Donanım

Suni Zekâyla İlgili Yanlış Malum 6 Data

Suni zekâ günümüz dünyasında neredeyse her şeyin daha süratli ve daha verimli olmasının en büyük sebeplerinden biri. Sadece yanlış anlaşılmalar sonucu kendisinin hem de insanlığın sonu olacağını düşünenler de var. Bu ve bunun benzer biçimde suni zekâ hakkında malum yanlışları derlediğimiz yazımıza hoş geldiniz.

Oyunların, filmlerin, dizilerin ve hatta tüm eğlence sektörünün kullanmaktan sıkılmadığı, adeta diline pelesenk olmuş suni zekânın ulaşmış olduğu popülerlik hakikaten de hayranlık uyandırıcı. Popüler olan her şey benzer biçimde hepimizin ilgisini çekiyor ve her insanın ilgisini çekmiş olduğu için de hakkında kent efsaneleri oluşması kaçınılmaz oluyor.

Beyaz perdede üstün zekâsıyla insanlığı ortadan kaldırmayı kendine amaç bellemiş, saniyeler içinde tüm insanlığı yok edecek planlar yapmayı çocuk oyuncağı benzer biçimde gösteren suni zekâlar görmeye o denli alıştık ki artık yalnız filmlerde değil, günlük sohbetlerde bile suni zekânın sebep olabileceği potansiyel tehlikeler konuşuluyor. Ikimiz de bu günlük sohbetler esnasında ağızdan çıkabilen yanlış bilinenleri bir araya getirdik.

Suni zekâyla ilgili yanlış bilinenler:

  • Suni zekâ ve makine öğrenmesi aynı şeydir,
  • Tamamen kendi kendine öğrenebilir,
  • Yüzde yüz objektiftir,
  • İşlerimizi elimizden alacak,
  • İnsanlardan her mevzuda daha iyi olacak,
  • İnsanları köleleştirecek.

Suni zekâ ve makine öğrenmesi aynı şey değildir:

Makine öğrenmesi toplanan verilerin ve belli bir algoritmanın işlenerek bir makinenin insanoğlunun öğrenme yetisini öykünmek etmesi üstüne kurulu olan teknolojiye verilen isimdir. Günümüzde tıbbi teşhisler yada görüntü ve ses tanıma benzer biçimde birçok değişik alanda kullanılır. Sadece yaygın düşüncenin aksine suni zekânın yalnızca bir alt kümesidir. Suni zekâyı sayısız değişik alanda çeşitlendirilen bir çatı olarak düşünmemiz gerekiyor.

Makine öğrenmesine verilebilecek en güncel örneklerden biri Nvidia’nın suni zekâ ile performans artırımını elde eden DLSS teknolojisi. İlk kere Şubat 2019’da karşımıza çıkan DLSS, ışın seyretme teknolojisinin sebep olduğu inanılmaz performans kaybını telafi etmek amacıyla geliştirilmişti. İlk zamanlarında görüntüde ciddi bozulmalara sebep olan teknoloji, makine öğrenmesi ve makine öğrenmesini yönetmeyi bilen uzmanlarla beraber bugün oldukça daha iyi bir durumda.

Suni zekâ yalnız kendi kendine öğrenemez:

Fişten Çeksek Ne Yapabilir ki? Yapay Zekâyla İlgili Yanlış Bilinen 6 Bilgi

Suni zekâların tek başlarına bir şeyler öğrenebileceği düşüncesi makine öğrenmesiyle beraber epey popüler oldu. Sadece işin aslı asla bu şekilde değil. Zira makine öğrenmesinin verimli olabilmesi için ilk olarak tecrübeli veri bilimcilerinin makine öğrenmesine sunulacak detayları hazırlaması, elden geçirmesi ve makine öğrenmesinin anlayabileceği bir şekle sokması gerekiyor. Kısaca her yerde duymaya başladığımız makine öğrenmesi kendi kendine gerçekleşen bir mucize değil. Yalnızca dikkatli bir halde yol gösterildiği süre istenilen sonuca ulaşabiliyor.

Bu örnekten çıkarmamız ihtiyaç duyulan sonuca gelelim. Bir suni zekânın onu gözlemleyenleri numaraya getirmesi, inisiyatif alıp internete bağlanması ve kendi kendine bir şeyler öğrenmesi, planlar yapması benzer biçimde ihtimalleri bir kenara bırakmalıyız. Sadece doğal ki bu şekilde şeyleri filmlerde görmenin keyifli olmadığını söylemiyoruz.

Suni zekâ istisnasız bir objektiviteye haiz değildir:

Fişten Çeksek Ne Yapabilir ki? Yapay Zekâyla İlgili Yanlış Bilinen 6 Bilgi

Suni zekâ teknolojileri insanlardan oluşan ekiplerce sağlanan verilerle çalışır. İnsanlar ise ne oranda olursa olsun özünde objektifliğini kaybedebilen bir canlı olduğundan suni zekâ da bundan payını alıyor. Bilhassa de toplumsal medya benzer biçimde devamlı güncelleme yapmayı gerektiren alanlar için düzenlenen suni zekâlar önyargılarla boğuşur. Öyleki ki Twitter benzer biçimde dev oluşumların algoritmaları bile buna benzer sorunlardan nasibini alıyor.

Üstteki paragrafın sonunda bağlantı verdiğimiz örnek vakada görüldüğü suretiyle Twitter, fotoğraf kırpma algoritmasının beyaz tende insanları öne çıkardığı sebebi öne sürülerek vakaya el atarak insanlardan yardım beklediğini, hatta destek olanlara ödül vereceğini söylüyor. Doğal bu aşamada suni zekânın beyaz tende insanları öne çıkarmasının hakikaten suni zekânın haiz olduğu bir önyargıyı değil, o suni zekâyı denetim eden insanların bir noktada bir şeyleri gözden kaçırdığını işaret ettiğini belirtelim.

Suni zekâ işlerimizi elimizden almayacak:

Fişten Çeksek Ne Yapabilir ki? Yapay Zekâyla İlgili Yanlış Bilinen 6 Bilgi

Suni zekânın iş gücü gerektiren süreçlerde birçok kere insanların yerini doldurmuş olduğu ve doldurmaya devam edeceği bir gerçek. Sadece sırf buradan yola çıkarak makineler insanların yerini alacak, insanoğlu işi olmayan duracak benzer biçimde çıkarımlara varmak gerçek dışı bir fikir seçimi. Bu biçim endişeler Endüstri Devrimi zamanında da ortaya çıkmıştı. Sadece Endüstri Devrimi’nin sebep olduğu dönüşüm sonucunda görebiliyoruz ki insanoğlu için hala meydana getirecek birçok iş var.

Endüstri Devrimi, etkinliği inanılmaz seviyede artıran makinelerle sonunu getirmiş olduğu iş kollarının yerine yenilerini yerleştirmiş oldu. Suni zekânın sonunu getirmiş olduğu bazı iş kollarının yeri de aynı şekilde başka iş kollarıyla doldurulacak. Kısaca suni zekâ aslına bakarsak iş gücünün artırılması ve insanların daha efektif bir halde çalışabilmesinin önünü açmak için kullanılıyor. Uzun bir süre de bu amaçla kullanılmaya devam edecek.

Suni zekâ insanlardan her mevzuda daha iyi olmayacak:

Fişten Çeksek Ne Yapabilir ki? Yapay Zekâyla İlgili Yanlış Bilinen 6 Bilgi

Suni zekâ teknolojileri iki değişik şekilde ele alınıyor. Bunlardan biri özelleştirilmiş, diğeri de genelleştirilmiş olarak adlandırılıyor. Özelleştirilmiş suni zekâ bilhassa bir işi yapması için geliştirilen ve eğitilen suni zekâlara verilen isim. Bu gruba örnek olarak tıp alanında kullanılanlar verilebilir. Genelleştirilmiş suni zekâ ise tıpkı insanoğlu benzer biçimde birçok değişik alana odaklanmak suretiyle programlanan suni zekâlara verilen isim.

Özelleştirilmiş suni zekâlar eğitildikleri tek bir mevzuda insanlardan daha iyi performans sergileyebiliyor olsa da tüm resmi görme mevzusunda insanların oldukça peşinde. O yüzden de bu biçim suni zekâların çıkardığı neticeleri yorumlama işi gene insanlara düşüyor. Genelleştirilmiş suni zekâlar ise birden fazla alana odaklandığı için tek bir noktada olağandışı performans sergileme şansını kaçırıyor ve tüm suni zekâlar benzer biçimde yalnızca insan danışmanlığıyla doğru sonuca ulaşmayı başarabiliyor.

Suni zekâ insanları köleleştirmeyecek:

Fişten Çeksek Ne Yapabilir ki? Yapay Zekâyla İlgili Yanlış Bilinen 6 Bilgi

Suni zekânın insanları köleleştireceği fikri bilim kurgu yapımlarının vazgeçilmezi. O yüzden de bilim kurgu filmlerinde bırakmamız ihtiyaç duyulan bir fikir. Yukarıda da belirttiğimiz benzer biçimde suni zekâ dediğimiz teknoloji ona yüklenen misyonu gerçekleştirmesi üstüne kurulu bir araçtan fazlası değil. Evet, oldukça gelişmiş bir teknoloji olduğu su götürmez bir gerçek fakat filmlerde gördüğümüz benzer biçimde suni zekânın insanların artık dünya üstünde bir yeri olmadığına karar verip insanlığı yok etmek suretiyle bir yola çıkması gerçekçi değil.

Suni zekâ hakkında sıkça yanlış anlaşılan mevzulara değindiğimiz yazımızın burada sonuna geliyoruz. Suni zekâ her geçen gün oldukça daha kuvvetli olmaya devam ediyor. Sadece suni zekâ ile yapılabilecekleri fena bir geleceğin habercisi değil, tam aksine insanların oldukça daha iyi bir yaşam yaşayabilmesinin kapılarını aralayan unsurlar olarak görmeliyiz.

İlgili Makaleler

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu