Prof. Dr. Ethem Alpaydın ile yapay öğrenme
Yapay zekayı sadece öğrenmeye konumlandırmak yanlış!
Yapay zeka ile ilgili olarak yapılan uygulamalarda; Yapay Genel Zekaya “Machine Learning” yöntemleri ile ulaşabilmemiz mümkün mü? Yani ‘master algoritma’ olarak nitelendirdiğimiz, tek başına her şeyi kavrayabilecek olan algoritmaya?
Prof. Dr. Ethem Alpaydın: Sadece öğrenme ile olmaz. Mesela insan için de düşünürsek insanın yapabileceği şeyin bence nispeten büyük bir bölümü genetik olarak geliyor. Yani biz doğduğumuz zaman birçok şeyi yapabilir şekilde doğuyoruz. Aynı şekilde başkaca birçok şeyi de yapamaz şekilde doğuyoruz. Ardından onun üzerine bir şeyler öğreniyoruz. Özetle; her şeyi sıfırdan öğrenebilmek bana çok mantıklı gelmiyor. Donanımın da ona uygun olması lazım. Mesela biz, hepimiz bir şekilde bir ana dil öğrenebilecek yetenekle doğuyoruz. Türkiye’de doğarsak Türkçe öğreniyoruz, Fransa’da doğarsak Fransızca öğreniyoruz ama genetik olarak hepimiz bir dil öğrenebilme kapasitesine sahibiz. Onun için zekada da şunu diyebiliriz: Bir insanı zeki yapan şeylerin bir kısmı “Öğrenebilme” ama genetik anlamda hazır donanım olarak gelen etkenleri de göz ardı etmemek gerek. Dolayısıyla “Bir makine yapalım, bomboş olsun ama sonra her şeyi öğrenebilsin” düşüncesi bana çok iyi bir fikir gibi gelmiyor. Biraz onun donanımının da ona uygun olması lazım gibi geliyor.
Deep Learning alanında bir sıçramaya ihtiyacımız var!
Son zamanlarda çok fazla ilgi gören “Deep Learning” yöntemi hakkında bir “Machine Learning” uzmanı olarak ne düşünüyorsunuz? Sizce bu büyüme aynen bu şekilde devam edecek mi?
Prof. Dr. Ethem Alpaydın: Yavaş yavaş insanların görmeye başladığı bazı şeyler var. Büyük beklentiler, balon olduğuna dair söylemler var. “Derin öğrenme” olarak da bildiğimiz “Deep Learning” konularına şirketler de çok girmeye başladı son zamanlarda. Şirketler girince, kar/zarar kavramları da girmeye başladı. Dolayısıyla biraz kontrolden çıktı gibi geliyor bana. Onun için de bazı şeylerin biraz abartıldığını düşünüyorum. Mesela “Robotlar, dünyayı ele geçirecek! Hepimizi öldürecekler!” gibi abartılar var. Aslına bakılırsa bu durumlara çok uzağız. Derin öğrenme algoritmaları son zamanlarda yüz tanıma, görüntü tanıma, ses tanıma, çeviri gibi alanlarda büyük sıçramalar yapmaya olanak sağladı ama sanki şu aralar biraz duruldu gibi. Bu tip algoritmalarla, bu kadar veriyle, bu tip bilgisayarla yapabileceğimiz şeye biraz ulaştık gibi. Bir tık daha ileri seviyeli bir şey daha olması lazım; bir sıçrama daha… Ya birileri yepyeni bir tip öğrenme algoritması yapacak, ya bir şekilde bir başka şeyle; belki “tpu”larla… 100 kat daha hızlı çalışan bilgisayarlar yapabildiğimiz için aniden o sayede mesela çok hızlanacağız veya şimdiye kadar göremediğimiz derecede büyük veriyi belki görebiliyor olacağız. Sanki derin öğrenme ile ulaşabileceğimizin sınırına geldik gibi. Başka bir sıçrama olması lazım. Genelde de zaten bilim öyle ilerliyor. Bir sıçrama oluyor, o sıçrama hızlı bir artmaya sebep oluyor. Ondan sonra yavaş yavaş duruyor. Yavaş yavaş insanlar şunu görmeye başlıyorlar: “Aa, esasında burada çalışmıyormuş.” O zaman biraz daha gerçekçi bakmaya başlıyorlar. Ondan sonra; birkaç sene sonra bir sıçrama daha oluyor ve bu döngü bu şekilde devam ediyor.
Yapay zekayı alt edebilmek için daha donanımlı olmalıyız!
Yapay zekanın insan ırkını ortadan kaldırabileceğine, işsiz bırakabileceğine dair düşünceler var. Siz kısa vadede bu durum hakkında ne düşünüyorsunuz? Çözümler neler olabilir, bu durum ciddiye alınmalı mı?
Prof. Dr. Ethem Alpaydın: Ciddiye almalılar bence. Zaten bu durum sadece yapay zeka ile alakalı değil. Genel olarak endüstrinin gelişimi de öyle. Şimdi bilgisayarlar, robotlardan bahsediyoruz; bundan 50 sene önce de başka tip makineler çıkınca bir değişim yaşandı. 150 sene önce mesela, nalbantlık diye ciddi bir meslek vardı. Daha sonra otomotiv sektörü ilerleyince bir anda dünyadaki at sayısı azaldı. Dolayısıyla nalbant sayısı da azaldı. Nalbantların çocukları artık baba mesleklerini değil, şoförlük yapmaya başladılar. Sonuç olarak teknoloji gelişince bir önceki nesilde önemli olan şeyler ve meslekler bir sonraki nesilde önemini kaybediyor. Onun yerine başka meslekler ortaya çıkıyor. Bu durumun ciddiye alınması gerekir, doğru bir yaklaşım. Mesela kendi kendini kullanan arabalardan bahsediyoruz. Bundan 10–15 yıl sonra çoğunluk onlar olacak. Eğer öyle olursa demek ki 15 sene sonra şu anda şoförlük yapan herkes ya da çok büyük bir bölümü işsiz kalacak. Bu durumda hem devletlerin hem de o meslekleri icra eden insanların, o meslek odalarının bir şekilde şunu düşünmesi lazım: “Biz bu insanları önümüzdeki 10 sene içinde nasıl eğitelim, ne yapalım ki 10 sene sonra da bu insanlar hayatlarını kazanabilsinler?” Neticede aman Türkiye’de bunları yasaklayalım diyebilecek bir halimiz yok. Bu doğanın gerçeği, belli bazı meslek gruplarında insanlar işlerini kaybedecek. Bu da şunu gösteriyor: İnsanlar artık çok daha iyi eğitim almalılar ki hızlı biçimde meslekler arası geçiş yapabilsinler. Şimdiye kadar insanların 25 yaşına kadar bir meslek öğrenmesi, sonra da 65 yaşına kadar o mesleği icra etmesine yönelik bir durum vardı. Yakın gelecekte bu, böyle olmayacak gibi görünüyor. Büyük ihtimalle yakın gelecekte her 10–15 senede bir yeni bir meslek öğrenmek zorunda kalacağız. Bir mesleğe başlayacağız, sonra onu robotlar, bilgisayarlar yapmaya başlayınca biz de robotlar ya da bilgisayarların yapamadığı bir sonraki meslek neyse onu öğrenip, yapacağız muhtemelen. Daha önce nesilden nesile değişen şeyler çok daha hızlı biçimde değişecek. Bu durumda gençlerin çok daha donanımlı yetişmesi lazım ki, daha çevik biçimde her şeyi öğrenip yapabilsinler.
Yakın zamanda işinizi kaybetmemek için tasarım ve hayal gücü odaklı düşünün!
Daha önce yapay zeka ile alakalı olarak katıldığım seminerlerde şöyle bir soru oluyor: İnsanlar ve robotlar arasında bir hırs kavramının gerçekliğinden söz edebilir miyiz? Bir robotun/yapay zekanın bilinçli bir bireymiş gibi davranıp insan ırkını dışlamaya çalışması gibi bir şeyin meydana gelme ihtimali nedir?
Prof. Dr. Ethem Alpaydın: Bu tip şeyler olursa bile tam ne zaman olabilir sorusuna cevap vermek güç çünkü insanlar bunu biraz abartıyorlar. Robot dediğimiz şey sonuç olarak bir makine. Birileri o makineyi bir işi yapsın diye dizayn ediyor. Bir robotun bir bilinç olup bir insan gibi davranması fikri pek sıcak değil ama şey olabilir: Mesela birileri gerçekten asker robotlar yapmak istiyor olabilir. Eminim istiyorlardır ve yapıyorlardır da… İnsan öldürecek robot askerler yapılır ama bir robotun bir birey gibi ortaya çıkıp; insana alternatif bir tür gibi ortaya çıkıp, kendi hakları olan, kıskanan varlıklar olması düşüncesi bana biraz fazla bilimkurgu geliyor. İnsanlar “Terminatör” filmlerini falan hatırlayıp endişeleniyorlar ama oraya kadar gitmeyin. Çok daha yakın zamanda insanların bu tür teknolojilerden kaynaklı olarak işsiz kalması gerçeği ile yüzleşeceğiz, bunlar çok daha ciddi riskler. Özellikle bizim gibi işgücünün büyük bölümünün vasıfsız olduğu bir ülkede bu durum; Almanya, Japonya gibi ülkelere göre çok daha ciddi bir risk. Robotların bir şeyi yapabilmesi demek o ana kadar yapan bütün insanların bir anda vasıfsız işçi konumuna düşmesi demektir. Kendi kendini kullanan arabalar çıktığı anda şoförlük mesleği ortadan kalkacak. Nasıl 200 sene önce arz-u halcilik diye bir meslek vardı; insanlar okuma-yazma bildikleri için para kazanabiliyorlardı, günümüzde öyle bir şey kalmadı. İşte duruma böyle bakmak gerek. Aynı şey yakın zamanda başka meslekler için de olacak. Dolayısıyla eğitimimizi öyle bir şekilde değiştirmemiz lazım ki insanların standart olarak yapılıp yinelenen şeyleri değil de daha yaratıcılığa açık, tasarıma açık, hayal gücüne açık meslekleri öğrenmesi lazım çünkü bu tür şeyler, robotların en azından yakın zamanda yapamayacağı şeyler.
Yapay zeka ile ilgilenmek isteyenlerin önce temel dersleri yalayıp yutmaları gerek!
Bu tip çalışmalara (Deep Learning, Machine Learning) ilgi gösteren bir kesim var Türkiye’de. Bu alanda çalışmalarını sürdüren araştırmacılara sizin tavsiyeleriniz neler olur? Bu süreçte aktif rol alabilmeleri için nasıl bir donanıma sahip olmaları gerekir?
Prof. Dr. Ethem Alpaydın: Verebileceğim en birincil tavsiye, matematiksel ve teorik temellerini olabildiğince sağlam oluşturmalarıdır. Ben biraz şunu görmeye başladım: Veri bir şekilde bulunabiliyor. Herkesin bir bilgisayarı var. Hazır yazılımlar da var. Benim gördüğüm bazı insanlarda çok fazla teorisini bilmeden, hakim olmadan hazır paketler alma eğilimi var. Deneme-yanılma, şunu yaptım çalışmadı, şurasını değiştirdim, böyle yaptım çalıştı gibi yönelimleri var. Bu da çok mantıklı değil. Öğrenme kümesini birazcık değiştirince bir anda sonuçlar tamamen farklı olabiliyor. Bu konuda çalışmak isteyen insanlara tavsiyem temel matematik, calculus, istatistik, türev, integral, optimizasyon gibi dersleri çok sıkıya almaları olur. Eğer bu alanlarda eksikleri varsa önce onları tamamlasınlar. Hazır yazılım paketlerinin parametreleri ile oynamak yerine biraz daha teorisine insinler. Zaten yenilik gelirse de oradan gelecek. Teorisini bilenler yeni teoriler geliştirecek ve böylece yeni öğrenme algoritmaları çıkacak ortaya. Dolayısıyla daha önce yapılamayan işler yapılabiliyor olacak. Hoca olduğum için de bunu söylemem gerek: Önce dersinizi çalışın! Neredeyse bütün mühendislik programlarında yukarıda saydığımız dersler temel olarak veriliyor; lineer cebir, vektörler, calculus, türev, olasılık, istatistik, optimizasyon, yön-eylem araştırması gibi… Bu alanla ilgilenenlerin öncelikle bunların yalanıp yutulmuş olması lazım. Ondan sonra uygulamaya yönelik adımlar atılabilir ama farklı farklı yerlerden bulunup birleştirilen yazılımlar, detaylar ile yola çıkmak biraz riskli.
Zaman ayırıp sorularımızı cevapladığınız için çok teşekkür ederiz.
Prof. Dr. Ethem Alpaydın: Ben teşekkür ederim.
https://about.me/soykanozcelik
- Ayşe Teyzenin market sepetine yüzde 5,40 zam… - Ekim 4, 2023
- Kulsan Thermoset, Zuchex 2023 Fuarı’nda yerli ve yabancı ziyaretçilerin ilgi odağı oldu. - Eylül 27, 2023
- Külsan Thermoset yeni ürünleriyle Hostech by Tusid Fuarı’ndaydı.. - Eylül 27, 2023
Comment here