Kim Korkar Yapay Zekâ’dan?
Kas 16, 2018


Sanatsal Bakış Kulübümüz, düzenlediği ilk söyleşisinde İTÜ ARI Teknokent’te bulunan yapay zekâ teknolojisi şirketi Anatolian Technologies ile yapay zekâ, makine öğrenmesi, derin öğrenme konularına giriş yaptı.

Televizyonda yapay zekâya sahip bir muhabirden haberleri dinleseniz şaşırır mıydınız? Sizin yerinize siparişlerinizi toplayan otonom alışveriş arabalarından, bir sanatçı tarafından üretilen müzikten ayırt edilemeyen yapay müziklere, her an çevrimiçi olduğumuz mobil telefonlarda bulunan heyecan verici yeni uygulamalara kadar artık her alanda yapay zekâ hareketleri gözlemleniyor. Yapay zekâ son birkaç yılda gösterdiği hızlı gelişme ile hayatın her alanına girdi. Yapay zekâ; hızlanmak, kelime kodlarını çözmek, büyük istatistikleri incelemek ve yeni eğilimleri ortaya çıkarmak gibi daha birçok alanda çalışmayı mümkün kılıyor.

Artitü_yapay_zeka (1)

Peki yapay zekâ tam olarak nedir?

Hollywood filmleri ile tozlu bilim kurgu romanları arasında geleceğin yapay zekâsı için pek çok gösterişli eser yapıldı. Ama yapay zekâ zaten hep buradaydı. Etrafımızdaki her basit formda yer alıyordu. Yapay zekâ, otonom olarak çalışan bir cihazdaki akıllı davranış olarak tanımlanır. Bu nedenledir ki, akıllı makineleri fiziksel bütünlüğü ile değil, beyni ile tanımlamak daha doğru olacaktır. Yani robotlar ve yapay zekâ aynı kavram olarak değerlendirilemez.

Bugünün yapay zekâsı araba kullanmak, toplantı rezervasyonu yapmak, bir sonraki Netflix dizisini seçmek gibi belirli görevleri yapabilir. Günümüzde yapay zekâ araştırması daha gelişmiş çalışmaların odak noktasında. Örneğin, 5G ve geleceğin telekomünikasyon teknolojileri... Yapay zekânın, yapay genel zekâ (AGI - Artificial General Intelligence) olarak tanımlanması, yapay zekâya sahip makinenin işleri ile insan davranışlarının ayırt edilemez duruma geldiği an olacaktır.

Yapay Zekâ’nın Bileşenleri: Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, Doğal Dil İşleme, İçerik ve Veri Gizliliği

Yapay genel zekâ, bir senfoninin sonundaki büyük finaldir. Fakat bu son, muhteşem akoru vurmadan önce her bir enstrüman ile büyük bir uzmanlıkla çalışmayı gerektirmektedir. Makine öğrenmesi ve yapay zekâ aynı değildir. Makine öğrenmesi, yapay zekâ senfonisindeki bir enstrümandır başka bir deyişle yapay zekânın bir bileşenidir. Peki makine öğrenmesi tam olarak nedir? Bir algoritma, bir davranış üretmek için önceki verilerden öğrenebilme yeteneğidir. Makine öğrenmesine en yaygın yaklaşım, algoritmayı, durum verilerini ve doğru kararın ne olduğunu göstermektir. Bu denetim, makine öğrenmesidir. Bir model eğitildikten sonra yeni ve yabancı daha fazla veri algoritması ile güçlendirebilir. Makinenin bu yeni ve yabancı durumlardan akıllı kararlar üretmesi beklenir.

Artitü_yapay_zeka (2)

Derin öğrenme, insan beynindeki nöronların çalışma prensibinden yola çıkarak, yapay sinir ağlarının çoklu katmanlarını birleştirip ham verilere ulaşılan makine öğreniminin bir dalıdır. Katmanlar birleştikçe, sinir ağının soyut kavramları öğrenme yeteneği de giderek artmaktadır. Örneğin, sinir ağları insan yüzlerini tanımayı öğrenebilir. Peki bu nasıl olur? Nöronların ilk tabakası örnek görüntülerden piksel alır, sonraki katmanlar piksellerin nasıl bir kenar oluşturduğunu öğrenir, sonra bu katman diğer katmanlara bu bilgiyi aktarır ve bu yüzleri kavramını öğrenmek için kenarların bilgisini birleştirir. Bu katmanlama bilgisi süreci, çift yönlü ilişki hafızasına kadar devam eder. Sinir ağı algoritmaları belirli özellikleri ve nihayetinde belirli yüzleri tanır. Derin öğrenme, Google DeepMind'in AlphaGo yapay zekâ makinelerinde kullandığı temel teknolojiydi. Bu makine, evrendeki atomların sayısından daha büyük bir sayıdaki pozisyon olasılığını değerlendirmeyi gerektiren Go oyununda, dünya şampiyonu Lee Sedol'u yendi.

İnsanların birbiri ile iletişimine ek olarak, yapay zekânın da insanlarla iletişim kurması beklenmektedir. Yapay zekâda bu anlayış seviyesine “doğal dil anlayışı” denir. Doğal dil anlayışı, yapay zekâ araştırmasında büyük bir önceliktir. Karışık, sıra dışı, mizah, duygu ve çatışmayla dolu olan insan iletişimi karmaşık bir ağ yapısına sahiptir. Yapay zekâ, insan iletişiminin zorluklarını çözümleyip karmaşık bağlantıların yapılmasını ve sorulara mantıklı cevaplar vermesini sağladığında radikal ilerlemenin çok da gerisinde olmayacaktır.

Lakin yapay zekâ, bir asistan olarak sadece verdiğiniz bilgiler kadar akıllı olabilir. Asistanınız -insan veya yapay - yalnızca takviminizi ve rezervasyonlarınızı görebiliyor, ancak kişi listenizi ve konum bilgilerinizi göremiyorsa size vereceği geri bilgilendirme de yeterli olmayacaktır. Karmaşık görevler söz konusu olduğunda içerik beslemesi çok önemlidir. Bu insanlar için de yapay zekâ için de geçerlidir. Her veri ve içerik bölümü, yapay zekâ senfonisinde farklı bir nota çalmak için mükemmel bir şekilde ayarlanmalıdır. Yeni ve geliştirilmiş Siri, Amazon Echo ve Google Home'un konuşarak metine aktarma teknolojisi bu bilim kurgu hikayesinin gerçek örnekleridir.

Yapay zekânın geleceği veri gizliliğine bağlıdır. Neden mi? Çünkü veriler öğrenilmeden yapay zekâ daha akıllı olamaz ve ilerleme yavaşlar. Şirketler, kullanıcıları için özel ve güvenli ürünler yaratmayı taahhüt etmelidir. Kullanıcılar, yapay zekâ erişimine izin verecekleri takdirde kişisel verilerinin korunacağını bilmek isterler.

Yapay zekâ ile ilgili bazı istatistikler

• 2020 yılına kadar müşteri etkileşimlerinin insan olmadan yapılması ve bir insan olmadan yönetilecek müşteri etkileşimlerinin %85 olması bekleniyor.
• Geçtiğimiz yıl yapay zekâ firmaları girişim sermayelerinden 5 milyar Dolarlık yatırım aldı.
• Bu zamana kadar kurulan yapay zekâ şirketlerinin sayısı 3327 adedi geçti.
• 2025 yılında yapay zekâ için toplam harcanacak para 37 milyar Dolara ulaşacak.

Artitü_yapay_zeka (3)

Anatolian Technologies şirketinin CEO'su Kamuran Candan, ders havasında geçen söyleşisinde, otomotiv sektöründe yeni bir dönem başlatan yapay zekâ teknolojisi ürünleri üzerine de bilgiler vererek, dinleyicilerden gelen soruları cevapladı.

Sanatsal Bakış Kulübü’nün bir sonraki söyleşisi 19 Kasım Pazartesi Kültür Hizmetleri Şube Müdürlüğü Büyük Salon’da Nasuh Mahruki ile gerçekleşecek.



Haber ve Fotoğraf: İTÜ Kurumsal İletişim Ofisi