Merhaba BebarBilim ailesi.
Geldik uzun süredir beklenen videoya.
Yapay Zeka
Nasa mühendislerinden mahallemizin bakkalına kadar herkesin konuştuğu, bir şekilde fikrinin olduğu bir konu.
Kimine göre dünyayı değiştirecek, kimine göre hepimizin sonu olacak.
Hepimizin sonu olacağını düşünenler arasında Elon Musk ve rahmetli Stephen Hawking de var bu arada.
Ama komplo teorilerine çok girmeden (ne kadar kendimi zor tutsam da) yapay zekayı en basit haliyle anlatmaya çalışacağım.
BebarBilim’in ortaya çıkış amacı da bu zaten. Çok karmaşık gibi görünen bu tip kavramları hiç fikri olmayan birinin de basitçe anlamasını sağlamak.
Yani bu video sonunda Yapay Zekayı anne-babanıza ya da bu konuyla çok alakasız arkadaşlarınıza da anlatabileceksiniz.
O zaman vakit kaybetmeyelim.
Yapay Zekanın tanımıyla bir başlayalım önce. Tabi sözlük tanımı değil. Bana göre tanımı şudur:
Yapay Zeka bilgisayarlara normalde insan zekasına ihtiyaç duyulan işleri yaptırma teknolojisidir.
Bu tanım burada dursun bir.
Ama derinine ve örneklerine girmeden önce şundan da bahsedelim. Yapay Zeka ve makine öğrenmesi hep birlikte kullanılan terimler.
Makine öğrenmesi ile ilgili serinin bir önceki videosunu da hatırlarsanız orada bayağı bir detaya girmiştik. Ama orada bahsettiğim bir şeyi burada da söylemem gerekiyor.
Şu anda bilgisayarların kafası çalışmıyor demiştik.
Biz söylemeden şurdan şuraya bile gidemiyorlar demiştik.
İşte yapay zeka bunu değiştirmeye ant içmiş bir teknolojidir.
Aslında kendimize bakarsak yapay zekanın yapmaya çalıştığı şeyi anlayabiliriz.
Beynimizin yapabildiklerini bir hayal edin. Absürt şeylerden bahsetmiyorum.
Mesela gece yürürken ileride bir karartı gördünüz. Kuyruğu var, dört ayaklı, normal bir köpek boyutlarında ve köpek gibi yürüyor.
Bunun bir köpek olduğunu anlamak için sesini duymanıza, yanına gidip ışıkta bir bakmanıza (ki gece gece yaklaşmayın pek köpeğe) ya da dokunmanıza gerek var mı?
Yok. Önceki deneyimlerinize dayanarak beyninizin bunun bir köpek olduğunu algılaması saniyenin bilmem kaçında gerçekleşiyor. Siz farkında bile değilsiniz bunun.
Bu tip örnekleri düşünün. Renkleri nasıl algıladığınızı, bir insana güvenip güvenemeyeceğinizi bakarak anlamanızı.
İşte bunların hepsini otomatik olarak yapabilen bir sistemi düşünün. Siz herhangi bir girdi sağlamadan kendisi sonuçlara varan, bağlantılar kuran, sonuçlara ulaşan. Sorunları bulup onları çözen. İşte yapay zeka bu.
Ama gelin örnekler üzerinden gidelim. Sonra gelecekte neler bizi bekliyor, olasılıklar neler ve bu işin sonu nereye gidiyor bakarız.
Beraber bir video izleyelim kısaca:
Komik görünüyor değil mi?
Salak salak koşan bir karakter görüyor olabilirsiniz burada.
Ama burada gelecek var.
Yapay zeka var. Tam anlamıyla yapay zeka.
Bu Google Deepmind projesinin ürettiği bir yapay zeka algoritması.
İşin çarpıcı tarafı ise şu.
Mühendisler bu karaktere sadece A noktasından B noktasına ilerlemesi komutunu verdi.
Yürümeyi, atlamayı, dengeyi sağlamayı… Hepsini. Ama hepsini kendisi öğrendi.
Arada düşüyor ya. İşte bunlardan öğreniyor. Nasıl bir engel olduğunu, ne yapması gerektiğini, ne hızla, nasıl bir pozisyonla zıplaması gerektiğini kendisi öğreniyor.
Hatalardan öğrenip çözüm üretiyor ve bunu uyguluyor.
Hiçbir komut almadan…
GELECEĞE HOŞ GELDİNİZ…
Ayrıca bu Google Deepmind’ı daha önce duyanlar olmuştur. Alphago ismiyle. Hani dünyanın en iyi satranç oyuncularını eze eze yenen oyun.
İşte o da yapay zekaya bir örnek. Orada da sadece satranç kurallarını algoritmaya tanıttıktan sonra bıraktılar. Nerede hangi hamleyi yapacağını da, evet, kendi öğrendi…
Ama bizim avel karakterimiz sizi biraz hayal kırıklığına uğratmış olabilir.
Çünkü yapay zeka deyince insanın aklına Westworld geliyor.
İzlediyseniz ne demek istediğimi anlarsınız.
Ama makine öğrenmesi videosunda da söylemiştim ya. Daha embriyo döneminde bilgisayar çağı demiştim.
Bunlar emeklemeye başladığının göstergesi işte.
Çocuğu olanlar emeklemeye başlamasının ne kadar önemli olduğunu bilir. Her şeyin başlangıcıdır bu.
Dünyayı keşfetmeye o zaman başlar. Yürümeye başlaması da çok uzun sürmez.
Neyse.
Başka bir örnek de Nvidia.
Nvidia diyince aklımıza ekran kartları geliyor hemen. Oyunlar filan.
Size Nvidia’nın çok az bilinen bir çalışmasından bahsedeceğim.
Sürücüsüz otomobiller için ürettiği chipset ile tüm otonom sürüş alanında devrim yarattı.
Tesla, Mercedes ya da General Motors da bu alanda çalışıyor. En bilinen örneği de Tesla malum.
Kendi kendine gidiyor ya. Aslında kendisine sağlanan veriler olmadan gitmesi mümkün değil. Yani trafik işareti nedir, yol çizgileri nedir, mesafe nedir. Mühendisler hepsini girdi olarak sağlıyor Tesla’da otonom sürüş için. Tabi yine makine öğrenmesi kullanılıyor. Ama şu anda Tesla araçları hatalardan ders çıkaramıyor.
Ama Nvidia’nın geliştirdiği platformda sıfır girdi var. Mühendisler hiçbir girdi sağlamadılar bu algoritmaya.
Bu algoritma gerçek bir şoforü izleyerek kendi kendine sürmeyi öğreniyor.
Hatta öğrendi gibi. Daha gidecek yolu var ama şu an yapılan testlerde normal bir şoförden çok daha az hatayla müthiş güvenli bir sürüş sağlamayı başardı.
Kendi kendine araba sürmeyi öğrenen bir algoritma…
Ayrıca dediğim gibi bu bir chipset. Yani tüm otomobil markaları bu algoritmayı alıp araçlarına uygulayabilecek. Sıfırdan yeni bir teknoloji üretmekten çok farklı bir kolaylık bu…
Yapay zekanın en güzel örneklerinden de bir başkası bu.
Fakat size beni asıl şok eden bir yapay zeka örneğinden bahsedeceğim.
2015’te New York Mount Sinai Hastanesinde bir grup bilimadamı hasta kayıtlarına makine öğrenmesi algoritması entegre etmeye karar veriyor.
Bu hasta kayıtlarına test sonuçları, hastaneye ne sıklıkla geldikleri gibi bilgiler dahildi.
Deep Patient adı verilen bu algoritma 700.000 kişinin verilerini analiz ederek öğrenmeye başlıyor.
Sadece ama sadece verilere bakarak. Yani herhangi bir tıp algoritması yani ne bileyim hangi hastalığın sebebi nedir diye bir talimat verilmeden bu algoritma bu hasta kayıtlarında kimsenin göremediği bağlantıları çözüyor ve hangi hastalığa neyin neden olduğunu ve hangi belirtilerin hangi hastalıklara işaret ettiğini öğreniyor…
İsim isim kimlerin akciğer kanseri olabileceğini söylüyor.
Yani hasta kayıtlarına bakarak bir sonuca varabilecek klasik yöntemlerde vardı öncesinde.
Ama araştırmayı yapan grubun başı Joey Dudley şöyle söylüyor: “Bu program daha önce görmediğimiz bir doğruluk oranına sahip.”
Burada da bitmiyor.
Kanser vs. gibi hastalıkları tespit etmesi normal gelebilir belki.
Bazı belirtiler bunu işaret edebilir zaten.
Ama program şizofreni gibi psikiyatrik hastalıkların da kimlerde ortaya çıkacağını çok acayip bir doğrulukla tahmin ediyor.
İşte işlerin karıştığı notka burası.
Projeyi başlatırken kimse böyle bir sonuç beklemiyordu.
Ki bu tip hastalıklar normal şartlarda dahi teşhis edilmesi çok zor hastalıklar.
Ama nasıl oldu bu?
Nasıl bu sonuçlara varabildi?
Bunu nereden öğrendi?
Yapay Zekayla ilgili komplo teorilerine hoş geldiniz…
Yine tutamadım kendimi J
Ama komplo teorisi de demeyelim buna. Olasılıklar diyelim. Daha bilimsel duruyor.
Şimdi yapay zekayla ilgili hem en büyük avantaj hem de en büyük probleme bir bakalım.
En büyük avantaj şu. Siz öğrenen bir algoritma yazdıktan sonra bu algoritmayı çok farklı alanlarda kullanabiliyorsunuz.
Çok basit düşünün. Bir topu yerden kaldırmayı öğrendiğinizi düşünün. Bir sehpayı yerden kaldırmayı baştan öğrenmenize gerek var mı tekrar? Hayır. Siz artık bir şeyi yerden kaldırmayı biliyorsunuz.
Burada da mantık bu. Yapay zeka algoritmaları aktarılabilir. Çok başka alanlarda hayal edemeyeceğiniz işlerde kullanılabilir.
Ama işte sıkıntı da burada. Hayal edemeyebilirsiniz birçok şeyi.
Hastaların şizofreni olabileceğini tespit etti ya algoritma. İşte bu algoritmayı yazanlar da, çalışmayı yürütenler de nasıl olduğunu bir türlü anlamadılar. Ve anlamaları da mümkün değil.
Bir noktadan sonra neyi nasıl öğrendiğini biz kontrol edemiyoruz çünkü. Biz bir grup veriye baktığımızda birkaç bağlantı bulabiliyoruz ama bu algoritmalar katrilyonlarca veriyi saniyeler içinde işleyip çok acayip bağlantılar bulabiliyorlar.
Bu özellik size bir şeyi hatırlattı mı.
Evet.
İnsan beyni.
İnsan beynini de anlayamadık ya bir türlü. İşte aynı mantık.
Ki yapay zekadan bahsedilirken “neural network” yani sinir ağı terimini de çok duyarsınız.
Bu algoritmalar aynı beyindeki sinir ağına benzer bir ağ oluşturuyor ve orada olup bitenler artık tamamen kontrol dışı
Peki daha ne olmasını bekliyoruz.
Ya da ne olacak ki yapay zeka en gelişmiş formuna ulaşacak.
Burada da IOT yani INTERNET OF THINGS. Yani Nesnelerin İnterneti devreye giriyor.
Selamımızı da verdik yeni bir konuya.
Yoksa bir sonraki videonun konusu mu bu?
Bakalım…
Neyse. Heh. Yapay Zekanın daha çoook gidecek yolu var.
Bunun için de daha çoook veriye ihtiyacı var.
Şu anda Apple Siri vs. gibi özelliklerler hayatımızı kolaylaştırıyor yapay zeka. Ya da akıllı evlerde ne zaman ışıkları açıp kapatacağına karar veriyor.
Çünkü veri alabileceği çok bir alan yok. Evet çok fazla veri var ama yetersiz.
Nesnelerin interneti ile sandalyemize bile sensör takıldığında (Ne alaka? Anlatacağım videoda) yapay zeka için asıl önemli veriler gelmeye başlayacak.
Siz o zaman seyreyleyin gümbürtüyü.
Daha vermek istediğim çok örnek var aslında ama sanırım mantığının anlaşılması açısından bu kadar örnek yeterli. Ne dersiniz?
Yine de sormak istediğiniz bir şey olursa yorumlarda tartışalım… Elimden geldiğince yorumlara cevap vermeye çalışıyorum biliyorsunuz.
Bu konularda çene çalmayı ne kadar sevdiğimi fark etmişsinizdir 😊 Dediğim gibi. Yazın konuşalım.
Ayrıca instagramdan da iletişime geçebilirsiniz. Hesap linki aşağıda ve kanal sayfasında.
Yine hatırlatmamızı yapalım. BebarBilimden çevrenize bahsetmeyi unutmayın lütfen.
YouTube’da bu içeriklerin de olduğunu, izlendiğini gösterelim herkese.
Yine. Her zaman olduğu gibi. Haftaya buradayım. Siz neredesiniz?
Görüşmek üzere…
Kaynaklar:
The Dark Secret at the Heart of AI – MIT Technology Review
Artificial Intelligence – What it is and why it matters | SAS