Merhaba! Murat Karakaya Akademi bloguna hoş geldiniz. Bu yazımda, daha önce eğitimine başladığımız Yapay Zeka ve Gömülü Yazılım Geliştirme serimize devam ediyoruz. Bu seferki konumuz, yapay zekayı yazılımımızın içine nasıl entegre edebileceğimiz üzerine olacak. Bu, 5 videodan oluşacak bir mini seri olacak ve her bir eğitimde adım adım ilerleyeceğiz.
Bu eğitim serisini hazırlamamın bir nedeni de, 26-28 Ekim 2024 tarihlerinde Akdeniz Üniversitesi'nde düzenlenecek olan UBMK etkinliğinde yapacağım davetli konuşma. Konuşma konusu olarak, yazılım geliştirmede yapay zekanın entegrasyonunu, güncel yaklaşımları ve gelecek öngörülerini ele alacağım. Bu eğitim serisi, o konuşmaya hazırlık niteliğinde olacak ve daha detaylı bilgiler içerecek.
Yazılım ve Yapay Zekanın Etkileşimi
Yapay zekayı yazılım geliştirmeyle farklı şekillerde etkileşimde değerlendiriyoruz. Bu etkileşimleri üç ana başlık altında inceleyebiliriz:
- Yapay Zeka Teorilerini Hayata Geçirmek: Bazı yazılımlar, yapay zeka teorilerini uygulamak amacıyla geliştirilir. Örneğin, bir Transformer kodunun yazılması, belirli bir yaklaşımın çalışıp çalışmadığını anlamak için yapılır.
- Yazılım Geliştirmeyi Hızlandırmak ve Verimliliği Artırmak: Yapay zeka, yazılım geliştirme sürecini hızlandırmak ve verimliliği artırmak için kullanılır. Örneğin, Copilot gibi araçlar bu kategoriye girer. Ayrıca, Cursor gibi yeni geliştirme ortamları da bu amaca hizmet eder.
- Geleneksel Yazılım Metotlarına Yapay Zekayı Entegre Etmek: Yapay zekayı alıp, geleneksel yazılım metotlarının içine gömerek kullanırız. Bu seri boyunca bu konuyu detaylandıracağız.
Bu Eğitim Serisinde Neler Öğreneceğiz?
Bu seride, yapay zekayı kodun içine nasıl yerleştirebileceğimizi, hangi metotları kullanabileceğimizi ve bunları nasıl uygulayabileceğimizi öğreneceğiz. Ayrıca, bu adımları atmadan önce yapay zeka derken neyi kastettiğimizi ve bu konudaki güncel gelişmeleri de inceleyeceğiz. Serideki diğer eğitimlerde şunları ele alacağız:
- Yapısal Çıktı (Structured Output) Kullanımı: Yapay zekayı kullanarak yapısal verileri nasıl elde edeceğimizi göreceğiz. Örneğin, bir API'dan gelen verileri işlemek veya belirli bir formattaki verileri üretmek için bu yöntemi kullanabiliriz.
- Fonksiyon Çağırma (Function Calling): Yapay zekayı, kod içinde fonksiyon çağırma metodu olarak nasıl kullanabileceğimizi inceleyeceğiz. Bu sayede, yapay zeka modellerini belirli görevleri yerine getiren fonksiyonlarla entegre edebiliriz.
- Multi-Agent Sistemleri: Çoklu iş gören yapay zeka sistemlerini kodumuza nasıl entegre edeceğimizi öğreneceğiz. Farklı yapay zeka ajanlarının birlikte çalışarak karmaşık problemleri çözmesini sağlayabiliriz.
- Erişimli Metin Üretme (Accessible Text Generation): Yapay zekayı kullanarak erişilebilir metinlerin nasıl üretildiğini ve kodumuzda nasıl kullanabileceğimizi göreceğiz. Özellikle engelli bireyler için web siteleri ve uygulamalar geliştirirken bu özellikten faydalanabiliriz.
- Veri İşleme ve Dönüştürme: Yapay zeka modellerini kullanarak verileri temizleme, dönüştürme ve analiz etme yöntemlerini inceleyeceğiz. Bu sayede, veri kalitesini artırabilir ve daha doğru sonuçlar elde edebiliriz.
Yapay Zekanın Güncel Durumu
Günümüzde yapay zeka, birçok alt başlık altında inceleniyor. En öne çıkanlardan biri, büyük dil modelleri (LLM'ler) ve Transformer altyapısına dayalı yaklaşımlar. Büyük dil modelleri, özellikle 2017'de Google'ın "Attention is All You Need" makalesiyle popüler hale geldi. Bu modeller, LSTM gibi eski modellere göre önemli avantajlar sunuyor.
Büyük dil modellerini daha önce eğittiysek, onlara GPT (Generative Pre-trained Transformer) dil modelleri adını verdik. Bunların en meşhuru, OpenAI'ın ChatGPT'si oldu. OpenAI'ın bu modeli web üzerinden erişilebilir hale getirmesi, dil modellerinin gücünü daha da artırdı. Bu alandaki eğitimlerimi YouTube kanalımda bulabilirsiniz.
Büyük Dil Modellerinin Güçleri ve Sınırlılıkları
Büyük dil modelleri, muhakeme yeteneği sunar, problemleri çözebilir, adımları belirleyebilir, bilgiyi genelleştirebilir ve yeni problemlere uyum sağlayabilir. Ancak, hala bazı sınırlamaları var:
- Arama Motoru Değiller: Bilgileri doğrudan bulmak yerine, genel bir yanıt üretirler. Bu nedenle, güncel ve doğru bilgiye erişimde bazen yetersiz kalabilirler.
- Yanlılık: Verilerden kaynaklanan veya geliştiricilerin tutumlarından kaynaklanan önyargılara sahip olabilirler. Bu, özellikle sosyal ve etik açıdan hassas konularda sorunlara yol açabilir.
- Yaratıcılık Sınırlılıkları: Bazı görevlerde yeterince yaratıcı olmayabilirler. Özellikle, özgün ve yenilikçi içerik üretmekte zorlanabilirler.
- Derin Bilgi Eksikliği: Derin matematiksel soruları veya karmaşık problemleri çözmekte zorlanabilirler. Alan uzmanlığı gerektiren konularda yetersiz kalabilirler.
- Tamamlanmamış Ürün: Sürekli güncelleniyorlar ve yeni özellikler ekleniyor. Bu durum, modellerin davranışlarında ve yeteneklerinde zamanla değişiklikler olabileceği anlamına gelir.
2024 Eylül ayında, birçok dil modeli bu sınırlılıkları aşmaya başladı. Örneğin, birçok model artık internete bağlanabiliyor ve güncel bilgilere erişebiliyor. Ayrıca, metin, video, görüntü ve yapısal çıktıları (JSON, XML gibi) üretebiliyorlar. OpenAI'ın GPT-4o modeli, özellikle karmaşık matematik ve muhakeme sorularında önemli gelişmeler kaydetti.
Yapay Zekayı Kullanmanın Riskleri ve Potansiyelleri
Yapay zekayı uygulamalarımızda kullanırken bazı riskleri göz önünde bulundurmalıyız. Bu riskleri üç ana başlıkta toplayabiliriz:
Ahlaki ve Sosyal Riskler:
- Yanlılık: Dil modelleri, verilerden veya eğitim süreçlerinden kaynaklanan önyargılara sahip olabilir. Bu, ayrımcılığa ve adaletsizliğe yol açabilir.
- Etik Uygunluk: Etik değerlere uygunluk konusunda problemler yaşanabilir. Özellikle, yanıltıcı veya zararlı içerik üretme potansiyeli vardır.
Teknik ve Yönetimsel Riskler:
- Veri Güvenliği: Kişisel verilerin korunması ve gizliliği önemli bir sorun. Yapay zeka modelleri, büyük miktarda veri toplar ve işler, bu da veri sızıntısı riskini artırır.
- Güvenlik Açıkları: Saldırılara karşı güvenlik önlemleri almak zor olabilir. Yapay zeka modelleri, kötü niyetli kişiler tarafından manipüle edilebilir.
- Maliyet: Büyük dil modelleri, önemli miktarda kaynak (donanım, enerji vb.) gerektirir. Bu, özellikle küçük ölçekli projeler için maliyetli olabilir.
- Ölçeklenebilirlik: Büyük kitlelere hizmet sunmak zor olabilir. Yüksek talep, sistemlerin yavaşlamasına veya çökmesine neden olabilir.
- Sürekli Değişim: Model güncellemeleri, kodunuzda değişiklikler yapmanızı gerektirebilir. Bu, sürekli uyarlama ve bakım gerektirebilir.
Hukuki ve Düzenleyici Riskler:
- Yasal Uygunluk: Avrupa Birliği ve diğer ülkelerdeki düzenlemelere uymak gerekebilir. Özellikle, GDPR gibi veri gizliliği yasalarına uyum önemlidir.
- Belirsizlik: Yeni düzenlemeler, projelerinizi etkileyebilir. Yapay zeka alanındaki hızlı gelişmeler, yasal belirsizliklere yol açabilir.
Bu risklere rağmen, yapay zekanın potansiyeli çok yüksek. Kullanıcı etkileşimini doğal dilde gerçekleştirmemizi, kişiselleştirilmiş içerik sunmamızı, kod geliştirme süreçlerini hızlandırmamızı ve veri odaklı kararlar almamızı sağlıyor. Ayrıca, yeni iş modelleri oluşturma ve ekip içinde etkileşimi kolaylaştırma gibi faydalar sunuyor.
Sonuç
Bu yazıda, yapay zekayı yazılım geliştirmeye entegre etmenin temel prensiplerini ve potansiyelini ele aldık. İlerleyen eğitimlerde, bu konuları daha derinlemesine inceleyeceğiz. Kanala abone olmayı ve üye olarak destek vermeyi unutmayın.
