“Makineler düşünebilir mi? – Alan Turing’in kafasında bu fikrin ortaya çıkmasından bu yana Yapay Zeka kavramı evrim geçirdi. Öyle ki 100 yıldan kısa bir süre içinde yapay zeka başlı başına bir teknolojik ve ekonomik devrim olma yolundadır. Speedinvest’ten Rick Hao, ResearchAndMarkets’ın en son tahminlerinin de Yapay Zeka pazarı için gelişen bir geleceğe işaret ettiğini açıklıyor.
Gerçekten de enstitü, yapay zekanın ticari kullanımının 2027 yılına kadar 1.8 trilyon dolar gelir elde edebileceğini belirtiyor. Ancak, şirketlerin %20’sinden daha azının yapay zeka sistemleri kullandığı bir zamanda, yolun tamamını elde etmek için hala uzun bir yol var. Bu yeni teknolojilerin optimizasyonu.
Pratikte, AI ve Makine Öğrenimi teknolojileriyle günlük olarak çalışan çalışanlara sorarsanız, düzgün çalışmasını sağlamak için insan müdahalesi bugün hala her yerde mevcuttur. Pazarlamalarını engelleyen bir zorluk.
Ancak, uygulama geliştirme ekiplerinin ve yapay zeka ile geliştirilmiş teknolojilerin karşılaştığı ana darboğazlardan biri, kodlarının optimizasyonudur. Bugünlerde çok az işlenen bir konu. Gerçekten de teknolojik başarıları aktaran yayınların çoğunluğu ilk soruna ve sonuçlara odaklanırsa, gelişim ve atılması gereken adımlar unutulan kavramlardır.
Kod, mühendislerin, kodlayıcıların, uzmanların oyun alanı, geliştirmesi boyunca teste tabi tutulur, böylece optimizasyonu hesaplanamaz bir saati temsil eder.
Her şey bir seçim meselesidir
Bu sıkıcı ve sıklıkla tekrarlanan iş, insan sermayesi ve elektrik tüketimi açısından enerji yoğundur. O halde şunu sormak yerinde olur: Neden kodu optimize etmek için otomasyon teknolojisini keşfetmedik? Cevap, kod geliştirme ve optimizasyon sürecinin karmaşık yapısında olabilir. Gelişmiş entelektüel yetileri içeriyorsa, özellikle kesinlik, verimlilik, maliyetler, hafıza ve etik arasında taviz vermeyi gerektirir.
Daha somut olarak, “sahte haberleri” ve nefret söylemini tanımlayan bir AI teknolojisi örneğini ele alalım. Ağırlıklı olarak sosyal ağlar için geliştirilen bu modellerin her saniye üretilen milyonlarca yayını işlemesi gerekiyor. Burada çok hassas bir model elde etmek karmaşık bir yapı gerektirir ve bu da yürütme hızında yavaşlamaya neden olur. Çok yavaş bir modelin başka bir ortamda tanıtılması, kararsızlıklar yaratabilir. Bu modelin sınırlamaları, hassasiyet ve hız arasında bir denge bulma ihtiyacını mükemmel bir şekilde göstermektedir.
Doğruluktan ödün vermeden modellerin hızını artırmaya yardımcı olmak için şirketler genellikle mühendislik ekiplerinin boyutunu artırmayı ve yeterli ekipmana büyük yatırımlar yapmayı tercih ediyor. Tersine, şirketler AI teknolojilerini basitleştirmeye çalışıyor
Bu, zorunlu olarak daha kaynak yoğun bir model veya daha basit ve daha az süreç yoğun bir model arasında bir seçim yapmayı içerir.
İmkansız yapay zeka değildir
Bu nedenle, kod optimizasyonunun imkansız otomasyonu, kısmen, yapılacak tavizlere dayanır. Bu nedenle, verilen bağlama uygun optimizasyonu uygulamak için insan eylemi gerekli olmaya devam etmektedir. Bununla birlikte, kodu geliştirirken hedeflerine nasıl öncelik verileceği sorusu kalır.
Ya AI’nın kendisi tüm bu kötülüklerin cevabıysa? Farklı yaklaşımları modellemek ve kodu istenen hedeflere göre değerlendirmesine ve optimize etmesine izin vermek için AI özelliklerini kullanarak; ikincisi, kodun nasıl görünmesi gerektiğini somutlaştırmak için çeşitli profiller geliştirebilir ve önerebilir. Bu çok amaçlı kod optimizasyon modeli, bu nedenle, Makine Öğrenimi modellerinin ticarileştirilmesini önemli ölçüde ilerletmeyi ve pazar tarafından benimsenmelerini hızlandırmayı mümkün kılmalıdır.
Buna karşılık, bu yaklaşım daha verimli kodların geliştirilmesine ve nihayetinde daha çevreye duyarlı, daha ucuz ve daha adil AI teknolojilerine yol açabilir. Uzun ve tekrarlayan süreçleri ortadan kaldırarak özellikle yapay zekanın büyük ölçekli uygulanabilirliğine katkıda bulunan bir ilerleme. Geliştirici işlerini daha çekici hale getirmenin bir yolu mu?
