Oğuzhan Topsakal, Ph.D.
Associate Professor of Instruction
Department of Computer Science and Engineering
University of South Florida
“Yapay zekâ ile şekillenen dünyada başarılı olmanın anahtarı; hükümetler, özel endüstriler, akademi ve küresel topluluk arasındaki işbirliğidir. Birlikte, YZ’nin dönüştürücü gücünü daha adil, yenilikçi ve sürdürülebilir bir gelecek inşa etmek için kullanabiliriz…”
Gelecek de elbet bir gün gelecekti ve geldi. Yapay zekâ (YZ) ve insanlığın geleceğiyle ilgili kitaplar ve filmlerde yapılan tahminler giderek gerçeğe dönüşüyor. Bu yazıda, insanlığın yapay zekâ ile olan geçmişini ve geleceğini ele alacağız. Bunun yanında ülkelerin yeni YZ çağında rekabetçi kalmak ve geri kalmamak için eğitim ve girişimcilik altyapılarını nasıl uyarlayabileceklerini tartışacağız.
YZ Nereden Geldi? (YZ'nin Kısa Tarihi)
Yapay zekânın (YZ) gelişimi, 1950'lerde Alan Turing tarafından önerilen Turing Testi gibi temel kavramlarla başladı. 1960'lar ve 1970'lerde sembolik YZ ve uzman sistemler popüler hale geldi. Ancak beklentilerin aşırı yüksek olmasına karşın sınırlı teknolojik ilerlemeler nedeniyle yatırımlar ve çalışmalar yavaşladı ve ilk YZ kışı yaşandı. 1980'ler ve 1990'larda, karar ağaçları ve sinir ağları gibi algoritmaların tanıtılmasıyla YZ’nin bir dalı olan makine öğrenimi ilgi görmeye başladı. Aslen video oyunlarında grafik işleme amacıyla tasarlanan NVIDIA'nın Grafik İşlem Birimleri (GPU'ları), 2000'lerin sonunda derin öğrenme hesaplamaları için kullanıldı. Araştırmacılar, GPU'ların paralel işlem yapma yeteneklerinin, derin sinir ağlarının eğitimini önemli ölçüde hızlandırabileceğini fark ettiler. Bu gelişme, daha büyük modellerin geniş veri kümelerinde eğitilmesini sağlayarak YZ'de büyük atılımlara yol açtı.
2000'ler YZ için özellikle önemli bir dönemdi; büyük miktarda verinin kullanılabilir hale gelmesi, derin öğrenmede ilerlemeleri hızlandırdı. Önemli bir dönüm noktası, algoritmaların binlerce kategorideki görüntüleri sınıflandırma görevi üstlendiği ImageNet yarışmasıydı. 2012'de Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever ve Geoffrey Hinton tarafından geliştirilen bir derin öğrenme modeli yarışmayı kazanarak önceki modellerden çok daha düşük hata oranıyla etkileyici bir performans sergiledi.
2017 yılında Google araştırmacıları tarafından tanıtılan transformer mimarisi ile büyük dil modellerinde (LLM'ler) önemli ilerlemeler kaydedildi ve bağlamı anlayabilen, tutarlı metinler üretebilen modellerin geliştirilmesini sağladı. Google’ın BERT ve T5 modelleri ile OpenAI’ın GPT-2 ve GPT-3 gibi modelleri bu alandaki sınırları daha da zorladı. Daha yeni LLM gelişmeleri arasında Anthropic tarafından geliştirilen Claude, OpenAI’ın GPT-3.5 ve GPT-4 mimarilerine dayanan ChatGPT, Meta tarafından geliştirilen LLaMA ve Google’ın Gemini ve Gemma modelleri sayılabilir.
YZ Nasıl Akıllı Oldu? Büyük Dil Modelleri Anlamı Nasıl Anlıyor?
Büyük dil modelleri (LLM'ler); kelimeler ve ifadeler için anlamlarını ve ilişkilerini matematiksel olarak yakalayan yüksek boyutlu vektör temsilleri, yani yerleştirmeler (embeddings) oluşturur. Her kelime veya ifade, bu yüksek boyutlu uzayda bir nokta olarak temsil edilir ve koordinatlar, o kelimenin anlamsal özelliklerini yansıtır. Benzer anlamlara sahip kelimeler birbirine daha yakın yerleştirilirken, farklı anlamlara sahip kelimeler daha uzak konumlandırılır. Bu mekânsal düzenleme, LLM'lerin anlamsal benzerlikleri ve farklılıkları tanımasını sağlar, örneğin, eşanlamlılar birbirine yakın vektörlere sahipken, zıt anlamlılar daha uzakta olur.
LLM'ler metinleri işlerken, kelimelerin geçtiği bağlamı dikkate alarak bağlamına özgü yerleştirmeler oluşturur. Bu, aynı kelimenin farklı cümlelerde kullanımına bağlı olarak farklı vektör temsillerine sahip olabileceği anlamına gelir ve modelin dilin ince anlamlarını kavramasını sağlar. LLM'ler ayrıca bu vektörler üzerinde matematiksel işlemler yaparak ilişkileri yakalayabilir; örneğin, ‘kral’ – ‘adam’ + ‘kadın’ = ‘kraliçe’ gibi analojileri matematiksel olarak vektör temsillerini manipüle ederek tanıyabilir.
Bu süreçler aracılığıyla LLM'ler; dili etkili bir şekilde kodlayıp anlamlandırır ve insan anlayışına benzer şekilde tutarlı, bağlama uygun yanıtlar üretebilir. LLM'ler gerçek bir anlayış veya bilinçten yoksun olsalar da dili işleme, üretme ve manipüle etme yetenekleri, insan benzeri anlayışa oldukça yakın sonuçlar verebilir.
Gelecek Tahminleri
YZ; biyoteknoloji, robotik, kişiselleştirilmiş tıp, gen düzenleme, ilaç keşfi gibi birçok sektörde araştırma ve geliştirmeye ivme kazandırıyor. Aynı zamanda prototipleme ve test süreçlerini de hızlandırarak daha hızlı inovasyona olanak tanıyor. Gelecek hakkındaki tahminler çoğu zaman hatalı olabilir ancak yapay zekâ üzerine bazı tanınmış kitaplar, ilginç senaryolar sunuyor.
Tegmark, 2020'lerin kalan yıllarında yapay zekâ (YZ) benimsemesinin hızlanacağını ve YZ'nin günlük yaşama giderek daha fazla entegre olarak sağlık, finans ve ulaşım gibi sektörleri etkilemesinin muhtemel olduğunu öngörüyor (Tegmark 2017). Harari, YZ etiği etrafındaki kamuoyu tartışmalarının artmasının potansiyel düzenleyici değişiklikleri gündeme getirebileceğini belirtiyor (Harari 2018). Zuboff ise benzer bir görüşü paylaşıyor (Zuboff 2019). Tegmark, otomasyonun bazı işkollarını ortadan kaldırabileceğini ve yeniden beceri kazandırma girişimlerine yol açabileceğini öne sürüyor (Tegmark 2017). Kelly ve Greenfield, kilit teknolojik trendlerin endüstrileri ve toplumu dönüştürebileceğini savunuyor (Kelly 2016; Greenfield 2017).
Kurzweil, 2030'larda YZ'nin tıbbi teşhis ve hukuki analiz gibi belirli alanlarda insan seviyesinde performansa ulaşabileceğini öngörüyor (Kurzweil 2005). Bostrom ve Tegmark, bireysel ihtiyaçları tahmin eden ve karşılayan kişisel YZ asistanlarının yaygınlaşabileceğini, aynı zamanda makinelerin insanların yapabileceği her entelektüel görevi yerine getirebileceği Genel Yapay Zekâ'nın (AGI) bu on yılda geliştirilebileceğini ifade ediyor (Bostrom 2014; Tegmark 2017).
Kurzweil ve Bostrom, 2040'larda süper zeki YZ'nin yükselişi ile çeşitli alanlarda insan zekâsını aşabileceğini, bu dönemin teknolojik tekillik olarak adlandırılabileceğini belirtiyor (Kurzweil 2005; Bostrom 2014). Harari ve Tegmark, bu gelişmenin bilimsel ve teknolojik ilerlemeyi hızlandırsa da eğitim, yönetim ve kimlik gibi konularda toplumsal değişiklikler ve etik soruları gündeme getirebileceğini dile getiriyor (Harari 2016; Tegmark 2017).
Tegmark ve Kaku, 2050'lerde YZ'nin yönetim kararlarına dayalı olarak farklı geleceklerin ortaya çıkabileceğini, ütopik senaryolar arasında yaşam kalitesinin artması ve hastalıkların ortadan kaldırılmasının yer alabileceğini, distopik sonuçların ise gözetim devletleri ve eşitsizlik gibi sorunları içerebileceğini öngörüyor (Tegmark 2017; Kaku 2018). Kaku ayrıca uzay teknolojisindeki ilerlemelerin gezegenlerin kolonileştirilmesi yönünde ciddi çabalara yol açabileceğini belirtiyor (Kaku 2018).
Harari, 2060'lar ve sonrasında teknolojinin biyoloji ile birleşmesinin arttırılmış insan kimliklerine yol açabileceğini ve YZ'nin iklim değişikliği ile kaynak kıtlığı gibi küresel sorunların çözümünde yardımcı olabileceğini ifade ediyor (Harari 2018).
Lider Ülkeler YZ Çağına Nasıl Hazırlanıyor?
Birçok ülke, ekonomik büyümeyi teşvik etmek ve toplumsal zorluklarla başa çıkmak için ulusal YZ stratejileri geliştirmekte. ABD, teknoloji şirketleri ve devlet kurumlarının desteklediği Amerikan YZ İnisiyatifi ile liderlik ediyor. Çin, 2030 yılına kadar küresel YZ lideri olmayı hedefliyor ve ulusal laboratuvarlar ile büyük teknoloji firmaları tarafından yönlendiriliyor. Avrupa Birliği, etik YZ'yi vurguluyor ve 2030'a kadar YZ yatırımlarını arttırmayı planlıyor. Birleşik Krallık, Fransa ve Almanya; YZ araştırmaları, etik uygulamalar ve endüstriyel yeniliklere öncelik veriyor. Güney Kore, Kanada, Japonya, İsrail, Hindistan ve Singapur gibi ülkeler de altyapı, yetenek geliştirme ve sektöre özel uygulamalara odaklanan YZ stratejileri başlattı ve bu küresel yarış hem ekonomik hem de toplumsal fayda sağlayan YZ’nin gelişimini öne çıkarıyor.
Ülkeler, Geri Kalmamak İçin Ne Yapmalı?
Geri kalmamak için ülkeler, YZ araştırma ve geliştirmeye odaklanmak, kamu-özel ortaklıklarını teşvik etmek ve sağlık hizmetleri, akıllı şehirler gibi stratejik sektörleri hedeflemek gibi temel alanlara odaklanan kapsamlı YZ stratejileri geliştirmelidir. Eğitim ve yeniden beceri kazandırma programları aracılığıyla nitelikli bir işgücü oluşturmak ve en iyi küresel yetenekleri çekmek hayati önem taşır. Ayrıca, yüksek performanslı bilgi işlem sistemlerini içeren YZ altyapısını inşa etmek ve YZ’nin endüstriler genelinde benimsenmesini teşvik etmek büyümenin anahtarıdır. Yeni girişimleri destekleyerek ve sektörler arası işbirliğini teşvik ederek inovasyon ekosistemini geliştirmek, ilerlemeyi daha da hızlandıracaktır. Uzun vadeli bir YZ stratejisi; sürekli izleme ve küresel işbirliği ile rekabet gücünü sağlamlaştıracaktır. Kamusal güven, şeffaflık ve iş kaybı, gizlilik gibi endişeleri ele alarak güçlendirilmelidir.
YZ tabanlı girişimcilik ekosistemini desteklemek ve geliştirmek için ülkeler, inovasyonu teşvik eden politikalar uygulamalı, gerekli kaynakları sağlamalı ve uygun bir iş ortamı yaratmalıdır. Bu; devlet hibeleri, sübvansiyonlar, düşük faizli krediler ve vergi teşvikleri sunmayı, ayrıca risk sermayesi, melek yatırımcılar ve kamu-özel ortaklıkları aracılığıyla özel yatırımı teşvik etmeyi içerir. YZ odaklı kuluçka merkezleri, hızlandırıcılar ve yenilik merkezlerinin geliştirilmesi, girişimlere mentorluk, kaynaklar ve işbirliği fırsatları sağlayacaktır. Üniversiteler, endüstriler ve girişimler arasında işbirliğini teşvik etmek, bir yetenek havuzu oluşturabilir ve yeniliği tetikleyebilirken; sağlık, finans ve diğer endüstrilerdeki sektörler arası işbirlikleri YZ uygulamalarını hızlandıracaktır.
YZ girişimlerine, hesaplama altyapısına, verilere ve geliştirme araçlarına erişim sağlamak, operasyonlarını ölçeklendirmek için çok önemlidir. Eğitim, öğretim ve girişimcilik programlarına yapılan yatırımlarla nitelikli bir YZ işgücü oluşturulmalıdır. Küresel YZ yeteneklerini çekmeye yönelik politikalar da hayati öneme sahiptir. YZ dostu politikalar gibi destekleyici bir düzenleyici ortam, inovasyonu teşvik ederken etik YZ gelişimini de güvence altına alacaktır.
Basitleştirilmiş iş kaydı, fikri mülkiyet koruması ve Ar-Ge vergi teşvikleri gibi yasal ve mali destekler sağlayarak YZ girişimcileri için engelleri azaltmak gereklidir. YZ araştırmalarının ticarileştirilmesini teşvik eden hibeler ve küresel genişlemeyi kolaylaştıran ticaret misyonları ve ihracat teşvikleri ile ekosistemin daha da geliştirilmesi sağlanacaktır. Ülkeler; finansman, yetenek geliştirme, altyapı ve destekleyici politikalar ortamını teşvik ederek, teknolojik ilerlemeyi ve ekonomik büyümeyi sağlayan gelişen YZ girişimcilik ekosistemleri oluşturabilir.
Bir Ülke, Eğitim Sistemini YZ'de Lider Olmak İçin Nasıl Uyarlamalıdır?
YZ'de lider olmak için ülkeler, eğitim sistemlerini tüm seviyelerde YZ okuryazarlığını vurgulayacak şekilde yeniden düzenlemelidir. YZ eğitimi, ilköğretim ve ortaöğretim müfredatlarına veri analizi, kodlama ve problem çözme gibi konuları entegre etmeye erken yaşta başlamalıdır.
Yükseköğretimde, üniversiteler YZ, makine öğrenimi ve veri bilimi gibi alanlarda uzmanlaşmış programlar sunmalı ve YZ’yi biyoloji, ekonomi ve tıp gibi alanlarla birleştiren disiplinler arası çalışmaları teşvik etmelidir. Gelişmiş YZ araştırmalarına ve doktora programlarına yatırım yapmak, YZ yeniliğinde lider konumunu pekiştirmek için çok önemlidir.
Ayrıca, öğretmenlerin YZ okuryazarlığını arttırmak için sürekli eğitim verilmesi, eğitmenlerin YZ kavramlarını etkili bir şekilde öğretmeleri için donatılması açısından esastır. İşgücünün rekabetçi kalabilmesi için yaşam boyu öğrenme ve yeniden beceri kazandırma programları geliştirilmeli, eğitim kurumları ve endüstrilerle işbirliği içinde ücretsiz veya düşük maliyetli YZ kursları sunulmalıdır. Üniversiteler, kamu-özel ortaklıklarını teşvik etmek ve yeniliği arttırmak için YZ araştırma merkezleri kurmalıdır. Kuluçka merkezleri, hızlandırıcılar ve YZ girişimciliği odaklı kurslar aracılığıyla YZ girişimciliğini desteklemek, fikirlerin gerçek dünya çözümlerine dönüştürülmesine yardımcı olacaktır. Son olarak, YZ müfredatlarını sürekli olarak değerlendirmek, güncellemek ve ulusal eğitim stratejilerini ekonomik hedeflerle uyumlu hale getirmek, sürekli ilerlemeyi sağlayacaktır.
Sonuç:
Yapay zekâ, endüstrileri, ekonomileri ve toplumları şimdiden dönüştürmeye başladı ve etkisi önümüzdeki on yıllarda daha da artacak. Bu yeni dönemde, ülkelerin sadece ekonomik büyüme için YZ’yi kullanmakla kalmayıp, aynı zamanda ortaya çıkan etik ve toplumsal zorlukları da ele alan kapsamlı stratejiler benimsemeleri hayati önem taşıyor. Eğitim, YZ tabanlı girişimciliği destekleme ve sağlam altyapılar kurma yoluyla ülkeler, YZ inovasyonunda liderlik pozisyonlarını alabilirler.
Ancak, YZ'nin hızlı gelişimi sürekli bir uyum sağlamayı gerektiriyor. Ülkeler, yetenekli bir işgücünü teşvik ederek, disiplinler arası araştırmaları destekleyerek ve YZ teknolojilerinin sorumlu bir şekilde kullanıldığından emin olacak politikalar oluşturarak proaktif olmalıdır. YZ’nin geleceği, sağlık hizmetlerini ilerletmekten, kişiselleştirilmiş deneyimleri iyileştirmeye ve uzay keşfinde yeni fırsatların kapılarını aralamaya kadar inanılmaz bir vaatte bulunuyor.
Sonuç olarak, YZ ile şekillenen dünyada başarılı olmanın anahtarı; hükümetler, özel endüstriler, akademi ve küresel topluluk arasındaki işbirliğidir. Birlikte, YZ’nin dönüştürücü gücünü daha adil, yenilikçi ve sürdürülebilir bir gelecek inşa etmek için kullanabiliriz. Gelecek hâlâ gelecek ve geldiğinde geri kalmış olmamak için stratejik bir yaklaşımla YZ’de öncü olmak için adımları bir an önce atmalıyız.
Referanslar:
Barrat, J. (2013). Our final invention: Artificial intelligence and the end of the human era. Thomas Dunne Books.
Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, dangers, strategies. Oxford University Press.
Harari, Y. N. (2016). Homo Deus: A brief history of tomorrow. Harper.
Harari, Y. N. (2018). 21 lessons for the 21st century. Spiegel & Grau.
Kaku, M. (2018). The future of humanity: Our destiny in the universe. Doubleday.
Kelly, K. (2016). The inevitable: Understanding the 12 technological forces that will shape our future. Viking Press.
Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Being human in the age of artificial intelligence. Knopf.
Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. PublicAffairs.