Dr. Olgun Sadık

Bu aralar yapay zeka ve eğitimde kullanımı ile ilgili okuduklarımı, öğrendiklerimi akademik dili kullanmadan, metin içi atıflara kafa yormadan paylaşmaya çalışacağım. 

Yapay zeka alanının uzmanı değilim. Lisans eğitimimde aldığım Prolog (sadece yapay zeka alanında kullanılan bir programlama dili olduğunu  hatırlıyorum) dersinin ötesinde pek de bilgim olduğu söylenemez. Genel okuyucunun ötesinde bilgisayar bilimleri alanı ve bilgisayar programlama konusundaki tecrübelerimle biraz konuşabilirim. Öyle büyük cümleler kurup biliyormuş gibi yapabilirim fakat profesyonel anlamda pek de bilmiyorum. Ama şu anda Indiana Üniversitesinde çalışmalar gerçekleştirdiğim Akıllı Sistemler Mühendisliği Bölümünde (Intelligent Systems Engineering) devam eden çalışmaları inceleyince gelecekte veriye dayalı bir çok konuda bizim adımıza karar vericilerin bilgisayarlar olacağı ilk aklıma gelen düşünce oluyor. Okuduklarım ve tecrübelerim sayesinde bu sayfaya denk gelenlere ilginç bilgiler paylaşmayı umut ediyorum. En azından blogların (Türkçe: ağ günlüğü, günce)  yazılan akademik makalelerden daha çok okunulduğunu düşünüyorum.

Bu konuda kızımdan esinlenerek (bu aralar karikatür okumaya sardı) Yapay Zeka: Grafik Rehber (Artificial Intelligence: Graphic Guide) isimli bol çizimli bir kitap ile okumalarıma başladım. Öncelikle dile getirmeliyim ki kitap yapay zekanın kavramlarının pek başarılı olmayan görseller ama kısa anlaşılır tanımlarla sunmaya  çalışıyor. Görünen o ki son 50 yıl yapay zeka alanına ilginin artmaya başladığı yıllar. Özellikle bizlerin de televizyonlarda canlı olarak izlediğimiz bilgisayar-insan satranç müsabakaları yapay zekanın insan beynine meydan okumaya başlama çabalarının ilk örnekleri. Halen bu meydan okuma çabalarının 2022 yılında çok sınırlı olduğu da görünüyor. 

Bu merakla kitabın dışına çıkarak biraz araştırma yaptığımda satranç müsabakalarının bizim bildiğimiz 90’lı yıllardan çok geriye gittiğini gördüm. Bilgisayarın insan karşısında neler yapabileceğini ve makinaların bir zekası olabileceği fikrini ortaya atanın Alan Turing olduğunu öğrendim. Alan Turing bugün kullandığımız bilgisayarların mümkün olabileceğini, karmaşık ve uzun süren hesaplamaları insanların yerine makinaların yapabileceğini ve modern bilgisayar fikrini 1936 yılında ortaya atan matematikçi. 1950’de yazdığı Hesaplama Makinası ve Zeka (Computing Machinery and Intelligence) isimli makalesinin makineler ve zeka konusunda birçok kafa karışıklığına cevap niteliğinde olduğunu öğrendim. Okunacaklar listesine bir makale daha eklenmiş oldu. 

Bilgisayarların insan karşısında birçok satranç müsabakası tarihte gerçekleşmiş olsa da resmi bir turnuva olarak ilk büyük zafer 1996 yılında Derin Mavi (Deep Blue) isimi bilgisayarın Gary Kasparov karşısında aldığı zafermiş. Derin Mavi her 3 dakikada 50 milyon farklı pozisyonun hesaplamasını yapabiliyormuş. Şu anda süper bilgisayarların kapasitesini düşününce işlem kapasitesinin gücü heyecan verici. Ama diğer taraftan satrançta verilecek kararların da sınırlı sayıda (çok büyük bir sınır) olduğu düşünülünce aslında gerçek anlamda bir zekadan bahsedilebileceği de tartışmalı.

Makaleden makaleye atlarken yapay zeka alanında bizleri heyecanlandıran gelişmelerin henüz çok erken aşamalarından olduğu ve gelecek için birçok potansiyel öngörülse de aslında günümüz yapay zekasının birçok sınırlılıkları olduğunu öğrendim. Örneğin otonom araçlar teknolojisinin önde gelen firmalarından Tesla otoyollarda insansız olarak ilerleyen bir aracının sokak aralarında insansız olarak sürülünce yan sokaktan gelen bir kamyonun üzerindeki reklamı bir tabela olarak aldıladığını ve altından geçmeye çalıştığını öğrendim. Sonuç çok iyi değildi tabii ki. Bu şunu aslında gösteriyordu. Bugün yapay zeka olarak tanımladığımız sistemler kendilerine verilen ve öğretilen bilgilerle sınırlı kararlar veriyorlar. Beklenmeyen veya öğrendiklerinin sınırları içine girmeyen engeller ile karşılaştıklarında ise karar veremiyor, yanlış karar veriyorlar veya yeni ortamın şartlatına uyum sağlayamıyorlar. Bu halen yapay zeka olarak tanımlananan en üst düzey sistemlerin bile üstesinden gelemediği bir sınırlılık olarak görülüyor

Diğer taraftan en basit formunda bile canlılar evrimsel olarak genetik kodlarına işlenmiş olan bilgiler sayesinde yeni durumlara doğuştan gelen adaptasyon ve yaşamak için karar verme becerisine sahip. Bu aslında genel anlamda makine öğrenmesi yaklaşımının tek başına bir zeka geliştirmek için sınırlı bir yaklaşım olduğunu ortaya koyuyor. Burada beni heyecanlandıran soru aslında canlılar yeni durumlara adaptasyonuna ve karar vermelerine yardımcı olan bilgileri nerede saklıyor ve nasıl jenerasyonlar arasında transfer ediyorlar? Pandemi döneminde sokağa çıkma yasaklarında tüm ülkeyi kuru gıda alma ihtiyacı doğuran öğrenme ne zaman bize öğretildi ve nasıl bu güne geldi? Eğer bu sorular sizleri heyecanlandırmıyorsa henüz bu konuda yeterince düşünmediğiniz anlamına geliyor. 

Fikirlerimi çok düzenli olarak sunmadığımın farkındayım. Bu da aslında konuyu yeni incelemeye ve ilişkileri anlamaya yeni yeni başladığım için. Sabırla devam edersem muhtemelen daha heyecan verici tespitlerle ve düzenli olarak paylaşımlarıma devam edebilirim.