Yayınlanma tarihi: 22 Mayıs 2025
Yapay zeka, web geliştiricilerin web siteleri ve web uygulamaları oluşturma şeklini değiştiriyor. Google I/O 2025'te, geçen yıl üzerinde çalıştığımız projeleri paylaştık, iş ortaklarımızın web'de yapay zekadan nasıl yararlandığını gösterdik ve yeni yerleşik yapay zeka API'lerini duyurduk.
Etkinliği mi kaçırdınız? Size iyi bir haberimiz var. Artık konuşmaları istediğiniz zaman izleyebilirsiniz.
Chrome'da Gemini Nano ile pratik yerleşik yapay zeka
Temel misyonumuz, Chrome'u ve web'i tüm geliştiriciler ve kullanıcılar için daha akıllı hale getirmektir. Bu konuşmada Thomas Steiner, yerleşik yapay zeka ile ilgili güncellemeleri, pratik kullanım alanlarını ve geleceğe dair bir bakış açısını paylaşıyor.
Yerleşik yapay zeka, tarayıcıda istemci tarafı modelleri çalıştırır. Bunun çeşitli avantajları vardır:
- Özel: Hassas kullanıcı verileri cihazda kalır ve tarayıcıdan asla çıkması gerekmez.
- Çevrimdışı: Uygulamalar, internet bağlantısı olmasa bile yapay zeka özelliklerine erişebilir.
- Yüksek performans: Bu API'ler, donanım hızlandırma sayesinde mükemmel performans sunar.
Yerleşik yapay zeka API'lerinin her birine ait kod örneklerine göz atın, durumlarıyla ilgili güncellemeleri öğrenin ve bu teknolojiyi hangi şirketlerin kullandığını görün.
Çok formatlı API'ler
Yepyeni çok formatlı API'ler üzerinde çalışıyoruz. Bu sayede Gemini Nano'ya görsel içeriklerde "gördüğü" veya ses içeriklerinde "duyduğu" şeyler hakkında soru sorabilirsiniz. Örneğin, bir blog platformuna yüklenen resimlerde alternatif metin önerileri alabilir, bu önerileri iyileştirebilir ve düzenleyebilirsiniz. Alternatif olarak, Gemini Nano'dan podcast'ler için açıklamalar veya transkriptler yazmasını da isteyebilirsiniz.
Karma Yapay Zeka
Geliştiricilerin istemci tarafı yapay zekayla ilgili karşılaştığı zorluklardan biri, tüm platformların ve tarayıcıların cihaz üzerinde model çalıştırmak için donanım gereksinimlerini karşılamamasıdır. Gemini ve Firebase, istemci tarafı uygulamaları kullanılamadığında sunucuda Gemini Nano'ya geri dönmenizi sağlamak için Firebase Web SDK'yı oluşturmak üzere iş ortaklığı yaptı.
Sizinle birlikte çalışma
Yerleşik yapay zeka API'leri konusunda bu kadar çok geliştiriciyle çalıştığımız için çok mutluyuz. Siz olmadan bu çabalarımızı sürdüremeyiz.
- Erken Önizleme Programı: 16.000'den fazla geliştirici EPP'ye katıldı. Bu geliştiriciler yeni API'leri test ediyor, yeni kullanım alanları keşfediyor ve web için daha iyi yapay zeka oluşturmak üzere geri bildirimler sağlıyor.
- Hackathon'lar: İki hackathon düzenledik ve sizler de inanılmaz web siteleri ve uzantılar geliştirdiniz.
İşiniz bitmedi. Geri bildirimlerinizi paylaşmaya ve yeni yerleşik API'leri test etmeye devam edin. Biz de yinelemeler yapmaya devam edeceğiz. Hatta W3C'nin Web Machine Learning Community Group'a katılarak bu API'lerin standartlaştırılmasına yardımcı olabilirsiniz.
Tarayıcınızda Gemini ile Chrome uzantılarının geleceği
Yapay zeka destekli uzantıların sayısı son iki yılda iki katına çıktı. Hatta Chrome Web Mağazası'ndan yüklenen tüm uzantıların% 10'u yapay zeka kullanıyor. Bu konuşmada Sebastian Benz, Chrome uzantıları ve Gemini'ın neden bu kadar güçlü bir kombinasyon olduğuna dair pratik örnekler veriyor.
Örnekler arasında, Chrome'un yeni kullanıma sunulan istem API'sini kullanarak istemcideki web sitelerinden veri ayıklayıp işleyerek tarayıcıyı daha kullanışlı hale getirme yer alır.
Chrome'un istem API'sinin Chrome uzantılarındaki yeni çok formatlı özelliklerinin potansiyelini göstererek ses ve görüntüleri kullanıcılar için daha erişilebilir hale getirme
Google DeepMind'ın Project Mariner'ının, Chrome uzantılarını ve en yeni Gemini Cloud API'lerini kullanarak nasıl tam teşekküllü bir tarayıcı aracısı oluşturduğunu açıklayarak taramanın geleceğine göz atın.
Yeni tarama deneyimleri oluşturmak ve tarayıcıyı daha kullanışlı hale getirmek için Chrome Uzantıları'nda Gemini'ı bulutta veya tarayıcıda kullanmanın potansiyelini keşfedin.
Gerçek dünyada web yapay zekası kullanım alanları ve stratejileri
Yuriko Hirota ve Swetha Gopalakrishnan, işletmelerinin ve kullanıcı deneyimlerinin iyileştirilmesi için web'de yapay zekayı kullanan şirketlerin gerçek hayattaki örneklerini vurguladı.Çözümlerinde istemci tarafı modeller, sunucu tarafı veya hibrit çözümler kullanılsın ya da kullanılmasın, önemli olan kullanıcılarınıza şu anda sunabileceğiniz heyecan verici yeni işlevler ve özelliklerdir.
BILIBILI, bullet-screen yorumları adlı yeni bir özellik sayesinde video yayınlarını daha ilgi çekici hale getirdi. Bu reklamlar, videodaki kullanıcı yorumlarını gerçek zamanlı olarak sunar ve konuşmacının arkasında gösterilir. Bunu yapmak için iyi bilinen bir makine öğrenimi kavramı olan görüntü segmentasyonunu kullanırlar. Sonuç olarak oturum süresi %30 arttı. Tokopedia, yüklenen fotoğrafların kalitesini değerlendirmek için yüz algılama modeli kullanarak satıcı doğrulama sürecindeki zorlukları azalttı. Sonuç olarak, manuel onayları neredeyse %70 oranında azalttılar.
Serebral görsel bozukluğu (CVI) olan çocuklar için bir web platformu olan Vision Nanny, yapay zeka destekli görme uyarımı etkinlikleri sunar. Bu model, bir resim, video veya gerçek zamanlı olarak ellerin önemli noktalarını bulan el işareti algılama modeli de dahil olmak üzere birden fazla MediaPipe kitaplığı kullanır. 50 çocukla yapılan bir pilot uygulama, Vision Nanny'nin yanıtları manuel görsel uyarı etkinliklerine kıyasla 5 kat daha hızlı verdiğini gösterdi. Terapistler, manuel kurulumu kaldırarak oturum başına ortalama üç saat tasarruf ettiklerini bildirdi.
Google Meet'te, ışıklandırmayı iyileştirmekten bulanık ve net olmayan videoları azaltmaya kadar yapay zeka destekli çeşitli özellikler bulunur. En büyük zorluk, bu özelliklerin gerçek zamanlı olarak çalışması gerektiğidir. İşte bu noktada, bilgisayarın CPU'sunun tüm gücünden yararlanmak ve gerçek zamanlı video işlemeyi etkinleştirmek için WebAssembly (Wasm) devreye girer.
Bunlar, web'de yapay zekanın kullanıldığı gerçek hayattaki örneklerden sadece birkaçıdır. Diğer birkaç şirket de yerleşik yapay zeka API'leriyle denemeler yaptı. Bu şirketlerden bazıları çalışmalarını örnek olaylarda paylaştı.
Gelecekte daha akıllı kullanıcı deneyimleri oluşturmak için istemci tarafı Web Yapay Zeka aracıları
Jason Mayes, internetin geleceği olan Web Yapay Zeka Aracıları hakkında bilgi verdi. Web, büyük dil modellerinin (LLM'ler) ötesinde, sizin adınıza faydalı işler yapmak için yapay zeka özelliklerini doğrudan tarayıcıya getiren, bağımsız bir geleceğe sahip.
İstemci tarafı yaklaşımıyla gizlilik artırılır, gecikme süresi azalır ve önemli ölçüde maliyet tasarrufu sağlanabilir. Ajanlar, mevcut web sitenizi yükseltmenize, bir kullanıcı için görevleri bağımsız olarak gerçekleştirmenize, kullanıma sunulan araçları dinamik olarak seçip kullanmanıza (potansiyel olarak bir döngü içinde) olanak tanır. Böylece, ajanın potansiyel olarak karmaşık veya çok adımlı görevleri tamamlamasına izin verilir.
Temsilciler şunları yapabilir:
- Alt görevleri planlayıp bölme: Görevi tamamlamak için mantıksal adımlara ayırarak çok adımlı planlama yoluyla daha karmaşık sorunları ele alma.
- İşlevler, API kullanımı veya artırılmış dil modelinin temel bilgisine erişim için veri deposu gibi en iyi araçları seçin, ardından dış dünyada işlemler gerçekleştirin.
- Aracının veya harici araçların önceki çıkışlarına göre bağlama dayalı belleği koruyun. Kısa süreli bellek, modelin bağlam penceresi boyutuna kadar bağlam geçmişinin FIFO arabelleği gibi davranır. Uzun süreli bellekte ise gerektiğinde önceki sohbet oturumlarından veya tamamen farklı veri kaynaklarından hatırlanacak bilgileri depolamak için bir vektör veritabanı kullanılabilir.
Web yapay zeka aracıları, JavaScript'teki mevcut web teknolojileriyle entegre olacak şekilde tasarlanmıştır. Sonuç olarak, modelleri tarayıcıda en iyi şekilde çalıştırmak için donanımımızı hızlandırmaya devam etmemiz önemlidir. Geleceğe baktığımızda WebNN gibi teknolojiler, CPU'lar, GPU'lar ve NPU'lar arasında model yürütmeyi optimize etmede önemli bir rol oynayacak. Daha küçük LLM'lere yönelik trend ve sürekli ilerleme sayesinde bu özellik gelecekte daha da güçlü hale gelecektir.
Cihaz üzerinde işlemeyi stratejik bulut çağrılarıyla birleştiren karma bir yaklaşım kullanarak tarayıcıda akıllı, duyarlı ve kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimleri oluşturabilirsiniz. Yakında, cihazlar büyük dil modellerini çalıştırma konusunda daha yetenekli hale geldikçe Web Yapay Zeka yaklaşımına yatırım yapmanın karşılığını alacaksınız.
Google I/O 2025'i kaçırmayın
Google I/O 2025'teki tüm konuşmaları yayınladık. Web geliştiricilere özel bir oynatma listesi de oluşturduk. Daha fazla içeriği io.google/2025 adresinde izleyebilirsiniz.