Yapay Zekâ sistemleri, büyük miktarda veri ile eğitiliyor ve bu verilerdeki hatalar, önyargılar ve eksiklikler, AI’nın performansını ve adaletini doğrudan etkileyebiliyor.
Furkan Çam
Kıdemli Yazılım Mühendisi / Qualcomm Company-Cambridge / İngiltere
Röportaj: Okan Nurettin Okur
21. yüzyılın en revaçta olan konularından Yapay Zekâ tıptan biyolojiye, felsefeden mühendisliğe birçok disiplinin ortak çalışma alanı olmuştur. Yapay Zekâ söz konusu olduğunda genellikle distopik bir romandan fırlamışcasına paranoyakça fikirler tartışılırken daha şimdiden hayatımızın pek çok alanı Yapay Zekâ ile kuşatılmış durumda. Bilimsel ve teknolojik alandaki bu hızlı ilerleme günden güne ivmesini arttırmakta ve Arthur C. Clarke’ın ”Yeterince gelişmiş bir teknoloji, büyüden ayırt edilemez.” sözü adeta günümüz dünyasını ifade etmekte. Akıllı telefonların, otonom ev ve araç sistemlerinin insan hayatını tamamıyla kuşattığı; insana düşünme, karar verme alanı bırakmadığı algoritmalarla dolu bir dünyada yaşıyoruz artık. Sıradan insan, bütün bu elektromekanik mucize karşısında nutku tutulmuş olması gerekirken her şeyi kanıksamış görünmekte. Douglas Adams modern insanın teknolojiyle olan bu tuhaf ilişkisini şöyle ifade eder. “Doğduğumuzda var olanlar sıradan ve normaldir, dünyamızın işleyişinin doğal parçasıdır. Biz on beş-otuz yaşlarımızdayken icat edilenler heyecan verici ve devrimci hamleler, mesleki fırsatlardır. Otuz beş yaşımızdan sonra icat edilenler ise dünyanın doğal düzenine aykırıdır.” Bize doğanın bir parçasıymış gibi normal gelen ve yeni nesiller için çok daha normalleşecek olan teknoloji artık sıradan insanın düşünme alanından çıktı. Bu yüzden varoluşumuzu tümüyle şekillendiren teknoloji anlayışımızı yapısöküme uğratmanın zamanı çoktan geldi.
Okan Nurettin Okur
Yapay Zekânın bugünü ve yarını hakkında spekülatif tartışmaları bir kenara bırakıp konunun uzmanı olan Sayın Furkan Çam’ın görüşlerine başvuruyoruz. Öncelikle yoğun programınızda bize zaman ayırdığınız için çok teşekkür ederiz. Dilerseniz hemen sohbetimize başlayalım. Öncelikle Yapay Zekâ tam olarak nedir, arkasında nasıl bir teknoloji yatmaktadır?
Yapay Zekâ, yani AI (Artificial Intelligence), makinelerin insan benzeri zekâ göstermesini sağlayan bir teknoloji olarak tanımlanmaktadır. Bu, makinelerin öğrenme, problem çözme, dil anlama gibi yeteneklere sahip olması anlamına geliyor. Peki, bunun arkasında ne tür teknolojiler var, biraz onlara bakalım.
Öncelikle, makine öğrenimi dediğimiz bir alan var. Makine öğrenimi, büyük veri setlerini analiz ederek öğrenmeyi sağlıyor. Mesela, bir e-ticaret sitesinde hangi ürünleri satın alabileceğinizi tahmin eden sistemler bu teknolojiye dayanıyor. Bu sistemler, geçmiş alışverişlerinizi inceleyerek size önerilerde bulunuyor.
Bir de derin öğrenme var ki, bu makine öğreniminin daha ileri bir hali gibi düşünülebilir. Derin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanıyor. Bu sinir ağları, verileri daha karmaşık şekillerde işleyip anlayabiliyor. Özellikle, görüntü ve ses tanıma gibi alanlarda çok başarılılar. Örneğin, fotoğraflardaki yüzleri tanıyan sistemler bu teknolojiyle çalışıyor.
Doğal dil işleme ise makinelerin yazıştığımız doğal dilleri anlamasını ve üretmesini sağlıyor. Bu sayede, sohbet robotları ve sesli asistanlar (Siri, Alexa gibi) ile iletişim kurabiliyoruz. Bu sistemler, konuşmalarımızı anlayıp yanıt verebiliyor hatta karmaşık metinleri analiz edebiliyorlar.
Veri işleme ve büyük veri de önemli bir rol oynuyor. Yapay Zekânın çalışabilmesi için büyük miktarda veri gerekiyor. Bu veriler, makinelerin öğrenmesi için temel oluşturuyor. Büyük veri teknolojileri, bu verilerin toplanması, saklanması ve işlenmesi süreçlerinde kullanılıyor. Son olarak, algoritmalar ve istatistik bu işin temeli. Çeşitli algoritmalar ve istatistiksel yöntemler, verileri analiz edip karar verme süreçlerini yönlendiriyor. Ayrıca, güçlü donanımlar, özellikle grafik işlemciler (GPU’lar) ve özel Yapay Zekâ işlemcileri, bu teknolojilerin verimli çalışmasını sağlıyor.
Kısacası, Yapay Zekâ birçok farklı teknolojiyle destekleniyor ve her geçen gün daha da gelişiyor. Bu sayede, makineler daha akıllı ve yetenekli hale geliyor.
Sizin lisans eğitiminizin Biyomedikal Mühendisliği üzerine olduğunu biliyorum. Yapay Zekâ medikal anlamda ne gibi imkânlar sunuyor? Bize birkaç örnekle anlatabilir misiniz?
Yapay Zekâ tıp alanında gerçekten heyecan verici imkânlar sunuyor. Bunlardan bazı öne çıkanları örneklerle açıklayayım.
Öncelikle, tıbbi görüntüleme ve teşhis alanında büyük gelişmeler var. Yapay Zekâ, röntgen, MR ve CT taramaları gibi görüntüleri analiz ederek, hastalıkların erken teşhisinde yardımcı oluyor. Örneğin, bir Yapay Zekâ sistemi, röntgen filmlerindeki akciğer kanseri belirtilerini erken evrede tespit edebiliyor. Bu, doktorların gözden kaçırabileceği küçük detayları bile fark etme konusunda oldukça başarılı.
Bir başka örnek ise kişiselleştirilmiş tedavi alanında. Yapay Zekâ, genetik verileri analiz ederek, her hastaya özel tedavi planları oluşturabiliyor. Mesela, kanser hastalarının genetik yapısına göre en etkili ilaç tedavilerini belirlemek mümkün oluyor. Bu sayede, tedaviler daha hedefe yönelik ve etkili hale geliyor. Çalışmalardaki amacımız manuel olarak yapılan beyaz kan hücresi sayım ve analiz işlemlerini Yapay Zekâ teknikleri kullanarak güvenilir ve doğru bir şekilde yapmak ve beyaz kan hücrelerinde olabilecek anomalilerden erken teşhis ile kanser tanısını koymak.
Bu konulara ek olarak hasta takibi ve yönetimi de Yapay Zekâ ile oldukça gelişti. Giyilebilir cihazlar ve sağlık uygulamaları, hastaların sağlık durumlarını sürekli izleyebiliyor. Diyelim ki bir kalp hastasısınız; akıllı saatiniz kalp ritminizi takip ediyor ve anormallik tespit ettiğinde sizi ve doktorunuzu uyarıyor. Bu, acil durumlarda hızlı müdahale şansı tanıyor.
Ayrıca, doğal dil işleme teknolojileri sayesinde elektronik sağlık kayıtları daha etkin kullanılabiliyor. Doktorların hasta notlarını analiz edip, önemli bilgileri öne çıkarabiliyor ya da benzer vakaları hızlıca bulabiliyor. Sağlık chatbot’ları da hastaların semptomlarını değerlendirip, temel tıbbi bilgiler verebiliyor ve gerekirse bir sağlık profesyoneline yönlendirebiliyor.
Son olarak, cerrahi robotlar da önemli bir rol oynuyor. AI destekli cerrahi robotlar, doktorlara hassas operasyonlarda yardımcı oluyor. Örneğin Da Vinci cerrahi robotu, minimal invaziv cerrahilerde cerrahın el becerisini arttırarak ameliyatları daha güvenli ve etkili hale getiriyor.
Gördüğünüz gibi, Yapay Zekâ tıp alanında birçok farklı şekilde kullanılıyor ve hem hastalar hem de sağlık profesyonelleri için büyük avantajlar sağlıyor.
Sanıyorum küresel ölçekte insanlığı bekleyen en büyük problem susuzluk ve açlık. Sizin özellikle tarım alanında Yapay Zekâ uygulamaları çalıştığınızı biliyorum. Biraz bahseder misiniz çalışmalarınızdan?
Tarım sektörü, insanlığın varoluşundan bu yana temel ihtiyaçları karşılayan en önemli sektörlerden biridir. Ancak, günümüzde artan nüfus ve iklim değişikliği gibi faktörler tarımı daha da zorlu hale getirmektedir. Bu zorlukların üstesinden gelmek ve tarımı daha verimli hale getirmek için ise teknoloji büyük bir potansiyele sahiptir. İşte bu noktada, Yapay Zekâ, Internet of Things / Nesnelerin interneti (IoT) gibi teknolojiler devreye giriyor. Bu teknolojiler, tarım sektöründe kullanıldığında çiftçilere büyük avantajlar sağlayabilme potansiyelindeler.
Örneğin, toprak nem sensörleri, sulama kontrol cihazları ve hava durumu istasyonları gibi IoT cihazlar ile tüm cihazların hepsini aynı yerden kontrol etmeyi sağlarken çiftçilere tarlalarını daha verimli sulama ve gübreleme imkânı sunabilir.
Yapay Zekâ destekli Ackvision Web platformuz kendi kurduğumuz Lorawan ağ sunucu üzerinden tüm Lorawan IoT akıllı cihazları birbirleri ile entegre çalışan tüm bu cihazları aynı yerden kontrol edebileceğiniz ve izleyebileceğiniz bir yazılım platformu. Bu sayede su ve gübre gibi kaynaklar daha verimli kullanılırken, aynı zamanda ürün verimliliğini de arttırıyor. Ackvision olarak, tarım sektöründe IoT ve Yapay Zekâ teknolojilerinin kullanımının faydalarını görmekte ve çiftçilerin bu teknolojilerden en iyi şekilde faydalanmalarını sağlamak için çalışmaktayız. Bunun için geliştirdiğimiz sensörler ile Yapay Zekâ destekli web kontrol panelimiz üzerinden daha verimli tarım yapabilir ve suyu tasarruflu kullanabiliriz artık.
Neurolink, en tartışmalı konulardan biri. Bu projenin Yapay Zekâ ile ilgisi nedir, sadece bir hayal olarak mı kalacak bu proje yoksa gerçekten pratikte uygulama şansı var mı?
Neuralink gerçekten ilginç ve tartışmalı bir konu. Bu proje, Elon Musk tarafından kurulan ve insan beynine yerleştirilecek beyin-makine arayüzleri geliştiren bir şirket. Peki, bu projenin Yapay Zekâ ile ilgisi nedir ve pratikte uygulanabilir mi?
Neuralink’in temel amacı, beynimize doğrudan bağlanabilen cihazlar geliştirmek. Bu cihazlar, sinir sinyallerimizi okuyup yorumlayarak Yapay Zekâ sistemlerine aktarıyor ve aynı şekilde, Yapay Zekâ sistemlerinden gelen bilgileri de beynimize iletebiliyor. Bu, insan beyninin doğrudan bilgisayarlarla ve AI sistemleriyle etkileşime geçmesini sağlıyor. Yani, Yapay Zekâ ve beyin arasında bir köprü kuruluyor.
Bu teknolojinin potansiyel uygulamaları oldukça geniş. Örneğin, sinirsel rahatsızlıkları olan insanların yeniden hareket kabiliyeti kazanması, görme veya işitme kaybı yaşayanların bu yetilerini geri kazanması gibi medikal alanlarda büyük umut vaat ediyor. Ayrıca, doğrudan zihinsel kontrolle cihazları yönetebilmek gibi imkânlar da sunabilir.
Neuralink insanlar üzerinde geniş çaplı ve güvenli bir şekilde uygulanabilmesi için daha çok yol var. Etik, güvenlik ve biyolojik uyum gibi birçok zorluk aşılmalı.
Peki, bu proje sadece bir hayal mi yoksa gerçekten uygulanabilir mi? Neuralink, teknolojiyi geliştirme konusunda önemli adımlar atmış durumda. 2020’de, domuzların beyinlerine yerleştirilen çiplerle yapılan başarılı deneyler olduğunu hepimiz biliyoruz. Daha sonra, maymunlar üzerinde yapılan deneylerde, bu çiplerin maymunların bilgisayar oyunlarını sadece zihinleriyle oynamalarını sağladığı gösterilmişti.
Ancak, bu teknolojinin insanlar üzerinde geniş çaplı ve güvenli bir şekilde uygulanabilmesi için daha çok yol var. Etik, güvenlik ve biyolojik uyum gibi birçok zorluk aşılmalı. Beyne yerleştirilen cihazların uzun vadeli etkileri, potansiyel riskler ve veri güvenliği gibi konular hâlâ tartışılıyor.
Sonuç olarak, Neuralink şu an hayalden daha fazlası; pratikte uygulanabilirlik potansiyeline sahip ancak geniş ölçekli kullanım için zamana ve daha fazla araştırmaya ihtiyaç var kanaatindeyim.
Gelecekte Yapay Zekânın pek çok meslek grubunu işsiz bırakacağı kesin. Teknoloji bu kadar hızlı gelişirken nasıl bir gelecek hayal ediyorsunuz?
Öncelikle, Yapay Zekânın bazı meslekleri otomatikleştireceği kesin. Özellikle tekrarlayan ve rutin işleri yapabilen AI sistemleri, bu tür görevleri insanların yerine getirmesini gereksiz kılacak. Örneğin, fabrikalardaki üretim hatları, veri analizi, müşteri hizmetleri gibi alanlarda Yapay Zekânın büyük bir rol oynayacağı öngörülüyor.
Ancak bu demek değil ki tüm işler yok olacak. Yapay Zekâ, yeni iş alanları ve meslekler de yaratacak. AI sistemlerinin tasarımı, bakımı ve denetimi gibi alanlarda yeni uzmanlıklara ihtiyaç duyulacak. Ayrıca, Yapay Zekânın yapamayacağı yaratıcılık, duygusal zekâ ve insan ilişkileri gerektiren işler daha da değer kazanacak gibi durmakta.
Gelecek konusunda optimist olmak için sebepler var. Teknoloji, insanların daha verimli çalışmasını sağlayarak, onları sıkıcı ve monoton işlerden kurtarabilir. Bu da daha fazla zamanın, inovasyon, eğitim ve kişisel gelişim gibi alanlara ayrılmasını mümkün kılabilir. Örneğin, eğitim alanında Yapay Zekâ, kişiye özel öğrenme deneyimleri sunarak, her bireyin potansiyelini en iyi şekilde kullanmasına yardımcı olabilir.
Ancak, bu geçiş süreci yönetilmesi gereken birçok zorluğu da beraberinde getiriyor. Eğitim sistemlerinin, iş gücünü geleceğin ihtiyaçlarına göre yeniden şekillendirmesi gerekiyor. Aynı zamanda, sosyal güvenlik ağlarının güçlendirilmesi ve adil bir geçişin sağlanması da önemli. Yani, hükümetlerin, şirketlerin ve toplumun birlikte çalışarak bu dönüşümü yönetmesi gerekiyor.
Sonuç olarak, Yapay Zekâ pek çok meslek grubunu değiştirecek, evet, ama bu değişim yeni fırsatlar ve alanlar da yaratacak. Gelecekte, insanların daha yaratıcı, duygusal ve stratejik işlerde çalışacağı, AI’ın ise rutin ve tekrarlayan işleri üstleneceği bir dünya hayal ediyorum. Bu süreçte, hep birlikte bu dönüşümü en iyi şekilde yönetebilirsek, daha dengeli ve verimli bir iş dünyasına kavuşabiliriz.
Velhasıl, Yapay Zekâ işlerimizi elimizden mi alacak kaygısı yerine, gelecekte bu değişimler içerisinde kendimizi nerede görmek istiyoruz ve hayal ediyoruz daha anlamlı bir kaygı gibi geliyor. Bu akışa ayak uyduramamanın bedeli, Franz Kafka’nın “Dönüşüm” kitabındaki ana karakteri Gregor Samsa gibi bir sabah kendimizi çağa yabancı bularak uyanmak olabilir.
Yapay Zekâ insani önyargıları da taşıyabilir mi? Örneğin Peter Singer, ChatGPT’nin etik olmadığı gerekçesiyle köpek pişirme tarifi vermezken tavuk yemeği tarifi vermesini eleştiriyor.
Evet, taşıyabilir. AI sistemleri, insanların oluşturduğu verilerle eğitildiği için, bu verilerdeki önyargılar ve değerler de Yapay Zekâya yansıyabilir. Sizin de belirttiğiniz gibi filozof Peter Singer’ın yaptığı eleştiri bu konuya iyi bir örnektir. Peter Singer, ChatGPT’nin etik olmadığını öne sürüyor çünkü Yapay Zekâ köpek pişirme tarifi vermezken, tavuk yemeği tarifi veriyor. Bu durum, dil modelinin eğitiminde insanların kültürel ve etik değerlerinin yer aldığı verilerin etkinliği göze çarpmakta ve bu bağlamda dil modeli toplum içerisinde etik olmayarak görülen durumu (genelde evcil hayvan olarak kullanılan köpeğin yenilmesi eylemi) anlayıp ona göre bir yorum üretmektedir. Yani dil modeli, evcil olan hayvanlarını korumaya daha yatkın olduğunu, diğerlerine ise aynı toplumda olduğu gibi daha az değer verdiğini gösteriyor. Bu, insanların kültürel ve etik değerlerinin AI sistemlerine nasıl yansıyabileceğine bir örnek. Bu tür önyargılar, AI sistemlerinin eğitildiği veri setlerinden kaynaklanıyor. Eğer bu veri setleri insan önyargılarını içeriyorsa, Yapay Zekâ da bu önyargıları öğrenir ve yeniden üretir. Örneğin, tarihsel olarak bazı gruplara karşı ayrımcılık içeren verilerle eğitilen bir AI, bu ayrımcılığı devam ettirebilir. Yapay Zekâ geliştiricilerinin bu tür önyargıları fark edip düzeltmeleri gerekiyor. Etik ve adil AI sistemleri oluşturmak için, verilerin dikkatli bir şekilde seçilmesi ve önyargıların minimize edilmesi önemli. Ayrıca, Yapay Zekânın karar verme süreçlerinde şeffaflık sağlanmalı ve etik rehberler oluşturulmalı. Sonuç olarak, Yapay Zekâ insani önyargıları taşıyabilir ve bu, önemli bir sorun olarak karşımıza çıkıyor. AI sistemlerinin daha adil ve etik olabilmesi için, önyargıların farkında olup, onları düzeltmek için aktif çaba sarf etmek gerekiyor. Bu şekilde hem insani değerleri koruyabilir hem de daha güvenilir ve adil Yapay Zekâ sistemleri geliştirebiliriz.
Yapay Zekânın gelişmesinde karşılaşılan en büyük zorluk sizce nedir?
Yapay Zekânın gelişmesinde karşılaşılan en büyük zorluklardan birinin veri kalitesi ve önyargılar olduğunu düşünüyorum. Yapay Zekâ sistemleri, büyük miktarda veri ile eğitiliyor ve bu verilerdeki hatalar, önyargılar ve eksiklikler, AI’nın performansını ve adaletini doğrudan etkileyebiliyor.
Örneğin, AI sistemlerinin eğitildiği verilerdeki önyargılar, bu sistemlerin karar verme süreçlerinde de önyargılı sonuçlar üretmesine neden olabilir. Bu, sadece etik sorunlar yaratmakla kalmaz, aynı zamanda AI’nın güvenilirliğini ve doğruluğunu da düşürebilir. Verilerin dikkatli bir şekilde seçilmesi ve temizlenmesi, bu tür sorunları en aza indirmek için kritik öneme sahiptir.
Bir diğer büyük zorluk ise şeffaflık ve anlaşılabilirlik. AI sistemleri, özellikle derin öğrenme modelleri, genellikle bir “kara kutu” gibi çalışır. Yani, bu sistemlerin nasıl kararlar verdiğini anlamak zor olabilir. Bu durum, kullanıcıların ve düzenleyicilerin AI sistemlerine güven duymasını zorlaştırabilir. AI’nın şeffaflığı ve karar verme süreçlerinin anlaşılabilirliği, bu teknolojinin kabulü için önemli bir faktördür.
Etik ve düzenleyici sorunlar da büyük bir zorluk oluşturuyor. Yapay Zekânın hızlı gelişimi, yasal ve etik çerçevelerin bu hıza ayak uydurmasını zorlaştırıyor. AI sistemlerinin kullanımına ilişkin etik kuralların ve yasal düzenlemelerin oluşturulması, bu teknolojinin sorumlu ve güvenli bir şekilde kullanılmasını sağlamak için gerekli.
Son olarak, teknik sınırlamalar da bir engel teşkil ediyor. AI sistemlerinin yüksek hesaplama gücü ve büyük veri setlerine ihtiyaç duyması, bu teknolojinin uygulanabilirliğini ve erişilebilirliğini kısıtlayabilir. Ancak son zamanlarda farklı firmaların AI için gerekli işlem gücünü karşılayabilmeleri için çalışmalar yaptığını ve ileri seviye ürünler çıkardığını biliyoruz; Mesela Nvidia firmasının yeni duyurmuş olduğu Blackwell mimarisini bu anlamda tabiri caiz ise AI firmalarının imdadına yetişmiş durumda, hatta çoğu real time diyebileceğimiz bulut tabanlı uygulamalar (anlık dil çevirisi, ya da anlık görüntü yorumlamaları, vs.) bu mimari sayesinde daha da hız kazanmış durumdalar. Qualcomm gibi firmaların da bu konuda AI platformlarını herkesin dizüstü bilgisayarında çalıştırabilmesi için çalışmaları mevcut ve bunların en başında yeni duyurdukları Snapdragon X elite işlemcileri şu an dünyanın en güçlü notebook NPU’sına (Neural Processing Unit/ Nöral işlem birimi) sahip olma ünvanını elinde bulundurmakta. Bu da kullanıcıların bulut tabanlı çözümler yerine lokal olarak kendi özelleştirilmiş platformlarında daha güvenilir bir ortam sunabilmekte.
Furkan Bey, verdiğiniz kıymetli bilgiler çok teşekkür ederiz. Keyifli bir sohbetti. Sizinle yeni konularda tekrar sohbet etmek isteriz.
Ben teşekkür ederim Okan Bey bu keyifli sohbet için. GazeteBilim ailesine de çok teşekkürlerimi sunuyorum, onur duydum.
Biyografi
1994 yılında Kayseri’de doğdu. 2017 yılında Erciyes Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği bölümünden mezun oldu ve 2019 yılında aynı üniversitede Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanında ikinci lisans derecesini tamamladı. Türkiye’de bir yıl boyunca gömülü yazılım mühendisi olarak çalıştıktan sonra, İngiltere’deki Bristol Üniversitesi’nde Robotik ve Yapay Zekâ alanında yüksek lisans programına katıldı. Yüksek lisansını tamamladıktan sonra, 2021 yılının sonlarında Qualcomm firmasında gömülü yazılım mühendisi olarak çalışmaya başladı ve halen aynı şirkette kıdemli gömülü yazılım mühendisi olarak kariyerine devam etmektedir.
