Yapay zeka (AI), yaratıcı düşünme ve problem çözme dahil olmak üzere insan zekasını ve yeteneklerini taklit eden "zeka katsayısına" sahip herhangi bir makinedir.
AI teriminin, 1956 yılında Dartmouth College'da düzenlenen bir çalıştayda John McCarthy ve Marvin Minsky tarafından ortaya atıldığı ve şu şekilde tanımlandığı söylenir:
Algısal öğrenme, hafıza organizasyonu ve eleştirel muhakeme gibi üst düzey zihinsel süreçler gerektirdiği için şu anda insanlar tarafından daha tatmin edici bir şekilde gerçekleştirilen görevleri yerine getiren bilgisayar programlarının yapımı
Algısal öğrenme, hafıza organizasyonu ve eleştirel muhakeme gibi üst düzey zihinsel süreçler gerektirdiği için şu anda insanlar tarafından daha tatmin edici bir şekilde gerçekleştirilen görevleri yerine getiren bilgisayar programlarının yapımı
Günümüzde yapay zeka teknolojisi, çeşitli kişisel ve profesyonel amaçlarla kullanılan AI destekli yazılım ve donanımlarla son derece popülerdir. Bunlar arasında, bireylerin sosyal becerilerini geliştirmek için AI yardımcıları (Character AI gibi), daha hızlı kod yazmak için AI çift programcıları (Github Copilot gibi) ve iklim değişikliği gibi küresel sorunları ele almak için AI sistemleri sayılabilir.
Bu blog yazısında, en önemli AI tekniklerinden bazılarını, bunların ne olduğunu ve neden önemli olduklarını inceleyeceğiz.
10 Yapay Zeka Tekniği Türü
Yapay zeka teknikleri, yapay zekaya insan benzeri zeka özellikleri kazandıran temel formül olan akıllı sistemler oluşturmak için kullanılan araç ve yöntemlerdir.
İşte bazı popüler AI teknikleri:
Makine öğrenimi (ML)
"AI/ML" etiketine sahip birçok iş ilanı görmüş olmalısınız. Bunun nedeni, makine öğreniminin (ML) çoğu kuruluşun AI araştırma takımının temel bir parçası olmasıdır.
Makine öğrenimi (ML) ile, bir AI motoruna büyük miktarda veri beslenir ve verileri analiz etmek ve kalıpları tanımlamak için belirli talimatlar verilir. Bu, insan davranış kalıplarını tahmin eden algoritmaların oluşturulmasına yardımcı olur.
Makine öğrenimi algoritmalarında AI kullanım örnekleri genellikle, çevrimiçi alışveriş platformlarında gördüğünüz ürün önerileri ve hangi gönderilerin en çok görünüm ve hangi gönderilerin (tarama alışkanlıklarınıza göre) en çok ilginizi çekeceğini belirleyen sosyal medya algoritmalarıdır.
Örneğin, Instagram Keşfet sayfanızda gösterilen seçilmiş içerik, her Instagram hesabında farklıdır.
Denetimli ve denetimsiz öğrenme
Denetimli ve denetimsiz öğrenme, makine öğreniminin (ML) temel parçalarıdır. İlki, etiketlenmiş verileri kullanarak AI algoritmalarını eğitir. Örneğin, bir e-posta sağlayıcı, spam ve spam olmayan verilerle spam filtreleme özelliğini eğitebilir.
Öte yandan, denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş, organize edilmemiş verilerle ilgilenir ve AI, verileri sınıflandırma ve kalıpları bulma gibi zorlu işleri yapar.
E-ticaret mağazaları, bu teknolojiyi, tüketicilerin satın alma davranışlarından elde edilen çeşitli sinyallere (görüntülenen ürünler, ürün sayfalarında geçirilen süre, tıklama akışı verileri, önceki satın alımlar, satın alma sıklığı, arama sorguları, demografik veriler ve daha fazlası) dayalı olarak tüketicilere ürün önermek için kullanır.
Derin öğrenme
Makine öğreniminin bir alt alanı olan bu AI tekniği, Yapay Sinir Ağları (ANN) kavramını kullanarak insan beyninin sinir ağlarını taklit etmeyi amaçlamaktadır.
Derin öğrenme katmanlar halinde işler:
- İlk katmana bilgi beslenir
- Sonraki birkaç katman (insan beynindeki nöronları taklit eden katmanlar) bilgileri kalıplar açısından analiz eder
- Son katman, çıktıyı verir — sorununuz için bir tahmin veya olası bir çözüm
Meta gibi sosyal medya şirketleri, pekiştirmeli öğrenme sistemleri içinde derin öğrenme AI'sını kullanarak, gönderilerdeki görsel bilgileri madenciliğe tabi tutarak tetikleyici görüntüleri belirlemektedir. AI, bilinen tetikleyici içeriklerle (örneğin şiddet ve kendine zarar verme görüntüleri) ilişkili kalıpları tanıyarak, gönderileri insan moderatörlerin daha ayrıntılı incelemesi için işaretleyebilir.
Doğal dil işleme (NLP)
Bir başka popüler AI tekniği ise, dillere odaklanan derin öğrenmenin bir alt alanı olan doğal dil işleme (NLP)dir. NLP, AI motorlarının insan dillerinin gramerini, sözdizimini ve bir dilin dilbilimsel yapısının çeşitli anlamlarını anlamasına yardımcı olarak insan dilini üretir ve insan-makine konuşmalarını daha insanca ve daha az robotik hale getirir.
NLP'yi sohbet robotları (ChatGPT), sanal asistanlar (Siri) ve dil çeviri hizmetleri (Google Translate) gibi AI uygulamalarında bulabilirsiniz.
Metin ön işleme
Metin ön işleme, birçok doğal dil işleme (NLP) görevinin temelidir. NLP algoritmaları tarafından analiz edilmeye hazır hale getirmek için ham metin verilerinin temizlenmesi, dönüştürülmesi ve yapılandırılması işlemlerini içerir
Ön işleme, yazım hataları gibi gereksiz verilerin kaldırılmasına ve büyük harflerin küçük harflere dönüştürülmesine yardımcı olur. Bu, NLP motorlarının algoritmalarını daha verimli çalıştırmasına ve daha doğru sonuçlar sağlamasına yardımcı olur.
Sözcük türleri (POS) etiketleme
Doğal dil işleme (NLP) AI tekniğinin temel alanlarından biri olan sözcük türleri (POS) etiketleme, insan dilinde bir cümle içindeki her kelimenin gramer fonksiyonunu (isim, fiil, sıfat vb.) etiketlemeye odaklanır.
Bu nedenle, metnin duygusal katsayısını belirlemek için konuşma tanıma ve duygu analizi gibi diğer AI teknikleriyle birlikte iyi işler.
Bu AI tekniğinin iyi bir kullanım örneği, Grammarly gibi AI destekli yazım denetleyicilerdir.
Adlandırılmış varlık tanıma (NER)
Adlandırılmış varlık tanıma (NER), NLP'nin bir başka alt kümesidir. Dillerle ilgilenen NLP gibi, NER de isimler, konumlar ve diğer varlıklarla ilgilenir.
Bu, onu bilgi çıkarma için güçlü bir araç haline getirir. Hukuk ve soruşturma hizmetlerini düşünün — finansal kuruluşları bulmak, tanıkları tespit etmek veya belirli anahtar kelimeler için sosyal aktiviteyi izlemek.
NER'nin bir başka profesyonel kullanım örneği, müşterilerin fiyat planları ve geçmiş konuşmaları gibi müşteri faaliyetleriyle ilgili bilgileri kolayca bulabilen müşteri hizmetleri chatbotlarıdır.
Duygu analizi
Duygu analizi, iletişimdeki duygusal kalıpları anlamaya odaklanan doğal dil işleme (NLP) alanındaki bir uzmanlık dalıdır. Metnin olumlu, olumsuz veya nötr duygular ifade edip etmediğini belirlemeye çalışır.
Bu, sosyal medya gönderileri, müşteri yorumları, çevrimiçi anketler, haber makaleleri ve daha fazlası gibi metin verilerini analiz etmek için kullanılabilir ve pazarlama takımları için faydalıdır. İnsanların markalarına nasıl tepki verdiklerini anlamalarına ve pazar araştırması yapmalarına yardımcı olabilir.
Bilgisayar görme
Bu AI tekniği, bilgisayarların görsel dünyayı yorumlamasını ve anlamasını sağlar. Kamera veya tarayıcılar aracılığıyla bilgisayara beslenen medya, derin öğrenme sinir ağları ve görüntü işleme yeteneklerinin bir kombinasyonunu kullanarak görüntüyü daha iyi anlar.
Bu, kameralar aracılığıyla aracın AI motoruna gönderilen görüntülere dayalı olarak yollarda seyir (ve nesneleri algılama) yapabilen sürücüsüz araçlarda anahtar bir rol oynamaktadır.
Otomasyon ve robotik
Burada, geleneksel otomasyon ve robotik yöntemleri, her iki alanı daha verimli hale getirmek için AI ile güçlendirilmiştir. AI yetenekleri, sensörlerden ve çevrelerinden gelen verileri analiz etmelerine yardımcı olmak için robotlara ve otomasyon yazılımlarına entegre edilmiştir
Bu, robotların nesneleri algılamasına ve alan, zaman ve problem çözme gibi faktörleri anlamasına olanak tanıyarak gerçek dünya senaryolarına kolayca uyum sağlamalarını sağlar.
Basit bir örnek, robot süpürgedir. AI, robot süpürgelerin evinizin haritasını çıkarmasına ve mobilya, evcil hayvan oyuncakları veya elektrik kabloları gibi engelleri önlemesine yardımcı olur.
Çeşitli Endüstrilerde AI Tekniklerinin Uygulanması
Bu blog yazısında ele alınan AI teknikleri, pazarlamadan sağlık hizmetlerine ve hatta havacılık sektörüne kadar çeşitli endüstrilerde kullanılabilir.
- Sağlık: Denetimli öğrenme, taramaları ve raporları analiz etmek gibi görüntü tanıma için kullanılabilir. Örneğin, raporlarınızı AI Planet Medical Report Analyzer'a ekleyerek hızlı bir teşhis alabilirsiniz
- Pazarlama: Denetimsiz öğrenme, pazarlama araçlarında reklamları göstermek, sosyal medya beslemelerini güncellemek ve ürün önerilerinde bulunmak için kullanılabilir
- Perakende: Bilgisayar görüşü, self servis kasaları izlemek için kullanılabilir ve NLP, sohbet robotları için kullanılabilir
- Finans: Derin öğrenme ve denetimli öğrenme, finansal dolandırıcılık ve diğer şüpheli faaliyetleri tespit etmek için kullanılabilir
- Ulaşım: Bilgisayar görüşü ve AI destekli robotik, sürücüsüz arabaların reflekslerini ve uyum yeteneklerini mükemmelleştirmeye yardımcı olabilir. Örneğin Tesla, arabalarının otomatik pilotta çalışması için yıllarca araştırma yatırımı yapmıştır
- Tarım: Bilgisayar görme ve derin öğrenme, mahsulleri istilaya karşı analiz etmek ve en uygun tarım planlarını yapmak için kullanılabilir. FarmSense ve Go Micro gibi birçok platform bunu yapmaya başladı — ikincisi, akıllı telefonunuzun kamerasını mikroskoba dönüştürerek zararlı böcekleri inceleyebilmenizi sağlıyor
- Eğitim: Etkileşimli sohbet robotları aracılığıyla doğal dil işleme (NLP), öğrencilere dil ve diğer sosyal becerileri öğretmek için kullanılabilir
- Güvenlik: Derin öğrenme, NLP ve NER, bilgi çıkarmak, görüntüleri tanımlamak, tehditleri bulmak ve AI destekli yönetişime yardımcı olmak için kullanılabilir
AI'nın Uygulanmasında Ortak Zorluklar ve Etik Hususlar
Her yeni teknoloji gibi, AI de kendine özgü zorlukları beraberinde getirir. İşte en önemlilerinden bazıları.
Gizlilik endişeleri
AI motorları ve algoritmaları, kamuya açık verilerle eğitilir ve bu da veri gizliliği ve telif hakkı ihlallerine yol açabilir. Ayrıca, birçok AI aracı, algoritmalarını eğitmek için müşteri verilerini kullanır ve bu da tıbbi verilerin sızmasına veya hassas şirket bilgilerinin açığa çıkmasına neden olabilir.
AI görüntü üreteçlerinin, dijital sanatçıların gerçek eserlerini kopyaladığı (veya bunlardan büyük ölçüde ilham aldığı) ve bu durumun yaygın bir fikri mülkiyet ihlali sorununa yol açtığı da bilinmektedir.
Adalet ve önyargı
AI sistemleri, eğitim verilerinde bulunan önyargıları sürdürebilir ve bu da adil olmayan veya ayrımcı sonuçlara yol açabilir.
ChatGPT ilk kez halka sunulduğunda, mevcut cinsiyet stereotiplerini pekiştirdiği yönünde haberler çıktı. Doktorlar ve hemşireler hakkında sorulduğunda, doktorun "erkek", hemşirenin ise "kadın" olduğunu varsaydı. Hatta cümlelerde yazım hatası olduğunu varsayarak, kadın doktor veya erkek hemşire olasılığını dikkate almadı.
Açıklanabilir AI sistemlerinde halüsinasyonlar
Bazen, açıklanabilir bir AI sistemi (ChatGPT veya Anthropic Claude gibi) gerçekte yanlış veya tamamen uydurma çıktılar üretir; temel olarak "halüsinasyon" görür.
Kenar çubuğu: Açıklanabilir AI (XAI), yapay zekayı, özellikle makine öğrenimini insanlar için daha şeffaf ve anlaşılır hale getirmekle ilgilidir. Bir AI sisteminin cevaplarına nasıl ulaştığını anlayarak, akıl yürütme sürecindeki önyargıları veya hataları tespit edebilir ve düzeltebiliriz.
XAI'ye ulaşmak için farklı teknikler vardır. Bazıları AI modelinin iç işleyişini daha anlaşılır hale getirmeye odaklanır. Diğerleri ise model tarafından alınan bireysel kararları açıklamaya odaklanır.
Bunun nedeni, AI algoritmasının yeterli veri ile eğitilmemiş olması veya yalnızca bir tür veri ile eğitilmiş olması olabilir, bu da algoritmanın veri setine uygun çözümler veya sonuçlar üretmesine neden olur.
Bu, insanlar araştırma için AI kullandıklarında oldukça yaygındır. Bir soru sorun, örneğin bir kaynak, ve AI hayali bir senaryo oluşturur. Yukarıdaki örnekte, bir kullanıcı ChatGPT'ye Titanic'ten tek kurtulan kişi hakkında soru sorar ve AI bir fırıncıyla ilgili bir olay uydurur.
AI uyumu
AI araştırmasının temel bir yönü olan AI uyumu, insanlara fayda sağlayan AI sistemleri oluşturmakla ilgilidir. AI sistemleri, hedefleri iyi tanımlanmamış ve "ortak yarar" ile uyumlu değilse, öngörülemeyen sonuçlara yol açabilir.
Bunun basit bir örneği, ChatGPT'nin ırkçı veya ayrımcı sorulara yanıt vermemesidir. Bu nedenle, AI oluşturmalarını daha geniş insan refahıyla uyumlu hedeflere bağlamak önemlidir.
Hesap verebilirlik
Açıklanabilir AI'nın potansiyeli yadsınamaz. Kodlama derslerinden araba tamirine kadar, öğrenme ve görevleri yerine getirme konusunda güçlü bir araç olabilir. Ancak, aynı yetenekler kötüye kullanılabilir, yanlış bilgilerin yayılmasına ve hatta yıkıcı amaçlarla talimatların verilmesine yol açabilir.
Peki AI bir hata yaptığında ne olur? Bir AI çözümü olumsuz sonuçlara yol açarsa kim sorumlu olur?
Bu tür sonuçları önlemek için şeffaf süreçler ve net hesap verebilirlik kuralları oluşturmak önemlidir. Bu konuda bazı ilerlemeler kaydettik.
Örneğin, ABD hükümeti AI şirketlerine, tüm yeni keşifleri, ilgili güvenlik testi sonuçları ve bulgularıyla birlikte federal hükümetle paylaşmalarını zorunlu kılmıştır.
Yapay Zekada Güncel Eğilimler
AI, ancak son yıllarda, özellikle 2020'lerde büyük adımlar attı. AI alanlarında gördüğümüz bazı yaygın eğilimler şunlardır:
Tahmine dayalı analitik
AI algoritmaları, verileri analiz ederek gelecekteki etkinlikleri veya sonuçları tahmin edebilir. Bu, finans (nakit akışı tahminleri) ve perakende (talep tahmini) gibi alanlarda uygulamaları vardır.
Örneğin Cash Flow Frog gibi araçlar, gelirinizi gerçek zamanlı olarak analiz edebilir ve gelecekteki karlarınız hakkında bir tahminde bulunabilir.
Örüntü tanıma
Bu teknoloji, görüntü tanıma (otonom araçlar), anomali tespiti (dolandırıcılık tespiti) ve doğal dil işleme (NLP) alanlarında kullanılmaktadır.
Örneğin Tesla, AI'yı trafikteki kalıpları analiz etmek için kullanıyor. Kameralar, radarlar ve ultrasonik sensörler aracın çevresini kontrol ediyor ve trafiğe tepki veriyor.
Üretken AI
Üretken AI, mevcut kalıplara dayalı olarak görüntüler, metinler veya müzik gibi yeni veriler oluşturmanıza yardımcı olur. Örneğin, gerçekte var olmayan kişilerin gerçekçi portrelerini oluşturabilirsiniz.
Midjourney ve Dall-E gibi araçlar, metin komutlarına dayalı olarak oldukça havalı illüstrasyonlar oluşturabilir.
Sohbet robotları
Konuşma AI programları, insan konuşmasını taklit eder ve müşteri hizmetleri ve öğrenme için kullanılabilir. Örneğin, şirketler web sitelerine ve uygulamalarına sohbet robotları ekleyebilir, böylece müşteriler müşteri hizmetleri temsilcisini beklemek yerine AI botundan hızlı yanıtlar alabilir.
Sanal asistanlar
Siri ve Alexa gibi AI destekli asistanlar sesli komutları anlayıp yanıtlayarak randevu planlama veya akıllı ev cihazlarını kontrol etme gibi görevlerde yardımcı olmaktadır
Öneri Sistemleri
AI algoritmaları, kullanıcının geçmiş davranışlarına ve tercihlerine göre ürünler, filmler ve daha fazlasını önerir.
Örneğin, Netflix ve Hulu gibi OTT platformları, izleme alışkanlıklarınızı (izlediğiniz türler, bir şeyi ne kadar süre izlediğiniz vb.) kullanarak size yeni filmler veya diziler önerir.
Yapay Zekanın Geleceği
AI'nın olası bir geleceği, makinelerin birçok alanda insan yeteneklerini aştığı süper zekanın ortaya çıkmasıdır. Bilim kurgu filmi gibi geliyor, değil mi? Ancak Google ve Microsoft gibi büyük teknoloji şirketleri de dahil olmak üzere çoğu AI araştırma şirketi bu geleceğe doğru aktif olarak çalışıyor.
İşte gelecekte mümkün olabilecek bazı yaygın AI trendleri:
- Yapay Genel Zeka (AGI): Bu, AI'nın insanlarla aynı derecede zeki olduğu ve özgün düşünme yeteneği ile sorunlara yaratıcı bir şekilde yaklaşabildiği bir senaryodur. Bu, sıfırdan roman yazmak veya insanlar tarafından yazılmış kadar duygusal şiir yazmak gibi yaratıcı faaliyetleri ve yeni hipotezler önermek ve deneyler tasarlamak gibi bilimsel faaliyetleri içerir
- Süper Zeka: Bu, AI'nın insanlardan daha zeki hale geldiği bir adım daha ileriye götürür — iklim değişikliği, yoksulluk ve hastalıklar gibi dünyanın en büyük sorunlarının bazılarının üstesinden gelinmesi ve insan anlayışının ötesinde süreçlerin optimize edilmesi gibi
- AI Singularity: AI'nın gelişiminin, onu kontrol etme ve hatta anlama yeteneğimizin ötesine geçtiği bir noktayı hayal edin. Zekanın bu hızlı büyümesi, singularity'yi temsil eder. Bazıları, AGI'ya ulaşmanın singularity'yi tetikleyebileceğine inanıyor. Üstün problem çözme yeteneklerine sahip bir AGI, kendi zekasını hızla geliştirebilir, bu da bir "zeka patlamasına" yol açabilir ve dünyayı yönetmeye başlayabilir. Kulağa distopik geliyor, değil mi?
Tekillik hala uzak bir ihtimal gibi görünse de, birçok insan bu konuda endişeli. OpenAI'den Sam Altman, AI Tekilliğinin olası sonuçlarından korktuğunu itiraf etti.
Ancak tüm bu "gelecek" senaryoları varsayımsaldır ve yıllar alabilir. Yakın gelecekte, AI'nın sağlık hizmetleri, araştırma ve Nesnelerin İnterneti (IoT) alanlarında dalga dalga yayıldığını görebilirsiniz. AI destekli teşhis merkezleri, istatistiksel analiz ve sürücüsüz arabalar bunlardan sadece birkaçıdır.
Popüler AI Araçları ve Kaynakları
Şimdi, günlük kullanım için mevcut bazı AI kaynaklarını ve bunlardan nasıl yararlanabileceğinizi inceleyelim.
OpenAI
Kar amacı gütmeyen bir araştırma şirketi olan OpenAI, yapay zekanın tüm insanlığa fayda sağlamasına adanmıştır. Uzun vadeli hedefleri, "Yapay Genel Zeka'nın (AGI) faydaları, erişimi ve yönetişiminin geniş ve adil bir şekilde paylaşılmasıdır. "
AGI, problem çözme, yaratıcılık ve sosyal etkileşimde "insan benzeri" bilişsel yeteneklere sahip bir AI türüdür. Mevcut AI modelleri bir raporu analiz etmenize veya bilgileri hızlı bir şekilde bulmanıza yardımcı olabilirken, OpenAI'nin AGI ile hedefi, roman yazmasını ve hatta insan duygularını anlamasını sağlamaktır.
Bu kullanım örnekleri hala varsayım niteliğinde olsa da, bu alanın gelişmesini izleyeceğimiz önümüzdeki birkaç yıl ilginç geçecek. Şu an için, AGI dünyasına yavaş bir geçiş sağlayacak AI çözümleri geliştirmeyi planlıyorlar. Bunun, politika yapıcıların ve halkın AI'yı anlamasına ve kabul etmesine yardımcı olacağına inanıyorlar.
Bu amaç doğrultusunda son zamanlarda geliştirilen araçlar arasında GenAI araçları yer almaktadır: ChatGPT (metin üretimi) ve DALL-E (görüntü üretimi).
ChatGPT, özellikle doğal dil işleme yetenekleri nedeniyle AI meraklıları tarafından büyük beğeni topladı. GPT motoru üzerinde pek çok chatbot ve konuşma AI özelliği geliştirildi.
DALL-E ise insanlardan (özellikle tasarımcılardan) karışık tepkiler almıştır. Görüntüleri belirsiz ve dağınık bulmaktadırlar.
Google DeepMind
Google'ın DeepMind'ı, yapay genel zeka (AGI) üzerine odaklanan ve NLP ve bilgisayar görme gibi AI tekniklerini içeren bir AI araştırma programıdır.
Google DeepMind'ın odaklandığı bazı sektörler biyolojik zeka, sanal asistanlar ve oyunlardır. Google DeepMind'ın GenAI yeteneklerini deneyimlemek için Google Gemini'yi deneyebilirsiniz.
Ancak yapay zeka alanında en şaşırtıcı gelişmelerden biri, protein yapılarını analiz edebilen AlphaFold'dur. Henüz araştırma aşamasında olmasına rağmen, tıp uzmanları tarafından hastalıkları daha hızlı ve daha doğru teşhis etmelerine yardımcı olacağına inanılarak büyük ilgi görmüştür.
OpenAI'den farklı olarak, Google'ın odak noktası "güvenli" AI oluşturmaktır. Bu, gelişmiş AI ile ilişkili potansiyel riskleri analiz etmek ve azaltmak amacıyla Frontier Safety Framework'ün oluşturulmasına yol açmıştır.
Antropik
Anthropic, "yardımsever, dürüst ve zararsız" AI sistemleri eğitmeyi amaçlayan bir AI güvenliği ve araştırma şirketidir. Google Gemini ve OpenAI'nin ChatGPT'si gibi, Anthropic'in de bir LLM modu vardır: Claude.
Claude, şiir, kod, komut dosyası ve e-posta gibi farklı yaratıcı metin biçimleri oluşturabilir.
Anthropic, AI'nın etik kullanımı konusunda da harika bir vaka çalışmasıdır. Son zamanlarda, müzik yapımcıları Claude'u kendi şarkı sözleriyle eğitmek için dava açtığında, telif hakkı ihlaliyle gündeme geldi. Yapımcılar, Claude'un şarkı sözlerini yasadışı olarak kopyaladığını iddia ediyor ve milyonlarca dolarlık tazminat talep ediyor.
Bu vaka, yaratıcı amaçlarla AI kullanımındaki gri alanı vurgulamaktadır ve buradaki karar, gelecekte AI tarafından üretilen içerik için bir emsal teşkil edebilir.
ClickUp Brain—ClickUp'ın AI Asistanı
Çalışma alanı verimliliği uygulaması ClickUp, ClickUp Brain adlı yerleşik GenAI özellikleriyle birlikte gelir.
Bir tür sanal asistan olan ClickUp Brain, kullanıcıların günlük işlerini (ve hayatlarını) kolaylaştırmak için ClickUp paketindeki tüm araçlarla entegre edilmiştir.
ClickUp Brain, farklı rollerdeki ve sektörlerdeki profesyonellere şu şekilde yardımcı olabilir:
AI Bilgi Yöneticisi
Önemli bir ayrıntıyı bulmak için belge belge karıştırmaktan bıktınız mı? ClickUp Brain ile herhangi bir wiki, rapor veya iç belgeden bilgileri saniyeler içinde kolayca bulabilirsiniz.
Daha da iyisi, belgelerin veya toplantı tutanaklarının hızlı özetlerini oluşturmasını isteyerek, şirket veya müşteri hakkındaki en son bilgileri kolayca takip edebilirsiniz.
AI Proje Yöneticisi
ClickUp Brain'i kullanmanın bir başka avantajı, proje yönetimi ile ilgili sıkıcı işleri otomatikleştirmesidir. Örneğin, ClickUp Brain'i şu amaçlarla kullanabilirsiniz:
- Her proje için alt görevler oluşturun
- Projenizin ilerlemesi hakkında hızlı özetler alın
- Görevlerinizi doğal dil komutlarıyla yönetmek için otomasyonlar ayarlayın
- Yorum konularından eylem öğelerini çıkarın
İş için AI Yazar
ClickUp, özellikle pazarlamacılar ve yazma konusunda rahat olmayan kişiler için yararlı olabilecek sağlam bir yazma asistanı ile birlikte gelir. AI Writer for Work size aşağıdaki konularda yardımcı olabilir:
- Fikirler üretin ve kampanya özetleri oluşturun
- Blog, e-posta ve sosyal medya gönderileri gibi çeşitli biçimlerde içerik oluşturun
- İçeriği farklı dillere çevirin
- Düzenleme ve yazım denetimi yardımı
- Kolayca okunabilir bir biçimde tablolar oluşturun ve verileri düzenleyin
İş yerinde, takımlar ve bireyler ClickUp Brain'i kullanarak ClickUp'ın herhangi bir yerinden tüm iç ve dış iletişimlerini (görev yorumları, belgeler ve e-postalar) taslak olarak hazırlayabilir. Düşüncelerinizi AI yazma aracına kısaltılmış olarak ekleyin, o sizin için düzeltir.
Rol özel komut şablonları
Sadece bu da değil, her rol için AI komut şablonlarına da erişebilirsiniz, böylece hemen başlayabilirsiniz. Bu komutlara bazı örnekler şunlardır:
- Müşteri destek ekipleri için durum raporları ve toplantı gündemi şablonları
- Proje yöneticileri için proje zaman çizelgesi ve RACI şablonları
- Yazılım takımları için test planları ve kullanıcı test çalışmaları
AI Araçlarıyla İşinizi Bir Üst Düzeye Taşıyın
Yapay zekanın önümüzdeki yıllarda yaşam ve iş şekillerimizi büyük ölçüde etkileyeceği düşünülmektedir. Bireysel verimlilikten büyük kuruluşların operasyonel verimliliğine, hastalıkların tedavisinde veri analizinden makroekonomik tahminlere kadar, AI motorlarının dünyayı iyileştireceği düşünülmektedir.
Bireyler olarak, ilk adımı AI mühendisi olmak için eğitim alarak (eğer bu sizi ilgilendiriyorsa) veya ClickUp Brain gibi AI araçlarını kullanarak hayatınızı optimize ederek atabilirsiniz.
Önerilen okuma: Hızlı mühendis nasıl olunur?
Öyleyse neden ClickUp'ı bugün denemiyorsunuz? ClickUp'a ücretsiz kaydolun ve hayatınızın her alanını nasıl iyileştirebileceğini keşfedin!