Yapay zeka ile profesyonel anlamda 2007 yılında ilgilenmeye başladım. Çalıştığım bankanın verileri üzerinde yapay zeka algoritmalarıyla yaptığım ilk denemeyi bugün gibi hatırlıyorum. Elde ettiğim sonuçlar karşısında dehşete kapılmıştım. Kullandığım modeller belirli veriyi tahmin için kullanacağı değişkenleri otomatik olarak seçmekle kalmıyor, her birinin sonuca olan etkisini de otomatik olarak hesaplıyordu. Gözlerimin önünde gerçekleşen bu küçük çaplı mucizeden o kadar çok etkilendim ki bilimkurgu okumaya, izlemeye ve ardından bilimkurgu öykü ve romanları yazmaya başladım. Bu arada bu mucizenin nasıl gerçekleştiğine dair matematiksel arka planı da araştırdım elbette, o zamanlar henüz sadece sayısal ve kategorik veriler üzerinden model kurabiliyorduk, izleyen yıllarda gerçekleşen derin öğrenme devrimiyle algoritmalar ses, görseller ve serbest metinler üzerinde de etkileyici sonuçlar üretmeye başladılar.
2001: Bir Uzay Destanı, Terminatör, Matrix, Bıçak Sırtı, Ex-Machina gibi kült bilimkurgu filmlerinden yapay zekanın yarattığı tehdide aşinayız, ama onlar sonuçta sadece birer film, yoksa değil mi? Yapay zekanın insanla eşdeğer bir bilişsel kapasiteye ulaşması mümkün olabilir mi? Bu konuda doğru bir görüş oluşturmak için öncelikle yapay zekanın ne olduğunu iyi anlamamız gerekiyor. Dün yapay zekanın işleyiş prensiplerini anlatan bir yazı yayınladım. Makaleye buradan ulaşabilirsiniz.
Yapay zekanın gelecekte neler başarabileceğini tartışmaya başlamadan önce tarihçesine kısaca bir göz atmak uygun olacak. Bilgisayar tabanlı yapay zeka tarihi fikri kez 1950 yılında Alan Turing tarafından ortaya atıldı. Turing bilgisayarların insanlara eşdeğer seviyede zekaya sahip olup olmadığını belirlemek üzere Turing testi adı verilen bir yöntem düşündü. Test bir bilgisayar programının dijital ortamda sohbet ettiği bir insanı insan olduğuna ikna edip edemeyeceği üzerineydi. Halen herhangi bir yapay zekalı sohbet programı Turing testini geçmiş değil, ama sohbet programlarında gözlemlediğimiz hızlı gelişim bunun hiç de uzak olmayan bir gelecekte gerçekleşebileceğini gösteriyor. Turing'in bu tarifinden birkaç ay sonra Princeton Üniversitesi öğrencileri 300 vakum tüp kullanarak ilk yapay sinir ağını inşa ettiler. “Yapay zeka” terimi Dartmount Üniversitesi tarafından konuyla ilgili yapılacak konferansı isimlendirmek üzere 1955'te yılında icat edildi. Aynı yıl, Carnegie Teknoloji Enstitüsü araştırmacıları ilk yapay zekalı bilgisayar programı olan, Logic Teorist'i geliştirdiler. Gelişmeler 1950'li yıllar boyunca sürdü. Marvin Lee Minsky MIT'de yapay zeka laboratuvarı kurdu. Cambridge'de makine çevirisi ve IBM'de kendi kendine öğrenen algoritmalar üzerinde çalışmalar yapıldı. O dönemde yapay zekanın geleceği konusunda araştırmacılar arasında büyük iyimserlik yaşandı. 10 yıla kalmadan insanla eşdeğer düşünme yeteneği olan programların yazılabileceği düşünülüyordu. 70'li yıllara gelindiğinde başta ABD devleti olmak üzere yapay zekayı fonlayanlar pratikte işe yarayan çıktılar elde edilememesinden dolayı fonlamayı kestiler. Yapay zekanın kışı adı verilen 10 yıllık bir durgunluk dönemine girildi. 1980'lerde yapay zeka alanı uzmanların veritabanları üzerinde çalışıp yazdıkları detaylı kurallara göre işleyen "uzman sistemler"le yeniden canlandı. Yapay sinir ağları bugün kullanılanlara yakın bir olgunluk seviyesine getirildi. İlk bilgisayar kontrollü otonom araç denemelerine başlandı. Yapılan çalışmalardan elde edilen pratik sonuçların uygulama alanı dar bir çerçevede kalınca yapay zekanın ikinci kışı adı verilen döneme girildi. 21. yüzyılda daha hızlı bilgisayarlar, daha fazla veri ve derin öğrenme alanında yaşanan gelişmeler sayesinde yapay zeka yeniden gözde bir konu haline geldi. Günümüzde yapay zekalı sistemler gündelik hayatımızın bir parçası haline geldiler. Bu algoritmalar sayesinde Google'da konuşarak arama yapabiliyor, dilden dile çeviri hizmetlerinden yararlanıyor, spam e-postalardan korunuyor, navigasyon uygulamalarından yararlanarak trafikten kaçınabiliyoruz.
Yapay zekalı bir sistemin performasını belirleyen 3 temel bileşen bulunuyor: Veri, işlemci gücü ve öğrenme algoritması. Her bir bileşendeki gelişmelere yakından bakarak yapay zekalı sistemlerin geleceği hakkında daha net bir fikre sahip olabiliriz.
Veri
Geleneksel yapay zeka algoritmalarıyla yapılan modelleme çalışmalarında verinin büyüklüğü ile öğrenme miktarı birebir orantılı değildi, veri büyüklüğü belirli bir seviyeye ulaşıldıktan sonra öğrenme neredeyse durma noktasına geliyordu. 2010'lu yıllarda yaşanan derim öğrenme devrimiyle birlikte yapay zekalı sistemler çok büyük verilerden de öğrenebilmeye başladı. Bizlere bilimkurgu filmlerinden fırlamış gibi görünen dilden dile çeviri, fotoğraftan nesne tanıma gibi atılımlar bu sayede mümkün oldu.
Dijitalleşmenin etkisiyle dünyada üretilen veri miktarı çığ gibi büyüyor. Son iki yılda dünya tarihi boyunca oluşandan daha fazla miktarda veri üretildi. Sosyal medya, mobil teknolojiler, mesajlaşma uygulamaları vb birçok dijital teknoloji nedeniyle bu süreç hız kesmeden devam ediyor. Yapay zeka algoritmaları gittikçe büyüyen bir veri havuzundan yararlanarak dünyada olup bitenleri öğrenebiliyorlar.
İşlemci Gücü
Veri depolama, işleme ve aktarımına ilişkin birim maliyetler hızla azalıyor. Google'ın baş mühendisi ve fütürist olan Ray Kurzweil'in yaptığı çalışmalar 5 yıl sonra bugünküyle aynı para ödenerek birim zamanda 10 kat fazla işlem yapabilen bilgisayarlar alınabileceğini gösteriyor. 10 yıl sonra ise yine aynı para ödenerek bugünkünden 100 kat daha yüksek kapasiteli bilgisayarlar satın almak mümkün olacaktır. Konunun uzmanlarının böylesine net tahminler yapabilmesi, bilgi teknolojilerine ilişkin yeteneklerin 40 yılı aşkın süredir üstel bir trendde ve istikrarlı biçimde gelişmesi sayesinde oluyor. Kurzweil'e göre 2028 yılında 1000 dolara satın alınabilen bir bilgisayar birim zamanda insan beyniyle eşit miktarda işlem yapabilecek.
Algoritmalar
Diğer ikisine kıyasla en yavaş gelişimin algoritmalarda olduğu söylenebilir. Bir derin öğrenme algortiması olan LSTM sayesinde doğal dilin işlenmesinde sözcüklerin ve sözcük gruplarının öğrenilmesi, diğer bir deyişle kısa süreli bir hafıza oluşturulması mümkün oldu. Şimdilerde modellerin içinde öğrenilen bilgilerin bellekte uzun süreli olarak saklanması ve tekrar ihtiyaç duyulduğunda çağrılmasına yönelik çalışmalar yürütülüyor. Yapılan onca araştırmaya rağmen insan beynin nasıl çalıştığına dair henüz neredeyse hiç bir fikrimizin olmaması algoritmalar üzerinde çalışanların işinin kolay olmadığını gösteriyor.
İşlemci gücü ve veri havuzunun böylesine hızlı gelişmesi bana yapay zekanın önümüzdeki yıllarda çok daha karmaşık problemlerin üstesinden geleceğini düşündürüyor. Yapay zeka bu hızla gelişmeye devam ederse biz insanlar bir süre sonra atıl, işe yaramaz varlıklar durumuna düşer miyiz?
Bilgi teknolojilerindeki hızlı gelişim elektronik devrelerin sürekli küçülmesi sayesinde mümkün oluyor. Burada fizik kurallarından kaynaklanan birtakım sınırlara dayanılması imkan dahilinde. Örneğin işlemcilerin hız artışında son dönemde ciddi bir yavaşlama meydana geldi. Bilgisayarların bir diğer problemi yüksek enerji tüketimleri. Dünyadaki en hızlı süper bilgisayarlar bugünlerde bir insanın işlem kapasitesine ulaşmış bulunuyor. İnsan beyni tasarruflu bir ampul kadar enerji harcarken bu bilgisayarlar bir ilçeye yetecek kadar enerji tüketir durumdalar.
Yapay zeka bizim için varoluşsal bir risk oluşturuyorsa neden onu geliştirmeye neden devam ediyoruz? Ülkeler ve şirketler arasındaki rekabet nedeniyle bu konuda herhangi bir kısıtlamaya gitmek mümkün görünmüyor. Üstelik böylesi bir kısıtlamanın doğru olup olmadığı konusunda da emin değiliz. Yapay zeka daha şimdiden iş yerinde bize yardımcı olmaya ve gündelik hayatlarımızı kolaylaştırmaya başladı.
Yapay zeka filmlerde olduğu gibi kontrolden çıkar mı? Öyle olursa fişini çekerek bu sorunu çözebilir miyiz? Yeterince zeki olurlarsa kontrolden çıkacaklarına kesin gözüyle bakabiliriz, başka türlüsü eşyanın tabiatına aykırı olacaktır. Hayatlarımızın içine o kadar girmiş olacaklar ve onlara o kadar bağımlı hale gelmiş olacağız ki fişlerini çekmeye cesaret edebileceğimizi sanmıyorum. Aristokrasi Avrupa'da burjuvazinin yükselişini ve zaman içinde aşama aşama iktidarı ele geçirişini önleyememişti. Marksist yöntem ile düşünürsek yapay zekanın üretimden gelen gücünü kullanarak dünyayı ele geçirmesinin ihtimal dışı olmadığını söyleyebiliriz.
Yapay zeka bir yandan gelişedursun, insanlığın da kendisini kullanacağı protez benzeri teknolojilerle upgrade edebileceği düşünülüyor. 2030-2050 yılları arasına insanlığın insan makine karışımı bir varlık olma yolunda ilerleyebileceği yönünde tahminler var.
Gelecek söz konusu olduğunda iddialı tahminlerde bulunmamak belki en iyisidir. Düşünür Louis Althusser'in veciz bir biçimde ifade ettiği üzere "gelecek uzun sürer". Bu uzun gelecek sırasında hangi sürprizlerle karşılaşacağımızı kim bilebilir?
Okuduğunuz için teşekkür ederim.
I'll be back
ENGLISH VERSION
I started dealing with artificial intelligence professionally in 2007. I remember the first attempt I made with artificial intelligence algorithms on the data of the bank I worked for. I was horrified by the results I have achieved. The model I used not only selected the right variables that would be used to predict target variable, but also calculated the effect of each one on the results automatically. I was so impressed by that small-scale miracle that took place before my eyes that I began to read, and then write sci-fi stories and novels. By the way, I also explored the mathematical background that enabled the that miracilous result. We were able to model only numerical and categorical data at the time, with the deep learning revolution in the following years, the algorithms began to produce impressive results on sound, visuals and free texts.
We are familiar with the threat of artificial intelligence from cult sci-fi films such as 2001: A Space Odyssey, Terminator, Matrix, Blade Runner, Ex-Machina, but they're all just movies, aren't they? Is it possible for artificial intelligence agents to reach a cognitive capacity equivalent to human beings? First of all, we need to understand what artificial intelligence is in order to have an opinion in this regard. Yesterday I published an article describing the working principles of artificial intelligence. You can reach the article from here.
It will be appropriate to take a brief look at the history of artificial intelligence before beginnig to discuss what can be accomplished in the future. Computer-based artificial intelligence history was revealed by Alan Turing in 1950. Turing proposed a method called Turing test to determine whether computers can have the same level of intelligence as humans. The test was about whether a computer program could convince a person that he or she is human. Currently, Currently, no artificial intelligence chat program has passed the Turing test, but the rapid development we observe in the chat programs shows that it can happen in not-so-distant future. A few months after Turing's description, Princeton University students built the first artificial neural network using a 300 vacuum tube. The term “Artificial Intelligence” was invented by Dartmouth University in 1955 to name the conference on the subject. In the same year, researchers at Carnegie Institute of technology developed the first artificial neural computer program, Logic Theorist. Developments continued throughout the 1950s. Marvin Lee founded an artificial intelligence lab at Minsky mit. In Cambridge, studies were carried out on Machine Translation and self-learning algorithms at IBM. At that time, there was a great optimism among the researchers about the future of artificial intelligence. It was thought that programs with the ability to think as humans could be written in 10 years. By the 70s, those who Fund artificial intelligence studies, especially the US State, stopped funding because of the fact that they could not get the outputs that worked in practice. A 10-year period of stagnation called the winter of artificial intelligence has started. In the 1980s, the artificial intelligence field was revived with "expert systems". Experts worked on the databases and processed according to the detailed rules they had written. Artificial neural networks have been brought to a close maturity level of today. The attampts for computer-controlled autonomous vehicles, began.
In 21st century, due to the advances in faster computers, more data and deeper learning, artificial intelligence has become a popular topic again. Today, artificial intelligence systems have become part of our daily lives. Thanks to these algorithms, we are able to search on Google by talking, use language-to-language translation services, we are being protected from spam emails, and we are avoiding traffic by using navigation applications.
There are three basic components that determine the performance of an artificial intelligence system: data, processing power and learning algorithm. By discussing the developments in each component, we can have a clearer idea of the future of artificial intelligence systems.
Data
For the modeling studies carried out with traditional artificial intelligence algorithms, The size of the data and the amount of learning were not proportional to one another, the amount of learning were reaching to a plateau after a certain amount of data. With the deep learning revolution in 2010's, artificial intelligence systems began to learn from very large data sets. It was possible to take steps such as translation and object recognition from photo or videos.
Image Source: towardsdatascience.com
With the impact of digitalization, the amount of data produced in the world is growing like an avalanche. In the last two years, more data has been produced than ever before in the history of the world. Because of many Digital Technologies, this process continues without slowing down. Artificial intelligence algorithms use a growing pool of data to learn what is going on in the world.
Processor Power
Unit costs for data storage and processing are rapidly decreasing. Google's chief engineer and futurist Ray Kurzweil'in studies show that 5 years later, paying the same amount of money today, we would buy 10 times more processing power. 10 years later, the same money will be paid to buy computers with 100 times higher computing capacity than today. Experts can make such clear predictions is due to the fact that the skills related to information technology have been developing in a exponential trend for over 40 years. According to Kurzweil, a computer that can be purchased for $ 1000 in 2028 will be able to perform an equal amount of processing with the human brain.
Algorithms
The slowest development is in algorithms compared to the other two pillar. Now, studies are being carried out to keep the information learned in the models in memory for a long time and to recall it when it is needed again. Despite all the research done, we don't have a clear understanding about how the human brain works.
The rapid development of the CPU power and the data pool makes me think artificial intelligence will overcome many more complex problems in the coming years. If artificial intelligence continues to evolve at this rate, will we humans soon become idle, useless beings?
Rapid development in information technology has become possible by the continuous shrinking of electronic circuits. Here, it is possible to withstand certain limitations arising from the laws of physics. For example, there has been a serious slowdown in the clock speed increase of the processors. Another problem of computers is high energy consumption. The fastest supercomputers in the world nowadays have reached human brain's processing capacity. While the human brain spends as much energy as a bulb, these computers consume electricity that would be enough for a town.
If artificial intelligence poses an existential risk for us, why do we continue to develop it? Because of the competition between countries and companies, it is not possible restrict the AI research. Moreover, we are not sure if such a restriction is true. Artificial intelligence has already started to help us at work and make our daily lives easier.
Will artificial intelligence get out of control like in movies? If so, can we pull the plug and solve this problem? If they become clever enough, we can certainly see that they're going to get out of control. They're gonna be so much into our lives and we will become so addicted to them that I do not think we can dare to pull their plugs. The aristocracy could not prevent the rise of the bourgeoisie in Europe and gradually seize power over time. Using the Marxist thinking method, using the power of that comes from production artificial intelligence would conquer the world.
It is thought that humanity can upgrade itself with prosthetic-like technologies while artificial intelligence is developing constantly. There are estimates that between 2030 and 2050, mankind could move on to become a mixture of human and machines.
Perhaps it is best not to make ambitious predictions when it comes to the future. As the thinker Louis Althusser put it, "the future takes long." Who knows what surprises we will encounter in this long-run future?
It has been a long article. Thank you for reading.
I'll be back
Cover Image Source: denofgeek.com