Yapay zekayla ilişkili başlangıç ve gelişimin tarihi sanıldığı kadar uzun değildir. Tarihi eski ancak somut bulguların ve bilimin tanımlamalarının yeni olduğu bu alan gelişimini çok hızlı bir şekilde ve insanın olduğu her alana derin nüfuz ederek sürdürmektedir. Tarihte yerini 1950’li yıllarda almaktadır ve o günden bu yana gelişimini emin adımlarla sürdüren alanlardan biridir. Buna yabancı kalmamız neredeyse olanaksız..
Hepimiz mutlaka duymuşuzdur.
“ Robotlar konuşmaya başladı. “
“ Robotlar suçu önceden tahmin edebiliyor.”
“ İnsanlar uzman oldukları oyunlarda robotlarla oynadıklarında yeniliyorlar..” gibi birçok haber medyada yayınlanıyor ve bu haberlerin sıklığı da gün geçtikçe artmakta..
Bazı insanlar bunlar karşısında ise derin endişe içindeler. Onların bu korkularının temelinde yapay zekaların insan kontrolünden çıkması yatıyor. İnsan kontrolünden bağımsız, etiketlenmemiş dağıtık olsa bile bu verileri düzenleyen ve daha derin biçimlerde öğrenebilen, yorumlayan ve karar verebilen yapay zekaların yapabileceklerinin senaryoları onları ürkütmekte..
Beyin, zeka ve bilinç gibi kavramlar tam olarak çözülememişken yapay zekaların yapabilecekleri konusunda endişelenen insanlar arasında en başta Elon Musk, Stephan Hawking gibi isimler geliyor. Elbette ki bazı noktalarda haklı olabilirler ancak tam olarak bilmediğimiz sınırlarını kestiremediğimiz noktalarda içgüdüsel olarak hepimiz korkmak ve kendimizi korumak için evrildik. Bu korkuların yerini tedbire ve daha çok çalışmaya bırakmalıyız.
Bugün aktif olarak kullanılan hatta evlerimize kadar giren yapay zekalar insanların yaşamlarını (50 yıl önce söylense inanmayacağımız) gözle görülür biçimde kolaylaştırmıştır. Apple’ın kullandığı asistan “Siri“, Amazonun geliştirdiği “Alexa“, yabancı dilde bir metin çevirmek istediğimizde kullandığımız Google’un geliştirdiği “Google Translate” gibi örnekler sıralanabilmektedir. Kendi içinde de yapay zekaların aslında çeşitlenebileceğinden bahsetmeliyiz.
Yapay zeka belirli görevleri yerine getirmek için insan zekasını taklit eden çeşitli sistemler kullanarak bu görevleri yerine getiren sistemler topluluğu olarak tanımlanabilir. Birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Bunlardan bazıları şu şekilde sıralanabilir:
Sağlık hizmetleri, güvenlik sistemleri, finans uygulamaları, telesekreterler, e-ticaret gibi alanlarda aktif bir şekilde kullanılmaktadır. Yapay zekanın öğrenme süreçleri ve kapsamları açısından ayırabiliriz.
Yapay zekanın psikolojide kullanım alanları da 1960’lı yıllara dayanmaktadır. Özellikle bu tarihten bahsetmemin sebebi bu yıllarda yapılan (1966) bir deneydir. Erken doğal dil işleme programlarından birisi olan ELIZA adlı Rogerian terapi ekolüne uygun olarak daha çok açık uçlu ve yönlendirici olmayan soruları karşısındaki kişiye yöneltmeyi hedeflemekteydi (Bu yüzden özellikle Rogerian ekol seçilmiştir). 2022 yılında değerlendirdiğimizde bize basit görünebilir ancak o yıllarda gayet çağına göre iyi seviyede ve örneklerinin ilklerinden biriydi. ELIZA ile konuşmak halen mümkün ona bu bağlantıdan ulaşabilirsiniz.
http://psych.fullerton.edu/mbirnbaum/psych101/Eliza.htm
Psikolojide kullanım alanlarını daha da açmadan önce yapay zekayı biraz daha derine inerek anlamak adına bazı işlemlerin nasıl gerçekleştiğinden bahsetmekte yarar var. Yapay zekada ilerleyiş ve kullanılan alan açısından artışlar oldukça her bilim gibi o da kendi sınırlarından taşıp farklı alt alanlara ayrılmıştır. Bu alt alanlarda da farklı öğrenme biçimleriyle çalışılmıştır. Aşağıya doğru indikçe bunları teker teker açıklayıp örneklemeye çalışacağız.
Bu öğrenme biçimleri bize taban tabana zıt ve yabancı değildir. Tam aksine insanın öğrenme biçimleri ve sinir sisteminde nöronların oluşturduğu nöron ağlarından esinlenmiştir. Bu da psikoloji bilimine dokunuşunun somut göstergelerindendir.
- Makine öğrenmesi (Machine Learning)
- Derin Öğrenme (Deep Learning)
Machine Learning (Makine Öğrenmesi), veri setleri üzerinden çalışmalar yürütülür. Veri setleri üzerinde istatistiki ve matematiksel işlemler yapan algoritmalar oluşturularak tahminin isabetli olması sağlanır. Burada şunu söyleyebilirsiniz.
“ İyi de her zaman bu işlemler sonucunda yapılan tahminler doğru olmayabilir.”
Çok haklısınız. Böyle bakıldığında soğuk ve ruhsuz görünen bu mekanizmaya insani olarak şunu ekleyebiliriz. Nasıl ki insanlar da bir şeyi öğrenirlerken deniyorlar ve yanılıyorlarsa makine öğrenmesi için de aynı şeyi konuşabiliriz. Veri setleri arttıkça makinenin tahminleri de daha isabetli olmaya başlıyor. Derin öğrenmeyle makine öğrenmesi arasındaki en büyük farklardan biri olarak da bu karşımıza çıkıyor. Makine öğrenmesinde daha çok veri tüketilip bunlara bir etiket yapıştırılması gerekirken derin öğrenmede konu tam tersidir. Bu durumu bir işe başlayıp gittikçe profesyonel olmaya benzetebiliriz.
Deep Learning (Derin Öğrenme) konusu da isminden anlaşılabileceği gibi daha derin bir süreci içerir ve birkaç katmandan oluşabilmektedir. Derin öğrenmeye verilen veriler sistematik ve sınıflandırılmış veriler değildir. Bu verileri kendisi sistemleştirir, uyarlar ve bir insan gibi karar verir, performans
sergiler. Veri tipleri etiketlenmese bile bunları kendi algoritmasıyla kategorileştirip setlerden anlamlı sonuçlar çıkarıp bu sonuçlar ışığında karar verebilir. Bu açıdan derin öğrenme bize avantaj sunabilmektedir.
“Gittikçe daha derine”..
Derin öğrenmenin adından da anlaşılacağı gibi birkaç katmandan oluşan verileri özellikler açısından daha fazla ayırabilen gizli katmanlardan oluşan süreçleri ifade etmektedir. Gizli katmanlar arttıkça girdi ve çıktı arasında ayrım süreçleri artmakta bu da sonuç açısından bize daha iyi çıktılar sunmaktadır.
Gelecekte insana dair çok yardımcı olacak olan bu sistemleri basitçe bu şekilde anlatabiliriz. Yapay zekaların geliştirilmeleri günümüzde son sürat hızlanmaktadır. Hayatımızın çoğu alanına girip hayatımızı kolaylaştırmaya başlamıştır. Bu açıdan önyargıyla yaklaşmak yerine olumlu taraflarını da açık bir şekilde görüp bu şekilde hareket etmek günümüz dünyasına adapte olmayı da kolaylaştıracaktır. Zaman geri gelmeyen ve her an silinen, geri getirilemeyecek olan bir birimi ifade etmektedir. Bunu daha verimli hale getiren yapay zekalarla dost olmak hayatımızı daha da kolaylaştırabilir.