Herkes için Yapay Zeka
Bana da mı yapay zeka! demeyin. Evet herkes için yapay zeka çünkü pek farkına varmasak da yapay zeka hepimizin hayatını değiştiriyor ve değiştirmeye devam edecek. Gartner’e göre yapay zekanın üreteceği değerin 2022 yılında 4 trilyon dolar, PricewaterhouseCoopers’a göre ise 2030 yılında 16 trilyon dolar olması bekleniyor. Daha iyi anlaşılması için bir de şu şekilde yazayım: $ 16.000.000.000.000
Değişen ve gelişen dünyada ayakta kalabilmek için yapay zekanın ürettiği katma değerden faydalanmamız gerekiyor. Sanayi devrimini kaçırdık. Bilişim devrimini kaçırmamak ise elimizde. Yapay zekanın iş hayatını ve yaşamımızı nasıl değiştirdiğini daha iyi anlamak, değişimin bir parçası olmak ve ona öncülük etmek için öncelikle yapay zekayı anlamamız gerekiyor. Bu yazımda teknik detaylara girmeden yapay zekanın ne olduğundan ve onu nasıl kullanabileceğimizden bahsedeceğim.
Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka
Yapay zekanın altındaki başarı aslında makine öğrenmesi tarafından sağlanmaktadır. En çok kullanılan makine öğrenmesi yöntemi gözetimli öğrenme(supervised learning) yani A’dan B’ye veya girdiden çıktıya eşleştirme yöntemiyle öğrenmedir. Örnek olarak gözetimli öğrenme yöntemiyle email spam filtresi yapmak isteyelim. Eğer Girdi(A) email olursa ve Çıktı(B) emailin spam olup olmadığı(1 veya 0) olursa bu veriler spam filtresi oluşturmak için gerekli ana yapıyı oluşturur. Sistemin öğrenmesi için yeterli kadar çok spam olan ve olmayan email ile sistem beslenirse makine öğrenmesi girdiye(A) yani emaile bakarak, çıktı(B) yani mailin spam olup olmadığını(1/0) tahmin edebilir. Gözetimli öğrenme yöntemiyle en çok kullanılan bazı makine öğrenmesi örnekleri aşağıdaki gibidir:
Yapay Zeka ve Robotlar İnsanlığın Sonununu Getirecek mi?
Son dönemlerde yapay zeka alanında heyecan verici pek çok gelişme olmasına rağmen maalesef yapay zekanın abartılmış bir popülerliği de bulunmaktadır. Bunun ana sebebi yapay zeka için iki farklı görüş olmasından kaynaklanmaktadır. Bu görüşlerden biri olan ANI(Artificial Narrow Intelligence) akıllı asistanlar, sürücüsüz araçlar, arama motorları, üretimde kullanılan yapay zeka uygulamaları gibi tek bir alana odaklanmaktadır. Yapay zekanın ürettiği katma değer aslında bizim de gündelik hayatta gördüğümüz ve kullandığımız ANI çözümlerinden gelmektedir. Diğer görüş olan AGI(Artificial General Intelligence) ise yapay zekanın gitmeye çalıştığı yerdir ve AGI’nin amacı insanın yapabileceği her şeyi yapmaktır. ANI alanında birçok gelişme olmasına rağmen AGI için durum tam tersidir. AGI alanında daha yolun başındayız. Bu sebepten (ne yazık ki:)) robotların dünyayı ele geçirmesi ve insanlığı yok etmesi yakın gelecek için pek olası görünmüyor.
Yapay Zeka için Doğru Zaman mı?
Bildiğiniz üzere yapay zeka hem fikir hem de teknoloji olarak yeni değil. Yapay zekanın tarihine baktığımızda fikir olarak 1300'lu yıllara kadar gittiğini görüyoruz. Bu alanda ilk bilimsel makale olan bilgisayar temelli “sinir ağları” ise 1943 yılında yayınlandı. Geçtiğimiz yıllarda yapay zekanın popülerliğinin arttığı ve gözden düştüğü dönemler oldu. Peki şimdi yapay zeka neden tekrar gündemde ve bu yine geçici bir durum mu? Aynı soruyu farklı bir şekilde de sorabiliriz: Yapay zeka daha önce popüler olduğu dönemlerde neden başarılı olamadı ve gözden düştü? Bunun iki nedeni var: yetersiz veri ve yetersiz teknoloji. Günümüzde ise durum tam tersi. İnternetin yükselişiyle son yıllarda veri miktarında önemli bir artış yaşandı ve büyük veri dediğimiz kadar fazla veriyi işleyebilecek güçlü bilgisayarlar üretildi. Önceden sadece belli başlı firmalar yeterli GPU gücü olan bilgisayarlara erişebilirken şu an pek çok firma kendi yapay zeka modelini geliştirebilecek güçte bilgisayarlara erişebilmektedir.
Verinin Hatalı Kullanıldığı Durumlar
Herkesin konuştuğu gibi veri artık yeni petrol peki biz onu doğru işleyip, verimli kullanabiliyor muyuz? Verinin yanlış kullanıldığı iki genel durum bulunmaktadır.
Birinci büyük hata, önce veriyi toplayalım sonra neler yapacağımıza bakarız yaklaşımıdır. Veriyi toplarken bir yandan da onu yapay zeka ekibine göstermek ve onlardan geri dönüş almak en doğru yaklaşım olacaktır. Yapay zeka ekibi alınan veri setine eklenme yapılmasını, mevcut verinin farklı detaylarda toplanmasını veya IT’ye kurulmasını istediği altyapı ile ilgili taleplerde bulunabilir.
Veri kullanımındaki diğer yanlış ise zaten elinde hazır veri olan firmaların bu verileri topluca yapay zeka ekibine verip onlardan harikalar yaratmalarını beklemektir. Ne kadar fazla veri olursa o kadar iyi ama her zaman daha fazla veri daha iyi çıktı anlamına gelmemektedir. Veriyi yapay zeka ekibi ile incelemeden ve verinin gerçekten değerli olup olmadığını anlamadan büyük yatırımlar yapmak doğru bir strateji olmayacaktır. Eğer elinizde güvenilir veri yoksa yapay zeka doğru çıktılar üretemeyecektir. Kısaca “çöp giren çöp çıkar”. Fakat elinizde biraz dağınık ve kirli bir veri varsa, iyi bir yapay zeka ekibi bu verinin düzeltilmesinde size yardımcı olacaktır.
Nasıl Yapay Zeka Şirketi Olunur?
Her firma birkaç derin sinir ağı veya derin öğrenme algoritmasına sahip olabilir fakat bunlar o firmanın bir yapay zeka firması olduğu anlamına gelmez. Yapay zeka firmaları stratejik veri toplamada çok iyidirler. Bu nedenle çok büyük teknoloji firmalarının yaklaşık üç adet ücretsiz ürünü vardır. Bu ürünlerden elde ettikleri verileri kullanarak farklı yerlerden gelir elde ederler. Yapay zeka firmalarının bir diğer özelliği ise veriyi tek bir çatı altında toplamalarıdır. On farklı veri tabanınız var ve her birinin başında farklı bir yöneticinin olduğunu düşünelim. Böyle bir yapıda bir mühendisin farklı veri tabanlarına erişmesi, verileri bir bütün olarak ele alması, veri setleri arasında ilişkileri kurması, eksik parçaları birleştirip çıkarımlarda bulunması imkansız hale gelecektir. Bu sebepten en başarılı yapay zeka firmaları öncelikle tüm verinin tek bir veri ambarında toplanması için gerekli yatırımları yapmaktadır. Yapay zeka firmalarının bir başka ortak özelliği ise otomasyon fırsatlarını görüp bu süreçlerini hemen otomatize etmeleridir.
Bir firma yapay zekada nasıl iyi olabilir? Google, Baidu, Facebook ve Microsoft gibi firmalar on yıl önce şu an oldukları kadar iyi yapay zeka firmaları değildi. Bu firmalar tüm başarılı yapay zeka firmalarının olduğu gibi çok da gizli olmayan aşağıdaki süreçlerden geçtiler.
“Yapay Zeka Dönüşümü” için Gerekli Beş Adım:
1. Pilot projelerin uygulanması
2. Şirket içinde yapay zeka ekibinin oluşturulması
3. Yapay zeka eğitiminin alınması
4. Firmanın yapay zeka stratejisinin belirlenmesi
5. Yapay zeka konusunda öncülük edilen rolün şirket içinde ve dışında iletişimi
Bu konu çok ilgimi çekti ve devam yazısını beklemek istemiyorum diyenlere Coursera’da Andrew Ng tarafından verilen AI for Everyone kursunu almalarını tavsiye ederim.
Kaynaklar:
AI Predictions- Six AI priorities you can’t afford to ignore(Pwc)
Roundup Of Machine Learning Forecasts And Market Estimates For 2019(Forbes)
Emin Çapa- Türk Hamamlarında Suyun Kaldırma Kuvveti Neden Yok?(Tedx)
