Megabayt  Gigabayt terabayt petabayt ve zettabayt….

Bugün toplanan, işlenen, depolanan ve akıl almaz boyutlara gelen “büyük verinin” rakamsal değerini ifade eden bu tanımlar bizi sessiz sedasız bir yapay zeka devrimine götürdü.  

Aslında soru belli: Yapay zeka neye yol açacak?

Bir yanda; açlığın, yoksulluğun sona ereceğine, sınırsız zenginlik yaşanacağına inanan iyimserler… 

Öte yanda; işsizlik dalgalarının yaşanacağına, zenginle  yoksul arasındaki uçurumun büyüyeceğine inanan kötümserler…

Hangisi doğru… Yapay zeka yapıcı mı olacak, yıkıcı mı?

Yanıtı bulmak için önce geçmişe dönmek gerekiyor.

Bu balta, 1 milyon yıl önce kullanılan baltayla neredeyse aynı.

İnsanlık tarihinin yüzde 99,99’u da aynı kaderi paylaşıyor. Çok değişmedi. Büyük buluşlar ve dünyanın yaşadığı büyük değişim son birkaç yüzyıla yığıldı…

Ayşegül İldeniz:

Yepyeni bir çağ diye düşünüyorum, vücudumuzun çok çalıştığı işleri bıraktığımız ve daha fazla sorguladığımız daha fazla kurduğumuz ve inovasyonun da çok daha önemli olduğu bir çağa atlıyor olabiliriz

Matt Brittin:

Örnek olarak, “Project Relate” adında harika bir proje var. Bu proje konuşma engelli kişilerin iletişim kurmasına yardımcı oluyor. Telefonunuzu kullanarak söylediklerinize altyazı ekleyebilirsiniz ve bu, iletişim engellerini ortadan kaldırır. Bu yüzden, insanların birbirini anlamasını sağlamak ve kendilerini ifade etmelerini kolaylaştırmak için köprüler inşa etmek, duvarlar değil, çok büyük bir fırsat.

Suncem Koçer :

Bizim adımıza bir sürü şey çözen makinelerle beraber yaşıyor olacağız O zaman bizim becerilerimizi yeniden tanımlamamız gerekecek.

Faruk Eczacıbaşı:  

Elektrik nasıl bir çağın başlangıcı olduysa matbaa buharlı makine internet Bunların hepsi birer Çağın başlangıcı oldu. Yapay Zeka da böyle. fakat bizi bekleyen Çağ değiştirici yeni yaklaşımlar da olacak
 
Yapay zeka bugün bize; 

– Yol gösteriyor, 

– Yüzleri tanıyor, 

– Tıbbi verileri değerlendiriyor,

– Resimler, grafikler, videolar oluşturuyor,

– Hikayeler, senaryolar, şarkılar yazıyor

 
Bugün yeterli verinin olduğu her alanda yapay zekâ işini başarıyla yapıyor. Gelecek içinse beklentilerimiz daha da büyük;

– Çaresiz hastalıkları yok etmesini

– Yoksulluğu ortadan kaldırmasını

– İklim krizine karşı çözümler üretmesini

– Trafik kazalarını önlemesini bekliyoruz.

Altan Çakır:

Bilgisayarların içerisindeki hesaplama kapasitesine sahip Çipler içerisindeki transistörlerin her yıl her iki yılda bir iki katına çıkmasıyla birlikte işlemci kapasitesinin Yani bir işi hesaplama kapasitesinin iki katına çıktığı bir durumdan bahsediyoruz. 

Bir Gigaflop, yani saniyede bir milyar işlem yapabilen bir bilgisayarı ele alalım.

1960 yılında böyle bir bilgisayarı yapmak mümkün değildi ama isteseydiniz de harcamanız gereken para, Amerika’nın o dönemdeki 2 yıllık bütçesine denkti. (850 milyar dolar)

1984’te fiyatlar düştü ve saniyede bir milyar işlem yapabilen bilgisayar yapmak mümkün hale geldi. Ona rağmen harcamanız gereken tutar bir jet uçağı almanızı sağlayacak büyüklükteydi. (40 milyon dolar)

1997’de ise aynı hızdaki bir bilgisayar, bir spor otomobil fiyatına kadar geriledi. (400 bin dolar)

2013 yılında ise saniyede bir milyar işlem yapabilen bir çipin fiyatı 25 sente düştü. Saniyede 1,2 trilyon işlem yapabilen Play Station 4’ün fiyatı ise 400 dolardı ve 20 milyon eve girmeyi başarmıştı.

Bugün ise saniyede 1 milyar işlem yapabilen çipin fiyatı, 2 sent. Evet yanlış duymadınız tam 2 sent. 

Artık terafloplar konuşuyoruz. Üstelik o bilgisayarlar sadece beş yüz dolara mal oluyor.

Bugün en değişmeyen olgu teknolojinin engel tanımaması. Değişen olgular ise sürekli olarak daha iyileşmesi, daha ucuzlaması, değişimin hiç durmaması ve yaygınlaşıp, demokratikleşmesi.

STEVE WOZNIAK:

Her yeni teknoloji geliştiğinde, bu çerçevenin adım adım ilerlemesine yol açıyor. Bu, çip üzerinde giderek daha fazla transistör ürettiğimiz zamana benziyor. Eskiden bir transistör vardı. Aynı fiyata bir çip üzerinde 60 milyar transistör var. Buna üstel büyüme deniyor. Sizden önceki büyümenin üzerine inşa ettiğinizde ve tüm teknoloji bir şekilde katlanarak büyüyor.

Bugün her yanımız bilgisayar.

İnternete bağlı 40 milyar bilgisayar var. Yakın gelecekte bu sayının 500 milyara çıkması bekleniyor.

Bankacılık sistemi, tapu kayıtları, video kurgu, fotoğraf makinaları, metro ulaşım planları, otomobillerin yazılımı, uçaklar, trafik ışıkları, ürün stokları, şehir içi su şebekesi kısaca aklınıza gelen her şey bilgisayar ile çalışıyor. Beyin muhteşem bir organ. Benim gibi sıradan bir insanın beyni bile saniyede bir katrilyon işlem yapıp, 35 gibabayt veriyi işleyebilir.

Bilim adamları da günümüzde benimkine benzer, mekanik bir beyin yarattı. Adına da Yapay zeka dediler. Laf aramızda bu cihaz şimdilik benim beynim kadar bile kabiliyetli değil.

Orası kesin.

Evet karmaşık hesaplamaları benden çok daha hızlı yapabilir ama benim gibi espri yapamaz, hayal kuramaz. Hatta bir dilim baklavanın tadını asla bilemez. Yapay zekanın kabiliyetleri şimdilik kısıtlı ama bilim adamları bunları ve başka şeyleri de yapabilmesi için var güçleriyle çalışıyor.  

Aslında soru basit: bilim bu programı bir gün kendi başına çalışabilir, düşünebilir, hatta öğrenebilir hale getirebilir mi? Bunu ben bilmiyorum.

Bence bilim adamları da bilmiyor.

Tabi şimdilik.

Bernard Marr:

Yapay zekanın ilk büyük başarılarından biri, IBM’in Deep Blue adlı bilgisayarının satrançta Garry Kasparov’u yenmesi oldu. Ancak bu geleneksel bir yapay zeka algoritmasıydı ve temelde insanın düşünebildiğinden daha fazla satranç hamlesini hesaplama gücüne dayanıyordu. Bir sonraki büyük adım ise, kuralları bilmediğimiz durumlarda makineleri nasıl eğitebileceğimiz sorusuyla geldi. Google, Go adlı bir strateji oyununda bir yapay zeka geliştirdi. Go, satrançtan çok daha karmaşıktır ve büyük ustalar bile hareketlerini sezgisel olarak yapar. Google, algoritmayı geçmişte oynanmış tüm Go oyunlarıyla eğitti ve ardından “peki ya iki bilgisayarı birbirine karşı oynatsak ve kazananı ödüllendirsek” dedi. Bu süreç sonunda yapay zeka, giderek daha iyi hale geldi ve dünya şampiyonu Lee Sedol’u yenmeyi başardı.

Kasım 2020’de Google’ın yapay zeka şirketi Deep Mind; hesaplamalı biyoloji alanında çığır açacak bir buluşa imza attığını açıkladı. Deep Mind bir proteine ait molekülün sonsuz sayıda katlanma ihtimalini değerlendirip, nasıl katlanacağını başarıyla hesaplamış, alacağı son hali bilmişti. Bu bir devrimdi. Pek çok bilim adamı tüm kariyerini bu problemin çözümüne adamış, ancak ilerleme sağlayamamıştı. Deep Mind bu problemi genetik koda dayalı bir tahmin ile çözmeyi başardı.

Çığır açan buluş pandemi döneminde ortaya çıkmış, bir sonraki pandemiye karşı hazırlıklı olma yolunda tüm dünyaya umut vermişti. 

Bu; ortaya çıkan bir virüse karşı, var olan ilaçlardan hangilerinin etkili olabileceğine ışık tutabilecek çok önemli bir gelişmeydi.

Buluşun başka vaatleri de vardı. Henüz çaresi bulunamayan şeker, parkinson ve alzheimer gibi hastalıkları daha iyi anlamamızı sağlayabilir, hatta petrol gibi atıkları çözmeye yarayan proteinler üretmek için dahi kullanılabilirdi.

Deep Mind geçen 4 yılda hiç hız kesmedi ve biyolojik yaşamın büyük sırlarını çözebilen bir sisteme döndü. Yeni aşılar ve ilaçlar geliştirmekten, hava koşullarına dayanıklı tohumlar elde etmeye kadar pek çok alanda kullanılıyor.

Artık yapay zeka; dünyayı dönüştüren, sayısı da giderek artan pratik uygulamalarla hayatın içinde.

Bu ilerlemeye iki önemli gelişme ivme katıyor;

Olağanüstü hızda üretilen verinin büyüklüğü ve bu veriyi işlememizi sağlayan süper bilgisayarla. Ve insanlığın önüne koyulan soru basit: Yapay zeka daha da gelişerek insan beynine benzeyecek mi?

İkinci bir dil öğrenen herkes bilir ki, yeni dili ne kadar çok kullanırsak o kadar çabuk öğreniriz.

Aynı şey makinelerin öğrenmesi için de geçerli. Bilgisayar ne kadar çok veriye erişirse o kadar hızlı öğrenir, yorumlamakta da o kadar ustalaşır.

Dünyanın hızla dijitalleşmesi sayesinde artık daha fazla veriye erişebiliyoruz; bu da yapay zekânın daha hızlı, akıllı ve isabetli hale gelmesini sağlıyor.