Twitter
Visit Us
YOUTUBE
YOUTUBE
LINKEDIN
Share

Azınlık Raporu filminde gördüğümüz suçun işlenmeden önce engellenmesi ve cezalandırılması sahneleri ne zaman gerçek olur (ya da olur mu) sorusuna şu an cevap veremesek de, örneğin, suç işlemiş kişilerden hangilerinin yeniden suç işleme eğilimlerinin olduğunu otomatik öğrenme tekniklerini kullanarak tahmin etmeye yönelik çalışmalar var.

Teknolojik gelişmeler günümüzde fazlasıyla ivmelendi. Siri’nin kamyon altında kalan bir gencin hayatını acil servisi arayarak kurtarması yaklaşık bir buçuk yıl önceydi. Arama motorlarının “Yazımı düzeltilmiş sorgulamayı görüyorsunuz ama isterseniz, yazdığınız hali ile sorgulamaları gösterebiliriz” nezaketiyle, yazım hatalarımızı düzeltmelerinden herkes memnun, şüphesiz. Hayatımıza farkında olsak da, olmasak da bir şekilde giren ürünlerin ardındaki bu teknolojik gelişmelere ve onların nerelere evrilebileceklerine yer vereceğiz, bu yazıda.

Geldiğimiz noktada, bu alanlar her ne kadar birbirlerini besleyip, birbirlerinden faydalanarak iç içe geçmiş durumda olsa da (otomatik öğrenme-yapay zekâ, otomatik öğrenme-büyük veri, büyük veri-nesnelerin interneti vb.) biz ayrık bir değerlendirme izleyeceğiz. Bahsi geçecek bazı teknolojik gelişmeler hakkında mevcut olan güvenlik, kişisel haklar, etik değerler, sosyal/fiziksel etkiler hatta varoluşsal sonuçlar gibi tartışmalara/kaygılara burada değinmeyeceğiz.

Otomatik Öğrenme (Machine Learning, ML)

Otomatik öğrenme ya da makine öğrenmesi, bilgisayarların, açıkça verilmiş komutlar (yazılmış programlarda) olmaksızın karar verebilmeleri veya tavır sergileyebilmeleri ile ilgilenir. Bunu, mevcut veriye bakarak yapmaları esastır. Uzun vadede de, bilgisayarların insanlar gibi düşünebilmelerini ve öğrenebilmelerini sağlamak hedeflenir.

Örneğin, belirli adreslerden gelecek e-postaların istenmeyen olduğunu söyleyen açıkça komutlar yerine, yeni bir e-posta geldiğinde, geçmiş verilere de bakarak, bunun istenmeyen olup olmadığına nasıl karar verileceğini belirleyen bir algoritma kullanılır. Bir nevi, öğrenme konusunda, makinelere rehberlik edilir.

Verdiğimiz örnek denetimli öğrenmeye uyar çünkü karar verme mekanizması öğretilir. Bir de denetimsiz öğrenme şekilleri vardır ki kümeleme (clustering) ve yeni gelişen derin öğrenme (deep learning) bu kapsamdadır.

Otomatik öğrenme Google, Amazon ve Facebook gibi şirketler tarafından çok etkin kullanılıyor ve bu alanın popülerliği biraz da bu sayede arttı demek abartılı olmaz.

Pek çok alanda kullanılan otomatik öğrenme uygulamalarından bazılarını örnek olarak verirsek; etkin web aramaları, konuşma ve görüntü tanıma teknolojileri, müşteri davranışlarını anlama ve ürün tavsiyesi, kredi kartı hırsızlıklarını fark etme, siber güvenlik ve hastalıkların teşhisi.

Sun Microsystems kurucularından Vinod Khosla’nın 2012 yılındaki öngörüsüne göre, gelecek yirmi yıl içinde, hastalıkların teşhisinde kullanılacak bu tür yazılımlar sayesinde doktorların %80’nine ihtiyaç kalmayacak.

Yapay Zekâ (Artificial İntelligence, AI)

Zeki davranışlar sergileyebilen makinelerin (bilgisayar veya bilgisayar kontrolündeki robotlar gibi) inşa edilmesi ile ilgilenir. Uzun vadede de, bu makinelerin insanların gerçekleştirdiği zekâ gerektiren her şeyi yapabilmelerini amaçlar.

“Zeki” makinelere ihtiyaçları olan zekâyı verme yollarından biri de otomatik öğrenmedir ki bu yüzden, bazen, iki terimin/kavramın birbirine karıştırıldığı ve otomatik öğrenme ile yapay zekânın eş tutulduğu görülür. Örneğin, öz sürüşlü (self-driving) arabalarda kullanılan nesneleri tanıyıp hareket edebilme konusu otomatik öğrenmenin alanına girse de bunların bir makinede kullanılıp, zeki davranan bir arabanın yapılması yapay zekâ alanına girer.

Bu alanda özellikle önemsenen konular şunlardır; stratejik oyunlar oynama, sanatsal aktiviteler geliştirebilme, konuşma dilini tanıma, zeki kişisel asistanlar ve robotlar.

Yapay zekâ denince belki de ilk akla gelen, 1997’de IBM’in Deep Blue bilgisayarının Dünya Satranç Şampiyonu Gary Kasparov’u yenmesidir. Mart 2016’da da, sonradan Google’ın satın aldığı ve DeepMind tarafından geliştirilen AlphaGo, Dünya Go Şampiyonu Lee Sedol’u yendi. Tesla ve Google yapay zekâyı öz-sürüşlü arabalarda kullanıyor. Şimdi de Bach seviyesinde beste yapabilen yapay zekâlar (DeepBach) üzerinde çalışmalar var.

Stratejik oyunlar oynama ve artistik performansın yanı sıra, insan konuşmalarını anlayabilmek ve robotların fiziksel dünya ile ilişkisi yapay zekâ alanındaki diğer önemli konular. Siri gibi “zeki kişisel asistanlar” bir çığır açtı ve bunlar, gergin olduğumuzu anlayıp sevdiğimiz bir şarkıyı dinletecek, bizim için siparişler verebilecek, bizimle sohbet edebilecek vb. “gerçek” asistanlara evrilecekler. Robotlar sadece dünyamızı öğrenmeye devam etmeyecekler; öğrendiklerini de birbirlerine öğretecekler. Örneğin, Tellex robotların nesneleri bulup, tutmalarını ve bu verileri buluta yükleyerek diğer robotlarla da paylaşıp, onlara da öğretmeyi amaçlıyor ve üç ila beş yıl içinde bu projenin başarılması hedefleniyor.