Bilim İnsanıÖngörülerTeknolojiToplum

Bilgisayar bilimlerinin babası Turing’den sonra Yapay zekanın babası da John McCarthy olarak kabul edilir. Ayrıca dolaylı da olsa Siri’yi başımıza musallat eden kişidir. Stanford üniversitesinde Yapay Zeka Laboratuvarı’nı kurmuş ve lamda hesaplamalarına dayalı yapay zekanın programlama dili olarak kabul edilen LISP’i geliştirmiştir. Kavramı ilk olarak 1956 yılında Dartmouth’ta yapılan konferansta “akıllı makinelerin, özellikle akıllı bilgisayar programlarının yapılması için bilim ve mühendislik” olarak ifade etmişti.  “Akıl” terimi elbette bilimsel ve felsefi tartışmaların konusudur. Bazı araştırmacılar güçlü yapay zekâ yapılabileceğine, insan zekası ile eşleşen veya aşan yapay bir zeka geliştirebildiğimiz inancı ile insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi başarılı bir şekilde yerine getirebilmenin mümkün olacağına inanırlar. Hollywood filmlerinde sıkça görülen de budur. Diğer araştırmacılar zayıf yapay zeka uygulamalarının mümkün olabileceğine, bu yazılımların belirli görevleri insanlardan çok daha iyi yerine getirmek için kullanılabilir olduğuna, ancak insan bilişsel yeteneklerinin tümünü hiç bir zaman kapsayamayacağına inanırlar. Hiç kimse hangisinin doğru olacağından henüz emin değil.

Geçtiğimiz yüzyıla kadar kendi kendine iş gören makineler hep nasıl işlediği bilinemeyen mistik ve bilimden uzak fenomenler olarak görüldü. İskenderiyeli Heron’un kurmalı mekanik heykellerinden 1600’lerde Pascal’ın hesap makinesine kadar. Hatta 1700’lerde Avusturya Kraliçesi’ni etkilemek üzere kurmalı bir satranç robotu bile üretilmişti «Mechanical Turk» . Aslında içinde insan saklanan bir düzenekten ibaretti. Karel Čapek’in 1923’deki tiyatro oyunuyla hayatımıza giren Robotlar ise kendi üstünlüklerini fark edip insan sahiplerini yok ediyordu. Bu gibi örnekler toplumun kendi kendine iş gören ve «akıllı» makinelere karşı ön yargı hatta korku ile yaklaşmasına sebep oldu.

«Bilimkurgunun en klişe temalarından biridir… Robotlar yaratılır ve yaratıcılarını yok eder. Bilimin balta girmemiş toprakları elbette tehlikelerle doludur Madame Curie buna en net örneklerdendir, peki bilimden uzaklaşmak seçenek midir? Veya bilimin kendisini kullanarak tehlikelerine karşı bariyerler oluşturulabilir mi?”  Asimov bu düşünce üzerine kurguladığı hikayeleri ile yapay zekanın güvenli olduğuna bizleri inandırmaya çalıştı.

Günümüz teknolojilerine gelene kadar çalışmaların en sıcak olduğu dönemlerden yetmişli  yıllarda Siri önce Shakey ve sonra NASA’nın ay görevlerinde kullanılmak üzere Stanford Cart’ı geliştirmeye başladı. 1979 yılında tamamen kendi hesaplamaları ile objelerden kaçınarak ilerleyen otonom bir araç haline getirildi.

Otonom araçların yanı sıra sanatsal çalışmalar yapan uygulamalar dahi geliştirildi. Örneğin Aaron, Harold Cohen tarafından 1985 yılında üretilen bir resim makinesi. Verilen komutlara göre resim yapıyor. Makinenin yazılımı, tahmin edeceğiniz üzere LISP ile yazılmış.

Aynı yıl IBM’in satranç için geliştirdiği Deep Blue 9 milyon hamle hesaplıyordu. Buna rağmen ilk karşılaşmada sadece 540 hamle hesaplayan Kasparov’u yenemedi. 1997 senesinde oyun değiştirici yeni yapay zekâ algoritması ile yenebildi. DeepBlue Kasparov’u yendiğinde 11.38 gigaflops işlem yaparken 19 yıl sonra günümüzde Çin’e ait Sunway TaihuLight 93 petaflops işlem gücü ile sıradan insanın %93’üne ulaştı.

Kara Şimşek’i hepimiz hayranlıkla izledik, oysa şimdilerde Google’ın Waymo’su, Elon Musk’ın Tesla’sı ve Nvidia’nın Drive PX’i gibi makine öğrenmesi yeteneklerine sahip otonom araçlarımız var. Görüntü işleme konusu Shakey ve Stanford Cart’dan sonra patlama ile tabir edilebilecek bir hızla ilerledi. Google Brain, YouTube videoları arasından rastgele seçilmiş 10 milyon görüntüyü analiz etti, yapay nöronlar görüntüye o kadar sık rastlamıştı ki, kedi içeren tüm görüntüleri ayrı kategorize etmeyi başarmıştı.

Siri, Alexa veya Google Asssistant‘ın makine öğrenmesi algoritmalarına sahip harika sistemler olduklarını biliyoruz. Ama bu sistemler hala sorunlarla dolu.   Örneğin Microsoft’un Tay karakteri, kısa bir süre sonra faşist söylemlere başlamış ve tüm bilim dünyasını şaşırtmıştı.

Varoluşsal risklerimize dönecek olursak yerimizi almalarından korkmamalıyız, örneğin sanayi devrimi sonrası ticaretin gelişmesi ile yaşam koşulları iyileşmiş, eğitilmiş insan gücüne eskisinden daha çok ihtiyaç duyulur olmuştu. Endişelenmeli miyiz, evet! Durmalı mıyız tabii ki hayır…

Stephen Hawking, Nick Bostrom ve Elon Musk bu konunun hızla harekete geçmekle doğru kontrol mekanizmaları kurmakla çözüleceğine inanıyorlar. 2015 yılında bu amaçla kendileri dahil 3,000 araştırmacının katılımıyla otonom silah sistemlerinin yasaklanması konulu açık mektup imzalandı ve bu yıl Asilomar’da gerçekleşen yapay zeka konferansında 23 net prensip kabul gördü.

Dünyanın, kontrolü en zor şeyi olan kararsız atomlarını dahi kontrol altına alabilmiş olduğumuzu hatırlatırım.

Günümüzde yapay zekanın tüm araştırma alanları artık iç içe geçmiş durumda. Sadece konu başlıklarına göre birkaç örnek vermek istedim.

Detaylara değinecek olursak Big Data kavramına temas etmek istiyorum çünkü veri yani başka bir deyişle deneyim her şeyin temelini oluşturur. IoT tarzı minyatürleşmiş kablosuz sensörlerin de üretimi ile neredeyse faydasız olduğunu düşündüğümüz veri parçacıkları dahi günlük işlerimizde işe yarar hale gelmiştir.

Veri taşlara kazılı iken şuanda dijital bir denize dönüştü, paylaşılabilir güncellenebilir oldu. Örneğin geçmişte Galileo’nun nerelere gittiğini bilmek isteseydik peşine takılıp sürekli yazmamız gerekirdi fakat şuanda cep telefonlarımızdan dahi bu bilgiler bir yerlere yazılıyor biliyoruz.

Şuanda her birinizin oturuş biçimi duruşu farklı, sandalyelere sensörler yerleştirip duruş bilgilerini toplayıp işlenebilir ve faydalı sonuçlar edebiliriz. Yeterli sensörden toplanan veriler ile 5 saniye sonra gerçekleşecek bir kazayı bize bildirecek düzeye gelindi. Tesla otomobiller şuanda bunu yapıyor.

Hayatımızın daha büyük kısmını işlenebilir veri haline getirdikçe bu gibi ihtiyaçlarımızı karşılayacak sistemleri besleyecek ve sonucu bulmasını sağlayabileceğiz.

Gazi Üniversitesi’nce hazırlanan algoritmik kriminoloji makalesi toplum için bu sistemlerin ne kadar faydalı olacağına ışık tutuyor.

İnsan gözünün sahip olduğundan fazla sensöre sahip kameralarımız, araziler üzerinde uçabilen fakat yangınları ayıramayan dronelarımız, havuzda boğulan çocuğu tespit edemeyen güvenlik kameralarımız var. İnsan gözü 200ms de bir kare kaydedebilen biyolojik bir kameradır, 3 yaşına gelene kadar insan gözü yüzlerce milyon fotoğrafı çekmiş ve beyninde işlemiş olur. 2007 de ImageNet çalışmalarına ilk başlandığında makine öğrenmesi algoritmaları henüz yeterince olgunlaşmamıştı. Şuanda 15 milyon resim ile 22bin kategoriye sahip, burada veriler erişimsel sinirsel ağ algoritması ile işleniyor bu sayede küçük bir çocuğun gördüğünü anlamasına yetecek seviyeye gelindi.

Ve bilgisayarın resimlere bakıp cümleler kurmasına sıra geldi, bu işi yaparken big data ile görüntü işleme evliliği bir adım daha ileri gitmek zorunda. Makineler bizlerle iletişim kurabilmek için insansı davranmalı, bunun içinde 5 duyumuza da hitap etmeli. Göz, Burun, Deri, Dil ve Kulak ile hareket kabiliyeti tamam gibi, dış görünüş ile daha insansı hale gelmeleri için birkaç sanatsal girişim gerekiyor.

Büyük bir değişimin tam içerisinde bulunuyoruz. Gördüklerini anlamaya başlayan, bizlerle konuşan ve işe yarar kararlar ile hayatımızı dahi kurtaran makineleri yapabilir duruma geldik. Artık bakış açımızı değiştirmemiz ve yenilikleri daha sıkı kucaklamamamız gerekiyor.

Bazı sorular sorarak mevcut durumu eleştirmek istiyorum:

Ekranlar, klavye ve mouse hatta dokunmatik yüzeyleri daha kullanışlı yapabilmek için çok ciddi çaba harcıyoruz neden?  İtiraf edelim yeterince işlevsel olamadıkları için mi? Kullanıcı deneyimi ve kullanıcı ara yüzü aynı şey değil!!!  Biri menüler, butonlar diğeriyse insan, mutluluk, sorun çözmektir.  Yanlış yaptığımız bir şey var, bu ikisine aynı şeymiş gibi davranıyoruz.

Ortalama bir telefon kullanıcısının 3 uygulamadan fazlasını düzenli olarak kullanmadığı belirlenmiş neden? Her şey için bir uygulama mevcut, yoksa uygulamaları sevmiyor muyuz? Neden farklı hizmetler için yüzlerce uygulama indirmek zorundayım?

Bir ekrana bakmak ya da tuşlara basmaktan keyif de almıyoruz, hatta bilgisayar üzerinden birbirimizle iletişim kurmakta güçlük çekiyoruz, birbirimizi anlamıyoruz.

“Aşırı yük, dağınıklık ve karışıklık bilginin nitelikleri değildir, tasarım hatalarıdır.”  – Edward Tufte

Şimdi sizlerle bir deney yapmak istiyorum.  Telefonumuzdan 10 dakikalık bir alarmı ayarlamamız için kaç işlem yapmamız gerektiğine bakalım.

  1. Telefonum nerede?
  2. Telefonu eline al
  3. Ekran kilidini aç
  4. Uygulamayı bul/aç
  5. Alarmı ayarla/kaydet
  6. Uygulamadan çık
  7. Telefon kilidini kapat
  8. Telefonu kaldır

Düşünsenize uçak biletinizi alacaksınız onlarca uygulama gezip biletinizi almak bile işkence hâlbuki asistanınıza söylemek kadar kolay bir yol var mı?

Sosyal medya platformlarında geçirilen zaman azalırken mesajlı iletişim platformlarında geçirilen zamanda ciddi bir artış olduğu görülüyor.  Neden cihazlarla da konuşmuyoruz?

Facebook Chatbot çalışmaları yürütüyor. Kısa süre sonra bunları Whatsapp’da arkadaşlarımız arasında göreceğiz. Google daha hızlı davranarak Allo isimli uygulamayı yayına aldı bile.

Conversational UI terimi hayatımıza yeni girmiş gibi görünse de aslında ELİZA’dan buyana uzman sistemler ve doğal dil işleme ile ilgili tüm çalışmaların ana konusuydu.

Apple, Amazon, Microsoft ve Google ürünlerini ve development kitlerini yayınladı bile. Önümüzdeki yıllarda en yakın arkadaşlarımız olacaklar gibi hissediyorum.

VoiceLabs’ın 2017’ye ait VoiceReport’u 2016’da 7 milyon satışa ulaşan ara yüzsüz cihazların 25 milyon satış daha yapacağını ve yılsonunda 33 milyon evde insanların bu cihazlarla konuşur hale geleceğini belirtiyor. Hayatımıza giren Chatbotlar sayesinde her birimizin konusunda uzman kişisel asistanları olacak. Düşünsenize geçtiğimiz dönemde çok popüler olan DoNotPay Chatbot çalışmasındaki gibi yüksek başarı oranına sahip avukatlardan WebMD’nin Alexa üzerinden hizmet vermeye başlayan sanal doktoruna kadar sınırsız kullanım alanı ve uzmanlıklara sahip asistanlarımız yanı başımızda.

Her ne kadar geleceği tam bir keskinlik ile göremesek de yapay zekâ uygulamaları ile olan etkileşimimiz artık günlük aktivitelerimizden olacak bu çok keskin. Bu etkileşimler şüphesiz ki toplumumuzu otomatik taşımacılık, robot hizmetçiler ve tehlikeli işlerde görevli makineler ile evrimleştirecek, yaşlılarımızın rahat etmesini sağlayacak hatta daha ciddi hayaller kuracak olursak dünyamızın en erken çözüm bekleyen konularından biri olan iklim değişikliklerinde çözüm sağlayacak.

Ne tür bir gelecek istiyoruz, ölümcül otonom silahlar geliştirmeli miyiz? İş otomasyonunda robotlarla yer değiştirme konusunda ne yapacağız? Bugün çocuklarımıza hangi kariyer tavsiyesini vereceğiz? Haydi, başarabiliyoruz diyelim süper akıllı yaşam yaratıp birde üstüne tüm kozmosumuza yaymalı mıyız? Akıllı makineleri kontrol edecek miyiz yoksa onlar mı bizi kontrol edecekler? Akıllı makineler yerimizi alacak mı, bizimle birlikte mi çalışacaklar yoksa bizimle bütünleşecekler mi? Yapay zeka çağında insan olmak ne demektir? Bu sorular eşliğinde sizleri düşüncelerinizle baş başa bırakıyorum, bir sonraki yazıda görüşmek üzere…