Hacettepe Üniversite Yapay Zeka Anabilim Dalı Başkanlığı görevini yürüten Ebru Akçapınar Sezer ile “yapay zeka” üzerine yaptıkları araştırmaları, üniversite-sanayi işbirliklerini, yapay zeka eğitimini, fark yaratan yenilikleri, ülkemizin yapay zeka alanındaki yapabileceklerini ve çok daha fazlasını konuştuk.
– Ebru Hocam, kısaca kendinizden bahsedebilir misiniz? Akademik yolculuğunuz nasıl başladı, şu anda neler yapıyorsunuz?
1996 Hacettepe Bilgisayar Mühendisliği mezunuyum. Halen aynı bölümde öğretim üyesi olarak çalışmakta ve Yapay Zeka Anabilim Dalı Başkanlığı görevini sürdürmekteyim. Akademik yolculuk için benim zaten başka bir şey tercihim olamazdım gibi düşünüyorum. Yani ben hangi bilim dalında eğitim alsaydım, o dalda araştırma yapmak için kendimi güdülerdim ve akademisyen olurdum sanırım. Yani sanki akademisyen olma eğilimim bilgisayar mühendisliğinden önce başlamış ve içime yerleşmişti.
– Araştırma konularınız neler? Yapay zeka ile ilgili nasıl çalışmalar yürütüyorsunuz, bu teknoloji ile tanışmanız nasıl oldu?
Araştırma konuşlarım başlık halinde konumsal analitik, metin madenciliği ve sağlıkta yapay zeka uygulamaları şeklinde toparlanabilir. Aslında gerek teknolojik olarak geldiğimiz nokta gerek derin öğrenme pratikleri ve gerekse taleplerdeki çeşitliliği bir potada eritirsek, araştırma konularımızı sınıflamak ve sınırlamakta güçleşmekte. Örneğin ben çok uzun süre metin madenciliği çalıştım. Ama sağlıkta yapay zeka başlığını açtığımızda bilgisayarlı görü ile ilgilenmek gerekli hale geliyor. Derin öğrenme ile girdideki bu büyük değişikliğe rağmen yatayda geçiş yapmak daha kolay hale geliyor. O yüzden gerektiğinde sinyalde işlemek, gerektiğinde görüntü ve metin birlikteliğini de işlemek gibi ihtiyaçlar ister istemez alanlarımızı genişletiyor.
Genel olarak bilimsel araştırmalar ile elde ettiğim bilgi ve bulguları, endüstriyel Ar-Ge projeleri ile kullanıma hazır ve entegre servislere/hizmetlere dönüştürmeye çalıştığımı söyleyebilirim.
Yapay Zeka ile tanışmam doktora araştırmalarımda bulanık mantık ile başladı. Aslen daha çok ontoloji teknolojileri üzerine bir tez çalışması yapmaktaydım. Ontolojik olguların türetilmesinde ve çıkarsamada approximate reasoning yapılmalı dediğinizde ister istemez kapılar açılıyor.
– Son dönemlerde yaptığınız çalışmalardan bahsedebilir misiniz? Özellikle yapay zeka alanında nasıl çalışmalar yürütmektesiniz?
Son dönemde özellikle tıbbı dokümanların (makale, küpür, rapor vb) sınıflanması ve özetlenmesinde concept embedding kullanımı ve mevcut medikal ontolojiler ile daha etkin bir concept embeding geliştirme yöntemi üzerinde duruyorum. Sanırım genel amaçlı embedding’ler ile denebilir ve gözlenebilir sonuçların elde edildiğini, alana özel embedding’lerin öne çıkması ve göreve özel embedding edinimini önemsiyorum. Bunun dışında, EKG ile aritmi sınıflama, sepsis erken teşhisi, x-ray ile akciğer nodüllerinin erken teşhisi gibi çözülmesi ve yaygınlaşması halinde halk sağlığında yaygın etkisi olabilecek çözümlerin geliştirilmesi ve kullanım biçimleri üzerine de süreklileşmiş araştırmalarım devam ediyor. Belki tekrara gireceğim ama ben kapalı bir bağlamda elde edilen iyi modellerin/sonuçların kullanıma hazır servis olmasını çok önemsiyorum. Yani kullanımı olmayan bir teknoloji olmaz, yapay zeka çözümlerinin akademik literatür hacmi ile hayatımızda kullanılma oranı arasında çok büyük fark var. Bu nedenle, modelleyebildiğimiz kesinse de problemi çözdüğümüz kesin olmayabiliyor. Çözüm olmaya aday pek çok iyi modele sahip olabiliriz, ama gerçek iyi çözüm genele hizmet vermeye başladığımızda ortaya çıkıyor. Dolayısıyla bir mühendis olarak çözümü kağıtta değil hayatta görmek gerektiğini düşünüyorum ve halen yapay zekanın hayatımıza karışma bariyerini aşamadığını tespit ederek araştırmalarımda endüstriyelleşmeye hazır olma amacını bir kriter olarak koruyorum.
– Hacettepe Üniversitesi’nde yapay zeka ile ilgili yapılan çalışmalar, araştırmalar neler? Yapay Zeka Mühendisliği Lisans Bölümü’nden nasıl kuruldu? Bu bölümden biraz bahsedebilir misiniz, neden kuruldu, nasıl bir ihtiyacı karşılamaktadır? Lisans bölümü haricinde YZ Araştırma Merkezi, Laboratuvarı, gibi çalışmalar/planlamalar var mıdır? Proje tabanlı lisans bölümlerinden ve bu bağlamda yapay zekâ ile ilgili çalışmalardan bahsedebilir misiniz?
Yapay Zeka alanında bölümümüzde yürütülen çalışmalar çok tahmin edileceği üzere bilgisayarlı görü, doğal dil işleme, IoT tabanlı sistemlerde yapay zeka uygulamaları ve dijital dönüşüm alanlarına karşılık gelmektedir. Yapay Zeka Mühendisliği programının açılmasını da sağlayan ya da bizi bu konuda cesaretlendiren unsurlardan en önemlisi bu kapsayıcı araştırma ve araştırmacı altyapısına sahip olmamızdır. Zira hızlı bir şekilde lisans eğitimine geçiş yapabilmek, öncelikle eğitimi verebilme ve alan araştırmaların yapabilme yeteneğinizi sınayan bir süreç. Kuruluş sürecinde o dönemde görevde olan Rektörümüz Prof. Dr. A. Haluk Özen ve Mühendislik Fakültesi Dekanımız Prof. Dr. Candan Gökçeoğlu’ndan büyük destek aldık. Çünkü bir bölümü yeni açmakla yeni bir bölümü açmak arasında çok büyük fark var. Kamuoyunun hiç bilmediği bir alanda ‘iş bulunabilir mi’ ile başlayan ve ‘yapay zeka mühendisine ne yapar’ ile devam eden onlarca çeşit sorularına şeffaf, bilgilendirici ve anlaşılır cevapları usanmadan vermek gerekti. Ayrıca bu kararı başlangıçta çok da olumlu bulmayan doğrudan ve dolaylı meslektaşlarımızın da eleştiri ve sorularına cevaplamak konusunda da oldukça gayretli davrandık.
Ancak o zamanda ve halen de aynı fikirde olmak üzere, yapay zeka alanının gerçek katma değerli çözümlerle ülkemizde büyüyerek gelişmesi için sistematik bir yaklaşımın oluşması ve meslek sahiplerinin bu alana kazandırılması gerekiyor. Zira özellikle lisansüstü eğitimlerle dar alanda kazandırılan ve devamının gelip gelmeyeceğinin belli olmayan araştırma faaliyetleri akademik olarak bilgi birikimi sağlasa da sanayi açısında ilerletici olamıyor. Eklektik bir eğitim ve aynı biçimde bir üretkenlik (eklektik) ile yapay zeka servislerinin geliştirilmesi, ticarileşmesi ve yaygınlaşması mümkün değil. Bir bilgi sistemi ile bir yapay zeka servisinin Toplam Ürün Yaşam Döngüsü (TPLC) önümüze koysak bambaşka pratiklerin söz konusu olduğunu görürüz. Ülkemizde bu alanda ürün yönetimi yapan bir firma o tarihte yoktu ve halen de yok. Ancak yapay zekâ çalışması yapabilme talebi özellikle savunma sanayi olmak üzere pek çok sanayi kuruluşunda yüksek hacimde vardı, ancak arz yoktu ve lisans üstü eğitimlerle de karşılanabilir bir talep miktarı ya da şekli değildi. Bugün ülkemizde doktora (IT alanında) yapmış kaç araştırmacının kariyeri doktora araştırmalarına dayanmaktadır? Tüm bunları yan yana koyduğumuzda yapay zekâ alanının önünü açmak için yapılması gerekeni belki birkaç yıl sonra başka üniversiteler yapardı ama ilk yapmak Hacettepe’ye denk geldi diyebiliriz. İlk olmanın güçlüklerinin hepsini yaşadıysak da doğru olanı yapmanın da herkesi ikna etme gücü var. O yüzden kısa sürede ikna edici olabildiğimizi değerlendiriyorum.
Bölümüz zaten yapay zeka alanında ülkemizin en üretken araştırmacıları arasında yer alan akademik kadrosu ile çalışmalarını sürdürmekte iken yapay zeka mühendisliği eğitimini başlattığı için özel bir etki alanına girmedi. Yani eğitimi başlatmak araştırma bağlamında yeni bir etki yaratmadı. Çünkü yaptıklarımızı (akademik ve endüstriyel araştırma projeleri, ulusal ve uluslararası destekler ve iş birlikleri vb.) yapmaya devam ettik. Ancak bu alanda mezunların verilmesi ile birlikte asıl nitelikli dönüşüm olacak ve biz bu sefer yapay zeka mühendisleri ile birlikte araştırma projelerine dahil olacağız. O nedenle henüz nitel farkı yaratacak zamanı tamamlamadık, öngörüme göre gelecek beş yıl bu alanda farklılığı gözlemlememize imkan sağlayacaktır. Elbette arkadaşlarımızın ülkemizde kalmaları halinde bu öngörü gerçekleşebilir. Eğer bu mezunlarımızı da ülkemizde tutamayacak isek alanımızda yaşanan nitelikli insan gücü kaybının yeni bir zararı ile daha karşılaşacağız demektir.
– Üniversite/sanayi işbirlikleri tarafında nasıl çalışmalar yürütülüyor? Burada sizin bakış açınızdan ihtiyaçlar neler?
Üniversite sanayi işbirliği modellerinden ortak protokoller ile öğrenci araştırma ve projelerinin yapılması, öğretim üyelerinin danışman ya da ortak olarak işbirliği projelerinde yer alması, sanayi ile birlikte eğitim, çalıştay, yarışma ve benzeri etkinliklerinin düzenlenmesi, ortak staj programları gibi işbirliklerini bizlerde yerine getirmekteyiz. Bu faaliyetlerden çok olumlu ya da daha sınırlı katkılar elde edilmektedir. Burada duyduğumuz en büyük ihtiyaç genç araştırmacılar. Bizler araştırmacılarımızın maddi beklentilerini karşılayamadığımız için tam zamanlı başka bir işte çalışma yapan arkadaşların tez araştırmaları sürecinde yer alması gibi bir sınırlayıcılık var. Uluslararası projeler daha rahat olmak üzere, genç ve tam zamanlı araştırmacı haznemiz eksik. Ülkemizde doktor unvanı merakı, doktora araştırma konusu ve araştırma hevesinin önünde bir hedef. Bu iş birliklerinin bir sorunu değilse de, işbirliklerinde üniversite katkısını sınırlayan bir gerçeklik diye düşünmekteyim.
– Sizin Türkiye’de ve globalde üniversite-sanayi işbirliğinde iyi örnek olarak tanımlayabileceğiniz uygulamalara neler örnek olabilir?
Dünyada üniversite ve sanayinin amaç odaklı kurdukları şirketler ve enstitü benzeri yapılanmalar var. Yani sadece medikal görüntülerde yapay zeka araştırmaları için kurulan yapılar var. Böyle olduğunda ekipler radyologlar, sistem mühendisleri, cihaz teknikerleri ve yapay zeka uzmanlarından oluşuyor. Bu sayede de ilerlemenin gerçekleşmemesi mümkün değil. Bizde ise başlıklar çok büyük ve maalesef çok disiplinli değil. Hatta bazılarında tam zamanlı çalışanlar mevcut değil, görevlendirmeler ile ilerlenmekte… Daha üzüntü verici olan ise ülkemizde bazı tabelaların içi boş. Elbette başlangıçlar böyle eksiklikler ile olur ama başlanıldığı yerde kalmaksızın ilerlemenin politikalarla sağlanması lazım çünkü bu alanda farkı azaltmak çok hızlı olamaz. Zira rakiplerin de ülkemizdeki gelişmeleri beklemesi herhalde söz konusu olmayacaktır.
– Yapay zeka alanındaki çalışmaları siz nasıl takip ediyorsunuz? Hangi kaynakları, içerikleri takip etmektesiniz?
Makaleler, araştırma raporları, trend analizleri genel olarak ilgi gösterdiğim kaynaklardır. Özellikle FDA’in bu alandaki çalışmaları ile Deloitte, Gartner gibi şirketlerin ülke ve dünya raporlarını takip etmeyi çok önemsiyorum. Ayrıca tabi ki sosyal medya. Bu alandaki grupların, STK’ların ve girişimlerin sosyal medya hesaplarını ve oradan paylaştıkları içerikleri mutlaka izliyorum.
– Son zamanlarda fark yaratan yenilikler, içerikler neler örnek verilebilir?
Benim için diller arası çeviri sistemlerinin geldiği nokta ve vaat ettiği gelişme çok önemli, çünkü dil bariyeri kalktığında Dünya daha bir küçülecek ve Dünya vatandaşlığı kolaylaşacak. Bunun dışında radyoloji alanındaki gelişmeleri çok önemsiyorum. FDA’in iyi yapay zeka pratiklerini yayınlamasını ve sürekli geliştirme (continous developing) çerçevesini son 3 yıldır güncelleyerek sunmasını da belirtmek isterim. Çünkü bu açıkça sağlıkta yapay zeka ürünlerinin SaMD (Software as a Medical Device) modeli ile hayatımıza girecek olması anlamına geliyor.
