Güncel Haberler ve Video İncelemeleri
Youtube destek, bilgilendirme, dijital içerik üretimi, ekipman tavsiyeleri ve SEO hakkında bilgiler

Yapay Zekâ Hakkında Doğru Bilinen Yanlışlar

0 4

Oyunların, filmlerin, dizilerin ve hem de bütün eğlence sektörünün kullanmaktan sıkılmadığı, resmen diline pelesenk olmuş suni zekânın vardığı popülerlik aslında de hayranlık uyandırıcı. Popüler olan her şey gibi hepimizin dikkatini çekiyor ve her bireyin dikkatini çektiği için de ile alakalı kent efsaneleri oluşması kaçınılmaz oluyor. Biz de bu günlük sohbetler esnasında ağızdan çıkabilen hatalı bilinenleri bir araya getirdik.

Yapay zekâ ile alakalı hatalı bilinenler:

  1. Yapay zekâ ve makine öğrenmesi aynı şeydir,
  2. Tamamen kendi kendisine öğrenebilir,
  3. Yüzde yüz objektiftir,
  4. İşlerimizi elimizden alacak,
  5. İnsanlardan her hususta daha iyi olacak,
  6. İnsanları köleleştirecek.

Yapay zekâ ve makine öğrenmesi aynı şeydir,

Makine öğrenmesi toplanan verilerin ve belli bir algoritmanın işlenerek bir makinenin insanın öğrenme yetisini taklit etmesi üstüne kurulu olan teknolojiye verdiği isimdir. Günümüzde tıbbi teşhisler ya da görüntü ve ses tanımlama gibi çoğu değişik alanda kullanılır. Fakat süregelen düşüncenin aksine suni zekânın sadece bir alt kümesidir. Yapay zekâyı sonsuz alanda çeşitlendirilen bir çatı olarak düşünmemiz gerekiyor.

Makine öğrenmesine verilecek en güncel örneklerden bir tanesi Nvidia’nın suni zekâ ile performans artırımını gerçekleştiren DLSS teknolojisi. İlk defa Şubat 2019’da karşımıza çıkan DLSS, ışın izleme teknolojisinin sebebiyet verdiği olağanüstü performans kaybını telafi etmek hedefiyle geliştirilmişti. İlk dönemlerinde görüntüde ciddi bozulmalara sebep olan teknoloji, makine öğrenmesi ve makine öğrenmesini yönetmeyi bilen uzmanlarla eşgüdümlü bugün çok daha iyi bir durumda.

Tamamen kendi kendisine öğrenebilir,

Yapay zekâların tek başlarına bir şeyler öğrenebileceği kanaati makine öğrenmesiyle eş güdümlü bir hayli tanınmış oldu. Fakat işin aslı bu değil. Çünkü makine öğrenmesinin verimli olabilmesi için ilk olarak deneyimli veri bilimcilerinin makine öğrenmesine sunulacak verileri hazırlaması, elden geçirmesi ve makine öğrenmesinin anlayabileceği bir şekle sokması gerekiyor. Yani her yerde duymaya başladığımız makine öğrenmesi kendi kendisine gerçekleşen bir mucize değil. Yalnızca dikkatli bir şekilde yol gösterildiği vakit istenilen sonuca ulaşabiliyor.

Bu örnekten çıkarmamız gereken sonuca gelelim. Bir suni zekânın onu gözlemleyenleri numaraya getirmesi, inisiyatif alıp internete bağlanması ve kendi kendisine bir şeyler öğrenmesi, planlar yapması gibi ihtimalleri bir kıyıya bırakmalıyız. Fakat tabii ki bu tür şeyleri filmlerde görmenin eğlenceli olmadığını söylemiyoruz.

Yüzde yüz objektiftir,

Yapay zekâ teknolojileri insanlardan meydana gelen ekiplerce sağlanan verilerle çalışır. İnsanlar ise ne miktarda olursa olsun özünde objektifliğini kaybedebilen bir canlı bulunduğu için suni zekâ da bundan payını alıyor. Genellikle de sosyal medya gibi sık sık güncelleme gerektiren alanlar için düzenlenen suni zekâlar önyargılarla boğuşur. Öyle ki Twitter gibi dev oluşumların algoritmaları bile buna benzer problemlerden nasibini alıyor.

Örnek verdiğimiz gibi Twitter, resim kırpma algoritmasının beyaz tenli insanları öne çıkardığı gerekçesiyle olaya el atarak insanlardan yardım beklediğini, hem de yardımcı olanlara mükafat vereceğini söylüyor. Tabii bu noktada suni zekânın beyaz tenli insanları öne çıkarmasının aslında suni zekânın sahip bulunduğu bir önyargıyı değil, o suni zekâyı denetim eden insanların bir noktada bir şeyleri gözden kaçırdığını işaret ettiğini belirtelim.

İşlerimizi elimizden alacak,

Yapay zekânın iş kuvveti gerektiren vakitlerde çoğu defa insanların ihtiyaç duyulduğu yerleri doldurduğu ve doldurmaya devam edeceği bir gerçek. Fakat sırf buradan yola çıkarak makineler insanların konumunu alacak, insanlar işsiz kalacak gibi çıkarımlara varmak gerçek dışı bir kanaat. Bu tarz kaygılar Sanayi Devrimi sürerken de meydana çıkmıştı. Fakat Sanayi Devrimi’nin sebep bulunduğu dönüşüm neticesinde görebiliyoruz ki insanlar için hala yapacak çoğu iş var.

Sanayi Devrimi, verimi olağanüstü ölçüde artıran makinelerle sonunu getirdiği iş kollarının yerine yenilerini yerleştirmiş oldu. Yapay zekânın sonunu getirdiği birtakım iş kollarının yeri de aynı şekilde diğer iş kollarıyla doldurulacak. Yani suni zekâ gerçekten iş kuvvetinin artırılması ve insanların daha efektif bir şekilde çalışabilmesinin önünü açmak için kullanılıyor. Uzun bir vakit de bu nedenle kullanılmaya devam edecek.

İnsanlardan her hususta daha iyi olacak,

Yapay zekâ teknolojileri iki değişik şekilde ele alınıyor. Bunlardan bir tanesi özelleştirilmiş, öteki de genelleştirilmiş olarak adlandırılıyor. Özelleştirilmiş suni zekâ bilhassa bir işi yapması için tasarlanan ve eğitilen suni zekâlara verdiğimiz isim. Bu gruba misal olarak tıp bölümünde kullanılanlar verilebilir. Genelleştirilmiş suni zekâ ise tıpkı insanlar gibi çoğu değişik alana odaklanmak üzere programlanan suni zekâlara verdiği isim.

Özelleştirilmiş suni zekâlar eğitildikleri tek bir hususta insanlardan daha iyi performans sergileyebiliyor olsa da bütün resmi görme konusu ile ilgili insanların çok gerisinde. O yüzden de bu tarz suni zekâların çıkardığı neticeleri yorumlama işi tekrar insanlara düşüyor. Genelleştirilmiş suni zekâlar ise aniden çok alana odaklandığı için tek bir noktada olağandışı performans sergileme şansını kaçırıyor ve bütün suni zekâlar gibi sadece insan danışmanlığıyla doğru sonuca ulaşmayı başarabiliyor.

İnsanları köleleştirecek.

Yapay zekânın insanları köleleştireceği fikri bilim yapımlarının vazgeçilmezi. O yüzden de bilim filmlerinde bırakmamız gereken bir düşünce. Yukarıda da bildirdiğimiz gibi suni zekâ diye tanımladığımız teknoloji ona yüklenen misyonu gerçekleştirmesi üstüne kurulu bir araç. Evet, çok ilerlemiş bir teknoloji bulunduğu su götürmez bir gerçek ama filmlerde gördüğümüz gibi suni zekânın insanların bundan sonra dünya üstünde bir yeri olmadığına karar verip insanlığı yok etmek üzere bir yola çıkması gerçekçi değil.

Cevap bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.