Hep şu terimleri duyduk, merak ettik, anladık, uyguladık, geliştirdik;
pick and place (tut ve yerleştir), besleme makineleri (robotlar), kutulama robotları, asorti kutu dolduran robotlar, otomasyon, input/output, plc, work station, scada, operation research (yöneylem), supply chain (tedarik zinciri), hat/sistem/tesis/fabrika otomasyonu…
VE
Bunları mümkün kılan makineler ve sistemler;
kayış/kasnak, redüktör/varyatör, dişli kutuları/kamlar, AC/DC elektrik motorları, sürücü kartları, cascade sistemler, makine haberleşme sistemleri, endüstri 4.0, IOT…
ve daha neler, neler…
Şöyle geriye baktığımda aklımda kalan terimler bunlar, bazen birini anlamak için uzun süre anlayanı bulup anlattırmak, bazen birini deneyimlemek için kıtalararası seyahat ve nihayetinde edinmek için gösterdiğimiz çabalar…
Halbuki bu terimler artık yeni yetme mühendislere bile yabancı, bu tip makineler artık istisnalar dışında müzelik oldu. Mekanik, elektronik, bilgisayar mühendisliği ise eline kara bulaştırmadan LEGO yapar gibi parçaların birleştirilmesiyle oluyor. Sakın küçümsüyorum sanılmasın, bir olguyu dile getirirken takdir ediyor, hayranlık duyuyorum. Fakat eskiden yolda kalan arabanın kaputunu açıp kurcalayabilirken şimdi karşımızda duran plastik muhafazalı motora ancak bilgisayar yardımı ile ulaşabiliyoruz.
Evet geleceğin efendileri kimler olacak? Parayı bastırıp tüm bunları kullanan uluslar mı, bunları üç kuruşa imal eden fakirler mi? Yoksa know how varedenler mi?
Hep makinelerin nasıl çalıştığını merak ederdim. Oyuncaklarımın hemen içini açardım merakla ve tabi sonra ya bozuk kalır, ya da parça artardı toplarken; amacım ise birkaçını birleştirip yeni birşeyler yapmaktı. Hatırlıyorum çocukken yeni gelen makineleri sandıktan çıkarır, taşır, monte eder, devreye alınırken başında dururdum. Ne heyecan, ne zevkti …Babam iş gezilerine yanında götürürdü. Yeni bir makinenin çalışmasını görmek için göze alamayacağımız yolculuk yoktu. Bir keresinde elli yıl önce uçak, tren, arabayla İskoçya’ya gitmiştik. Fabrika sahibi bizi merakla karşılamış ziyadesiyle ağırlamış ve Çanakkale’de savaşmış dedesinin anlattığı Türkler gibi giyinmediğimizi görünce hayret etmişti.
Neyse, şimdi bunları bırakalım ve bana bunları hatırlatan bugünkü konumuza gelelim:
YZ, YAPAY ZEKA (AI)
Ama takdir edersiniz ki otomasyona, robotlaşmaya niye gerek duyulduğunu anlamadan yapay zekanın gereği ve pratiği anlaşılamıyor.
Tüm bunların arkasında insan aklı ve pratikliği var. İnsan faydacı, tembel ve muzurdur, kanaatimce. Kendi menfaati ve rahatı için makineleri, otomasyonu, robotları ve nihayet IOT ve AI icat etti. Ama tabi herbiri mükemmel bir varlık olan insanı bir makine veya tesisin bir parçası gibi istihdam da bence zalimcedir.
Bu kaçınılmaz değişime hep karşı çıkılmış çünkü bilinmeyen, anlaşılmayan korkutmuş. Ama hani hamallar vardı, transpalet ve forkliftler çıkınca ne oldu veya at arabaları kamyonlar çıkınca, motor icad olunca ne oldu dolap beygirlerine?
Velhasıl hep yeni meslekler icad oldu (1), istihdam arttı. Artan üretim ve verimlilik sayesinde gelir seviyesi ve yaşam kalitesi yükseldi. İnsancıklar ise heva heveslerinin peşinde koşmaya devam etti ve şikayet etti.
Şimdi tekrar bir büyük değişimle karşı karşıyayız. Ya değişeceğiz, ya değişeceğiz!
Yani yapay zekayı sosyal yaşamın merkezine koyup eğitim ve işimizi buna göre şekillendirerek asrileşebileceğiz.
Peki tüm bunlar Türkiye’de ne zaman başladı? 1957-1958’de Erzurum’da “Yapay Zeka”nın anlatıldığı bir Halk Konferansı’nda!
Bizim aramızda “zeka” diye tanımladığımız; duyularımızla çevremizi tanıma, anlama ve yorumlama yeteneğini düşünürsek “yapay zeka” biraz abartılı tanımlama. Öncelikle “tanıma” (recognition) ve yargı (judgement) arasında bir ayrım yapmak lazım. Makineler ve robotlar şu anda çevremizi gözlemleyerek tanımada, ordan şimdilerde örüntü denilen kalıp (pattern) çıkarmada, tahmin yapmada çok iyiler; çünkü imaj, tanıma sistemleri ve büyük veriye dayalı istatistiki tahmin yöntemleri son derece gelişmiş durumda.
Yapay zeka (makine öğrenmesi, onun bir şekli olan derin öğrenme) çok teknik, bilgisayar bilimini ilgilendiren konular. Zaman zaman IBM’den gelen birçok yönetici, uzman bir yapay zeka programı olan Watson’ın özelliklerini tanıtarak ufkumuzu açmışlardı. Bugün Amazon’a girin, Yapay zeka kitabı arayın ilgili konularda 30 binin üzerinde yazılmış ya da iki yıl içinde yazılacak kitap çıkıyor. Yanında henüz tam tanımlanamayan “Big Data” (Büyük Veri) için de 30 bin kitap çıkıyor. Bu sayılar Yapay Zeka’nın gelecekteki etkisinin boyutunu gözler önüne seriyor. Ancak gelin görün ki konuyu işletmecilerin anlayacağı şekilde yazanlar bir elin parmaklarını geçmiyor. Onları okuyunca da hala birşeylerin eksik kaldığını söyleyen çok (1,2). Yapay zeka ile ilgili yazılmış çoğu iş makalesinde işin hesaplama mantığını yeterince anlayamadıklarını yazıyorlar ama ben bunun biraz ahlaki sorunları saklama çabası olduğunu düşünüyorum. Nedenini yeri gelince yazacağım (3,4).
Galiba bilgisayar bilimiyle uğraşanlar sinir bilimi ve bilişsel bilim araştırmalarına bakıp insan zihnini taklit etmeye ve kendilerine verilen bir sorunu çözmeye çalışıyorlar. Örneğin bir cihaza “Sarıyer’e git” sesli komutunu verince, o anda, Beykoz’dan Sarıyer’e giden rotayı süreleriyle alternatifli olarak metin ya da ses olarak çıktılamak gibi. Bu nasıl oluyor? Makineye çok sayıda trafik verisini, yol verisini, hız limitlerini öğretmeniz ve makinenin anlık durumu verilerden algılayıp size hatasız sonucu söylemesi gerekiyor. Bu arada şunu belirteyim yapay zeka alanında hatalı yazılım yapma ile hatasız yazılım yapmanın maliyeti aynı. Yani daha ucuza daha iyisini alamıyorsunuz. Yani yapay zeka yazılımlarının tek KPI’ı var: doğru tahmin (5). Yukarıdaki trafik örneğimize dönersek, makinenin sürekli eğitilmesi (güncelleme) gerekiyor, yeni yol ve kavşak, çıkmaz sokak, değişen cadde isimlerinin sürekli “zekaya” aktarılması gerekiyor. Peki ya birden sokaklar tek yön olur, yol çalışması başlar, güzergah değişirse? İşte o zaman makine (yazılım/algoritma) hata yapıyor. İnsan kendi zihniyle yolu buluyor. Örneği geliştirmek gerekirse; yazılım, makine kodlama, yapay öğrenme, yapay zeka her neyse geçmiş veriye bakarak belediyenin hangi yolu tamir edeceğini, hangi yolu çıkmaz yapacağını, hangi yolun ismini değiştireceğini kestirecek; üstüne üstlük o yolun kaza sonucu kapanma olasılığını tahmin edecek ve artık % 100 doğru tahmin verecek. Makinenin artık belediyenin davranışlarını sezmesi mümkün mü, göreceğiz.
1956 yılında makine zekasına ilgi duyan on bilim insanı New Hampshire’daki Dartmouth College’daki altı haftalık bir atölye çalışması için bir araya gelmiş. Amaçları da makinelerin duyumsama, mantık, karar alma ve geleceği tahmin etme yeteneği gibi insan zekasına dair özelliklerini nasıl simule edeceklerini tartışmak. Bu toplantıya isim arayan toplantının düzenleyicisi ABD’li matematik profesörü John MCCarty (1927-2011) , bir yıl sonra toplantının sonuçlarının tartışılacağı konferansa isim ararken ilk kez, biraz da ilgi çeksin diye, yapay zeka terimini kullanmış.
Aslında bugünde dahil olmak üzere yapay zeka adı verilen yazılımlar McCarty’nin temel düşüncesini barındırıyor. McCarty insanın düşünüşü ile mantık yürütüşünün kısa denklemlerle tanımlanan yer çekimi kuralları gibi matematiksel açıdan tanımlanabileceğini; dolayısıyla da soyut olan anın, düşüncenin, mantıklı düşünmenin “biçimlendirilerek” algoritmalara yani sorun çözme işlemlerine rehberlik eden açıklayıcı talimatlara dönüştürülebileceğini savunuyordu. Çalıştayı finanse eden kuruluş ise Rockefeller Vakfı imiş.
İşte tam da burada diyorum ki, bu iş bilinen 0/1 bilgisayar yazılım matematiği ile çözülemez, insanda bulunan “belki, bazen, bakalım opsiyonları” da işe dahil edilmeli, bulanık (fuzzy) mantık çok daha fazla kullanılmalı. Tabi işin vicdan boyutunu hiç hesaba katmıyoruz. Eğer bir kişi gece yarısından sonra bilgisayarından kırmızı noktalı videolara bağlanırsa siz ertesi gün ona AI olarak sürekli kırmızı noktalı videolar için tavsiye göstermeye devam ederseniz işte tam burada sözünü ettiğim şey olur: vicdansızlık!
Yapay Zeka konusunda dünyaca ünlü matematikçimiz Cahit Arf’ın 1958 yılında Erzurum’da Atatürk Üniversitesi’nde “Makine Düşünebilir Mi ve Nasıl Düşünebilir?” başlıklı konferans verdiğini öğrenmek beni çok gururlandırdı. Bu konferansta makinelerin de insanlar gibi düşünebileceği konusunda dinleyicileri ikna etmeye çalışan Arf Hoca konuşmasını şu cümlelerle bitirmiş (6):
“Makinelerin bazı işleri insan beynine nazaran çok daha çabuk yapabilmelerine mukabil anlayış yani alış kapasiteleri büyük bir salonu doldurabilecek kadar büyük olanlarında bile tenevvü (çeşitlilik) bakımından insan beyninden çok düşüktür. İnsan beyninin kendi kendisini, kendi insiyatifi ile tekemmül ettirilmesine (geliştirilmesine) mukabil makine yapıldığı gibi kalmaktadır. Bununla beraber kendi kendisini tekemmül ettiren makine tasarlamak mümkündür. Fakat kanaatimce insan beyni ile makine arasındaki asıl fark, insan beyninin estetik mahiyette müessirleri alıp onlar üzerinde işleyebilmesi ve yine estetik mahiyette olan kararlar vermesine, verilen bir işi yapıp yapmamak hususunda kendisini serbest hissetmesine mukabil makinede bu vasıfların benzerlerinin yok oluşudur. Bu vasıfları karakterize eden husus hepsinin de bir belirsizlik unsuru ihtiva etmesi, bunların şaşmaz bir şekilde uydukları kaidelerin mevcut olmayışıdır. Belirsizlik karakterini haiz olan insan dışı tabiat hâdiseleri mevcuttur.”
Bugün her yanımız yapay zeka uygulamalarıyla doldu. Siri komutlarımızı alıyor ve bizimle çat pat sohbet ediyor, yanıtlarıyla bizi güldürüyor. Ama verdiği akıllı yanıtlarla da ürkütüyor. Alexa ve Google Home da ses komutlarıyla ev idaresinde, alışverişte insana hizmet ediyor. Otonom araçlar taşımacılığı ve ulaşımı yeniden tanımlıyor. Borsacıların yetişemeyeceği hızda hisse senedi alıp satabilen otomatik algoritmalar, yine insanların yetişemeyeceği hızda reklam gösteren programatik yazılımlar var. Eve varmadan ortam ısısı ayarlanıyor, Google Maps trafiği görerek alternatif yollar öneriyor, e-postalarımızdan gereksiz olanlar başka bir alana düşüyor, İnstagram, Youtube sürekli ilgi alanımıza göre yeni videolar önerirken, Netflix ise filmler öneriyor. Bunların hepsi McCarty ve arkadaşlarının ilk kıvılcımını çaktığı insan zekasını; düşünce sistemini taklit eden yazılımlar.
Makineler artık tıbbi tanı koyabiliyor, sahtekarlıkları önleyebiliyor. Şöyle espri bile yapılıyor: Makine daha önce yalnızca insanlar tarafından yapabilen bir görevi yerine getirmeyi beceriyorsa o görev bir zeka gerektirmez! Oysa zeka çok soyut birşeydir. Zeka nedir? Öğrenme nedir? Sonuçta hala bilgisayarlar bir zamanlar Pablo Picasso’nun “Bir faydaları yok, sadece size yanıt verebiliyorlar” düşüncesinden çok uzakta değiller (8). Ama bilgisayarlar bize daha fazla konuda çok hızlı işlemler (insan zekasının yetişemeyeceği veri analizleri) yapıp, çok hızlı yanıt vermeye başladılar.
Bu yazıyı geçenlerde, yapay zeka’ ile ilgili GPT3 denilen (Generative Pre-Training Transformer 3) yeni bir teknolojiyi haber veren, bir fenomene ait, youtube videosunda kendi adım gündeme gelince; biraz okuyup bildiklerimi yerli yerine oturtup yazmaya karar verdim. Adım niye geçti, bu konudaki cevabımı az sonra. Anladığım kadarıyla Elon Mask ve Sam Altman tarafından kurulan Open AI’ın GPT3 doğal dil işleme (Natural Language Programming) teknolojisi paradigma yıkan bir yazılım ve yeni dönemde en fazla “iş yapay zekası” uygulamalarını etkileyeceği ve bu dönemin yapay zeka uygulamalarının, çözümlerinin imaj tanımadan çok dil işlemeye yöneleceği söyleniyor (9). GPT3 kendisine bir hedef verildiğinde basın bülteni, gazete makalesi ve teknik manuel yazabiliyor. Üstelik bu yazıları bir kişinin stilinde yazabiliyor. Dahası GPT3, bilgisayar kod’u yani algoritma yazabiliyor. Yani artık bir sorunu çözmek için uzman bir yazılımcıya ihtiyacınız yok, bu işi GPT3 yapabiliyor. Şu anda sistem hatasız değil ama Microsoft, Google, Alibaba, Facebook hemen kendi versiyonlarını çalışmaya başlamışlar bile.
Yapay zeka uygulamalarını böylesine geliştiren şey benim gördüğüm “Ticarileşme”dir. Ticari açıdan önemli atılımların kısa sürede gerçekleşeceğini varsayan büyük şirketler son teknolojiye dair temel araştırmaları finanse ediyorlar. Aslında herşey ellerinde milyarlarca veri bulunan başta Google, Facebook, Apple, Amazon, Microsoft, Baidu’nun yapay zeka etrafında yeniden işlerini düzenlemesiyle hızlandı. Başta dediğim gibi kimse akıllı zihin inşa etmek ve mükemmel insan yaratma derdinde değil. Yapay zeka sorunları çözmenin bir aracı olarak görülüyor (10). Şirketler sektörlerinde lider olmak için yapay zeka yazılımlarına yatırım yapıyorlar (11).
Bizim ana işimiz bisküvi ya da çikolatanın kendisi, dijital değil ama üretim, iş ve yönetim süreçlerimizi; yapay zeka uygulamalarıyla önce pilot çalışmalar yaparak sonra geliştirerek daha hızlı, daha ucuz, daha verimli, müşterilerimizi daha da mutlu eden ve mutlu olduğumuz bir çalışma kültürüne geçebiliriz. Burada amaç insanı devreden çıkarmak değil insan-makine işbirliği ile daha verimli geleceğin şirketlerini yaratmak. Bütün işler ve görevler masaya yatırılmalı ve tek tek bunların yapay zeka yazılımı-insan ilişkileri vicdani boyut da düşünülerek çalışılmalıdır. Medya planlama ajanslarımız yaklaşık 5 yıldır reklam teknolojilerini kullanıp doğru yerde, doğru zamanda, doğru bütçeyle, doğru frekansla reklam gösteriyorlar. Yani bu teknolojiler biz istesek de istemesek de zaten hayatımızda. Sıra bu teknolojileri istendik ve hedeflere bağlı şekilde işin içine sokmaya geldi.
Bizim doğrudan, müşteriden dijital veri toplayan işlerimiz var. Online+offline dönüşüm ve birliktelik hızlanıyor. İnsanla teması fazla olan alanlarda büyük cafe, lokanta zincirleri yapay zeka uygulamalarına yaptıkları yatırımlarla değişen tüketici alışkanlıklarına uyum sağlamaya çalışıyorlar. Perakende işlerimizde aynı şekilde iş yapış biçimimizi rekabette önde olmak için nasıl geliştireceğimizi pilot çalışmalarla ortaya koymamız şart.
Mesela şöyle bir hayal kursam: 4 milyar nüfuslu bir coğrafyada üretim yapıp, hizmet veriyoruz. Bu 1,5 milyar haneyi ürünlerimizle mutlu edebiliriz demek. Makinelere bu hanelerin tüketim verilerini öğretsek, makinede (algoritma) bize hane hane haftalık olarak hava sıcaklığına göre, ruh durumuna göre hangi üründen ne kadar tüketebileceğini söylese, biz bu ürünleri haftalık olarak evlere dronelarla göndersek. İçine yeni çıkardığımız ürünleri de eklesek, algoritma bize yeni ürünü hangi evin tüketeceğini de söylese (ki zaten veriler varsa mikro segmentasyon yoluyla yeni ürün üretilir) onu da eklesek, tahsilatı da otomatik yapsak. tüketilmeyenleri iade alsak, markalarımızın imajlarını devam ettirmek , yeni ürün tanıtımı yapmak için de programatik bazlı gösterim yapsak. Ne hoş olur değil mi?
Aynı şekilde Godiva Cafe’lerin hizmet verdiği yerlerde hane bireylerinin hangi saatte, hangi ruh durumunda, hangi hava sıcaklığında hangi tür kahve ve menü arzuladıklarını yapay zeka temelli yazılım bize söylese; biz de kafelerimizin, mağazalarımızın optimizasyonunu ona göre yapsak, o kahveleri ve yanında istediği yiyeceği daha o gelmeden hazır edip vitrine koysak ve o geçerken mağazanın içine girmeden alsa, otomatik ödeme yapsa muhteşem olur değil mi?
“O halde önce hayal etmeli, sonra nasıl yapabileceğimize bakmalıyız” diye yazmıştım ki mailime bir şirketin “Sellina” isimli yapay zeka satış yönetimi asistanının tanıtımı düştü. Gönderen satış teknolojileri uzmanı Shubham Gupta. Alın size yeni bir meslek daha, adresimi Linkedin yapay zeka ile mi buldular bilmiyorum ama Shubham Gupta’nın hala bizim gibi gerçek zeka olduğu belli. Neyse mail şöyle:
İyi Günler Murat ,
Bugün ofisine girdiğinde bir AI asistanınla randa şöyle bir konuşma geçse:
Murat : Sellina, bana bu ay satış hedeflerini gerçekleştirmemiz için nereye odaklanmamızı söyler misin?
Sellina : Merhaba Murat , bu ay satış hedeflerini tutturmak için yapacağın bunlar.
Murat : Teşekkürler Sellina, takımımda en iyi performans gösteren satışçıları söyler misin?
Sellina : Bir saniye bulayım. İşte iyi performans gösterenler.
Murat : Niye Mark’ın performansı iyi değil?
Sellina : İyi performans gösterenlerin yaptıkları bu, Mark’ın yaptığı ise bu.
Sellina 1000’den fazla satışçıya aynı anda gözetim, koçluk, yardım yapabiliyormuş ve günlük satışların % 13 ile 18 arasında artmasını sağlıyormuş! Kulağa hoş gelen bir başlangıç, burada sesli yanıt sisteminin sesle kumandası ve bir asistan gibi çalışması beni heyecanlandıran bir şey… Ama şu anda bizim kullandığımız satış analiz programları Sellina kadar tam zamanlı, interaktif olmasa da aynı şeyi yapıyor zaten. Benim yapay zekadan beklentilerim çok daha fazla galiba…
Buraya kadar yazdıklarım size ne söylüyor? Bana, artık iş ortamlarında “belirsizlik altında karar alma, daha fazla işbirliği, daha fazla deneme yapma, ortak sorunları ivedilikle farklı yollarla çözme, yaratıcılık özelliği” olan çalışanlar önem kazanacakmış gibi geliyor (12). Makinelerden farklılaşmak için de açık iletişim ve insiyatif almak gerekiyor. İşin her aşamasında “Daha iyi nasıl yapabiliriz?” diye düşünen, sorgulayan ve yapan çalışanlar patronların en büyük hayalidir. Fear Of Speaking-Up yani Açıkça Söyleme Korkusu sorunları belirtmede isteksizlik, gönülsüzlük, çekinme iş ortamlarının en büyük tehdidi. Çünkü tekrarlanan işler, yapay zekaya bırakılacaksa çalışanları farklılaştıran şey sorunları görme, korkusuzca söyleme ve çözüm üretme/ürettirme yeteneği olacaktır.
Micro İnovatör yeni bir sözcük. Sürekli yaptığı işi daha iyi yapmaya çalışan demek. Yani sürekli işimi nasıl daha etkili, daha iyi, daha hızlı, daha kolay, daha ucuza ve müşteriyi daha çok tatmin edecek şekilde yapabilirim diye düşünenler mikro inovatörler (13).
İşte burada yapay zeka devreye giriyor. Artık her çalışanın yaptığı işi yapay zeka’nın olanakları ile daha iyi, daha kolay, daha ucuz, daha hızlı, daha iyi nasıl yapabilirim de tüketiciyi mutlu edebilirim diye düşünmesi gerekiyor. Şu anda çok az insan bir makinenin nasıl öğrendiğinin detayını biliyor. Bunun için gerçekten “kodyazar” olmak gerekiyor. Ama biz insanlarının da yapay zekadan yararlanmamız için ne işe yaradığını bilip, onu işimizi iyileştirmek için kullanmamız gerekiyor. Sadece yapay zeka yazılımlarını kullanalım diye değil ama gerçekten bir yararı varsa! Yapay zeka için geçmişe yönelik veri gerekiyor ama eskisi kadar çok değil. Yani bugüne kadar Facebook, Google, Youtube gibi trilyonlarca veriyi işleyip da sonuç çıkaranlar yapay zekanın avantajından yararlanmış görünüyor ama artık bu alanda tekeller yıkılacak.
Bu nedenle bugünün avantajını yaratacak olan yapay zeka değil çalışanlarımızın cesareti, çevikliği. “Eğer çalışanlarınız işlerinde yaratıcılık, empati ve sorun çözme tekniklerini kullanmıyorlarsa, insan olarak potansiyellerini kullanmıyorlarsa gelecekte bütün işlerinizi yapay zeka içeren makinalara teslim edin gitsin” diyenler de var. Eğer işimiz tekrar eden, rutin, ya da tahmin edilebilir bir iş olsaydı işimizi acilen otomatize etmek için bir rekabet içinde olurduk. Bir otomasyon devrimi yaşandığı kesin. Bilgisayarların makinaların yapamayacağı şey; şirketin ve makinelerin nasıl yönetileceğine karar vermek.
İnsan Kaynakları Bölümümüz Yıldız Analitik Akademi’yi tam da bu yüzden kurdu. Dijital Disruption gruplarımızdan çıkan çok sayıda proje var. Rota Optimizasyonu, Araç Doluluğu Optimizasyonu, Hammadde/Mamul Optimizasyonu, Satış Kampanya Optimizasyonu, Mağaza Segmantasyonu, CRM Analitik, Mamül Talep Tahminleme, Tüketici Davranışı Tahminleme, İade Optimizasyonu, Sipariş Oluşturma, HR Analytics, Demand Sensing ve Unique Customer projelerinin yapılabilmesi için önce istatistik, veri analizi ve makine öğrenmesi bilgisi açısından yeterli kabiliyette çalışan gerekiyor.
Şunu da söyleyeyim yapay zeka, iş analitiği, büyük veri analizi konularında uzmanlaşmış personel tabi ki olması gerekiyor ama artık her çalışanımızın yeni teknolojilerden yararlanabilmesi için bu teknolojilerin ne işe yaradığı, hangi analizleri yaptığı, sonuçları nasıl elde ettiği ile ilgili farkındalıklarının olması gerekiyor. Bu nedenle Yıldız Analitik Akademi’yi kuran ve çalıştıracak ekibimizi kutluyorum. Bakış açımız sadece projeden yola çıkmak olmamalı bence. Mesela ekteki tabloda yapay zekanın “girdi” bölümünü önümüze koymalı, çeşitlendirmeli ve görevlerin hangileri yapay zeka teknolojileri ile yapılabilir hayal kurmalı, daha sonra da onları projelere dönüştürmeliyiz (7,8).
Son olarak bir konuya daha değineyim. Bu algoritmaları yazanların (ki algoritma bir hedefe yönelik yazılan koddur) bile yazdıktan sonra çıkan sonucun niye çıktığını bilmedikleri iddia ediliyor ve buna “kara kutu” adı veriliyor (14). Ve bunun ciddi ahlaki ve yasal sorunları beraberinde getireceğe ifade ediliyor.
Makine öğrenmesinin şeffaf olmaması kısmen algoritmanın eğitilme şeklinden kaynaklanıyor, deniyor. Makine öğrenmesinin alt yöntemi olan “Derin Öğrenme”de ise temsili sinir ağının bir ucunda büyük miktarda veri bulunuyormuş. Örneğin makinaya milyonlarca köpek fotoğrafı tanıtıyorlarmış. Veriler sinir ağının bilgi katmanları arasında ilerlerken; her katman bir Chihuahua’yı bir Minyatür Pinscher’den ayırmak gibi nihai çıktı katmanının doğru sonucu üretmesi için aşamalı olarak daha fazla soyut özellik seçip çıkarıyormuş. Ancak bu süreç bir sinir ağı içinde gerçekleştiğinden araştırmacılar her soyut özelliği veya ağın belirli bir özellik dizisini neden seçip çıkarmaya karar verdiğini açıklayamıyorlarmış. Bu açıklanmadığı sürece de iş zorlaşıyormuş. Yapay Zeka kodlaması insan bilişini taklit ettiği için sezgi içermesi normalmiş ama insan kendi sezgisini açıklayabiliyorken makine yani yazılımcı bunu açıklayamıyormuş. Makinenin bu yüzden sürekli cinsiyet, bir ırk, bir ulus lehine seçimler yapması mümkünmüş. Bence burası koca bir yalan! Senin köpeğin, senin önyargılarını taşır. Misafire yüzünü asarsan o da onu “hart” diye ısırır. Herkesin ne yaptığını iyi bildiğini ama şimdiden “bilmiyoruz burası kapalı kutu” denilip ortaya çıkacak ahlaksızlıklara, yasa dışı uygulamalara kulp bulunduğunu düşünüyorum.
Araştırmacıların net hatalar yapan algoritmaları tehlikeli bulmamaları normal ama sorun hatalarını gizleyen sistemler değil hataları gizleyen insanlar (1,15).
Sonuç olarak yapay zeka artık o kadar büyük bir sektör ki, o kadar çok tarafı var ki hangi yazının hangi haberin “satış amaçlı” yapıldığını anlayabilmek yazılım farkındalığına sahip olmayı gerektiriyor. Kültür ve siyaset de yapay zekaları etkiliyor. Yapay zeka yazılımlarının olumsuz yönleri konusunda etki altında kalabilecek seçmen gruplarını hedeflemek için algoritmaları kullanan Cambridge Analytica (CA)’nın ABD’nin başkanlık seçimleri ile LeaveEU kampanyasında micro hedefli içerik üretip bireylere ulaştırdığı ve demokrasiye zarar verdiği efsanesi hala bir efsane. Micro hedefli kampanya yapmak eğer izinli veri ise yasal. CA’nın ürettiği kişiye özel reklamların seçim sonucunu davranışsal olarak etkilediğine dair bir tane araştırma yok. Diğer bir örnek, Çin’deki en büyük Yapay Zeka şirketinin; gözetim videolarından, hareket eden nesneleri gerçek zamanlı belirleme ve kimliğini saptama yazılımı Batı için “mahremiyet” sorunudur, Çin halkı ise bu konuyu hiç umursamaz, aksine yararlı bulur (16).
GPT3 yapay zeka devrimine ve bu konudaki gelişmelere rağmen, şöyle düşünenler olmasını anlayamıyorum: “Şu anda en akıllı yapay zeka sistemi bile sorunlu. Örneğin kısmi engelleme, gürültü yüz tanıma sistemlerini kandırıyor, sürücüsüz araç uyaranları tanımadığı için kazaya neden olabiliyor, çeviri sistemleri sıradışı aksanları tanımlayabiliyor. En üst düzey sinir ağlarının bile değişen bir durumu esnek bir şekilde ele alma konusunda küçük bir çocuk kadar bile beceri gösteremediği tahmin ediliyor. Üç yaşında bir çocuk bir köpeği tanıyabilir, basit cümleler kurabilir ve tableti nasıl kullananacağını çözebilir. Herhangi bir robottan bunu isteyin, bu görevler konusunda özel bir eğitim almamışsa başarısız olduğunu görürsünüz. Yapay Zeka sadece bir iş için eğitilebilir. Genel Yapay Zeka diye bir şey yok.
Evet makineler ve robotlar sezgi, karar verme, yeni bilgileri harmanlayarak yeni bir şey ortaya koyma konusunda oldukça başarısızlar, çünkü henüz “kodlama” ile makinelere kısmen “bilinç” kazandırılsa da duygudan beslenen “bilinçaltının” ve “kısa yoldan” çözüme ulaşmanın yani pratik zekanın kazandırılması pek mümkün görülmüyor. Ama yapay zekanın şu andaki yararları bile iş ortamında, müşteri tatmininde, maliyet indirmede büyük avantajlar sağlayabilir. Daha iki yıl önce yapay zeka uygulamaları bu kadar hayatımızda yoktu. Bir de öğrenilmiş faaliyetlerden (yukarıda belediyenin sokak ismi değiştirme örneği) esnek sonuç çıkarabilen algoritmalar yazılabilirse yapay zekanın doğası değişebilir. Yapay zeka nihayetinde onu kodlayan insanın çıkarlarına hizmet etmek için tasarlanmış bir araçtır. Bu hiç unutulmamalıdır (17,18). İş teknolojilerini ve analitiğe yönelik uygulamaları yakından takip ediyorum (19). Son yıllarda dünyadaki süper bilgisayarların hızının yerinde saydığı, bunun da yapay zekayı yavaşlattığı söyleniyor. Ama şu anda tartışılan konu Kuantum bilgisayarların gelmekte olduğu; Kuantum hesaplama bildiğimiz 0/1’e dayalı bilgisayar kodlamasından farklı. Kuantum bitler aynı anda olasılığa göre hem 0 olabiliyor, hem 1, yani başta söylediğim bulanık (fuzzy) mantık kuantum bilgisayarlarla daha fazla işlenebilecek gibi görülüyor. Diğer yandan “cloud computing”e geçilirse yapay zeka uygulamalardan daha fazla verim alınacağı söyleniyor (20, 21). Bir de büyük verinin bizi teorisiz bilime götürdüğü konusu var ki orası başka bir derya deniz ( 22).
GPT3 ile ilgili videoda benim adımın niye geçtiğini söyleyecektim. Bu yapay zeka yazılımının şu anda en üst versiyonunun maliyetini Türkiye’de bir iki kişi karşılayabilirmiş. Biri de benmişim. Uyarayım bana güvenip bir şey icat edeceklerse etmesinler ben kendi zekamdam çok şükür memnunum ;).
Kaynakça
1. Fan, Shelly (2020).Yapay Zeka Yerimizi Alacak Mı?, Hep Kitap, Tarhan, U.(2020), T-İnsan, Destek yayınları, s. 214-229.
2. Chojecki. P (2020), Artificial Intelligence Business, Amazon Publication.
3. … (2020), (Çev. Levent Göktem), Dijital Dönüşüm, Yapay Zeka, HBR’s 10 Must Read, Optimist.
4. … (2019), (Çev. Nadir Özata), Yapay Zeka, Harvard Business Review Press, Optimist.
5. Brynjolfsson E. ve McAfee A. (2017). Yapay Zekanın Vaat Ettikleri, içinde Dijital Dönüşüm, Yapay Zeka, Optimist, s.19-56.
6. Arf, C., (1959) Makine Düşünebilir Mi ve Nasıl Düşünebilir?, Atatürk Üniversitesi , Üniversite Çalışmalarını Muhite Yayma ve Halk Eğitimi Yayınları Konferanslar Serisi No: 1, 1958-1959 Öğretim Yılı, Erzurum, s. 91-103.
7. Alpaydın, E. (2016). Machine Learning,The MIT Press; (2018), Yapay Öğrenme, Boğaziçi Üniversitesi Yayınları, 4’üncü Baskı.
8. Davenport H. T ve Ronanki R., (2019). Gerçek Dünya İçin Yapay Zeka, içinde: Yapay Zeka, Optimist, s.7-29.
9. Wilson, J. H. (2020), The Next Big Breakthrough in AI Will Be Around Language, HBR 25 Eylül; Yapay zeka: Yeni Nesil GPT-3 yüzünden korkmalı mı sevinmeli mi?, BBC News, Türkçe, 10 Ağustos 2020.
10. Fountaine T. Ve McCarty B. (2019). Yapay Zeka İle Güçlendirilmiş Şirket, HBR, Ağustos, 2019.
11. Lansiti M. Ve Lakhani R. Karim (2020). Yapay Zeka Çağında Rekabet, HBR, Şubat 2020.
12. Wilson, J.H ve Daugherty P.R (2019). İşbirliğine Dayalı Zeka: İnsanlar ile Yapay Zeka Güçlerini Nasıl Birleştiriyor? İçinde : Yapay Zeka, Optimist, s.177-198.
13. Hurt, K.ve Dye, M.D. (2020). Courageous Cultures, Harper Collins, 224 s.
14. Davenport T.H. (2020), İş Dünyasında Yapay Zekanın Durumu, İçinde: Dijital Dönüşüm, Yapay Zeka, Optimist, s.7-18.
15. Say, Cem (2018). Yapay Zeka, Bilim ve Gelecek Kitaplığı, 3.Baskı, s. 93-105.
16. Lee, K. (2018). Yapay Zeka ve Yeni Dünya Düzeni, Optimist, 278 s.
17. Agrawal, A., Gans, J. ve Goldfarb A. (2020), How to Win With Machine Learning, HBR, Eylül-Ekim 2020.
18. Koç, Onur (2018). Daha iyi Bir Dünya İçin Yapay Zeka, Doğan Kitap, s.51-58.
19. Thomas, R. (2019). The AI Ladder, O’reilly. 16 s.
20. Smith, Brad. (2019), Tools and Weapons, Penguin Press, 346 s.
21. Ghose,S. (2020), Are you ready for the Quantum Computing Revolution, HBR 26 Eylül.
22. https://plato.stanford.edu/entries/science-big-data/.
Murat ÜLKER
