TONY STARK REHBERLİĞİNDE BİR YAPAY ZEKA YOLCULUĞU

Yapay zeka kavramını sıfırdan öğrenmenin türlü yolları var, bugüne kadar pek tercih edilmemiş bir tanesini deneyelim ve Robert Downey Jr. -namıdiğer Iron Man’i- yanımıza alalım ve bırakalım yolu o göstersin.

“Iron Man” ve “yapay zeka” kelimelerini yan yana ilk okuduğumuzda, çoğumuzun nasıl bir bilimkurgunun içine düştüğümüzü anlayamaması çok doğal ama söz konusu hikaye özünde son derece basit: YouTube’un video içerikleri üreten yeni kanalı Originals’ın (ya da ona platform içinde bir platform diyelim) yapay zeka çağını ele alacağı bir seriden bahsediyoruz. Sunuculuğunu Robert Downey Jr.’nin üstlendiği ve alanında uzman isimlerin dümeni sırayla ele alacakları, yapay zekanın akla gelen her uygulama alanında keşfe çıkılacak bu seride, oyuncu da bizlerle beraber ekranın karşısına geçip öğreniyor.

The Age of A.I. şu soruyla açılıyor: Ne kadarı “çok fazla”? Tabii konuya orta yerinden girmek olmaz. Marvel evrenine aşina olanlar bilirler, Tony Stark da kendi yazdığı arayüz F.R.I.D.A.Y.’in fikrini almadan hiçbir işe kalkışmazdı. Ya da, en azından çoğu işe. Dolayısıyla onun için de yeni olan bu yolculuğa çıkarken temelden başlıyoruz.

Eğer profesyonel çalışma alanımız teknoloji içermiyorsa veya özel bir ilgimiz yoksa, muhtemelen yapay zeka kavramı hayatlarımıza bilimkurgu hikayeleriyle girdi. Ama son yıllarda öyle bir yükselişe geçti ki, aslında evriminin çok başında olduğunu anlamamız uzun zaman almadı. Peki bu evrim nasıl şekillenecek? Alınacak yol ne kadar uzun? Cevaplar için ilk durak Yeni Zelanda.

Mark Sagar

Mark Sagar, çalışmalarıyla iki kez Oscar almış bir isim ve tahminlerin aksine, Robert Downey Jr.’ın meslektaşı değil. Oscar’ın pek bilmediğimiz bir dalı olan, sinemadaki bilim ve mühendislik başarılarına verilen heykelciği evine götüren Sagar, yapay zeka teknolojileri üreten Soul Machines’in de kurucu ortaklarından. Biyomühendislik okuduktan sonra yolu sinema endüstrisiyle kesişiyor ve Akademi’nin dikkatine çeken maharetlerini King Kong, Avatar, Maymunlar Cehennemi gibi filmlerde sergiliyor. Soul Machines’in doğması da aslında şu soruyla oluyor: “Bana ödül getiren bu çalışmaları, gerçek hayatta uygularsam ne olur?”

Sonuç, bir monitörün karşısında oturmuş, elinde oyuncak örümcek ve ördek tutan Mark Sagar, yarattığı yapay zeka bebek Baby X’e elindekilerin adını öğretiyor, biz de Baby X’i “örümcek” ve “ördek” derken izliyoruz. Burada kullanılan yapay zeka yöntemini Iron Man açıklıyor: Nesne tanıma. Yüz tanıma teknolojileri gibi düşünebiliriz, aslında biz insanların doğal bir şekilde her gün yaptığımızı Baby X, gördüğü nesnelerin eskizlerini çizerek, veriyi işleyerek ve sonucunda bir örüntü oluşturma amacıyla yapıyor, daha yaygın tabirle öğreniyor.

Baby X’in ilk kelimeleri…

Ancak bu sadece ilk adım. Bir kez nesneleri tanımayı öğrenen makine bebek için sırada uyarılara tepki vermek var; duygusal anlamda. Bu noktada, yapay zekanın zeka kısmı Mark’ın odağında oluyor ve Baby X’e insana has duyguları öğretme ve bunları simüle etmesine olanak tanıma süreci başlıyor. İnsanlarla bağ kurabilen, iletişime geçen, yaratıcı makinelerin çağına böylece giriyoruz. Biraz daha ileriye gidelim. Bu çağ, yalnızca bizimle konuşan ya da yanımızda hislenen makinelerin değil; bizden ikinci bir tanenin, yani dijital ikizimizin yaratılabileceği bir çağ olacak. Şimdi soruyu yeniden hatırlayalım? Yapay zekanın ne kadarı “çok fazla”?

Gil Weinberg, Georgia Tech Üniversitesi’nin Müzik Teknolojileri Merkezi’nde profesör ve o, yapay zekanın önlemez yükselişinin insanlarda doğurduğu kaygıya kapılmamayı seçiyor. Weinberg’e göre makineler insanların yerini almayacak, aksine insanları kucaklayacak. Weinberg ve ekibi merkezlerinde yapay zekadan, bilhassa yaratıcı müzik teknolojileri alanında faydalanıyor. Müzisyen bir robotları bile var: Shimon. Ve onun en basit anlatımıyla görevi, insanları enstrüman çalarken dinlemek ve taklit etmek.

Karşınızda Shimon

Shimon, makine öğrenmesi kavramını anlamamız için de başlı başına açıklayıcı bir örnek. Veriyi kullanarak örüntüler yaratma becerisi, makine öğrenmesini karşılayan bir tanım. Shimon’un durumunda ise veri, müziğin kendisi, daha spesifik olmak gerekirse de notalar oluyor. Hangi notanın hangi notadan sonra geldiğini anladıktan (yani bir örüntü kurduktan) sonra, Shimon ortaya karışık besteler çıkarabiliyor. Üstelik bunu hiçbir insanın yapamayacağı bir müzikal beceriyle yapıyor çünkü bildiğimiz kadarıyla hem Mozart hem Frank Sinatra hem de Paul Whiteman yetkinliğinde bir insan henüz dünyaya gelmedi ama bu üçlüyü dinleyip müziklerini harmanlayabilecek bir robotumuz var.

Yapay zekaya dair sorulan her soruya cevap, muazzam bir teknolojik gelişme olarak veriliyor ve her cevap, kendi sorusunu doğuruyor. Sorular yenilendikçe, insanlığın cevap arayışı da her daim taze kalıyor. Yazının başındaki soruya net bir cevabımız hala yok ama en azından şundan eminiz: Yapay zekayla alacağımız yol tahminimizden de uzun.

Yiğit Tuna

Yiğit Tuna

Bu Yazıyı Beğendiyseniz...

Teknoloji, tasarım ve motivasyon dolu Kolektif House dünyasından en son haberler, etkinlik duyuruları ve sürprizler için haftalık bültenimize kayıt ol. Merak etme, fikrini değiştirirsen dilediğin an ücretsiz olarak bülten üyeliğini sonlandırabilirsin.