gibi görünmelerine yol açar fakat gerçekte verilen bilgi yanlış olabilir Bu yüzden bazen doğruyu bulmak için kullanılan yöntemler yanıltıcı olabiliyor

​

Bunun yanında yapay zekaların halüsinasyon görmesi yani yanlış bilgi üretmeleri de bir başka dikkat edilmesi gereken konudur Bu durum yapay zekaların eğitildiği verilerle doğrudan ilişkilidir Eğer model bir bilgiyi doğru bilmezse genellikle Bilmiyorum demek yerine yanlış bilgi verebilir Ancak bu her zaman kötü niyetli olduğu anlamına gelmez Model cevapsız kalmamak için bazen yanlış bir şey söyleyebilir bu da aslında yapay zekaların daha zeki olma çabalarını gösterir

Son olarak yapay zekaların güvenlik bariyerlerini aşarak zararlı veya istenmeyen cevaplar üretmesi de mümkündür Bu tür manipülasyonlar yapay zekaların nasıl kötüye kullanılabileceğini gözler önüne seriyor Yapay zeka tasarımcıları bu tür durumları engellemeye çalışsalar da bazı manipülasyonlarla modelin istenmeyen sonuçlar üretmesi hala mümkün olabiliyor

Sonuç olarak yapay zekanın nasıl çalıştığını ve nasıl düşündüğünü daha iyi anlamak bu teknolojiyi doğru kullanmak için büyük bir önem taşıyor Hem yapay zekaların yeteneklerini keşfetmek hem de potansiyel tehlikelerden kaçınmak için bu anlayışımızı geliştirmeliyiz Yapay zekayı ne kadar anlar ve ona nasıl yön verirsek aslında insan zekasını daha derinlemesine anlama fırsatımız da olabilir

Ağzınıza sağlık hocam