Yapay zeka düşünen midir öğrenen midir? Prof. Dr. Deniz Yüret yanıtladı
videosundan fısıltılanmıştır. Videoya ulaşmak için Linki kullanabilirsiniz https://www.youtube.com/watch?v=QPVpptA94IE.
Az önce hocam bir şey söyledi, denizlem, bunu size sormak istiyorum. Öğrenmek ve düşünmek. Bunlar düşünebilir mi? Aradaki farklı düşünmek. Makinaların öğrenmesiyle düşünme arasında bir fark var mı? Biz öğrenen makinaları yaptıkları, düşünenleri, yapamadıkları, düşünenleri yaptıkları… Nedir bu, yapay zeka? Düşünen midir, öğrenen midir? Zekanın pek çok boyutu var, sizin de söylediğiniz gibi. Öğrenmek bunlardan bir tanesi.
Onun dışında mesela duyduğunu anlayabilmek, gördüğünü anlayabilmek, bir hareket planlayabilmek, onu yapabilmek… Bunların hepsi zeka gerektiren şeyler aslında. Dolayısıyla öğrenmeyi, düşünmenin ya da zekanın bir parçası olarak, ama önemli bir parçası olarak görebiliriz. Öğrenip düşünmeyin de var çünkü, insan olarak da baktığınızda. Doğru, doğru. Ama mesela hiç öğrenemeyen, sabit kalan bir sisteme, akıllı demek biraz zor değil mi?
Yani bir edindiği deneyimle kendini geliştirmesi lazım. Son 10 senede bu makine öğrenmesinin çok öne çıkmasının sebeplerinden bir tanesi… Tesla’nın bilim adamlarından Andrei Karpati, buna yazılım 2.0 ismini veriyor. Yani bundan 10 sene öncesine kadar… Tesla’nın evan baskım testasından başlıyor. Evet. Bilgisayarlara bir şey yaptırmak istediğimizde ne yapıyordu? Bir programcı buluyorduk. Bu programcı adım adım yapılacak işi tanımlıyordu. Şimdi ne yapıyoruz? Şimdi mesela Tesla, sürücüsüz araba geliştirmek için programcılara adım adım… İşte burada bir şey görürsen sola dön, orada bir şey görürsen sağa dön gibi kurallar yazdırmıyor. Onun yerine ne yapıyor? Bütün sattığı arabalardan gelen verileri kendi merkezlerindeki yapay sinir ağlarına yüklüyorlar.
Ve o yapar sinir ağları bu örneklere bakarak kendileri öğreniyorlar ne yapması gerektiğini. Yani şu anda konuşma tanıma gibi, görüntü tanıma gibi, aslında bizim elle kurallarını yazmayı bilemediğimiz, programlamayı bilemediğimiz bazı şeyleri bilgisayarlara örnekler göstererek anlatabiliyoruz. Programlayabiliyoruz. Öğrenen algoritmaların önemli olmasının sebeplerinden bir tanesi bu. Yani siz baktınız ki öğretmek çok vakit alacak, kendi kendine öğrenmeleri sağlayacak bir aşamaya geçirdiniz. Evet, hatta öğrenmenin imkansız olduğu durum, yani programlamanın imkansız olduğu birtakım problemler. Ne mesele araba programları imkansız durumları? Ben kendi alanım doğal dil işleme. Diyelim 1950’lerden beri insanlar otomatik tercüme problemiyle uğraşıyorlar. Bu problem, işte mesela Rusça’yı İngilizce’ye çevireceksiniz, İngilizce’yi Türkçe’ye çevireceksiniz. Türk başladıklarında birtakım dil bilimciler çalışmaya başlıyor bu problem üzerinde. İşte dillerin kurallarını, sözlüklerini eşleştiriyorlar vesaire. Ama bu program bir başarıya ulaşamıyor. Belli bir başarıya ulaşamıyor. Şu anda mükemmel olmasa da en azından bir web sayfasının ne dediğini anlayacak kadar Google’a bunu tercüme ettirebiliyorsunuz. Ve bunun arkasında yatan algoritmalar öğrenme algoritmaları. Yani dil bilimcilerin yazdığı kurallardan ziyade… Buna hep dil bilimciler yapıyoruz yani değil mi? Değil. Yani şu andaki sistemde siz çok büyük miktarda hazır, tercüme edilmiş metin buluyorsunuz. Diyelim ki Kanada’nın parlamentosunda hem İngilizce hem Fransızca tercüme ediliyor bütün konuşmalar, kanunlar. Bunları veriyorsunuz bir bilgisayara, diyorsunuz bunlar örnek. Şurada İngilizce cümle, burada Fransızca cümle. Yeterince örnek gösterdiğinizde artık tercüme edebilmeye başlıyor bu aletlerde.
Şu anda en iyi çalışan mesela otomatik tercüme programları bu şekilde çalışıyorlar. Peki mesela zaman içerisinde küfür etmeyi falan öğrenecekler mi bunlar öyle? Öğreniyorlar zaten. Problem onları küfür ettirmemek şu anda. Nasıl, o nasıl öğreniyor mesela? Şöyle geçen bir iki sene önce Microsoft’tan başına geldi galiba bir chatbotu Twitter’a salalım dediler. Chatbot 48 saat içerisinde böyle küfürbaz ve ırkçı olup çıktı. Çünkü…
Bu öğrenerek geliştirilen programların böyle bir riski var. Gösterdiğiniz veri neyse onu öğreniyor. Tam da onu soracağım. Çocuğa bir aile bir terbiye verir. Beni evde iyi terbiye ettiler baktığı zaman. Okula gittiğim gün terbiye bitti. Evde mesela eşek bile demek çok ayıp falan dedilerken okula gittiğinde sülale boyu gitmeye başladı. Şimdi bilgisayardan anlıklı dere okula gidiyor. Ortamı açılıyor yani ben Beyoğlu’nda geziyorum falan, o da Beyoğlu’nda geziyor.
Her yere girip çıkıyor. Nasıl engelliyorsun yanlış şey öğrenmesinin önüne ne geçiyor burada? Şu anda bu sorduğunuz soru hala araştırma seviyesinde. Cevabını bilmiyoruz. Yani dilgine nispet emin değil mi? Küfür ettiği terbiyesiz işte. Amcası öğrenemedi falan dersin de daha vahim bir şeyler değil. Şu anda o risk var. O risk olduğu için pek çok güçlü dil programı kullanıma açılamıyor. En büyük riskler neler burada görüldü? Kendi kendine öğrenirken neleri yanlış öğrenebilir bilgisayar?
Bilgisayar öğrenirken aslında sizin ne öğretmek istediğinizi bilmiyor. Bilgisayara diyorsunuz ki bakın size bir milyon diyelim ki… resimlerde kedi-köpek ayırt etmeyi öğrenen bir program geliştiriyorsunuz. Bu derin öğrenmenin ilk başladığı programlardan biri. Pardağa bile öğrenmesi bir meseliydi yani. Bunun için ne yaptılar? Bir milyon tane örnek resmi insanlara etki etletip… bilgisayara gösterirler. Bu resimde kedi var, bu resimde köpek var vs diye.
Bilgisayar bunlardan öğrendi. İnsan kadar neredeyse iyi artık resimlerde bu objeleri ayırt etmeye başladı ama… sonradan fark edildi ki bazı durumlarda belli kısa yollara başvuruyor. Mesela kurt kelimesini ele alalım. Kurt deyince aslında arka taraftaki karlı sahneyi…
anlıyormuş. Neden? Çünkü verilen o bir milyon resmin içerisinde karda olmayan bir kurt örneği yok. Dolayısıyla ne zaman kurt desek… bilgisayar karı görüyor, dolayısıyla karlı sahne öğreniyor ondan. Bunu mesela… ne bileyim… Bunun yarattığı riskleri sürücüsüz bir araba için düşünün. Problem. Yani siz biliyor sanıyorsunuz. Belli şeyleri anlıyor sanıyorsunuz ama yanlış biliyor olabilir. Ama bu risk insanlarda da var. Doğru.
Bunları ben şeye benzetiyorum. Biraz işte sınava hazırlarken soru ezberleyen ama konuyu anlamayan öğrenciler vardır teste hazırlık yapmak için.
Bilgisayarlarda öyle bir kolay yol, kısa yol görürlerse hemen onun üzerine atlıyorlar. Onun için çok dikkatli test etmek gerek bunları.