Türkçe Yapay Zeka Sözlüğü
Keşfetmeye Başla

AGI (Artificial General Intelligence), bir insanın yapabileceği her türlü zihinsel ve bilişsel görevi en az insan seviyesinde (veya daha iyi) anlayabilen, öğrenebilen ve uygulayabilen varsayımsal bir yapay zeka seviyesidir. Günümüzdeki yapay zekalar "Dar Yapay Zeka" (Narrow AI) sınıfındadır; satrançta dünya şampiyonunu yenebilirler ama araba kullanamazlar. AGI ise tıpkı bir insan gibi bağlamlar arası geçiş yapabilen, genelleme yeteneğine sahip evrensel bir zekayı ifade eder.

Doğal Dil İşleme (NLP — Natural Language Processing), bilgisayarların insan dilini anlama, yorumlama, üretme ve anlamlı şekilde yanıt verme yeteneğini geliştiren yapay zeka dalıdır. Dilbilim, bilgisayar bilimi ve makine öğreniminin kesişim noktasında yer alan NLP, günümüzde ChatGPT gibi sohbet robotlarından Google Arama'ya, otomatik çeviriden sesli asistanlara kadar geniş bir kullanım alanına sahiptir.

Makine Öğrenimi (Machine Learning), sistemlerin açıkça programlanmadan verilerden öğrenmesini ve deneyim kazandıkça performansını otomatik olarak iyileştirmesini sağlayan bir yapay zeka (AI) alt dalıdır. 1959 yılında Arthur Samuel tarafından ortaya atılan bu kavram, günümüzde otonom araçlardan sağlık teşhisine, finansal analizden öneri sistemlerine kadar hayatımızın her alanında kullanılmaktadır. Temel odak noktası, veriye erişebilen ve onu kendileri için öğrenmek amacıyla kullanabilen bilgisayar programlarının geliştirilmesidir.

Prompt Engineering (İstem Mühendisliği), Büyük Dil Modelleri (LLM) veya görsel üretim yapay zekalarıyla (Midjourney, DALL-E) etkileşime girerken, istenen çıktıyı en verimli ve doğru şekilde elde etmek için verilen komutları (prompt) tasarlama, optimize etme ve rafine etme sürecidir. Sadece bir metin yazmak değil, yapay zekanın "mantığını" yönlendirerek sıfır hata (zero hallucination) hedefine ulaşmak için kullanılan kritik bir yeni nesil beceridir.

Derin Öğrenme (Deep Learning), insan beyninin çalışma prensibinden ilham alınarak geliştirilen yapay sinir ağlarını kullanarak çok katmanlı soyutlamalarla veriyi modelleyen makine öğrenmesi alt dalıdır. Geoffrey Hinton, Yann LeCun ve Yoshua Bengio gibi öncülerin çalışmalarıyla şekillenen bu alan, 2012 yılında ImageNet yarışmasında AlexNet'in gösterdiği çığır açan başarıyla ana akım haline gelmiştir. Günümüzde GPT, DALL-E, AlphaFold gibi devrim niteliğindeki modellerin temelini oluşturmaktadır.

Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning - RL), makine öğreniminin temel kollarından biridir. Sistemin (ajan), belirli bir ortam (environment) içinde deneme yanılma yoluyla eylemler gerçekleştirdiği, doğru hamlelerinde ödül (reward), yanlış hamlelerinde ise ceza (penalty) alarak en yüksek toplam ödüle ulaşacak stratejiyi kendi kendine keşfettiği öğrenme türüdür. İnsanların bisiklete binmeyi öğrenme sürecine çok benzer.

İki veya daha fazla rastgele olayın aynı anda gerçekleşme (kesişme) olasılığıdır. Olasılıksal makine öğrenimi modellerinde (özellikle Bayes Ağları ve Naive Bayes sınıflandırıcılarında) farklı özelliklerin birbiriyle olan ilişkisini analiz etmek için temel bir yapı taşıdır.

Büyük Dil Modelleri (LLM), insan dilini anlamak, çevirmek, özetlemek, metin üretmek ve kod yazmak için milyarlarca (hatta trilyonlarca) parametre ve devasa veri setleriyle eğitilmiş gelişmiş yapay zeka sistemleridir. Genellikle Transformer mimarisi üzerine kuruludurlar. ChatGPT, Google Gemini, Anthropic Claude ve Meta LLaMA günümüzün en popüler Büyük Dil Modeli örnekleridir.