📝Bölüm 2 : 2018 Yapay Zeka Yıllık Raporu Yayınlandı!
Bu blog yazısı Başak Buluz ve Sebnem Ozdemir tarafından AI Index 2018 Annual Report’un ikinci ve üçüncü bölümlerinin çevrilmesi ve yorumlanması ile oluşturulmuştur. Raporun birinci bölümü ile ilgili değerlendirmelerin yer aldığı blog yazısına ulaşmak için buradan lütfen 😊
Yapay Zeka’ya yönelik 2018 yılı gelişimlerinin üniversite ve sektör işbirliğiyle derlendiği ‘Artificial Intelligence Index- 2018 Annual Report’ dokümanının ikinci bölümünde devletler düzeyinde Yapay Zeka’ya bakışın nasıl olduğu ve teknik performansın nasıl değiştiği gibi konular ayrıntılı olarak ele alınırken, üçüncü bölümde ise bu alanın eksikleri tartışılmıştır.
🤝Yapay Zekaya Hep Destek Tam Destek: Devlet Girişimleri
Yapay Zeka kavramına yönelik son dönemdeki çalışmalardan önce Makine Öğrenmesi terminolojisinin daha baskın olduğunu hatırlarsınız. Öyle ki kongre/meclis toplantılarında 2016 yılına kadar Makine Öğrenmesi kavramının toplantı kayıtlarına nadiren de olsa eklendiği biliniyor. Bu tarihten sonraki Amerika, Kanada ve İngiltere meclis toplantılarında, hem ‘Yapay Zeka’ hem de ‘Makine Öğrenmesi’ kavramlarının nadiren konuşulan kavramlar olmaktan çıktığı, hatta bazen toplantı gündemi haline geldiği net bir şekilde görülmektedir.
✅ 1980–2018 yılları arasında İngiltere Parlamentosu’nda Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi kavramlarının konuşulma oranlarının gösterildiği Şekil-1'de , 90’lı yıllara doğru Yapay Zeka konuşulmuşsa da, bilimsel anlamda yaşanan Yapay Zeka Kışı nedeniyle 2010 yılına kadar bu kavramların bir daha gündeme gelmediği açıkça görülmektedir ❗❗
✅ 2002–2018 yılları arasında Kanada Parlamentosu’nda Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi kavramlarının konuşulma durumlarının ifade edildiği bir diğer grafik incelendiğinde ise İngiltere’ye kıyasla Kanada’nın daha erken yıllarda Yapay Zeka’yı meclis gündemine almış olduğu bilgisine erişilebilir.
⭐️ Ülkelerin verdikleri destekler anlamında kıyas Amerika, Avrupa ve Çin üçgeninde incelendiğinde, Çin’in bu yarışa çok daha erken girdiği ve daha büyük role sahip olduğu söylenebilir!
Bu üçgeni biraz daha yakından inceleyelim o zaman 🔎
📍 Amerika
✅ Kasım 2016’da Obama yönetimi ulusal bir Yapay Zeka Araştırma ve Geliştirme Stratejisi önermiştir. Bu stratejideki temel amaç, yapay zeka tabanlı güvenlik, etik, sosyal ve hukuksal uygulamalar ile insan-yapay zeka işbirliğine dayalı araştırma ve geliştirme metotlarına yatırım yapılmasıdır. Bu tarihte ayrıca Amerika Devleti ilk Yapay Zeka Politika Raporu’nu yayınlamıştır.
✅ Mayıs 2018’e gelindiğinde ise Trump yönetimi Yapay Zeka Zirvesi’ni duyurmuştur. Zirvenin temel amacı; yapay zekada Amerika’nın lider güç olmasını sağlamak, Amerikalı çalışanların desteklenmesi, toplumdaki AR-GE fikrinin güçlendirilmesi ve inovasyonun önündeki bariyerlerin kaldırılmasıdır.
✅ Aynı dönemde, Beyaz Saray’da Yapay Zeka AR-GE’sine yönelik tavsiyeler ve yönlendirmelerde bulunması amacıyla akademi ve endüstri işbirliği içeren özel bir Yapay Zeka Komitesi kurulmuştur.
✅ Eylül 2018’de ise DARPA(The Defense Advanced Research Projects Agency-Savunma Bakanlığı İleri Araştırma Projeleri Ajansı) YZ (AI) teknolojisindeki sınırlılıkların kaldırılması adına özel bir yatırım planı duyurmuştur. Bu planla birlikte Bilgi Teknolojileri Alt Komitesi “Yapay Zeka ve Politikalar Üzerindeki Etkisini” içeren “Makinelerin yükselişi: Yapay Zeka Ve Amerika Politikası Üzerindeki Artan Etkisi” isimli bir bülten yayınlamıştır.
Kasım 2016’dan Eylül 2018’e uzanan bu süreç genel olarak değerlendirildiğinde, yapay zekanın toplumun tüm paydaşları tarafından desteklenmesi için net bir hükümet politikası oluşturulduğunu söylemek mümkündür.
⚠️ Ancak bu politikaya rağmen yapay zekanın gelişmesi anlamında özel sektör merkezi bir rol oynamıştır. Amazon gibi büyük firmaların 2017 yılında yapay zekaya ayırdıkları yatırım bütçesi, NSF, DARPA gibi devlet destekli kurumların 2019 yılındaki toplam bütçelerinin 3 katı kadardır❗❗
📍Avrupa
✅ Avrupa ülkeleri arasında bu yarışta ilk kendini gösteren devlet; İngiltere’dir!
2016 yılında İngiliz Parlamentosu düzenli olarak Yapay Zeka Politikaları Raporları yayınlamıştır. Nisan 2018’de ise Yapay Zeka İşbirliklerini duyurmuştur. Bu pakette üniversite ve akademi işbirliklerinin geliştirilmesi, teknolojik ve stratejik zorlukların kaldırılmasına yönelik önemli bir bütçe bulunmaktadır.
✅ Fransa, 2018 yılında üç önemli rapor yayınlamıştır. Raporlardan ilki Yapay Zeka Fransa Planı olarak adlandırılmış olup, eğitim ve inovasyonda araştırma stratejisini tanımlamaktadır. İkinci rapor ise parlamento tarafından hazırlanmış olup, bilim ve teknolojideki sosyal ve regülasyonlar anlamındaki sorunlara odaklanmıştır. Üçüncü raporda ise beyin göçünün engellenmesi ve yapa zeka çalışmalarındaki çeşitliliğin önemine değinilmiştir.
⭐️Avrupa bir bütün olarak incelendiğinde, Nisan 2018’de AB üye ülkelerinin Yapay Zeka işbirliği deklarasyonu imzaladığını görmekteyiz. Bu işbirliğindeki temel hedef birlikte çalışmak, üretmek ve geliştirmektir.
⭐️AB, aynı zamanda yapay zeka alanında etik, hukuki ve sosyo-ekonomik sorunların üstesinden gelebilmek adına, Horizon 2020 bütçesine ek olarak 1.5 milyar Euroluk bütçe ayırdığını da duyurmuştur!
📍Çin
👍 Rapora dahil edilen ülkeler içinde Yapay Zeka çalışmalarına en erken başlayan ülke Çin’dir!
Çin Hükümeti 2014 yılından beri ulusal yapay zeka girişimlerine yönelik düzenli, bütçesi belli çalışmalar sürdürmektedir. Bu çalışmalardaki temel amaç 2030 yılına kadar yapay zekada dünya lideri haline gelmektir ❗❗
✅ 2015 yılına gelindiğinde ise Çin, salt üretim kavramından ziyade, akıllı üretim tarafına odaklanmıştır. Akıllı ev, akıllı arabaların geliştirilmesine, ses, görüntü video, harita vb. içeren büyük veri kümelerinin oluşturulmasına ağırlık vermiştir.
✅ 2016–2020 yılları arasında ise Robot Endüstrisi Gelişim Planı duyurulmuştur. Planda akıllı endüstriye ve hizmet robotlarının geliştirilmesine dair kuvvetli atıflar ve yönlendirmeler bulunmaktadır.
👨🔧Teknik Performans: Neydik, Ne Olduk?
Teknik performans başlığında nesnelerin tespiti, kurgulanan sistemlerin eğitim sürelerindeki değişme ve doğal dil işleme anlamındaki gelişim süreci anlatılmaktadır.
📍Nesne Tespiti-ImageNET, Eğitim Süresindeki Değişim
2017 yılına kadar sürdürülen ImageNET yarışmaları, yapay zekanın gelişimine dair yolculuğu takip edilebilir hale getirmektedir. Bu yarışmaların 2017 yılından sonra devam etmemesine karşın AI Index, 2012 yılından beri yayınlanan çalışmalar üzerinden test ve validasyon kümelerinin başarılarına dayalı bir perspektif sunmaktadır.
✅ Raporda yer alan ImageNet performansının giderek arttığını gösteren grafiklerde, yarışmaların 2017 yılında tamamlanmasından sonra erişilen çalışmalar üzerinden elde edilen doğruluğun (accuracy) arttırılmaya devam ettiği, mevcut insan performansının ise 2014 yılının sonlarından sonra geçildiği görülmektedir!
Nesne tanıma konusunda yapay zekanın görüntüleri başarılı bir biçimde sınıflandırması için eğitilmesinde(öğrenmede) geçen süre, başarılı/performansı yüksek sistem kurgusunda önemli bir yer tutmaktadır. Raporda, görüntü verileri üzerinden elde edilen eğitilme(öğrenme) süresindeki bu iyileşmenin, diğer yapay zeka uygulamalarındaki öğrenmelerde de sağlanabileceği varsayılmıştır.
✅ ImageNET üzerinden öğrenmedeki gelişim sürecinin 1.5 yıl içinde yaklaşık 1 saatten 4 dakikaya indiği görülmektedir!
ImageNet’teki eğitim süresindeki bu kısalma, yapay zeka çalışmalarının endüstrileşmesini de yansıtmaktadır. Çünkü sürede yaşanan bu iyileşmenin gerisinde algoritmik inovasyonlar ve altyapı yatırımları yer almaktadır.
📍Doğal Dil İşleme: Çözümleme, Makine Çevirisi
Yapay zekanın performans anlamında değerlendirildiği bir diğer konu da cümlenin sözdizimsel yapısını belirleyebilmesi ile alakalıdır. Bu anlamdaki çözümleme çalışmalarında ilk adım, dilin, doğal kullanımına uygun olacak şekilde, yani sorulan soruya cevap verebilecek düzeyde anlaşılabilmesidir.
✅ 2003 yılından beri yapılan cümlenin sözdizimsel yapısının belirlenebilmesi çalışmalarında tüm cümlelerdeki F1 skorunun %10’luk bir artış gösterdiği görülmektedir.
Yapay zeka sistemlerinin makine çevirisi anlamındaki performans değerlendirmesi Almancadan İngilizceye ve İngilizceden Almancaya geçişler üzerinden sunulmaktadır. Çevirideki başarıyı göstermek için kullanılan BLEU (Bi-lingual Evaluation Understudy) skorları, 10 yıllık süreçte genellikle yükselmektedir.
✅ 2008 yılından günümüze iki dil arasındaki karşılıklı çevirilerde, 2.5 katın üzerinde başarı elde edildiği görülmektedir!
Makine çevirisi dışında sorunun ve cevabın anlaşılması anlamında da incelemeler yapılmıştır. AI2 Reasoning Challenge (ARC) veri seti üzerinden yapılan çalışmalarda zor ve kolay olarak nitelenen her iki kümede de başarımın arttığı ifade edilmektedir.
🏭Akademi-Endüstri Dinamikleri
Yapay Zeka tabanlı çalışmalarda akademi ve endüstrinin işbirliğinin anlaşılmasında Scopus veri tabanında yayınlanmış makaleler, üniversitelerde verilen Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi dersleri ve yapay zeka ilintili Start-up’ lardaki risk sermayesi yatırımları değerlendirilmiştir.
Tüm bu metrikler sayısal olarak belli bir değişimi/gelişimi göstermesine karşın birbirleri ile direkt olarak kıyaslanabilir değildirler. Bu amaçla raporda 2010 yılından itibaren elde edilen tüm değerler normalize edilerek trendler arasındaki ilişkiler sunulmuştur.
✅ Tüm bu ilişkiler incelendiğinde görülen o ki risk sermayesi yatırımları bu alandaki en önemli ve baskın dinamiklerden biridir!
🎯Yapbozun Eksik Parçaları
Sosyal yönlerden devletler bazındaki değerlendirmelere kadar farklı alanlarda kapsamlı bir inceleme sunan rapor, insanoğlunun yapay zeka yolculuğunu henüz tamamlayamadığını/istenilen düzeyde başaramadığını da ortaya koymaktadır!
🔴 Bu anlamda ilk sırada doğal dil işleme çalışmaları gelmektedir ❗❗
Çünkü yapay zeka hala bir sohbeti tam olarak anlayamamakta ve karşılık verememektedir. Teknik anlamdaki bu eksik parça daha sosyal bir bakışla değerlendirildiğinde, insan ve yapay zekanın nasıl bir ortama (habitata) sahip olması sorunsalı ile karşılaşılmaktadır.
İster teknik ister sosyal manada yapay zeka, kavram ve uygulamaları ile her kültürde ortaklaşan ve tamamıyla farklılaşan sorunları ve sorgulamaları beraberinde getirecektir.
El ele vererek üstesinden gelebilmek ve üretebilmek dileğiyle… 🤗
