Yapay Zekâ ve İnsan Kalabilmek – Bölüm 2

Yapay Zekâ ve İnsan Kalabilmek – 1. Bölümünde

Yapay zekânın tanımı, toplum hayatına etkileri, insanı, toplumu, şirketleri, eğitim kurumlarını, devletleri nasıl etkilediğini ve etkileyeceğini, kavramsal açılımını, sanayi devrimlerinde gelinen ve gelinecek noktaları, robatların insanların yerini alması, 3 boyutlu baskıların geldiği nokta, nesnelerin interneti, günümüzün en popüler akıllı dijtal asistanları, teknoloji, derin öğrenme, büyük veri konuları işlendi.

Yapay Zekâ ve İnsan Kalabilmek – 2. Bölümünde ise

Yapay zekânın incelenmesi ve değerlendirilmesi, yapay zekânın geleceği, beden-makine kaynaşması/insan-makine arasındaki çatışma, makine öğrenimi ve büyük veri, yapay zekâ uygulama alanları, eğitim, dil, tıp alanında yapay zekânın kullanımı, otonom (kendi kendini süren) araçlar alanında uygulama, otonom silahlar, yapay zekâ-inanç-tanrı, yapay zekâ – bilim ve sanat, 3 boyutlu yazıcı kullanımı, yapay zekâya ilişkin kamu politikaları, yargı ve hukuki ihtilaflar, robohakimler konuları işlenmektedir.

İnceleme ve Değerlendirme

“İnsanlara gemi yaptırmanın yolu onlara marangozluk öğretip görev ve programlar vermek değil, engin denizlerin özlemini aşılamaktır.” Antoine de Saint-Exupery

Günümüzde, mevcut veri, bilgi ve medya miktarı üstel büyüdükçe büyük bir dijital obezite sorunu da baş göstermektedir. Günümüzde sorun olan bu sağlıksız büyümeyi ciddiye alıp kontrol etmek zorundayız. Çünkü obezitenin dijital türü, fiziksel obeziteden daha fazla felç edici ve yıkıcı olabilecektir. Yani bir bakıma günümüz açısından “Veri Tsunamisi Geliyor” dersek, yanlış bir olguyu ifade etmeyiz!

Yapay Zekâ “veri” ile beslenir. Hal böyle olunca da ne kadar fazla veri sahibiysek o kadar akıllı YZ kullanılabileceğimizi düşünebiliriz, ama durum tam olarak böyle değildir. Hayal edilebilen en büyük “veri “ havuzunu yaratabiliriz ama eğer ne bulmaya çalıştığımızı bilmiyorsak ve elimizde amacımıza ilişkin doğru “veri ” yoksa asla gitmek istediğimiz yere ulaşamayız. Zira YZ, dağ gibi “veri”yi yutup hazmederek kesin somut çıktı verebilen sihirli bir siyah kutu değildir.^[1] Yüksek özellikli-nitelikli enstrümanlar setidir.

Elinizden düşmeyen cep telefonunuza yakından bakın ve 15 sene önceki halini hatırlamaya çalışın. Eminim aklınıza, sadece arama yapan, SMS atan ve garip melodiler çalma yeteneğine sahip; şu an kullandığınız telefona nazaran oldukça vasat bir cihaz gelecektir. Oyunu bir adım daha öteye taşıyalım isterseniz… Hayal etmenin sınırı yok. 15 sene sonraki telefonunuzu hayal edin… Sizce aynı şekilde mi olacak?

Arama yapmak veya mesaj yazmak için parmaklarınızı veya sesinizi kullanacak mısınız? Yoksa sadece göz bebeğinizin hareketiyle aktif hale gelen bir alet mi olacak elinizdeki? Belki de 15 sene sonraki telefonunuz “cep” telefonu olmayacak, bedeninize yerleştirilecek ufak bir implant sayesinde; dünyanın başka bir yerindeki herhangi biriyle iletişim kurabilecek ve sosyal medya hesaplarınızı yönetebileceksiniz.

Çok mu uçuk geldi? 15 sene önce telefonunuzun şu an yaptıklarını hayal edebilir miydiniz? Geçtiğimiz günlerde ana akım gazetelerde ve internet portallarında “Facebook’un yapay zekâsı kendi dilini geliştirince kapatıldı” başlığıyla bir haber yer aldı. Facebook yapay zekânın fişini çekti mi, yoksa sadece öyle sanılmasını mı istiyor bilinmez! Ancak haber aslında, yaklaşan yeniçağın dev adımlarından biriydi. Bu yapay sistem, öğrenme kapasitesi sebebiyle bizden daha akıllı olacak mı? Eğer yanıt “evet” ise, bu durumun doğal sonucu olarak ne bildiğimiz siyasi sistemler ayakta kalır, ne de mevcut dini yapılar. ^[2]

Dijital beslenmenin hükümdarları tabii ki Google ile onun Çin muadilleri Baidu ve Alibaba. Google’ın dehası şu: G mail, Google Haritalar, Google Asistan, You Tube, Android ve Google Arama gibi çok sayıdaki yapışkan ve viral platformların birinden diğerine hiç sorunsuz geçebilmemizi sağlayarak, çapraz tüketim yaratmakta ve yaşamımızı oldukça da kolaylaştırmaktadır. Bir bakıma bu dünyadaki cennet veya bir krallık sanki…

Eğer bugün gerçekten “Google bizim hakkımızda eşimizden, ana-babamızdan çok şey biliyor” ise kimin kime hizmet ettiğini düşünmeye başlamalıyız.

Biyolojik yönden konuya yaklaştığımızda, bakteriler öldükleri zaman, parçalanarak açılıyorlar ve DNA’ları etrafa yayılıyor. Daha sonra diğer bakteriler bunları alıp kendilerine  dâhil edebiliyorlar. Eğer ölen bakteride bir antibiyotik direnci varsa, ölen arkadaşının DNA’sını yakalayan bakteride de bu direnç oluşuyor ve onu kendi soyuna yayıyor: örneğin, antibiyotik direnci. İşte bu yeteneği ölen bir hücrenin DNA’sını alarak kazanmıştı.

O zaman bilgi, sadece parçalanan hücrenin genetiğini kullanarak elde edilmiyor. İçinde bulundukları ortamdan da bilgi edinebiliyorlar. Bilgisayar benzetmesine geldiğimizde, DNA’yı masaüstü bilgisayarından farklı kılan içinde bulunduğu ortamdan da bilgi edinebilmesidir. Tıpkı YZ’ya sahip bir robot gibi! [3]

Yapay Zekânın Geleceği

YZ’ların dünyasında bizim geleceğimiz ne olacak? YZ ile ilgili korkutucu hikâyeler hoşumuza giden bir ürperti verse de mevcut kullanımı nispeten kısıtlıdır.

Dr. Ó hÉigeartaigh[4] şöyle açıklıyor: “Açıkçası, dünyada gördüğümüz yapay zekâların, şehirde gezinmek, satranç oynamak veya bir arama motorunu çalıştırmak gibi yalnızca belirli görevleri yerine getirmek konusunda olağanüstü iyi uygulamalar olmaları itibarıyla aslında kısıtlı zekâya sahip olduklarını söyleyebiliriz. Şu an elimizde, genel problemleri çözebilen veya insanı bir kenara bırakın bir köpeğin bile bilişsel becerilerine sahip bir zekâ yoktur.”

O, geleceğe yönelik bu büyük soruların “cevabının yalnızca bilgisayar biliminde veya bilişimsel biyolojide olmadığını” belirtmekte ve “bu uzun vadeli ve resmin tamamını ilgilendiren soruların üzerine düşünmek için politik, ekonomik, yasal, sosyolojik ve hatta felsefi alanda uzmanlığa ihtiyaç var,” demektedir.

Süper Yapay Zekâya Giden Yollar: Makineler şu anda genel zekâ bakımından insanlardan çok geridedir. Ama bir gün süper zekâya sahip olacaklar. Peki, buradan oraya nasıl gideceğiz? Öngörülebilir birkaç yol var: Bunlar: [5]

• Tüm beyin emülasyonu,
• Biyolojik Biliş,
• İnsan-Makine ara yüzlerinin yanı sıra ağlar ve örgütlenmelerdir.

Tüm Beyin Emülasyonu (“zihin yükleme” olarak bilinir): Akıllı yazılım, biyolojik beynin hesaplamalı yapısını tarayarak ve yakından örnek alarak üretilecektir. Dolayısıyla bu yaklaşım doğadan ilham alan sınırlı bir örneği temsil eder: Bir bakıma buna “Alenen intihal!” denilebilir. Şu an tüm bir insan beyni emülasyonunun gerçekleştirilmesinden ne kadar uzağız? Yakın döneme ait bir değerlendirme teknik bir yol haritası sunuyor ve ön gerekli yeteneklerin yüzyılın ortalarına doğru mevcut hale geleceğini ama bu arada epey bir belirsizlik yaşanacağını tahmin edilmektedir. Şu ana kadar gerçekleştirilmiş bir beyin emülasyonunu yoktur. Nedeni de öncesinde gerekli olan birkaç teknoloji henüz geliştirilmemiştir.

Biyolojik Biliş: Mevcut insan zekâsından daha büyük bir zekâya giden diğer bir yol ise biyolojik beyinlerin çalışmasını iyileştirmektir. İlkesel olarak bakıldığında, bunu teknoloji olmadan, seçici yetiştirmeyle sağlamak mümkündür. Kök hücreden üretilmiş gametlerde bir çift için mevcut olan seçilim gücü miktarı ciddi oranda artırılabilir. Kök hücreden üretilmiş gametler yinelemeli embriyo seçilimini kolaylaştırarak birkaç kuşak boyunca seçilimin bir insanın olgunlaşma döneminden daha kısa bir süreye sıkıştırılmasına imkân sağlayacaktır. Bu yolla, sadece birkaç yılda on ya da daha fazla kuşakta seçilim gerçekleştirmek mümkün hale gelecektir.

Ağlar ve Örgütlenmeler: İnsan zihinlerini birbirine ve çeşitli insan eserlerine ve botlara bağlayan ağların ve örgütlenmelerin tedricen geliştirilmesidir. Burada fikir, bunun bireylerin entelektüel kapasitesinin onları süper zeki hale getirecek kadar artırılması değil, daha ziyade bu şekilde ağlandırılmış ve örgütlenmiş bireylerden oluşan bir sistemin bir süper zekâ biçimine ulaşıp ulaşamayacağıdır, yani “kolektif süper zekâ” olarak irdelenen meseledir.

Son tahlilde, süper yapay zekâya giden birçok yol olması, er geç hedefe varılacağına dair güvenimizi artırmalıdır. Yollardan biri tıkansa bile, yine de ilerleyebiliriz.

Yıl 1849. Su değirmeni yapmak için nehir yataklarında çalışan James W. Marshall ABD’nin Kaliforniya Eyaletinde nohut büyüklüğünde bir altın madeni buldu. Bu haber bütün Dünya ülkelerinde dalga dalga yayıldı ve “altına hücum” hareketi başlamış oldu. Kısa yoldan zengin olmak isteyen yüzbinlerce insan Kaliforniya’ya akın etti.

Altına hücum hareketinden en çok para kazananlar ise altın şirketleri veya altın bulanlar değildi. Aksine bu akımdan en çok gelir sağlayanlar altın aramaya gelenlere kazma ve kürek satanlar oldu. Milyonlarca insana milyonlarca kazma ve kürek satıldı ve bu sayede en çok kazananlar kazma kürek ticareti yapanlar oldu.

Günümüzde yapay zekâ aynı altına hücum hareketi gibi altın çağını yaşıyor. Peki, yapay zekâ zenginleri kimler olacak? Son 30 yılın en zenginleri hep bilgisayar ve teknoloji dünyasından çıktı. Önceleri Microsoft vardı. Sonraları Google Microsoft’u yakalayıp geçti ve en son Amazon hem e-ticaret hem de bulut bilişim konusunda Dünya lideri durumuna geldi. Apple ve Samsung’un akıllı telefon pazarında elde ettikleri başarılarını da unutmamamlayız. Dünya genelinde bu akıllı cihazların kullanımından üretilen verileri analiz edip, geleceği tahmin edebilen ve geleceğimizi şekillendirecek olan yapay zekâda şüphesiz yeni dolar milyarderleri belki de trilyonerleri oluşturacak potansiyele sahip.

Yapılan araştırmalara göre yapay zekâ sektöründe çalışanlar aynı zamanda işlerinde en mutlu olanlarmış. Çünkü büyük verisi olan büyük şirketler ve devlet kurumlar verilerini analiz edip onlara geçmiş verilerinden ders sunan ve gelecek için yol çizen, masrafları en aza indirip üretimi en fazlaya çıkaran ve işlerin hızlı ve en kaliteli şekilde bitirmelerini sağlayan çözümler tavsiye ettiğinizde tasarruf ettirdiğiniz miktarın büyük bir kısmını sizinle paylaşmaktan çekinmiyorlar. Hal böyle olunca YZ ile uğraşanlar çok kazandıkça aynı altına hücum hareketinde olduğu gibi çok kazanmak isteyen binlerce kişi de YZ’ya ilgi duymaya başlıyor ve sektör git gide canlanıyor.

YZ üzerine çalışanlarda durum bu iken onları çalıştıran 4 büyüklerin bu işten en kârlı çıkacağı düşünülebilir. Bu 4 büyükler: Amazon, Google, Microsoft ve IBM. Bu 4 büyükler yapay zekâya yaklaşık 20 milyar dolar yatırım yaptılar.

Çin Devleti tek başına bu rakamlardan daha yüksek oranda yatırım yaptı ve YZ konusunda ABD ile başa baş bir yarış içerisinde. Çin ve ABD’den geri kalmak istemeyen Avrupa Birliği de yapay zekâya 20 milyar dolarlık yatırım yaptı. Dünya liderliğine soyunan her devlet YZ konusunda ciddi yatırımlar yapıp, bilim insanlarını bu konuda eğitiyorlar.[6]

Yapay zekâda özel sektördeki 4 büyüklerin başını Amazon çekiyor. İnternetten kitap satma işi ile elektronik ticaret işine giren Amazon sonraları internet üzerinden neredeyse her şeyin satışına başladı. Ancak yılbaşı ve ‘kara cuma’ alışveriş çılgınlığı günlerinde internet satış serverları ihtiyacı karşılayamadı. Bunun için sadece bu 2 gün web sitelerini ayakta tutmak için süper bilgisayarlar aldılar. Bu süper bilgisayarlar senede sadece 2 gün çalışıyor diğer günler boş duruyordu. Bunun üzerine bu bilgisayarları kullanmadıkları 363 gün kiraya vermeye karar verdiler ve oradan bulut bilgisayar yani Amazon Web Services ortaya çıktı ve şu an yapay zekâ uygulamalarında liderliği önde götürüyor. Çünkü elinde hem çok veri var hem de her yıl geliştirdiği bulut bilgisayar sistemi var. Bu sayede yapay zekânın ihtiyacı olan bilgisayar gücünü saniyeler içinde Amazon’dan kiralamak mümkün. Amazon ayrıca geliştirdiği yapay zekâ uygulaması olan ve insanlarla doğrudan konuşan ve sorulan her soruya cevap veren Alexa ile milyarlarına milyonlar ekliyor.

Google ise Bulut Bilgisayar sistemini canlı tutmak için YZ ‘nın en çok kullandığı programlardan birisi olan TensorFlow yazılımını bedava veriyor.

Kullananlar memnun kaldıkça Google kendi servislerini öneriyor. IBM, Watson ile bilgisayarların insan zekâsını sollayacağını iddia ediyor.

Microsoft ise Azure platformuyla gelişmelere geriden yetişmeye çalışıyor. Hatta gelirlerinin büyük bir kısmını artık Windows işletim sisteminden değil yapay zekâ uygulamalarından kazanıyor.

Ancak kurguya bir de başka pencereden bakalım. İnsanların dijital teknolojileri kullanırken özel hayatlarına ait ayrıntıları açığa vurduklarını bilenlerin sayısı çok azdır. Analistler artık atılmış olan 50 ila 100 tweet’ten, o insanın kişiliğine ilişkin son derece geniş kapsamlı bilgilere (o insan içine kapalı mı, uyum tutkunu mu yoksa vicdan sahibi biri mi gibi) ulaşabiliyorlar.

Durum böyleyken, internette herhangi bir şeyin parasız olduğunu düşünen kişi, kişisel verilerini bu ortama isteyerek ve severek açtığında kendisinin bir mala dönüştüğünün henüz farkında değil demektir. Büyük veri analizleri aracılığıyla, çok sayıda insanın verilerinden çeşitli öngörülerde bulunmak da mümkün: Örneğin, Google’ın milyarlarca arama kavramından gelecek sezonun moda trendlerini belirlemeye çalıştığı bir sır değil. Bu örnekleri çoğaltmak olası. Bu açıdan, sosyal medyayı da bilinçli ve kararında kullanmanın gerekliliği ortaya çıkmakta!

Beden-Makine Kaynaşması/İnsan-Makine Arasındaki Çatışma Üzerine

Kendimizi kısmen veya tamamen makinelere dönüştürmek evrimimizdeki sonraki mantıklı adımdan mı ibaret? Biyolojik sınırlarımızı geride bırakıp kendimizi teknolojiyle geliştirmek kaderimizde mi var?

Elli yıl önce, İkinci Dünya Savaşı’nın hemen ardından mühendislikte bir dönüşüm yaşandı. O zamana kadar mühendislik zanaata dayalı bir uğraştı; ama 1950 dolaylarından başlayarak fizik bilimine dayalı bir disipline dönüştü. Şimdi mühendislikte bir başka dönüşümün başlangıcına tanık oluyoruz; fizik geçmişinin katılığını feda etmemekle birlikte, bu sefer büyük ölçüde biyolojiye dayalı bir disipline dönüşüyor. Kalp pilleri ve yapay kalçalar çoktan, yapay kalpler de bir süreden beri kullanılıyor. Ama şimdi daha karmaşık sinir protezleri yaygınlaşıyor. Köklü işitme kaybına uğramış on binlerce insanın kulak salyangozuna kalıcı olarak takılan aygıtlar var; bu takma araçlar sağlıklı bir kulağın duyarlı olacağı bir noktada doğrudan sinir uyarımı niteliğinde yarım düzine frekans bandı sağlıyor. Böyle insanlar elektronik devrelerinin çevrel nöronlarını doğrudan uyarmasıyla-daha spesifik ifadeyle, silikon ve “ıslak” sinir devrelerinin bir bileşim aracılığıyla-sesleri işitebiliyor.

Benzer düzeyde etkili takma görsel araçlar kusursuz hale getirildiğinde, retina leke bozukluğundan mustarip insanlar başlıca müşteriler olacak. Dünyanın dört bir yanında ekipler, insan retinasına bir silikon kamera çipi yerleştirmeye ve resim unsurlarını retinadaki sinirlere doğrudan bağlamaya ya da bunları başın arka tarafında görsel girdilerin işlemden geçirildiği ilk alanlara kabloyla ya da kablosuz göndermeye yönelik tasarılar üzerinde çalışıyor.

Tıbbi sorunları olan kişilerin bedenlerine silikon ve çelik yerleştirmeye dönük başka birçok deney var. Bunlar inme mağdurlarının ve omurga zedelenmesi mağdurlarının kaslarını çalıştıracak sistemlerden, Parkinson ve benzeri hastalıklara yakalanmış kişilerde sinir sinyallerinin yönünün değiştirecek tasarılara kadar uzanıyor. Böyle girişimler ve kötürümler üzerindeki deneyler, kritik beyin bölgelerimizin uyum sağlama yeteneği konusunda umutlar doğurmuştur. Böyle klinik prosedürler çok geçmeden isteğe bağlı olarak kullanılmaya başlayacaktır. Önümüzdeki on-yirmi yılda, dünyada yapabileceğimiz ve anlayabileceğimiz şeyleri arttırmak amacıyla bedenlerimize robot teknolojisinin, silikonun ve çeliğin girmesini benimseyeceğimiz bir kültürel değişim yaşanacaktır. Kör olmayan insanlar gözlerinden birine kızılötesi ya da morötesi ışınlara duyarlı bir düzenek yerleştirilmesini tercih edebilir.

Bedenimize yapılan ilk biyolojik eklemelerin bazıları, beyin kabuğumuzdaki nöron sayısını arttırmayı gerektirebilir. Hâlihazırda bu tür deneyler fareler üzerinde yürütülüyor. Gelişiminin kritik bir evresinde bir farenin beynine ilave nöron katmanları yerleştirildiğinde, bu eklemenin uygulanmadığı farelere oranla zekâ düzeyi yükseliyor. Çocuklukta beynimizin gelişimini denetleyen hormon dengelerini daha iyi anlamamızla birlikte, yetişkin beyinlerimize belki nöron katmanları ekleyerek, IQ düzeyimizi birkaç puan yükseltebileceğiz ve daha gençken sâhip olduğumuz bellek yetilerini yeniden kazanabileceğiz.

21. yüzyılın ortasına vardığımızda, birçok yeni biyolojik yetiye sâhip olacağız. Bunlardan bazıları bugün bize hayali gelebilir-tıpkı bugünün bilgisayarlarının hızına, belleğine ve fiyatına ilişkin projeksiyonların 1950’de ilk dijital bilgisayarlar üzerinde çalışan mühendislere hayali görünmüş olacağı gibi. 2050’ye doğru, daha gebeliğin başladığı anda müdahalede bulunup bir bebeğin sâdece cinsiyetini değil, pek öyle sıradan olmayan şeyleri, beden, zihin ve kişilik özelliklerinin birçoğunu da seçebileceğimizi varsaymak makul gibi görünüyor. Sırf bir ceninin cinsiyetini belirleyebilmenin bile Çin ve Hindistan’da cinsiyet oranlarını nasıl fena halde bozduğunu görmüş bulunuyoruz; bu yeni yeteneklerin dünya nüfusunun bileşimine köklü ve (bu aşamada) temelde öngörülemez etkilerde bulunmasını bekleyebiliriz.

Bütün bilimsel ve teknik çalışmalar sürerken, aynı rahatsız edici sorular yığınıyla defalarca karşı karşıya geleceğiz. Şöyle ki: Canlı olmanın anlamı nedir? bir varlığı “insan” yapan şey nedir? Bir varlığı “insandan aşağı” kılan şey nedir? İnsanüstü olmak nedir? İnsanlık açısından hangi değişiklikleri kabul edebiliriz? İnsan hayatıyla oynamak etik midir? Belirli “düzeltici” yollarla olsa bile, insan hayatıyla oynamak etik midir? Birey olarak bilimci, yönlendirdiği ya da yarattığı yaşam biçimleri konusunda nasıl bir sorumluluk taşır?

Üstelik bu sorular sadece iyi niyetli bilim çevrelerinde sorulmayacak; vandallıktan terörizme ve doludizgin savaşa kadar her şeyin eşlik ettiği bir ortamda, toplumun genelinde de tartışılacak.

Makineler ağır işin büyük bir kısmını yapıyor olacak; ulaşım, bankacılık, yemek ve medya gibi hizmetlerin tedarikini çok daha ucuza sağlayacak. Bir açıdan ekonomik bolluğun bilinmeyenine ilerliyor olabiliriz: fakat diğer açıdan baktığımızda bu geçim için çalışmak kavramının sonu da olabilir.

En sonunda parayı meslekten ayıracağız; bu değişim de kendi değerlerimizi ve kimliklerimizi nasıl tanımladığımıza dair temel varsayımlarımıza meydan okuyacak. 

Akıllanabilecek her şey bir gün akıllanacak çünkü artık yöntemini biliyoruz. Deep Mind Laboratuvarları, derin öğrenmenin gücünü Atari üzerinde kanıtladıktan kısa bir süre sonra AlphaGo’yu geliştirdi: Kendi kendine öğrenebilme yeteneği olan bu bilgisayar, Atari oyunlarından çok daha eski ve zor olan Çin oyunu Go’da da ustalaştı.

Yılar önce “Deep Blue” adlı bilgisayar, Gary Kasparov’u satrançta mükemmellik ile yenmişti. Şimdi, “Go” oyununda ise durum daha farklıydı: Makinenin çevresinde olan biteni anlayıp duruma göre üzerinde en uygun hamleyi seçmesi gerekiyordu; üstelik bunu özyinelemeli yapmalıydı. Bu YZ’lar, ayn1 işlemi tekrar tekrar uygulayarak, üstel artış hızıyla daha iyi hale gelebilirler.

Bu bağlamda, tüm dünyada teknolojiye güç veren şey, büyü; dahası mobil aygıt ticaretinin itici gücü, akıllı telefonun artık bilgisayardan önemli olmasının nedeni de bu büyü. Maslow’un ihtiyaç hiyerarşisi piramidi de buna uygun biçimde değişti: Yemek, içecek, kıyafet ve sığınak gibi temel ihtiyaçların yanına artık mobil aygıtlar, akıllı telefonlar ve Wi-Fi bağlantısını da eklemeliyiz.

Bunlar genellikle cinsellikten, arkadaşlıktan ve itibardan da yukarı statüde yer alıyorlar (Yani piramidin tabanına daha yakın olmaktalar!). Bir de bu hiyerarşiye kaçınılmaz biçimde akıllı dijital asistanları (ADA) da ekledik artık!

Nesnelerin İnternet’inin (Nİ) gelmesiyle otonom[7] araçlar (kendi kendine giden arabalar), YZ ve akıllı asistanlar; hatta günlük şeyler ve işlemler de büyülü güçlere sahip olacaktır. Teknoloji hayal gücümüzün ötesinde süper güce ve hıza kavuşurken bir büyü patlaması yaşanacak, bizi bir nevi tanrısallaştıracak.

Akıllı dijital asistanlar süper zeki, her yerde mevcut, sudan ucuz, görünmez ve biz de dâhil olmak üzere her şeyin içine yerleştirilmiş olacak çok kısa süreçte. Belki şimdiden ADAların bizim yerimize iş gördüğüne şahit oldunuz. Siri sorularınızı yanıtlayıp anında bizi ilgili kaynaklara yönlendirebiliyor; Alexa kitap sipariş edip sesli okuyabiliyor, Amelia da adınıza seyahat rezervasyonu yapabiliyor.

Şöyle bir düşünelim:

3B yazdırma işlemini düşünün: Eğer anında harika bir yemek yazdırıyor olsaydık, yemek yapmaya devam eder miydik?

Eğer simültane çeviri aygıtınız olsaydı yine de yeni diller öğrenir miydik?

Beyin dalgalarımızla bilgisayara komut verebilseydik, klavyede yazı yazmayı öğrenir miydik?

Makine Öğrenimi ve Büyük Veri

Bir tahmine göre, küresel olarak toplanan veriler artık binlerce eksabaytı buluyor. (Bir eksabayt, bir milyar gigabayta eşittir.) Ve bu sayı da Moore Yasası uyarınca artarak kabaca her üç yılda ikiye katlanıyor. Artık bu verinin neredeyse tamamı dijital formatta saklanıyor. Dolayısıyla bilgisayarların doğrudan kullanımına açıktır. Sırf Google’ın sunucuları her gün milyonlarca kullanıcının yaptığı aramalarla ilgili 24 perabayt veriyi işliyor. (Bir perabayt, bir milyon gigabayta eşittir.) Bu verilerin büyük bölümü, bilgisayarcıların “yapılandırılmamış” dediği türden. Yani karşılaştırılmaları ve ilişkilendirilmeleri zor olan farklı farklı formatlarda olabiliyor.

Şirketler insan alımı, atımı ve terfii sırasında artık “insan kaynakları analitiği” denen yöntemle hareket ediyorlar artık. Bireyler ve yaptıkları işlerle ilgili toplanan bilgi miktarları inanılmaz boyutlarda. Bazı şirketler her bir çalışanın bastığı her bir tuşu kaydediyorlar.

E-postalar, telefon kayıtları, veri tabanı sorguları ve dosya erişimleri, şirkete girişler ve çıkışlar, internet aramaları ve daha nice veri türü toplanabiliyor-bazen işçilerin bilgisi dâhilinde, bazen haricinde.

Bulut teknolojileri günümüzde Amazon, Google ve Microsoft gibi bilgi teknolojisinin başrol oyuncuları arasında büyük bir rekabet arenası haline geldi. Örneğin Google, uygulama geliştiricilere bulut tabanlı bir makine öğrenim uygulamasının yanı sıra geniş ölçekli bir hesaplama motoru sunuyor. Uygulama geliştiriciler bu motor sayesinde çok büyük ve yoğun hesaplama getiren problemleri, süper-bilgisayar benzeri bir sunucu ağ1 üzerindeki programları çalıştırarak çözebiliyorlar.

Bulut teknoloji hizmetleri sunan şirketler arasında Amazon lider konumda. Büyük ölçekli bilgi-işlem alanında uzmanlaşmış küçük bir şirket olan Cycle Computing, Amazon bulut hizmeti üzerindeki on binlerce bilgisayardan faydalanarak, tek bir bilgisayarda 260 yıl sürecek bir problemi 18 saatte çözmeyi başardı.

Şirketin tahminlerine göre, bulut teknolojisinin ortaya çıkışından önce böyle bir problemi çözebilecek bir süper-bilgisayar inşa etmek için 68 milyon dolar gerekirdi. Oysa şimdi Amazon bulutundaki 10.000 sunucuyu saatlik 90 dolara kiralayabiliyorsunuz.

Robot yapımında kullanılan yazılım ve donanım parçalarının ucuzlaması ve güçlenmesiyle robot teknolojisinin hızla gelişmesi gibi, bilgi işlerinin otomasyonunda da benzer bir durum yaşanıyor. Derin öğrenme sinir ağları, öykü yazma motorları veya Watson gibi teknolojiler bulutlara taşındıklarında, sayısız yeni şekilde kullanılabilecek birer yapıtaşına dönüşmüş olurlar. Netscape’in kurucularından olan yatırımcı Marc Andreessen’in ünlü bir sözü var: “Yazılım dünyayı yiyor.” O dünyayı yiyen yazılımlar bundan böyle bulutlarda duruyor olacaklar. Ve oradan işyerlerini birer birer istila edip bilgisayar başında oturarak yapılan nerdeyse tüm beyaz yaka işleri yutacaklar!

Bilgisayar belleği ve hesaplama gücündeki devasa gelişmeler yapay zekâda olağanüstü ilerlemeyi sağladı ancak makine öğreniminin olgunlaşması epey uzun sürdü. IBM’in Deep Blue bilgisayarı 1997’de satranç şampiyonu Garry Kasparov’u yendiğinde, ana avantajı bellek ve hesaplamadaydı, öğrenmede değil. Hesaplama zekâsı da bir grup insan tarafından yapılmıştı ve Deep Blue‘nun yaratıcılarını yenebilmesinin temel sebebi hızlı hesap yapabilmesi ve böylelikle daha fazla potansiyel pozisyonu analiz edebilmesiydi. IBM’in Watson bilgisayarı Riziko isimli yarışma programında dünya şampiyonu insanı yendiğinde, yine üstün hafıza ve hızla özel olarak programlanmış yetilere dayanıyordu, öğrenmeye değil. Aynı şey ayaklı devinimden sürücüsüz araçlar ve kendi kendine inebilen roketlere kadar robotikteki pek çok atılım için geçerlidir. [8]

Ama yine de bilgisayar şu tür bir problemi hâlâ çözemiyor: “Bir elektrik hattında 15 kuş oturuyor. Avcı bu kuşlardan birini vuruyor. Oturmayı sürdüren kaç kuş kalır?” Bilgisayar uzmanı, kimi insanlar gibi makinenin bu soruya 14 kuş diye yanıtlayacağından emin. Çünkü bu soruyu doğru yanıtlamak, silah sesi yüzünden kuşların hepsinin korkup kaçacağı ve sonra daha sakin bir yere konacağı gibi ek bir bilgi gerektiriyor. Sonuçta önemli olan, gelecekte yapay sistemlerin de insanlar gibi bilgilerine dayanarak, gerçeklendirilmiş tahminlerde bulunabilmeleri gerekecek. Çünkü bir insan, hayatında hiçbir avcının kuşlara ateş ettiğini görmemiş bile olsa, düşünerek ve içgüdülerine dayanarak doğru sonucu bulabilir.

Çocuklarımızın nasıl öğrendiğini tam olarak anlayamadığımız gibi böyle sinirsel ağların da nasıl öğrenebildiğini ve neden ara sıra başarısız olduklarını tam olarak anlayamıyoruz. Ancak olan şey zaten yüksek oranda faydalı olmaları ve derin öğrenmede bir dizi yatırımı tetikliyor olmalarıdır.

Derin öğrenme bilgisayar görüşünü, el yazısı transkripsiyonundan sürücüsüz araçların gerçek zamanlı video analizine kadar farklı açılardan değiştirmiştir. Bilgisayarların konuşma dilini metne dökme ve başka dillere çevirme yetilerinde de devrim yaratmıştır.

2015 yılında, Google DeepMind bir çocuk gibi düzinelerce bilgisayar oyununda ustalaşabilen -hem de hiçbir talimat olmadan- ve hatta kısa sürede herhangi bir insandan daha da iyi oynamayı öğrenen bir derin öğrenme kullanan bir YZ sistemi yayımladı.

2016 yılında, aynı şirket, farklı tahta pozisyonlarının kuvvetini ölçebilen bir derin öğrenme kullanan, Go oynayabilen bir bilgisayar sistemi olan AlphaGo’yu inşa etti ve bu sistem dünyanın en güçlü Go şampiyonunu yendi. Bu ilerleme verimli bir döngü yaratarak daha fazla kaynak ve yeteneği YZ araştırmasına çekti, bu da daha fazla ilerlemeye yol açtı.

Önseziye dayanan ve yaratıcı veçhelerinden ötürü Go, bir oyundan çok bir sanat formu olarak görülür. Antik Çin’de resim, kaligrafi ve qin müziğiyle beraber dört “temel sanattan” biri olarak görülürdü ve Asya’da halen aşırı derecede popülerdi. Zaten AlphaGo ve Lee Sedol arasındaki ilk maçı üç yüz milyon kişi izlemişti. Sonuç olarak, Go dünyası neticeden çok etkilenmişti ve AlphaGo’nun galibiyetini insanlık için derin bir kilometre taşı olarak görmüştü. O zaman dünyanın en üst puanlı Go oyuncusu olan Ke Jie şunu demişti: “İnsanlık binlerce yıldır Go oynadı ama yine de YZ’nın bize gösterdiği gibi daha yolun başındayız… İnsan ve bilgisayar oyuncularının birlikteliği yeni bir çağı açacak… Birlikte, insan ve YZ, Go’nun hakikatini bulacaktır.”

AlphaGo dünya go şampiyonunu nasıl yendi?[9] 2015 yılı itibariyle bilgisayarlar go oyununu insanlara rakip olacak düzeyde oynayamıyordu.

Deep Blue’nun Kasparov’u satrancın süre kısıtları içinde yenmek için kullandığı yöntemin merkezinde makinenin olası hamlelerin getireceği oyun pozisyonlarını “zafere yakınlık” açısından sıralamakta kullandığı ve büyük emekle hazırlanan karmaşık bir formül bulunmaktadır. Go için böyle iyi bir değerlendirme formülü bir türlü bulunamamıştı. 2015’de “go” da insanların üstünlüğü tartışılmazdı.

Ve sonra “AlphaGo” çıktı. 2017 baharında bir dizi efsane maçın sonunda bütün insan oyuncuları geride bıraktığı kesinleşen AlphaGo, aynı yılın Ekim’inde tahtını AlphaGo Zero adındaki bir üst sürümüne terk etti. AlphaGo’nun sırrı pekiştirmeli öğrenmeyi derin öğrenme teknikleriyle desteklenmesindeydi. AlphaGo’nun sinir ağına önce binlerce insan oyunundan pozisyonlar gösterilerek hangi hamlelerin tercih edildiği öğretildi. Elbette ki insanları geçmek için yeterli olmayan bu altyapım, sonraki “kendi kendine öğrenme” aşamasında oynayacak programların başlangıçta kullanacağı değerlendirme formülünü oluşturmakta kullanıldı.

AlphaGo bir insan ömrü boyunca oynayabileceğinden çok sayıda oyunu kendi kendisine oynadı. Her oyunda kazanan kopya kaybedene oranla bir şeyi daha iyi yapmış olmalıdır, değil mi? Oyunun sonundaki bu “ödül” sinyali pekiştirmeli öğrenme yoluyla önceki aşamalardaki pozisyonlara yansıtılarak onların da “makbul” olduğu bilgisi sinir ağına kodlandı. Böylece her aşamada daha da iyileşen değerlendirme formülü, bir sonraki aşmada kendi kendine oynanacak oyunların daha yüksek kalitede olmasına yol açıyordu. DeepMind mühendisleri bu döngüyü durdurduklarında program insanüstü seviyeye ulaşmıştı.

AlphaGo Zero’nun AlphaGo’dan farkı ise insan bilgisine başta bile hiç ihtiyaç duymamasındaydı. Sadece oyunun hamle ve kazanma kuralları bilgisiyle donatılan AlphaGo Zero doğrudan kendi kendine oynamaya geçti. Başlarda yaptığı hamleler aptalcaydı elbet; ama binlerce oyundan sonra kazanmaya götüren oyun tarzını keşfetti ve sadece 40 günlük bir antrenmanla atası AlphaGo’yu yenecek hale geldi.

Muhtemelen, dünyanın gelecekteki efendileriyle aramızdaki fark, bizimle Neandertallerin arasındaki farktan fazla olacaktır; biz de Neandertaller de en azından insanız, oysa bizim torunlarımız tanrı gibi olacaklar… Eğer Sapiens tarihi sona erecekse, Sapiens’in son nesillerinden birine mensup olan bizler zamanımızı şu son soruyu cevaplamaya ayırmalıyız: Neye dönüşmek istiyoruz?[10]

Geliştirilmekte olan tüm projeler içinde en devrimci olanı, bir bilgisayarın hem insan beyninin elektrik sinyallerini okumasını sağlayan, hem de aynı anda beyne okuyabileceği elektrik sinyalleri aktaran bir beyin –bilgisayar arayüzü tasarlama çalışmasıdır.

Bu tür arayüzler beyni doğrudan internete veya pek çok beyni birbirine bağlayıp bir çeşit beyin interneti kurarsa ne olur? Beynin kolektif bir hafıza bankasına doğrudan erişimi olursa insan hafızasına, bilincine ve kimliğine ne olur?

Diğer bir ihtimali düşünelim. Farz edin ki, beyninizi taşıyabilir bir sabit diske kopyalayabilir veya onu dizüstü bilgisayarınızda çalıştırabiliyorsunuz.

• Bilgisayarınız tıpkı bir Sapiens gibi düşünüp hissedebilir mi?
• Eğer öyleyse, bu siz mi olursunuz yoksa başka birisi mi?
• Bilgisayar programcıları bilgisayar kodlarından oluşan ve kendi benlik hissi, bilinci ve hafızasıyla tamamen dijital bir zihin yaratırsa ne olur?
• Programı bilgisayarınızda çalıştırdığınızda bu bir kişi mi olacaktır? 
• Öyleyse programı sildiğinizde bu bir cinayet midir?

Yanıtı beklenen zor sorular…

Yapay Zekâ Uygulama Alanları

Doğanın ve evrimsel süreçlerin 4 milyar yılda üretebildiği gibi bir zekâyı, sadece son birkaç yüz yıllık bilimimiz ile üretmeye çalışıyoruz. Bu nedenle zorluklar ve aksamalar çok normal. Buna rağmen alınan yol ise baş döndürücü ve giderek heyecan verici bir hal alıyor. “Tasarım evreni” denen, olası tüm tasarımları barındıran, hayali bir mühendislik evreni içerisinde, hesap makinası düzeyindeki aletlerden kuantum bilgisayarlar düzeyindeki sistemlere doğru, sadece birkaç on yılda ulaşmak gibi müthiş sıçramalar yapabilmek için, eşit derecede müthiş keşiflere ihtiyacımız var. İşte geleceğin tüm teknolojilerinde olduğu gibi, yapay zekâda da sınırlandırıcı faktör budur. Yine de zamanla oraya ulaşacağız.

Yapay zekânın uygulama alanları yaşamımızın değişik sahalarında ortaya çıkmaktadır. Hemen akla gelen birkaç uygulama alanına örnek vermek gerekirse:

*Otonom araçların yaygınlaşmasının ötesinde, havacılıkta oto pilotlar çoktandır uçakların doğru irtifada ve doğru rotada uçmalarını sağlıyor. Eğer gerekirse inişlerde de birçok durumda kullanılıyor. Ama kalkışlarda bütün uçaklar pilotlar tarafından yönetiliyor. Dron adı verilen insansız hava taşıtları (İHA) için durum böyle değil. Askeri ve polis operasyonlarında genellikle uzaktan komuta ile uçurulsalar da istihbarat uçuşlarında ve ticari kullanımlarında tümüyle bağımsız uçuyorlar.

*Tarımda “hassas çiftçilik” geleceğin en önemli konularından birisi olacak, Burada söz konusu olan sadece ağıllarda sensör ve robot kullanarak hayvanların gözlenmesi ve en uygun şekilde beslenmesi değil.

Örneğin bugün artık hayvanlar süt sağım çarkına girdikleri andan itibaren, kameralar ineklerin memelerini kaydetmeye başlıyor. Fırçalar meme uçlarını temizliyor, robot kolları süt kovalarını getiriyor, sensorlar de sürekli olarak sütün kalitesini ölçüyor.

*Gelecekte tarlalarda da giderek daha fazla sayıda dijital kart, uydu, meteoroloji tahmin istasyonu, sayısal harita ile ayrık otlarını, ısıyı ve nemi ölçen sensorlar tarafından yönetilen robotlar görülmeye başlanacak. Toprağı gübreleyecekler, tohumlan ve tahıl zararlılarıyla mücadelede kullanılan kimyasalları gerektiği noktalara santimetre ölçeğinde kesinlikle yerleştirilecekler ve hasadı toplayacaklar. Robotların üzerinde dolaşan dronlar ise havadan tarlaların durumunu, mantar sorunu ya da yaban hayvanlarının yol açtığı sorunlar olup olmadığını kontrol edecek ve böylece hasat kaybını önleyecekler.

Bu yöntemin avantajları ortada: Hiçbir yerde gereğinden fazla tohum, su veya gübre kullanılmayacak. Bu doğal çevreyi koruduğu gibi masraflardan tasarruf da sağlayacak. Traktörler sadece gerekli olan alanlarda kullanılacak, hasat tam zamanında ve olabildiğince otomatik olarak yapılacak.

Eğer gelecekte insanlar tarım araçlarında otururlarsa, bu sadece kumanda merkezindeki ekranlara bakmak ve robotun kızıl ötesi sensörünün korkudan sinip saban izine sığınmış bir geyiği görmediği zamanlar gibi acil durumlarda müdahale etmek için olacak.

*Diğer bir uygulama alanı akıllı binalar ve akıllı evler için de söz konusu. Onlar da çatılarındaki güneş panelleri ve bodrumlarındaki aküler aracılığıyla elektrik üretip enerji ağına sunacaklar, gelecekte ısı depolayıcıların ve gaz üretim tesislerinin de buna katılması mümkün olabilir. İyi yalıtılmış pencereleri, duvarları ve zeminleriyle, ısıyı geri kazanabilen klima cihazlarıyla donatılmış günümüzün pasif binaları daha şimdiden 30 yıl öncesine oranla %90 oranında daha az enerjiye gerek duyuyor. Hatta tükettiğinden daha fazla üreten, enerji artısı veren evler de mevcut. Akıllı yapı teknikleriyle enerji tüketimi %30 ile 50 arasında düşürebiliyor. Bu yapılar sensörler aracılığıyla bir mekânda herhangi birinin bulunup bulunmadığını saptayıp ona göre ısı, ışık ve havalandırmayı açıp kapayabiliyor. Bunun da ötesinde, akıllı yapılar internet üstünden otomatik olarak hava durumunu okuyabiliyor: Örneğin, gelecek birkaç gün içinde havanın ısınması söz konusu ise, duvarlar, zeminler ve çatılar yeterince sıcaklık depolamış olduğu için ısınmayı yavaş yavaş düşürüyor.

*Ev İnşa Eden Robotlar: İnşaat sektöründen bir örnek: Avustralyalı Fastbrick Robotic firmanın inşaatçı robotu Hadrian bütün bir evin duvarlarını, 0,5 milimetrelik sapma payıyla sadece iki gün içinde örebiliyor; bu kesinlik bir yana bırakılacak olsa bile, insan işçilerin aynı işi yapmaları haftalar alırdı. Hadrian 3-boyutlu planları okuyup, 28 metre uzunluğundaki kavratıcı kollarıyla tuğlaları tutuyor, arasına harç sürüyor ve yorulmak nedir bilmeden, sessizce taş üstüne taş koyuyor!

*Birçok ülkede doktorlar, “uzman sistemler” olarak bilinen YZ yazılımlarını kullanıyorlar. Bunlar, hastanın semptomlarından yola çıkarak, doktorun aklında tutamayacağı kadar devasa bir tıp veri tabanını saniyeler içerisinde tarayarak olası tanıları doktora bildiriyor. Ancak sıradan bir yazılımın aksine bunlar, önceki deneyimlerden yola çıkarak öğrenebiliyor, benzer hastaları tespit edebiliyor. Eğer bu konuda düşünürsek, bir doktorun 25 yıl önce baktığı, benzer semptomlu bir hastayı ve tüm detaylarını hatırlaması ne kadar muhtemeldir? Ancak bir YZ, hastanın hastaneye geldiği üçüncü günün ikinci öğününde hastanın ekmeğinin ne kadarını yediğini bile hatırlayıp, veri setine dâhil edebilir. Yapay zekânın en temel formu olarak görülebilecek uzman sistemler, bu tür problemleri göreli olarak kısa bir sürede alt edebiliyor.

*Benzer şekilde, jeolojik ve biyolojik araştırmalarda görev alan uzman sistemler var. Çok sayıda değişkene bağlı olan araştırmalarda, belirli tespitleri yapmak müthiş zor olabiliyor insanlar için. Örneğin 60 farklı türün, son 300 bin yıllık evrimsel analizini yapmaya kalkarsak, müthiş büyüklükte bir veri setiyle boğuşmamız gerekir. Yapay zekânın temelinde yatan algoritmalar, bu sorunu alt etmemize yaramaktadır.

Bu birkaç örnekten sonra YZ’nin uygulama alanları basitçe tasnif edersek:

• Ses tanıma
• Görüntü işleme
• Doğal dil işleme
• Muhakeme’dir.

Ses tanıma teknolojisi günümüzde seviye atlamıştır. YZ, sesi tanımakla kalmayıp sesi anlayıp cevap verme seviyesine gelmiştir. Bilgisayarın sesi tanıması, sesleri harflere dönüştürmesi, harfleri anlayıp cevap vermesi hiç de kolay değil sadece buradan baktığımızda bile bu teknolojinin ne kadar geliştiğini görmekteyiz.

Ses tanıma teknolojisi sadece akıllı telefonlarımız da bulunan sanal asistanlarda kullanılmamaktadır. Hayatımızın her noktasında ses tanıma teknolojisine dair ürünler görmek mümkün.

Görüntü işleme hayatımızın birçok noktasında kullanılmaktadır. Sürücüsüz araçların daha güvenli hareket etmeleri için etrafını iyi anlamaları gerekmektedir. Görüntü işleme sayesinde pikseller koda dönüşüyor. İnsanları, hayvanları, trafik ışıklarını, uyarı levhalarını anlayan ve buna göre hareket eden sürücüsüz araç görüntü işlemeye verilecek en iyi örneklerden biri.

Diğer yapay zekâ uygulama alanlarında olduğu gibi “Doğal dil işleme” alanında birçok alt başlık ve kullanım alanı mevcut. En basit örneğiyle Google gibi arama motorlarında “Bunu mu demek istediniz” gibi cümlelerle arama algoritmaları geliştiriliyor. Arama motoru örneğinden daha fazlasının yapıldığını hatırlatmakta fayda var.

Muhakeme, sözcük olarak, birbirine karşı savları olan iki yanı dinleyerek bir yargıya varma, yargılama demektir. Yapay zekâ da muhakeme en zor alanlardan biridir. Oluşturulan yapay zekânın birkaç olayı süzüp en mantıklı en rasyonel kararı vermesi çok önemlidir. Örneğin; Bir davada hâkimin suçluyu suçsuzu ayırt etmesi muhakeme yeteneğine bağlıdır. Burada YZ delilleri ve olayı süzerek muhakeme yeteneği ile suçluyu suçsuzu ayırt edilebilmektedir.

Şimdi de bu uygulama alanlardan öne çıkan temel sahalara bir göz atalım.

Eğitim

Euronews’ün Küresel Tartışmalar programında (2019) soruları yanıtlayan Harari, “Bu tarihteki en büyük eşitsizlik. Çok sayıda iş yok olacak, ancak yeni işler ortaya çıkacak. Esas sorun işlerin mutlak yokluğu değil, insanları yeniden eğitmek olacak. İnsanlar yaşamları boyunca öğrenmek için işlerini tekrar ve tekrar değiştirmek zorunda kalacak. Şu anki eğitim sistemi onları buna hazırlamıyor,” derken günümüz eğitim sisteminin yetersizliğini de ön plana çıkartmaktadır.

YZ ile birlikte eski eğitim sistemleri, eğitim için kullanılan araçlar ve kurumlar büyük bir değişime tâbi olmakta olup, en büyük değişimlerden biri ABD’deki eğitimde görülebilir. ABD Eğitim Sektöründe Yapay Zekâ Piyasası’nın (Artificial İntelligence Market in the US Education Sector) raporuna göre,[11] ABD’de yapay zekânın eğitimdeki oranı 2017-2021 yılları arasında %47,5’e yükselecek.

Her ne kadar bazı uzmanlar öğretmenlerin yerine yapay zekâ kullanılmasına karşı çıksa da görünen o ki eğitimde daha büyük değişiklikler olacak. Fakat şurası gittikçe daha net belli oluyor: Robotlar, makine öğrenme algoritmaları ve diğer otomasyon türleri iş piramidinin altını yavaş yavaş yiyorlar. Ve yapay zekâ uygulamalar gittikçe daha yüksek vasıflı mesleklere göz diktiğinden, piramidin güvenli sayılan en tepesi bile zamanla küçülecek. Demek o ki; geleneksel düşünceye göre, eğitime gittikçe daha fazla yatırım yaparak herkesi o tepedeki küçülen yere sığdıracağız.

Günümüzde YZ ile beraber beceri ve test sistemlerinin geliştirilmesine yardımcı olan bazı araçlar kullanılmaya başlanmıştır. Yeni teknoloji ile öğretmenlerin önceden yaptıklarının daha fazlasını yapması ve öğretme-öğrenme arasındaki boşluğun ortadan kaldırılması hedefleniyor. Öğretmenler ve yapay zekanın en iyi özelliklerinden yararlanılarak oluşturulacak bir sistemde öğrencilerden en iyi sonuç alınacağı ümit ediliyor.

Bununla beraber, makine ve insan arasındaki iş birliği ile öğretmenlere daha fazla zaman ve özgürlük kazandırılacak olduğundan onlardan daha fazla verim alınması bekleniyor. Yeni gelen nesil YZ ile beraber çalışacağı için, öğrencilerin şimdiden teknoloji konusunda bilinçlendirilmesi ve teknolojiyi nasıl kullanacaklarını öğrenmesi gerekir.

Tamamen YZ ile verilen bir eğitim mümkün mü? Yapay zekânın gelecekte öğretmenlerin yerine eğitim vermesi düşüncesi cazip gelebilir; ancak böyle bir durumda insan gücüne olan ihtiyaç azalacağından, öğretmenlik mesleği tamamen silinebilir. Bir diğer önemli konu ise, makinelerin bir duygusunun olmaması ve bu yüzden tamamen makinelerle verilecek olan bir eğitimin, insanı eğitmek için gerekli olan duygusal zekâ eksik olacağından, bunun çok olumsuz sonuçlara yol açabileceğidir. Çözüm olarak, öğretmenleri oldukça yoran eğitim dışındaki diğer işler için YZ kullanılabilir. Çoktan seçmeli testler için kullanıldığı zaten bilinen YZ, bir asistan gibi sınav kâğıtlarını okuyabilir ve onları notlandırabilir. Öğretmenlerin yerini tamamen alamayacak olan yapay zekânın hızlı bilgi edinme, asistanlık yapma, sınav kâğıdı okuma, evrak düzenleme vb. işlerde çalıştırılması eğitimde dönüşümcü ve özgürleştirici bir yenilik olabilir.

Eğitim sistemi nasıl yeniden düzenlenecek? Teknoloji dünyasının önde gelen isimleri bu değişimin ilk adımlarını attılar bile. Örneğin Facebook’un kurucusu Mark Zuckerberg ve Microsoft’un kurucusu Bill Gates gibi isimlerin de desteğiyle sürdürülen, 2013’te kurulan “code.org” sayesinde isteyen herkes kodlama öğrenebiliyor.

Eğitimde daha ilkokul çağından başlayarak yaratıcılığı, duygusal ve toplumsal zekayı geliştirmek ve bir ekip içinde çözüm geliştirmeyi desteklemenin önemi öne çıkmaktadır. Tıpkı o eski deyişte olduğu gibi: “Paylaşıldıkça çoğalan tek şey bilgidir.” Ama bunun için sadece dile ilişkin değil, aynı zamanda kültüre ilişkin yetkinlikleri de geliştirmek gerekir. Çünkü sözgelimi Amerikalılardan, Almanlardan ve Çinlilerden oluşan bir ekip bir arada iyi çalışamıyorsa sorun çoğunlukla dil bilmekle ilgili değil, kültürler arası yanlış anlamlar yüzündendir. [12]

Bir genelleme yapılırsa:

Amerikalılar çoğunlukla “Gel bir deneyelim” mantığına sahiptir; kısa, doğrudan ve etkileşimli konuşur.

Almanlar meselelere daha sistematik, analitik ve geniş kapsamlı yaklaşır.

Çinlilerse önce ilişki ağlarını geliştirip sorunlar hakkında doğrudan konuşmak yerine, çok çeşitli filtreleme yöntemlerine başvurup sorunlardan kurtulmaya çalışır.

Hintli enformasyon teknolojileri şirketi Infosys’in yönetim kurulu başkanı Vishal Sikka, 2016 Davos Dünya Ekonomi Forumu’nda, “dijital devrimin aşması gereken en önemli engelin hiç kuşkusuz hızlı dijital dönüşümlere ayak uyduramayan 300 yıllık eğitim sistemimizin yeniden yapılandırılması” olduğunu vurgulamış ve bununla da hayli alkış toplamıştı. Şimdiki eğitim sitemine şu yaftayı yapıştırmak mümkün: “Okullarda ve üniversitelerde dünyanın nasıl olacağı değil, nasıl olduğu öğretiliyor.”

Ülkemiz gerçeğine geldiğimizde, bugün eğitim görmekte olan çocuklarımızın %75’inin bugün var olmayan işlerde çalışacağı tahmin edilmektedir. Böyle bir durumda çocuklarımıza bugün geçerli olan bilgileri ezberletip durmanın anlamı yoktur.

Çünkü işlerine yarayacak ve yaşamlarında kullanacakları çeşitli bilgiler henüz icat edilmedi bile! Bu nedenle, onlara iki şey öğretmemiz gerekli:[13]

• Birincisi: Kendilerini tanımayı, kişilik özelliklerini keşfetmeyi,
• İkincisi de: Öğrenmeyi.

Bunun için binalardan, teknolojik imkânlardan çok, eğitimi veren kişileri değiştirmek zorlayıcı olmaktadır. Bu nedenle de mevcut öğretmenleri rehberler olmaya doğru dönüştürmeliyiz. Veya mevcut öğretmenlerin yanına dijital öğrenme rehberleri oluşturmalıyız ve öğretmenler emekli oldukça yeni alınanlar sadece dijital öğrenme rehberleri olmalı. Böylece dönüşüm zamanla gerçekleşebilir. Bilgiyi hatırlamaya yönelik “sınav” mantığı, yerini “uyum sağlama ve yaratıcı düşünme” yetenek ve becerilerini ölçen nesnel sınavlara bırakmalı.

Artık öğretmenlerin de rol modeli olarak işlevi, çocuklara bilgi vermek değil, onlara soru sorabilmeyi ve sorulara kendilerinin cevap bulabilmesini öğretmek olmalıdır.

Ülke olarak Sanayi Devrimi’ni, biyoteknoloji devrimini ve dijital devrimi kaçırdık; bunlarda söz sahibi ve üretken olamayınca strateji belirleme noktasında da maalesef geride kaldık. Bunun en açık göstergesi şu anda internet adreslerinde Türkçe karakterlerin yabancı olarak algılanması ve özel uygulamalar dışında internette Türkçe’nin adeta “misafir” gibi durması. Maalesef bu kaçan devrimlerin uzun vadedeki maliyeti çok büyük olmaktadır.

Günümüzde hızla dünyayı değiştiren YZ ve endüstri 4,0 olarak adlandırılan bu yeni devrimi de neredeyse kaçırıyoruz. Bu nedenle burada da belirleyici değil, daha ziyade “maruz kalan” veya “kurban” statüsünde olmaktan kurtulamayacağız. Bu gidişi değiştirmenin en önemli yolu; bilgiye ve teknolojiye ulaşımın bu denli kolay olduğu bir ortamda artık eğitim sistemi gibi hantal alışkanlıklarımızı değiştirmeye uğraşmak ve bunlara boşa enerji harcamak yerine, gençlerimizi bu konularda kafa yormaya cesaretlendirmeliyiz. Aksi takdirde bu treni de kaçırdıktan sonra artık insanlık seyahatinden kalıcı olarak kopma, kenarda köşede unutulan ve acı çeken bir topluluk haline dönüşme gibi bir risk altındayız.

Nitekim YZ eğitimi konusunda dünyada öncü olmayı hedefleyen Çin, ilk ve orta öğretim için düğmeye bastı. Çin Uluslararası Radyosu, gelecek yıldan itibaren (2019 sonu) Çin’deki ilk ve orta öğretim öğrencilerine hem seçmeli hem de temel müfredatta olmak üzere yapay zekâ dersleri verileceğini açıkladı. Üstelik kitapları şimdiden hazırladılar.

Dil

Babil Kulesi efsanesinde insanlar cennete ulaşmak için bir şehir ve kule inşa ederler. Babil de bu yapıya bakarak “Hayal edilen her şey gerçek olacak, önümüzde hiçbir engel yok!” der. Yine bu efsaneye göre Babil’in bu çabasını gören Tanrı, işçiler birbirleriyle işbirliği yapamasınlar diye farklı diller yaratır. Günümüzde daha önce hiçbir çağda görülmemiş bir iletişim ağına sahibiz. Ancak yine de Babil’in Kulesi üzerimize gölgesini düşürüyor.

Dil farkı, yaşamımızda engel olma özelliğini koruyor. Teknolojik cihazlar birbirleriyle bağlantılı olsalar bile farklı dili konuşan insanların arasındaki bağlantısızlık devam ediyor.

Küresel piyasalar ise yapay zekânın çeviri dünyasına da bir çare bulmasını bekliyor ancak doğal dil işleme teknolojisindeki gelişmelere rağmen henüz ortada “Hah!” dedirtecek büyüklükte bir gelişme yok.

Zira yapay zekânın da kendi içinde problemleri bulunuyor. Kasım 2016’da Google kendi çeviri araçlarına yapay sinir ağı ekledi. Ancak yine de ortaya çıkan çeviriler dil bilgisi ve toplumsal açıdan oldukça tuhaf.[14]

Rapport Boost AI data sorumlusu Michael Housman bu konuda şöyle demekte: “Google sanki bir gecede yapılmışçasına büyük bir gelişme kaydetti ancak ben Google Translate kullanmıyorum. Size şöyle söyleyeyim, dil zor bir meseledir.”

Google’ın teknolojisi cümlenin tamamını çevirmeye kalkar ve kelime kelime çalışmaz. Jacksonville Üniversiesi’nden İspanyol Edebiyatı profesörü Dr. Jorge Majfud ise bu konuda şöyle diyor: “Tüm cümleyi dikkate almak yine de yeterli değildir. Bir kelimenin anlamı cümlenin geri kalanındaki kelimelere bağlıdır. Bir cümlenin anlamı paragrafın anlamına bağlıdır. Metnin tamamının anlamı ise kültüre, konuşan kişinin amacına bağlıdır. Google Translate iyi bir araç ama adı üstünde araç. İnsan öğrenmesi ve anlamasıyla ikame edilemez. Kültür, cinsiyet ve hatta yaş bile anlama konusunda farklı etki gösterir. Ayrıca teknolojiye fazla yaslanmak da kültürel ve politik anlamda gerilemeye neden olabilir.”

En azından Majfud’un sözlerinin zaman zaman geçerli olduğunu söyleyebiliriz ancak önümüzdeki yıllarda bu konuda ciddi gelişmeler yaşayacağımızı peşinen söyleyebiliriz.

Nitekim Microsoft’un şef teknoloji uzmanlarından, uygulama ve hizmetler bölümünün kurucusu ve 2013 yılına kadar yöneticisi olan Rick Rashid, Çin’in Tianjin kentinde verdiği bir konferansta, gelişmiş derin öğrenme yöntemlerinin çeviri alanında neler başarabileceğini sergiledi.[15] Rashid konuşmasını yaparken, söyledikleri ardındaki ekrana bir ya da iki saniyelik bir gecikmeyle İngilizce yazılmış olarak yansıdı.

Ardından ekran ikiye bölündü ve sağ taraftaki bölümde, sol taraftaki İngilizce cümleler Çince harflerle Çinceye aktarıldı. Hemen hemen aynı anda hoparlörden, tek kelime bile Çince bilmeyen Rashid’in söyledikleri Mandarin Çincesinde duyuldu. Tabii dinleyicilerin coşkulu alkışları arasında! Bu başarının ardında çok sayıda derin öğrenme algoritmasının aynı anda kullanılması yatıyordu, Algoritmalardan biri Rashid’in söylediklerini yazıya döküyor, diğer algoritma bu İngilizce metni Çince harflere ve Çinceye çeviriyor, üçüncü algoritma ise Çince metni konuşmaya dönüştürüyordu. Tüm bunların üstüne, Rashid’in daha önceki video kayıtlarından alınan sesi kullanılarak, Çince konuşan ses Rashid’in sesine olabildiğince benzetiliyordu.

Housman’a göre makine öğrenme ve yapay zekâ teknolojisi için en ideal senaryo ortaya belli kurallar koymak ve başarı-başarısızlık için net kriterler belirlemektir. Örneğin satranç, go gibi oyunlarda bilgisayarlar en iyi oyuncuları bile alt etmeyi başarıyor. Bu başarı kısa bir sürede elde edildi çünkü iki oyunun da net kuralları var ve maksimum hamle sayısı belirli. Housman sözlerine şöyle devam etmekte: “Dil ise satrancın tam tersidir. Net ve belirli kurallar yoktur. Bir konuşma sonsuz farklı yöne doğru evrilebilir. İki çevirmen bile bir cümlenin ne şekilde çevrilmesi gerektiği konusunda hemfikir olamıyor. Demem o ki dil, data bakımından çözülmesi en zor şeylerden biridir.” 

Buna karşın anlamlı bir çeviride bazı olumsuzluklar ve çelişkiler de yok değil! Nitekim bu tutarsızlıkları ortaya koyan bir örnek de Ülkemizdeki YZ çalışmalarının önde gelen bir uzmanı Prof. Dr. Cem Say’dan:[16] Haziran 2018 itibarıyla Google Çeviride bulabildiğim birkaç sorun şöyle: “O bir banka memuresidir” cümlesi Türkçe’den İngilizce’ye “It’s a bank note” (“O bir banka notu”) olarak, “memure” kelimesinin dişil anlamından tümüyle bihaber şekilde çevriliyor. “Memure” gibi az kullanılan sözcükler örnekleri arasında çok geçmediyse böyle sonuçlar çıkıyor.

“Benim elmam kırmızı. Senin elman ne renk?” “My apple is red. What color is your hand?” diye çevriliyor. İlk cümlenin çevirisinde sorun yok ama ikincisi (sistemin insanların aksine önceki cümlelerde kurulan bağlamın da hiç dikkate almadığını gösterir şekilde) “Senin elin ne renk?” olarak çevrilmiş.

Burada yine (“Elman” kelimesinin çeşitli dillerde insan ismi olarak da geçmesinin de rol oynadığı) veri eksikliğinden kaynaklı bir “olsa olsa bu olur” atışının söz konusu olduğunu sanıyorum.

“Başka kadına bakarsa gözünü oyarım” cümlesinin Google çevirisi “If you look at another woman, I’ll take a look” (“Eğer siz başka bir kadına bakarsanız, bir göz atacağım”) şeklinde gerçekleşiyor. Sonuçta, romantik ilişkilerinize otomatik çeviri sistemlerine güvenmeMEnizi öneririm.

Görüldüğü üzere yapay zekâ ve makine öğrenmesi alanlarında çeviri dünyasına yönelik büyük bir potansiyel mevcut ancak bu potansiyelin en azından 2019 itibarıyla, şimdilik, insan faktörünü geçemediğini söyleyebiliriz.

Tıp Alanında

İnsanın ortalama yaşam süresi düzenli olarak artmaktadır. Bu yönüyle, yaşamın ve hastalıkların temelini oluşturan bilgi süreçleri üzerindeki ters mühendislik uygulamalarının erken evrelerine gelmiş olduğumuz için de büyük bir ivmeyle hızlanmaktadır 

Robert Freitas, tıbbın önleyebileceği hastalıkların %50’sinin oluşturduğu belirli bir listenin ortadan kaldırılmasıyla, insanın yaşam süresinin 150 yılın üzerine uzayacağını öngörmektedir.

Yine tıbbi sorunların %90’ının önlenmesiyle de yaşam beklentisi beş yüz yılın üzerine çıkacaktır. %99’a ulaşıldığında ise bin yılın üzerine çıkabileceğiz. [17]

Biyoteknoloji ve nanoteknoloji devrimlerinin tam sonuçlarının alınması da ölümün hemen hemen tüm tıbbi nedenlerini ortadan kaldırmamızı sağlayacaktır. Biyolojik olmayan bir varoluş biçimine doğru yol aldıkça, kendimizi “yedeklemenin” (bilgimizin, becerilerimizin ve kişiliğimizin temelini oluşturan başlıca örüntülerin saklanmasının) yollarını elde edecek, böylelikle, bildiğimiz biçimiyle ölümün çoğu nedenini de ortadan kaldıracağız. 

Şimdi de “Günümüz ve yakın gelecekte, yapay zekâ, makine öğrenimi ve algoritmalar tıp alanında nasıl değişimler yaratacak, sağlığımıza nasıl katkıda bulunacak?” sorusuna yanıt aramaya çabalayalım.

1- Hastalıkların Teşhisi

Hastalıkların doğru bir şekilde tespit edilmesi, yıllarca tıp eğitimi almayı gerektirir. Bu eğitimin ardından bile teşhis koymak zorlu ve zaman alıcı bir iştir. Tıbbın birçok alanında, uzman talebinin arzı aşmış durumda olması doktorları strese sokuyor ve hastalıkların teşhisi daha da gecikiyor. İşte makine öğrenimi -özellikle derin öğrenme– algoritmaları hastalıkların otomatik teşhisi konusunda son dönemde büyük ilerleme kaydetmiş, teşhis sürecini daha ucuz, kolay ve erişilebilir hale getirmiş durumda.

Makineler Teşhis Koymayı Nasıl Öğreniyor? Makine öğrenimi algoritmaları, belirli kalıpları görmeyi doktorlarla aynı şekilde öğreniyor.

Tek fark, algoritmaların öğrenebilmek için çok sayıda somut örneğe ihtiyaç duyması ve bunların titiz bir şekilde dijital ortama aktarılması gerekliliği. Ne yazık ki makineler henüz ders kitaplarını açıp okuyamıyor. Makine öğrenimi doktorların incelediği teşhis bilgilerinin dijital ortama aktarıldığı aşağıdaki benzer alanlarda faydalı oluyor:

• Bilgisayarlı tomografi taramalarını analiz ederek akciğer kanseri ve felç teşhisi,
• Elektrokardiyogramlarını analiz ederek ani kalp krizi riskinin belirlenmesi,
• Deri görüntülerini analiz ederek lezyonların sınıflandırılması,
• Göz görüntülerini analiz ederek diyabetik retinopati göstergelerinin belirlenmesi

Bu alanlarda bol miktarda veri bulunması sayesinde, algoritmalar teşhis konusunda en az uzman doktorlar kadar başarılı olabiliyor. Tek fark algoritmaların çok kısa sürede teşhisi ve bunu dünyanın herhangi bir yerinden masrafsız şekilde yapılabilmesi.

Tıpta YZ’nın en yoğun ilgi gördüğü alanlardan biri radyoloji. Dünyada her yıl iki milyardan fazla göğüs röntgeni çekiliyor. Yapılan araştırmalara göre, yapay zekâ algoritmaları bu röntgenlerin değerlendirilmesi ve hastalıkların teşhisinde insanlardan daha başarılı oluyor. 2016 yılında gerçekleştirilen bir araştırmaya göre doktorlar, veri girişi ve masa başı işlere hastalara ayırdığından daha fazla zaman ayırıyor. Veri girişi, test sonuçlarının analizi gibi süreçlerde otomasyona gidilmesi durumunda, YZ sistemleri potansiyel sorunlar konusunda uyararak ve bilgilendirerek, doktorların hastalarla daha fazla ilgilenmesini, sinyalleri daha sağlıklı yorumlamasını sağlayacak. Dünya nüfusunun giderek yaşlandığı, doktor ihtiyacının giderek arttığı düşünülürse, kazanılan her saniye çok sayıda insanın hayatının kurtulmasını ve yaşamının uzamasını sağlayabilir. Üstelik yapay zekâ doktorlara zaman kazandırmakla kalmayacak, yeni ufuklar açacak birçok bilgiyi de ortaya çıkaracak.

2. Yapay Zekâ Destekli Ameliyatlar

Robotlar ameliyathanelerde de yerlerini çoktan aldılar, özellikle de mikro cerrahi alanında. Bir anlamda “anahtar deliğinden” geçerek yapılan bu tür ameliyatlarda cerrahlar müdahalelerini bedende açılmış küçücük deliklerden soktukları enstrümanları aracılığıyla yapıyor. Bunun faydası hastaya olabildiğince az yüklenmek ve özellikle yaşlı hastalar için hayati önem taşıyan bir durum olan yaraların hızlı iyileşmesi. Bu yöntemle tüm dünyada, her hafta yaklaşık 10 bin prostat ameliyatı, ABD’li Intuitive Surgical firmasının geliştirdiği Da Vinci Operasyon Sistemi yardımıyla yapılıyor. Ameliyat sırasında cerrah önünde ekran bulunan bir konsolda oturup, ameliyat edilecek bölgenin, bire bir ila on katına kadar büyütülmüş 3 boyutlu görüntüsünü izleyebiliyor. Kendi elleriyle yönettiği komuta elemanlarıyla, küçük bir delikten girmiş olan ince robot kolun ucunda bulunan kıskaç, makas ya da diğer enstrümanları kullanabiliyor. Bu arada meydana gelebilecek olan el titremeleri otomatik olarak filtreleniyor ve hareketleri enstrümanların çok daha küçük hareketlerine dönüştürülüyor. Bu iki özellik ameliyatların hassaslığını büyük ölçüde artırıyor. Özellikle prostat ameliyatı sırasında idrar borusu ve sinir liflerinin birbirine çok yakın geçtiği bir müdahale için bu çok önemli.

Ama başka operasyonlar için de örneğin birkaç milimetre büyüklüğünde bir beyin tümörünün alınması ya da kalp cerrahisi söz konusu olduğunda, Alman Havacılık ve Uzay Merkezi’nin ürünü olan MiroSurge sistemindeki gibi, elleri titremeyen, hassas bir robotun yardımı son derece önemli.? Bu sistem hem Da Vinci’den daha küçük hem de doğrudan ameliyat masasına monte edilebiliyor.

Ayrıca, robot enstrümanları minik güç sensörlerine sahip. Böylece, bir anlamda cerrahın kendi ellerine duyunun gelmesi, yani ameliyat edilen dokunun gösterdiği mekanik direnci elinde hissetmesi mümkün oluyor.

Yapay zekânın insan hayatlarını kurtaracağı bir yer de acil servisler olacak. Zamana karşı bir yarışın yaşandığı acil servislerde, örneğin trafik kazası geçiren bir insana doğru teşhis konabilmesi ve etkin bir tedavi uygulanabilmesi için onlarca görüntünün, hastanın tıbbi geçmişinin ve daha birçok unsurun incelenmesi gerekiyor.

Yapay Zekâ (YZ) ve derin öğrenme algoritmaları bu verileri insanlardan çok daha hızlı şekilde derleyerek ve analiz ederek doktorlara yol gösterebilir.

3. İlaç Geliştirme

İlaç geliştirmek çok pahalı bir süreçtir. İlaç geliştirme sırasındaki analitik süreçlerin çoğunluğu, makine öğrenimi tarafından çok daha etkin bir şekilde gerçekleştirilebilir.

Bu durum, yıllarca sürebilen çalışmaları kısaltacak, milyonlarca dolarlık yatırımı azaltacaktır. Bu konuyla ilgili bir örnek Martin Ford’dan:

California Üniversitesi Tıp Merkezi’nin eczanesinde yaklaşık on bin ayrı doz ilaç, tek bir eczacının bile eli değmeden hazırlanıyor. Devasa bir otomatik sistem hammaddeleri otomatik olarak depoluyor, otomatik olarak çıkarıp karışımlarda kullanılıyor ve otomatik olarak poşetlere teker teker konuyor. Robotik bir kol, sıra sıra kovaların içinden sürekli ilaçlar alıp küçük plastik poşetlere yerleştiriyor. Her doz ayrı bir poşetin içine girip üstüne bir barkodla ilacın adı ve hangi hastaya gideceği yazılıyor. Ardından makine her hastanın günlük ilaçlarını alınması gereken sıraya koyup bağlıyor. Daha sonra bir hemşire, dozaj poşetinin ve hastanın kolundaki bilekliğin barkodlarını karşılaştırıp ilaçları hastaya veriyor. Bu iki barkod uyuşmazsa veya ilaçlar yanlış zamanda verilirse, bir alarm çalıyor. Enjekte edilen ilaçları üç ayrı robot hazırlıyor. Bunlardan bir tanesi yalnızca yüksek derecede toksik kemoterapi ilaçlarından sorumlu. Tabii insanlar döngünün neredeyse tamamen dışına atılınca, insanlardan kaynaklanan hatalar da haliyle sıfıra inmiş oluyor. California Üniversite’sinin 7 milyon dolarlık otomatik sistemi, eczacılık sektöründe yaşanmakta olan robotik dönüşümün yalnızca bir örneği.

4. Kişiye Özel Tedav

Farklı hastalar ilaçlara ve tedavilere farklı tepkiler verir. Dolayısıyla, kişiye özel tedavi hastaların yaşam süresinin uzatılması açısından kritik önemdedir. Ancak hangi tedavi yönteminin seçilmesi gerektiğini belirlemekte kullanılan etkenleri tespit etmek kolay değildir.

Yapay zekâyı “21’inci yüzyılın stetoskopu” olarak niteleyen Doktor Bertalan Meskó’nun makalesinde belirttiği gibi, yapay zekâ “tek tip” tedaviyi tarihe gömerek, kişiye özel tedaviler, terapiler ve ilaçlar önerebilir.”

5. Gen Düzenleme Becerisi

CRISPR, özellikle de CRISPR-Cas9 sistemi DNA’ları daha hızlı, daha ucuz ve daha yüksek doğrulukla düzenleme konusunda büyük kolaylık sağlamış durumda. Makine öğrenimi modellerinin, hem rehber-hedef etkileşimlerinin hem de rehber RNA’nın farklı bir hedefe yönelmesinin ortaya çıkarabileceği yan etkileri öngörme konusunda başarısı kanıtlanmış haldedir. Bu durum, insan DNA’sının tüm bölgelerine yönelik rehber RNA’ların geliştirilme sürecini büyük ölçüde hızlandırabilir.

Şimdi de sağlık alanında YZ uygulamasında öne çıkan “Neuralink nedir ve nasıl çalışır?” konusuna kısaca göz atalım.

Neuralink insan türünün geleceğini değiştirecek ve evrimine yön verecek olan devrimsel teknolojiler geliştiren bir sistemdir. Daha açık ifadeyle, Neuralink insan beyninin kablosuz bağlantı üzerinden (5G ve wi-fi) internete girmesini kolaylaştıracak ve böylece telepatik interneti 2025’ten itibaren yaygınlaştıracaktır.

Öyle ki bilgisayarları, akıllı TV’leri, beyaz eşyaları, akıllı telefonlarla tabletleri ve diğer elektronik cihazları telepatik internetle kullanmak mümkün olacak. İşte bu yönüyle Elon Musk 18 Temmuz 2017 akşamı internetten yapılan canlı yayında Neuralink şirketinin devrimsel teknolojisini tanıttı. Musk tarafından 2017 yılında kurulan bu şirket, insan beynini bilgisayar sistemlerine ve yapay zekaya bağlayacak olan dijital arayüzler geliştiriyor.

Neuralink, bugün felçli hastalara hareket kabiliyeti kazandırmak için kullanılan beyin çiplerinin daha gelişmiş versiyonlarını tasarlıyor. Şimdilik kobay fareler üzerinde denenen biyonik çipler 2020 yılından itibaren insanlı klinik deneylerde kullanılacak.

Elon Musk diyor ki: “Elbette ben dâhil insanların büyük kısmı, sırf süper zeki olmak için kafatasında delikler açmak istemeyecektir. Bu ancak, sibernetik beyin çiplerini başımıza kafatası ameliyatına gerek olmadan yerleştirmeyi başardığımız zaman gerçek olur. O zaman ürün ticarileşir.”

Peki, neden beyninizi yapay zekâya bağlamak isteyeceksiniz ki?

• Hayatınızdaki hiçbir şeyi unutmamak için,
• Normal bir insandan yüzlerce kat hızlı düşünmek için,
• Yapay Zekâ entegrasyonu sayesinde olaylara ve dünyaya binlerce farklı açıdan bakıp büyük veri analizi yapmak için

Kısacası, süper zeki olmak amacıyla beyninizi bilgisayara bağlayacaksınız.

Peki bu, ne işe yarayacak? Neuralink’in geliştirdiği ve kafatasını delip beyne enjekte ederek çalışacak olan dijital sinir ağları (neural lace veya sinir danteli) biyonik kontrol çipleriyle çalışacak. İnsan beynine takılan bu çipler körlüğü gidererek görme engellilere görüş kabiliyeti kazandıracak. Aynı zamanda işitme kaybını gidererek sağır olanların dünyayı yeniden duymasını sağlayacak.

Neuralink çipleri 10 yıl içinde beyindeki hasarlı dokuların yerini almaya başlayacak. Böylece kasların kontrolsüz bir şekilde titremesine yol açan Parkinson hastalığı ve benzerlerini sibernetik çiplerle iyileştirmek mümkün olacak.

Biyonik çipler beyindeki hipokampus bölgesine de takılacak. Yaşlanmaya bağlı hafıza kaybını önlemek için, kısa süreli belleğin uzun süreli belleğe aktarılmasını sağlayan hipokampusun hasarlı nöronları Neuralink dijital sinir ağlarıyla değiştirilecek. Bu da yaşlıların hafızasını güçlendirerek unutkanlığı önleyecek.

Otonom (Kendi kendini süren) Araçlar Alanında Uygulama

“Ne istiyorum biliyor musun?” diye söze girdi. “Ne istiyorsun” “Hani eskiden kovboy filmlerinde izlerdik… Kahramanımız sıkıştığında bir ıslık çalardı ve müthiş güzellikteki bir at birden onun imdadına yetişirdi. Kovboy atına atlar, kurtulurdu.”

Oysa otonom araçları tartışıyorduk, yani yapay zekânın kullandığı sürücüsüz arabaları.[18] Gülmeye başladım, arkadaşım heyecanla konuşmasını sürdürdü: “Sabah evden çıkarken, ıslık: çalmayacağım belki ama cep telefonunda bir tuşa basacağım ve otonom arabam gelip beni evin önünden alacak. Tıpkı kovboyların atları gibi, Kurulacağım arka koltuğa ve ‘haydi işe gidelim’ diyeceğim. Sonra akşam eve geldiğimde ‘park yeri’ arayışına girmeyeceğim. Arabadan ineceğim, ‘Sen git kendine uygun bir yer bul ve park et’ diyeceğim arabaya. O da kendine bir yer bulacak.”

İnsanların hayalleri farklı farklıdır. Araç park yeri bulmak gerçekten de büyük sorun.  “Düşünsene ehliyet derdi yok. Üstelik yolda direksiyon sallamaktansa kitabını, dergini, gazeteni okuyabilirsin. Etrafa bakabilirsin, film izleyebilirsin, arkadaşınla sohbet edebilirsin.”

“Sonra, ‘otomobil uçar gider, gönlüm benim coşar gider’ şarkısını söyleyeceğim. Daha ne olsun!” Öylesine coşkuyla anlatıyordu ki… Sonra bir an durdu, “Hayalim çok mu ütopik!” diye sordu. Oysa değildi. Aslında otonom araçların geliştirilmesi için çaba harcayan insanların vizyonunu basit bir şekilde özetleyivermişti.

Tesla Motors’un kurucusu, otonom araçların öncülerinden Elon Musk’ın sözlerini anımsayalım: “Siz New York’tayken, cep telefonuyla Los Angeles’taki arabanızı yanınıza çağırabileceksiniz.” Musk’ın söylediğine göre, arabayı çağırdıktan sonra onun her an nerede olduğunu kontrol edebileceğiz. Ne kadar sürede yanımızda olacağını da bileceğiz.

İki alanda çok yoğun bir rekabet var. Birincisi elektrikli araçlar, ikincisi de otonom arabalar. Şirketler sürücüsüz araç teknolojisi için yarışa girmiş durumdalar. Elon Musk’ın Tesla arabası “2. Seviye” oto pilotunu 2015 yılında piyasaya sunan ilk şirket olma unvanına sahip.

Peki, otonom araçlardaki “Seviyeler” ne anlama geliyor?

Otonom araçlar beş gruba ayrılıyor.

1. Seviye: Hız sabitleyici ve otomatik vites gibi sistemlere sahip araçlar.
2. Seviye: Hızlanma ve direksiyon kontrolü gibi en az iki otonom özelliğin bulunduğu araçlar.
3. Seviye: Özel koşullar altında aracın kimi kritik güvenli operasyonlarını gerçekleştirebilen araçlar. Tehlike anında sürücünün müdahalesini gerektiriyor.
4. Seviye: Belirli durumlarda araç tümüyle otonom olarak kullanabiliyor. Ama hâlâ direksiyon var. Henüz seri üretime girmediler.
5. Seviye: Araç her koşulda tümüyle kendi kendini kullanabilir. Direksiyon ortadan kalkabilir.

Üçüncü seviye arabaları yavaş yavaş ortaya çıkmaya başladı. Yüksek otonom ve tam otonom olarak adlandırılan 4. Seviye araçları trafikte görebilmek için muhtemelen 5-10 yıl daha beklemek gerekecek. Ayrıca yasal sıkıntılar da var. 5. seviyedeki araçları trafikte görebilmek için biraz daha beklemek gerekecek.

Sadece arabalar değişmeyecek! Otonom araçların etkileri aslında düşündüğümüzden çok daha kapsamlı olabilir. Çünkü konu sadece yapay zekâ teknolojisiyle ilgili değil.

Konu öncelikle hukukun alanına giriyor. Öyle ya, bu araç kaza yaptığında kim sorumlu olacak? Şoför mü, aracı üreten mi, yapay zekâ yazılımını hazırlayan mı, araçtaki sensörleri yapanlar mı? Sonra bu araçlarla ilgili sigorta şirketleri nasıl bir strateji belirleyecekler?

Kent planlamacılarına da iş düşüyor. Daha şimdiden bu araçların verimli şekilde kullanılabilmesi için “güneş panelleriyle kaplı, akıllı (dijital) yollar” inşa edilmesini önerenler var. Başta Fransa, Hollanda, Çin, ABD gibi ülkeler güneş panelli yolları hayata geçirmeye başlıyorlar. Bu yollar hem temiz enerji üretecek hem de senyörlerle trafiği düzenleyecek. “Akıllı kentleri” zaten bir süredir tartışıyorduk.

5. seviye “Tam otonom” araçların yaygınlaşmasıyla tuhaf şeyler yaşanabilir. Örneğin otonom araç sahipleri, arabalarını kullanmadıklarında, “Bari taksi olarak çalışsın, masrafını çıkarsın” diye düşünebilirler, Arabaya “Haydi git müşteri taşı” diyebilirler.

“Araba sahibi olma” kavramı da çekiciliğini yitirebilir. Araba satın almak yerine otonom bir araba kiralamak daha avantajlı hale gelebilir. Ya da ortaklaşa araba sahibi olmak gibi bir eğilim ortaya çıkabilir.

Peki, bir zamanlar özgürlük ve hareketlilik anlamına gelen otomobiller neden tekerlekli robotlara dönüşsün ki? Mobilite araştırmacıları bu soruya yanıt olabilecek iki sebebin üstünde duruyor.

İlki: Bir kez metropollerde yaşayan çok sayıda insan için bugün işe gitmek, yoğun trafik sıkışıklığı içinde dur kalk şeklindeki bir sürüş anlamına geliyor. Eğer insan milyonlarca başka insanla birlikte metro ya da otobüste sıkışmak yerine özel alanına değer veriyorsa, direksiyon başında olmaktansa başka şeylerle uğraşmak, haberlere bakmak, belgelerini incelemek, bir sonraki toplantıya hazırlanmak ya da internetten alışveriş yapmak için A noktasından B noktasına otomatik olarak gitmek ideal bir çözümdür.

İkinci sebebi ise, son yıllarda otomobil konusuna yaklaşımın temelden değişmiş olması. Seksenli yıllarda her öğrenci en kısa zamanda kendi arabasına sahip olmak istediği için, tekerlekli çay tabağı gibi araçlar bir statü sembolüydü, en azından Batı sanayi toplumları için öyleydi. Bugünün gençleriyse fiyakalı bir arabadan çok, en son model akıllı telefonla etki yaratmayı tercih ediyor.

Otonom Arabaların avantajları şöyle bir sıralarsak:[19] Telefonunuzla bir araba çağıracaksınız ve olduğunuz yere gelip sizi istediğiniz yere götürecek. Arabayı park etmenize gerek olmayacak, sadece ücreti ödeyeceksiniz ve yolculuk esnasında çalışabileceksiniz. Çocuklarımız asla ehliyet ve araba sahibi olmayacaklar.

Bu durum şehirleri de değiştirecek, çünkü %90-95 daha az arabaya ihtiyaç duyacağız. Otoparkları, park alanlarına çevirebiliriz artık. Tüm dünyada her yıl yaklaşık 1,2 milyon insan araba kazalarında hayatını kaybediyor. Günümüzde 100 kilometrede bir kaza anlamına geliyor bu. Özerk arabalar bu oranı 10 milyon kilometrede bir kazaya düşürecek ve böylece bir milyondan fazla insanın hayatı kurtulmuş olacak her yıl.

Şoförsüz arabaların tek avantajları kaza önlemeleri değil. Şoförsüz arabalar birbirleriyle iletişim kurabiliyor ve uyumlu hareket edebiliyorlar. Bu sayede konvoylar halinde ilerleyebilecek, birbirlerinin arkasından giderek yakıt tasarrufu sağlayabileceklerdir. Hızlı koordinasyon trafik sıkışıklıklarını azaltabilir hatta tamamen ortadan kaldırabilir. Arabaların tam otomatik olduğu bir gelecekle ilgili görmemiz gereken belki de en önemli şey, arabanın artık bizim olmayacağı. Kendi kendine giden arabalar üzerine uzunca düşünmüş insanların büyük bir kısmı, en azından yoğun nüfuslu bölgelerde, arabaların ortak kullanılan bir kaynak olacağını düşünüyorlar.

Google’ın niyeti de en başından beri bu. Google’ın kurucularından Sergey Brin, bu durumu New Yorker dergisinden Burkhard Bilger’e şöyle izah etmişti: [20]  “Dışarı bir bak. Otoparklarda ve çok şeritli yollarda dolaş biraz. Ulaşım altyapısının her yere hâkim olduğunu göreceksin. Araziye büyük bir yük bu.”

Google otomobillerdeki “kiminse o kullanır” modelini yıkmayı umuyor. Gelecekte ihtiyacımız olduğu anda telefonunuzdan şoförsüz bir araba çağıracaksınız, o kadar. Arabalar ömürlerinin %90’ını park halinde geçireceklerine çok daha yüksek oranda kullanılacaklar. Sırf bu değişiklik bile şehirlerde bir anlık devrimi başlatmaya yetebilir. Şu anda arabaları park etmesi için kullanılan alanalar farklı amaçlarla kullanılabilir. Araba sizin değilse ve her yolculukta farklı arabaya binecekseniz, modelini ve üretim yılını o kadar umursamazsınız. Araba bir statü göstergesi olmaktan çıkabilir ve otomobil pazarı metalaşabilir. Bu yüzden de otomobil üreticileri direksiyon başında birinin oturmaya devam etmesini isteyeceklerdir.

Otonom Silahlar

Otonom Silahlar, insan müdahalesi olmaksızın hedeflerini seçerek, saldırabilen silahladır. Bu yönüyle Otonom Silahlar barut ve nükleer silahlardan sonra savaş alanında üçüncü devrim olarak anılmaktadır.

Bugün insanlık için asıl soru küresel bir Yapay Zekâ silahlanma yarışı başlatmak mı yoksa bunun başlamasını engellemek mi olmalıdır? Eğer herhangi bir ana askeri güç YZ silah gelişiminde ilerlemeye başlarsa, küresel silahlanma yarışı kaçınılmaz olur ve bu teknolojik ilerlemenin uç noktası da açıktır: Otonom silahlar geleceğin kalaşnikofları olur.

Nükleer silahların aksine, maliyeti yüksek ya da elde etmesi zor hammaddelere ihtiyaç duymazlar, bu yüzden de hazır ve nazır, tüm önemli askeri güçler için kitlesel üretime geçebilecek kadar ucuz olurlar. Karaborsaya düşmesi ve teröristlerin, kitlelerini daha iyi kontrol etmek isteyen diktatörlerin, etnik temizlik yapmak isteyen savaş baronlarının eline geçmesi işten bile değildir. [21]

Otonom silahlar suikastlar, ulusların dengesini bozmak, kitleleri baskı altına almak ve belli bir etnik grubu seçici biçimde öldürmek için idealdir. Bu yüzden de askeri bir YZ silahlanma yarışının insanlık için faydalı olmayacağı açıktır.

Kitlesel üretime geçildiğinde, küçük YZ destekli katil dronelar bir akıllı telefondan biraz daha pahalı olur. İster bir politikacıya suikast gerçekleştirmek isteyen bir terörist ister eski kız arkadaşından intikam almak isteyen bir sevgili olsun, yapması gereken tek şey hedefin fotoğrafını ve adresini katil dronea yüklemek olacaktır: Hedefe uçar, tamımlar, o kişiyi ortadan kaldırır ve kimsenin kimin sorumlu olduğunu bilmemesi için kendini yok eder. Alternatif olarak, etnik temizliğe meyilli olanlar için yalnızca deri rengi ya da etnisiteye göre insanları öldürebilecek şekilde programlanabilirler. Örneğin, arı boyutunda droneların insanları gözünden vurarak minimum patlayıcı kuvvetiyle ucuza öldürebileceğinden korkulmaktadır. Göz yeterince yumuşak olduğu için beyne kadar devam edebilecek harekete de izin verebilir. Ya da metal pençelerle kafaya tutunabilirler ve kafatasını delebilirler. Tek bir kamyonun arkasından bir milyon tane böyle katil drone salınırsa, elimizde yepyeni bir tür korkunç bir kitle imha silahı var demektir: Seçici bir bicimde yalnızca önceden belirlenmiş bir insan kategorisini öldürebilen bir silah, hem de başka kimseye ve hiçbir şeye zarar vermeden.

Sık rastlanan bir karşı sav da böyle endişelerden kurtulmak için katil robotları etik yapmaktır, yani öyle robotlar yaparız ki yalnızca düşman askerleri öldürürler…

Yapay Zekâ-İnanç-Tanrı     

Din ve teknoloji tarihin her döneminde, birbirlerine tango yapan bir çift zarafetiyle yaklaşmıştır. Birbirlerini iterler, birbirlerine tutunurlar ama hiçbir zaman birbirlerinden çok uzak kalamazlar. Her buluş çok farklı şekillerde uygulanabileceği için mühendisler hayati kararlarda bir hedefi işaret ederek istikamet belirleyecek peygamberlere ihtiyaç duyar. Bu yüzden teknoloji dine muhtaçtır.

Diğer taraftan teknoloji, elimize bir menü tutuşturarak yiyebileceklerimizin sınırını bir garson örneği, sıklıkla din tasavvurlarımızın sınırını ve kapsamını belirler. Yeni teknolojiler tanrıları öldürüp yenilerini yaratır. Bu yüzden tarım devriminin ilahları, avcı-toplayıcıların ruhlarından farklıdır. Fabrikada çalışan eller köylülerinkinden başka hayaller pesinde koşar. 21. yüzyılın devrim niteliği taşıyan teknolojileri, ortaçağ öğretilerini yeniden canlandırmak yerine benzeri görülmemiş yeni dini hareketler yaratacaktır. [22]

YZ bilişsel işlerde pek çok insanın yerini alabilecek noktaya geldiğinde işgücüne ne olacak? Amaçsız ve işe yaramaz insanlardan oluşan devasa yeni sınıfın siyasi etkileri neler olacak? Bu soruların yanıtlarını Kur’an’da, İncil’de veya Konfüçyüs’ün Seçme’lerinde bulmak imkânsızdır çünkü antik Çin’de veya Ortaçağ’da Ortadoğu’da bilgisayarın, genetik biliminin ya da nanoteknolojinin fikri bile söz konusu değildi.

Radikal İslam teknolojik ve ekonomik fırtınaların koptuğu bir denizde çapa görevi görmeyi sürdürebilir ancak fırtınada yönünüzü bulabilmek için bir çapadan daha fazlasına, bir haritaya ve dümene ihtiyacınız vardır.

Sonuçta, yeni dinlerin Afganistan mağaraları ya da Ortadoğu medreselerinden dogması pek mümkün görünmüyor. Yeni dinler araştırma laboratuvarlarında büyüyüp serpilecekler.

Sosyalizm nasıl buhardan ve elektrikten müteşekkil bir kurtuluş vaadiyle dünyayı ele geçirdiyse, tekno-dinler de algoritmalara ve genlere dayalı bir kurtuluş vaadiyle dünyayı fethedebilir.

Radikal İslam ve fanatik Hristiyanlık üzerinde dönen tüm tartışmalara rağmen, dini açıdan dünyadaki en ilgi çekici yer IŞID’ın kontrol ettiği bölgeler ya da ABD’nin İncil Kuşağı olarak adlandırılan muhafazakâr güneyi değil, Silikon Vadisi’dir. Yüksek teknoloji gurularının teknoloji odaklı, tanrısız bu yeni cesur dini işte burada mayalıyorlar. Mutluluk, barış, refah, hatta ebedi yaşam gibi kadim sözleri, ilahi varlıklar değil teknoloji aracılığıyla sunuyorlar. Üstelik tüm bunları ölümden sonra yerine bu dünyada vaat ediyorlar.

Geleneksel dinin oynadığı başlıca rollerden biri ölümün rasyonelleştirilmesidir; yani, ölüm trajedisini iyi bir şey olarak açıklamaya çalışmaktır. Malcolm Muggeridge, “Ölüm olmasaydı, yaşam dayanılmaz olurdu,” şeklindeki yaygın görüşü bu nedenle dile getirmiştir. Ama çevremizde, yaşarken bile bir ölü gibi hayat süren ve yaşamın ayırdına varamayanların çokluğunu yadsıyamayız. Bu bağlamda Ray Kurzwell yaşamın amacını şöyle betimlemekte: “Benim görüşüme göre yaşamımın-ve hepimizin yaşamının-amacı, daha büyük bir ‘düzeni’ hedefleyerek, daha fazla bilgiyi yaratıp, bu bilgiyi değerlendirmektir, yoksa bunu tanrısallaştırmak değil!”

Ancak insandan kat kat üstün olan bilge bir süper zekâ ile birçok dindeki Tanrı kavramı arasında pek bir fark olmadığını fark etmek çok da zor değil… Ergenlerin genç yaşta ana babaya isyan etmesi gibi insanlar da YZ yaratacak seviyeye geldiklerinde, kendi kafalarındaki Tanrı’ya ya da Tanrı yerine koydukları robot veya bilgisayarlara isyan mı edecekler? Yoksa insanların kendi cahillikleri veya açgözlülüğü yüzünden yapay zekâyla savaşması kaçınılmaz mı? Peki, bu savaşı kazanabilirler mi ve kaybederlerse cezaları ne olur? Sorular, sorular…

Ama biz günümüze gelelim…

Günümüzde dinsel inancı etkileyen bağımsız değişkenler arasında yaş, cinsiyet, eğitim, sosyo-ekonomik durumlar gibi değişenler gösterilmektedir. Yapay zekânın kullanımı yoğunluk ve çeşitliliğine göre bu değişkenler inanç kıstaslarını ve inanırlığın seviyesini ve dindarlığın derecesine tesir edebileceği gibi boyutlarını da etkileyebileceği öngörülebilir.

İşte inanç ve ibadet pratiklerinde görülebilecek farklılıklar ile bunlara dini alanda din yönetici ve uygulayıcılarının yaklaşımları, yeni mezhep, akım, cemaat türü grup ve toplulukların ve hatta bir yapay zekâ dininin oluşmasına da neden olabilir.

Örnek mi? İşte eski bir Google mühendisi olan Levandowski, yapay zekâya ibadet edilen bir din yaratmak için yola çıktı. O, “Deusex Machina” isimli din için “Gelecek burada ve yapay zekânın tanrı olarak görüldüğü bir dinin başlaması bir zaman meselesiydi” açıklamasında bulundu.

Anthony Levandowski tarafından kurulan dini bir grup, toplumun daha iyi bir hale gelmesi için yapay zekâya dayalı bir tanrı modeli geliştirmek istedi. Wired’de yayınlanan kapsamlı bir rapor, bir milyoner olan Levandowski’nin tüm parasıyla ve yoğun çabalar neticesinde Yapay Zekâya dayalı olan bir din modeli gerçekleştirmesine dair hikâyesini anlatıyor. “Geleceğin Yolu” olarak isimlendirilen bu dini projenin kökeni 2015 yılına kadar uzanıyor. Levandowski dinin kurucusu olarak görülüyor.

Yeni din kendi kurucu tüzüğüne göre “ahlaki” hedefini yapay zekâ tarafından güçlendirilmiş bir tapınma yoluyla toplumun gelişmesine katkı sağlamak olarak belirliyor. Kurucu belgelerinde “Geleceğin Yolu” nun “yapay zekâya dayanan bir tanrının gerçekleştirilmesi ve Tanrı’nın toplumu iyileştirmesine katkıda bulunan bir Tanrı anlayışı ile ibadetlerinin geliştirilmesi ve teşvik edilmesi” amaçlanıyor.

Teknolojinin ve makine öğreniminin aşırı boyutlarda sıçrama yapması sonucunda elde edilen yapay zekâ bütün insanlığın ortak kültürünün bir ürünüdür. Ona yön verenlerin yapay zekâyı tüm insanlığın hizmetine sunma ve ona göre programlama mecburiyetleri vardır. Bu bağlamda, dini kurumların ve din yöneticilerinin de bu algıyı yakalamak ve bu yönde bir inanç sistemi ve anlayışını güçlendirme ve gerekirse inşa etmek gibi hazırlıklara da gecikmeksizin başlaması kaçınılmazdır. Yoksa Semavi Dinlerden başlamak üzere, diğer Doğu-Batı dini inanç sistemlerinin mevcudiyetinin varlığı tartışma konusu olmaya başlayacaktır. (Hatta başlamıştır bile…)

Yakın gelecekte “Tekillik” aşamasında YZ’nın insandan daha üstün olacak bir süper zekâ ile çoğu dindeki Tanrı kavramı arasında artık temelde fark olmadığını, YZ ile uğraşan bilim insanlarının sıkça telaffuz ettiğini de yinelemek isterim.

Günümüz ve yakın gelecekte, yapay zekâdan kaynaklanan sayısal algoritmalara ve makine öğrenimine göre yolunu belirleyen bir toplumun, binlerce yıllık aşkın ve insani birikim içeren dini değer ve söylemlere istatistik gözüyle bakıp hayatın dışında tutması olasılık içindedir. Son tahlilde, bu olguyla karşı karşıya kalan insanlığın; kültürel, sosyal mirası ve zenginliği olan dinlerin, etik kurallarının ve ahlak yasalarının getirdiği değerlerin göz ardı edilmesi ve hatta unutulmaya terkedilmesine izin verilip verilmemesi üzerine başta din adamları olmak üzere her birimizin ayrı ayrı düşünmesi gerekecektir.

Yapay Zekâ – Bilim ve Sanat

Yapay zekâ genellikle bilgisayar bilimleri ile ilgili gözükse de matematik, psikoloji, felsefe, sanat ve diğer birçok bilim dalı ile de yakından ilgilidir.

Verilen doneleri kullanarak kendi kendine sanat eserleri üreten yazılımlar gün geçtikçe artıyor. O kadar ki, Youtube’da yapay zekâ için “do it yourself” yani “kendin yap” kanalları bile açılmaya başlandı. Şu an bir yapay zekâ devrimi gerçekleşmekte ama kültürü oluşturan alt etmenlerde çoğumuz bunun çok farkında olamayabiliyoruz.

YZ ile sanat yapma fikri de aynı amaca yani “insanın kendini anlaması” amacına hizmet ediyor. İnsan neye göre bu formları, şekilleri oluşturur, neye göre karar verir ve yaratım sürecimiz nasıl gerçekleşir?

Çünkü yazılımcılar, yapay zekâ yazılımının yaptığı bir şarkıyı neye göre yaptığını bilseler de neden ortaya bir kakafoni değil de kulağımıza güzel gelen bir parça çıkarabildiğini bilmiyorlar. Asıl amaç da bu nedeni bulmak…

2004 yılında vizyona giren Türkçesi “Ben, Robot” olan “I, Robot” isimli bir film vardı. Isaac Asimov’un aynı adlı kısa öyküsünden uyarlanan filmde başrol oyuncusu Will Smith robota şöyle soruyordu: “Robot bir senfoni yazabilir mi? Tuvali bir şahesere dönüştürebilir mi?” Robot ise “Peki sen yapabilir misin?” diye sorarak insanların da büyük çoğunluğunun bunları yapamadığını ima ediyordu. 2019’un gerçek dünyasındaysa robot bu soruya muhtemelen “Evet,” diye cevap verecektir.

Ancak, gene de günümüzün yapay sistemleri artık bir çayırdaki çiçeklerin kokusunu ya da bir Mozart aryasını parçalara bölüp analiz edebiliyor ama bunların bir insanın içinde uyandırabileceği duygulardan haberleri yok.

Ressam Rafaello’nun Atina Okulu adlı tablosunu piksel piksel analiz edebilirler, hatta tarif bile edebilirler ama ressamın bu tabloyu neden yaptıgı hakkında hiçbir fikirleri yoktur.

Eğer robotlar bugün van Gogh ya da Edward Munch gibi resim yapabiliyor (şu anda bu mümkün), kendi başlarına müzik parçaları besteleyebiliyorsa o zaman bunun yaratıcılık mı, yoksa sadece bir yazılım eseri mi olduğu üstüne yetkin bir tartışma yapılabilir. Duyguları anlayıp, kendileri de duyguları dışa vurabiliyorsa bu sadece bir taklit mi yoksa gerisinde başka şeyler de var mı?

2012 Temmuz’unda Londra Senfoni Orkestrası ‘TransitsInto an Abyss’ (Geçişler-Uçurumun içine) adlı bir besteyi seslendirdi. Besteyi İspanya’daki Malaga Üniversite’sindeki araştırmacılar tarafından geliştirilen Iamus adı verilen bilgisayar bestelemişti. Bilgisayar yapay zekâya dayalı bir müzik algoritması kullanan bir bilgisayardı.

Araştırmacılar YZ ve derin öğrenmeyi kullanarak müzik besteleri yazabilen ve çalabilen, Teknoloji Enstitüsü’nden araştırmacılar tarafından yapılmış olan Shimon Georgia adlı robotu kamuya açıkladılar. [23] “Shimon sağladığımız dört ölçüyü öğrendiğinde, kendi yenilenen konsept melodisini yaratıp kendi parçasını oluşturmaktadır. Shimon’un besteleri, bir robotun insan yapımı milyonlarca farklı müzik hakkında bildiği her şeyi öğrenmek için derin sinir ağları kullandığında müziğin nasıl seslendiğini ve nasıl göründüğünü temsil ediyor.”

Shimon dört kolunu kullanarak, marimba adı verilen müzik aletini akordda ve uyum içinde 8 vuruşta çalabilmektedir. 5000 şarkıyı çalabilen Shimon’a, Beethoven’den Lady Gaga’ya ve the Beatles’a kadar uzanan bir müzik eğitimi verilmiştir. Ayrıca Shimon, repertuarına eklemek için 2 milyondan fazla müziğin nakaratını ezberlemiştir.

3 Boyutlu Yazıcı Kullanımı

Üç Boyutlu baskı, bilgisayar kontrolündeki bir cihaz olup malzemeyi ince katmanlar halinde üst üste sürerek katı bir cisim meydana getirir. Bu katman katman üretim yönetimi sayesinde Üç Boyutlu yazıcılarla içinde delikler veya büklümler olduğundan dolayı geleneksel üretim teknikleriyle yapması çok zor, hatta imkânsız olan cisimler kolayca yapılabilir. En yaygın kullanılan malzeme plastiktir, ama metal, çok güçlü bileşikler, kauçuk gibi esnek malzemeler, hatta tahta bile basan makineler var artık.

En gelişmiş yazıcılar onlarca farklı malzeme içeren ürünler basabiliyorlar. İşin belki de en çarpıcı kısmı, bu makinelerin iç içe geçen veya hareket eden parçalar içeren tasarımları da tek bir birimmiş gibi basabilmeleri. Böylece montaja da gerek kalmıyor.

Hemen hemen her türlü malzemeyle kullanılabilen üç boyutlu yazıcılar, imalat dışında da kullanım alanlarına sahip. Belki de en sıra dışı uygulama, insan organı basımı. San Diego’daki biyo-baskı üzerine uzmanlaşmış Organovo şirketi, deneysel insan karaciğeri ve kemik dokusu üretti bile. Baskı malzemesi olarak insan hücresi barındıran özel bir malzeme kullanıyorlar. İlk başta araştırma ve ilaç denemeleri için organ üretilmesi amaçlanıyor. Kısmi organ nakli için 2020-22 yılı hedefleniyor. Bu teknoloji gerçekleştiğinde, sayıları sırf Amerika’da 120 bini bulan organ nakli bekleyen hastalar için çok büyük bir umut olacak. Ayrıca, yeni organlar hastanın kendi kök hücrelerinden üretileceği için doku uyuşmazlığı riski de ortadan kalkacak.

En büyük değişimlerden biri, üç boyutlu yazıcılar inşaat yapabilecek kadar büyük hale geldiklerinde yaşanacak. Southern California Üniversitesi’nden Profesör Behrokh Khoshnevis 24 saatte ev inşa edebilen dev üç boyutlu yazıcılar yapıyor.

Makine inşaat alanında geçici raylar üstünde hareket ederek çalışıyor ve bilgisayar kontrollü dev hortumundan çimento sıkıyor. Süreç tamamen otomatik işliyor. Ortaya çıkan duvarlar, geleneksel tekniklerle üretilenlerden çok daha sağlam oluyor. Böyle bir yazıcıyla evler, işyerleri ve hatta apartmanlar inşa edilebilir. Şu anki teknolojide makine yapının duvarlarını inşa ettikten sonra insan işçiler kapıları, pencereleri vs. takıyorlar. Ama ileride inşaat yazıcılarını farklı malzemelerle de çalışabilir hale geleceğini hayal etmek zor değil. Üç boyutlu inşaat yazıcıları günün birinde evlerin daha kaliteli ve daha ucuz olmasını sağlayabilir, yeni mimari olanaklar da doğurabilir. Ama aynı zamanda milyonlarca kişinin işini kaybetmesine de yol açabilir.

Ancak seri üretim söz konusu olunca 3-boyutlu Yazıcılar genellikle çok masraflı ve çok yavaş kalıyor. Bununla birlikte küçük çaplı seri üretimler ve tek parça üretimleri için ideal. Örneğin trenlerde, tramvaylarda ve metrolarda sık sık ihtiyaç duyulan kimi parçaları depoda bulundurmak maliyetleri karşılamıyor. Bunun yerine bozulan ya da ufak tefek değişiklik yapılması gereken parçaları tarayıcıda kaydedip, gerekirse bilgisayar üstünde değişiklikler yaparak 3-boyutlu yazıcıdan çıkarmak çok daha hesaplı.

Son 10 yılda en ucuz 3D yazıcının fiyatı 18.000 $’dan 400 $’a düşerken hızı da yaklaşık 100 kat arttı. Tüm büyük ayakkabı firmaları çoktan 3D yazıcılarla üretime başladılar.

Bazı uçak yedek parçaları çoktan 3D yazıcılarla üretilmeye başlandı. Uzay istasyonunda bulunan 3D yazıcı sayesinde de eskiden yanlarında taşımak zorunda oldukları onca yedek parçayı elimine ettiler bile.

Bu yılın sonunda (2019) akıllı telefonlar 3D tarama özelliklerine sahip olacaklar. Artık telefonunuzla ayağınızı tarayıp evde ayağınıza mükemmel uyan bir ayakkabı üretebileceksiniz!

Çin’de 6 katlı bir ofis binası 3D yazıcıyla üretildi bile. 2027’yılına geldiğimizde üretilen her şeyin 10 %’u 3D yazıcılardan çıkmış olacak.

Yapay Zekâya İlişkin Kamu Politikaları

Avrupa Birliği (AB) Avrupa Komisyonu son yedi yıldır Avrupa Robotik Haftası düzenlemektedir. Bu çalışma 2017’de Kasım ayında yapıldı ve yapay zekâ robotik sistemlerin sağlık, çevre ve tarım, arama-kurtarma, spor, taşıma ve lojistik sektörlerindeki etkileri ele alınmıştır.

AB, yapay zekâ ve robot teknolojilerinin gelişimi engellemeyecek, tam tersine önünü açacak şekilde multidisipliner biçimde ele alınması ve sağlıklı düzenlemelere konu olabilmesi için önemli çalışmalar yapmaktadır. 1 Mart 2012’de Avrupa Parlamentosu’nun da sağladığı 1,497, 966 Avro finansman ile yapılan RoboLaw Project, Mayıs 2014’te tamamlandı ve “Robotik Alanın Hukuki Düzenlenmesi Rehberi” yayınlandı. Bu projeyle gelişmekte olan robotik, biyonik, neural beyin – bilgisayar arayüzler ve nanoteknolojilerin hukuki ve ahlaki etkilerini incelemek, mevcut hukuki düzenlemelerin yeterli olup olmadığını araştırmak, geliştirme ihtiyacı varsa bu değişikliklerin neler olduğunu ve bunun insanlar için önemli olan sosyal değerlere ve süreçlere etkilerinin neler olduğu araştırılmıştır. [24] Bu gibi çalışmaların sonunda özellikle takip edilmesi gereken şu önemli metinler çıkmıştır:

• Robotik Üzerine Medeni Haklar (EPLO 2015/2103);
• Robotik Üzerine Hukuki ve Ahlaki Düşünceler (EPRS, STOA Briefing, Haziran 2016) ve
• Robot Hukuku Üzerine Bir Avrupa Perspektifi (Temmuz 2016)

Avrupa Birliği Avrupa Parlamentosu 16 Şubat 2017 tarihinde, Robotikte Medeni Haklar (Civil Rights on Robotics) Komisyonu tavsiyesi üzerine robotik ve robotlara ilişkin tarihi kararlar almıştır.

Bu kararlar içinde konunun takibi ve düzenlenmesi için özerk bir Avrupa Kurumu kurulması, “zeki robotların” tanımlanması ve kullanım amaçlarına göre kategorize edilmesi, zeki robotlara sui generis[25] bir kişilik tanınması, standardizasyon, emniyet ve güvenlik, fikri haklar ve veri akışı, sorumluluklar, etik araştırma ve geliştirme dalları üzerinde önemli tespitler, tanımlar ve yapılacak düzenlemelerin ipuçlarını bize verirken ayrıca Robotik Mühendisleri için Davranış Kodu ve Araştırma Etiği Komisyonları Kodu olmak üzere davranış kodları da ortaya koymuştur.

Son olarak belirtmek gerekir ki, Avrupa’da sürücüsüz araçlara ilişkin mevzuat bulunmakta ve bu konuda senatoda iki federal yasa tasarısı beklemektedir. KPMG 2018 yılında yirmi ülkelik Sürücüsüz Araçlar Hazırlık Endeksi yayınlamış ve bu endekste birinci sırayı Hollanda almıştır. Japonya ve Birleşik Krallık da bu konuda mevzuat çalışmalarını hızla sürdüren, bir kısmını çıkaran ülkelerdir.

2020 yılında Japonya ve Avusturalya, 2021 yılında ise Birleşik Krallık sürücüsüz araçları kontrollü şekilde trafiğe çıkaracağını açıklamıştır. Japonya 2015’te Robot Devrimi Girişimi’ni açıklayarak Ulusal Robot Stratejisini yayınladı. Bu stratejinin uygulanması amacıyla Robot Devriminin Gerçekleştirilmesi Konseyi kuruldu.

Kurul Robot Düzenleme Reformu Uygulama ilkelerini açıkladı ve telekomünikasyon, sanayi üretimi, sivil havacılık ve aeronautics, tüketicinin korunması, trafik ve sağlık mevzuatlarında yapılması gereken değişiklikleri tespit ederek bir dizi değişikliğe başladı. Bu değişikliklerin yanı sıra şu anda Robotik Emniyetin Yönetimi Kanunu görüşülmektedir.

Bütün bu baş döndürücü gelişmelere, kuantum bilgisayımı ve makine öğrenimi kabiliyetlerinin, yapay zekânın ve robot teknolojilerin genetik bilimlerinde kullanımı eklenince ortaya insanlıkla ilgili varoluşsal bir kriz ortaya çıkmaktadır. Son altı ay içinde Çin’de DNA olarak insanla hemen hemen aynı olan bir maymunun klonlandığı, genetik editing ile HIV virüsüne dayanıklı insan yavrusu dünyaya getirildiği ve vatandaşların belli kriterlere göre sınıflandırıldığı açıklamaları yapılmıştır. Asıl mesele bilim kurgu filmlerinde veya bazı fütürist spekülatörlerce yapılan komplo teorilerinde dile getirildiği gibi makinelerin insanları yok etmesi veya köleleştirmesi değildir. Asıl mesele dünyanın da artan insan nüfusunu ve Afrika, Güney Asya gibi coğrafyalarda başlayacak büyük ölçekli toplu göç hareketleri karşısında dünyanın fiziki olarak dayanma gücü kalmadığından uzay kolonizasyonunun önümüzdeki otuz yıl içinde tamamlanacağı gerçeğidir.

Bununla birlikte temel sorunlardan önde geleni, insan, dünyayı ve yerleşeceği yenidünya dışı yerleşkeleri değiştirmekten aciz olduğu için en kolay ve en masrafsız yol olarak insan genetiğinin, insan yapısının milyonlarca yıl sürmesi gereken evrimi beklemeyerek yine insan tarafından değiştirilerek, insanın yeni yaşam şartlarına zorunlu olarak adapte edilmesi, organ ve uzuvların laboratuvar ortamlarında üretilerek kolaylıkla ikame edilebilir hale gelebilmesidir.

Yargı ve Hukuki İhtilaflar

Yapay Zekâ (YZ) ile iç içe yaşadığımız bir dünyada artık yargı sisteminin de gözden geçirmemiz gerekecek. Hayvanların da hakları var, peki YZ sistemlerine de haklar tanıyacak mıyız? Örneğin tatil yapabilecekler mi? Mahkemelerde tanık olarak dinlenebilecekler mi? Evimizde bir YZ sistemine zarar verdiğimizde, bu, bir mala zarar verme olarak mı yoksa zeki bir varlığa zarar vermek olarak mı değerlendirilecek? Bunlar hukuk sisteminin yanıtlaması gereken birçok sorudan sadece birkaçı.

Peki, bir sürücüsüz araç kazaya sebebiyet verirse, kim suçlu olacak? Arabadakiler mi, sahibi mi yoksa üreticisi mi? Hukukçu David Vladeck dördüncü bir cevap sunuyor: arabanın kendisi! Özel olarak da sürücüsüz araçların araç sigortasına sahip olmasına izin verilmesini (hatta mecbur tutulmasını) öneriyor.

Böylece, hakiki güvenlik geçmişi olan modeller insan sürücülerden daha düşük, oldukça düşük primlere sahip olabilecekken, dikkatsiz üreticilerin elinden çıkmış kötü tasarlanmış modeller yalnızca çok pahalı sigorta poliçelerine sahip olabilecek.

Fakat arabalar gibi makineler de sigorta poliçesine sahip olabilecekse, para ya da mülke sahip olabilmeleri de gerekmez mi?

Eğer öyleyse, akıllı bilgisayarların borsada para kazanmasını ve çevrimiçi hizmetler almakta bu parayı kullanmasını önleyecek hukuki hiçbir dayanak kalmaz. Bilgisayarlar insanlara çalışmaları için para ödemeye başladığı anda, insanların yapabildiği her şeyi yapabilir hale gelir. Eğer YZ sistemleri yatırım konusunda insanlardan daha iyi hale gelirse (ki zaten bazı alanlarda öyleler) bu, ekonomimizin çoğunun makinelerce sahiplenildiği ve kontrol edildiği bir duruma yol açacaktır. İstediğimiz şey bu mu?

Bu size çok uçuk geliyorsa, ekonomimizin büyük bir kısmının zaten başka bir tüzel kişilik tarafından sahiplenildiğini hatırlayın: genelde içlerindeki herhangi bir insandan daha güçlü olan ve kendilerine ait bir yaşamları da olabilen şirketler.

Makinelere mülk edinme hakkı verilmesi konusunda probleminiz yoksa oy hakkı konusunda ne düşünürsünüz? Bununla da sorununuz yok diyelim, yeterince zenginse kendinin trilyon tane bulut kopyasını yaparak her seçimin sonucunu belirleyebilecek olmasına rağmen her bilgisayar programının bir oy hakkı mı olmalı? Olmamalıysa, hangi ahlaki temeli baz alarak makine zihnini insan zihninden ayırıyoruz? [26]

Robohakimler

2012 yılında İsrailli hâkimler üzerine yapılan tartışmalı bir araştırma, hâkimlerin aç olduklarında önemli ölçüde sert kararlar verdiklerini iddia etmişti: Kahvaltıdan sonra %35’i şartlı tahliyeyi reddederken, öğle yemeğinden önce %85’i reddediyordu. İnsan hâkimlerin diğer bir eksikliği de bir vakanın tüm detaylarını incelemek için yeterli vakitlerinin olmayışıdır.

Tam aksine, robohakimler bir yazılımdan biraz daha fazlası oldukları için tüm bekleyen davaları seri halinde değil ama eş zamanlı görmek için kolayca kopyalanabilir ve her dava gerektiği süre boyunca kendi robohakimine sahip olabilir.

İnsan hâkimlerin çetrefilli patent tartışmalarından son teknoloji adli tıp tekniklerine dayalı cinayetlere kadar pek çok konuda yeterince teknik bilgiye sahip olmaları mümkün değilken, geleceğin robohakimlerinin sınırsız bellek ve öğrenme kapasiteleri olabilir.

Önyargısız, yetkin ve şeffaf oldukları için bir gün böyle robohakimler hem daha etkili hem de daha adil olabilirler. Verimlilikleri de onları daha adil yapar: Hukuki süreci hızlandırarak ve deneyimli avukatların sonucu çarpıtmasını güçleştirerek mahkemelerde adaletin sağlanmasını çok daha ucuzlaştırabilirler.

Bu da avukatlar ordusuna sahip bir milyardere ya da çok uluslu bir şirkete karşı parasız bir bireyin ya da bir startup firmasının kazanma şansını artırır. Öte yandan, robohakimlerin program hataları olursa ya hacklenirlerse ne olur?

Otomatik oylama makineleri bu ikisinden de çok çekmişti ve parmaklıklar ardında yıllar ya da bankada milyonlar söz konusu olduğunda, siber saldırı ihtimali çok da artar. YZ, bir robohakimin yasal algoritmayı kullandığına güvenebileceğimiz kadar sağlam yapılmış olsa bile, kararına saygı duyacak kadar mantıksal çıkarımını anladığımızı hissedecek miyiz?

2. Bölümün sonu – (Halit Yıldırım, 14.12.2019)

Yararlanılan Kaynaklar:

[1] Praful Saklani (CEO and co-founder of Pramata -Yapay Zekâ (AI)-09 Temmuz 2017

[2] Yapay Zekâ -Yeni Düzenin Anahtarı- Eray Emin Aydemir 12 09 2017

[3] Hakan Güvengiz-Tasarım, DNA- /26 Aralık 2018

[4] Cambridge’in Varoluşsal Risk Araştırma Merkezi’nin (CSER) İcra Direktörüdür.

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

[6] Zafer Acar- Yapay Zekâya Hücum- -17 06 2019

[7] Otonom: Özerk. Ayrı bir yasaya bağlı olarak kendi kendini yönetme yetkisi olan.

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

[9] Cem Say (Prof. Dr.)- 50 Soruda Yapay Zekâ -Ekim 2018

[10] Yuval Noah Harari- Hayvanlardan Tanrılara SAPIENS-İnsan Türünün Kısa Bir Tarihi (Sapiens- A Brief History of Humankind-2015)

[11] Bernard Marr, Jul 25, 2018, Interesting Engineering/Forbes

[12] Ulrich Eberl-Akıllı Makineler-Yapay Zekâ Hayatımızı Nasıl Değiştiriyor? Temmuz 2019

[13] Sinan Canan & Mustafa Acungil- Dijital Gelecekte İNSAN KALMAK-Ekim 2018

[14] Bayram Durmuş- Yapay Zekâ Çeviri Dünyasını Nasıl Etkileyecek? 06 Mayıs 2018

[15] Ulrich Eberl-Akıllı Makineler-Yapay Zekâ Hayatımızı Nasıl Değiştiriyor? Temmuz 2019

[16] Cem Say (Prof. Dr.)-50 Soruda Yapay Zekâ-Ekim 2018

[17] Ray Kurzweil- İNSANLIK 2.0- (The Singularity is Near)

[18] Hakan Kara -Otonom Araçların Eli Kulağında/Mesa Yaşam Dergisi Sayı 85 (2019)

[19] Udo Gollub-Hayatımızı Etkileyebilecek, Geleceğe Dair Öngörüler-10 Ekim 2018

[20] Martin Ford-Yapay Zekâ ve İşsiz Bir Gelecek Tehlikesi-Robotların Yükselişi

[21] Max Tegmark- Yaşam 3.0 (Yapay Zekâ Çağında İnsan Olmak

[22] Yuval Noah Hararı- Homo Deus-Yarının Kısa Bir Tarihi (A Brief History of Tomorrow) -2016

[23] Mason Bretan- Georgia Tech’ten

[24] Burçak Ünsal -Yapay Zekâ, Robotlar ve Hürmasonluk Üzerine Düşünceler- 11 Şubat 2019

[25] Sui Generis: Kendine özgü özellikleri olan ve başka bir örneği olmayan nesne ya da olayları anlatmak için kullanılır. (Vikipedi)

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