Ana içeriğe atla

Yapay Zeka İle İlgili Gelişmeler


Makine öğrenimi konferansı ve yapay zeka üzerine düşünceler ?

Twitter dünyasında yakın zamanlarda makine öğrenimi ve yapay zeka hakkında bir alaycılık ortaya çıktı. Geçen haftalarda yapılan Facebook F8 konferansı ve Messenger’da bot platformlarını tanıtmalarının ardından zirveye çıktı.
Alaycılığı anlayabiliyorum. Derine indiğinizde, makine öğrenimi hakkında çalıştığını iddia eden şirketlerin çoğu aslında hiçbir şey yapmıyorlar. Zayıf makine öğrenimi temelli kullanıcı deneyimi sunan ve ilk kullanıcıların makine öğrenimine sırt çevirmesine sebep olan birçok şirket bulabilirsiniz. Diğerleri reklam hileleri olan makine öğrenimi özellikleri barındıran ürünler üretiyorlar fakat bu ürünler rakiplerine uzun vadede herhangi bir bariyer koymuyor aynı zamanda yatırımcıları korkutup kaçırıyor.
Şu anda yapay zekanın zirve noktasına doğru bir yolda olduğumuzu düşünüyorum. Birçok para toplumlara yararlı olmayacak projelere akıp gidiyor. Bu normal bir durum, her şey kontrol altında.
Haydi tepe noktasını geçelim. Botlar, makine öğrenimi için ilginç vakalar fakat durum bundan daha derin. Etrafımızda çok temel bir yenilik oluyor.
Günün çoğunu New York’ta Makine Öğrenimi konferansında harcadım. Burası 2305. Cadde’de birçok mühendis, bilim adamı ve dünyanın her yerinden girişimcilerin toplandığı bir yerdi. Bir fizik bilimcisi / mühendis olarak, genelde kendimi inek hissederim. Fakat o gün hissetmedim.
Satışa sunulan botlar hakkında konferans sırasında birkaç kere konuşuldu fakat odak noktası onlar değildi. İnsanlar benim daha önce hiç görmediğim yeni, ileri düzey istatistiksel tekniklerden bahsediyorlardı. Veri bilimadamlarının makine öğrenimi algoritmalarını kolayca geliştirmelerini sağlayacak, sadece Python kullanılarak yazılabilecek paralel programlama. İleri düzey ses tanıma için neural ağlar, akla hayale sığmayacak büyüklükteki veri topluluklarıyla yapılan çalışmalar. Hastanelerdeki yaşayan hasta verilerinden sağlık sorunlarını tahmin etmek için modeller. Aklımın başımdan uçmasına neden olacak birçok demo gördüm, fakat kamuya bunları açmayacağıma söz verdim, dolayısıyla daha fazla detay veremeyeceğim.
İşte size yalın gerçek: dünyanın en akıllı insanlarının çoğu beyinlerinin her bir parçasını makine öğrenimi yazılım ekosistemini geliştirmek için kullanıyorlar. Şimdiye kadar hem birkaç başarı hikayesi hem de başarısızlık duyduk. Hala erken olmakla beraber, insanların büyük, teknik problemleri çözmek için biraraya gelme kabiliyetlerini küçümsemek hiç de akıl karı değil.
Kafamızı çalıştıralım. Aynı zamanda alaycılığın dozunu biraz azaltalım. Eğer çevrenize bakarsanız, makine öğrenimi konusunda ilgi çekici şeylerin gerçekleşmekte olduğunu görebilirsiniz.

Programlar yalan söylemeye başladığında ne olacak?

Birçok insan otoritelerin dürüst olduğunu düşünecek şekilde koşullanmıştır fakat insanlar bilgisayarların otorite olup olmadığına nasıl karar verir? Bir bilgi insandan değil de bilgisayardan geldiğinde ona daha mı çok güveniriz? Araştırmacılar bu soru üzerinde çalışmaya devam ediyorlar fakat önümüzdeki yıllarda bir soru oldukça önem kazanabilir: Programlar insan mı? Bilgisayar mı? Programın cevap vermedeki güvenilirlik derecesine göre bu sorunun cevabı da değişecek mi? Özellikle yasa ve sağlık konularında düzenlemeler ne ölçüde rol oynayacak?
Bu soruları düşünmek için çok erken olmasından da öte, teknoloji şirketlerinin yazarları, şairleri ve diğer profesyonelleri bir programla iletişim kurmanın nasıl hissettirmesi gerektiği üzerine çalışmaları için işe aldıklarını anlatan güncel bir makaleyi okuduğumda aklıma tam olarak bu sorular geldi.
Eskiden Hollywood’da metin yazarlığı yapan bir kadının işlerini makale aynen şu şekilde anlatıyordu: “Şu anda yaratıcı yeteneklerini farklı bir karakter tarzını kurmak için kullanıyor – sanal bir asistan, yapay zekaya sahip ve hastalarla ilgileniyor”.
Makalenin devamında, “Programlar insanlarla nasıl iletişim kurabilir – kurmalıdır? Yapay asistan sadece fonksiyonel mi olmalıdır yoksa kullanıcı ile duygusal ilişki kurmalı mıdır?” sorusu soruluyor.
Bir alışveriş programı, benim sanal alışveriş sepetimde bulunan kıyafetler hakkında olumlu yorum yapmalı mıdır? Ben 25 dolarlık bir tişört yerine 150 dolarlık bir kazağı denediğimde “Oo, bu kıyafet içerisinde daha seksi görünüyorsun” derse bu bir yalan mıdır? Mağazadaki satış elemanı da aynısı yapmaz mı? Aynı davranış bir bilgisayar tarafından 10.000 müşteriye yapıldığında daha mı iyi daha mı kötü?
Performans ölçümlerine ek olarak, ileride programlarımız etik parametreler de taşıyacaklar mı? Davranışları etkilemek için birçok yöntem kullanılabilir. Örneğin, sizden bir şey yapmanızı istemeden önce size iyi bir insan olup olmadığınızı sorduğumda benim istediğimi yapma şansınız artar çünkü kendiniz için yarattığınız kişilikle tutarlı olmak istersiniz.
Arkadaşım Anil Dash, bilgisayar departmanları için etik derslerinin gerekliliği hakkında konuşur ve belki de yapay zeka nedeniyle gelecekte bu konseptleri öğretmenin ne kadar gerekli olduğunu anlayacağız.

Bot’lar neden 2016’nın olayı haline geldi?

2000’lerin başında hayatımıza giren bot’lar bir dönem büyük bir popülarite elde etmiş ancak ardından düşüşe geçmişti. Sonra mobil internetin yükselişi, mobil uygulamalar, mesajlaşmanın patlaması derken bot’lar yeniden mantıklı hale gelmeye başladı. Birçok şirkette basit projeler olarak başlayan bot programları, bir anda 2016’nın olayı haline geliverdi. Peki bot’ları yeniden değerli hale getiren ne oldu?
Bot kelime olarak robot’un kısaltılmışından türetilmiş ve bugün birçok anlamda insanla etkileşime girebilen yapay zekâ olarak biliniyor. Bot’lar 2000’li yılların başında teknolojinin, internetin ve yapay zekânın bu kadar gelişmediği yıllarda bir popülarite elde etmişti. O zamanlarda bir mesajlaşma uygulamasının içinde size yanıt verebilen sanal bir varlığın olması çok etkileyiciydi. Fakat insanoğlu bot’ları çabuk tüketti. Çünkü onlarla konuşabileceğiniz konular ve onlardan alabileceğiniz bilgiler tatmin etmekten oldukça uzak bir düzeydeydi. Bu noktada arama motorlarının kazanması kaçınılmazdı. Başta Google olmak üzere, insanın doyumsuz bilgi ihtiyacını karşılayan arama motorları hayatımıza girdiğinde bot’lar adeta birer oyuncak gibi görülür oldu.
Mobil internetin büyük bir yükseliş yakalamasıyla, arama motorlarının popülaritesi de artmaya devam etti. Ancak onların yanına bir dev daha katıldı: mesajlaşma uygulamaları. İnsanlar mesajlaşma uygulamalarını çok sevdi ve bugün halen en çok kullanılan mobil uygulamalar olmaya devam ediyorlar.
Öyle ki günümüzde birçok insan efektif olarak native uygulamaların yanında sadece 2-3 ekstra uygulama kullanıyor. Bunlar da çoğunlukla mesajlaşma uygulamaları oluyor. Başka bir bakış açısından bakıldığında insanlar bilgiye ulaşmak için arama motorlarını kullanırken iletişim kurmak için de mesajlaşma uygulamalarını kullanıyor.
Böyle bir durumda yapay zeka ve insan arasındaki etkileşimin ses üzerine kayması ilginç. Başta Siri olmak üzere birçok yapay zekâ uygulaması sesli asistan olmayı tercih ediyor. Fakat şu bir gerçek ki insanlar sokakta yürürken, metrobüste seyahat ederken ya da evde otururken Siri ile konuşmayı pek tercih etmiyor.
Bot’lar yapay zekâ, arama motoru ve mesajlaşma uygulamalarının kombinasyonundan yeni bir trend yaratıyor.
İşte bot’ların popülaritesinin yeniden artması da bu ana denk geliyor. Yapay zekânın hızla geliştiği, mesajlaşma uygulamalarının her alana yayıldığı günümüzde bilgiyi aramak için de arama motorlarını kullanmaya devam ediyor. Sesli asistanlar ise başta heyecan yaratmış olsa da pek işimizi görmüyor.
Peki mesajlaşma uygulamaları üzerinden erişebileceğimiz bir asistan olsa, sizinle sohbet etse, siparişleri sizin yerinize geçse ve arama motorunda sayfa sayfa dolaşmak yerine aradığınız sorunun cevabını sizin için bulsa. İşte günümüzde bot’ların popülaritesini artıran hayal bu.
Şimdi herkes bot’ları kullanarak yapay zekâyı daha fazla geliştirirken aynı zamanda mesajlaşma uygulamalarının içinde yaşayan yeni asistanlar yaratmayı hedefliyor. Bu hayal girişimcileri, Microsoft, Facebook, Slack gibi şirketleri kendine çektiği gibi teknoloji işinin temelinde bulunmayan şirketleri de heyecanlandırıyor. Zira onlar da web sitelerinde eskiden kalma bilgi yığınlarıyla iletişime geçmek yerine yeni müşterileri bot’larla karşılamak ve hatta satışı ya da hizmeti direk bot’larla sunmayı arzuluyor.
Elbette bu konuda henüz soru işaretleri giderilebilmiş değil. Her şeyden önce teknolojik anlamda herkesi ikna edebilecek bir bot görebilmiş değiliz. Üstelik bazıları teknolojinin şuan bulunduğu seviyenin çok da yeterli olmadığını düşünüyor. Dolayısıyla bot’lar aniden bitcoin gibi bir hayal kırıklığına da dönüşebilir.
Yine de 2016 yılı boyunca bot’lara ilginin daha da arttığını görebilir, önümüzdeki birkaç yılda bu alandaki girişimlere daha fazla yatırım gittiğine şahit olabiliriz.


Microsoft yapay zekâsını geliştirmek için bir Twitter hesabı kurdu

Microsoft’un yapay zekâ üzerine çalışan araştırma ekibi, daha doğal iletişim kurma becerileri kazanabilmesi için Tay isimli bir chatbot geliştirmiş ve ona bir Twitter hesabı açmış.
Günümüzde teknoloji ve insan duyuları arasındaki sınırları kaldırabilmek oldukça önemli. Nihayetinde tüm teknoloji insanlığa hitap ediyor ve biz onlarla duyularımızın el verdiği kadar etkileşime girebiliyoruz. Ancak artık parmakla dokunmakla, klavye tuşlarına basmakla, sadece izlemekle yetinmek istemiyoruz. Daha fazla duyumuza hitap eden, daha sezgisel yöntemler keşfettikçe ister istemez o yönlere kayıyoruz. Siri gibi sesli asistanlar, beyinlerimizi sanal bir dünyayla kandıran VR gözlükleri bunun son dönemdeki örnekleri. Ancak onların da daha fazla gelişmeye, daha akıllı hale gelmeye ihtiyaçları var. Burada da devreye yapay zekâ giriyor.
Microsoft’un yapay zeka araştırma ekibi, sesli ve yazılı sanal asistanların en büyük sorunu olan doğal iletişim kuramama eksikliğini bir yapay zekâ ve makine öğrenmesi sistemiyle çözmeye karar vermiş. Bu sistemin amacı, insanlarla bir anchorman gibi konuşarak değil gündelik hayatlarındaki şekilde etkileşime girebilen bir zekâ yaratmak. Sistemi geliştirmenin en iyi yolu ise onu doğrudan insanlarla konuşturmak. Dolayısıyla Tay adı verilen yapay zekâ bağlantılı chatbot’un kendine ait bir Twitter hesabına sahip olmasına karar vermişler.
Tay, Twitter’da tıpkı bir ”ergen” gibi iletişim kurabiliyor. Yani dilbilgisine uygun muntazam cümleler yerine kısaltmalar, emojiler, benzetmeler kullanıyor, espriler yapabiliyor. Üstelik ona bir şeyler yazmanız da şart değil. Sadece bir fotoğraf gönderseniz bile görsel algılaması çerçevesinde o fotoğrafa dair yorumlar ve şakalar yapabiliyor. Belirttiğimiz gibi sistemin amacı komik bir chatbot yaratmak değil. Chatbot sayesinde yapay zekâ sürekli yeni kelimeler, yeni benzetmeler öğrenmeye devam ediyor. Bunu twitter’daki konuşmaları tarayarak ve insanlarla etkileşim kurarak sağlıyor. Verdiği yanıtlar şimdilik önceki konuşmaların ve ekipteki editörlerin (hatta komedyenlerin) hazırladığı yanıtların birer karması şeklinde. Ancak Microsoft ona yeni yanıtlar ekleyebildiği gibi Tay kendisi de zamanla yeni yanıtlar yaratabiliyor.  
Bu sistem, kısa vadede eğlenceli olmaktan öteye geçemeyebilir. Ancak uzun vadede sizin tüm kısaltma, benzetme ve esprilerinizi anlayabilecek, emojilerinizden anlam çıkarabilecek bir yapay zekânın gelişmesini sağlayabilir. Cortana’nın böyle yeteneklerle muhteşem hale geleceğine hiç şüphe yok.
Tay’a twitter hesabı haricinde GroupMe ve Kik’ten de ulaşmak mümkün.
Güncelleme:
Microsoft, Tay hesabını kapatmak durumunda kaldı. Görünüşe göre direkt olarak insanlardan öğrenmek, bir yapay zeka için pek de sağlıklı bir şey değil. Zira aldığı yanıtlardan öğrenen ve yeni yanıtlar yaratan Tay, karşılaştığı ırkçı ve agresif yorumları da kendi dağarcığına katınca ortaya ‘skandal’ nitelikte bazı tweet’ler çıkmış. Hitler’e övgüler yapan, siyahiler ve Yahudiler hakkında ırkçı bazı yorumlarda bulunan Tay’ın tweet’leri Microsoft tarafından silindi. Ardından da hesap askıya alındı.
Elbette Tay’ın yaptığı yorumlar da nihayetinde biz insanlardan geliyor. Ne yazık ki böyle agresif düşüncelere sahip binlerce insan var. Ancak yapay zekâların da biraz ‘terbiye’ edilmeye ihtiyacı oluyor ve olmaya devam edecek.

DeepBlue’dan 19 yıl sonra: Google’ın yapay zekası Go şampiyonu

Google’ın sahibi olduğu DeepMind tarafından geliştirilen yapay zeka AlphaGo, Go oyununda dünya şampiyonu Lee Sedol’u 4-1 mağlup ederek yapay zeka adına önemli bir kilometre taşına imzasını attı. 
1997 yılında satranç efsanesi Kasparov, DeepBlue isimli bilgisayara yenildiğinde tüm dünyada büyük bir şaşkınlık yaşanmıştı. Bu galibiyetten yıllar sonra DeepBlue’nun geliştiricileri galibiyet getiren hamlelerin aslında bir hata sonucu yapılmış olabileceğini söylemişti. Ancak artık yapay zeka şüpheye yer bırakmayacak kadar iyi. 2011 yılında IBM Watson’ın Jeopardy oyununda insanları mağlup etmesinin ardından şimdi de AlphaGo, Go oyununda dünya şampiyonu olan Lee Sedol’u mağlup etmeyi başardı.
Lee Sedol ve AlphaGo arasındaki mücadele birkaç gündür devam ediyordu. Dünkü mücadeleyi kazanıp skoru 3-1’e getiren Lee Sedol, bugün AlphaGo’ya karşı koyamayınca seriyi 4-1 kaybetmiş oldu. Kendini geliştirebilen bir yapay zeka olan AlphaGo, dünkü mağlubiyeti ve bugün yaptığı hatalara rağmen mücadeleyi kazanmayı başardı.
Go çok karmaşık ve derin strateji gerektiren bir oyun olduğundan bir yapay zeka için insana karşı mücadele etmek oldukça zorlu. Önceden belirlenmiş hamle kombinasyonlarının pek de işe yaramadığı oyun üzerine sürekli antrenmanlar yapan AlphaGo, böylece adeta bir insan gibi kendini geliştirmiş. Dünya şampiyonunu mağlup etmeden önce de Avrupa şampiyonuna karşı galip gelmeyi başarmıştı.

Google’dan ücretsiz makine öğrenmesi kursu

Google, makine öğrenmesi ”machine learning” konusundaki en kapsamlı yöntemlerden biri olan ”deep learning” yöntemini daha fazla kişinin kullanabilmesi için bir online kurs hazırlamış.
Makine öğrenmesi geleceğe yönelik en önemli teknolojik gelişmelerden biri. Zira insanoğlu daha akıllı bilgisayarlar, robotlar isterken çok gelişmiş yapay zekâlara ihtiyaç duyuyor fakat bir yazılımı tek taraflı şekilde geliştirmek hem zor hem de vakit alıyor. Bu sebeple de yapay zekânın gelişimi çok yavaş ilerliyor. Ancak artık makine öğrenmesi algoritmaları sayesinde yazılım, sensörlerden elde ettiği verilerle kendi kendini geliştirmeye devam edebiliyor. Elbette bunu sağlamak pek kolay değil ve birçok açıdan yolun başındayız. Bu sebeple Google, makine öğrenmesi konusunda ücretsiz bir kurs açarak yazılımcı ve mühendislerin elindeki bilgilerden faydalanmasını sağlamak istemiş.
Google’ın yeni yayınladığı açık kaynaklı makine öğrenmesi platformu olan TensorFlow’u temel alan kurs, Udacity’nin online öğrenme platformu üzerinde yayınlamış.
Toplamda 3 ay gibi sürede tamamlanabilen kursa bu linkten ulaşabilirsiniz.


Yeni yılda Mark Zuckerberg’in hedefi Iron Man’i gerçek kılmak

Facebook CEO’su Mark Zuckerberg her yıl kendine bazı kişisel hedefler belirliyor ve yıl boyunca bunları gerçekleştirmek için çalışıyor. Örneğin geçtiğimiz yıl Çincenin en çok konuşulan lehçelerinden biri olan Mandarin’i öğrenmek, her ay 2 kitap bitirmek ve her gün yeni biriyle tanışmak gibi hedefler belirlemişti. Diğer hedefleri konusunda bilgimiz yok ama Çince konusunda oldukça iyi olduğuna şahit olmuştuk. Bu yılın hedefi ise biraz farklı; gündelik hayatı kolaylaştıracak bir yapay zeka geliştirmek.
Zuckerberg, yeni planını Iron Man’in yardımcısı olan Jarvis isimli yapay zekaya benzetmiş. Kendisi de en azından evdeki işlerinde yardımcı olabilecek bir yapay zeka geliştirmeyi hedefliyor. Öncelikle mevcut teknolojinin geldiği noktayı araştıracağını söyleyen Zuckerberg, ardından yazılım yeteneklerini kullanıp farklı işlevleri otomatik olarak gerçekleştirebilecek bir yapay zeka için çalışacak. Öncelikli işlevler arasında yüz ve konuşma algılamasını kullanarak kapıyı açacak, oda sıcaklığını ayarlayacak, oğlu Max’in yardıma ihtiyacı olduğunda haber verecek bir sistem var. İlerleyen aşamada ise verileri derleyip, bir VR sistem üzerinde görselleştirip iş konusunda da yardım edecek bir sistem hedeflemiş. Mark Zuckerberg, açıkça Amazon Echo’nun sesle kontrol sistemini çok beğendiğini de dile getirmiş.
Mark Zuckerberg bu konuda kaydettiği aşamaları da yine Facebook üzerinden paylaşacak.

Elbette Mark Zuckerberg’in bahsettikleri imkansız şeyler değil. Ancak böyle bir sistemi entegre halde başarılı halde uygulayabilen bir sistem bulmak da çok kolay değil. Zuckerberg’in kişisel çabası da bu noktadan çıkmış olsa gerek.

Yorumlar

Yorum Gönder