Yapay Zekâ ve İnsan Kalabilmek – Bölüm 1

Çömez yakınıyormuş: “Bize öyküler anlatıyorsun ama anlamlarını açmıyorsun.”

Usta yanıt vermiş: “Biri sana meyveyi çiğneyerek ikram etse hoşuna gider miydi?” Paul Brunton

Günümüz toplumlarında veri ve bilginin çokluğuna karşın bilgeliğe rastlamak zordur. Isaac Asimov’un bir zamanlar dediği gibi, “Şu anda toplumun en keder verici tarafı, bilimin bilgiyi, toplumun bir bölümünün bilgelik kazanmasından daha hızlı devşiriyor olmasıdır.”

Günümüzde veri bolluğu nedeniyle oluşacak tsunamide boğulmamak için ne aradığımızın ayırdında olmak önem kazanmaktadır. Bu yönüyle ünlü bilim insanı Michio Kaku’nun^[1] yaklaşımı konumuzla ne de güzel örtüşmekte: “Gelecek, yolumuzu açan, raylar üzerinde hızla ilerleyen büyük bir yük treni gibidir. Bu trenin arkasında, kendi laboratuvarlarında geleceği icat eden binlerce bilim insanının teri ve emeği vardır. Bu trenin düdüğünü duyabilirsiniz. Düdüğün günümüzde çağrıştırdığı ise: Yapay Zekâ, Biyoteknoloji, Nanoteknoloji ve Telekominasyon’dur”

İşte konumuz da tren düdüğünün ilk ve sıkça duyulan sesi olan “Yapay Zeka”dır. (YZ)

Gelişmekte olan bir Asya ülkesine 1960’larda danışmanlık hizmet veren Nobel ödüllü ekonomist Milton Friedman’ı büyük çaplı bir kamu projesi sahasına götürmüşler. Friedman manzarayı görünce şaşırmış: Bir sürü işçi ellerinde kürekle harıl harıl çalışmasına rağmen buldozer veya traktör gibi iş makineleri neredeyse hiç yokmuş. Sebebini sorduğunda yetkili memur, “Çünkü bu bir istihdam programı,” demiş. Friedman’ın nüktedan cevabı meşhurdur: “E, o zaman ellerine kürek yerine kaşık verseydiniz ya?”

Yapay zekâ ve biyoteknoloji, nanoteknoloj hâlâ yaşam radarımızda minik bir sinyalden ibaret olsa da çok yakında toplumlarımızı, ekonomilerimizi (ve tabii bedenlerimizi ve zihinlerimizi de) elden geçireceğinden ve kuvvetlice sarsacağından kimsenin şüphesi yoktur.[2]

Teknoloji gelecekteki bu durumu tek başına belirlemeyecek elbet. Yaşlanan nüfus, iklim değişimi ve kaynakların tükenmesi gibi diğer büyük sosyal ve çevresel zorluklarla iç içe geçecek. Korkutucu gerçek şu ki eğer gelişen teknolojiyi fark edip sonuçlarına ayak uyduramazsak, kendimizi farklı sorunların aynı anda kapımızı çaldığı bir gelecekte bulabiliriz.

Konumuzun ana teması “Yapay Zekâ” olunca, Rodney Brooks’un, “21.Yüzyılın İlk Yarısında Hayat ve Bilim” adlı bilimsel makalesinden çarpıcı bir bölümle başlamak da anlamlı gelmekte:^[3] “Müdürlüğünü yaptığım MIT Yapay Zekâ Laboratuvarı’nda, bu dönüşümün belirtilerini her gün görüyoruz. Eskiden silikon çipleri yaptığımız temiz odaları yıkıyoruz ve bunların yerine kurduğumuz ıslak laboratuvarlarda, bakteriyel robotlar yetiştirmek amacıyla programları derleyip DNA dizilişlerine ve bunları da uç uca ekleyerek genomlara çeviriyoruz. Otuz yılda varmak istediğimiz hedef, canlı sistemlerin genetik yapısı üzerinde ince bir denetim kurmak; böylece yetiştirilen bir ağacı keserek kerestesinden bir masa yapmak yerine, masanın kendisini yetiştireceğiz. Silikon ve çelik robotları monte etmeye alıştığımız laboratuvarları, silikon, çelik ve canlı hücrelerden robotlar monte ettiğimiz laboratuvarlara dönüştürmüş durumdayız. Elde ettiğimiz kas hücrelerini, sakat insan bedenlerine düzgünce takılacak protezlerin öncü biçimleri olan bu basit aygıtlarda erişim düzeneği olarak kullanmaktayız.”

Bu olağanüstü atılımlara karşın, geleceğimize yönelik olarak bazılarının tepkisi, “Ben çok yaşlıyım. Bunları öğrenemem. Sadece uzanacağım ve tren beni ezip geçecek.” şeklinde olur. Ancak, gençlerin, enerjiklerin ve heveslilerin tepkisi, “Beni bu trene alın! Bu tren benim geleceğimi temsil eder. Bu benim kaderim. Sürücü koltuğuna beni alın.” şeklindedir.

İşte insanda beyin denen kıymetli bir organın varlığının bilincinde olan ve bu organını gerektiği yer ve zamanda etkin kullanabilen ve “Beni de bu trene alın!” diyebilen bireylerin varlığı, toplumları geleceğe taşıyan itici güç olacaktır. Ama işin ilginci, insanlar genellikle bildiği şeylerin, gelinen son nokta olduğunu varsayma eğilimine girer ve zihinsel olarak güncel dünyasına sıkı sıkıya bağlanır. Örneğin: Büyükanne ve büyükbabalarımız gençken, kütüphanelerinin buluttaki sıfır ve birlere buharlaşacağını, kan dolaş1mlarına yeni genler enjekte edilerek tedavi olabileceklerini ya da dünyanın hangi köşesinde olurlarsa olsunlar, ceplerinde uzay uydularından gelen sinyaller arac1lığıyla vızıldayan küçük dikdörtgenlerle dolaşacaklarını düşünmemişlerdi.

T1pk1 onlar gibi bizim de çocuklarım1zın yıllar sonra kendi sürücüsüz arabalarına sahip olabileceklerini kurgulamamız kolay değil: Altı yaşındaki çocuğunuz okula kendi kendine gidiyor. Onu arabaya yerleştirip el sallıyorsunuz, o kadar. Bu arada, acil durumda kendi sürücüsüz arabanız da bir ambulansa dönüşebiliyor. Kalbiniz düzensiz atmaya başlarsa arabadaki yerleşik biyolojik izleme ayg1tı algılayıp sizi hastaneye yönlendirebiliyor. Ayrıca arabadaki tek kişi de olmayabilirsiniz. Sürücüsüz bir araba sizi bir yerden alabilir ve siz bir sonraki hedefinize yol alırken kendinize bir manikür-pedikür ya da diş randevusu alabilirsiniz. Ve işyerleri de tümüyle mobil olabilir. Bir araba, sürücüsüz olarak tam anlamıyla işlev gördükten sonra ne öne bakan koltuklara ne de direksiyona gerek olacaktır. Pekâlâ, koltuğu kanepesi olan bir oturma odasına da benzeyebilir, bir jakuziye de.

Geleceği hayal etmede yaşadığımız zorluk, türümüze özgü yaratıcılık dalgasını durduracak etken gibi görünebilir ilk bakışta. Ama dalga büyüyerek ilerler çünkü sanat ve bilim, bizi henüz icat etmediğimiz dünyanın sınırlarını zorlamaya iter. Bu sınır, hava geçirmez, kapalı bir dünya değildir bizimkisi; geleceği içeri sızdıran delikli sınırlara sahiptir. Bu şekilde şimdinin gerçekliğine ilişkin kavrayışımızı, bir sonraki gerçekliğe ilişkin kurgularımızla dengede tutarız. Bak1şlarımızı sürekli olarak bugünün çitlerinin ötesine kilitleyip yarının görüntüsüne ulaşmaya çalışırız. Bu nedenle de çocuklarımızda yaratıcılığın gelişmesini sağlamazsak türümüzü benzersiz kılan özellikten tam anlamıyla yararlanamayız ve bunun için de hayal güçlerimize yatırım yapmak zorundayız.

İnsan zaten eksik, zavallı ve çaresiz bir canlıdır. Ömrümüz hep bir tamamlanma ihtiyacı ve bunun arayışı ile geçip duruyor. Beynimizdeki “ilkel beyin bölgesi” olan limbik sistemin içinde nükleus akumbens isimli 2 adet beyin çekirdeği yer alır. Nükleus akumbens isimli çekirdek şu duyguların oluşum ve devamında aktif rol almaktadır; Zevk, bağımlılık, ödül ve motivasyon sistemleri. İşte tam bu noktada devreye nörobilim giriyor ve şu bilimsel veriyi bize sunuyor: Dijital oyun bağımlılığında, aynen uyuşturucu bağımlılığında olduğu gibi, nükleus akumbens beyin bölgesi aktif durumdadır. Yani basitçe şunu söylemeliyiz, odasında masada ya da koltuğa uzanmış şekilde bilgisayar oyunu oynayan, elinde akıllı telefonu ya da tableti ile sosyal medyada gezinen çocuğumuzun beyni, uyuşturucu almış bir beyin ile benzer etkiye maruz kalmaktadır. Dijital bağımlılık etkisi ve önleme çabalarını gelin bir de bu cihazları ve teknolojileri üreten, geliştiren kişilerden dinleyelim:

Bill Gates: Çocuklarına 14 yaşına gelene kadar akıllı telefon almalarına izin vermedi.

Steve Jobs: Nick Bilton isimli muhabirle yaptığı röportajda, evde çocuklarına dijital teknolojiyi maksimum ölçüde sınırladıklarını söylüyordu. Son tahlilde işin doğrusu, “her şeyin azı karar, çoğu zarar” diye güzel bir Anadolu özdeyişimizi hatırlatmakta bize.

Jack Ma (Alibaba CEO & Kurucusu): Akıllı yapay zekâ robotlar ile rekabet edecek çocuklar yetiştirmek için odaklandığımız noktaları iyi tespit etmeliyiz. Zira robotlar ve bilgisayar programları daha akıllı ve yorulmuyorlar, hiçbir beklentileri ve duyguları olmadan, durmaksızın çalışıyor olacaklar. Geleceğin dünyasını ancak şunları çocuklarımıza kazandırırsak doğru yönetmiş oluruz: inanç, değerler, bağımsız düşünme, takım çalışması, başkalarını önemsemek. İşte tüm bunlar insani becerilerdir ve yapay zekâ bunları uygulayamaz. [4] Böyle bir “giriş” açılımından sonra konuyla doğrudan ilgili temel kavramlara göz atmanın sırası…

KAVRAMSAL AÇILIM

“Dünya, nereye gittiklerini bilenlere aittir.” Annick Geille

Yaşam ve Aşamaları

Yaşam: Kendi karmaşıklığını sürdürebilen ve kendisini kopyalayabilen süreçtir.

Yaşamın üç aşaması: Biyolojik evrim, kültürel evrim ve teknolojik evrimdir. Bunlar:[5]

Yaşam 1.0: Yaşamı boyunca ne yazılımını ne de donanımını tasarlayabilir: İkisi de DNA’sı tarafından belirlenir ve yalnızca evrim yoluyla pek çok nesil sonrasında değişebilir.

Yaşam 2.0: Yazılımının büyük bir kısmını yeniden tasarlayabilir: İnsanlar karmaşık yeni yetiler kazanırlar. Örneğin: dil, spor ve meslek ve dünya görüşleri ile hedeflerini güncelleyebilirler.

Yaşam 3.0: Henüz Dünya üzerinde yer almayan, yalnızca yazılımı değil, donanımını da nesiller boyunca yavaşça değişmesini beklemeden yeniden tasarlayabilir.

Özetle: Yaşam 1.0 yaklaşık dört milyar yıl önce geldi. Yaşam 2.0 (biz insanlar) ise yaklaşık yüz bin yıl önce var ve pek çok YZ araştırmacısı YZ’daki gelişmelerle birlikte, Yaşam 3.0′ın önümüzdeki yüzyıl içerisinde, hatta belki de bizim yaşam süremiz içinde gelebileceğini düşünüyorlar.

İnsan DNA’mızdaki bilgi son elli bin yılda pek ciddi biçimde evrilmese de beyinlerimizde, kitaplarda ve bilgisayarlarda kolektif olarak depolanan bilgi patlama yapmıştır. Sofistike konuşma dilleriyle iletişim kurmamıza fırsat tanıyan bir yazılım modülü yükleyerek, bir insanın beyninde depolanan en faydalı bilgilerin beyinlere kopyalanabilmesini ve orijinal beyin öldükten sonra bile varlığını sürdürmesini yönünde çalışmalar sona yaklaşmaktadır.

Okuma yazmamızı mümkün kılan bir yazılım modülü yükleyerek, insanların ezberleyebileceğinden çok daha fazla bilgiyi depolayıp paylaşabilir hale gelmekteyiz. Teknoloji üretebilme kabiliyetine sahip beyin yazılımları geliştirerek (Örneğin: bilim ve mühendislik üzerine araştırmalar yaparak), dünyadaki çoğu bilginin dünyadaki çoğu insan tarafından bir tıkla ulaşılabilir olması sağlanabilmekte. Bu esneklik ise Yaşam 2.0‘ın dünyaya hükmetmesinin yolunu açmaktadır.

Endüstri 1.0 -Endüstri 5.0

Birinci sanayi devriminden, yani buhar makinesının kullanılmaya başlanmasından ve 18. yüzyıldaki mekanikleşmeden sonra, 20. yüzyılda seri üretimle ikinci ve geçtiğiniz yıllarda da elektronik ve bilgisayar teknolojisinin yoğun olarak kullanılmaya başlaması sonucunda üretimin otomatikleşmesiyle üçüncü sanayi devrimi gerçekleşmişti. Şimdiyse fabrikalarda dördüncü bir devrim yaşanıyor. Ama uzmanların çoğu bunun hızlı bir devrimden çok, önümüzdeki on ila yirmi yıla yayılacak bir evrim olduğu konusunda birleşiyor.

Dünyanın en zeki insanları arasında gösterilen 67 yaşındaki Japon asıllı Amerikalı fütürist bilim adamı Michio Kaku, zenginliğin bilim ve teknolojiden geldiğini açıklarken, her 80 yılda yeni bir inovasyon dalgası oluştuğunu ifade etmekte:

1. İlk Dalga’nın buhar makinesinin icadıyla,
2. İkinci Dalga’nın elektrik ve otomobille,
3. Üçüncü Dalga’nın ise ileri teknoloji, bilgisayarlar, uydular, lazerler, telekomünikasyon ve internetle olduğunu, ancak bunun sürdürebilir olmayan bir zenginlik yarattığını ifade etti.
4. Dördüncü Dalga’nın ise biyoteknoloji, yapay zekâ ve nano-teknolojinin gelişmesiyle tüm endüstrilerin tek tek dijitalleşeceğini söyledi.

Kısaca bu devrimlerin tarihsel arka planına göz attığımızda:

Endüstri 1.0/ Birinci sanayi devrimi: 18’inci yüzyıl sonlarında gerçekleştiğinde, bu devrimi tetikleyen husus, buhar enerjisi ve buhar enerjisi ile çalışan makinalardı.

Endüstri 2.0/İkinci sanayi devrimi: Elektriğin keşfi ve güç kaynağı olarak kullanılması dönemidir. Elektrik, Endüstri 2.0 kavramını ortaya çıkarttığından, elektrik kaynaklı seri üretim de böylece büyük bir ivme kazandı.

Endüstri 3.0/Üçüncü sanayi devrimi: 1970’li yıllarda ortaya çıktı. Dijital, elektronik sistemler ve bilişim sistemlerinin sektöre hâkim olmaya başlaması süreci olup, elektrik yerini elektroniğe bıraktı. Buna yazılım destekli üretimlerin ortaya çıkması da diyebiliriz. Bilgisayar üretimle birleşince seri üretim bu sefer çok daha fazla bir ivme kazandı. Her ne kadar zamanla makineleşme artsa da insan gücüne her zaman ihtiyaç duyuldu.

Endüstri 4.0: 2010 yılında başlayan bir devrimdir. Sanayinin daha fazla dijitalleşmesi adına yüksek teknolojiyi devreye sokması üzerine insan gücü önemini yitirmeye başladı. Teknolojik bütünlüğün değer zincirini oluşturan tüm halkalarla uyum içinde birleşimidir bu dönem. Almanya ve başka birçok ülkede bu trende “Endüstri 4.0” adı verilirken, ABD’de ise bu kavram yerine “Endüstriyel Internet”, “Dijital Şirketler” ya da “Akıllı Fabrikalar” kavramları kullanılmaktadır.

Bu dönemde, siber, fiziksel sistemler devreye girdi. Nesnelerin interneti kavramı fabrikalarda kullanılmaya başladı. Mobilleşme, nesnelerin interneti sayesinde büyük önem kazandı. Akıllı yüzükler, akıllı saatler, akıllı bileklikler üretilmeye başlandı. Herhangi bir nesneye internet erişimi sağlanmasıyla akıllı nesneler ortaya çıktı. Bu fiziksel sistemler sayesinde fabrikaların yönetimi fazlasıyla kolaylaştı. Enerji tüketimi azaldı, verimlilik arttı. Sadece fabrikalar değil, en basit haliyle evlerimiz bile minik bir teknoloji üssüne dönüşmektedir. Bugüne kadar sanayide kullanılan üç boyutlu yazıcılar bile rahatlıkla çok yakında evlerimize dâhil olacaktır.

Endüstri 4.0 hangi teknolojilerden yararlanıyor?

• Siber Fiziki Sistemler
• Yatay/Dikey Entegrasyon
• Akıllı Robotlar
• Nesnelerin İnterneti
• Siber Güvenlik
• Büyük Veri

Endüstri 5.0 (Toplum 5.0): Bu kavram, Japonlar tarafından ortaya atılan bir kavramdır. “Süper akıllı toplum” süreci olarak da adlandırılmaktadır. Toplum odaklı insansız teknolojilerin uygulanacağı dönem olup, robotlar fabrika içerisinde insan kolunun yapabileceği hemen hemen her hareketi yapabiliyor. Birbirleriyle iletişim kurabiliyor, elde ettikleri verileri anlık olarak bulut sistemine kaydedebiliyorlar ve böylece yöneticiler tarafından veriler anlık olarak kolaylıkla incelenebiliyor.

Fabrikayı ise küçük bir insan grubu yönetiyor. Toplum 5.0 da insansı robotlar günler geçtikçe gelişiyorlar. Bu da robotların herhangi bir bölge sınırlandırılması olmadan herhangi bir yerde duran nesneyi alıp, kullanabilmesini sağlayacaktır. Hem üretim robotlarının fonksiyonları genişleyecek hem de onları tamir edebilecek, yeniden programlayabilecek, kontrol edebilecek olan robotlarda yapılmış olacak. Robotların nerdeyse hepsi online, buluta veri yüklüyor ve kendileri arasında iletişim kuruyor olacak.

Sonuçta 5.0 üretim şekli; işsizliğe, çevre sorunlarına, insanın teknolojiden olumsuz etkilenmesine karşı düşünülmüş bir sistem olup, ayrıntıları netleştirilmemiş ama insanın üretimdeki rolünün tasarımın ötesinde robotların başaramadıkları yaratıcılık olacağı anlaşılabilir. Endüstri 5.0’a kısaca insan için insansız üretim diyebiliriz.

Son tahlilde bu parametreleri kısaca özetlemek gerekirse:

• Endüstri 1.0, buharlı makineler devrimi,
• Endüstri 2.0, elektronik makineler devrimi,
• Endüstri 3.0 bilgisayarlı makineler devri, yani dijital üretim,
• Endüstri 4.0 insanlara ihtiyaç duymayan, robotlarla yapılan siber üretim,
• Endüstri 5.0 ise robotla insanların uyum sağladığı, birlikte çalıştıkları üretim.

Yapay Zekâ (YZ/AI)

“Zekâ”, kısaca, verileri kullanarak problem çözme becerisidir. Diğer bir söylemle zekâ: Bilişsel zorlukları çözebilme, eylemleri planlama ve değişen koşullarla başa çıkabilme yeteneğidir. Ancak zekâ kavramı sadece insana özgü bir beceri değildir. Başta primatlar olmak üzere, köpek, yunus, balina gibi birçok memelide, hatta bazı kuş cinslerinde ve ahtapotlarda bile şaşırtıcı seviyelerde zekâ emareleri görürüz.

Akıl ise, ilgisiz görünen kavram ve bileşenler arasında bağ kurarak bunları bütüncül bir öykünün parçası yapabilme becerisidir.

Yapay Zekâ (YZ/AI) (Oxford Dictionary): Görsel algı, konuşma tanıma, karar verme ve diller arası çeviri gibi normalde insan zekâsı gerektiren görevleri gerçekleştirebilen bilgisayar sistemlerinin teorisi ve gelişimidir.

Kavram olarak YZ, insanlarda zekâ ile ilgili zihinsel fonksiyonları bilgisayar modelleri yardımıyla inceleyip formül haline getirmeyi ve bunları yapay sistemlere uygulamayı amaçlayan araştırma alanıdır.

Daha geniş bir tanıma göre ise YZ: Herhangi bir canlı organizmadan faydalanmaksızın, tamamen yapay araçlar ile oluşturulan, insan gibi davranışlar ve hareketler sergileyebilen makinelerin geliştirilmesi teknolojisinin genel adıdır.

MIT araştırma grubunda Yapay Zekâ ile ilgili çalışmaların öncüsü olan Manvin Minsky ise YZ’nın “hareket eden bir ufuk” gibi olduğunu ifade etmektedir.

YZ fikri yüzlerce yıl öncesine uzanır. Bazı Çin, Mısır ve Yunan efsanelerinde robotların varlığı anlatılır. Abbasiler döneminin tanınmış kimyacısı El-Cabir’in de akıllı robotlar yaptığını anlatan kaynaklar var. El-Cezari’nin 1200’lerin başında yazdığı kitapta, detaylı çizimlerini verdiği mekanik saatlerde küçük robotlar vardı. Bu mekanik robotlar el ve kollarını oynatıp müzik çalabilmekteydi.

YZ’nın hayatımıza girmeye başladığı ilk durak İkinci Dünya Savaşı yıllarıdır. 2.Dünya Savaşı yıllarında bilgisayar bilimcisi olan Alan Turing, Nazi Almanya’sı ile Müttefik Kuvvetleri’nin birbirlerine güvenli bir şekilde mesaj göndermeleri ve yapacakları saldırıları planlamaları için kullanılan bir iletişim şekli olan ve o zamanlar kırılması neredeyse imkânsız olan Enigma kodunu kırmaya çalıştı.

Alan Turing, bu Enigma Kodunu kırmak için bir makine icat etti. Bu makine zeki bir makineydi ve sonunda kodu kırmayı başardı. Bu başarıdan sonraki yıllarda artık bilgisayar teknolojisi askeri ve bilimsel çalışmalarda kullanılmaya başlandı.

YZ kavramı, 1956 yılında Amerikan bilim insanı John McCarty, New Hamshire’daki Dartmouth College’da verdiği konferansın başlığını bu şekilde belirleyince bir hayli yaygınlaştı ve literatüre de girmiş oldu. İşte “yapay zekâ” kavram1nı bulan ve şu saptamay1 yapan John McCarthy’nin sözlerini bu safhada anmak gerekecek: “Bir şey işlemeye başladığı andan itibaren artık yapay zekâ olmaktan çıkar.”

Yapay zekâ konusu üç ana kategori üzerinden ele alınmaktadır. Bunlar:

• Birinci kategori: Dar Yapay Zekâ- “A.N.I.” (Artificial Narrow Intelligence): Yapay zekânın en alt seviyesidir, birçok video oyununda ve altyapıda bulunur.

• İkinci kategori: Genel Yapay Zekâ (GYZ)- “G.I” (Artificial General Intelligence): Tamamen insanlar gibi düşünüp karar alabilen ve günlük işleri yapabilen yapay zekâ seviyesidir.
• Üçüncü kategori: Süper Yapay Zekâ (SYZ)-“S.I.” (Artificial Super Intelligence): Makinelerin insanlardan daha zeki olacağı bir seviyedir. Araştırmacılar, bu noktaya ulaşılmasından oldukça korkmalarına rağmen, bunu arzu etmiyor da değiller.

Bu kategorilere kısaca göz atarsak: [6]

Dar yapay zekâ: Aynı zamanda, zayıf yapay zekâ olarak da bilinir ve hava durumu tahmini yapmak, satranç, go gibi zekâ oyunları oynamak, bir müzik veya resim eseri yaratmak gibi spesifik bir veri tabanı üzerinden tek bir fonksiyon icra etmek üzere programlanmış olup, Google Assistant, Google Translate, Siri ve benzeri vasıtalar ile hayatımıza girmiş sistemlerle örneklendirebileceğimiz bir algoritma sistemidir.

Genel Yapay Zekâ (GYZ): Bir insanın gösterebileceği tüm zekâ belirtilerini göstererek, görüntüde bir insandan beklenebilecek duygusal ve mantıki tepkileri verebilir. Bu onları bir insan veya bir organizma yapmamakla birlikte, dışarıdan özellikle fiziksel olarak karşı karşıya olunmayan mesafeli hallerde muhatabımızın bir insan olduğu zannı uyandırır. Halen genel yapay zekâ dünyada bulunmamaktadır.

Gelişmiş yapay zekâ konusunda yeni bir kitap yazan James Barrat, dar yapay zekâ yerine insanınkine benzer yapay zekâ üzerine araştırma yapan yaklaşık 200 araştırmacıyla bir anket yapmış. Bu alana “Yapay Genel Zekâ” deniyor.[7] Barrat bilgisayar bilimcilere yapay genel zekânın ne zaman mümkün olacağ1 sorusunu sorarak dört şık sunmuş. Cevaplara göre %42’si düşünen bir makinenin 2030’da mümkün olacağına inanıyor, %25’ine göre bu tarih 2050, %20’sine göreyse 2100. İçlerinde bunun asla olmayacağına inananların oranı %2. Hatta bazı kat1ltmc1lar daha bile erken bir tarihin, örneğin 2020’nin seçenekler arasına alınmasının doğru olacağı yönünde yorum yazmışlar.

Bu alanda yine bir araştırma sonucu tahmin vermek gerekirse: Nils Nelson arama, planlama, bilgi temsili ve robotikle alakalı sorunlarla boğuştuğu uzun ve verimli bir kariyere sahiptir; yapay zekâ ile ilgili ders kitapları yazmıştır ve yakın zaman önce bu alanda yazılmış en kapsamlı tarih eserini tamamlamıştır. İnsan Düzeyinde Makine Zekâsının (HLMI) ne zaman geleceği tahmin ettiği sorulduğunda, şu görüşü ileri sürer:

• %10 şans: 2030
• %50 şans: 2050
• %90 şans: 2100

Ancak alandaki bazı isimler daha emin konuşmakta ve HLMI’nın 2020-2040 arasında bir dönem geleceğine, bir başka kesim ise asla gelmeyeceğine ya da çok uzak tarihte geleceğine inanmaktadır.

Süper Yapay Zekâ (SYZ): Yaratıcılıktan, strateji geliştirmeye, genel problem çözme yeteneğine kadar istisnasız her alanda insanın makine tarafından geride bırakıldığı bir durum olarak tanımlanabilir. Diğer bir söylemle süper yapay zekâ”, bir insan zekâsının yapabileceği her şeyi yapan ama çok daha h1zl1 yapan bir sistemdir. Burada “çok daha” derken “birçok farklı büyüklük düzeyinde” gibi bir şey kastedilmektedir.

Süper Yapay Zekânın Biçimleri: Burada süper yapay zekâyı üç bölüme ayırabiliriz:[8]

1. Hızlı süper zekâ,
2. Kolektif süper zekâ,
3. Nitelikli süper zekâ.

Hızlı Süper Zekâ: Tıpkı insan zihni gibi, bir zekâdır, ama daha hızlıdır. Süper zekânın kavramsal açıdan analiz edilmesinin en kolay olan biçimidir. Hızlı süper zekânın en basit örneği hızlı donanımda çalışan bir tüm beyin emülasyonu olacaktır. Bir biyolojik beyine kıyasla on bin kat daha hızlı çalışan bir emülasyon, bir kitabı birkaç saniyede okuyup öğleden sonra doktora tezi yazabilecektir. Bir milyonluk bir hız farkı olduğundaysa, emülasyon beyin bin y1lda yap1lacak bir entelektüel faaliyeti bir çalışma gününe sığdırır.

Kolektif süper zekâ: Çok sayıda küçük zekanın toplanmasıyla üstün performansa ulaşan bir sistemdir. Bu sistemin birçok farklı genel alandaki genel performansı mevcut bilişsel sistemlerin hepsinden katbekat üstündür. Bu tanım kolektif açıdan daha zeki toplumun daha bilge olduğunu ima etmez. Bilgeliği, önemli şeyleri kabaca doğru algılama yeteneği diye düşünebiliriz.

Nitelikli süper zekâ: En azından bir insan zihni kadar hızlı ve niteliksel açıdan çok daha akıllı bir sistemdir. Tüm pratik amaçlar açısından değerlendirildiğinde hızlı süper zekânın ve kolektif süper zekânın doğrudan kavrama gücünün ötesinde olan problemleri kavrayıp çözebilen zekâ türüdür.

Yukarıda açıklanan (Dar-Genel-Süper) yapay zekâ türleri arasında bir değerlendirmenin sırası…

Cambridge Üniversite’sinden fizikçi Stephen Hawking, 2014 Mayıs’ında hızla gelişen yapay zekânın tehlikelerine karşı alarm zilini çalmak üzere bir yaz1 kaleme aldı.

The Independent gazetesinde çıkan yazıda Hawking’in dışında MIT’de fizikçi olan Max Tegmark, Nobel ödüllü Frank Wilczek ve California Üniversite’sinden bilgisayar bilimci Stuart Russell gibi isimlerin de imzası vardı. Bu yazıda, gerçek anlamda düşünme becerisine sahip bir bilgisayarın neler yapabileceği yönündeydi. Şöyle ki: “insanlık tarihindeki en büyük olay olur” du. İnsandan daha zeki bir bilgisayar “para piyasalarından zengin olabilir, keşifleri araştırmacılardan daha hızlı yapabilir, insanları politikacılardan daha iyi manipüle edebilir, nasıl çal1şt1ğını bile anlamadığımız silahlar geliştirebilirdi.”

Tüm teknolojiler, örneğin: kutu taşıyan, hamburger yapan, müzik besteleyen, rapor yazan veya borsada işlem yapan makineler “özel” veya “dar” olarak sınıflandırılan bir yapay zekâ kullanırlar. Nitekim makine zekâsının bugüne kadarki en etkileyici gösterisi olarak niteleyebileceğimiz IBM’in Watson’1 bile insanlardaki gibi bir genel zekânın yanına dahi yaklaşamaz. Hatta bilim-kurgu dünyasının dışındaki, gerçek hayatta herhangi bir kullanım alanı olan tüm yapay zekâlar dar yapay zekâdır denilebilir.

Texas Tech Üniversitesi’nde evrimsel robotik üzerine doktora yapan Çağrı Mert Bakırcı, “YZ çok hızlı büyüyen bir saha olduğu halde, neden sürekli duraklama dönemleri geçiriyor?” sorusuna şöyle yanıt vermekte: “İşlemcilerin (bilgisayar beyinlerinin) kısıtlı olması, maliyet, kuantum mekaniğindeki bilinmeyenler gibi çok çeşitli sorunlar var ama bunları bir bir aşıyoruz ve aştıkça, robotlarımız da zekileşiyor. Ancak, yapay zekâyı sadece robot, yani fiziksel bir canlıya benzer bir yapı olarak düşünmemek gerek! Yapay zekâ illa bir robota yüklenmek zorunda değil. Sadece bir yazılım da olabilir. Ve şimdiden söyleyeyim: Yapay zekâda çığır açacak, devrim yaratacak buluşları ilk etapta yürüyen, koşan, insana benzeyen robotlardan beklemeyin. Bu, sıradan bir bilgisayar yazılımı (bir oyun) gibi gözüken çalışmalardan gelecek.”

Joseph Sirosh, Microsoft’ta Teknolojiden Sorumlu Başkan iken kendisiyle yapılan bir söyleşide, YZ’nın en sevdiği tanımının “Doğal aptallığın karşıtı” olduğunu belirtiyor. Bu tanım, bizleri gülümsettiği kadar düşündürmektedir. O, aslında, yaptıkları işin yalnızca veri derlemek olduğunu, bunun da bizlerde, insan benzeri yetenek algısı oluşturduğunu söylüyor. Bu nedenle, henüz hedefe uzak olduğumuzu düşünüyor. Her şeyin hâlihazırda veriye dönüştüğü bu ortamda, zeki görünmenin zorluğu sorununu gündeme getirerek de şöyle demekte: “En ufak canlılar bile, anlık tepkilerinde, ne yapılacağını bildiklerini ortaya koyarlar. Bu anlamda bir karıncanın becerilerine bile ulaşamadık. Sinir sistemimizin eşdeğerini simüle edecek hesaplama gücümüz var ama karıncalar nasıl yön bulurlar, değişken çevre koşullarında nasıl hayatta kalırlar bunu hâlâ bilmiyoruz. YZ ile insanları güçlü kılıyoruz, buna yardımcı zekâ dense daha doğru olur kanısındayım.”

Sirosh çok önemli bir noktaya daha değinmekte, YZ’dan insan gibi davranmasını bekliyoruz ama “bütünlüğe doğru” yapılan hamleleri henüz bizler bilmiyoruz sorunsalını masaya yatırmaktadır. Söyleşiyi yapan muhabir de “Ama siz Microsoft’un Teknolojiden Sorumlu Başkanısınız!” diyor hayretle.[9]

Yapay zekâ araştırmacıları genel yapay zekâya geçiş yapabilirse, makinelerin tamı tamına insan zekâsında olması için bir neden yok. GYZ bir kez başarıldıktan sonra, Moore Yasası gereği bir süre sonra insandan daha zeki bilgisayarlar yapılacaktır. Ve düşünebilen bir makine, bilgisayarların şu anda sahip olduğu avantajların hepsine yine sahip olacak, bizim için algılanamaz hızlarda işlem yap1p bilgilere erişebilecektir.

Bir de bakmışız, gezegenimizi hiç ummadığımız, yabancı, hem de bizimkinden daha üstün bir zekâ türüyle paylaşıyoruz…Ve bu daha işin başlang1c1 olur.

Yapay zekâ uzmanları arasındaki yaygın kanıya göre, böyle bir sistem bir süre sonra kendini de geliştirmeye başlar, tasarımını geliştirir, yazılımını baştan yazar, belki de evrimsel programlama tekniklerini kullanarak kendinin daha üstün bir versiyonunu yaratır. Tabii aynı süreç bir sonraki versiyonda da tekrarlanabilir. Böylece her revizyonda sistem daha zeki, daha becerikli hale gelir. Döngü hızlandıkça yaşanacak “zekâ patlaması” nın sonucunda öyle bir makine ortaya çıkar ki, en zeki insandan bile binlerce, belki milyonlarca kat daha zeki olur. Hawking ve arkadaşlarının deyişiyle, “bu tarihteki en büyük olay olur”. Böyle bir zekâ patlaması yaşanırsa, sırf ekonomi için değil, bütün uygarlığımız için yıkıcı sonuçları olabilir. Fütürist ve mucit Ray Kurzweil’in sözleriyle, “tarihin kumaşını yırtar” ve bu da “Tekillik” olarak adlandırılan olayı veya çağı başlatabilir. Peki, tekillik nedir?

Tekillik (Singularity)

“Bazen bilim insanları kendini yaptığına o kadar kaptırıyor ki yaptıkları şeyin nereye varacağını iyi düşünemiyorlar. İnsanların gelecekte makinelerin yanında antika kalmasını istemiyorsak biyolojik zekâ ile makine zekâsını birleştirmenin bir yolunu bulmalıyız.” Elon Musk

Tekillik (Zekâ patlaması): Bu sözcüğü, gelecekte yapay zekânın insan zekâsının ötesine geçerek, uygarlığı ve insan doğasını radikal bir biçimde değiştireceğine inanılan nokta olarak ifade edebiliriz.

Tekillik genel ifade ile bir süreçtir. Bir şey bir noktadan başlar giderek hızlanır, ilerler ve artık daha fazla ilerleyemeyeceği bir noktaya vararak başlangıç konumuna geri döner. Spiral bunun en güzel örneğidir.

Bir başka örnek bilgi üzerinedir. “Teknolojik Tekillik” ifadesi bunu anlatır. Edindiğimiz bilgi ve meydana getirdiğimiz teknoloji giderek artan bir hızla gelişiyor. Elektriğin keşfi ve ticarileşmesinden sadece 70 yıl sonra Ay’a insanlı yolculuk yapılması ya da en azından uzaya çıkılmış olması kuşkusuz akıl almaz bir hızdır.

Mars’ta koloni kurma projelerinin hayata geçmekte olduğu günümüzden 60-70 yıl öncesinde Mars’ta kolonileşme üzerine bilim kurgu romanlarının yazılmış olması ise bilginin teknolojiden ne kadar daha hızlı olduğunu bize gösteriyor. Peki, bu hızlanma yavaşlayacak ya da duracak mı? Hayır… Giderek artan bir hızla evren üzerine edindiğimiz somut bilgiler çoğalıyor ve teknolojimiz gelişiyor. Peki, nedir bu “Teknolojik Tekillik”?

Teknolojik Tekillik, gelecekte süper zekâlı makinelerin yaratılacağının varsayılmasıdır. Süper zekâ, insanlar için mümkün olanın çok ötesinde, teknolojik anlamda oluşturulmuş bir bilişsel kapasite olarak tanımlanabilir. Eğer Teknolojik Tekillik ortaya çıkarsa; teknolojinin, sonuçlarını öngöremeyeceğimiz veya kontrol edemeyeceğimiz bir evreye geçeceği ve süper zekânın yoksulluk, hastalık ve ölüm de dâhil olmak üzere insani sorunlara uygulanmasıyla dünyamızın tanınmayacak bir şekilde değişeceği varsayılmaktadır. Bu terim, aslında fizikten ödünç alınmıştır. Fizik bağlamında “tekillik” bilinen fiziksel yasalarının uygulan(a)madığı noktadır.

Astrofizikte ise tekillik, bir kara deliğin içindeki, fizik kurallarının işlemez olduğu noktaya verilen isimdir. Kara deliğin sınırlarında, bir başka deyişle “olay ufku” nda, kütle çekim kuvveti o kadar fazladır ki ışık bile bu çekimden kurtulamaz.

Tekillik terimini teknolojinin gelecekte yol açacağ1 bir olay ilk kullanan kişinin bilgisayarın öncüsü John von Neumann olduğu kabul edilir. 1950’lerde von Neumann şöyle demiştir:

“Gittikçe hızlanan gelişmeler, ırkımızın tarihinde benzeri olmayan bir tekillik noktasına doğru ilerlediğimiz izlenimini veriyor. Bu öyle bir nokta ki, sonrasında insan işleri bildiğimiz anlamıyla devam edemeyecek.”

Sonraları “tekillik” terimini bilimkurgu yazarı Vernor Vinge, 1980’lerde kullanmıştır. Vinge bu kelimeden, İngiliz matematikçi I.J. Goodin’in süper zeki makinelerin ortaya çıkmasıyla beliren “zekâ patlaması” kavramını betimlemek için yararlanmıştır. Daha sonra da meşaleyi Ray Kurzweil devraldı ve 2005’te konuyla ilgili kitabını yay1mlad1: İnsanlık 2.0- (The Singularity is Near). Günümüzde tekillik fikrinin baş vaizi haline gelen Kurzweil, Vinge’den farkl1 olarak, olay ufkunun ötesindeki geleceğin ayrıntılı bir tasvirini yapmaktan çekinmiyor. Söylediğine göre ilk gerçek anlamda zeki makine 2020’lerin sonunda inşa edilecek. Tekillikse 2045 dolaylarında gerçekleşecek. Bunun da ötesinde, örneğin mezarından DNA örneği alarak babasını hayata döndürmek ve fütürist nanoteknolojiyle bedenini yeniden oluşturmak istiyor. Kurzweil’in tahminlerine göre günün birinde hepimiz makinelerle birleşeceğiz. İnsanlar zekâyı kat kat arttıran beyin implantlarıyla kendilerini geliştirecekler. Dahası, tekillikten sonra da teknolojiyi anlamak ve kontrol ermek istiyorsak, bu türden bir zihinsel terfi adeta mecburi olacak. Bu birleşim sayesinde fiziksel olarak ölümsüzlük yani sonsuz hayat bile mümkün olabilir. Bu fikrin temelinde Kurzweil’in insanları bilgisayar programlarına benzetmesi yatıyor ve konuyu şu şekilde açıklıyor: “Her insanın içerisinde bir genetik kod bulunur (DNA). Sizinle ilgili tüm bilgiler bu kodlarda yazar. Dokuların yaşlanmasına neden olan bazı etkenler vardır. Bu etkenler, belirli bir maddenin eksik ya da fazla olmasından kaynaklanabilir. Eğer eksiklikleri kapatmak için, yeterli desteği vücudunuza sağlarsanız, o zaman yaşlanmayı durdurabilirsiniz.”

Kurzweil’in kitabında gerçekleşecek olaylar ile ilgili genel tahminleri şu şekilde:

Nanorobotlar, vücuda girip kanser tümörlerini, mikropları, virüsleri yok edecek, kanda pıhtılaşmayı çözecek.

5.26 trilyon adet mikron ölçüsünde makine kullanılıp, yapay alyuvar hücreleriyle laboratuvarda kan üretilebilecek.

Nanomedikal cihazlar, zarar görmüş kemik ve eklemleri, hastalıklı iç organları tespit edip iyileştirecek. İz bırakmadan ameliyatlar yapılacak.

Nanoteknoloji sayesinde beynimizin kapasitesi artacak ve birçok bilgi yüklenebilecek. Örneğin bir binaya baktığımızda gözümüzün önüne bu binayla ilgili tüm bilgiler gelecek.

Fotoğraf ve resimler direkt olarak retinalarımıza kaydedilecek.

Nanoteknoloji sayesinde dünyadaki enerji açığı kapanacak. Bugünkü büyük Güneş panellerinin yaptığı işi çok daha ucuza çalışan ve kolaylıkla kullanılabilen mini paneller yapacak.

Klonloma sayesinde fabrikalarda hayvan olmadan et üretilecek ve açlık sorununun önüne geçilecek.

Turing Testi

Turing testi, ilk olarak 1950 yılında ünlü İngiliz matematikçi ve bilgisayar bilimcisi Alan Turing’in “Computing Machinery and Intelligence” başlıklı ünlü makalesinde sözü edilen ve bir makinenin düşünebildiğini söyleyebilmenin mantıksal olarak mümkün olup olmadığını anlamaya yarayan bir testtir. Turing’in çalışması, 1950 yılından bu yana yapay zekânın felsefesi olarak kabul ediliyor. Bu teste göre, bir bilgisayarın, bir insan gibi davranabilmesinin tanımını yapılmıştır. Yani, yapay zekâ çalışmalarının hedeflerinden birisi, bir gün insan gibi çalışan bir bilgisayar yapmak olarak görülürse, bu durumda bir bilgisayarın, insan gibi çalışabilmesi nasıl tanımlanabilir?

Turing, bu durumu basit bir testle açıklar. Bir duvarın arkasında iki bilgisayar ve bilgisayarlardan birsinin klavyesinde yazı yazan bir kişi, diğerinde ise çalışan bir yazılım olması durumunda, verilen sorulara bakarak bir kişinin bu bilgisayarlardan hangisinde insanın cevap verdiğini, hangisinde bir yazılımın cevap verdiğini anlayıp anlayamamasıdır. Bu testin ortaya konmasının ardından, bu testin yazılım ve makineler tarafından hiçbir zaman geçilemeyeceğini düşünenler olduğu gibi bir gün bu testi geçen bir yazılımın olacağını düşünenler de olmuştur. Nitekim 2014 yılına kadar bu testi hiçbir YZ geçemedi.

Tarih 10 Haziran 2014. Katılımcıların bazıları etten kemikten ve kandan oluşuyordu, bazı diğerleriyse silikondan ve ikili sayı sisteminden…

30 insandan oluşan jüri heyeti (Londra’daki Kraliyet Cemiyeti’nde) bilgisayar terminallerine oturdular ve sohbet etmeye başladılar. Görmeden sohbet ettikleri kişilerin gerçek bir insan mı yoksa bir bilgisayar programı mı olduğunu tahmin etmek!

Bu yarışmada 13 yaşındaki Ukraynalı bir çocuğun kişiliğine sahip olan Eugene Goostman isimli bilgisayar sohbet programı, diğer yarışmacıların önüne geçerek göz doldurdu. Jürinin %33’ünü, onların gerçek bir insanla konuştuğuna ikna etmeyi başardı. O zamanlarda yarışma düzenleyicileri ve medya bunu “tarihi bir başarı” olarak değerlendirdi. Çünkü %33’lük bu oran Turing Testi’ni “başarıyla geçmek” anlamına geliyordu.

Bu bağlamda, İngiltere’nin Reading Üniversitesi profesörü Kevin Warwick, “Bir programın insanları bir başka insan, hatta başka bir şey olduğuna inandırabilmesi, siber suçlara karşı dikkat edilmesi gerektiği anlamını taşıyor” uyarısında bulundu. Turing testi, halen siber suçlarla mücadelede çok önemli bir araç olarak kullanılmaktadır.

Robot

Robot: Mekanik sistemleri ve bunlarla ilişkili kontrol ve algılama sistemleri ile bilgisayar algoritmalarına bağlı olarak akıllı davranan makinelerdir.

Bir bakıma robotlar, yeniden programlanabilen; maddeleri, parçaları, aletleri, programlanmış hareketlerle yapılacak işe göre taşıyan veya işleyen çok fonksiyonlu makinelerdir.

Yine tarif olarak “Robot”: Ortamdan topladığı verileri dünyası hakkında sahip olduğu bilgiyle sentezleyerek, anlamlı ve amaçlarına yönelik bir şekilde hareket edebilen ve bunu güvenli bir biçimde yapabilen bir makinedir. (Bu konuda yaptığı çalışmalarıyla tanınan Maja Mataric’in yaptığı tanımdır)

Robot aslında hareketleri tanımlı sekansal komutların uygulanmasından ibaret elektronik bir cihazdır. Genel veya süper yapay zekâ programı ile çalışıyor olmadıktan sonra zeki değildir, hareketinin ve varlığının hiçbir noktasında zekâya ait bir unsur bulunmamaktadır. Aynı çıkarım insan tarafından kodlanan yazılım için de geçerlidir. Ancak, bu robotların zekâ ile buluşamayacağı ve zeki bir robot haline gelemeyeceği anlamına gelmez. Bir mekanizmanın robot olarak adlandırılabilmesi için dört temel kısmı içermesi gerekir. Bu temel kısımlar:

1. Robotun çevresindeki verileri algılayabilmesi için gerekli Sensörler (alıcılar),
2. Verilerin toplanmasını ve kontrolü sağlayan Elektronik Devreler,
3. Bu sensör verilerini kullanarak robotun amacına uygun matematiksel ve mantıksal işlemler ile karar verme olayının gerçekleşmesini sağlayan bir Program (robotun mikro denetleyicilerine yüklenecek algoritma) ve,
4. Verilen kararlar doğrultusunda gerekli hareketleri gerçekleştirebilecek bir Mekanik Düzenektir.

Robotik Nedir? Bazı görevler için insanın yerini tamamen alabilecek, bazı görevler için ise insanlara yardım edebilecek sistemlerin hazırlanmasıyla ilgili çalışmaları kapsayan bilim dalıdır. Bu bilim dalında çalışan kişiler genel olarak yazılımcılar, elektriksel donanım tasarımcıları, mekanik donanım tasarımcıları ve bunların üreticileridir.

Üç Robot Yasası Nedir? Bilim kurgunun usta kalemlerinden Isaac Asimov’un ilk kez 1942 yılında yayımladığı “Runaround” isimli öyküsünde ortaya koyduğu “Üç Robot Yasası” insanoğlunun robotlar hakkında ortaya koyduğu ilk düzenleme olarak kabul edilir. Bunlar:

0- Bir robot insanlığa zarar veremez veya hareketsiz kalarak insanlığın zarar görmesine izin veremez. (Bu yasa, sonradan “Sıfırıncı Yasa” olarak eklenmiştir.)

1- Bir robot, 0 (sıfır) kuralla çelişmediği sürece, hiçbir şekilde insanoğluna zarar veremez veya pasif kalmak suretiyle zarar görmesine izin veremez.

2- Bir robot, 0. ve 1. kurallarla çelişmediği sürece, kendisine insanlar tarafından verilen komutlara itaat etmek zorundadır.

3- Bir robot, 0., 1. ve 2. kurallarla çelişmediği sürece, kendi varlığını korumak zorundadır.

Zekâ doğada bulunduğu şekliyle insan tarafından taklit edilerek kopyalanarak üretilebildiği noktada robotlar da artık şeklen “humanoid”[10] olmaktan çıkarak, şekilleri ne olursa olsun, gerçekten zekâ ile insana, canlılara yaklaşabilir.

İnsanların görmek istediği gibi robotlar, Japonya’da epeydir var diye biliyoruz… Evet, ticari olarak kullanılıyor. 2009-2010 senesinden beri garson olarak robotların çalıştığı restoranlar bulunuyor. Japonya robot araştırmalarında tüm Dünya’da lider sayılabilir. Ama tabii öyle Platon üzerine derin tartışmalara girebileceğiniz robotlar değil bunlar. Ne yemek istediğinizi sorup, siparişi verip, size nazik davranıp, hizmet edebilecek robotlar.

Bunun ötesinde “Otomasyon Dalgası” diye tanımlayabileceğimiz işlerde kullanılan “Fabrika robotların” varlığı günümüzde yaygındır.

Otomobilden yarı iletkenlere kadar artık neredeyse tüm imalat sektörlerinde robotlar vazgeçilmez öneme sahiptir. Elektrikli araba şirketi Tesla’nın Kaliforniya’daki yeni fabrikası, haftada 400 araba imal etmek için 160 kadar çok-amaçlı endüstriyel robot kullanıyor. Yeni bir araba şasesi üretim hattının bir sonraki noktasına vardığında, çok sayıda robot üzerine eğilip eşgüdümlü olarak çalışmaya başlıyor.

Makineler farklı görevler yerine getirmek için robotik kollarında tuttukları aletleri kendileri değiştirebiliyor. Örneğin aynı robot, aracın koltukları yerleştirdikten sonra yeni aletleri alıp cama yapıştırıcı sürerek yerine takıyor.

Bir diğer örnek ise, çok yönlü ve insansı bir hafif bir üretim robotu olan Baxter, farkl1 görevleri yerine getirmek için kolayca eğitilebiliyor. Bir endüstri robotu olan Baxter, yakınında insanlar varken de güvenli bir şekilde çalışabilecek biçimde tasarlanm1ş. Üstelik tipik bir Amerikal1 imalat isçisinin y1llık maaşından daha az fiyata satılıyor. Karmaş1k ve pahalı programlama gerektiren tipik endüstri robotlarından farkl1 olarak, Baxrer’i eğitmek için tek yapmanız gereken, kollarını istediğiniz şekilde hareket ettirerek ne yapması gerektiğini göstermek. Bir tesiste birden çok robot varsa, bir Baxter’ı eğitip ardından onun bilgisini diğerlerine USB ile aktarabiliyorsunuz. Robot pek çok farkl1 göreve uyarlanabiliyor: hafif montaj, parçaları üretim bantları arasında nakletme, ürünleri perakende satış için paketleme, metal işlemede kullanılan makineleri destekleme vb.

Matrix filmi, robotlar için açılan bir uygulama mağazasının (app-store) ne kadar geniş olabileceğini gösteriyor. Başrol oyuncusu Neo ve devrimci kadın Trinity, bir savaş helikopterinin önünde dururlar. Neo “Bu nesneyi uçurabilir misiniz?” diye sorar. Trinity “Henüz değil,” diye yanıtlar ama sonra uçuş programını saniyeler içinde beynine indirir. 1999 yılında film çekildiği sırada hayal gibi duran bu olay, bugün artık imkân dâhilinde olabilir. En azından robotlar ve diğer akıllı sistemler için. Gelecekte, helikoptere teknik bilgileri ve kullanım kılavuzunu indirebildikleri gibi, helikopteri kullanabilmek için gereken motor becerileri de edinebilirler.

Sintoizm felsefesinde cansız doğa da bir ruhsal varlığa sahiptir. “Yüzyıllar boyunca savaşların hüküm sürdüğü Avrupa’nın aksine, biz Japonya’da denizler tarafından korunduğumuz için istilacıların akınlarına karşı kendimizi savunmamız gerekmedi,” diye anlatıyor Minoru Asada[11] ve devamla: “Böylece Japonya çok homojen bir kültür üretme olanağına kavuştu, burada söz konusu olan işgaller değil, doğa ve ruhun birlikteliğiydi. Biz her şeyin içinde bir ruh görürüz, robotların içinde neden görmeyelim?”

Cyborg

Kavram, İngilizce cybernetic organism (Sibernetik Organizma) kelimelerinin kısaltmalarından oluşturulmuş. Bazı kaynaklarda Siborg olarak da geçmektedir.

Yine Cyborg, biyolojik ve yapay (örneğin elektronik, mekanik veya robot) kısımları olan varlıklara verilen isimdir… Bu terim 1960 yılında Manfred Clynes isimli bilim insanı tarafından uzayda insan neslinin hayatta kalabilmesi ve biyolojik fonksiyonlarının geliştirilmesi amacıyla ortaya atılmıştır. İlk olarak cyborg insan vücut faaliyetlerinin kontrolünü desteklemek amacıyla ortaya çıkmıştır. Bunlara örnek olarak yapay kalp kapakçığı, oksijen tankı veya insülin pompası verilebilir.

Yakın gelecekte, yapay kaslar sayesinde, insan yüzünün ve diğer tüm organlarının çok başarılı kopyalarını yapma imkânınız olacak, bu teknolojinin gelişmesiyle, karşımızda konuşan YZ sahibi bir robot aynı zamanda mimikleriyle insanı taklit edebilecektir.

Ve o robotlar tam bir insan gibi de görünebilecektir. İşte, günümüzde birçok insan kendisini insan vücudunun kapasitesini arttırmaya adamış durumda. Bunu başarabilmek için insan vücuduna çeşitli cihazlar eklemeye “biohacking”, kendisini çeşitli cihazlarla donatanlara da “cyborg” deniyor.

Vücutlarına yerleştirdikleri sibernetik cihazlar sayesinde renkleri duyabilir, depremleri hissedebilir ya da koluna bakarak kahve yapabilir hale gelebiliyorlar. Daha şimdiden, derilerinin altına, çoğunlukla da başparmaklarıyla işaret parmaklan arasındaki deri kıvrımına pirinç tanesi boyunda mikroçip yerleştiren insanlar var.

Onlar için önemli olan, James Bond filmlerindeki gibi her an nerede olduklarının tespit edilebilmesi değil, s1ğ1rlara ve ev hayvanlarına çip takılmasının yararları neyse o: Böylece hiçbir temas olmaksızın onlara ilişkin bilgiler okunabilir ve bu çipler kişisel bilgilerinin toplandığı bir depo alanı, kimlik, parola ya da kapı aç1c1 olarak kullanılabilir. Böyle bir şey belirli ölçülerde bir oyun olarak görülebilir ama gelecek vizyoneri ve Google araştırmacısı Ray Kurzweil’in on yıllardır savunduğu şeyler bunun çok daha ötesinde.

Bu bağlamda, ilk cyborglardan Neil Harbisson bir ressam. Harbisson, dünyayı siyah ve beyaz olarak görmesine yol açan nadir görülen bir renk körlüğü çeşidi olan Akromatopsi ile doğmuş. Cyborg’a başvurmasının temel sebeplerinden biri de bu aslında. 2003 yılında, kafasında karınca antenine benzer bir cihaz yerleştirerek renkleri duymayı sağlamıştır.

Anten aslında bir kameraya bağlı ve ışık dalgaları halindeki renkleri ses dalgalarına çevirerek Harbisson’ın gerçekten renkleri duymasını sağlıyor.

Diğer bir örnek, küçük yaşta geçirdiği pompalı tüfek kazası sonrasında gözünün birini kaybeden Rob Spence, aslen bir film yapımcısı. Tek göz ile yaşamak istemeyen Spence, uzun süren uğraşlar sonucunda “eyeborg” adını verdiği bir biyonik göz oluşturuyor. 24 saat boyunca kayıt yapabilen eyeborg, dünyanın tek wireless kamera özelliği olan gözü. Tamamen normal duran bir gözün dışında, Spence kendisini terminatöre benzetmek için kırmızı led ışık yayan yeni bir versiyonunu daha yapmış. Bu örnekleri günümüzde çoğaltmak olası.

Bu yönüyle, bilimkurgunun başlıca konularından biri insanların makinelerle birleşmesidir. Yani, biyolojik bedenlerin teknolojik olarak zenginleşmiş cyborglara dönüşmesiyle ya da zihinlerimizin makinelere yüklenmesiyle.

Günümüzün ileri gelen cyborg taraftarlarından biri de Ray Kurzwell “The Singularity is Near’da bu yönelimin doğal devamının ilk olarak erken 2030’larda sindirim ve hormonal sistemimizin, kanımızın ve kalplerimizin yerini alacak, sonrasındaki yirmi yıl içerisinde ise iskeletimizin, derimizin, beynimizin ve vücutlarımızın kalan kısımlarını geliştirecek nanobotlar, zeki biyolojik geri bildirim sistemleri ve diğer teknolojiler olduğunu savunuyor.

Cyborg Genel Kullanım Alanları[12]

Tıp Alanında: Öncelikle organları yenileme amacıyla kullanılmaktadır. Bu cyborglar kırıkların onarımı, hasar almış organlara iyileşme sürecinde destek sağlayarak organların tekrar sağlıklı bir seviyeye gelmesi amacıyla tasarlanmıştır.

Askeri Alanda: Taktiksel avantaj sağlamak için kullanılırlar. Belli bir bölgedeki mayın, bombaların veya insanların tespiti için cyborg böcekler kullanılmaktadır. Genellikle ısıya duyarlı kameralar ile bu görevleri gerçekleştirirler. Bu cyborgların fiziksel boyutlarının sağladığı avantajdan dolayı fark edilmeleri de güçtür.

Uzay Alanında: Uzaya insan göndermek tehlikeli bir iştir ve çok hassas ölçümler gerektirir. Astronotlar uzaya çıkarken birçok risk altındadır ve uzayda bir haftalık süreçte dünya üzerindeki bir insanın bir yılda aldığı radyasyon miktarının yaklaşık yüz katı kadar radyasyona maruz kalmaktadır. Bunun önüne geçmek için astronotlara radyasyona karşı direnç sağlamaları amacıyla özel iğneler geliştirilmiştir. Bu iğneler şu an sadece maymunlar üzerinde kullanılsa da olumlu sonuçlar vermiştir.

Chatbot

Chatbot’lar internette verilen bir görevi yerine getiren programlardır. Siteleri ziyaret ettiğinizde karşınıza çıkan ve ekranın genellikle sağ alt köşesinde yanıp sönen o yardım kutucuklarına birçoğunuz rastlamışsınızdır.

7/24 karşınızda sorularınızı yanıtlayacak birileri hakikaten var mı? Evet, eğer şüpheleniyor ve bu gibi servisleri kullanırken bir robotla konuşuyor olma ihtimali aklınıza geliyorsa haklı olabilirsiniz. Sizin de sohbette karşılıklı yazıştığınız bir chatbot olabilir. Ancak bu ihtimal hizmet aldığınız şirketin kolaya kaçmış olduğu anlamına gelmiyor kesinlikle. Çünkü YZ teknolojisinin ne denli hızla gelişme kaydettiği ortada!

Temelde bir insanın kullanıcıya sorunlarında ve sorularında vereceği yanıtları, hatta düşünme şeklini taklit eden, yani gerek bir görevlinin yapacağının bir benzerini yapmaya çalışan yazılım ürünü uygulamalar bu servisi ortaya çıkarır. Örneğin: Facebook’a bağlı Messenger mesajlaşma uygulamanızda siz kendi chatbot biriminizi tasarlayarak bu hizmeti kullanabilirsiniz. Bu denli kolaylaştığını biliyor muydunuz?

Çünkü artık chatbot kullanmanız için yazılımcı olmanıza ya da kodlama deneyimine gerek kalmıyor. Siz de ekstra bir bilgi edinmeniz gerekmeksizin Messenger aracılığıyla bunu yapabilirsiniz artık!

3 Boyutlu Baskı

Üç boyutlu baskı, sanal ortamda tasarlanmış herhangi şekildeki bir üç boyutlu nesnenin katı formda basılması işlemidir. Bu işlemi gerçekleştiren cihazlara ise üç boyutlu yazıcı adı verilir. Baskılar birçok türde hammaddenin kullanılması ile yapılabilir.

Nesnelerin İnterneti

Nesnelerin İnterneti –IoT (internet of things): Günlük hayatımızda kullanımda olan nesnelerin ve akıllı cihazların birbiriyle iletişime geçmesi ve haberleşmesidir. Aklımıza gelebilecek her nesnenin bir şekilde internete erişip, diğer cihazlarla iletişim halinde olmasıdır da denilebilir. Son tahlilde, herhangi bir nesneden üretilen verilerin, bir ağ aracılığıyla başka sistemlere aktarılmasıdır.

En yalın ifadesiyle, bu olgu, küçük ev aletlerinden akıllı şehirlere kadar uzanmaktadır (televizyon, buzdolabı, çamaşır makinesi, klima, otomobil vb.). Örneğin; kolumuzda bir akıllı saat var. Bu akıllı saat gittiğimiz mesafeyi, attığımız adımları ve bu aktiviteleri yaparken kalbimizin nasıl attığını algılayan sensörlere sahiptir. Burada toplanan bu veriler bir istemci (bilgisayar, cep telefonu vb.) tarafından analiz edilip hayatımızı düzene koymamızda yardımcı olmaktadır. İşte bu iki cihazın arasındaki iletişim, nesnelerin internetini oluşturan en temel özelliktir.

Sanal Gerçeklik “Virtual Reality – VR”

Sanal gerçeklik: Bilgisayar teknolojileri aracılığıyla gerçeğin taklit edilerek oluşturulan-kurgulanan ortamları ifade eder. Teknik olarak ise bu terim, bireylerin orada olma hissini yaşadığı bilgisayar kaynaklı 3 boyutlu ortamlar için kullanılın bir kavramdır.

Kısaca, gerçek hayatın veya durumların bilgisayar destekli olarak simüle edilmesine, yapay biçimde yeniden oluşturulmasına sanal gerçeklik denmektedir.

Sanal gerçeklik kullanıcıda görsel ve işitsel olarak yoğun biçimde deneyimlediği simüle edilmiş gerçekliğin, hakikaten yaşanmakta olduğuna dair güçlü bir algı yaratır. Aslında kullanıcı tamamen sanal bir deneyim yaşamaktadır. Sanal gerçeklik kullanıcısı bu deneyimi Facebook Oculus ve benzeri gelişmiş gözlükleri takarak yaşarken kullanıcı o anda, gerçeklikten kopmuş ve sanal bir gerçekliğin içine hapsolmuştur.

Hemen hemen tüm sanal gerçeklik deneyimleri, fiziksel varoluşunuzdan ekranlar ve projeksiyonlar yoluyla edinilen görsel tecrübelerden ibaret dijital bir gözlük sayesinde uzaklaşıp “sanal” fakat son derece “etkileşimsel” ve “gerçekçi” bir deneyim yaşatmak üzere kurulmuştur.

Ancak VR çalışmalarının hızlı bir gelişme sürecinde olduğunu düşünecek olursak duyma, hareket, dokunma hatta koku alma gibi başka duyulardan da yararlanma potansiyeli kuvvetle muhtemel olacak bir geleceğin içine giriyoruz.

Nasıl oluyor da oturma odanızın en rahat köşesinde içeceğinizi yudumladığınız sırada dijital bir gözlüğü başınızdan geçiriyor ve kendinizi bir zombi saldırısının ortasında buluyorsunuz? Veya nasıl oluyor da odanızda oturmanıza rağmen bugüne kadar göremediğiniz bir ülkenin en popüler caddesinde vitrinlere göz atabiliyorsunuz? İşletmeler açısından da bakacak olursak; nasıl oluyor da henüz hiç gerçekleşmemiş bir projenin sanal dünyada tamamlanmış halini deneyimleyebiliyorsunuz?

Örneğin. “The Night Cafe” projesi, Ressam Vincent Van Gogh’un gözünden dünya nasıl görünürdü sorusunun üç boyutlu yanıtını almak için geliştirilen bu projededir ve onun eserlerine ve iç dünyasına farklı bir bakış açısı getirilmektedir.

Üç boyutlu sinema ile hayatımıza yumurta olarak giriş yapan sanal gerçeklik teknolojileri şimdilerde kabuğunu kırmaya başladı. 2020’lerde ise bizi bilim kurgu ütopyaları tadında bir hayatın beklediğine artık şüphe yok.

Artırılmış Gerçeklik, “Augmented Reality-AR”

Artırılmış gerçeklik: Var olan gerçekliğin üzerine bina edilmiş, bilgisayar tarafından geliştirilmiş yeni bir gerçeklik katmanıdır. Bu yeni katman, mevcut gerçekliği daha anlamlı ve interaktif kılmaya yarar.

Artırılmış gerçeklik, gerçek ile sanalın birbirinden izole olmadığı, tam tersine daha da iç içe girdiği bir gerçekliktir. Bu uygulamalar sayesinde sanal ile gerçeğin arasındaki sınırlar daha geçişken olur.

Biraz açarsak, ses, video, grafik veya GPS verileri gibi bilgisayar tarafından üretilip duyusal girdi ile artırılıp canlandırılan elemanların fiziksel, gerçek dünya ortamıyla birleştirilmesiyle oluşturulan yeni bir algı ortamının canlı doğrudan ya da dolaylı bir görünümüdür. Yani, bir evrenin sanki içindeymişiz gibi hissetmemizi sağlamaya çalışan birtakım kavramlar ve araçlar bütünüdür.

Artırılmış Gerçeklik, basit bir anlatımla, bilgisayarın bizlere nesneleri fiziksel dünyaya entegre ederek gösterme durumudur. Diğer bir söylemle, artırılmış gerçeklik, sanal bir dünyadan kopup yaşadığımız hayatın içinde, bilgisayarların bize yapay öğeleri göstermesidir. Örneğin; haber sunulurken işlenen haberin konusuna göre sunucunun yanından uçak geçiyor, araba gidiyor ya da stüdyoda kar yağıyor. Sanal gerçeklikten artırılmış gerçekliğe doğru atılan adımların dışa vurumunu çokça izlemekteyiz.

Bu olgu, gerçek dünyayı ve bilgisayar ürünü sanal dünyayı bir araya getiriyor ve gerçek dünyadan kopmadan dijital (sanal) dünya ile etkileşmemizi sağlıyor. Cep telefonlarında buna benzer şeyleri artık görüyor ve farkında olmadan bizlerde bu gerçeklikten faydalanıyoruz.

Son 10 yılda gelişen diğer önemli AR uygulaması ise araç camlarına gömülü bilgi ekranlarıdır. Bu çeşit ekranlar, “Heads Up Display-HUD” olarak da biliniyor.

Bu ekranlar sayesinde önemli gösterge bilgileri, gözlük gerektirmeden aracın ön camı hizasında gösterilebiliyor. 2000’li yıllarda mikroelektronik, mikromekanik ve mikrooptik teknolojilerindeki gelişmeler sayesinde algılayıcılar ve bilgisayarlar küçüldüler ve çok daha fonksiyonel hale geldiler. Yeni insan-bilgisayar etkileşim tabanı olan akıllı telefonlar bu gelişmeler sayesinde ortaya çıktı.

Yine benzer şekilde giyilebilir cihazlar da daha akıllı olmaya ve küçülerek yavaş yavaş gözlük şekline gelmeye başladılar. Bunun ilk örneği ise Google firmasının ürettiği Google Glass oldu. Bu çok heyecan verici teknolojik gelişmeler neticesinde, önümüzdeki yıllarda giyilebilir sanal ve artırılmış gerçeklik (VR, AR) gözlüklerin akıllı telefonların yerini alarak veya onlara eşlik ederek yeni bir bilişim devrimi başlatacağı ve geleceğin insan-bilgisayar etkileşiminin gözlük üzerinde olacağı düşünülüyor.

Artırılmış gerçeklik, endüstriyel tasarımcıların ürünlerini tamamlanmadan önce onların tasarımını ve işleyişini tecrübe etmesine de yardımcı olabilir.

Bir artırılmış gerçeklik uygulaması olarak, kitleleri bağımlılık düzeyinde peşinden sürükleyen ve 2016 yazının patlama yapan uygulaması “Pokemon Go” belirtilebilir.

Diğer bir örnek, artırılmış gerçeklik billboardları ile Volkswagen, sokaktan geçenlere Beatle’ın en yeni modelini tanıtıyor. Ayrıca, Volkswagen tahmini ve gerçek çarpışma testi görüntülerini karşılaştırmak için artırılmış gerçeklik kullanmaktadır. Artırılmış gerçeklik bir arabanın gövde yapısı ve motor düzenini görselleştirmek ve araç üzerinde işlemler yapabilmek için de kullanılabilir.

Diğer bir örnek: “Housecraft App.” bir artırılmış gerçeklik projesidir. Evinize yanlış mobilyayı almak, odanızın tüm estetiğini mahvedebilir.

Bu pişmanlık durumundan kaçınmak için yeni bir mobilya satın almadan önce Housecraft uygulamasını indirip kullandığınızda, çeşitli mobilyaların üç boyutlu modellerini evinize yerleştirmek için artırılmış gerçeklik teknolojisinden yararlanma olanağını bulacaksınız. Şöyle ki: Tüm mobilyalar odanızın boyutlarına uyacak şekilde yeniden boyutlandırılabiliyor, herhangi bir açıdan ve herhangi bir ışıktan gözlemlenebiliyor. Hatta gelecekte referans olarak almak için belirli oda tasarımlarını da kaydedebiliyorsunuz.

Bunların yanı sıra uygulamanın video kayıt özelliği sayesinde, hayalinizdeki evi ya da saksı bitkileriyle dolu bir oda gibi tamamen saçma bir şeyler tasarlayabilir ve bunları arkadaşlarınıza ve ailenize gönderebilirsiniz. Bu teknoloji ayrıca paketleme ve pazarlamada da kullanılabilmektedir. Artırılmış gerçeklikle müşterilere bir ürünün ambalajını daha açmadan içinde neyin olduğunu ön izleme ile gösterebilir.

Son tahlilde, Sanal Gerçeklik ile Artırılmış Gerçeklik arasındaki farklar:

Sanal gerçeklik tamamen gerçek hayattan soyutlanmış bir deneyim sunuyorken, artırılmış gerçeklik gerçek hayatın üstüne inşa edilmekte ve onu daha interaktif kılmaktadır. Yani artırılmış gerçeklikte, gerçek dünyaya halen dokunmaya devam edersiniz. Sanal gerçeklikte, gerçek hayattan koparak tamamen sanal dünyada yaşarsınız.

Sanal gerçeklikte deneyimlediğiniz ortam tamamen simüle edilmiş ve yeniden oluşturulmuş, gerçekte var olmayan bir ortamdır. Artırılmış gerçeklikte ise sanal olan gerçeğin yerini almamakta, onun yerine onu tamamlamaktadır.

Akıllı Dijital Asistanlar (ADA)

Akıllı Dijital asistanlar, sahiplerinin soruları yanıtlamasına, basit görevleri tamamlamasına ve genellikle hayatı kolaylaştırmasına yardımcı olmak için sesli komutlara yanıt veren cihaz veya uygulamalardır. Siri, Cortana, Alexa, Google Assistant gibi uygulama veya cihazlar, dijital asistan olarak kullanılabilmektedir.

Günümüzün En Popüler Akıllı Dijital Asistanları

Siri (Apple, iOS): Apple’ın verdiği söz: “İnsanoğlunu ilerleten zihinler için araçlar yaparak dünyaya bir katkı sağlamak.” Bu alıntı doğrudan Steve Jobs’tan geldi ve Apple’ın ortaya çıkardığı her yeni teknolojiyle ilgili genel niyetini gösterdi. Siri, ilk olarak (bir iPhone’u olan) herkes tarafından kullanımı ve erişilebilir bir cep asistanı olarak tanıtıldı. Gerçek hayattaki bir asistan gibi, Siri bireysel kullanıcılar hakkında sürekli daha çok şey öğreniyor. Kişisel bilgileri, zaman içinde hayatı kolaylaştıracak şekilde, kullanıcılara yarının bir sonraki büyük keşfiyle ihtiyaç duydukları kaynakları bir araya getirecek şekilde dâhil etmeye çalışıyor.

Google Assistant (Google, Android): Google’ın verdiği söz: “Dünyadaki bilgileri düzenleyin ve evrensel olarak erişilebilir ve faydalı hale getirmek. Başlangıçtan beri amacımız, olabildiğince çok insanın yaşamını önemli ölçüde iyileştiren hizmetler geliştirmektir. Sadece bazıları için değil. Herkes için.”

Çabuk yanıt vermeden hızlı cevaplar bulmak için Google’ın arama motorunu kullanıyoruz. Google Asistan, dünyanın bilgisini daha erişilebilir (7/24) ve bireysel düzeyde sindirilebilir yapmak için tasarlanmıştır. Google Asistan’ı oluştururken, Google daha da kişiselleştirilmiş bir aramanın yolunu açtı.

Alexa (Amazon): Amazon’un verdiği söz: “Müşterilerin çevirim içi olarak satın almak istedikleri her şeyi keşfedebilecekleri, dünyanın en müşteri odaklı şirketi olmak… işleri daha kolay, daha hızlı, daha iyi ve daha uygun maliyetli hale getirmek için yeni çözümler geliştirmek.”

Alexa Amazon’un ticareti anlayışını mümkün olduğunca kolay ve eğlenceli hale getirme misyonunu yansıtıyor.

Amazon, alışverişi doğrudan oturma odasının rahatlığı seviyesine getirerek müşteri odaklı stratejilerini bir adım daha ileriye taşımakla kalmıyor, Alexa’yla extra bir adım daha atıyor.

Cortana (Microsoft, Windows 10): Microsoft’un verdiği söz: “İş yapmak için ne anlama geldiğini yeniden keşfediyorsunuz ve sizin için doğru çözümleri bulmaya kararlıyız. Yıkıcı ancak sağlam olan çözümler, gerçek sonuçları hızla sunar.”

Microsoft Cortana, Siri’nin çalışma prensiplerine benzer şekilde çalışıyor ancak daha çok doğrudan iş dünyası için tasarlanmış. Cortana’nın yaklaşımı “Artık hiçbir şeyin sınırlanmadığı, yeni yönler ve yeni olasılıklarla dolu olduğu” bir çağda yaşadığımızdır.

Teknoloji

Sözlük anlamı olarak, bir sanayi alanında gücü ve bilgiyi biriktirme, denetleme, işleme, iletme gibi amaçlarla oluşturulan makinelerin, araç gereçlerin, aygıtların, yöntemlerin vb. tümünü kapsayan uygulama bilgisidir.

Zekanın biyolojik evriminin ilerleme hızını, teknolojik evrimin ilerleme hızıyla kıyaslayabilmek için en gelişmiş memelilerin beyinlerine her yüz bin yılda bir yaklaşık 16,5 cm³ madde eklendiğini, buna karşın bilgisayarların bilişim hızını her yıl kabaca ikiye katladığını düşünelim! Evrim insanları, insanlar da teknolojiyi yaratmıştır; şimdi ise insanlar giderek daha fazla gelişen teknolojiyi oluşturmak için çalışıyorlar.

Konumuzun teknoloji bağlantısı bağlamında Gerd Leonhard’ın[13] eserine bir göz atalım: Bu kitabı (Teknolojiye Karşı İnsanlık) yazmaya başlad1ğ1m 2018’de, izleklerini konuşmalarıma dâhil etmeye başladığı1m sıralarda, şu üç önemli sözcük en öne çıktı demekte. Bunlar: Üstel, tümleşik ve özyinelemeli.

Üstel (üstün): En temel fizik yasaları yüzünden mikroçipler bugünkünden çok daha küçük boyutlarda üretilemeyebilir; yine de teknolojik ilerleme genel olarak Moore Yasası’na uyuyor. Teknoloji performans eğrisi ise insanların algıladığının ve beklediğinin aksine kademeli ve doğrusal değil, üstel bir artışla devam ediyor. Bu bizim için büyük bir bilişsel sorun teşkil ediyor: Teknoloji üstel büyürken, insanlar doğrusal büyümektedir

Tümleşik (bütünleşik, entegre): Teknolojik ilerlemeler birleşip bütünleşiyor. Makine zekâsı, derin öğrenme, Nİ (Nesnelerin İnterneti) ve insan gen haritası düzenlemeleri gibi büyük ölçekli ilerlemelerin yolları birbirleri ile kesişip birbirlerini güçlendirmeye başlıyor. Üstelik bunlar artık yalnızca belli başlı çalışma alanlarında uygulanmıyor, çok sayıda farklı sektörde dalga dalga etki yaratıyor. Örneğin, CRISPR-Cas9 gibi insan geni düzenleme teknolojileri, en nihayetinde kanseri yenmemizi, insan ömrünü çarpıcı ölçüde uzatmamızı sağlayabilir. Bunlar sağlık, sosyal güvenlik, çalışma yaşamı ve hatta kapitalizmin altında yatan mantığı tümden altüst edecek gelişmelerdir.

Özyinelemeli (kendini geliştirebilen): Üstel teknolojik ilerlemelerin en büyük güçlerinden ilki YZ’dır. YZ, bilişsel bilgi-işlem, derin öğrenme gibi teknolojiler bir gün, özyinelemeli iyileştirmelerin de yolunu açabilir. Örnek vermek gerekirse, daha şimdiden kendini yeniden programlayan, güncelleyen ve hatta onları hayatta tutan elektrik şebekesini bile kontrol edebilen robotların ilk örneklerini görüyoruz ki bunun zekâ patlaması denen olguya yol açması mümkün.

Oxford Üniversitesinden akademisyen Nick Bostrom gibi bazı kişiler, bu patlamanın da bir süper zekanın ortaya çıkışına yol açacağını düşünüyorlar: Yani, bir gün gelip YZ sistemleri insandan çok daha hızlı öğrenebilir ve düşünce gücüyle insana her alanda nal toplatabilir

Şayet şu an IQ’su 500 olan YZ’ler üretebiliyorsak, 50.000 IQ’ya sahip YZ üretmemizin önünde ne engel var? Peki, bunları üretebilirsek neler olur? Neyse ki özyinelemeli süper zekâ gelişimi yakın ufukta henüz gözükmüyor.

YZ ile beraber geleceği değiştirmesi beklenen bir teknoloji de insan genom mühendisliğidir. Bu teknoloji, insan DNA’sın1 değiştirerek hepsi olmasa da bazı hastalıklara son verebilir, bedenlerimizi yeniden programlayabilir ve hatta ölümü engelleyebilir. Gerçekten de YZ’daki gelişmeler böylesi yeniden genom programlamalara kritik katkıda bulunacaktır.

Makine Öğrenimi (MÖ-Machine Learning)

Geçmişte yapılan bazı akademik araştırmalar makinelerin belirli bir aşamadan sonra verileri öğrenmek zorunda olduğunu gösterdi ve böylelikle araştırmacılar da bu konu üzerinde ortaya çıkan problemlere çeşitli sembolik yöntemlerle yaklaşımda bulunabilmek amacıyla çalışmalarını gerçekleştirdiler.

İşte bu arayıştan kaynaklanan “Makine Öğrenimi”: Yazılım programlarının açık bir şekilde programlanmadan sonuçları tahmin etmede daha doğru olmasını sağlayan bir algoritma kategorisidir. Makine öğrenmesinin temel dayanağı, giriş verisini alabilen algoritmalar oluşturmak ve çıktıları yeni veriler ortaya çıktıkça güncellerken bir çıktıyı tahmin etmek için istatistiksel analiz kullanmaktır.

Tarif olarak “Makine Öğrenimi”, bilgisayarların algılayıcı verisi ya da veri tabanları gibi veri türlerine dayalı öğrenimini olanaklı kılan algoritmaların tasarım ve geliştirme süreçlerini konu edinen bir bilim dalıdır. Makine Öğrenimi, bir bakıma, tam olarak insanların nasıl öğrendiğini de taklit eden bir yapay öğrenme biçimidir. Örneğin, bir çocuk nesneleri ve kişileri tanımayı öğrendiğinde, çocuğa özellikleri tanımlamak ve sonra ne olduğuna karar vermek yerine bir algoritma/prosedür anlatılmaz.

Basitçe ona bu nesnenin birden fazla örneğini gösteririz ve sonra insan beynimiz özellikleri otomatik olarak tanımlar (bilinçli olarak) ve bu nesneyi tanımayı öğrenir. Bu bir bakıma “Makine Öğrenme Modelinin” yaptığıdır.

“Makine Öğrenimi” ve “Yapay Zekâ”, günümüzde farklı anlamlarda olsalar da sıklıkla birbirlerinin yerine kullanılıyorlar. Ancak YZ, makine öğreniminden çok daha eski ve geniş bir kavramdır ve aslında makine öğrenimi kavramını da kapsar. Makine Öğrenimini YZ’nın bir alt kümesi olarak değerlendirebiliriz.

YZ, insan gibi davranan bir teknoloji düşüncesiyken, makine öğrenme algoritmaları, büyük veri paternlerini ve değişmezlerini bulmaya yöneliktir. Bu kendi kendine öğrenme kabiliyetine sahip algoritmalar, makinelerin veri kümelerinden öğrenim yapmasını sağlar ve bir görevin tamamlanmasının yolunu açan bir dizi adımdır.

Günlük hayatta kullanılan çoğu teknoloji, gittikçe daha iyi hizmet sunmak için makine öğrenimi barındırır. Netflix’in film veya dizilerde kullandığı kapak fotoğraflarının sürekli değişmesi, izledikleri türlere göre abonelerine önerilerde bulunması buna örnektir.

Google, reklam verirken insanların alışkanlık datalarını kullanır, Facebook ve Youtube da aynı algoritmayı kullanır. Nitekim en bilinen örneklerden biri de “Facebook Haber Kaynağı”dır. Haber Kaynağı, her üyenin özet akışını kişiselleştirmek için makine öğrenimini kullanır.

Makine öğreniminin ilham tekniği, insan beynimizin nasıl çalıştığından esinlenmiştir. Beynimizin ana hesaplama elemanının nöron olduğu bilinir. Kompleks bağlantılı nöron ağları, toplanan çeşitli bilgilere dayanarak yapılan tüm kararların temelini oluşturur. “Yapay Sinir Ağı-YSA- Neural Network” tekniği tam olarak budur.

Yapay sinir ağları bilgisayarlara hız, doğruluk ve önyargısızlık avantajları kazandırırken insan gibi düşünüp, anlamayı da öğretmiştir. Yapay sinir ağı bir resmi tanımlayabilir ve resmin içeriğine göre resmi sınıflandırabilir. Yine yapay sinir ağı, tıpkı insan beyninin yaptığı gibi bilgileri sınıflandırarak çalışan bir bilgisayar sistemidir. Bunu yaparken bir olasılık sistemi üzerine çalışır, elde ettiği verilere göre kararlar verir ve tahminler yürütür.

Konu, makine öğreniminin temel felsefesinin, insan beyninin çalışma düzeninden yol aldığı gerçeğine geldiğinde, insan beyninin ne kadar da ekonomik ve az enerji ile çalıştığı gerçeğinle yüz yüze gelinmektedir. Bir örnek verelim: Bugün dünyanın en güçlü iki süper bilgisayarından biri ABD Tennessee’deki Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı’nda bulunan Titan ve diğeri Çin Guangzhou’daki Tianhe-2; 700 ile 1400 terabayt arasında hafızaya sahip ve 18 ile 34 peta-flop’a ulaşabiliyor. Yani saniyede 18 ile 34 trilyar dijital işlem yapabiliyor. Dolayısıyla kabaca insan beynine yakın değerlere sahipler. Ne var ki çalışabilmek için 8 ila 18 megavat elektriğe gerek duyuyorlar. Bu da iki ila dört rüzgâr türbinine ya da 20 bin nüfuslu bir şehir veya kasabanın elektrik tüketimine eşdeğerdir. Buna karşılık insan beyni 20 vat enerjiye, yani süper bilgisayarların elektrik ihtiyacının milyonda birine gerek duymaktadır. Her ne kadar beynimiz toplam bedenimizin tükettiği oksijenin beşte birini ve şekerin dörtte birini tüketiyorsa da bu tüketim küçük bir ampulün ihtiyacından fazla değildir.

Daha net bir şekilde ifade etmek gerekirse, yarım saat sürecek bir konferans verebilmek için bir yemek kaşığı yoğurdun vereceği: enerji yeterli. Doksan gramlık bir çikolata ise 90 dakika sürecek bir sunum yapmaya yetebilir.

Derin Öğrenme (DÖ-Deep Learning)

Derin öğrenme, 2010’lu yıllarda kullanılmaya başlanmış, büyük veri denizi ile tek bir katmanda değil, birçok katmanda makine öğreniminde kullanılan hesapları tek bir seferde yapan, makine öğreniminde tanımlamanız gereken parametreleri bile kendisi keşfeden, belki de daha iyi parametreler ile değerlendirmelerde bulunabilen bir sistemdir. Diğer bir söylemle, bir veya daha fazla gizli katman içeren yapay sinir ağları ve benzeri makine öğrenme algoritmalarını kapsayan çalışma alanıdır. Yani “Derin Öğrenme” ye, “Makine Öğrenimini” uygulamak için bir tekniktir diyebiliriz. Derin öğrenme sayesinde, makinelere insanlardan daha iyi yapabileceği birçok görev verilebilir.

2015 Yılında ImageNET tarafından başlatılan bir yarışma da derin öğrenme, insanlara oranla %5’in üzerinde resim tanıma becerisi ile bu “Derin Öğrenme” kavramının insanlardan daha başarılı olabileceğini gösterdi. Örneğin; bir muz resmi ile portakal resmini ayırmamız gerekiyor. Makine öğreniminde, insanoğlunun bugüne kadar edinmiş olduğu tecrübeleri, parametreler vasıtasıyla makineye tanıtmaya çalışıyorduk. İşte turuncu ise muhtemelen portakaldır, sarı ise muzdur gibisinden. Yuvarlak ise muhtemelen portakaldır, yay şeklindeyse muhtemelen muzdur gibi birçok parametreyi bizim tanımlamamız gerekiyordu oysa derin öğrenme bu farkı artık kendi başına öğrenebilmektedir. Sadece portakal ve muz resimlerini derin öğrenme sistemine göstererek kendisi kendi kurallarını oluşturur, farkları açığa çıkarabilmek için renk ve şeklin ana ayırıcı özellikler olduğunu kendisi fark eder. Böylece temel insan yetilerini ihtiyaç duymadan, kendi ayrıştırıcı yetilerini kendi oluşturarak işlemlerini gerçekleştirebilir.

Sonuçta, YZ-MÖ-DÖ arasındaki çizgiyi özetlemek gerekirse:

• Yapay Zekâ; makineler tarafından sergilenen insan zekasıdır.
• Makine Öğrenimi; yapay zekâya ulaşmak için bir yaklaşımdır.
• Derin Öğrenme; makine öğrenimini uygulamak için bir tekniktir.

Büyük Veri (Big Data)

Büyük veri, yükselen teknolojiler ve tüketicilerin artan veri kullanım oranı paralelinde daha fazla çeşitlilik içeren veri kümesidir. Kısaca, bilgisayarların işleyemeyeceği kadar büyük veri demektir. Bu yüzden büyük verinin boyutu sürekli olarak artmaktadır.

Teknolojinin ilerlemesi ve internetin gelişmesi ile beraber günümüzde bilginin gücü de ön plana çıktı ve bununla beraber internet dünyasındaki birçok olgu “Bilgi Çöplüğü” olarak anılmaya başladı. Bu çöplükten anlamlı verilerin de çıkabileceğini düşünen yazılım şirketleri, AR-GE çalışmalarını bu anlamda yürüterek “Big Data” olarak isimlendirilen olguyu ortaya çıkarttılar. Bu ise, kullanıcıların gündelik olarak dâhil oldukları kişisel web siteleri, sosyal medya hesapları ya da arama motorları esnasında, farkında olmadan arkalarında bıraktıkları izlerin bir araya getirdiği etkileşim bütünüdür.

Büyük Veri, sosyal medya paylaşımları, fotoğraf arşivlerimiz, sürekli kayıt aldığımız “log” dosyaları gibi farklı kaynaklardan elde ettiğimiz tüm bu verilerin anlamlı ve işlenebilir hale dönüştürülmüş biçimidir. Büyük veri ne kadar bilgi sahibi olunduğundan ziyade onunla ne yapılacağı üzerine yoğunlaşır. Herhangi bir kaynaktan veri alıp onları para ve zaman tasarrufu, yeni proje gelişimi ve optimize edilmiş önerileri aynı zamanda da akıllı karar verilmesini sağlayan cevaplar bulmak için analiz eder.

Peki, büyük Veriyi Kim Kullanıyor? Büyük veri her endüstri dalını doğrudan etkilemektedir.

Bankacılık: Sayısız kaynaktan gelen büyük miktarda bilginin varlığı, bankaları bu verileri yönetmek için yenilikçi yollar bulmaya yöneltti. Müşterileri anlayıp onları memnun etmek kadar düzenleyici kurallarla risk ve sahtekârlığı azaltmak da bir o kadar önemlidir. Büyük veri önemli öngörü olanağı sağlar. Ancak aynı zamanda finansal kurumların gelişmiş analizlerle oyunda hep bir adım önde olmasını gerektirir.

Hükümet Kaynakları: Devlet kurumları sahip oldukları büyük veriye analiz uygulamayı başarabilirse, suç önleme, trafik sıkışıklığıyla mücadele, kurumları yönetme ve hizmetleri yürütme gibi konularda çok önemli bilgi birikimine sahip olmuş olur. Ancak büyük verinin bunca avantajına rağmen hükümetler gizlilik ve şeffaflık durumlarına dikkat etmelidir.

Üretim: Büyük verinin sağlayabileceği bir öngörüyle donanmış üreticiler kaliteyi arttırabilir, kayıpları azaltabilir ve günümüzün hayli rekabetli piyasasında anahtar rol oynayan işlemleri elde edebilir.

Eğitim: Büyük veri öngörüsüne sahip eğitimciler, eğitim sistemlerinin programlanması ile beraber yürüteceği çalışmalar ile öğrenciler üzerinde önemli etkiler de yaratabilir. Büyük veriyi analiz ederek programın gerisinde olan öğrenciler tespit edebilir, takibini yaptıkları öğrencilerin yeterli ilerleme kaydettiklerinden emin olabilir. Böylece doğru yöntemin seçilmesi ve öğretmen desteği ile öğrencinin gelişiminde daha doğru bir sonuç uygulanabilir.

Sağlık: Hasta kayıtları, tedavi planları, reçete bilgisi… Konu sağlık olduğunda her şey doğru ve hızlı bir şekilde halledilmelidir. Bazı durumlarda ise sıkı endüstri düzenlemelerine karşı şeffaflık sağlanmalıdır. Büyük veri etkili bir şekilde yönetildiğinde sağlık desteği sağlayıcıları saklı öngörüleri ortaya çıkararak hasta bakımı geliştirir.

Kavramsal açılımlardan sonra konu içeriğini inceleme ve değerlendirmeye başlayabiliriz artık…

1. Bölümün sonu – (Halit Yıldırım, 3.11.2019)

Kaynakça:

[1] Michio Kaku (Teorik Fizik Profesörü)-Geleceğin Fiziği-Physics of the future

[2] Yuval Noah Hararı-Homo Deus-Yarının Kısa Bir Tarihi (A Brief History of Tomorrow)-Aralık 2017

[3]Brooks Rodney (Prof. Dr.)- Beden ve Makine Kaynaşması

[4] Bora Küçükyazıcı (Dr.)-Yapay Zekâ Çağında Çocuk Yetiştirmek /25 Mayıs 2019 Cumhuriyet Gazetesi

[5] Max Tegmark- Yaşam 3.0 (Yapay Zekâ Çağında İnsan Olmak-Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence)

[6] Burçak Ünsal- Yapay Zekâ, Robotlar Üzerine Düşünceler- 11 Şubat 2019

[7] Martin Ford-Yapay Zekâ ve İşsiz Bir Gelecek Tehlikesi-Robotların Yükselişi (Rise of the Robots-Technology and the Threat of a Jobless Future) Nisan 2018

[8] Nick Bostrom-Süper Zekâ- Yapay Zekâ Uygulamaları, Tehlikeler ve Stratejiler (Superintelligence: Paths, Danger, Strategies)

[9] Gülgün Türkoğlu (Dr.)- Yapay Zekâ ve Tanrı

[10] Humanoid, genel kavram olarak, insana benzeyen hayvan veya varlık demektir. Humanoid teriminin sözlükte anlamları: Bir insanın görünüşüne veya özelliklerine sahip olan bir varlık /İnsan görünümünde veya özelliklerine sahip olmak/Hayvan veya insana benzeyen varlıktır. Son tahlilde, insana benzeyen robotlar aslında humanoiddir, yani İnsansıdır.

[11] Osaka Üniversitesi’nde bilişsel nörobotik bölümü yöneticisi Profesör.

[12] Peyman Mahouti (Dr.)- What is Android? (Operating System) 8 Ağustos 2018

[13] Gerd Leonhard- Teknolojiye Karşı İnsanlık (Technology vs, Humanity)(İnsan ile Makinenin Yaklaşan Çatışması) -2018