Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğretim görevlisi Prof. Dr. Ethem Alpaydın yapay zekâ ve yapay öğrenme konuları üzerine çalışmalar yapıyor. Alpaydın’ın ilk baskısı 2004 yılında MIT Press’ten yayınlanan “Introduction to Machine Learning” adlı kitabı bugün Çin’den Hindistan’a çeşitli ülkelerdeki üniversitelerde ders kitabı olarak okutuluyor. Alpaydın ile son dönemde bilim gündeminin önemli başlıklarından ‘’yapay zekâ’’ hakkındaki son gelişmeleri konuştuk.
Yapay zekâ çalışmaları, sürekli gelişme göstermeye ve her gün yeni ürünlerle farklı alanlara nüfuz etmeye hızla devam ediyor. Son olarak, İngiliz bilim adamlarının dava sonuçlarını tahmin edebilen yapay zekâ geliştirdiklerine dair haberler yayınlandı. Araştırma sonuçlarına göre; yapay zekânın son ürünü, Avrupa İnsan Hakları Mahkemesi’nde (AİHM) görülen davalardan yüzde 79’unun hükmünü doğru tahmin etti.
Yapay zekâ ve yapay öğrenme konuları üzerine çalışmalar yapan Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğretim görevlisi Prof. Dr. Ethem Alpaydın sistemin, yapay öğrenme yöntemiyle hangi tür kararlarda, hangi sözcüklerin ve sözcük gruplarının kullanıldığına bakarak sınıflandırma yaptığını belirtiyor. Fakat %79 başarı oranının her beş davadan birinde hata yapmak anlamına geldiğini söyleyen Alpaydın, bunun adalet gibi önemli bir alanda çok ciddi bir hata oranı olduğu konusunda uyarıyor.
Alpaydın “Öğrenme verisinin arttırılması durumunda başarı oranı da yükselecektir, yine de böyle kritik bir uygulamada bir karar yazılımı her zaman bir insan yargıca destek durumunda çalışacaktır. Örneğin dava dosyasının önemli bölümlerini bulmada yardımcı olabilir. Bazı davalarda dosyaların binlerce sayfa olabildiğini duyuyoruz. Ya da yeni bir davaya benzeyen geçmiş davaların bulunmasını sağlayabilir ve kullanıldıkça da öğrenerek başarısı artacaktır’’ saptamasında bulunuyor.
Prof. Dr. Ethem Alpaydın’ın “Introduction to Machine Learning” kitabının ilk baskısı 2004 yılında MIT Press’ten yayınlandı. Birçok ülkede ders kitabı olarak okutulan kitabına, yüzlerce akademik makalede de referans verildi. “Yapay Öğrenme” ismiyle Boğaziçi Üniversitesi Yayınları tarafından Türkçeleştirilen kitabın kısaltılmış versiyonu kısa bir süre önce yayınlandı. Kitap yapay zekâ konusuna ilgi duyan tüm okurların ilgisini çekecek biçimde hazırlanmış.
Sosyal iletişim biçim değiştiriyor, çok yakında yapay zekâ insan zekâsına ulaşacak
Prof. Dr. Ethem Alpaydın ‘’yapay öğrenme’’ ve ‘yapay zekâ’’ kavramlarının birbirinden farklı olduğunu belirterek ‘yapay öğrenme’ üzerine şu saptamaları yapıyor : ‘’Bilgisayar mühendisleri her uygulama için bir programlama diliyle bir algoritma yazarlar, fakat yapay zekâ ile alakalı, yüz veya ses tanıma gibi bazı uygulamaların algoritmasını bilemiyoruz. Bu nedenle bu uygulamalarda örnek veri toplayıp bu veri üstünden yapay öğrenme hedefliyoruz. Büyük verilerden elde edilmiş bilgi artık günlük hayatımızın bir parçası oldu. Örneğin izlediğimiz bir filmden yola çıkarak yeni bir film önerilmesi gibi uygulamalar geçmiş alışveriş verilerimiz kullanılarak oluşturuluyor. Bu hızlı gelişmenin sosyal boyutu da var. Hayatlarımızın büyük bir kısmı sayısallaşıyor ve bizler birer veri üreticisi konumuna geliyoruz. Bir yandan bilgisayarlar hayatımıza daha çok girerken bir yandan da hayatımız bilgisayarlara göre biçimleniyor.’’
Ethem Alpaydın, teknoloji ilerledikçe ve daha fazla veri elde ettikçe, öğrenme algoritmaları sayesinde gittikçe daha zeki cihaz ve yazılımların geliştirilebileceğini belirterek, ‘’Bu yüzyılın sonuna gelmeden, bu tip yapay zekâ sistemleri, insan zekâsı seviyesine ulaşırsa şaşırtıcı olmayacaktır’’ diyor.
Yapay öğrenmenin sadece veriden bilgi çıkarmanın ticari bir uygulaması olmadığına dikkat çeken Alpaydın, öğrenmenin aynı zamanda zekâ için gerektiğini belirtiyor ve ekliyor:
‘’Akıllı bir sistem kendini çevresine uyarlayabilmelidir, hatalarını tekrar etmemesi gerekir. Daha önce araştırmacılar, yapay zekânın gerçeklenebilmesi için yepyeni bir düşünme şekline, yeni bir hesaplama modeline veya bütünüyle yeni bir algoritma setine ihtiyaç olduğunu düşünüyorlardı. Fakat son çalışmalar gösteriyor ki; yeni bir algoritma setine değil, çok daha fazla veriye ve bu veriyi işleyebilecek kapasitede bilgisayar sistemlerine ihtiyaç var.
Görüntü tanıma, bir dilden ötekine çeviri gibi uygulamalar büyük verilerden öğrenme yoluyla oluşturulmuş görece basit algoritmalarla yapılabilir gibi görünüyor, son dönemde oldukça popülerleşmiş bir konu olan derin öğrenme yöntemi de bu iddiayı destekliyor. Zekâ, sanki karmaşık ve ilginç formüllerden ziyade görece basit algoritmaların sabırlı ve sürekli kullanımına dayanıyor.
Teknoloji sayesinde çalışma saatleri azalacak
‘’Yapay zekâ bilimi geliştikçe, robotlar kimi sektörleri ele geçirip işsizliği arttıracak mı, insan ile yapay zekâ ürünlerinin farkının anlaşılamayacağı dönemler yakında mı?’’ gibi soruların çoğaldığı günümüzde Alpaydın bu gelişmelerin nereye varacağı konusunda ise “ İnsan kadar zeki bir robot yapmak ne kadar doğru bir tanım bilemiyorum, mesela bir Boeing uçağı, kuş kadar iyi uçuyor mudur? İkisi de uçuyor ama farklı şeyler için uçuyor. Bizim yapay zekâda amaçladığımız, insanın bir kopyasını yapmak değil de, insanın sorunlarını çözmek için yapılmış sistemler olacak. Kimi işler bu tür makineler tarafından yapılabilir ama teknolojik gelişmeler aynı zamanda yeni iş alanları da yaratıyorlar. Ben çok kötümser değilim bu konuda, hatta bu sayede gelecekte insanların daha çok vakti olacağını düşünüyorum. Bu sayede çalışma saatleri azalabilir ve daha eğlenceli işlere, sanata, edebiyata daha fazla zaman ayırabiliriz,’’ diyor.
