Dünya’da Yapay Zeka’nın Konumu | S1B4 | Bilişim IO
Geçen bölümde Yapay Zeka’nın durumuna baktıktan sonra iki bölüm boyunca spesifik olarak Dünya’da ve Türkiye’de Yapay Zeka ne durumda buna göz atalım. Örnek sonuçlara bakacağımız bu bölümde yapılan işlerin gerçekte ne anlama geldiğini ilk 3 bölümde anlattıklarımız ile düşününce daha iyi anlayacak ve artık Yapay Zeka ile ilgili bir çalışma görünce o işi “İnanılmaz ya, bu Dünya’nın sonu birader” diyerek hayalciliğe, komple teorilerine götürmekten de “Bunu otursam ben de yaparım bu muymuş” diye değersizleştirmekten de kurtulacağız.
By Ömer Koçbil	 Last updated Mar 11, 2019
Bize Dünya’daki genel Yapay Zeka seviyesini sunması açısından bölümde şu 2 çalışma ana başlığı üzerinden çalışmaları yorumlayacağız, inceleyeceğiz.
Endüstriyel Yapay Zeka, son dönemde halka kadar inen ve bomba etkisi oluşturan haberlerden biri Çin’in Yapay Zeka haber sunucusu. Spiker haberleri bize okuyor ve bizde insan etkisi bırakıyor. Öncelikle söylemeliyiz ki bu sunucunun şu an için kullandığı yöntem son 1-2 yıldır popüler olan GAN(Generative Adversial Network). Spiker sunan insanların görüntüleri, konuşma stilleri kaydediliyor, makine öğrenmesi ile karşımıza yapay hali karşımıza çıkıyor. Başarılı mı? Gayet. Harika bir gelişim mi? Değil. İnsan yapay ama söylenenler zeka değil.
Bu konuyu daha derinleyip Doğal Dil İşlemeye ve Google’ın yazın tanıttığı Duplex’e gelmek istiyorum. Doğal Dil İşleme(NLP) Yapay Zeka için çok zor alanlardan biri, zaten bundan mütevellit çok da fazla iyi iş çıkmıyor. Duplex ise herkesi hayrete düşürdü. Kuaförden randevu alan yapay bir sistem ve tam bir Turing testi canavarı, kimin yapay olduğu belli değil. Randevu alan mı randevu veren mi? Google’ın bu çalışması NLP üzerinde yapılmış gördüğüm en iyi çalışma diyebilirim ama yeterli mi? Değil. Sadece belli bir problem üzerinde yoğunlaşılmış bir çözüm, bu problemi harika çözüyor ve şu an için çok yeterli ancak kelimenin tam karşılığı ile Yapay Zeka demek mümkün değil.
Endüstriyel anlamda bir sonraki durağımız Otonom Araçlar ve Boston Dynamics’in Atlas’ı. Otonom Araç deyince aklımıza sadece otomobiller gelmesin, tüm otonom sistemler bu araç kavramının içinde. Otonom sistemlerde son dönemin doğal olarak assolisti Reinforcement Learning hatta daha da iyi Yapay Zeka konuşalım Deep Reinforcement Learning. Şimdi daha iyi olduk. Atlas üzerinden, bir çok firmanın çıkardığı otonom arabalar üzerinden ya da eve yardımcı bir robot üzerinden gidelim hepsi çevrimiçi öğrenmenin yararı yani kendini geliştirme avantajından dolayı bu yönteme başvuruyor. Gelişmeler ne yönde? Çoğu alan için yeterli değil çünkü en optimum algoritma ile şu an için karşı karşıya değiliz, dahası otonom araçlarda olduğu gibi Dünya’da ki her şey bu otonom robotlara hazır değil. Go oyununda insanı yenen sistemi yapıyoruz bu harika bir başarı ancak serimizin 3. bölümünden de hatırlayacağımız gibi deniz seviyesinde bir başarı. Başarının dağ tepelerine çıkması için doğal bir teknoloji gelişim sabrı ve beyni taklit etme amacında olan teknolojinin daha iyi teknik yöntemlere ihtiyacı var.
Toparlamak ve kendimi korumam gerekirse, Dünya önceki bölümde de bahsettiğimiz üzere endüstriyel açıdan lanse edilen gibi başarılarda değil ancak gelişim için adımlar atılmaya ve sıkı çalışılmaya devam ediliyor. Yani hiçbir şeye “İyi değil” demek, küçük görmek haddim değil sadece ne olduğunun farkında olalım. Bu başarılar da şu an için gelişim adına yeterli.
Yapay Zeka Eğitimi, işin endüstriyel tarafta yapılanları bir yana bahsettiğimiz Yapay Zeka seviyesine erişmemiz için daha fazla önemli gördüğüm Yapay Zeka üzerine akademik çalışmalar ve gelişmeyi hızlandırmak adına isanlara Yapay Zeka öğretme adına yapılan çalışmalar var. Çin’in ilk öğretim yaşına kadar inerek Yapay Zeka dersini müfredatına sokmaya yönelik yaptığı çalışmalar açıkçası hayret verici. Hem de bu haber diğer haberler gibi abartılı, reklam kokan bir haber değil. Kitaplarına kadar hazırlıkları tamam ve bu yıl için de yürürlüğe gireceği söyleniyor. Çin Yapay Zeka’da son dönemde ele geçirdiği liderliği bırakmak niyetinde değil ve bunun için çözüm odaklarını en temele kadar indiriyorlar.
Bir diğer eğitim ile ilgili bakmamız gereken nokta MIT’nin 1 Milyar $ bütçe ile kuracağını duyurduğu Yapay Zeka Fakültesi. Dünya üzerinde herhangi bir üniversitede ilk defa Yapay Zeka fakültesi kurulacak ve MIT bu konuda tüm canavar beyinleri kendine çekmek için elini hiç korkak alıştırmamış, gereken en iyi fakülteyi kurmak adına bütçesini ortaya koymuş. Haberlerde fakültenin kapsamının çok yönlü olacağı ve Yapay Zeka ile ilgili tüm alanlar üzerinde çalışma yapılabilecek şekilde dizayn edileceğini de söylüyor.
Akademik çalışmalar ile ilgili de bir kaç cümle söyleyip bu kısmı toparlamak gerekirse, Yapay Zeka’nın hali hazırda bulunan önemli teknik algoritmik sorunlarını aşmak, daha iyi ağlar geliştirmek adına özellikle bu alanın kelimenin tam anlamıyla duayen isimleri (Geoffrey Hinton, Andrew Ng, Ian Goodfellow, Yann LeCun) çalışmalarına kendi geniş ekipleriyle devam ediyorlar. Yazının en başında bahsettiğimiz GAN ağlarını 2014 yılında yazdıkları makale ile ortaya atan Ian Goodfellow ve ekibi buna en iyi örnek.
Velhasılıkelam Dünya hem endüstriyel alanda hem de Yapay Zeka tekniğini geliştirme konusunda son 100 yılda çoğu teknolojik alanda olduğu gibi yılmadan, azimle, disiplinle çalışmaya devam ediyorlar. Sadece değinmemiz gereken konu ortaya konan çoğu şey şu an için “Yapay bir Zeka değil”, medya her zaman abartır ancak o seviyeye gelmek adına şu an için çok iyi devam ediyorlar. Özellikle Çin ve ABD bu teknolojik yarışa çok iyi bir “start” ile başladılar. Ya da ilk bölümün son paragraflarına bir atıfta bulunarak “Özellikle ABD ve ABD bu teknolojik yarışa çok iyi bir ‘start’ ile başladılar.” mı demeliydim?
Haftaya da inşallah “Türkiye’de Yapay Zeka’nın Konumu | S1B5” ile karşınızda olmaya çalışacağım. Bir sonraki yazımızda görüşene dek, hoşça kalın 🙂
Birinci sezon beşinci bölüm yayında!!
İçerik Resim 1: https://cdntr2.img.sputniknews.com/images/103604/98/1036049839.png
İçerik Resim 2: https://blog.itucekirdek.com/wp-content/uploads/2018/10/MIT-yapay-zeka-fakulte-748×350.jpg