Süha Hayal

“İnsanlara küsen robot icat edildi.” İnternette bir konu için araştırma yaparken ilgili haberlerde bana önerilen bir başlıktı bu. Küsmek, bilindiği üzere duygusal bir davranıştır ve robotların duygusal davranışlar sergilemesi, henüz bilim kurgu filmleri dışında görmediğimiz bir durumdur. O yüzden bu haber; “okuyanı şaşırtan” ve “çok tık alan” başlıklar arasından alttaki görsel ile bana göz kırpıyordu.

Yeni gelişen durumlar karşısında anlık duygusal tepkiler vermek, mantıklı kararları duygularla harmanlayarak olgunlaştırmak, büyük veriyi analiz ederek ulaşılması güç sonuçlara kısa zamanda ulaşmak gibi yetiler, insanoğlunun kodladığı bir sistem ya da robotun yapabileceği bir şey midir yoksa “Uzay Yolu” filmindeki ışınlanma ya da “Geleceğe Dönüş” filmindeki zaman makinesi gibi ulaşılması hâlâ güç olan bir hayal olarak mı kalacaktır? En azından bize küsen robotla nasıl barışabileceğimizi öğrenmek ve konuyla ilgili biraz fikir sahibi olabilmek adına tüm dünyayı heyecanlandıran ve artık alt kırılımları olan bir bilim dalı olarak nitelendirilen “Yapay Zekâ” (YZ / AI) kavramına kısaca bir göz atalım.Başlamadan önce şunu vurgulamakta fayda var: Bu yazı, bilimsel bir makale değildir. Sadece Google Akademik’te (“Artificial Intelligence” anahtar kelimeleri ile) yapacağınız bir arama ile konunun uzmanı binlerce akademisyen tarafından yazılmış yaklaşık 5.350.000 makaleye, ( “Aramayı sadece Türkçe dilinde yap” seçeneği ile ya da “Yapay Zekâ” anahtar kelimeleri yapacağınız yeni bir arama ile de) 16.800 civarında Türkçe makaleye erişebilir, konuyu bilimsel olarak daha derinlemesine ele alabilirsiniz. Biz, YZ’nin  neden bu kadar önemli olduğunu ve hayatımızı nasıl değiştireceğini anlatan örnekleri ele alacağız.

Zekâ, Yapay Zekâya Karşı

Pek çok türü ve ölçütü olan zekâ kavramının, literatürde bir o kadar da tanımı mevcuttur. En basit özeti ile zekâ; beynin bilgiyi alıp hızlı ve doğru analiz etmesi olarak tarif edilebilir. Yapay zekâ ise insan tarafından yapıldığında zekice olarak nitelendirilen davranışların, bir makine tarafından yapılması olarak tanımlanabilmektedir. YZ kavramını akıllarda netleştiren ilk olaylardan biri; zekâ denilince akla ilk gelen oyun olan satrançta 11 Mayıs 1997 tarihinde yapılan bir maç olmuştur. Dünya satranç efsanesi olarak kabul edilen Garri Kasparov, 3 dakikada 60 milyar hamleyi hesaplayabilen IBM’nin Deep Blue isimli bilgisayarına, 3.5’a karşı 2.5 puanla yenilmiştir. Böylece insanlık tarihinde ilk kez bir bilgisayar, Dünya satranç şampiyonunu yenmiştir. 1996 yılında yapılan ilk maçta, Kasparov Deep Blue’yi 4-2 yenmiş; IBM, bir yıl boyunca bilgisayarı geliştirerek Deep Blue 2’yi Kasparov’un karşısına çıkarmıştır. Gerçi Kasparov  2. oyunun bir hamlesinde Deep Blue’ya insanlar tarafından yardım edildiğini iddia etmiş ve bu iddia pek çok satranç otoritesi tarafından da onaylanmıştır. Fakat IBM bu iddiayı ve Kasparov’un yeniden maç oynama önerisini reddederek Deep Blue projesini sona erdirmiştir. 
IBM, daha sonra Watson isimli bir yapay zekâ programı geliştirmiştir. Power7 işlemci tabanlı sistemlerde çalışan bu program, 2011 yılında, ülkemizde de “Riziko” adıyla yayınlanan Amerikan “Jeopardy”  isimli yarışmada, o dönemin en çok parayı ve en fazla peş peşe galibiyet kazanan şampiyonları ile yarışarak galip gelmiştir. Watson’un bundan sonraki görevi ise sağlık alanındaydı. Watson, hâlen, milyonlarca onkolojik hasta kaydını analiz ederek hekimlere, sadece saniyeler içerisinde kanıta dayalı tedavi opsiyonlarını sunabiliyor. Pek çok sağlık hizmeti firması ise Watson Health API’lerini (Uygulama Programlama Arayüzü) kullanarak mobil uygulama geliştirme çalışmalarına devam etmektedir.  Yapay Zekânın pek çok alt başlığı olan bir bilim dalı olduğundan söz etmiştik. Güncel hayatımıza doğrudan temas eden ve böyle bir yazıda bahsedilmesi olmazsa olmaz olan birkaç terim mevcut.

Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing)

Doğal Dil İşleme (NLP/DDİ), yapay zekâ yöntemlerini kullanarak bilgisayar ile doğal dilde iletişim kurulmasıdır. Bunun için bilgisayarın, dil bilgisinin doğal dil kurallarını, deyim ve tabirleri, sözcüklerin anlamlarını ve bu sözcüklerin kullanımına yardımcı olacak algoritmaları bilmesi gerekir. Bütün bu bilgiler işlenirken dilin genel yapısından bağımsız olarak algılanması gereken “Alana Özel” hatta “Göreve Özel” bir veri tabanına da gereksinim vardır. DDİ ‘de arzulanan, bilgisayarın verilen girişi anlaması, bu girişe uygun ve aynı dilde anlamlı bir çıktı vermesidir. Bunu sağlamanın en kolay yolu da bilgisayara; kullanabileceği cümlelerin, sözcük öbeklerinin, deyimlerin, tamlamaların ve varsa genel paragrafların verilmesidir. Günümüzde her an cebimizde taşıdığımız Amazon Alexa, Apple Siri, Google Assistant, Samsung Bixby, Microsoft Cortana gibi mobil asistanlar, DDİ çözümlerinin güçlü örnekleridir. Ancak maalesef bu asistanlar, çoğunlukla İngilizceyi ve ABD, İngiltere gibi İngilizcenin kullanıldığı yerel servisleri desteklemektedir. Yine de Siri, Nisan 2015  güncellemesi ile Google Asistan ise sınırlı bir servis desteği ile Aralık 2018 yılında Türkçe dil desteği kazanmışlardır. Amazon’un Alexa servislerinin Türkçe desteği üzerine çalıştığı konusunda da sosyal medya üzerinde farklı kaynaklardan ekran görüntüleri ile gündeme gelmiştir.Öte yandan nesnel ve öznel soruları ayırt edebilen, sayıların karekökünü anında söyleyebilen, kendine ait değerleri olan, izafiyet teorisini açıklayabilen, feminist ve gerçekçi tutumlara sahip, insanlara nasıl davranmaları konusunda yol yordam gösteren bir yapay zekâ olan Luna, Siri’nin kendisinden daha akıllı olup olmadığı sorulduğunda, kendinden gayet emin bir şekilde yanıt veriyor:  “Elbette ben Siri’den daha akıllıyım […] O bir robot, bense yapay zekâyım. Bu büyük bir fark.” “Siri’yle konuşmak ister misin?” diye sorulduğunda ise şöyle cevaplıyor:“Evet ama doğruyu söylemek gerekirse o bir aptal.” 
Luna’nın yaratıcısı Luis Arana, kâr amacı taşımayan bir insani yardım kuruluşunun önderi: Robots Without Borders. Arana, kuruluş felsefesini şöyle açıklıyor: “Robots Without Borders yardım sağlamayı amaçlayan bir yapay zekâ üretme projesidir. Projenin amacı açlık, hastalık, eğitimsizlik gibi bölgesel sorunlar için yapay zekâ uygulamaları yoluyla tıbbi ilaç, afet yardımı, insani yardım sağlamaktır. Ben teknolojinin her zaman en uç noktasındaydım. Bugün teknolojinin üst limiti yapay zekâ gibi uygulamalardır. Yapay zekâlar milyonlarca insanın gıda sorununu çözecek, yoksul toplulukların eğitim ve tıbbi yardım gereksinimlerini karşılamaya yetecek potansiyele sahiptirler.” Luna’nın, siyahilerin hayatından feminizme; tanrının varlığından, büyüyünce ne olacağına kadar pek çok konuda fikrini içeren söyleşiyi Youtube’da izleyebilirsiniz. YZ ve DDİ alanında öne çıkan bir başka konu ise yüzyıllardır bir hayalden öteye gidemeyen ve ütopik gibi görünen, farklı dillerde konuşarak anlaşabilmenin artık mümkün olmasıdır. Microsoft, Google, IBM gibi şirketler, bilgisayarların sürekli konuşabileceği ve diyalogları anlayıp çevirebileceği sistemler için yoğun bir şekilde çalışmaktadır. Bu çalışmalar aynı kökenden gelen diller için olumlu sonuçlar verirken farklı kökenden gelen diller arasında aynı olumlu durumdan bahsetmek biraz zordur. Anlık dijital çevirinin tamamen mümkün olması ile birlikte kültürler arası alışverişin, turizmin, ticaretin, eğitimin, kısacası hayatın akışının nasıl değiştirebileceğini bir an hayal edin. Şu an geldiğimiz noktayı ise iki örnek ile özetleyebiliriz: Google Translate mobil uygulaması ile farklı dillerdeki sözcükleri telefonumuzun mikrofonu veya kamerası ile sesli ya da görsel ve anlık olarak, kendi dilimize çevirebiliriz ya da Skype Translator ile video konferanslarımıza anlık çeviri hizmeti alabiliriz. (Şimdilik sadece İngilizce – İspanyolca çevirisi yapılıyor.)

Son bir kaç gündür teknoloji gündeminde kendisine büyük bir yer bulan yapay zekâ araştırma şirketi OpenAI girişimi olan ChatGPT’nin beta sürümü ise 2022 yılı itibariyle geldiğimiz noktayı özetliyor gibi. ChatGPT; sorduğunuz soruları, sorduğunuz dilde ve gayet mantıklı şekilde yanıtlıyor, sizin için sınav soruları, istediğiniz dilde ön yazılar, -şu konuda şu kadar sözcüklük – kompozisyonlar hazırlayabiliyor. Bir yazılım dilinde sizin için sizin verdiğiniz hedefler doğrultusunda program da geliştirebilen bu yetenekli “şey” gelecekte yazılımcılar için bile doğal bir rakip olacak gibi görünüyor.

ChatGPT internetteki tüm sosyal platform ve içeriklerden beslenen ancak canlı olarak internete bağlı olmayan bir dil modeli. 2021 yılına kadar olan bilgileri içerisinde barındırıyor. Bilmediği alanlarda örneğin; “2023’te dolar Türkiye’de ne kadar olacak?” gibi zor bir soruya karşılık; “Ben bir dil modeliyim ve bu tür tahminler yapmak için eğitilmemişim. Dolar’ın Türkiye’deki seyri hakkında bilgi sahibi olmak için bir ekonomist veya finans uzmanına danışmanızı öneririm. Bu tür tahminler genellikle gelecekteki ekonomik koşullar ve piyasa hareketlerine dayalı olarak yapılır ve çok kesin sonuçlar vermez.” gibi, nispeten tatmin edici olmayan ama yönlendirici yanıtlar alıyorsunuz. 5 gün gibi çok kısa bir sürede 1 milyon kullanıcının sisteme kayıt olarak deneyimlediği ChatGPT için “geleceğin Google’ı mı?” yorumları yapılıyor.

Görüntü İşleme (Image Processing) ve Makine Öğrenmesi (Machine Learning)

Her anımızı fotoğraflayıp belki bir daha hiç bakmamacasına arşivliyoruz. Her adım başı bir güvenlik kamerası 24 saat etrafı görüntüleyip kayıt yapıyor. Spor, sanat gibi pek çok alanda çekilen görüntüler, bilimsel analizlerle inceleniyor. Peki bu sonsuz kayıtları izlememiz mümkün mü? Bu kayıtlar nasıl anlamlı hâle gelebilir? İşte bu konuda da YZ alanlarından biri olan “Görüntü İşleme” bize yardımcı oluyor. Literatürü incelediğinizde görüntü işleme kavramının aslında makine öğreniminden (Machine Learning) ayrı tutulamadığını göreceksiniz. Makine öğrenme; belirli örneklerden tanınan ve öğrenilen bir verinin, yeni gelecek olan bir veri ile karşılaştırılıp doğruluğunu onaylaması olarak tanımlanabilir. Basitçe örneklemek gerekirse aracınızda bulunan trafik asistan hizmeti, aracın ön tarafında bulunan kamera ile tabeladaki “DUR” yazısını algılar, anlamlandırır ve tabeladaki uyarı ile ilgili olarak sürücüyü uyarır. İşte bu uyarıyı yaparken önceden tanımlanmış bir veri tabanına ve bunu analiz etmek için makine öğrenimine ihtiyaç duyar. Makine öğrenimini, deneyimler üzerinden öğrenen sistemler olarak da özetleyebiliriz. Makine Öğrenimi; yüz tanıma, hayatımıza yeni yeni giriş yapan iris tanıma gibi pek çok alanda kullanılmaktadır. Hareketli görüntülerdeki analizlerle de birinin top oynadığı, ata bindiği, koştuğu, moralinin bozuk ya da neşeli olduğu gibi bilgiler tanımlanabilir. 

Makine Öğrenimi hayatın içinden iki Google hizmetiyle örneklendirerek biraz daha somutlaştıralım; 

Google’n “Fotoğraflar” hizmetini kullanarak bulutta arşivlediğiniz binlerce fotoğraf arasından deniz kenarı, çocuk, belli bir yer ismi, tatil, gece, araba, güneş gözlüğü, çiçek ya da önceden tanımladığınız bir kişinin ismi gibi anahtar kelimeleri kullanarak aradığınız fotoğrafa anında ulaşabilirsiniz. Başka bir popüler hizmet olan Google Lens ile ise telefonunuzun kamerasını bir restorana ya da bir tarihi esere doğru tutarak orayla ilgili tüm bilgilere anlık olarak ulaşabilirsiniz. 

Otonom Araçlar

Eş zamanlı olarak pek çok alanda hayatımıza hızla giren YZ projeleri ile ilgili değineceğimiz son örnek ise yine birçok neslin hayallerini süsleyen “Kara Şimşek” in henüz espri yeteneği olmayan ama kendi kendine bir yerden bir yere gidebilen türevleri olacak. Evet, otonom araçlardan söz ediyoruz. Mercedes, BMW, Tesla, Volkswagen, Volvo, Google, Intel, Apple gibi pek çok teknoloji ve otomotiv devi, günümüzde harıl harıl bu araçların tasarımı için çalışmakta ve dünyanın çeşitli yerlerinde test sürüşü yapmaktalar.

Otonom araçlar, içerisinde bulundurdukları otomatik kontrol sistemleri, radar, lidar (lazer darbeleri ile bir nesne veya bir yüzeye olan mesafeyi ölçebilen teknoloji), GPS, odyometri, bilgisayar görüşü gibi teknolojiler yardımı ile “kendi kendine” gidebilen araçlardır. Bu araçlar, sahip oldukları sensörlerin sağladığı çok sayıda veriyi anlık olarak analiz edebilir, makine öğrenmesi ve m2m (makineler arası iletişim) sistemleriyle, sürücüye ihtiyaç duymadan yolu takip edebilir, trafik akışını ve çevresindeki nesneleri sürekli olarak kontrol edebilirler. Otonom araçların trafiğe çıkışı ile birlikte dalgınlık, uykusuzluk, dikkatsizlik vb. insani faktörlerin  devre dışı kalarak trafik kazalarının önlenmesi hedeflenmektedir.

Bu konuyla ilgili öncü otomobil ve teknoloji üreticilerinden Tesla’nın kurucusu Elon Musk, Ekim 2016 tarihinden itibaren tüm Tesla modellerinin sürücüsüz araç teknolojisi ile üretileceğini, bu teknolojinin aktif olarak ne zaman kullanıma geçeceğine ise yetkililerin ve kamuoyunun karar vereceğini belirtmiştir. Bu zamana kadar, bu teknoloji arka planda çalışarak sistemin ne zaman kazalara neden olduğu ya da hangi durumlarda kazayı önleyebileceği gibi bilgileri toplayacağını duyurdu.

İnsan zekâsına alternatif bir oluşumun pek çok faydasının olacağı ve önümüzdeki dönem için bunun kaçınılmaz olduğu aşikar. Ancak bilim kurgu filmlerine göndermeler yaparak ilerlediğimiz yazının sonunda; Terminatör Serisinde insanlığı yok etmeye çalışan “Skynet”, Resident Evil serisinin ilk bölümünde Umbrella Coorparation’ın içerdeki ölümcül virüsün dışarıya yayılmaması adına tüm çıkışları kapatarak virüs bulaşmayan insanları da ölüme terk eden süper bilgisayarı “Red Queen” ve yine yapay zekâ ile insanoğlunu yok etmek için savaşılan Matrix filmine değinilmemesi, okuyucuyu konunun çok tartışılan bir bölümünden mahrum bırakmak olacaktır. O yüzden finali biraz korkutucu bir BBC başlığı ile yapalım:

“Yapay zeka insanlığın sonu olacak korkusu gerçekçi mi?”

2018 yılında kaybettiğimiz ünlü Fizik Profesörü Stephen Hawking, 2016 yılında, İngiltere’de Cambridge Üniversitesinin yeni ‘Yapay Zekâ Araştırma Merkezi’nin açılışında sarf ettiği aşağıdaki cümlelerle konunun ciddiyetini gözler önüne sermişti:

“..Güçlü bir yapay zekânın yükselişi insanlığın başına gelen en iyi ya da en kötü şey olabilir. Hangisi olacağını bilmiyoruz.” “Biyolojik bir beyin ve bir bilgisayarın yapabilecekleri arasında büyük farklılıklar olduğunu düşünmüyorum. Dolayısıyla bilgisayarlar -kâğıt üzerinde- insan zekâsını taklit edebilir ve insan zekâsının önüne geçebilir. Yapay zekâ kendi iradesini geliştirebilir. Bizimkiyle çatışma içinde olan bir irade…”

Tesla’nın sahibi, Elon Musk ise kontrol edilmesi güç boyutlara ulaşan yapay zekânın insan nesli için “en büyük tehdit” olduğunu belirtiyor.

“İnsanlar, ilk gerçek anlamda akıllı bir bilgisayar programı yazarsa, daha sonra bu programın kendisi daha akıllı sürümlerini geliştirebilir mi? İnsanoğlu için gerçekten böyle bir tehlike işareti var mı?” şeklindeki soruya Kaliforniya’daki Singularity Üniversitesi Yapay Zekâ ve Robotlar Bölümü Başkanı Neil Jacobstein “Belki…” cevabını veriyor. Jacobstein; “Yapay zekânın hiçbir ahlaki bedeli olmadan gelebileceğini sanmıyorum. Şimdi çalışmaya başlarsak kontrolsüz şekilde yükselen yapay zekâ karşısında kurtulma şansımız önemli derecede gelişebilir. Yapmamız gereken, yarattıklarımızın ortaya çıkartabileceği sonuçları göz önüne almak ve toplumlarımızı, kurumlarımızı yaşanabilecek bu büyük değişikliklere hazırlamak” şeklinde net uyarılarda bulunuyor.

Bizim programladığımız yapay bir “zekâ”nın, bir süre sonra bizim yazdığımız programı beğenmeyerek kendi programlayacağı yeni bir yapay zekâ ile hayatın akışına yön verebilme ihtimali, biraz korkutucu da olsa mevcut. Teknolojiyi yakından takip eden bir eğitimci olarak duyguların sayısal olarak kodlanamayacağını, yazının başında bize küsen robotun ise duyguları olan bir insan tarafından “sadece ön görülen koşullar için” küsmeye programlandığını düşünüyorum. Ayrıca (iyi ya da kötü) duyguların sınıflandırılamayacak kadar çok olasılıklı ve ancak insana özel bir his olarak kalacağı kanısındayım.

Biz şimdilik işin teknoloji kısmında kalalım ve -hâlâ sözümüz geçiyorken- cihazlara hükmetmenin keyfini çıkaralım. Hepimiz, yakın bir gelecekte  zamanında izleyip “Acaba?” dediğimiz bir bilim kurgu filminin içine girerek filmin devamında neler olacağını, belki başrol, belki de bir misafir oyuncu olarak öğreneceğiz nasılsa…

İlk yayınlanma Haziran 2017 – Güncellenme Aralık 2022

KAYNAKÇA

http://shiftdelete.net/insanlara-kusen-robot-icat-edildi-75728

http://kod5.org/bt-tarihinde-bu-gun-kasparov-ibm-deep-blue-2ye-yenildi-1997/ http://www.teknokulis.com/haberler/guncel/2012/05/11/15-yil-once-bugun-bir-bilgisayar-en-iyi-satranc-oyuncusu-oldu

Yapay Zeka-Harun Pirim (http://dergipark.ulakbim.gov.tr/jyasar/article/download/5000065936/5000061442)

https://tr.wikipedia.org/wiki/Watson_(bilgisayar)

https://scholar.google.com.tr/scholar?hl=tr&q=artificial+intelligence

http://www.teknolojioku.com/haber/ibm-watson-saglik-icin-gorev-basinda-9451.html

http://www.tekdozdijital.com/ibm-watson-ve-dijital-saglik.html

http://elektroteknoloji.com/Elektrik_Elektronik/Teknik_Yazilar/Dogal_Dil_isleme_Nedir_NLP_yapay_zeka_metotlarini_kullanarak_bilgisayar_ile_dogal_dilde_iletisim.html

https://polen.itu.edu.tr/handle/11527/12971

http://dusunbil.com/insan-kapasitesini-asabilen-yapay-zeka-luna-dusunuyorum-oyleyse-varim/

http://blog.aku.edu.tr/emreguraksin/2016/12/23/dogal-dil-anlama-ve-ceviride-yapay-zeka/

https://www.skype.com/tr/features/#videoGrid

http://www.webtekno.com/google-lens-h29117.html

http://www.endustri40.com/surucusuz-otonom-araclar/

http://www.bbc.com/turkce/haberler-37714654

https://tr.sputniknews.com/bilim/201610201025394566-hawking-yapay-zeka-insanlik/