Son yıllarda ortaya çıkan üretken yapay zeka araçlarının başarısı, kurumların geride kalan 10 yılda yapay zeka alanında yaptıkları yatırımları işaret ediyor. Araştırma şirketi McKinsey’in raporuna göre 2023’te işletmelerin üçte biri üretken yapay zekayı en az bir iş fonksiyonuna adapte etmiş durumda. Dahası araştırmaya katılanların %75’i üretken yapay zekanın sektörlerinde büyük bir değişime öncülük edeceğini belirtiyor.

Yapay zeka teknolojileri dahil oldukları hemen her alanda verimlilik açısından büyük fark yaratıyor. Her geçen gün daha çok işletme yapay zekanın getirdiği avantajların farkına vararak iş süreçlerine yapay zeka teknolojilerini adapte etmeye çalışıyor. Ürün geliştirme, özellik ekleme, müşteri deneyimi, pazarlama işlevleri gibi alanlarda sıklıkla değerlendirilen üretken yapay zeka çözümleri günümüzde artık daha çok özelliği bir arada sunabilen çok modlu üretken yapay zeka araçlarına dönüşüyor.

Örneğin OpenAI’ın ChatGPT'si yeni bir güncellemeyle çok modlu yetenekler kazanıyor. GPT’nin son sürümü yalnızca metin oluşturmakla kalmıyor aynı zamanda sesli okuma da yapabiliyor. Bu da ChatGPT’yi sesle iletişim kurabilecek hale getiriyor. Çok modlu üretken yapay zeka çözümleri bir sonraki büyük adım olarak kabul ediliyor. 

Çok modlu üretken yapay zeka nasıl çalışıyor?

Çoklu duyusal deneyimler sunmak için tasarlanan çok modlu üretken yapay zeka birden fazla veri türünün birleşiminden yararlanarak çıktı alıyor. Metin, resim, video, ses gibi duyusal bilgi türlerini kullanarak içerik üreten çok modlu üretken yapay zeka bu sayede daha kapsamlı anlama ve üretme yeteneği elde ediyor. Örneğin çok modlu üretken yapay zeka sayesinde sorulan bir soruya karşılık olarak hazırlanan yanıtlar bir görsel ya da video eşliğinde verebiliyor. 

Alışılmış üretken yapay zeka örnekleri ile çok modlu üretken yapay zeka arasındaki temel farkı girdi ve çıktı türleri oluşturuyor. Çok modlu üretken yapay zeka birden fazla duyusal girdi türünü birleştirebildiği için çok boyutlu yerleştirme ve dizinleme kullanıyor. Bu sayede daha kapsamlı ve zengin çıktılar üretebiliyor. 

Bu yılın başlarında piyasaya sürülen Meta'nın çok modlu üretken yapay zekası ImageBind, ChatGPT'den bir adım daha ileri giderek metin, görsel, video, ses, derinlik, kızılötesi tabanlı termal radyasyon ve eylemsiz ölçüm birimi (IMU) olmak üzere altı yöntemi birbirine entegre ediyor. Şirket ayrıca çok modlu araştırmanın bir parçası olarak koku alma ve dokunma duyusu ile beyindeki nöral aktiviteyi ölçmek için kullanılan fMRI sinyalleri de dahil olmak üzere daha fazla duyunun entegre edileceğini şimdiden duyuruyor.

Çok modlu üretken yapay zekanın avantajları

Birden fazla kaynaktan gelen bilgilerin birleştirilip işlenmesi bağlamsal olarak daha alakalı sonuçlar oluşturmaya yardımcı oluyor. Bu nedenle çok modlu üretken yapay zeka kurumsal kullanımda çalışanların ve sürecin verimliliğini artırma potansiyeli sunuyor.

Çok modlu üretken yapay zeka makine etkileşimi için yeni yollar yaratarak hem son kullanıcı hem de iş kullanıcısı için deneyimi yeniden şekillendirme fırsatı yaratıyor. Kullanıcıların çok modlu üretken yapay zekayla iletişim kurma biçimi ve yanıtların zenginliği yapay zeka etkileşiminde yepyeni deneyimlerin önünü açıyor. Aynı zamanda çok modlu üretken yapay zeka, fizik, biyoloji ve sosyal bilimlerdeki araştırmalara yayılma potansiyeli göz önüne alındığında çok değerli toplumsal ve bilimsel faydalar vadediyor. Haziran 2021'de üretken yapay zekanın yükselişinden önce bile Google’ın çip tasarımında önemli bir adım olan yarı iletken tasarımı için öğrenme algoritmasına dayalı makine öğrenimi modellerinden yararlandığı biliniyor.

Çok modlu üretken yapay zeka araçları çeşitli kaynaklardan elde edilecek geniş veri depoları sayesinde kapsamlı bilgiye son derece büyük bir hızla erişebiliyor. Bu sayede sorgulara yanıt verirken daha zengin kaynaklardan yararlanarak ilgili konuya ilişkin kapsamlı bir analiz neticesinde çıktı üretiyor. Böylelikle kullanıcıların en doğru bilgiye ulaşma potansiyeli son derece yükseliyor.