Yapay zekâ denince çoğu kişinin aklına Hollywood filmlerindeki parıldayan robotlar, kendi kendine düşünmeye başlayan makineler ya da “aklına bir şey koydu mu durduramazsın” modeli bilim kurgu karakterleri geliyor. Oysa yapay zekâ geliştirmek, ilk bakışta düşündüğümüz kadar büyülü değil; ama kabul edelim, biraz büyüsü de var. Çünkü bir bilgisayara düşünme yeteneği kazandırmak, insanlık tarihinin en iddialı işlerinden biri. Peki bir yapay zekâ modeli nasıl ortaya çıkıyor?
Konu Başlıkları
Aslında süreç, tıpkı yeni birine dil öğretmek gibi başlıyor. Bir yapay zekâyı eğitmek istiyorsanız ona önce örnekleri göstermeniz gerekiyor. Mesela bir modele “Bu kedi, bu da köpek” diye anlatmaya çalıştığınızı düşünün. Tabii burada işin esprili kısmı şu: Biz kediyi bir kere görünce zihnimizde oturtuyoruz ama makineye aynı kediyi yüzlerce, hatta binlerce kez göstermeniz gerekebiliyor. Çünkü yapay zekâ her ayrıntıyı matematiksel bir denklem gibi çözmeye çalışıyor. Kulak uzunluğu, tüy rengi, göz yapısı, ne varsa onun için bir veri.
Model verilerle beslendikçe, evet, yapay zekânın da bir çeşit “doyma” süreci var kendine özgü karar mekanizmaları oluşturmaya başlıyor. Bu süreçte devreye büyük veri setleri giriyor. Ne kadar çeşitli veri sağlanırsa modelin öğrenme kabiliyeti o kadar ustalaşıyor. Eğer veriler tek taraflıysa, örneğin sadece siyah kedilerin fotoğraflarını gösterirseniz, yapay zekâ gri bir kediyi görünce bocalayabiliyor. Yani bir anlamda, yapay zekâyı yetiştirmek de çocuk yetiştirmeye benziyor; her şeyi dengeli göstermek şart.
Tabii işin sadece veri kısmı yok. Yapay zekânın nasıl davranacağını belirleyen modeller, bugün genellikle sinir ağları adı verilen yapılardan oluşuyor. Bunlar insan beynindeki nöronların çalışma mantığını taklit ediyor. Her katman, bir önceki katmandan aldığı bilgiyi işleyip bir sonrakine aktarıyor. Bir nevi dijital bir beyin inşa ediyorsunuz. Fakat panik yok, bu beynin çikolata isteği ya da tatilde nereye gideceğine dair bir fikri yok. Şimdilik!
Yapay zekâ geliştirme sürecinin en kritik adımlarından biri de modeli eğitirken doğru araçları kullanmak. Google’ın TensorFlow’u, Meta’nın PyTorch’u gibi dev platformlar sayesinde yapay zekâ geliştirmek bugün eskisi kadar zor değil. Tabii yine de bir “merhaba dünya” projesi yapmıyorsunuz; sabır, detaylara dikkat ve bolca kahve gerekiyor. Model öğreniyor, siz ayarlıyorsunuz; model hatayı yapıyor, siz düzeltiyorsunuz. Arada bir bilgisayar işlemcisi aşırı ısınıp size “Ben biraz yoruldum” diye sinyal verebiliyor. İşte o zaman mola vakti.
Yapay zekânın nasıl yapıldığına dair en güzel örneklerden biri, sesli asistanların çalışma mantığıdır. Siri, Google Asistan veya Alexa gibi sistemler, önce söylediğiniz kelimeleri metne çeviriyor. Sonra bu metni analiz ediyor, niyetinizi belirliyor ve size uygun cevabı üretiyor. Mesela “Bugün hava nasıl?” diye sorduğunuzda sistem hem meteoroloji verilerine ulaşıyor hem de bunu günlük bir dille ifade etmeye çalışıyor. Kısacası, bir cümleyi anlamak için aslında bir orkestranın birlikte çalışması gerekiyor.
Elbette yapay zekânın nasıl yapıldığını konuşurken etik konular da önem kazanıyor. Çünkü algoritmaların kararları sadece matematiksel değil; toplumu da doğrudan etkiliyor. Mahremiyet, veri güvenliği ve algoritmik adalet gibi kavramlar bu işin görünmeyen ama en önemli tarafı. Yani bir yapay zekâ geliştirirken, sadece neyin mümkün olduğuna değil, neyin doğru olduğuna da bakmak gerekiyor.
Sonuç olarak, yapay zekâ geliştirmek hem bilimsel bir yolculuk hem de yaratıcı bir süreç. Bazen makine öğreniyor, bazen de siz. Bazen harika bir sonuç çıkıyor, bazen de sistemin beklenmedik bir yanıtı sizi kahkaha attırabiliyor. Ama işin özü şu: Yapay zekâ, insanın bilgi birikimini makinelere aktarma çabasıdır ve gelecek yıllarda bu çabanın çok daha sıra dışı sonuçlarına tanık olacağız.
Yapay Zekâ Günlük Hayatımızı Nasıl Değiştiriyor?
Belki farkında değiliz ama yapay zekâ günlük rutinimizin neredeyse her köşesine sızmış durumda. Sabah uyanmak için alarmını telefonuna kuran herkes aslında bir AI sisteminin “Kullanıcım saat 07.00’de güne moralim bozuk başladıysa sorun bende değil” şeklindeki küçük hesaplamalarından faydalanıyor. Şaka bir yana, telefonun ekran parlaklığını otomatik ayarlamak bile bir makine öğrenimi algoritmasının eseri.
Mesela e-postalarımızı düşünün. Gelen kutunuza bakın; “Bu spam değil, bu spam!” diye bağıran bir filtre sistemi var. Bu sistem, binlerce örneği analiz ederek hangi mesajın size ait olduğunu, hangisinin “Nijerya’dan 2 milyon dolar geldi” tuzağı olduğunu anlamaya çalışıyor. Üstelik bunu öyle ustaca yapıyor ki çoğu zaman fark etmiyoruz bile. Kim bilir, belki de çoktandır sizin yerinize işinizi kolaylaştırıyor.
Alışveriş sitelerindeki öneri sistemleri de yapay zekânın en görünür olduğu alanlardan biri. Bir kez kahve makinesi arattınız diye artık eve kadar “Kahve filtresi ister misin? Yeni çıkan çekirdek kahveleri gördün mü?” tarzında tekliflerle gelmesi, işte bu akıllı algoritmaların suçu. Yani bir anlamda, yapay zekâ dijital dünyanın biraz fazla ilgili komşusu gibi davranabiliyor.
Aynı şey sosyal medya için de geçerli. Feed’inizde beliren videolar, karşınıza çıkan içerikler tamamen sizin davranışlarınızı takip eden bir AI sisteminin ürünü. Eğer algoritmanın dikkatini çok tatlı bir kedi videosuyla çektiyseniz, bir sonraki yarım saatiniz “kedicik evrenine” kaybolmakla geçebilir. Suç sizin değil; AI sizi çözmüş durumda.
Gelecekte Bizi Ne Bekliyor?
Yapay zekâ bugün geldiği noktada bile etkileyici; ama asıl heyecan verici kısım bundan sonrası. Önümüzdeki yıllarda yapay zekâ, çok daha derin bir dönüşümün başrolünde olacak gibi görünüyor. Örneğin sağlık sektöründe, kişiye özel tedavi dönemine giriyoruz. Bir yapay zekânın kalp ritmi verilerinizi analiz ederek “Bu kişi üç ay sonra doktora gitmeli” diye uyaracağı günler pek de uzak sayılmaz.
Ulaşım tarafında ise tamamen sürücüsüz araçların şehirlerde dolaştığını görmek şu an bize hâlâ bilim kurgu gibi geliyor. Fakat teknoloji o kadar hızlı ilerliyor ki yakın gelecekte arabaların kendi aralarında trafik konuşmaları yapmasına bile şaşırmayacağız. Düşünsenize, araçlar ışıklarda “Kardeşim bugün yollar çok yoğun” diye dert yanıyor. Şimdilik bu sohbetler veri paketleriyle sınırlı ama kim bilir, belki günün birinde gerçekten arabalar kendi aralarında dedikodu yapar.
Yapay zekânın eğitimdeki etkisi de muazzam olacak. Öğrencilerin öğrenme hızına ve ilgi alanına göre özelleşen ders içerikleri, kişisel bir öğretmen deneyimi sunacak. Böyle bir sistem “Sen matematiğe moralin bozukken bakmışsın, bu soruyu sonra tekrar dene” gibi ince ayarlar bile yapabilecek. Belki öğrenciler bundan memnun olur, belki de “Hocam beni bu kadar iyi anlaması ürküttü” der, bilemeyiz.
