AI sektörü gelişimi ve Kripto Varlıklar ile entegrasyonu

Son yıllarda yapay zeka sektörü hızla gelişti ve dördüncü sanayi devriminin önemli bir parçası olarak görülüyor. Büyük dil modellerinin ortaya çıkışı, her sektörde verimliliği önemli ölçüde artırdı; Boston Consulting Group, GPT'nin ABD'de iş verimliliğini yaklaşık %20 artırdığını tahmin ediyor. Büyük modellerin genelleme yeteneği, yeni bir yazılım tasarım paradigması olarak kabul ediliyor; geleneksel hassas kod tasarımına kıyasla, günümüz yazılımları daha fazla genelleme temelli büyük model çerçevesine entegre edilerek daha iyi performans ve daha geniş mod destekleri elde ediyor. Derin öğrenme teknolojisi, AI sektörüne yeni bir refah dalgası getirdi ve bu dalga kripto varlıklar sektörüne de uzandı.

AI sektörünün gelişim süreci

Yapay Zeka sektörü 1950'lerden itibaren başlamış olup, akademik ve sanayi dünyası farklı dönemlerde yapay zekayı gerçekleştirmek için çeşitli teknik yollar önermiştir. Şu anda ana akım, makine öğrenimi tabanlı yöntemlerdir, bu yöntemlerin temel fikri makinelerin büyük veri setleri aracılığıyla sistem performansını iyileştirmesidir. Makine öğrenimi, esasen üç ana akıma ayrılır: bağlamsal, sembolik ve davranışsal; bunlar sırasıyla insanın sinir sistemini, düşüncesini ve davranışını taklit eder.

Şu anda, sinir ağlarını temsil eden bağlantıcı yaklaşım hakim konumdadır ve derin öğrenme olarak da bilinir. Sinir ağları, çok sayıda parametre ve veri ile karmaşık genel görevleri uyarlamak için girdi katmanı, çıktı katmanı ve birden fazla gizli katmana sahiptir. Derin öğrenme teknolojisi, erken dönem sinir ağlarından RNN, CNN'e ve modern Transformer gibi yöntemlere kadar birçok evrim geçirmiştir.

Yapay zeka gelişimi üç teknik dalga geçirdi:

1. 1960'lı yıllarda, sembolist teknoloji ilk dalgayı tetikledi ve genel doğal dil işleme ile insan-makine diyalogu sorununu çözdü.

2. 1990'lı yıllarda, IBM Deep Blue uluslararası satranç şampiyonunu yenerek, yapay zeka ikinci bir yükseliş dönemine girdi.

3. 2006'dan beri, derin öğrenmenin yükselmesi üçüncü dalgayı tetikledi. Derin öğrenmenin üç büyük ismi ilgili kavramları ortaya koydu, ardından RNN, GAN'dan Transformer gibi algoritmalar sürekli evrim geçirdi.

Son yıllarda AI alanında bir dizi dönüm noktası olmuştur:

• 2011'de IBM Watson, Jeopardy! bilgi yarışmasında insanları yendi.
• 2016'da AlphaGo, Go dünya şampiyonu Lee Sedol'u yendi.
• 2017 yılında Google, Transformer algoritmasını önerdi.
• 2018-2020 yılları arasında GPT serisi modeller sürekli olarak sınırları aştı
• 2023 yılında ChatGPT piyasaya sürüldü ve hızla yayıldı

Derin Öğrenme Endüstri Zinciri

Günümüzdeki önde gelen büyük dil modelleri derin öğrenme yöntemlerine dayanmaktadır. GPT gibi büyük modeller, yeni bir AI heyecanı başlattı ve birçok oyuncu bu alana akın etti. Derin öğrenmenin endüstri zinciri yapısını veri, hesaplama gücü gibi boyutlardan analiz edebiliriz.

Büyük model eğitimi esasen üç adımda gerçekleştirilir:

1. Ön Eğitim: Büyük miktarda veriye ve hesaplama gücüne ihtiyaç duyar, en fazla kaynak tüketen aşamadır.

2. İnce Ayar: Az sayıda yüksek kaliteli veri kullanarak model kalitesini artırmak.

3. Güçlendirme Öğrenimi: Geri bildirim yoluyla model çıktısını sürekli olarak yineleyerek optimize etmek.

Büyük modellerin performansını etkileyen üç ana faktör, parametre sayısı, veri miktarı/kaliteleri ve hesaplama gücüdür. GPT-3'ü örnek alırsak, 175 milyar parametreye sahiptir, eğitim verisi yaklaşık 570 GB'dir ve büyük bir hesaplama gücü desteğine ihtiyaç duyar.

Derin öğrenme endüstri zinciri esas olarak şunları içerir:

• GPU donanımı: Nvidia gibi firmalar yüksek performanslı GPU çipleri sağlamaktadır.
• Bulut Hizmetleri: AWS, Google Cloud gibi hesaplama gücü desteği sağlayanlar
• Veri: Çeşitli veri sağlayıcıları ve etiketleme şirketleri
• Veritabanı: Vektör veritabanı gibi büyük veri depolama
• Kenar cihazları: soğutma sistemi gibi destekleyici cihazlar
• Uygulama: Çeşitli dikey alanlardaki AI uygulamaları

Kripto Varlıklar ile AI'nin Birleşimi

Blok zinciri ve kripto varlıklar teknolojisi, AI endüstri zincirine yeni değer keşifleri ve yeniden yapılandırma mekanizmaları getirebilir:

1. Token ekonomisi, daha fazla insanın AI endüstrisinin her aşamasına katılmasını teşvik edebilir ve nakit akışını aşan kazançlar elde etmelerini sağlayabilir.

2. Dağıtık defter, veri ve model güvenilirlik sorunlarını çözebilir ve veri gizliliği koruması altında iş birliği sağlar.

3. Küresel değer ağı, atıl işlem gücünü harekete geçirebilir ve maliyetleri düşürebilir.

4. Akıllı sözleşmeler, AI modellerinin otomatik ticaretini ve kullanımını gerçekleştirebilir.

Şu anda Kripto Varlıklar ile AI'nin birleştiği ana yönler şunlardır:

• GPU bulut hesaplama pazarı: Render gibi projeler merkeziyetsiz hesaplama ağı sağlıyor.
• Veri Pazarı: EpiK Protokolü gibi AI'ye veri hizmeti sağlıyor
• ZKML: Gizlilik hesaplaması altında model eğitimi ve çıkarımını gerçekleştirmek
• AI Ajanı: Fetch.AI gibi projeler akıllı ajan ağları inşa ediyor
• AI kamu ağı: AI için tasarlanmış blok zincir ağı

Henüz erken aşamada olsa da, AI + Kripto Varlıklar uygulamalarının bu birleşimi, AI endüstri zincirini yeniden şekillendirme ve yeni değerler yaratma potansiyeline sahip. Gelecekte teknoloji ilerledikçe, bu iki alanın entegrasyonu daha da sıkı hale gelecektir.