SEV Connect - Kış 2019

34 CONNECT KIŞ ÜSKÜDAR AMERIKAN LISESI’NDEN mezun olduktan sonra rotasını önce Amerika’ya, ardından İtalya’ya, sonra yine Amerika’ya yönelten Aykut Satıcı, Boise State University’de öğretim üyesi olarak görev yapıyor, aynı zamanda robotik ve kontrol üzerine çalışmalara imza atıyor. Yürüttüğü çalışmaların içine yapay zekâyı da dâhil eden Satıcı’nın anlattıkları, yepyeni bir geleceğin bizleri beklediği ve insanların bu gelecek için şimdiden hazırlanmaları gerektiği gerçeğini bir kez daha ortaya koyuyor. İtalya’da başlayıp Amerika’ya uzanan çalışmalarınız hakkında bilgi verir misiniz? 2014’te, University of Texas at Dallas’ta doktoramı bitirdikten sonra, kısa bir süre MathWorks’te çalıştım, ardından da İtalya’da araştırmacı olarak görev aldım. 2016’da İtalya’dan ayrılıp MIT’ye gittim, robotik ve kontrol üzerine doktora sonrası araştırmacı olarak bir sene daha çalıştım. 2017’den bu yana Boise State University’de öğretim üyesi olarak görev yapıyorum. Buradaki çalışmalarım, yine robotik ve kontrol üzerine. Son yıllarda yapay zekâyı da araştırmalarımın içine aldım. Birtakım yapay zekâ algoritmalarını çalıştığımız dinamik sistemlerin, birincil prensiplerden gelen yapısına saygı duyacak şekilde değiştirerek kontrol kuralları bulmayı hedefleyen çalışmalar yürütüyoruz. Robotik, daha ziyade bilgisayar bilimlerinden ibaretmiş gibi algılansa da, aslında çok disiplinli bir alan. Yapay sinir ağları, makine öğrenmesi gibi gelişmeler, bu alandaki çalışmaları nasıl etkiliyor? Yapay sinir ağları, makine öğrenmesinin bir alt alanı; makine öğrenmesi için birçok algoritma var. Bu algoritmaların bir çeşidine yapay “sinir ağları / neural networks” diyoruz. Günümüzde makine öğrenmesinin, robotik de dâhil olmak üzere birçok alanda uygulandığını görüyoruz. Buna dair örnekler arasında, ufak serbestlik derecesine sahip sistemlerde geri-besleme kuralları bulmak için kullanılan “takviye öğrenme / reinforcement learning”, insan-robot etkileşimi gerektiren durumlarda akıllı karar almak için kullanılan “gözetimli öğrenme / supervised learning” teknikleri mevcut. Son yıllarda esnek robotların kinematik ve dinamiğini öğrenmek için gözetimli öğrenme ve “gözetimsiz öğrenme / supervised and unsupervised learning” tekniklerinin kullanıldığına da şahit oluyoruz. Örnekler bunlarla sınırlı değil; robotik YAPAY ZEK Â: AYKUT CİHAN SATICI ( UA A’ 0 4) YEPYENİ BİR GELECEĞE DOĞRU Boise State University’de robotik ve kontrol üzerine eğitimler veren AYKUT SATICI , yapay zekânın 10-20 yıl içinde insanların işini elinden alacağını, ancak önümüzdeki birkaç jenerasyon içinde insanları tamamen hükümsüz kılmasının pek de mümkün olmadığını söylüyor.