L&D’de Chat GPT ve Üretken Yapay Zekadan Yararlanma

Saniyeler İçinde Yeni İçerik, Görüntüler ve Sesler Oluşturun

Yapay Zeka (AI) çalışma, öğrenme ve yaşama şeklimizi giderek daha fazla etkilediğinden, Chat GPT ve diğer üretken AI yetenekleri dahil olmak üzere AI’daki yeni gelişmeler manşetlere konu oldu. Üretken yapay zeka henüz olgunlaşmamış olsa da, bu makalede onun ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve Öğrenme ve Gelişimde (Ö&D) nasıl kullanılabileceğini keşfedeceğiz.

Üretken Yapay Zeka Nedir ve Nasıl Çalışır?

Generative AI, metin, resim veya ses gibi yeni çıktılar üreten bir makine öğrenimi türüdür. [1] eğitildiği içeriğe göre. Üretken yapay zeka, üretken rakip ağlar (GAN’lar) kullanarak çalışır [2], yeni içerik oluşturmak için derin öğrenme yetenekleridir. GAN’lar, 2014 yılında Ian Goodfellow ve meslektaşları tarafından iki sinir ağını içerecek şekilde oluşturuldu: yeni içerik oluşturan bir oluşturucu ve yeni içeriği değerlendiren bir ayrımcı. İki sinir ağı, sıfır toplamlı bir oyun temelinde çalışır, burada bir sinir ağının kazanması diğerinin kaybıdır. Jeneratör sürekli olarak ayrımcıyı kandırmaya çalışır ve ayrımcı da jeneratör tarafından kandırılmamaya çalışır ve ikisi, üretilen yeni veriler üzerinde eğitime devam eder. Üretken yapay zekanın bazı örnekleri arasında metin oluşturan Chat GPT; Görüntüler üreten MidJourney; ses üreten Murf; ve yeni kod üreten Codex.

Üretken Yapay Zeka Örnekleri

Sohbet GPT’si

Chat GPT, OpenAI tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir dil üreten yapay zeka modelidir. Chat GPT, makaleler, kitaplar ve Wikipedia dahil olmak üzere milyonlarca sayfalık içeriği tarar ve saniyeler içinde son derece tutarlı ve gerçekçi metinler üretir. Chat GPT, muazzam miktarda metin verisini analiz ederek, kalıpları öğrenerek ve doğal dilin yapısını taklit ederek derin öğrenmeden yararlanır. Bu, Chat GPT’nin belirli görevler için ince ayar yapıldığında gerçekçi ve etkileyici metinler oluşturmasını sağlar. Chat GPT, insanın bir istem sağladığı ve Chat GPT’nin istemi temel alarak içerik oluşturduğu bir metin girişi istemiyle çalışır. Bunu test etmek için Chat GPT’den “Chat GPT’nin Öğrenme ve Gelişim Üzerindeki Etkisi” hakkında bir makale yazmasını istedim ve bunu saniyeler içinde teslim etti. Aşağıda makalenin sonuç bölümünden bir alıntı bulunmaktadır:

Chat GPT, öğrenme ve gelişme alanında devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Chat GPT, kişiselleştirilmiş ve isteğe bağlı öğrenme, güncel ve ilgili bilgiler, geliştirilmiş verimlilik ve artırılmış erişilebilirlik sağlama becerisiyle, öğrenme ve yeni beceriler geliştirme şeklimizi dönüştürme potansiyeline sahiptir. Ancak, Chat GPT’nin kullanımıyla ilgili zorlukları dikkatli bir şekilde değerlendirmek ve sağlanan bilgilerin doğruluğunu, güvenilirliğini, gizliliğini ve güvenliğini sağlamak için uygun önlemleri almak önemlidir. Öğrenme ve gelişim alanı gelişmeye ve büyümeye devam ederken, Chat GPT’nin bu alanı nasıl şekillendirmeye ve dönüştürmeye devam ettiğini görmek heyecan verici olacak.

Açıkçası, içerik tutarlı ve anlamlıdır. Ancak Chat GPT, sınırlamaları ve önyargıları olan üretken bir yapay zeka olmaya devam ediyor; genellikle yanlış cevaplar verir ve bağlam ve nüanstan yoksundur, bu nedenle onu öğrenme içeriği, resimler ve mikro öğrenme modülleri oluşturmak için kullanırken dikkatli olmak önemlidir.

MidJourney

MidJourney, bir istemin ardından yeni görüntüler oluşturan üretken bir yapay zeka özelliğidir. Örneğin, istemler “yukarıdan çekilmiş bir proje üzerinde birlikte çalışan farklı insanlardan oluşan bir grup”, “bilgisayar başında oturan bir kadın görüntüsü” veya “Noel Baba bisiklete biniyor” olabilir. Görüntüyü doğal dilde açıklayan bir komut istemi aldıktan sonra, Midjourney botunun dört görüntü seçeneği oluşturması yaklaşık bir dakika sürer. Bu yeteneğin kullanım örnekleri, öğrenme içeriği için görseller, sunumlar, çizimler ve yeni yaratıcı görsel fikirler içerir.

murf

Murf, dakikalar içinde çeşitli insanların sesleriyle stüdyo kalitesinde seslendirmeler üreten üretken bir yapay zeka yeteneğidir. Yapay zeka tarafından oluşturulan bu tür seslendirmeler, diğer varlıkların yanı sıra öğrenme modüllerinde, sunumlarda ve podcast’lerde kullanılabilir. Murf, kullanıcının bir sesin cinsiyetini, aksanını, perdesini, vurgusunu ve ünlemlerini tanımlamasına izin verir. Bir istemde doğal dili kullanan kullanıcı, ihtiyaç duyduğu dış sesi 120’den fazla metinden konuşmaya ses ve 20’den fazla dilden açıklayabilir. Murf, öğrenme modülleri, sunumlar, web siteleri ve İK işe alım videoları için seslendirmeler dahil olmak üzere Öğrenme ve Gelişimde kullanım için seslendirme oluşturmada oldukça yararlı olabilir.

kodeks

Codex, kod yazabilen ve web siteleri oluşturmak veya değiştirmek ve yazılım geliştirme ve teknolojiler için kod yazmak için kullanılabilen üretken bir yapay zekadır. Codex, on ikiden fazla kodlama dilinde uzmandır ve komutları doğal dilden koda çevirebilir. Bu, L&D’de oldukça güçlü ve kullanışlıdır, çünkü Codex gibi üretken bir yapay zeka kullanmak, eğitim tasarımcılarına kodlamayı bilmelerini gerektirmeden öğrenme deneyimi iniş web sitesi sayfaları ve mikro öğrenme modülleri oluşturma konusunda yardımcı olabilir.

Çözüm

McKinsey’e göre [3], insanlar ve makineler arasındaki ilişki, 150 yılı aşkın bir süre önce Sanayi Devrimi’nden bu yana sürekli olarak optimize ediliyor. Üç tür ekonomik faaliyet vardır: üretim, işlem ve etkileşim. Üretimdeki makineler ve teknolojiler üretimi ölçeklendirdi ve dijitalleşme işlemleri iyileştirdi. Bugün üretken yapay zeka, müşteri hizmetleri ve öğretim gibi insan katılımına yaklaşarak etkileşimleri derinden etkileyebilir. Üretken yapay zeka, öğrenme içeriği, görüntüler ve mikro modüller oluşturmaya yardımcı olabileceği Öğrenme ve Geliştirme de dahil olmak üzere birçok sektörde güçlü olabilir.

Referanslar

[1] Kategoriye Göre En İyi 35 Üretken Yapay Zeka Aracı (Metin, Resim…) [2023]

[2] Üretken düşman ağı

[3] Üretken AI burada: ChatGPT gibi araçlar işinizi nasıl değiştirebilir?