Aracı Tipi Yapay Zeka Nedir?

Yapay zekanın yardım etmekten uygulamaya geçme sıçraması gerçekleşti. Aracı tipi yapay zeka, pasif rolünden çıkıp sürücü koltuğuna geçiyor. Ortamına göre otonom kararlar almak ve operasyonel kapsamı dahilindeki görevleri yerine getirmek için otonom olarak planlama, uygulama ve uyum sağlama yeteneğine sahip olacak şekilde tasarlanmıştır. Proaktif, hedef odaklı problem çözme potansiyeli, çeşitli alanlardaki karmaşık zorlukların üstesinden gelmek için büyük umut vaat ediyor. İşte bilmeniz gerekenler.

Aracı Tipi Yapay Zeka Nedir?

Aracı tipi yapay zeka, geçmiş performansa ve bir görevi yerine getirmek için gerekli olan şeylerin mevcut değerlendirmesine dayalı olarak otonom kararlar alabilen ve minimum insan denetimi ile çalışan bir yapay zeka sistemi anlamına gelir. Aracı tipi bir yapay zeka sistemi, hedefine doğru ilerlemesinin mevcut durumunu inceleyebilir ve ardından yeni adımlar eklemek veya insanlardan veya diğer yapay zeka sistemlerinden yardım istemek gibi uygun kararlar alabilir.

Geleneksel yapay zeka'an farklı olarak (genellikle üretken olmayan yapay zeka hizmetleri için kullanılan terim), aracı tipi yapay zeka, insan sorguları ve denetimi yoluyla bir girdi/çıktı modeline bağlı değildir. Bunun yerine, teknoloji o kadar kendi kendini yöneten bir yapıya sahiptir. Sistem hedefine doğru karmaşık adımlar atabilir ve yalnızca gerektiğinde insanlarla iletişim kurabilir.

Aracı tipi yapay zekayı düşünmenin bir başka yolu da onu bir yönetici ile bir teknisyen arasında karşılaştırmaktır. Özel yapay zeka aracıları, bir işe atanan yetenekli bir teknisyen gibi, dış girdilere dayalı olarak belirli görevleri yerine getirmek üzere eğitilir. Aracı tipi yapay zeka, bir yöneticinin bir projeyi tamamlamak için hangi teknisyenlerin gerekli olduğuna karar vermesi gibi otonom kararlar alırken, üretken yapay zeka dahil olmak üzere çeşitli yapay zeka tekniklerini kullanabilir. Bu benzetmeyi kullanarak, yönetici meslektaşlarıyla iş birliği yapabilir ve sahadaki teknisyenlerden geri bildirim alabilir, iş akışlarını optimize edebilir, daha fazla bilgi talep edebilir ve gerektiğinde ek kaynaklar kullanabilir.

Ana Fikirler

• Aracı tipi yapay zeka, bir hedefe nasıl ulaşılacağı konusunda otonom kararlar alabilen ve ardından bu kararları uygulayabilen yapay zeka sistemlerini ifade eder.
• Aracı tipi yapay zeka sistemleri, yapay zeka aracıları ve insanlarla iş birliği yaparak hedefler belirleyebilir ve bu hedeflere ulaşabilir.
• Aracı tipi yapay zeka sistemleri, stratejik hedeflerine ulaşmak için genellikle yapay zeka modelleri, özel yapay zeka aracıları ve koordine edilmiş yapay zeka hizmetleri gibi araçlar kullanır.
• Geleneksel yapay zekadan daha karmaşık ve bağımsız eylemler gerçekleştirebilen aracı tipi yapay zeka sistemleri, aynı zamanda çok daha fazla kaynak gerektirebilir.

Aracı Tipi Yapay Zeka Hakkında

Aracı tipi yapay zeka, yapay zeka gelişiminin üçüncü dalgasını temsil eder. Modern yapay zekanın ilk patlaması, büyük veri kümelerini analiz ederek istatistiksel korelasyonları belirleyen ve olası sonuçları hesaplayan öneri motorları ve otomatik metin doldurma gibi teknolojilerin ortaya çıkmasıyla yaşandı. İkinci dalga daha yakın zamanda, yeni algoritmalar, daha fazla işlem gücü ve veri kullanılabilirliği sayesinde yapay zekanın metin, görüntü ve müzik gibi yaratıcı içerikler üretebilme yeteneği kazanmasıyla ortaya çıktı.

Üçüncü yapay zeka dalgası, farklı unsurları ve yetenekleri seçim çatısı altında bir araya getirme becerisine odaklanır. Yapay zeka aracıları ile aracı tipi yapay zeka sistemlerini birbirinden ayırmak önemlidir. Aracılar, tahmine dayalı, üretken yapay zeka ve diğer yapay zeka yeteneklerine erişebilirler. Bir kullanıcının, örneğin üretken bir çıktı talep etmesini beklemek yerine, bir aracı belirli bir hedefe doğru çalışmak üzere programlanmıştır. Böylece, aracı tipi yapay zeka hedefe giden yolları analiz eder ve görevi tamamlamanın en iyi yolu hakkında kararlar alır. Aracılar, sonuçları iyileştirmek için geçmişteki görev tamamlama kayıtlarını da dikkate alabilirler.

Büyük hacimli verileri işleme ve sentezleme yeteneği sayesinde, bir yapay zeka aracı, insanların ulaşamayacağı bir düzeyde araştırma yapma kapasitesine sahip olabilir. Aracılar, teklif edilmeden seçimler yaparak daha fazla bilgi edinebilir ve geri bildirimleri özümseyebilir, böylece iş, hobi veya kişisel görevler için iş birliği yapmakta olan ortaklar haline gelebilirler.

Aracı tipi yapay zeka sistemleri, bireysel yapay zeka aracıları ve diğer uygun sistemleri veya aracıları uyumlu bir bütün halinde bir araya getirerek daha büyük hale gelir. Örneğin, yapay zeka aracısı müşteri şikayetlerini ele alabilir. Aracı tipi yapay zeka sistemi, bu verileri kullanarak ürün tasarımcılarının ve pazarlama liderlerinin, müşteri davranışlarındaki kalıplara göre ürünlerini uyarlamalarına yardımcı olabilir.

Bu nedenle, şirketlerin karşı karşıya olduğu soru "Aracı tipi yapay zeka bizim için ne yapabilir?" değildir. Bunun yerine, şirketler "Nereden başlamalıyız?" sorusuna odaklanmalıdır. Cevap genellikle kolay entegrasyon, ölçeklenebilirlik ve özelleştirme sunan önceden oluşturulmuş aracı tipi yapay zeka platformlarıdır.

Aracı Tipi Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

Aracı tipi yapay zeka sistemleri, belirlenen bir proje hedefini gerçekleştirmek için çeşitli yapay zeka unsurlarını yönetmek ve yürütmek üzere tasarlanmıştır. Her görevin ayrıntıları biraz farklılık gösterse de, aşağıda aracı tipi yapay zeka sistemleri tarafından kullanılan genel adımlar açıklanmaktadır:

1. Hedef ve parametreleri belirleme: Projenin amacı ve kısıtlamaları insan girdisinden alınır.
2. Görevler ve adımlar: Uygun bir LLM (muhtemelen önceden oluşturulmuş seçeneklerden seçilen bir temel model), bu bilgileri işleyerek belirlenen parametreler ve sınırlamalar dahilinde kalarak hedefe ulaşmak için gerekli görevleri birbirine bağlar.
3. Otonom kararlar: Görevler belirlendikten sonra, aracı tipi yapay zeka sistemi hedeflerine nasıl ulaşacağına karar verir ve uygun olduğunda otonom olarak veya insan etkileşimi ile harekete geçer.
4. Geri bildirim ve revizyon: Aracı, paralel görevlerden gelen verileri alacak ve gerektiğinde iş akışını ayarlayacaktır. Bu durum, iş akışını optimize etmek için adımları azaltmaktan, daha fazla veri toplamak için yeni adımlar eklemeye kadar her şeyi ifade edebilir. Aracı tipi yapay zeka sistemlerini bu kadar çekici kılan şey, gerçek zamanlı verilere dayalı olarak kararlar alabilme ve uyum sağlayabilme yetenekleridir.
5. Sistemik iyileştirme: Aracı hedefine ulaşmak için çalışırken, kaydedilen sonuçları ve eylemleri sistemik bir geri bildirim döngüsüne uygular. Bu döngü, yapay zeka endüstrisinde genellikle "veri çarkı" olarak bilinir. Bu döngü, zaman içinde doğruluk ve verimliliği artırmayı amaçlayarak aracının sınırlarını zorlar.

Aracı tipi yapay zeka sistemlerinin tasarlandığı gibi çalışması için, BT ekipleri genellikle daha düşük düzeyli otomasyonlar/araçlar ve verileri aracıların kullanımına sunar. Bu hazır olduğunda, şirketler işlev, özelleştirilebilirlik, ölçeklenebilirlik ve performans açısından ihtiyaçlarına uygun ticari bir aracı tipi yapay zeka sistemini entegre edebilir ve ardından proje hedeflerine göre çalışacak şekilde sistemi iyileştirebilirler.

Aracı Tipi Yapay Zekanın Geleneksel Yapay Zekadan Farkı Nedir?

Geleneksel yapay zeka, üretken olmayan ve dolayısıyla aracı olmayan yapay zeka sistemleri için kullanılan endüstri terimidir. Bu kural ve mantık tabanlı sistemler verileri alır, işler ve çıktı olarak daha fazla veri üretir. Dolandırıcılık tespiti örneğini ele alalım. Bu örnekte sistem, satın alma türü, coğrafi konum, tutar ve günün saati gibi çeşitli kategorilerdeki anormallikleri ve aykırı değerleri tespit etmek üzere eğitildikten sonra, finans şirketinin müşteri kayıtlarına odaklanır. Bu bir girdi (işlem verileri)/çıktı (dolandırıcılık durumunun belirlenmesi) durumudur. İş akışı kararlarına rağmen, yapay zeka nihayetinde özel olarak eğitildiği önceden tanımlanmış bir görevi yerine getirir.

Aracı tipi yapay zeka, daha otonom olacak şekilde tasarlanmıştır; bir hedefe odaklanarak bu hedefe ulaşmak için en iyi yolu belirler. Aracı tipi yapay zeka sistemi, hedefine nasıl ulaşacağını belirlemek için ihtiyaç duyduğu bilgileri arama ve hatta diğer mevcut araçlarla bağlantı kurma konusunda bağımsızdır. Dolandırıcılık tespiti örneğine geri dönelim. Aracı tipi yapay zeka, daha fazla bağlam sağlayabilecek ve dolayısıyla daha iyi sonuçlar üretebilecek sorular sorabilir ve bilgileri ortaya çıkarabilir. Dolayısıyla, önceki bir dolandırıcılık tespit modeli, satın alma fiyatı ve kategorisinde bir anormallik fark edip uyarı verdiğinde, aracı tipi yapay zeka sistemi diğer sistemlerle iletişim kurarak müşterinin durumu hakkında daha fazla ayrıntı toplayabilir.

Bu örnekte, hava durumu bilgilerini talep etmek, müşterinin bulunduğu bölgenin ani ve şiddetli bir fırtınaya maruz kaldığını ve felaket koşullarının yaygın olarak bildirildiğini ortaya çıkarabilir. Ayrıca, ani satın alımların çoğu hırdavat dükkanlarından ve marketlerden gelmiştir. Bu da acil durum malzemeleri için alışveriş yapıldığını gösterebilir. Karakterine uymayan davranışlara rağmen, aracı bu bilgiyi kullanarak bayrağı bildirirken bağlamsal notlar gönderebilir, böylece son kararı bir insan verebilir. Aracı tipi yapay zekanın karar alma yeteneği sayesinde, süpervizör bu zahmetli işi yapmak zorunda kalmadan nihai kararı vermek için çok daha fazla bilgiye sahip olur.

Aracı Tipi Yapay Zeka ile Üretken Yapay Zeka Arasındaki Fark Nedir?

Hem aracı tipi yapay zeka hem de üretken yapay zeka güçlü sistemlerdir ve her biri belirli ve benzersiz amaçlara hizmet eder. Aracı tipi yapay zeka karar almaya ve eylemlere odaklanırken, üretken yapay zeka içerik üretimine odaklanır. Üretken yapay zeka son yıllarda güç ve kapasite açısından gelişme göstermiş ve çıktıların doğruluğu ve kalitesi artmış olsa da, hala veri girişi/veri çıkışı iş akışıyla çalışmaktadır.

Diğer bir deyişle, üretken yapay zeka hâlâ bir komut gerektirir.

Teknik bir raporu araştırmak için geniş dil modeli örneğini ele alalım. Araştırmacı çeşitli sorular soracak ve ayrıntılı sonuçlar elde edecektir. Araştırmacı, çıktılara dayalı olarak takip soruları da sorabilir veya sorgunun bağlamını değiştirerek farklı bir yaklaşım veya bakış açısı sunabilir. Araştırmacı daha sonra bu bilgileri bir araya getirerek rapor için en uygun olanı seçebilir.

Aracı tipi yapay zeka ile, bu sürecin büyük bir kısmı teorik olarak kolaylaştırılabilir. Araştırmacı, bir dizi soru sorup bilgi eksikliklerinin nerede olduğunu düşünmek yerine, aracı tipi yapay zeka sistemine bir hedef verir. Bu hedef ne kadar spesifik ve ayrıntılı olursa o kadar iyidir. Bu hedef kapsamında, aracı tipi yapay zeka sistemi, üretilen çıktı için bir LLM ile iletişim kurabilir. Amaçlanan hedefin ne olduğunu bilen aracı tipi yapay zeka, sağlanan bilgileri alabilir ve çıktı tatmin edici olana kadar iyileştirmeye devam edebilir. Ayrıca, aracı tipi yapay zeka sistemi diğer dış kaynaklar ve yapay zeka modelleriyle iletişim kurabilir ve kullanıcıya nihai sonucu sunmadan önce çıktıya uygulanabilecek özgün bir araştırma yolu açabilir.

Gerçek dünyadan bir benzetme yapmak gerekirse üretken yapay zeka, sızıntı yapan bir lavaboyu kendin tamir etmek için bir alet setine sahip olmak gibidir. Bir yapay zeka aracısı, daha çok bir tesisatçıyı çağırıp sızıntıyı tamir ettirmek ve soruna neden olmuş olabilecek ilgili sorunları araştırmak gibidir. Aracı tipi yapay zeka, daha çok genel bir müteahhit gibidir; tesisatçıyı yönlendirirken, aynı zamanda elektrikçi ve küf denetçisiyle koordinasyon kurarak sızıntıya bağlı hasarı araştırır.

Aracı Tipi Yapay Zekanın Gerçek Hayattaki Kullanım Senaryoları

Aracı tipi yapay zeka; şirketler, resmi kurumlar, kişisel uygulamalar ve daha fazlası için bir dizi kullanım senaryosunda operasyonları hızlandırma ve sorunları çözme potansiyeline sahiptir. Aşağıda, aracı tipi yapay zekanın günlük hayata entegre edilebileceği birkaç yol gösterilmektedir.

• Sağlık profilleri: Hasta verileri, giyilebilir cihazlar, kan tahlili sonuçları ve fizik muayenesi ile elde edilen hayati bilgiler dahil olmak üzere birçok kaynaktan elde edilebilir. Birlikte ele alındığında, bu veriler ortaya çıkan bir durumun göstergesi olan bir model ortaya koyabilir. Ancak, bu sonuca varmak için daha geniş kurumsal bilgi birikimi ile bu verilere erişme ve bunları değerlendirme becerisi gerekir. Aracı tipi yapay zeka, belirli bir hasta için gelen tüm verileri hızlı bir şekilde işleyerek ortaya çıkan sorunların belirtilerini görebilir. Ayrıca aracı, denetleyici hekim için bir rapor hazırlamak ve tanımlamak üzere gerektiğinde ek verileri toplama yetkisine sahiptir.
• Sigorta talepleri: Sigorta talepleri birçok değişken unsuru içerir ve genellikle birden fazla taraftan gelen bilgileri işler. Aracı tipi yapay zeka sistemleri, gönderilen formlardan ve ayrıntılardan kritik ve ilgili verileri belirleyerek bilgileri çapraz referanslayıp doğrulayarak bu süreci hızlandırabilir. Aynı zamanda, sistem iş akışı sürecini yönetebilir ve paydaşların bekleyen eylem talepleri olduğunda onları bilgilendirebilir.
• Tedarik zinciri yönetimi: Tahminlerden envanter yönetimine kadar tipik bir tedarik zincirinin birçok unsuru, aracı tipi yapay zekadan faydalanabilir. Bunun somut bir örneği, ulaşım ve rota yönetimidir. Bu örnekte, standart lojistik verileri, gönderinin takip sisteminden alınır. Ancak, bir yapay zeka aracısı diğer sistemlerle arayüz oluşturarak rota optimizasyonunu değerlendirebilir. Hava durumu, trafik ve hatta siyasi istikrar ve ulusal tatiller gibi faktörler bile, teslimat rotalarını optimize etmek için aracı tarafından yapılan ayarlamalarla potansiyel olarak hesaba katılabilir.
• Trafik yönetimi: Hükümetler, gelen çeşitli verileri sentezlemek için trafik kontrol sistemlerine aracı tipi yapay zekayı entegre edebilirler. Kameralar ve sensörlerden gelen gerçek zamanlı trafik verileri, hava durumu ve inşaat verileri ile geçmiş verileri kullanarak yapılan tahmine dayalı analitik, trafik ışıklarının zamanlamasını ayarlamak için bir denetleyici aracı tipi yapay zeka tarafından işlenip analiz edilebilir. Bu sayede trafik sıkışıklığı azaltılabilir ve sürücülerin sıkıntıları hafifletilebilir.

Aracı Tipi Yapay Zekanın Avantajları

Aracı tipi yapay zeka, otomasyon ve süreç iyileştirmede bir yükseltme niteliğindedir ve özellikle iş yükü ve veri yönetimi ile uygulamaya özel aracı sistemlerinin sağlam temelleri üzerine inşa edildiğinde sayısız avantaj sağlayabilir.

Aşağıda, şirketlerin aracı tipi yapay zekayı başarıyla uyguladıklarında elde ettikleri en yaygın avantajlardan bazılarını bulabilirsiniz.

• Sürekli çalışma: Yapay zeka aracısı, bir görevi tamamladıktan sonra girdi gerektiren aracı tipi yapay zekanın ötesine geçer ve bunun yerine bir hedefe doğru çalışır. Bu karar alma özerkliği; veri işleme, araştırma toplama, müşteri taleplerine ve sorularına yanıt verme veya diğer işlevler için sürekli çalışmaya katkıda bulunabileceği anlamına gelir.
• Maliyet azaltma: Aracı tipi yapay zeka sistemleri hızlı, doğru ve her zaman çalışır durumda olabilir ve bu da maliyet verimliliğine yol açabilir. Tasarrufların kaynağı sektörden sektöre farklılık gösterebilir ancak şirketler genellikle analizleri daha hızlı ve daha büyük ölçekte gerçekleştirerek süreçleri iyileştirmelerine veya hedeflerine daha hızlı ulaşmalarına yardımcı olacak kararlar alabilmelerinden faydalanırlar.
• Verimlilik artışı: Bir aracı tipi yapay zeka sistemi, finansal işlemleri sınıflandırmak, genel muhasebe kayıtları yapmak veya müşterilere yardımcı olmak gibi bir hedefe yönlendirildiğinde, yapay zeka ek bilgi toplama, teğetsel analiz yapma veya diğer ilgili görevler hakkında kararlar alabilir. Aracı tipi yapay zeka sistemleri, insan müdahalesini en aza indirerek hızlı bir şekilde bilgi toplayabilir ve aynı zamanda bir dizi paralel işlemi gerçekleştirebilir.
• Yeni perspektifler: Aracı tipi yapay zeka, hedefine nasıl ulaşacağına dair kararları otonom bir şekilde alarak bir hedefi gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır. Teğetler ve ek veri toplama/işleme, bir aracının yapabileceği işler arasında yer alır ve bu da yeni, beklenmedik içgörülere olanak tanıyabilir.

Aracı Tipi Yapay Zeka ile İlgili Zorluklar

Yapay zeka insan benzeri etkileşimler sunmaya başladıkça zorluklar, gerekli işlemlerin gerçekleştirilmesi gibi teknik sorunlar ile güven, kontrol ve işletmenin değerleri ve amaçlarıyla uyum için mekanizmaların oluşturulması gibi sorunların birleşiminden oluşmaya başlıyor. Yapay zeka aracısı; hedefler belirleme, eylemler planlama ve insanlarla etkileşim kurma konusunda ne kadar otonom olursa organizasyonlar inovasyon ve problem çözme potansiyelini kısıtlamadan izleme ve müdahale yöntemleri geliştirmeyi o kadar çok düşünebilir.

Dikkat edilmesi gereken dört özel husus şunlardır.

• Doğruluk: Aracı sistemleri genellikle insan düzeyindeki doğruluğu artırır. Ancak, her zaman olduğu gibi, hatalı veriler yanlış sonuçlara veya istenmeyen eylemler gibi istenmeyen sonuçlara yol açabilir. Tıpkı yeni bir çalışan gibi, işletmeler de sonuçlar tutarlı bir şekilde doğru olana kadar yeni devreye alınan aracı sistemlerini izlemek isteyebilirler. Tıpkı yeni bir çalışan gibi, güven de kazanılmalıdır. Bunu göz önünde bulundurarak aracı tipi yapay zeka sistemleri tarafından gerçekleştirilen ilk görevlerin düşük riskli ve kolayca düzeltilebilir olmasına dikkat edin.
• Veri ve iş yükü yönetimi: Sonuçta, herhangi bir yapay zeka sistemi, şirketin verilerinin ve bir görev için kullanılan gerekli bilgi işlem ve ağ iş yükleri ile kaynaklarının yönetiminin bir uzantısıdır. Bu nedenle, BT ekipleri, aracı entegrasyonuna başlamadan önce yerel ve bulut altyapılarının, veritabanlarının ve diğer kaynaklarının verimli ve optimize edilmiş olup olmadığını belirlemelidir.
• Veri gizliliği: Aracı tipi yapay zekanın otonomluğu, harici sistemlere ve verilere erişim talep edebileceği anlamına gelir. Aracılar, büyük hacimli işlemleri hızlı bir şekilde gerçekleştirdikçe, hassas bilgilere rastlama olasılığı da artar. Gizlilik ve yasal düzenlemelere uyum konularını ele almak ve eylemler ile erişilen veriler hakkında erişilebilir bilgiler sağlamak, aracı tipi yapay zekanın gizli verileri tehlikeye atma riskini azaltarak çalışmasını sağlayabilir.
• Şeffaflık: Aracılar, aracı tipi yapay zekanın temelini oluşturur ve kararları ve sonuçları açıklayabilecek şekilde geliştirilmelidir. Ayrıca, aracının mantığı ve değerlendirme yöntemleri gibi temel unsurların, sağlam temellere dayandığının teyit edilebilmesi veya sağlam temellere dayanmadığı durumlarda düzeltilebilmesi için erişilebilir hale getirilmesi gerektiğini de göz önünde bulundurun.

Aracı Tipi Yapay Zekayı Kullanmaya Başlama

Aracı Tipi Yapay Zekayı Uygulamak İçin 8 Adım

Aracı tipi yapay zeka projeleri genellikle mevcut kaynaklar, ekip hedefleri ve diğer değişkenlere dayalı parametrelerle organizasyonlara özeldir. Ancak, aşağıdaki genel adımlar çoğu ekibin aracı tipi yapay zeka projelerine nasıl başladığını özetlemektedir.

1. Hedefleri tanımlayın

Aracı tipi yapay zeka sistemleri, otonomdur ve hedef belirleme özelliklerine sahiptir. Bu sayede, insan müdahalesini en aza indirerek bir sonuca ulaşmak için çok adımlı görevleri planlar ve yürütür. Bu, belirli ve doğru bir çıktı üretmeyi amaçlayan, örneğin bir sorgu ile oluşturulan bir görüntü veya birisinin beğeneceği bir film gibi, ajanssız ve görev odaklı yapay zeka sistemlerinden farklıdır. İstenen hedef belirlenene kadar, ekipler mevcut kaynaklara dayalı bir sistem oluşturmaya odaklanamazlar. Hedefler, hangi önceden oluşturulmuş sistemle başlanacağı konusunda da bilgi verebilir.

2. Sağlamlık ve güvenilirlik için mimari

Eğitim ve uygulamadan aktif aracı tipi yapay zekaya kadar sistemin yaşam döngüsü boyunca uygun performans kriterleri ve ölçütleri belirleyin. Güvenlik, uyumluluk ve kalite incelemeleri önemli faktörlerdir ve mümkün olduğunca çok sayıda bakış açısını içermelidir. Son olarak, bir proje KPI'ları tutturuyor veya hatta aşıyor olsa bile, ekipler yine de sürekli izleme ve iyileştirme çalışmalarına devam ederek talebe ayak uydurmak ister. Olası başarısızlık noktalarını düşünün ve acil durum planları geliştirin.

3. Güvenlik katmanlarını dahil edin

Aracı tipi yapay zekaya karar alma konusunda bir düzeyde otonomi verildiğinden, projeniz için güvenlik katmanlarını göz önünde bulundurun. Bunlar arasında, kötüye kullanımı önlemeye yardımcı olan teknik koruyucu önlemler, yapay zekanın diğer sistemlerle etkileşime girerken verileri korumaya yardımcı olan güvenlik ve veri gizliliği katmanları ve proje iş akışlarında insan denetimi adımları yer alabilir.

4. Kapsamı ve otonomiyi sınırlayın

Aracı tipi yapay zeka projeleri, yapay zekanın kararlarının kapsam veya otonomi sınırlarını aşmasını önlemeye yardımcı olacak parametrelere ihtiyaç duyar. Parametre örnekleri arasında insan müdahalesini tetikleyen karar eşikleri, belirli eylem ve kararlar üzerindeki kısıtlamalar, belirli türdeki materyallere erişim kısıtlamaları ve aracının sonuçlarının sürekli iyileştirilmesini sağlamak için geri bildirim döngülerinin dahil edilmesi sayılabilir.

5. Açıklanabilirliğe ve şeffaflığa odaklanın

Çünkü aracı tipi yapay zeka otonom bir şekilde hareket ettiğinden, sonuçlar ve eylemler açıklanabilir olmalıdır. Böylece ekipler kararları incelerken nasıl ve nedenleri net bir şekilde anlaşılabilir. Açıklanabilirlik, modelin iyileştirilmesini destekler ve hedefler en uygun şekilde karşılanmadığında sorun gidermeye yardımcı olur.

6. Net kontroller oluşturun ve gizlilik, güvenlik ve uyumluluğu önceliklendirin

Organizasyonunuz muhtemelen gizlilik, güvenlik ve uyumluluk konularını ele almak için kurallar belirlemiştir. Bu kuralların, aracı tipi yapay zeka gibi yeni sistemlere uygulanabilir olup olmadığını değerlendirin. Bir aracı sistem her karar aldığında, diğer sistemlerle bağlantı kurduğunda, girdileri işlediğinde veya çıktılar ürettiğinde, bu potansiyel bir risk oluşturur. Bu nedenle kontroller oluşturmak önemlidir.

7. Sürekli izleme, değerlendirme ve iyileştirme

Her yeni teknolojide olduğu gibi, aracı tipi yapay zeka sistemleri de izlemek gereklidir. Dikkat edilmesi gereken alanlar arasında performans (sistemin kullanılabilirliği ve kendisine verilen görevleri ne kadar hızlı tamamladığı) ve çıktıların veya eylemlerin doğruluğu yer almaktadır. Davranış izlemeyi de göz önünde bulundurun. Zaman içindeki eylemleri ve kararları kaydederek veri sapması veya model bozulmasını gösterebilecek olağan dışı ya da beklenmedik davranış kalıplarını veya değişiklikleri tespit edebilirsiniz. İzlemenin derinliği ve sıklığı, aracı tipi yapay zekanın kritikliğine ve onun başarısızlığının organizasyonu nasıl etkileyebileceğine bağlı olacaktır.

8. İş birliğini ve çok sayıda alandan gelen katkıları teşvik edin

Geniş ve çeşitli bakış açıları, ekiplerin aksi takdirde gözden kaçabilecek sonuçlar ve eğitim fırsatları hakkında içgörüler elde etmelerini sağlar. Ekipler, modeli çeşitli açılardan analiz ederek kör noktaları ve potansiyel riskleri azaltmaya yardımcı olan daha kapsamlı ve optimize edilmiş bir aracı tipi yapay zeka sistemine sahip olabilirler.

Yukarıda izleme, analiz ve şeffaflık ile ilgili verilen tüm ayrıntılar, aracı tipi yapay zeka sistemini oluşturan yapay zeka aracıları ile insan ekipleri arasındaki sorumlulukları belirleyen net görev devri süreçlerine kadar uzanmaktadır.

Aracı Tipi Yapay Zekanın Geleceği

Mimarlar, aracı tipi yapay zeka sistemlerini daha sağlam, güvenilir ve karmaşık ve dinamik ortamlarda etkili ve güvenli bir şekilde çalışabilen hale getirmek için çalışıyorlar. Bu alan hızla gelişiyor ve modüler tasarım, bulutun avantajları, gelişmiş öğrenme mekanizmaları ve diğer alanlarda devam eden araştırmaların, daha güvenilir otonom sistemlerin geliştirilmesine katkıda bulunmaya devam etmesi bekleniyor.

Aşağıda dikkat edilmesi gereken bazı alanlar yer almaktadır.

• Doğruluk: Aracı tipi yapay zeka sistemleri geliştirildikçe, ekipler politikalar ve karar alma süreçlerini iyileştirmek için başarı ve başarısızlıklardan elde edilen geri bildirimleri içerebilen öğrenme süreçleri yoluyla doğruluğu artırmanın yeni yollarını arayacaktır. Pekiştirme öğrenimi ve daha iyi filtreleme ve doğrulama teknikleri gibi tekniklere dikkat edin.
• Entegrasyon: Şu anda aracı tipi yapay zeka, işletme uygulamaları da dahil olmak üzere şirket sistemlerine entegre olmaya başlıyor. Önümüzdeki birkaç yıl içinde, aracı tipi yapay zeka kullanımının daha uyarlanabilir ve özelleştirilebilir hale gelmesi ve daha fazla işlevde daha kolay giriş noktaları olması beklenmektedir.
• Enerji verimliliği: Güç tüketimi, yapay zekayla ilgili en büyük zorluklardan biridir. Doğası gereği daha karmaşık süreçlere ve kendi kendine yönlendirilen araştırmalara sahip olan aracı tipi yapay zeka, önceki yapay zeka kullanım senaryolarından daha fazla kaynak kullanacağı öngörülmektedir. Modellerin enerji ayak izini azaltmanın yollarını bulmak, aracı tipi yapay zekanın uzun vadeli başarısının anahtarı olabilir.
• Otonomi: Şu anda, aracı tipi yapay zeka sistemleri genellikle insan gözetimi altında çalışmaktadır ancak bu zorunlu değildir. Bunun nedeni, teknolojinin tam olarak otonom bir güven kazanmamış olmasıdır. Aracı tipi yapay zeka teknolojisinin amacı otonomi, işlevsellik ve kontrol arasında uygun bir denge bulmaktır.

OCI Generative AI Aracılarını Kullanmaya Başlayın

Şirketler, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Üretken Yapay Zeka Aracıları ile yapay zekayı kolay ve hızlı bir şekilde kullanmaya başlayabilirler. OCI'ın işlem gücü ve ölçeklenebilirliği ile Oracle'ın aracı tipi yapay zeka platformu, LLM ve alımla artırılmış üretim özelliklerini şirketin verileriyle birleştirerek doğal dil arayüzleri tarafından yönlendirilen ve otonom şekilde keşfedilen güçlü içgörüler sağlar. Oracle Integration gibi aracı tipi yapay zeka sistemleri için otomasyon araçları, organizasyonların robotik süreç otomasyonu (RPA) dahil olmak üzere hizmet düzenlemesini basitleştirmesine yardımcı olabilir. Bu araçlar, birleşik gözlemlenebilirlik ve etkili insan denetimi ile robotlar sunar.

Aracı Tipi Yapay Zeka ile İlgili Sık Sorulan Sorular

RPA ile aracı tipi yapay zeka arasındaki fark nedir?

RPA, robotik süreç otomasyonunu ifade eder ve kararlar yerine belirli görevlere odaklanır. Örneğin RPA, veri biçimlerini güncellemek veya verileri bir uygulamadan diğerine aktarmak gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirmede idealdir. Aracı tipi yapay zeka sistemleri; hedefleri belirlemek, iyileştirmek ve gerçekleştirmek için iş birliği yapar. Bu durumda, bir yapay zeka aracısı, bir veri kümesine ayrı bir formatta erişilmesi gerektiğini belirleyebilir ve biçimi güncellemeden önce veri kümesinin bir kopyasını oluşturmak için RPA'yı kullanır.

En çok kullanılan üretken yapay zeka hangisidir?

ChatGPT, en iyi bilinen üretken yapay zeka aracı olmaya devam ediyor. Diğer ortamlarda çalışan diğer popüler üretken yapay zeka araçları arasında görüntü oluşturma için Midjourney ve video üretimi için Sora bulunmaktadır.

Aracı tipi yapay zeka çerçevesi nedir?

Genel olarak bakıldığında, aracı tipi yapay zeka çerçevesi, aracı tipi yapay zeka sistemleri geliştirmek için kullanılan yazılım ve sistemleri ifade eder. Aracı çerçeveleri, genellikle mevcut bileşenler üzerine inşa edilir ve hedefler ve yetenekler için iyileştirme ve proje odaklı özgüllük için temel sağlar. Aracı çerçeveleri genellikle dil yorumlama, araç entegrasyonu, kaynak yönetimi, duygu analizi, vektör arama ve veri ön işleme için temel modülleri içerir.