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 planlarımızı 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 performanslı: Bu API'ler, donanım hızlandırma sayesinde mükemmel performans sunar.
Yerleşik yapay zeka API'lerinin her birine ait kod örneklerine göz atın, durumlarıyla ilgili güncellemeleri inceleyin ve bu teknolojiyi hangi şirketlerin kullandığını görün.
Çok formatlı API'ler
Yepyeni çok formatlı API'ler üzerinde çalışıyoruz. Bu sayede, modele görsel içeriklerde "gördüğü" veya ses içeriklerinde "duyduğu" şeyler hakkında soru sorabilirsiniz. Örneğin, bir blog platformuna yüklenen resimlerde alternatif metin önerileri alabilir ve bu önerileri iyileştirip düzenleyebilirsiniz. Alternatif olarak, Gemini Nano'dan podcast'ler için açıklamalar veya transkriptler yazmasını da isteyebilirsiniz.
Karma Yapay Zeka
Geliştiricilerin istemci tarafı yapay zeka ile karşılaştığı zorluklardan biri, tüm platformların ve tarayıcıların cihaz üzerinde model çalıştırmak için donanım gereksinimlerini karşılamamasıdır. Gemini ve Firebase, Firebase Web SDK'yı oluşturmak için iş ortaklığı yaptı. Böylece, istemci tarafı uygulamaları kullanılamadığında sunucuda Gemini Nano'ya geri dönebilirsiniz.
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 katılarak yeni API'leri test etti, yeni kullanım alanları keşfetti ve web için daha iyi yapay zeka oluşturmak üzere geri bildirimler sağladı.
- Hackathon'lar: İki hackathon düzenledik ve sizler de inanılmaz web siteleri ve uzantılar geliştirdiniz.
İşiniz henüz 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 ile 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 yeni çok formatlı özelliklerinin potansiyelini Chrome uzantılarında 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 tam teşekküllü bir tarayıcı aracısı oluşturma şeklini 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.
Web yapay zeka kullanım alanları ve gerçek dünyadaki stratejiler
Yuriko Hirota ve Swetha Gopalakrishnan, işletmelerinin ve kullanıcı deneyimlerinin iyileştirilmesi için web'de yapay zekayı kullanan şirketlerin gerçek hayattaki örneklerini vurguladı.Çözümlerinde istemci tarafı modelleri, 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 anlık olarak gösterir ve yorumlar konuşmacının arkasında oluşturulur. 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 sorunları 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 modeller, 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 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. 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 hayattan birkaç örnektir. 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 Ajanları hakkında bilgi verdi. Web, büyük dil modellerinin (LLM'ler) yeteneklerinin ötesinde, sizin adınıza faydalı işler yapmak için yapay zeka özelliklerini doğrudan tarayıcıya getiren, etkili 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. Bu sayede, ajan potansiyel olarak karmaşık veya çok adımlı görevleri tamamlayabilir.
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 yönelik veri deposu erişimi gibi en iyi araçları seçin, ardından dış dünyada işlemler gerçekleştirin.
- Ajanın veya harici araçların önceki çıkışlarına göre bağlama dayalı hafızayı 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, tarayıcıda modelleri 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 kullanmayı düşünebilirsiniz. Böylece, tarayıcıda akıllı, duyarlı ve kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimleri oluşturabilirsiniz. Yakında, cihazlar LLM'leri 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.