Haber Üsküdar - İrem Özdemir

Yapay Zeka ve Uygulama Geliştirme Kulübu kurucu başkanı Doç. Dr. Türker Tekin Ergüzel "Yapay Zeka Uygulamaları" etkinliğinde konuştu.

Katılımcılara yapay zeka hakkındaki düşüncelerini soran Ergüzel, 'yapay zeka'nın çok genel bir tanım olduğunu, bu tanımı kavrayabilmek için aynı zamanda zeka, akıl, beyin, benlik ve kişilik kavramları ile beraber düşünmemiz gerektiğini söyledi. Konuyu öncelikle zeka kavramıyla ele almamız gerektiğini vurgularken, zekanın kimlerde bulunabileceği üzerinde durdu.

Karar verebilen tüm sistemlerde zekadan bahsedilir

Ergüzel, karar verebilen tüm sistemlerde zekadan bahsedilebileceğine değinirken, bu tanımın içine 'insanların, hayvanların ve bitkilerin' girdiğini söyledi. Bitkilerin nasıl karar vereceğine dair şu örneği verdi: ''Kökleri aracağılıyla birbirleri ile iletişim kurup hangi elementler eksikse birbirlerine tedarik ediyor ve bu şekilde de iletişim kurup karar veriyor, karar verdikleri için ise bitkilerde de zekadan bahsediliyor.''

Bilinç veya benlik kişinin farkında olmasıdır

Bilinç ve benlik konusundaki düşüncelerinden bahseden Doç. Dr. Türker Tekin Ergüzel şöyle konuştu: ''Her karar bilinçli olmak zorunda değildir. Bilinç veya benlik kişinin farkında olması durumudur. Bilinç, bir şeyi bilerek ve isteyerek yapmaktır. Yapay zekadaki en büyük endişe karar verip bilincinin de açık olmasıdır. Bu ürkütücü bir durumdur. Örneğin bir robot var, karar veriyor. Karar vermesinden rahatsız değiliz.”

Ürktüğümüz şeyin robotun verdiği kararın bilincinde olması olduğuna değinen Ergüzel, “Farkında olması demek ise sizden bağımsız olmasıdır.  Başka bir örnek, arkadaş tercihi yaparken frekansınızın örtüşmediği kişiler ile çok fazla iletişim kurmuyorsunuz. Çünkü onun kendi benlik hissinden memnun değilsiniz ama yapay zekanın sisteminde kendisinden uzak duruyor olmak tek başına sizi korumak için yeterli değildir. Ne karar vereceğini bilmiyorsunuz. O yüzden ürkütücü olan budur” şeklinde konuştu.

Devir derin öğrenme vakti

Ergüzel, yapay zeka kavramının altına makine öğrenme, derin öğrenme (deep learning), görüntü işleme ve ses işleme başlıklarının girdiğini açıkladı. Bunların yapay zeka altında toplanan temel başlıklar sayıldığını ama her birinin aslında yapay zekaya hizmet eden alt başlıklar olduğunu söyledi.  Ayrıca makine öğrenmenin artık eskide kaldığını, yaşadığımız devrin artık derin öğrenme devri olduğunu vurguladı.

Makine öğrenme ile derin öğrenme arasındaki fark

Makine öğrenmenin istediği veri sayısıyla derin öğrenmenin istediği veri sayısının çok farklı olduğuna değinen Ergüzel,  ''Derin öğrenmede eskiden 640-480’lik resim çok yüksek çözünürlükte bir resimdi. Artık o boyutlarda resim kalmadı. Şimdi günümüzde çözünürlük çok arttı. Çözünürlük derken ne ile ilgili veri topluyorsanız toplayın yüksek çözünürlükte topluyorsunuz, frekansı da yüksek topluyorsunuz . Görüntüleme cihazlarında eskiden 10 sn'de  bir veri toplanıyor iken şimdi ise saniyede bir toplanıyor. Elimizdeki veri arttığı için normal makine öğrenmeleri artık bunlara cevap veremeyecek duruma geldi. Bu yüzden makine öğrenme yöntemlerinden derin öğrenme yöntemlerine geçildi’’ dedi.

Konuşmamızın bir matematiği var

Son olarak derin öğrenme ile ilgili olarak ''Patterni olmayan hiç bir veriyi derin öğrenmeye veremezsiniz. Bir sonraki verinin ne olacağını tahmin etmekle uğraşılamaz. Resim, ses, yazı bunların her biri unique (eşsiz)'dir. Örneğin her birinizin konuşma şekli vardır, kendini ifade etme şekli vardır. Bunlar bir pattern'dir. Yazma şeklimiz de bir pattern'dir. Başka bir örnek, bir arkadaşımız için o böyle yazmaz, onun yazısı değil bu, deriz. Bunların hepsi, herkesin kendine ait bir yazı pattern'i olduğunu da gösterir. Bunlar da derin öğrenmeye girer‘’ diyerek sözlerini sonlandırdı.