Yapay zeka verileri nasıl kullanıyor? Doç. Dr. Gülşen Eryiğit yanıtladı
videosundan fısıltılanmıştır. Videoya ulaşmak için Linki kullanabilirsiniz https://www.youtube.com/watch?v=NVPynkAEfV8.
Şimdi yapay zekâda en önemli mesele bir tanesi öğrenmek. Öğrenmenin çeşit yönetimi var. Bir konuşarak öğrenmek, dil vasıtasını öğrenmek, iki 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 ki bir de dil ayrımı var. Yapay zekâ dil ayrımı yapabiliyor. Öğrenirken dil ayrımı yapabiliyor mu? Ya da yapmalı mı? Ya da yapmamalı mı?
Niye soruyorum? Şimdi mesela öyle bir yapay zekâ olur ki, olabilir mi ya da buraya gider mi iş yoksa buraya gitmez mi? Dünyadaki bütün dilleri bilecek mevcut işte. 500 tane dil var, 300 tane 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 sorular. Yer hocam dediği gibi başlarsan ben 3 saati anlatabilirim bunu. Aslında şöyle sunumumuzun şeyi alabiliriz. Birinci sunuyu alabiliriz. Gülşen Hoca’nın birinci sıraytı arkadaşlar. Pardon ikinci sunum. İkinci sıraytı. Şimdi bahsettiğiniz şeyler görerek mi, okuyarak mı, dinleyerek mi? Biz nasıl yapıyoruz şimdi yapay zekâ dediğiniz 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. Hazırda 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 5 tane ayrı. Yazılı olabiliyor sistemlerimizi biz okuyabiliyoruz. Mesela ben bir elimdeki kağıdı 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 bir dil. Dolayısıyla bir yapay zekâ sistemiyle beklediğim şey aslında tüm girdi kanallarını kullanarak insan beyni gibi çıktı üretmesi. Şimdiye kadar ne olduğu düşünürsek şimdiye kadar aslında ayrı kaydık uzmanlar çalıştı. Benim alanım doğal dil işleme biraz açarız birazdan hani isim olarak hemen anlaşılmıyor. Görüntü işlemeciler var ses tanımacılar el yazısı tanımacılar. Buradaki olayını herkes ayrı ayrı küçük parçayı matematiksel modelliyip birleştiriyor ama günümüzde bunlar şu anda bile benim son projelerim çok kiple öğrenme üzerine. Yani hem görüntü hem doğal dili kullanarak öğrenme. Neyi 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 zeka oluşacak.
Ama ne diyoruz halen daha emekleme adımları denmesinin nedeni o. Bu ayrık çalışan araştırmacılar ayrık çalışan insanlar çıktılarını birleştirecek ortak sistemler geliştirecek ve bunların hepsinin bütünü yapay zekanın evrimleşmesini sağlayacak. Birinci sorunuza cevabım bu ikincisi 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 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 araştırmacı da hepimiz ayrı gayrı farklı diller üzerinde çalışıyoruz. Ama dediğiniz birleşim yapılmak zorunda özellikle de bu sistemlerde bizim bilgi dağarcı dediğimiz şeyleri kurmak çok zor.
Neyi kastediyorum bir doktor yetiştirirken biz nasıl yetiştiriyoruz işte üniversitete sokuyoruz bir hastaneye gidiyor dersler alıyor. İnsanların binlerce yıldır birektirdikleri bir bilgiyi biz onlara böyle hap gibi veriyoruz. Yani şunu yapmıyoruz ben çocuğumu alıp ilk günden hastaneye koyayım ameliyathaneye baka baka cerrah olsun değil mi? Hani bu da bir eğitim şimdi sırf veriden öğrenme biraz böyle bir şey aslında koyayım oradaki hademe veya işte hasta bakıcı. Öyleymiş ama şimdi ne yapıyoruz ne olmuş bunlardan bir bilgi format şey bir yapısal hale dönüştürmüşler. Bilgi dağarcı dediğimiz şeyler bunlar tam da dediğiniz hayal bunlar diller arası diyorlar işte interlingua deniyor. Diller arası bir yapı oluşturalım yani bu bilgi tabanlarının dile özel olması gerekmiyor. Ama her dilden bu bilgi tabanlarına eşleştirme olması lazım. Bilgi tabanlarını ayrı ayrı her dile özgü geliştirdiğiniz zaman aslında aynı şey ontolojiler dediğimiz şeyler bunlar aslında bir hukuk ontolojisi. Her dilin ayrı hukuk kontolojisi olmasına gerek yok veya tıp. Aksine bilgisayarlar için güzel olan da bunları böyle kodlarla belirtilmesi işte ne bileyim ginekoloji 03 bir yeri 05. Bunlar ortak bir alanlar hep bunlar konusunda araşmanıcılar çalışıyor standartlaşmalar. Hani kurulan bir sistem her yerde uygulansın. İkinci sorunuza cevap olarak da bunu verebilirim. Bir şey daha meleğim şimdi bu benim otomobillerde çok sinirim bozan bir şeydir. Ve büyük ihtimalle şu anda otonom araçlar araç sistemleri konusunda da böyle bir sıkıntı olacak yakın vadede. O da şu her nasıl ki hiçbir otomobil iç tonalım aynı değilse yani birinin vitesi burada ortada birinin kolunda birinin bilmem neresinde veya işte bunun süreciyi buradan çalışıyor. Gibi aslında marka aideti yaratmak adına oluşturulmuş ama aslında kullanıcı için zorluktan başka hiçbir şey olmuyor. Ben biliyorum hay Allah bunun süreciyi buradayım işte buraya atıyorum. Bu aynı şey otomobilerde de muhakkak olacak. Şimdi herkes ayrı dilleri üzerine çalışıyor ve ayrıca da bu otomobilerin kentlerle de bağlantıda yollarla ve şehirlerle de bağlantıda olması gerektiği için orada da bir dizi sorunu çıkacak ortaya. Onu konuşacağım biraz sonra hocamda ama genel olarak bu yapay zekanın oluşturduğu kendi dili kendi çalışma dili. Dünyada evrensel bir boyut kazanır mı? Yani herkes eş bir paralel bir şey üzerine mi çalışıyor? Bilgisayar dilencisinden başlıyor mu? Konuştuğumuz dilencisinden değil. Yoksa herkes farklı farklı kendine göre bir ortak bir protokol var mı? Yani şöyle her alanda ortak protokoller için araştırmacılar bir araya geliyor. Mesela Avrupa Birliği’nde biz çok fazla aksyonda kost aksyonları var duydunuz mu hiç bilmiyorum. Bu benim hiç bilmediğim bir alan yani. Avrupa Birliği’nin çeşit çeşit proje fonları var. Bir tanesi de kost aksyonları araştırmacı netvörklere araştırmacı ağları bunlar. Bu projelerde benim araştırmama özel para vermiyor Avrupa Birliği. Ama diyor ki benim 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 kayırık bazen birbirimizi bile anlamıyoruz. İnanın bir masanın etrafında oturuyoruz. Herkes diyor ki ben tanıma yapıyorum. Diğeri diyor ki teskit yapıyorum. Diğeri de belirleme yapıyorum diyor. Bunları İngilizce söylüyorsun tabii ama.
Biri bambaşka bir şey yapıyor, öbürü bambaşka bir şey. Bir de bizim alanlar interdisiplinary. Yani dil bilimci 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 yapmış, güzel bir çerçeveye oturttuğumuz yayınlar.
Dolayısıyla bu dediğiniz şeyler otomobiller de dahil olmak üzere her alanda yapılması gereken
ve araştırmacıların da yoğun olarak çalıştığı konular.