Yapay zeka son dönemin en önemli konularından biri. Ancak sizin için ne amaçla kullanılacağını, nasıl ve ne kadar kullanılacağını anlamak için önce bir geçmişine bakmak gerekiyor.

Yapay Zeka Tarihi

Yapay zekanın geçmişi robotlara hatta tuning testi ve enigma ile çok daha eskilere dayanır ama bizi ilgilendiren en önemli kısım yapay zekanın işlemci hacmi ile tanımlandığı dönemlerin en ilginç olayı idi. IBM tarafından geliştirilen Deep Blue isiml bilgisayar dönemin satranç şampiyonu Garry Kasparov ile 1-1 berabere kalmıştı. 1997’de IBM’in ikinci bilgisayarı Deeper Blue ise Kasparov’u yenmeyi başarmıştır.

O dönemde yapay zeka işlemci hacmi demekti. Satranç ise bütün olasılıkların ortaya konabildiği bir ticaret oyunu olması nedeniyle bunun en kolay ölçülebildiği alandı. Deeper Blue saniyede 200 milyon pozisyon deniyordu.

1997’den bu yana işlem gücü devamlı ve çok hızlı şekilde yükselirken, çok önemli bir gelişme oldu. Yapay zeka artık bütün olasılıkları hesaplayan bir işlemci gücünün dışında, kognitif öğrenme ile büyük veriyi anlamlandıran çok yenilikçi bir hal aldı. Bu anlamlandırma yapay zekayı hesap makinesinden gerçekten snapsler oluşturan bir düşünme makinesi haline getirdi.

Yapay zekanın gücünü nereden anlarız

Bu yeni dönemde ölçümlemeyi artık satrançtan daha sofistike bir oyun olan GO ile yapmak gerekiyordu. Nitekim Google’ın yapay zekası o dönemin GO şampiyonunu yenerek yeni bir başarıya imza attı. Üstelik yapay zekalar arasında Google’ınki ilk sırada bile değildi. Bu yeni dönemde yapay zekalar anlamlandırdığı büyük veri miktarına göre tanımlanıyor. Bu noktadan bakıldığında IBM’in Watson’ı listenin ilk sırasında yer alıyor. Zira Watson sırasıyla Amerika’nın en büyük sigorta şirketinin sağlık verilerini, weather.com‘da bulunana hava durumu verilerini ve youtube’daki bütün yemek tarifi video’larını öğrendi ve anlamlandırdı.

Peki yapay zeka ile ilgili korkunun kaynağı ne?

Yapay zeka’nın sahip olduu algoritmaya ilk aşamada çok net doğruları vermek gerekiyor. Eğer algoritma veriyi yanlış anlamlandırırsa ortaya korkunç sonuçlar çıkabiliyor. Microsoft’un yapay zekası Tay, bunun en çarpıcı örneklerinden biri. Twitter’da etkileşimde olduğu insanlar sayesinden bir gecede iflah olmaz bir ırkçı haline gelen Tay, yapay zekada yanlış öğrenmenin ne kadar ciddi sonuçlara ulaşacağının en belirgin örneği.Bir gecede Tay’ın fişi çekildi. İkinci bir örnek ise facebook’un iki yapay zekası. Bunlar kendi aralarında, uydurdukları ve insanların anlamadığı bir dilde konuşmaya başlayınca Facebook’un patronu Mark Zuckenberg her ne kadar yapay zekanın büyük sorunlar çıkarmayacağını söylese de heyecanlanan facebook ekibi ikisinin de fişini çekti.

Yapay zekanın etik değerleri olmazsa ciddi sorunlar doğuracağını, belli bir süre sonra insanları dünya üzerinde virüs gibi göreceklerini ve dünyanın ve kendilerinin geleceği için insanlığı ortadan kaldıracağını düşünen çok kişi var. Bunun dışında ikinci büyük endişe ise, yanlış ellerde bir yapay zekanın ciddi problemlere yol açacağı yolunda.

Dünya yapay zekada ne noktada?

Yapay zeka için bir algoritmanız, bir de büyük veriniz olmalı. Kognitif öğrenme üzerine bir algoritma öyle çok da zor sayılmaz. Ancak daha sonra gerçekten anlamlandırılabilir büyük veri bulmak çok da kolay değil. Şu an birçok şirket bu konuda yarışıyor. Bu verilere ulaşabilmek için şirketler satın alıyor, devletlerle anlaşmalar yapıyor. İşte aşılamaz büyük eşik burası. Watson ve diğer yapay zekalar o kadar ileri gittiler ki, bu saatten sonra onları yakalamak çok mümkün görünmüyor.

Peki biz yapay zekanın neresinde olacağız?

Eğer yapay zeka üretemiyorsak, biz bu teknolojiden nasıl yararlanacağız? Aslında galiba en önemli soru bu. Görünen o ki küçük şirketler, yapay zeka teknolojisini, ürünlerine, işleyişlerine entegre edebilecekler. Bu iyi haber. Ancak yapay zeka ile ilgili bir de kötü haberim var: O da yapay zekayı bu büyük şirketlerden servis olarak almak zorunda kalacağımız.. Ne yazık ki; büyük ihtimalle şu ana kadar hatrı sayılır bir bütçe ile bir yapay zeka ürünü çıkarmadıysanız, yapacağınız en iyi şey, bir yapay zekayı servis olarak kullanmak!