Başlık, izleyici trafiğini olabildiğince fazla alabilmek için merak uyandırıp haber başlıklarına tıklanmasını teşvik edici (Clickbait) başlıklar atan sitelerin manşetlerine benzedi ama benim böyle bir yöntem seçme sebebim başlığın gerçek olacağına inancımın kuvvetli olması.
Yapay zekâ Alan Turing’den bu yana üzerine kafa yorulan bir disiplin. Son zamanlarda popülaritesi iyice arttı. Hatta bir dönem teknoloji firmaları tarafından öylesine sömürüldü ki, değişken ortam koşullarına göre farklı çıktılar verebilen her özelliklerini “yapay zekâ destekli” diye lanse etmeye başladılar. Özellikle telefon kameralarında yapılan bu aldatmacaya şu yazıda değinmiştik.
2022 yılının son çeyreği yapay zekâ için altın bir çağın başlangıcı oldu. Microsoft’un satın almasının da etkisiyle Open AI oluşumunun bir hizmeti olan ChatGPT biz kullanıcıların hayatında “gerçekten” yer almaya başlayan bir teknoloji oldu. Bunun yanında Midjourney, Dall-e gibi resim üretme servisleri (belki daha da fazla) kullanımlarımızın bir parçası oldu.
Görüldüğü gibi ChatGPT programı insanların gündeminde dahi yokken 4 ay gibi bir sürede kendisi hakkında yapılan aramaların zirvesine ulaşmış durumda. Bu sonuçlar bize, bir yapay zeka ürününün ilk defa geniş kitleler tarafından merak edildiğini kanıtlıyor. Gerçekten de son kullanıcı bazında en elle tutulur, en kullanılmaya hazır ve en işe yarar ürün.
2023 yılı ise yapay zekâ ile görsel oluşturma konusunda popülaritesini iyice arttığı yıl oldu. OpenAI firmasının ChatGPT dışındaki diğer hizmeti olan Dall-E, Midjourney, Stable Diffusion ve Leonardo en popüler görüntü üretme servisleri oldu. Şu an için insanlara ait uzuvların yerleştirilmesi gibi ölümcül hatalar içeren görseller ortaya çıksa da, logo tasarımı, sunumda kullanılmak üzere anlatılacak konuya uygun görsel oluşturulması gibi konularda oldukça işe yarar sonuçlar ortaya çıkıyor.
Her ne kadar oldukça geniş bir tanımı kapsasa da yapay zekânın yakın gelecekteki kullanım hedefi farklı kaynaklardan işe yarar verileri analiz edip ihtiyacımız olan veriyi hap şeklinde vermek. Bu konuda en çok fayda sağlayacağı alanlardan bazılarının hukuk ve tıp olacağı öngörüsünde bulunabiliriz. Her ne kadar ortada yazılı bir mevzuat olsa da yaşanan olayların her zaman birebir aynısının karşılığı olmadığı için davalarla ilgili kararların çerçeve hükümlere dayanarak yapılan yorum sonucunda alındığını düşünürsek, benzer davalarda çıkan sonuçların analiz edilerek hakimin önüne bir rapor gelmesi, çıkan kararlardaki standardı sağlayacaktır. Benzer şekilde, hekimlerin tanı koyma aşamasında gerek hastalardan sözlü olarak elde ettikleri belirtiler gerekse de tetkiklerin sonuçlarına bakarak yaptıkları gözlem büyük taşıyor. Aynı ortak belirtilere sahip birden fazla hastalığı ayıran küçük detaylar oluyor ve hastalar zaman zaman bu detayları paylaşmayabiliyor. (Akıllara House M.D. dizisinde “Herkes yalan söyler” mottosu gelse de göz ardı edildiği de çok oluyor) Yine bu aşamada daha önce konulmuş tanıların analiz edilerek doktorlara analiz raporu gelmesi hayat kurtaracaktır.
Kısaca yapay zekâ belli konuda çok fazla incelenmesi gereken (ve hatta ulaşılması çok zor) verinin olduğu konularda bu bilgilerin belli kurallara göre derlenerek bizlere hap şeklinde verilmesi amacına hizmet edecek. Bunun ilk dönem örneklerine birazdan aşağıda değineceğiz. Diğer taraftan, bu sistemler klasik bir Türk atasözünün de dediği gibi “Ne ekersen onu biçersin” mantığıyla çalışıyor. Yani şu an için kendi kendine “en doğru nereden öğrenebilirim?” şeklinde internet sitelerinde gezebilecek kadar akıllı yapay zekâ yok ve bu programlara sistemi öğrenmeleri için bir veri havuzu sunuluyor. İnternet siteleri gibi kamu elinden çıkan verilerdeki güvenilirlik sorunu, “Google’dan öğrendiğin her bilgiye güvenme” yaklaşımından farklı olmayacak. Belirli kurum/kuruluşlar tarafından sunulan verilerde ise günümüz komplo teorisyenlerini bir hayli mutlu edecek. Günün sonunda, nihai karar verici en az bir insana daha uzun süre ihtiyaç duyacağız.
Diğer yandan 2023 yılı metin bazlı yapay zekâ hizmetleri için çalkantılı geçti denebilir. ChatGPT hizmetini sunan Open AI firmasının CEO’sunun çok da anlaşılamayan sebeplerle görevden alınması ve kısa süre içinde yeniden göreve dönmesi, Google’ın Bard isimli asistanıyla bu pazarda yer alma çabası, New York Times gazetesinin Open AI firmasını telif hakkı ihlali nedeniyle dava etmesi (Gazete yapay zeka modelinin kendi makaleleri kullanılarak eğitildiği iddiasında), yapay zeka ile üretilen içeriklerin telif hakkını ihlal edip etmediği ikilemi, Birleşik Krallığın otonom araçlarda sürücünün değil de araçları üreten firmanın sorumlu tutulacağına dair yasa hazırlığı, yine Birleşik Krallığın yapay zekânın bir buluşun patent sahibi olamayacağı kararı…
Şu an geldiğimiz noktada hâlâ taşların yerine oturmadığı bir gerçek. Bu da, en doğru bilgiyi alma konusunda uzun bir süre başvuru kaynaklarımız arasında yer alamayacağının habercisi. Ama bu durum, bilgi edinme amacıyla hiç kullanamayacağız anlamına da elbette ki gelmiyor.
Bu yazıda çok da göz önünde olmayan ama oldukça başarılı sonuçlar üreten yapay zeka araçlarının kullanım alanlarından bahsedeceğim:
Bunlardan ilki, hakkında doğrudan onları tanımlayabilecek anahtar kelimeleri hatırlayamadığımız kavramlar ilgili sonuçları bulabilmek. Örnek vermek gerekirse, çok eskiden izlediğimiz filmde aklımızda kalan detaylar Keanu Reeves’in oynaması ve uçurumdan otobüsün devrilmesi sahnesi ise bunu rahatlıkla bulabiliyoruz.
Benzer bir arama sorgusunun Google’da yer alan sonuçları ise aşağıdaki gibi:
Yapay zeka destekli arama sonucu veren Bing sitesi ile eski usul arama yapan Google’ın sonuçları arasındaki fark daha net ortaya çıkıyor sanırım. Google en temel haliyle web sitelerinin içeriklerini indeksledikten sonra arama sorgusuna en uygun siteleri belirli bir sıraya koyarak karşımıza çıkarıyor. Resim’de de göreceğiniz gibi, arama sorgusunda bulunan ifadelerin, karşımıza çıkarılan sitelerde yer almadığı belirtilerek, ilgili olabilecek siteler belirtiliyor. Bing ise arama sorgumuzu daha insan diline yakın bir ifade olarak değerlendirip farklı kaynaklardan derlediği bilgileri harmanlayıp nihai bir cevap olarak karşımıza çıkardı.
Benzer şekilde; doğrudan tanımlaya yetmeyecek, hakkında dolaylı bilgilere sahip olduğumuz konularda oldukça işe yarıyor.
Yine frezya çiçeği örneğinde aynı durumun yaşandığını görüyoruz. Bu sefer tanınmış bir aktörün oynadığı filmlerden çok daha geniş bir veri kümesini kapsayan bir sorgu yaptık. Çıkan sonuçlarda Google’ın, çiçeğin Hatay ilinde bulunması detayını göz ardı ettiğini, farklı farklı çiçek isimleri karşımıza çıkardığını, şanslı bir instagram paylaşımında yer alan Güney Afrika detayı sayesinde doğru sonucun yer aldığı bir web sitesi görüyoruz.
Anlayacağınız üzere yapay zeka araçlarını verimli kullanabileceğimiz ilk alan bütünden parçaya gitmek yerine parçadan bütüne gitmemiz gereken arama sonuçları. “Frezya nedir?” sorusuna sayfalar dolusu “bilgi parçası” cevabı alabiliyorken, frezyanın özelliklerinden frezya bitkisine gitmek için bu araçlar çok elverişli.
Bu araçların en çok fayda sağladığı bir başka alan yazılım/kodlama. Yazılım öğrenmeye meraklı tüm herkesin, muhakkak yolunun düştüğünü tahmin ettiğim stackoverflow sitesini bildiğini varsayıyorum. Hani şu deli gibi ziyaretçi trafiği olan ama kimsenin anasayfasını görmediği site 🙂 Google’a yazılım hakkında bilgi edinmek istediğiniz hangi konu olursa olsun muhakkak daha önce birisi bu siteye o soruyu sormuştur ve site arama sonuçlarında en üstte çıkar. Her ne kadar bilgi paylaşımı için bulunmaz bir kaynak olsa da cevabını aradığımız o kısa, basit kod parçacığı yerine, konuya hakim olduğunu kanıtlamak istercesine oldukça karmaşık kodlarla bunu anlatan kişilerin yazdıkları arasında kaybolup giden de çok.
Diğer bir alternatif, bu basit konuları kendi üslubunca anlatıp örneklendiren münferit yazılım blogları olabiliyor. Ama her zaman değil. Özellikle yazılım dünyasına yeni giriş yapan insanların hem stackoverflow’da hem de münferit bloglarda anlatılan bilgileri kendi problemlerinin çözümüne uyarlamaları çok zor olabiliyor.
Tam bu noktada yapay zeka araçları gerçekten derde derman oluyor. Özellikle yeni başlayanlar, belirli bir seviye üstüne hitap eden anlatımları oldukça anlaşılmaz buluyorlar. Aşağıda aynı sorulara hem ChatGPT hem de stackoverflow sitelerinden gelen sonuçları göreceksiniz.
Görüleceği gibi, Google aramasının bizi yönlendirdiği en popüler yazılım forumunda aradığımız cevabın tam karşılığı olan soruyu bulamadık. Üstelik bir yığın gereksiz yazının olduğu bir ekranda istediğimiz cevabın olup olmadığını bulmak için çaba sarfetttik.
Diğer taraftan, tam olarak işimizi gören kodlara ulaşsak bile yeni öğrenme aşamasında, yazılan kodların tam olarak ne işe yaradığını anlamadığımız, hatta derleyici ekranında otomatik oluşturulduğu için çok da üstüne düşülmeyen bazı kodların ne işe yaradığını bulma konusunda da yapay zeka imdada yetişiyor.
Sanırım işimize yarayacak kod parçalarını bulma konusunda yapay zeka araçlarının çok daha verimli çözümler sunduğu konusunda sizin de görüşünüz farklı değil. İşin güzel tarafı buradan alınan bilgilerin yüzde yüze yakın seviyede doğru olması. Günümüz bilgisayarlarının işlem gücü sayesinde ölçülebilir, işlenebilir, doğrulanabilir veriler olması nedeniyle güvenilirlikleri yüksek.
Benzer şekilde en çok işe yaradığı başka bir konu ise elektronik projeler. Bu işlere merak salmış pek çok arkaşımızın, yazılım öğrenmeye başlayanlarla benzer şekilde yaşadığı zorluk, çok bilinen basit projelere ait kodlar haricinde, olması gerekene en yakın şekilde proje için gerekli kodları bulma zorluğu. Genelde parça parça bulunan kodlar projeye adapte edilmeye çalışılıyor ve projedeki en ufak farklılık o kodun istenildiği gibi çalışmamasına neden oluyor. Bu konuda, yapay zeka araçlarına istediğimizi ne derece ayrıntılı anlatırsak o denli işe yarar kod örneklerine ulaşmamız mümkün.
İşin buraya kadar olan kısmı ihityacımız olan bilgileri almaya yönelikti. Ama yapay zeka araçlarının bir kullanım alanı daha var ki, doğru bilgiye ihtiyacımız olmadığı için eşsiz bir kaynak haline geliyor: “ilham almak”.
Fikir-sanat eserlerinin üretim aşamasında, yapacağımız sunuma ilişkin konu başlıklarının belirlenmesinde, alacağımız hediyeye karar veremediğimiz durumlarda.. yani kısacası o nihai sonuca ulaşmaya giden yolda ilk adımı atmamızı sağlayacak bir fikir parçaçığına ihtiyaç duyduğumuzda kullanılmak üzere biz kullanıcıları bekliyorlar.