Meslek Yüksekokulu, 20 Mayıs Perşembe günü “Güncel 'Yapay Zekâ' Gelişmeleri, Yapay Zekâ- Büyük Veri İlişkisi, Güncel Yapay Zekâ Kullanım Örnekleri” başlıklı e-seminer düzenledi. Etkinliğe konuşmacı olarak katılan Lider Çözüm Mühendisi Çağrı Çağlar ile Öğr. Gör. Gökhan Dikmen tarafından, öğrencilerimize yapay zekâ alanındaki güncel gelişmeler ve kullanım örnekleri aktarıldı. Moderatörlük görevini Öğr.Gör. Emin Aksan’ın üstlendiği etkinlikte, öğrencilerimizin soruları katılımcılar tarafından yanıtlandı.
Türkiye’de yapay zekâ ne noktada? Kurumlar ne yapmaya çalışıyor?
50’li yıllarda ilk yapay zekâ konuları konuşulmaya başlamıştır, ilk teoriler ortaya atılmıştır. 1997 yılı dönüm noktasından sonra sessizliğe bürünülmüştür. Kasporovun yapay zekâ ile yenilmesi önemli bir nokta olmuştur. 1997 ‘ye gelinceye kadar deterministik yapılar kullanıldı. O dönemde hala yapay zekâları programlıyorduk. Yazılımcı ne kadar biliyorsa yapay zekâ o kadar biliyordu. 1997’de IBM Deep Blue ile önemli bir aşamaya gelinmiştir. Yapay zekanın bir alt bölümü makine öğrenimi yapay zekanın kendini geliştirmesi için önemli bir aşamadır. Kısacası yapay zekanın yaratıcısının ötesinde kendini geliştirmesi kırılma noktalarından biridir. Makine öğreniminin bir alt alanı olan yapay sinir ağları 1982-1984 arasında beyinden ilham almaya dayanan bir matematik modeldir. Beyindeki biyolojik yapılardan ilham almıştır. Deep Learning ile ilgili detaylı bilgi verilmiştir. Eğitim setleri ve eğitim görselleri örnekleri açıklanmıştır. Eğitimsiz yapay sinir ağları, eğitim; mevcut veri ile yetkinlik kazanma, eğitilmiş mode; optimizasyon sonrası, çıkarım; yeni veri ile karar verme aşamaları detaylandırılmıştır.
2017 yılında Dünyanın en zor oyunu HPE&CMU Libratus yapay zekâ insan açısında incelenmiştir. Bir makineye blöf nasıl öğretilir, bir yıl boyunca makineye blöf yapması öğretiliyor ve sonuç olarak bir insanı yenmiş oluyor. Bu aşamadan itibaren yapay zekaya yatırım artmaya başlamıştır. Yapay zekanın kötüye kullanımında bilinçsiz kullanım da söz konusudur. Etik kullanım burada ön plana çıkmaktadır. Örneğin; yapay zekâ bir kişinin konuşmadığı bir konu hakkında konuşmuş gibi bir video yayınlayabilmektedir. Çünkü web’de kişilerle ilgili çok sayda kaynak yer almaktadır.
Yazılımcıların ürettiği kodu denetleyen yapay zekâ uygulamaları bulunmaktadır. Yapay zekanın sıfırdan bir kod üretilmesi için öngörülen dönem 2040’lı yıllardır.
Bir çocuk çok aç, robota bana yemek getir dedi. Burada kontrolsüz bir beslenme söz konusu olacaktır. Borsa çökertmiş yapay zekâ örneklerimiz var. Siri ile iletişimde iken bir arkadaşınız için müzik istediğinizde arkadaşınızın kim olduğunu sorabilecektir. Yapay zekâ günümüzde çok akıllı değildir, kandırmak çok kolaydır. Karar vermek için yapay zekalar kullanılamaz. Bütün yapay zekalar ön yargılıdır, çünkü insanlar ön yargılıdır. Google translate ile ilgili örnekler verilmiştir. Ayrıca “object and scene detection” uygulama içerisinde bir örnek gerçekleştirilmiştir. Bir görüntüdeki nesnelerin ayırt edilmesi ile ilgili uygulamalar yapılmıştır. Ünlü, ekipman, cinsiyet, yüz tanıma örnekleri uygulamalar ile açıklanmıştır. Yapay zekanın önündeki en büyük engel kullanım senaryosudur, yapay zekanın nasıl tüketildiğinin bilinmesi gerekmektedir. Bulut bilişim önem kazanmıştır. İç eğitim ile ilgili kurumlar gerçek verileri ile ilgili kendi yapay zekalarını öğretmektedirler. Günümüzde abone olunarak tüm sekreterlik görevlerimizi verebileceğimiz yapay zekâ örnekleri bulunmaktadır, tüm randevular ayarlanmakta, e-mail’lere cevap verebilmektedir ve bizim toplantılara katılmamız dışındaki işlemlerimizi gerçekleştirerek işlerimizi kolaylaştırmaktadır.
Etkinliğimizde yapay zekâ çalışmalarında kullanılan programlama dillerinden örnekler verildi ve big datanın önemi vurgulandı. Sonuç olarak yapay zekaya dizginleri bırakmamalıyız.
