ABD’nin en iyi 60 üniversitesinden 180 bin hocanın uzmanlık alanlarında ilk beş sırayı şunlar oluşturuyor:
- Machine Learning (8.558)
- Neuroscience (4.260)
- Computer Vision (2.615)
- Bioinformatics (2.283)
- Artificial Intelligence (2.274)
Dr. Ümit Güneş’in yapmış olduğu bu araştırma bizlere Amerika’nın yeni bir sanayi devriminde olduğunu gösteriyor. Bunu açıklamadan önce sizlere bu maddeleri kısaca anlatmaya çalışayım.
1. Machine Learning / Makine Öğrenimi Nedir?
Kısaca, giriş yapılan veriler sayesinde performansını sürekli iyileştiren bir sistemdir. Örneğin, sesleri ne kadar çok farklı telaffuzlarla ve farklı ses tonlarıyla makineye öğretirsek (bilgi olarak verirsek) algıladığı diğer sesleri analiz etmesi başarılı olacaktır. Makine, insanların yaptığı gibi öğrenmiş olduğu bilgileri (verileri) karşılaştırıp en iyi sonucu buluyor. Burada iki farklı yöntem ortaya çıkıyor. Birebir karşılaştırma yapmak ya da benzerlerini bulmak. Birincisi birebir karşılaştırma yaparak sonuca ulaşmaya Denetimli Makine Öğrenimi deniliyor; diğeri ise benzerleri bularak sonuç elde etmeye Denetlenmeyen Makine Öğrenimi deniliyor. Bir çocuğu düşünün, yanlış bir şey yaptığı zaman hemen kendisini uyarıp, doğrusunu gösterdiğimiz gibi makineye de doğrusunu göstermeliyiz. Böylece öğrendiği yeni bilgilerin de onaylanmasıyla makinenin öğrenimi gerçekleşmiş olur. Bu işlemler farklı senaryolar ile ne kadar çok tekrarlanırsa makinenin elde edeceği sonuç o kadar çok gerçeğe yakın olur.
Bizler öğrenmiş olduğumuz bilgilerden yola çıkarak yeni şeyler üretebiliyoruz ama makineler bunu nasıl yapabilir? En basit haliyle; bir problemin çözümü ya da işin yapılabilmesi için gerekli olan verilerden eleme yapar, doğruya yakın olan bilgiler seçer alır ve bunlardan yeni bir çıktı elde eder. Fakat problemin daha karmaşık olması (-örneğin kalabalık ortamda her bir seslerin ayrı ayrı aynı anda işlenmesi gibi) durumlarda kullanılan bu yöntemin yetersizliğini ortaya çıkarmıştır. 1950’lerde başlatılan bu çalışmalar daha sonradan verilerin tekrar değerlendirilmesi için araya başka katmanlar konularak ve gerek görülürse başka katmanlar da katılarak geliştirilmiş ve sonraki yıllarda güzel neticeler elde edilmiştir. Yapay Sinir Ağları olarak adlandırılan bu sistem tek katmanlıdan çok katmanlıya doğru devşirilmiş oldu. (Bkz. Yeni Nesil Teknoloji: Yapay Zeka)
ABD’nin 60 üniversitesindeki 8.558 hocanın uzmanlık alanı olan Makine Öğrenimini birkaç cümleyle anlatmak zor. Son olarak şunu eklemek istiyorum. Makine Öğrenimi bir Yapay Zeka’dır ama her Yapay Zeka bir Makine Öğrenimi değildir. Makine Öğrenimi, yapılan işin, yinelenen her yapışla daha iyi ve başarılı sonuçlandırılması yönelimidir. Her oynadığı oyundan edindiği yeni bilgiler (-insanlar için deneyim) ile daha iyi oyunlar oynamayı başaran AlphaGo güzel bir örnek.
2. Neuroscience / Nörobilim-Sinirbilim Nedir?
Canlılardaki sinir sistemini ve beyni yapısal (fizyoloji, biyokimya, biyofizik, moleküler biyoloji gibi) ve işlevsel olarak, özellikle öğrenme ile ilişkisi yönünden inceleyen bilim dalıdır.
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte beynin derinliklerine ulaşıldı. İnsan beyninde yer alan sinir hücreleri (nöronları) yapısının anlaşılması Machine Learning ya da Deep Learning dediğimiz yapay zekanın ortaya çıkması sağlandı.
Ülkemizde sinirbilim alanında çalışmalar yapan üniversite sayısı fazla değil. Ancak her geçen bu alana olan ilgi artmakta.
3. Computer Vision / Bilgisayarla Görü-Bilgisayarlı Görme Nedir?
İnsan görme sisteminin bilgisayar tarafından taklit edilmesi. Bir alt kategorisi olan Image Processing (Görüntü İşleme) kavramıyla dijital süreç başlamış oldu. Görüntü işleme yöntemi, dijital ortama aktarılan görüntülerin işlenip iyileştirilmesi, değiştirilmesi ya da başka görüntülerle eşleştirilmesidir. Bilgisayarla Görü ise görüntüyü tanıma işlemidir; görüntüdeki kişileri, nesneleri algılayıp ayırt etme üzerine çalışılan bir bilimsel alandır. Örnek verecek olursak arabanın plakası bilgisayarlı görme ile elde edilir, görüntü işleme ile plaka okunur ve veri bankasından plakanın kime ait olduğu tespit edilir. Aynı şekilde yüz tanıma sistemleri görüntü işlemedir, ama görüntüdeki yüzü algılamak bilgisayarlı görü ile olur. Doktorların gözden kaçırabileceği tümör ve benzeri hassas durumlar gibi bulgular Bilgisayarlı Görü ile tespit edilebilmektedir. İnsansız hava araçlarında da hedef tesbiti başarılmaktadır böylece. Google Earth’de insan yüzlerinin sansürlenmesi Bilgisayarla Görü’ye güzel bir örnektir.
Bilgisayarlı Görü, yapay zekanın bir alt dalı olmasına rağmen günümüzde başlı başına bir alan haline gelmiştir.
4. Bioinformatics / Biyoinformatik Nedir?
Moleküler biyolojinin bilgisayar teknolojisinin yardımı ile derlenmesi ve analiz edilmesidir. NCBI (National Center for Biotechnology Information) Biyoenformatik’i şöyle tanımlamıştır: “Biyoenformatik, Biyoloji, Bilgisayar Bilimi ve Bilişim Teknolojisi bilimlerinin tek bir disiplinde birleşme alanıdır.” Büyük miktardaki verinin analiz edilebilmesi için yapay zeka etkin şekilde kullanılmakta ve yeni algoritmalar geliştirilmektedir.
Biyoinformatik ismi ilk defa 1970 yılında Ben Hesper ve Paulien Hogeweg tarafından, canlı sistemlerin bilgisinin incelenmesi olarak kullanıldı. Hızla büyüyen veri miktarı ve bir o kadar hızla büyüyen bilgisayar teknolojisinin sunduğu imkanlar ile 1990’larda ayrı bir bilim dalı olarak kabul edildi.
Biyoinformatiğin iki önemli dalı genomik ve proteomiktir. Genomik, bir organizmanın yapısal ve işlevsel fonksiyonlarını kodlayan tüm genlerini tanımlar; bir canlıdaki talimatların bütününü içeren genetik kodu ifade eder. Proteomik, bir hücrenin, dokunun veya organizmanın tüm proteinlerin analiz edilmesi ve incelenmesidir.
Biyoinformatiğin kullanıldığı diğer bir alan kanser araştırmalarıdır. Huastein ve Schumacher adlı araştırmacılar, tümör gelişiminin taklit edebilen ve metastazı tespit edebilen bir algoritma tanımladılar.
5. Artificial Intelligence / Yapay Zeka Nedir?
Kısaca yapay zeka, görevleri yerine getirmek için insan zekasını taklit eden yazılımsal ve donanımsal sistemler bütünüdür. Bir makinenin herhangi bir canlının davranışlarını taklit edebilmesi için yapay zeka alanında sembolik ve sibernetik olmak üzere 2 farklı yöntem geliştirilmiştir. Her iki yöntemin asıl kaynağı veri bilimi, büyük veri ve güçlü bir algoritmadır. Sembolik yapay zeka çalışmalarında makinenin beklenmedik bir durumla karşılaşmasında sistemin çökmesine sebep olabilecekken, sibernetik yapay zeka çalışmalarında makinenin hangi şartlar altında olursa olsun kendi kendisine yetebilmesi beklenir. Aslında yapay zeka, veri analizi yeteneği ve süreci ile ilgilidir.
Yapay zekayı tek başlık altında ele almak, bu kavramı eksik anlamamıza neden olur. Makine Öğrenimi (Machine Learning), Derin Öğrenme (Deep Learning), Veri Bilimi (Data Science) gibi terimler yapay zekayı oluşturan diğer kavramlardır.
Yapay zeka hem ekonomik hem de teknoloji olarak çok hızlı büyüyen bir alandır. Deloitte tahminlerine göre yapay zekaya yapılan yatırımların değeri 2021 yılına kadar 57,6 milyar USD düzeyine ulaşacaktır. McKinsey Global Institute yapay zekadan türetilen potansiyel yıllık iş değerinin 3,5 ila 5,8 trilyon USD düzeyine ulaşma olasılığını işaret ediyor.
Kısaca açıklamaya çalıştığım bu alanlar ABD’de en çok ilgi gören konulardır. Avrupa’da da benzer sonuçların çıkacağını tahmin ediyorum. Türkiye’de ise özellikle yapay zeka alanında çok güzel gelişmelerin yaşandığını görmekteyim. Oyun sektöründe Türk yazılımcıların başarılarını gazetelerde okumaktayız. Tübitak başta olmak üzere üniversitelerin şemsiyesi altında açılan tekno kentler ile genç yazılımcıların yapay zeka sahibi projelerini geliştirme fırsatı bulabilmekte. Bize biraz daha yabancı olan Sinir Bilimi alanında, üniversiteler bölümler açarak, bu bilim dalında bilim insanların yetişmesi sağlanıyor. Özellikle Akın Robotics tarafından yapılan, insansı robotlardaki başarılar göz doldurduğu gibi ASELSAN’ın milli teknolojinin gelişiminin önünde olduğunu da atlamamak gerekiyor.
Güzel gelişmeler olmakla birlikte yeterli olmadığını söylemeliyim. Yeni bir çağın başlangıcında olduğumuz şu yıllarda, yukarda tanımını verdiğim alanlarda genç neslin bilgilendirilmesi, meraklarının giderilmesi ve araştırma yapmasına fırsat tanımalıyız. Belki o zaman Türkiye, Yapay Zeka Çağı’nı yaşayan nadir ülkelerden biri olabilir.
