Yapay Zekada
Son Üç Yıldaki Yenilikçi Gelişmeler
Büyük Dil Modellerinden Üretken Yapay Zekaya, Donanım Gelişmelerinden Uygulama Alanlarına Kapsamlı Bir Değerlendirme
Anahtar Gelişmeler
- GPT-4 ve Claude 3.5 gibi gelişmiş LLM'ler
- Çoklu ortam üretken modeller
- Özel AI çipleri ve donanım
- Sağlık ve finans uygulamaları
Etki Alanları
Genel Bakış
Son üç yılda yapay zeka (YZ) alanında, Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ve Üretken Yapay Zeka (Generative AI) başta olmak üzere çarpıcı ilerlemeler kaydedildi. GPT serisi, Claude, Gemini gibi modeller daha yetenekli ve çoklu ortam özellikleri kazandı.
Teknolojik Atılımlar
- Algoritma ve donanımda verimlilik artışı
- Ölçeklenebilirlik iyileştirmeleri
- Küçük Dil Modelleri (SLM'ler) öne çıkması
Uygulama Alanları
- Sağlıkta teşhis ve ilaç keşfi
- Finansta risk yönetimi
- Otomotivde otonom sürüş
- Eğitimde kişiselleştirilmiş öğrenme
1. Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ve Üretken Yapay Zeka
1.1. GPT Serisi ve Diğer LLM'lerdeki Gelişmeler
Mart 2023
GPT-4 tanıtıldı
GPT-4, çoklu ortam (metin ve görüntü işleme) yetenekleri, gelişmiş karmaşık talimatları anlama, genişletilmiş bağlam penceresi ve güçlendirilmiş güvenlik önlemleriyle öne çıktı [3].
2025
GPT-4.5 ve yeni modeller
OpenAI GPT-4.5'i piyasaya sürdü ve API için GPT-4.1 ile o3 ve o4-mini modellerini tanıttı. GPT-4.1, kodlama görevlerinde %21,4 daha iyi performans gösterirken, maliyetleri %26 düşürdü [6].
Önemli LLM'lerin Karşılaştırması
| Model Adı | Geliştirici | Çıkış Tarihi | Önemli Özellikler | Bağlam Penceresi |
|---|---|---|---|---|
| GPT-3.5 (ChatGPT) | OpenAI | Kasım 2022 | Sohbet odaklı, RLHF ile ince ayar | 4K-16K |
| GPT-4 | OpenAI | Mart 2023 | Çoklu ortam, gelişmiş akıl yürütme | 128K |
| GPT-4.1 / o3-pro | OpenAI | Nisan/Haziran 2025 | Maliyet düşüşü, 1M token bağlam | 1M+ |
| Claude 3.5 Sonnet | Anthropic | Ekim 2024 / Şubat 2025 | Bilgisayar kullanımı, hibrit akıl yürütme | 200K+ |
| Claude Opus 4 | Anthropic | Mayıs/Haziran 2025 | Lider kodlama, SWE-bench %72.5 | 200K+ |
| Gemini 2.0 / 2.5 | Aralık 2024 / 2025 | Yerel çoklu ortam, Google entegrasyonu | 1M+ |
1.2. Üretken Yapay Zekanın Yükselişi ve Çoklu Ortam Üretimi
2022: Metinden Görüntü Devrimi
OpenAI'in DALL·E 2 ve Stability AI'in Stable Diffusion gibi modeller, kullanıcıların metinsel betimlemelerden yüksek kaliteli görseller oluşturmasına olanak tanıdı [17] [18].
2024: Video Üretiminde Sıçrama
OpenAI'in Sora'sı 1080p çözünürlüğe kadar 20 saniyelik videolar üretebilirken, Midjourney V1 ve Google Veo 3 gibi modeller de bu alanda öne çıktı [19].
1.3. Açık Kaynak LLM'ler ve Demokratikleşme Çabaları
Stable Diffusion
2022'de açık kaynak lisanslaması ile metinden görüntü oluşturma teknolojisinin geniş kitlelere ulaşmasını sağladı
Hugging Face
Pollen Robotics'i satın alarak robotik alanında açık kaynak girişimlerini hızlandırdı
DeepMind
AlphaFold 3 veri kümelerini küresel sağlık araştırmaları için yayınladı
2. Algoritma ve Model Mimarilerindeki İlerlemeler
2.1. Dönüştürücü (Transformer) Mimarilerinin Evrimi
Dönüştürücü (Transformer) mimarisi, son üç yılda modern üretken modellerin çoğunun temelini oluşturmaya devam etmiştir [17]. İnovasyonlar, bu modellerin ölçeklendirilmesi, eğitim verimliliğinin artırılması ve daha uzun metin dizileri üzerinde bağlamı anlama yeteneklerinin iyileştirilmesi üzerine odaklanmıştır.
DeepMind RT-2
Robotics Transformer modeli, web ölçeğindeki verilerden robotik kontrolü öğrenen gelişmiş bir model olarak Transformer mimarisinin robotik alanındaki uygulamalarına örnektir [25] [26].
- Doğal dil talimatlarını yorumlama
- Sıfırdan öğrenme (zero-shot learning)
- Çoklu ortam girişlerinden öğrenme
SIMA Ajanı
Scalable Instructable Multiword Agent, çeşitli 3B sanal ortamlarda doğal dil talimatlarını anlayan ve takip eden bir AI ajanıdır [27].
- 3B sanal ortamlarda çalışma
- Doğal dil anlama
- Önceden eğitilmiş modellerden oluşma
2.2. Verimlilik ve Ölçeklenebilirlik için Yeni Yaklaşımlar
RLHF Tekniği
İnsan geri bildiriminden öğrenilen pekiştirmeli öğrenme, model çıktılarını insan değerleriyle uyumlu hale getirmek için standart haline geldi.
Zincirleme Düşünce
Chain-of-Thought ve akıl yürütme geliştirmeleri, LLM'lerin mantıksal çıkarım ve karmaşık problem çözme performansını artırdı.
Model Damıtma
DeepSeek-R1'in model damıtma teknikleri, büyük modellerden öğrenilen akıl yürütme kalıplarının daha küçük modellere aktarılmasını sağladı.
Token Verimliliği İyileştirmeleri
Anthropic Token Optimizasyonu
Mart 2025'te duyurulan yeni özellikler
2.3. Küçük Dil Modelleri (SLM'ler) ve Verimli Model Eğitimi
Küçük Dil Modelleri (SLM'ler) ve verimli model eğitimi teknikleri, son dönemde giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Bu modeller, daha az kaynak gerektirirken gelişmiş yeteneklere sahip olabilmektedir.
| Model Adı | Geliştirici | Parametre Sayısı | Önemli Özellikler | Hedef Platform |
|---|---|---|---|---|
| Gemma 3 | 1B - 27B | Açık ağırlıklı, CPU ve uç cihazlar için optimize | Uç cihazlar | |
| Gemma 3n | 4B'ye kadar | Tüketici donanımı için optimize, çoklu ortam | Tüketici donanımı | |
| NVIDIA Hymba-1.5B | NVIDIA | 1.5B | Mamba-attention hibrit mimarisi | Ajanlık sistemleri |
| DeepSeek-R1-Distill | DeepSeek | 1.5B - 8B | Güçlü sağduyu muhakeme, model damıtma | Ajanlık sistemleri |
| Microsoft Phi Serisi | Microsoft | Değişken | Maliyet-etkin, uç cihazlar için | Uç cihazlar |
Verimlilik Avantajları
- Daha az hesaplama kaynağı gereksinimi
- Küçük veri kümeleriyle yüksek performans
- Uç cihazlarda çalışabilme yeteneği
- Hızlı yanıt süreleri
Dağıtık Eğitim
INTELLECT-2 projesi, 32 milyar parametreli bir modelin, izinsiz ve küresel olarak dağıtılmış bir bilgi işlem katılımcıları ağı üzerinden merkezi olmayan bir pekiştirmeli öğrenme çerçevesi kullanılarak eğitilmesini sağlamıştır [11].
3. Donanım ve Altyapı Gelişmeleri
3.1. Özel Amaçlı AI Çiplerinin Geliştirilmesi
Nvidia Grace Blackwell Platformu
Mart 2025'te "AI kişisel süper bilgisayarlarının" yeni bir serisini duyurdu. DGX Spark ve DGX Station, çeşitli boyutlardaki AI modellerini kenarda (edge) prototipleme, ince ayar yapma ve çalıştırma olanakları sunuyor [30].
Arm Platformları
Haziran 2025'te AI güvenliği, mobil grafikler, açık kaynak araçlar ve otomotiv yazılımı alanlarında heyecan verici gelişmeler duyurdu. Neoverse, Niva, Lumex, Zena ve Orbis gibi yeni platform isimleriyle yaklaşımını yeniledi [32].
ACCESS AI Çip Merkezi Gelişmeleri
HKUST Unicorn Day 2025'te çığır açan araştırma başarılarını sergiledi. HarbourTek adlı yeni bir şirket kurarak AI çiplerindeki araştırma ve geliştirme başarılarını ticarileştirmeye odaklandı [33] [34].
3.2. Bulut Bilişim ve Dağıtık Eğitim Altyapıları
Stargate Projesi: 500 Milyar Dolarlık AI Veri Merkezi
Oracle
Altyapı sağlayıcı ve proje lideri
OpenAI
AI model geliştirme ve eğitim
MGX & SoftBank
Küresel yatırım ve dağıtım
Bu girişim, genel amaçlı bulut mimarisinin yerini özelleştirilmiş, yüksek performanslı bilgi işlem ortamlarına bıraktığını göstermektedir [35].
Model Bağlam Protokolü (MCP)
Cloudflare, AI ajanlarının harici hizmetlerle etkileşime girmesine izin veren açık bir standart olan MCP için uzak bir sunucu duyurdu [36].
- Güvenli ve kontrollü etkileşim
- Harici hizmet entegrasyonu
- Bulut tabanlı AI uygulamaları
Dağıtık Eğitim Altyapıları
INTELLECT-2 projesi, 32 milyar parametreli bir modelin, izinsiz ve küresel olarak dağıtılmış bir bilgi işlem katılımcıları ağı üzerinden merkezi olmayan bir pekiştirmeli öğrenme çerçevesi kullanılarak eğitilmesini sağladı [11].
4. Uygulama Alanlarındaki Genişleme ve Derinleşme
4.1. Sağlık ve Tıp Alanındaki Yenilikler
AI ile Tasarlanan İlaçlar
DeepMind'ın yan kuruluşu Isomorphic Labs, onkoloji, kardiyovasküler hastalıklar ve nörodejenerasyon alanlarında AI ile tasarlanan ilaçlar üzerinde çalışmaktadır [37]. DeepMind'ın AlphaFold'u, araştırmacıların tanımladığı neredeyse tüm 200 milyon proteinin yapısını tahmin ederek bu alanda çığır açmıştır.
Sağlık AI Kıyaslamaları
OpenAI, Mayıs 2025'te HealthBench'i tanıttı; bu, hem bireysel kullanıcılar hem de klinisyenler arasında geniş bir sağlıkla ilgili sohbet konuşması dağılımında dil modeli performansını değerlendiren bir kıyaslama aracıdır [38] [39].
Son Gelişmeler (Haziran 2025)
Accu-Chek SmartGuide Predict
Roche ve IBM işbirliğiyle geliştirilen uygulama, kan şekeri trendlerini iki saat önceden tahmin edebiliyor [40] [41].
GRAPE AI Modeli
Alibaba'nın DAMO Akademisi, rutin BT taramalarından erken evre mide kanserini tespit eden bir AI modeli tanıttı.
FDA INTACT
FDA, ilaç incelemelerini ve risk değerlendirmelerini kolaylaştırmak için kurum çapında ilk AI aracını devreye aldı.
4.2. Finans Sektöründe Yapay Zeka Uygulamaları
AI Liderlik Pozisyonlarında Artış
Haziran 2025'te, finansal kuruluşların AI yeteneklerini geliştirmeye yönelik önemli atılımlar gözlemlendi. Bankalar ve finans kuruluşları, AI stratejilerini yönetmek üzere yeni liderlik pozisyonları oluşturdu [47].
NatWest
Dr. Maja Pantic
Danske Bank
Kasper Tjørntved Davidsen
Tradeweb
Sherry Marcus
IBM Araştırması: AI'nın Finansal Etkisi
IBM'in bir çalışması, üretken YZ'nin 2025'te bankaların finansal performansını artıracağını öngörmektedir [48].
AI Destekli Çözümler
- IBM Envizi - Sürdürülebilirlik veri yönetimi
- IBM Planning Analytics - Finansal performans yönetimi
- Agentic YZ - Veri hazırlama otomasyonu
Finansman Otomasyonu
Finansman otomasyon fintechi Tipalti, AI destekli hazire otomasyon çözümü Statement'ı satın aldı. Bu, AI'nın finansal operasyonları optimize etme ve otomatikleştirme yönündeki artan eğilimini yansıtıyor.
4.3. Otomotiv Endüstrisi ve Otonom Sürüş Teknolojileri
Otonom Araç Pazarı Büyümesi
2025 yılına gelindiğinde, AI'nın otonom araç teknolojisinin arkasındaki itici güç olduğu görülüyor. Otonom araç pazarı, deneysel prototiplerden giderek daha sofistike, ticari olarak uygulanabilir teknolojilere geçiş yaparak son yıllarda önemli ölçüde gelişti [50].
Pazar Projeksiyonları
Ana Oyuncular ve Yatırımlar
Üretken AI'nın Rolü
Üretken Yapay Zeka'nın otonom sürüş alanında da önemli bir rol oynadığı görülüyor. Trajektori üretimi alanı, belirsizliği, sosyal etkileşimleri ve uzun vadeli çoklu ajan dinamiklerini modelleme ihtiyacıyla motive olarak üretken paradigmalara doğru dönüştürücü bir değişim yaşıyor [51].
Yol Güvenliği AI Çözümleri
Haziran 2025'te, yol güvenliğini artırmaya yönelik AI tabanlı çözümlerde de gelişmeler görüldü. Obvio adlı girişim, tehlikeli ABD kavşaklarına güneş enerjisiyle çalışan AI kameraları yerleştirdi [40] [41].
4.4. Eğitimde Yapay Zeka Kullanımı ve Kişiselleştirilmiş Öğrenme
AI'nın Eğitimdeki Rolü
Yapay zeka, eğitim sektöründe kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunma, idari görevleri otomatikleştirme ve eğitim içeriği oluşturma potansiyeliyle dikkat çekmektedir. Son yıllarda, AI tabanlı eğitim araçları ve platformları giderek daha yaygın hale gelmiştir.
Öğrenci Destek Sistemleri
AI asistanları öğrencilere soru sorma ve anlamadıkları konuları tekrar etme konusunda yardımcı olabilir.
Öğretmen Destek Araçları
AI öğretmenlere, öğrenci performansını izleme, ödevleri değerlendirme ve müfredatı optimize etme konularında destek sağlayabilir.
Uygulama Alanları (Haziran 2025)
Yazma Becerileri Geliştirme
AI modelleri, öğrencilerin yazma becerilerini geliştirmelerine yardımcı olmak için kullanılabilir.
Matematik Problem Çözme
Öğrencilerin matematik problemlerini çözmelerine destek sağlayan AI sistemleri.
Dil Öğrenme
Yeni diller öğrenmeye yardımcı olan AI tabanlı uygulamalar.
Dikkat Edilmesi Gerekenler
- • Veri gizliliği endişeleri
- • Algoritmik önyargı riskleri
- • Eleştirel düşünme becerilerinin korunması
DeepMind, UNESCO ile işbirliği yaparak eğitim araçları geliştirmiştir [23]. Eğitimcilerin ve politika yapıcıların, AI'nın potansiyel faydalarını en üst düzeye çıkarırken, olası riskleri de en aza indirmek için stratejiler geliştirmesi gerekmektedir.
4.5. Bilimsel Araştırma ve Keşifte Yapay Zeka
Bilimsel Atılımlar
Yapay zeka, bilimsel araştırma ve keşif süreçlerini hızlandırmak ve dönüştürmek için giderek daha önemli bir araç haline gelmektedir. AI, büyük veri kümelerini analiz etme, karmaşık modeller oluşturma ve yeni hipotezler üretme konularında bilim insanlarına yardımcı olmaktadır.
Protein Dizileme Modelleri
2024 yılında, ESM3 ve AlphaFold 3 gibi büyük ölçekli, yüksek performanslı protein dizileme modellerinin ortaya çıkması, protein yapısı ve fonksiyonunun anlaşılmasında çığır açmıştır [55].
AlphaEvolve
Google DeepMind tarafından geliştirilen evrimsel kodlama ajanı, çeşitli bilimsel ve mühendislik alanlarında algoritmaları özerk olarak keşfetmek ve optimize etmek için tasarlanmıştır [11].
Süper Bilgisayar Altyapıları
Doudna Süper Bilgisayarı
ABD Enerji Bakanlığı'nın Dell ve NVIDIA ile işbirliği içinde geliştirdiği süper bilgisayar, bilimsel atılımlar için önemli bir kaynak olacaktır. 2026'da faaliyete geçmesi planlanan bu süper bilgisayar, füzyon enerjisi ve kuantum araştırmalarında öncekilere göre 10 kat performans artışı vaat etmektedir [40] [41].
xAI ve Araştırma Ortaklıkları
xAI gibi şirketler, AI modellerini iklim değişikliği, uzay keşfi gibi konuları ele almak için araştırmacılarla ortaklık kurarak daha hızlı bilimsel keşif için çalışmaktadır [56].
4.6. Sanat, Tasarım ve Eğlence Sektörlerinde Yapay Zeka
Yaratıcı Süreçlerin Dönüşümü
Yapay zeka, sanat, tasarım ve eğlence sektörlerinde yaratıcı süreçleri yeniden şekillendirmekte ve yeni ifade biçimlerinin önünü açmaktadır. Üretken AI modelleri, metin, görüntü, müzik ve video gibi çeşitli medya türlerinde orijinal içerikler oluşturabilmektedir.
2022: Metinden Görüntü Devrimi
OpenAI'in DALL·E 2 ve Stability AI'in Stable Diffusion gibi modeller, yüksek kaliteli ve özgün görsel sanat eserlerinin üretimini demokratikleştirdi [17] [18].
2025: Video Üretiminde Sıçrama
Midjourney'in V1 video modeli, AI'nın sinematik kalitede video klipler üretebilme yeteneğini göstererek, AI destekli hikaye anlatımında yeni bir çağın başlangıcı olarak değerlendirilmektedir [7].
Devam Eden Tartışmalar
Telif Hakları
AI tarafından üretilen içeriğin telif hakları konusunda belirsizlikler
Eğitim Verisi Kullanımı
Sanatçıların eserlerinin eğitim verisi olarak kullanılması
İşgücü Etkisi
Sektördeki işgücü üzerindeki potansiyel etkiler
5. Toplumsal Etkiler ve Düzenleyici Çerçeveler
5.1. Yapay Zeka Etiği ve Güvenliği Tartışmaları
Küresel Standartlar ve İlkeler
UNESCO YZ Etiği Tavsiye Kararı
2021'de kabul edilen tavsiye kararı ile insan hakları merkezli bir YZ etiği yaklaşımını ortaya koymuş ve üye devletlere YZ sistemlerinin tasarımı, geliştirilmesi ve dağıtımında rehberlik edecek on temel ilke sunmuştur [60].
2025'te Yeniden Odaklanma
2025 yılında, önyargıyla mücadele, şeffaflık ve güven inşasına yeniden odaklanıldığı görülmektedir [56]. UNICRI ve LUMSA İnsan Akademisi, Haziran 2025'te Yapay Zeka, Etik ve İnsan Hakları konulu bir Yaz Okulu düzenleyecektir [59].
5.2. İşgücü Piyasasına Etkileri ve Geleceğin Becerileri
İşgücü Dönüşümü
Yapay zeka, işgücü piyasasında önemli dönüşümlere neden olmaktadır. Dünya Ekonomik Forumu'nun 2025 raporuna göre, teknolojik değişim, özellikle de YZ ve bilgi işleme teknolojileri, en büyük farklılaştırıcı etken olarak öngörülmektedir [66].
Geleceğin Becerileri
IBM SkillsBuild Programı
IBM SkillsBuild programı aracılığıyla, çeşitli topluluk kolejlerinde öğrencilere siber güvenlik ve veri analitiği alanlarında yeni sertifikalar sunulmaktadır [67].
G7 ve KOBİ'ler
G7 ülkeleri, YZ becerilerine sahip çalışanlarla KOBİ'leri bir araya getirerek operasyonel verimliliklerini ve rekabet güçlerini artırmayı planlamaktadır [61] [62].
Salesforce Müşteri Hizmetleri
Eylül 2024'te duyurulan müşteri hizmetleri AI ajanı, gelen müşteri konuşmalarını görüşme başına 2 ABD Doları gibi bir maliyetle ele alabilmektedir [70].
5.3. Veri Gizliliği ve Güvenlik Endişeleri
Gizlilik Koruma Çerçeveleri
Yapay zeka sistemlerinin yaygınlaşmasıyla birlikte veri gizliliği ve güvenliği endişeleri de artmaktadır. YZ modelleri, eğitimleri ve işlemleri için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar ve bu verilerin çoğu zaman kişisel ve hassas nitelikte olması, gizlilik ihlali risklerini beraberinde getirir.
UNESCO İlkeleri
YZ yaşam döngüsü boyunca mahremiyetin korunmasını ve geliştirilmesini, ayrıca yeterli veri koruma çerçevelerinin oluşturulmasını öngörmektedir [60].
G7 Taahhütleri
G7 liderleri, KOBİ'lerin kişisel verilere ve fikri mülkiyet haklarına saygı duyan YZ'yi benimsemelerini ve geliştirmelerini desteklemeyi taahhüt etmektedir [61].
Teknik Çözümler
Diferansiyel Gizlilik
Bireysel veri noktalarını korurken istatistiksel analiz yapmayı sağlar
Federated Learning
Veriyi merkezi olmayan şekilde işleyerek gizliliği korur
Homomorfik Şifreleme
Şifrelenmiş veri üzerinde işlem yapmayı mümkün kılar
Tüketici Endişeleri
KPMG ve University of Queensland tarafından 2023'te yapılan bir araştırma, tüketicilerin yaklaşık dörtte üçünün YZ'nin potansiyel riskleri konusunda endişeli olduğunu göstermiştir [71].
5.4. Yapay Zeka Yönetişimi ve Düzenleyici Girişimler
Küresel Düzenleyici Çerçeveler
Son üç yılda, yapay zekanın hızla gelişen yetenekleri ve potansiyel etkileri, küresel ölçekte YZ yönetişimi ve düzenleyici çerçevelerin oluşturulması ihtiyacını acil hale getirmiştir.
AB Yapay Zeka Yasası
Avrupa Birliği'nin Yapay Zeka Yasası (AI Act), bu alandaki en kapsamlı ve öncü düzenlemelerden biri olarak öne çıkmaktadır [73] [74].
Diğer Küresel Girişimler
OECD YZ İlkeleri
2019'da kabul edilen OECD YZ İlkeleri ile bu alanda öncü bir rol oynamıştır [72] [76].
ABD Düzenlemeleri
Federal düzeyde kapsamlı bir YZ yasası henüz mevcut olmamakla birlikte, çeşitli eyaletler kendi düzenlemelerini yürürlüğe koymaya başlamıştır [75].
Birleşik Krallık
2022 sonunda Algoritmik Şeffaflık Kayıt Standardı'nı yayınlayarak kamu sektörünün algoritmik araçları kullanırken bilgiyi nasıl açıklayacağını düzenlemiştir [72].
BM'nin Rolü
Birleşmiş Milletler de YZ yönetişimi konusunda aktif rol oynamaktadır. 2024'te BM Genel Kurulu, güvenli, güvenilir YZ sistemlerinin sürdürülebilir kalkınma için fırsatlarının değerlendirilmesi ve YZ kapasite geliştirme konusunda uluslararası işbirliğinin güçlendirilmesine yönelik iki karar kabul etmiştir [77].
Bölgesel Girişimler
Birleşik Arap Emirlikleri
Dubai Evrensel Yapay Zeka Maviprinti'nin (Dubai Universal Blueprint for Artificial Intelligence) Nisan 2024'te lanse edilmesi, YZ benimsemesini ve inovasyonu hızlandırmayı amaçlamaktadır [69].
California
Yapay Zeka Şeffaflık Yasası (SB 942), büyük üretken YZ sağlayıcılarının, görsel, işitsel veya video içeriğin oluşturulmasında veya değiştirilmesinde YZ kullanıldığında bunu açıkça beyan etmelerini zorunlu kılmaktadır [75].
6. Ticari Ürünler, Hizmetler ve Platformlar
6.1. Yapay Zeka Tabanlı Tüketici Uygulamaları ve Hizmetleri
ChatGPT ve Soğbet Robotları Devrimi
ChatGPT
OpenAI'in Kasım 2022'de piyasaya sürdüğü ChatGPT, geniş kitleler tarafından kullanılan ilk büyük dil modeli tabanlı sohbet aracı oldu [1].
Google Bard/Gemini
Google'ın sohbet robotu, daha sonra Gemini olarak yeniden markalandı ve gelişmiş özellikler sunmaya başladı.
Anthropic Claude
Anthropic'in Claude'u, özellikle zararsız ve dürüst olması için eğitilmiş bir LLM olarak öne çıktı.
Üretken İçerik Araçları
Özel Amaçlı Uygulamalar
Accu-Chek SmartGuide
Roche ve IBM işbirliğiyle geliştirilen diyabet yönetim uygulaması
Obvio AI Kameraları
Tehlikeli kavşaklara yerleştirilen güneş enerjili AI sistemleri