21 Nisan 2016 Perşembe

MAKİNELERİ İNSANLAŞTIRMAK

Günümüzde makineler insanların yaptığı birçok şeyi yapmaya başladı. Ve bu yalnızca bir başlangıç. Yeni bir girişim fikri arıyorsanız, makineleri insanlaştırmakla işe başlayabilirsiniz.

1997 yılında IBM'in geliştirdiği Deep Blue adlı süper bilgisayar, Dünya Satranç Şampiyonu Garry Kasparov'u yenmeyi başararak bir ilke imza attı. Ancak makineleri insanlardan güçlü kılmak yetmez, önemli olan onları insanlaştırabilmek. Konsept kulağa ilginç gelse de günümüzden bir örnek vererek 1997 yılından bugüne gördüğümüz değişimin doğrultusunu inceleyebiliriz. Geçtiğimiz hafta Google'ın DeepMind adlı alt şirketi tarafından geliştirilen AlphaGo isimli algoritma, go oyununun en güçlü isimlerinden Lee Sedol'u 4-1 skorla yenmeyi başardı. Pekiyi, IBM'in Deep Blue süper bilgisayarıyla Deep Mind'ın AlphaGo'su arasında ne fark var?

Deep Blue, Garry Kasparov'u yendiği oyunda brute force (kaba güç) yöntemi kullanarak olası bütün hamleleri tek tek hesaplayıp karşıdaki oyuncunun hamlelerine göre düzenledi ve kesin galibiyet yolundan ilerledi. Ancak Deep Mind'ın AlphaGo adlı algoritması, özdevimli öğrenme (machine learning) yöntemini kullanmıştı. AlphaGo, Sedol ile maça çıkmadan önce sayısız go oyunu oynadı ve hangi hamlenin hangi sonuca yol açabileceğini "öğrendi". Bu, Deep Blue'nun brute force kullanımından oldukça farklı. Çünkü biz insanlar satranç oynarken en fazla 5 – 6 hamle ilerisini düşünebiliyoruz ancak brute force kullanan bir bilgisayar olası tüm hamleleri hesaplayabilme gücüne sahip. Biz, 5 – 6 hamle ilerisini düşünürken önceden yaşadığımız deneyimleri baz alıyoruz. Yani birikimli öğrenme yolunu takip ediyoruz. AlphaGo da aynı yöntemi kullanıyor. Go oyunu satranç oyunundan farklı olarak neredeyse hesaplanamayacak kadar fazla senaryoya sahip, bu nedenle brute force kullanmak mantıklı değil. AlphaGo, kendi kendine maç yaparak mümkün olan birçok senaryoyu deneyimliyor ve hangi hamlenin neye yol açabileceğini öğreniyor. Anlatmaya çalıştığımız konseptle birleştirecek olursak AlphaGo bu açıdan Deep Blue'ya kıyasla daha "insani" bir yazılım.

Bu gelişme hepimizin aklına "Makineler insanlaştırılabilir mi?" sorunusunu getirdi. Yalnızca 19 yılda yaşanan değişime bakarsanız aslında sorunun cevabının çok da kapalı olmadığını görebilirsiniz. Görücülerin yerini Tinder, bulaşıkçıların yerini bulaşık makineleri almışken hâlâ biz insanların yaptığı ve makineler tarafından devralınmamış birçok şey var. Eğer bir girişim fikri arıyorsanız, sormanız gereken sorulardan biri "İnsanların yapabildiği ancak henüz makinelerin yapamadığı, makineler tarafından yapıldığında insan hayatını kolaylaştıracak ne var?" olabilir. Tabii sorabileceğiniz tek soru bu değil. Makinelerin insanların yaptığı işleri yapması yeterli değil, aynı zamanda "insan gibi" yapabilmeleri de önemli.

Günümüzde şiir yazacak bir yazılım tasarladığınızda, insan gibi yapmayı öğretemediğinizde yazılım muhtemelen Dadaist usûlü şiirler ortaya çıkaracaktır. Bu noktada Dadaistlerin bir odada toplanıp rastgele kelimeleri yazıp bir kağıda attıklarını ve rastgele çekip yan yana koyarak şiirler oluşturduklarını hatırlatmak gerek. Bir makinenin mantıklı şiirler yazabilmesinin tek yolu, önceden yazılmış şiirleri incelemesi, anlaması ve hangi kelimelerin hangi kelimelerle kullanıldığında anlam ifade ettiğini kavrayabilmesinden geçer. Elbette şiir yalnızca bir metafor. Ancak bir girişimci olarak "Makine neyi insan gibi yapabilir?" sorusuna vereceğiniz bir cevabın yeni bir iş fikri anlamına gelmesi mümkün.