Makine öğrenimi: Yapay zekanın getirdiği beklentiler ve yaşamımızdaki rolü

Otomatik öğrenme algoritmaları günümüzün en önemli unsurlarından biri haline geldi. Bu terimler bilim kurgu gibi geliyor olabilir ya da günlük yaşamlarımızdan uzak olduklarını düşünebiliriz. Ancak aslında uygulama arayüzleri, hizmetler ve çok daha fazlası, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi için yazılan inovatif algoritmalar sayesinde çalışabiliyor. Her ikisi de bilgisayar dünyasının, özellikle de Silikon Vadisi’ndeki şirketlerin en önemli gündem maddeleri arasında. Bu nedenle, AI ve uygulamalarının sonucunda meydana gelecek değişiklikleri analiz etmek ve araştırmak önem taşıyor.

Geleceğe bakıp yarının neler getireceğini görmeden önce, bir adım geriye giderek yapay zekanın geçmişini ve geliştirilmesinin arkasındaki başlıca nedenleri öğrenelim. Bu disiplinin ortaya çıkmasını sağlayan ilk adımlar 1600’lü yıllara dayanıyor. Yapay zeka alanının öncülerinden olan Arthur Samuel, daha yüz yıl önce (tam olarak 1959 yılında) bilgisayarların ihtiyaçlarını programcılardan almak yerine kendi kendilerine öğrenebilecekleri fikrini öne sürdü. Bu fikir yıllar geçtikçe sağlamlaştı. İnternetin yayılmasının yanı sıra sensörlerin ve mobil cihazların kullanımındaki artışla birlikte makinelerin artık anlamlı bilgiler elde edebildikleri büyük miktarda veriyi oluşturmak ve bir araya getirmek mümkün hale geldi.

Makine öğrenimi (ya da otomatik öğrenme), yapay zeka dünyasında ileriye doğru atılan bir adım oldu. Özel olarak tasarlanan uygulamalar sayesinde makineler verileri analiz ederek ve karşılaştırarak kendi kendilerine öğrenmeye başladılar. Programın nasıl öğrenmesi gerektiğini tanımlamak, depolanması gereken örnekleri ve bilgileri seçmek ve programın karar vermek için bilgiyi nasıl uygulayacağını belirlemek gibi görevler de insanlara düştü. Artık analiz için analitik geometriyi ve doğrusal cebiri bir araya getiren en temel tekniklerden çok karmaşık algoritmalara kadar sayısız teknik kullanılıyor.

En önemli tekniklerden biri ise derin öğrenme. İnsan beynini simüle eden matematiksel sinir ağları modelinden faydalanan bu teknik, yazılım tabanlı ya da donanım tabanlı sistemler olarak karşımıza çıkabilir. Yapay sinir ağlarının potansiyelinden birden çok düzeye, bağlantıya ve verilerin yayıldığı yönlere göre faydalanarak, artık birkaç yıl önce akla bile gelmeyecek yollarla hizmetleri yerine getirmek ve uygulamaları devreye almak mümkün.

 

Nervana Systems ve Intel, derin öğrenmeyi geliştirmek için iş birliği yapıyor


Nervana Systems’in bu sektördeki en inovatif ve umut vaat eden şirketlerden biri olduğu ortada. Kısa süre önce Intel’in satın aldığı Nervana, makine öğrenimindeki sorunlara optimize çözümler bulmanın yolunu açtı. Gelecekte yapay zekayı eğitmek için gereken zamanın büyük ölçüde kısaltılmasıyla birlikte makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin performansı arttırılabilecek.

Nervana Systems, şimdiden üç farklı inovatif teknolojik çözüm üzerinde çalışıyor. Bunlardan ilki olan Neon, modellerin oluşturulmasında kullanılan mantıksal bir mimari. İkincisi ise iş kullanımı için tasarlanan ve özelleştirilmiş çözümlerin oluşturulmasını sağlayan Nervana Cloud platformu. Sonuncu çözüm de derin öğrenme sistemlerinin performansını arttırmak amacıyla geliştirilen Nervana Engine işlemci. Bu işlemci, şimdiye kadar derin öğrenmeyi mevcut diğer çözümlere kıyasla 10 kata kadar daha hızlı hale getirmeyi başardı.

İnsanlara meydan okuyan bilgisayar AlphaGo

AlphaGo, DeepMind araştırma ekibinin Go oyunu için geliştirdiği bir yazılımla yapay zeka alanında önemli bir dönüm noktasına ulaştı. Dünyanın en iyi Go oyuncularından biri olan Lee Sedol ile beş maçlık bir seride karşı karşıya gelen AlphaGo, dört maçta galip gelirken yalnızca bir maçta mağlup oldu.

Tüm zamanların en eski ve en karmaşık oyunlarından biri olan Go’da ilk kez bir insan bir bilgisayara yenildi. AlphaGo’da kullanılan teknolojiler, yazılımın her hamleyi analiz etmesini, anlamasını ve Lee Sedol’ün davranışını tahmin etmesini mümkün kıldı. Bu örnek, günümüz teknolojilerinin potansiyelini açıkça gösteriyor. Ancak, bunu bilgisayarların insanlara karşı bir zaferi olarak görmüyoruz. Aksine, AlphaGo’nun insan bilgisiyle bilgisayarların bilgi işlem gücünü bir araya getirmenin nasıl büyük bir güç sağlayacağını ortaya koyduğunu düşünüyoruz.

Yapay zeka: Her yerde, görünmez ve faydalı


Makine öğrenimi ve derin öğrenme teknolojilerinin yayılmasıyla birlikte günlük yaşamlarımız değişiyor. Artık sürekli kullanmaya alışkın olduğumuz için önemsiz gibi görünse de akıllı telefonlarımızın tuş takımlarının işleyişi bu konuda verilebilecek ilginç örneklerden biri. Tuş takımları, bağlama ya da yazı stilimize göre önerilerde bulunan öngörücü bir sistemle çalışıyor. Telefonumuzun tuş takımı, gerçek zamanlı analizler yaparak yazacağımız sözcükleri aynı anda hem öğrenebiliyor hem de tahmin edebiliyor. Yüz tanıma araçları, müzik tanıma araçları gibi uygulamalar ve benzer programlar bile hâlâ bu otomatik öğrenme teknolojilerine dayanıyor.

Tahmin edeceğiniz gibi yapay zekanın kullanıldığı sektörler gün geçtikçe artıyor. Sürücüsüz akıllı arabalar, arama motorları, tıp sektörü için analiz modelleri ve öngörücü sistemler yapay zekanın kullanıldığı ve aralıksız olarak gelişen uygulamalardan yalnızca birkaçı.

 

Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme: Gelecekte neler olacak?


Yapay zekanın geleceğimiz üzerindeki etkisinin analiz edilmesi bilim camiasında bile daha geniş bir tartışmanın bir parçasını oluşturuyor. Farklı düşünce ekolleri mevcut. Bunlardan biri yapay zekanın insanların yerine geçmeyi başaracağı bir gelecekten korkuyor. Günümüz toplumunda bu fikri sık sık duyuyoruz. Bilim kurgu filmleri, insanlardan daha gelişmiş bilişsel becerilere sahip canlıların insanlığı ele geçirişini sık sık ele alıyor. Ancak gerçek hayatta bu teknolojilerin insanlar tarafından nasıl kullanılacağını keşfetmek daha mantıklı görünüyor. Aslına bakılırsa, teknolojinin bizzat kendisinden ziyade teknolojinin nasıl kullanılacağı fikri, asıl fark yaratan nokta olacak. Bu inovasyonların günlük yaşamlarımıza katkıları daha şimdiden olağanüstü düzeyde.

Yaşam tarzlarımızda köklü bir değişikliğe tanık olduğumuz su götürmez bir gerçek. Çok büyük bir potansiyel var. Bugün gördüklerimizin önümüzdeki yıllarda yazılacak bir hikayenin yalnızca ilk bölümünü oluşturduğuna şüphe yok.

Yazan Alberto Marini

Fotoğraflar:

Yapay zeka

Makine ve Derin Öğrenme

Intel ve Nervana Systems

AlphaGO

Makine Öğrenimi Algoritmaları

Yapay Zekanın Geleceği

Bu Makaleyi Paylaş