Amazon Servisleri :

Amazon Q

Amazon Bedruck

Amazon Sagemaker

AWS Uygulama Stüdyosu

Yapay Zeka Altyapısı 

Veri Alt Yapısı 

Kaynak

Üretici Yapay Zeka: Yapay zekanın bir alt dalı ve derin öğrenme ile pekiştirilmiş "yarat" komutunu yazı, görsel, metin, video, ses olarak uygulamaya geçirebilen bir yapı.

Global alandaki startuplarda üretici yapay zeka başlığının kullanıldığı alanlardan bahsetmek istiyorum. Burada yüzleşilen zorluklar neler? Global açıdan bakıldığında hangi terimlerle beraber yapay zekayı ele alırsınız ? Bu konudaki eksiklikler neler ?

 VERİ ,

 Yeni oluşturulan verilerde kalite eksikliği

 FİNANSMAN,

 Çalışılan modeller üzerindeki pahalılık, belirsiz etkileşimler.

 HESAPLAR,

 Kaynakların yüksek ve baskın maliyetleri avantajsız içerik.

 REGULASYONLAR,

 Verinin güvenliği ile ilgili endişeler, kopyalama, klonlama sorunlarıyla alakalı   eksiklikler regulasyonların yetersizliği.

 YETENEK,

 Yetersiz yapay zeka becerileri, geliştirilememiş yetenek, eksik bildiri.

 ETKİ

 Etkisiz üretim, yıpratıcı içerik, çevresel, sosyal ve yönetimsel uyumsuzluklar.

 Üretici yapay zekanın gelişme evresi ve bu sırada bizlere yansıyanlar çok   farklı sınıflandırmalar yapmamıza sebep oldu.

 Örneğin Open AI Dall -E, Google'ın Lamda'sı, Github Copilot Stability AI'ın   Stable Diffusion 'u yine Google Bard uygulaması daha çoğaltılabilecek bir   çok örnekle pekiştirilmiş bir üretim algoritması ve karmaşıklığı içinde   öğrenmeye zorlanıyor bazen adapte olmakta güçlük çekebiliyoruz. Her bir   yapay zeka aracının farklı ve teknik açıdan üretim ve gelişim kısmını   doyuran buna anlam katan özelleştirilmiş tasarımsal içerik editörleri   bulunmakta ve arka planda çalışan büyük bir veri kümesi.

 Bunu anlamlandırabilmek ve hangi uygulamanın aslında bizim için ne ifade   ettiğini bilmek bunu yönetebilmek zamanın mühendislik anlayışını   oluşturdu. Minik komutlardan, ağ şeklini almış yapısal olarak   anlatabileceğimiz no code ancak gelişmiş bir sistemle ele alınan,   oluşturulan "Prompt"lar; ilgi çekici üreten komutlar zamanındayız.

 Burada Son trendlerin üzerinden geçmek gerekirse ; 'Metin içeriği Yaratma,   Chatbotlar ve Sanal asistanlar oluşturma, Resim ve Video Üreticiler,   Tahminleme Modelleri, Dil Çevirileri ve analizleri, Sahtekarlık Tespiti,   Otonom araçlar geliştirme, Moda ve Üretim Tasarımı, Oyun Geliştiriciler ve   ilaç keşifleri.

 Bu konular hakkında hızla ilerleyen çalışmalar mevcut ve globalde en çok   konuşulan yapay zeka alanları olarak ele alınıyor.

 Peki aklımızın sınırlarını zorlayan En üst katmandaki içerik nedir üretici   yapay zeka ile alakalı ?

 Software 3.0 dediğimiz yapı. Verileri denemeden belki modelleri eğitmeden   bizim için bunları eğitebilecek ve gelişmiş kodlarla işleri muazzama   çevirecek sistem. Bu konuda öncelikler değişiyor.

 Buna artık 'kutunun dışındaki veri' diyoruz. Ve sektörün önceliği gelişmiş   algoritma sınıflandırmaları.Bu konuda yarış halindeler.

 Bir teknolojist olarak değerlendirmem gerekirse, üretici yapay zeka ile yanıt   almanın bir perspektif oluşturmanın zorluğu burada başlıyor. Komutları   yönetebilmek, komutları yönetebilenleri de yönetebilmek ve algoritmik iş   yapan şirketlerin makina öğreniminden sonra geldiği noktayı düşünerek   üretici yapay zeka ile de nasıl anlam kazanacağını sentezlemek. İnanılmaz   derecede rekabetçi ve ikna edici hikayeler yaratmak durumundayız.

 Bu nasıl mümkün olacak? Yapay zeka ve etik bu konuda nasıl çalışmalar   yapıyor ve bununla ilgili bazı örnekler sunarak çalışmalara ve bağlantıları   paylaşmaya devam edeceğim . Takipte kalalım ...

 R.Ö.