Üretici Yapay Zeka
Genel Bakış Hikayemiz Müşteriler Çözüm Ortakları

Üretici Yapay Zeka Nedir?

Üretici Yapay Zeka veya üretici yapay zeka, görüntüler ve videolar gibi yeni içerik ve fikirler oluşturabilen ve de yeni sorunları çözmek için bildiklerini yeniden kullanabilen bir tür yapay zekadır (AI).
Bir AWS Hesabı Oluşturun

Üretici yapay zeka (üretici AI) nedir?

Üretici yapay zeka ya da kısaca üretici AI; konuşma, hikaye, görüntü, video ve müzik dahil olmak üzere yeni içerik ve fikirler oluşturabilen bir yapay zeka türüdür. Bu yapay zeka insan dilini, programlama dillerini, sanatı, kimyayı, biyolojiyi veya herhangi bir karmaşık konuyu öğrenebilir. Yeni problemleri çözmek için bildiklerini yeniden kullanır.

Örneğin, İngilizce kelime dağarcığını öğrenebilir ve işlediği kelimelerden bir şiir oluşturabilir.

Kuruluşunuz, üretici yapay zekayı sohbet robotları, medya oluşturma, ürün geliştirme ve tasarım gibi çeşitli amaçlar için kullanabilir.

Yeni projelerde birlikte çalışan genç iş adamları

Üretici yapay zeka örnekleri

Üretici yapay zeka, endüstriler genelinde çeşitli kullanım örneklerine sahiptir

Finansal hizmetler

Finansal hizmetlere yönelik şirketler, maliyetleri düşürürken müşterilerine daha iyi hizmet vermek için üretici yapay zeka araçlarını kullanabilir:

  • Finansal kurumlar, ürün önerileri oluşturmak ve müşteri sorularına yanıt vermek için sohbet robotlarını kullanmakta; bu da genel müşteri hizmetlerini iyileştirmektedir.
  • Kredi kurumları, özellikle gelişmekte olan ülkelerde finansal açıdan yetersiz hizmet alan piyasalar için kredi onaylarını hızlandırmaktadır.
  • Bankalar; taleplerde, kredi kartlarında ve kredilerde dolandırıcılığı hızlı bir şekilde algılamaktadır.
  • Yatırım firmaları, müşterilerine düşük maliyetle güvenli ve kişiye özel finansal danışmanlık sağlamak için üretici yapay zekanın gücünden yararlanmaktadır.

AWS'de finansal hizmetler için üretici yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin

Finansla İlgili Pasta Grafiği

Sağlık hizmetleri ve yaşam bilimleri

Üretici yapay zekanın en umut verici kullanım örneklerinden biri, ilaç keşif ve araştırma sürecini hızlandırmaktır. Üretici yapay zeka; antikorlar, enzimler, aşılar ve gen terapisi tasarlamak için spesifik özelliklere sahip yeni protein dizileri oluşturabilir.

Sağlık ve yaşam bilimleri şirketleri, sentetik biyoloji ve metabolik mühendislik uygulamaları için sentetik gen dizileri tasarlamak üzere üretici yapay zeka kullanmaktadır. Örneğin yeni biyosentetik yollar oluşturabilir veya biyoüretim amaçları için gen ifadesini optimize edebilirler.

Üretici yapay zeka araçları ayrıca sentetik hasta ve sağlık verileri oluşturur. Bu veriler, yapay zeka modellerini eğitmek, klinik denemeleri simüle etmek veya büyük gerçek dünya veri kümelerine erişim olmadan nadir hastalıkları incelemek için yararlı olabilir.

AWS'de sağlık hizmetleri ve yaşam bilimlerinde üretici yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin

Dünyanın etrafında eller

Otomotiv ve üretim

Otomotiv şirketleri, mühendislikten araç içi deneyimlere ve müşteri hizmetlerine kadar çok sayıda amaçla üretici yapay zeka teknolojisinden yararlanmaktadır. Örneğin araç tasarımlarındaki sürtünmeyi azaltmak için mekanik parçaların tasarımını optimize edebilir veya kişisel asistanların tasarımını uyarlamaktadır.

Otomobil şirketleri, en yaygın müşteri sorularına hızlı yanıtlar sağlayarak daha iyi müşteri hizmeti sunmak için üretici yapay zeka kullanmaktadır. Üretici yapay zeka, üretim süreçlerini optimize etmek ve maliyetleri düşürmek için yeni malzemeler, çipler ve parça tasarımları oluşturmaktadır.

Başka bir üretici yapay zeka kullanım örneği, uygulamaları test etmek için verileri sentezlemektir. Bu, özellikle veri kümelerinin testine sıklıkla dahil edilmeyen veriler için yararlıdır (kusurlar veya uç durumlar gibi).

AWS'de Otomotiv için Üretici Yapay Zeka hakkında daha fazla bilgi edinin

AWS'de Üretimde Üretici Yapay Zeka hakkında daha fazla bilgi edinin

Otomotiv ve üretim

Telekomünikasyon

Telekomünikasyonda üretici yapay zeka kullanım örnekleri, müşteri yolculuğunun tüm temas noktalarında abonelerin kümülatif etkileşimleri tarafından tanımlanan müşteri deneyimini yeniden icat etmeye odaklanmaktadır.

Örneğin telekomünikasyon kuruluşları, canlı insan benzeri konuşma temsilcileriyle müşteri hizmetlerini iyileştirmek için üretici yapay zekayı kullanır. Kişiselleştirilmiş bire bir satış asistanlarıyla müşteri ilişkilerini yeniden keşfedebilirler. Ayrıca, düzeltme önerileri için ağ verilerini analiz ederek ağ performansını optimize ederler. 

AWS'de Telekom için üretici yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin

Telekomünikasyon

Medya ve eğlence

Üretici yapay zeka modelleri, geleneksel üretimdeki maliyet ve sürenin çok altında, animasyon ve senaryolardan uzun metrajlı filmlere kadar yeni içerikler üretir.

Sektördeki diğer üretici yapay zeka kullanım senaryoları şunları içerir:

  • Sanatçılar, yepyeni deneyimler oluşturmak için albümlerini yapay zeka tarafından oluşturulan müzikle tamamlayabilir ve geliştirebilirler.
  • Medya kuruluşları, gelirleri artırmak üzere kişiselleştirilmiş içerik ve reklamlar sunarak hedef kitle deneyimlerini iyileştirmek için üretici yapay zeka kullanmaktadır.
  • Oyun şirketleri, yeni oyunlar oluşturmak ve oyuncuların avatar oluşturmasına izin vermek için üretici yapay zeka kullanmaktadır.
Medya ve eğlence

Üretici yapay zekanın faydaları

Goldman Sachs'a göre, üretici yapay zeka on yıllık bir süre içinde küresel GSYH'de yüzde 7 (veya neredeyse 7 trilyon USD) artış sağlayabilir ve üretkenlik artışını 1,5 yüzde puan oranında yükseltebilir. Daha sonra, üretici yapay zekanın diğer faydalarına yer veriyoruz.
Üretici yapay zeka algoritmaları, karmaşık verileri yeni yollarla keşfedip analiz edebilir ve araştırmacıların başka türlü belirgin olmayan yeni eğilimleri ve kalıpları keşfetmelerine olanak tanır. Bu algoritmalar içeriği özetleyebilir, birden fazla çözüm yolunu özetleyebilir, fikir bulmak için beyin fırtınası yapabilir ve araştırma notlarından ayrıntılı belgeler oluşturabilir. Bu nedenle de üretici yapay zeka ile araştırma ve inovasyon büyük ölçüde gelişebilir. Örneğin, ilaç endüstrisinde protein dizilerini oluşturmak ve optimize etmek ve ilaç keşfini önemli ölçüde hızlandırmak için üretici yapay zeka sistemleri kullanılmaktadır.
Üretici yapay zeka, insan konuşmasına doğal olarak yanıt verebilir ve müşteri hizmetleri ve müşteri iş akışlarının kişiselleştirilmesi için bir araç görevi görebilir. Örneğin, ilk temas çözümü için müşterilere daha doğru yanıt veren yapay zeka destekli sohbet robotları, sesli botlar ve sanal asistanları kullanabilirsiniz. Düzenlenmiş teklifleri ve iletişimi kişiselleştirilmiş bir şekilde sunarak müşteri ilişkilerini artırabilirler.

Üretici yapay zeka ile işletmeniz, tüm iş kollarında makine öğrenimini (ML) ve yapay zeka uygulamalarını kullanarak iş süreçlerini optimize edebilir. Mühendislik, pazarlama, müşteri hizmetleri, finans ve satış dahil olmak üzere tüm iş kollarında bu teknolojiyi kullanabilirsiniz.

Örneğin üretici yapay zekanın optimizasyon için neler yapabileceği aşağıda açıklanmıştır:

  • Bilgi arama işlevleri için her tür kaynaktan veri ayıklama ve özetleme.
  • Pazarlama, reklamcılık, finans ve lojistik gibi alanlarda maliyet düşürmek için farklı senaryoları değerlendirme ve optimize etme.
  • Denetimli öğrenme ve diğer makine öğrenimi süreçleri için etiketli veriler oluşturmak için sentetik veriler oluşturma.

Üretici yapay zeka modelleri, çalışanların iş akışlarını artırabilir ve kuruluşunuzdaki herkes için verimli yardımcılar gibi iş görebilir. Aramadan oluşturmaya kadar her şeyi bir insana benzer şekilde yapabilirler. Üretici yapay zeka, farklı çalışan türleri için üretkenliği artırabilir:

     
  • Belirli girdilere ve kısıtlamalara dayalı olarak birden fazla prototip oluşturarak yaratıcı görevleri destekler. Ayrıca insan geri bildirimlerine ve belirtilen kısıtlamalara dayalı olarak mevcut tasarımları optimize edebilir.
  • Uygulama geliştirme görevleri için yeni yazılım kodu önerileri oluşturur.
  • Raporlar, özetler ve tahminler oluşturarak yönetimi destekler.
  • Pazarlama ekipleri için yeni satış senaryoları, e-posta içeriği ve bloglar oluşturur.

Zamandan tasarruf edebilir, maliyetleri düşürebilir ve kuruluşunuz genelinde verimliliği artırabilirsiniz.

Üretici yapay zeka teknolojisi nasıl gelişti?

Sayısal veri analizine yardımcı olması için istatistikte onlarca yıldır ilkel üretici modeller kullanılmaktadır. Modern üretici yapay zekanın son öncüleri sinir ağları ve derin öğrenmeydi. 2013 yılında geliştirilen varyasyonel otomatik kodlayıcılar, gerçekçi görüntüler ve konuşma üretebilen ilk derin üretici modelleriydi.

VAE'ler

VAE'ler (varyasyonel otomatik kodlayıcılar) ile birden çok veri türünün yeni varyasyonlarını oluşturma yeteneği gelmiştir. Bu da çekişmeli üretici ağlar ve difüzyon modelleri gibi diğer üretici yapay zeka modellerinin hızla ortaya çıkmasına yol açmıştır. Bu yenilikler, yapay olarak oluşturulmasına rağmen giderek gerçek verilere benzeyen veriler üretmeye odaklanmıştı.

üretici yapay zeka modeli

Dönüştürücüler

2017'de, dönüştürücülerin piyasaya sürülmesiyle AI araştırmalarında başka bir değişiklik meydana geldi. Dönüştürücüler, kodlayıcı ve kod çözücü mimarisini bir dikkat mekanizmasıyla sorunsuz bir şekilde entegre etmiştir. Dil modellerinin eğitim sürecini de olağanüstü verimlilik ve çok yönlülük ile kolaylaştırdılar. Kapsamlı ham metin toplulukları üzerinde ön eğitim alabilen ve çeşitli görevler için ince ayar yapabilen temel modeller olarak GPT gibi dikkate değer modeller ortaya çıktı.

Doğal dil işlemenin olanakları, dönüştürücüler ile değişti. Çeviri ve özetlemeden soru yanıtlamaya kadar çeşitli görevler için üretici yeteneklerini de güçlendirdiler.

üretici yapay zeka blokları

Gelecek

Birçok üretici yapay zeka modeli, önemli adımlar atmaya devam ederken sektörler arası uygulamaları ortaya çıkmıştır. Son yenilikler, özel verilerle çalışmak için modelleri iyileştirmeye odaklanmaktadır. Araştırmacılar ayrıca insan elinden çıkmış olanlara giderek daha çok benzeyen metinler, görüntüler, videolar ve konuşmalar oluşturmak istiyorlar.

üretici yapay zeka geleceği

Üretici yapay zeka nasıl çalışır?

Tüm yapay zekalar gibi, üretici yapay zeka da makine öğrenimi modellerini yani büyük miktarda veri üzerinde önceden eğitilmiş çok büyük modelleri kullanarak çalışır.

Altyapı modelleri

Altyapı modelleri (FM'ler), geniş bir genelleştirilmiş ve etiketlenmemiş veri yelpazesi ü