Prof. Dr. Cem Say ile Yapay Zeka Konuştuk

Biraz kendinizden bahseder misiniz ?

Cem Say

Ben Ankaralıyım. 1966 doğumluyum.Türk Eğitim Derneği Ankara Koleji mezunuyum. Daha sonra İstanbul’a taşınmaya karar verdik; Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’ne girdim. Giriş o giriş; lisans, master ve doktorayı burada yaptım. Sonra da aynı yerde öğretim üyesi olarak işe girdim ve bayağı uzun yıllar oldu. Bilimsel olarak; doktora tezimde yapay zekanın bir alanı olan nitel muhakeme dediğimiz –ne olduğunu belki bir iki satırla anlatırım- matematiksel bir konu ile uğraştım. Yapay zeka çalışmalarımın ilk 10 yılı bu alanla ilgilenerek geçti.Onun için şimdi bunu biraz anlatayım.

İNSANLAR BİLGİSAYARLARI SAYILARDAN İBARET SANIYOR!

İnsanlar bilgisayarların hep sayılar üzerine çalıştığını düşünüyorlar; bilgisayarda bir hesap yaparken ya da bir denklem çözerken nümerik olarak insanların aklına hep uzun ve karışık sayıların art arda koşması geliyor. Oysa bir insan yolda karşıdan karşıya geçerken ya da sayıların verilmediği bir fizik problemini çözmeye çalışırken hiçbir sayıdan bahsedilmediği halde insan orada bir hesap yaparak düşünüyor. Örneğin bir musluk açılıyor ve boş bir bardağa musluktan su geliyor. “Az sonra ne olur?” tarzında bir tahmin yapılması gerekirken hiçbir sayıdan bahsedilmediği halde insanoğlu orada bir hesap yaparak bardağın içindeki su seviyesinin artarak bir süre sonra taşacağını düşünüyor. Yani sayıların apaçık değil de örtük olarak kullanıldığı ya da en azından başka tür sayıların; daha basit sayıların; (+ -) seviyesinde sayıların kullanıldığı düşünme/muhakeme etme yöntemi var. Buna nicel olmayan ya da nitel muhakeme deniliyor. Bu yeteneği bilgisayarlara da kazandırmakla ilgilenen bir alandır nitel muhakeme alanı ve bu tip problemler, bu tip sistemler tarif edildiğinde, onların gelecekte nasıl davranacağını tahmin etmeye yarayan nitel benzetim algoritmaları var. Ben de doktora tezim sırasında ve sonrasındaki yıllar boyunca böyle bir algoritma üzerine çok kafa patlattım ama işin ilginç bir yanı oldu.

BİR ALGORİTMA, GERÇEKLEŞMESİ MÜMKÜN OLMAYAN ŞEYLERİ TAHMİN EDİLEMEZ HALE GETİREBİLİR Mİ?

Benim üzerinde çalıştığım problem: “Bu algoritma, hiç olmayacak, gerçekleşmesi mümkün olmayan şeyleri tahmin edemez hale getirilebilir mi?” sorusuydu çünkü bu şekilde verdiğinizde algoritmalar bazen birkaç değişik ihtimal ortaya koyuyorlar. Örnek vermek gerekirse; diyelim ki bardağın altında da bir delik var ve yukarıdan su geliyor. Bu durumda 3 değişik ihtimal ortaya çıkıyor. Deliğin boyutu, suyun hızına göre… Ya içeride hiç su olmayacak, hepsi direkt aşağıdan sızacak ya delikten gidebilecek su miktarı fazlaysa taşacak ya da tam dengedelerse ortada bir denge hali olacak. Bu yüzden sayıyı da vermediğiniz için bu durumu genel olarak tarif ettiğinizde tahminin de böyle üçlü bir tahmin olması gerekiyor.

HİÇ SAHTE TAHMİN YAPMAYAN ALGORİTMA MÜMKÜN MÜ?

Ben bu işe başladığımda algoritmalar bunu başarabiliyordu ama kurması daha zor birtakım sorular için hiç olmayacak; normalde verilmemesi gereken cevaplar da veriyordu. Bunlara ise sahte tahminler deniyordu, yani bütün olası doğru tahminleri yapıyor ama yanında bazı sahte tahminler de yapıyordu makine; kullanmakta olduğu denklem çözme yöntemi yüzünden.

Ben bu algoritmaların bu sahte tahminleri neden yaptığını tespit edip o kısımlarını düzelterek sahte tahmin yapmaz bir algoritma haline getirmeye çalıştım. Neyi neden yaptığını anlayıp, hesabını yapıp düzeltiyorum; yeni bir algoritma oluyor. Yani bir yama üretiyorum, yayın yapıyorum falan ama bir süre sonra bu işin sonu görünmemeye başladı çünkü ne kadar uğraşırsam uğraşayım yeni bir tane daha buluyorum. Sonra çalışmalarımda dönüm noktası olan bir dönemde farkettim ki yapay zekadan çok daha önce ortaya atılmış birtakım matematiksel teoremleri kullanarak gösterebildim ki ne kadar uğraşırsanız uğraşın böyle bir algoritmaya yani hiç sahte tahmin yapmayan bir algoritmaya ulaşmak mümkün değil. Bunun teoremini ispatladım. Aslında böylece kendi üzerinde çalıştığım alanı da bir nevi bombalayıp yok etmiş oldum fakat böylelikle yapay zeka programlarının ve genellikle bilgisayarların neleri yapıp neleri yapamayacağına dair matematiksel analiz, matematiksel teoremler ispatlamayla ilgili olan kuramsal bilgisayar bilimi alanına da yönelmiş oldum. Yani özetle; bir yaştan sonra yapay zeka alanını bırakıp kuramsal bilgisayar bilimi araştırmasına geçtim.

BİLGİSAYARLAR NELER YAPAMAZ?

Kuramsal bilgisayar bilimi alanında da az önce bahsettiğim gibi “Bilgisayarlar neler yapamaz?” gibi sorulara cevap arıyoruz. Mesela bir bilgisayarın bize ne kadar bellek ve hız kullandığı bilgisi verildiyse o bilgisayar hangi işleri belirlenen sürede yapabilir, hangi işler için milyonlarca yıl gerekir gibi limitlerle ilgilenmeye başladım. Bununla ilgili teoremler bulmaya çalışan hesaplama kuramı ve karmaşıklık kuramı diye iki tane kuram var. Bu konuda Türkiye’de çalışan az sayıda kişiden belki de birincisiyim. Aynı konuda öğrencilerim var ve tezler yapıyoruz. Bu arada 1990’lı yıllarda yapay zeka ile uğraşırken Türkçe doğal dil işleme konusunda da yapılan ilk çalışmalardan bazılarında bulundum. Bir ilkokul kitabı aldım; 3. sınıf Matematik kitabı.Oradan 20–30 tane soru seçtim. Bu soruları kendisine girdi olarak verdiğimizde bir insanın yaptığı gibi onu inceleyip, hesabını yapıp çözümünü veren bir bilgisayar programı yazabilir miyiz diye düşündük. İngilizce olarak vardı ama Türkçe için bu henüz yapılmamıştı. O zaman da dil araçları bu kadar hazır değildi. Şimdilerde çok ileri seviyede; isterseniz hemen bir cümleyi parçalarına ayıran bir programı indirebiliyorsunuz. Bunu yaptıktan sonra “Aritmetikçi Lisan İşleyici” diye bir program yaptım ve ona “ALİ” diye bir kısaltma buldum. Şimdilerde sadece bir antika değeri var diyebiliriz.

BİLGİSAYARLAR, DOĞRU OLMADIĞINI BİLDİĞİMİZ NEWTON FİZİĞİ’Nİ TEMEL ALARAK ÇALIŞIYOR!

Yaklaşık 2000 yılından beri bilgisayarın matematiği diyebileceğimiz “Kuramsal Bilgisayar Bilimi” konusunda çalışmalar yapıyorum. Orada “Kuantum Bilgisayarları” diye bir şey var. Belki duymuşsunuzdur; alışılagelmiş bilgisayarların temelinde yatan çalışma prensibi lisede bize öğretilen ama aslında doğru olmadığını bildiğimiz “Newton Fiziği”ni varsayarak çalışıyor. Aslında çok çok küçük parçacıkların gerçekten sağduyumuza aykırı gibi gelen çok enteresan ama gerçekten olan birtakım özellikleri var; bir şey aynı anda iki yerde olabiliyor falan… Bu özelliklerden yararlanarak “bir bit” in — bilgisayarın en basit bellek birimine bit diyoruz ya; 0 ya da 1 olan şeye- aynı anda hem biraz 0 hem de biraz 1 olmasını sağlayabiliyorsunuz.

Bunu biraz bulanık mantıkla ilişkilendirebilir miyiz?

Tam bulanık mantık değil çünkü tam ne kadar 0 ve tam ne kadar 1 olduğunu siz biliyorsunuz ama sonra onu gözlediğinizde tam olarak ne çıkacağını bilmiyorsunuz. Bu kullanılarak gösterilmiş ki eğer yeterince çok kuantum bitinden oluşan kuantum bilgisayarları inşa edebilirseniz şimdiki bilgisayarların normal sürede normal kaynaklarla yapamadığı düşünülen hatta o yüzden yapamayacaklarına güvenilerek birtakım şifreleme algoritmalarının kurulduğu bazı problemleri çok hızlı çözebiliyorsunuz.

TARAYICI GÜVENLİĞİ PROTOKOLÜ ŞİMDİLİK YETERİNCE GÜVENLİ!

Güvenli sitelere bağlandığımızda tarayıcıda bir güvenlik protokolü çıkıyor; işte ona benzer programlar şöyle bir şifreleme metodu kullanıyorlar: Detayına girmeden anlatmak gerekirse;

İki tane büyük (100 rakamlı) asal sayı seçiyorlar. Bunu yapmak bilgisayar için oldukça kolay. 100 rakamlı başka bir asal sayı daha seçiyorlar rastgele. Bu sayıları rastgele o anda buldukları için başka birinin o anda o sayıları bilmesi mümkün değil. Sonra bunları çarpıyorlar. Ardından çarpımı internette açık olarak gösteriyorlar. Algoritma bu çarpımı kullanıyor ve başkaları bunlara şifrelenmiş mesajlar gönderebiliyor. Bunu da ancak başta verilen iki çarpanı bilen kişi çözebilir. Anahtarlar sizde kalıyor, siz anahtarları çarpıyor ve çarpana yolluyorsunuz. Yüzlerce yıldır matematikçiler hobi olarak biz de 50 yıldır ciddi olarak ilgilenmemize rağmen bir çarpımı hızlı bir şekilde çarpanlarına ayıran bir algoritma bilmiyoruz. 15 gibi basit sayıları çarpanlarına kolayca ayırmak mümkün ancak bunu bile bütün ihtimalleri deneyerek yapıyoruz. Rakam büyüdüğü zaman ise (100 rakam olduğunda mesela) bütün ihtimallerin sayısı evrenin başlangıcından bu yana geçen saniye sayısından daha fazla oluyor. İşte bundan dolayı bizim kullandığımız şifre sisteminin güvenli olduğunu düşünüyoruz çünkü açıkta çarpım var, nasılsa bunu normal yollarla çarpanlarına ayıramayız. Demek ki bu kablodan geçen şifreli komünikasyonun güvenli olarak karşı tarafa gittiğini varsayabiliriz çünkü şifreyi çözmek isteyenin o çarpanları bulması lazım, ki bunu da bulamaz. Oysa 1994’te Peter Shor diye bir Amerikalının keşfettiği bir algoritma var ve diyor ki; “Eğer yeterli büyüklükte bir kuantum bilgisayarımız olsa bu problemi kolayca çözebiliriz!” Yani tek şifreyi çözüp zengin olmakla aramızdaki eksik kuantum bilgisayarımızın olmaması. Şu anda yapılabilen kuantum bilgisayarlar 5–10 bitten oluşabiliyor. Daha çok kuantum bitini bir arada çalıştırabilmenin çeşitli teknik zorlukları var. Onun belli bir şekilde yalıtılması gerekiyor, dışarıyla temasının kesik olması gerekiyor gibi… Bunun doğa yasası ayarında bir zorluk mu yoksa zamanla aşılabilecek bir zorluk mu olduğundan çok emin değiliz ama günün birinde aşılırsa; biri şu an kullandığımız günlük bilgisayarların belleğine sahip — ama kuantum bellek- bir kuantum bilgisayar inşa edebilirse bu sistem çökecektir çünkü çarpanları rahatlıkla ve hızlı biçimde bulabilecektir.

Bununla ilgili kuantum hesaplama denilen hesaplamayı yapabilen kuantum bilgisayarlar eğer varolsaydı onlar neler yapabilirdi, neler yapamazdı konusuyla ilgili teoremler ispatlayan bir grup var. Ben de bununla ilgili Abuzer Yakaryılmaz adlı bir öğrencime doktora tezi yaptırdım. Çok başarılı bir tez yaptı. Daha varolmayan ve yapılıp yapılamayacağı konusunda da tam emin olunamayan bilgisayarlar ileride yapılabilirse neler yapamaz konusunda bir çalışma içinde. Bu konunun; özellikle belli bir kuantum bilgisayarı türünün yani küçük bellekli dediğimiz türün dünya çapında bir uzmanı oldu. Şimdi ise dünyayı geziyor; iki yıl Letonya’daydı iki yıl Brezilya’da doktora sonrası çalışmalar yapıyor.

Burada da dediğim gibi; genellikle işin matematiği üzerine çalışan doktora öğrencilerim var. Araştırmaları ve projelerimizi genelde bu bağlam üzerinden tarif ediyoruz. Bir öğretim üyesinin verimli bir şekilde çalışabilmesi, eğer varsa öğrencileri ile oluyor. Yoksa genel olarak büyük bir sıkıntı demek bu.

Yapay zeka global ve ulusal anlamda nasıl bir aşamada?

YAPAY ZEKA KONUSUNDA DÜNYANIN GERİ KALANI İLE AYNI SEVİYEDEYİZ!

Yapay zekanın ulusal ve global durumu arasında çok bir ayrım yapamayacağım çünkü gerçekten dünyada ne olduğunu takip edebiliyoruz. Dünyada özellikle “Derin öğrenme” denilen bir yöntemin son yıllarda popüler olmasıyla yapay zeka, bilenleri bile şaşırtan bir ilerleme kaydetti. Mesela ben henüz öğrenciyken bir resmi alıp onun içindeki insan yüzlerini tanıyabilen bir program hayal gibi görünüyordu. Bunun da çeşitli nedenleri vardı. Biz dersteyken “Bakın çocuklar, bu çok zor” diyerek bunun teorik nedenlerini anlatırdık ama sonradan gerçekten o açıdan bir devrim oldu. Bunu artık bilgisayarlar rahatlıkla yapabiliyor. Esasen eskiden yapay zekada mantık tabanlı yaklaşım dediğimiz bir şey vardı:

Biz bir program yazacağız, bilgisayar programlama dilini biliyoruz, insanlar da belli bir şekilde davranıyor; insanların nasıl davrandıklarını, nasıl çeşitli bilişsel problemleri çözdüklerini kendimiz bir anlayacağız, ondan sonra anladığımız bu şeyin programını yazacağız ve bilgisayara çalıştırtacağız, bilgisayar da insan gibi davranacak. Yaklaşım buydu. Bu belli bir yere kadar yapılabiliyor. Mesela satrancın nasıl oynandığını biliyoruz. Bundan dolayı satrancı oynayan programı yazabiliriz. Bilgisayarda olduğu için daha hızlı çalışır, insanı yener.

MANTIKÇI YAKLAŞIMIN SORUNU NEDİR?

Nitekim oluyor ama mantıkçı yaklaşımın sıkıntısı şurada ortaya çıktı: Bazı şeyleri biz insanlar nasıl yaptğımızı bilmiyoruz çünkü bazı şeyleri mantık kurarak yapmıyoruz. Mesela görme problemi. Yapay zeka diye bir şey yapacaksanız bunun görsel girdisi de olacak herhalde. Yani gösterilen resimdeki uymayan şeyi bulun gibi basit zeka testleri var. Önce o resimde ne olduğunu anlamak lazım. Mantıkçı açıdan yaklaşırsanız bu çok büyük bir problem çünkü size verilen şey iki boyutlu bir dizi. Milyonlarca noktadan oluşan bir dizi… Biz insanlar olarak oraya baktığımızda “Şurada bir insan var, kafasında şu renk şapka var, yanında köpek tutuyor, havlıyor” gibi bir görüntü görüyoruz ama biz onu belirli bir katmanlar dolusu işlemden geçirdikten sonra ancak o son bölümünü farkediyoruz. Kendi yaptığımız bilişsel işlemin büyük bölümünü farketmiyoruz hatta ona bilişsel bile demiyoruz. Bize öyle gelmiyor çünkü orası bizim kelimelerle, konuşmayla ve bilinçle ilgili tarafımızda bağlantısız bir şekilde, donanımımız tarafından neredeyse otomatik bir şekilde yapılıyor. Allah’tan sonunda bilgisayarcılar bu konuyu da çözmenin yolunu buldular. “İnsan beyni bunu nasıl yapıyor, insan beyni bunu bir şekilde yaptığına göre biz de yapabiliriz” düşüncesi hakim oldu. İnsan beyni bunu, “Önce bu resimdeki çizgileri bulayım, ondan sonra bunu kafamdaki insan yüzleri şekline bakıp karşılaştırayım” diye bilinçli bir programı icra ederek yapmıyor ama esasen insan beyninin içinde milyonlarca birbirine bağlı küçük işlemci var; sinir hücreleri. Bunların nasıl çalıştığını da psikologlar ve biyologlar anlamış. Bunlar birbirlerine bağlı, hepsinin bir sürü girdi teli var, bir tane de çıktı teli var. O çıktı teli de daha sonra dallanarak başkalarının girdisi oluyor. Hepsi bundan ibaret, başka bir şey yok. Bunlardan çok var. Ve de bunlardan birinin girdi telleri belirli bir kombinasyona ulaştığı zaman, yani yeterince heyecanlandığı zaman, kendi çıktı telinden ateş ediyor. Bu durumda onun çıktısını girdi olarak alanlara da girdi sağlanmış oluyor. Onda da yeterince sağlandığı zaman o da ateş ediyor.

İNSAN BEYNİNDEKİ İKİ FARKLI NÖRON BİRLİKTE İŞLEM GÖRÜRSE ARALARINDAKİ BAĞ GÜÇLENİR!

Bunların arasında da bir özellik var: Aynı anda iki değişik nöron birlikte ateş ettiyse onların arasındaki bağ güçleniyor. Bu durumu bir örnekle ayrıntılandırmak gerekirse; annesi çocuğuna “Bak çocuğum; kedi, kedi, kedi!” derse bu durumda kedinin ses sinyali içeri girdiğinde aktive olan nöronlarla kedinin görüntüsü göze geldiğinde aktive olan nöronlar aynı anda aktive olduklarından aralarındaki bağ da güçleniyor. O yüzden daha ileride sadece kedi gördüğünüzde kulağınızda kedi sesini duymuş gibi oluyorsunuz.

Yani olay, donanımın bu olduğunu anlamakta. Donanımın bu olduğunu anladıktan sonra biz bu donanımı bilgisayara taklit ettirelim. Yüzlerce, binlerce küçük işlemci varmış gibi. Bunları donanım olarak inşa etmemiz de gerekmez. Bir bilgisayar programı yazalım, bu program içinde yüzlerce binlerce işlemci varmış gibi davransın ve onu simule etsin. Bunu bilgisayarlara yaptırmak kolaydır.

-Yapay sinir ağları gibi…

Aynen, yapay sinir ağları denilen şey böyle. Mesela ona görüntü mü tanımlayacak, o görüntünün her noktası bunun tellerinden biri olsun. Orada siyah varsa aktif olsun, beyaz varsa aktif olmasın; bunu gösterelim kendisine. Binlerce böyle görüntü gösterelim ve her görüntü geldiğinde de bir öğretmen buna, “Bak bunun içinde Ahmet’in resmi var.” ya da “Ahmet’in resmi yok.” desin. Bu kadar –binlerce belki- laftan sonra da yeni bir görüntü gösterip “Bunun içinde Ahmet’in resmi var mı yok mu?” diye sorsun. Ahmet’in resmi var anlamına gelen bir tane nöronumuz olsun. O eğer ateşliyorsa “Evet”, ateşlemiyorsa “Hayır” olur. Başta tabi ki tümüyle yanlış cevap verecek çünkü o bilgi onun içinde yok ama her yanlış cevap verdiğinde onun nöronlarının arasındaki bağlantı güçlerini ona göre ayarlayalım. Yanlış cevap verdiyse içeride bir şeyler yanlış gidiyor demektir. Onların güçlerini değiştirelim. Doğru cevap verdiyse “Oo ne güzel, doğru gidiyor.” diyelim, onların güçlerini bu girdi girildiğinde bu çıktıyı daha güçlü verecek şekilde azıcık arttıralım. Algoritma bundan ibaret. Eğer bunu binlerce, milyonlarca defa yaparsanız sonunda hakikaten “Resimde Ahmet var!” diyen bir şey çıkıyor. İnsanlar artık her şeylerini internete koyup ondan sonra da “Bu benim” diye etiketlemeye başladıkları için, bu kitlesel veri ve bizim zamanımızda olmayan işlem gücü sayesinde bu da oldu. Ancak bu bizim istediğimiz gibi olmadı çünkü halen artık o programa baktığımızda -Ahmet’in resmini anlamış program- içinde ne yazdığını biz anlayamıyoruz. Binlerce, milyonlarca bağlantının numerik değerleri yazılı oluyor. Bu çok tatmin edici değil. Bu yüzden “Yapay zeka, günümüzde gayet iyi durumda ama halen yapamadığı şeyler var.” diye durumu özetleyebilirim.

Peki, Siri gibi telefon asistanlarını yapay zeka olarak tanımlayabilir miyiz?

AKILLI TELEFON ASİSTANLARINI (SİRİ GİBİ) YAPAY ZEKA OLARAK TANIMLAYABİLİRİZ!

Elbette tanımlarız. En başından beri doğal dille, insanlarla konuşma; yapay zekanın hedeflerinden biridir ve bunun çok zor bir şey olduğu açık. Ben de daha önce bahsettiğim, doğal dil işleme ile uğraştığım zamanlarda onun Türkçesini herhalde ilk yapanlardan biri olmuştum. Elbette görmüşsünüzdür, sizin girdiğiniz birtakım cümlelerin içindeki kelimelerden hemen bir şey anlamaya çalışıp cevap yapıştıran, içinde anlamı olmayan ama cümleyi bir şekilde döndürüp size geri vererek konuşuyor izlenimi yaratan programlarla başlamışlar. Aslında o cümle, anlam uzayında bir resim çiziyor. Benim az önce bahsettiğim o ilkokul problemlerini çözen ilkokul programında öyleydi mesela. “Ali’nin 5 tane simidi vardı, 2’sini yedi. Kaç tane simidi kaldı?” gibi soruları çözebiliyordu. Demek ki “Ali” diye bir şey var. Bu cümlenin yapısından onunla bağlantılı “Simit” diye bir nesneden 5 tane olduğu anlaşılıyor gibi…

İçeriye bilgisayarın daha sonra işleyebileceği nitelikte bir şey koymanız lazım. Yani bir nevi “bilgisayarca”ya ya da “anlam dili”ne tercüme etmeniz lazım. Ondan sonra da o yeterince esnek olmalı ki daha sonra gelebilecek yeni bilgi ya da soruları oraya el atarak bilgisayar yanıtlayabilip dışarı verebilmeli. Siri bunu şimdi yüzeysel şekilde yapıyor ama insanların algısı önemli olduğu için yani; vurguları güzel olursa, güzel bir insan sesiyle konuşursa ve o noktada iPhone ya da iPad’i olan insanın ihtiyacı olabilecek şeyler noktasında doğru cevaplar verebiliyorsa ileride daha da mükemmelleşebileceğini umduğumuz bu dijital asistanlar için bu arayüz gayet iyi bir arayüz.

SİRİ’YE SÖYLENİLEN HER ŞEY KAYDEDİLİYOR!

Bir de cidden onunla kafa bulmaya çalışan insanların yapacağı değişik yorumlara karşın ne cevap vereceğini ayarlamakla görevli insanlar var. Her dil için farklı görevliler var ve yazarlar bu iş için kullanılıyor. Onlar, Siri açıldığından bu yana ona söylenmiş bütün kayıtları ellerinde bulunduruyorlar, haberiniz olsun. Siri’ye söylenilen her şey kaydediliyor, hiçbiri atılmıyor. Her tür şeye karşı mesela; küfür ederlerse ne yapacağız, evlilik teklif ederlerse ne yapacağız gibi girdilerle uğraşıp, onun kişiliğini o anlamda yazmaya çalışan bir yazar ekibi bulunduruyorlar. Bu iş öyle mi olmalı, eğer sonunda genel konuşan bir yaratık yapacaksak bir kısmı da öyle olmalı. Baştan beri yapay zekada şöyle bir fikir de vardır: Biz bir bebek yapalım, sonrasında o büyürken insanlar nasıl büyürken öğreniyorsa o da o şekilde öğrensin… Bunu demesi kolay ama o yaklaşımla kodlama yaklaşımının bir melezi olarak herhalde bunlar daha da ilerleyecektir. Mesela Siri ile ilgili konuşacak olursak; ben işin 20–30 yıl önceki seviyesini bilen birisi olarak çok beğeniyorum, takdirle karşılıyorum ama dikkat; o da başta bizde olmayan şeyler sayesinde oluyor. Hem bağlantı var –Siri bağlantı olmadan, oradaki büyük bilgisayara gitmeden çalışamıyor.- hem de sayısı milyonlarla ifade edilecek büyüklükte veri var. Bunlar sayesinde oluyor. Biz eskiden şu gördüğünüz bilgisayarda (normal bilgisayar) yapay zekayı kendi kendimize; internetsiz ve programı kendimiz yazarak üretmeye çalışıyorduk. Bundan dolayı küçük şeyler yapabiliyorduk.

Siri’ye neler söylüyorsak ona göre yeni cevaplar üretmeye çalışıyor demiştiniz. Peki, Microsoft’un yarattığı zeki Twitter botu Tay.ai tweet atiyordu. Bu tamamen insanlar çevresinde şekillenen bir hale geldi çünkü attığı tweetler bir süre sonra çok saçma boyutlara taşındı. Bu konu hakkında ne düşünüyorsunuz?

MİCROSOFT NEDEN BU İŞE GİRDİ, ANLAYAMADIM!

Evet bu şaşırtıcı derecede kısa bir süre içinde oldu. Microsoft’un bu işe neden girdiğini hiç anlamadım. Bu işin böyle olacağını nasıl anlayamadılar, hayret verici. Bana sorsalar ben söylerdim ☺ Twitter, kendi başına bir umman ve incelenmesi gereken bir şey. Oradaki insanlar ortalama hayattaki insanlardan çok daha kötü ya da bir başka deyişle aynı insan bile daha kötü twitter ortaminda. Twitter’da bir çıkıntılık yapma ihtiyacı duyuyor insan. Siz gerçekten bu diyalogdan öğrenen, diyaloga göre cevap yapıştıran; az önce bahsetttiğim eskilikte bir yaklaşımla böyle bir şey yapmaya kalkarsanız insanlar bunu bozmaya çalışacaktır. Çok kısa zamanda bozulmayı da başarmış açıkçası. Onun başında birinin durması lazımdı. Açtıklarında onu serbest bırakmamaları lazımdı. Serbest bıraktıkları için de sonuç ortada.

Aslında bir yazılımın serbest bırakılma fikri bile şu an için çok heyecan verici değil mi? Serbest bırakıldığında felaket üretme aşamasına gelinmiş durumda çünkü.

YAPAY ZEKA YAZILIMLARINDA KONTROL VE TEHLİKELER

Hangi yetenek ve yetkilere sahip olduğu konusu burada önemli. Bundan dolayı Siri’de buna çok dikkat ediyorlar mesela. Örneğin, “Yarın saat 09.00’da bana kendimi öldüreceğimi hatırlat!” gibi bir şey derse birisi Siri’ye ve Siri’de 09.00’da hatırlatırsa Apple şirketi bunun tazminatını ödeyecek mi? Ya da başka bir örnek verelim: Biliyorsunuz otomatik araba kaza yaptı. Tahminlere göre bu akıllı arabalara geçilirse trafik kazaları belirli bir yüzde oranında azalacak. Bu kesin görünüyor ama eskiden 10.000 kişi ölürken şimdi 3.000 kişi ölecek. Bu durum, “Yapay zeka 7.000 hayat kurtardı!” olarak mı gösterilecek yoksa “Yapay zeka 3.000 kişiyi öldürdü!” olarak mı? Bu noktada sorumluluk bazında bazı sorular ortaya çıkıyor.

• Arabayı süren kim? Sorumluluk kimde? Arabanın sahibi olan adamda mı, arabayı satan şirkette mi, arabanın kendisinde mi?
• Ceza verilecekse kime ve nasıl verilecek?

İşler buraya mutlaka gelecek. Özellikle bu araba konusunda çok enteresan ve felsefi olmak üzere yeni problemler çıkacak ortaya.

Ex Machina (Film)

ExMachina ve Demir Adam (Iron Man) gibi bilimkurgu filmlerinde sergilenen yapay zeka hakkında ne düşünüyorsunuz?

Açıkçası ikisini de seyretmediğimden bu konuda bir şey diyemiyorum.

Yani kendisi öğrenebilen, kendine öğretebilen… Mesela Siri; Şu an Siri’ye bir kod giriliyor ve Siri belirli kelimeler seçip ona göre cevap veriyor. Bunu kendisi öğrenmek isteyebilecek mi? Ya da böyle bir yapay zeka geliştirilebilir mi?

YAPAY ZEKA YAZILIMLARI SÜREKLİ ÖĞRENİYOR!

Açıkçası “Kendisi bir şey isteyecek mi?” sorusu o kadar gizemli bir soru değil. Mesela bilgisayarınızı sabah açtığınızda sizden şifre öğrenmek isteyebiliyor. O da öğrenmek istemek aslında. Akıllı telefonlarınız da her bir şey yazdığınızda sizin yazma şeklinizle ilgili yeni şeyler öğreniyor ve daha da ileride kelimenin ilk birkaç harfini girince otomatik tamamlama devreye giriyor ve ona göre tamamlama işlemi yapıyor. Temelde öğrenen bilgisayar diye bir kavramımız artık var ve “istek” gibi kelimeler bilgisayarlara da uygulanabilir. Hatta bir başka açıdan bakacak olursak; asansör bile sizden bindiğinizde bir düğmeye basmanızı istiyor ya da bekliyor. O kelimelerin makinelere uygulanması aslında teknoloji ile ilgili değil bizim onlara bakışımızla ilgili bir konu bana sorarsanız.

Yapay zeka üzerinde kariyer hedefi olan öğrencilere ve araştırmacılara tavsiyeleriniz nelerdir?

YAPAY ZEKA İLE İLGİLENENLER; MÜHENDİSLİK OKUSUNLAR!

Güzel bir konu olmaya devam ediyor yapay zeka. Şimdilerde daha da heyecanlı hale geldi. Tavsiyem, mühendislik okusunlar. Yapay zeka ileride canlanınca mühendislik olmayan konulara da belki mesleki olanaklar açacak hale de gelebilir. Bu işin sosyolojisi ve psikolojisi ile ilgili kişiler var. Mesela Zeynep Tüfekçi diye bir hanım var, Aziz Sancar Hoca’nın üniversitesinde öğretim üyesi kendisi. (TED konuşması da var.) İşin o tarafını da incelemek önemli ama tabi yapay zekanın felsefesi ile ilgili binlerce kişilik kadro açılacağını sanmıyorum. Öte yandan mühendislikle yapay zeka ürünlerini kullanarak yeni yazılım ve yeni çözümler üretme işiyle haşır neşir olacak kaçınılmaz şekilde, bütün bilgisayar işi yapan insanlar. Bilgisayar ve bilişim profesyonelliği ve ek olarak biyoloji ile ilgili şeyler — şimdi konumuz o değil — önemli şeyler olmaya devam edecek. Eğer ilgileniyorlarsa ve içlerinden geliyorsa bu konularla ilgilenmelerini tavsiye ederim.

Çok keyifli ve verimli bir sohbet oldu bizim için. Zaman ayırdığınız için çok teşekkür ederiz.

Benim için de öyleydi. Rica ederim.

Video : Yapay Zeka Nedir?