2024 yılında hangi teknolojiler öne çıkacak diye baktığımızda, ilk konuşulacak konu tabii ki “Yapay Zeka” ve uzantısında tabii ki “Robotlar”. Bunun dışında, son 10 yıldır çalışılan “otonom sürüş”, “arttırılmış / sanal gerçeklik (uzantısında metaverse)”, “kuantum bilgisayarlar”, “uydudan haberleşme” konularının yükseleceği ve yanısıra IoT kullanımının artacağı anlaşılıyor.
Bu yazımızda sadece Yapay Zeka konusuna bakalım.
2022 kasımından itibaren herkesin konuştuğu “Üretken Yapay Zeka”, Genel Yapay Zeka’nın bir alt kümesidir. 2024 yılındaki çalışmaları, yapay zekanın nasıl demokratikleşmekte olduğunu, iyi ve kötü yanlarını konuşmadan önce yapay zeka konusuna yakından bakalım.
Yapay Zeka, İlk Kez 1956’da İsimlendirildi
Yapay zeka, belli görevleri gerçekleştirmek için bir mantık (Algoritma) ile kodlanmış yazılımdır. Temel fonksiyonu çok büyük sayıda verilere bakarak, örüntü tanımlama, problem çözme ve karar vermedir.
“Yapay zeka (artificial intelligence – AI)” terimi ilk olarak 1956 yılında bir konferansta Amerikalı Bilgisayar bilimcisi John McCarthy tarafından kullanıldı. O zamandan beri bilinen ve geliştirilmeye çalışılan bir teknoloji. Gerçi öncesinde de çalışmalar var. Mesela 1950’de ünlü İngiliz matematikçi ve bilgisayarcılığın da babalarından sayılan Alan Turing, içinde bir test önerdiği “Computing Machinery and Intelligence” kitabını yayınlıyor. Turing Testi, makinenin insan zekasına eşdeğer akıllı davranış sergileme yeteneğini test ediyor.
1974’e kadar ki yıllarda, Yapay Zeka, akademisyenlerin matematik problemlerini çözecek algoritmaları halinde görüldü. 1966’da ELIZA adı verilen ilk chatbot (belli sorulara, önceden belirlenmiş cevaplar veren yazılım) ve 1972’de Japonlar tarafından adı WABOT-1 olarak verilen ilk insanımsı robot ilk örnekler olarak görülüyor.
Bizden de bir örnek verelim; Dünyaca Ünlü matematikçimiz Cahit Arf’ın 1959 yılında yazdığı “Makine düşünebilir mi ve nasıl düşünebilir?” başlıklı makale bu konuyu tartışmış.
Ancak yapay zeka projeleri zaman zaman başarısızlığa uğradı ve karşılığında da “Yapay Zeka Kışı“ diye tanımlanan, konuya ilginin, araştırmaların ve de ayrılan fonların azaldığı dönemler yaşandı.
IBM Yapay Zeka Çalışmaları (Satranç ve Sağlık – Watson Health)
Çalışmaların nasıl ilerlediğini göstermek açısından 2 örnek verelim; Gerçi en büyük atılımı OpenAI yaptı ama yapay zekaya en çok önem veren şirketlerin başında gelen IBM’in yıllar içindeki Satranç ve sağlık konusundaki çalışmalarına bakalım.
Yapay zekanın kullanıldığı bir alan “Satranç” oldu. İlk satranç oynayan yapay zeka IBM tarafından 1957 yılında geliştirildi. “Yapay zeka ne kadar zeki?” sorusunun bir cevabı bu olayda verilebilir. IBM’in Yapay Zeka’sının bir insanı yani Satranç dehası Garry Kasparov’u yenmesi ise ancak 1997’de yani 40 yıl sonra mümkün oldu. İşte burada, yapay zekanın adım adım hafızasına bir şeyleri yüklemesi yani gelişmesi söz konusu. 1957’de kendisini programlayanların zekası ve satranç bilgisi kadar geliştirildi. Satrançta Shannon sayısı kadar hamle imkanı vardır. Bu sayının 10111and 10123 arasında bir sayı olduğu ve evrendeki atom sayısından (1078to 1082) fazla olduğu kaydediliyor. Yapay Zeka’nın bir insanı yenmesi için bütün bu varyasyonları ve karşı hamleleri öğrenmesi ve de hafızasına depolaması gerekir. Demek ki bu da 40 yıl sürmüş.
Sağlık tarafındaki gelişmeler bize yapay zekanın durumu konusunda daha ilginç bilgiler veriyor ; IBM, yapay zekayı sağlık konusuna 2011’den itibaren yönlendirdi. 2015’de ise kurucusuna atfen sağlık onusundaki çalışmalarını “Watson Sağlık” ismiyle duyurdu. İddiası yapay zeka algoritmasına tonlarca hasta verisi besleyerek sağlık hizmetlerinde ve kişiselleştirilmiş tıpta devrim yaratmaktı.
Ancak 2019 yılına gelindiğinde IBM, Watson Sağlık isimli yapay zeka sistemini, ilaç keşfi ve araştırmaları için bir araç olarak satmayı bırakacağını açıkladı. Milyarlarca $ yatırım yaptığı yapay zekanın düşünüldüğü kadar başarılı olamayacağı ve hatta kanser hastalarına yanlış tedaviler önerdiği ortaya çıkmıştı. Watson’ın kaydedilen kötü bir örneği; kemoterapi gören bir hastaya “Bevacizumab” isimli ilacı önermesi ve sonuçta ciddi bir kanamaya neden olmasıydı.
Watson Sağlık, çok büyük miktardaki veriyi alıp hızlı bir şekilde işlemeyi becerirken, asıl hedeflenen iş olan; doktorlara bakım süreci konusunda tedavi ya da öneri vermesi mümkün olmadı. IBM tersini iddia edip, başarılı olduğunu söylese de, satışından da anlaşılacağı üzere, önemli bir başarı yoktu. Hatta yazılım, veriler doğru biçimde girilmediğinde, mesela kronolojik olarak düzenlenmediğinde “hasta geçmişini” anlamada sorun yaşadı.
Özetle, mevcut durumda yapay zeka kendisini programlayanların becerisi kadar zeki. Ayrıca bilinen, yaşanmış olayları insan beyninin yapamayacağı hızda analiz edebiliyor ama yeni bir durumla karşılaştığında onu değerlendiremeyebiliyor. Makine öğrenmesi ile bu ne kadar zamanda aşılır, bunu zamanla göreceğiz.
Üretken Yapay Zeka Nedir?
2022 kasımında hayatımıza “üretken yapay zeka” yani ChatGPT girdi. Üretken zeka konusu yeni bir çalışma değildi. Sadece üzerinde uzun yıllardır çalışılan “dil anlama” konusundaki bazı gelişmeler olmuş ve yapay zeka “üretmeye başlamıştı”. Sonuç olarak, “Üretken yapay zeka”, yapay zekanın bir alt kümesidir.
Üretken Yapay Zeka Sorumuzu Nasıl Anlıyor?
Kasım ayında başarılan şey buydu. Bugün moda olan ChatGPT ya da Google’un Bard’ı, Zuckerberg’in yapay zekası, hepsi dikkat ederseniz bir dil programı ile birlikte anılıyor. Asistan başlığı altındaki Alexa ya da Google asistan da öyle. Çünkü karşılıklı konuştuğunuz sadece bir yazılım. Bu yazılımın sizin sorunuzu anlaması için insan dilini bilmesi ve ne dediğinizi anlayabilmesi gerekli. Arka planda Doğal dil işleme (NLP) ve alt kategorileri çalışıyor. NLP, insanların makinelerle konuşmasını mümkün kılar: Yapay zekanın bu dalı, bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve yönlendirmesini sağlar.
Üretken Yapay Zeka Bizi Nereye Taşıyor?
“Üretken Yapay Zeka” adından da belli olduğu gibi, üretiyor. Nasıl üretiyor? Sorulan soruya cevap olarak, internetten bulduğu ya da daha önce okuduğu (hafızasında olan) metinlerden hareketle, kendisi ortaya (genellikle okuduklarına benzemeyen) bir metin çıkarıyor. Ya da görüntülerden, müziklerden başka eserler üretiyor. Bu nedenle de temelde 2 sorunu var. Birisi telif hakkı. Diğeri ise, okunan ya da kendisine verilen metinlere bağlı olarak hatalı içerik yaratılması.
Hatırlayacağınız üzere internetin yaygınlaşmaya başladığı 1990’ların sonlarından bu yana ağırlıklı olarak müzik ve film endüstrisi telif hakları savaşı veriyor. Bu yüzden yok olan Napster gibi uygulamalar oldu. Yapay zeka da, temelde kendisine verilen metinlerden hareket ediyor. Yani telif hakkı sorunu yaşıyor. Telif hakkı konusunda üretken yapay zekayı ilk geliştiren OpenAI, bir çok kişi ya da kuruluş tarafından dava edilmiş durumunda. Müzik yapım şirketleri, ABD’deki 9.000 kadar yazar, New York Times gazetesi bunlar arasında.
Hatalı içerik (ya da dezenformasyon) ise daha önemli bir sorun. Yapay zeka kimin elindeyse, kasten bu tür içeriklerin yaratılmasına (mesela savaşılan ülkeyi yanıltmak ya da kötülemek için ya da seçimlere dair) katkı vermesi mümkün. Yeni bir araştırmaya göre, yapay zeka, insan eliyle yapılandan çok daha ikna edici dezenformasyon yaratabiliyor.
Ama ayrıca yapay zekanın internete bakarak size cevap verdiğini düşünürseniz, internete belli konularda çok sayıda dezenformasyon belgesi konulursa, yapay zeka bunlara bakarak yanlış bilgi verecektir. Verdiği yanlış bilgiler de zaman içinde interneti kirletecektir.
Yapay zekanın zekasının nasıl işlediğine dair bir örnek, ProfJeffery Battle olayıdır. Aynı isimli Taliban üyesinin hayat hikayesi ile Profesörün hayat hikayesini birleştiren (Orta ad farklılığına rağmen) bir içerik yaratan ChatGPT destekli Bing arama motoruna ve OpenAI’a karşı dava açan Battle için “NASA danışmanı ve Uzay profesörü mamafi Taliban üyesi olduğundan hapistedir” gibi bir ifade yer alıyordu.
Yapay Zeka İnsanlar İçin Midir? Birileri Zenginleşsin Diye midir?
Ama üçüncü bir sorun da şu; yapay zekayı ele geçiren birileri diğerlerine nazaran daha avantajlı olacaktır. Şu anda Silikon Vadisinde yapay zeka konusunda çalışanlar 2’ye ayrılmış durumda. Birinci grup e/acc ile sınıflandırılan “Etkili Hızlandırmacılar”, diğer grup ise EA ile sınıflandırılan “Etkili Faydacılar”.
İlk grup diyor ki; basıp hızla gidelim, kime ne olduğu önemli değil, gelişmeleri sonuna kadar yapalım. Diğer grup ise diyor ki; yapay zeka ancak insanlık için yararlı olacak şekilde geliştirilmelidir. Ünlü akademisyen Daron Acemoğlu’nun son kitabı da bunu anlatır; “yapay zeka insanları işten atmak için değil, insanlığın iyiliği için geliştirilmelidir.”
Uzmanlar sürekli olarak dünyayı üretken yapay zekanın tehlikeleri konusunda uyarıyor. Bunların arasında ABD’nin kendi siber güvenlik kurumunun şefi de var. Ethereum kripto altyapısını yaratan dahi Vitalik Buterin de insanları uyarıyor ; “Atom bombası ya da depremler, salgınlar olsa da dünyanın öbür tarafında yaşayabilirsiniz ama yapay zeka böyle giderse Mars’ta bile güvenli olmayacaksınız” yazdı.
Yapay Zekanın Demokratikleşmesi
Bu arada konuşulan bir yeni konu da “yapay zekanın demokratikleşmesi”. Bu yapay zeka konusunda teknik bilgiye sahip olmayan kullanıcıların yapay zekayı programlamasına izin veriyor. Bu bölümü sadece tanılmama yaparak kısa geçeceğiz çünkü detaylı yazılmayı hakeden bir konu.
Ocak başında OpenAI, kişiselleştirilebilen GPT için bir mağaza açtı. Yani bazıları GPT’leri kendi özel amaçları ile geliştirip, bu mağazadan kullanıma sunabilecek.
Yapay zekanın demokratikleşmesi, yapay zeka yeteneklerini daha fazla çalışanın eline verir, yapay zeka kullanımının önündeki engelleri azaltır, harcamaları azaltır ve yüksek doğruluklu yapay zeka modellerinin geliştirilmesini destekler. İşletmelerin çalışanlarına dijital beceriler kazandırmasını sağladığından, bu yaklaşım çalışan verimliliğini artırabilir.
Ancak yeni sistemlerin ve yeteneklerin uygun rehberlik olmadan devreye alınması, yetersiz eğitim ve uygulama, yöneticilerin kararlarını yanlış verilere veya önyargılara dayandırmasına yol açabilir.
Kaynak : 