Yapay zeka insanın yerini alır mı? Prof. Dr. Cem Say yanıtladı
videosundan fısıltılanmıştır. Videoya ulaşmak için Linki kullanabilirsiniz https://www.youtube.com/watch?v=lM9hFYZ1muQ.
Peki Cem hocam, şimdi self-supervised denilen bir sistem var. Yani o eskiden… deep learning’i güçleştiren, deep learning’i zaman gerektirenden… farklı bir yere eriliyor. Ne farkları var arasak, ne demek bu? Demin de azıcık bahsettik. İlk, hani derste yapay öğrenme, bir sinir anının eğitilmesi nasıl olur diye… anlattığımızda verdiğimiz en basit örnek. Önce insanlar, işte kedi-köpek miharrımı yapılacak?
Bin tane resmi, bir sabırlı bir grup insan, bu kedi, bu köpek falan diye etiketleyip… bak bu resme, bu cevabı vermen lazım diye. Yani orada bir öğretmen gibi bir görev yapıyor insan. Biraz da deliye, postekes aydır gibi bir şey yani. Bir de insanların aksine bir çocuğa mesela iki tane kedi-köpek gösterirseniz öğrenebilir. Bu bilgisayarlara bir milyon tane göstermek gerekiyor. Bu etiketlemek çok korklu olacak.
Sıkıntılardan biri o. Yani öğreniyor diye seviniyoruz yapay zekâcıları olarak. Yalnız onların bu bilgisayara bir şeyleri öğretmek için kullandığımız bu algoritma… sıkıntılı yani. Enerji açısından sıkıntılı. Çok büyük bilgisayarların çok uzun süre elektrik yakması gerekiyor. Bizim kafamızdaki algoritma değil bu. Bizim beyin hâlâ ondan çok çok daha iyi, çok az örnekle çalışıyor. Hatta şeylerde bu, bu gan makalelerinde falan, biz bunun için şu kadar elektrik yaktık falan diye de…
kısım olmaya başladık. Doğaya bu kadar karbon saldık falan. Ona da baktım gelmeden. Bizim beynimiz 10 watt, 15 watt yakıyormuş. Şu anda GPU’lar 500 watt’a falan ulaştı ki bir GPU beynin 10 binde biri bile değil yani güç olarak. Dolayısıyla gerçekten… O iş için mesela daha 40 fırın bizim bilim dünyası olarak ekmek yememiz lazım. İşte yine bu… Super computerlar 28 megawatt yakıyor. Evet. 28 megawatt.
Evet. Evet. Puget bu super computer var mesela. 28 megawatt yakıyor. Bir rüzgar santrali, bir megawatt falan eski modeller, yeniler 5 kadar. Yani 5 rüzgar santrali, 6 rüzgar santrali, 6 tane en büyük cinsinden rüzgar santrali bir bilgisayar çalıştırıyor. Evet. Bilgisayar teknolojisinin şu anda öyle sıkıntıları var. Yani yapay zeka sayılmaz ama mesela bu bitcoin denen Mered… O tam rezilli. Danimarka’dan daha fazla elektrik yapıyor. Öyle bir şey var.
O konuda birçok gelişmeye… ihtiyaç var. Yani orada daha hani… tam insan gibi zeka için daha bir böyle arada 100 Nobel ödülü falan daha lazım. Şey var işte bu… insan nöronlarına benzeyen ama… Üstelik insan nöronundan da daha hızlı çalışan bir nöron sinaps cinsi icali… MIT’de böyle başlamaya bunu geçiyor. 15 yıl önce galiba. Tabii Türk yazarı Türk. Evet, evet. Murat Önek.
O konuda sadece bilgisayarcıların değil çünkü onların çoğu malzeme bilimcisi. İşte yani şu kimyasalları karıştırırsak böyle bir madde yapabiliyoruz. Ondan elektrik daha hızlı geçiyor falan gibi. Daha orada bir sürü… iş yapmamız lazım. O bahsedilen gözetmensiz öğrenme, kendi kendine… Kendi kendinin hocası olarak öğrenme diyelim ona. İşte o mesela… Demin de bahsettiğimiz bu dil modelleri GPT-3 onun güzel bir örneği. Yani orada ben… bu kelimeden sonra bu kelime gelir diyor muyum ona? Uğraşıyor muyum? Müthiş bir veri var. Onu oraya salıyorum. Mesela ben bile bazen sokakta yürüyüyorum ya da işte bende bir köpek var şu kadarcık. Sokakta birisi görünce onu bu. Aa bu kedi diyor. Yok kardeşim, köpek diyorsun mesela. Bilgisayar da bu kadar yanılır herhalde değil mi? Yani zaten bu öğrenme algoritmamız şu anda şöyle bir şey. Temelde hocalar da biraz değindi.
Önce bir rastgele bir beyin kuruyoruz. Hiçbir şey bilmeyen, her konuda her soruya yanlış cevap veren tabii ki çünkü rastgele kurduk biz onu. Yavaş yavaş kendi kendine. Ondan sonra ona milyonlarca defa bak bu sorunun cevabı ne diye soruyoruz. Yanlış cevap veriyoruz. Pat diye kafasına vuruyoruz. Birazcık onu değiştiriyoruz içindeki sayıları. Bunu milyonlarca defa yapınca tabii dayak ya iyi. Bu gösterdiğimiz örneklerdeki öğrentiyi anlıyor. Bu algoritma, harika bir algoritma aslında.
Matematikçi olarak çok… İlk gördüğümde ben aşık oldum algoritma ya. Bu bizim uyguladığımız algoritma değil. Bizim beyimdeki değil. Peki bir çocuk mesela niye iki defa gösterdiğimizde öğrenebiliyor? Çünkü o sırada beyni boş değil ki çocuğun. Çocuk doğduğundan beri dünyayı gözlemlemiş, kedileri, köpekleri bol bol seyretmiş. Büyük ihtimalle kendi kafasında birtakım kavramları zaten geliştirmiş. Çocuğun bile konuşması, yani akıllıysa 6 ay… Daha az akıllıysa bir sene… Evet, evet. Daha daha az akıllıysa bir sene sürüyor yani. Yani çocuğun beyni o sırada dolu aslında. Onun için sizin gösterdiğiniz iki örnekleri öğretebiliyor. Self-supervised learning’in de amacı aslında bu. Kafası dolu bir çocuk ortaya çıkarmak ki. Bir milyon tane örnek göstermeyelim. İki tane örnek gösterdiğimizde hemen anlasın ne dediğimizi. Çünkü bu şeye geçersek, MIT’nin insan beyninin 10 bin kat galiba hızlı çalışan… Daha fazla olması lazım. Ben öyle okudum, ben gazete okudum. Ben medyanın yalancısıyım. Nasıl daha fazla, ne yapıyor bu, nasıl çalışıyor? Şimdi bizim beynimizde… Malum sinir hücresi denen küçücük hücreler var, bunlardan çok var. Milyarlarca. Bunlar birbirlerine bağlı ve de işte Allah’ın işi… Böyle küçük işlemcileri birbirine… Çok fazla bağla bağlarsanız ortaya biz çıkıyoruz. Zeka burada… İnsanda bir fark yok. Bir de insan o nöron sayısını… Kafayı kullandıkça artırıyor. Öyle mi? Yeni bağlantılar oluşturuyor daha doğrusu. Bağlantılar artabilir. Nöron değil de aralarındaki bağlantı sayısı şey yapıyor. Ama bu bizim nöronlarımız, evrim süreci sonucu oluşmuş. Aslında yavaş işlemciler. Yani bir nöronun bir tık atması… Bayağı bir hani saniyenin onda biri mi ne yani o mertebede bir şey. Bu işte biri Ottülü, biri İzmirli olan iki Türk yazarında olduğu bu MIT’deki son çalışmada… Bunun hakikaten çok daha böyle nanosaniye mertebesinde müthiş bir şekilde çalışan bir analog nöron. Yapmanın yolunu yani… Şu şu kimyasal maddeleri kullanırsak bunu yapabiliyoruz’u göstermişler. Eğer… Ondan bir sürü yapıp onu işte insan beynindeki gibi birbirine bağlayabilirseniz… müthiş bir şey olacak. Çünkü işte… O kadar elektrik yapması gerekmeyecek filan. Bunun mesela eğitim sahibiyatı daha mı düşük olacak? Evet daha. Yani… Hatta galiba o… Türk yazar şey demiş yani bu hakikaten arabadan rokete geçmek gibi bir şey demiş. Tam sizin dediğiniz… Bunlara neuromorphic chip deniyor galiba aslında IBM vesaire bütün büyük şirketler. Bu deep learning’i nasıl daha az enerji kullanarak daha azayet edebiliriz?
Evet, intelin var.