Yapay zeka kendini nasıl geliştiriyor? | Teke Tek Bilim – 5 Eylül 2021
videosundan fısıltılanmıştır. Videoya ulaşmak için Linki kullanabilirsiniz https://www.youtube.com/watch?v=_r6ADEVhuCs.
Tyler
Dünyada bütün gelişmiş ülkelerin en önem verdiği mevzanın başına geliyor. Gerek Amerika, gerek Avrupa ama özellikle Çin son yıllarda yapay zeka konusuna ciddi kaynak eriyorlar ve bütün neredeyse yetişmiş elemanlarını, bu konuda yetişmiş elemanlarını çok ciddi miktarda fonluyorlar, çok ciddi destekler çıkartıyorlar. Belli ki dünyanın geleceğinde önemli bir fonksiyon olacak yapay zekanın. Biz de bunu biliyoruz ama aklımız eriyor mu, ermiyor mu? Şunu söyleyeyim, bu program azadayken farkına vardık ki Türkiye’de bu konuda
önemli işler yapılıyor. Ashabımızı bozmamız gerektirmeyecek bir noktadayız. Nokta doluğunu söyleyebiliriz. Bunu söyleyebilecek insanların da büyük bölümü zaten şu anda stüdyomuzda. Profesör Doktor Zehra Çataltepe, İTÜ Öğretim Üyesi ve aynı zamanda yapay zeka konusundaki bir girişiminde bir startup’ın da patronu. Doçen Doktor Gülşener Yiğit o da yine İTÜ’de yapay zeka ve verim öğenisi bölümü
üyesi ve Doktor Teoman Naskali, Galatasaray Üniversitesi Öğretim Üyesi’ye hoş geldiniz. Siz tekrar hoş geldiniz. Hoş bulduk. İlk defa geliyorsunuz. Ne güzel sizleri ağırlamak burada. Hocam isterseniz sizle başlayalım. Zehra Hoca’na başlayalım. Üç sene falan odadayken programda ortalık bir şey yoktu yani şey yoktu, bir şey yoktu derken bu salgın yoktu. Üç sene fazla oldu belki de. O günden bugüne yapay zeka konusunda ne gelişmeler kaydedildi, siz ne gelişmeler
kaydedildiniz, Türkiye’ye ne gelişmeler kaydetti, dünya nereye gitti buradan? Bunların hepsine cevap verirsem zaten program birer. Kısaca ver bir, üç dakikada. Bir dakika izleyebiliriz. Benim içimden sizinle o sıralarda konuşurken kendi içimden şey hayalim vardı. Yapay zekayı çok daha fazla insanın kullanabileceği bir alet haline getirmek sevdası vardı. Ve bunu çok büyük bir oranda başardık.
Hatta yeni çıkan Harvard Business Review’de bir yazı var. Orada bizim 2017’den beri kurduğumuz sistemi tarif ediyorlar. Detaylarını daha sonra konuşuruz. Türkiye çapında sizin de bahsettiğiniz gibi çok güzel gelişmeler var. Bir sürü üniversitede yapay zekayla ilgili araştırma yapan araştırmacı sayısı artıyor.
Binlerce iti de bile sadece bir tek iti de bile binlerce yüzek lisan tezi yapılmış. Yapay zekayı ile ilgili. Araştırmalar ve çok değerli öğretim üyesi arkadaşlarımızın nezaretinde ve yardımında yapılıyor. Aynı zamanda da birçok startup da oluşuyor. Biliyorsunuz Türkiye’de son zamanlarda milyar dolar ulaşmış şirketler çıkmaya başladı. Yapay zekayı alanında da inşallah çıkacak diye ümit ediyoruz.
Evet daha çok şeyler çıktı. Yemek sepeti ondan sonra getir götür alışveriş siteleri falan çıktı ama daha yapay zekayı gibi bir şey çıkmadı galiba. İnşallah o da çıkacak. Yani sizin milyarder mi olacağız? Benim hedefim milyarder olmaktan ziyade dediğim gibi. O kadar çok işe yarar bir şey ki herkesin işine yarası. Milyarder olduğunuz zaman Türkiye bu konuda bir şey yapmış anlamına geliyor. Bireysel olarak daha iyi bir otobüle bilmeniz bizi ilerlemiyor. Veya daha güzel bir yerde otobüle bilmeniz bizi ilerlemiyor ama Türkiye’de isten kıymetli bir şey oluyor.
Türkiye’deki sevgili arkadaşlarımız da bunu yapmak yapmış olmak iti gibi bir yerde bunu yapmış olmak tabii ki çok onur verici olur. İnşallah yaparız. Kullanılmaya başlayan bir şey var mı şu anda? Sizin geçen sene geldiğinizde hep projeler vardı ama hiç gerek insanların gerek sektörlerin özellikle sanayinin veya işte tıptan çok bahsediyordu o zaman tıptaki işe veya hukuktan bahsediliyordu. Buralarda kullanılmaya başlayan bir şeyler var mı Türkiye’de ve dünyada?
Var. Önce şunu söylemem lazım eğer dinleyicimizin arasında varsa işte yapay zeka projesi yaptık ve başarısız olduk diyen varsa hiç üzülmesinler. Gardner’a göre yüzde 50’si yapay zeka projelerinin başarısızlıkla sonuçlanıyor. Çünkü bir şeyler deniyorsunuz ama ya datanızda eksiklik var ya algoritmalar çalışmıyor ya aksiyon alamıyorsunuz. Sonuç olarak başarısız olabilirsiniz ama başarılar var daha birkaç hafta önce kanserle ilgili çok güzel bir çalışma yaptık ve doktorlar yapay zeka algoritmaları ile. Ne demek kanserle ilgili çalışmalar? Kanser tedavisi mi kanser teşhisi mi?
Büyük teşhisinde yüzde 100 bir aşamayı çok fazla detay veremiyorum ama yüzde 100 bir teşhisin yapılmasını yüzde 100 daha başarılı yapabilecek hale gelecektir doktorlar. Zaten biyopsiye yapılan bir şey değil miydi o? Biyopsiye ihtiyacınız kalmadı. Biyopsisiz. Biyopsiyi yapma gereğini azaltacağız.
Ayrıca başka bir çok ender görülen kanser türü ile ilgili Avrupa’daki araştırmacılarla çalışmalar yapıyoruz. Orada da kanseri gören doktor o kadar hastalıkta kanser görüyor ki yani çok çok ender görülen bir kanser türü. Yapay zeka algoritmaları doktora destek olacak ve yeni başlayan doktor bile sanki yanında bu işi çok iyi bilen bir profesör varmış. Google yapmıyor mu?
Google her şeyi yapamaz. Yapmıyor. Hayır. Google’un böyle bir şey yapması en azından Google koskoca şirket ama Google ile araştırır. Bir şey ararsınız ama onunla aynı şey değil. Yani bir doktorun yaptığı şeyi çok fazla basitleştirmiş olursunuz eğer Google bunu yapmıyor mu derseniz. Hayır mesela yeni bir kanser türü karşılaştık. Burada yapay zeka ne yapıyor peki o zaman?
Yapay zeka dünyadaki benzer kanserlerin hepsini bir anda getirip bunlarla hangi tedavi uygulanmış hangi tedaviler başarılı olmuş hangileri başarısı olmuş neresinde yanlış yapılmış neresinde. Bütün bunları mı çıkartıyor size? Önce şey bütün dünyadaki olmuyor genellikle. Bu verilerin toplanmasında izinler alınması gerekiyor. İzin alınmış olan verilerin üzerinden yapay zekayı şunu diyorsunuz işte bütün mesela kanser hücresinin hangi bölgede olduğu, büyüklüğünde olduğu, ne kadar büyüdüğü, etrafında başka hangi hücreler olduğu vesaire gibi bir sürü bilgileri veriyorsunuz. Diyorsunuz ki bunlar tedavi ile ilgili herhangi bir şey yapmasanız da kötüleşmeyen kanser vakaları bunlar da tedavi yapılmadığı için kötüleşmiş olanlar.
Yapay zeki algoritmaları bu aradaki ikisinin arasındaki farklara bakıp. Peki tedavi yöntemleri yok mu? Şu andaki çalışma dediğim gibi çalışmanın başındayız. Bir Horazin 20.000 projesinde yapıyoruz bu çalışmayı. Şu andaki ilk hedefimiz tedaviye herhangi bir tedaviye ihtiyaç var mı yoksa olduğu gibi bırakalım mı bu hastalığı?
Şu anda o aşamadayız ama hangi tedavi uygulansın ikinci soru, iki aşamada dolamakacağız inşallah. Peki bunu mesela yapay olmayan zekalar yapamıyor mu? Çünkü baktığınız zaman aslında biraz istatistik bilimi gibi bir şey yani istatistik olarak verileri değerlendirip ortaya bir şey çıkartıyor. Bunun için yapay zeka şart mıdır? Yapay zeka bunun neresine ne yapıyor? Çok iyi bir soru. Bu arada sizlerden en son anca hapsizleyeceğim. Yani yapay zeka neresinde şöyle ben yapay zeka dersi üretirken ilk önce bundan bahsediyorum. Eğer yapay zeka algoritması şurada gerekiyor. Eğer problemi tarif etmekte zorlanıyorsanız yani mesela doktora siz şey diyebilirsiniz. İşte buna kanser dediniz, buna kanser demediniz. Bana tarif eder misiniz derseniz doktora bunun tarifi her zaman mümkün değil. Yani doktor belki işte resmin bir yerinde bir şeye bakıyor ama onun neyine baktığını kendisi de bilmiyor belki de. Zaten çok iyi tarif edilebiliyorsa kural tabanlı sistemlerle yapıyorsunuz bunu. Diyorsunuz işte şu şöyleyse bu böyleyse kanserdir böyle değilse de kanser değildir. Çok ayağım beyan yapay zekayı çok pozit olmayabilir bazen böyle binlerce kural bir arada olabiliyor.
Fakat problem şu kural tabanlı sistemlerde özellikle problem değişiyorsa sürekli olarak kural tabanlı sistemin güncellenmesi çok sıkıntılı bir iş. Kanser vakalları da aslında değişiyorlar. Yani bir gün yeni bir kanser buluyoruz başka bir gün başka bir yeni kanser buluyoruz. Tedavi yöntemleri değişiyor, insanın alışkanlıkları değişiyor.
Ama değişimin olduğu yerde yapay zeka ihtiyaç var çünkü insanların o kuralları böyle hani batan ruhun gemisine yani bant yapıştırarak onu kurtarmaya çalışmaları genellikle başarısız oluyor. Ama yapay zeka algoritmaları kendilerini güncelleyibildikleri zaman yeni verileri de öğrenip yeni problemlere çözüm sağlayabiliyorlar. Peki şöyle olması daha hoş olmaz mı yani yapay zeka bunu ne zaman yapacak şimdi?
Biliyoruz ki tıp aslında bir pozitif bilim değil. Bunu bazıları kızabilir ama gerçekten de değil. Bunu pek çok iklimde konuştum da onlar da aynı kanaatte. Niye? Çünkü herkesin her şeye cevabı farklı yani şimdi benim bünyemde sizin bünyeniz arasında işte buna yediğimiz içtiğimiz alışkanlığımız genetik yapımız aile geçmişimiz oturduğumuz gibi binlerce faktörler dolayı bambaşka aynı ilacı siz aldığınızda başarınız basit olarak senin geçebilir ben aldığında geçmeyebilir. Bu da tıbı biraz farklı bir ilginiz alabiliyor. Yani yapay zeka burada şöyle yapması daha hoş olmaz mı? Doğru olmaz mı? Benim dinetik yapımı bilecek, benim alışkanlığım her şeyi mi bilecek ve benim gibi olanları bulup onlarla karşılaştırıp ona göre tedavi, ona göre ilaç, ona göre tedavi etmeme yapması daha yapay zekaya yakışır mı? Çünkü bu dediğiniz biraz basit kalıyor bir yapay zekadan tırnak içinde beklentilimiz karşısında. Zaten o bahsettiğiniz genetik yapıyla ilgili verileri de zaten işin içerisine almaya çalışıyoruz ama tabii almak her zaman kolay değil. Aslında çok güzel bir şeye değiniyorsunuz. Hani yapay zeka algoritmaları zaten işte buna benziyor, benzediği için onda çalışan, bunda da çalışır, türü çalışan yapay zeka algoritmaları var.
Dolayısıyla yapay zekayı dediğiniz, doğru anladıysam tabii ki, bütün dünyayı öğren demek yerine şu özellikteki insanlar için başka bir algoritma geliştir, bu özellikteki insanlar için başka bir algoritma geliştir. Zaten genelde yaptığımız bir şey. Bunu yapmak zorunda zaten kalabiliyorsunuz çünkü mesela algoritmalarınızda veriyorsunuz, bütün datayı veriyorsunuz bazılarında diyor ki ben bunları ne yapsam ne etsem öğrenemem diyor.
O zaman onları bir kenara alıyorsunuz, onlar için belki farklı algoritmalar geliştiriyorsunuz. Ya da başından diyorsunuz ki ben bunları bilmiyorum. Yani benim yapay zekam bunları bilemiyor diyorsunuz. Onları insanlara belki devrediyorsunuz. Diyorsunuz ki neyi bilmediğini bilmemekte, bilmediğini bilmekte tabii ki önemli bir vasıf. Dolayısıyla yapay zeka algoritmaları bunu yapabiliyorlar.
Hani itiraz et, bunu ben sınıflandıramıyorum da deme yetenekleri var aslında. Peki hocam çok alakasız bir şey, bir eleştiri yapabilir miyim yapay zeka? Ben üzerimi almayacağım azıcık, eleştiri ama tabii ki yapayım. Yapay zeka bu söylediğinizin hepsi çok komplike bilgisayar işlemleri aslında baktığınız zaman. Çok komplike bilgisayar işlemi demek, çok fazla enerji demek. Evet. Bu kadar fazla enerji üreten sistemleri kurduğumuz zaman, bugün Google mesela dünyaya büyük zarar veriyor. Veyahut işte Facebook veya otta Instagram çok zarar veriyorlar. Niye? Çünkü hiçbir şey olmadın aslında veya çok az bazıları hepsi de bilmiyorum ama bazıları çok az çıktı üreterek sadece vakit geçirme amaçlı müthiş bir enerji tüketimi yapıyorlar ve bu enerji dünyayı kirleten en önemli şey de enerji üretimi.
Bugünkü enerji üretim mantığıyla yapay zekayı bir araya getirdiğiniz zaman biz dünyaya yeniden zarar verecek ve çevreye yük getirecek bir şey geliştirmiyor muyuz? O kadar güzel bir noktaya değindiniz ki aslında benim ikinci slide’ımı alabilir miyim? Allah Allah. Yani eğer deseydi ki lütfen bana bunu sorun deseydim. Yani şimdi sürekli öğrenme, sürekli öğrenen sistemler bizim son sırada çok çalıştığımız konulardan bir tanesi. Yukarıda şey görüyorsunuz bir market telefonla bir banka müşterilerine bir şey öneriyor ve kimlerin kaç tanesine evet dedini buluyorlar.
Kampanyanın başında %5, %4 insanlar evet diyorlar sonra sonuna doğru başarılı kampanya oluyor %50’ler falan evet demeye başlıyor. Yapay zekal sistemine, sürekli öğrenmeyen bir yapay zekal sistemine bunu verdiğiniz zaman aşağıdaki grafikte ki gibi bir başarı gösteriyor. O sarı grafik belli bir yerden sonra çuvallamaya başlıyor. Ama sürekli öğrenen bir yapay zekal sistemine verdiğiniz zaman o zaman içerisinde başarısını arttırıyor. Sorunuzun cevabı sürekli öğrenme. Sürekli öğrenmeyen sistemler şöyle çalışıyorlar diyorlar ki bana datayı ver inşa edeyim dünyayı. Ondan sonra yeni bir data diyorsunuz ki hadi bunu da sana verdim diyorsunuz diyor ki hepsini ben tekrar dağıtayım sonra tekrar öreyim dünyayı tekrar kurayım diyor. Sürekli öğrenen sistem diyor ki bunu öğrendin üzerine bunu koy. Belki bunu öğrenirken biraz şunu sağa sola değiştirmen gerekecek ama üzerine sadece bunu inşa et.
Bu yaptığımız çalışmalarda 100 kat daha az enerji üretimiyle aynı başarımı elde edebildiğimizi gösterdik. 100 kat daha az yani şey düşünün ford motor işte şirketi ürettiği zaman motorlarını olan motorları yerine 100 kat daha az enerji harcayan bir teknolojiyle çıksaydı. Dünya arabalar tarafından ne kadar daha az kilitlemiş olacaktı.
Biz böyle bir teknoloji yaptık ve kullanıyoruz şu anda ve bununla ilgili aslında Teoman’ın da birtakım fikri olabilir belki. Ama sonuç olarak ben şeyi kesinlikle çok önem veriyorum sürdürülebilirlik denen şey bence hepimizin her zaman bakması gereken bir şey. Sadece enerji açısından sürdürülebilirlik değil insan kaynakları açısından sürdürülebilirlik de çok önemli. Onun ilgili daha sonra konuşuruz isterseniz.
Gülşen Hoca’ya geçmek istiyorum. Bununla ilgili de baktığımız zaman bu Google’ın Facebook’un sunucuları bir işlem yapıyorlar. Bu işlemlerin neticesinde o elektrik enerjisi ısıya dönüşüyor. Benimle alakası yok ama yeni projelerden bir tanesi bu ısı değerlendirmek artık internet yani hadsarlığı bir sürete ulaştı. Çoğu evde de medeni ülkelerde hadsarlığı bir sürete ulaştı. Biz bu modülleri kalorifer şekline getirelim ve insanların evlerine yerleştirelim ve insanlar bedava. Ve bu ısı boşa gitmesin. Yazın ne yapacağız? Yaz içinde yani Kuzey ülkelerinde yine gerekebiliyor. Kombiye entegre etme çalışmaları da vardı. Onu da okumuştum. Bu da güzelmiş. Şeyi gördünüz mü? Karşı’da, Karşı’ya biriniz giderseniz Çeltikof Otel diye bir otel var. Orada eskiden şey yaparlarmış. Eşref Hoca onu anlatmıştı bana. Sobayı yakıyorlar. O sobanın dumanı bütün otelin etrafında dolanarak her tarafa istiyor. Bacalar da dolaşıyor. O sobalı ısınma yöntemi mi olur? Soba boru bütün evi gezer. Zorunlu olunca tabi insanlar her şeyi tekrar tekrar kullanmak zorunda kalabilir. Ama şuandaki şey zaten bir sürü enerji var. İstediğiniz gibi harcayalım. Peki Gülşen Hoca’yı sormak istiyorum.
Gülşen Hoca, yapay zekâda en önemli mesele bir tanesi öğrenmek. Öğrenmenin çeşit yöntemi var. Bir, konuşarak öğrenmek, dil vasıtasını öğrenmek. İki, okuyarak öğrenmek, yine bir dil gerekir. Ve görerek öğrenmek. Yapay zekâ bunların hangisinde, hangi aşamada? Yani görerek mi daha iyi öğreniyor? Okuyarak mı daha iyi öğreniyor? Dinleyerek mi daha iyi öğreniyor? Ve bunun muhakkak bir de dil ayrımı var. Yapay zekâ dil ayrımı yapabiliyor. Öğrenirken dil ayrımı yapabiliyor mu? Ya da yapmalı mı?
Niye? Şimdi, öyle bir yapay zekâ olmalı ki olabilir mi ya da buraya gider mi? İş yoksa buraya gitmez mi? Dünyadaki bütün dilleri bilecek, mevcut işte. 500 tane mi dil var, 300 tane mi dil var, kaç tane dil varsa. Bunları bilecek ve siz konuşacaksınız. O fark etmez. Nece konuştunuz? Bunu anlayacak ve okuyacak. Kendisi onu sınıflandıracak. O dilde o kavram yoksa belki kavram üretecek yapay zekâ olduğu için. Nasıl ki Mustafa Kemal Atatürk
bir sürü bilimsel terim üretmiş Türkiye’ye, işte üçgen gibi veya başka şeyler gibi. Bunları üretecek ve tek bir evrensel makine olacak. Bütün dilleri hakim. Yoksa böyle olmayacak da yapay zekâ dil İngilizce mi olacak ya da Çince mi olacak? Bunlar çok yatırım yaptığı için. Nasıl gelişecek yapay zekâ ve şu anda hangi dil, hangi aşamada, hangi dile çalışıyor yapay zekâ? Çok güzel sorunlar. Zeyra Hocamın dediği gibi başlarsa, bir saate anlatabilirim bunu. Aslında şöyle sunumumuzun şeyi alabiliriz. Birinci sunuyu alabiliriz. Gülşen Hoca’nın birinci slide arkadaşlar. Pardon ikinci sunu. Şimdi bahsettiğiniz şeyler görerek mi, okuyarak mı, dinleyerek mi? Biz nasıl yapıyoruz şimdi yapay zekâ dediğimiz zaman biz aslında insan beynini taklit etmeye çalışıyoruz. Tabii başlarken işte bebek adımları diyorlar ya araştırmacılar ilk başta okuyarak yapsın. Yazılı metin en güzel onu işleri yazılı da bilgisayarda dijital varken ilk sistemler öyle başlıyor. Ama insan beyni sadece tek bir girdi kanalı ile aslında öğrenmiyor. Bu sunumun orta alanında ben bir görsel koymuş durumdayım. Bir böyle yapay zekâ sistemi ve pek
çok girdi kanalı var beş tane ayrı. Yazılı olabiliyor sistemlerimizi. Biz okuyabiliyoruz. Mesela ben bir elimdeki kâğıdı aldığımda yazıyı okuyorum. Ama bu yazıdaki görsel yerleşim de yani görmem de benim beynime iletiliyor aslında. Yine benzer şekilde duymak konuştuğumuz dille yazdığımız dil aynı mı? Yani yazılı diller ne kadar sonra ortaya çıkmışlar. Bir sistemden siz konuşulanı da anlamasını istiyorsunuz. Ben hiç es vermiyorum. Aralarda konuşuyorum. Ama yazdığım dil bambaşka değil.
Dolayısıyla bir yapay zekâ sistemi beklediğim şey aslında tüm girdi kanallarını kullanarak insan beyni gibi çıktı üretmesi. Şimdiye kadar ne olduğunu düşünürsek şimdiye kadar aslında ayrı kayırık uzmanlar çalıştı. Benim alanım doğal dil işleme. Biraz açarız birazdan. Hani isim olarak hemen anlaşılmıyor. Görüntü işlemeciler var. Ses tanımacılar, el yazısı tanımacılar. Buradaki olay ne? Herkes ayrı ayrı küçük parçayı matematiksel modelleyip birleşiyor. Ama günlük
bunlar şu anda bile benim son projelerim çok kip ile öğrenme üzerine. Yani hem görüntü hem doğal dil kullanarak öğrenme. İyi kastediyorum. Bir dokümanı anlayacaksam ben sadece metne bakmayayım. Aynı zamanda bir imza alanı var, tarih alanı var. Bunları da gördüğüm gibi makineye vereyim. Bu iki bilgiyi birleştirsin. Dolayısıyla bu işin gideceği yer hepsini birleştirdiği zaman o zekâ oluşacak. Ama ne diyoruz? Halen daha emekleme adımları denmesinin nedeni o. Bu ayrık çalışan araba
araştırmacılar, ayrık çalışan insanlar çıktılarını birleştirecek, ortak sistemler geliştirecek ve bunların hepsinin bütünü yapay zekâ evrimleşmesini sağlayacak. Birinci sorunuza cevabım bu. İkincisi dil ayrımı. Şimdi aynı şey bunun içinde var. Yapay zeka teknolojileri tabi Çin, Amerika dediğiniz öncü ülkeler araştırmacı beyin göçünü sağlayan bizim ürettiğimiz bütün insan çıktığımızı da hemen alıp transfer eden ve her yeri alıp transfer eden ve her ülkeden böyle alan ülkeler çok büyük yapay zeka şirketleri, yapılanmaları, araştırma merkezleri ve tabi ki herkes ilk başta kendi dili üzerine çalışıyor. Dolayısıyla İngilizce, Çince bunlar öncü diller ama sadece o dillerde gelişen sistemler bizim işimize yaramıyor çünkü bizi anlamıyorlar. Bu şey mi demek? Ne yapıyor o zaman araştırmacılar? Hepimiz ayrı gayrı farklı diller üzerinde çalışıyoruz. Ama dediğiniz birleşim yapılmak zorunda. Özellikle de bu sistemlerde bizim bilgi dağarcığı dediğimiz şeyleri kurmak çok zor. Neyi kastediyorum? Bir doktor yetiştirirken biz nasıl yetiştiriyoruz? İşte üniversitete sokuyoruz, bir hastaneye gidiyor dersler alıyor. İnsanların binlerce yıldır biriktirdikleri bir bilgiyi biz onlara böyle hap gibi veriyoruz. Yani şunu yapmıyoruz ben çocuğumu alıp ilk günden hastaneye koyayım, ameliyathaneye baka baka cerrah olsun. Bu da bir eğitim. Sırf veriden öğrenme biraz böyle bir şey aslında. Koyayım oradaki hademe veya hasta bakıcı. Öyleymiş. Ama şimdi ne yapıyoruz? Ne olmuş? Bunlardan bir bilgi, bir yapısal hale dönüştürmüşler. Bilgi dağarcığı dediğimiz şeyler bunlar. Tam da dediğiniz hayal bunlar diller arası diyorlar, interlingua deniyor. Diller arası bir yapı oluşturalım. Bu bilgi tabanlarının
dile özel olması gerekmiyor. Ama her dilden bu bilgi tabanlarına eşleştirme olması lazım. Bilgi tabanlarına ayrı ayrı her dile özgü geliştirdiğiniz zaman aslında aynı şey. Ontolojiler dediğimiz şeyler bunlar aslında. Bir hukuk ontolojisi. Her dilin ayrı hukuk ontolojisi olmasına gerek yok. Veya tıp. Aksine bilgisayarlar için güzel olan da bunları böyle kodlarla belirtilmesi işte. Ne bileyim, jinekoloji 03, diğeri 05. Bunlar ortak bir alanda. Hep bunlar konusunda
çalışmalar, çalışmalar, standartlaşmalar. Hani kurulan bir sistem her yerde uygulansın. İkinci sorunuza cevap olarak da bunu verebilirim. Şimdi Bir şey daha melekliyorum şimdi. Bu benim otomobillerde çok sinirim bozan bir şeydir. Ve büyük ihtimalle şu anda otonom araçlar, araç sistemleri konusunda böyle bir sıkıntı olacak yakın vadede. O da şu. Nasıl ki hiçbir otomobil iç tononu aynı değilse, yani birinin vitesi burada ortada birinin kolunda,
birinin bilmem neresinde veya işte bunun süreciyi buradan çalışıyor, öbürü süreciyi buradan çalışıyor gibi. Aslında marka aideti yaratmak adına oluşturulmuş ama aslında kullanıcı için zorluktan başka hiçbir şey olmayan şeyler var. Ben biliyorum hay Allah bunun süreciyi buradayım işte. Bu aynı şey otomobiliyede muhakkak olacak. Şimdi herkes ayrı dilleri üzerine çalışıyor ve ayrıca bu otomobiliyede kentlerle de bağlantıda, yollarla ve şehirlerle de
bağlantılaması gerektiği için orada da bir din sorunu çıkacak ortaya. Onu konuşacağım biraz sonra hocamda ama genel olarak bu yapay zekanın oluşturduğu kendi dili, kendi çalışma dili dünyada evrensel bir boyut kazanıyor. Yani herkes eş bir paralel bir şey üzerinde mi çalışıyor? Birgisayar dilacısına başlıyor. Konuştuğumuz dilacısından değil. Yoksa herkes farklı farklı kendine göre Önce farklı farklı başlıyor. Yani şöyle her alanda ortak protokoller için araştırmacılar bir araya geliyor. Mesela özellikle Avrupa Birliği’nde
bir çok fazla aksyonda, kost aksyonları var. Duydunuz mu hiç bilmiyorum. Bu beni hiç bilmediğim bir alan yani. Avrupa Birliği’nin çeşit çeşit proje fonları var. Bir tanesi de kost aksyonları. Araştırmacı networkleri, araştırmacı ağları bunlar. Bu projelerde benim araştırmama özel para vermiyor Avrupa Birliği. Ama diyor ki benim çözüp yani tek başına Gülşen hocanın Türkiye’de çözemediği bir konu ya da Almanya’da başka bir hocanın çözemediği konular için
bir ortak konu belirleniyor. Her ülkeden ikişer tane yönetim kurulu üyesi seçiliyor. İşte Türkiye’yi temsilen ben şimdiye kadar üç aksyonda bulundum mesela. Bu şekilde yaklaşık 39 ülkenin temsilcileri bir araya gelip bu standartlar üzerine bizim ayrı kaydık bazen birbirimizi bile anlamıyoruz. İnanın bir masanın etrafına oturuyoruz. Herkes diyor ki ben tanıma yapıyorum. Diğeri diyor ki teskit yapıyorum. Diğeri de belirleme yapıyorum diyor. Bunları İngilizce
söylüyoruz tabi ama biri bambaşka bir şey yapıyor, öbürü bambaşka bir de bizim alanlar interdisiplinare yani dilbilimci de orada konuşuyor. Onun anladığı bambaşka bir şey benim anladığım. Yani konuştuğumuz terimleri bile oturtmak yeni alanlarda başlı başına bir olay. Bunlarla ilgili ortak çalışmalar yapıyoruz, ortak yayınlar yapıyoruz. Zaten en çok atı falan yayınlarımız onlar aslında böyle bütün alanı toparlayıcı veya işte bizim tarama dediğimiz yayınlar. Kim ne yapmışsa güzel bir çerçeveye
tuttuğumuz yayınlar. Dolayısıyla bu dediğiniz otomobiller de dahil olmak üzere her alanda yapılması gereken ve araştırmacıların da yoğun olarak çalıştığı konular. Ben bir şey ekleyebilir miyim? Bu ne ki hocam? Dille alakalı şimdi hani dil deyince hep şey zannediyoruz hani konuşulan dil işte diye düşünüyoruz ama ben şunu gördüm aslında bu ortak dil dediğimiz
mesleki bir takım ortak diller var. Mesela Türkiye’deki, Güney Amerika’daki ve Kuzey Amerika’daki ve Avrupa’daki sigortacı var. Bir kişinin otomobil için işte primli belirlemek için kullandıkları algoritmaların nasıl olduğu ile ilgili aslında ortak bir dilleri var. Dolayısıyla orada ortak başka bir dil var aslında. Hani tamamen şeyden farklı kullanılan
İngilizce’den Türkçe’den farklı ortak başka bir dil var. Şimdi yapay zeka algoritmalarını alıp böyle bir iş sürecinin içerisine koyduğunuz zaman İngilizce Türkçe’den farklı başka bir dil oluşturmanız gerekiyor. O dil şey gibi matematik gibi bir dil aslında. Zaten hani oradaki algoritmaların çoğu matemati üzerine işlenmiş o algoritmalar. Dolayısıyla ben şeyi görüyorum yapay zeka algoritmalarını süreçlerin içerisine koydukça biz oradaki
insanların yapay zeka algoritmasının ne yaptığını anlayabilecekleri yeni diller gelişiyor. Bu yeni diller şey gibi hani Matrix’te bir yerde bir siyah kedi görür ondan sonra siyah kediyi bir daha görür. Problem var burada der ya hani. Onun gibi hani modellerin açıklamalarına bakıp daha sonra konuşuruz. Açıklama ne demektir? Her açıklama tabi ki o mesleğin erbabına göre bir açıklama olmak zorunda. Ama öyle açıklamalar üretebiliyoruz ki eee modelin şöyle bir gözüne baktığı zaman ya bu modelde bir hata var diyebiliyor o işi yapan insan. Dolayısıyla ben şey diye düşünüyorum kullandığımız dillerin ötesinde başka diller gelişecek. Nasıl ki hani kanatlarımızı. Aman daha gelişmesin hocam. Hayır ama oradaki şey değil ama yani oradaki konuşma değil gibi değil de daha çok işte. Ben onlara dil demeyi tercih etmiyorum aslında şöyle bir terminolojisi var
helalın dediğiniz gibi ve aslında şöyle bir şey var şimdi bakarsanız işte hepimizin uzmanlık alanları var. Ve biz aslında bir yapay zeka sisteminden istiyoruz ki işte doktoru da bilsin ya ben gidip doktorun terminolojisini bilmiyorum ki şu anda. Karşıma bir doktor otursa anlayamayacak gibi. Yok hocam işte tam benim sormak istimati bu şimdi yapay zeka bütün bunları kendi kendine öğrenme yoluna sokmayacak mı kendini yani siz belli bir doktoya gittikten sonra onu o yapay zeka kardeşim sen tıp alanında
eğitimi at. Nasıl ki çocuğa diyoruz ki sen git tıp okul sen git işte yapay zeka kendi kendine yapay zekalar kendi kendine ya ben bu alanı tercih edeyim. Bu alanda kendi kendine öğrenmeyecek mi? Öğretmek zorunda. Öğrenmeye başladı mesela doğaldil işleme geçtiğimiz yıllarda çok büyük bir ıvme kazandı. Teknolojiler ciddi bir değişiklik oldu. Ve biz şunu yapabilmeye başladık. Sözcükleri doğaldildeki
sözcükleri matematiksel olarak temsil edebilmeye başladık. Belki birazdan biraz açarım bu konuyu ama bu durum ilgili alanda bol veri yüklerseniz bir sisteme o veri de anlamsal olarak birbirlerinin yakın sözcükleri anlayabilmelerini bunları yakınlaştırabilmelerini sağlayalım. Çok basit bir örnek vereyim. Şöyle bir basit örnek vereyim. Ben size insan olarak işte bugün kırmızı bir nokta nokta yemek istiyorum ya da yedim dedim. Orayı nasıl doldurursunuz?
Elma, çilek, armut. Bir şeyler doldurursunuz. Şimdi bunu bir yapay zeka sistemin yapabilmesini sağladık. Nasıl sağladık? Bu yapay zeka sistemine veri yüklüyoruz. Ve aynen bu mantıklar bir sözcüğün anlamı etrafındaki bağlamdaki sözcüklerden oluşur. Hani biz onları eskiden işte sözcükten anlamaya çalışıyorduk falan. Bunlar çok zordu o kodlamalar dediğiniz gibi elle kodlamalar. Şimdi dedik ki bir yapay zeka algoritması o zaman bu boşluğa gelen sözcükleri birbirine bağları oluştursun sözcük ağlarına. Ve ne oldu? O cümlenin içine böyle cümleler çok sık geçerse, onun içine gelebilecek yani kırmızı olabilecek şeyler yakınlaşmaya başladı. Bu sözcükler başka bir yerde de yemek sözcüğünden dolayı, a bu yeniliyormuş diye birleşmeye başladı. Yani aslında insanoğlunun kurması gereken o bilgi tabanları bir taraftan veriden öğrenilmeye başladılar. Ve bu da çok iyi olmasa da
yani burada çok örnekler verebiliriz. Harika şeyler çıkmıyor. Hâlâ da o deyimler, sorunlu durumlar çok fazla var ama büyük de yol kaderini. Bir de zaman zaman mesela bizim, bunu hatta bir arkadaşımın makinesinde okudum, tezinde okuduğumda doğrusu çok ilgimi çekti. Bizim mesela kelimeleri kullandığımız yerler var. Kelimeyi kullandığımız yer aslında bizim bütün manayı da değiştiriyor. Zaman zaman ya da yüklemek istediğimiz, vurgulamak istediğimiz konuyu değiştiriyor. Yapay zeka da bunların anlayabilecek
bir şey. Evet. Yani bu konuya geldi mi? Geldi. Yani çünkü artık o dediğimiz içinde kullandığımız yere göre çevriler yapmaya çalışılıyor. Ama değişik örnekler de oluyor. Yani bu büyük arama motorlarının çevri servisleri de var. Biz çok aktif kullanıyoruz. Tamamı öyle. Sizler de kullanıyorsunuzdur. Oldukça iyileştiler değil mi? İlk başı çok komiklerdi ama şimdi biraz daha mağdurayla geldiler. Evet. Ama bu dolandırıcı mektupları hâlâ çok komik.
Aynen. Ama mesela benim sunulardan, üçüncü sunuda öyle bir örnek var mesela. Gülşin Hoca’nın üçüncü doğal dil değiştirmedeki zorluklar başlıklı sırayet. Mesela bunu birkaç ay önce almıştım. Yani çok ünlü bir servisten. Göremediklerimiz, göremediklerimdendir yazdı. Böyle yazdı bana karşılık olarak. Duklarındandır si. Si İngilizce işte görmenin çevirimi. Orada da öyle bir şey yap. Yani nesi çok karışıyor? Şimdi bu sistemler paralel veriden öğreniyorlar. İngilizce, Fransızca diziyorsunuz. Karşılıklı zaten çok benziyor. I love you diyor. Jotem diyor öbür tarafta da. Sırası bile aynı gibi. Ondan sonra ama Türkçe’ye geçince yani bu yapısal olarak farklı diller arasında diyelim. O veri bir noktada tıkanıyor. Burada benim yaptığım zorladığım aleti tabi özellikle örnek olsun diye.
Arda arda çok. Koreliler nasıl yapar? Aynı Türkçe gibi. Korece, Japonca bitişken diller. Onlar nasıl yapacaktır biz oradan faydalanabiliriz belki. Yoksa biz iyi miyiz? Aksine benim mesela yüksek lisans yazım kendi kullanmadığım bir yazılım o kadar çok Korecada atıf oluyor ki. Çok benzer diller Türkçe’ye de o yüzden. Aynen öyle. Yani bu noktada ben Türkçe için hiç karamsar değilim. Pek çok çalışmayı İngilizce’den hemen sonra. Yani Fransızca ile es zaman da mesela işte internet derlemi çıkardık böyle analizleri yapılmış falan. Yaptığımız çalışmalara çok atıf alıyoruz. Türkiye’den de yurtdışından da Türkiye Cumhuriyeti için zaten çok büyük bir örnek oluşturuyoruz. Türkiye dilleri için. Aynı zamanda da ama sadece şeyde de değil yani sadece doğuya gitmeyelim. Avrupa’da da Çekçe Macarca İyi mi onlar da? Onlar da bizim gibi. Bizim gibi biliyorum. İyi mi onlar da şey konusunda?
Herkes çalışıyor. Dil işleme üzerine çalışıyorum ben tabi. Herkes kendi dilini iyi noktaya götürmek için hep beraber çalışıyoruz aslında. Peki hocam ben mesela gençler bana sorduğu zaman şimdi şey esnen şey derdim. Şurada bolca dil öğrenin. Ne kadar dil biliyorsunuz o kadar fazla veri ilerçizlendim. Şimdi soranlara, amma dille milliyle uğraşmayın. Çok iyi bir İngilizce bilin. Bir de kendinize çok hakim ol diyorum. Yanlış mı yapıyorum? Ay bilmiyorum. Ben de oğlum için bir düşünüyorum arada Çince öğrensin mi acaba diye. Bilmiyorum. Okulunda böyle İspanyolca falan dersleri var diye. Niye öğrensin? Ben de Fransızcadır mesela lise hiç kullanmıyorum günlük hayatımda. Ama bir kaç dil bilmek. Hocam Fransızca çok havalı bir şey. Ya hava… Ama şöyle bir dilden fazlası benim mesleğim için şu yönden avantajlı oldu. Dillerin yapısını bilmek o yönden iyi oldu. Ben öğrencilerin beyinlerini de geliştirdiğini yanıyorum. Hocam bir tane film var. Seyrettiniz mi onu? Uzaylılara temasa geçen iki tane uzaylılar geliyorlar iki tane dil bilimci. Onlarla temasa geçiyor. Bir kadın sonunda çözüyor ve
dilin aslında medeniyetin temeli olduğu ve düşünce biçimini etkilediğini ortaklıyor. Çok güzel tavsiyelerimiz değil. Tamam. İstin alayım size. Şey… Evet. Ben öğrencilerimi de çok görüyorum. Yani dilin matematiğini çözen insanlar var. Ben o kadar olduğunu düşünmüyorum ama böyle Avrupa Birliği’nde gene bir toplantıda bir çocuk vardı. Bir sürü yabancı değil biliyor. Türkçeyi bilmiyor. Bize Türkçe grameri anlatıyordu. Dedim nasıl yani? Konuşamıyor ama o matematik işini çözmüş aklında. Yabancı dil sorunuza gelecek olursak neyi öğrenmeliler? Şimdi dil öğrenimi teknolojileri çok gelişecek. Yani apayrı bir başlık açabiliriz buraya. Şu anda hepimizin çocukları için okullarda fark ediyorsunuzdur bu kitap aldırıyorlar. Özellikle özel okullarda şey oluyor. İngilizce için böyle bir tek yazılım işte 700 lira, 800 lira, 1000 lira gibi rakamlarla yabancı dil öğretime yazılımları satılıyor. Düşünürseniz geçenlerde rastladığınız bilmiyorum bu yine online dil eğitim platformlarından biri. Türkçenin dünyada 5. sırada en çok öğrenilen dil olduğunu açıkladı. Ama bizim bu konuda yazılımlarımız az. Biz çok aktif araştırma yapıyoruz şu anda değerlendirmede yayınlarımız var ama özellikle de bu göçmenler onlara dil öğrenimi konusunda sağlamamız gereken araçlar konusunda bizim ciddi olarak yapmamız gerekiyor ülke olarak. Ben gelecekti hepimiz için yani şu anki İngilizce için olanlar da yeterli değil. O cep telefonlarımızı yüklediğimiz uygulamalar oynamışsınızdır. Bunlar çok gelişecek ve hepimizin… Oynamadınız mı? Ben arada oynuyorum kurcalıyorum böyle tabii ilgi alanım olduğu için farklı dilleri öğrenmeye çalışıyorum. Öğrencilerim var. Oturuyoruz mesela Almanca işte İspanyolca. Oradan size ufak ufak öğreteceğini
iddia ediyor ama daha çok emekleme safhasındalar. Bunlar önümüzdeki yıllarda şey olacak. Yani hepimizin öğrenme hızına göre yazılımlar gelecek ve bunlar sizin dediğiniz gibi diğer öğrencilerin hata yaptıklarından sizin hatalarınızdan öğrenerek size önerilerde bulunacaklar ve sizin hızınızda bir öğrenme sistemi olacak.
Bir ara bir ilgilenmeye devam edeceğiz. Tamam hocam şimdi benim açımdan en enteresan şeyi siz yapıyorsunuz. Onlar bilimsel işten çok önemli ama benim
açımdan siz çok kemik bir şey yapıyorsunuz. Siz özellikle otomotiv konusunda yapay zeka kullanımlılığı çok farklı bir farklı yollar izliyorsunuz. Yapay zeka otomobil bağımlısı nedir nerede kullanılır, neye yarayacak Uzun vadede sadece otonom araçlarda yoksa başka şeylerde de işe yarayacak mı? Yapay zeka otomobil sektörünün ve hani endüstredeki neredeyse bütün sektörlerin hani kullanabileceği teknolojilerden bir
tanesi. Bizim çalışmalarımızda arabaların yakıt tüketimini düşürme üzerine çalışıyoruz. Buğra Aşen isimli öğrencimle birlikte burada şimdi arabanın yakıt tüketimi nasıl düşürürsünüz? Eğer büyük otomobil üreticilerinden biriyseniz işte rüzgar tüneline erişiminiz var arabanın motorunu söküp laboratuvar ortamında testler yapabiliyorsunuz. En uygun hangi koşullarda çalışır?
Bunlarla ilgili algoritmalar yazıp arabanın beynine yükleyebiliyorsunuz. Ama işte bunlar pek gerçek hayattaki kullanımlara uymuyor. Bugün mesela bir araba alacak olsanız işte yakıt tüketim verilerine bakıyorsunuz. Sonra bir İstanbul trafiğine giriyorsunuz. İşte üç katı dört katı çıkıyor. Elektrikli arşlığa tam tersi. Evet. Elektrikli arşlığa rüzgar direnci olmadığı için fren yaptıkları zaman da o elektriği geri akülleri şarj edebildikleri için.
İşte kullandığınız zaman tüketim artmıyor, tüketim az oluyor. Evet. Daha yavaş oldukları zaman. Biz de şimdi ilk başta bu yakıt tüketimi nasıl düşürebiliriz? Bunu düşünmeye başladık. Araştırdığımız zaman işte arabanın erodinamiğini iyileştirmek mümkün. İşte aynaları kapatırsanız tamam çevreyi göremiyorsunuz ama biraz daha şey olmaya başlıyor. Ama başka işler getiriyor. Bundan ötürü mesela testanliğine arabalarında işte kamera koyacağız ki sürtüme yapmasın diyorlar. Şimdi bizim burada merak ettiğimiz soru şu daha küçük ayna koysam veya başka arabaya herhangi bir modifikasyon yapsam bunun etkilerini nasıl ölçebilirim? Çoğu küçük küçük etkiler hani ölçmeniz çok çok kolay değil. Yani nasıl ölçersiniz? İşte otoyola çıkayım sabit 100 km süratle gideyim ne kadar yaktığına bakayım. Gibisinden bir yaklaşımla hani ilk saldırıyı yapabilirsiniz belki soruna. Bu
arabalarda günümüzdeki arabalar yani bilgisayar mühendisinin alanına yaklaşıyorlar. Çevrimizdeki bir çok cihaz gibi bugün alacağınız bir arabanın içinde yaklaşık 100 kisir tane minik bilgisayarcık var. Hocam şunu söyleseyim. Benim son kullandığım araç değil ondan bir önceki aracın içindeki bilgisayar sistemi bizim gazetenin yazı işlerinin kullandığı bilgisayar sisteden daha yüksek kapasiteye sahipti. O kadar bilgisayar arabalar zaten.
Bu işte bazen avantaj bozulduğu zaman da dezavantaj olabiliyor. Neyse bu bilgisayarlar kendi aralarında haberleşiyorlar. Bir ağ üzerinden Kenbass isimli Aynı otobün içindeki bilgisayar. Aynı otobün içindeki bilgisayarlar kendi içlerinde haberleşiyorlar. Motor şanzmanla konuşuyor işte o sileceklerle konuşuyor. Suspansiyonla konuşuyor. Bu gereksinler de hep bizim Diğerleri belki bazıları şoförün hareketlerini izleyip ona göre bir uyarı veya işte bazı şeyler
getiriyorlar. İşte bu bu uyarıları eyleme dönüştürebilmek için birbirleriyle haberleşmeleri gerekiyor. Bizim de tabii lüks ihtiyaçlarımız bitmiyor. Mesela arabayı geri vitese alınca aynalar aşağı insin. Havalandırma içeride döndürmeye başlasın ki yani egzos konusundan geçeceğim içeri gelmesin. Bundan ötürü hani gitgide daha komplike bir hale geliyor. Bizim çalışmamızda yaptığımız şey bu ağ üzerinden verileri alabiliyoruz.
Yani bu modüller kendi aralarında nasıl konuşuyorlar bunu görebiliyoruz. Dolayısıyla hani arabanın her an ne kadar yakıt tükettiğini de ölçebiliyoruz. Bütün verileri hakim olduğumuz zaman arabanın sanal bir ikizini oluşturabiliyoruz. Bilgisayar çalışıyor bir de otomobil mi? Bilgisayarın içinde çalışan bir otomobil simülasyonu gibi. Peki kim kullanıyor onu? Bu otomobile istediğimiz işkenceyi yapabiliyoruz. Şimdi baktığınız zaman bir otomobilin orasını burasını değiştirmeye kalkayım işte orasından sopuşturtayım burasını ısıtayım orasını soğutayım dediğiniz zaman hızlıca masraflı bir sürece dönüşebilir. Sanalı olduğu zaman? Sanalı olduğu zaman ben bunun üzerinde istediğim türlü deneyleri farklı şeyleri araştırabiliyorum. Yapay zeka bunun neresinde? Bu yani yapay zekanın makine öğrenmesi tarafı. Bu sanal ikizi oluşturduktan sonra hızlı bir şekilde simülasyonlar yapmanız da mümkün oluyor. Bu Warcraft oynayan yapay zekayı görmüşsünüzdür. Bu baya komplike bir daha zor olan bir hani bilgisayar oyunu çok daha fazla virva çok daha fazla girdisi var. Bu insanları yenebilen bir yapay zekayı geliştirmek için 200 yıl boyunca bir simülasyonu koşturmuşlar. Yani 200 yıl boyunca bir antrenman yapmış yapay zeka.
Yani bir bilgisayar açıp 200 yıl boyunca başına diksen zaten şey geçer. Bizim ömrümüz geçer. Simülasyon ortamı olduğu zaman çok daha hızlı bir takım deneyler yapabiliyorsunuz. Buradan da mesela hani fabrikadaki makineler bozulacak mı şöyle olacak mı? Genel olarak verimlilik üzerine bir yapay zekayı kullanmak mümkün yani. Peki hocam mesela bunu yapmaktansa şimdi biliyoruz ki içten patlamalı motorlar zaten verimlilik konusu dünyada yani var olabilecek en kötü
bir şey. Yani %20 civarında bir verimlilik amacına otomobilin amacı bir yerden bir yere götürmek ise eğer motor gücü harcanan enerjinin sadece %20’sini bu amaçta koyduğunun gerisi ısı olup kaybolup gidiyor. Onu yapmaktansa trafik üzerine bütün araçların zekalarını bir yerde çalıştıracak yani o söylediği 100 bilgisayarın kendi otomobil içindeki 100 bilgisayarın kendi otomobil içindeki değil aynı zamanda birbiriyle konuşmasını ve o konuşmadan da genel bir trafik manasında bir anlam çıkarmalarını sağlayacak bir yapay zekan üzerine çalışmak daha doğru olmaz mı yani? Böyle bir böyle bir çalışma verimli artırmaz mı? Siz motoru %50 verimli de yapsanız %100 verimli de yapsanız trafik tıkandığı anda intibaren o verimlilik sıfır eğmiş oluyor aslında. Buna mukabil siz yolu açmak için otomobilerin birbiriyle konuşup daha verimli bir şekilde trafiği kullanmalarını sağlayacak bir yöntem bir yapay zekan şeyi yapmak verimliği doğrudan dolayı daha çok arttırmaz mı? Verimliği daha çok arttırır ama bizim arabalarda illaki A noktasından B noktasına gidecek arabaya ihtiyacımız olduğu müddetçe. Bizim saldırdığımız… Daha hızlı, daha çabuk, daha trafiğe takılmadan gitmeyeni sağlamak daha verimli bir ortam sağlamaz. Tabii ki daha verimli bir ortam sağlar ama araba yine A noktasından B noktasında gidecekse o süreçte de yine de orada da bir verimlilik eksever olmaya çalışıyoruz. Ben aslında cep telefonlarındaki gelişmelerin otomobillerdeki bu aklı
birazcık baskıladığını düşünüyorum. Mesela? Şöyle şimdi otomobil firmaları ne yapacaktı? Kendileri bu teknolojiyi geliştirmek için ya da birleşerek bir konsensus sağlayacaklardı ama hepimizin pat diye bir cep telefonu oldu. Araca oturur oturmaz takıyoruz. Nereye gideceğimizi biliyor zaten artık. Şimdi dediğiniz teknolojiler farkındaysanız bu navigasyon sistemlerinde oluşmaya başladı. Evet. Biz zaten kısa yoldan gitmeye başladık. Orada oluştu. Aynı şey sanal asistanlar içinde var. Yani bir ara araç içi sanal asistanlar çalışılıyordu. Benim bu arada otomotif sektöründe son yayınlarımız şey otomotif de müşteri hizmetleri konusunda sanal asistanlarla ilgili yayınlarımız çıktı. Yine bir endüstri işbirliği sonucunda. Araç içi olanlarda Almanların vardı yayınları. Bizimki diğer tarafta dünyada ilk oldu. Ama araç içi olanlar öldü bence. Yani çünkü şöyle araçla konuşmak. Araçla ne konuşuyor biliriz. Camını aç. Onu kalkıp telefonumuz yapamaz
belki. Ama belki onu da telefondan yapabiliriz. Yani telefona söyleriz. O da araca söyler bir protofolle. O yüzden bence araç içi bazı şeyler bazı teknolojileri araba kapsamında soruyorsunuz ya. Yani onlar biraz cep telefonu olayıyla zaten orası halletmeye başladı. Ama daha önce bir programınıza sormuştunuz galiba. Böyle öndekini acilen şeyini almak. İşte kaza oldu. Arkadakine haber ver. Kırmızı. Aslında gene aynı şey olmaya çalışıyor. Çünkü bütün bu farklı
markalar bir yerde birleşmeli. Ve o yüzden aslında bu cep telefonları, işte araba motorları bu tür filmler çok çok büyümelerinin nedeni birçok teknoloji kim bağlandıysa önce standartlarda onlar etrafında oluşmaya başlıyor. Son bitirebilirsem bende şey. Bu sanal ikiz oluşturuyoruz dedik. Şimdi diyelim ki arabanın emişini su püskürtüp onu soğutursanız işte verimi artıyor ve zararla emisyonlara mani oluyor. Bir yapay zekaya bu su püskürtmenin kontrolünü verecek olsak ne zaman ne kadar püskürteceğini nasıl bilecek? Nasıl bilecek? Yani tamam ne kadar yakı tükettiğini biliyor. Ama o anda o koşullar için biliyor. Püskürtecek bir değişiklik olacak. İyi mi oldu kötü mü oldu? Bu sorunun cevabı ortada yok. Ama bizim sanal ikizimiz olursa aynı veriyi hani arabadan aldığımız
veriye hem arabanın kendisine hem de sanal ikizine verdiğimiz zaman hani suyu püskürtmeseydin araba bu kadar tüketiyor olacaktı. Sen suyu püskürttün bu şekilde değişti. Şimdi bu aradaki farktan da biz yapay zekaya şunu diyebiliyoruz. Yakıt tüketimini sen en azı düşürmeye çalış. Nasıl değiştiğini bildiği zaman bununla ilgili optimizasyonları da yapmaya başlayabiliyor. Şimdi bu çok enteresan bir şey. Peki burada otomobil firmaların elinde muazzam bir veri var. Çünkü bu bilgisayarın tamamı şimdi hele bazı markalarda doğrudan dolayı otomobil firmasının merkezi bilgisayarına bağlı olarak da çalışıyor bazıları. Veyahut da öyle değilse bile servise gidip de o diagnostik taktıkları zaman her şeyi okuyorlar. Otomobil firmalarının bu konuda sizin de bir işbirliği yapma ihtimali var mı veya dünyada böyle çalışmalar var mı sizin de proje ortada olduğunuzu olabileceğiniz? Henüz yok
yakın gelecekte hedeflerimiz arasında ne yapar? Tokla falan bu yönde bir çalışma yürüttünüz mü? Onlar bunu açıklar mı? Yok daha hiçbir otomobil şirketiyle bir şey yapmadık, çalışma yapmadık. Biraz daha teknoloji kendini kanıtlasın. Şu anda sanal ikiz aşamasındayız. Bu sanal ikiz çok ilginç bir şey çünkü. Bir otomobil firma sayısında muazzam bir şey. Başka herhalde bu sanal
ikizleri yapıyorlar mı acaba var mıdır? Başka sektörlerde buna benzer şeyler yapılıyor. Başka makinelerin olduğunu biliyorum ama otomobille ilgili acaba yapılıyor mu? Otomobille ilgili benim bildiğim kadarıyla şey yok. Çok ilginç bir şey. Her otomobil firmasının muazzam işini yeremeyecek bir şey. Sanal ikiz yani otomobilin sadece veremlercisinden değil başka konularda da. Peki mesela sanal ikizde otomobilde oluşan eskimeler de oluyor mu? Yani mesela sanal ikizin içinde otomobili kullanıyorum.
50 bin kilometre sonra dedi ki bana frenzisleri bitti değiştir bu kullanma yöntemiyle. Sizin sanalda farklı denemelerde hangi parçaların ne zaman eskeceğini öngörüp ona göre o da otomobil kendisi gibi zamanla yaşlanabiliyor. Ama yeterince veri toplamanız lazım. Ve tercih ende hani sürecin belli bir yerinde bak riskler bitti. Hani bu bu kadarmış ömrünü bir şekilde o modelin içine aktarmak gerekiyor. Sonuçta frene kaç defa hangi şiddetli, hangi sürette giderken bastığınızın hepsinin şeyleri var. Verileri dolaşıyor şeyde. Şeyin içinde var bu. Sanal ikizde bu veriler var. Evet. Bu verilere bağlı olarak mesela otomobilin neyin ne kadar yıprandığını da hesaplayabiliyor mu yoksa şu anda onu yapmaya gerek duymuyorsunuz? Yani şu anda yıpranmaları gözlem
bilebiliyoruz diyeyim. Ama henüz ne kadar yıpranmalar bu çok değerli bir veri olabilir. Bazı şeyleri daha mesela şimdi otomobil diyor ki servise 10 bin kilometre var veya 3 bin kilometre var veya diyor ki frenin bilmem nesi eskidi diyor orada lamba yanıyor ama artık çok geç oluyor bazı şeylerde. Uzun yola gidiyorsunuz diyor ki bilmem niniz en yakın serviseydi. Hayda nereden ben bulacağım servis veya işler araba bana lazım o gün otomobil. Ama sizin bu sanal ikiz meselesinde otomobil neyin ne zaman olacağını bana önceler haber veren çok akıllı bir şey olacak ortada. Yani diyecek ki ben diyeceğim ki nereye gidiyorsun işte navigasyona yazdım ben. Sallıyorum İzmir’e gidiyorum. Diyecek ki bana babam İzmir’e gidersen bu şimdi de kullanma gibi kullanmaya devam edersen balık esirinde frenlerim bitecek işte bilmem nerede de işte su pompanı arıza yapacak deyip beni çok önceden uyanan bambaşka bir şey çıkabilir ortaya ve bu mesela bir otomobil yıldırılması için bir pazarabı usulü olabilir yani siz bir araç aldığınız zaman, diyerek ben gittim bir otomobil aldım bir yerden yani rektabı olmasın TOK diyelim yerli yıldırmalı olsun aldım diyecek ki bana TOK Fatih Bey siz bu arabayı aldınız ama bu arabayla ilgili bizde de bunun bir ikizi hep çalışacak ve sizi de hep izleyecek bu ikiz ve bu verileri biz sizin arabasının ne zaman neye ihtiyacı var biz size önceden bildireceğiz. Yani siz servise gelmese gerek yok servise gelecek diyebilir.
O açıdan söylüyorum bunu O açıdan işte ne kadar yıprandı bilgisini tam şu anda henüz şey yapmadık. Yani servis kayıtlanış sisteme girmedik ama mesela sürekli yeni halde taze halde tuttuğumuz bir sanal ikizle arabanın güncel durumunu kıyaslamamız mümkün. Buradan yola çıkarakta hani frenlerin verimi şu kadar düşmüş veya eskiden 100 kilometrede şu kadar yakıyordun aynı koşullarda şimdi ise
hani yakıp tüketimin artmış filtrelerini tıkanmış olabilir gibisinden şeyler öngörülerde bulunmak yani uyarılarda bulunmak mümkün. Şu anda otomobil sektöründe yapay zeka kullanımı ne düzeyde? Otomobil sektöründe yapay zeka kullanımı bu yani mevcut otomobil şirketleri göreceli olarak hani klasik yöntemlerle devam ediyorlar diyeyim.
Tesla bu cephede en ön planda hani otomobil araçları olsun kendi başına giden otomobil yapay zeka mıdır yoksa başka bir şey midir yani? Otomobil de evet bir yani yapay zeka türü diyebiliriz. Kendi kendine gidecek karar verecek işte insanları ezmeyecek. Buradan yola çıkarak aslında şey diyebilirim
demin sigorta şirketlerinden bahsetmiştik. Tesla da sigorta şirketlerine sigorta işine girmeye hevesli diye şeyler var. Söylentiler kendi araçlarıyla ilgili mi genel olarak? Kendi araçlarıyla ilgili burada da yani sektörde eşsiz bir yere sahipler çünkü onlar bol miktarda veri topluyorlar. Ve arabalarında hepsi. Ama o verileri Google’a topluyor biliyorsunuz. Ya başka bir kaç kere daha topluyor. Arabalardan değil. Tesla arabanın bütün parametrelerini topluyor. Sizin direksiyonu ne kadar çevirdiniz, ne yaptınız, kaç defa freni bastınız, bu giden hepsini topluyor. Buradan yola çıkarak yine bir yapay zekayla siz ne kadar riskli bir şoförsünüz. Ona göre sigorta primlerinizi ayarlama gibi yöntemlere doğru gidecekler diyorlar. Şimdi bence orada çok da değerli bir sorun var. Sorumlu kim sorunun? Sorunun var. Tesla, otonomik, büyük ölçüde işte, şimdi ne diyorlar? Bir otonomik sunuyor. Fakat kaza anı sorunun kim? Tesla mı ben miyim? Tesla diyor ki ben arabayı kullanıyorum. Sen dert etme diyor. Ben de oturdum Kasito Kenobi’de giderken çarptık birine. Sorunun ben miyim? Tesla mı? Kanun ne? Orada çok sıkıntı var. Onu biraz hukukçularla şey yapmak lazım. Hukukçuları, yasayapıcıların orada mesela ne olacağı ilgili yasayapıcıların üstüne düşen vazifeleri var. Otomobil otonomisi bambaşka bir yer yani. Kent altyapıların da değişmesi lazım. Onların da yapay zekâya bağlanması lazım. Belki de ne bileyim başka bir algoritmaya bağlanması lazım. Peki Zehra Hocam. Ben birkaç şey söyleyeyim. Bu çok meraklı bir içimde. Yani birbirini hepsini söyleyeyim. Şimdi Türkiye’de otomotiv şirketler arasında yapay zekâya kullananlar var. Taci olarak berber çalıştıklarımız var. Ve içerinde böyle canavar çalışan insanlar var.
Yani böyle problemleri alıp yapay zekâyayla çözüp verimliliklerini arttıran müşteriyemiz nette geçer. Ama fabrika işi var. Otomotiv iş değil. Fabrika üretim açısından. Üretim metodu. Hem o var hem de esin bahsettiğiniz hani bu aracın ne zaman ne yapılması gerekiyor ile ilgili işler yapanlar da var. Ve çok da heyecanla beraber çalıştığımız insanlar var. Hani onu önce söylemem lazım. Türkiye’de böyle işleri yapanlar var.
Tesla ve diğer bir sürü otomotiv şirketi şu anda sigortayı kendi ellerine almak istiyorlar. Sadece Tesla değil. Başka şirketlerde buna çok büyük bir iştahla bakıyorlar. Bir de şey söylemek istiyorum. Dijital Twin konusunda o bahsettiğiniz yani biz de Avrupa Birliği Projesi’ne de çalışıyoruz. Dijital Twin teknolojisi ile farklı tıbbi cihazların
saman ikizlerini yapıp o saman ikizlerle daha az sayıda sensörle aynı işleri yapabilir miydik? İşte bu alet acaba arıza yapacak mı yapmayacak mı? Bir sürü alet arıza yaptığı zaman nasıl tamirini düzenlersem daha az sayıda insanın daha az sayıda silah yapması gerekir gibi verimliliği arttıracak şeyler yapıyoruz. Dijital Twin ve yapay zeka beraber olunca
hakikaten çok güzel işler çıkarabiliyor. Ama bahsettiğiniz bu arabalar ilgili meselede şöyle bir şey var. Dijital Twin ile bir defa datayı almanız lazım. Datayı nasıl alacaksınız? Çünkü ben belki arabamdaki verileri herkese vermek istemiyorum. Neyi ne zaman paylaşacağım? Hani hangi veriyi paylaşacağım konusu ve bu veriyi paylaşmak benim uzun veya kısa vadede ne kadar fayda zararımı olur?
Şu anda bir sürü insan için muallak da olan bir şey. Şu anda değil ama yapay zeka konusunda ve dünyada da veri bu verinin değerini konusunda önemli bir mesele bu değil mi yani? Veri çok değerli ve bir de şey var hani veriye bakarak Bu veri olmadan yapay zeka işe yaramıyor ki. Tabii ki. Ama orada şey var hani verinin paylaşılması ile ilgili bir sürü teknik yanında aynı zamanda insanların kişilik hakları. Bir de sadece kişilik hakkı değil, uzun vadedeki menfaatleri
ile de alakalı bir takım farklılıklar var. Onların önce bir çözülmesi gerekiyor. Bir de yani Teoman söylerken şey söyledi işte mesela arabanın motorunu verimini arttırmak bir hedef. Ama biz günlük hayatta insan olarak karar verirken sadece bir tane hedefe göre karar hiçbir zaman vermiyoruz. Her zaman bir sürü şeyi bir arada değerlendirip onların arasında bir hedefle karar vermeye çalışıyoruz. Ama belki petrol şirketi için hani araba ne kadar çok benzin yakarsa o kadar iyi. İşte belki benim için işte Teoman’ın yolda kalması belki daha iyi. Belki de işte yani herkesin farklı farklı objektifler olacak. Bunların hangisine daha çok hizmet eden senaryoyu seçeceğiz meselesi var. Ve bence o hep böyle hani ortaya getirilen standart şey var. İşte araba işte bir tane çocuğum esin, yaşlı yi mi esin gibi hani böyle paradoksler var. O paradoksları insanlar da çözemiyorlar zaten. Yani hani şimdi insanın çözmediği şeyi yapay zekânın çözmesini beklemek bana şey geliyor yani hani insanlar çözsün de sonra da yapay zekâya bakalım çözsün. Ama onun ötesinde bence… Çözdünüz diyelim mesela 66 yaşında, öbürü 20 yaşında ben bunu ya çaldınız. Öbürü hiçbir işe yaramaz birisiyken öbürü mesela her an insanlık bir buluş yapacak bir adam da olabilir ya bilemezsiniz bunu. Ama hiç kimse değil yani her can candır ve can olduğu için değerlidir o kadar. Yani bir de hani ona… Burada benim aklıma bir şey geliyor. Şimdi insanın karar verme mekanizmasını, insanın zekâsını kullanma ya da aklını kullanma mekanizmasını. Önemli bana sonrasında iki tane şey var. Birisi bilinçaltı, birisi bilinçüstü. Mesela bazı şeylerle karşılaştığımız zaman bu bilinçaltımızda çözdüğümüz mesele oluyor. Niye? Çünkü daha önce karşılaşmamışız.
Bununla ilgili herhangi bir gözden geçirip karar vermemiz kolay bir tecrübeye sahip değiliz. Ama bilinçaltında inisiyaki olarak diyeyim ya da bir karar veriyoruz. Ve bu belki kültürel bir süzülmüşlükten gelen bir şey oluyor. Bazen doğru oluyor, en doğru da yanlış olabiliyor. Yapay zeka bilinçaltını kullanmayı öğrenebilecek mi? Yapay zekâ da bir bilinçaltı olacak mı? Çünkü hep konuşulan şey şu, yapay zekanın bilinci olacak mı diye konuşuyor. Ama esas meselemde ise bilinçaltı olacak mı?
Hangisi olacak ve ikisi de olacak ve ikisi de olmayacak mı? Vallahi çok zor soru. Bilinçaltının ne demek olduğunu, yani tarif, çok doğru bir cevap veremeyebilirim ama bununla alakalı bir şey söyleyeceğim. Yine arabalarla alakalı. Mesela araba giderken, ben arabaya yapay zekanın kontrolüne verdim.
Yani kendi başına giden araba. Üç saniye içerisinde benim müdahale etmem gerekiyor. Eğer herhangi bir şey yanlış olursa, eğer arabanın yapamayacağı bir şey varsa, üç saniye içerisinde benim bilinçaltı dediğimiz şey neyse ya da refleks mi dersiniz başka bir şey mi dersiniz. Üç saniye içerisinde ben ona eğer müdahale edebileceksem ancak üç saniye var. Üç seneden daha fazla zaman alırsam araba yapacağı şeyi yapıyor zaten.
Dolayısıyla yapay zekanın girdiği sistemlerde insanın onunla beraber nasıl çalışacağıyla ilgili çözülmesi gereken bir sürü problem var. İnsanlar, biz insan olarak birtakım şeyleri çok rahat çözmeyi öğrenmişiz. Ve bir sürü sistem buna dayanarak çalışıyor şu anda. O yüzden hangi vazifeler yapay zekayı verilecek ve hangileri insanda kalacak, bence çözülmesi gereken bir soru olacak. Ve bence her zaman o insan dokunuşuna ihtiyaç olacak. İnsanların yaptığı ve yapay zekanın yapması için 40 fırın ekmek yiymesi gerekecek bir sürü vazife olacak. Ve bazen o 40 fırın ekmek, 40 fırın data olmayacak bazı yerlerde. Yani data’nın olmadığı ya da data’nın yeni oluşmaya başladığı her yerde insana ihtiyaç olacak. Data kadar, data işleme hızı da önemli tabii ki.
Aynen, data işleme hızından çok korkmuyorum. Çünkü teknoloji hakikaten çok muazzam gelişiyor. Ama data’nın olmadığı bir sürü yer var. Hani o Gülşen’in verdiği örnekte sistem çöküyor. Çünkü ona benzer hiçbir şeyle zorlanmamış zaten. İş dünyasına girdiğiniz zaman insanlar o kadar akıllar ki, mesela ben bir sigorta şirketiyim, siz başka bir sigorta şirketisiniz.
İşte Gülşen bizim müşterimiz, herkes müşterinin peşinde koşuyor ve ona hizmet edecek yeni yeni şeyler üretiyor. Dolayısıyla sizin müşteriniz ürettiğiniz yeni paketi, paketin dünyası zaten yok. Yani onunla ilgili data iş toplamamış durumda. O zaman yapay zeka hem sürekli öğrenecek hem de insan bana yardımcı olacak. Ancak o şekilde yapay zeka sistemleri iyi çalışıyor hale gelecekler. Ama bilinç halsi sonunuza ben cevap veremedim. Veremedim. Çünkü bilinç haltına en yakın örnek o aklıma geldi. Bir de bir şey daha söylemek istiyorum. Yapay zeka aslında çok böyle bebek adımlarında şu anda. Yani otomotiv endüstriğine bakarsanız bir sürü şeyi bir sürü hata yaparak insanlar çözmüş durumda. Ama yapay zekayı süreçlerin içerisine soktuğumuz zaman o süreçte ne olacağını bir sürü yerde aslında bilmiyoruz.
Buna çok güzel bir örnek Amerika’daki bir sigortacının verdiği bir örnek çok hoşuma gittiği için paylaşmak istiyorum. Mesela yapay zekanın neden karar verdiğini açıklaması açıklanabilir yapay zeka çok sıcak bir konu şu anda. Evet. Herkes yapay zeka nerede hata yaptı? Nerede hata yaptı? Bir de nasıl çalışıyor? Çünkü nasıl çalıştığını anlarsanız hem nasıl çalışmayacağını da anlıyorsunuz hem de nasıl aksan olacağınızı anlıyorsunuz.
Şimdi verilen şeye çok güzel bir örnek var çok hoşuma gitti benim. Şimdi beyefendi dedi ki yapay zeka sistemleri işte bu otomobilere takılan sensörlerle şey anlayabiliyorlar işte vay efendim işte Teoman şu anda çok hızlı fren yapıyor. İşte çok çok çabuk fren yapıyor. Gaza çok frene çok sıkı bastı yani hard break denen şeyin işte hani ne der ona? Sert. Çok sert bastı frene. O yüzden bir sürü algoritma şey diyor işte sert frene basmasayız şunun üzerindeyse Teoman riskli bir kullanıcıdır diyor. Şimdi Teoman eğer bunun böyle olduğunu biliyorsa karşısında bir tane araba olduğu zaman belki şey diyecek kafasında bir yerde ya şimdi ben frene çok sıkı şey ya sert basarsam algoritma benim primimi arttıracak ben bari çok yavaş basayım diyecek ve kaza yapacak.
Yani şimdi burada yapay zekanın açıklamasının insanlara nasıl şunlu. Tamamen bu şimdi bunu siz yapay zekaya yüklerse otomobili yapay zeka kullanırsa yapay zeka denize yapabilir ama bunu insan kullanırsa insan diyor ki olan para batsın hayatın söz konusu ve ona göre langet diye basacak frene ama yapay zeka hesap yapacak. Dicek ki araba kaza yaparsa hasar 100 lira olacak sigorta primi artarsa ise 200 lira artacak ve en iyisi kaza yapayım diyebilir yani o bir hesap da yapabilir. Ve yanlış hesaplarda yapabilir o yüzden o yüzden bence hepimizin şunun farkında olmamız gerekiyor bir bir sürü şey kervan yolda kendisi diyecek yani bir sürü yani şimdi laboratuvarlarda bir sürü iş yapıyoruz araştırmalarını yapıyoruz bir sürü şey ama biz bu yapay zekası sistemlerini gerçek hayatın içine soktuğumuz zaman.
İnsanların onları nasıl kullandıkları ile ilgili bir sürü yeni şey vereceğiz. Şimdi ben size başka bir şey söyleyeyim kısa cevap verirseniz çok vaktimizi harcamayacağı verirseniz şimdi siz dediniz ya sanayide teknoloji şey sanal ikiz bütün aletleri makinalarına sanal ikizleri. Şimdi onu boş verin makinalarına sanal ikiz olsalıdır olmazsa olur insanların sağlığı ikizin yapacak mısınız?
Niye benim çok sevdiğim bir doktorum var cilt doktoru agop öldü adam önce ben paraya kapıldım dedim ki bundan sonra benim bir yerde bir şey olsa cildim de kime gideceğim çünkü giderdim daha kapıdan girerken senin şuyum var deyip kitabı açardı kitaptan da gösterirdi. Şimdi agop koto yani öldü ve 50-60 yıllık muazzam bir birikim çöp oldu gitti yok oldu gitti toprak oldu. İnsanlarının ikizine zaman yapılacak sanal ikizleri yani bilim insanlarının mesela ya da siz mesela muazzam bir konu üstünde çalışıyorsunuz bir bilim insanı ve yıllarca büyük bir literatür biriktirmiş içinde.
Atomobil çarptı ya da kap krizi geçirdi güneş inerken bir şey oldu güneş çarptı gitti. Şimdi bütün bu insanların sanal ikizleri olabilecek mi yaparız eter sayesinde? Valla ben insanların sanal ikizleri ben çok sevgili öğrencilerimi yetiştirmeyi ve çalışanlarımıza her şeyi öğretmeyi çok seviyorum. Yani sanal ikizimi bırakın ikiz değil ama benden daha iyi bir sürü insan yetişiyor zaten.
Bence hani önce şey bakalım sanal ikizlerden önce hepimiz böyle ne kadar çok insan yaşadıysak o kadar iyi ve inşallah doktor agop inşallah çok iyi bir sürü doktor yetiştirmiştir de hani onların sayesinde başka bir sürü insanın dertleri çözülüyordur. Yani bence o dediğiniz hani şey geçer hani genel yapay zeka denen hani yere geliyor benim hissiyatım yani tabi ki ben şey diyebilirim size bir doktorun karar verme mekanizmaları ile ilgili bir sürü şeyi gerekli veri varsa toplayabiliriz.
Ve hani doktor agopun baktığı bir takım şeylere bakabilen bir yapay zeka olursa onunla işte gülşen’in işte doğal işlemesi ile hastanın dediğini anlar işte teomanın görüntü algoritmalarıyla işte adamın gözünün kaşının nerede olduğuna rengine bakar.
O bilgileri alıp yapay zeka şey diyebilir yani ya bu adamın şu derdi var ya da bu kadının bu derdi var diyebilir ama doktor agopun ya da çok iyi bir doktorun hasta e verdiği güveni o hani insan dokunuşunu yapay zekanın yapması için yani kırk fırın değil yani çok çok fırın ekmek yemesi lazım.
Bize bir doktor da şöyle diyor ki tıpkı yapay zeka doktor doktoru yanıltabilir tanı ve tedavi algoritmaları sürekli güncelenerek değişiyor. Yenikleri sadece yayınlardan değil toplantı şu anda online yapılıyor diyor ve meslek için duyurulardan da izliyoruz zaman zaman da katkıda bulunuyoruz.
Ancak bunlar o kadar hızlı ve o kadar genç kapsamda oluyor ki zaman zaman bunu yenilemek süre alacağı gibi güncel olmayan veya gündemden şu tedavileri de yapay zeka önerebilir mi diyor. Herhalde bu pek olmaz değil mi anında ona göre ayarlayabilir.
Biz şey yaptık mesela bir horizon 2020 projesinde Avrupa’daki iş ortakları ile beraber çalışıyoruz. Projenin bir aşamasında bu çalıştığımız kanser türü o kadar ender bir tür ki yani yani gittik bütün makalleri tarayıp o makallerdeki özellikleri de kullanmaya karar verdik yani bir takım şeyi makallerden aldık ama sürekli makale tarayak bir sürü şey yaparsınız ama tabi ki o insanlar birbirleri toplantıları zaman birbirlerine verdikleri bilgi sadece makalede yazıklarından çok daha fazla bence. Ben şey yapalım hani yapay zekanın ne yapabileceği ve insanın ne kadar ihtiyaç olduğu konusunda bence şey var hala hani insana bir sürü yerde ihtiyaç var ve bu aletler bizi araba gibi bir yerden bir yere götürecekler ama işimizi kolaylaştıracaklar. Hangi de yapay zeka? Öncelikle bu endüstri 4.0 da çok işe yarayacak belki sonra endüstri 5.0 başlatacak.
Belki yani endüstri 4.0 bence bir sürü insanın istediği gibi olmadı diye düşünüyorum ama yani tabi bir sürü şey yapıldı ama evet yani bir takım işlerimizi yapay zeka daha rahat hale getirecek.
Bu bir alet yani hani işte mutfakta buzdolabı nasıl işimizi görüyorsa araba bizi nasıl bir yerden bir yere götürüyorsa yapay zekada bizi bir yerden bir yere götürecek ama yapay zeka kullanmak için nasıl araba kullanmak için ehliyet almamız gerekiyor. İnsanlarda kullanacakları yapay zeka ilgili bir takım şeyleri öğrenmek zorunda kalacaklar. Yani bu elektriği açtım kapattım bir düğme gibi bir şey olmayacak hiçbir zaman.
Ve ama bir sürü şeyi biz kolaylaştırabildik şu anda. Yani yani daha daha daha kolaylaşacak. Ben biraz farklı düşünüyorum bu konuda. Şöyle ki yani bu replikasyonu yapıyoruz bence şu anda biz. Neyi kastediyorum?
Yani tabi ki şu anda hep yatırımlar maliyeti düşürmeye yönelik yapıldığı için aslında bakarsanız hani rahmetli doktorunuzun replikasyonu yapılmamış belki çünkü endüstrümüz onun kazandığı paraya göz dikmemiş şu anda. Veya daha farklı yatırımlara gitmemiş ama düşünürseniz yaptığımız pek çok iş şu anda çok yoğun insan gücü gerektiren şeyleri azaltmaya yönelik. Ne yapıyoruz? Onların yaptığı belki bu işler Agop Bey kadar detaylı bilgi gerektirmiyor o noktada.
Ama bir çağrı merkezinde sürekli telefonunuzu cevaplayan veya işte yine veri gelişi yapan formlardan insanların yaptıkları işleri yapay zeka ile o iş gücünü yüzde yüz değil belki ama yüzde 60 oranında azaltmaya yönelik teknolojiler üretiliyor. Bu ne demek? O insanların replikasyonu yapılıyor aslında. İnsan ona yardım ediyor mu bir noktada? Ediyor doğrudur. Şeyde katılamadım hani tıp doktoru demiş ki yapay zeka yanıltabilir. O zaman bu görüntüleme cihazları bu kadar öneri cihazları pat pat şu anda şeyi gösteriyor kitleyi yakalıyor şey yazıyor. Hiç onlara bakmadan karar versinler. Yani ne kıl mı? O da değil. Bunlar insanlara yardım ediyor. Tabi ki insana çevrimden çıkarmayacağız ama insanların maliyet yoğun işleri farklı olacak. Biri gerçekten anasına şey öğrencileri de yetmedi. Bir bizim yapay zeka sistemlerimizi bir çocuk gibi eğitmemiz lazım. Yani demin bir örnek vermiştik. Kendi kendine eğitmeyecek mi o sistemler bir süre sonra? Kendi kendine eğitmeye çalışıyorlar ama şöyle düşünün niye çocuğunuzu işte hatırlamıyorum arada mı verdik? Programda mı örneği? Çocuğumuzu alıp hastaneye bırakmıyoruz dedik değil mi? Doktor olsun diye bir eğitim veriyoruz. Neden? İnsanların binlerce yıldır biriktirdiği bilgiyi yükliyoruz. Ama çünkü doktor olup kendini eğitimini kendisi sürdürüyor. Neler araştırmasını gittiğini buluyor. Konferansa gitmesi gerektiğini biliyor. Data’yı bağlarsanız yapar yapar.
Yani demek istediğin veriyle beraber biz birikmiş bilgiydi ama bunu yapmak kolay bir şey değil. Yapay zeka da uzmanlık alanları da olacak o zaman değil mi? Kesinlikle olmaz. Düşünürseniz aslında çok büyük büyük değil mi? Benim doğal deliştimi uzmanımı bekliyorsunuz. Zehra hocam işte finans alanda farklı alanlarda makine öğrenmesi alanlarında uzmanlık. Doktorlarda bile branşlar var ama yapay zeka sistemini koyunca her şeyi yapsın. Her şey yeter. O da insanların replikasyonu oluyor. Hepimiz aynı düzeyde anlamıyoruz. Aynı dili konuşmuyoruz. Her zeka aynı zeka düzeyde. Yapacağı işe oranlı bir zeka soruyor. Evet. Yani pek çok insan replikasyonu şu anda yapılıyor. Nasıl ki endüstri devrimi bir sürü değiştirdi değil mi? O da yani yapay zeka demiyordu kadını ama makinalar insanların adına bir şeyler yapmaya başladılar. İnsanlar farklı görevlere geçtiler.
Yapay zeka da şu anda bazı çok rutin, çok tekrarlayan işleri kolaylaştırarak insanların daha belki daha zeki şeyler yapmalarına yönlendiriyor. Gitgide zorlaşıyor o yüzden gençlerimizin işi. Ama meslekler dönüşüyor bu sayede. Bir görülen şimdi size dili konusunda az önce başlamıştık şimdi. Yapay zekanı bir de koktuğcu taraftadır.
İyi taraftarı koktuğcu taraftadır. Şimdi bu telefon beni dinliyor mu? Dinlediği zaman anlıyor mu? Ne anlıyor? Diyorsun ki Türkçeler konuşsa sıkıntı var mesela. Spor ayakkabıdan başlıyorum. Buraya spor ayakkabı reklamı geliyor 3 dakika sonra Google’a girdiğinde falan. Beni anlayabiliyorlar. O düzeye geldim yani her dili anlayıp çözüp ona göre size çözümler üretebilecek noktaya geldim.
Zekanın önemli bir tesis şudur bana göre. Bir şey dinlediğiniz zaman ondan bir anlam çıkarmak, bir manaya çıkarmak. Yapay zeka dinlediklerinden veya öğrendiklerinden bir anlam çıkartabiliyor mu? Ben bir kitap okuttum diyelim ki yapay zekayı veya bir film izlettim. Ona dönüp şey diyebilecek miyim? Buraya yaklaştık mı? Bunun ana fikri neydi? Bu hikayeyi bana 5 cümle özette bakayım falan diyebilecek miyiz?
Nasıl çocuklar derler ya tatildeki kitap okuyun, özetini çıkarın diye. Yapay zekayı böyle özetler yapabilir mi? Yapabilecek noktaya geldi mi? Bunu yapabiliyor olmasını bir şey ifade eder mi? Bunca veri var. Bunca veriyi kullanması gerekiyor mu yapay zekanın illa da? Evet. Sondan başlayalım. Özetleme sistemleri halihazırda yapılan sistemler.
Nasıl yapılıyor? Eğitim verisine ihtiyaç duyuyor. Bizler mesela akademik yayınlarda yazdığımız uzun uzun yazıların başına şöyle 10-15 satır özetçe koyarız. Çok güzel bir eğitim verisi mesela. O cümleler genelde geçer metin içinde bir yerlerde. Orada böyle kısacık ilk okuyan o bilgiyi veririz. Veya siz köşe yazınızın başlığını atıyorsunuz. Ben genelde alakası satarım.
O zaman çok kötü sizden öğrenemeyebilirim. Ama ne yapıyor bu sistemler? Bir, bir kere ellerinde çok fazla metin olduğu için bu metni diğerlerinden ayıran sözcükleri, cümleleri çekiyor. Bu sistemler genelde iki yapıda oluşurlar. Bir tanesi daha kolaydır. Cümle seçmeye dayanır. Yani bu metnin can alıcı cümlelerini seçip yukarı koyabiliyor muyuz?
Zorlu bir konudur. Ama çok üzerinde çalışılan, özellikle İngilizcede güzel çıktıları olan şu an için. Türkçe’de tezler yapılmaya başlandı ama henüz çok başarılı bir özetleme sistemi görmedim. Bir diğeri de bu cümleleri seçip koymak değil, bütün metni anlayıp o özetçiyi kendilerini yaz, kendi sözcüklerini. Bu biraz daha zorludur dil üretimi.
Bu iki şekilde özetleme sistemleri doğaldil işleminde bir alan var şu anda. Bu arada doğaldil işleme, doğaldil işleme diyorum ama… Doğaldil nedir? Doğaldil nedir, evet. Şimdi neden doğaldil koymuşlar bunun adını? Çünkü biz bilgisayar dünyasında yapay diller var. Kodlamada işte Python, C++… Hatta şöyle bir örnek verebilirim. Ben böyle öğrenciyim, bir stajdayım, bir müdür girdi içeri, şey sordu bana işte hangi dilleri biliyorsun dedi. Ben de patlatsaydım İngilizce, Fransızca falan. Ondan sonra böyle sonra utandım, şey soruyormuş, programlama dillerini soruyormuş Arda. Dolayısıyla bu işi de bilgisayarcılar başlattığı için bir kere bunun adını doğaldil koymuşlar. Doğaldil işleme, doğrudan İngilizceden çevrildiği için işleme diye çevriliyor ama doğaldil, anlama yani konuşulan dil, İngilizce, Fransızca, Türkçe gibi kullandığımız dillerin anlaşılması.
Bu tabii konuşmadan bilgisayara geliyor olabilir. Yazılı işte el yazınızdan olabilir, sosyal medyadan geliyor olabilir. Pek çok veri kanalı var, telefondan geliyor olabilir. Ama doğaldil işlemeler de başlıyor. Tüm bu veri kanallarından gelen veri, bilgisayarın okuyabileceği şekilde dijital hale dönüştükten sonra anlama aşamasında yapılan tüm işlemlere doğaldil işlemeler geliyor.
Şuna mümkün mü hocam? Bir arkadaşım da bunu ilgili bir şey yazmış zaten. Bana sorarsınız eğitimin en önemli sıkıntısı bu çoktan seçmeli meseleler. Yani bu eğitim meyitim diye bir sürü hıyar yetiştiriyoruz o sayede. Peki diyelim ki ben 10 milyon öğrenciye sınav attım veya 1 milyon öğrenciye sınav attım. Sınav kağıdını okuyup anlayacak ve ona göre not verecek bir yapay zeka oluşturur. Gelişebilir mi? Gelişebilir. Siz sanırım bu konuda konuklar da ağırlamıştınız. El yazısı tanıma sistemlerinin üzerine. Ayrı. Yani şöyle öğrenciye bilgisayarda mı yazdıracağız? Fark etmiyor öyle bir şekilde yaz. Bir şekilde okudu yazdı. Olduktan sonra burada işte bir eğitim sistemlerinde özellikle o içeriği hazırlamak çok zor iş. Ve belki birazdan konuşuruz bizim oyunlaştırılmış kitle kaynak kullanımları üzerine çalışıyoruz. Ne demek o?
Yani bir şekilde bu doğal dil işleme, herkes veri veri diyor. Çok da pahalı bunları oluşturmak. Çinliler fabrikalar kuruyor. Bizde öyle bir yatırım da yok. Bunları biz insan… Veri fabrikası mı? Veri fabrikası. Veriyi işaretleyecek insanlar için. İş alanı o. Yapay zeka için veri hazırlıyorlar. Böyle bir iş alanı. Böyle işler var yani. Evet. Ve çok büyük gerçekten veri fabrikası diyorlar onlara insanlar bu verileri hazırlıyorlar. Nasıl işleniyor veri?
Göreve göre değişir. İşte bir formu algılamak üzerine yapıyorsanız zaten o rutin yapılan bir iş. Şu anda Türkiye’de de o tür veriler toplayabiliyoruz. Ama başka türde işte ne bileyim özetleme sistemi istiyorsanız birine oturtup bütün köşe yazarıları özetletebilirsiniz mesela. Bu veriye ihtiyaç var. Peki bu pahalıysa, buna yatırım yapılmıyorsa kolay yolda nasıl toplayabiliriz? Google bize senelerdir işaretlettirip duruyor değil mi? Tabii. Ne yapıyor? Çatır çatır veri topluyor görüntü işlemce. Ama doğal dilde bu işi insanlara bu kadar zevkli yaptıramıyorsunuz veya hani iki görüntü işlediğim gibi değil. Çok daha çok detaylı etiketler içeren verilere ihtiyacımız oluyor. O zaman neler yapabiliriz? Bizim mesela sunu 5’te bir örneğim vardı benim. Sunu 5. Telegram üzerinden botlar yazıyoruz mesela. Bunlar sanayisi sohbet botu gibi. Bu botun tek amacı.
Hatta 5 numaralı görüntü alabilir miyiz? Bu botların tek amacı veri toplamak. Oyun oynayarak. Bu ne olacak mesela şimdi geldi 5. Bu 5 değil sanırım. Pardon 6. Bir sonraki. 6 arkadaşlar. Oyunlaştırmeli kitle kaynak kullanımı başlıkta. Kitle kaynak kullanımı, kitleyi kullanmak kitle kim? İnsanlar, sıradan insanların zevk alarak yaptıkları bir şeylerin içerisinden bunlara bedavadan veri toplayabilir miyiz? Burada da bir etik sorunu var. Çünkü bu insanlar… Burada bedavadan oynanıyor şimdi. Yani bunun paralığı yaptıranlar da var. Bu oyunlaştırılmış hali. Bunu böyle kitle kaynak platformları var. Duyumsunuzdur belki. Hatta bazı fuarlar da rastlıyor bile onlara. Onlar mesela çok büyük tartışma yaratıyor. Çünkü sigortasını ödemiyorsunuz, şey yapmıyorsunuz. Bazı insanlar oradan para kazanıyor. Böyle bir alan. Bazıları da oynanmıyorlar. Mesela bir fuara gittim dediler ki bir milyon ziyaretçi gelecek bu fuara.
Girişte de bir şey yapmışlar. Diyor ki şunu yapar mısın, oynar mısınız mesela? Tık tık tık tık. Normalde 7 milyon olasına gelmeli lazım. Üç fuarda geleceğiz diyor mesela. Çünkü herkes yapıyormuş. Yapana bilmem ne koyunu veriyoruz falan diyor. Tam da bu işte bu araştırma konusunun. Bizim şu anda yayınlanmak üzere olan bir yayınımız. Şey yayın aşamasında.
Oyunlaştırılmış bir şekilde biz nasıl insanlara zevk alarak veri toplayabiliriz bir gene, bir araştırma. Peki duygu toplamak diye bir şey var mı? Bu duygu yolunu anlamak. Tabii. Evet o da son sunumuz. 8. sunu. Duygu analizi. Şirketleri çok ilgilendiren bir konu. Ürünleri hakkında neler konuşuyor. Şirketleri herkes ilgilendiren bir konu. Herkesi ilgilendiren bir konu. Özel kanalları her yerde var.
Ve bu konuda oldukça ilerledi literatür aslında. İlk başta sadece pozitif, negatif, nöt. İşte iyi mi konuşuyor, kötü mü konuşuyor, negatif mi konuşuyor, bir şey söylemiyor mu gibi analizler yapılıyordu. Şimdi hedef tabanla duygu analizi çalışmaları var. Hatta bu konuda benim de ortak yazar olduğum bir yayın böyle her gün onlarca atıf alıyor. Farklı yerler. Şu anda 1500’e yakın atıfı var. Hedef tabanla duygu analizi nasıl yapılır?
Son sunu demiştik, sekizinci sunumuz. Burada bakarsanız Metin kısmında bir cümle var. Cümlemizde de, ben hemen bakayım ne yazıyor. Bir kere denedim, fiyatlarının yüksek yemeklerinin lezzetsiz olduğu bir mekan önermiyorum demiş. Sosyal medyada biri. Restoran yorumları. Bunlara önce işaretleniyor.
Neye ne demiş. Yıldızla şey yapıyorsunuz böyle uygulamalarda. Beş yıldız, ambiyansa dört yıldız. Bir de yorum var. Hemen onların içinden algoritma neyi öğreniyor. Kelimelere bakıyor. Kelimelere bakıyor. O kelimeleri ilişkilendiriyor o hedeflerle. Ve buna veri yükledikten sonra şu anda aktif de bir araştırma konusu her dil için. Buradan sizin yorumunuzu alıp o yıldızları kendisi dolduruyor. Beş yıldız ona, dört yıldız buna şeklinde. Bunu da tabi her sektörde yapabiliyorsunuz ilgi alanınıza göre. Evet başka şeyler sormuştunuz. Bir dağıldık böyle. Etikten etik başta aslında bir şeyden bahsetmiştiniz sanırım. Yok etikten pek bahsetmedim. Yani ben etik diye not aldım onu. Verilerin toplaması. Bunca veriyi nasıl toplamaya? Bunca veriye hakları var mı toplamaya? Bizi dinliyorlar mı? Vesaire ediyor. Bu veriler olmadan yapay zeka çalışabilir mi? Bu etik konusu. Yapay zekada etik. Özel derslerimizde var yapay zeka verimensi. Bütün evrensel veriye ihtiyacı var ve bu verileri kullanma konusunda yok bir problem var. Evet veriye ihtiyacımız var ve bu veride böyle korkmamız gerektirecek bir şey olmuş. Bir kez yapay zekanın suçu değil ki bu. Yani dijitalleşme oldu bizim verilerimiz dijital hale geldiği anda zaten yeri geliyor. Bankada bir insan da oturup şey yapabiliyor değil mi? Sizin özel verinize bakıp onu sızdırabiliyor.
Yani bu etik bir sorun. Yapay zekayı tasarlayan da bu aslında daha güvenli. Yani sonuçta sadece yapay zeka okusa bir tek sorumluluk okuyanın. Öbür türlü herkes okuyabiliyor. Ama biz evet verileri topluyoruz. Bu veriler bazen sadece insanların onay, onam formları alınarak toplanıyor. Bazıları da şeyle… Bazıları da gerçekten gizli veriler ve bunların firmalardan dışarı çıkması yasak zaten. Mesela bir bankada para transferleri emirlerini… Ama zartta girip çalıyorlar bunları mesela. Yok çalmamalı için bütün yatırım yok diyor. Evet yani evet böyle şeyler olabiliyor. Geçenlerde hatır asıl bir banka günlerce çalışamadı yani. Ama ne yapalım yani ona karşı da evet hackerlar var işte saldırılar var. O zaman durdurmak lazım teknoloji.
Yani bunun alternatifi ben dijital dünyada var olmayacağım. Bu riski barındırıyor. Evet ama onun dışında hani bizi dinliyor mu bizi isteğimiz dışında dinliyor mu her… Aslında sorun şu biraz çaktırmadan bir şekilde onayınızı alıyor yazılımlar. Hani kimse okumuyor ama bir oyuna girdiğiniz zaman orada bir şey çıkıyor. Okudum anladığıma işaretlemeden ilerleyemiyorsunuz. Orada küçücük puntolarla aslında ne dediğiniz ne veriler toplayacağı yazıyor. Onları dikkatli okuyup istemediklerimizi onaylamayalım. Bu da bizim tercihimiz. Vallahi ne gelirse onaylıyorum ben. Biraz öyle oluyor işte. Okuyup da ona onaylayayım buna ya. Biraz öyle oluyor. Ama son gelişmelerle şey diyebiliyorsunuz hani hatta onu yapmak gerekecek bir sürü algoritma geliştiriciler tarafından. Mesela ben verimi kullanmanıza izin verdim. Ondan sonra kararımı değiştirdim. Kullanmanızı istemiyorum.
O nasıl yapıyoruz? Git bütün sistemlerini tekrar kur. Ben kredi kartımı verdiğim sistemden çıkamıyorum. Kredi kartımı veriyorsun sonra. Benim bilgimi kullanmadan ne yap ne et benim bilgimi kullandığın yere çıkar o sisteminden. Diyemeyiz mümkün mü oluyor? Dememiz gerekti. Diyememiz diyebilecek hale geleceğiz. İnşallah geleceğiz. Dolayısıyla hani. İnşallah. Her şeye yes yes yes diye düşünüyorum evet evet evet kullan ne yaparsan yapayım uğraşamıyorum hiçbirine. Hocam size. Söylet vardı mı bu anlam çıkıyor mu diye.
Hocam aktivist kalmıyor. Hızlıca söylerseniz ekleme geçeceğim. Yani şöyle anlam çıkarabiliyoruz biz şu anda. Dokümanlardan belgelerden doğrudan anlayıp talimatlar vesaire ne yapılacaksa gerçekleştirilebilir hale geldi. Ve Türkiye’de de bu teknolojiler devrede. Türkiye üzerinden devrede. Türkiye üzerinden devrede evet. Peki bir ara vereceğim. Sonra Teoman Hoca ile görüntü meselesini konuşacağız. Görüntü yapay zekanın hem en iyi hem en tehlikeli taraflarından bir tanesi dipfake diye bir şey var biliyorsunuz. Yapay zekalı birleştiği anda bir felaket hale geliyor. Birazdan size bir basit bir dipfake oyunuya da göstereceğiz.
Bir kısa ara. Evet hocam yapay zekayla görüntü işleme apelî mevzu.
Dil ayrı mevzu ama görüntü bambaşka mevzu ve anı kadar görüntü konusunda yapay zekanın çektiği sıkıntılar daha fazla iyiydi. Şimdi bilmiyorum durum ne. Niye mesela? Bu masamı sandalye mi? Şaşırıyor. Sehpa mı masamı? Şaşırıyor. Kadın mı erkek mi? Şaşırıyor. Dur yavaş yavaş bazen ölmeye başladım. Bugün orada hangi noktadayız hala şaşırıyor mu? Yoksa biraz daha iyi duruma geldim. Bugün orada aslında çok çok ilerlemeler oldu ve görüntü tanıma da insanların üzerine geçti diyebiliriz. Yapay zeka daha iyi görüntü tanıyor. Evet yapay zeka görüntüleri bizden çok daha net tanıyabiliyor. Diğer taraftan da yani enteresan görüntüler de üretebiliyor bizim için. Mesela? Mesela hani ünliye benzer suratlar ürettiğimiz zaman buna benzer yani var olmayan insan suratları üretebiliyor. Mesela 5 numaraya geçebilirsek. Bu insanların hiçbiri yok. Böyle insanlar var mı yani? Evet. Bunlar yapay zekanın ürettiği şeyler. 3 numaraya geçersek.
Bu yapay zekadan işte avokado görünümlü bir koltuk üretmişler. Evet. Ve buna benzer tasarımlar. Bunlar gerçek fotoğrafta yapay zekanın ürettiği görseller. Evet. Çok iyi. Yapay zeka yapmışlar. Evet. O insanları yapay zeka yapmışlar. Evet o insanları da yapay zeka yaptı. Bu insanlar yok yani. Bu insanlar yok. Burada da şöyle bir teknik kullanılıyor.
Şimdi iki tane algoritmayı rekabet ettiriyorlar. Biri bu fotoğraf gerçek mi değil mi onu tanımaya çalışıyor. Bir diğeri de ilkinin gerçek olacağını düşündüğü fotoğraflar üretmeye çalışıyor. Şimdi o zaman siz karşılaştırma yapılacak yere ünlü fotoğrafları verirseniz. Bu ikinci algoritma o gördüğünüz fotoğrafları üretmeye başlıyor. Peki bu bir anlamda da risk değil mi yani güvenlik riskleri atmıyor mu insanlık açısından yani olmayan insanları konuşturup olmayan insanları çeşitli yere de kullanabilir olur. Kullanılabilir evet. Şimdi kötü yollara şey yapmayayım. Ama şöyle bir örneğimiz var onu da birazdan şey yaparız.
Mesela bunun dipfekle birleştirilmesi çok acayip şeyler çıkılıyor. Evet. Bir yandan da şey olur çok iyi tarafları da olur. Mesela yapay ünlüler üretmek doğal ünlerden daha az zararlı bir şey çünkü ünlüler bir süre sonra sapatabiliyorlar. Abuk sabuk şeyler yapıyorlar. Topluma kötü örnek olabilir ama yapay bir ünlü mesela bundan bir televizyon starı yaratsanız yarın öbür gün işte yolda kavga çıkarmaz. Ona buna tükürmez. Ona buna kavga etmez. Ya da sen birinki olduğunu biliyor musun demez. O şeyi var.
Yüzlerce nesil aynı şey devam ediyor. Aynı bir devam. Maaş listemiz. Evet. Ve başka bir önemi. Mesela bir sonraki pandemide hepimiz yani istediğimiz kıyafetle kamera karşısında çıkabiliriz. O makron gibi donlu yakalanmayız. O algoritmalar bize en güzel takım elbiseyi giydirirler. Bununla da ilgili belçika’da şey yapan şu anda staj yapan bir tane öğrencim var. Ondan vize ettim. Güncel konulardan bir dipfek hazırlayabilir.
O da şu anda staj yapıyor şey üzerine bu mikro işlemcilerin yapay zekalı veriminin arttırılması üzerine çalışıyor ve kırmadı. Beni sağ olsun güzel bir şey hazırladı. Kaç 7 numarayı yapabilirsek.
7 arkadaşlar benim eski fotoğrafım bulmuş. Bu bu fotoğraf tek fotoğrafınızı internetten bulduk. Buradan da 8 numaraya geçin. 8 arkadaşlar 8 video galiba. Merhabalar ben Sahte Fatih Altaylı. Bugün hava durumu programıyla sizlerle birlikteyim. Ha yok pardon. Tek tek bilinmiş programın adı bana hava durumu demişlerdi.
Ol且 iyi bir Liberal Habit Salon’ gjort Spartak. Hadis Ürび Türkiye’nin ansoftcycle destek Til션. H Pay Gerçi mod certificates.. Motor区 Belediyesi’nin ak distress duty ve advisersiz kaginesini daha six takritarak escaping your Children and Tamaz ent spacing alım edinитür. Adil dizimi Tenzay Hautertin
Hayır şimdi bir şey diyorum ki birisini beni veya başka birisini çok kötü bir şey ve yakaladınız. Diffake baba ben böyle bir şey yapmadım bu konuşma tamamen diffake. Başka cephelerde hangisi sahte hangisi gerçek bunun üzerine de yapay zekâlar eğitiliyor. Bunun mesela sahte olduğunu yakalayabilecek yapay zeka eğitimi de var. Ama bunu iyi yapan algoritma da gene aynı algoritmayla eğitiliyor.
Yani git gide iş zorlaşıyor. Evet ikisi demin hocamın anlattığı birbirileri rekabet halinde. O ona yakalanmayacağı rütbe o ona yakalayacağı üretmeye çalışıyor. Bayağı inanmaz. Görüntü işleme kötü hiçbir şey. Bayağı ilerleme var. Peki bunun aslı ne mesela? Bu birinkinin aslı. Bir sonraki şeye geçersek 9 numaraya. 9 arkadaşlar. Murat Koçak. 9. Ben Sahte Fatih Altaylı bugün hava durumu programıyla sizlerle birlikteyim.
Ha yok pardon. Tek tek bilinmiş programın adı bana hava durumu demişlerdi. İler etmeye çalışacağız. Şimdiden iyi seyirler. Bu çocuğun konuşmasını benim fotoğrafıma yüklediniz. Benim fotoğrafımı video haline getirdiniz ve ben böyle bir abok sabok konuşma yaptım. Gerçi ben zaten abok sabok konuşma yaptığım için yine olarak bir şey değişmiyor sonuçta. Peki bu herkese yapılabilir. Fotoğrafı bulduk herkese yapılabilir.
Bu çok pırıl pırıl bir öğrencimiz yakışıklı olarak 3 saatini aldı şey yapmak sistemi öğrenmekte. Mesela buna yapay zeka konusu bir program yapılacak deyip bunu literatürü otomatik olarak buradan big dataya ulaşıp bütün bu datayı işleyecek ve benden çok daha manalı sorular soracak bir halde getirmek mümkün o zaman. Nerede istediğim? Rezalet. İşte iyi. Mesela bir gerne uygun ben hastalandım. Hayır diyorum ya hayır. Kesinlikle hayır. Çünkü görüntü ayrı. Bu işte anlama kısmı ayrı işin. Yani orada zaten söyledi. Ama hocam mesela bazı sorucular zaten dinlemiyor konuyu. Onun kafasında bir takım sorular var. Oradan biri yazarsa sizin soracaklarınızı size söylettirebilir arkada aynı teknolojiyle. Sırayla şu sorulara sor dediğiniz sorabilir yani. Ama anlamaz mı da mesela bir yandan da? O kadar çok olasılık vardı ki o olasılıklardan sadece bazılarını seçtiniz. Ama o da başka bazılarını seçemezsiniz. Bunları Fatih Altaylı olarak yaptınız. Yani bence şey var burada yapay zekadan beklediğiniz şeylerde. Bu yok mu? Hani mesela artistleriniz ya işte o işte sokakta tüküren şu bu falan.
İyi de yani o artisti artist yapan başka özellikler var. Yani ben şimdi bu yapay zeka şeyini yaptım. Tabii ki bu innovation denen şey de tamam olasılıklardan bir tanesinin seçilmesidir falan filan diyebilirsiniz. Ama bence yani lütfen şey yapmayalım. Yani bence çok fazla şey atfetliyoruz. Yani burada koskoca programı yapmak nerede? İşte oradaki çok kısa bir videodaki ki o videoyu biraz dikkatli izlesek Fatih Altaylı da aynı şeyi söylese. İkisinin arasındaki farkı hepimiz anlarız. Yani bir hangisinin fake olduğunu anlarız. Anlayalım ama işte kanallarda olur. Yani dediğiniz gibi. Sizle göre mesela bu program iyidir. Ama başka birisi gel belki bunları soramayacak. Yani bir ses işleme teknolojisi de olsa bunun yanında. Benim sesimle işleselerdi bunu. Çok daha… Bir de ne var gittim mesela… Bu gün de bu Fatih değil bir acayiplik verdilerdi belki. Anlamı devam ettiriyorsunuz, açıyorsunuz konuyu. Çat diye değiştirseniz kim ne diyecek ki? Bugün adam öyle konuşuyor diyecek. Yapay zeka bunu anlayıp ona göre de sizden anlattığım kadarıyla… Tabii içten bir cümle çekip şunu… Zaten tam onu yapıyor. Bunu biraz açar mısınız? Sohbet botları da şu anda en üstünde şey yapıyoruz. Resmi cevap vereceği için kurumsal bir yer için vereceği cevapları insan yazıyor zaten. Yani mesela işte… Bir şey aradığımda bir şirket aradım ve karşıma yapay zeka yapıştırıyor. Ama akademide şey çalışılıyor. Otomatik üretsin bir şey. Siz bir şey söyleyin üretsin.
Onlar mesela aynen dediğiniz gibi büyük veriden rastgele ona en uyan o bağlamda geçecek en olası şeyi söylüyor. Ve bunun şeyi yapılıyor. Anlıyor musunuz anlamıyor musunuz? Bayağı da kafa karıştırıyor. Ama İngilizce için çok güzel sistemler var. Yani bu yeni dil modelleriyle gerçekten Türkçe’de çuallıyorlar şu anda. Ama İngilizce’de çok şaşırtıcı çıptılar üretiyor. Yani bunu nasıl yazar diyorsunuz. Ama tabii arkada o dediğiniz 250 bin dolar alıyor neredeyse bir dil modelinin eğitilmesi İngilizce için. O yüzden de bizimki bir dillerde. Direk geleceğim tekrar. Çok izlenebilir bir program olmayabilir çünkü o insan dokunuşu önemli midır? Hay Allah razı olsun. Svetlana Sklur diye bir garden analysti var. Human touch aynen insan dokunuşu dedi o da. İnsan dokunuşu denen bir şey var. Ve biz insanlar çok komplek yaratılıyoruz.
Onu yapay zekâ hiçbir zaman yapamayacak mı? Yani bunu ben yapamayacağını düşünüyorum. Belki de bir süre sonra öyle bir hale gelecek ki insan dokunuşu sırıtacak. Yapay zekâ bize garip geliyor. Bir süre sonra insan dokunuşu garip hale gelecek. Onu da bilmiyoruz yani. Hocam başka bir soru var. Şimdi o konulara geleceğiz. Vaktimiz var. Görüntülerle aldanması mesela. Bazı örnekler getirmiştiniz. Bu çok basit örneklerde sapıtıyor mesela yapay zekâ.
Ama çok daha komplike. Bizim sapıttığımız yere doğru görüyor. Şimdi eğittiğimiz örnekleri doğru tahmin edebiliyor. Yani bu bir şey. On numarayı açarsak. On arkadaşlar. Mesela en sol üste gördüğümüz otobüs fotoğrafını verdiğimiz zaman bu bir otobüstür diyebiliyor. En sağ alttakini verdiğimiz zaman bu bir köpektir diyebiliyor. Bu sistemler ama hani baktıkları zaman bizim gibi pek görmüyorlar. Bu demin bahsettiğim tekniklerle hani rakip iki tane algoritmayı şey yaptırıp, çarpıştırıp diyelim yarıştırıp. Birini kandıracak maskeler üretmek mümkün. Mesela?
Şu ortada gördüğümüz gürültü gibi olan hani renkli renkli noktalar. Bunları orjinal fotoğrafın üzerine eklediğimiz zaman yani o oradaki piksellerin noktacıkların renklerini değiştirdiğimiz zaman insan gözü bunu görmüyor. Sağ taraftaki fotoğraf çıkıyor. Yani soldaki otobüs değil sağdaki otobüs. Bize göre adli hiç fark yok. Ama yapay zekâ bunun bir deve kuşu olduğunu zannediyor. Allah Allah. Ve sağdaki insan gözünün görmediği o eklemeler yapılınca.
Evet sağdaki fotoğrafın hepsini hani yapay zekâ deve kuşu olarak görüyor. Üçüncü zekâ kuşu zannetti. Evet. Allah Allah. Baya salakmış yapay zekâ. Yani bizden farklı algılıyor. Dikki düşünüyor. Noktalarda deve kuşu var değil mi hocam? Noktalarda rastgele gürültü gibi. Rastgele mi? Yok rastgele değil hani özellikle hazırlanmış sistemi punduğuna getirecek bir. Ne kandıracağını nasıl kandıracağını bilirim. Diğer taraftakiler ne gösteriyor?
Hepsi aynı. Sadece gördüğünüz bütün fotoğrafların hepsi deve kuşu olarak bilgisayar bunu algılıyor. Şimdi buradan yola çıkarak bilgisayarları kandırabiliriz. Bu yapay zekâ kandırabiliriz demek istemiyorum. Sadece hani oluşumları bizim anladığımız şekilde değil. Mesela hani bu modeli size versem işte içinde 400 500 tane sayfası olan bir hani Excel
dokümanı gibi bir şey var hani orada da değerler var. O değerlerin ne olduğunu da görebiliyoruz. İstediğimizde değiştirebiliriz. Ama bunların hani etkisi nedir? Tamam bunların matematiksel işlemlerini de biliyoruz. Baştan sona takip edebiliriz. Ama hani ne manaya geliyor? Bunun nasıl bir etkisi var? Bunları tam olarak çözemiyoruz. Yani bizden farklılar diyebilirim. Bir sonraki 11 numaraya geçersek. Bunda tam ekran.
Tam ekran tam ekran. Ne görüyoruz? Bu burada ne görüyoruz? Ben burada spiraller görüyorum. Evet. Çoğumuz baktığı zaman da burada spiraller görüyoruz. Ama aslında bunlar iç içe geçmiş halkalar. Ve bunu bilgisayara versek bu burada ne var diye inceletsek burada iç içe geçmiş halkalar olduğunu yani söyleyecektir. Artificial intelligence bunu doğru görüyor. Bizim doğal zekamız ise optik ilüzyon.
Peki burada sorun zekamızda mı gözümüzde mi? Doğal sinir ağamızın nasıl evrildiyse onda. Farklıyız. Farklı. Şimdi şimdilik şey. Peki mesela baktığında bunu spiral görmeyen bir insanda var mıdır acaba? Olabilir. Yani doğal siniral farklı şeyde ise yapıda oluştuysa bunu daireler şeklinde gören biri de olabilir.
Buradan yola çıkarak Zehra Hocam’a şey yapmak istiyorum. Bu yapay zekalar aslında yani iç tarafta ne yapıyorlar? Yani nasıl çalışıyor bize biraz daha fazla bilgi verebilirler buradan. O konuda çok büyük sorunları var. Bu anlaşılabilir yapay zeka meselesi. O bunu anlıyor mu? Niye böyle olduğunu? Şimdi şöyle anla kim anlıyor mu meselesi var. Tamam mı?
Şimdi bu anlaşılabilir yapay zeka bizim girmemizde burada şey de oldu bir tane sigorta şirketindeki bir müşterimiz dedi ki Tazil’in müşterisi dedi ki bana dedi açıklamanız lazım. Ne dedi? Öyle yapay zeka ben koyacağım sistemin içerisine. Ondan sonra o kararlar alacak. Ben de o kararları uygulayacağım. Öyle mi zannediyorsunuz? Hayır, ben bunun açıklamasını almam lazım. Ama böyle bana pdf gibi açıklama getirmeyin dedi. Excel gibi açıklama istiyorum dedi. Dedik yani Excel gibi açıklama ne demek?
Dedi ki ben içine gireceğim çıkacağım değiştireceğim. Ondan sonra yani reaksiyon verecek bana ben öyle açıklamalar istiyorum dedi. Ve biz öyle başladık. Açıklanabilir yapay zeka yapma işi 2017’lerde bizim müşterinin itmesiyle içine düştüğümüz bir mesele oldu. Ve yapay zekanın açıklanmasında önce şunu düşünmemiz lazım. Kime göre açıklama? Yani bu açıklamayı kim anlayacak? Çünkü yani bir şey anlatırsınız ama karşıdaki anladığı mı anlamadığı mı? Üretici, kullanıcı. Aynen yani kime anlatıyorsunuz? Şimdi yapay zekanın açıklamasıyla ilgili önce bir şey var. Veri bilimcileri için sadece hedef kitlesi veri bilimcileri ile yapay zeka açıklama yöntemleri var. Ama bunlar yeterli değil.
Çünkü artık trend yapay zeka sistemlerinin sadece veri bilimcileri tarafından kullanılan üretilen şeyler olmasından ziyade iş insanlarının da anlayacağı, kullanacağı, hatta yeri gelince değiştirebileceği sistemler olmasına doğru gidiyor. Yani trend orada. Dolayısıyla sadece veri bilimcilerine değil iş insanlarına da yapay zekanın anlatılması lazım.
Bu anlatmayı nasıl yapıyoruz? Herkesin işine göre yapıyoruz. Mesela bazı alanlarda insanlar kural tabanlı sistemleri açıklar. Diyorlar ki işte şu şöyle olursa işte bu müşteri gidici müşteridir böyleyse müşteri kalıcı müşteridir. Eğer bu şekilde açıklamalar alışmışsa yapay zekanın o şekilde açıklamalarını sunuyoruz. Ama açıklamada hangi değişkenleri kullandığınız çok büyük fark yaratıyor.
Mesela işte ben mesela açıklamaları belli şekilde anlıyorumdur ama siz tamamen farklı şekilde anlıyorsunuzdur. Ama ikisi de aynı sistemi anlatıyor. Dolayısıyla ortada bir yapay zeka sistemi var ama onun açıklamaları o açıklamayla ne iş yapacaksa insan ve kimse ona göre olmak zorunda. Onun kullan, onun anlayacağı dilden olmak zorunda. Onun anlayacağı terimlerle olmak zorunda.
Belki dil demeyeceğim. Dil demekten korkuyorum artık senin yanında. Dolayısıyla onun anlayacağı terimlerle olması lazım. Onun anlayacağı dünyadan olması lazım. Ve anlaşılacak kompleksle de olması lazım. Yani ben size bir açıklama yaparsam hani ilaçlarda bir sürü yazılar vardı işte ilacın zararını anlatan işte onu. Ondan sonra kimsede anlamazdı içeride giderdi. Şimdi işte mesela her şeyi açık açık yazmak zorundayız falan. Hani Dolayısıyla yapay zekanın açıklamasının kimin için olduğunu ve bu açıklamaya insanın ne yapacağını bilmemiz lazım. Hep ben şey diyorum sürecin içerisinde bu yapay zeka kim ne işin kullanacak ve yapay zekanın neyini anlamak zorunda. Onu anlayınca ne aksanı alacak. Peki hocam benim aklıma başka bir şey takılıyor şimdi. Yapay zekadan bahsederken gelen sorulara da baktığınız zaman aynı şey. Bende de aynı konsept ne yazık ki konsept hatası oluşuyor.
Yapay zekayla big data değerlendirmesini zaman zaman sanki karıştırıyoruz mu. Yoksa aslında yapay zeka bir yandan da big data değerlendirmesine nedir farkı ya da nerede birleşiyor bunlar. Big data şey yani şimdi yapay zeka sistemlerini big data denen şey aslında çok fazla sayıda. Büyük veri. Büyük veri ama yani sadece verinin büyüklüğü değil hızı. Hızı.
Yandan sonra örnek sayısının fazla olması bir de kolon sayısının yani değişken sayısının çok fazla olması şimdi binlerce hatta yüz binlerce kolona bakabildiğimiz veriler var. İşte günde yüz milyon tane veri şeyin transaksiyonun hani geçtiği sistemler var. Dolayısıyla bunlar big data denen şey. Big data olunca tabii ki yapay zeka sistemlerinin ekleyebileceği bir sürü veri oluşuyor. Ama verinin büyük olması verinin yapay zekanın işine yarayacağı anlamına gelmiyor. Yani sizin milyarlarca veriniz olabilir ama dünya değişmiştir. Mesela kovid sırasında bir sürü yapay zeka sistemi çalışmadı. Neden çalışmadı? Çünkü hiç bildikleri dünyanın dışında bir dünya ile karşılaştılar. Öğrencilikleri hiçbir şey yoktu. Dolayısıyla bir sürü yerde hata yapmaya başladılar. İnsanlar onları tamir etmek için bir sürü üzerine kurallarla yama yapmak zorunda kaldılar.
Dolayısıyla yapay zeka sistemlerine beslenen veri büyük diye illaki işe yarayacak veri demek değil. Tamamen dünyanın nasıl değiştiğine göre değişiyor. Dolayısıyla big data eşit değildir yapay zeka yani yapay zeka big data’ya daha fazla ölür. Bir de bir şey daha söylemek istiyorum. Hep biz böyle yapay zekayı bir tanrıymış gibi hani böyle işte hani filmlerde filan hep şey var işte yapay zeka çok zekidir. Onu alınan bir tane birisi vardır da o da erkektir genellikle. Bu arada şey için teşekkür ederim. Böyle iki tane kadın var yani yapay zeka ile ilgili konuşan. Ben cinsi düşünmedim o konuyu. Ama çok hoşuma gitti yani teşekkür ederim bütün kadınlar adına. Yani genellikle bir adam vardır işte bir de çok böyle iyi bir yapay zekası. Bu adam böyle çok bir bilim adamıdır falan filan. Bir de o anlar yapay zekanın ne dediğini. Hocam size söylediğim filmde Arrival adı. Orada bir kadın var. Konuyu çözen bir kadın yani erkektir. Ama genellikle hani bir kişi vardır. Yani o bir kişi sadece yapay zekanın nasıl çalıştığını anlar. Ondan sonra bu yapay zekalı bir şekilde bu insanı ekarter eder. Kendi başına bir şeyler yapar. Dünyanın sonu gelir. Dünyayı kurtarır ya da dünyayı kurtarır. Yani sonunda şey vardır. Hani hep böyle bir çok üstün bir yapay zeka ve onu anlayan çok üstün bir insan vardır. Ve yapay zeka bir hata yaptığı zaman dünyayı işte çok kötü hale getirir. Şimdi o konseptten lütfen çıkalım.
Yapay zeka sistemlerini şöyle aşağı alalım. Yapay zeka sistemleri bizimle beraber çalışan ve hata yapacak olan sistemler. Yani her insanla hani her canlı ölümü tatacak. Hatasız kul olmaz. Her yapay zeka sistemi hata yapacak. Hata yapacak yaptığı zaman o zaman şey düşünmeniz lazım. Yani yapay zeka kullanan. Peki hatasından ders alacak mı kendi kendine? Evet onu da yapabiliriz yapıyoruz. Ama mesele şu yapay zeka hata yaptığı zaman bu iş sürecinde biz ne yapacağız? Yapay zekaya denetleyen başka yapay zekalar mı olacak? Yoksa illa insan mı denetleyecek? Yapay zekayı denetleyen orada mesela çok o gamlar çok güzel. Demin bahsettiğimiz algojim. Evet orada yapay zekayı nasıl denetliyor? Diyor ki sen bir şey üretiyorsun ama bu ürettiğin işte insan resmiyle benzemiyor diyor. Şimdi orada insan resmiyle benzemek bir konsept. Onu test edecek bir sistem koyabilirsiniz. Bayıldım o tiplere. Evet yani hani o mesela o bir test.
Ama ona benzer başka bir sürü testler var. Ve data değiştikçe algoritmalar modeller değiştikçe testler de değişecek. Dolayısıyla ben hep insanın bir yerde olacağını düşünüyorum. Bir testi biz böyle 5000 defa yapıyorsak o zaman diyeceğiz ki ya ben bunu yapmaktan bıktım. Yapay zeka yapsın bu testini test edeceğiz. Ama dünya değiştikçe yapay zekanın yapacağı hataların olacağını hep kabul etmemiz lazım. Yani hata yapacak ama hata yaptığı zaman yapacağımız işler belli olursa. O zaman ders alıp devam edeceğiz. Ama ders alabiliyoruz bu arada. Yani bir de yapay zeka istemi ne şediyse. Ders alabiliyoruz derken yapay zeka istemi ders alabilir. Alabiliyorlar yani feedback yani geri bildirimlerle diyebiliyorlar ki ben şurada çok hata yapmışım. Buraya öğreneyim diyorlar. Ve hatta şunu yapabiliyorlar. Bu benim çok hoşuma gidiyor. Aktif öğrenme denen bir alan var.
Orada yapay zeka istemi diyor ki ben şuralarda çok bilmiyorum ne olduğunu hata yapma ihtimalim çok yüksek. ADS sistem bana öyle örnekler gönder ki benim öğrenmemin daha fazla yardımcı olsun. Buna Tanju benim kurucu ortağım şey diyor. Öğrenci vardır işte önüne gelen her soruyu çözer. Öğrenci vardır bana şu tür sorular sorarsan daha iyi öğrenirim der.
Dolayısıyla aktif öğrenmeyle o Gülşen’in dediği hani o veri fabrikaları dediğimiz şeyleri yüklerini azaltmak mümkün. Yani milyarlarca veri yerine çok daha az sayıda veriyle yapay zeka sisteminin performansını arttırmak mümkün. Onu da böylece yani antiparat… Peki yapay zeka sübjektif mi davranır, objektif mi davranır? Yani şimdi bizim bütün varsız evimiz yapay zekanın objektif öğrencisi. Şimdi bir öğretim üyemiz mesaj atmış.
Mesaj atmış Hacatabin Üniversitesi’nden. Diyor ki AI, yapay zeka kişileri değerliliğinde tanışıklık, tip, giyim, kuşam gibi ön yargı kökenli sübjektif değerliliği azaltabilecek potansiye sahip olabilir mi? Sözü veya mülakat epek. Özellikle mülakat da yapay zeka sayesinde daha objektif olmamız mümkün olabilir. Liyakat konusunda yapay zeka bize çok daha büyük bir imkan sağlayabilir. Mesela onlar bu sene kendi alanlarında Avrupa Öyoloji Certifikasyonu belirliyorlarmış ve Covid nedeniyle daha çok online çalışmak zorunda kalmışlar. Ve artık diyor AI kullanarak denedirme öntemi deneyeceğiz diyor. Yapay zekalar hakikaten süper objektif mi olacaktır yoksa zaman içerisinde her zeki canlı gibi onlar da sübjektifi de geliştirecek midir? Şöyle yine şey yapay zeka sistemlerini ne tür verilerle eğittik birincisi. İkincisi onları nasıl denetledik. Yani şey biliyorsunuz işte o Microsoft’un işte chat botlar birbirleriyle şey yaptılar çok kötü dinle öğrendiler falan filan hikayeleri var. Bunu soracağım biraz o zaman. Hepinizin bildiği. Yine Gürşen senin alanına ama. Yani biz şimdi yapay zekayı biz neyle eğitirsek onunla ona benzer bir şeyler verecek.
Biz yapay ama öğrenme kapasitesi öğrettiğiniz için kendi kendine öğrenecek mi yani bir yandan bazı şeyleri. Şey yani kendi kendine öğrenmek yani ben şimdi bardağıyla sınırladığınız şeyleri içindir mi kendi kendine öğrenecek. Yani ben şöyle yani ben şuradaki mikrofonu öğretmezsem öğrenmeyecek.
Yani hep ben ona şey dünyası gösterdiyse mesela kadınların ya da işte yaşlıların hep aleyhine karar alınan bir sistem ürettiysen o zaman o yapay zeka sistemi o şekilde davranacak. Ama özellikle finans da sigortada özellikle bunlar çok denetlenen alanlar yapay zeka sistemlerinin ayrımlılık yapmaması için regulasyonlar var.
Mesela yani bunların her ülke farklı şekilde farklı yerlerde şu anda hatta Amerika’da her eyalet farklı durumda. Mesela sadece şey demek yetmiyor ben bu yapay zeka sisteminde cinsiyeti hiç hesaba katmıyorum. Katmıyorum. Öksürük yok. Fiyat beyaz ayrımı yok. Yetmiyor neden yetmiyor? Çünkü mesela eğer ben birisinin mesleğinin ne olduğunu ve hangi şeyde hangi posta kodumunda oturduğunu biliyorsam belki oradan o insanın Amerika’da o insanın.
Çıkarabilirim. Hangi ırka ait olduğu ile ilgili bir şey çıkartabilirim. Dolayısıyla sigorta şirketleri şu anda harıl harıl denetçilere hesap vermek zorunda oldukları için mesela diyor ki ben diyor mesleğini kullanamam bu insanın diyor modellerinde. Yani şu anda Amerika’da devlet diyor ki şu şu şu değişkenleri kullanamazsın modellerinde onlarla alakalı değişkenleri de kullanamazsın diyor.
Dolayısıyla biz yapay zekanın nasıl karar verdiğini tabi ki denetleyebiliriz. Bunu denetlemeye de ilgili bence her gün daha da ileriye gidiyoruz. Peki hocam. Hocam şimdi size. Kaç not aldım onları arıyorum. Burada.
Az önce o zaman bahsettiği konuyu soracaktım böyle bir geyik var doğru mu bilmiyorum işte iki tane yapay zeka yapıp konuşan süper bilgisayar kendi aralarında ya bu insanları çoktan dik bize yetmiyor demişler ve kendilerine bir dil gelişmişler diye bir şey var. Bu doğru mu? Ve sonra bu aman Allah’ın paniğe kapalıymış ve biz bunların konuştuğu anlamayacağız sonra kontral çıkabilir diye şalteri indirmişler diye bir rivayet vardır. Böyle bir şey olmuş mu hakikaten yoksa bu bir rivayet mi bilmiyorum.
Ben duymadım. O yüzden hani doğru mu bilmiyorum. Yani kendilerine ait bir dil geliştirmişler iki bilgisayar kendi aralarında konuşmak için insanların bilmediği ve dünyada var olmayan ayrı bir dil geliştirip kendi aralarında konuşmaya başlamışlar. Mümkün mü? Mümkün mü? Yani düşünürseniz aslında hani yapay dillerden örnek vermiştik.
Bizler yıllarca bilgisayarlar bizi anlayabilsin diye anlayabileceği bir dil ürettik yapay dil. Dolayısıyla aslında mümkün mü den ziyade bilgisayarların doğal olan hali o. Yani bir sıfır göndersin birbirine işte o da anlamadığımız bir dil düşünürsünüz. Dolayısıyla hani özüne dönüyor diye de yorumlayabiliriz bunu.
Anlattığınız şeyi olayı ben okumadım veya şey yapmadım o yüzden öyle doğrudur değildir diye yorum yapamayacağım ama işin özü o. Biz bu sistemlerle pek çok farklı kanaldan şu anda iletişime giriyoruz. Yani işte bankadan para çekeceksiniz ATM cihazını tuşluyorsunuz. O bir bilgisayar mı? O bir çeşit bilgisayar.
Ya da işte telefonla vesaire farklı farklı maus kullanıyorduk değil mi? Yani hepimiz o fareyi kullanıyoruz bilgisayar. Şimdi işte şöyle yapıyoruz parmak hareketi doğal dil işlemede aslında veya yapay zekan bu geleceğindeki bütün amaç ne? Hem insan insan iletişimini arttırmak insanları anlamak insan bilgisayar iletişimini yani akıllı cihaz iletişimini de arttırmak ve bunu insanların kullandığı doğal yollardan yapmak.
Yani bizim onları tanımladığımız şekilde çalışıyorlar yıllardır bir sürede öyle gidecek ama acaba normal benim işte sizlere davrandığım gibi bir bilgisayarla iletişim kurabilecek miyim bir gün bütün araştırma onun üstüne dönüyor. Peki diyelim sizin doğrudan uzmanlık alınız olan bir mesele. Şimdi dil dil dil öğrenme bilgisayar makine öğrenmesi dilden öğrenme okuma dinleme.
Victoria Goh romanları 40 bin kelimede yazmış. En iyi Türk yazarın 3500-4000 kelime civarında kullandığını biliyoruz. Nasıl olacak bu iş? Diller arasında muazzam bir farklılık var. Almanca kavram üretmeye çok uygun bir dil. Fransızca çok geniş bir dil.
İngilizce giderek kelime sayısı artan ve her yıl gelişen bir dil. Buna mukabil bazı diller var ki bizimki de ondan arasında giderek kelime sayısı zaten az olan kelime sayısının bazılarını kaybeden bir dil veya diller var ki birkaç dilin birleşiminden oluşuyor.
Dillerin zenginlikleri ve kavram üretme yeteneklerine baktığımız zaman yarın öbür gün bazı dillerin ortam kalkması veya evrensel tek veya 1.5-2 dile doğru gidilmesini de Özal’la rahmetliyiz hatırlamazsa 2.5 gazete kalacak. Acaba biz de mesela 2.5 gibi kalacak diyebilir miyiz bu yapay zekanın gelişimiyle beraber? Yine çok güzel bir soru. Bir kere şu Türkçe ile ilgili az sözcük olayına hem katılıyorum hem de katılmadığım bir noktası da var.
Birincisi 40.000’e 3.500 karşılaştırmasında bunda şu etken de var biz sonradan eklemeli bir diliz. Bol bol yapım eklerimiz var, çekim eklerimiz var ve bu işte ne diyeyim mesela siz bilgilendiremediklerimizdenmişsiniz diyorum tek sözcük yani o sayaşta.
O soru soru soru sözcük aslında oradaki mesele bilgilendirmek. Tamam ama yani ben bunu İngilizce’ye çevirsem karşısında 10-15 tane sözcük sayacağım. Doğru 4-5 sözcük daha sonra da. Yani sayacağım dolayısıyla aynı o sayaş öyle ama bir taraftan da dil sözcüğünün kendisi ben mesela anlatırken lisan öğrenimi de yaptık mesela değil mi? Bir dilimiz var organ olan ve İngilizce’de bunların ikisi farklı sözcük.
Bir taraftan da o dediğiniz şeyler var ve bunlar da zaten özellikle doğal dil işleme teknolojilerine. Eski modünde 40 ayrı kelime var karı tanımlayan bizde bir tane kar var işte yani. Evet ve bunlar doğal dil işleme teknolojilerine çok zorlayan çeviri sistemlerini çok zorlayan gerçekten anlayarak işlem yapmanız gerektiren durumlar yani Türk Dil Kurumu’na giriyorsunuz ocak sözcüğünün 17 tane mi ne anlamı var.
Ve biz bunları anlayabiliyoruz. Bizden daha farklı diller de var mesela Arabçada falan ben çok iyi bilmiyorum ama hani okuduklarımdan bildiğim sesi harf kullanmıyor. KTP diyor, kitap da oluyor, kağıt da oluyor, kütüphanede oluyor bir de onları çıkarmaya çalışıyorlar. Dolayısıyla bir böyle bir nokta var. Diller ölecek mi? Eğer dijitalleşmezse bu teknolojileri ayak uydurmazlarsa ölecekler. Dünyada ölen diller var. Türkçeyi bu havuza gireceğine inanmıyorum. Büyük diller ölmeyecek. Avrupa Birliği’nin çok dililik politikası var biliyorsunuz. Yani bunu hem kültürel olarak hem devamlılık olarak destekliyorlar. Ama bu kadar çok dil eğer biz yani bu teknoloji de çocuklarımız kullanıyor bilgisayar başındalar. Hepsi oturup İngilizce video seyrediyor bazen yani alt yazılar o kadar hızlı çevrilemeyebiliyor her içerikte yok.
Ve çocuklarımız bizden çok yabancı dile hemen küçük yaştan adapte oluyorlar. Eğer dijitalleşmezsek bu evrimi geçirmezsek bu diller özellikle şu andan daha kaynakları az olan diller ve araştırmaları az olan diller maalesef ortadan kalkma riskleri var. Ama iki buçuk dile inmeyiz bence. Öyle bir şey olmaz. Ama yani biz akademisyenler olarak bile yani demin arada da konuşuyorduk.
Ben işte çocuklarımıza da farklı farklı diller öğretiyoruz Türkiye’de. İngilizcede öğrendiğim dil, ortaokul öğrendiğim yabancı dili hiç kullanmıyorum. Hepimiz yani İngilizce de değil yani İngilizlerin konuştuğu İngilizce de konuşulmuyor akademisyenler arasında ama Avrupa Birliği’nde bir gidiyorsunuz. Herkes ortak bir dil konuşmak zorunda anlaşmak zorundasınız. O yönden İngilizce tabii halen daha… Avrupa Birliği’yle ilerisi olmayan İngilizceye Avrupa’nın dili.
Evet maalesef öyle. O neden işte teknoloji. Teknoloji lider olursanız bir zamanlar Fransızcaymış doğru mu? Evet. Linguafranca dedikleri. Şimdi İngilizce. O varmış. Neden demek ki Fransızlar o devrimi gerçekleştiremedi? İngilizce konuşan ülkeler yaptı. Tabii teknoloji gelişiminde, bilim gelişiminde İngilizler var ne kadar öne geçince.
Şu anda da bir kere bu teknolojilerde şu var programın başına da söylemiştim. Çok aktif bir alan olduğu için hala Amerikalı araştırmacılar ya da Çinliler İngilizce üzerine üretiyorlar, uğraşıyorlar. Kalkıp da şu anda her dile bu eforu sarf etmeye vakitleri yok. Ben doğal dil işleme ile üzerinde çalışma kararını 20 sene önce almıştım.
Küçük bir anekdot bu kararı nasıl aldığıma dair böyle yüksek tizans öğrencisiyiz. Bir bankada bize bir iş verdiler. Faks mesajlarının üstünde böyle çizikler var. Bir filtre yazın dediler. Biz hemen oturduk. Okulda aldığımız bilgisayarla görü dersine göre filtreyi kaldırdık. Mesajdan temizliği veriyor. Sonra müdür geldi şey dedi bize bununla ilgili bir yazılım bulabilir misiniz?
Ben üzüldüm orada. Çünkü hani yapmışız niye yazılım ama firmalar neye bakıyor. Yani yurtdışından alalım. Karşıda bize destek verecek bir firma olalım. Varsa yerli tabi ama yerli de olmuyordu pek o yazılımlarda o yıllarda. Ben o yıllarda şey görmüştüm yani doğal dil işlemede bunu diyemeyecek kimse. O öngörümde çok isabetli çıktı.
20 yıl önce başlamadı Türkiye’de doğal dil işleme ilgili ama 10 yıldır endüstrimiz büyük ihtiyaçlar dahilinde bizlerden de destek alarak bu projeleri gerçekleştiriyor. Biz İTÜ’de kendi ürettiğimiz Türkçe ile ilgili yazılımları yurtdışı firmalara yardımcı olarak veriyoruz. Lisanstamalar gerçekleştirdik. Yani tersine şeyler yaparak yönlendirmeler yaparak doğal dil işleme konusundaki çalışmalarımızı yürütüyoruz.
Düşünseniz hep konuşma şeyler dönüyor dolaşıyor aslında bir anda da yasal bir tabana oturması lazım bunun. Bununla ilgili bir ortak yapay zeka legalizasyonu diyeceğim. Yapay zekanın uyması gereken yasal kurallar belirlendim.
Yani ben mesela oturup bir yapay zeka yapıp canımın içinde gibi bunu kullanabilir miyim yoksa birtakım sığınamalar şimdiden getiriliyor mu sağından sonundan yani o tamam bir evil yapay zeka şeytani bir yapay zeka olmayacak veya tanrısal bir yapay zeka belki olmayacak ama yine de küçük küçük pislikler ortaya çıkabilir. İyi niyetli insanların yazdığını varsayıyoruz yapay zeka ama kötü niyetli biridir de kötü niyetli yapay zekalar üretebilirler. Buna karşı yasal önlemler var mı yeterli olabilir mi yoksa bunu da aşar mı bu işleri. Şimdi hukuk uzmanlık yani bu konudaki hukuk alanında uzmanlığım olmaması ile birlikte pek çok etik tartışılan ve bu konuların tartışılığı toplantıdan aldığım izlenimlerle konuşmak istiyorum.
Bir kere ülke bazı değişiyor şu anda yani bazı ülkeler bu verinin kullanılması konusunda daha esnekken bazıları çok katı olabiliyor dediğiniz gibi genel şeyler olmadığı için genel kurallar olmadığı için sektör bazı aslında şu anda Türkiye’de çok sert uygulanan şeyler var.
Veri gizliliği politikaları var öyle ki veriye sahip olan firma kendi arge departmanında veriyi elde edemiyor hale gelebiliyor. Çok sert olursanız bu sefer de üzerinde araştırma yapamıyorsunuz bir şey üretemiyorsunuz. Esnek yaparsanız da net olmalı ne tür ortamlarda kullanacağınız belli olmalı yani işte onun arge departmanı oradaki mühendisler görebilir ama veri dışarı çıkamaz oradan gibi kurallar geliyor.
Yakında yani Türkiye’de de yapay zeka ve veri politika mızı ait çalışmalar yapıldı onların lansmanları yapıldı. Ben hızlıca daha da detaylı bu konularda hukuksal olarak dokümanların çıkacağını düşünüyorum.
Ama hani veriyi hiç kullanmayalım çok kötü bir durum. Kurallarda mesela İngiltere’nin çok şey olduğunu biliyorum bizden daha iyi durumdaydı yani özellikle veri işleme bu büyük veri işleme için ayrı bir başlıkları ve detaylı mevzuatları olduğunu biliyorum.
Peki hocam şimdi bu verili işleme meselesi bir an etik ve güvenlik sorunları yarattığı gibi bir yandan da insanı sorunları yaratıyor. Bir gün bana şöyle bir şey oldu bir örnek vereceğim. Bir izleyici okuyucu mail atmış bana diyor ki Fatih Bey diyor. Ne zaman sayfanızı açsam diyor karşıma işte erotik bilmem ne reklamları çıkıyor işte koca haber Türkiye’ye yakışıyor mu bu reklamlar falan filan Allah Allah dedim şaşırdım dedim. Bizim reklam departmanlar aradık. Arkadaşlar siz böyle bir reklam mı alıyorsunuz buraya? Yok dedi Fatih Bey biz böyle bir reklam almıyoruz. Bizim ilgi işlemem. Arkadaşlar böyle bir şey var. Diyor ki Fatih Bey o kullanıcıdan kaynak atan bir şey. Kullanıcı eğer sürekli o siteleri geziyorsa ona o reklamlar giydirir. Bizim yapacağımız bir şey yok.
Mümkün aslında sizin o sayfaya koyuyorsunuz ya özellikle bu projeleri yapıldı mesela Türkiye’de benim hakemliğini yaptığım bir proje vardı izleyiciliğini yaptım. O reklamları siz filtreleyebiliyorsunuz.
Bu kadar radikal olmasın şey de olabilir yani siz ne bileyim bu gazetelerde şey haberleri var kötü savaş haberleri var yanına cıstak cıstak diskonuzun reklamını koymamalısınız. Dolayısıyla hangi kitleye çıkar hangisine asla bu tür reklamları çıkarmam diye aslında sizin yani orada biraz sizin sorun siz yapacaksınız.
Diyeceksiniz ki asla benim sayfamda tık tık tık şuralardan reklam veremezsiniz. Ben söyleyeceğim bunu. Ben nasıl söyleyeceğim yazıyorum. Yoldurum kaçta yazıyor benim haberim bugün olduğunda. Şöyle tabi işte burada da şeyler devreye giriyor. Hangi sayfada görüntülendi bu? Yani siz başka bir sayfanın içine gömüldüyseniz sizin yapabileceğiniz bir şey yok. Ama siz ana ekranınıza reklam alabiliyorsunuz.
Bunları kullanmak insan hakkında aykırı değil mi yani bir yandan Google’ın bu veliyi değerlendirip buna göre Google’ı. Ama onun bilgisayarına yerleşmiş bizim kurabiye diye mi çevireyim. Cookie’ın yazılımlar var.
O yazılımlar şey onun şeylerini takip ediyor ve içerik önermeler aslında öneri sistemleri dediğimiz yapay zeka sistemleri de tam da bunlarla besleniyor. Yani ne yapıyor ben mesela tam bir ayakkabı bakarken daldım başka yerlere gittim çalışmaya başladım. Bir daha girdiğinde bana ayakkabı gösteriyor bak diyor sen bunu unuttun sepetinde kaldın. Bu da bir sektör. Yani öyle bir şey istemiyorsanız o bilgisayardan asla öyle sitelere girmeyeceksiniz. Kullanıcılar için. Peki kullanıcı bunu engelleyemez mi? Ben nereye girersem gireyim bana. Rededebiliyor. Çünkü her sayfanın altına çıkıyor biliyorsunuz bunu kabul et. Yani kullanıcılar bazı sayfalar da onları kabul etmezseniz içeriği gösteriyor. Bunu yapay zekale bir alakası yok yani. Yapay zekayla bir alakası yok. Bu tam içerik takibi ve yapay zekanı zaten bunu takip etmesini bekliyoruz öneriler için. Tabii yapay zeka bunu daha beter diye olabilir yani bugün yani.
Ben aslında bir hemen şey söyleyeceğim ben. Bence orada bir takım hani bu Asimum’un işte kuralları falan gibi bir şey var ya. Ben şimdiye kadar. Robot kuralları Asimum. Şimdiye kadar gördüğüm birkaç tane prensip var. Eğer tabii yani görmediğim ve düşenediğim bir sürü prensip de vardır ama benim gördüğüm birkaç prensip var. Bunlardan bir tanesi yapay zekalı bu Harvard Business Review’de de yeni yayınlanan bir tane yazıda. Yapay zekanın kullanılabiliyor olması için sürekli öğreniyor olması lazım. Kendini anlatıyor açıklıyor olması lazım. İnsandan öğrenebiliyor olması lazım. Bu üç tane özelliği söylüyorlar. Bu arada biz bir Türkiye’deki bir şirket olarak bunları zaten 2017’den beri yapıyoruz. O yüzden öyle dedim ya. 2021’de onlar buldu biz 2017’den beri zaten yapıyorduk. Çünkü müşteriler istediği için mecburen yaptık.
Ama bunlarla bitmiyor. Yapay zekayı kullanan insanların, yapay zekayı denetleyen insanların kimler olduğunu da belli olmanız lazım. Yani tut da mesela ben belli bir demografik yapıdaki insanların kullanacağı bir yapay zeka ürettiysem, onu denetleyen insanların o demografik yapıdan olması lazım.
Çünkü şey oluyor yani onu denetleyen insanlar kendi açılarından bakıyorlar. Hani kötü bir niyetten olduğundan değil. Anlamıyorlar karşıdaki insanların ne yaşayacaklarını. Ve bu şey çok önemli. Çok fazla sayıda insanın geri bildirim verebiliyor olması çok önemli.
Yani sadece bir insan iki insan değil, onu kullanan her insan geri bildirim verebiliyor olmalı yapay zekaya ve bu geri bildirim bir şekilde yapay zekaya geri dönebilmeli. Bunun için de hani çok yüksek işte mertebede bir insan olmanıza gerek olmamalı. Yani hani halktan birisiyseniz de bunu kullanan bir insansanız da diyebilmelisiniz ki işte bu yapay zeka beni şu şekilde etkiliyor.
Ve bu beni kötü negatif etkiliyor ve ben bunu istemiyorum diyebilmeniz lazım. Yani o adamın ya da kadının hani reklam çıkan insanın ben bunu bu şekilde istemiyorum demesinin yolu kolay olmalı. Yani şu anda biz bile şey diyemişler kukilerini temizledicez bir şey diyicez ama hala garanti diyemiyoruz herhalde çalış etkilenmeyeceği ya da istemediği şekilde hareket etmeyeceğini.
Son olarak da datayı paylaşmak yerine modeli paylaşmak bence çok önemli. Yani yapay zeka modellerini paylaşıp o modellerin kime gittiğini kontrol edebiliyor halde olmakta ayrıca bence başka bir şey yani. Bir gönül hanım mesela bu yapay zeka bu pandemi döneminde bir işe yaradı mı? Kullanıldı mı bu pandemide mücadelede? Evet. Bir kuş duymadım için söyle. Kesinlikle.
Şöyle biz bir model yaptık. Bir kuruluşla bir kişinin kovidoğlu olup olmadığını tespit edecek modeller yaptık fakat yapay zeka modellerini yapmakla iş bitmiyor. O modelleri nasıl olağan sitemin içerisine koyacaksınız çok önemli. Hocam hiçbir şey anlamadım.
Peki birisi hastaneye geldi kan tahallileri var elinizde bilgisayar tomografisi çekilmiş bu adam bir de kadın covid mi değil mi? Zaten bakıncı görüyor doktoru da. Ama çok fazla sayıda insan geldiği zaman belki siz çok tecrübeli doktorsunuz ben değilim ben anlamıyorum ama siz anlıyorsunuz. Teşhisde faydalı. Teşhisde faydası oldu bir de başka bir bakan.
Aşıda faydası oldu mu? Yani bir gün mesela bu yapay zeka da aşı üretiminde etkin olabiliyor. Eminim kullanılıyor ben aşı konusunda çalışmıyorum ama başka bir kullanım alanı Amerika’daki bir beraber çalıştığımız bir hastanede bir hastane zincirinde daha doğrusu. Kliniklere gelecek olan covidli hasta sayısını başvuru sayısını daha önceden tahmin ediyorlar ve ona göre kliniklerin nasıl işte kapasitelerini ayarlayacaklarına karar veriyorlar. Bu anlaşabildi mi? Evet bu da anlaşıldı.
Tabi Türkiye’deki de şey yaptılar asistan robot hastaları biliyorsunuz refakat olayı biraz zorundaydı öyle bir haber izlemiştim. Bize de humanoid robotlarda çalışan hocalarımız var. İnsansı robotlar siz de getirmiştiniz galiba bir kere stüdyoya. İnsanlar refakatçi kalmak istemediler. Hani yanına gidip ilacını veren veya işte birazcık sohbet edip biraz eğlenme ne kadar faydalı olmuştur bilmiyorum tabi ama böyle bir deneme de yapıldı diye şey yapmıştım. Ama şey oldu hani sonuç olarak covid sırasında tabi ki kullanıldı ve bence kullanmaya devam edecek. Bu arada hani yapay zeka diyoruz ama ben yani şimdi doktorların yeri hakikaten hiçbir kere doldurulamaz. Yani ben burada. Hocam vallahi ben en hızlı biçimde yapay zeka ve bu big data işleme sayesinde en hızlı şekilde hukukçuların yerini dolduracağını zannediyorum.
Çünkü siz de biliyorsunuzdur. IBM’in robotu şu anda Amerika’daki en etkili dava direkçelerini yazan ve hukuki mütelalara hazırlayan çay ayarına geldi. Şehirlerden yüzde 70 daha verimli bizzat hukukçulardan. Keza sağlık konusunda özel gelişim dediğiniz gibi teşhis ve tedavilerin konusunda çok ciddi aşama kaydılar.
Şimdi bir süredir yürüyen projeler var bu cep telefonu sayesinde sağlık verilerinin alınması ve bunların bir yerde depon olarak anı anına her vatandaşın takibiyle ilgili hem sigorta sistemlerini hem sağlık sistemlerini bir arada çalıştıracak uygulamalar var. Ben özellikle tıp ve hukuk alanında çok hızlı bir değişim olacağını düşünüyorum bu yapay zeka sayesinde. Yani hukukta iki yıl kadar bende bir hukuk projesinde bu konularda danışmanlık yaptım büyük bir tedavi projesine.
Sadece hukukta demeyelim buna uzun dokümanlardan bilgi çıkarımı diyelim. Çünkü birçok sektörü etkileyebiliyor. O yüz binlerce yargıta kararını bir saniye içerisinde… Soru cevap sistemleri yani doğal işlemin en yine can alıcı şeylerinden biri. Şu anda araba motorları bile farkındaysanız bir nevi soru cevap yapmaya başladı.
Şimdi işte Wikipedia’dan çekebiliyor, Wikipedia yoksa başka bulduğu kanallardan ama siz Fatih Altaylı kimdir dediğiniz zaman sadece size birkaç sayfa linki getirmiyor. Orada o bir Wikipedia’dan alıp bir şey yapıştırıyor. Şimdi bunu uzun dokümanlardan yapmaya çalışıyoruz. Yine aktif bir projemizde, yine endüstri işbirlikli bir projemizde soru cevap sistemlerinde işte bütün mesela sirkülerler vesaire o firma içerisindeki yazılı dokümanlardan soru cevaplayıp ilgili bölümleri getirmek.
Hani Zehra hocamın dediği açıklanılabilir yapay zeka, doğal işlemin doğal çıktısı olmak zorunda. Çünkü soruyu sorduğunuz zaman gelen cevap zaten okuyorsunuz ve alakasızsa açıklayamamış oluyorsunuz. Neden bu cevabı döndüğünüzü. Ama ben orada hukukçuların, yani hukukçuların yerini almak değil… Önce alacak.
Çok iyi hukukçuların eline böyle bir alet vereceğiz ki şu davamıydı, bu davamıydı, buna benzer miydi diye araştırmakla uğraşmayacaklar. Ben o kanatini hocam. Daha iyi etki yapacaklar. Hukukçuları tamamen deli şekil yapmak için. Hiç katılmıyorum. Ben öyle sözleşmeler biliyorum ki, sözleşmeye bakıp bir bilgisayar mühendisi olarak ya bu adamlar algoritma yazıyor dediğimi hatırlıyorum. Yani çünkü şu taraf var, bu taraf var. Algoritma ise hukukçuya gerek kalmadı. Hayır işte, hukukçu algoritmayı yapıyor. Yani o 30 yıldır uğraşmış ve onun algoritmasını o biliyor. İki tarafı da haksızlık yapmayan düzgün bir sözleşmeyi ben şiir gibi okuyorum. Ben hakikaten çok güzeldi. Buyur, gene. Biri olmaz dedi, biri olur dedi. Birini seviyede genç bir hukukçunun yerini alabilir belki. Nedir? Mesela biz bir sözleşme taslağı hazırladık. Bunun içinde bariz eksik kalan yerler var.
Siz ne yapıyorsunuz? Bunu alıp bir hukukçuya göndersiniz. Size diyor ki burada fesih durumda ne olacağı yazmıyor diyor. Halbuki bir bilgisayar sistemi direkt… Onu oraya koyar. Biri fesih yok, bak sana örnek bir tane der. Genç bir hukukçunun hata yapmasını engeller. Ve daha hızlı, daha hızlı öğrenmesine de… Ben tamamen ortadan kalacağımı düşünüyorum. Mesela şöyle düşünün, sizin ne yola çıkıyor? Mesela ben bir yazı yazdım. Benim yazımı Habertürk Hukuk Servisi’ne diyorum ki bir okuyun arkadaşlar da yarın öbür gün başı belaya girmesin. Ben bunu tık basacağım düğmeye. Bizim yapay zeka istemeye çok. O diyecek ki bana şu kelimeden dolayı şu kelimeyi kullanalım bilmem kim. Şu tahiyete, şu mahkemede yargılandı. İsterseniz o kelimeyi başka kelimeye değiştirin. Aynı kelime. Ne hukukçu lazım, ne bir şey lazım. Evet ama işte…
Ve bana ondan dava açılırsa da o bilgisayar bana diyecek ki ya da o yapay zeka, dava direkçinize şunları şunları yazarsınız, belat edersiniz. Çünkü ben şunları en sinirlenerek bunu görerek size bu kelimeyi kullanıyorum demiştim. Tabii Avrupa Enselakı Mahkemesi işte bilmem İstanbul 3. Bilmeni Mahkemesi falan filan yargıda. Zart bitti. Çok iyi hukukçu diyecek ki Fatih diyecek böyle yazma ama şöyle yazarsan hala… Onun makine diyecek. Hala çok iyi işler yaparsın.
O makine çok rahatlayacak. Ve hatta işte… Çünkü mesela hukukçu belki benimle siyasal olarak aynı fikirde düşündüğü için ve etik olarak o yazıyı sansürleme koşuna gitmeyeceği için bana bir şey yok abi diyebilir veya bir şey yok Fatih Bey diyebilir ama makine tak diye doğruyu söyler. Diye düşünüyorum bilmiyorum. Orada işte komiteler olması lazım yani bir tane değil birden fazla…
Komiteye geldi bir yazı bitmez yazı altı ay çıkmaz. Yılda bir yazı çıkardı ancak komiteye oldu bu. Peki programı bitireceğim. Hocam sizi… Hanımlar baskın çıktılar. Hiç konuşamadınız. Siz benim bölüme gelin o zaman. Yapay zeka, verim mühendisliği bölümünü kurduk biliyorsunuz. Ne oldu? Teavar hocam. Full boy anlı.
Bu deepfake tabi çok fazla ilgi çeken bir şey. En çok sualde oradan geliyor. Diğerleri daha uzmanlık konu. Onunla ilgili bir sualde geliyor ama deepfake konusu herkesin ilgisi çeken bir şey. Bir, deepfake de çoğul videolar üretmek mümkün mesela. Benim görüntüm, başkalarının görüntüsü falan filan alıp baya bir film yapabilir mi? Yapılabilir mi? Veya sanal görüntülerden de yola çıkılacak. Ciddi bir film yapılabilir mi aynı şekilde?
İki, bunu anlayan algoritmalar nasıl anlıyorlar? Neye bakıyorlar? Çünkü sonuç olarak hakikaten insanların bir de bir vücut dili var. Yani benim vücudumu kullanmak için var. Konuşurken elimi oynatmam, çelemi oynatmam, kaşımı kaldırmam gibi. Bütün bunlar da deepfaken içerisinde olabiliyor mu yoksa zaten deepfake bunlardan mı anlaşılıyor?
Deepfake görüntüde kalan küçük şeylerden genelde tespit ediliyor. Daha önce de bahsettiğim bu rakip mimarileri yine hani bunu tespit eden aynı mimari. Gerçek video, sahte video buna göre bir eğitim sürecinden geçiyorlar. İlk soru neydi? Sıhhatler ilerleyince yorgunluk bastırmaya. O zaman bırakalım programı.
Şunu sordum ben. Bir video üretmek mümkün müdür? Yani sadece bu kadar basit değil de böyle içinde üç bin… Mesela şu programı deepfake olarak yapabilir miyiz? Herkesin yerine sahtelerini koyup aynı şekilde çalıştırmak mümkün müdür? Muadilini yapmak mümkün ama o kadar eğlenceli olur mu? Yani o insan dokunuşu olur mu? Bizler de… Ama yapılabilir yani. Yapılabilir.
Yani ilerle bir kişi olması gerekmiyor. Bir toplantıyı da sahte bir şekilde öğretebiliriz deepfake olarak. Evet evet onları öğretebiliriz. Şeyi dört numaralı sınayeti bir açmanız mümkün olursa… Yani görsel olarak hani burada kukla gibi hareket eden şey yapan bir şeyler konuşan belki hani senaryolarını şey yapıp başka yerlerden özetleyip olan sistemler olabilir ama işte o insan dokunuşu içindek eksik olur.
Dört male baktığımız zaman burada en soldaki görselde bizim sisteme verdiğimiz veri var. İşte burada dağ olsun burada göl olsun diyoruz. Sistem de bize ortadaki veya sağdaki gibi birçok seçenek soruyor. Manzara soruyor. Evet manzara şey veriyor bize. Hemen bir şey söyleyeyim. Refik Anadolu biliyor musun?
Refik Anadolu yapan Zekaila sanatı çok güzel birleştirip hakikaten hani seyretmeye doyamadığımız şeyler ortaya çıkartabiliyor. Bunu yapan çok insan olarak. Refik Anadolu yaptığı da çok güzel de bunu yapan çok insan olarak da New York’ta Zara’nın, bilseydim şimdi baba bilirsem arkadaşlığa alayım bir mağazanın vitrinini yapmışlar. Baktığımda şimdi ben bir şey diyeyim. Refik Anadolu mu yaptı dedim. Başka da yapmıştır. Değilmiş ama.
Bir şey söyleyeceğim. San Fransızca’da Walt Disney Müzesi var. Orayı gezerken şeyi fark ettim. Walt Disney Hollywood’a gidiyor diyor ki ya aslında bu karikatürlerle ilgili bir sürü şey zaten yapılmış diyor. Ben daha ne yiyeyim ne yapacağım ki burada diyor. Ondan sonra onun üzerine karikatürlerin içerisinde insan görüntüsü ekliyor.
Ondan sonra arkasından duyguları ekliyor. Arkasından çok uzun metraj bir film yapıyor. Ve bunların hepsini bıkmadan usanmadan çalışarak yapıyor. Hani orada şeyi görüyorsunuz hani o insanın işte yeni şeyler denemesi insanın bıkmaması usanmaması diyeceksiniz yapay zekâda bıkmaz usanmaz. Yapay zekâ hiç bu konusunda olmaz. Ama o yaratıcılık dediğimiz hani yaratıcılık dediğimiz hani o insan.
Geçen sefer yapay zekâ yaratıcılık da edineceğini söylemiştiniz. Yaratıcılık dediğimiz şeyi tanımlamak çok zor. Yani yaratıcılığı tanımlamak ben çok zor. Yani özellikle şimdi ailemizde birisi sanatçı olmaya karar verdi. Bu kadar müvencin arasında bıktım artık sizden dedi. Az önce gördük yani neredeyse tanrısal bir yaratıcılıkla yüzleri çizmişler. Yani insan çizebilen de her şey insan üretebilen her şey üretebilir görsel olarak.
İşte görsel sanatlarda veya müzik yapan yapay zekâlar var ciddi mesleği yapıyorlar. Yapıyorlar ama yine şey söylüyorum yani sanata girmek bence şey sanata girmek biraz zor. Çünkü sanatı şey sanattaki o. Son konuşmamızda siz kitap yazabilecekler, roman yazabilecekleriniz sanat seyretim yazabilecekleriniz söylemiştiniz. Sizin çocukluğunuzu söylemiştiniz. Hayır yazabilir ama yazdıkları şeyi acaba biz o Viktor Hüku’nun yazdığı kadar acaba evlenek okuyacak mıyız sorusunu bilmiyorum.
Şimdi orada mesela her insan yazabilir ama hepsi Viktor Hüku olmaz yani. Mesela binlerce yapay zeka belki binlerce kitap yazacak da bu da bir tanesi ulan ne yazmış be herif diyeceğiz. Doğru söylüyorsunuz evet. Peki orada şey yazılır ama yazılan şey hepsi olacak diye bir şey yok. İşe yaramak var tamam mı? Ama mesela atıyorum bir yapay zekâya diyeceğiz ki kardeş dünyadaki bütün işte senede çıkan 50 bin romanın 50 bini de oku oku oku oku.
Ve sonunda o kendine bir hayal dünyası geçirip belki tamamından daha iyi bir şey de yazabilir bilmiyoruz ki onu. Olabilir mi? Olabilir. Olasılık her zaman var. İnsan yazıyorsa o da yazabilir çünkü sonuçta yazmak bir tecrübe ve bir okuma işi yani. Hiç kitap okumuş bir insan iyi bir kitap yazamaz büyük ihtimalle değil mi? Çok kitap okumuş bir yapay zeka iyi bir kitap yazmaya daha iyi bir aday olabilir yani. Dik kullanımı, kelime kullanımı, anlam öğretimi. Sanatçıla ilgili ben şeyi bile biliyorum yani bazı sanatçıların yani ben bunlardan etkilenmek istemiyorum. Çünkü ben kendi çığrımı açmak istiyorum. O yüzden hani çok farklı bir şey yapacağım deyip başka kişileri görmeye asla. Onlara da geldi bir şey olmuyor. Kitaplara ilgili değil ama yani neyse. Sonuç olarak şey yazılarımı yazın. Öyle bir sanatçı olamayacağım yani. Benim bildiğim bütün büyük sanatçılar kendi sanatlarındaki bütün literatüre yani görsel veya başka alanlarda her şeye hakim olmadan iyi bir sanatçı olamıyorsunuz öyle.
Ben hiçbir şey etkilemeden kendi işine açacağım. Bir halt yapamıyorsun gene olarak. Bilim insanlarından çok da fark yok. İlham biridir çalışmak ve öğrenmek ki 99’un geri kalan. Çalışmadan olmuyor tabii ki. Ama sanat konusunda herhalde bir şey bir şeye benziyor olduğu anda sanatsal değeri sanki değişiyor. Bir de şu vardır hocam. Kötü artist kopya eder, iyi artist çalar diye de bir şey vardır. Ne vardır bir anda? Bilmiyorum. Sanat hiç bilmediğim yer.
Sanat sanat. Bilmeye giriyor. Evet Ejder yapay zekâya konuştuk. Tabii konuşabildiğimiz benim zekâma yettiği kadarını sorabildim. Anlayabildiğim kadarını öğrenebildim. Umarım siz daha fazla faydalanmışsınızdır. Önceki zamanlarda daha bu yapay zekâ meselesinden çoklukla bahsederiz. Hocam çok teşekkür ederim hepinize. Ağzınıza sağlık. Bana ve izleyenlerin yine bir şeyler öğrettiğiniz için teşekkür ediyorum.
Altyazı M.K.