Yapay zekâ teknolojisi yalnızca pazarlama kampanyaları oluşturmakla kalmaz, aynı zamanda birçok süreci de otomatikleştirir. Ancak, günümüzde kullanılan yapay zekâ modellerinin çoğu genellikle tek bir veri türüyle çalışmaktadır. Bu sınırlamayı aşmak için yapay zekâ araştırmacıları ve geliştiricileri, daha güçlü ve kapsamlı bir çözüm olan çok modlu yapay zekâyı (multimodal AI) geliştirmiştir.
Multimodal AI Nedir?
Multimodal AI, daha doğru tespitler yapmak, daha kesin tahminlerde bulunmak ve gerçek dünya sorunları hakkında daha anlayışlı sonuçlar çıkarmak için birden fazla veri türünü veya modunu birleştiren yeni ve gelişmiş bir yapay zeka türüdür.
Bu yapay zeka teknolojisi, erken, orta veya geç veri birleştirme tekniklerine dayanır ve derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgisayarlı görü (görüntü analizi olarak da adlandırılır), ses işleme vb. tekniklerin gücünden yararlanır.
Multimodal Yapay Zeka Nasıl Çalışır?
Çok modlu yapay zeka, herhangi bir yapay zeka ve makine öğrenimi modelinde, yani verilerin öğrenildiği ve yorumlandığı ve daha sonra bu verilere dayalı olarak yanıtların üretildiği süreci tanımlayan algoritmalarda oluşturulan benzer bir yaklaşımı izler.
Yanıt oluşturulduktan sonra kullanıcıların onayı veya geri bildirimi ile birlikte çıktı, model içinde sürekli iyileştirmeleri ve geliştirmeleri teşvik etmek için modele geri döndürülür.
Bir dizi 3 ana bileşen birlikte çok modlu bir yapay zeka oluşturur. Bunlar: Girdi modülü, fushion modülü ve çıktı modülüdür. Bunu yaparken, bu teknoloji insan algısını daha doğru bir şekilde simüle edebilir.
- Girdi Modeli: Bu modül, her biri belirli bir veri türünü almak ve işlemekten sorumlu olan çok sayıda tek modlu sinir ağına sahiptir.
- Füzyon Modülü: Füzyon modülü gelen verileri toplar, verilerin modalitesine göre birleştirir ve işler. Bu veri füzyon süreci çeşitli veri işleme ve matematiksel teknikleri içerir.
- Çıktı Modülü: Adından da anlaşılacağı gibi bu modül çıktıları oluşturur ve kullanıcıya sunar.
Multimodal AI’ın Arkasındaki Teknoloji
Multimodal AI, anlama ve yaratıcılığı geliştirmek için metin, görüntü ve sesi birleştirerek füzyon prensibiyle çalışır. Temel olarak, insan beyninin sinir ağlarını taklit eden bir yapay zeka dalı olan derin öğrenme yatmaktadır. Multimodal füzyon olarak bilinen bir süreç sayesinde, bu ağlar farklı modalitelerden gelen bilgileri entegre ederek yapay zekanın birden fazla alanda içeriği anlamasına ve üretmesine olanak tanır.
1. Metin-Görüntü Oluşturma
Multimodal AI’ın temel işlevlerinden biri metin-görüntü oluşturmadır. Yapay zeka, konvolüsyonel sinir ağları (CNN’ler) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN’ler) gibi gelişmiş sinir ağlarını kullanarak metinsel açıklamaları görsel temsillere dönüştürür. Bu süreç, metni anlamsal bir uzaya kodlamayı ve bir görüntüye kod çözmeyi içerir, böylece dil ve görme arasındaki boşluğu etkili bir şekilde kapatır.
2. Görüntüden Metin Oluşturma
Multimodal AI görüntülerden metinsel açıklamalar da oluşturabilir. Görüntü altyazısı ve içerik oluşturma gibi görevler için önemli bir araçtır. Görüntü özelliği çıkarma ve doğal dil işleme (NLP) gibi tekniklerden yararlanan yapay zeka, görsel içeriği analiz eder ve tutarlı metinsel açıklamalar üreterek altta yatan görsel semantiğe ilişkin içgörüler sağlar.
3. Sesten Görüntü Oluşturma
Metin ve görüntülere ek olarak Multimodal AI, ses işleme ve görüntü sentezleme tekniklerinin birleştirilmesiyle elde edilen ses girdilerinden de görüntü oluşturabilir. Ses dalga formlarını spektrogramlara dönüştürerek ve çekişmeli üretici ağ (GAN’lar) gibi üretken modellerden yararlanarak, yapay zeka, çevresel sesleri veya sesli içerikleri görsel temsillere dönüştürerek yaratıcı ifade ve erişilebilirlik için yeni olanaklar sunar
Multimodal AI’ın 3 Temel Özelliği
Carnegie Mellon tarafından hazırlanan bir makaleye göre, her çok modlu yapay zeka modelinin üç temel özelliği vardır: heterojenlik, bağlantılar ve etkileşimler.
1. Heterojenlik
Farklı veri türleri; nitelikleri, yapıları ve gösterim biçimleri açısından birbirinden farklıdır. Bu nedenle, çok modlu bir yapay zekânın çeşitli veri türlerini ve onların kendine özgü, çeşitli yapılarını ve özelliklerini işleyebilmesi gerekir.
2. Bağlantılar
Bağlantılar, farklı veri türlerinin genellikle benzer anlamları paylaştığı anlamına gelir. Veri türleri farklı olsa da aynı şeyi tanımlamaktadır. Bu nedenle, çok modlu bir yapay zeka modeli bu tür bağlantıları ve bağlantıları bulma ve anlama yeteneğine sahip olmalıdır.
3. Etkileşimler
Metin, görüntü veya diğer veri türleri bir araya getirildiğinde birbirlerine yardımcı olabilir. Örneğin, bir görüntü metindeki belirsiz bir şeyi açıklığa kavuşturmaya yardımcı olabilir veya bunun tersi de geçerlidir. Çok modlu yapay zeka sadece her bir parçaya bakmakla kalmaz, daha eksiksiz bir anlayış sağlamak için birlikte nasıl çalıştıklarına da bakar.
Çok Modlu Yapay Zekâ Modellerinin En İyi Örnekleri
Çok modlu yapay zekânın en iyi örnekleri aşağıdakileri içermektedir:
1. GPT-4 Vision
OpenAI tarafından geliştirilen bu çok modlu yapay zekâ sürümü, görselleri analiz ederek içeriklerini ve bağlantılarını anlama konusunda oldukça başarılıdır. GPT-4’ün geliştirilmiş bir versiyonudur ve yalnızca metin değil, aynı zamanda görsel içerik üretip işleyebilir.
2. DALL-E 3
OpenAI tarafından DALL-E 2’nin devamı olarak piyasaya sürülen bu son sürüm, metinden görsele içerik üretimine odaklanır. Kullanıcıların karmaşık metin açıklamalarını ve komutlarını yorumlayarak sanatsal ve yaratıcı görsel stiller oluşturabilir.
3. Gemini
Google tarafından geliştirilen Gemini, metinlerin yanı sıra görsel, ses ve video gibi farklı veri türlerini işleyebilir. Görsel verilerle metinsel verileri birleştirerek anlamlı analitik içgörüler sunar.
4. ImageBind
Meta AI tarafından geliştirilen bu güçlü çok modlu yapay zekâ, altı farklı veri biçimini işleyebilir: metin, görsel, ses, video, termal görüntü ve derinlik verisi. Çok yönlü bilgileri anlayarak bu modlarda çıktılar da üretebilir.
5. Claude 3.5 Sonnet
Anthropic tarafından geliştirilen bu model, görselleri işleyerek bağlama duyarlı çıktılar üretmede etkilidir. Özellikle içerik üretimi, etkileşimli hikâye anlatımı ve yaratıcı yazım gibi alanlarda başarılı uygulamalarıyla öne çıkar.
6. LLaVA
LLaVA (Large Language and Vision Assistant), açık kaynaklı bir çok modlu yapay zekâdır. Metin ve görsel tabanlı veri isteklerini işleyebilir, mantık yürütebilir, anlayabilir ve yanıt verebilir.
7. Google’ın Multimodal Transformer (MTN) Modeli
Bu çok modlu yapay zekâ modeli, metin, görsel ve video gibi farklı kaynaklardan gelen bilgileri entegre edip işler. Tek bir birleşik mimari üzerinden, farklı modlar arasında bağlama duyarlı, anlamlı yanıtlar üretir.
Multimodal AI’ın Faydaları
Aşağıdaki listede multimodal yapay zekanın sunduğu bazı temel faydalar yer almaktadır.
1. Daha İyi Bağlamsal Farkındalık ve Anlama
Çok modlu yapay zeka modelleri, çeşitli kaynaklardan gelen bilgileri birleştirir ve bunları aynı anda birden fazla modda analiz eder ve yorumlar. Bu da modele her bir veri türü, bağlamı ve bağlantıları hakkında daha geniş, çok yönlü ve kapsamlı bir anlayış kazandırır.
Örneğin, çok modlu bir yapay zekaya bozuk bir dizüstü bilgisayarın resmini verdiğinizi ve ”Açılmıyor” dediğinizi varsayalım. Bu durumda, hem görsel imgeyi hem de metinsel şikayetleri katmanlı bir şekilde anlayarak sorunu çözmenize yardımcı olur.
2. Alanlar Arası Öğrenme
Çeşitli veri modalitelerini işlemenin yanı sıra bunlardan da öğrenir, bu da birden fazla alan arasında anlamlı bağlantılar kurmasına yardımcı olur. Örneğin, insanların duyguları nasıl tanımladığını (metin/ses) ve bu duyguların nasıl göründüğünü (görüntüler/video) bilebilir. Bu, ruh sağlığı desteği, eğlence ve eğitimde değerli olan ses tonu ve yüz ifadesinden duyguları anlamak gibi entegre bilgi gerektiren görevleri yerine getirmesini sağlar.
3. Gelişmiş Yaratıcılık ve Problem Çözme Becerileri
Çok modlu yapay zekanın verileri harmanlama potansiyeli, içerik oluşturma gibi alanlarda yardımcı olarak daha yaratıcı fırsatların ve fikirlerin ortaya çıkmasını sağlar. Ayrıca, multimedya içeriğini analiz etmek gibi karmaşık durumların da üstesinden gelebilirler. Bu sorunlara ve verilere insanlar gibi doğal ve yaratıcı bir şekilde yaklaşırlar.
4. Daha Doğru Çıktılar
Çeşitli veri türlerine erişimleri sayesinde, yanıtlarını çapraz kontrol edebilir ve doğrulayabilirler, böylece hata olasılığını azaltırlar. Örneğin, hasta notları, röntgen görüntüleri ve semptomların sesli açıklaması dahil olmak üzere çok katmanlı girdi alan bir sağlık asistanı, daha güvenilir teşhis ve önerilere sahip olacaktır.
5. Daha Sezgisel Kullanıcı Deneyimi
Çok modlu yapay zekanın en iyi yanı, kullanıcılarla bir insan gibi doğal ve esnek bir şekilde etkileşime girmesidir. Kullanıcı ister bir komut söylesin, ister bir fotoğraf yüklesin ya da bir soru yazsın, yapay zeka bunu işleyebilir. Bu, özellikle engelli, dijital okuryazarlığı düşük olan veya yazmak yerine görsel veya sözlü girdiyi tercih eden kullanıcılar için arayüzleri daha insan dostu hale getirir.
Multimodal AI’ın Kullanım Örnekleri
Çok modlu yapay zeka ile ilgili kullanım örnekleri aşağıdakileri içermektedir:
1. Bilgisayarlı Görü
Geleneksel bilgisayarla görme yalnızca görsel verilere odaklanırken, multimodal yapay zeka verilerin bağlamını anlamak ve yorumlamak için bunun ötesine geçer. Görüntü altyazısı, görsel soru yanıtlama, sahne anlama, içerik denetimi, tıbbi görüntüleme analizi, ürün tanıma, gözetim ve anormallik tespiti gibi görevler için kullanışlıdır. Görüntüleri sadece görmekle kalmaz, okur, duyar ve anlar, böylece güçlü ve akıllı analizler yapmasını sağlar.
2. Belge Transkripsiyonu ve Çıkarımı
Geleneksel OCR’nin aksine multimodal yapay zeka bir belge türünü diğerine zahmetsizce dönüştürebilir. Gelişmiş OCR özellikleri, veri türünün bağlamını anlamasına yardımcı olarak transkripsiyon ve dönüştürmeyi daha doğru ve anlamlı hale getirir.
Bu, form ve fatura işlemenin otomatikleştirilmesinde, el yazısının tanınmasında, çok dilli belgelerin anlaşılmasında, yasal belgelerin analiz edilmesinde, tabloların çıkarılıp yorumlanmasında ve kimlik bilgilerinin doğrulanmasında yardımcı olur.
3. Robotik
Robotlar gerçek dünya senaryolarında çalışmak üzere üretilmiştir, bu da çok modlu yapay zekayı gelişim aşamalarında çok önemli hale getirmektedir. Robotların insan niyetini ve çevresindeki ortamı daha kapsamlı ve daha zengin bir şekilde anlamasına yardımcı olur.
Çok modlu yapay zeka yetenekleri sayesinde bu robotlar verilere dokunabilir ve bunları birleştirerek onları daha uyumlu, zeki ve karmaşık durumların üstesinden gelebilecek hale getirebilir. Bu aynı zamanda karar verme becerilerini geliştirerek gerçek hayattaki sorunlarda daha isabetli olmalarını sağlar.
4. Perakende
Çok modlu yapay zeka yetenekleriyle donatılmış yapay zeka asistanları, alışveriş yapanlara hayal ettikleri bedene dakikalar içinde ulaşmalarında yardımcı olur.
Gelişmiş görsel aramanın yanı sıra multimodal yapay zeka mağaza içi deneyimi geliştirmek ve sanal deneme ve artırılmış alışverişi iyileştirmek için de yararlıdır.
5. Artırılmış Gerçeklik ve Sanal Gerçeklik
AR & VR teknolojisinde çok modlu yapay zeka kullanıldığında, görsel, işitsel ve metinsel farkındalığı birleştirerek daha akıllı ve sürükleyici bir deneyim yaratır. Kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak için dinamik, yaşam benzeri ortamlar oluşturmak için daha doğal etkileşimleri ve dokunsal geri bildirimi kolaylaştırır.
Eğitim ve öğretim, sürükleyici alışveriş deneyimleri, sanal turizm ve kültürel keşif, eğlence ve oyun ve uzaktan, sanal toplantılar gibi çeşitli amaçlar için kullanılabilir.
6. Güvenlik
Çok modlu yapay zeka güvenlik sistemlerinde kullanıldığında, tehditlerin ve olağandışı davranışların ve seslerin daha akıllıca ve proaktif bir şekilde belirlenmesine yardımcı olur. Güvenliği artırmak, yanlış pozitifleri azaltmak ve yanıt süresini hızlandırmak için ses girdileri, metin raporları, video beslemeleri ve duyusal verilerden gelen verileri birleştirir.
Öncelikle gözetim ve tehdit tespiti, multimodal biyometrik kimlik doğrulama, kalabalıklarda anormallik tespiti, olay yeniden yapılandırma ve güvenli belge yönetiminde kullanılır.
7. Müşteri Hizmetleri
Çok modlu yapay zeka, destek sistemlerinin metin, ses ve görüntülerin bir karışımını anlamasını ve bunlara yanıt vermesini sağlayarak müşteri hizmetlerini geliştirir. Müşteriler ekran görüntülerini yükleyebilir, sorunları sözlü olarak açıklayabilir veya sorgularını yazabilirken, yapay zeka tüm girdileri birlikte işler.
Bu da daha hızlı sorun çözümü, daha doğru yanıtlar ve kanallar arasında sorunsuz, insan benzeri bir destek deneyimi sağlar.
Çok Modlu Yapay Zekanın Geleceği
MIT Technology Review tarafından hazırlanan ve bu tür ürünlerin gelişiminin kısa sürede artmasının beklendiğini söyleyen rapor göz önüne alındığında, çok modlu yapay zekanın geleceği umut verici görünmektedir. Yani Google’ın Gemini’si gibi tek bir altyapı içinde birleştirilmiş modeller bekleyebilirsiniz.
Gelecekte, modlar arası etkileşim; çıktıların bağlamsal olarak daha bilinçli ve tutarlı hâle gelmesi amacıyla gelişmiş mekanizmalarla daha da rafine edilecek ve geliştirilecektir. Araştırmacılar ve geliştiriciler ise bu sistemlerin bazılarını açık kaynak olarak sunarak, iş birliklerine ve teknolojik ilerlemelere zemin hazırlamayı hedeflemektedir.
Daha fazla gelişme ve hassas ayar ile birlikte, gerçek hayat senaryolarında bizimle iletişim kuran, bizi anlayan ve insan gibi davranan çok modlu yapay zekâ sistemleri inşa edilebilecektir. Bu araçların, yalnızca sürücüsüz araçlarla sınırlı kalmayıp, hayal gücümüzün ötesinde birçok sektörde farklı biçimlerde uygulanması beklenmektedir.
En Çok Sorulan Sorular
1. Multimodal AI nedir ve geleneksel AI’dan farkı nedir?
Multimodal AI, genellikle tek bir veri türüne odaklanan geleneksel üretken yapay zekanın aksine birden fazla kaynaktan gelen verileri aynı anda analiz edebilen ve anlayabilen sistemleri kapsar. Bu çok yönlü yaklaşım, çeşitli uygulamalarda daha derin içgörüler ve daha etkili problem çözme sağlar.
2. Çok modlu yapay zeka, çeşitli veri kaynakları aracılığıyla bağlam anlayışını nasıl geliştirir?
Multimodal yapay zeka, çeşitli modalitelerden gelen girdileri birleştirerek bağlam anlayışını geliştirir ve verilerin daha zengin yorumlanmasına olanak tanır. Örneğin, hem metni hem de videoyu analiz eden bir yapay zeka, sözlü iletişimin yanı sıra duygusal ifadeleri de ayırt edebilir ve bir durumun daha incelikli bir görünümünü sağlayabilir.
3. Robotik ve veri analizinde multimodal yapay zekanın temel uygulamaları nelerdir?
Robotikte multimodal yapay zekanın temel uygulamaları arasında gelişmiş algılama yetenekleri ve çeşitli duyusal girdilere dayalı gerçek zamanlı karar verme yer alır. Veri analizinde multimodal yapay zeka uygulamaları, dokümantasyon incelemesini ve sensör verilerinin işlenmesini kolaylaştırarak daha derin içgörülerin ortaya çıkmasını sağlar ve operasyonel verimliliği artırır.
4. Unimodal ve multimodal yapay zeka nedir?
Aralarındaki temel fark, çok modlu bir yapay zeka modeli birden fazla veri türü ve modalitesini ele alabilir, işleyebilir, entegre edebilir ve bunlarla çalışabilirken, tek modlu bir yapay zeka modelinin bu çeşitliliği ele alma yeteneğine sahip olmamasıdır.
5. Multimodal yapay zeka örneği nedir?
Bazı çok modlu yapay zeka örnekleri şunlardır: GPT-4 Vision, DALL-E 3, Gemini ve ImageBind.
6. ChatGPT çok modlu mu?
Evet, ChatGPT çok modlu yeteneklere sahiptir, bu da kullanıcılarla birden fazla girdi biçiminde etkileşime girmesine ve onu çok modlu bir yapay zeka haline getirmesine olanak tanır.
