Yapay zekanın yakın geleceği: Bizi neler bekliyor?

– Alan Turing’in 1950’de sorduğu “Makinalar düşünebilir mi?” sorusu, Turing Testi’ni ortaya çıkardı ve makinaların insan zekasını taklit etme potansiyali konusunda on yıllarca sürecek tartışmaları ve araştırmaları ateşledi. On yıllar sonra, 1988’de Marvin Minsky ve Seymour Papert, yapay zekâ (AI [İngilizce], YZ [Türkçe])’da bağlantısalcı yaklaşımlar için parlak bir gelecek öngördü.

– Günümüzde, Yapay Zeka, Google’un DeepMind ve IBM’in DeepBlue gibi yüksek profilli oyun zaferlerinin ötesine geçen bir etkiye sahip. Servis robotları ve YZ uygulamaları; Pepper gibi fiziksel robotlardan Alexa ve Siri gibi sanal asistanlara ve hatta holografik temsillerine kadar çeşitli formlarda, yaşamımıza sorunsuz bir şekilde entegre oldular. YZ’nin varlığını her yerde hissedilir ve dönüştürücü olarak görüyoruz.

–Bugünün dijital ortamında, Yapay Zeka sistemleri yenilikçi ve etkileyici olmasına rağmen, esasen Uzmanlaşmış Yapay Zeka (Specialized AI [ENG]) kategorisiyle örtüşüyor. Bu sistemler, sigortadan sağlık hizmetlerine kadar birçok sektörde görülüyor. Odak noktalı YZ’nin (Specific / Limited AI [İngilizce) bir alt kümeleridir ve makine öğrenimi, bilgisayarla görme, doğal dil işleme ve daha fazlası arasında çeşitlilik gösteriyor.

– Yapay Zeka’nın profesyonellere, ister doktorlar, avukatlar ya da yazılım geliştiriciler olsun, sağlayabileceği potansiyel verimlilik artışı şaşırtıcı olabilir. Ancak bu algoritmalar insan yerini almaktansa, tamamlayıcı araçlar olarak hizmet etmelidir. Öte yandan öncü şirketler, YZ sistemlerini sürekli geliştiriyorlar. Gelecekteki YZ yardımcınız potansiyel olarak çevrimiçi alışverişinizi yönetebilir, geçici işler için eleman arayışında bulunabilir ya da hatta aylık bütçenizi denetleyebilir.

-McKinsey’nin Global’ın 2023 yıllık anket raporuna göre, üretken YZ araçları hızla gelişiyor. Katılımcıların yaklaşık %75’i, YZ’nin önümüzdeki üç yıl içinde sektörlerindeki rekabet ortamında önemli veya yıkıcı değişikliklere yol açacağını öngörüyor. Teknoloji ve finans hizmetleri sektöründe çalışanlar, üretken YZ nedeniyle yıkıcı değişiklikleri özellikle muhtemel görüyor.

Teknolojinin evrimi, genellikle hayal gücümüzü cezbetmekle kalmaz, aynı zamanda Moore Yasası tarafından belirlenen amansız tempodan, yalnızca birkaç on yıl içinde akıllı telefonların küresel yaygınlığına kadar olan ilerleme hızlarıyla da bizi etkiliyor. Birçok kişi bu geçişleri hızlanan teknolojik değişimin göstergeleri olarak görse de, tarihin geçmiş sayfaları daha ayrıntılı bir tablo sunuyor bizlere. İnovasyonlar genellikle on yıllarca yüzeyin altında kaynıyor ve ardından sahneye parlayarak çıkıyor.

Alan Turing’in 1950’de sorduğu “Makinalar düşünebilir mi?” sorusu, Turing Testi’ni ortaya çıkardı ve makinaların insan zekasını taklit etme potansiyali konusunda on yıllarca sürecek tartışmaları ve araştırmaları ateşledi. On yıllar sonra, 1988’de Marvin Minsky ve Seymour Papert, yapay zekâ (AI [İngilizce], YZ [Türkçe])’da bağlantısalcı yaklaşımlar için parlak bir gelecek öngördü. Bu erken felsefi tartışmalardan günümüzdeki başarılarına kadar YZ, teknoloji söyleminin ve gelişiminin odak noktası oldu. Erken tahminler genellikle YZ’nin ilerleme hızını abarttıysa da, Yapay Genel Zekâ (AGI [İngilizce], YGZ [Türkçe]) – insan zekasını eşleştirebilecek makineler – keşif için zecbetici bir alan olmaya devam ediyor.

İNSAN ZEKASI VE KARŞILAŞTIĞIMIZ ZORLUKLAR…

Bu tartışmayı yönlendirebilmek için ‘zekâyı’, karmaşık problemleri çözme, duyguları anlama ve mantıklı akıl yürütme yeteneği olarak tanımlamamız gerekiyor. İnsan zekâsı, karşılaştığımız zorlukların üstesinden gelmemizi ve karmaşık görevleri başarmamızı sağlayan genişliği ve uyumluluğu ile karakterize edilir.

Benzer şekilde:

1) Belirli görevlere odaklanmış bir YZ,

2) İnsan zekasıyla benzer YGZ ve

3) Tüm alanlarda insan yeteneklerini aşabilecek Süper Zeka olmak üzere kategorilere ayrılabilir.

YAPAY ZEKAYI HER YERDE HİSSEDİLİR VE DÖNÜŞTÜRÜCÜ OLARAK GÖRÜYORUZ

Günümüzde, YZ, Google’un DeepMind ve IBM’in DeepBlue gibi yüksek profilli oyun zaferlerinin ötesine geçen bir etkiye sahip. Servis robotları ve YZ uygulamaları; Pepper gibi fiziksel robotlardan Alexa ve Siri gibi sanal asistanlara ve hatta holografik temsillerine kadar çeşitli formlarda, yaşamımıza sorunsuz bir şekilde entegre oldular. YZ’nin varlığını her yerde hissedilir ve dönüştürücü olarak görüyoruz.

Temel internet teknolojilerinin 1960’lar ve 1970’lerdeki gelişimi ve 1990’ların ortalarında ticari patlaması bu dönüşüm yolculuğunu özetliyor. Ancak, işletmelerin ağ tabanlı bilişime doğru bu paradigma değişikliğini tam anlamıyla benimsemesi gunümüzde son on yıl içinde oldu. Erik Brynjolfsson, bu benimseme eğrisini “J eğrisi” olarak tanımlıyor ve genel amaçlı teknolojiler gibi, yavaş başlangıçtan sonra hızlı ve yaygın kabulü vurguluyor. Yeni bir çağın eşiğinde dururken, otomatik depolardan otonom araçlara kadar güncel YZ uygulamalarını incelemek, gelecekteki eğilimleri ve iş dünyası ile toplum üzerindeki etkileri tahmin etmek için değerli içgörüler sağlayacak.

YZ’nin yörüngesini çözümlemeye ve geleceği şekillendirme rolü konusunda bilinçli tartışmalar ve beklentiler oluşturmaya çabalamalıyız. Ampirik ve titiz bir bakış açısı benimseyerek,

YAPAY ZEKANIN BUGÜNÜNE BİR BAKIŞ

Bugünün dijital ortamında, YZ sistemleri yenilikçi ve etkileyici olmasına rağmen, esasen Uzmanlaşmış YZ (Specialized AI [ENG]) kategorisiyle örtüşüyor. Bu sistemler, sigortadan sağlık hizmetlerine kadar birçok sektörde görülüyor. Odak noktalı YZ’nin (Specific / Limited AI [İngilizce) bir alt kümeleridir ve makine öğrenimi, bilgisayarla görme, doğal dil işleme ve daha fazlası arasında çeşitlilik gösteriyor. Ayrıca, bugünkü YZ ekosistemi, dünyayı yorumlama ve onunla etkileşimde bulunma konusunda formalize edilmiş mantığı benimseyen klasik YZ sistemlerini de kucaklıyor. YZ’nin monolitik bir varlık olmadığını; aksine, her biri benzersiz özelliklere sahip olan ve hepsi insan zekasını taklit etmeyi amaçlamayan çeşitli formları kapsayan bir spektrum olduğunu tanımak önemlidir.

İnsan hazırlığına dayalı verilere aşırı bağımlı olan bu uzmanlaşmış yapay zeka sistemleri, iyi tanımlanmış görevlerde insan davranışını taklit etme konusunda yeteneklidir. Ancak bilinmeyen durumlar ve yeni problemlerle karşılaştığında adaptasyon ve genelleme yapma konusunda sınırlamalara sahiptir. Örnek olarak, bir derin öğrenme modeli, belirli bir biyolojik hücre görseli tanıma konusunda eğitilebilir, ancak modeli eğiten veri setinde yer almayan yeni bir görsel tipiyle karşılaştığında doğru sonuçlar veremeyebilir. Öte yandan, insanlar sürekli olarak yeni bilgi edinir, deneyimlerinden öğrenir ve buna uyum sağlar.

Bu adaptasyon yeteneğini sağlamak ve makinelere aktarmak, YGZ’ye doğru atılan önemli bir adım olarak düşünülmelidir. YGZ’nin gerçek potansiyeli, bilgiyi sadece mevcut bilgiden türeterek değil, aynı zamanda yeni ve beklenmedik durumlarla başa çıkarak, bağlamsal anlayışı ve esnek problem çözme yeteneklerini geliştirerek ortaya çıkacaktır. Bunu başarmak için, YZ sistemlerinin karmaşık, belirsiz ve dinamik çevrelerde bağımsız olarak işlev görebilmesi için gelişmiş bir algılama, öğrenme ve karar verme yeteneklerine ihtiyaç vardır.

Örneğin, otonom araçlar, sürücü olmadan güvenli ve etkili bir şekilde seyahat etmeyi amaçlıyor. Bu, aracın çevresini algılaması, trafik kurallarını anlaması, diğer sürücülerin ve yayaların davranışlarını tahmin etmesi ve buna göre güvenli kararlar alması gerektiği anlamına gelir. Bu görevler, aracın sürekli olarak değişen koşullara ve beklenmedik durumlara uyum sağlamasını gerektirir, bu da YGZ’nin karmaşık doğasını ve potansiyelini yansıtır.

Öte yandan, uzmanlaşmış yapay zeka ve YGZ arasındaki sınırlar bulanıklaşabilir ve bu kategoriler arasındaki geçişler karmaşık olabilir. Örneğin, bir Uzmanlaşmış YZ sistemi zaman içinde gelişebilir ve daha genel yeteneklere sahip olabilir, bu da onu YGZ spektrumuna yaklaştırabilir. Benzer şekilde, bir YGZ sistemi belirli bir görev için optimize edilebilir, bu da onu daha dar bir zihin YZ kategorisine yerleştirebilir.

Artık günümüzde, genellikle büyük dil modelleri tarafından anılan üretken YZ’den daha sık bahseder olduk. Şimdi bu konuya biraz daha yakından bakmak istersek;

ÜRETKEN YAPAY ZEKANIN GENİŞLEYEN UFUKLARI

Üretken YZ platformları, OpenAI tarafından geliştirilen ChatGPT gibi, ister soruları yanıtlamak, şiir yazmak, programlamak ya da etkileşimli sohbetlere katılmak olsun, yeteneklerini göstermeye başladı. Şu anki uygulamalar olan sohbet robotları bu teknolojiyi kullanmaya öncülük ederken, Microsoft ve Google gibi devler zaten bu YZ kapasitelerini ürünlerine entegre etme stratejilerini açıklamaya başladılar. Ön taslak e-postalar yazmayı, toplantıları özetlemeyi ya da sadece bir tıklama ile diğer etkileyici görevleri yerine  getirdiğini hayal edin!

Ayrıca, OpenAI’ın API (Application Programming Interface [ENG], Uygulama Programlama Arayüzü [TR]) hizmeti, Expedia ve Wolfram Alpha gibi şirketlerle işbirlikleriyle GPT-4 yeteneklerini ürünlerine dahil etmek isteyen diğer teknoloji devlerine bir öncülük sunuyor. Bu entegrasyon, ChatGPT gibi YZ uygulamalarının çok yönlülüğünü artırıyor.

 YAPAY ZEKA, TAMAMLAYICI ARAÇLAR OLARAK HİZZMET ETMELİDİR

Yapay Zeka’nın profesyonellere, ister doktorlar, avukatlar ya da yazılım geliştiriciler olsun, sağlayabileceği potansiyel verimlilik artışı şaşırtıcı olabilir. Ancak bu algoritmalar en iyi şekilde kullanılmalı, insan yerini almaktansa, tamamlayıcı araçlar olarak hizmet etmelidir.

OpenAI, Google ve Meta gibi öncü firmaların yürüttüğü yenilikçilikler, kullanıcıların sadece açıklamalara dayalı görsel içerik üretmelerini mümkün kılacak şekilde paradigmaları değiştiriyor. Aynı zamanda, öncü şirketler, YZ sistemlerini insanların dijital platformlarla etkileşimde bulunacak şekilde geliştiriyorlar. Bu durumun sonucu ne olabilir? Gelecekteki YZ yardımcınız potansiyel olarak çevrimiçi alışverişinizi yönetebilir, geçici işler için eleman arayışında bulunabilir ya da hatta aylık bütçenizi denetleyebilir.

YAPAY ZEKA, İNSAN BEYNİNİN ÇEŞİTLİ YETENEKLERİNİ TAKLİT EDEBİLİR

Ancak, bu evrim bu kadar hızlı görünse de, bu sistemlerin daha da güçlü hale gelme yolunda olduklarını söylemek mümkündür. OpenAI ve Google’ın ana şirketi olan DeepMind’ın hedefleri, YGZ olarak adlandırılan YZ’nın zirvesini öncülemek etrafında odaklanıyorlar. Bu makine, insan beyninin çeşitli yeteneklerini taklit edebilir.

OpenAI’ın  CEO’su Sam Altman, yıllar önce YGZ’nin peşinden gitmekle ilgili olarak, yolculuğun giderek daha mümkün hale geldiğini, ancak hala önemli zorluklar sunduğunu ifade etti. YZ’den YGZ’ye geçiş yapmak için, fiziksel evrenin karmaşık dokusunu kavrayabilecek için sistemler geliştirmemiz gerekebilir ki bu da, GPT-4 gibi teknolojileri yaratan yöntemlerin ötesinde çığır açan metodolojilere ihtiyaç duyabilir.

YAPAY ZEKANIN MUHTEMEL RİSKLERİ

İnsan hayatında dönüştürücü iyileştirmeler hayal eden birçok YZ devine rağmen, beklenmedik YZ davranışları veya istenmeyen tehlikeli sonuçlar hakkında devam eden endişeler bulunuyor.

“Uyum” veya “Bağımlılık”, YZ tartışmalarında sıkça tekrar eden bir terimdir. Üretken YZ uygulamalarının insan değerleri ve arzularıyla uyumlu olmasını vurgular. OpenAI, GPT-4’ü piyasaya sürmeden önce potansiyel kötüye kullanım için dış değerlendiricilerin görüşlerini almak için başvurdu. Belirli açıklar tespit edilip düzeltilse de, özellikle sistem adaptasyon yeteneği ve öngörülemeyen kapasiteleri göz önüne alındığında, tüm potansiyel kötüye kullanımları önceden tahmin etmek zordur şu anlık.

Bu ikilem, OpenAI / Microsoft ve Google gibi teknoloji devlerinin bu sınırı araştıran tek kuruluşlar olmadığı için daha da karmaşık bir hal almasına neden oluyor. Bunun da, Üretken YZ sistemlerinin arkasındaki temel prensipler giderek daha fazla kamuoyu bilgisi haline geldikçe, potansiyel kötüye kullanım konusunda artan bir endişe yaratıyor.

Aslında, Üretken YZ’nin potansiyeli büyüdükçe, etkilerinin karmaşıklığı da artması beklenebilir. Üretken YZ’nin doğuştan gelen öngörülemezliği ve büyüyen etkisi, güvenli ve etik uygulamalar konusunda tartışmalar yapılmasını gerektiriyor.

YAPAY ZEKANIN YAKIN GELECEĞİ: BİZLERİ NELER BEKLİYOR?

McKinsey Global’ın 2023 yıllık anket raporuna göre, üretken YZ araçları hızla gelişmekte olduğuna dikkat çekildi. Bu başlangıç aşamasında, üretken YZ’nin getireceği etkilere yönelik yüksek beklentiler var: Katılımcıların yaklaşık %75’i, YZ’nin önümüzdeki üç yıl içinde sektörlerindeki rekabet ortamında önemli veya yıkıcı değişikliklere yol açacağını öngörüyor. Teknoloji ve finans hizmetleri sektöründe çalışanlar, üretken YZ nedeniyle yıkıcı değişiklikleri özellikle muhtemel görüyor. Beklendiği üzere, teknoloji şirketlerinin en büyük etkiyi görmesi beklenebilir. Bankacılık, ilaç ve tıbbi ürünler ile eğitim sektörleri de bu etkiden payını alabilir. Buna karşın, üretim ağırlıklı sektörler olan havacılık, otomotiv ve ileri elektronik gibi alanlar daha az etkilenebilir. Bu, üretken YZ’nin fiziksel emek gerektiren görevlerden ziyade dil tabanlı aktivitelerde uzmanlaşmasından kaynaklacaktır.

Üretken YZ çağının henüz başlangıcındayız.Bu teknolojinin muazzam potansiyelini tam anlamıyla kullanabilmek adına, bizim katkılarımızla birlikte zaman içinde YZ çağında zamanla ilerlemeler kaydedeceğiz…Bir sonraki yazımızda, perakendeden ulaşıma kadar çeşitli sektörlerde YZ esintisinin sektörlerin uyanışları üzerindeki etkilerini konuşacağız…

Yazar hakkında…

Dr. Polat Göktaş, gerçek dünya problemlerini çözmeye yönelik yenilikçi yapay zekâ modellerini geliştirme konusunda uzmanlaşmış bir veri bilimcidir. Göktaş, şu an University Dublin Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Okulu ve İrlanda Uygulamalı Yapay Zekâ Merkezi’nde (CeADAR) Marie-Curie Araştırmacı Bilim İnsanı olarak görev yapıyor. Aynı zamanda, Futuristler Derneği’nde Fütürist Akademi Eğitmeni ve “Yapay Zekâ Çalışma Ekibi”nin Sorumlusu olarak da faaliyet gösteriyor. Ankara ve Bilkent Üniversiteleri’nden Elektrik-Elektronik Mühendisliği alanında dereceye sahip olan Göktaş, araştırmalarını Fulbright Bursu desteğiyle Harvard Tıp Okulu’nda sürdürdü. Dr. Göktaş, IEEE AP-S Doktora Araştırma Bursu, Lindau Nobel Laureate Toplantısı’ndaki Genç Bilim İnsanı Ödülü ve ODTÜ Serhat Özyar Yılın Genç Bilim İnsanı Ödülü gibi çeşitli prestijli ödüllere layık görüldü. Dr. Göktaş, dünya çapında önemli başarılara sahip.

Dr. Polat Göktaş

Fütüristler Derneği Yapay Zeka Çalışma Grup Lideri

goktas@turcomoney.com