Yapay Zeka’nın Zaferi, Satranç ve Go’nun Sonu ve Dijital Sanayi Devrimi
Yapay Zeka bütün hayatımızı değiştirecek, eğer bir hayatımız kalacaksa tabi…
Çin zeka ve strateji oyunu GO’yu duymayanınız yoktur. Özellikle Google’nun süper yapay zeka bilgisayarı AlphaGo’nun dünyanın en iyi GO oyuncusu Lee Se Dol’u yenmesini sonra oldukça popüler olmuştu.
BBC’nin haberine göre GO Master Lee Se Dol GO’yu bırakacağını açıkladı. Haberi okuyunca yapay zekanın dünyayı nasıl değiştireceğini ve biz insanların bundan nasıl etkileceğini kaleme almak istedim. Detaylara geçmeden evvel rahatlamınız ve keyifle okumanız için fondaki şarkı önerim Altin Gün’den Şeker Oğlan. Şarkı, ancak bir insan zekasının üretebileceği saykidelik altyapısı ile ortalarına doğru sizi astral yolculuğa çıkarmaya başlayacak ve sonlarına doğru da “nayapay” zekanızın henüz ulaşılmamış kısımlarına elektriksel okşamalar gönderecektir.
Go Master Lee Se Dol yaşlandığı ya da sıkıldığı için değil, bilakis AlphaGo’yu yenebilen tek insan olmasına rağmen, Yapay Zeka’yı yenmenin artık mümkün olmadığını ve bu saatten sonra GO oynamanın manasız oldugunu düşündüğü için GO’yu bırakma kararı almış. İnsan-Bilgisayar mücadelesinin tarihine hızlıca bakarsak, kararının doğru ve zamanında olduğuna hem fikir olabiliriz. Zira GO’dan önce, Satranç tahtası 20. yüzyılda insan-bilgisayar savaşının sahnesi olmuş ve Yapay Zeka’nın mutlak zaferi ile sonuçlanmıştı.
GO ve Satranç, her ikisi de, zekaya ve stratejik düşünme yeteneğine dayanan, hatta farklı kombinasyonlarda derin olasılık hesapları gerektirdiği için insan zekasının bir ölçütü olarak görülen türden oyunlardır. Yani beynimiz (zekamız), karşı tarafın hamlesinden sonra ne kadar çok ileri hamleyi, olasılığı hesaplayabiliyorsa kazanmak için o kadar şansımız yüksek oluyor. İşin içine “hesaplama” girince, doğal olarak bilgisayarların da bu tamamen hesaplama olan oyunlara ilgi duyması kaçınılmazdı. Nitekim, zorluk derecesi olarak GO’ya göre daha basit olan satranç oynayabilen bilgisayarlar türedi ilk önce.
The Türk Ya da Mechanical Turk
Tarihte bilinen ilk örneği “The Türk”, ya da “Mechanical Turk” olarak da bilinen, yapıcısı tarafından otonom olarak satranç oynadığı iddia edilen, fakat sonrasında makinanın içerisinde gizli bir bölmeye saklanmış gerçek bir insan tarafından yönlendirildiği ortaya çıkan sahte satranç bilgisayarıdır. Ben, Mechanical Turk’ü gayet masum ve ilham verici görüyorum. Çünkü mükemmele giden yol, önce sahtesini ya da taklitini yapabilmekten geçiyor. Sonraki yıllarda, modern bilgisayarın babası olarak da bilinen Alan Turing, IBM, Sovyetler Birliği, MIT ve daha niceleri tarafından bir çok bilgisayar ve algoritma geliştirildi. Fakat hiçbirisi bir insanı yenecek kadar zeki olamadı. Ta ki IBM’in geliştirdiği DeepBlue ortaya çıkana kadar.
1989 yılında dünyanın en iyi satranç oyuncusu Garry Kasparov ile maç yaparlar ve Kasparov tüm maçları kazanır. Fakat 7 yıl sonra, DeepBlue’nun yeni versiyonu ile oynar ve Kasparov 4:2 kaybeder. Tekrar maç yaparlar, Kasparov tekrar kaybeder. Ne kadar maç yaparlarsa yapsın sonuç değişmeyecekti. O zamanlar Kasparov DeepBlue’nun hile yaptığını iddia etmişti. Bu yaklaşık 30 yıl önceydi. Bugün ise, gelmiş geçmiş en iyi satranç oyuncusu olarak kabul edilen Magnus Carlsen bile, bırakın süper bilgisayarları artık akıllı telefonlarımız da bile çalışabilen yapay zeka destekli Stockfish’e karşı hiç bir maçını kazanabilmiş değil.
Satranç
Satranç, yüzyıllarca her kesim tarafından kabul ve saygınlık görmüş, zekanın simgesi olduğu kadar her yeni oyundaki olasılıkların, insan zekasına sığmayacak kadar fazla olmasının (her iki oyuncu 5’er hamle yaptıktan sonra 69.352.859.712.417 farklı oyun oynanabilir, bkz. Shannon Number) yarattığı bilinmezlik nedeniyle de ilgi çeken bir zeka sporu olmuştur. Fakat süper bilgisayarlar ve yapay zeka, bizim sayısını bile tam olarak okuyamadığımız tüm bu olasılıkları göz açıp kapayana dek hesaplayabiliyor. İşte bu yüzden, herhangi bir insanın Yapay Zekalı satranç bilgisayarına galip gelme olasılığı matematiksel olarak sıfırlandığı, ve Yapay Zeka karşısında satranç İnsan-Bilgisayar çekişmesine konu olamayacak kadar basit kaldığı için Satrancın sonu yıllar önce gelmişti. Bu gerçeği geç olsa da, Kasparov da geçtiğimiz aylarda verdiği röportajda kabul etmişti.
Satrancı daha fazla kullamayacağını farkeden insanoğlu, satranca oranla daha fazla olasılık içeren GO’yu hatırladı ve bilgisayara karşı kullanabileceği yeni silahı olarak düşündü. Fakat sonuç insanoğlunun beklediği gibi olmadı. Bir insana göre ışık hızından binlerce kat hızda öğrenen Yapay Zeka, pratik yaparak kendini kusursuzlaştırdı ve insanoğlunu geri dönüşü olmayan bir şekilde yendi. Ve tıpkı Satranç gibi, GO’yu da tarihin sayfalarına gömdü.
Pratik mükemmelleştirir, fakat zeki yapmaz.
Bu insan için geçerli bir ifade. Çünkü Yapay Zeka pratik yaparak hem mükemmelleşiyor, hem de çok daha zeki hale geliyor. Daha da önemlisi, pratik yaparak mükemmelleşmiş bir insan, zamanı gelince ölüp gidiyor ve hiç yaşamamış gibi geriye zekasından hiç bir şey bırakmıyor, sahip olduğu gelişmiş zekayı başka bir insana aktaramıyor. Halbuki Yapay Zeka öğrendiğini unutmuyor, hep üzerine koyarak büyüyor, ve de ölümsüz! (teorik olarak). İşte tam olarak bu yüzden de hep insana karşı galip geliyor, gelecek de…
Henry Ford’un Amerika’da arabayı seri üretime başlaması atlara ne yaptıysa, tartışmalı da olsa Yapay Zeka’da insanlara benzerini yapacak. İronik biçimde, arabada atın yerini alan moturun gücü at cinsinden ifade edilmişti (beygir gücü), başka bir ifadeyle küçücük bir motorun “kaç atı devre dışı bıraktığı”. Aslında “devre dışı” yerine “özgürleştirdi” demek daha doğru olacak. Çünkü o yıllarda atlar gerçekten çok ağır şartlarda çalıştırılıyordu. Bakalım yapay zekanın gücünü nasıl ve neyle ifade edeceğiz? Özgürleştirdiği insan sayısı olmasın da…
Peki Yapay Zeka tam olarak nedir?
Soru çok basit, fakat cevabı o kadar da kolay değil. Bunun nedenlerinden biri Makina Zekası’nın tanımının sürekli olarak değişiyor, gelişiyor olması. En geniş tanımıyla “Yapay zeka, öğrenebilen, muhakeme edebilen ve kendi kendine harekete geçebilen makinaları tanımlamak için kullanılan kavramdır”.
Verinin az olduğu yıllarda Yapay Zeka’yı tanımlamak kolay olabilirdi. Ama günümüzde kavram o kadar karıştı ve o kadar fazla kullanıldı ki, ne gerçekten Yapay Zeka, ne değil ayrıştırmak zorlaştı. Sanki her akıllı sisteme “Yapay Zekalı” denir oldu. Halbuki, “Kural Tabanlı Sistemler” (rule based systems), Geleneksel Bilgi Sistemleri (traditional information systems) Yapay Zeka değildir; çünkü bu sistemler öğrenmezler, bilmedikleri yeni bir durum karşısında karar alıp uygulayamazlar, basitçe “error” verirler. Konuyu uzatmadan, Karen Hao (MIT Technology Review da Yapay Zeka muhabiri), çizdiği basit “karar ağacı” (decision tree) ile kullandığınız sistemin Yapay Zekalı olup olmadığını kolayca anlayabilmenizi sağlıyor.
Makinaları biz mükemmelleştirdik!
Yapay Zeka’nın temeli makina öğrenmesi (Machine Learning). Makina ögrenmesi neden bu kadar popüler, eskiden yok muydu vs. gibi sorularınız olabilir. Elbette vardı. Fakat makina öğrenmesininin yeteneklerini sergiletecek kadar veri yoktu. Weka’nın ilk versiyonları ile rastgele (dummy) veriler üretip, algoritmamızın makinaya bir şeyler öğretmesine çalışırdık fakat bu yeterli degildi. Akıllı telefon çağından önce, makina öğrenmesi ve yapay zekanın gelişimi için gerekli olan veriyiyi üretecek sistemler, araçlar yoktu. İşte tam bu noktada Apple Devrimi devreye giriyor: iPhone. iPhone, insanların veri üretiminde yeni bir çağ açtı ve sıradan insanları bile birer veri makinesine dönüştürdü. Milyonlarca yeni uygulama ile veri üretimini ve çeşitliliğini destekledi. İşte Yapay Zeka ile adını yan yana duyduğunuz Büyük Veri (Big Data) de tam burada devreye giriyor. Ve tabi akıllı telefonların fotoğraf çekme yeteneği bizi fotoğraf sanatçısına değil ama iyi bir digital işçiye dönüştürdü.
Büyük Veri (Big Data)
Günümüzün popüler dev sistemlerine nasıl büyük veri işçisi olduk bir bakalım; Facebook, “arkadaşını etiketle” ile yüz tanıma algoritmasını gönüllü olarak eğitmemizi sağladı, Facetune yüz tanıma algoritmalarını mükemmelleştirmemizi sağladı, estetik yaptırsanız, yaşlansanız bile sizi tanıyor artık, Google arama motoru ve Gmail ile sabah kahvaltıda ne yediğimizden tutun akşam ne giyeceğimize kadar öğrendi, öğrenmekle kalmayıp tahminleme ile tavsiye vermeye bile başladı. Evet bunların hepsini biz yaptık, biz başardık.
Makinaları biz mükemmelleştirdik. Onları her gün ürettiğimiz milyonlarca veri ile besledik, oburlaştırdık. Bu yeni obur makinalar, Henry Ford’un makinası gibi petrol tüketmiyor, petrol yerine su gibi veri tüketiyor (aslında tüketmiyor, biriktiriyor).
Verinin yeni petrol olduğunu keşfeden lider ülkeler, tıpkı petrolun kontrolünü ellerine aldıkları gibi verinin de kontrolünü GDPR ve benzeri yasalarla kontrol ve koruma altına aldılar. Artık her birimiz birer veri madeniyiz ve kendi madenimizin işçisiyiz.
Bununla da kalmadık, sensörler ve nesnelerin interneti (IOT) ile de yeryüzündeki her cismi bir veri kaynağına dönüştürdük. Böylece o kadar çok veri ürettik ki binlerce yıllık insanlık tarihini küçücük bir veri parçacığına dönüştürdük. 2017 yılında yapılan araştırmalar gösteriyor ki 5000 yıllık insanlık tarihinde üretilen bütün verilerin %90’ı son 2 yılda üretilmiş. Bugün ise bu oran %99. Üretilen veri gerçekten Büyük Veri, çok çok Büyük Veri. Ne kadar büyük görelim:
Dijital Sanayi Devrimi
Üretilen verinin büyüklüğü ile teknolojik gelişim ve dijital dönüşüm doğru orantılı. İnsanlığın son 10 yıldaki teknolojik gelişimi, geriye kalan tüm insanlık tarihi boyunca başarılan gelişmenin kat kat ötesinde.
Peki bu teknolojik gelişmeler neler, hayatımızı nasıl etkiliyor, değiştiriyor, ve geleceğimizi nasıl şekillendiriyor? Bu soruların tek bir başlık altında toplayarak cevabı “Dijital Sanayi Devrimi” olarak verebiliriz. Dijital Sanayi Devrimi’ni somut olarak sayılarala ifade edelim: Huawei’nin GCI raporu, Yapay Zeka’yı sanayisine entegre eden ülkeleri ve Yapay Zeka’nın bu ülkelerin ekonomilerine olan pozitif etkilerini açıklıyor.
Rapora göre, aşağıdaki grafikte yapay zeka konusunda hangi ülkeler ne durumda görebilirsiniz.
Peki bu grafik ne ifade ediyor?
Grafik bize Yapay Zeka’nın bir ülke ekonomisine doğrudan katkı sağlayabildiğini gösteriyor. Bu ne demek? Bu, Yapay Zeka’nın girdiği tüm endüstrilerde tıpkı insan gibi bir değer yarattığını ve hatta otomasyon ile insan emeğinin yerini alabileceği demek. Elbette yapay zeka yeni iş imkanları, yeni meslekler yaratacak ama işsiz bıraktığı insan sayısı daha fazla olacak.
Fortune dergisinine yayınlana araştırmaya göre, önümüzdeki 15 yıl içerisinde dünyadaki tüm işlerin %40’ı robotlar ve Yapay Zeka tarafından yapılıyor olacak (hangi işler olduğunu merak ediyorsanız aşağıdaki tabloya bakmanızı tavsiye ederim).
Madalyonun diğer yüzünden bakarsak, Yapay Zeka bu işlerde çalışan kişilerden %40’ının işini elinden alacak. Peki artan işsizlik sonucu dünya nasıl etkilenecek, toplumsal ve ekonomik yapılar nasıl değişecek?
Satranç ve GO’ya yaptığı gibi yapay zeka insaların da mı sonunu getirecek, Matrix filmi gerçek mi olacak? Yoksa motorun icadının atları özgürleştirmesi gibi yapay zeka da insanlığın kurtuluşu mu olacak? Tüm bu sorular fondaki müzik ile okşanmaya başlamış beyin hücreleriniz için bir jimnastik olsun.
Yazarın Medium’da paylaştığı makaledir.
Kaynaklar:
- https://www.bbc.com/news/technology-50573071
- https://en.wikipedia.org/wiki/Go_(game)
- https://deepmind.com/research/case-studies/alphago-the-story-so-far
- https://en.wikipedia.org/wiki/Lee_Sedol
- https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo_versus_Lee_Sedol
- https://fortune.com/2019/01/10/automation-replace-jobs/
- https://www.huawei.com/minisite/gci/en/?_lrsc=a3bf5cf1-3ea5-4cea-9519-8efedd786752
- https://www.weforum.org/agenda/2019/04/how-much-data-is-generated-each-day-cf4bddf29f/
- https://en.wikipedia.org/wiki/Internet_of_things
- https://gdpr-info.eu/
- https://en.wikipedia.org/wiki/Big_data
- https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
- https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
- https://www.technologyreview.com/s/612404/is-this-ai-we-drew-you-a-flowchart-to-work-it-out/
- https://www.thehenryford.org/
- https://beincrypto.com/chess-legend-garry-kasparov-wants-us-to-embrace-technology-and-bitcoin/
- https://en.wikipedia.org/wiki/Shannon_number
- https://stockfishchess.org/
- https://en.wikipedia.org/wiki/Magnus_Carlsen
- https://blog.paessler.com/the-history-of-chess-ai
- https://interestingengineering.com/the-turk-fake-automaton-chess-player
- https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_Blue_versus_Garry_Kasparov