21 °C

İnsana özgü “önyargılar” yapay zekâ algoritmalarına sinerse…

Joachim Henric Hensch, “Gelecek sene yapay zekâ gündemimizde olacak. Her gün 20 milyon satır veri üretiyoruz. Bir insanın her gün işleyip anlamlı bir projeksiyon yapması sınırlı. Biz bunları yapan makineleri kullanarak verimliliği ve performansı en üst seviyeye çıkarmayı planlıyoruz” diyor.

İnsana özgü “önyargılar” yapay zekâ algoritmalarına sinerse…

RÜŞTÜ BOZKURT

Dünya İzmir Bürosu’dan Beyza Coşkuntürk’un 18 Aralık 2017’deki haberinde, Hugo Boss’un İzmir’deki üretim tesislerini yöneten Joachim Henric Hensch, “Gelecek sene yapay zekâ gündemimizde olacak.Her gün 20 milyon satır veri üretiyoruz.Bir insanın her gün işleyip anlamlı bir projeksiyon yapması sınırlı.Biz bunları yapan makineleri kullanarak verimliliği ve performansı en üst seviyeye çıkarmayı planlıyoruz” açıklamasını yaptı. Aynı gün Hürriyet’de Dr. Kamran Türkoğlu’nun sürücüsüz otomobil kullanımında elde ettiği başarı paylaşılıyordu. Bilim insanımız, hedefini “Uzun vadeli planım, 40-50 yıla damgasını vuracağını düşündüğüm yapay zekâ üzerine bir girişim şirketi (startup) kurmak” şeklinde konuştu.

İş dünyasının geleceğini planlarken hesaba katmak zorunda olduğu temel eğilimlerden biri de “yapay zekâ” alanındaki gelişmeleri izlemek, uyum konusunda gereken önlemleri almak.
Başka bir açıdan bakarsak, insan beyni gibi öğrenen, çok fazla verinin işlenmesiyle geliştirilen yapa zekâ, dünyayı anlama ve yorumlama, kendi olanak ve kısıtlarını belirleme ve geleceğe dönük kararlar verme yeteneklerini hızla geliştiriyor. Bu açıdan bakıldığında, yapay zekayı oluşturan algoritmaların geliştirilebilmesi rekabet sistemi açısından önemli bir girdi haline geliyor.

Yapay zekâ, makine öğrenimi, veri kullanımı, öğrenme ve karar verme aşamalarından oluşuyor; bütün bu aşamaların özünde de algoritmalar yerini alıyor.

Hafızanın sınırsızlığı mı ?

Didem Eryar Ünlü’nün 15 Aralık 2017 günü DÜNYA Teknotrend’de aktardığı bilgiye göre, Google araştırmacılarının en son geliştirdikleri Yapay Zeka AlphaZero satranç oynarken insanüstü performans sergiledi. Bu yeni yapay zeka 4 saatte satrançla ilgili bütün kuralları öğrenebiliyordu. Yeni yapay zeka, insanlık tarihinde oluşturulan satranç bilgisini 4 saatte sindirebiliyor; uygulamaya yansıtıyordu.

AlphaZero, sadece satranç kurallarına göre programlanıyor. Strateji oluşturma konusunda herhangi bir programla donatılmıyor. Bu özelliğine rağmen dünyanın en gelişmiş satranç programı olan Stochhfl ish’i yenmeyi başarıyor. Şimdi satranç konusunda liderliğe erişen bu programın, bundan sonra satranç dışı alanlardaki insan yaşamlarına etkisinin neler olacağı düşünülüyor. Algoritmanın şehirleri, kıtaları, gezegenleri yönetebileceği ileri sürülüyor.
AlphaZero, insanlarla karşılaşmadan tüm kuralları kendiyle oynayarak öğreniyor. Yapay zekâ ile insanların birlikte çalışması düşünülürken, Alpha- Zero’nun bağımsız olarak gerçekleştirdiği öğrenme sürecinin birebir rekabet ortamında daha başarılı olacağı öngörülüyor.

MIT’den Nick Hynes, Alpha Zero’yu kendi matematiğini yaratan uzaylı bir uygarlığa benzetiyor. Bu modelin uygun gördüğü herşeyi öğrenebileceğini düşünüyor. Hatta aynı nesneyi daha farklı kavrayabileceğini belirtiyor.

İnsan zihninin sınırlarını zorlayan bu büyük kapasite, insan yaşamının temellerinden biri olan “birikim” açısından da yepyeni bir aşamada olduğumuzun kanıtı. Hızla gelişen makine üzerinden öğrenme, veri kullanımı, öğrenme ve karar verme kapasitelerindeki artışa uyum göstermenin önemi hızla artıyor. Hugo Boss yöneticisinin çağrısı, Kamran Türkoğlu’nun hedefi ve AlphaZero uygulamalarının sonuçları iş dünyasına nasıl bir gündeme sahip olmaları konusunda anlamlı bir uyarı.

“Derin öğrenme”

Yapay zekâ uygulamalarında hızlanan süreç, kimilerinin “güçlendirilmiş öğrenme” olarak tanımladığı, kimilerinin “derin öğrenme” dediği yeni bir olguya götürüyor. Sorun çözmeyi farklı boyutlara taşıyan yeni bir aşamaya doğru ilerliyoruz.

Erdal Musaoğlu, Herkese Bilim Teknoloji Dergisi’nin 66’ıncı sayısında “derin öğrenmenin” ne olduğunu açıkladı : Nöron ya da sinir ağları adıyla 70 yıldır bilinen bir konunun, son yıllarda yeni mimariler, yeni algoritmalar ve GPU (Graphical Proesssing Unit) adı verilen bilgisayar görüntüleme sistemlerinin işlem güçlerinin artmasıyla derin öğrenme konusu öne çıkıyor:
• Her biri küçük işlemler yapan binlerce çekirdekten oluşan işlemcilerin (Multicore Prosssing) yapay zeka çalışmalarını sıçratan etkiler yaratması,

• Sinir ağlarının 50 yakın katmandan oluşması,

• Derin öğrenme teriminin katmanların çokluğuna gönderme olması,

• Sinir ağlarının makine üzerinden öğrenme için kullanılması,

• Yöntemin, bilgisayarların verilen örnekleri analiz ederek işleri öğrenmesi,

• Öğrenilecek nesne ile ilgili örüntüler belirlenmesi,

• İnsan beyni gibi modellenen bilgisayar programından oluşan sinir ağlarının, milyonlarca düğümden, beyindeki nöronlar gibi birbirine yoğun biçimde bağlı basit işlemler yapan hücrelerden oluşması…. derin öğrenmenin önünü açıyor.

Yapay zeka alanındaki gelişmelerin yaratacağı “insan yaşamını kolaylaştıram etkisi” kadar “ahlaki ve toplumsal etkileri” de yakın zamanda insanlığın gündeminde önemli bir yer edineceği üzerinde tartışmalar da giderek yoğunlaşıyor.

Algoritma önyargıları

Yapay zeka algoritmalarının insanlara özgü önyargılara sahip olmasının “ayrımcılık” yaratabilme olasılığı, insan yaşamını kolaylaştırıcı etkileri kadar tartışma gündeminde yerini almıştır. Bilim insanlarımızdan Dr. Aylin Çalışkan’ın katkılarıyla hazırlanan bilimsel tezlerde, algoritma önyargılarının yaratacağı olumsuzluklar üzerinde duruluyor.

Zekice olanla zekice olmayanı ayırmak için insanın “kurallara’ ihtiyacı vardır. İnsan yaşamını kolaylaştırmak için geliştirilen araç ve metotlar da da “kural çerçevesinde” çalışır. Bilgisayarlara insan yaşamını kolaylaştırıcı bir araç olarak veriler ve verilere uygun şablonlar yüklenerek öğrenmesi sağlanır. Bilgisayara yüklenen şablonlar; resimleri ayırır; daha iyi hesaplama yapar; çeviri yapabilir; sesleri eşleştirir; görüntü analizleri yapabilir; video analitiği, sanal ve artırılmış gerçeklik gibi daha bir dizi beleşenin sentezlemesinden yapay zekâ geliştirilir. Bilgisayarın performansı yapay zekâ geliştirmenin fırsat alanlarını genişletir. Şablon üzerinden tanımlama, karar vermeyi kolaylaştırır; tip alanında teşhis ve tedavide gelişme yaratır; akıllı kentler aracığılığıyla da birçok hizmetin yapılış biçimini, insanlarla bağlarını ve yaşamı kolaylaştırma etkilerini farklılaştırır.

Yapay zekânın tartışma gündeminde ağırlığını artırmasının başlıca nedenleri üzerinde durmamız gerekiyor: Öncelikle yapay zekâ iş süreçlerinin hızlandırdığı gibi süreç ekosistemlerini değiştiriyor. Değer yaratma zincirinde köklü değişmeler yaratıyor. Makinelerin bağlantı ve iletişimi üretim sürecinde yükselişlerini de sağlıyor. Bir yandan insanın yaptığı işlerde alan genişleten makinalar önemli kolaylıklar getirken; teknolojik işsizlik yaratma gibi tehlike çanlarının çalmasına da yol açıyor.

Algoritma nedir?

Dijital teknolojinin insanlığın yaşamını derinden etkilemesinin temel araçlarından biri “algoritma” bir tanımlamaya göre, sorun çözmek için kullanılan matematik yollardır: Elle çözmek için yıllar gereken bir problemi, algoritmalar sayesinde saniyeler içinde çözebiliyoruz. Nasıl analiz edebileceğimizi bilmediğimiz dağınık verileri, iyi düzenlenmiş bir algoritma kolaylıkla yapabiliyor.Dijital uygulamalarla hayatımızı yönlendiren bütün programların dilleri, akıllı telefon uygulamaları, yapay zekâ ve gelişmiş robotlar algoritmalarla çalışıyor. Yapay zekâ için geliştirilen algoritmaları, genellikle bilgisayar bilimcileri, veri bilimcileri, istatistik uzmanları ve programcılar geliştiriyor.Eğilim,algoritmaları geliştirenlerin farklı disiplinlerin birlikte çalışması şeklinde oluşuyor : Anonimlik, yapısal psikoloji ve sinirbilim, kriptoji, bilişsel bilim, sosyoloji gibi disiplinlerarası bir süreçle geliştirilmesi.

Yapay zeka fırsatları ve tehlikeleri

• Yarattığı fırsatlar arasında etkin denetim ve gözetim yapabilme potansiyellerini, cinsiyet ve ırk önyargılarını izleyerek önlem alma fırsatlarını da göz önüne almalıyız.

• Yapay zekânın özünde makinelerin verileri işleyerek insanlarda olduğu gibi kendi kendine öğrenme yetkinliğini geliştirmesi vardır.İnsanın performansını artırması kadar yerini alması olgusunun etkilerini dikkate almalıyız.

• Yapay zekâ uygulamalarının hızla yayılması, özellikle “gözetim ve denetimi” etkinleştirmek için “yasal çerçeveler” oluşturulması konusunda şimdiden yoğun çalışmalar yapmalıyız.

• Yapay zekanın bir başka potansiyeli “derin öğrenme” alanını açması ve hayal ötesi başarıların kapılarını da açık tutabilmesinin rekabet etkilerini dikkate alan bir ulusal strateji benimsemeliyiz.

• Yapay zekâ, toplumsal fayda yerine yüksek kârlılık aracı olarak kullanılmamalı, bu konuda toplumsal bilinci yükseltmeliyiz.

Yorumlar

Yorum yapabilmek için lütfen giriş yapınız.
Giriş Yap