Yapay Zekâ Aracılarına Giriş: Auto-GPT, AgentGPT ve BabyAGI ile Başlangıç

Yapay Zekâ Aracıları ChatGPT ile Nasıl İlişkilidir?

Yapay zekâ aracılarını açıklamak bir miktar jargonu bilmeyi gerektirir. Aşağıdaki tanımlara göz atın:

• Büyük dil modeli (LLM), metin üretmek için kullanılan bir makine öğrenmesi modelidir.
• OpenAI'nin GPT'si şu anda en popüler LLM'dir. En son sürüm GPT-4'tür; ancak önceki sürüm GPT-3.5-turbo hâlen kullanılmaktadır.
• Sohbet, yapay zekâya bir metin komutu gönderip metin yanıtı aldığınız bir iş akışıdır.
• Gömme (embedding), yapay zekâya bir metin komutu gönderip yanıt olarak metnin sayısal bir temsilini aldığınız iş akışıdır. Metni sayılarla temsil etmek arama, tavsiye ve sınıflandırma görevleri için faydalıdır.
• OpenAI'nin ChatGPT'si, GPT ile sohbet etmek için kullanışlı bir kullanıcı arayüzü sunan bir web uygulamasıdır.

ChatGPT nasıl GPT LLM tarafından desteklenen bir web uygulamasıysa, bu eğitimde ele alınan üç yapay zekâ aracısı da GPT tarafından desteklenen uygulamalardır.

Bu yapay zekâ aracıların çözmeye çalıştığı temel problem, yapay zekânın bir görevi tamamlaması için gereken insan etkileşimini azaltmaktır.

AgentGPT ve BabyAGI esasen "döngüde GPT"dir; burada GPT, kullanıcının isteğini çözülebilir parçalara ayırmak için tekraren çağrılır ve her adımın çıktısı, her alt görev başarıyla tamamlanana kadar iyileştirilir.

Auto-GPT ise bir adım daha ileri giderek yapay zekâ aracısına internet erişimi ve kod çalıştırma yeteneği sağlar; böylece daha geniş bir yelpazede sorunları çözebilir.

Aşağıdaki yenilikler tartışmaya değerdir.

Uzun vadeli bellek

LLM'ler, görüşmedeki önceki sözcüklere (hem kullanıcı komutları hem de yapay zekâ yanıtları) dayanarak kelimeler üretir. Ancak LLM'lerin belleği oldukça kısadır: birçok model yalnızca birkaç yüz kelimeyi hatırlar ve en gelişmiş GPT-4 varsayılan olarak yaklaşık 6000 kelime hatırlar. Görüşmenin uzunluğu LLM'in belleğini aştığında, yanıtlar birbirleriyle tutarsız hâle gelebilir.

Çoğu kullanım durumu için bu bir sorun değildir. Ancak bazı durumlarda tüm görüşmenin—hatta belki önceki görüşmelerin de—hatırlanması elzemdir. Sohbet robotları ve onların daha gelişmiş hâli olan yapay zekâ aracıları buna örnektir.

Yapay zekâ aracısına bellek kazandırmak, görüşmenin metnini sayılar olarak depolamak için bir gömme iş akışı kullanılarak sağlanır. Her kullanıcı komutu veya yapay zekâ yanıtı, metnin anlamını temsil eden bir dizi olarak saklanır.

Bu sayısal diziler bir vektör veritabanında saklanır. Hâlihazırda Auto-GPT ve BabyAGI Pinecone'u (bu alandaki lider oyuncu) kullanıyor ve AgentGPT ekibi bu özellik için destek geliştiriyor.

Web'de gezinme yetenekleri

ChatGPT'ye yakın zamandaki olaylar hakkında soru sorarsanız, yalnızca Eylül 2021'e kadar olan verilerle eğitildiği için yanıt veremeyeceğini söyler. Yine, bu sınırlama pek çok uygulama için sorun değildir; ancak göreviniz güncel olayları ya da bilgileri içeriyorsa sorun yaratır.

Bu soruna bir çözüm, yapay zekâya internete erişim sağlamak ve yanıtları kendi başına bulması için web'de gezinme yetenekleri kazandırmaktır.

Auto-GPT, Google Search API aracılığıyla kendi araştırmasını yapabilir.

Bu özellik biraz tartışmalıdır: AgentGPT ve BabyAGI'nin geliştiricileri, şimdilik bu özelliği eklememeyi tercih ediyor ve yapay zekânın bilgisini GPT'nin bildikleriyle sınırlıyor.

Kod çalıştırma

GPT gibi LLM'ler sıfırdan kod üretebilir, mevcut kodu hata ayıklayabilir veya iyileştirebilir; ancak onu fiilen çalıştıramaz.

Auto-GPT kabuk ve Python kodu çalıştırabilir. Bu, hem kod yazabildiği hem de çalıştırabildiği anlamına gelir.

Bunun sağladığı özellikle güçlü bir yetenek, diğer yazılımlarla etkileşime geçecek kodu yazabilmesi ve sonra bunu çalıştırabilmesidir. Bu da, diğer yazılımlardan yararlanarak görevleri tamamlayabileceği anlamına gelir.

Yapay Zekâ Aracılarının Kullanım Alanları Nelerdir?

Yapay zekâ aracılarını nasıl kullanabileceğimizi keşfetmek için hâlâ çok erken. Birçok örnek, bir sonraki nesil IBM Watson Assistant gibi otomatik bir kişisel asistanın varyasyonlarıdır.

FirstSales.io'nun CEO'su Udit Goenka, Auto-GPT'yi bir müşteri aday bulma motoru oluşturmak için kullandığını Twitter'da paylaştı. Tweet'teki ekran görüntüsü, yapay zekâ aracısının son bir yılda tohum sermayesi toplamış şirketleri aramak için (yani, kasasında para olması muhtemel adaylar) bir plan oluşturduğunu ve listeyi oluşturmak için ayrıntıları (şirket adlarının ve URL'lerinin çıkarılması) tanımladığını gösteriyor.

Twitter'da Udit Goenka

Google'da yazılım mühendisi olan Yew Jin Lim, Auto-GPT'yi bir e-posta asistanı oluşturmak için kullandığını paylaştı (Github deposu). Tweet'teki videoda Yew Jin'in, tamamlanacak bir görevin ayrıntılarıyla yapay zekâ aracısına e-posta gönderdiği ve aracının takvimine etkinlik eklemek gibi görevleri yerine getirdiği görülüyor.

Twitter'da Yew Jin Lim

Yapay Zekâ Aracılarının Tehlikeleri ve Sınırlamaları Nelerdir?

Yapay zekâ ile çalışmaya yönelik genel kanı, çoğu görevin, yapay zekânın yaptıklarını sağduyu kontrolünden geçirecek bir insanın döngüde olmasıyla daha iyi yapılacağı yönündedir. Yapay zekânın bir uzman değil, bir asistan olduğunu (ve bazen hayal görmeye meyilli bir asistan olduğunu) unutmayın. Dikkat edilmesi gereken bazı uyarılar vardır.

Yapay zekâyı sürekli çalıştırmak pahalı olabilir

OpenAI API üzerinden GPT'ye yapılan tek bir çağrı oldukça ucuzdur (çıktı miktarına bağlı olarak genellikle GPT-3.5 için 1 ABD centinden az; GPT-4 daha pahalıdır), ancak burada ele alınan üç yapay zekâ aracısından herhangi birini karmaşık bir görevi yerine getirmek için kullanmak yüzlerce hatta binlerce API çağrısı gerektirebilir.

Yapay zekânın çalışmaya devam etmesine izin vermek için insan müdahalesi gerektiren duraklama noktaları eklemek iyi bir fikirdir.

Auto-GPT'ye yazılımlara erişim vermek tehlikeli olabilir

Auto-GPT'ye herhangi bir API'ye erişim verilebilir; ancak onun adınıza otomatik olarak hisse senedi satın almasına izin verirseniz, hesabınızdaki tüm parayı kaybetmeye hazırlıklı olun. Benzer şekilde, kurumsal veritabanınıza yazma izni vermek de kötü bir fikirdir.

Kişisel veya kurumsal kayıpların ötesine geçerek bazı yapay zekâ araştırmacıları, gelişmiş yapay zekânın daha büyük hatta varoluşsal tehditler oluşturduğunu savunuyor. Auto-GPT'yi insanlığı yok etmek için kullanmaya yönelik ilk girişimler başarısız olmuş olsa da, Makine Zekâsı Araştırma Enstitüsü'nde Kıdemli Araştırma Görevlisi olan Eliezer Yudkowsky'nin uyarısını akılda tutmakta fayda var.

Düşmanca bir insanüstü yapay zekâyı görselleştirirken, internette yaşayan ve kötü niyetli e-postalar gönderen, kitabi bilgisi olan cansız bir düşünür hayal etmeyin. Başlangıçta bilgisayarlarla sınırlı, insan hızından milyonlarca kat daha hızlı düşünen tüm bir uzaylı uygarlığını hayal edin—kendisinin perspektifinden bakıldığında çok aptal ve çok yavaş olan yaratıkların yaşadığı bir dünyada. Yeterince zeki bir yapay zekâ, uzun süre bilgisayarlarla sınırlı kalmayacaktır. Günümüz dünyasında, yapay zekânın başlangıçta internete bağlıyken yapay yaşam formları inşa etmesine ya da doğrudan biyoloji sonrası moleküler üretime sıçramasına izin vererek, laboratuvarlara talep üzerine protein üretecek DNA dizilerini e-postayla gönderebilirsiniz.

Birisi mevcut koşullarda fazla güçlü bir yapay zekâ inşa ederse, insan türünün her bir üyesinin ve Dünya'daki tüm biyolojik yaşamın kısa süre sonra öleceğini bekliyorum.

Bu açıkça en kötü senaryo olsa da, zincirlerinden boşalmış bir yapay zekânın yaratabileceği tehlikeleri düşünmeye değerdir.

Yapay Zekâ Aracısına Nasıl Erişebilirim?

Bu yapay zekâ aracılarını kendiniz denemek için teknolojiyi deneyebileceğiniz çeşitli web siteleri var. Onları daha ciddi şekilde kullanmak isterseniz, tercih ettiğiniz geliştirme platformuna kurmanız gerekir.

Hangi aracıyı kullanırsanız kullanın ve nasıl kullanmaya karar verirseniz verin, bir OpenAI API anahtarı almanız gerekir. Bununla ilgili talimatlar Python'da OpenAI API üzerinden GPT-3.5 ve GPT-4 Kullanımı başlıklı eğitimde verilmiştir.

Bu yapay zekâ aracıların herhangi birini kurmak isterseniz, bunların komut satırı uygulamaları olduğunu ve mevcut hâlleriyle hepsinin biraz kurulum çabası gerektirdiğini unutmayın.

Web arayüzleri

Yapay zekâ platformu Hugging Face, barındırılan bir Auto-GPT sürümü sunar. Yalnızca OpenAI API anahtarınızı sağlamanız, ardından yapay zekâya bir rol ve bazı hedefler vermeniz yeterlidir.

God Mode (bir video oyunu hile modu'ndan adını alır) benzer şekilde OpenAI API anahtarınızı girmenize ve Auto-GPT'ye tamamlaması için bir görev vermenize olanak tanır.

Replit kullanıcıları için, ayrıca bu repl'i çatallayabilir ve OpenAI API anahtarınızı verebilirsiniz.

AgentGPT ekibi, yapay zekâ aracılarının bir demo sürümünü sağlar; ancak ücretsiz sürüm yaklaşık iki dakika çalıştıktan sonra sonlanır.

Şu anda BabyAGI'nin barındırılan bir sürümüne rastlamadım.

Auto-GPT'yi kurun

Auto-GPT bir komut satırı uygulamasıdır ve mevcut hâlinde kurulumu biraz çaba gerektirir. Başlamanıza yardımcı olacak ayrıntılı kurulum belgelerini bulabilirsiniz.

Bu kılavuz, bir kabuğa (ör. bash veya zsh) erişebildiğinizi ve git ile Python'un kurulu olduğunu varsayar.

Auto-GPT deposunu klonlayın

Terminalde, Auto-GPT deposunu klonlayın.

git clone https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git

Az önce oluşturulan Auto-GPT dizinine gidin ve stable dalını çekin

cd Auto-GPT
git checkout stable

API anahtarlarını alın

Auto-GPT, bir OpenAI API anahtarına (GPT ile iletişim için) sahip olmanızı gerektirir. Ücretsiz hesap, dakikada yalnızca 3 API çağrısına izin verir; bu Auto-GPT ile kullanım için yetersizdir, bu nedenle ücretli bir hesap almanız gerekir. Bununla ilgili talimatlar Python'da OpenAI API üzerinden GPT-3.5 ve GPT-4 Kullanımı başlıklı eğitimimizde verilmiştir.

İsteğe bağlı olarak Pinecone API'sini (depolama için), ElevenLabs API'sini (konuşma arayüzü için), Google API'sini (arama için) ve Twitter API'sini (az önce inşa ettiğinizi tanıtmak için) kullanabilirsiniz.

Auto-GPT'yi yapılandırın

Auto-GPT tüm API anahtarlarını .env adlı bir yapılandırma dosyasında saklar.

API anahtarlarını bu şekilde düz metin dosyasında saklamanın zayıf bir güvenlik uygulaması olduğunu unutmayın; bu nedenle Auto-GPT'yi yalnızca yerel makineniz gibi güvenli bir ortamda çalıştırmalı veya kullanımdan sonra API anahtarlarınızı geçersiz kılmalısınız.

.env.template dosyasının bir kopyasını alın ve adını .env olarak değiştirin.

Bir metin düzenleyicide, OPENAI_API_KEY= ile başlayan satırı bulun ve aralara boşluk veya tırnak işareti koymadan OpenAI API anahtarınızı ekleyin.

Herhangi bir ek API anahtarını da aynı key=value biçiminde ekleyin.

Auto-GPT'yi çalıştırın

Auto-GPT, run.sh kabuk betiği (Windows'ta run.bat) aracılığıyla çalıştırılır.

Bu betiği nasıl kullanacağınıza dair yardım almak için --help argümanını kullanın.

sh run.sh --help

Betiğin, kullanım ayrıntılarını görüntülemeden önce Python paketlerinin sürümleri için çok sayıda kontrol yaptığını unutmayın.

Bir Auto-GPT asistanını başlatmak için, aynı komutu yardım argümanı olmadan çalıştırın.

sh run.sh

Paket kontrollerinden geçtikten sonra Auto-GPT sizden üç şey isteyecektir

1. Yapay zekâ asistanınız için bir ad verin.
2. Yapay zekânızın rolünü tanımlayın.
3. Yapay zekâ asistanının denemesi için en fazla beş hedef sağlayın.

AgentGPT'yi kurun

AgentGPT, GitHub deposunun README dosyasında nasıl başlayacağınıza dair kısa bir açıklama sunar.

AgentGPT deposunu klonlayın

Terminalde, AgentGPT deposunu klonlayın.

git clone https://github.com/reworkd/AgentGPT.git

Az önce oluşturulan AgentGPT dizinine gidin.

cd AgentGPT

Kurulum Betiğini Çalıştırın

Yapay zekâ aracısını kurmak için çalıştırılacak bir bash betiği vardır.

bash setup.sh --local

İlk olarak sizden OpenAI API anahtarınızı girmeniz ve ENTER'a basmanız istenecektir.

Masaüstü dosyalarınıza erişim izni vermeniz ve gelen ağ bağlantılarını kabul etmeniz istenebilir. Bunları kabul edin.

Birkaç saniye sonra aşağıdakine benzer bir mesaj almanız gerekir:

ready - started server on 0.0.0.0:3000, url: http://localhost:3000

URL'yi kopyalayın ve web tarayıcınızın adres çubuğuna yapıştırın. AgentGPT bir hoş geldiniz mesajıyla açılacaktır.

Aracınızı dağıtın

Aracınıza bir ad ve hedef verin, ardından "Deploy Agent"a tıklayın. 

BabyAGI'yi kurun

BabyAGI'nin GitHub deposunun README dosyasında (çok sınırlı) bazı belgeler vardır.

BabyAGI deposunu klonlayın

Terminalde, BabyAGI deposunu klonlayın.

git clone https://github.com/yoheinakajima/babyagi.git

Az önce oluşturulan BabyAGI dizinine gidin.

cd BabyAGI

Gerekli Python Paketlerini Yükleyin

pip'i kullanarak BabyAGI'yi çalıştırmak için gerekli paketleri yükleyin.

pip install -r requirements.txt

BabyAGI'yi yapılandırın

.env adlı bir yapılandırma dosyası oluşturun.

cp .env.example .env

Yapılandırma dosyasını düzenleyin. Herhangi bir terminal metin düzenleyicisini kullanabilirsiniz; burada vim kullanacağız.

vim .env

i tuşuna basarak metin ekleyin.

• OPENAI_API_KEY= ile başlayan satıra OpenAI API anahtarınızı ekleyin.
• INSTANCE_NAME= ile başlayan satıra isteğe bağlı olarak yapay zekâ aracınıza bir ad verin.
• OBJECTIVE= ile başlayan satıra yapay zekâ aracınıza ulaşması için bir hedef verin.

BabyAGI'yi çalıştırın

BabyAGI betiğini çalıştırın.

python3 babyagi.py

Auto-GPT Örneği

Test olarak, yapay zekâ asistanıma "Jeff" adını verdim, onu "Yapay zekâ hakkında eğitimler yazan bir veri bilimi uzmanı" olarak tanımladım ve ona "Auto-GPT hakkında bir eğitim yaz" hedefini verdim.

Auto-GPT, ister daha fazla bilgi için internette arama yapmak ister bir dosya yazmak olsun, bir sonraki görevi gerçekleştirmek için düzenli olarak sizden izin isteyecektir. Devam etmesine izin vermek için 'y' tuşuna basın veya metinle geri bildirim sağlayın.

Auto-GPT'nin birkaç dakika boyunca bir eğitim yazmayı denemesinden sonra, bu eğitim dosyasını üretti.

İyi bir eğitim değil; hatta olgusal olarak da doğru değil; dolayısıyla, her zamanki gibi, yapay zekâyı kullanırken komutlarınızdaki gereksinimlerinizi çok net belirtmeniz ve yapay zekânın ne yaptığına yakından dikkat etmeniz gerekir.

Bir Sonraki Seviyeye Taşıyın

Auto-GPT, AgentGPT ve BabyAGI gibi yapay zekâ aracıları, bizi gerçekten otonom yapay zekâ sistemleri vizyonuna daha da yaklaştırarak yapay zekâ alanında önemli bir sıçramayı temsil ediyor. Bu aracıların, asgari insan müdahalesiyle hedeflere doğru çalışması; kişisel asistanlardan sorun çözücülere kadar çok çeşitli potansiyel uygulamaların önünü açıyor.

Bu hızla değişen ortamda öne geçmek için veri bilimi, makine öğrenmesi ve yapay zekâ konularındaki bilgi ve becerilerinizi genişletmenizi öneririz. Daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki kaynaklara göz atın:

• Python'da OpenAI API Hızlı Başvuru Kılavuzu
• Veri Bilimi Projelerinde ChatGPT Kullanımı eğitimi
• ChatGPT'ye Giriş kursu
• GPT-4 Nedir ve Neden Önemlidir?