TR|EN
Actual Content
Newsletter
CMP 2022
Tevfik Seno Arda Lisesi
Publications > Çelik Yapılar
Sayı: 76 - Mayıs / Haziran 2022

Güncel




YAPAY ZEKÂ ve GELECEĞİN MESLEĞİ BİLGİ MÜHENDİSLİĞİ



Omnitek Telekom CEO'su ve Bilişim Uzmanı Muammer Uysal, yapay zekâ konusuna geniş bir perspektifken bakarken bilgi mühendisliği konusunda da değerlendirmelerde bulundu.

“Sanayi toplumunun yakıtı paraydı. Bilgi toplumunda yakıt da güç de bilgidir.”

John Kenneth Galbraith / İktisat Profesörü



Son zamanlarda yapay zekâ (artificial intelligence - AI) olgusundan çokça bahsedilir oldu. Birçok kişi konu duyulmaya başladığında internetten yapay zekânın ne olduğunu araştırdı. Bazıları da kısıtlı araştırmalarıyla bu iki kelimenin ne anlama geldiğini anladıklarını varsayıp konuyu kapattı. Şimdi gelin yapay zekâ konusuna derinlemesine bakalım. Bilenler konu hakkındaki bilgilerini tazelesinler. Yapay zekâyı sadece “yapay” ve “zekâ” olarak öğrenmiş olanlar ise bildiklerini yeni bilgilerle değiştirme fırsatı bulsunlar.



“Yapay zekâ, insan zekâsı süreçlerinin, makinalar özellikle bilgisayar sistemleri tarafından gerçekleştirilen simülasyonudur.” diyerek konuyu özetleme yoluna gitmeyeceğiz. Olguyu anlamak için tarihsel bir yolculuk yapmak iyi olacaktır. Konu aslında ilginç bir şekilde Yunan mitolojisine kadar dayanıyor. Zekâ ile donatılmış cansız nesneler kavramı eski zamanlardan beri insan zihninde var oldu. Yunan Tanrısı Hephaistos, mitlerde altından yapılmış robot benzeri hizmetkârları döven biri olarak tasvir edildi. Aristoteles'ten İspanyol teolog Ramon Llull'a, Descartes’ten Thomas Bayes'e kadar düşünürler, insanın düşünce süreçlerini semboller vasıtasıyla tanımlamak için yaşadıkları dönemin araçlarını ve mantığını kullanarak ilk yapay zekâ kavramının temellerini attılar. Yolumuz uzun, o yüzden antik çağlardan başlayan yolculuğumuza 19. yüzyıla ışınlanarak devam edelim. Bakalım devamında neler olmuş…



Bugün kullandığımız bilgisayarı var eden temel kavramlar 19. yüzyılın sonlarında ve 20. yüzyılın ilk yarısında ortaya çıktı. 1836 yılında Cambridge Üniversitesi matematikçisi Charles Babbage ve Lovelace Kontesi Augusta Ada Byron programlanabilir bir makina için ilk tasarımı icat ettiler. 1940'lara geldiğimizde Princeton matematikçisi John Von Neumann, hafıza özelliği olan ve programlanabilen ilk bilgisayarın mimarisini tasarladı.



1950'lerde, artık modern bilgisayarların ortaya çıkışıyla birlikte, bilim insanları makina zekâsı üzerine çalışmalara başladılar. Yapay zekâ konusu açıldığında, İngiliz matematikçi ve II. Dünya Savaşı’nda “Şifre Kırıcı” lakabı ile anılan Alan Turing’den bahsetmeden geçmek olmaz. Kendi adı ile anılan meşhur test, Alan Turing tarafından taklit oyunu olarak adlandırılmış ve bir makinanın bir insana eşdeğer veya insandan ayırt edilemez akıllı davranışlar sergileme yeteneğini test etmiştir.



1950’lerin ikinci yarısı ve 1960'lara geldiğimizde, meşhur Dartmouth Koleji Konferansının ardından, yapay zekâ alanındaki araştırmacılar insan beynine eşdeğer bir yapay zekânın yapılabileceği düşüncesini ortaya attıklarında, bu icadın devletlerin ve büyük endüstri kuruluşlarının dikkatini çektiğini fark ettiler. Gerçekten de son yıllarda iyi finanse edilen temel araştırmalar, yapay zekânın gelişimine önemli katkılar sağladı. 1950'lerin sonlarında Newell ve Simon karmaşık problemleri çözmede yetersiz kalan ancak temelleri o dönem atılan ilk GPS yazılım algoritmasını yayımladı. McCarthy, bugün hâlâ kullanılan AI programlama dili olan LISP'i, 1960'ların ortalarında MIT Profesörü Joseph Weizenbaum da günümüzün sohbet robotlarının temelini oluşturan dil programı ELIZA’yı geliştirdi.



Yapay Zekânın Rönesansı

1990'lardan günümüze adeta bir yapay zekâ rönesansı yaşandı. 1997'de IBM'in Deep Blue programı Rus satranç ustası Garry Kasparov'u yenerek dünya satranç şampiyonunu yenen ilk bilgisayar programı oldu. 14 yıl sonra, IBM'in Watson'ı, Jeopardy yarışma programında iki eski şampiyonu yenerek halkı yine büyüledi. Günümüze yaklaştıkça, 18 kez Dünya Go Şampiyonu olan Lee Sedol'un Google DeepMind'ın AlphaGo'su karşısında 2016 yılında aldığı tarihi yenilgi Go topluluğunu hayrete düşürdü ve akıllı makinaların geliştirilmesinde önemli bir dönüm noktası böylece başlamış oldu.



Farkındayım, bu bilgileri okurken belki biraz zihin yorgunluğu yaşadınız, onun için yapay zekânın günümüzdeki durumunu uzun uzun anlatmayacağım. Gündelik hayatımızın neredeyse her bölümünde kullanıyoruz onu. Bilgisayarlarda, tabletlerde artık yolda birilerine adres sormaya gerek bırakmayan navigasyonumuzda, 24 saat yanımızda doğal bir modül olarak taşıdığımız, kendisiyle birlikte yaşadığımız cep telefonlarımızda. Bunların hepsi yapay zekânın gündelik yaşantımızda nerede olduğunu bizlere çok iyi gösteriyor.



Geleceğin En Popüler Mesleği

Yapay zekâ konusunu buralara kadar getirmişken Web 3.0 ile hayatımıza hızlıca giren ve yapay zekânın temelini oluşturan yakın geleceğin de en popüler mesleklerinden biri olacak bilgi mühendisliğinden bahsetmek istiyorum. Yapay zekâyı kullanmanın ötesinde bu konuda çalışmak isteyen ve kariyer planlayan okuyuculara ilham olacaktır.



Web 3.0 kavramı ile şunu öğrenmeye başladık ki bilgiyi öğrenebilmek, aktarabilmek ve saklayabilmek çok önemli. İşte bu sebepten dolayı bilgi mühendisliği de büyük önem taşıyan yeni bir kavram. Bilgi mühendisliği; bilgiyi kolayca öğrenilebilir duruma getirerek, sonrasında mükemmelleştirilmiş bir halde başka insanlara aktarabilmektir. Bunun yapılabilmesi için öncelikle insanda oluşan ve bilgiyi depolayan öğrenme hücreleri tasarlanacak ardından üretilen bilgi mükemmelleştirilerek ve başka bir insana transfer edilebilecektir. Bugün sadece filmlerde gördüğümüz ama yakın gelecekte gerçek olacak bu kavrama dair birkaç örnek verecek olursak; hayatında hiç otomobil kullanmamış bir kişinin çok kısa sürede otomobil kullanmayı öğrenmesini, hiç kitap okumamış birinin yüzlerce kitabı bir anda okuyabilmesini, yabancı dil bilmeyen birinin ise yine çok kısa sürede yabancı dil öğrenmesini düşünebiliriz.



Biraz daha detaya inerek otomobil örneğinden devam edelim. Hayatı boyunca hiç otomobil kullanmamış biri için araç kullanmak oldukça fazla bilgi barındıran bir faaliyettir. Onun için otomobil kullanmayı yeni öğrenmiş insanlar tüm otomobilleri kullanamazlar. Başka bir ifadeyle otomatik vites kullanan biri düz vites bir otomobili kullanma konusunda büyük sıkıntı çeker. Ancak, söz konusu sürücüye tüm olasılıkları içerecek bir ¨bilgi hücresi¨ hazırlanır ve aktarılırsa bilgi hücresi vasıtası ile hiç acemilik yaşamadan her aracı kolaylıkla kullanabilir.



Gündelik hayatımızda kullandığımız IoT (Internet of Things – Nesnelerin İnterneti), sensörler, mobil cihazlar, bulut bilişim gibi tüm teknolojiler yapay zekâ, semantik web ve Web 3.0’ın doğmasını sağladı. Bu sebeple aslında bilgi yapay olarak bile şu an üretilmekte ve semantik web sayesinde anlamsal içeriği sorgulanabilmektedir. Tüm bunlar bilginin depolanabilmesi için çok önemli gelişmelerdir. Çünkü genetik kodlar ile birlikte bilginin biyolojik olarak saklanması mümkün olduğunda, bilgi artık canlılar arasında taşınabilir olacaktır. Buna bağlı olarak bilginin taşınabilmesi, geleceğin eğitim sistemi üzerinde büyük eğitim devrimini de beraberinde getirecektir. Bilgiye erişmek için harcanan zamanın bilgiye erişebilmek için sarf edilecek zamanla ilişkisi olmayacaktır. Peki, bilgi mühendisliği bunu nasıl yapacak, biraz da buna bakalım.



Dört Temel Aşama

Bilgi mühendisliği dört temel aşamadan oluşmaktadır; bilginin oluşturulması, mükemmelleştirilmesi, aktarılması ve iyileştirilmesi. İlk aşama olarak bilginin oluşturulması gerekmektedir; örneğin konu otomobil kullanma bilgisi ise bir kişinin önce otomobil kullanmayı öğrenmesi gerekir. Bunu öğrenmek bilindiği gibi hem teorik hem de pratik bilgiyi içerir; bu ikisi bir araya geldiğinde ise yetenek ortaya çıkacaktır. Bir kişi otomobil kullanmayı önce kitaplardan, ardından bu konuda deneyimi olan eğitmenlerden teorik olarak öğrenir ardından eğitmenle birlikte trafiğe çıkarak pratik bilgi ve deneyim edinmeye başlar. Eğitmen kendisine bildiklerini anlatır ve sonuçta belirli bir sertifikasyondan geçen kişi araç kullanmayı öğrenir.



İkinci aşama ise bu bilginin mükemmelleştirilmesidir. Çünkü binlerce çeşit otomobil bulunmaktadır ve her otomobil teknik olarak birçok farklılık barındırmaktadır. Bu sebeple sahip olunan bilgi, aynı alanda farklı kaynaklardan elde edilen diğer bilgilerle harmanlanarak mükemmelleştirilir.



Üçüncü aşama ise bilginin aktarılmasıdır. Burada gerçek bir bilgi hücresine bilgiyi aktarabilmek uzun süreli biyolojik çalışmalar gerektirir. Vücudumuzda dolaşan nano robotların bu konuda öncü olması beklenebilecek bir durumdur.



Bilgi beyin tarafından alınabilen bir veriye dönüştükten sonra bilginin aktarıldığı kişide iyileştirilmesi gerekmektedir. Çünkü elde edilen bilgi farklı kişiliklerde farklı sonuçlar doğurabilir; aynen hız yapmayı seven bir sürücü ile kurallara harfiyen uyan bir sürücü arasındaki fark gibi. Bu ancak elde edilen araç kullanma bilgisinin yeteneğe dönüşmeden önce iyileştirilmesi ile mümkündür. Böylece dört aşamayı tamamlayan bilgi aktarılmış olacaktır.



Tekrar yapay zekâ konusuna geri dönersek, gelecekte insana çok benzeyen yapay zekâ ürünlerinin insanı bire bir kopya edebilecek teknolojik seviyeye gelip gelemeyeceğini hep birlikte yaşayıp göreceğiz. Bilgi mühendisliği, bu kritik süreçte çok duyacağımız mesleklerden biri olacak. Ben şahsen Evrensel Zekâ’nın yapay zekâya koltuğunu asla kaptırmayacağını düşünenlerdenim. Öyleyse hoş gelsin yapay zekâ.


Çelik Yapılar - Sayı: 76 - Mayıs / Haziran 2022

Kendimizi Sınayalım

KENDİMİZİ SINAYALIM SORU 76



© 2014 - Turkish Constructional Steelwork Associaton