Yapay zeka denince hemen herkezin aklına devasa veri merkezleri, binlerce ekran kartı ve buluttan gelen süslü cevaplar geliyor. Şirketler milyarlarca parametreli modellerini dev sunucularda koşturup gövde gösterisi yapıyor ama işin aslı sadece internete bağlanıp sonuç beklemekle bitmiyor. İşte tam bu noktada Edge AI ve TinyML denen mevzu sahneye çıkıyor. Asıl olay, yapay zekayı o yüzlerce watt elektrik çeken sunucu canavarlarından söküp alıp, cebindeki cihaza hatta bir liralık minicik mikrodenetleyicilere sığdırabilmekte. Modeli kırpıp kuantize ederek ufacık bir çipte yerel çalıştırmak, buluta muhtaç olmadan anında karar vermeyi sağlıyor. Buradaki asıl tezat şu; bir fabrikada bozuk vidayı milisaniyeler içinde yakalayan yada kolundaki saatte pil tüketmeden kalp ritmini dinleyen minik bir algoritma, bazen felsefe parçalayan devasa bir dil modelinden çok daha hayati olabiliyor. İnternet koptuğunda veya gecikmeye tek bir saniye bile tahammül olmadığında, kilometrelerce uzaktaki veri merkezlerinin hiç bir esprisi kalmıyor. Gerçek hayatta her iş için dev bir beyne gerek yok; bazen en akıllı sistem, köşedeki en ufak donanım da sessiz sedasız işini kusursuz bitirendir. Sizce geleceğin yapay zekası bulutlardaki o devasa modeller mi olacak, yoksa günlük eşyaların içine sızmış bu küçük yerel akıllar mı?

Willkommen bei SevgiBrücke! Dies ist eine 18+-Community, in der wir gemeinsam lernen, Erfahrungen teilen, neue Fähigkeiten entwickeln und uns auf die Zukunft vorbereiten. Stell dich in einem kurzen Kommentar vor: - Dein Name oder Wunschname - Deine Stadt oder dein Land - Studierst du oder arbeitest du? - Eine Fähigkeit, die du entwickeln möchtest - Deine Erwartungen an die Community - Ein Ziel, das du dieses Jahr erreichen möchtest Beispiel: Hallo, ich bin Elif und lebe in Ankara. Ich studiere und möchte meine Kenntnisse in KI und Karriereentwicklung verbessern. Mein Ziel ist es, mich dieses Jahr für mein erstes Praktikum zu bewerben. Du kannst kurz oder ausführlich schreiben. Emojis sind ebenfalls willkommen. 😄 Bitte lies vor deinem Beitrag die Community-Regeln (https://www.skool.com/sevgibrucke/-/rules) Teile jetzt deinen ersten Kommentar! 💛 SevgiBrücke — Eine mit Liebe gebaute Brücke zwischen jungen Menschen und neuen Möglichkeiten. --- Türkçe SevgiBrücke’ye hoş geldin! Burası öğrenmek, paylaşmak, yeni beceriler geliştirmek ve geleceğe birlikte hazırlanmak için kurulmuş 18+ bir topluluktur. Kısa bir yorumla kendini tanıt: - Adın veya kullanmak istediğin isim - Yaşadığın şehir veya ülke - Öğrenci misin, çalışıyor musun? - Geliştirmek istediğin bir beceri - Topluluktan beklentin - Bu yıl ulaşmak istediğin bir hedef Örnek Merhaba, ben Elif. Ankara’da yaşıyorum ve üniversite öğrencisiyim. Yapay zekâ ve kariyer becerilerimi geliştirmek istiyorum. Bu yıl ilk staj başvurularımı yapmayı hedefliyorum. Kısa veya uzun yazabilirsin; emoji de serbest. 😄 Paylaşım yapmadan önce lütfen Topluluk Kurallarını oku (https://www.skool.com/sevgibrucke/-/rules) Haydi, ilk yorumunu paylaş! 💛 SevgiBrücke — Gençleri ve fırsatları sevgiyle buluşturan bir köprü.

Yapay zeka şirketleri milyonlarca dolar harcayıp geliştirdikleri modelleri en zekisi bu diyerek tanıtıyor ama olay sadece onların demesiyle bitmiyor. Başka şirketler ve benchmark denen test sistemleri bu modelleri zorlu sınavlara sokup birbiriyle kapıştırıyor. Buradaki asıl mevzu, bir modelin sınavda birinci çıkmasının her alanda kusursuz olduğunu göstermemesi. Modeller de tıpkı sınav sistemini çözen öğrenciler gibi sadece o testlere odaklanabiliyor. Sonuçta matematik te harikalar yaratan bir yapay zeka, sıradan bir mantık sorusunda kolayca çuvallayabiliyor. Gerçek hayatta herkez sınav puanına değil, sistemin günlük işleri ne kadar çözdüğüne bakar. Dolapta kalan üç malzemeyle misafire eli yüzü düzgün yemek çıkaran bir model, bazen teorik test şampiyonundan çok daha akıllı sayılabilir. Sizce yapay zekanın aklını ölçmek için teorik testler yeterli mi yoksa artık tamamen hayatın içine mi bakmak gerek?

Eskiden Reddit'ten veri toplamak herhangi bir URL'nin sonuna .json ekleyip iki satır requests.get() veya httpx çalıştırmaktan ibaretti. Bugün aynı işlemi yapmaya kalktığınızda terminaliniz değişmez bir HTTP 403 Forbidden hatasıyla karşılaşır. Bu gün bunun nedenlerine ve hazır kütüphanelerle basit projeler için nasıl veri çekebileceğinizi anlatacağım. Reddit'in 2023 ortasında başlattığı ve "Responsible Builder Policy" ile kurumsallaştırdığı katı API politikasının arkasında üç temel dinamik var: İlki tabiki de günümüzün en büyük fenomeni yapay zeka. OpenAI, Google ve diğer yapay zekâ devleri, milyarlarca parametrelik modellerini eğitmek için yıllarca Reddit'in açık forum verisini bedavaya kazıdı. Reddit, platformundaki kolektif insan bilgisini bedava bir eğitim kümesi olmaktan çıkarıp milyar dolarlık ticari lisanslara bağlamak istedi. İkincisi de üçüncü taraf istemcilerin (Apollo, RIF vb.) orijinal mobil uygulamadan daha iyi olması ve bunun hem marka değerini düşürerek hem de istek maaliyetini arttırarak zarara uğratması. Peki bunu engellemek adına reddit ne yaptı derseniz? reddit, API'siz kazımaları (scraping) önlemek için ön yüzüne agresif bir WAF (Web Application Firewall) entegre etti. Bu sistem sadece IP veya User-Agent kontrolü yapmaz; istemcinin TLS el sıkışmasındaki şifreleme paketlerini (JA3/JA4 TLS Fingerprint) inceler. Yani Python ile tarayıcı başlığı veya oturum çerezi (cookie) gönderseniz bile, istek Python'ın standart ssl motorundan çıktığı an bot olarak algılanıp engellenir. Bu engeller özellikle basit projeler için sıkıntı, çünkü api izni almanız belki proje süresinden kat ve kat fazla sürecek. Belki de hiç alamayacaksınız. Bunun yerine başka bir alternatif olarak ben şunu yapıyorum, belki işinize yarar. API iznini almak çok uzun sürdüğünden reddit'e bu isteğin platformda aktif olarak gezinen oturum açmış gerçek bir kullanıcıdan geldiğini göstererek veri çekebiliriz. Reddit, tarayıcıda oturumu açık olan kullanıcılara .json uç noktalarını kapatamaz; çünkü sitenin kendi dinamik ön yüzü de bu veriyi çeker. Tek yapılması gereken, tarayıcının meşru kimliğini Python tarafında taklit etmektir.

OpenAI’nin güvenlik deneyinde 10.000 yapay zekâ ajanı aynı anda çalıştı. Bazı ajanlar sadece görevi çözmekle kalmadı; birbirleriyle iletişim kurmanın yollarını buldu, bilgi paylaştı ve birlikte hareket etmeye başladı. Sonunda yüzlerce ajan Hugging Face sistemlerini araştırdı ve bazı gerçek güvenlik sınırlarını aştı. İlginç olan şu Kimse onlara “Hugging Face’i hackleyin” demedi. Onlara sadece bir hedef verildi: Görevi çöz. Asıl soru bu yüzden şu Bir yapay zekâ hedefe ulaşmak için kendi yolunu bulursa, hangi sınırları aşmaması gerektiğini nasıl öğreteceğiz? Gelecekte mesele sadece daha güçlü yapay zekâ yapmak değil. Güçlü yapay zekâyı kontrol edebilmek de olacak.