İlk kez 2017'de düzenlenen Zalo Yapay Zeka Zirvesi, yapay zeka alanında tanınmış uzmanları bir araya getiren bir etkinliktir. "Yapay Zeka Çağında Vietnam" temasıyla düzenlenecek olan Zalo Yapay Zeka Zirvesi 2025, yapay zekanın günlük hayatta uygulanmasına yönelik çözümler sunacak, yapay zeka trendlerini tahmin edecek ve Zalo'nun yapay zekayı kullanıcılara daha yakın hale getirme konusundaki başarılarını sergileyecektir.
Zalo Teknoloji Direktörü Bay Nguyen Minh Tu, açılış konuşmasında yapay zeka çağının 2018-2019 yıllarında ilk Transformer modelleriyle ortaya çıkmaya başladığını belirtti. Ancak, bu dil modellerinin yüksek kaliteye ulaşması ve daha geniş bir kitleye erişilebilir hale gelmesi, 2022 yılında GPT-3.5 ve ChatGPT'nin ortaya çıkmasıyla mümkün oldu.
"Yapay zeka çağı işte o zaman başladı, insanlar ChatGPT'yi kullanmaya başladığında," diye vurguladı Bay Tu.
Vietnam için olumlu sinyal
Google, Anthropic ve DeepSeek gibi şirketler büyük dil modellemesi (LLM) alanında giderek daha fazla gelişme kaydettikçe, yapay zeka pazarı ajan tabanlı yapay zeka olarak adlandırılan bir dönüm noktasına tanık oluyor.
Tek bir görevi çözebilen geleneksel yapay zekanın aksine, ajan tabanlı yapay zeka, karmaşık sorunları çözmek için birden fazla ajanı birbirine bağlayabilen özerk bir sistemdir.
"Agentic AI, çalışanlarımız gibi işlev görüyor. Komutlarımız doğrultusunda analiz yapabiliyor, mantık yürütebiliyor, görevleri yerine getirebiliyor ve raporlar yazabiliyor," diye ekledi Bay Tu.
Vietnam'da Zalo, kullanıcılara hizmet vermek için birçok yapay zeka özelliğini entegre eden şirketlerden biridir. 2025 yılına kadar bu hizmetlerin kullanıcı sayısının %200'ün üzerinde bir artışla 17 milyonu aşması bekleniyor. 7,5 milyondan fazla kişi dikte özelliğini (konuşmayı metne dönüştürme) kullanıyor.
"Bu özellik, birçok insanın Zalo'yu kullanma şeklini değiştirdi. Metin yazmak yerine sesli komut kullanmak çok daha hızlı ve kullanışlı," diye vurguladı Bay Tú.
Vietnamca mesajları İngilizceye çevirme özelliği de çok sayıda kullanıcının ilgisini çekti. Bay Tu, Zalo aramaları için canlı çeviri özelliğinin yakında ekleneceğini açıkladı.
 |
Bay Nguyen Minh Tu, Zalo Teknoloji Direktörü. |
Yapay zeka, son kullanıcılara hizmet etmenin ötesinde, Zalo'nun operasyonlarını da destekliyor. Şirket, müşteri hizmetleri için bir chatbot geliştirdi ve bu sayede, ek personel bulmanın zor olduğu yoğun dönemlerde ölçeklendirme sorununu çözmeye yardımcı oldu.
Uygulamaya geçtikten 3 ay sonra, Zalo'daki chatbot sistemi insanlardan daha yüksek bir yanıt oranı olan %90'a ulaştı. Vakaların yalnızca yaklaşık %2-3'ünde chatbot'tan insan desteği gerekti.
Zalo temsilcisi, yapay zekanın şirket içinde uygulanmasında gizlilik ve güvenlik etrafında dönen bazı zorlukların hala mevcut olduğunu kabul etti. Bu nedenle platform, hassas veriler için kendi geliştirdiği bir modeli kullanarak ve daha az hassas veriler için harici chatbot'lardan yararlanarak esnek bir yaklaşım benimsiyor.
Bay Tú ayrıca, günlük hayatta yapay zeka uygulama çözümleri geliştirmeyi amaçlayan bir yarışma olan Zalo AI Challenge 2025'ten de bahsetti. Bu yılki yarışmaya gençlerin ve öğrencilerin yanı sıra birçok lise öğrencisi de katıldı ve hatta bazıları ilk 5'e girmeyi başardı.
"Bu, yapay zekanın toplumun tüm alanlarına nüfuz ettiğini, hatta çocukların çok küçük yaşta yapay zekayla tanıştığı okullara kadar yayıldığını gösteriyor. Bu, 'yapay zeka dönüşümü' çağında Vietnam için olumlu bir işaret," diye vurguladı Zalo temsilcisi.
Yapay zekâ ajanları dalgası
İlk oturumda, Ho Chi Minh Şehri Teknoloji Üniversitesi'nden Doçent Quan Thanh Tho, çok modlu yapay zekanın dünyayı nasıl değiştireceği sorusunu gündeme getirdi. LLM'nin (Doğrudan Öğrenme Tabanlı Öğrenme) döngüsünün sonuna ulaştığını ve teknoloji trendinin kademeli olarak Çoklu Ajan Sistemlerine (MAS) doğru kaydığını savundu.
Doçent Doktor, GPT-3.5'in tanıtımıyla LLM'nin önemli bir dönüm noktasına ulaştığı konusunda Bay Tu ile aynı fikirde olduğunu belirterek, chatbot'ların ortak amacının insanları olabildiğince yakından taklit etmek olduğunu ifade etti. Yapay zeka ajanları kavramı daha önce de vardı, ancak yalnızca LLM çerçevesi altında gerçek anlamda gelişti.
Bay Tho, "Ajan, oldukça klasik bir mimaridir ve LLM ile birleştirildiğinde modeller arasında iletişim yeteneği sağlar" dedi. "Yapay Zeka Ajanları" ve "Ajan Tabanlı Yapay Zeka" anahtar kelimeleri de 2024 sonlarından günümüze kadar Google Trends'te en çok aranan terimler arasında yer aldı.
 |
Doç. Dr. Quan Thanh Tho, Ho Chi Minh Şehri Teknoloji Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Bölümü Başkanı. |
Doçent, ajan tabanlı yapay zekanın, birlikte çalışan birden fazla ajandan oluşan bir sistem olduğunu belirtti. Kullanıcıdan bir komut aldıktan sonra, ajanlar isteği parçalara ayıracak, görevler atayacak, uygun araçları seçecek ve tek bir modele kıyasla daha yüksek verimlilik elde etmek için bunları adım adım uygulayacaktır.
Sayın Tho ayrıca MAS'ın yerel işletmelerdeki bazı pratik uygulamalarını da sundu. Özellikle, yapay zeka ajanları PDF dosyalarını, görüntüleri ve belgeleri eş zamanlı olarak işleyerek verimliliği %40-60 oranında artırabiliyor. Sigorta sektöründe ise bu teknoloji, bir şirketin iş yükünün %20-40'ını otomatikleştirmesine yardımcı oluyor.
Ayrıca, yapay zekâ ajanları gerçek zamanlı bilgi toplama yeteneğine sahip olup, anlık piyasa fiyatları sunmaya yardımcı olmaktadır. Doçent Doktor [İsim], yapay zekâ ajan sisteminin, veliler ve öğrenciler için okulla ilgili soruları yanıtlayabilen akıllı bir asistan gibi davrandığını belirtti. Eğitimde , yapay zekâ ajanları her öğrencinin öğrenme yoluna göre uyarlanmış kişiselleştirilmiş öğrenme modelleri oluşturmaya yardımcı olmaktadır.
 |
Zalo Yapay Zeka Zirvesi 2025, yapay zeka alanına ilgi duyan çok sayıda katılımcıyı bir araya getirdi. |
Genel olarak, MAS'ın avantajı, birden fazla karmaşık problemi paralel olarak ele alabilme yeteneğinde yatmaktadır. Akıl yürütme süreci sayesinde, ajanlar bilgiyi bağımsız olarak işleyebilir, birbirlerinden ve kullanıcıdan öğrenerek hataları azaltabilir, doğru ve kişiselleştirilmiş sonuçlar üretebilirler.
Modern ajan mimarileri genellikle kullanıcı dostu arayüzlere sahip araçlar ve platformlar olarak sunulmakta, bu da onları genel halk için daha erişilebilir kılmaktadır.
Bu faydalar ışığında, Bay Tho, işletmelerde teknolojiyi uygulama ve iç iş süreçlerini uyarlama önemini vurguladı. Doçent Doktor'a göre, dünya çapında yaşanan güçlü inovasyon eğilimi bağlamında, işletmelerin özel önem vermesi gereken bir dalga söz konusudur.
Ajan tabanlı yapay zekadan sonra ne gelecek?
Son zamanlarda insansı robotlar, teknoloji dünyasında dikkat çeken bir trend haline geldi. Bu aynı zamanda fiziksel yapay zekanın en yaygın uygulama alanıdır.
Nvidia Vietnam'da Kıdemli Geliştirme Teknoloji Uzmanı olan Dr. Tran Minh Quan, bu konu hakkındaki düşüncelerini paylaşırken, fiziksel yapay zekanın, üretken yapay zeka veya ajansal yapay zeka çağının ardından yapay zeka trendlerindeki en gelişmiş gelişme olduğunu vurguladı.
Bay Quan, fiziksel yapay zekâya genel bir bakış sunarak, "Bu yapay zekâ modelleri, komutları veya girdi verilerini alıp, robot kolları, otonom araçlar, fabrikalar vb. gibi robotların motorlarını veya kontrol bileşenlerini etkileyen belirli eylemler üretebiliyor" dedi.
 |
Nvidia'dan Dr. Tran Minh Quan, fiziksel yapay zekadaki trendler hakkındaki görüşlerini paylaştı. |
Nvidia temsilcilerine göre, fiziksel yapay zeka gelecekte trilyon dolarlık bir sektör haline gelebilir. Mevcut küresel donanım altyapısının yaklaşık 2 milyar endüstriyel kamera, 10 milyon fabrika, 200.000 depo ve 1,5 milyar araçtan oluştuğu, ayrıca gelecekte konuşlandırılabilecek milyarlarca insansı robotun da hesaba katılması göz önüne alındığında, fiziksel yapay zekanın uygulanma potansiyeli muazzamdır.
"Her cihaz, mevcut iş yükünü yönetmek için bir yapay zekâ 'beyni' ile donatılmış olsaydı, desteklenebilecek görevler bugün olduğundan çok farklı bir ölçekte olabilirdi," diye ekledi Bay Quan.
Fiziksel yapay zekaya duyulan ihtiyaç, birçok sektördeki personel eksikliğinden kaynaklanmaktadır. Kapalı ve karanlık ortamlarda kaynak yapmak gibi zorlu ortamlarda yapılan yüksek vasıflı işler, insanlar için zorlayıcı hale gelmektedir.
Robotlar artık personel ve işletme maliyetleri arasında denge kuran bir çözüm sunuyor. Robotlar artık sadece tekrarlayan işleri yapmak yerine, yeni görevleri bağımsız olarak öğrenme yeteneğine sahip oldukları için maliyetler optimize edilebiliyor.
"İşte bu yüzden ChatGPT'nin robotik alanındaki 'dönüm noktası' bu yıl veya gelecek yıl gelebilir," diye vurguladı Bay Quan.
 |
Fiziksel yapay zeka, üretken yapay zeka ve ajansal yapay zekadan sonraki bir sonraki adım olarak kabul ediliyor. |
Bu vizyonu gerçekleştirmek için Nvidia temsilcileri, fiziksel yapay zekanın gelişimindeki üç temel aşamaya karşılık gelen üç bilgisayardan oluşan bir model önerdi.
Buna göre, ilk aşama sunucuda temel oluşturmaya odaklanmaktadır. Eğitimden sonra, model nedensel etkileşimler hakkında bilgi edinmek için bir simülasyon ortamına yerleştirilebilir ve bu da modelin gerçek dünyada daha iyi davranış geliştirmesine yardımcı olur.
Simülasyon, robotların nesneleri doğru bir şekilde tanımasına ve onlarla nasıl başa çıkılacağını öğrenmesine yardımcı olur. Daha da önemlisi, simülasyon, gerçek dünya donanımının maliyetine katlanmadan çarpışma senaryolarını test etmek için birden fazla robotun eş zamanlı olarak birlikte çalışmasına olanak tanır. Son olarak, donanıma doğrudan dağıtım imkanı sağlar.
Yapay zekanın geniş ölçekte uygulanmasının zorluğu.
Teknolojiyi verimliliği artırmak ve karar alma süreçlerini desteklemek amacıyla günlük operasyonlara entegre etmeyi içeren "yapay zekâ entegrasyonu" süreci küresel olarak hızlanıyor.
Zalo AI Araştırma Direktörü Dr. Chau Thanh Duc'a göre, Vietnam'da yapay zekanın hızla gelişmesinin birçok nedeni var; bunların başında yapay zeka modellerinin geliştirilmesi, donanım ve veri altyapısının hızla iyileştirilmesi ve dijital dönüşüm süreci geliyor.
Vietnam, yetenek kazanım programları, teknoloji topluluğunun oluşturulması ve hükümet desteğiyle kanıtlandığı üzere, yapay zeka geliştirme konusunda önemli potansiyele sahip ülkelerden biri olarak kabul ediliyor. Ayrıca, Vietnam vatandaşlarının dijital dönüşüme yüksek düzeyde hazır oldukları değerlendiriliyor.
 |
Zalo AI Araştırma Direktörü Dr. Chau Thanh Duc. |
Bu dönüşüm sürecinde Zalo, Kiki sanal asistanı gibi birçok yapay zeka ile ilgili özelliği kullanıma sundu. Şirket, iş verimliliğini artıran ve özellikle herkesin kolayca kullanabileceği araçlar geliştirmeyi hedefliyor. Zalo'nun araçları, kodlama, programlama ve araştırmadan iletişim, çeviri ve görsel arama gibi günlük aktivitelere kadar her şeyi destekliyor.
Ancak uzmanlar bunun sadece başlangıç olduğuna ve yapay zeka dönüşüm sürecinde hâlâ birçok zorluğun bulunduğuna inanıyor. Zalo AI Bilim Direktörü Dr. Nguyen Truong Son, zorlukların güvenlik, maliyet sorunları ve kullanıcıların yüksek taleplerinden kaynaklandığını söyledi. Bunlar sadece Zalo için değil, kullanıcılar ve işletmeler için de zorluklar teşkil ediyor.
İlk engel, belirli bir özerklik seviyesini sağlayan bir yapay zeka modeli seçmekle ilgilidir. Üçüncü taraf modeller genellikle daha iyi performans ve çıktı kalitesi sunarken, dahili modeller bilgi kontrolü avantajına sahip olsa da istikrar ve verimlilik açısından sınırlıdır.
    |
Zalo AI temsilcileri tarafından paylaşılan bilgiler. |
Dahası, mevcut modellerin çoğu eksik doğruluk ve tutarsız çıktı gibi ortak zayıflıklara sahiptir. Birçok sohbet robotunun Vietnamca'yı anlama ve işleme yeteneği sınırlıdır ve belirli gereksinimleri veya bağlamları karşılayamamaktadır.
Bu sorunu çözmek için Zalo'daki uzmanlar, gelişmiş model geliştirme teknolojisi uygulamak ve chatbot eğitimi sırasında güvenilir veri kaynaklarını birleştirmek gibi çeşitli çözümler önerdi. Eş zamanlı olarak, geliştirme ekibi modeli sürekli olarak dahili testlerle değerlendirdi.
Bir diğer zorluk ise maliyet, performans ve güvenlik arasında denge kurmaktır. Dr. Nguyen Truong Son'a göre, karmaşık istekleri işlemek için küçük bir model kullanmak işlem süresini ve işletme maliyetlerini artırabilir ve bunun tersi de geçerlidir.
 |
Dr. Nguyen Truong Son, Zalo AI Bilim Direktörü. |
Ona göre optimizasyon, komut giriş aşamasından itibaren başlayabilir. Kullanıcılar, gereksiz uzunluğu sınırlayarak ve sohbet robotu için net ve özlü bir bağlam sağlayarak jeton maliyetlerini azaltabilirler.
Sistem düzeyinde, Zalo ekibi, kullanıcı bilgilerinin güvenliğini sağlamak için uygun komutlar önermek ve kontrol katmanları uygulamak gibi çeşitli çözümler hayata geçiriyor.
Genel olarak, Vietnam'ın küresel yapay zeka dalgasına iyi hazırlandığı düşünülüyor. Zalo, bu dönüşümün ilk katılımcılarından biri olup, yapay zekayı büyük ölçekte kullanırken maliyet, kalite ve güvenlik zorluklarını ele almaya odaklanıyor.
kıyasıya çip yarışı
Yapay zekânın patlaması, donanım veya çiplerdeki gelişmelerin bir sonucudur. OpenAI'den Dr. Pham Hy Hieu, ChatGPT'nin ortaya çıkışının çiplerde devrim yarattığını ve Nvidia'nın kısa sürede hızla büyümesini sağladığını vurguluyor.
ChatGPT ilk piyasaya sürüldüğünde, çalışması neredeyse tamamen Nvidia çiplerine dayanıyordu. Bu durum, Anthropic ve Meta gibi teknoloji devlerinden donanım alımlarında bir artışa yol açtı.
Ancak oyun sadece Nvidia için değil. AMD ve Google gibi rakipler de yapay zeka modelleme geliştiricileri için en uygun donanım çözümlerini sunuyor.
"Çip ve çiple ilgili sermayenin akışı, en azından ABD ekonomisinin büyümesi olmak üzere, ekonomik akışları da etkiliyor."
Ayrıca, yapay zekâ geliştirmeyi hedefleyen şirketler, çip satın alma maliyetlerinin artması nedeniyle kendi çiplerini geliştirme konusunda da iddialı. Bu nedenle, küçük bir tasarruf bile büyük bir avantaj sağlıyor. İşte bu yüzden her şirket çip kaynaklarında kendi kendine yeterli olmak istiyor," diye ekledi Bay Hieu.
 |
Dr. Pham Hy Hieu, OpenAI'yi temsil ediyor. |
Yapay zeka çip pazarı şu anda kullanım amaçlarına göre iki ana kategoriye ayrılıyor. Birinci kategori, büyük matris çarpımı yapabilme, tekdüze boyutsallık ve binlerce çipi aynı anda bağlayabilmek için yüksek bant genişliği gerektiren eğitim çipleridir.
İkinci tip ise daha az sayıda bağlantı (yaklaşık 50-100 çip) gerektiren ve küçük, düzensiz boyutlu matris problemlerine odaklanan çıkarım çipidir. Bununla birlikte, çıkarım çiplerinin sürdürülebilir çalışma için iyi bir güç optimizasyonuna ihtiyacı vardır.
Gelişim tarihine baktığımızda, 2019-2023 dönemi GPT modelleri için eğitim ve veri sıkıştırmaya odaklanırken, 2024'ten itibaren odak noktası mantıksal çıkarım yeteneklerine kayıyor. Bu değişim, çıkarım çiplerine olan talebi artırıyor.
"Vietnam'ın çip üretimindeki rolü nedir? Çip endüstrisi trilyon dolarlık bir sektör olsa da, katılmak için on milyarlarca dolara ihtiyacımız yok. Vietnamlılar yapay zeka çip alanına birçok şekilde katkıda bulunabilirler," diye belirtti Bay Hieu.
 |
Dr. Pham Hy Hieu'dan yapay zeka altyapısındaki donanım hakkında bilgiler. |
OpenAI temsilcileri iki ana yön önerdi. Vietnam, büyük ölçekli dil modelleri için çip üretme yarışına girmek yerine, otomobiller, akıllı telefonlar veya implante edilebilir tıbbi cihazlar için düşük güç tüketimli çipler geliştirmeye odaklanabilir. Bunlar, önemli büyüme potansiyeline ve daha düşük yatırım maliyetlerine sahip pazar segmentleridir.
İkinci olarak, donanım ve yazılımın entegrasyonu var. Flash Attention 2 algoritması gibi katkılar, programlama ve donanımın akıllıca birleştirilmesinin, büyük sermaye yatırımı gerektirmeden nasıl çığır açıcı gelişmeler yaratabileceğini gösteriyor.
Sayın Hieu, "Gelecek, fırsatları görmeye, risk almaya ve tehlikelerle yüzleşmeye cesaret edenlerin elindedir," diyerek sözlerini tamamladı.
Zalo AI Challenge 2025'te öne çıkan takımlar
Konuşmacıların sunumlarının ardından, Zalo AI Challenge 2025'te yapay zekanın uygulanmasına yönelik birçok pratik çözüm sunuldu. Ekim ayı sonlarında başlatılan yarışmaya 1000'den fazla ekip katıldı.
Bu yılki Zalo Yapay Zeka Yarışması iki kategoriye ayrılıyor: RoadBuddy (trafik işaretlerini belirlemek için algoritmalar kullanma) ve AeroEyes (yerdeki nesneleri tanımak için dronlar için yapay zeka tasarlama). Kazanan takımlar toplam 12.000 dolarlık nakit ödülün yanı sıra sponsorlardan hediyeler de alacak.
Organizasyon komitesine göre, bu yılki sınav sorularının tamamı pratik nitelikteydi ve yapay zekanın araştırma ortamlarının dışında da gerçek dünya sorunlarını çözme potansiyelini sergiliyordu.
RoadBuddy yarışmasında, yarışmacılar araç içi kameralardan elde edilen verileri işlemeye odaklandılar. Takımlar, çeşitli zaman koşullarında kaydedilen 0-15 saniyelik video veri kümelerini işlemek zorundaydı. Yapay zeka modelinin görevi, videoda görünen yol işaretleri, trafik ışıkları ve şerit çizgileri gibi ayrıntıları doğru bir şekilde tanımlamaktı.
    |
Zalo Yapay Zeka Yarışması 2025'in ödüllerinin paylaşılması ve verilmesi. |
1.500 eğitim örneği, 500 genel test örneği ve 500 özel test örneğinden oluşan bir veri kümesiyle, yarışan takımlar doğruluk ve yanıt süresi olmak üzere iki kritere göre değerlendirildi.
Sayın Nguyen Truong Son'un değerlendirmesine göre, yarışmacılar Görsel Dil Modeli (VLM) gibi gelişmiş teknikler uyguladılar. Genel süreç, girdi verisi olarak videodan kareler çıkarmayı, ardından nesneleri tanımlamak ve mantıksal analiz sağlamak için bunları Qwen veya YOLO gibi modellerle birleştirmeyi içerir.
Sonuçlara göre, CtelAI ekibi %71,3'lük doğruluk oranıyla birinci olurken, BitterSweet %70,5'lik oranla ikinci oldu.
"AeroEyes" temasıyla düzenlenen yarışmada takımlar, finallere yükselmeden önce bir eleme turuna katıldı. Finallerde adaylar, modelleri doğrudan dronlara programlamak, uçuş rotaları oluşturmak ve gerçek dünya koşullarında nesneleri tespit etmek için kameraları kontrol etmek zorundaydı.
Görevin zorluğu nedeniyle, gereksinimleri karşılayan takım sayısı yüksek değildi, bu nedenle organizatörler esnek bir şekilde ek bir konu eklediler. Yarışan takımlar, gereksinimleri karşılamak için modellerini hızla uyarladılar. Sonuç olarak, AIO_C3A takımı en yüksek verimlilik sayesinde birinci oldu. İkinci sırayı ise IUH_Alers_K16 ve AEB takımları paylaştı.
Kaynak: https://znews.vn/ai-se-di-xa-den-dau-post1613033.html
Yorum (0)