SEV Connect - Kış 2019

CONNECT KIŞ 35 alanında bahsettiklerimin dışında makine öğrenmesinin birçok uygulamasını bulmak mümkün. Son yılların en popüler konusu, otonom arabalar. Bugün robotik bilimleri ve otonom otomobiller arasında nasıl bir bağ var? Otonom sürüş teknolojilerinin robotik bilimine etkisi nasıl oluyor? Otonom otomobillerdeki en hızlı atılım, Defense Advanced Research Project Agency’nin (DARPA), 2008-2012 yılları arasında araştırma kurumlarına verdiği ödüller ve araştırmaların sonunda çizdiği yarışma çerçevesi sırasında oldu. Son yıllarda artık otonom arabaların gelişiminin akademik çerçeveden çıktığını ve özel şirketlerin eline geçtiğini gözlemliyoruz. Bu şirketler, bir yandan otonom araç teknolojisini geliştiriyor, bir yandan da bu teknolojiyi piyasaya en kârlı şekilde nasıl süreceklerinin hesabını yapıyor. Akademisyenler tarafından ele alındığında, otonom sürüş problemini genel bir robotik probleminden ayrıştırmak neredeyse imkânsız. Bir kontrol sisteminde olan neredeyse tüm bileşenleri otonom sürüş alanında bulmak mümkün. Mesela, otonom bir otomobilin çevresini algılaması için kamera ve/ veya lazer sistemine sahip olması gerekir. Bu alıcılardan gelen sinyaller, bir sinyal işleme algoritmasına sokulur ya da bir yapay zekâ bloğundan geçerek bu sinyallerdeki önemli içerik açığa çıkartılır. Genelde alıcıların bize verdiğinden çok daha ufak boyutta olan bu içerik, daha sonra bir kontrol algoritmasına sokulur. Kontrol algoritmasının görevi, işlenmiş alıcı sinyallerine dayanarak otomobile verilecek kontrol sinyallerini hesaplamaktır. Örneğin, ne kadar itici güç verileceğinin ya da direksiyonun sağa veya sola ne miktarda kırılacağının kararını, kontrol algoritması alır. Anlattığım bu döngü neredeyse bütün robotik sistemlerin vazgeçilmez bir parçasıdır. Robotlar çevreyi alıcılarıyla algılarlar ve algıladıkları bu bilgileri bir süzgeçten geçirdikten sonra çevreleriyle nasıl etkileşeceklerine karar verirler. Bir robot bilimci olarak, robotlarla insanların ilişkilerinde en büyük etik engel nedir sizce? Birçok kişi software olarak bir yapay zekâya çok tepki göstermese de, işlerini robotlara kaptıracaklarından korkuyorlar. Oysa endüstriyel robotlar büyük şirketlerde üretimin çoğunu yapmıyor mu? Önümüzdeki 10-20 yıl içindeki en büyük etik engellerden biri, kesinlikle robotların insanların işini elinden alması olacak. Robotlar çok hızlı bir şekilde, birçok alanda, insanların kabiliyetini yakalıyor veya geçiyor. Otonom sürüş bunlardan sadece biri. Medikal alanda, tarımda ve hatta hizmet sektöründe bile robotların kabiliyetleri her geçen gün artmakta. Elbette endüstriyel robotlar günümüzde büyük şirketlerin üretiminin çoğunu yapıyor. Bu durum, hâlihazırda birçok kişiyi işinden etmiş durumda. Fakat bu insanların kendilerini başka işlere yönlendirmesi için nispeten daha çok fırsatları ya da eğitim zamanları oldu. Günümüzdeki endişeyse, bu değişimin insanların kendilerini yeniden eğitmeleri için gerekli süreden çok daha hızlı olabileceğinden ya da geriye kalan düşük vasıf gerektiren işlerin azlığından kaynaklanıyor. Neredeyse tüm düşük vasıf isteyen iş alanları robotik/yapay zekâ devrimine yem olmaya yatkın durumdalar. Bu konunun bir an önce etik açıdan incelenmesi ve olası çözüm önerilerinin ortaya atılması gerekli. Takip edebildiğim kadarıyla, şimdiye kadar bu konu akademisyenler tarafından büyük ölçüde ihmal edildi. Umarım bu konu hakkındaki çalışmalar önümüzdeki yıllarda artar ve gereken çözüm adımları atılır. Gelişmiş bir yapay zekâ, yakın gelecekte insanlardan daha iyi robotlar tasarlayacak seviyeye gelir mi? Robot tasarımlarında bugün yapay zekânın kullanımı ne seviyede? Robot tasarımlarında yapay zekâ kullanılabilir, fakat bu konuda şu ana kadar sadece bebek adımları atılmış durumda. Yapay zekânın yakın gelecekte insanlardan daha iyi robotlar tasarlayacak seviyeye gelmesi, neredeyse imkânsız. Tabii bunu söylerken yakın gelecek kavramını titizlikle tanımlamamız gerekir. Evrenin yaşıyla kıyaslayacak olursak, yakın gelecek binlerce, hatta on binlerce yıla tekabül eder ki, bu süre içinde yapay zekânın bahsettiğimiz seviyelere ulaşması elbette tahayyül edilebilir. Fakat yakın gelecekle kastımız, bir insan jenerasyonuysa, bu süre içinde böyle bir durumunmümkün olmasına neredeyse hiç imkân vermiyorum. Yapay zekâ, birçok alanda bilimin ilerlemesine oldukça destek olsa da, daha çözülmesi gereken çokça problemmevcut. Bu konu hakkında bir parantez açmam yerinde olacak. “Quantum computing / kuantumbilişim” eğer bütün görkemiyle kullanılırsa, bu durum yapay zekâ ve makine öğrenmesi algoritmalarını çok daha güçlü kılacaktır. Dolayısıyla eğer quantum computing alanında yeterli sayıda dönümnoktaları görürsek, yapay zekânın kabiliyetlerinin ilerleme hızı artacaktır. Yine de, önümüzdeki birkaç jenerasyon içinde yapay zekânın insanları tamamen hükümsüz kılması pekmümkün görünmemekte. “Neredeyse tüm düşük vasıf isteyen iş alanları robotik/yapay zekâ devrimine yem olmaya yatkın durumdalar. Bu konunun bir an önce etik açıdan incelenmesi ve olası çözüm önerilerinin ortaya atılması gerekli.”