yapay zeka

• kafaların çok karışık olduğu bir teknolojidir. uzun bir yazı yazdım umarım bu yazının sonunda zeka nedir? yapay zeka nedir? bunun klasik algoritmalardan farkı nedir? kafalarda soru işaretleri cevap bulur.
  
  algoritma nedir? bir problemi çözmek tasarlanan yoldur. örneğin uzaktaki bir cop kovasına bir topu atan bir robot tasarlayacaksınız. algoritma yazan programcının kafasında tek bir soru olur ilk planda. "topu ne kadar hızla fırlatsak o top cop kovasına girer ?" yani ilk basta öyle bir algoritma yani kod yazmalıyız ki fırlatma hızımızı bulmalıyız. programcı fizikteki yatay doğrultuda atış ile ilgili formlu acar ve bu formüle göre temelde iki şeyi bilmesi gerekir. birincisi cop kovası ne kadar uzakta, ikincisi ise robot cop kovasına göre ne kadar yüksekte. yani öyle bir algoritma yazmalı ki bu iki bilgiyi almalı ve sonunda algoritma bir hız bilgisi bize dönmeli. ve böylece robotumuz topu o hızda fırlatacak ve top cop kovasının içine girecek. iste bu verilen bir bilgiden ise yarar sonuç çıkartan adımların tasarlanmasına algoritma diyoruz.
  
  peki algoritmaya bir bilgi vermeliyiz ve o da bize hızı çıkarmalı. ama bilgiyi nasıl vereceğiz ? bu isin en kolay kısmı, birincisi bir mesafe sensoru ile o kovaya ne kadar uzağız onu bulacağız. bir de yükseklik sensoru ile hem bizim, hem de cop kovasının yüksekliğini bulacağız. sonra bu bilgileri algoritmaya vereceğiz.
  
  yani bir programcı algoritma yazıyorum derken bir yol, bir yöntem tasarlıyor değil mi? evet bir programcının temel yaptığı şey yol tasarlamaktır. her şey için algoritma tasarlarlar, önce hangi bilgiye ihtiyaç var onu tanımlar, sonra da elinde hangi bilgi var ona bakar, sonra öyle bir kod yazar ki elindeki bilgiden istediği bilgiyi çıkartır. tabi kendisi de bunu yazarken fizik bilmesi gerekir.
  
  bilgisayara bu kadar basit bir şeyi öğretmek için fizik bilmek gerekir. peki insana öğretmek için niye fizik bilmek gerekmiyor ? çünkü insan zeki bir varlık, bilgisayar ise aptal. bilgisayara bu kadar basit bir şeyi öğretmek için her şeyi en ince ayrıntısına kadar tarif etmek gerekir. tarif ederken bir hata yaparsanız bilgisayar da hata yapacaktır. buna "bug" diyoruz zaten. ama diğer tarafa insana tarif etmek çok daha kolay.
  
  peki insana nasıl tarif ediyoruz ? 5 yaşında bir çocuk düşünün, ayni şeyi 5 yaşındaki çocuğa yaptırmak istiyoruz. topu eline veririz, at bakalım kovanın içine deriz. bunun için hiçbir fizik kuralını tarif etmemiz gerekmez, o fizik kuralını bilmemiz de gerekmez. ayni şekilde çocuk da hiçbir fizik kuralını bilmesi gerekmez. ama tarif ederiz, ve görürüz ki sonunda çocuk o topu o kovaya atmayı öğrenir. iste bu zeki bir varlığın yapabildiği şeydir. bu zeka ile algoritmayı birbirinden ayıran şeydir.
  
  zeka ile algoritmanın ilişkisi nedir? zeka bir bütündür, zeka algoritma oluşturabilme kabiliyetidir, hiçbir yöntem, formül bilmese bile yapabilmektir. elindeki hangi bilgiyi değerlendireceğini yani ona uzaklık mi lazım, yükseklik mi lazım bilmese bile o topu o kovaya atabilmektir. atamadığı zaman öğrenmek, bir sonraki denemesinde o öğrendiğini de kullanarak atmaya çalışmaktır. yani kendine has, kendi kendine algoritma yazmak, bunun için fizik kuralına bile ihtiyaç duymamaktır.
  
  zeka ve öğretici ilişkisi nedir? zeka bir öğreticiden öğrendiği gibi hiçbir öğreticiye ihtiyaç duymadan da öğrenir. örneğin bir bilgisayara en basit şeyi bile her adimi teker teker, en ince formülüne kadar anlatırken, 5 yaşındaki çocuğa abisi bir şey öğretmek için konuşabilmesi ve sadece "o topu kovaya at" demesi yeterlidir. ama bir programcı ile bir bilgisayarın iletişimi çok daha problemlidir.
  
  zeki insanın beyni bu algoritmayı kafasında nasıl oluşturuyor? 5 yaşındaki çocuk o topu eline aldığında ilk denemesinde bildiği tek şeyi yapıyor, yani topu atıyor sadece. bu yasta veya daha küçük bir çocuğu gözlemleyin büyük ihtimalle top ileri bile atamayacaktır, ve topu sadece biraz yukarı atacaktır, o kadar. ama o anda o çocuğun beyninde bir şeyler olur ve birçok olayı tetikler.
  
  birincisi gözler çocuğa "o top o kovanın içine girmedi der". çocuğun bildiği tek bir şey bu, başka da bir şey bilmiyor. o top niye o kovanın içine girmedi konusunda hiçbir fikri yok. ama zeka ona yol gösterecek, ve yavaş yavaş o algoritmayı kafasında çizecek.
  
  çocuk ikinci defa o topu atmayı dener, ve rasgele bir şekilde farklı bir yere gider. burada rasgele olması önemli, bunu aklımızda tutalım. top belki biraz sağa belki de biraz sola gitmiştir. o durumda beyin bir başka şey ekler ilk bilginin üstüne. neyi farklı yaptım da o top biraz sağa gitti. o andaki tüm nöron aktivitelerini gözden geçirdiğinde bir sonucu varır ve der ki elimi biraz fazla sağa doğru açı oluşturdum, belki ondan. artık beyindeki algoritmanın ellinde topu atıp atmadığı bilgisinin yanında topu atarken fırlatma açısının da etkili olduğu bilgisi var. yavaş yavaş algoritma dizayn ediliyor.
  
  çocuk bir kere daha dener, yine rasgele. bu sever belki de biraz ileri düştü ama yine kovaya gelmedi. beyin bu rasgelelikden bir sonuç daha çıkarır, elini salama hızı, yani fırlatma hızı top biraz daha ileri düşürdü. artık elinde bir bilgi daha var, hızlı fırlatınca daha ileri düşüyor, elinin açısı önemli, ve hala o topu o kovaya sokamadı. bundan çıkan sonuç ne, beyin derki ilerleme kaydediyorsun, devam et. hormonlar salgılanır, çocuk heyecanlanır, başaramasa da atmaya devam etmek ister. eğer ilerleme kaydedemeseydi bu oyunu oynamayı bırakacaktı. ama algoritma ve beyin kendini geliştirmeye çok istekli olur.
  
  bir kere daha dener, her denemesinde hızın, açının, ve sonucun değerlendirmesini yapar. o kovaya olan mesafeyi bilmesine, herhangi bir ölçü birimine bile ihtiyaç duymadan sadece fırlatarak ve bildiği tek şey açı, hız ve sonuç olduğu halde giderek daha iyi yapar, ve sonunda başarır. o başardığı an beyin yine rasgele oluşan bu bilgiyi rasgele bir standart sapma ile kaydetmiş olur.
  
  bu oyunu her oynadığında bu standart sapma değeri doğru bilgiye o kadar yaklaşacaktır ki ilerde o basket topunu 3 sayı çizgisinin oradan, o kadar hızlı bir bicimde karar verip atacak ve çok büyük yüzdeyle o top o potadan geçecektir. bunun için üniversitede fizik okuması gerek yok. fizik kuralları yani algoritma o kişinin beyninde, ve o farkında bile değil. bu durumu sadece yetenek diye tanımlıyor. yetenek dediğimiz şey beynimizdeki oluşturduğumuz o algoritma. bu çocuk çok yetenekli, ya da zeki dediğimiz şey ise beyindeki o rasgele verilerin o çocuğu doğru yönlendirmesi ve o çocuğun o rasgelelik içinde hep daha iyiye gitmesi nedeniyle tekrar tekrar deneyecek motivasyonu elde etmesi. yani o oyunu çok sevmesi.
  
  peki çocuğun beyni bunu nasıl yapar ? beyin genetik kalıtım, ve rasgelelik içinde bir form ile gelir dünyaya. nöronlar vardır, bu nöronlar sinapslar ile birbirine bilgi iletir. bu bilgi biraz elektrik biraz kimyasal yolla birbirine taşınır. her bir taşıma sırasında bu çocuğun beynindeki 10.000 trilyon sinaps (kaynak: wikipedia) bağlantıları güçlenir, bazen kopar. ayni spor yaparken kaslarımızın aldığı sekil gibi, beyindeki o yapı da bir sekle girer ki artık beyindeki algoritma hazırdır. bir yerden giren o cop kovasının görüntüsünü gözümüzden alıp beynimizde isleyen elektrik sinyali, elimizdeki topu hissettiğimiz elektrik sinyali, elimizin açısını ölçen elektrik sinyali, topun ağırlığını ölçen elektrik sinyali beynimizdeki o nöron zincirinin içine girer ve sanki bir derenin yatağında akması gibi, hep doğru yerde ve şiddette, yani elini öyle bir salla ki o top o kovaya girsin nöronunda, yani bu hızı o kola taşıyan kasın ihtiyacı olduğu bilgi kadar bilgiyi oluşturacak şekilde tetiklenir.
  
  peki şartlar değişince, yani kova uzak, top ağır ise nasıl çalışır bu beyin ? iste beyin o bilgiyi kaydetmez, o algoritmayı kaydeder. bilgi kaydedilmiş olsa idi şartlar değişince o isi beceremezdi, ama o algoritma kayıtlı. yani hızın, yüksekliğin, açının o topu nereye düşeceğini belirten algoritma yani nöronların ve sinapsislerin haritası kayıtlı. bilgiden çok daha öte bir şey yani. o topun o kovaya nasıl atılacağını bilmiyor, o topun o kovaya atılmasının sağlayacak algoritmayı biliyor. iste o nedenle usta bir basketbolcuya "nasıl o potaya o üçlükleri atıyorsun ?" diye sorduğunda algoritmayı tarif edemediği için "yetenek, çalışma ve azim" diyor. eğer beyninde olan şey bilgi olsaydı tarif edebilirdi, ama aslında beynindeki mistik gibi gözüken ama gayet fiziksel, tarifi zor bir nöron ve sinapsis dizilimi.
  
  peki bu durumda programcı ne yapmalı ? iste bu durumda, öyle bir kod yazmalı ki bilgisayara o fizik formülleri bilgisi vermek ve o algoritmayı yazmak yerine başka bir şey yapsın. mesela öyle bir kod yazsın ki o kodun içinde hız, mesafe gibi kavramlar, ve kodlar olmasın. onun yerine o kodun içinde sadece nöron ve sinapsis olsun. o nöron ve sinapsisler sekil değiştirip, kendi kendine dizilsin. iste bunun ismi bir yapay zeka sistemi olan "artificial neural network" yani yapay sinir ağları olsun.
  
  bu mudur yani yapay zeka sistemi ? hayır, sadece bu değil, birçok farklı sistem var, hepsi farklı şekilde çalışsa da temel olarak bu. yani algoritma yazıp bilgisayar o bilgiyi ve adımları vermek yerine bir sistem dizayn edip o sistemin kendini şekillendirmesi ile ilerliyor bu kavram. herkes bunun için çalışıyor. yani bir isi öğretmek yerine öğrenmeyi öğretmeye çalışıyor.
  
  peki nasıldır bu sistem ? birçok farklı yöntem var ama örneğin "self organized map". beyin gibi karmaşık değil, çok daha basit. ayni balık ağı bir sistem oluşturan bir algoritma. balık ağını birkaç kişi kenarlarından çektiğinizi düşünün ve ortasına bir top attığınızı duşunun. amacımız o topun ağ üstünde yuvarlanarak hep doğru yerden düşmesi. topu bir kere attınız, ve top yanlış yerden düştü. sonra kenarda ağı tutan birine "o köşeyi biraz yukarda tut, bir de öyle deneyelim" dediniz. tekrar attınız, ve her seferinde ağı tutan birine "rasgele" emirler verip bir de öyle denediniz. ve en sonunda o ağı tutanlar o ağı öyle bir tuttular, öyle bir gerdiler ki o topu her attığınızda hep doğru yerden düşüyor. yapay zekâmız hayırlı olsun.
  
  niye rasgelelik ? her şeyin rasgele olmasını istiyoruz çünkü kendi kendine öğrensin istiyoruz. gerekirse geç öğrensin ama kendi kendine öğrensin. çünkü biliyoruz ki her müdahale ettiğimizde onu yanlış bir yöne yönlendirmiş oluruz. rasgele olsun, er ya da geç o doğru yolu kendi kendine bulacaktır.
  
  peki kardeşim bu verdiğin ağ örneğinde rasgele de olsa biri bir yerden çekiştirdi, bu müdahale değil mi? evet müdahale, ayni 5 yaşındaki çocuğa abisinin "o topu o kovaya at" dedikten sonraki rasgele denemesi gibi bir müdahale. nasıl atacağını tarif etmiyor, ama sadece at diyor, at derken de kendi bir fikri yok, belki rasgele o abi de kendi kendine oyun üretmiş.
  
  peki hiçbir şey demezsek? milyarlarca çocuğu elinde bir top ile o kovanın başına koyun. o çocukların hiçbir daha önceden böyle bir oyun görmemiş olsun. genetik olarak da o çocukların atalarının da böyle bir şey hiç denememiş olduklarını farz edin. o milyarlarca çocuktan bir veya birkaçı gayet rasgele bir bicimde o topu atacak, atanlardan belki de o topun o kovaya girdiğini görecek, ve yine rasgele bir bicimde o topun o kovaya girmesini bir basari olarak görecek ve rasgele bir bicimde eğlenecek. onu gören diğer çocukların rasgele bir bolumu de bunu taklit edecek. yani oyunumuz hayırlı olsun, adını da "basketbol" koyalım. iste bunun adi "unsupervised learning" yani gözetimsiz öğrenme. gözetimli öğrenmeden faklı olarak bir müdahale yok, gözetimli olanda müdahale var. çünkü rasgele bir bicimde çocukların böyle bir kesif yapmasını bekleyecek sabrımız yok.
  
  iste yapay zeka konusunda komplo senaryoları burada başlıyor. teoride tamamen rasgele, hiçbir müdahale içermeyen bir robot yapabiliriz. bu robot rasgele bir bicimde bir şeyler dener, veya hiçbir şey denemez. ama gün gelir bir şekilde bu zeka bir sesten, bir görüntüden tetiklenir ve hızla şekillenmeye baslar. iste bilgisayarın insan beyninden farkı burada, çok hızla şekillenir, kendini kopyalar, tekrar tekrar şekillenir. tıpkı bir bakteri gibi çoğalır. insanların bir omur 3 çocuk yapıp çoğalmak için uğraştığı zaman kadar uğraşmaz, çok hızlı çoğalır, çok hızlı yok olur, çok hızlı inceler, çok hızlı öğrenir. iste bu hız, bu rasgelelik içinde çok daha hızlı bir sonuç üretir. iyi ya da kotu. yani hiç yokken hiç kimse ona o topu o kovaya at demediği halde tipik çocuklar gibi o topu o kovaya atma oyununu bulur. tipik insanın basketbolu, ateşi, yer çekimini, suyun kaldırma kuvvetini bulduğu gibi teorik olarak bulabilir. milyonlarca insan hamamda yıkanırken tasın yüzdüğünü gördü ama tamamen rasgele bir bicimde, tamamen rasgele dizilmiş veya rasgele bir şekilde atasından kalıtım yoluyla almış olduğu nöron ve sinapsis dizilimi sonucunda bir gün biri çıktı o hamamdan, ve çıplak bir şekilde "buldum, buldum, suyun kaldırma kuvvetini buldum" diye koştu.
  
  iste bu nedenle yapay zekânın pratikte büyük bir avantajı var. o nedenle şartlar değişse bile, örneğin yapay zekaya dünyada değil de tamamen farklı gezegende, farkli fizik kurallari ile o kovaya topu at dediğimizde de yeni şartlara göre öğrenecektir. yani klasik algoritmalardaki gibi her parametreyi değerlendirip, o parametrelere göre fizik formülü yani algoritma üzerinde bir programcı desteği ile değişiklik yapmamız gerekmeyecektir. isterse ortamda bir insanın yönetebileceği, tasarlayabileceğinden çok daha fazla parametre olsun, hangisi sonucu değiştiriyor, hangisi değiştirmiyor eleyecek ve sonucu bulacaktır.
  
  örneğin bir yapay zekaya birçok resim verdiğimizde o resimlerin içindeki kedi ve kopek gibi hayvanları kategoriliyebilir, kedi ve köpeğin farkını biri öğretmese bile. onların kedi ve kopek olduğunu bilmeden. ama aralarından birine bu kedidir dersen o zaman ona benzerleri de kedi olarak nitelendirebilir. diğer turlu bu durumda bir programcı yardımıyla bu is için algoritma yazmak istediğimizde, programcı kedinin, köpeğin sekil patternini çıkartıp, onu bir matematik formülü ile ifade edip, o formülün o resimdeki canlıya uyup uymadığını kontrol edip sonuç çıkarması lazım. farklı açılardan çekilen, farklı ışıkta, ve gölgede fotoğraflarda ise o algoritma çalışmayacaktır. ama günümüzde bu is yapay zeka algoritmaları sayesinde, hiçbir kedi, kopek tarifi yapmadan sadece bu fotoğrafları sınıflandır diyerek yapılabiliyor. bunu klasik algoritmalar ile yapmamız imkânsıza yakın. yani yapay zeka aslında insanların yaptırmanın çok zaman aldığı isleri kısa zamanda yapması amacıyla üretiliyor. yoksa elimizde tek bir yöntem kalıyor, bir siteye girerken “fotoğraftaki kedileri işaretle” diyerek sana bana is yaptırmak zorunda kalıyorlar, bunun sonucunda insan olduğumuza kanaat getiriyorlar.
  
  yapay zeka pazarlama taktiği mi? yapay zeka gerçek ama piyasada yapay zeka diye sunulan birçok şey ise zeka barındırmıyor, aslında basit bir algoritma. yapay zeka kahve makinesi mi olur. kahve makinesinde yapay zeka denilince benim aklıma, “çok yorgun gözüküyorsun, bir kahve yapayım da kendine gel” diyen bir makine geliyor. tamamen pazarlama yalanı, zaten öyle bir makineyi evde istemem, hanim ile kavga ederler “ben varken sana ne oluyor” diye.
  
  peki bizi öldürecek, insanlığı yok eder mi? teoride olur da, ohooo, ne zaman öğrenecek de ne zaman bizi ele geçirecek. en kotu fişini çekeriz, kapatırız. yani elimizde kuantum bilgisayar olsa belki biraz yakın bir gelecekte, ama mevcut durumda en kralı gelse elektrik şalterini indirmeye bakar.
  
  peki bizim için tehlike var mi? büyük olasılıkla işsizlik en büyük tehlike olacak en yakın gelecekte. o yapay zeka kuzuyu besleyip, büyütüp, pişirip önümüze koyarsa ne güzel. öyle işsizliğe can kurban. ama o yapay zeka o kuzuyu bizim önümüze değil de birkaç elit grubun önüne koyarsa o zaman isyan edelim.
  
  kimler issiz kalır ? genel kanının aksine doktorlar değil ilk basta programcılar issiz kalır. su anda programlama ofisinde çalışan yüzlerce programcının arasında bir hain çıkıp da bir yapay zeka geliştirip, her şeyi otomotize edip, daha sonra patrona gidip "bak patron böyle birey yazdım, 100 programcının isini yapıyor, sen onları kov, bana da fazladan yemek çeki, şirket arabası ver, hem sen kazan hem ben kazanayım" derse ilk programcılar issiz kalacaktır. muhtemelen de öyle olacaktır çünkü o hain arkadaş ilk en iyi bildiği isi yani programlamayı otomotize eden yapay zekâyı yazacaktır.
  
  başka kimler issiz kalır ? çağrı merkezleri çalışanları issiz kalır. dünyanın en zeki insani bile olsanız, o çağrı merkezinde çalıştığınızda sizin elinizi kolunuzu öyle bir bağlıyorlar ki beyniniz 10 iq ile çalışmak durumunda kalıyor. üniversite okurken biraz para kazanmak için çağrı merkezinde çalışan o zeki öğrenci bildiğin en kotu robottan daha kotu bir robot oluyor. telefon hattım çalışmıyor diyorsun "ilgileniyoruz efendim" diyor, internetim çalışmıyor diyorsun "gerekli servis kaydı oluşturuldu" diyor, hiçbir sonuç yok, önlerindeki algoritmaya göre seni oyalıyor, yönlendiriyor, hiçbir problemini çözemese bile, hiçbir konuda yardımcı olmasa bile en son "başka yardımcı olabileceğimiz birse var mi?" diyor. yardımcı olmadın ki başka dediğin ne. umudum yapay zekânın daha iyi bir hizmet vermesi, hizmet kalitesi sebebiyle konuşmalar kayıt altına alınsa bile sinirden küfür ettiğimizde en azından "terbiyeni takın" diyebilmesi. sinirden küfür etsek bile "teşekkür ederim, daha nasıl yardımcı olabilirim" demek zorunda kalıyor senin benim gibi, belki de çok daha zeki olan o çağrı merkezi çalışanı.