Fast Company Türkiye
MUSTAFA SULEYMAN
Inflection Kurucusu ve
The Coming Wave kitabının yazarı
Dünyadaki ilk yolcu demiryolu, Liverpool ile Manchester arasında 1830 yılında açıldı. Bu proje için Parlamento’dan yasa çıkarılmıştı. Çünkü, o dönem için devasa olan bu proje beraberinde köprüler, viyadükler, arazi anlaşmazlıkları ve büyük bir bütçe gerektiriyordu.
Bu büyük projenin açılışı da başbakan, milletvekilleri ve belediye başkanının katılımıyla gerçekleşti. İzlemeye gelenler trenin hızına şaşırmışlardı. Bu arada o karmaşada Liverpool Milletvekili William Huskinson da düşmüş ve trenin altında kalmıştı. George Stephenson tarafından geliştirilen buhar motoruyla çalışan lokomotif, izleyenler için “bir canavar” gibiydi.
İlk yıl için öngörülen, trenle günde 250 yolcunun taşınmasıydı. Ancak, büyüme olmuş ve sadece 1 ay sonra kullanıcı sayısı 12 bine ulaşmıştı. Demiryoluyla birlikte, yolcu taşımacılığının yanı sıra pamuk gibi emtiaların ticaretinde de büyük bir çığır açılmış, düşük “fire” ve yüksek bir hızla taşıma mümkün haline gelmişti.
Sonraki yıllarda hızlı büyüme, yeni demiryolu şirketlerinin ortaya çıkmasını ve ardından da batışlarını getirse de, sektör büyümesini sürdürdü. Sonraki yıllarda dünya ekonomisinin büyümesine, insanların gelir düzeyinin yükselmesine büyük katkı yaptı.
Dünyaca ünlü yapay zeka uzmanı ve Deep Mind’ın kurucularından Mustafa Suleyman, bu anekdotu yakın zamanda yayınlanan “The Coming Wave” adlı kitabında aktarıyor. Suleyman, ‘En çok satanlar’ arasında yer alan bu kitabında, yapay zekanın geleceğine dikkat çekerken, demiryollarının ortaya çıkışını örnek olarak veriyordu.
Mustafa Suleyman’a göre, teknolojiyle şekillenen yeni cihaz ve iş modelleri, büyük dönüşüm ve verimlilikleri de beraberinde getiriyor. Bir başka örnek olarak da 19’uncu yüzyılda Cyrus McCormick tarafından geliştirilen “öğütme makinesi” ile Alman Isaac Singer’in bulduğu “dikiş makinesini” veriyor. Dikiş makinesi sayesinde bir tişörtün üretimi 14 saatten 1 saate inmişti. Unun öğütülmesindeki verimlilik yüzde 500 artmıştı.
Mustafa Suleyman, “Teknoloji, daha fazla yenilikle birlikte büyük bir zenginlik yaratılabilecek bir döngüye girdi” saptamasıyla, “öğrenen makineler” ve “yapay zeka” devrimine dikkat çekiyor. Ona göre, değirmenin icadından bu yana geçen sürede bu teknoloji motoru 85 trilyon dolarlık bir ekonomi yarattı ve yaratmaya da devam ediyor. Mustafa Suleyman, kitabında bu zenginliğe katkı yapacak Yapay Zeka Dalgası için şu saptama ve tahminlerde bulunuyor:
TEKNOLOJİLERİN AYAK İZİ
Almanya’da 1800’lerin sonunda doğru dürüst yollar ve benzin istasyonları yoktu. Otomobilin icat edildiği bu ülkede Benz adlı şirket 1893’te sadece 69 araç satabilmişti. Satış rakamı 1900’de 1709 adede, ilk patenti aldıktan 20 yıl sonra ise 35 bin rakamına ulaşmıştı. Otomobil işinde dönüm noktası ise Ford’un T Modeli oldu. Şimdi 1.4 milyar adet içten yanmalı motora sahip otomobil var.
Gutenberg matbaayı 1440 yılında bulmuştu. Avrupa’da sadece 1 makine vardı. 50 yıl sonra Avrupa’da binlerce matbaa faaliyete geçti. 100 yıl sonra, 50 yılda basılan kitap sayısı 40 milyonu geçti. 17’nci yüzyılda ise 500 milyon kitaba ulaşıldı. Matbaanın bulunması sadece 15’inci yüzyılda kitap maliyetini 340 kat aşağıya çekmişti.
İlk elektrik kullanımı 1882 yılında Londra ve New York’ta devreye girdi. Ardından diğer şehirler geldi. 1900 yılında fosil yakıtın sadece yüzde 2’si elektrik üretimine gidiyordu. 2000 yılında bu oran yüzde 30’a ulaştı. Aynı yıl toplam elektrik üretimi 8 terrawatt/saat idi, 50 yıl sonra 600’ü buldu.
Benzer trend telefonda da yaşandı. Graham Bell, telefonu 1876 yılında kullanıma sundu. 1900 yılında ABD’de 600 bin telefon vardı. Sadece 10 yıl sonra telefona sahip Amerikalı sayısı 5.8 milyona çıktı. Şimdi ise insan sayısından daha fazla telefon bulunuyor.
BÜYÜK YATIRIM YAĞMURU
Son yıllarda risk sermayesi ve ‘private equity’ şirketleri milyarlarca dolarlık yatırımı startup’lara yağdırdılar. Sadece yapay zeka startup’larına 1 yılda yapılan yatırım 100 milyar doları buldu. Bu rakamlar bile başlı başına çok anlam ifade ediyor. Müthiş miktarda yeni yatırım, Ar-Ge harcamaları ve risk sermayesi şirketlerinin ilgisi öne çıkıyor. Bu şimdiye kadar hiçbir sektörün görmediği bir ilgi anlamına da geliyor. Bütün bunlar “büyük bir dalganın” yaklaştığını da gösteriyor. Doğal olarak tüm bu büyük yatırım, getirisini bekliyor ve teknoloji de bunu karşılayacak gibi görünüyor.
Endüstriyel devrim ile birlikte bu yatırımların ödülü de devasa olacak. Ancak, ortaya atılan tahminleri de anlamak çok kolay değil. Örneğin, PwC, 2030 yılına kadar global ekonomiye 15.7 trilyon katacağını tahmin ediyor. Dünya robot kullanımını, temel senaryonun üstüne yüzde 30 artırmak, ekonomiye 5 trilyon dolar katkı yapacak.
Bugünden bakıldığında bu rakamlar olanaksız gibi görünebilir. Ancak, daha uzun vadedeki çerçeveye bakınca, rakamların ulaşılabilir olduğu görülecektir. Benzer bir bakış açısı Birinci ve İkinci Sanayi Devrimi dönemlerinde de yaşanmıştı. 18’incü yüzyılda yaşayan birisi, dünyada kişi başı milli gelirinin 100 kat artacağına inanmayabilirdi. Bütün bu tahmin ve gerçekler dikkate alındığında, önümüzdeki 10 yılda dünya ekonomisine yüzde 10-15 arasında katkı yapması, tutucu bir tahmin olabilir.
Bunun için yapay zekanın ilk dalgasının getirdiği yenilikleri düşünün. Kapsamlı dil modelleri size herhangi bir konuda, herhangi bir dilde konuşma yapma olanağı sunuyordu. Birkaç yıl içinde mesleğiniz ne olursa olsun herhangi bir konuda yapay zekadan destek alabilir, bir kampanya yürütebilir, kritik hukuki konular için görüş alabilir, bazı teşhisler için ikinci görüş isteyebilir ve ürün tasarımını yürütebilirsiniz. Dünyanın bütün bilgisi, en iyi uygulamaları ve bilgisayar gücü, size özel olarak sunulabilecek.
ALEXNET ÖNCÜ OLDU
Yapay zeka kavramı sözlüğe 1955 yılında girdi. Ancak, bilgisayar sistemlerinin yetersiz olması nedeniyle uzun gelişme sağlanamadı. En büyük gelişme ise 2012 yılında hayata geçen AlexNet ile atıldı. AlexNet, yıllar sonra bizim DeepMind’da kullanacağımız eski bir teknolojiyi de yeniden bize kazandırdı: “Derin öğrenme (Deep learning).”
Efsane araştırmacı Geoffrey Hinton ve öğrencileri tarafından geliştirilen AlexNet’te, basit ifadeyle, sistem, devasa data üzerindeki şebekenin eğitilerek öğrenmesine dayalı idi.
AlexNet’in başarısı sonraki yıllarda üniversite, hükümet ve şirketler dünyasının öncelikleri arasına girdi. Yaratıcısı Geoffrey Hinton ve arkadaşları, Google tarafından transfer edildi. Çok sayıda şirket Ar-Ge harcamalarının önemli bölümünü bu işe ayırmaya başladılar.
Bu dönemde üniversitelerden çıkan rapor ve araştırmalar ile patent sayısında patlama oldu. 1987 yılında Neural Information Processing System’da sadece 99 akademik rapor açıklanmıştı. 2020’lerin başında bu rakam 2 bine yükseldi. Sadece son 6 yılda “derin öğrenme” konusuna yönelik araştırma raporu sayısı 10 kat arttı.
GERÇEKTEN HAYATIN İÇİNDE
Son birkaç yıldır yapay zeka artık “demo” olmaktan çıkıp, hayatın gerçeği haline dönüşüyor. Birkaç yıl içinde yapay zeka bizimle gerçek dünyadaki gibi konuşacak, mantık yürütebilecek ve hatta hareket edebilecek. Onların “algı” sistemleri neredeyse bizimkisi kadar iyi olacak. Bu, tam olarak “süper zeka” anlamına gelmese bile gerçekten çok güçlü sisteme dönüşecek. Böyle baktığımızda, yapay zekanın, “sosyal dokunun” ayrılmaz parçası haline dönüşeceğini söylemek mümkün.
Son 10 yılda çok sayıda profesyonel işin pratik uygulamalara dönüştüğüne tanık olduk. Örneğin, biz DeeMind’da milyar dolarlık veri merkezlerini işletecek sistemler kurduk. Çok başarılı olan bu proje, elektrik tüketiminin yüzde 40 düzeyinde azalmasını sağladı. Bir başka başarılı projemiz ise “yazıyı sese” dönüştüren WaveNet idi. Aynı zamanda telefonların batarya sistemlerinin ömrünü dengeleyen ve “atılım” şeklinde nitelenecek projeyi hayata geçirdik.
Böyle baktığımızda yapay zekanın artık her yerde olduğunu söylemek mümkün. On yıl önce imkânsız gibi görünen çok sayıda uygulamayı hayatın içinde görüyoruz. Bu sayede “tedavisi olanaksız” görünen hastalıklar için ilaç geliştirme kolay ve hesaplı hale gelecek. Önümüzdeki dönemde ise “derin öğrenme” sayesinde su borularındaki kırılmaları kolaylıkla anlayacak, trafik akışını etkili şekilde yönetecek, ‘temiz enerji’ için füzyon reaksiyonlarını gerçekleştirmek kolaylaşacak. Perakendeden otomotive, gemicilikten yapı malzemelerine kadar her alanda dönüşüme neden olacak. Yapay zeka perakende marketlerini yönetecek, bize nasıl email yazmamız gerektiğini gösterecek, riskler konusunda uyaracak ya da ender hastalıkların teşhisinde kolaylık sağlayacak. Yani “yapay zeka burada” ama henüz başındayız. Yapılacak çok şey var.
CHATGPT DÖNÜŞÜMÜ
Basit ifadesiyle ChatGPT bir ‘chatbot’ olarak görülmelidir. Ancak, ondan daha fazlasıdır ve şimdiye kadar üretilenlerin en güçlüsüdür. Google araştırmacıları bu konudaki araştırmalarını önce 2017 yılında yayınladılar. O dönemden bu yana alınan mesafe “şaşırtıcı” niteliktedir.
ChatGPT 1 diye nitelendirilen bu modelin hemen ardından 2’ncisi geldi. O tarihte 1.5 milyar parametre içeriyordu ve olağanüstü bir model olarak görülmüştü. Parametre sayısı, yapay zeka sisteminin gücünü ve kompleks yapısını göstermesi açısından önemli kabul ediliyor. ChatGTP, 8 milyon web sayfası ile eğitilmişti.
2020 yılında bu kez ChatGPT-3 geldi. Bu kez insanları şaşırtan bir rakama, 175 milyar parametreye ulaşılmıştı. Sektörde “neler oluyor” dedirten bu sistem, şimdiye kadarki en kapsamlı “sinir” sistemi idi. Artık bu büyüklük normal hale gelmiş ve “sistemi” eğitmenin maliyeti 2 yılda 10 kat düşmüştü.
2023 yılının Mart ayında ChatGPT-4 sunulduğunda rakamlar yine etkileyiciydi. Örneğin, ChatGPT’den Emily Dickinson tarzı bir şiir yazmasını istediğinizde, bunu yerine getirebilecek kapasitede idi. Ya da bir startup için “iş planı” da yazabilirdi.
Hepsi bu kadar değil, resimler ve kodlarla çalışıp, 3D bilgisayar oyunu geliştirebilir, akıllı telefonlar için uygulama da geliştirebilir yeteneklere sahipti. Bu özellikleriyle mekânsal ve mantıksal akıl yürütebiliyor, tıp, hukuk ve insanın psikolojisinden de anlıyor. Piyasaya çıkmasını takiben insanlar değişik şekilde yararlanma örneklerini sergilediler. Otomatik dava açanlar olduğu gibi rapor hazırlayıp, yazanlar da oldu.
DAHA YOLUN BAŞINDAYIZ
Bütün bunlar başlangıç. ChatGPT ve diğer uygulamalar büyük dalganın başında olduğumuzu gösteriyor. 1996 yılında sadece 36 milyon kişi interneti kullanıyordu. 2023 sonunda rakam 5 milyarı geçmiş olacak. Yapay zekadan da benzer bir trend izlemesini bekleyebiliriz. Ancak, bu kez çok daha hızlı olacak.
Ne zaman yeni bir teknoloji gelişse, etkileyici şekilde çok etkin oluyor. Yapay zeka da çok farklı olmayacak. Örneğin, Google’un Switch Transformer’ı 1.6 milyar parametre barındırıyor.
Yapay zeka sistemleri mühendislere yüksek kalitede kod yazma olanağı da sunacak. 2022 yılında OpenAI ve Microsoft, Copilot adıyla bir ürün geliştirdiler. Bu sistem mühendislere yüzde 55 daha hızlı yazılım kodu geliştirme olanağı sağladı.
Milyar adetlik parametreler trilyon ve ötesine geçtikçe, maliyetler düşecek ve ulaşım büyüyecek, insanların kullanımı da kolaylaşacak. Buna “bilim kurgu” gözüyle bakanlar var. Ancak, yakında milyarlarca elde yapay zekanın kullanımına tanıklık edeceğiz.
İnsan beyninin 100 milyar “sinir” (neuron) barındırdığı ve 100 trilyon bağlantı olduğu söylenir. Bu özelliği ile kainatın en kompleks objesi olduğuna inanılır. Fakat insan belirlenmiş görevleri yapma yeteneğine sahiptir. Ancak, bilgisayarların aksine insan beyni yıldan yıla radikal şekilde değişme yeteneğine sahip değildir. Şu andaki bilgisayar düzeyi, insanın yapabileceklerini yerine getirebilecek düzeye sahip.
Sektörde yaşanan hızlı büyümeye rağmen “yapay zekanın” güvenlik tarafına yönelik araştırmacı sayısı çok az. 2021 yılında dünya çapında 100 laboratuvar vardı, 2022 yılında 30-40 bin düzeyine çıktı. Tahmini araştırmacı sayısının ise 3-4 bin olduğunu düşünürsek, çok yetersiz olduğunu söylemek mümkün.
YAPAY ZEKANIN 3 DALGASI
- İLK DALGA Bu tamamen sınıflandırmayla ilgiliydi. “Derin öğrenme”, bilgisayarı eğiterek değişik tipteki verileri (video, ses, dil vs) sınıflandırabileceğimizi gösterdi.
- ÜRETKEN Şimdi “üreten” yapay zeka dönemini yaşıyoruz. Verileri alıp, tamamen yeni veri ürettiğiniz bir dönemdeyiz.
- İNTERAKTİF Bu tamamen interaktif bir faz olacak. Bu aşamada düğmeye basıp iletişim kurmak yerine yapay zekayla konuşacaksınız. Siz ona genel hedefler vereceksiniz, o da bunlar doğrultusunda gerekli tüm araçları kullanacak. Başka insanlar, başka zekalarla konuşacaklar.
KRİTİK RAKAMLAR
- 1 Milyar Dolar
Sadece yapay zeka startup’larına 1 yılda yapılan yatırım 100 milyar doları buldu. Bu rakamlar başlı başına çok anlam ifade eder. - 5 Milyar
Sahip olduğumuz en ileri yapay zeka modeli son 10 yılda 5 milyar kat büyüdü. Bu inanılmaz bir hız… Böyle bakınca bir de gelecek 10 yılı düşünün. - %10-15
Bütün bu tahmin ve gerçekler dikkate alındığında, önümüzdeki 10 yılda dünya ekonomisine yüzde 10-15 arasında katkı yapması, tutucu bir tahmin olabilir. - 10X
Yapay zeka dalgasıyla bu modellerin ölçeği son 10 yılda her yıl 10 kat arttı. Önümüzdeki 5 yılda her yıl 10 kat daha artacak bir yola girdik. - %55
2022 yılında OpenAI ve Microsoft, Copilot adıyla bir ürün geliştirdiler. Bu sistem mühendislere yüzde 55 daha hızlı yazılım kodu geliştirme olanağı sağladı.
KİŞİSEL YAPAY ZEKA DÖEMİ
“Önümüzdeki dönemde dünyadaki herkesin bir ‘kişisel zekaya’ sahip olacağını düşünüyoruz. Nasıl ki herkesin bir kişisel bilgisayarı vardı, geleceğin bilgisayarı ‘zeka’ olacak. Herkes kendisinin kontrol ettiği, size hesap veren, sizi bilen bir ‘kişisel zekaya’ sahip olmak isteyecek. Hepsinden önemlisi giderek sizi tanıyacak hale gelecek. Çok yakın bir ilişkiye sahip olacaksınız, sizin geçmişinizi, işinizi, yakın dönem planlarınızı, en sevdiğiniz yemek gibi konuları bilecek. Önceliklerinizi saptama, planlarınızı hazırlama ve rezervasyonlarınızı yapma gibi işlevleri üstlenecek. Tıpkı ‘kişisel asistanınız’ gibi… Google’da saatler süren arama yapmak yerine, asistanınız bunu sizin için gerçekleştirebilecek.”
“Buhar motorları, elektrik, otomobil, tren ve uçaklar… Devrim niteliğindeki teknolojiler ilk başka korkutucu gelir. Ama zamanla onları kontrol altına alıp, öğreniyor ve onun gücünden dünyayı değerlendirecek şekilde yararlanıyoruz. Yapay zeka da böyle olacak.”
BÜYÜME MALİYET DÜŞÜŞÜ
“Bir insanın genetik şifresini dizinlemenin maliyeti 2001 yılında 300 milyon dolardı, bugün sadece 200 dolara düştü. ‘Yapay zeka’da da gelecek 20 yılda benzer maliyet azalma eğrileri göreceğiz.”
