Yapay Zeka: Bir Çığır mı? Sonumuz Mu?

7 Ağustos 2019 0 Yorum

İnsanlık tarihi, belli başlı dönüm noktaları içerir. Örneğin taş ve sopalarla araç gereç yapan insanlar bir zaman sonra madenleri işlemeyi öğrendi. Madenlerle çok daha sağlam araç gereçler yaparak medeniyetlerini güçlendirdi. Bunun yanında yazı, barut, pusula gibi icatları da sayabiliriz. Dönüm noktası ile bu tür gelişmeleri kastediyorum. Yapay zeka, belki de bu kırılma noktalarından biri olmaya aday.

Yapay Zeka

 

Nedir?

Bir bilgisayarın ya da bilgisayar kontrolündeki bir makinenin belirli bir işi yaparken zeki canlıları taklit etmesini sağlayan yazılımlara Yapay zeka diyebiliriz.

Yapay zekayla amaçlanan şey bağımsız bir şekilde öğrenebilen ve öğrendiklerini, bir problem karşısında çözüm üretmek için kullanan algoritmalar ortaya çıkarmaktır. Yapay zekayı diğer yazılımlardan ayıran en önemli özellik bağımsız öğrenme özelliğidir. Peki, makineler nasıl öğrenebiliyor? Hep birlikte bakalım:

 

Yapay Zeka Kapsamında Makine Öğrenmesi

Tanımlanan verileri kapsamlı bir şekilde analiz ederek yeni çıkarımlar yapan ve yeni şeyler öğrenen yapay zeka yazılımlarının gerçekleştirdiği bu eyleme makine öğrenmesi diyoruz.

Makine öğrenmesi, farklı algoritma ve yaklaşımlar ile verilerde öne çıkan belli başlı kalıpları belirlemeye çalıştıktan sonra bu kalıplarla benzer etiketleri analiz ederek önce öğrenip daha sonra öğrenmiş olduğu bu bilgileri, karşılaştığı yeni problemlere çözüm üretmek için kullanabilen sistemler geliştirmeyi sağlar.

Makine öğrenmesi algoritmaları genellikle iki alt başlıkta incelenir:

a- Denetimli Öğrenme:

Bu kapsama giren öğrenme algoritmaları, daha önce öğrenilen veri ve bilgilerden yararlanarak çıkarımlar yapar. Yani öğrenme aşamasında yararlanılacak veri ve veri kümeleri önceden tanımlıdır. Önceden tanımlı bu bilgilerle, karşılaşılan yeni durumlar yorumlanarak çıkarımlar yapılır, yeni bilgiler elde edilir ve makine öğrenmesi gerçekleşir.

Denetimli öğrenme algoritmasının çalışma mantığına bir örnek vermek gerekirse;

Diyelim ki gösterdiğiniz resimlerde elma ya da armut olup olmadığını size söyleyebilen bir sistem geliştireceksiniz. Böyle bir sistem için denetimli öğrenme algoritması işinizi görecektir. Şöyle ki:

Sistemin resimlerde bir armut olduğunu söyleyebilmesi için öncelikle sisteme içinde birçok armut resmi bulunan bir veri grubu tanımlamak gerekir. Yani sisteme armudun nasıl bir şey olduğunu öğretmeniz gerekir. Daha sonra aynı işlemi elma resimleriyle de yapmalısınız. Elma ve armudu tanımlamak için girilen bu veri grubuna eğitim verisi adını veriyoruz.

Algoritmaya elma ve armudun ne olduğunu öğreten veri gruplarından sonra bu sefer içinde yine elma ve armut resimleri barındıran yeni bir veri grubu göstereceğiz. Fakat burada bir tanımlama(öğretme) yapmayacağız.

Bu sefer algoritmaya son veri grubunun içinde elma ya da armut resimlerinin olup olmadığını soracağız. Bu aşamada algoritma daha önce kendisine öğretilen elma ve armut resimlerinden yola çıkarak son veri grubunda elma ya da armut resminin olup olmadığını bize söyleyecek. Yani ilk iki veri grubunda elde ettiği deneyimi kullanarak bir sonuca varacaktır.

b- Denetimsiz Öğrenme:

Burada denetimli öğrenmedeki gibi algoritma önceden tanımlı bir bilgi ya da deneyime sahip değildir. Yani başlangıçta tanımlama-öğretme yapılmaz.

Denetimsiz öğrenmede makineye büyük miktarda, rastgele veriler gösterilir. Makine, daha önce karşılaşmadığı bu verileri, benzerlik ve anlam yakınlığı açısından sınıflandırır ve daha önce öğrenilmeyen bu veri yığınları makine algoritması tarafından ilişkilendirilerek öğrenilmiş olur.

Diyelim ki işlek bir caddede marketiniz var. Günlük yüzlerce, bazen binlerce müşteri gelip gidiyor. Markete gelen müşterilerin davranışlarını analiz ederek daha iyi bir müşteri deneyimi ve daha yüksek gelirler elde etmek istiyorsunuz.

Bugüne kadar marketinizde yapılan bütün satın alma işlemlerine ait verileri analiz eden denetimsiz öğrenme kabiliyetine sahip Yapay zeka algoritmasının kola satışlarını sınıflandırdıktan sonra şu şekilde çıkarımlar yapması muhtemeldir:

  • Kola satış miktarı tatil günlerinde %70 oranında artmaktadır.
  • Kola satın alan müşterilerin %60’ı aynı zamanda cips de satın almıştır.
  • Kola satın alan müşterilerin %57’si aynı zamanda kuruyemiş satın almıştır.
  • Günlük satış ortalamasına göre mevcut kola stokları 12 gün sonra tükenecektir.

Yapay Zekanın sağladığı bu yeni bilgiler ışığında marketinizdeki stokları gözden geçirebilir, birlikte satılan ürünlerin reyonlarını yakınlaştırabilir ve uzun vadeli planlamalar yapabilirsiniz.

Gerekli veriler gösterildikten sonra denetimsiz öğrenme algoritmasının böyle çıkarımlar yaparak yeni bilgiler öğrenmesi ve bu bilgileri sunması oldukça olasıdır.

Yapay Zekâ’nın Bugünü

Yapay zekanın kullanım alanı her geçen gün genişlemektedir. Günümüzde güvenlik, sağlık, otomotiv, otomasyon, bilgi teknolojileri ve finans gibi birçok sektörde kullanılan YZ teknolojileri, maliyet ve iş gücü konularında büyük oranlarda tasarruflar sağlamaktadır.

Şirketler, YZ’nin gücü ve sağladıklarının farkında. Bu konuda yapılan yatırımlar artık onlarca milyar doları aşmış durumda. Önümüzdeki yıl yapay zeka piyasasının mali değerinin 50 milyar doları aşması bekleniyor. Bu teknolojinin kullanıldığı bazı alanları şu şekilde sıralayabiliriz:

  • Görüntü İşleme: Buna nesne tanıma da diyebiliriz. Yapay zeka sayesinde bilgisayarlar, bir görüntüdeki canlı-cansız varlıkları tanımlayabiliyor. Bunları sınıflandırabiliyor. Bugün yapay zeka sayesinde sürücüsüz bir şekilde başının çaresine bakabilen araçlar, yol alırken görüntü işleme yeteneğinden faydalanıyor. Önüne çıkan engelleri, trafik uyarı ve bilgi levhalarını, trafiğin durumunu analiz ederek hareket ediyorlar.
  • Veri Analizi: Günümüzde muazzam boyutlarda bir veri yığını oluşmuş durumda. Şirketler bu anlamsız, dev veri yığınlarını yapay zeka ile analiz ederek yeni stratejiler belirleyebiliyor hatta geleceğe yönelik öngörüler bile elde edebiliyorlar.
  • Ses Tanıma: İphone kullanıcıları bilir. İOS işletim sistemi barındıran telefonlarda gayet terbiyeli bir hanımefendi vardır. SİRİ aslında bir yapay zeka ürünüdür. Sesleri tanımakla kalmıyor, talimatı dinleyip gerekeni yerine bile getirebiliyor. Hatta muhabbet bile edebiliyor. Bu hızla uzak olmayan bir gelecekte bizimle arkadaşlık edilebilecek robotların üretilmesi ihtimal dışı değil.

Bunlar sadece birkaç örnekti. Bu örnekleri yüzlere çıkarmak mümkün

Yapay Zeka

“Günümüzde yapılmaya başlanan makineler Stalin, Hitler ya da Mao’da gördüklerimizle kıyaslanamaz” N. Harari

Yapay Zeka’nın Yarını

Yapay zeka doğru bir şekilde kullanıldığında medeniyetimizi hiç olmadığı kadar geliştirecektir. Fakat yapay zekâ ile ilgili geleceğe yönelik öngörü ve beklentiler farklılık göstermekte. Kimi, robotların insan kontrolünden çıkması senaryosunu dile getirerek endişelerini ifade etmekte. Kimi de bunun yersiz bir düşünce olduğunu, robotun bağımsız bir iradeye sahip olmasının pek mümkün olmadığını ifade ediyor.

Doğru. Yapay zekanın kendi başına bir anda sinirlenip bütün insanlığı yok etmeye ant içmesi yersiz bir komplo teorisidir denebilir. Ama:

Korkmamız gereken robotlar değildir. O robotları kontrol eden insanlardır. Gelecekte yeni bir Hitlerin ortaya çıkıp yapay zekayı bir silah olarak kullanarak bütün insanlığı tehdit etmeyeceği ne malum? Atom enerjisini keşfettik, kullanmayı öğrendik. Ama sonra? Şu an dünya nükleer silahlarla dolu. Bir kıvılcımla dünyanın yok olması işten bile değil.

Yapay zekâ çok etkili ve yararlı bir keşiftir. Onu yararlı ve zararsız tutmaya devam etmek ise insanlığın elindedir. Robotlardan korkmaya lüzum yok. Konuyla ilgili Yuval Noah Harari’nin görüşleri endişe verici. Korkmamız gereken biziz. İnsanlar.