Popüler bilim kurgu eserlerinde “makine zekasının yükselişi” genellikle lazerler, patlamalar veya daha hafif örneklerde hafif bir felsefi korku ile birlikte tasvir edilir. Ancak, gerçek hayattaki uygulamalarda yapay zeka (AI) ve makine öğreniminin (ML) olanaklarına olan ilginin arttığına ve her gün yeni uygulamaların ortaya çıktığına şüphe yoktur.
Dünya çapında milyonlarca kullanıcı, ChatGPT, Bard ve diğer AI arayüzlerini kullanarak AI ile etkileşim kuruyor. Ancak, bu kullanıcıların çoğu, meraklı bir AI asistanıyla masaüstünde yaptıkları rahat sohbetlerin aslında dünyanın dört bir yanındaki devasa veri merkezleri tarafından yürütüldüğünün farkında değil.
Dünya çapında milyonlarca kullanıcı, ChatGPT, Bard ve diğer AI arayüzlerini kullanarak AI ile etkileşim kuruyor. Ancak, bu kullanıcıların çoğu, meraklı bir AI asistanıyla masaüstünde yaptıkları rahat sohbetlerin aslında dünyanın dört bir yanındaki devasa veri merkezleri tarafından yürütüldüğünün farkında değil.
Veri setleri içe aktarıldıktan sonra, çıkarımcı yapay zeka bu verileri analiz eder ve anlamlandırır. Bu süreç, kedilerde yaygın olan ancak köpeklerde olmayan özelliklerin eğitimi temelinde, bir görüntünün kedi mi yoksa küçük bir köpek mi içerdiğini belirler. Ardından, üretken yapay zeka bu verileri işleyerek tamamen yeni görüntüler veya metinler oluşturabilir.
İnsanların, hükümetlerin ve işletmelerin hayal gücünü ele geçiren şey, işte bu “akıllı” işleme sürecidir. Ancak, kullanışlı bir yapay zeka algoritması oluşturmak için eğitim amacıyla büyük miktarda veri gerekir ve bu, pahalı ve enerji yoğun bir süreçtir.
