Dünyanın simülasyonu ya da Matrix

Bu teknolojiyi daha iyi anlayabilmek adına hikâyeyi biraz başa saralım ve yapay zekâ ile video üretim arasındaki ilişkiyi inceleyelim. Verilen bir metinden video üretirken, hâlihazırda geliştirilmiş ve popüler olan birkaç farklı yapay zekâ modeli vardır. Bunlardan ilki, tekrarlayan ağlar (recurrent networks) olarak bilinir. Bu ağlar, önceki adımlardaki bilgileri hatırlar ve gelecekteki adımları bu bilgilere dayanarak tahmin ederler. Özellikle zamanla değişen ve ardışık verilerle çalışırken bu teknoloji oldukça faydalıdır.

İkinci model, üretken karşıtlıklı ağlar (generative adversarial networks) olarak adlandırılır. Bu model, gerçekçi görünen veriler üretmek için kullanılır. Basit bir yarışma gibi düşünebilirsiniz: Bir takım resimler üretirken, diğer takım bu resimleri gerçeklerden ayırmaya çalışır. Her iki taraf da zamanla iyileşir, böylece gerçekçi görünen resimler üretip gerçeklerden ayırt edebilen yapay zekâ sistemleri geliştirilir. Son model ise otomatik regresif dönüştürücülerdir (autoregressive transformers). Bu modeller, dil işleme ve dizisel veriler için kullanılır. Örneğin bir cümledeki her kelime, önceki kelimelere dayanarak tahmin edilir, böylece anlamlı cümleler oluşturulur. Dil modelleri oluştururken ve metin üretirken büyük önem taşırlar.

Şimdiye kadar geliştirilmiş video üretim modelleri, -görsel içeriklerle uyumlu bir çalışma performansı göstermesinden ötürü- yukarıda bahsedilen ilk iki metodu kullanarak üretim yapıyordu. Ancak OpenAI şirketi tarafından geliştirilen ve 15 Şubat 2024 günü Sam Altman tarafından duyurulan Sora isimli metinden video üretim aracı, son modeldekine benzer bir difüzyon dönüştürücüsü kullanıyor. Daha önce denenmemiş bir yöntem olmasından dolayı hem çok yüksek bir performans sunuyor hem de video üretim noktasında yepyeni bir yaklaşım sunmuş oluyor. Bu yeni yaklaşım, videoları “yamalara” ayırmak üzerine kurulu. Yani videolar küçük parçalara bölünüyor ve her bir parça ayrı ayrı eğitiliyor. Daha sonra bu yamaları birleştirerek bir video oluşturuyor. Bu yamalar tek başlarına anlamlı görüntüler değiller. Ancak bir araya geldiklerinde, akıcı ve doğal videolar elde edilmiş oluyor.

Her bir parça, aslında bir “token” gibi düşünülebilir. Dil modellerinde kelimeleri temsil etmek için kullanılan tokenlara benzer şekilde bu yamalar da görsel verilerin temsilini sağlar. Ancak tek başına her bir token veya yama, tam bir görseli ifade etmez. Bunun yerine, gizli bir uzayda toplanırlar. Bu gizli uzayda, videoların tüm karmaşıklığı ve detayları saklanır. Sonrasında bir model kullanılarak tüm bu yamalar eğitilir. Bu model yukarıda da bahsedildiği üzere, “diffusion transformer” adı verilen özel bir dönüştürücüdür. Bu dönüştürücü, matematiksel ve fiziksel prensipleri kullanarak videolar üretir. Sonuç olarak daha kaliteli ve esnek videolar elde edilir.

Sora adlı video üretim modeli, günümüzde teknolojinin yaratıcı sınırlarını zorlayan ve gelecekteki potansiyelleri hayal etmemizi sağlayan bir yapıya sahip. Ancak bu teknolojinin getirdiği yenilikler sadece eğlence amaçlı değil; aynı zamanda eğitim, sanat, simülasyon ve bilimsel araştırmalar gibi çok geniş bir yelpazede kullanılabilir. Özellikle Sora'nın temelini oluşturan difüzyon dönüştürücüler gibi yeni ve güçlü modeller, videoların üretiminde devrim niteliğinde bir adım atmış durumda.

Sora'nın yamalara ayırma yöntemi, her bir parçanın ayrı ayrı eğitilerek sonrasında birleştirilmesiyle oluşturulan videoların doğallığını ve akıcılığını artırıyor. Bu, videoların daha karmaşık ve detaylı olmasını sağlarken, aynı zamanda üretilen içeriğin kalitesini artırıyor. Özellikle gizli uzayda (latent space) toplanan yamaların, videoların karmaşıklığını saklayarak son ürünün daha etkileyici ve gerçekçi olmasına olanak tanıması, Sora'nın çarpıcı özelliklerinden biri olarak öne çıkıyor.

Ancak Sora'nın sunduğu yenilikler, sadece teknoloji dünyasını etkilemekle kalmıyor; aynı zamanda insan yaratıcılığını da teşvik ediyor. Bu model, insanların hayal gücünü gerçeğe dönüştürme yeteneğini artırarak, sanat eserlerinin ve diğer yaratıcı ürünlerin daha özgün ve çeşitli olmasına katkı sağlıyor. Ayrıca eğitim ve simülasyon gibi alanlarda da kullanıldığında, Sora'nın sağladığı esneklik ve kalite, bilgi transferini ve öğrenmeyi daha etkili hale getirebilir.

Gelecekte Sora'nın benimsenmesi ve geliştirilmesiyle birlikte, video içeriği üretme ve kullanma şeklimizde önemli değişiklikler görebiliriz. Belki de daha önce hiç düşünmediğimiz şekillerde eğitim materyalleri oluşturabilir, sanat eserleri yaratabilir ve gerçeklik simülasyonları oluşturabiliriz. Bu, teknolojinin insan hayatına olan etkisini derinleştirirken, aynı zamanda insanların potansiyelini de artırabilir.

Ancak bu tür yeniliklerin getirdiği etkileri değerlendirirken, etik ve sosyal sorumlulukların da göz önünde bulundurulması gerekmektedir. Sora gibi güçlü araçların kullanımıyla ortaya çıkabilecek potansiyel riskler ve yan etkiler, dikkatle ele alınmalı ve kontrol altında tutulmalıdır. Bu, teknolojinin insanlığın yararına kullanılmasını sağlarken, zararlı sonuçları en aza indirmeye yardımcı olacaktır. Nitekim Sora ve benzer modeller üretildikçe şu an bile birçok manipülatif etkiye açık olan video sektörü herhangi bir durumda kanıt olmaktan bir hayli uzaklaşacaktır. Aynı zamanda her türden kullanıcı erişiminin artmasıyla bilginin güvenilirliği de yeniden sorgulanacaktır.

Sonuç olarak Sora adlı video üretim modeli, teknolojinin gelecekteki yönünü belirlemede önemli bir rol oynayabilir. Ancak bu potansiyeli tam anlamıyla gerçekleştirebilmek için teknolojinin sadece ilerlemesine değil, aynı zamanda insanlığın ve doğanın iyiliğine hizmet etmesine odaklanmak önemlidir.