Yapay Zeka Sözlüğü: AGI, Agent ve API Gibi Karmaşık Terimler Ne Anlama Geliyor?

Yapay zeka dünyası hızla gelişirken, beraberinde getirdiği karmaşık terminoloji birçok kişi için kafa karıştırıcı olabiliyor. AGI, AI agent, API ve chain-of-thought gibi sıkça duyulan ancak tam anlaşılamayan terimlerin ne anlama geldiğini sizler için derledik.

Yapay zeka dünyayı değiştirirken, bunu nasıl yaptığını açıklamak için yepyeni bir dil de icat ediyor. Yapay zeka hakkında kısa bir okuma yaptığınızda bile LLM, RAG ve onlarca farklı teknik terimle karşılaşmanız kaçınılmaz. Bu rehber, teknoloji dünyasındaki karmaşık terimleri anlaşılır kılmayı ve kavram kargaşasını gidermeyi hedefliyor.

AGI (Yapay Genel Zeka) Nedir?

AGI (Artificial General Intelligence), sınırları tam olarak çizilmemiş bir terim olsa da genel olarak çoğu görevde ortalama bir insandan daha yetenekli olan sistemleri ifade ediyor. OpenAI CEO'su Sam Altman, AGI'yi "iş arkadaşı olarak işe alabileceğiniz ortalama bir insana eşdeğer" olarak tanımlıyor. Öte yandan Google DeepMind, bu kavramı "çoğu bilişsel görevde en az insanlar kadar yetenekli" sistemler olarak görüyor.

AI Agent (Yapay Zeka Ajanı)

Bir agent, temel bir sohbet botunun yapabileceklerinin ötesine geçerek sizin adınıza bir dizi görevi yerine getiren araçları ifade eder. Masraf girmek, restoran rezervasyonu yapmak veya kod yazmak gibi işlemleri otonom olarak gerçekleştirebilir. Bu sistemler, çok adımlı görevleri tamamlamak için birden fazla yapay zeka modelinden yararlanabilir.

API Uç Noktaları ve Otomasyon

API uç noktalarını, bir yazılımın arkasında bulunan ve diğer programların basabileceği "düğmeler" olarak düşünebilirsiniz. Geliştiriciler bu arayüzleri entegrasyonlar kurmak için kullanır. Agent sistemleri geliştikçe, bu uç noktaları kendi başlarına bulup kullanma konusunda daha yetenekli hale geliyor ve otomasyon için güçlü olasılıkların kapısını aralıyor.

Chain-of-Thought (Düşünce Zinciri) Akıl Yürütme

İnsan beyni basit soruları düşünmeden cevaplayabilirken, karmaşık matematik veya mantık problemlerinde ara adımlara ihtiyaç duyar. LLM'ler için chain-of-thought akıl yürütme, nihai sonucun kalitesini artırmak için bir problemi daha küçük, ara adımlara bölmek anlamına gelir. Bu yöntemle cevap almak daha uzun sürse de, özellikle mantık veya kodlama bağlamında sonucun doğru olma olasılığı çok daha yüksektir.

--- **İlgili Kaynaklar:** Detaylı SEO ve GEO eğitim platformu için [GEO eğitim](https://geoakademi.com) sayfasını incelemenizi öneriyoruz.