Dün chatgpt'ye kamerada duvardaki kalörüferi göstererek bu nedir diye sordum. Cevap olarak: Sıvası dökülmüş, tuğlaları gözüken eski bir duvara monte edilmiş bir kalörüfer dedi. Peki montajı doğrumu yapılmış diye sordum, montajı doğru yapılmamış, boru girişleri yanlış dedi. Kısacası tüm sorulara doğru cevap verdi. Tamam, arkaplanda insan zekasının yaptığı işlemleri yapmıyor olabilir. İnsan beynindeki işlemler ile yapay zeka arka plandaki işlemler farklı olabilir ama bu sonucu değiştirmiyor. Yapay zeka dediğimiz şey insan zekasının verdiği sonucu veriyor. Bu zeka değil diyelim ama yaptığı işlemin değeri azalmıyor. Zeka demiyelim meka diyelim. Hastalığa tanı koyuyor, hukuki sorunlara cevap veriyor, hatta harita fotoğraflı tarih dersi sorusuna bile doğru cevap veriyor. 1700lere ait rusyanın bir bölgesinin siyah beyaz haritası kullanılarak sorulan tarih sorusuna açıklayarak doğru cevap veriyor. Bu zeka değil de ne? Görüyor, algılıyor, değerlendiriyor, düşünüyor ve sonuç çıkarıyor. Zeka bu değilse ne o zaman? Zeka beyin gücüyle masayı havaya kaldırmak değil sonuçta. Arka planda dönen işlem türünün hiç bir önemi yok, verdiği sonuç önemli. Yapay zeka yeni bir çağın başlangıcı
anlamadığınız şey şu, "YAZILIM" diyebilirsiniz buna, "YAPAY ZEKA" çok ayrı bir konu. yazılım kelimesinin anasını belleyip yapay zeka diyip duruyor olmanızda problem vardır belki de? yapay zeka buysa yazılım nedir?
Öncelikle çok güzel bir sunum emeğine sağlık. Benim merak ettiğim şu ana kadar biz genelde Uygulama/SaaS vb.. yapılarda hep Deterministik sistemler geliştirdik. Bankacılık, Finans, Askeriye, Ulasım agının yönetimi vb... bir sürü alan. Şu anda iş kurallarına göre State Machine üzerinde işleyen Flow ve bunların persist edildiği sistemler üzerinden işliyor. Bu AI yapıları Assistan olarak çok mantıklı (yani işin alan uzmanı) ile birlikte prompt ile Generate edilen bir sunumu, kodu, resimi veya animasyonu üretimini Hızlandırabiliyor. Ama hep o alan uzmanın doğrulaması gerekiyor. Bu durumda bu AI bir sonraki aşaması olan Agentic AI gibi ... kendi başına karar alabilen / akıl yürütebilen sistemlere geçmesi ne kadar mümkün veya bunların Uygulama Geliştirmede Kullanılması Örneğin Satranc... -> Sonucta yenilebilir ama önemli değil, Veya kendi kendine giden araçlar -> Bu yapılarda ben deterministic kodların kesin olduğunu düşünüyorum . Yani gerçek uygulama dünyası deterministik iken bu AI lar yardımcı olabilecek yazılımları veya algoritmaları üretebilir. Zaten eğer kendi kendine muhakeme yapsa niye bizim frameworkler ile kod üretsinki 0,1 ... yazar kendi algoritmalarını kendi anlar kendi koşar . Burada sizin fikriniz nedir ?
Onur bey medium yazılarınızı severek takip eden sıradan bir developer olarak yorumunuzu GPT4o'ya cevaplattım, sonuç: Yanıtım ve Fikrim: Deterministik ve Probabilistik Sistemlerin Rolü: Deterministik sistemler, kesinlik ve güvenilirlik gerektiren alanlarda vazgeçilmezdir. AI'nin bu tür sistemlere tamamen entegre olması zordur çünkü bu alanlar, net bir mantık ve sonuç gerektirir. AI ise probabilistik bir yapı üzerine kurulu olduğundan, kesin sonuç yerine ihtimalleri değerlendirir. Bu, karar alma süreçlerinde güvenilirlik açısından bir zorluk oluşturur. Agentic AI'nin Geleceği: Agentic AI (kendi başına karar alabilen yapılar), belirli görevlerde etkili olabilir. Örneğin, satranç gibi kapalı sistemlerde ya da otonom araçlar gibi büyük veri ile eğitilen alanlarda. Ancak, gerçek dünya gibi belirsiz ve karmaşık sistemlerde Agentic AI'nin deterministik sistemleri tamamen ikame etmesi zordur. İnsan müdahalesi ve doğrulama mekanizmaları kritik kalacaktır. Framework Kullanımı ve Bağımsızlık: AI'nin bağımsız bir şekilde kendi algoritmalarını üretmesi şu an için ütopiktir. Çünkü framework'ler, sistematik bir yapı sağlar ve AI'nin çıktılarının insanlar tarafından anlaşılabilir olmasını sağlar. Eğer AI tamamen kendi algoritmalarını üretip çalıştırırsa, bu insan kontrolünden çıkıp tamamen bir "kara kutu" haline gelir. Bu durum, özellikle kritik alanlarda kabul edilemez bir risk oluşturur. AI ve Uygulama Geliştirme: AI, yardımcı bir araç olarak kalmaya devam edecek gibi görünüyor. Örneğin, bir yazılım geliştiricinin fikirlerini hızlandırabilir, alternatif çözümler sunabilir veya repetitive işleri devralabilir. Ancak AI'nin yazılım geliştirme süreçlerinde karar verici bir rol alması, teknolojik ve etik birçok engelle karşılaşır. Sonuç: Hibrit Yaklaşım Kaçınılmaz: AI'nin deterministik sistemlerle birlikte çalışması, geleceğin çözüm modelidir. Deterministik kurallar kritik altyapıyı yönetirken, AI esnekliği ve hızla destek sağlar. Örneğin, otonom araçlarda karar mekanizması deterministik güvenlik kuralları ile AI'nin adaptif öğrenme yeteneği arasında bir denge kurularak çalışır.
14 днів тому+2
Biz artik gercekten yazilim muhendisligi yapabilecegiz. Isin isciligini AI’a birakacagiz. Burada asil devrim multi-agent sistemlerin kurgulanmasinda. Bununla birlikte productivity yeniden tanimlanacak.
Yapay zeka matematik işlemler öbeği olarak tanımlansa da biyolojik sistemler de zaten buna benzemiyor mu? Uyarıcı ve inhibe edici sinirler var, yaptıkları işler buna benziyor.
Üstad geçen yayında; "siz neden kod yazıyorsunuz yapay zekaya yazdırın" gibi birşey demiştin ama benim kavrayamadıgım şu oldu: Yapay zekaya kod yazdırmaya çalışınca düzgün yazmıyor. Tonla hata yapıyor sonra özür dilerim düzeltirim diyor projede tonla eksik bırakıyor. Yani hadi ben yapamadım diyeyim geçen sektörde 10 yıldır çalışan adamı dinledim o da aynısını diyor. Siz kodu nasıl yazdırıyorsunuz verim alacak şekilde onu merak ediyorum. Çünkü ben açıkçası yavaşladıgımı hissediyorum ve kafamı karıştırdıgıda oluyor :D çünkü sürekli onun hatasını düzelticemi kendi bildigim yoldan ilerlerim daha iyi. Genelde ben bir terimi veya yapıyı unuttugumda onu hatırlamak için kullanıyorum
Zeka değilse bu tantana nedir, zeka değilse neden AI dersi diye adlandırıyoruz? Neden working with LLM değil de AI dersi? Şu anki next token predictionla nereye kadar gidilecek, şu anki mevcut teknoloji (transformer) hayatımızı değiştirecek mi?
GPT-4 ve Claude gibi modern AI sistemleri bazı Turing Testi benzeri değerlendirmelerde çok iyi performans göstersede, bu "tam bir geçiş" olarak değerlendirilmemekte.
Dün chatgpt'ye kamerada duvardaki kalörüferi göstererek bu nedir diye sordum. Cevap olarak:
Sıvası dökülmüş, tuğlaları gözüken eski bir duvara monte edilmiş bir kalörüfer dedi.
Peki montajı doğrumu yapılmış diye sordum, montajı doğru yapılmamış, boru girişleri yanlış dedi.
Kısacası tüm sorulara doğru cevap verdi. Tamam, arkaplanda insan zekasının yaptığı işlemleri yapmıyor olabilir. İnsan beynindeki işlemler ile yapay zeka arka plandaki işlemler farklı olabilir ama bu sonucu değiştirmiyor. Yapay zeka dediğimiz şey insan zekasının verdiği sonucu veriyor. Bu zeka değil diyelim ama yaptığı işlemin değeri azalmıyor. Zeka demiyelim meka diyelim.
Hastalığa tanı koyuyor, hukuki sorunlara cevap veriyor, hatta harita fotoğraflı tarih dersi sorusuna bile doğru cevap veriyor. 1700lere ait rusyanın bir bölgesinin siyah beyaz haritası kullanılarak sorulan tarih sorusuna açıklayarak doğru cevap veriyor. Bu zeka değil de ne? Görüyor, algılıyor, değerlendiriyor, düşünüyor ve sonuç çıkarıyor. Zeka bu değilse ne o zaman? Zeka beyin gücüyle masayı havaya kaldırmak değil sonuçta. Arka planda dönen işlem türünün hiç bir önemi yok, verdiği sonuç önemli. Yapay zeka yeni bir çağın başlangıcı
anlamadığınız şey şu, "YAZILIM" diyebilirsiniz buna, "YAPAY ZEKA" çok ayrı bir konu. yazılım kelimesinin anasını belleyip yapay zeka diyip duruyor olmanızda problem vardır belki de? yapay zeka buysa yazılım nedir?
Mobil alanında görüşlerinizi çok merak ediyorum hocam şimdiden teşekkür ederim.
çok faydalı bir video
5:39 ben de gülüyorum abi cidden
Öncelikle çok güzel bir sunum emeğine sağlık. Benim merak ettiğim şu ana kadar biz genelde Uygulama/SaaS vb.. yapılarda hep Deterministik sistemler geliştirdik. Bankacılık, Finans, Askeriye, Ulasım agının yönetimi vb... bir sürü alan. Şu anda iş kurallarına göre State Machine üzerinde işleyen Flow ve bunların persist edildiği sistemler üzerinden işliyor. Bu AI yapıları Assistan olarak çok mantıklı (yani işin alan uzmanı) ile birlikte prompt ile Generate edilen bir sunumu, kodu, resimi veya animasyonu üretimini Hızlandırabiliyor. Ama hep o alan uzmanın doğrulaması gerekiyor. Bu durumda bu AI bir sonraki aşaması olan Agentic AI gibi ... kendi başına karar alabilen / akıl yürütebilen sistemlere geçmesi ne kadar mümkün veya bunların Uygulama Geliştirmede Kullanılması Örneğin Satranc... -> Sonucta yenilebilir ama önemli değil, Veya kendi kendine giden araçlar -> Bu yapılarda ben deterministic kodların kesin olduğunu düşünüyorum . Yani gerçek uygulama dünyası deterministik iken bu AI lar yardımcı olabilecek yazılımları veya algoritmaları üretebilir. Zaten eğer kendi kendine muhakeme yapsa niye bizim frameworkler ile kod üretsinki 0,1 ... yazar kendi algoritmalarını kendi anlar kendi koşar . Burada sizin fikriniz nedir ?
Onur bey medium yazılarınızı severek takip eden sıradan bir developer olarak yorumunuzu GPT4o'ya cevaplattım, sonuç:
Yanıtım ve Fikrim:
Deterministik ve Probabilistik Sistemlerin Rolü:
Deterministik sistemler, kesinlik ve güvenilirlik gerektiren alanlarda vazgeçilmezdir. AI'nin bu tür sistemlere tamamen entegre olması zordur çünkü bu alanlar, net bir mantık ve sonuç gerektirir.
AI ise probabilistik bir yapı üzerine kurulu olduğundan, kesin sonuç yerine ihtimalleri değerlendirir. Bu, karar alma süreçlerinde güvenilirlik açısından bir zorluk oluşturur.
Agentic AI'nin Geleceği:
Agentic AI (kendi başına karar alabilen yapılar), belirli görevlerde etkili olabilir. Örneğin, satranç gibi kapalı sistemlerde ya da otonom araçlar gibi büyük veri ile eğitilen alanlarda.
Ancak, gerçek dünya gibi belirsiz ve karmaşık sistemlerde Agentic AI'nin deterministik sistemleri tamamen ikame etmesi zordur. İnsan müdahalesi ve doğrulama mekanizmaları kritik kalacaktır.
Framework Kullanımı ve Bağımsızlık:
AI'nin bağımsız bir şekilde kendi algoritmalarını üretmesi şu an için ütopiktir. Çünkü framework'ler, sistematik bir yapı sağlar ve AI'nin çıktılarının insanlar tarafından anlaşılabilir olmasını sağlar.
Eğer AI tamamen kendi algoritmalarını üretip çalıştırırsa, bu insan kontrolünden çıkıp tamamen bir "kara kutu" haline gelir. Bu durum, özellikle kritik alanlarda kabul edilemez bir risk oluşturur.
AI ve Uygulama Geliştirme:
AI, yardımcı bir araç olarak kalmaya devam edecek gibi görünüyor. Örneğin, bir yazılım geliştiricinin fikirlerini hızlandırabilir, alternatif çözümler sunabilir veya repetitive işleri devralabilir.
Ancak AI'nin yazılım geliştirme süreçlerinde karar verici bir rol alması, teknolojik ve etik birçok engelle karşılaşır.
Sonuç: Hibrit Yaklaşım Kaçınılmaz:
AI'nin deterministik sistemlerle birlikte çalışması, geleceğin çözüm modelidir. Deterministik kurallar kritik altyapıyı yönetirken, AI esnekliği ve hızla destek sağlar.
Örneğin, otonom araçlarda karar mekanizması deterministik güvenlik kuralları ile AI'nin adaptif öğrenme yeteneği arasında bir denge kurularak çalışır.
Biz artik gercekten yazilim muhendisligi yapabilecegiz. Isin isciligini AI’a birakacagiz. Burada asil devrim multi-agent sistemlerin kurgulanmasinda. Bununla birlikte productivity yeniden tanimlanacak.
Yani tek önemli olan problem çözmek ve hayal gücü mü olacak? kod hiç yazılmayacak mı o seviyeye gelirse ki tahmini ne zaman gelir o seviyeye?
@ evet. Cok zaman kalmadi gibi.
4:15 den başlıyor
Yapay zeka matematik işlemler öbeği olarak tanımlansa da biyolojik sistemler de zaten buna benzemiyor mu? Uyarıcı ve inhibe edici sinirler var, yaptıkları işler buna benziyor.
Üstad geçen yayında; "siz neden kod yazıyorsunuz yapay zekaya yazdırın" gibi birşey demiştin ama benim kavrayamadıgım şu oldu: Yapay zekaya kod yazdırmaya çalışınca düzgün yazmıyor. Tonla hata yapıyor sonra özür dilerim düzeltirim diyor projede tonla eksik bırakıyor. Yani hadi ben yapamadım diyeyim geçen sektörde 10 yıldır çalışan adamı dinledim o da aynısını diyor. Siz kodu nasıl yazdırıyorsunuz verim alacak şekilde onu merak ediyorum. Çünkü ben açıkçası yavaşladıgımı hissediyorum ve kafamı karıştırdıgıda oluyor :D çünkü sürekli onun hatasını düzelticemi kendi bildigim yoldan ilerlerim daha iyi. Genelde ben bir terimi veya yapıyı unuttugumda onu hatırlamak için kullanıyorum
Kralın dediği kanalı bilen bulan var mı? Derslerin yayınlandığı.
Henüz yayınlanmadı WTMB 2024 videoları
Hemen indirdim eve giderken metroda izlerim.
Zeka değilse bu tantana nedir, zeka değilse neden AI dersi diye adlandırıyoruz? Neden working with LLM değil de AI dersi? Şu anki next token predictionla nereye kadar gidilecek, şu anki mevcut teknoloji (transformer) hayatımızı değiştirecek mi?
Bilgisayara konuşuyoruz bize geri konuşuyor daha ne kadar hayatımızı değiştirebilir?
@@emrecs nasıl konuşuyor? next token prediction ile. Reasoning var mı? olacak mı?
6:59
8:11
@@cookiesdatabase can you or how do you
Herşey elektrik gidene kadar. Zeka da olsa çalışan bir program. 1 yoksa kodda herşey biter.
Bir insan yapay zekayi bile kiskananilir mi yapay zeka tabiki de zeka şu an da bebek buyucek zamana ihtiyaç var
Zeka olarak dünyadaki tüm insanlardan zeki, yaş olarak bebek
Turing testini geçmiş hala kabullenemiyorsunuz
Turing testi ne seviyede bir papağan oldugunun testidir
@Aranzahas tamam çok bilmiş
GPT-4 ve Claude gibi modern AI sistemleri bazı Turing Testi benzeri değerlendirmelerde çok iyi performans göstersede, bu "tam bir geçiş" olarak değerlendirilmemekte.
Yapay zeka değil, yapay zihin.
Artificial Reasoning.
First