Yapay zekanın geleceği hakkında anlatılanlar, derin öğrenmeye (deep learning) ek olarak makine öğrenmesine (machine learning) ilişkin konulara değinmeyi gerektiriyor. Bir taraftan makine öğrenmesiyle geliştirilen algoritmalar birçok firmaya kolaylık sağlarken, görüntü işleme teknikleri, konuşma tanıma mekanizmaları ve parmak izi cihazlarından geliştirilen sistemler dünyayı adım adım başka bir noktaya taşıyor.
Google’ın CEO’su Pichai, bir noktada Google’da her şeyin yapay zeka merkezli olacağını söylemişti ve aslında bundan da Yapay Zeka’nın yaratıcılık, eleştirel düşünme ve çok fazlasını gerektirecek iş fırsatları yaratacağı anlamını çıkarabiliriz.
Alt Başlıklar
Yapay Zeka (AI) Teknolojisini Hatırlayalım
Steve Wozniak, Stephen Hawking, Bill Gates, Elon Musk ve diğerleri gibi birçok vizyoner lider yapay zekanın tehlikeli olabileceğini düşünüyordu. Eğer makineler insanlardan daha iyi bir şekilde düşünme becerisi kazanırsa insanlara neler olacak? İşte herkesin üzerinde durduğu zaman zaman da korktuğu o ünlü soru buradan başlıyor.
Günlük işlerimizi kolaylaştıracak akıllı araçları kullanmaya şimdiden alışmış haldeyiz. Örneğin Alexa Amerika’da yaşayan birçok insana randevularını, alışveriş listelerini hatırlatabiliyor, istediğimizde sevdiğimiz şarkıları açabiliyor veya haberleri okuyabiliyor. İnsan değil ama insanın sahip olduğu yeteneklere sahip.
Bazı ülkelerde robotların servis yaptığı restoranlar var, peki bu robotlar nasıl sipariş alıyor, nasıl yürüyor, nasıl siparişi alıp doğru müşteriye servis edebiliyor?
Kendi kendine giden arabalar ne zaman yavaşlayacağını, hangi trafik işaretinde nasıl bir tepki vermesi gerektiğini nasıl biliyor? Yapay zekanın geleceği konuşulduğunda hayata dair örnekler her zaman otomotiv sektörünü içine alıyor.
Daha profesyonel iş çözümlerine bakarsak, mevcutta yapay zeka spam filtreleme, ürün önerisi, sosyal medya akışlarının kişiselleştirilmesi, dinamik fiyatlandırma (çevrim içi bilet rezervasyonları esnasında), optimizasyon (en iyi yol rotasını bulması), duygu analizi ve çok daha fazlasını yapabiliyor.
Tüm bu işlemleri yaparken arka planda çok fazla veri analizi, raporlama ve anlık yeni senaryolar üretiliyor ve her gün evriliyor.
Yapay zekanın geleceği için “veri” anahtardır. Kullancıdan alınan her bir veri parçası o kullanıcıya dair davranış kalıpları, beğeni ve eğilimleri, kaçınılan şeyleri belirlemek için çok önemli.
Yapay Zekanın Geleceği Nasıl Olacak?
- Öğrenenler (Learners) – Bizler doğdumuz andan itibaren seçim yapma becerisine sahibiz. Yaşadıkça, yedikçe, gördükçe, okudukça öğreniyor ve değişiyoruz. Bu sebeple makineler de evrilip gelişebilmek için öğrenme, deneme ve kendini geliştirme özelliklerine sahip olmalı.
- Mantık Yürütenler (Reasoners) – Mantık yürütme ve çıkarım yapabilme her insan beynini bu derece kompleks yapan şeydir. Mantık yürütmek deneyimlere, gerçeklere ya da kurallara dayanabilir. Bazen ise genellemeler bir işe yaramaz. Makinelerin öncelikle akıl yürütmeyi öğrenmesi gerekli.
- Vizyonerler (Visioners) – Öğrenme ve akıl yürütmenin birleşiminin ardından makineler de düşünebilir, algılayabilir, karar verebilir ve tahminde bulunabilir.
- Dil bilimi (Linguists) – Bir makinenin insanlarla iletişim kurabilmesi için insanlar gibi konuşması gerekli. Konuşma tanıma sistemlerindeki gelişmeler Yapay Zekanın Geleceği zafere giden yolda önemli bir aşamada düşüncesini bize veriyor.
İnsanlar olarak makinelere kıyasla daha hızlı ve daha az veri ile öğrenebiliriz. Ancak makineler daha çok veriye ihtiyaç duyar. Tabi bu durum zamanla değişebilir.
Şimdi ise Yapay Zekanın her alt alanındaki mevcut duruma ve gelecekte neler beklediğine göz atalım.
Makine Öğrenmesi Teknolojilerinin Geleceği (Machine Learning)
Makine öğrenmesinin nihai amacı makinelerin insanların müdahelesi olmadan karar verebilmesini sağlamaktır. Makine öğrenimi, eğitim, tıp, arama motoru sonuçları, dijital pazarlama vb. gibi birçok alanda işe yaramaktadır.
- Google arama motoru bunun en önemli örneğidir. Konuşma tanıma, resim arama, çeviri ve daha pek çok özellik sayesinde Google, makine öğrenimini gelecekte yeni noktalara taşıyacak yegane platform.
- Amazon ve Flipkart gibi şirketler de makine öğrenmesi ile kullanıcılara beğenilerine ve beğenmedikleri ürünlere göre kişiselleştirilmiş deneyimler sunmaktalar.
Derin Öğrenme Yazılımları (Deep Learning)
Makine öğrenmesinin bir boyutu olan derin öğrenme, daha karmaşık sorunlara yöneliktir ve yeni senaryo oluşturmada daha fazla veri üzerinde çalışabilir. Kendi kendine giden sürücüsüz arabalar, bilgisayarlı görü, telefonda ve Facebook etiketlemesinde yüz tanımanın olması bazı önemli derin öğrenme örnekleridir. Ancak bu alanda öğrenilecek çok şey daha var.
Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing) Teknolojisi
Doğal Dil İşleme (NLP)‘nin işletmelerin geleceği olduğu söyleniyor.
NLP, ses, video veya metin verilerinin kolayca analiz edilemesine yardımcı oluyor ve veri bilimi alanında gelişmeleri mümkün kılıyor. Konuşma tanıma teknolojileri iyileştikçe makineler duyguları ve anlamasal imaları daha iyi anladıkça daha da gerçeğe yakınlaşıyorlar.
Alexa, Siri, Cortana gibi sanal asistanlar şimdiden günlük iş yapma şekillerimizi değiştirdi ve değiştirmeye devam ediyor. Bir kullanıcının ne istediğini anlamak için büyük data setlerini analiz etmek yerine bu asistanlar gibi aracılar ile soru sorarak anlayabilmek ileride iş yapış şeklini kökünden değiştirebilecektir. Doğal Dil İşleme Nedir başlıklı yazı bu konunun meraklıları için yeterli olacaktır.
Robotlar (Robotics) Teknolojisi
Robotik mühendisleri sürekli olarak insan gibi davranan ve insan gibi tepki veren, düşünebilen robotlar yaratmanın peşinde. Robotlar geleceğimizi birçok şekilde değiştirme gücüne sahip olan en büyük alan.
Eğitim – Robotlar öğrencilere kendi hızlarında öğrenebilmeleri ve kişiselleştirebilmeleri için yardımcı oluyor.
Ev Hayatı – Bulut bağlantılı robotlar verdiğimiz talimatları gerçekleştirebilir – çamaşır makinesini bizim yerimize çalıştırabilir, basit mutfak işlerini yapabilir ve bunların hepsi sürekli insan müdahalesine gerek duymadan bir kerelik kurulum sonrasında mümkün.
Ofis Hayatı – Gelecekte robotların sesi tanıması, ayırt etmesi ve sesli komutlar üzeriden iletişim kurarak basit işleri yapabileceği ön görülüyor.
Sağlık Alanı – Robotlar bir hastanın semptomlarını analiz edebilir, teşhiste bulunabilir ve ilk yardım desteğinde bulunabilir.
Ve tabii ki eğlence arkadaşı – Sizinle oyun oynayabilir, etkileşim kurabilirler. Sanal gerçeklik gelecekte kulağa çok hoş geliyor.
Yapay Sinir Ağları ve Karmaşık Mantık (Neural networks and fuzzy logic)
Geleneksel ikili mantık (binary logic) süreçleri kontrol etmek ve senaryo üretebilmek için mümkün değil. Çoğu işlemin doğrusal olmayan özellikleri nedeniyle her duruma özel bir matematiksel model uygulanması mümkün değil. Karmaşık Mantık denetleyicileri çok sayıda yapılandırılmamış bilgi içerdikleri ve problemleri komleks mekanizmaları ile sorun çözdükleri için talep görüyorlar.
Karar Alma Destek Sistemleri
Örneğin bu sistemler bir kredi analiz yazılımının size uygun olan krediyi önermesini, yatırım yaparken piyasa şartlarına göre ne kadar yatırım yapmanızın mantıklı olacağı konusunda bilgi vermesini kapsar. Bu aynı zamanda ileride bir makinedeki bozuk parçayı belirleme, teşhis etme ve iyileştirmede destek olabileceği, lojistik sisteminin iyileştirilmesinde öneri sunabileceği anlamına geliyor.
Yapay Zeka (AI) insanın yerini almayacak. Makine kendi başına düşünebilir ancak ilk girdi olarak yine insana ihtiyaç duyuyor. Bununla ilgili kişisel fikrim ise bir süre sonra bu durum ortadan kalkacak. Hayatımız şu anda, popüler olanı kabul etme üzerine kurulu. Bu sebeple makinelerin öğrenmesi de benzer örüntülere evrilecek. Burada aslında yine her bilimin arkasında yer alan bir Felsefe alanı karşımıza çıkıyor. Asıl tartışılması üzerinde durulması gereken konu buradan karşımıza çıkacak.
Yapay Zeka gelecekte çok şey arz ediyor, ama bu bizlerin yok olacağı anlamına gelmiyor. Biz insanlar bu teknolojiyi kendi yararımıza olacak şekilde ve dikkatli bir şekilde kullanabilme yeteneğine sahibiz ve hep olacağız.
Geliştiriciler ve akademisyenlerin en büyük yanılgısı, teknolojinin son üretimlerine bağlı kalarak kendi alanlarında uygulamalara yönelmeleri oluyor. Ancak kendi alanlarındaki uygulamalara yönelip, kendi görüşlerini de sisteme kazandırmaya çalışanların sayısı oldukça az. Yapay zeka dediğimiz kavramın geleceği tartışılırken aslında; beynin, duyguların, hislerin, algıların geleceğinin de tartışılması gerekiyor.
Algılarımız nasıl değişti? Hislerimiz nereye evrildi? Tepki ve insanlar arası davranışlar neleri etkiler? Dilin gelişimi, görsel zekayı etkiledi mi? Daha iyi iletişim kuranlar daha mutlu oldular mı? Diğer birçok sorunun cevabı ve birbirleri arasındaki korelasyonlar, yapay zekanın geleceği hakkındaki görüşlerin cevabı olacaktır. Bu sebeple gelişmiş işlemciler ve ekran kartlarının yani donanımdaki gelişmelerin yanında, düşünsel gelişimlerin makinelere öğretilmesi de çok ciddi bir konudur.
İşte en ilgi çekici konu da benim için burada başlıyor. Zaten bu sorulara cevap aranıyordu ve Facebook, Twitter, Instagram gibi platformlar bu sebeple mi karşımıza çıktı? Konuyu gizemden kurtarmak için sonuca odaklanmamız gerekiyor. Ne için olursa olsun, sosyal medyadaki veri birçok alandaki çalışmaları hızlandırıyor. Dolayısıyla en kısa sürede bireyler olarak bu alanlardaki çalışmaları daha yakından takip etmek gerekiyor. İster yazılımcı olun, ister muhasebeci, isterseniz şair sizin durumunuzdaki bir makine hayatına nasıl devam ederdi?
Yapay zekanın geleceği konuşulurken, her zaman üretim konusunu düşünüyorum. Yapay zekanın geleceğinin, üretimi her olay/şahıs veya yer için optimum seviyede yakınsaması veya tahmini, dünyada çok önemli sorunların tamamen ortadan kalkmasına sebep olur. Tabi sorun paylaşılamayan pasta ve daha fazlasına sahip olmak isteyenlerin amaçları ile sınırlıysa.
https://www.quora.com/q/acwuntdbcmorcxau
http://infolab.stanford.edu/~taherh/papers/topic-sensitive-pagerank-tkde.pdf
