Yapay Zeka Döneminde Ortaya Çıkan Terimler!

• Prompt Engineering – İstem Mühendisliği: Yapay zeka modellerinden en uygun sonucu almak için yazılan komutları tasarlama ve optimize etme sanatı. Geliştiriciler ve içerik üreticileri tarafından AI araçlarından daha tesirli çıktılar almak için kullanılır.   

• ChatGPT moment – ChatGPT Anı: ChatGPT’nin halka açılmasıyla üretken yapay zekanın geniş kitlelere ulaşarak yarattığı farkındalık ve tesir. Teknoloji analistleri ve halk, AI’ın dönüm noktasını tanımlarken kullanır.  

• Hallucination – Halüsinasyon/Yanılsama: AI sistemlerinin gerçek olmayan yahut uydurma bilgileri inançla sunması durumu. AI geliştiricileri ve kullanıcıları bu sorunu tabir etmek için kullanır.   

• Token limit – Token Hududu: Bir temel modelin belli bir istemde işleyebileceği kelime/karakter ölçüsünün üst sonu. Kullanıcılar ve geliştiriciler AI ile etkileşimde bu teknik sınırlama ile karşılaşır.   

• Fine-tuning – İnce Ayarlama: Genel bir AI modelini belli misyonlar için özelleştirme süreci. Makine öğrenmesi uzmanları ve şirketler kendi gereksinimlerine nazaran modelleri uyarlarken kullanır.   

• Foundation model (FM) – Temel Model: Geniş ve etiketlenmemiş bilgi kümeleri üzerinde eğitilmiş, çeşitli genel vazifelere uyarlanabilen büyük derin öğrenme modelleri. AI araştırmacıları ve geliştiriciler, yeni AI uygulamaları için başlangıç noktası olarak kullanır.   

• Large Language Model (LLM) – Büyük Lisan Modeli: Milyarlarca parametreye sahip, lisan manaya ve üretme konusunda gelişmiş yapay zeka modelleri. AI araştırmacıları ve teknoloji şirketleri bu tabirle ChatGPT gibisi sistemleri tanımlar.   

• Multimodal AI – Çok Modlu Yapay Zeka: Metin, görsel, görüntü ve ses üzere birden fazla bilgi cinsini anlayabilen ve işleyebilen AI sistemleri. AI araştırmacıları ve uygulama geliştiriciler, insan algısına daha yakın sistemler oluştururken kullanır.   

• Emergent abilities – Ortaya Çıkan Yetenekler: AI sistemlerinin karmaşık etkileşimler yahut ölçek büyüdükçe beklenmedik biçimde ortaya çıkan yetenekleri. AI araştırmacıları ve teorisyenler, modellerin öngörülemeyen davranışlarını açıklarken kullanır.

• AI Alignment – YZ Uyumlaması: Yapay zekanın insan kıymetleri ve gayeleriyle uyumlu hareket etmesini sağlama. AI güvenlik araştırmacıları ve siyaset yapıcılar bu mevzuyu tartışırken kullanır.   

• AI Safety – YZ Güvenliği: Yapay zeka sistemlerinin inançlı ve zararsız formda çalışmasını sağlama alanı. Akademisyenler ve düzenleyici kurumlar potansiyel riskleri ele alırken kullanır.   

• Jailbreaking – Mahpustan Kaçırma: YZ sistemlerinin güvenlik kısıtlamalarını aşmaya yönelik teşebbüsler. Güvenlik araştırmacıları ve meraklı kullanıcılar AI’ın sonlarını test etmek için kullanır.

• AI Red Teaming – YZ Kırmızı Ekip: YZ sistemlerinin zayıflıklarını bulmak için yapılan hücum simülasyonları. Güvenlik uzmanları ve YZ şirketleri sistemlerini test etmek için kullanır.   

• Responsible AI – Sorumlu Yapay Zeka: YZ sistemlerinin etik, şeffaf ve hesap verebilir bir formda geliştirilmesi ve kullanılması uygulaması. Teknoloji şirketleri, siyaset yapıcılar ve etik uzmanları, YZ’nın toplumsal yararını sağlamak için kullanır.

• Explainable AI (XAI) – Açıklanabilir Yapay Zeka: YZ modelinin karar alma süreçlerinin şeffaf ve anlaşılabilir olmasını sağlayan sistemler. YZ geliştiricileri, kullanıcılar ve düzenleyiciler, YZ’ya inancı artırmak ve hesap verebilirliği sağlamak için kullanır.   

• AI ethics board – YZ Etik Kurulu: YZ geliştirme ve dağıtımında etik prensiplerin uygulanmasını denetleyen bir konsey. Şirketler ve kurumlar, YZ projelerinin etik standartlara uygunluğunu sağlamak için oluşturur.

• Algorithmic bias – Algoritmik Yanlılık: YZ modellerinin eğitim bilgilerindeki önyargıları yansıtması yahut güçlendirmesi durumu. YZ etik uzmanları ve geliştiriciler, adil ve eşit sonuçlar sağlamak için bu terimi kullanır.   

• AI transparency – YZ Şeffaflığı: AI sistemlerinin nasıl çalıştığının, bilgileri nasıl kullandığının ve kararlarını nasıl aldığının açıkça anlaşılabilir olması. Düzenleyiciler ve kullanıcılar, YZ’ya inancı ve hesap verebilirliği artırmak için talep eder.   

• Model interpretability – Model Yorumlanabilirliği: Bir YZ modelinin nasıl karar verdiğini anlayabilme yetisi. Akademisyenler ve düzenleyiciler YZ şeffaflığı konusunu ele alırken kullanır. 

• Constitutional AI – Anayasal YZ: Muhakkak kurallar ve bedeller çerçevesinde sonlandırılmış YZ sistemi. YZ etik uzmanları ve geliştiriciler sorumlu YZ dizaynını anlatırken kullanır.

• Token – Token: YZ modellerinin girdiyi işlemek ve karşılık oluşturmak için kullandığı metin modülü (kelime yahut alt kelime). Kullanıcılar ve geliştiriciler AI ile etkileşimde bu teknik ünitesi kullanır.   

• Temperature – Sıcaklık (YZ Parametresi): YZ’nın ne kadar yaratıcı/rastgele cevap vereceğini denetim eden parametre. Geliştiriciler ve ileri düzey kullanıcılar YZ’nın davranışını ayarlarken kullanır.

• Few-shot Learning – Az Örnekle Öğrenme: YZ’ya az sayıda örnek vererek yeni misyonlar öğretme metodu. Araştırmacılar ve uygulama geliştiriciler verimli öğrenme tekniklerini anlatırken kullanır.   

• Zero-shot Learning – Sıfır Örnekle Öğrenme: YZ’ya hiç örnek görmediği bir vazifesi yerine getirme yeteneği. Araştırmacılar ve uygulama geliştiriciler YZ’nın genelleme yeteneğini anlatırken kullanır.

• Retrieval Augmented Generation (RAG) – Geri Getirme Takviyeli Üretim: YZ’nın şimdiki bilgilere erişerek daha gerçek karşılıklar vermesini sağlayan teknik. Kurumsal YZ uygulamalarında aktüel bilgi entegrasyonu için kullanılır.   

• Scaling laws – Ölçekleme Kanunları: YZ modellerinin boyutu arttıkça performansının nasıl değiştiğini gösteren kurallar. YZ araştırmacıları ve yatırımcılar gelecek yatırımlarını planlarken kullanır.   

• Chinchilla scaling – Çinçilla Ölçeklemesi: YZ modellerinin performansını optimize etmek için model boyutu ve data seti boyutu ortasındaki bağlantıyı tanımlayan belli bir ölçekleme yasası. YZ araştırmacıları ve geliştiriciler, model eğitimini daha verimli hale getirmek için kullanır.   

• Parameter count – Parametre Sayısı: Bir YZ modelindeki ayarlanabilir tartıların sayısı, modelin kapasitesinin bir ölçüsü. YZ araştırmacıları ve geliştiriciler, modelin karmaşıklığını ve öğrenme kapasitesini değerlendirirken kullanır.   

• Inference cost – Çıkarım Maliyeti: Bir YZ modelinin bir çıktı üretmek için gereken hesaplama maliyeti. YZ geliştiricileri ve şirketler, YZ uygulamalarının operasyonel maliyetlerini değerlendirirken kullanır.

• AI Copilot – YZ Yardımcısı: Kullanıcıların yanında çalışarak vazifelerinde yardımcı olan YZ sistemi. Microsoft ve öbür teknoloji şirketleri üretkenlik araçlarını pazarlarken kullanır.   

• AI agent – YZ Casusu: Makul gayelere ulaşmak için ortamını algılayan, işleyen ve hareketler gerçekleştiren dijital asistan yahut robot. YZ geliştiricileri ve şirketler, otonom misyon otomasyonu için kullanır.   

• AI washing – AI Boyama: Eserlerde gerçekte olmayan YZ özelliklerini varmış üzere gösterme. Pazarlama eleştirmenleri ve teknoloji analistleri aldatıcı reklamları ifşa ederken kullanır.

• AI Democratization – YZ Demokratikleşmesi: YZ teknolojisinin herkesçe erişilebilir hale gelmesi süreci. Teknoloji başkanları ve siyaset yapıcılar YZ’nın yaygınlaşmasını anlatırken kullanır.   

• AI companion – YZ Yoldaşı: Kullanıcılara duygusal dayanak yahut arkadaşlık sunan YZ sistemi. Ruh sıhhati uzmanları ve teknoloji şirketleri bu cins uygulamaları geliştirirken kullanır.

• Chatbot therapy – Sohbet Robotu Terapisi: Ruh sıhhati takviyesi sağlamak için YZ takviyeli sohbet robotlarının kullanılması. Ruh sıhhati uzmanları ve teknoloji şirketleri, erişilebilir dayanak sağlamak için kullanır.

• AI tutoring – YZ Özel Ders: Öğrencilere şahsileştirilmiş öğrenme tecrübeleri sunan YZ takviyeli sistemler. Eğitimciler ve teknoloji şirketleri, öğrenme süreçlerini şahsileştirmek için kullanır.

• Artificial General Intelligence (AGI) – Yapay Genel Zeka: Beşerler üzere rastgele bir entelektüel vazifesi yerine getirebilen teorik bir AI formu. Futuristler ve YZ araştırmacıları gelecekteki YZ potansiyelini tartışırken kullanır.   

• Superintelligence – Üstün Zeka: İnsan zekasını her alanda değerli ölçüde aşan bir YZ sistemi. YZ güvenlik araştırmacıları ve fütüristler, YZ’nın son potansiyelini ve risklerini tartışırken kullanır.   

• AI Doomerism – YZ Kıyametçiliği: YZ’nın insanlığı tehdit edeceği inancı. Eleştirmen araştırmacılar ve telaşlı düşünürler YZ risklerini abartılı biçimde sunarken kullanılır.   

• AI accelerationism – YZ Hızlandırmacılığı: YZ gelişimini hızlandırmanın toplumsal yararlarını vurgulayan bir ideoloji. Teknoloji savunucuları ve kimi fütüristler AI’ın süratli ilerlemesini desteklerken kullanır.

• Alignment sorun – Ahenk Sorunu: YZ sistemlerinin amaçlarının ve davranışlarının insan bedelleri ve maksatlarıyla uyumlu olmasını sağlama zorluğu. YZ güvenlik araştırmacıları ve etik uzmanları, potansiyel riskleri ele alırken kullanır.   

• Mesa-optimization – Mesa Optimizasyonu: Bir YZ modelinin, kendi iç maksatlarını, dışarıdan verilen gayelerden farklı olarak optimize etmesi durumu. YZ güvenlik araştırmacıları, denetim dışı YZ davranışlarını açıklarken kullanır.

• Inner alignment – İç Ahenk: Bir AI sisteminin iç maksatlarının, dışarıdan verilen maksatlarla uyumlu olması. AI güvenlik araştırmacıları, AI’ın niyetini denetim etme bağlamında kullanır.

• Outer alignment – Dış Ahenk: Bir YZ sisteminin davranışlarının, dışarıdan verilen gayelerle uyumlu olması. YZ güvenlik araştırmacıları, YZ’nın aksiyonlarını denetim etme bağlamında kullanır.

• Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) – İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme: YZ modellerini insan geri bildirimleriyle eğiterek istenen davranışları öğrenmelerini sağlayan bir teknik. YZ geliştiricileri, modellerin insan bedelleriyle uyumlu hale getirilmesinde kullanır.   

• Capabilities research – Yetenek Araştırması: YZ sistemlerinin ne yapabileceğini ve gelecekte ne yapabileceğini anlamaya odaklanan araştırma. YZ araştırmacıları ve stratejistler, YZ’nın potansiyelini ve hudutlarını belirlerken kullanır.

• AI governance – YZ Yönetişimi: YZ sistemlerinin geliştirilmesi ve dağıtımını yönlendiren siyasetler, kurallar ve çerçeveler. Hükümetler, şirketler ve milletlerarası kuruluşlar, YZ’nın sorumlu kullanımını sağlamak için kullanır.   

• AI timelines – YZ Vakit Çizelgeleri: Yapay genel zeka yahut muhteşem zeka üzere ileri seviye YZ’nın ne vakit geliştirilebileceğine dair iddialar. YZ araştırmacıları ve fütüristler, YZ’nın gelecekteki gelişimini tartışırken kullanır.

• Compute overhang – Hesaplama Fazlalığı: Mevcut YZ algoritmalarının, mevcut hesaplama gücünden daha fazlasını kullanma potansiyeli. YZ araştırmacıları ve donanım geliştiricileri, YZ’nın gelecekteki hesaplama muhtaçlıklarını değerlendirirken kullanır.

• AI winter vs AI spring – YZ Kışı’na karşı YZ Baharı: YZ araştırmalarına olan ilginin ve finansmanın azaldığı devirler (kış) ve arttığı devirler (bahar). YZ tarihçileri ve yatırımcılar, YZnın gelişim döngülerini anlatırken kullanır.

• Model collapse – Model Çöküşü: YZ modellerinin, kendi ürettikleri bilgilerle eğitildiklerinde performanslarının düşmesi. YZ araştırmacıları ve data bilimciler, modelin uzun vadeli sürdürülebilirliğini tartışırken kullanır.

• Data poisoning – Data Zehirlenmesi: YZ modelinin eğitim datalarına makus niyetli bilgiler ekleyerek modelin performansını yahut davranışını bozma. YZ güvenlik uzmanları ve data bilimciler, model güvenliğini tartışırken kullanır.

• Adversarial examples – Düşmanca Örnekler: YZ modelini yanlış sınıflandırmaya yahut kusurlu cevaplar vermeye zorlamak için tasarlanmış girdiler. YZ güvenlik araştırmacıları, modellerin zayıflıklarını test etmek için kullanır.

• Generative AI – Üretken Yapay Zeka: Metin, görsel, ses yahut kod üzere yeni ve yepyeni içerikler oluşturabilen YZ tipi. Teknoloji şirketleri ve içerik üreticileri yeni kuşak YZ araçlarını tanımlarken kullanır.   

• Text-to-image – Metinden İmaja: Yazılı açıklamalardan görsel üretebilen YZ sistemleri. Dizayncılar ve içerik üreticileri süratli görsel oluşturma süreçlerini anlatırken kullanır.   

• Text-to-video – Metinden Görüntüye: Yazılı açıklamalardan görüntü üretebilen YZ sistemleri. Görüntü içerik üreticileri ve pazarlamacılar, otomatik görüntü oluşturma süreçlerini anlatırken kullanır.

• AI arka – YZ Sanatı: Yapay zeka algoritmaları kullanılarak oluşturulan sanat yapıtları. Sanatkarlar ve sanat eleştirmenleri, YZ’nın yaratıcı potansiyelini tartışırken kullanır.

• Deepfake detection – Deepfake Tespiti: YZ tarafından üretilen uydurma fakat gerçekçi medya içeriklerini (deepfake) tespit etme teknolojisi. Güvenlik uzmanları ve medya kuruluşları, dezenformasyonla çaba ederken kullanır.

• Synthetic media – Sentetik Medya: YZ tarafından üretilen geçersiz lakin gerçekçi içerikler. Medya analistleri ve güvenlik uzmanları deepfake gibisi teknolojileri tanımlarken kullanır.  

• AI watermarking – YZ Damgalama: YZ üretimi içeriklerin tanınabilmesi için bâtın işaretler ekleme. Teknoloji şirketleri ve düzenleyiciler geçersiz içeriklerle uğraş ederken kullanır.

• Chain-of-thought Prompting – Niyet Zinciri İstemi: YZ’nın adım adım mantık yürütmesini sağlayan teknik. Araştırmacılar ve eğitimciler AI’ın sorun çözme yeteneğini geliştirirken kullanır.   

• In-context Learning – Bağlam İçi Öğrenme: YZ’nın konuşma sırasında örneklerden öğrenmesi. Makine öğrenmesi uzmanları YZ’nın ahenk kabiliyetini açıklarken kullanır.

• Prompt chaining – İstem Zincirleme: Karmaşık misyonları modüllere ayırmak için birden fazla istemin ardışık olarak kullanılması. Geliştiriciler ve ileri düzey kullanıcılar, YZ’nın karmaşık vazifeleri daha emniyetli bir biçimde tamamlamasını sağlamak için kullanır.   

YZ ekosistemi her geçen gün yeni kavram ve tekniklerle genişliyor. Bu tabirleri öğrenmek, yalnızca teknolojiyi takip etmek için değil; işinizi, mesleğinizi ve stratejinizi geleceğe taşımak için de kritik. Siz de bu kavramları öğrenerek YZ ile tıpkı lisanı konuşmaya başlayın, kendi alanınızda fark yaratan uygulamaları hayata geçirin. Unutmayın; teknolojiyi anlamak, onu direktörün birinci adımıdır.

📌 Daha fazlası ve ayrıntılı örnekler için yazının tamamına göz atın, stratejinizi bugünden şekillendirin.