Stanford İnsan Merkezli Yapay Zeka 2019 Araştırması

En temel tanımı ile makinelerin karmaşık problemlere insanlar gibi çözümler üretmesini sağlayan yapay zeka (Artificial Intelligence - AI), şu anda en ön planda olan teknoloji trendlerinin başında gelmekte. Makinelerin insan zekasından çok daha üstün bir şekilde, düşünce gerektiren işleri de gerçekleştirmeye başlaması pek çok tartışmayı da ortaya çıkarıyor.

Günlük hayatımızda ve iş yaşantımızda yapay zeka işimizi ne zaman elimizden alacak ya da yapay zeka bu sene hangi sektörleri “disrupt” edecek (yok edecek) şeklinde pek çok sohbetin içinde buluyoruz kendimizi. Gerçekten de dünyayı pek çok açıdan değiştirmekte olan bir bilim dalı olan AI, araştırmayı, eğitimi ve teknolojik gelişmeleri de içine alan geniş bir ölçekte sürekli büyüyor ve gelişim gösteriyor.

2020’ye girdiğimiz şu günlerde, kötümser senaryolara karşılık içimizi rahatlatmak adına şunu söylememiz yanlış olmaz: AI teknolojisi kısa vadede, pek çok mesleğin yerini almayacak, ancak iş yapış şekillerinde ve iş süreçlerinde kökten değişikliklere neden olacak. Bu nedenle AI alanındaki gelişmeleri yakından takip edip, işimize nasıl entegre edebileceğimiz üzere planlamalar yapmak oldukça önemli. AI alanındaki gelişmeleri önemsemeyen ya da henüz erken olduğunu düşünenler için tehlike çanları çalıyor olacak… Bugün, sürücüsüz araçlardan, görüntü işlemeye, doğal dil işlemeden, optimizasyon problemlerine, robotik sistemlerden, “drone” lara, konuşma tanıma teknolojileri ve sanal asistanlardan, süreç otomasyonlarına kadar pek çok farklı alanda yapay zekanın gelişmesi ile ciddi bir değişim yaşanmakta. Hatta, yapay zekanın kurucusu sayılan Alan Turing’in meşhur, Turing testini geçtiğini iddia eden platformlar günbegün artış göstermekte (Turing testi, bir insanın sorduğu bir soruya verilen yanıtın insan tarafından mı yoksa makine tarafından mı verildiğinin ayırtedilemediği durumu ifade etmekte).  Google son etkinliklerinde, Google Assistant’ın Turing Testi’ni geçtiğini birkaç örnek ile sundu. Ancak, son derece kısıtlı kurguda denenen bu örnekler ile Turing Testi’nin geçildiğini iddia etmek çok doğru değil. Henüz içinde bulunduğumuz belirsiz süreçler karşısında insani reaksiyonları, doğal dilleri ve dünyamızı insan beyni kadar anlayabilen ve bağlantı kurabilen makineler yapılabilmiş değil.

Dünyanın en iyi üniversiteleri arasında yer alan Stanford da, “İnsan Merkezli Yapay Zeka Merkezi” (Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence) adını verdiği birimi ile politikacılar, kanun koyucular, araştırmacılar, yöneticiler, gazeteciler ve kamuoyu için yapay zekanın karmaşık yapısı hakkında öngörüler geliştirmek ve tarafsız, objektif veri sağlamak üzere bir insiyatif oluşturdu.  Bu merkez, her yıl sonu, yapay zekanın gelişimi ve konumuna yönelik araştırma sonuçlarını paylaşmakta. 2019’un son günlerinde yayınlanan en son araştırma doğrultusunda da çarpıcı gelişmeler gözlenmekte. Bu yazımda, 2019 AI raporunda yer alan çarpıcı sonuçları derledim:

- 2019 AI raporunun öne çıkan sonuçlarından biri AI’ın hızının Moore Yasası’nı geçmekte olduğu. Moore Yasası, işlemci hızlarının her 18 ayda bir iki katına çıktığını ortaya koyuyor, bu da uygulama geliştiricilerinin aynı donanım maliyeti ile uygulama performansında iki kat artış bekleyebileceği anlamına geliyor. AI’ın hesaplama gücü ise artık, geleneksel işlemcilerin gelişiminden çok daha hızlı bir ivmeyle artış gösteriyor: AI’ın hesaplama hızı her üç ayda bir iki katına çıkmakta. Raporda, "2012'den önce AI sonuçlarının, her iki yılda bir iki katına çıkarak Moore Yasasını yakından izlediği belirtilirken, artık hesaplamanın her 3-4 ayda bir ikiye katlandığına” değinilmiş.

- AI algoritmalarının bulut altyapısı üzerinde eğitilmesi için gereken süre, Ekim 2017'de yaklaşık üç saatten Temmuz 2019'da yaklaşık 88 saniyeye  kadar düşüş göstermiş durumda. AI algoritmalarının eğitilmesi sadece daha hızlı hale gelmiyor, aynı zamanda, git gide ucuzluyor.

- Amerika, hala, birçok ölçekte yapay zeka konusunda global lider olmayı sürdürüyor. Her ne kadar Çin, AI üzerine diğer ülkelere kıyasla daha fazla makale yayınlıyorsa da Amerika’da üretilen işin etkisinin daha büyük olduğu ve Amerikalı yazarların global ortalamadan %40 daha fazla alıntı aldığı raporda öne çıkıyor.  (AI alanında ülkeler arası yarış oldukça önemli. Rusya Devlet Başkanı Vladimir Putin de yakın zamanda “Yapay zeka alanında tekelleşen dünyayı yönetir” şeklinde bir açıklama gerçekleştirmişti: http://www.hurriyet.com.tr/teknoloji/putin-yapay-zeka-alaninda-tekellesen-dunyayi-yonetir-41231399)

- Amerika, ayrıca özel AI yatırımlarına en çok para ayıran ülke (12 milyar USD ile Amerika yatırımda önde, ikinci olan Çin 6.8 milyar USD’lik yatırım bütçesine sahip). Aynı şekilde, Amerika, Al üzerine diğer ülkelerden daha fazla patente sahip (bu alanda ikinci sırada yer alan Japonya’dan üç kat fazla).

- 1998 ve 2018 arasında basılı yayınlar arasında yapay zeka konulu olanların sayısı üç katına çıkmış durumda.

- Makine Öğrenimi (Machine Learning - ML) yapay zeka sınırları içindeki en aktif araştırma alanını oluşturuyor. Son yıllarda, ML ile beraber Derin Öğrenme (Deep Learning - DL) araştırmaları da oldukça popüler hale gelmiş durumda.

- Sürücüsüz araçlar diğer tüm AI uygulama alanlarından daha fazla yatırım almakta. Global yatırımın %10'unun hemen altında olmakla beraber sürücüsüz araçlara yaklaşık 7,7 milyar USD harcanmış durumda. Bunu, tıbbi araştırmalar ve yüz tanıma (her ikisi de 4.7 milyar USD seviyesinde) izlemekte; en hızlı büyüyen endüstriyel AI alanındaki yatırım ise azalmakta: Robot süreç otomasyonu 2018'de 1 milyar USD ve tedarik zinciri yönetimi ise 500 milyon USD seviyesinde.

- Diğer birçok teknoloji trendinde olduğu gibi, AI yetenek havuzu da son derece hızlı bir şekilde büyüyor. AI, Bilgisayar Mühendisliği Doktora Derecesi’nde de en popüler alanı oluşturmakta. 2018 yılında, mezun olan doktoralı bilgisayar mühendislerinin %21'inden fazlası AI/ML konusunda uzmanlaşmış durumda.

AI’ın her geçen gün daha da hayatımıza etki edeceği bu dönemde, Ülkemizde’de bu alandaki çalışmaları stratejik bir şekilde ilerletmek ve bu odağı sistematik bir şekilde takip etmek oldukça büyük önem arz etmekte.