AnadoluJet Magazin

DÜŞÜNEN BİLGİSAYARLAR ARAMIZDA

Felaket senaryolarından her şeyin toz pembe olacağı bir geleceğe, yapay zekâya ilişkin tezler muhtelif. Peki ama gerçekte olan ne?

“Terminator” serisinden “The Matrix”e, oradan da iRobot’a kadar yapay zekânın gereğinden fazla geliştiği bir dünyayı anlatıp da mutlu biten film yok denecek kadar azdır. Kendi kendilerine öğrenmeyi keşfedince gezegenin yeni hâkimi hâline gelmeleri beklenen bilgisayarların bizi mutlu etmek gibi bir dertlerinin olacağını söylemek zor. Peki, bizim filmimiz gerçekten nasıl bitecek? Akıllı fırınların birleşip insanlığa karşı büyük taarruzu başlatacağı bir geleceğe acaba ne kadar uzağız? Küçük bir “spoiler” vermek gerekirse; felaket senaryolarında bahsi geçen teknolojinin çoğu unsuru hayatımızı çoktan esir almış durumda zaten.

Makineler Düşünebilir mi?
Yapay zekâ konu başlığı altında matematikten felsefeye çok geniş bir yelpazede tartışmalar devam ediyor. Bunları bir zaman çizelgesine oturttuğumuzda, yapay zekâya ilişkin tezlerin geçmişi “Makineler düşünebilir mi?” sorusunu soran İngiliz matematikçi Alan Turing’in yaşadığı döneme, yani 1950’lere kadar uzanıyor. Bilgisayar biliminin kurucusu olarak tanınan Turing, ki yakın dönemde “The Imitation Game” adlı filmde Benedict Cumberbatch tarafından beyazperdede başarıyla canlandırılmıştır, yayımladığı “Bilgisayarlı Makineler ve Zekâ” başlıklı makalesinde düşünen bir makinenin özellikleri ve nasıl yapılacağı konusunda tezlerini ortaya koymuştu.
Zamanda bir yolculukla 1980’li yıllara döndüğümüzde ise “makine öğrenme” adlı yeni bir alanın tohumlarının atıldığını, 1990’larda ise bunun yükselişe geçtiğini görüyoruz. Yapay zekâda sayısal öğrenme ve model tanıma çalışmalarından geliştirilen bir alt başlık olarak gündeme gelen bu teknoloji; daha önce öğrenmiş olduğu bilgileri deneyime dönüştüren, bunları baz alıp yeni tahminler yapabilen algoritmaları ele alıyor. Doğal olarak, makine öğrenmenin hedefi zamanla gerçek anlamda bir yapay zekâya ulaşmak yerine, çözülebilir problemler için bilgisayarları kullanmaya dönüştü. Makine öğrenebilen programlar, sabit program talimatlarını birebir takip etmenin bir adım ötesine geçiyor ve kendisine sunulan örnek verileri baz alarak, faydalı tahminler sunmak veya işe yarar kararlar almak için yine kendi modellerini inşa etmeye çalışıyor.

Yapay Zekânın Geleceği: Derin Öğrenme
İnternetin yaygınlaşması ve her alanda bir araç hâline gelmesiyle birlikte hayatımıza giren “büyük veri” kavramı, doğru bir kullanımla insan gibi düşünebilen yazılımlara hiç olmadığı kadar yaklaşmamızı sağladı. Öte yandan, donanım teknolojilerinde kaydedilen ilerleme, özellikle görsel işlemleri gerçekleştiren GPU’ların müthiş bir hızla gelişmesi, onlarca yıldır bir hayal olan “yapay sinir ağları” sisteminin gerçeğe taşınmasına zemin hazırladı. Bu sistem insan beynine en yakın “düşünme” algoritmasını kullanıyor ve genellikle görsel tabanlı olarak çalışıyor.

Derin öğrenme sayesinde bir uygulama, ilk kez gördüğü bir fotoğrafın içeriğinin ne olduğunu anlıyor ve ona uygun şekilde işlem yapabiliyor. Derin öğrenmenin son dönemde en popüler örneklerinden biri de “Prisma” adlı mobil uygulama. Yapay sinir ağları sayesinde çektiğiniz fotoğrafın içeriğine uygun olarak sanatsal bir çalışma yapan Prisma, mobil kullanıcıların en çok fotoğraf düzenlediği uygulamalar arasına kısa sürede katıldı.
Eğlenceye yönelik kullanımları bir yana, derin öğrenme sayesinde yeniden yükselişe geçen yapay zekâ trendinin hayatımızı değiştireceğine kesin gözüyle bakılıyor. Ancak bu değişimin iyi mi yoksa kötü mü olacağı konusu, gelişen teknolojinin neresinde durduğunuzla yakından ilgili. Yapay zekâ teknolojileri sayesinde tecrübe kazanabilen, bildiklerini kullanarak bir çıkarım yapabilen yazılımlar ve robotlar, rutin görevleri insanlardan çok daha başarılı bir şekilde yapabilir hâle gelecek. Endüstri 4.0 olarak da adlandırılan Dördüncü Sanayi Devrimi ile üretim hatlarında her şey otomatik olarak işleyecek ve geleneksel insan gücüyle çalışan fabrikaların yerini, neredeyse tamamen makinelerin birbiriyle iletişim kurarak üretim yaptığı “dijital fabrikalar” alacak. Bu da fabrika işçilerinin (ya da rutin görevleri yerine getiren mavi yakalıların) yeni ekmek kapıları araması gerekeceği anlamına geliyor.

Elbette yapay zekâ ve makinelerin yükselişiyle birlikte yepyeni meslekler ortaya çıkacak. Birbiriyle iletişim kurabilen, öğrenen, uygulayan makinelerin yazılımlarının geliştirilmesi, yönetilmesi ve bakımı için pek çok yeni meslek dalı doğacak. Bu da veri bilimciliği, yazılım mühendisliği ya da istatistik uzmanlığı gibi mesleklerin gelecekte çok daha fazla alt kırılımla büyük iş fırsatları oluşturacağı anlamına geliyor.

Sevgili Robot, Sen Önce Soruma Cevap Ver!
Yapay zekânın toplumsal ölçekte kabul görmesi için önce bazı sorulara yanıt verebilmesi gerekiyor. Az önce bahsettiğimiz işsizlik sorununun yanı sıra, yapay zekânın ilk öğrenme aşaması için kullanılan verinin taşıdığı önem de dikkatlerden kaçmıyor. “AI (Artificial Intelligence) eğiticileri” yazılımı dengesiz ve taraflı verilerle besleyecek olursa, bu programın önyargılı düşünmesi ve buna göre kararlar alması kaçınılmaz görünüyor. Örneğin, yapay zekânın jüri olduğu bir güzellik yarışmasında, sadece beyaz adayların ödül almış olması “Yapay zekânın hamurunda ırkçılık mı var?” sorularına neden olabilir.

Benzer şekilde, yapay zekânın karıştığı bir suç işlendiğinde ya da örneğin sürücüsüz bir otomobil, yazılımdan kaynaklanan bir hata sonucu kazaya karıştığında sorumluluğu kimin üstleneceği sorusunun yanıtı belirsizliğini koruyor. Böyle bir durumda kullanıcı geliştiriciye, o da veri sağlayıcıya topu atarak sorumluluktan kaçınmak isteyecektir.

Bilgisayarlar bugüne kadar hayatımızı kolaylaştırmanın yanı sıra, tıpkı Mitch Ratcliffe’in ünlü deyişinde bahsettiği gibi “Bize çok daha hızlı hata yapma ‘olanağı’ sağlıyor.” Umalım ki gelişen teknolojiyle birlikte insana yakın bir düşünme yeteneğine kavuşan yapay zekâ, bu hataları telafi etmeye biraz daha fazla kafa yorsun.

YAZAR: ERHAN KAHRAMAN

Online Bilet