Dr. Okan Acar'ın İnternet Sitesi: Şubat 2020
"Yapay Zeka" Adlı Kitap Özeti
Kıymetli arkadaşlar merhaba,
Bugün sizlere HBR Yayınlarından çıkan ve Türkçemize Optimist tarafından tercüme edilen Yapay Zeka adındaki kitabı özetlemek istiyorum. Bildiğiniz gibi yapay zeka yöneticiler için çığır açan bir teknoloji niteliği taşıyor. Çalışanlar için ise, işlerini ellerinden alacağından endişe ettikleri bir gelişme olarak ortada duruyor. Danışmanlar ise onun her derde deva olacağını söylerken, medya da sınırsızca abartarak beklentimizi arttırıyor. Gerçek şu ki, yapay zekayı en çok daha isabetli kararlar vermekte, operasyonel süreçleri iyileştirmekte, ürün ve hizmetleri geliştirmekte kullanıyoruz. Şirketler yapay zekayı en iyi şekilde kullanabilmek için mükemmellik merkezleri kuruyor, yönetim ekiplerine de bu konuya yatkın yöneticileri dahil ediyorlar.
Yapay zekanın bizim için önemini anlamak için biraz geçmişe bakmak gerek gerekiyor. Özellikle son 250 yıldır yaşanan teknolojik gelişimlerin tüm insanlığı etkileyenlerini düşündüğümüzde bunların genellikle genel maksatlı teknolojiler olduğunu görüyoruz. Örneğin; buhar motoru, elektrik, içten yanmalı motor teknolojisi, internet vb. bu kategoride yer alıyor. Bu anlamda çağımızın da en önemli genel maksatlı teknolojisi yapay zeka veya daha spesifik konuşmak gerekirse makine öğrenmesidir.
Yapay zeka adına kaydedilen en büyük ilerlemeler, algı ve bilişsellik alanlarında kaydediliyor. Algılama üzerine yaşanan ilerlemelerin gündelik hayatla en yakından bağlantılı olanları konuşma tanıma konusunda kaydediliyor. Bunun yanında görüntü tanımada da ciddi şekilde gelişimler yaşandığını söyleyebiliriz. Aşağıdaki şekilden anlaşıldığı gibi makineler birbirine benzeyen fotoğrafları ayırt etmekte son yıllarda ciddi mesafeler katettiler.
Yapay Zeka ve İnsan Hata Oranları
İkinci büyük ilerleme ise bilişsel yetenekler veya problem çözme alanında kaydedildi. Makineler birçok oyunda en iyi insan oyuncusunu çoktan yenmeyi başardılar. IBM DeepBlue'nun Kasparov'u yenmesi hakikaten o tarihte çok önemli bir başarıydı.
Yapay zeka tabanlı sistemler belli bir alanda insanları geçtiğinde daha kısa sürede yaygınlaşıyorlar. Örneğin bir şirket gelişmiş görüntü sistemi ile odak gruplarda sevinç, şaşkınlık, kızgınlık gibi duyguları saptıyor. Bu konuda insanlardan başarılı olduğu için kullanımı artıyor.
Yapay zekanın hayatımıza girmesini kolaylaştıran en önemli metot makine öğrenmesidir. Makine örneklere bakarak kendi kendine öğrenir. Bu, geçmiş uygulamalarla kıyaslandığında çok önemli bir ayrışma demektir. Eğer yapay zeka, insan davranışlarının simüle edilmesi ise o zaman makinelere insanların nasıl davrandığını öğretmemiz gerekiyor. Fakat burada önemli olan bildiğimiz bazı bilgileri nasıl bildiğimizi insanların da her zaman formüle edememeleridir. Bir başka değişle hepimiz anlatabileceğimizden daha çok şey biliriz. Bu olgu o kadar önemlidir ki buna 1964’te bir de isim verilmiştir. Polanyi Paradoksu adı verilen bu olgu birbirimizi anlatabileceğimizin bir sınırı olduğundan yola çıkar. O sebeple makinelere de tecrübe aktarımı konusundaki becerilerimizin de sınırlı olduğunu düşünebiliriz. İnsanlar eğer ki nasıl düşündüklerini makinelere anlatabilirlerse o zaman kendileri gibi hareket eden yapay zeka sistemleri kurabilirler.
Makine öğrenmesinin farklı boyutları vardır. Son yıllarda kaydedilmiş başarıların önemli bir kısmı tek bir kategoride yoğunlaşıyor. O da gözetimli öğrenme sistemleridir. Supervised learning denilen bu sistemlerde makinelere bir problemin doğru cevabını içinde barındıran çok sayıda örnek veriliyor. Söz konusu sistemde, makineye X olarak belirtilen girdiler verilip Y olarak adlandırılan çıktı setine ulaşması amaçlanıyor. Öbür taraftan insanların doğası ile kıyaslandığında; insanların gözetimli öğrenme sistemi yerine çok fazla veri olmadan öğrenmeyi başardıkları gözetimsiz öğrenme sistemi kullanarak öğrendikleri görülüyor. Bu nedenle gözetimsiz öğrenmenin geliştirilmesi ile çok daha önemli projelerin yapılabileceği görülebiliyor. Hatta bir akademisyen gözetimli öğrenme sistemlerini pastanın üzerindeki süse benzetirken gözetimsiz sistemleri de pastanın kendisine benzetiyor. Çünkü gözetimsiz öğrenme sistemleri kendi başlarına öğrenmeyi başarabiliyor.
Tüm bu olumlu gelişmeleri rağmen, yapay zeka kullanmanın bazı riskleri de mevcuttur. Makine öğrenmesi sistemlerinin anlaşılırlık düzeyi düşüktür. Yani insanlar bu sistemlerin bir karar verirken nasıl bir mantık süreci yürüttüğünü anlamakta zorluk çekerler. Örneğin makinenin işbaşvurusu yapan bir insanı neden seçtiğini veya neden reddettiğini bilemeyebiliyoruz. Aynı zamanda bir ilacı neden önerdiğini her zaman anlayamayabiliriz. Yukarıda bahsettiğimiz Polanyi Paradoksu'nun bu sefer tersini burada görüyoruz. Makineler de bize anlatabileceklerinden daha fazlasını biliyorlar. Bu durumda karşımızda üç tane risk var. Birincisi makinelerin tasarımcının niyetlerinden kaynaklanmayan ama sistemi eğitmek için sağlanan verilerden edindikleri gizli bir taraflılıkları olabilir. Örneğin sistem, geçmişte ilanlara başvurular arasından görüşmeye çağrılan insanları baz alarak, benzer insanları görüşmeye çağırabilir ve bu da ırk, cinsiyet veya etnik kökenler açısından taraflılıklar barındırabilir. İkinci risk makine öğrenmesi sisteminin hata yapması durumunda neyin ters gittiğini saptayıp düzeltmenin zor olmasıdır. Ortaya konulan çözüme giden süreç tasavvur edilemeyecek kadar detaylı olabilir.
Yapay zekadan anladığımız sadece kompleks istatistiksel sistemler değil basit ama güvenilir şirkete katkı sağlayan algoritmalar olmalıdır. Bu nedenle çalışanlarımızın yapay zekanın nerelerde önemli katma değerler sunacağını anlamaları gerekmektedir. Bunun için de asgari yapay zeka bilgisine sahip olmaları şarttır. Şirketler yapay zekadan en iyi şekilde faydalanmak istiyorlarsa, tüm çalışanların teknolojiyi kavraması için de yatırım yapmaları gerekiyor. Bir çalışanın makine öğrenmesini kavraması, kendi işindeki potansiyel uygulama alanlarını da fark etmesini sağlayabilir.
Şirketlerin yapay zeka teknolojisi tarafından çözülmesini asla isteyemeyeceği meseleler de olabilir. Örneğin yönetim kurulu toplantısında ne tartışılacağına karar verilmesi, performansı düşük bir personelin nasıl yönlendirilmesi gerektiği gibi konular yapay zekanın sınırlarının ötesinde görünmektedir.
Yapay zekanın çalışabilmesi için şirketin verilerinin gerçekten işe yarar nitelikte olması gerekmektedir. Bu anlamda verilerin zaman zaman gözden geçirilmesi, temizlenmesi gerekebilir. Verilerin yapay zeka modellerinde kullanılacak şekilde temin edilmesi de şirketlerin önem vermesi gereken noktalardan biridir.
Yapay zekaya adım atmak isteyen her şirketin nereden başlayacağını iyi bilmesi gerekmektedir. Bu anlamda ilk adım yapay zeka stratejisi oluşturmak olmalıdır. Bu strateji oluşturulduktan sonra da ilk aşamada hızlı kazanım sağlayacak bir proje seçilmelidir. Böylece şirkete yapay zekanın yapabilecekleri gösterilmelidir. Elbette yapay zeka projelerinin olumsuz sonuçları da olabilir. Daha önce bu projeleri yapan büyük şirketlerin bile önemli hatalar yaptığı gözlemlenmiştir. Bu nedenle yapılan hataların şirketin veya müşterilerin çok da fazla önemsemeyeceği alanlarda yapılması ilk projeler için önemlidir. O sebeple müşterilerin fark etmeyeceği süreçlerde bunların denenmesi önemlidir.
Son olarak da en çok tartışılan yapay zeka insanın yerini alacak mı konusuna değinmek istiyorum. İnsanların endişe ettikleri bu noktaya şu şekilde çözüm geliştirilebilir. Öncelikle iş süreçlerinin yeni baştan kurgulanması gerekmektedir. Çalışanların yeni şeyleri denemesi ve işe katılımın desteklenmesi sağlanmalıdır. Yapay zeka stratejisinin düzgün yönetilmesi, verilerin sorumluluk bilinciyle toplanması, ve işlerin yapay zekayı içerecek şekilde tasarlanması önemlidir. Yapay zeka ile birlikte makinelerin önemi artsa da, karşımıza çıkacak bir sonraki problem veya fırsatın ne olacağını belirleyenler toplumumuzda yine kilit rol oynamaya devam edeceklerdir. Bu anlamda girişimciler , inovasyon çalışanları, bilim insanları ve yaratıcılık yönü gelişmiş kişiler halen önemli olmaya devam edecektir.
Uzun bir özet olduğunun farkındayım ama kitabı okursanız daha değinmediğim birçok konu olduğunun farkına varacaksınız. Umarım yararlı olmuştur.
Gönderen Dr. Okan Acar zaman: 12:14 Hiç yorum yok:
Etiketler: AI, artificial intelligence, machine learning, makina öğrenmesi, makine öğrenmesi, yapay zeka, YZ