Genişletilebilirlik

AI Genişletilebilirlik Nedir?

AI Genişletilebilirliği, yapay zeka (YZ) sistemlerinin yeteneklerini genişletebilmesi anlamına gelir; yani yeni alanlara, görevlere ve veri setlerine tamamen yeniden eğitim veya önemli mimari değişiklikler gerekmeden uyum sağlayabilmesidir. Bu kavram, esnek ve uyarlanabilir yapay zeka sistemleri tasarlamaya odaklanır; böylece yeni özellikler eklenmesine, ek görevlerin üstesinden gelinmesine ve diğer sistemlerle sorunsuz entegrasyona olanak tanır.

Özetle, AI genişletilebilirliği, zamanla evrilebilen ve büyüyebilen yapay zeka sistemleri oluşturmakla ilgilidir. Belirli görevler için yalıtılmış uygulamalar geliştirmek yerine, genişletilebilir yapay zeka sistemleri, değişen gereksinimleri karşılayacak şekilde genişletilebilen platformlar olarak tasarlanır. Bu yaklaşım, yeni fırsatlar ve zorluklar ortaya çıktıkça kuruluşların yapay zeka yeteneklerini verimli bir şekilde genişletmelerini sağlayarak YZ yatırımlarının değerini en üst düzeye çıkarır.

AI Genişletilebilirliği Nasıl Sağlanır?

AI genişletilebilirliğine ulaşmak, YZ sistemlerinin esnek ve uyarlanabilir olmasını sağlayan çeşitli teknik ve tasarım ilkelerini kullanmayı gerektirir. Temel yöntemler şunlardır:

Transfer Öğrenme

Transfer öğrenme, bir görev için eğitilmiş bir modelin, farklı ancak ilişkili bir görevi yerine getirmek üzere yeniden kullanılması tekniğidir. Sıfırdan yeni bir model eğitmek yerine, mevcut modelin bilgisi yeni göreve aktarılır; bu da gereken veri ve hesaplama kaynaklarını azaltır.

Örnek:

• Hayvanları tanıyan bir bilgisayarla görme modeli, görüntü tanıma ile ilgili öğrenilmiş özellikler kullanılarak bitki türlerini tanımlamak için uyarlanabilir.
• Haber makalelerinde eğitilmiş bir dil modeli, sağlık uygulamaları için tıbbi terminolojiyi anlamak üzere ince ayar yapılabilir.

Çoklu Görev Öğrenme

Çoklu görev öğrenme, tek bir modelin aynı anda birden fazla görevi yerine getirmek üzere eğitilmesidir. Bu yaklaşım, modelin farklı görevlerde faydalı olan genelleştirilmiş temsiller geliştirmesini teşvik eder. Görevler arasında bilgi paylaşarak model daha çok yönlü ve uyarlanabilir hale gelir.

Örnek:

• Hem çeviri hem de duygu analizi üzerinde eğitilen bir dil modeli, dilin inceliklerini daha iyi anlayabilir ve yeni dil ile ilgili görevlere daha etkili şekilde uyum sağlayabilir.
• Zamanlama ve e-posta yönetimini üstlenen bir yapay zeka asistanı, kullanıcı davranışlarındaki genel desenleri öğrenerek görevler arası performansını artırabilir.

Modüler Tasarım

Modüler tasarım, YZ sistemlerinin değiştirilebilir ve bağımsız bileşenler veya modüller halinde yapılandırılmasıdır. Bu mimari, yeni işlevlerin eklenmesini veya mevcut olanların değiştirilmesini ana sistemi etkilemeden mümkün kılar.

Örnek:

• Farklı türde sorguları veya dilleri ele almak için yeni modüllerin eklenebildiği bir sohbet robotu sistemi. Geliştiriciler, tüm sistemi yeniden inşa etmeden bu modülleri ekleyebilir.
• Bir YZ tabanlı öneri motoru, yeni veri kaynaklarını veya algoritmaları ayrı modüller olarak entegre ederek mevcut işlevselliği bozmadan yeteneklerini artırabilir.

Esnek ve Uyarlanabilir Mimariler

Esnek tasarlanmış YZ sistemleri, değişen gereksinimlere uyum sağlayabilir ve yeni teknolojilerle entegre olabilir. Bu, açık standartların kullanılmasını, diğer sistemlerle etkileşim için API’lerin tasarlanmasını ve yeni özellikler ekleyen eklentilerin veya uzantıların desteklenmesini içerir.

Örnek:

• Geliştiricilerin, temel işlevselliğin üzerine özel uygulamalar oluşturmasına olanak tanıyan API’ler sağlayan bir YZ platformu.
• Eklenti desteği sayesinde, üçüncü taraf geliştiriciler YZ sisteminin yeteneklerini genişletebilir ve bir uzantı ekosistemi oluşturabilir.

AI Genişletilebilirliğine Örnekler

Genişletilebilir Sohbet Robotları

Başlangıçta destek taleplerini yönetmek için tasarlanmış bir müşteri hizmetleri sohbet robotunu düşünün. Genişletilebilirlik sayesinde, aynı sohbet robotu şu görevleri üstlenebilir:

• Satış Sorguları: Satışla ilgili sorgular için yeni bir modül entegre edilerek sohbet robotu, müşterilere ürün bilgisi ve satın alma kararlarında yardımcı olabilir.
• BT Desteği: BT destek modülü eklenerek sohbet robotu teknik sorunları çözebilir.
• İK Sorguları: Sohbet robotunun İK ile ilgili soruları yanıtlaması, organizasyon içinde kullanımını artırır.

Geliştiriciler, mevcut modeli yeni veri setleriyle eğiterek veya yeni modüller entegre ederek bu yetenekleri ekleyebilir; tüm sistemi baştan sona değiştirmeye gerek kalmaz.

Bilgisayarla Görme Sistemleri

Üretimde kalite kontrol için geliştirilen bir bilgisayarla görme modeli, şu görevler için genişletilebilir:

• Envanter Yönetimi: Model, envanter öğelerini tanıyıp saymak için uyarlanabilir.
• Güvenlik İzleme: Model, güvenlik tehlikelerini tespit etmek veya güvenlik protokollerine uyumu sağlamak için eğitilebilir.

Transfer öğrenme sayesinde model, bu yeni görevlere verimli şekilde uyum sağlayabilir.

Doğal Dil İşleme (NLP) Platformları

Sosyal medyada duygu analizi için kullanılan bir NLP motoru, şu şekilde genişletilebilir:

• Hukuki Belge Analizi: Model, hukuk metinleriyle ince ayar yapılarak sözleşme incelemesine yardımcı olabilir.
• Tıbbi Kayıt Özetleme: Model, hasta kayıtlarını sağlık profesyonelleri için özetlemek üzere uyarlanabilir.

Bu genişletme, modelin alanına özgü verilerle eğitilmesiyle gerçekleştirilir ve modelin uzmanlaşmış görevleri üstlenmesi sağlanır.

AI Genişletilebilirliği Üzerine Araştırmalar

AI Genişletilebilirliği, son yıllarda önemli ilgi gören karmaşık ve gelişen bir alandır. Araştırma ortamı, YZ sistemlerinin farklı alanlarla entegrasyonu ve çeşitli yönleri üzerine odaklanan çalışmalarla zengindir.

1. Trustworthy, Responsible, and Safe AI: A Comprehensive Architectural Framework for AI Safety with Challenges and Mitigations – Chen Chen ve diğerleri (Yayın tarihi: 2024-09-12)
   Bu makale, özellikle Üretken YZ ile birlikte gelen hızlı teknolojik gelişmeler bağlamında, YZ Güvenliğinin kritik önemini vurgulamaktadır. Güvenilir, Sorumlu ve Güvenli YZ bakış açılarından AI Güvenliğini ele alan özgün bir çerçeve önerir. Çalışma, mevcut araştırmaları ve gelişmeleri gözden geçirir, temel zorlukları tartışır ve AI güvenlik tasarımı ve testi için yenilikçi metodolojiler sunar. Amaç, dijital dönüşümde güveni artırmak için YZ güvenliği araştırmalarını teşvik etmektir. Daha fazla oku.

2. AI-Mediated Exchange Theory – Xiao Ma ve Taylor W. Brown (Yayın tarihi: 2020-03-04)
   Bu pozisyon makalesi, farklı insan-YZ araştırma toplulukları arasında iletişim ve entegrasyonu kolaylaştırmak için AI-Mediated Exchange Theory (AI-MET) çerçevesini tanıtmaktadır. AI-MET, Sosyal Değişim Teorisi’ni, YZ’yi insan-insan ilişkilerinde bir aracı olarak görerek genişletir. Makale, ilk aracılık mekanizmalarını ana hatlarıyla sunar ve AI-MET’in insan-YZ ilişkileri konusundaki farklı akademik bakış açıları arasındaki bölünmeleri nasıl aşabileceğini gösterir. Daha fazla oku.

3. Low Impact Artificial Intelligences – Stuart Armstrong ve Benjamin Levinstein (Yayın tarihi: 2017-05-30)
   Bu araştırma, süper zeki YZ’nin potansiyel tehlikelerini en aza indirmek için onun dünyayı kapsamlı şekilde değiştirmemesini hedefleyen ‘düşük etkili’ YZ kavramını ele alır. Makalede, düşük etkinin tanımları ve temellendirme yöntemleri önerilir; bilinen sorunlar ve gelecek araştırma yönleri tartışılır. Daha fazla oku.

4. On the Utility of Accounting for Human Beliefs about AI Behavior in Human-AI Collaboration – Guanghui Yu ve diğerleri (Yayın tarihi: 2024-06-10)
   Bu çalışma, insan-YZ iş birliği için YZ ajanlarının tasarımında insan inançlarını dikkate almanın önemini vurgulamaktadır. Mevcut yaklaşımların insan davranışını durağan kabul etmesini eleştirir ve YZ davranışına yönelik insan tepkilerinin dinamik olarak hesaba katılması gerekliliğini vurgular. Bu sayede iş birliği performansının artırılması hedeflenmektedir. Daha fazla oku.