Yapay Zeka'nın Büyüleyici Dünyası

Peki nedir bu Yapay Zeka? Ne işe yarar? Gün geçtikçe kendinden en çok bahsettiren alanlardan biri olan yapay zeka popüleritesini gün geçtikçe artırmakta ve her sektörü örümcek ağı gibi sarmaktadır. Yapay zekanın büyülü serüvenine başlamadan evvel mutlak veri ile ilgili biraz bilgi sahibi olmak gerekir. Verinin ne ifade ettiği, günümüzde neye karşılık geldiği ve bize neler sağlayabileceği konusunu gelin birlikte değerlendirelim. Verilerin gün geçtikçe arttığı bu çağda insanların bu verilerin içerisinden çıkması elbette zordur ve çok fazla zaman isteyen bir durumdur. Artık hem devlet kurumlarında hem de özel sektörde veri tabanlarında tutulan verilerin ne ifade ettiğini anlayabilmek, geçmiş verilerden çıkarımlarda bulunarak gelecek hakkında yorumlar yapabilmek elbette insan gözüyle incelendiğinde pek de mümkün görünmemektedir.  Dünyaca ünlü The Economist Dergisi 2017 yılında “The world’s most valuable resource is no longer oil, but data” diyerek bir başlık adı altında verinin günümüzdeki kıymetinden bahsetmiştir. Derginin başlığında dünyanın en değerli şeyinin artık petrol olmadığından dünyanın en değerli şeyinin veri olduğundan bahsediliyor[1].  2017 yılında atılan bu başlık şu günlerde karşılığını tam anlamıyla bulmaktadır.

Türk Milliyetçileri olarak “Tarih” kavramının değerini elbette bilmekteyiz. Ancak tarihini iyi bilen bir toplumun geleceğe sağlam adımlar ile basması mümkün olabilir. Tarihini unutan bir toplumun ise geleceğinin çok da parlak olabileceği düşünülemez. Aslında veriler de tarihsel olarak anlamlar taşır. Geçmişteki verilerin iyi bir şekilde analizinin yapılıp geleceğe yönelik bu analizler neticesinde adımlar atabilmek eşsiz bir hazine niteliğindedir. Büyük verinin konuşulduğu bir çağda; insanların hiçbir teknolojik yardım almadan, geleneksel metotlarla işin içinden çıkabilmesi pek de mümkün gözükmemektedir. Hadi diyelim ki mümkün, peki bu ne kadar zaman alır? Ya da gözden kaçırılan bir ayrıntı, gelecek konusunda hazırlanmak istediğimiz bir hususu sekteye uğratmayacağını kimse garanti edemez. O zaman verilerin profesyonel bir şekilde incelenmesi noktasında insanın kesinlikle bazı teknoloji araçlarından yardım alması kaçınılmazdır. İşte böyle durumlarda devreye yazılım dilleri ve bu konu için üretilmiş veri bilimi kütüphaneleri girer. Bu kütüphaneler hem profesyonel  hem de günden güne güncellenen veriyi doğru okuyabilme ve yorumlayabilme özelliğine sahip kusursuz araçlardır.

Verilerden öğrenen bir sistemin meydana geldiğini düşünün. Öyle bir sistem ki; verileri hafızasına alarak gelecek hakkında yorumlar yapabiliyor, geçmiş verilerden ders alarak gelecek hakkında tahminlerde bulunuyor ve bunu belirli doğruluk yüzdesi ile yapabiliyor. Eminim bu yazıyı buraya kadar okuyan değerli okuyucuların büyük bir çoğunluğu; böylesine olağanüstü bir sistemin nasıl olabileceği konusunda düşünceye daldı bile… “İnsanlar gibi öğrenen bir sistem nasıl mümkün olabilir?” diye aklınızdaki soruları duyar gibiyim. Bunca verinin üzerinde hakimiyet kurup doğru karar mekanizmaları oluşturan bir sistemin olması acaba ne kadar mümkün olabilir? Bu mümkünse biz bu sisteme nasıl tam olarak güvenebiliriz? Hadi böyle bir sistemi oluşturduk diyelim; peki bu oluşturduğumuz sistemde geleceği tahmin etmek nasıl mümkün olabilir?  İşte tam da böyle durumlarda imdada yapay zeka yetişiyor. Elbette “Yapay Zeka” terimini duymayanınız artık yoktur. Haberlerde, gazetelerde hatta reklamlarda bile kendisine yer bulan bu terim belki de çoğu kişi için havada kalan bir terim gibi… Yapay zekayı defalarca kez duymasına ve belirli uygulamalarda çok kez rastlamasına rağmen; içeriğini çok da iyi bilmeyen, sadece duydukları ile bilgi sahibi olan ve belki de biraz da içine girmiş, konuyu derinlemesine araştırmış araştırmacı okuyucularımız olabilir. Ben bu yazımda yapay zeka terimini duymuş ama içeriğinden hiç haberi olmayan okuyucularımıza ithafen bu yazıyı yazmayı planladım. Hadi birlikte yapay zeka serüvenine yüzeysel de olsa bir adım atalım.

BBC ile söyleşisinde MIT Bilgisayar Bilimleri laboratuvar yöneticilerinden Edward Fredkin şu ifadeleri kullanmıştır: “Tarihte üç büyük olay vardır. Bunlardan ilki kainatın oluşumudur. İkincisi yaşamın başlangıcının olmasıdır. Üçüncüsü de yapay zekanın ortaya çıkışıdır.”[2]  Yapay zeka gibi bir konunun anlaşılması için beyin ile bilgisayarın arasındaki benzerlikler ve farklılıkların iyi anlaşılması gereklidir. Yapay zeka ürünü Sophia’ yı duymayanınız nadirdir. Hatta bu robot vatandaşlık hakkına bile sahip olmuştur. İnsan gibi düşünmekte ve sorulan sorulara cevaplar vermekle birlikte yüz mimikleri ve düşünerek konuşmasıyla tıpkı bir insanı andırmaktadır[3]. Kendi kendisine öğrenen bu robot çocuk yapmak istediğini ve ailenin önemli bir kavram olduğunu söylemiştir. Müzik konusunda insan sanatçılarla birlikte çalışan robot Sophia aynı zamanda ilk insansı robot olma özelliğini taşımaktadır. Yapay zekanın bu kadar güçlü etkiler yarattığı bir robot, mutlaka insanları tedirgin etmiş ve birçok spekülasyonlara sebep olmuştur. Elbette yapay zeka sadece insansı robotlar olarak düşünülemez. Günümüzde neredeyse her alanda kendine yer bulan yapay zeka, firmaların diğer firmalardan bir adım öne geçmesi için bulunmaz bir kaftandır. Geçmiş verileri belirli yöntem ve tekniklerle hafızasına alan yapay zeka algoritmaları size gelecek hakkında altın değerinde bilgiler sunar. İşe alımlarda en yetenekli adayları tespit eden, istifa edebilecek personeli tahmin eden, firmalar için; gelecek yılın cirosunun neler yapılırsa yüzde kaç artacağını tahmin eden, hangi müşteriye hangi ürünler önerilirse satışların yüzde kaç artacağını tahmin eden, gelen maillerin spam ya da spam olmadığını tahmin eden, gelen maillere ya da yapılan yorumlara göre müşterinin duygu durum analizini yaparak müşterinin memnun ya da memnun olmadığını tespit eden bir sistem... Tabi bu örnekler bu sistemin sadece bir parçası. Sizce de müthiş değil mi? Peki tüm bunlar nasıl oluyor? Yapay zeka, insan gibi makinelerin öğrendiği bir sistemdir.  Bir insanın yapacağı işlerin, daha seri ve daha verimli şekilde yapılmasına imkan sağlar. Yapay zeka kısaca hayatı kolaylaştırır.  Bizim çok uzun süreler boyunca uğraş verdiğimiz konuları basitleştirerek geleceğimizi aydınlatır. Dil çevirileri, sosyal güvenlik, sesli asistanlar, navigasyon, sağlık hizmetleri gibi birçok dalda sektöre yönelik çalışmalarda kullanılır.  Temel bilimlerde de kendine yer bulan yapay zeka, artık her alanda baş göstermiş ve her sektörün gözbebeği olmuştur.

Yapay zekanın birçok dalı olmakla birlikte; bir alt dalı olan “Makine Öğrenmesi” sürecinden bahsedelim biraz. Makine öğrenmesi nedir? Bu öğrenmeler nasıl gerçekleşiyor? Öğrenme çeşitleri içinde neleri barındırıyor? Makine öğrenmesi, bir problemi o probleme ait veriye göre modelleyen bilgisayar algoritmalarının genel adıdır. Mevcut veri seti ve kullanılan algoritma ile oluşturulan model, en yüksek performansı vermek üzere  kurulmaktadır [4]. Öğrenme çeşitleri; denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, yarı denetimli öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme olarak dört ana başlık altında incelenebilir. Denetimli öğrenmede örnek verilerde algoritmanın hem girdisi hem çıktısı belirtilir [5]. Sınıflandırma ve regresyon problemleri için kullanılan denetimli öğrenme, belli bir girdisi ve buna denk gelen çıktıları öğrenerek daha önce hiç görmediği yeni verilere çıktılar üreten öğrenme biçimidir. Bu öğrenme biçiminde araba fiyatları, ev fiyatları, telefon fiyatları, insanların belirli özelliklerine göre yaşları tahmin edilebilir (regresyon) ya da girdilere göre bir kişinin cinsiyeti, bir meyvenin isminin ne olduğu tahmin edilebilir (sınıflandırma). Denetimsiz öğrenme ise belirli bir girdisi olan ama çıktısı olmayan yani verinin içinden kendisi öğrenen bir öğrenme biçimidir. "Kümeleme" bu öğrenme biçimine örnektir. Örnek olarak belirli girdilerin olduğu bir veri setinde zengin ya da düşük gelirli olarak insanları gruplayabilir. Böylece bu durum ürün öneri sistemlerinde kullanılabilir. Elbette regresyon, sınıflandırma ve kümeleme gibi durumların arka planında yüksek istatistik ve matematik becerisi yatmaktadır. Veri ön işleme diye adlandırdığımız kısımdaki başarı elbette sonucu olumlu olarak etkileyecektir. Bu gibi kısımlarda yapay zeka uzmanına büyük iş düşmektedir. Başarılı bir yapay zeka uzmanı makine öğrenmesine giden sürecin her basamağının ayrı ayrı önem arz ettiğini mutlaka bilecektir. Varsayılan algoritma parametreleri ile sonuca ulaşılması istenen model beklenen performansı gösteremeyebilir. Sonuç olarak öğrenme kısmında başarılı bir sonuç alınmadı ise aşırı öğrenme (over fitting)[6] ya da az öğrenme (under fitting)[7] durumları söz konusudur. Aşırı öğrenmenin diğer adı ezberleme olarak geçer. Anlaşıldığı üzere veri birebir ezberlenir en nihayetinde yeni gelen veride sonuçlar yanlış çıkar. Az öğrenme ise adından da tahmin edildiği üzere az öğrenmenin olduğu bir durumdur. Az öğrenme durumunda nerede hata yapıldığı ile ilgili durumlar göz önüne alınmalıdır. Veri setinin ne kadarının eğitim seti ne kadarının test seti için ayrıldığı göz önüne alınacak durumlardan sadece bir tanesidir. Yarı denetimli öğrenme ise adından da anlaşılabileceği üzere hem denetimli hem de denetimsiz öğrenmenin bir arada kullanıldığı öğrenme biçimidir. Pekiştirmeli öğrenmede ise algoritmanın geçmesi gereken adımlara çeşitli ödüller yerleştirilir ve model fazla ödül puanı biriktirerek sonuca ulaşmaya çalışır. Makine öğrenmesi sadece yukarıda bahsettiğim alanlarla kısıtlı olmamakla beraber; derin öğrenme, görüntü işleme ve doğal dil işleme gibi konuları da içerisinde barındırır. Elbette yapay zekanın büyülü dünyasını bu kadar kısa bir yazı içerisinde anlatmak imkansızdır. Her alanı ayrı bir uzmanlık gerektiren yapay zekanın alt dalları, yüksek lisans ve doktora çalışmalarında kendisine yer bulmaktadır.

Yineleyerek söylemem gerekir ki; gün geçtikçe büyüyen verilerin olduğu bir çağda yaşıyoruz. İnsanların bu kadar çok veri yığınının içinden çıkması elbette imkansız hale gelmiştir. Bu verilerin analizlerini yapabilmek, değerli bilgiler edinebilmek, gelecek noktasında tahminler yapabilmek, yazılım ve yapay zeka gibi teknolojiler sayesinde mümkün olmaktadır. İnsanlara göre çok daha hızlı düşünebilen bir yapay zeka modeli hızlı kararlar almamızda ve bulunduğumuz durumu geleceğe yönelik olarak revize etmemizde çok önemli bir yer tutmaktadır.

Yapay zeka için yapılan her yatırım, her anlamda devlet ekonomisini güçlendirmek için yapılan bir yatırımdır ve kendimizi geleceğe hazırlamanın adımıdır. Böyle bir çağda yapay zekanın ihmal edilmesi geride kalma riskiyle karşı karşıya kalmamız demektir. Umarım bu yazı yapay zeka denilince aklımızda beliren o kör noktanın biraz daha aydınlanmasına sebep olmuştur.

Kaynakça:

[1]https://www.economist.com/leaders/2017/05/06/the-worlds-most-valuable-resource-is-no-longer-oil-but-data

[2] Endüstri Mühendisliği Bölümü, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Yaşar Üniversitesi, Harun Pirim s. 81-93

[3] Marmara Üniversitesi Hukuk Fakültesi Hukuk Araştırmaları Dergisi • Cilt 25, Sayı 2, Prof. Dr. Ferit Hakan Baykal Armağanı, Aralık 2019, ISSN 2146-0590, ss. 1253-1263 • DOI: 10.33433/maruhad.665527

[4] Büyük Veri Analizinde Yapay Zekâ Ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları Muhammet ATALAY, Enes ÇELİK cilt: 9 sayı:22 2017 Aralık

[5] https://aws.amazon.com/tr/what-is/machine-learning/

[6] Xue Ying 2019 J. Phys.: Conf. Ser. 1168 022022

[7] On the Underfitting and Overfitting Sets of Models Chosen by Order Selection Criteria ,Xavier Guyon and Jian-feng Yao, SAMOS, Universite Paris 1, Paris, France, Journal of Multivariate Analysis 70, 221-249 (1999)

• Ozan Önal
• Tarih :2023-01-17 10:24:41
• Etiketler: 'Yapay Zeka  
• TEKNO OCAK