Bard Denemeye Açıldı

Google, üretken yapay zeka ile işbirliği yapmanızı sağlayan erken bir deney olan Bard’a erişimi açmaya başladı. ABD ve Birleşik Krallık’ta ki kullanıcılarının kullanıma açarak başladı. Zamanla daha fazla ülke ve dile genişleyeceğini ilan etti.

Bugün , üretken yapay zeka ile işbirliği yapmanızı sağlayan erken bir deney olan Bard’a erişimi insanlara, işletmelere ve topluluklara faydalı yapay zeka deneyimleri sunmaya devam edecek.

Verimliliğinizi artırmak, fikirlerinizi hızlandırmak ve merakınızı körüklemek için Bard’ı kullanabilirsiniz. Bard’dan bu yıl daha fazla kitap okuma hedefinize ulaşmanız için size ipuçları vermesini, kuantum fiziğini basit terimlerle açıklamasını veya bir blog gönderisinin ana hatlarını çizerek yaratıcılığınızı ateşlemesini isteyebilirsiniz. Onu geliştirmenin bir sonraki kritik adımı daha fazla insandan geri bildirim almak.

“Bard” isminin birkaç farklı anlamı vardır. Kelt kültürlerinde ozan, geleneksel olarak destanlar okuyan ve belirli bir sözlü gelenekle ilişkilendirilen bir şairdi. Kelime, “şair, kahin, bilgili adam” anlamına gelen Eski İrlandaca barda kelimesinden gelir.

Modern zamanlarda, “ozan” kelimesi genellikle daha genel olarak herhangi bir şair veya şarkıcıya atıfta bulunmak için kullanılır. Metin oluşturabilen, dilleri çevirebilen, farklı türde yaratıcı içerikler yazabilen ve sorularınızı bilgilendirici bir şekilde yanıtlayabilen bir bilgisayar programına atıfta bulunmak için de kullanılabilir.

“Bard” adı, programın yaratıcı metin oluşturma ve soruları bilgilendirici bir şekilde yanıtlama becerisini yansıttığı için Google’ın yapay zeka sohbet robotu için seçildi. Aynı zamanda programın zengin bir hikaye anlatımı ve sözlü gelenek geleneği olan Kelt kültüründeki köklerini de yansıtır.

Bard Hakkında

Bard, özellikle LaMDA’nın hafif ve optimize edilmiş bir sürümü olan bir araştırma büyük dil modeli (LLM) tarafından desteklenmektedir ve zaman içinde daha yeni, daha yetenekli modellerle güncellenecektir. Google’ın kaliteli bilgi anlayışına dayanmaktadır. Bir LLM’yi bir tahmin motoru olarak düşünebilirsiniz. Bir istem verildiğinde, bir sonraki gelmesi muhtemel kelimelerden her seferinde bir kelime seçerek bir yanıt üretir. Her seferinde en olası seçeneği seçmek, çok yaratıcı yanıtlara yol açmaz, bu nedenle, hesaba katılan bir miktar esneklik vardır. Daha fazla insan bunları ne kadar çok kullanırsa, LLM’lerin hangi yanıtların yardımcı olabileceğini tahmin etmede o kadar iyi olduğunu görmeye devam ediyoruz.

LLM’ler heyecan verici bir teknoloji olsa da, hatasız değiller. Örneğin, gerçek dünyadaki önyargıları ve klişeleri yansıtan çok çeşitli bilgilerden öğrendikleri için, bunlar bazen çıktılarında ortaya çıkıyor. Ve kendinden emin bir şekilde sunarken yanlış, yanıltıcı veya yanlış bilgi verebilirler. Örneğin, kolay iç mekan bitkileri için birkaç öneri paylaşması istendiğinde, Bard ikna edici bir şekilde fikirler sundu… ancak ZZ bitkisinin bilimsel adı gibi bazı şeyleri yanlış anladı.

Bard’ı sorumlu bir şekilde inşa etmek

Bard üzerindeki çalışmalarımıza AI İlkelerimiz rehberlik ediyor ve kalite ile güvenliğe odaklanmaya devam ediyoruz . Sistemlerimizi iyileştirmek için insan geri bildirimlerini ve değerlendirmelerini kullanıyoruz ve ayrıca etkileşimleri yararlı ve konuya uygun tutmaya çalışmak için bir diyalogdaki fikir alışverişi sayısını sınırlamak gibi korkuluklar oluşturduk.

Bard’ı denemek için kaydolun

Merak ediyorsanız: Bard, bu blog gönderisini yazmamıza yardımcı oldu – bir taslak sağladı ve düzenlemeler önerdi. Tüm LLM tabanlı arayüzler gibi, her zaman işleri doğru yapmazdı. Ama o zaman bile bizi güldürdü.

Bard’ı geliştirmeye ve kodlama, daha fazla dil ve çok modlu deneyimler gibi yetenekler eklemeye devam edeceğiz. Ve kesin olan bir şey var: İlerledikçe sizinle birlikte öğreneceğiz. Geri bildiriminizle, Bard daha da iyi olmaya devam edecek.

Bard’ı denemek için bard.google.com adresinden kaydolabilirsiniz . Bugün ABD ve Birleşik Krallık’ta erişimi sunmaya başlayacağız ve zaman içinde daha fazla ülke ve dile genişleteceğiz.

Bir dahaki sefere kadar, Bard dışarıda!

Bard mı GPT-4’mü?

Bu soruyu GPT-4′ sorduğumda şu cevabı veriyor: Ben ChatGPT olarak adlandırılıyorum ve GPT-3.5 mimarisinde eğitildim. Şu anda piyasada GPT-4 adlı bir model bulunmuyor. Ancak OpenAI veya başka bir şirket tarafından GPT-4 gibi bir model geliştirildiğinde, benim buna güncellenmem gerekebilir.

Geç haber alıyor olması onu zora sokabilir. Bard bugün yayınlandı, kullanıp fikirlerimizi paylaşacağız.

Yapay Zekaların Geleceği Nasıl Olacak?

Yapay zekanın (YZ) geleceğini tahmin etmek kesinlikle kolay bir iş değil, çünkü bu, teknolojinin hızlı ilerlemesi ve kapsamlı uygulamalarının çeşitliliği nedeniyle bir dizi farklı faktöre bağlı. Ancak, mevcut trendleri dikkate alarak, yapay zekanın gelecekteki olası yönleri üzerine bazı tahminlerde bulunabiliriz.

1. Daha Fazla Otomasyon: Yapay zeka, veri analizi, müşteri hizmetleri, üretim ve diğer birçok sektörde iş süreçlerini otomatikleştirmede önemli bir rol oynamaktadır. Bu trendin gelecekte de devam etmesi ve otomasyonun daha da geniş bir yelpazede kullanılması bekleniyor.
2. Yapay Genel Zeka (AGI): Şu anda mevcut olan birçok YZ sistemleri belirli görevlerde uzmanlaşmıştır, bu nedenle onlar ‘dar’ ya da ‘zayıf’ YZ olarak kabul edilir. Ancak, birçok araştırma grubu, insanlar gibi geniş bir dizi görevi anlama ve başarılı bir şekilde gerçekleştirme yeteneğine sahip olan Yapay Genel Zeka (AGI) üzerinde çalışmaktadır. Bu hala birçok teknik zorlukla karşı karşıya olmasına rağmen, AGI’nin gerçekleşmesi durumunda, YZ’nin geleceği üzerinde büyük bir etkisi olacağı kesindir.
3. YZ ve İnsan İşbirliği: Birçok uzman, en etkili sonuçların genellikle YZ ve insanların birlikte çalıştığı durumlarda ortaya çıktığını belirtmektedir. İnsanlar ve YZ’ler birbirlerinin yeteneklerini tamamlar: İnsanlar soyut düşünme ve karmaşık problem çözme yeteneklerine sahipken, YZ’ler büyük veri setlerini hızlı ve hatasız bir şekilde işleyebilir. Bu nedenle, gelecekte, insanlar ve YZ’lerin birlikte çalıştığı iş modellerinin daha da yaygınlaşması bekleniyor.
4. Etik ve Düzenleyici Sorunlar: YZ’nin hızlı gelişimi, etik ve düzenleyici zorlukları da beraberinde getiriyor. Örneğin, bir YZ’nin yanlış bir tahminde bulunması durumunda sorumluluk kimindir? Ya da bir YZ’nin kararlarının nasıl izleneceği ve sorgulanacağı? Bu ve benzeri sorular, gelecekte YZ kullanımının yaygınlaşması ile daha da önemli hale gelecektir. Bu nedenle, YZ’nin geleceği, yasalar ve düzenlemelerin nasıl şekillendiğine de bağlı olacaktır.
5. Eğitim ve İşgücü Yeniden Yapılandırma: YZ’nin yaygınlaşması, işgücü piyasasında önemli değişiklikler yapacak ve birçok işte insanların yerini alabilir. Bu, toplumların yeni becerilere odaklanarak ve eğitim sistemlerini bu yeni gerçekliğe göre uyarlayarak yanıt vermesini gerektirecektir.

Sonuç olarak, yapay zekanın geleceği, hızlı teknolojik ilerlemeler, etik ve düzenleyici zorluklar ve toplumsal değişimlerin birleşimini içerecektir. YZ’nin etkisini en iyi şekilde yönetmek ve maksimize etmek için, bu alanın tüm yönlerini dikkate alan kapsamlı bir yaklaşım gerekecektir.

Daha fazla otomasyon için yapay zeka

Yapay zeka (YZ), otomasyonu daha da ileriye taşıyabilecek bir teknolojidir ve birçok sektörde etkili bir şekilde kullanılmaktadır. İşte birkaç örnek:

1. Veri Analizi: YZ, büyük veri kümelerini analiz etmede ve değerli bilgiler çıkarmada çok önemlidir. Bu, genellikle karmaşık ve zaman alıcı bir süreç olan veri ön işleme ve temizleme işlemlerini de içerir. YZ, bu işlemleri otomatikleştirerek ve hızlandırarak veri bilimcilerin odak noktalarını daha stratejik ve analitik görevlere yönlendirmelerine yardımcı olabilir.
2. Müşteri Hizmetleri: YZ, müşteri hizmetlerinde de geniş ölçüde kullanılmaktadır. Örneğin, chatbotlar, müşteri sorularını yanıtlama, sorunları çözme ve bilgi sağlama konusunda otomatik yardım sağlar. Bu, müşteri hizmetleri temsilcilerinin daha karmaşık görevlere odaklanmasına olanak sağlar.
3. Üretim: YZ, üretim süreçlerinin otomasyonunda da önemli bir rol oynar. Örneğin, robotlar ve otomatik kontrol sistemleri, YZ algoritmaları sayesinde daha karmaşık ve hassas işlemleri gerçekleştirebilir. Ayrıca, YZ, tedarik zinciri yönetimini ve envanter kontrolünü otomatikleştirerek işletmelerin daha verimli hale gelmesine yardımcı olabilir.
4. Sağlık Hizmetleri: YZ, sağlık hizmetlerinin otomasyonunda da önemli bir rol oynayabilir. Örneğin, görüntü tanıma teknolojileri, tıbbi görüntüleri analiz ederek doktorların teşhis koymalarına yardımcı olabilir. Ayrıca, YZ, hasta verilerini analiz ederek ve öngörüde bulunarak hastalıkları erken aşamada tespit etmeye yardımcı olabilir.

Bu örnekler, YZ’nin otomasyonu ilerletme potansiyelini göstermektedir. Ancak, bu süreç aynı zamanda etik ve toplumsal sorunları da beraberinde getirir, özellikle de işlerin otomasyonunun işgücü üzerindeki etkisi gibi. Bu nedenle, YZ’nin getirdiği bu fırsatların en iyi şekilde değerlendirilmesi ve olası risklerin yönetilmesi için kapsamlı bir yaklaşım gerekmektedir.