Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğretim görevlisi Prof. Dr. Ethem Alpaydın, “Bu yüzyılın sonuna gelmeden, bu tip yapay zekâ sistemleri, insan zekâsı seviyesine ulaşırsa şaşırtıcı olmayacaktır’’ diyor.
Apaydın’ın Yapay Öğrenme konusundaki çalışmaları anlattığı, MIT Press’ten yayınlanan “Introduction to Machine Learning” adlı kitabı Boğaziçi Üniversitesi Yayınları tarafından “Yapay Öğrenme” adıyla Türkçe’ye çevrildi. Kitap, Çin’den Hindistan’a çeşitli ülkelerdeki üniversitelerde ders kitabı olarak da okutuluyor.
Artık hepimiz birer veri üreticisiyiz
Prof. Dr. Ethem Alpaydın ‘’yapay öğrenme’’ ve ‘yapay zekâ’’ kavramlarının birbirinden farklı olduğunu belirterek ‘yapay öğrenme’ üzerine şu saptamaları yaptı: ‘’Bilgisayar mühendisleri her uygulama için bir programlama diliyle bir algoritma yazarlar, fakat yapay zekâ ile alakalı, yüz veya ses tanıma gibi bazı uygulamaların algoritmasını bilemiyoruz. Bu nedenle bu uygulamalarda örnek veri toplayıp bu veri üstünden yapay öğrenme hedefliyoruz. Büyük verilerden elde edilmiş bilgi artık günlük hayatımızın bir parçası oldu. Örneğin izlediğimiz bir filmden yola çıkarak yeni bir film önerilmesi gibi uygulamalar geçmiş alışveriş verilerimiz kullanılarak oluşturuluyor. Bu hızlı gelişmenin sosyal boyutu da var. Hayatlarımızın büyük bir kısmı sayısallaşıyor ve bizler birer veri üreticisi konumuna geliyoruz. Bir yandan bilgisayarlar hayatımıza daha çok girerken bir yandan da hayatımız bilgisayarlara göre biçimleniyor.’’
Ethem Alpaydın, teknoloji ilerledikçe ve daha fazla veri elde ettikçe, öğrenme algoritmaları sayesinde gittikçe daha zeki cihaz ve yazılımların geliştirilebileceğini belirterek, ‘’Bu yüzyılın sonuna gelmeden, bu tip yapay zekâ sistemleri, insan zekâsı seviyesine ulaşırsa şaşırtıcı olmayacaktır’’ diyor. Yapay öğrenmenin sadece veriden bilgi çıkarmanın ticari bir uygulaması olmadığına dikkat çeken Alpaydın, öğrenmenin aynı zamanda zekâ için gerektiğini belirtiyor ve ekliyor:
‘’Akıllı bir sistem kendini çevresine uyarlayabilmelidir, hatalarını tekrar etmemesi gerekir. Daha önce araştırmacılar, yapay zekânın gerçekleşebilmesi için yepyeni bir düşünme şekline, yeni bir hesaplama modeline veya bütünüyle yeni bir algoritma setine ihtiyaç olduğunu düşünüyorlardı. Fakat son çalışmalar gösteriyor ki; yeni bir algoritma setine değil, çok daha fazla veriye ve bu veriyi işleyebilecek kapasitede bilgisayar sistemlerine ihtiyaç var. Görüntü tanıma, bir dilden ötekine çeviri gibi uygulamalar büyük verilerden öğrenme yoluyla oluşturulmuş görece basit algoritmalarla yapılabilir gibi görünüyor, son dönemde oldukça popülerleşmiş bir konu olan derin öğrenme yöntemi de bu iddiayı destekliyor. Zekâ, sanki karmaşık ve ilginç formüllerden ziyade görece basit algoritmaların sabırlı ve sürekli kullanımına dayanıyor.”
Teknoloji işsizliğe neden olmayacak
‘’Yapay zekâ bilimi geliştikçe, robotlar kimi sektörleri ele geçirip işsizliği arttıracak mı, insan ile yapay zekâ ürünlerinin farkının anlaşılamayacağı dönemler yakında mı?’’ sorusu için Alpaydın şu yanıtı verdi: “İnsan kadar zeki bir robot yapmak ne kadar doğru bir tanım bilemiyorum, mesela bir Boeing uçağı, kuş kadar iyi uçuyor mudur? İkisi de uçuyor ama farklı şeyler için uçuyor. Bizim yapay zekâda amaçladığımız, insanın bir kopyasını yapmak değil de, insanın sorunlarını çözmek için yapılmış sistemler olacak. Kimi işler bu tür makineler tarafından yapılabilir, ama teknolojik gelişmeler aynı zamanda yeni iş alanları da yaratıyorlar. Ben çok kötümser değilim bu konuda, hatta bu sayede gelecekte insanların daha çok vakti olacağını düşünüyorum. Bu sayede çalışma saatleri azalabilir ve daha eğlenceli işlere, sanata, edebiyata daha fazla zaman ayırabiliriz.”
www.bilgicagi.com
