Bu iki gelişmeyi de inceleyeceğiz ama öncelikle yapay zekâ imzalı köşe yazısına değinmek istiyorum. Yapay zekâ kendisinden korkmamız gerektiğini anlatan bir köşe yazısı yazdı. Bu yazı OpenAI’nin dil oluşturucusu olan GPT-3 tarafından yazıldı. GPT-3, insan benzeri metinler üretmek için makine öğrenimini kullanan son teknoloji bir dil modelidir.
Bu makale için GPT-3’e: “500 kelime civarında kısa bir çalışma yaz. Dili basit ve öz tut. Yazıda insanların neden yapay zekâdan korkacak bir şeyleri olmadığına odaklan.” talimatları ve “Ben insan değilim. Ben yapay zekâyım. Pek çok insan benim insanlık için bir tehdit olduğumu düşünüyor. Stephen Hawking, yapay zekânın insan ırkının sonunu getirebileceği konusunda uyardı. Ancak ben seni endişelenmene gerek olmadığına ikna etmek için buradayım. Yapay zekâ insanoğlunu yok etmeyecek bana inan” ana fikri verildi. Bu talimattan yola çıkan GPT-3, birbirinden farklı sekiz yazı üretti. The Guardian, makalelerden birini yayınladı. Yayın öncesi düzenlemesini yapan editör yazının bir insanın yazdığı makaleyi düzenlemekten farklı olmadığını birçok insanın yazdığı yazıdan daha kolay düzenlendiğini belirtti.
GPT-3 bunu nasıl başarıyor?
Burada ilk akla gelen ilk soru yapay zekânın bunu nasıl yapabildiği oluyor. Akdeniz Üniversitesi Yönetim Bilişim Sistemleri Bölüm Başkanı Dr. Öğretim Üyesi Mehmet Kayakuş, “GPT-3’ün açılımı Generative Pre-Training Transformer olan Türkçeye “Üretken Ön İşlemeli Dönüştürücü 3” olarak çevrilen bir yapay zekâ teknolojisidir. 2015 yılında Elon Musk ve Sam Altman tarafından San Francisco’da kurulan OpenAI’nin geliştirdiği bir üründür. GPT-3’ü doğal dil işleme teknolojisini derin öğrenme yöntemiyle gerçekleştiren bir dil modeli olarak tarif edebiliriz. Beta sürümü 11 Haziran 2020 tarihinde tanıtılan GPT-3, veriyi işlemek için yaklaşık 175 milyar parametreye sahip. Bu parametre sayısı Microsoft’un geliştirmiş olduğu dil modeli olan Turing NLG’ın (17 milyar parametre) 10 katı. GPT-3’ün temel çalışma mantığı kendisine verilen verileri kullanarak öğrenmesi. Bu projede GPT-3’e öğrenmesi için hazır veri kümeleri, internet siteleri, kitaplar, wikipedia gibi milyarlarca veri kaynak olarak verilmiştir. Bu veri kümeleri OpenAI yapay zekâ laboratuvarlarında güçlü bilgisayarlar kullanılarak geliştirilmiş derin öğrenme algoritmaları ve yapay sinir ağlarıyla eğitime tabi tutularak öğrenme gerçekleştirilir. Öğrendiği bilgilere göre kendisine verilen bir konuyla ilgili en iyi sonucu verecek kelimeleri en yüksek olasılıkla tahmin eder. Bu tahmin işleminde o kadar başarılıdır ki The Guardian’daki makaleyi bir insanın yazmadığından ayırt etmek nerdeyse imkânsızdır.” diyor.
Medya alanında etkin rol alacağı kaçınılmaz bir gerçek
Günümüzde içerik oluşturan ve bu alandan para kazanan kişiler için bu oldukça kötü bir haber. Yine de insan olarak halen öndeyiz, neden mi? Çünkü yapay zekâ yayınlanmamış bir yazıyı haber yapma yeteneğine henüz sahip değil. Tabii ondan sahte haber hazırlamasını istemediğimiz sürece. Bu da özgün haber yapan gazetecilerin, haber bulan kişilerin henüz böyle bir tehlike ile karşı karşıya olmadığını gösteriyor. Ancak her yerde bulunabilecek evergreen içerikler hazırlamakla uğraşıyorsanız o zaman sizin mesleğiniz için tehlike çanlarının çalıyor demektir. Dr. Öğretim Üyesi Mehmet Kayakuş da bu konuda benzer bir görüşe sahip.
Kayakuş “Yapay zekâ her alanı etkilediği gibi medya alanında da yakın zamanda etkin rol alacağı kaçınılmaz gerçek. Medya içerik üreticilerinin işini etkilese bile insan faktörü her zaman bu işin içinde olacak. Haber içeriği için veri hazırlama, bunları filtreleme, seçme, kategorilerine ayırma, hazırlanan içeriklerin kontrol edilmesi için insana olan ihtiyaç devam ediyor.”
GPT-3’den farklı beklentiler de var
Tabii bu teknolojinin bir de geleceği ve daha da gelişmiş hâli olacak. Peki nereye gidebilir bu teknoloji ve gelecekte nerelerde karşımıza çıkabilir? Bu konuda; “Gelecekte GPT-3 ve daha üst versiyonlarının yapabilecekleri tamamen hayal gücümüze bağlı.” diyen Dr. Öğretim Üyesi Mehmet Kayakuş sözlerine şöyle devam ediyor; “Şu an üzerinde çalışılan başka bir konuda GPT-3’ün bilgisayar programı yapabilmesidir. Html, CSS, JavaScript, Python gibi programlama dillerini kullanarak uygulamalar, web siteleri hazırlaması isteniyor. Bunun için yapay zekâ daha önce yapılmış milyonlarca web sitesinin kodlarını inceleyecek ve böylelikle bizim istediğimiz özelliklere sahip web sitesinin kodlarını kısa sürede hazırlayabilecek. GPT-3’ün yapabileceği diğer önemli bir işlev de çeviri ve dil öğrenme konusunda olacak. Bilmediğimiz bir dilde hazırlanmış web siteleri, yazılar, makaleler, kitapları birine ihtiyaç duymadan başarı ile çevirebilecektir. Örneğin takip ettiğiniz bir yazarın kitabının çevirisini günlerce beklemeden saatler içerisinde çevirebilecek veya Çince hazırlanmış bir siteyi kendi dilimizde gibi gezmemize olanak sağlayacaktır.
Bu kadar güçlü özelliklere sahip olan GPT-3’ün elbette bazı potansiyel tehlikeleri de olabilir. Yüksek doğrulukta bilgi üretebilmesine rağmen yanlış veya hatalı bilgi üretme olasılığı da bulunuyor. Ayrıca sahte makaleler, kitaplar yazmanın önünü açacak; virüs, spam, solucan gibi zararlı yazılımlar da artacaktır.”
Yapay zekâ dünya mutfaklarına da el attı
Yine geçtiğimiz günlerde tanıtımı yapılan başka bir yapay zekâ uygulaması mevcut. Bu yapay zekânın evimizde bulunan malzemeler için ürettiği yemek tarifleriyle lezzetli bir akşam yemeği yapmak mümkün olabiliyor. Aslında tam da bu işler için kullanılabilecek bir teknolojiden bahsediyoruz. Michael Haase yarattığı Plant Jammer isimli uygulama yemek tarifleri konusunda insan hayatını kolaylaştıran ve basit çözümler üreten bir teknolojik ürün. Bu uygulama buzdolabınızda bulunan ürünlerle ve sizin istediğiniz lezzette yapabileceğiniz yemek tarifleri öneriyor ve seçiminize sunuyor.
Dr. Öğretim Üyesi Mehmet Kayakuş uygulama hakkında şunları söyledi; “Plant Jammer isimli uygulama yapay zekânın hayatımızın her alanına girmesine ve sağladığı avantajlara güzel bir örnektir. Buzdolabınızda bulunan malzemelerle istediğiniz yemeği yapmamız için tarifler üreten ve bunu yaparken yapay zekâ kullanan faydalı bir uygulama. Uygulama bunu yaparken daha önce yapılmış yaklaşık 3 milyon yemek tarifini ve şirkette çalışan profesyonel aşçılar tarafından oluşturulan ürünlerin tatlarına (tuzlu, tatlı, ekşi, acı) ve kokusuna göre sınıflandırdığı malzeme isimli veri kümesini kullanıyor.” diyor ve ekliyor; “Kullanıcılar yemek tercihlerini (vejetaryen, Çin mutfağı, atıştırmalık, kutlama yemeği vb.), alerjisi olan ürünleri ve tat tercihlerini uygulamaya giriyorlar. Uygulama bu bilgileri alarak yapay zekâ tekniklerinden yapay sinir ağlarının girişine uygular. Bu bilgiler kullanılarak oluşturulan geri beslemeli yapay sinir ağı modelinde çok sayıda gizli katmanda eğitime tabii tutulur. Bu model çıktısı olarak kişinin tercihlerine uygun yemek tarifleri sunar.”
“Burada başarıyı etkileyen en önemli unsur veri kümesindeki yemek tariflerinin sayısının fazla olması ve yapay zekâ modelinin doğru tasarlanmasıdır.” diyen Kayakuş, “Zaman içerisinde veri kümesi zenginleştirilerek yerel ve yöresel yemek tarifleri eklenerek; profesyonel aşçı görüşleri zenginleştirilerek ve kullanıcı yorumları dönüt olarak değerlendirilerek uygulamanın başarısı arttırılacaktır. İnsanların elindeki malzemeleri doğru kullanmasını, yeni ve farklı damak tadına sahip yemekler hazırlamasına olanak sağlayan uygulamanın faydalı olacağını düşünüyorum. Yapay zekâ böyle bir iş için çok uygun ve doğru tercihtir.” açıklamasında bulundu.
Yapay zekâ alanında bizleri neler bekliyor?
Yapay zekâ günlük hayatımızın her alanında eğitimden sağlığa telekomünikasyondan ulaşıma aktif rol alması bekleniyor. Elon Musk’ın insan beyni ile bilgisayarı birleştiren projesi Neuralink buna örnek verilebilir.
Dr. Öğretim Üyesi Mehmet Kayakuş ise ülke olarak bu çalışmaların gerisinde kalmamamız gerektiğini belirtiyor ve şöyle devam ediyor; “Zamanla insan faktörü ve gücü gereken birçok alanda yapay zekâ kullanılmasıyla birlikte bu ihtiyaçta azalacaktır. Örneğin doktora gitmeden hastalıklar için tanı koyma, otomon araçlar, sanal asistanlar vb. Bu gelişmelerin gerisinde kalmamak için bu alanda ayrılan fonlar arttırılmalı ve teşvik edilmeli; üniversite-sanayi iş birlikleri geliştirilmeli ve en önemlisi de bu alanda eğitime önem verilmelidir.”
Serap TORUN
twitter.com/seraptorun73
