Okuyucularımızdan gelen e-maillerde yapay zekâya nereden başlayıp neler yapılabileceği konularında epey sorular alıyorum. Bu mevzuyu daha önceki yazılarımızda parça parça anlatmış olsak da bugün tekrar enine boyuna tartışmak ve fikirlerimi paylaşmak istiyorum.
Geçtiğimiz hafta 2019 Nobel Fizik ve Kimya Ödüllerinin sahipleri açıklandı. Kimya ödülleri benimde ilgi alanıma giren lityum-iyon pilleri üzerine yapılan bilimsel araştırmalar ve keşiflere verildi. Lityum periyodik tabloda üçüncü element ve erime ve kaynama noktasının yüksek olmasına rağmen yoğunluğu düşük ve hafif bir element. Kullandığımız akıllı telefonlar, tabletler, dizüstü bilgisayarlar ve daha nice şarjlı elektronik aletler lityum-iyon pilleri ile çalışıyor. Aynı şekilde elektrikli araçların son zamanlardaki yükselişi yine lityum-iyon pillere bağlı. Ayrıca ilaç sektöründe de çok büyük bir öneme sahip. Özellikle depresyon ilaçlarının çoğu lityum barındırıyor. Dünya’da en fazla lityum ise Afganistan’da bulunuyor. Afganistan’daki bu lityum madenlerinin değeri ise birçok trilyon dolar civarında ve halk kendi arasında birbirine düşmüş ve birbirleriyle savaşıp dururken, başka ülkeler buradaki lityum madenlerini çıkarıp Dünya’ya pazarlıyor.
Pillerin tarihi ise 200 yıl öncesine dayanır. 1800 yılında Alessandro Volta modern bataryanın öncüsü olan ilk pili icat etti. Resmi eğitimini yarıda bırakan Volta, 18 yaşında elektriğe merak sardı ve fizikçilerle çalışmaya başladı. İlk keşfettiği pil daha sonra suyu oksijen ve hidrojene ayırmak için kullanıldı. 1830 yılında Faraday elektromanyetizma çalışmalarında Volta’nın bataryalarını kullandı ve piller kapı zillerinde ve daha sonra telgraflarda kullanıldı.
2019 kimya dalında Nobel Ödülüne layık görülen ilk isim John Goodenough. Kendisi ilk lityum bataryayı yapan bilim insanı. Goodenough’ın 1970’lerde icat ettiği lityum piller sayesinde bugün akıllı telefonlarımız çalışıyor. Ödülün ikinci ortağı ise Stanley Whittingham. Kendisi lityum bataryaların potansiyellerini iki katına çıkardı. Lityum pilde katot olarak kullanılan titanyum disülfür’ü geliştirdi. Bu sebeple, lityum-iyon pillerinin kullanımında bizlere kolaylık sağlamış oldu. Ödülün Japon ortağı ise Akira Yoshino. Kimyager Yoshino pillerde saf lityum gereksinimini ortadan kaldırdı. Kimya ödüllerinde benim en çok ilgimi çeken nokta ise ödülün Japon ortağı Akira Yoshino. Çünkü üniversiteden 1972 yılında master derecesiyle mezun olduktan hemen iş hayatına atıldı ve Lityum şarjlı pilleri üzerine çalışmaya başladı. Doktorasını ise tam 33 yıl sonra yani 2005 yılında tamamladı. Doktorasını aldığında tam 57 yaşındaydı. Bugün 71 yaşında. Doktorasını aldıktan tam 14 yıl sonra Nobel Kimya Ödülü’ne layık görüldü.
Pili ilk keşfeden Volta’nın resmi bir eğitimi yoktu. 18 yaşında fizikçilerin yanında çalışmaya başlayarak kendisini geliştirdi. Bugün Nobel Ödülü alan Akira Yoshino ise 52 yaşında üniversiteye dönüp 57 yaşında doktorasını tamamlayan bir bilim insanı. İşte yapay zekâ öğrenmenin de yaşı yok. Ben çok gencim öğrenemem demekte yanlış. Ben çok yaşlandım benden geçti demekte yanlış. Zaten normal programlama dilleri ile yıllar sürecek projeler yapay zekâ ile birkaç ayda hatta birkaç haftada bitirilebilir. Kod yazmayı öğrenmek biraz vakit alabilir lakin hiç de zor değil.
Yapay zekâ ile uğraşan kişilere veri bilimcisi (data scientist) diyoruz. İyi bir veri bilimcisi olmak isteyen kişi temel düzeyde Python veya R programlama dilini öğrenmeli. Ardından temel istatistik bilgilerini bilmelidir. Veri görselleştirmesi, veri temizleme ve veri mühendisliğinin ardından makine öğrenmesi (machine learning) alanına odaklanmalıdır. Mesela tahmin etmeye çalıştığımız hedef ‘fiyat veya bir rakam ise’ regresyon (regression) algoritmalarını, ‘cevabı evet veya hayır olan’ hedef ise sınıflandırma (classification) ve ‘cevabı hangi gruba dahildir’ olan ise gruplandırma (clustering) algoritmalarını kullanmamız gerekiyor. Bu algoritmaları programlamak zorunda değiliz. Bunlar zaten birileri tarafından yazılmış ve hazır paket haline getirilmiş. Bize düşen verilerimizi öğrenme ve test için ikiye ayırıp bu algoritmalardan birini çağırıp çalıştırmak.
Makine öğrenmesi tamamlandıktan sonra yapay zekâ alanına geçilmelidir. Bu kısımda doğal dil işleme, derin öğrenme, yapay sinir ağları, tavsiye sistemleri, q-öğrenme, bilgisayar görmesi, resim işleme, yüz tanıma sistemleri, sosyal medya analizleri, ve sentiment analizleri öğrenilmelidir.
Bunları öğrenmek neyi sağlar? Başta işletmelerinizin masrafları azalır, israfları sıfırlanır. Ne zaman, nerede, hangi kararı almanız gerektiğini söyler. Veriye dayalı, bilimsel raporlar ortaya çıkar. Farkında olmadığınız masraflarınız fark edilip ortadan kaldırılır. Normal programlama ile yıllarca sürecek projeler birkaç haftada sonuçlanır. Yapay zekâ işletmelerde ve devlet kurumlarında vakit kaybını ve gereksiz eleman çalıştırmayı engeller ve adeta bir kaç level atlamayı sağlar. Bir işe hangi elemanı atarsanız ne zaman da biteceğini ve ne kadar kâr edeceğiniz önceden tahmin etmek işten bile değildir. Geçmişteki verilerden geleceği öngörmek ve önceden planlamak mümkün olur. En iyi profesörü yapay zekâ ile modelleyerek öğrencilerin evlerinden çıkmadan Dünya’nın en iyi profesöründen ders alması sağlanır. Robot askerler ile insan kaybı önlenir. Suç tahminleri ile kimin nerede hangi suçu işleyeceğini tahmin etmek mümkün olur. Şu an Los Angeles Polisi’nde yapay zekâ ekip arabalarının nereye gideceğini ve hangi bölgeye hangi polis giderse oradaki insanların yapısına ve kültürüne uygun memurları görevlendirmesi gerektiğini belirlemektedir. Her Gün girilen raporlarla hatalarından ders almakta ve hergün daha da iyi sonuçlar vermektedir.
Yapay zekânın en güzel taraflarından birisi de veri girişinde tekrarları önlemekte ve kurumlar arası çapraz sorgulamalarla yanlış veri girişlerini engellemektedir. Yapay zekâ hastalara doktorlardan daha isabetli teşhisler koymakta, avukatlardan daha başarılı dökümanları takip edebilmektedir. Saniye saniye sosyal medya analizi yaparak canlı raporlar vermekte bu sayede nerede neler oluyor öğrenmek ve çözüm üretmek mümkündür.
Yediden yetmişe herkes ve her kurum yapay zekâya geçmeli ve nimetlerinden yararlanmaya başlamalıdır. Yarın çok geç olabilir.