Yaklaşim Ve Uygulamalar

YAPAY ZEKÂ YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

OUTLOOK | EYLÜL 2020 STM THINKTECH OUTLOOK | AĞUSTOS 2020 YAPAY ZEKÂ YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Yapay zekâ ekonomiden sosyal hayata yaşamın her alanında temel belirleyici dinamiklerden birine dönüştü. Outlook raporumuzda yapay zekânın tüm alanlarda yarattığı değişimi dünyanın bu alanda önde gelen uzmanlarının görüşleri çerçevesinde kapsamlı bir şekilde inceledik.

3 » Yapay Zekâ Nedir? 6 » Tüm Dünyada Yaşanan Yapay Zekâ Patlaması 11 » 2019’daki Yapay Zekâ Alanındaki Gelişmeler Üzerine Düşünceler 15 » Yapay Zekâ ve Jeopolitik Yarış 18 » Yapay Zekâ ve Ekonomi 25 » Yapay Zekâ ve Eğitim 28 » Yapay Zekâ ve Sağlık 31 » Yapay Zekâ ve İklim Değişikliği 34 » Yapay Zekâ, Savunma ve Güvenlik 42 » Yapay Zekâ ve Etik Tartışmaları 48 » İyilik Gücü Olarak Yapay Zekâ 53 » Yapay Zekâya ve Geleceğine İlişkin Tartışmalar 65 » Yapay Zekâ ve COVID-19 69 » Kaynakça

İşbu eserde yer alan veriler/bilgiler, yalnızca bilgi amaçlı olup, bu eserde bulunan veriler/bilgiler tavsiye, reklam ya da iş geliştirme amacına yönelik değildir. STM Savunma Teknolojileri Mühendislik ve Ticaret A.Ş. işbu eserde sunulan verilerin/ bilgilerin içeriği, güncelliği ya da doğruluğu konusunda herhangi bir taahhüde girmemekte, kullanıcı veya üçüncü kişilerin bu eserde yer alan verilere/bilgilere dayanarak gerçekleştirecekleri eylemlerden ötürü sorumluluk kabul etmemektedir. Bu eserde yer alan bilgilerin her türlü hakkı STM Savunma Teknolojileri Mühendislik ve Ticaret A.Ş’ye aittir. Yazılı izin olmaksızın işbu eserde yer alan bilgi, yazı, ifadenin bir kısmı veya tamamı, herhangi bir ortamda hiçbir şekilde yayımlanamaz, çoğaltılamaz, işlenemez. STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

GİRİŞ YAPAY ZEKÂ NEDİR?

Yapay zekâ, ister makine öğrenmesi kullansın ister kullanmasın herhangi bir tahmin veya karar işlemini gerçekleştiren teknolojilerin genel adıdır. Genel kanaatin aksine yapay zekâ makine öğrenmesi veya derin öğrenme algoritmaları olmaksızın da çalışan bir algoritma olabilir.

Yapay Zekâ (Artificial Intelligence -AI) Yapay zekâ, ister makine öğrenmesi zeki davranışlar sergileyebilen bilgisayarlar kullansın ister kullanmasın herhangi bir geliştirme çabasını temsil eder. İlk kez tahmin veya karar işlemini gerçekleştiren 1950’lerde John McCarthy tarafından teknolojilerin genel adıdır. Genel kanaatin kullanılan Yapay Zekâ terimi o tarihten bu aksine yapay zekâ makine öğrenmesi veya yana hayatın bambaşka alanlarında karşımıza derin öğrenme algoritmaları olmaksızın çıkmaktadır. Son zamanlarda Stuart Russell da çalışan bir algoritma olabilir. Makine ile Peter Norvig tarafından yapılan çevreyi öğrenmesi algoritmaları ortaya çıkana algılayabilen ve çevreyi etkileyen eylemler kadar yapay zekâ çalışmaları “hard- gerçekleştiren zeki aktörler şeklindeki coded” olarak nitelendirilen yani tüm tanım, bir dizi değişik Yapay Zekâ yöntemini mantıksal ve matematiksel işlemlerin ve problem alanını kucaklama yeteneği yazılımcı tarafından bizzat kodlandığı nedeniyle araştırmacılar arasında geniş kabul bir yapıya dayanmaktaydı. Örneğin ilk görmüştür[1]. satranç oyuncusu yapay zekâ algoritmaları tamamen böyleydi. Yapay zekânın Bu tanım, Google’ın arama motorlarını bu türü sembolik yapay zekâ olarak çalıştıran algoritmalardan Apple’in Siri’si adlandırılmaktadır[2]. ve Amazon’un Alexa’sına, Netflix’in öneri sistemlerinden robotlar ve otonom araçlar Makine Öğrenmesi Nedir? gibi donanım sistemlerini çalıştıran yapay zekâlara ve IBM’in Watson’una kadar bütün Yapay zekâ kullanan uygulamaların ileri teknolojili yapay zekâ sistemlerini çoğu makine öğrenmesi algoritmalarına kapsamaktadır. dayanmaktadır.

3 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Makine öğrenmesi algoritmaları, bilgisayarların açıkça programlanmadan bilişsel işlemler yapmasına olanak veren algoritmalar olarak nitelendirilir.

Makine öğrenmesi algoritmaları, Dar Yapay Zekâ ve bilgisayarların açıkça programlanmadan bilişsel işlemler yapmasına olanak veren Geniş Yapay Zekâ algoritmalar olarak nitelendirilir. Bu tanıma giren algoritmalar tarihsel olarak daha Bazı araştırmacılar “Dar yapay zekâ” önce ortaya çıkan hard-coded yapay zekâ ile “Geniş yapay zekâ” arasında algoritmalarının yerini almıştır. Makine ayrım yapmaktadır. Satranç öğrenmesini hard-coded olarak kodlanmış oynama ya da kanser teşhisi sembolik yapay zekâ algoritmalarından koyma veya görüntü algılama ayıran özellik algoritmanın tamamen veriden gibi kesin tanımlanmış belli bir öğrenmesidir[2]. alanda insanlardan daha iyi olan bilgisayar sistemleri “Dar yapay Yapay zekânın son 10 yıl içindeki zekâ” olarak nitelenirken, birçok başarılarının çekirdeğinde makine alanda insan kapasitesini aşabilen öğrenmesi yatıyor. Deneyime ve veriye sistemler “Geniş yapay zekâ” olarak dayalı görev performanslarını iyileştiren adlandırılmaktadır. Henüz “Geniş algoritmik yöntemlerin geniş kategorisi yapay zekâ” düzeyine ulaşmış olarak makine öğrenmesi algoritmaları değiliz ama bunun önümüze istatistikseldir. Gerçek dünya bağlamında getireceği meydan okumaları kullanım için gerekli çıktı kalitesine ulaşmak giderek daha iyi anlıyoruz. amacıyla çok büyük veri kümelerinden Dar yapay zekâ son birkaç yıl içinde kalıplar çıkarmaya dayanırlar. olağanüstü ilerlemeler kaydetti. Kendilerine verilen etiketlenmiş verileri Yapay zekâ sistemleri çeviri[3], karşılaştırarak öğrenirler, ancak bu süreçte satranç ve Go gibi oyunlarda[4], çevreden aldıkları geribildirimlerden proteinlerin katlanmasını yararlanmaları öğrenme kalitelerini daha da öngörmede[5] ve görüntü [6] yükseltir. algılamada büyük iyileşmeler gösterdi. Google aramalarında Kullandıkları veriler görüntü ve videolar gibi ya da Facebook haber akışınızda insanlar tarafından yaratılmış içeriklerdir. ne gördüğümüzü yapay zekâ Bunlar genellikle akıllı telefon uygulamaları sistemleri belirliyor. Bugün benzer ve online platformlardan, sosyal medyadan sistemler drone hedeflemeyi ve toplanan veya radyo gibi kamusal füze saptamayı iyileştirmek için kanallardan alınan ve insanlar tarafından geliştiriliyor. amaca uygun şekilde etiketlenen verilerdir.

4 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Her derin öğrenme algoritması bir makine öğrenmesi algoritmasıdır çünkü verilerden öğrenme gerçekleştirmektedir. Ancak her makine öğrenmesi algoritması derin öğrenme algoritması değildir; nitekim derin öğrenme, makine öğrenmesinin spesifik bir türüdür.

Derin öğrenme (aynı zamanda derin birebir değil de katman olarak ifade edilen yapılandırılmış öğrenme, hiyerarşik ve verinin özel bir tür temsili ile işlev öğrenme ya da derin makine öğrenmesi), görür. Bu katmanlar bizim bir bütün olarak bir veya daha fazla gizli katman içeren algıladığımız sözgelimi bir fotoğrafın en yapay sinir ağları[7] ve benzeri makine küçük bilgi içerebilen parçasından tam öğrenmesi[8] algoritmalarını[9] kapsayan olarak fotoğrafa dönüşene değin her çalışma alanıdır. En az bir adet yapay aşamasını içeren temsili varlıklardır[2]. sinir ağının (YSA) kullanıldığı ve birçok Pekiştirmeli öğrenme, öznelerin bir algoritmayla bilgisayarın eldeki verilerden ortamda en yüksek ödül miktarına yeni veriler elde etmesidir. Derin ulaşabilmesi için hangi eylemleri öğrenme gözetimli[10], yarı gözetimli veya yapması gerektiğiyle ilgilenen bir makine gözetimsiz[11] olarak gerçekleştirilebilir. Derin öğrenmesi yaklaşımıdır. Bu yaklaşımla, yapay sinir ağları pekiştirmeli öğrenme[12] genelliğinden ötürü oyun kuramı, kontrol yaklaşımıyla da başarılı sonuçlar vermiştir. kuramı, yöneylem araştırması, bilgi kuramı, Her derin öğrenme algoritması bir makine benzetim tabanlı eniyileme ve istatistik gibi öğrenmesi algoritmasıdır çünkü verilerden birçok diğer dalda da çalışılmaktadır. öğrenme gerçekleştirmektedir. Ancak her Makinelerin geçmişte insan aklına ihtiyaç makine öğrenmesi algoritması derin öğrenme duyan bilişsel birçok görevi üstlenmeye algoritması değildir; nitekim derin öğrenme, başladığı günümüzde yapay zekânın artan makine öğrenmesinin spesifik bir türüdür[2]. ölçüde tartışma gündemine gelmesinin Derin öğrenme algoritması da veriye nedeni “beyin benzeri” yapay zekâdır. dayalı öğrenme gerçekleştirmekle “Makine öğrenmesinin” ya da “derin birlikte, öğrenme süreci standart makine öğrenmenin” sırrı burada yatar. Bu açıdan öğrenmesi algoritmalarında olduğu gibi baktığımızda yapay zekânın dikkate almamız tek bir matematiksel modele değil sinirsel gereken üç ayırt edici özelliği bulunuyor: ağ (neural network) olarak ifade edilen Kendi kendini iyileştirme, öngörü yapma ağ diyagramlarına dayalı hesaplamalarla ve özerklik. Yapay zekânın saydığımız çalışmaktadır. üç özelliğini birlikte düşündüğümüzde mantıken şuraya varabiliriz: Öğrenebilen, Derin öğrenme algoritması, makine dolayısıyla kendisini iyileştirebilen öğrenmesi algoritmasının bir alt dalı olup bir sistem aynı zamanda öngörü de öğrenmeye esas teşkil edilen verilerin yapabiliyorsa, giderek özerkliğini azamiye makine öğrenmesi algoritması içinde çıkarabilecektir[13].

5 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

1. BÖLÜM TÜM DÜNYADA YAŞANAN YAPAY ZEKÂ PATLAMASI

Yapay zekâ dünyayı değiştirecektir, bu kesin. Ancak ne zaman ve nasıl? İşte bu, ucu açık bir soru olmaya devam ediyor.

Yapay zekâ sektörünün ne kadar hızlı tarafından hazırlanan Yapay Zekâ Endeks geliştiği sadece gerçek ürün ilerlemelerine Raporu sektördeki gelişmeyi izlemeye ve ve araştırma hedeflerine bakılarak anlamlandırmaya çalışıyor[14]. ölçülmüyor; aynı zamanda yapay zekâ liderlerinin, fütüristlerin, akademisyenlerin, Yapay Zekâ Endeks Raporu 2019 iktisatçıların ve politikacıların öngörü ve endişelerine bakılarak da değerlendiriliyor. Araştırma ve Geliştirme Yapay zekâ dünyayı değiştirecektir, bu kesin. Ancak ne zaman ve nasıl? İşte bu, ucu 1998-2018 arasında, hakemli dergilerde açık bir soru olmaya devam ediyor. yayınlanan yapay zekâ makalelerinin sayısı yüzde 300’den fazla arttı. Bunlar Harvard, MIT, Stanford gibi üniversiteler toplam hakemli dergi makalelerinin yüzde ile OpenAI ve Partnership on AI adlı 3’ünü, yayınlanan konferans makalelerinin sektör konsorsiyumundan uzmanlar de yüzde 9’unu oluşturuyor.

6 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Çin şu anda Avrupa kadar çok yapay zekâ dergi ve konferans makalesi yayınlıyor, 2006’da da ABD’yi geride 2012’den önce bıraktı. Gene de ABD yayınlarının yapay zekâ Sahada Ağırlıklandırılmış Atıf Etkisi hâlâ Çin’den yüzde 50 daha yüksek. sonuçları

Singapur, İsviçre, Avustralya, İsrail, Moore Yasasını Hollanda ve Lüksemburg arXiv’de, kişi yakından izliyordu, başına alındığında görece yüksek sayıda derin öğrenme makalesi yayınladılar. bilgiişlem her iki

Dünya yapay zekâ dergi atıflarının yüzde yılda bir iki katına 32’si Doğu Asya’ya atfediliyor. Dünya çıkıyordu. 2012’den yapay zekâ konferans makalelerinin yüzde 40’ı Kuzey Amerika’ya atfediliyor. itibaren bilgiişlem Kuzey Amerika 2014-2018 arasındaki her üç, dört ayda küresel yapay zekâ patent atıf faaliyetinin yüzde 60’ına sahip. bir iki katına

Birçok Batı Avrupa ülkesinde, özellikle çıkıyor. Hollanda ve Danimarka’da, aynı şekilde Arjantin, Kanada ve İran’da kadınlar yapay zekâ araştırmalarında görece yaklaşık 88 saniyeye indi. Aynı süre yüksek bir varlık gösteriyorlar. içinde böyle bir sistemi eğitme maliyeti de benzer şekilde düştü. Konferanslar 2012’den önce yapay zekâ sonuçları Yapay zekâ konferanslarına katılım Moore Yasasını yakından izliyordu, 2019’da da önemli ölçüde artmaya bilgiişlem her iki yılda bir iki katına devam etti. Katılım 2012’ye kıyasla çıkıyordu. 2012’den itibaren bilgiişlem yüzde 800, 2018’e kıyasla da yüzde 41 her üç, dört ayda bir iki katına çıkıyor. artarken 2019’da en büyük konferans SuperGLUE ve SQuAD2.0 ile belirtilenler olan Annual Conference on Neural gibi bazı doğal dil işlem sınıflandırma Information Processing Systems’e görev kümelerindeki ilerleme kayda (NeurIPS) 13.500 kişi katıldı. değer ölçüde hızlı oldu; AI2 Reasoning Women in Machine Learning (WiML) Challenge gibi akıl yürütme gerektiren çalıştayında 2014’ten sekiz kat daha bazı NLP görevlerinde ya da 2012 fazla katılımcı varken AI4ALL’de 2015’ten öncesindeki Omniglot Challenge beş kat daha fazla mezun gibi insan düzeyi konsept öğrenme verdi. görevlerinde performans hâlâ düşük kalıyor. Teknik Performans

Geniş bir görüntü sınıflandırma Ekonomi sistemini bulut altyapısında eğitmek için gereken süre Ekim 2017’de yaklaşık 2015-2019 arasında yapay zekâ alanında üç saat iken, Temmuz 2019’da bu süre istihdam artışı bakımından en hızlı

7 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

büyümeyi Singapur, Brezilya, Avustralya, Eğitim Kanada ve Hindistan gösterdi. Yapay zekâ ve ilgili konularda eğitime ABD’de yapay zekâ konularıyla ilgili kaydolanların sayısı tüm dünyada hem çalışma yerlerinin (jobs) payı toplam ilan geleneksel üniversitelerde hem de edilen çalışma yerleri içinde 2010’da online eğitimlerde hızla artıyor. yüzde 0,26 iken Ekim 2019’da 1,32’ye Lisansüstü eğitimde yapay zekâ Kuzey çıktı. En yüksek pay makine öğrenmesi Amerika’da bilgisayar bilimi öğrencileri alanında görüldü (toplam çalışma arasında hızla en popüler uzmanlaşma yerlerinin yüzde 0,51’i). İşgücü talebi alanı haline geldi. Bu alanda lisansüstü özellikle ileri teknoloji hizmetlerinde ve eğitim görenlerin sayısı, ikinci sırada imalat sektöründe büyüyor. gelen güvenlik/enformasyon güvenliği Küresel olarak yapay zekâ startup’larına alanındakilerin iki katına eşit. 2018’de yapılan yatırımlar düzenli bir şekilde bilgisayar bilimlerinde master derecesi artıyor. 2010’da 1,3 milyar dolar olan alanların yüzde 21’i yapay zekâ/makine yatırımlar 2019 sonunda 45 milyar öğrenmesi alanında uzmanlaşıyor. dolara yaklaştı. Fonlamada ortalama Yapay zekâ yeteneklerine en büyük yıllık büyüme hızı yüzde 48 düzeyinde talep endüstriden geliyor. 2018’de yapay oldu. zekâ master derecesi alanların yüzde 2019 yılı içinde küresel yatırımlarda en 60’ından fazlası endüstriye gitti, bu büyük payı 7,7 milyar dolarla (toplamın oran 2004’te yüzde 20’nin altındaydı. yüzde 9,9’u) Otonom Araçlar aldı. Endüstriye gidenlerin sayısı akademide Onu İlaç, Kanser ve Tedavi (4,7 mr $, kalanların iki katı kadar oldu. %6,1), Yüz Tanıma (4,7 mr $, %6,0), Yapay zekâ öğretim elemanlarının Video İçerikleri (3,6 mr $, %4,5) ile toplumsal cinsiyete göre Dolandırıcılık Tespiti ve Finans (3,1 mr $, çeşitlendirilmesinde fazla ilerleme %3,9) izledi. kaydedilmedi. 2018’de yeni akademik Araştırmaya katılan büyük şirketlerin işe almaların ancak yüzde 20’sini yüzde 8’i 2019’da en az bir fonksiyon kadınlar oluşturdu. Aynı şekilde master ya da iş biriminde yapay zekâ ’yı derecesi alan kadınların payı ABD’de benimsediğini bildirdi. Bu konuda önceki 2010’dan beri değişmeden yüzde 20’de yıla kıyasla yüzde 47’lik bir artış oldu. kalıyor.

Lisansüstü eğitimde yapay zekâ Kuzey Amerika’da bilgisayar bilimi öğrencileri arasında hızla en popüler uzmanlaşma alanı haline geldi. Bu alanda lisansüstü eğitim görenlerin sayısı, ikinci sırada gelen güvenlik/enformasyon güvenliği alanındakilerin iki katına eşit.

8 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Otonom Sistemler Kamusal Algılama

Kaliforniya’da otonom araçları test Küresel merkez bankalarının eden şirket sayısı ile test sürüşü iletişimlerinde, özellikle Bank of yapılan toplam kilometre sayısı 2015- England, Bank of Japan ve Federal 2018 arasında yedi kat arttı. 2018’de Reserve’de yapay zekâ’ya yönelik ciddi 50 şirkete ve 500’den fazla araca test bir ilgi görülüyor. lisansı verildi ve 3,5 milyon kilometre Tüm dünyada yapay zekâ ile ilgili sürüş yapıldı. yasama faaliyetlerinde önemli bir artış görülüyor.

2019’da Makine Öğrenmesi Alanındaki Gelişmeler Project Juno Kurucusu Libby Kinsey Bir başka gelişme, G. Lample ile tarafından derlenen ve Exponential F. Charton’un Aralık 2019 tarihli View tarafından yayınlanan 20 Mart “Simgesel Matematik ve Derin 2020 tarihli AI Currents raporunda Öğrenme” başlıklı raporlarına[16] makine öğrenmesi alanındaki başlıca göre, Transformer temelinde 2’inci gelişmeler özetleniyor. Rapora göre ve 3’üncü derece diferansiyel 2019 yılında yapay zekâ konusunda denklemleri çözebilen ve integral 60.000 rapor yayınlandı[15]. hesapları yapabilen programlar oldu. Bunun önümüzdeki yıllarda Bilgisayarlı 2019 yılı en başta transformer’lar Cebir Sistemlerinin piyasaya çıkmasını (dil anlayan makineler, çeviri getirebileceği belirtiliyor. yapabilen, özet çıkarabilen, insanlarla konuşabilen makineler) Bir başka ilgi alanı “Açıklanabilir alanında büyük bir hamleye tanık Makine Öğrenmesi” oldu. U. Bhatt, oldu. Google’ın 2017’de geliştirdiği A. Xiang ve arkadaşlarının 10 Aralık Transformer adlı öğrenme 2019 tarihli raporlarına[17] göre algoritmasıyla başlayan süreçte daha Açıklanabilir Yapay Zekâ ya da sonra 2019’da Google’ın BERT’i ve Sorumlu Yapay Zekâ, adalet, özerklik, Open AI’nin GPT-2’si daha basit yapılar dürüstlük bakımlarından algoritmik getirdiler. Bunlarla dilin ayrıntılarını karar alma öznelerinin doğruluğuna öğrenmeye yardımcı olacak şekilde katkıda bulunmayı amaçlıyor. Şu öneğitim ve ince ayar imkânları arttı. andaki açıklanabilirlik teknikleri Bu sayede 2019’da Google, OpenAI, ancak konunun uzmanlarına bir fikir Microsoft ve Facebook indirilebilir ve verebiliyor. Vurgulanan bir başka müşterinin özel ihtiyacına göre ince nokta şu: Derin öğrenme algoritmaları ayarı (fine-tune) yapılabilir ön eğitimli korelasyonları tespit etmede iyiler (pre-trained) modeller çıkardılar. Bu ancak nedensellikte, hangisinin uygulamalar makine eğitimini çok hangisine sebep olduğu belirlemede kolaylaştırıyor. iyi değiller.

9 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

J. Schrittwieser ve arkadaşlarının Kasım Yapay Zekâ Etiği Enstitüsünün[20] 2019 tarihli Pekiştirici Öğrenme konulu kurucusu olan Abhishek Gupta, yapay raporları[18] ise DeepMind’ın satranç, zekâ mühendislerinin çalışma şeklinde Go ve Shogi gibi oyunlarda insanüstü ciddi bir sıkıntı olduğunu düşünüyor: performans sergileyen AlphaZero “Zamanlarının çoğunu algoritmalarını mimarisine kendi çevresinin modelini nasıl eğiteceklerini düşünerek geçirirken öğrenme yeteneği eklemesini inceliyor. bunları kullanacak insanları eğitme MuZero ile genel amaçlı bir pekiştirici konusuna pek kafa yormuyorlar.” öğrenme yaklaşımı ortaya çıkıyor. Gupta, yapay zekâ yazılımlarının MuZero, kendisine oyunun kuralları kullanıcıya kendi kestirimlerinin kesinlik önceden verilmeden AlphaZero’nun oranını da göstermesi gerektiğini performansını yakalayabiliyor. düşünüyor. Hatta, bu oranın önceden MuZero’nun bu yeteneğiyle çevre belirlenen bir eşiğin altına düşmesi dinamikleri hakkında yeterince bilgimiz durumunda yazılımın kullanıcıyı bir olmayan durumlarda da başarılı kestirimde bulunamayacağı konusunda olabileceği düşünülüyor. DeepMind’ın uyarması gerektiğini belirtiyor. hedefi, çevre dinamiklerini tam Kullanıcılara yazılımın hangi verilerle bilemediğimiz ekonomi, çevre, hava eğitildiğinin, güçlü ve zayıf yanlarının ve pandemiler gibi gerçek dünya neler olduğunun anlatılması gerektiğini sistemlerini modelleyebilmek. de ekliyor.

Bir Uyarı Gupta, “Pekiştirilmiş öğrenmenin önümüze yeni yollar açtığına hiç şüphe Jeremy Kahn’ın 5 Mayıs 2020 tarihli Eye yok” diyor. “Go ve satranç oyunlarında on AI Newsletter’de bildirdiğine göre, da iyiler. Ancak elimizde otonom araçları Microsoft’ta[19] görev yapan ve Montreal test edecek tek kullanımlık insanlar yok.”

Toplumsal İlgi algoritma önyargıları ve büyük teknoloji şirketlerinin rolü. Etik yapay zekâ ilkeleriyle ilgili 59 belgede en sık atıfta bulunulan etik Yapay zekâ, Birleşmiş Milletler’in 17 sorunlar dürüstlük, yorumlanabilirlik ve Sürdürülebilir Kalkınma Hedefinin (SDG) açıklanabilirlik olarak görülüyor. her birine katkıda bulunabilir; şimdiye kadar toplam 169 ayrı SDG hedefinin Etik ve yapay zekâ konusunda 2018 ortası ile 2019 ortası arasında yayınlanan yaklaşık yarısında örnek uygulamalar 3600 küresel haberde öne çıkan konular görüldü. Ancak yapay zekânın şunlardı: Yapay zekânın etik kullanımının sürdürülebilir kalkınma için büyük ölçekli çerçevesi ve yol gösterici ilkeleri, veri olarak kullanıma sokulmasında hâlâ mahremiyeti, yüz tanımanın kullanımı, aşılması gereken darboğazlar var.

10 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

2019’Daki Yapay Zekâ Alanındaki Gelişmeler Üzerine Düşünceler

İngiltere’nin önde gelen düşünce ABD kuruluşlarından NESTA, yapay zekâ ABD’de regülasyon konusundaki yönetişimi konusundaki tartışmaların tartışmalar federal ve eyalet düzeyleri 2019 yılı içindeki seyrini ve 2020’de ne arasındaki bir gerilim altında cereyan yönde gelişebileceğini değerlendirdi. ediyor. Eyaletler çeşitli alanlarda yapay NESTA araştırmacıları Imre Bard ile zekâ temelli teknolojileri düzenleme Harry Armstrong 4 Şubat 2020 tarihli çabalarına öncülük ediyorlar. incelemelerinde “2019 yılında yapay zekâ ile ilgili her şey artan ölçüde ilgi odağı Mahremiyet ve verilerin korunması oldu” diyorlar. birincil ilgi alanları olmaya devam ederken yüz tanıma ve derin sahtecilik Veri güdümlü ve algoritmik süreçler konuları belki de bazı kanunların kabul hayatlarımızın tüm alanlarına giderek edilmesiyle 2019’da en öne çıkan konular daha çok nüfuz ettikçe yapay zekâ ve oldu. Mayıs 2020’de San Fransisco yüz makine öğrenmesiyle ilgili tartışmalar tanımayı kamusal olarak yasaklayan nihai olarak daha geniş dijital teknolojinin ilk ABD şehri oldu ve kısa süre içinde yönetişimi konusu olarak karşımıza California ve Massachusetts’deki bazı çıkıyor. şehirler onu izledi.

Toplumsal Etkilere Yeniden Odaklanmak Avrupa Öte yandan Avrupa daha hızlı Ürün ve hizmetlerinin toplumsal davranmaya eğilimli görünüyor. AB etkilerine yönelik artan kaygılar, yetkili Komisyonunun yapay zekâ konusundaki makamlar tarafından art arda kesilen yasama gündemi incelendiğinde rekor düzeydeki cezalar, artan çalışan yapay zekâ temelli teknolojilerin memnuniyetsizliği ve hem ABD’de hem regülasyonunun yasallaşmasının uzun, de AB’de açılan soruşturmalar karşısında tekrarlamalı ve son derece karmaşık bir en büyük teknoloji şirketlerinin bazıları girişim olacağı görülüyor. hükümetlere bağlayıcı regülasyonlar getirmeleri için çağrılar yapmaya başladı AB Komisyonu aynı zamanda yapay (Guardian[21]; BBC[22]; Techspot[23]; zekâ ve insan hakları üzerine bir dizi Engadget[24]). Ne var ki bu çağrılara artan önemli belge çıkardı. Yol gösterici lobicilik faaliyeti eşlik etti ve kamuoyunda ilkeler[25] özellikle yapay zekâ ve verilerin düzenleme tartışmalarına şirketlerin korunması konusuna odaklanıyor. Ek damga vuracağı endişeleri boy attı. olarak Bakanlar Komitesi algoritmik süreçlerin manipüle edici yetenekleriyle ilgili bir açıklama[26] imzaladı. Bu belgede

11 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

öngörü sistemlerinin ve otomatik karar Çeşitli yapay zekâ hazırlığı ölçülerinde almanın zararlarına dikkat çekiliyor ve ilk sırada yer alan Singapur daha önce veri koruma çerçevelerinin manipülasyon geliştirdiği Yapay Zekâ Yönetişimi riskine karşı koruma sağlamadaki Çerçeve Modeli[33] ile ilgili güncellemeler kısıtlarına işaret ediliyor. açıkladı. Bunlar yapay zekâ sistemlerinde etik ve hesap verebilirlik konularına Politika faaliyetleri tek tek üye ülkelerde yaklaşımda özel sektöre gönüllü rehberlik de gelişmekte. Portekiz, Estonya, sunuyor. Sırbistan, Litvanya, İsviçre, Malta ve Norveç adanmış bir yapay zekâ Uluslararası sahnede OECD, yapay zekâ [34] stratejisine sahip ülkeler kulübüne için bir dizi öneri getirdi. Bunların G-20 katıldılar. Alman Veri Etiği Komisyonu[27] ülkeleri tarafından kabul edilen Yapay [35] algoritmik sistemlerin AB içinde yatay Zekâ İlkeleri üzerinde büyük etkisi regülasyonu için öneriler geliştirdi. oldu. Ayrıca Dünya Ekonomik Forumu da İngiltere hükümeti de kamu sektöründe ulusal yapay zekâ stratejileri geliştirmek için bir genel çerçeve[36] hazırladı. yapay zekâ kullanılması konusunda bir kılavuz[28] yayınladı. Kolektif Zekâ

Çin Son yıllarda yapay zekâ alanında öne çıkan bir başka kavram da kolektif Çin’in Ulusal Yeni Kuşak Yapay Zekâ zekâ. “Kolektif zekâ” en basit tanımıyla, Yönetişimi Uzmanlar Komitesi Sorumlu insanların, genellikle teknolojinin de Yapay Zekâ için İlkeler[29] yayınladı. yardımıyla bilgileri, fikirleri ve görüşleri Pekin Yapay Zekâ Akademisi de kendi ortaya çıkarmak amacıyla birlikte prensipler[30] belgesini açıkladı. Her çalıştığında yaratılan pekiştirilmiş iki belge de mahremiyeti ve hakların kapasite olarak anlaşılabilir. Bu etkenlerin korunmasını vurgularken, birçok bir araya gelerek parçaların toplamından [31] rapor ve sızan belge Çin’in Uygur fazlasını ortaya çıkaran kolektif zekâ; azınlık mensuplarını baskı altına almak öğrenme, inovasyon, karar verme ve kontrol etmek için ileri yüz tanıma süreçleri gibi alanlarda kullanılır. ve başka yapay zekâ araçlarını nasıl kullandığını ayrıntılı olarak gözler önüne Kolektif zekânın tüm modern örnekleri seriyor. insanların ve/veya verilerin ya da fikirlerin bir şekilde bir araya getirilmesini gerektirir. Başka yerlerde... Aleks Berditchevskaia ve Peter Baeck, Japonya Kabine Ofisi, “İnsan Merkezli “The Future of Minds and Machines” Yapay Zekâ için Sosyal İlkeler”[32] başlıklı başlıklı NESTA raporunda bu konuda şöyle bir belge yayınladı. Burada ülkenin diyorlar[37]: “21’inci yüzyıl, iklim krizinden Toplum 5.0 vizyonuna giden yolda yapay insanların evlerinden olmasına, göçe zekâ geliştirme ve uygulama için yedi zorlanmasına ve artan sosyoekonomik genel ilke tarif ediliyor. eşitsizliğe dek giderek karmaşıklaşan

12 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

problemlerin yükselişiyle tanımlanabilir. diğerinin önündeki engelleri kaldırma Öngörülebilir bir seyir izleyen ve çözüm kapasitesine sahip bu iki farklı oluşumun yolları belli olan basit problemlerin aksine, işbirliği bugün pek çok alanda hayatı tek bir optimal çözümü bulunmayan kolaylaştırmaktadır. Endüstri devriminden bu problemlerin çözümünde mesafe bu yana hayatımızda olup verimliliği katetmek belirsizlikle ve çok sayıda en üst seviyeye taşıyan makineler bilinmeyenle baş etmeyi gerektirir. Bu önce insanlığın asistanı haline gelmiş, da bu problemlerin verileri, teknolojiyi şimdi de birlikte “düşündüğü” bir diğer insan gibi hareket etmeye aday ve belirsizliğin farklı boyutlarıyla baş olmuştur. İnsanlığın, işini kaybetme etmeye yönelik farklı insan becerilerini bir korkusuyla kuşkuyla yaklaştığı yapay araya getiren kolektif zekâyı gerektirdiği zekâ, diğer yandan, insanı daha akılcı anlamına geliyor. Böylece kolektif zekâ her kılabilecek kolektif akıl ortaklığına doğru zamankinden daha fazla önem kazanıyor.” ilerlemektedir. Yapay zekânın bilinmezlik faktörünün kolektif akılla açıklanabilmesi Yapay Zekâ ve Kolektif Akıl ya da kolektif aklın dağınık yapısına Birleşince yapay zekâ tarafından çekidüzen verilmesi ihtimalleri bilim insanlarını Yapay zekâ ve kolektif aklın gelişim heyecanlandırmakta; insanlığın çok daha ajandası son derece kalabalık. rahat, güvenli ve “akılcı” yaşadığı bir Ancak birbirini tamamlayan, bir dünya hayalini desteklemektedir[38].

Buradan Nereye Gideceğiz?

2019 yılı genel olarak alışılmış “hızlı istismarının tartışılması da daha çok davran ve engelleri kır” şeklindeki göndemde olacak. anlayışın nihayet cazibesini kaybettiği En önemlisi, normlar, standartlar ve ve toplumsal düşüncenin, teknolojinin yasalarla ilgili bugün yapacağımız kamusal yarara nasıl hizmet edebileceği tercihler gelecekteki inovasyonun temel sorusunu daha derin bir düzeyde mimarisini sağlayacak. sorgulamaya başladığı yıl olarak hatırlanacak. Önümüzdeki dönemde göründüğü kadarıyla regülasyon tartışmalarına yüz tanıma ve derin sahtecilik teknolojileri damga vuracak. Büyük teknoloji şirketlerinin veri

13 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Küçük Yapay Zekâ

MIT Technology Review’nun açıkladığı Bütün bunlar çeşitli yararlar 2020’nin en ileri 10 teknolojisinden sağlayabilir. Sesli asistanlar, otomatik biri de Küçük Yapay Zekâ (Tiny AI). düzelticiler ve dijital kameralar derin Son zamanlarda geliştirilen yeni öğrenme modeline başvurmaları uzmanlaşmış yapay zekâ çipleri küçük gerektiğinde her seferinde buluta fiziksel alanlara daha çok bilgiişlem erişmeye gerek kalmadığında çok gücü sığdırma, böylece yapay zekâyı daha iyi ve hızlı hale gelebilirler. çok daha az enerjiyle eğitme ve Küçük Yapay Zekâ ayrıca mobil tabanlı işletme vaadini getiriyor. tıbbi görüntü analizi ya da otonom araçlarda daha hızlı tepki gösterme Google bu sayede artık kullanıcıların süresi gibi yeni uygulamaları da telefonlarındaki Google Assistanların mümkün kılabilir. Son olarak hizmet uzak sunuculara talep göndermeye ya da özelliğin iyileşmesi için verinin gerek kalmadan çalışmaya başladığını cihazınızdan ayrılmasına ihtiyaç açıkladı. Apple da iOS 13’ten itibaren bırakmayacağı için yerel yapay zekâ Siri’nin konuşma algılama yetenekleri mahremiyet açısından da daha iyi ile Quicktype klavyesinin yerel olarak olacaktır. iPhone üzerinde çalışmaya başladığını duyurdu.

Hem ABD’de hem de AB’de açılan soruşturmalar karşısında en büyük teknoloji şirketlerinin bazıları hükümetlere bağlayıcı regülasyonlar getirmeleri için çağrılar yapmaya başladı.

14 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

2. BÖLÜM YAPAY ZEKÂ VE JEOPOLİTİK YARIŞ

Teknolojik değişimler 1800’lerden bu yana bir dizi “genel amaçlı teknoloji” sayesinde ortaya çıkan dört dalga halinde gerçekleşti. Genel amaçlı teknolojiler ekonomistler tarafından “hem gündelik yaşamı hem de şirketlerin iş yapış biçimini dönüştüren değişimler” olarak tanımlanır. Son iki yüzyıl içerisindeki en önemli dört genel amaçlı teknoloji; buharlı motor, elektrik enerjisi, bilgi teknolojileri ve yapay zekâdır.

Yapay zekâ uygulamaları bütün sektörlere teknoloji; buharlı motor, elektrik enerjisi, yayılacak şekilde gelişirken küresel düzeyde bilgi teknolojileri ve yapay zekâdır. yapay zekâ teknolojilerinin standartlarının Bu genel amaçlı teknolojilerin hepsi belirlenmesi konusu giderek jeopolitik beraberinde tamamlayıcı inovasyonlar ve rekabetin öne çıkan konusu haline geliyor. iş süreçlerinde değişimler getirmiştir. O Brookings Enstitüsünden kıdemli nedenle şimdi yapay zekâ dalgası da büyük araştırmacı Indermit Gill, “2030 yılında çaplı değişimleri gündeme getirmektedir. yapay zekâ alanında liderliği elinde Önemli olan bu değişimlerin standartlarını bulunduran 2100 yılına dek dünyayı yönetir” kimin belirleyeceğidir. başlıklı yorumunda şöyle diyordu[39]: “Teknolojik değişimler 1800’lerden bu yana Bundan birkaç yıl önce Vladimir Putin, bir dizi ‘genel amaçlı teknoloji’ sayesinde Rusları yapay zekâ teknolojisinde liderliği ortaya çıkan dört dalga halinde gerçekleşti. elinde bulunduran ülkenin dünyaya hâkim Genel amaçlı teknolojiler ekonomistler olacağı konusunda uyardı. Kaygılanmakta tarafından ‘hem gündelik yaşamı hem de haklıydı. Rusya şu anda ABD ile Çin şirketlerin iş yapış biçimini dönüştüren arasında süren yarışın önemsiz bir aktörü değişimler’ olarak tanımlanır. Son iki yüzyıl konumunda. Ancak AB’yi de yok saymamak içerisindeki en önemli dört genel amaçlı gerekiyor; AB, dünya ekonomisinin

15 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

beşte birini oluşturuyor ve henüz farkına İş Uygulamaları ABD’nin varılmayan güçler barındırıyor. Teknolojik Avantajı liderlik büyük dijital yatırımlar, hızlı iş süreci inovasyonları ve verimli vergi ve transfer ABD’nin asıl avantajı devletin Çin ya sistemleri gerektirecek. Şu anda Çin önde, da Avrupa’ya oranla daha yumuşak ABD ikinci, Batı Avrupa üçüncü sırada yer bir tutum izlemesi, müdahalelerin alıyor görünüyor. Bu üçünden biri tek başına etkisini göstermesinin ve yasalara uyum başaramaz; hatta ikisi de yeterli olmaz; en gösterilmesinin kısa sürmesi, böylece iyi üçlü geri kalanlara hâkimiyet kuracak.” verimlilik kazançlarının rakip ülkelere oranla daha hızlı bir şekilde realize edilmesidir. Dikkat ederseniz, tüm zengin Çin’de Büyük Para ülkelerde aynı anda kullanıma sunulan Son 20 yıl içinde Çin’in ekonomik bir güç bilgisayarlar; ABD’de Kanada, Japonya, olarak yükselişine tanık olduk; önümüzdeki Almanya ve Fransa’ya oranla çok daha hızlı 10 yıl ise bir süper güce dönüşüp yayılmıştı. dönüşemeyeceğini belirleyecek. İş süreçlerinde daha hızlı bir şekilde Çin, 2015 yılında yapay zekâ alanında inovasyona gidilmesini sağlayan toplam 1,68 trilyon dolar tutarındaki Çin’in düzenlemeler, altyapı ve kültürel koşullar, 2025 Finansal Planını açıkladı. Planın amacı sektör ile akademi dünyası arasında sıkı Çin ekonomisini dönüştürmek ve böylece bağlar kurulmasını, vasıflı göçmenleri kabul 2030 yılı itibarıyla küresel imalat sektörüne eden bir ortam bulunmasını, makul ürün hâkim olmak. Çin’in elinde ne ABD’nin ve piyasa düzenlemelerinin yürürlükte girişimci çevikliği ne de Batı Avrupa’nın olmasını, hassas işe alım ve işten çıkarma kamu finansmanı sistemi bulunuyor. Buna kurallarının bulunmasını gerektirir. Çin ya rağmen dijital alanda hâkimiyet kurabilmek da Avrupa’nın bunları oluşturması kolay için büyük paralar harcıyor. Sorun, bunun olmayacak ve ABD liderliğini bir süre daha yeterli olup olamayacağı. devam ettirecek.

16 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Teknolojik kazanacak. Bu noktada Avrupa büyük avantaj sahibi olacak: Beş tanesi haricinde değişimler tüm Avrupa ülkelerinde gelir eşitsizliği hem fırsat ABD’den daha düşük düzeyde. Net gelir hem de bakımından ise tüm Avrupa ülkelerinin Gini katsayısı ABD’den düşük durumda. gelir eşitsizliğini artıracağına Çin Gerçekten Avantajlı mı?

göre, etkin RadicalxChange Vakfının kurucu başkanı bölüşüm Glen Weyl ile ünlü bilgisayar bilimci Jaron önümüzdeki Lanier 15 Mart 2020 tarihli Wired dergisinde yayınlanan makalelerinde bu soruya ilginç 10 yıl içerisinde bir yanıt getiriyorlar[40]: “Hem teknoloji geçmişe oranla hem de dış politika dünyasının en büyük kaygılarından biri Çin’in yapay zekâ yarışında çok daha fazla öne geçtiği iddialarıdır. Genel söylem şu önem şekildedir: Liberal demokrasilerde olduğu gibi veri toplama kısıtlamaları bulunmayan kazanacak. ve merkezi hükümetin daha büyük kaynaklar aktarma olanağına sahip olduğu Çin, Batı’yı sollayıp geçecek. Yapay zekâ veri oburudur. Avrupa’nın Avantajı Oysa Batı, mahremiyet konusunda ısrarcı. Bunun göze alınamayacak bir lüks olduğu ve ABD inovasyon konusunda elini çabuk yapay zekâ yoluyla süper insan zekâsına ilk tutarken, Batı Avrupa doğası gereği daha ulaşan süper gücün dünyaya hâkim olacağı eşitlikçi. Avrupa internet kullanımının söylenir. yayılımı ve penetrasyonu bakımından 1990-2010 arasında geride kaldı ancak o Eğer bu hikâyeyi kabul ederseniz, Çin’in tarihten bu yana internet kullanımı tüm avantajlı olduğu mantığı da geçerli olacaktır. Avrupa ülkelerinde yaygınlaştı. ABD’de Peki, yanlışsa? Belki de Batı’nın zayıflığı ise yapay zekâ teknolojilerinin ekonomide mahremiyet konusundaki fikirlerimizden yaygınlaşmasıyla birlikte gelir ve fırsat değil, bizzat yapay zekâ anlayışımızdan eşitsizliğinin daha da büyüyeceğine dair kaynaklanıyordur. kaygılar giderek artıyor. Nasıl bakarsanız bakın, insandan bağımsız Teknolojik değişimler hem fırsat hem de -insanlarla karşılıklı bağımlılık içinde gelir eşitsizliğini artıracağına göre, etkin olmayan- bir yapay zekâ anlayışı yazılım bölüşüm önümüzdeki 10 yıl içerisinde teknolojisinin potansiyelinin büyük kısmının geçmişe oranla çok daha fazla önem ortaya çıkmasına engel olur.”

17 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

3. BÖLÜM YAPAY ZEKÂ VE EKONOMİ

PwC yapay zekânın 2030 yılı itibarıyla küresel ekonomiye 15,7 trilyon dolar katacağını iddia ediyor. McKinsey ise bu süreçte 13 trilyon dolarlık bir gelir artışı öngörüyor.

Yapay Zekâ ve Ekonomik Üretkenlik ediyor. McKinsey ise bu süreçte 13 trilyon dolarlık bir gelir artışı öngörüyor[42]. Yapay zekâ ve ekonomik üretkenlik ilişkisi üzerine Accenture, Singapur’da yeni teknolojiler ekonomisi PricewaterhouseCoopers International profesörü Jeffrey Funk, IEEE Spectrum’da (PwC) ve McKinsey gibi danışmanlık yayınlanan makalesinde, bu öngörülerin şirketlerinin birçok değerlendirmesi söz gerçekten geçerli olup olmadığını konusu. soruyor[43]:

Bu analizler, yapay zekâ destekli “McKinsey’in tahminlerinin birçoğu teknolojilerin ekonomik üretimi dramatik çeşitli girişimlerin iddialarına dayanıyor. düzeyde artıracağını iddia ediyor. Bu girişimlerin yakın zamanda belirgin Accenture, 2035 itibarıyla yapay zekânın bir verimlilik artışı yaratacağına dair 12 gelişmiş ülkedeki büyüme oranlarını göstergeler var mı? İncelediğim yapay ikiye katlayacağını, işgücü verimliliğini en zekâ girişimlerinin herhangi birinin ABD az üçte bir artıracağını savunuyor[41]. PwC ekonomisine önümüzdeki 10 yıl içerisinde yapay zekânın 2030 yılı itibarıyla küresel büyük bir katkı sağlayacağını rahatlıkla ekonomiye 15,7 trilyon dolar katacağını iddia söyleyemiyorum. Normalde iyimser

18 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR olan Technology Review[44] ve Scientific meslekler yaratamıyor. Dahası, en büyük American[45] gibi yayın organlarında da etkiyi yaratabilecek olan teknolojiler yaygın benzer bir karamsarlık baş göstermeye şekilde kullanılmıyor. Örneğin, sürücüsüz başlıyor. Hatta yapay zekâ çevreleri bile araçlar henüz yollara çıkabilmiş değil. The AI Delusion[46] ve Rebooting AI: Building Robotlar da atıl halde ve imalat sektörü Artificial Intelligence We Can Trust[47] gibi dışında kendilerine pek yer bulamıyor. kitaplarda, heyecan yaratan birçok yeni Üstelik yapay zekâ birçok şirket açısından teknolojiye dair kaygılarını dile getirmeye gizemli bir şey olmaya devam ediyor. Buna başlıyor. Verimlilik artışı konusunda en çok daha önce de tanık olmuştuk.” umut vadeden alanlar robotik teknolojiler Londra merkezli yatırım şirketi MMC yoluyla beyaz yakalı çalışanların işlerinde Ventures’in yaptığı bir araştırma sonucunda otomasyona gidilmesi gibi görünüyor. Avrupa’da yapay zekâ şirketi olarak Ancak onlarca yıldır devam eden bu tanımlanan teknolojik girişimlerin yüzde trend henüz bilgisayar destekli tasarımlar, 40’ının yapay zekâ kullanmadığı ortaya bilgisayar destekli mühendislik yazılımları, çıktı. 13 Avrupa ülkesinde 2.830 yapay tablolar ve kelime işlemcileri gibi şeylerle zekâ şirketi üzerinde çalışma yapan MMC, sınırlı kalmış durumda. Onlarca yıllık her firmanın aktivitelerini, odağını ve gelişimlerine bakıldığında bu tür yazılımların yatırımlarını inceledi[49]. büyük değer taşıdığı, mühendislere, muhasebecilere, avukatlara, mimarlara, Raporda incelenen şirketlerin yüzde gazetecilere ve başka mesleklerden 40’ında yapay zekâya dair herhangi bir insanlara, kimi profesyonellerin küresel kanıt görülemediği, bunun da yapay zekâ ekonomiyi çeşitli yollarla zenginleştirmesine şirketi olduğu varsayılan ya da düşünülen olanak tanıyan verimlilik artışı sağladığını kurumların muhtemelen yapay zekâ şirketi görebiliriz. Makine öğrenmesi ve diğer olmadığını gösterdiği belirtiliyor. yapay zekâ türleri sayesinde bu tür MMC Ventures Raporuna göre, yine de ilerlemeler hiç şüphesiz devam edecek. bu girişimlerin yapay zekâ girişimi olarak Ancak bunlar muhtemelen birçok sınıflandırılması her zaman şirketten gözlemcinin iddia ettiği şekilde şirketler, kaynaklanmayabiliyor. 1987 yılında, o yıl çalışanlar ve ekonominin bütünü açısından inovasyonun ekonomik büyümedeki rolünü ezber bozan nitelikte olmayacak. Yaşanan ortaya koyarak Nobel ekonomi ödülü bu heyecana rağmen, yapay zekânın kazanan MIT ekonomisti Robert Solow, ekonomik verimliliği artırması yıllar alacak.” New York Times gazetesinde, “Bilgisayarları verimlilik istatistikleri haricinde her yerde Üretkenlik Paradoksu görebiliyorsunuz” demişti. Ancak 1990’ların ortaları ve sonlarından itibaren verimliliğin “Mükemmel yapay zekâ teknolojileri tırmanmasıyla birlikte bu durum değişmişti. beraberinde niçin büyüme ve refah getirmiyor” sorusunu David Rotman, Bir diğer MIT ekonomisti Erik Brynjolfsson’a MIT Technology Review dergisinde göre, yapay zekâ ekonomi tarihçilerinin şöyle yanıtlıyor[48]: “Dünyanın en zengin “genel amaçlı teknoloji” dediği şeye ülkelerindeki verimlilik artışı 2004 yılından örnektir. Bunlar, buharlı motor, elektrik bu yana sönük düzeyde gerçekleşiyor. Peki ve içten yanmalı motor gibi hem yaşama neler oluyor? Muhtemelen, çalışanların hem de çalışma şekillerimizi değiştiren yerini alan yeni teknolojiler yeni işler ve icatlardır. Ancak bu çığır açan buluşlardan

19 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR yararlanabilmek için şirketlerin yapısal değişimler geçirmesi ve tamamlayıcı Dünyanın en zengin teknolojilerin geliştirilmesi gerekmiştir. ülkelerindeki Bu da on yılları bulmuştur. MIT Sloan İşletme Okulu’ndan Scott Stern bunu “yeni verimlilik artışı icat yöntemi geliştirme yöntemi” olarak 2004 yılından bu tanımlıyor. Bunun “inovasyon yapma şeklimizi dönüştürme potansiyeli taşıdığını” yana sönük düzeyde söylüyor. gerçekleşiyor. Ancak bu değişimin makroekonomik Peki neler oluyor? ölçümlerde kısa sürede yer bulacağını beklememek gerektiği konusunda da Muhtemelen, uyarıda bulunuyor. “Size inovasyon çalışanların patlaması yaşadığımızı söylersem, beni 2050 yılında tekrar arayın ki bu patlamanın yerini alan yeni etkilerini gösterebileyim.” Stern, genel teknolojiler yeni amaçlı teknolojilerin “düzene girmesinin işler ve meslekler uzun zaman alacağını” da ekliyor. yaratamıyor. Sloan’da görevli İngiliz ekonomist John Van Reenen de bu teknolojiler ortaya çıksa bile verimlilikte büyük artışların artış gelmesi görülmedik bir şey değildir. garanti olmadığını söylüyor. Van Reeneni, Bu zaman alacaktır. Buhar makinesi Avrupa’nın 1990’larda bilgi teknolojileri sanayileşmenin yükselişini getirdi. Elektrikle devrimi sayesinde ortaya çıkan dramatik fabrikalar yeniden icat edildi. Bilgisayarlar verimlilik artışı fırsatını, “Avrupalı şirketlerin, açık ki toplumun birçok yanını değiştirdi, ABD’lilerin aksine, değişime uyum ancak e-ticaret Amazon’un başlamasından gösterecek esnekliğe sahip olmamasından 25 yıl sonra bile henüz toplam perakende dolayı kaçırdığını” söylüyor. ticaretin küçük bir kısmını oluşturuyor. Aynı şekilde makine öğrenmesinin de Yapay Zekâ Bir Üretkenlik ekonomide yaygınlaşması zaman alacak. Patlaması Getirecek Gerekli olan; yeni becerilere yatırım yapılması, şirketlerin tedarik zincirlerini, Dünya Ekonomik Forumunun Ocak müşterileriyle ilişkilerini, sundukları 2020’deki Davos Toplantısında “2030’da ürün ve hizmetleri bütünüyle yeniden gerçekleşecek, çoğu insanın göremediği düşünmeleridir. Bunları yaptıklarında online tek bir şeyi şimdiden söyleyebilir misiniz” üretkenlik de artacaktır.[50]” sorusuna MIT Dijital Ekonomi İnisiyatifi direktörü Erik Brynjolfsson şöyle cevap veriyordu: “Makine öğrenmesi son 10 yıl Yapay Zekânın Büyüme ve içinde muazzam bir ilerleme gösterdi. İstihdama Etkisi Ancak ABD’de üretkenlik artışı 2004’ten bu BBVA Open Mind’ın Work in the Age of Data yana yüzde 50 düştü. Genel amaçlı yeni 2020 yıllığında yer alan Philippe Aghion, güçlü teknolojilerin üretkenlik artışında Céline Antonin, Simon Bunel tarafından önce bir düşüş yaşaması ve ardından bir hazırlanan “Yapay Zekânın Büyüme ve

20 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

İstihdam Üzerindeki Etkisine Dair” başlıklı Yapay Zekâ ve Çalışmanın Geleceği makalede şunların altı çiziliyor[51]: “Yapay zekânın ve otomasyonun büyüme ve Yapay zekâ ekonomisine geçişin bir istihdam üzerindeki etkisi büyük ölçüde istihdam krizi yaratacağı görüşüne herkes kurumlara ve politikalara bağlıdır. Yapay katılmıyor. Kâr amacı gütmeyen bir kamu zekâ işgücünün yerine sermayeyi koyarak politikaları grubu olan Bilişim Teknolojisi ve hem ürün ve hizmet hem de fikir üretiminde İnovasyon Vakfı (Information Technology artış yoluyla büyümeyi körükleyebilir. Ancak, and Innovation Foundation-ITIF) Başkanı uygun olmayan rekabet politikalarıyla bir Robert Atkinson bazı insanlar işini kaybetse araya geldiğinde büyümeyi yavaşlatması da de mevcut mesleklerdeki büyümenin bu mümkündür. kaybı fazlasıyla telafi edeceğini söylüyor. Atkinson, 2017 tarihli ITIF raporunda[52] Robot teknolojilerinin 1994-2014 arası verimlilik artışının şirketlerin ve tüketicilerin dönemde Fransa’daki istihdam üzerindeki satın alma gücünü artıracağını belirtiyor: etkisiyle ilgili olarak, Fransa’ya dair verilerin “İnsanlar yemeğe, konsere, çocuklarının ampirik analizinden robot teknolojilerinin hem toplam istihdamı hem de kullanıldığı eğitimine daha fazla para harcayacak. alanlardaki istihdamı azalttığını, ayrıca Bunu geçici bir olgu olarak görüyorum. eğitimsiz çalışanların robot teknolojilerinden Şu anda (yapay zekâ sistemlerini eğitmek eğitimli çalışanlara oranla, daha olumsuz amacıyla üretilmemiş olan) eski verilerle etkilendiğini görüyoruz. Bu bulgular, çalışıyoruz. Bir noktadan itibaren çok uygunsuz işgücü piyasalarının ve eğitim daha temiz, analize hazır veriler üretiyor politikalarının yapay zekânın istihdam olacağız. Böylece, yapay zekâ ekonomiye üzerindeki olası pozitif etkisini azalttığını entegre oldukça bunların bir kısmı ortadan gösteriyor.” kalkacak.”

Yapay Zekânın Çalışma Hayatı Üzerindeki Etkisi Çinli yapay zekâ girişimcisi Kai-Fu Lee, yapay zekânın çalışma hayatı üzerindeki etkisinin dört dalga halinde görüldüğünden söz ediyor[53].

İnternette yapay zekâ Arama, reklamlar, oyunlar, e-ticaret, sosyal, (2010) yaşam tarzı

Ticari yapay zekâ (2014) Bankalar, sigorta, ticaret, eğitim, kamu hizmetleri, sağlık hizmetleri, lojistik, tedarik zinciri, arka ofis

Algısal yapay zekâ (2016) Güvenlik, perakende, enerji, nesnelerin interneti, akıllı evler, akıllı kentler

Otonom yapay zekâ (2018) Akıllı depolar, imalat, tarım, otonom araçlar, robot teknolojileri

21 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Deloitte’in “Şirketlerde Yapay Zekânın belirliyor. Bu şirketlerin iş modellerine göre Durumu” başlıklı 2019 tarihli raporuna yürütülan yapay zekâ araştırmaları daha göre[54], şirket yöneticilerinin yüzde 57’si çok kalıp ve görüntü tanıma, öngörü ve yapay zekânın önümüzdeki üç yıl içerisinde doğal dil işlemleri temelinde iş ve hizmetleri şirketlerinde dönüştürücü bir etkiye otomasyona tabi tutmaya yönelik.” sahip olacağına inanıyor. Aynı raporda şu saptamalar yapılıyor: Acemoğlu şöyle devam ediyor: “İşgücünü ikame eden yapay zekâ, işçileri daha Bir işi gerçekleştirmek için gerekli özen üretken kılabilecek alternatiflere tercih ya da yaratıcılık düzeyi arttıkça, yapay edildiği için gelişmiş ekonomilerin işçileri zekânın bu görevleri yerine getiren açısından yeterince problemli olmakla insanların yerini alma olasılığı da azalır. birlikte, gelişmekte olan ülkelerin işçileri için çok daha kaygı vericidir. Çünkü Mobil teknolojideki olgunluk düzeyi sayesinde bol miktarda ve çok çeşitli birçok gelişmeye rağmen bu ülkelerin verilere ulaşabilmesi Çin’in temel karşılaştırmalı avantajı hâlâ görece ucuz avantajını oluştururken, yapay zekâ işgücüdür (zengin dünya yaşlandıkça bu alanında bir süper güç olarak ortaya daha da önem kazanmaktadır). Rutin fiziksel çıkması girişimciliğin yoğun bir şekilde ve bilişsel işlerin otomasyonu gelişmekte teşvik edilmesine ve altyapıdaki olan dünyanın en az ihtiyacı olan şeydir. gelişimine bağlıdır. Gelişmiş ülkelerde geliştirilen sermaye Daron Acemoğlu ise 24 Nisan 2020’de yoğun yapay zekâ inovasyonları, işgücünün Project Syndicate’de yayınlanan yazısında bol sermayenin ise kıt olduğu bu ülkeler için yapay zekâ bağlamında çalışmanın geleceği yararlı olmayacaktır. Bu ülkeler için uygun konusunda çok önemli bir noktaya dikkat teknolojiler emek yoğun üretim metodlarına çekiyor[55]. öncelik veren teknolojiler olacaktır.

Yapay zekâya dayalı otomasyonun Gelişmekte olan ülkelerde yaygınlaştırılması milyonlarca işçinin yerini alabileceği ve geliştirilmesi gereken eğitim ve sağlık yolunda uyarılar yapıldığına işaret eden hizmetleri alanlarında yapay zekâ çok yararlı Acemoğlu, “Gelişmekte olan ülkelerdeki olabilir. Ayrıca çiftçilere, küçük üretici milyarlarca işçi ne olacak?” sorusunu ve imalatçılara enformasyon ve eğitim soruyor: “Yapay zekâ gelişiminin yönünü sağlamada da çok etkin kullanılabilir. En ilginci bugün ABD’deki birkaç teknoloji devi ile de bu alanlardaki uygulamaların gelişmiş Çin’deki Alibaba ve Baidu gibi şirketler ülkelere de yarar sağlayacak olmasıdır.

Gelişmekte olan ülkelerde yaygınlaştırılması ve geliştirilmesi gereken eğitim ve sağlık hizmetleri alanlarında yapay zekâ çok yararlı olabilir. Ayrıca çiftçilere, küçük üretici ve imalatçılara enformasyon ve eğitim sağlamada da çok etkin kullanılabilir. En ilginci de bu alanlardaki uygulamaların gelişmiş ülkelere de yarar sağlayacak olmasıdır.

22 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

O nedenle zengin ülkelerle gelişmekte Araştırmada ortaya çıkan temel bulgu, olan ülkeler arasında yapay zekâ güdümlü yapay zekânın finansal hizmetler yeni bir uçurum açılmasını önlemek için sektöründeki bir dizi farklı paradigmayı ikili bir yaklaşım izlenmesi gerekir. Gelişmiş dönüştürmesinin beklenmesi oldu. ülkelerde yapay zekâ teknolojilerinin Ampirik araştırmanın temel bulguları şu geliştirilmesi ve uygulanması insan işgücünü şekilde: ikamet etmek yerine onu tamamlamak ilkesine göre yeniden düzenlenmelidir. Yapay zekânın kısa vadede finansal Gelişmekte olan ülkeler ise uluslararası hizmetler sektörünün itici güçlerinden biri kuruluşlarla koordinasyon halinde kendilerine haline gelmesi bekleniyor. özgü yapay zekâ vizyonları geliştirip Yapay zekânın öneminin artmasıyla uygulamaya yönelmelidir.” birlikte, temel iş fonksiyonlarında yapay zekâ uygulamalarının kullanımı da Yapay Zekâ ve Finans yaygınlaşıyor. Yapay zekâ uygulamalarının en yaygın Dünya Ekonomik Forumunun Ocak 2020 kullanıldığı alan risk yönetimi (yüzde tarihli “Küresel Finansal Hizmetlerde Yapay 56). Bunu yapay zekâ destekli yeni ürün Zekâ Araştırması”nda[56]; Cambridge ve hizmetler yüzde 52 ile izliyor. Ancak Üniversitesi Judge İşletme Okulu, şirketler ikincisinin iki yıl içinde en önemli Cambridge Alternatif Finans Merkezi kullanım alanı haline gelmesini bekliyor. (Cambridge Centre for Alternative Finance -CCAF) ve Dünya Ekonomik Forumu Finans teknolojisi şirketleri yapay tarafından 2019 yılının ikinci ve üçüncü zekâyı geleneksel finansal kurumlardan çeyreklerinde ortaklaşa gerçekleştirilen daha farklı şekillerde kullanıyor. Finans “Küresel Finansal Hizmetlerde Yapay Zekâ” teknolojisi şirketlerinin büyük bir kısmı araştırmasının bulgularına yer veriliyor. yapay zekâ temelli ürün ve hizmetler geliştirmeyi, otonom karar süreçleri Finansal hizmetlerde yapay zekâ konusunda hayata geçirmeyi, bulut temelli hizmetler en geniş çaplı ampirik araştırmalardan biri sunmayı planlıyor. Geleneksel kurumlar olan bu araştırma, 33 ülkeden hem finans ise öncelikle yapay zekâyı mevcut teknolojisi alanında (yüzde 54) hem de ürünlerini geliştirmek için kullanmaya geleneksel finansal kurumlarda (yüzde 46) odaklanıyor. çalışan 151 kişinin katılımıyla gerçekleştirildi. Yapay zekânın finansal hizmetler sektörlerinde temel başarı aracı haline gelmesi bekleniyor. Yapay zekânın Yapay zekâ alanındaki liderlik yarışıyla finansal hizmetler birlikte, çok para harcayanlar ile az sektörlerinde harcayanlar arasındaki teknolojik uçurum büyüyor; bu süreçte çok harcayanlar temel başarı Ar-Ge yatırımlarını daha da artırmayı aracı haline planlıyor. Finans teknolojisi şirketleri yapay zekâ gelmesi destekli ürün ve hizmetleri yaygın bir bekleniyor. şekilde satıyor.

23 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Geleneksel şirketler yapay zekânın 2030 itibarıyla organizasyondaki işlerin yüzde 9’una yakınını üstlenmesini bekliyor. Finans teknolojisi şirketleri ise yapay zekânın işgüçlerini yüzde 19 artıracağını düşünüyor.

Yapay zekâ liderleri genellikle yapay zekâ söylüyor. Çinli şirketler, düzenlemelere uygulamalarının hayata geçirilmesine ABD, İngiltere ya da Kıta Avrupası ve denetimine yönelik mevcut bilgi şirketlerine oranla daha olumlu teknolojileri departmanları bünyesinde yaklaşıyor. özel fonksiyonlar -genellikle veri analiz Yapay zekânın yaygın bir şekilde fonksiyonu- kuruyor ve özel bütçeler benimsenmesinin belirli piyasa risklerini ayırıyor. ve önyargıları artırması bekleniyor. Beş Yapay zekânın getirilerinden şirketten en az biri bu riskleri minimuma yararlanmanın en temel unsurlarından biri indirecek hazırlıkta olmadıklarını yenilikçi fikirler üretilmesini sağlayacak düşünüyor. alternatif veri gruplarının kullanılması Eskiden beri kullanılan basit makine olarak görülüyor. En sık yararlanılan öğrenmesi algoritmaları karmaşık alternatif veri grupları arasında sosyal çözümlerden daha yaygın bir şekilde medya, ödeme sunucuları verileri ve kullanılıyor. coğrafi veriler yer alıyor. Katılımcıların yarıya yakını rekabet Geleneksel şirketler yapay zekânın 2030 konusundaki en büyük tehdidin büyük itibarıyla organizasyondaki işlerin yüzde teknoloji şirketlerinin yapay zekâdan 9’una yakınını üstlenmesini bekliyor. yararlanarak finansal hizmetler sektörüne Finans teknolojisi şirketleri ise yapay girmesi olduğunu düşünüyor. zekânın işgüçlerini yüzde 19 artıracağını düşünüyor. Yapay zekânın Sektör ve kurum fark etmeksizin yapay zekânın kullanımının önündeki en büyük getirilerinden engel verinin türü, kalitesi, veriye erişim yararlanmanın en ve yetenek olarak görülüyor. Donanım/ yazılım maliyeti, piyasadaki belirsizlik ve temel unsurlarından erişim olarak teknolojik olgunluk nispeten biri yenilikçi önemsiz engeller arasında yer alıyor. fikirler üretilmesini Katılımcıların yaklaşık yüzde 40’ı yasal düzenlemelerin yapay zekâ sağlayacak alternatif uygulamalarını hayata geçirmenin veri gruplarının önünde engel teşkil ettiğini düşünürken, yüzde 30’u düzenlemelerin uygulamaları kullanılması olarak mümkün kıldığını ya da kolaylaştırdığını görülüyor.

24 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

4. BÖLÜM YAPAY ZEKÂ VE EĞİTİM

Yeni yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknolojileri eğitim araç ve kurumlarını değiştirmeye başlıyor. Öğretmenin işini yapış tarzında ve en iyi eğitim uygulamalarında yapay zekâ sayesinde birçok değişiklik olabilecek. Göründüğü kadarıyla eğitim sektörü bir bütün olarak yapay zekâ tarafından dönüşüme uğratılacak.

Yeni yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknolojileri eğitim araç ve kurumlarını değiştirmeye başlıyor. Birçok uzman, öğretmenlerin eğitimdeki kritik rolünün vazgeçilemez olduğunu kabul etmekle birlikte, öğretmenin işini yapış tarzında ve en iyi eğitim uygulamalarında yapay zekâ sayesinde birçok değişiklik olabileceğini kabul ediyor. Göründüğü kadarıyla eğitim sektörü bir bütün olarak yapay zekâ tarafından dönüşüme uğratılacak.

Yapay zekâ şu anda eğitim alanında daha çok beceri geliştirmeye ve sınav sistemlerine yardımcı olan araçlarda kullanılmakla birlikte, gelişmekte olan yapay zekâ eğitim çözümlerinin, okulların ve öğretmenlerin eğitim ve öğrenmedeki

25 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR görevlerini daha iyi yerine getirmeleri için Akıllı İçerik yardımcı olacağı düşünülüyor. Yapay zekâ çözümlerinin eğitimde verimliliği artırması, Bugün ders kitapları dijitalleştiriliyor ve yeni kişiselleştirmeye yardımcı olması ve idari öğrenme arayüzleri geliştiriliyor. Geleneksel işleri kolaylaştırması bekleniyor. Böylece ders kitapları kısa metinler, özetler, testler, öğretmenlere; öğrencileri anlama ve onların görsel ve işitsel malzemeden oluşan çok öğrenme ihtiyaçlarına uyum sağlama gibi, biçimli bir karakter kazanıyor. Yapay zekâ makinelerin hiçbir zaman yapamayacağı sistemlerine dayalı platformlarla öğrenciler görevler için daha çok zaman ve özgürlük bu içeriğe etkileşimli bir şekilde ulaşabiliyor, [58] kazandıracağı öngörülüyor. Yapay zekâ öğrenme süreci nitelik değiştiriyor . eğitim alanında makineler ve öğretmenlerin en iyi yanlarının bir araya gelmesiyle büyük İdari Görevlerin Otomasyonu bir niteliksel değişim vadediyor. Bugün öğretmenlerin çoğunun zamanlarının ancak yarısını öğretime ayırabildiği, diğer Farklılaşan ve Bireyselleşen Öğrenme yarısının idari işlere gittiği bildiriliyor. İnsanlar farklı şekillerde ve farklı hızlarda Yazıların değerlendirilmesi, sınav notlarının öğrenir. Öğrenmeyi bireysel öğrencinin özel verilmesi, gerekli evrakların doldurulması, ihtiyaçlarına göre ayarlamada yapay zekânın personelle ilgili işler, ders malzemelerinin önemli katkılarda bulunacağı düşünülüyor. temini, inceleme gezilerinin düzenlenmesi Öğretme, sınav yapma ve geribildirim gibi birçok organizasyon görevini de yerine sağlamada kullanılacak yapay zekâ temelli getirmek zorundalar. Şu anda çoktan platformlar, her bir öğrencinin öğrenmedeki seçmeli sınavların değerlendirilmesinde boşluklarını saptayıp ona göre bilgi yapay zekâ geniş olarak kullanılmakla sağlama ve yeni konuları uygun olduğunda birlikte yakında yazılı sınavların da yapay aktarmada uzmanlaşacak[57]. zekâ tarafından okunabileceği söyleniyor. Rutin, tekrarlanan yazı çizi işlerinde, lojistik sorunların çözümünde ve personel Evrensel ve Küresel Erişim Sağlama işlerinde bu görevlerin çoğunu yakın Yapay zekâ sayesinde küresel sınıflar gerçek bir gelecekte yapay zekâ sistemleri olacak. Anında çeviri yapabilen yapay zekâ üstlenecek. Daha şimdiden bazı okullarda sistemleri sayesinde farklı dillerde konuşan bu gibi görevlerin yerine getirilmesinde öğrenciler bulundukları yerden bağımsız Amazon Alexa, Google Home, Apple Siri ve olarak aynı dersleri alabilecek. Microsoft Cortana gibi sesli asistanlardan yararlanılıyor[59]. Sınıf Dışı Öğretim ve Destek Sağlama Yapay Zekâ Eğitim Sistemini Ebeveynlerin en büyük sorunlarından İyileştirebilir mi? biri de çocuklarına özellikle matematik gibi derslerde okul ödevlerini yapmada Yapay zekânın, özellikle eğitim sektöründe ve sınava hazırlanmada destek olmaktır. kullanımının beraberinde getirdiği Yapay zekâ sistemlerinin bu konuda da riskler son derece ciddi. Ancak doğru önemli işlevler üstlenmesi bekleniyor. Farklı yöntemlerle iyileştirilmiş bir teknolojinin öğrenme alışkanlıklarına sahip öğrencilere eğitim sektöründe ciddi bir atılım göre kişiselleştirilen programlar hazırlanıyor. sağlayabileceği de gerçek. Peki bunun

26 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

için geliştiricilerin modelleme ve sistemin Eğer gerektiği eksiklikleri konularında şeffaf davranması gibi devreye gerektiğini, hatta muhtemel hatalar hakkında dahi kamuoyunu bilgilendirmesi alınırsa yapay gerektiğini belirtiyor. Bugün yapay zekâ zekâ üniversitelerin temelli ürünlerin eğitim-öğretimde kullanımı konusunda bağımsız laboratuvarların şu anda yaptıkları yaptığı araştırma sayısının eksikliğine hizmetlerin olumlu dikkat çeken Murphy, bunu, yapay zekâ ve eğitim sektörünün ilişkisinin yeni yeni etkisini kat kat ortaya çıkmasına bağlıyor. Diğer yandan artırabilir. özellikle beklenmedik sonuçlar veren yapay zekâ sistemlerine yoğunlaşan daha çok çalışma yapılmasının gerektiğini, böylece sağlanması için ne yapılabilir? Robert F. yapay zekânın sınıfta ne gibi etkileri Murphy, makalesinde[60] geliştiricilere, olabileceğini daha net öngörebileceğimizi [61] okul yönetimlerine ve ailelere pek çok dile getiriyor . öneride bulunuyor. Murphy’ye göre bu teknolojinin eğitime taşınması konusunda Yapay Zekâ Üniversitelerin tereddütleri olan herkes, yapay zekânın Geleceğini Nasıl Etkileyebilir? yeteneklerini daha ileriye taşıyacak uygulamalara odaklanarak, eğitimde Üniversiteleri bekleyen en önemli acil yaşanan problemlerin çözülebilmesi için görevlerden biri kendi yapay zekâ katkıda bulunmalı. Öğretmenlik mesleği araştırmacılarını işe alıp tutabilmek için yapay zekâ için son derece karmaşık; daha iyi istihdam koşulları ve kariyer yaratıcılık, esnek düşünme ve doğaçlama fırsatları sağlamak olacaktır. Esnek, gerektiren bir meslek olsa da, bazen çevik ve dış fikir kaynaklarıyla etkileşime öğretmenlerin daha basit, makul ve empati duyarlı çalışma koşulları yaratabilmeleri kurarak düşünmesi gerektiğine dikkat çeken gerekecektir. Bütün bunlar da insanların Murphy, bu aşamada da yapay zekânın üniversitelerle iş dünyası arasında gidip devreye girebileceğini belirtiyor. Özellikle gelmelerine izin verecek şekilde kariyer yinelenen, öngörülebilir görevlerde yapay karmalarına açık olmasını getirecektir. zekâ, öğretmenlerin iyi birer yardımcısı Eğer gerektiği gibi devreye alınırsa yapay olabilir. Bunun için geliştiricilerin makine zekâ üniversitelerin şu anda yaptıkları öğrenmesi tekniklerini uygulamaya devam hizmetlerin olumlu etkisini kat kat artırabilir. etmesi gerektiğinin altını çizen Murphy, Ancak araştırma, öğretim ve dış angajman önyargılardan arınmış verilerle ilerlemek görevlerini devam ettirebilmeleri için gerektiğini de vurguluyor. köklü yeniden değerlendirmeler ve Bu teknolojiyi geliştirenlerin öğretmen, dönüşümler gerçekleştirmeleri gerekecektir. aile ve öğrencileri makine öğrenmesinin Üniversitelerin yapay zekâ devrimine nasıl çalışma prensibi ve performansı hakkında yanıt verecekleri bilimin, inovasyonun, bilgilendirmesi gerektiğini söyleyen eğitimin ve tüm toplumun yeniden Murphy, bu sistemi güvenilir kılabilmek biçimlenmesini belirleyecektir[62].

27 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

5. BÖLÜM YAPAY ZEKÂ VE SAĞLIK

Bilim insanlarının ve makinelerin becerilerinin bir araya gelmesiyle ortaya çıkan yeni bir tür kolektif zekâ insan sağlığının geleceğini dramatik düzeyde iyileştirebilecek devasa bir analiz becerisi kazandırıyor.

Yapay Zekâ ve Kanser Teşhisi

Yapay zekânın en çok heyecan yarattığı alanlardan biri de sağlık hizmetleri. Yapay zekânın kanser teşhisi alanında kullanımı epeydir büyük umutlar yaratıyor.

IBM’in DeepQA araştırma projesinin bir parçası olarak geliştirilen ve ilk olarak 2011’de TV’deki Riziko! adlı bilgi yarışmasında insan şampiyonları yenilgiye uğratmasıyla ün kazanan yapay zekâ programı Watson daha sonra kanser teşhisinde uzmanlaşacak şekilde geliştirilmeye devam edildi.

Bu konuda DeepMind’dan S. Mayer McKinney ve arkadaşlarının Ocak 2020 tarihli Nature dergisinde yayınlanan “Meme Kanseri Taraması için bir Yapay Zekâ Sistemi” makalesi[73] bir durum saptaması yapıyor.

28 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Yapay zekâ sistemi bir uzman radyologdan Bir yapay zekâ asistanı, yapay zekâ doktoru daha doğru teşhis (erken kanser teşhisi) kadar heyecan verici gelmese de doktorlara koyuyor. Böylece yapay zekâ sisteminin hastalarla birlikte daha fazla zaman geçirme iyi bir yardımcı karar alma aracı olduğu fırsatı vererek sağlık hizmetlerinin genel görülüyor. Gene de koyduğu teşhisler, kalitesini artırabilir. İngiltere’de uygulanmakta olan çift okumalı Topol, “Makinelerin asla başarıyla (iki ayrı uzman tarafından inceleme yapamayacağı şeyler ve herhangi bir insanı yapılması) sistemden daha iyi değil. Bu geride bırakabilecekleri işler var” diyor; sistemin uygulamaya alınabilmesi için daha “Neden bu ikisini etkili bir pakette bir araya çok klinik araştırmaya gerek var. DeepMind getirmeyelim diye düşündük.” bu sistemle olsa olsa “başlangıç aşamasının sonuna geldiğimizi” göstermiş oldu. Yapay Zekâ ve Tıbbi Araştırmalar

Yapay Zekâ Herkese Yönelik Sağlık Bilim insanlarının ve makinelerin beceri- Hizmetlerini İyileştirebilir lerinin bir araya gelmesiyle ortaya çıkan yeni bir tür kolektif zekâ insan sağlığının Scripps Araştırma Dönüşüm Enstitüsü geleceğini dramatik düzeyde iyileştire- Kurucusu ve Direktörü Eric Topol, 2019’da bilecek devasa bir analiz becerisi kazan- [74] yayınlanan Deep Medicine adlı kitabında dırıyor. Topazium Artificcial Intelligence süper güçlü bir tıbbi Siri geliştirmekten şirketinden Carlos Maria Galmarini, BBVA söz ediyor -doktorlarla hasta arasındaki Open Mind’da yayınlanan makalesinde[75] etkileşimleri not alan, bu notları elektronik şu saptamayı yapıyor: Yapay zekâ ile bilim sağlık kayıtlarına giren ve doktorlara insanı işbirliği mevcut (ve yakında demode hastanın sağlık geçmişine dair sorması hale gelecek olan) Ar-Ge modelindeki gereken soruları hatırlatan bir asistan. engelleri kaldıracak bir sinerji yaratarak, Bu, yapay zekâyla ilgili olarak sağlık aşağıdaki şekilde tanımlanabilecek yeni hizmetlerinin kalitesini artıracak ancak tıbbi ve ezber bozan bir Ar-Ge paradigması teşhislerin büyük kısmını doktorların ellerine yaratacak: bırakacak bir fırsat olabilir.

Saykara ve DeepScribe gibi kimi şirketler bu Katlanarak Büyüyen Ar-Ge Yaklaşımı tür hizmetler geliştirmiş durumda. Google Bir süreç dijitalleştirildiğinde ve bilgi bile benzer bir “dijital kayıt” teknolojisini test akışıyla desteklendiğinde, gelişmenin etmek amacıyla Stanford Üniversitesi ile hızı katlanarak artar ve her iki yılda bir iki işbirliğine gitti. katına çıkar (Moore Kanunu).

Bir yapay zekâ asistanı, yapay zekâ doktoru kadar heyecan verici gelmese de doktorlara hastalarla birlikte daha fazla zaman geçirme fırsatı vererek sağlık hizmetlerinin genel kalitesini artırabilir.

29 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Tıbbi araştırmaların Düşen Araştırma Maliyetleri Tıbbi araştırmaların maliyeti katlanarak maliyeti katlanarak düşüp sıfıra yaklaşırken, gereksiz düşüp sıfıra süreçler ve değer yaratmaya yönelik yaklaşırken, gereksiz çalışmalar haricindeki giderler ortadan kalktıkça sonuçlar dramatik derecede süreçler ve değer iyileşecektir.

yaratmaya yönelik Ezber Bozan Yaklaşım çalışmalar Bu yeni paradigma bilgisayar ortamında sürekli deney yapma kültürü yaratacak; haricindeki giderler bu da araştırma maliyetlerini azaltırken ortadan inovasyonu artıracak, bilgilerin artmasına, maliyetlerin daha da kalktıkça sonuçlar azalmasına yol açarak pozitif bir döngü dramatik derecede yaratacak. iyileşecektir. Veri Kalitesi Scripps Araştırma Dönüşüm Enstitüsü Direk- Verilere Cömert ve Diğerkâm Muamele törü Eric Topol “Temel elektronik sistemleri- Bilgi temelli bir ortamda veriye mizin acınacak durumda olmasından dolayı erişim ve veri paylaşımı veriye sahip ciddi bir dezavantajımız var” diyor. olmaktan daha önemlidir. Farklı ağlar ve toplulukların katılımı ve alışverişi Tıbbi kayıtların karmaşıklığı Teksas Kanser katlanarak artan bir büyüme ve değer Hastanesindeki denemeler sırasında IBM’in yaratacaktır. Hastalar bile anonim tıbbi pek methedilen Watson sisteminin de kayıtlarını gönüllü olarak paylaşarak tökezlemesine yol açmıştı. “Stat News’ta yer tıbbi ilerlemelere katkıda bulunabilir. alan 2017’deki bir habere göre, “kısaltmalar, Hastalar pasif birer izleyici olmaktan insan hataları, özet bilgiler, farklı yazım çıkarak kendi sağlıklarının temel tarzları” baş edilemeyecek kadar fazlaydı[76]. aktörlerinden biri haline gelebilir. Bir IBM yöneticisi, yapay zekâ alanında geçmişteki hataların sorumlusunun veri Küresel ve Kesintisiz Bir Öğrenme Süreci kalitesi[77] olduğunu söylüyor. Yapay zekâ araçlarının temel avantajlarından biri, özellikle Tıp alanında kullanılabilir veri miktarını programlarına gerek olmaksızın verilere azaltan bir faktör de bireylerin sağlık bakarak sürekli olarak öğrenebilmesi ve bilgilerinin mahremiyetinin korunması gelişmesidir. zorunluluğu oluyor.

30 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

6. BÖLÜM YAPAY ZEKÂ VE İKLİM DEĞİŞİKLİĞİ

İklim değişikliği ve yapay zekâ konusu kendi içinde çelişkili bir konu. Bir yandan iklim değişikliğine karşı mücadelede yapay zekâ teknolojilerine dayalı bir dizi adım atılırken bir yandan da bilgi işlem teknolojilerinin yaygınlaşmasının küresel ısınmayı hızlandıran bir rol oynadığı görülüyor.

Her geçen yıl yakıcılığı daha da tehlikeli katkısının 2020’de yüzde 3,0-3,6 düzeyinde bir hale gelen iklim değişikliğine karşı olacağı bekleniyor. Bu oran, sektörün mücadelede yapay zekâ da giderek daha 2007’de ürettiği miktarın iki katına eşittir. çok yer bulmaya başlıyor. Kuşkusuz bu AINow Enstitüsünün bir araştırmasına göre alanda da başı büyük teknoloji şirketleri büyük teknoloji şirketleri yenilenebilir enerji çekiyor. kaynaklarına dayanmak için doğru yönde İklim değişikliği ve yapay zekâ konusu kendi adımlar atmaya başlamakla birlikte, bunlar içinde çelişkili bir konu. Bir yandan iklim henüz yeterli düzeye ulaşmaktan uzak bir [78] değişikliğine karşı mücadelede yapay zekâ noktada bulunuyor . teknolojilerine dayalı bir dizi adım atılırken Axios’tan Orion Rummler, “Büyük teknoloji bir yandan da bilgi işlem teknolojilerinin şirketleri, agresif karbon salımını azaltma yaygınlaşmasının küresel ısınmayı hedefleriyle[79] büyük ses getirdi ancak bazı hızlandıran bir rol oynadığı görülüyor. çalışanlar[80] ve iklim savunucuları Google, Bilgiişlem altyapısını çalıştırmak için ciddi Microsoft ve Amazon’u[81] yapay zekâyı miktarlarda enerji kullandığı için teknoloji gizli hidrokarbon yataklarını tespit etmek sektörü eleştirilere hedef oluyor. Teknoloji ve çıkarmak üzere fosil yakıt şirketleriyle sektörünün küresel sera gazları emisyonuna işbirliği yapmakla suçluyor”[82] diyor.

31 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Büyük petrol şirketleri dünyanın en zengin, en geniş olanaklara sahip şirketleri arasında yer alıyor. BIS Research araştırmasına göre, petrol, gaz ve yenilenebilir enerji sektörlerinin yapay zekâ harcamaları 2024 yılında 7,79 milyar dolara ulaşacak.

Büyük petrol şirketleri dünyanın en zengin, ve gaz sahalarını hızla taramasına yardımcı en geniş olanaklara sahip şirketleri arasında oluyor[86]. yer alıyor. Her gün terabaytlarca veri topluyorlar ancak yapay zekâ sistemleri Yapay Zekânın Yenilenebilir Enerji olmaksızın bunları etkin bir şekilde analiz Sektöründe Kullanım Şekilleri edecek kapasiteye sahip değiller. Microsoft Azure yapay zekâ sistemleri BIS Research araştırmasına[83] göre, petrol, İngiltere’deki[87] enerji üreticilerinin ulusal gaz ve yenilenebilir enerji sektörlerinin enerji yetkilileri tarafından uygulanan enerji yapay zekâ harcamaları 2024 yılında 7,79 dengeleme ücretlerinden kaçınmasına ve milyar dolara ulaşacak. güneş enerjisi üreticilerinin[88] verilerinin analiz edilmesine yardımcı oluyor. Yapay Zekâ ve Bulut Sistemlerin Petrol ve Gaz Sektöründe Kullanım AWS SageMaker Almanya merkezli bir enerji Şekilleri şirketinin müşterilerin online davranışlarını takip etmesini sağlıyor. Şirket ayrıca Yeni Yapay zekâ ve insan kolektif zekâsının Zelanda’nın en büyük elektrik ve gaz birleştirilmesiyle[37] geliştirilen yazılımlar, dağıtımcısına, World Fuel Services’in[88] Chevron’un Kazakistan ve Meksika Kuzey Avrupa’daki bir şirketine, California Körfezi’nde bulunan kuyular dahil 40 merkezli bir enerji ve batarya şirketine, kuyudan elde edilen sondaj verilerini analiz İngiltere’deki EDF Energy şirketine derin etmesini sağlıyor. öğrenme ve kestirim teknolojileri sunuyor.

GE Oil & Gas, Amazon’un yapay zekâ Google 2016 yılında piyasaya sürülen destekli CloudWatch sistemini kullanıyor. DeepMind yapay zekâ algoritmasını, veri Şirket AWS makine öğrenmesi[84] merkezlerinin soğutma sistemlerini otonom sistemlerinin petrol sondajını hızlandıran, bir şekilde yönetecek şekilde geliştirmeye maliyetleri düşüren, trilyonlarca terabayt devam ediyor[89]. Google sözcüsü Mara veriyi analiz edebilen bir araç olduğunu Harris, bu sistemin türünün endüstriyel savunuyor[85]. tesislerde ve veri merkezlerinde kullanılan ilk örneği olduğunu söylüyor. Total sözcüsünün Axios’a yaptığı açıklamaya göre Google Cloud 2018 yılının Nisan MIT Technology Review’nun bildirdiğine ayından bu yana yapay zekâ veri analiz göre önde gelen yapay zekâ sistemleri sayesinde Total şirketinin petrol araştırmacılarından bir grup bilim insanı

32 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Bir grup bilim insanı makine öğrenmesinin iklim değişikliğinin yıkıcı etkilerine karşı koymada nasıl yardımcı olabileceğini gösteren bir öneri paketi ortaya koymuş bulunuyor.

makine öğrenmesinin iklim değişikliğinin iyileştirerek elektrikli araç kullanımının yıkıcı etkilerine karşı koymada nasıl yardımcı benimsenmesini kolaylaştırmak, olabileceğini gösteren bir öneri paketi Akıllı kontrol sistemleriyle binaları daha ortaya koymuş bulunuyor[90]. Elektrik enerji verimli hale getirmek, sistemlerinden çiftlik ve ormanlara ve iklim Bilgisayar vizyonu teknolojileriyle tahminlerine kadar 13 alanda yoğunlaşan şehirlerde ne kadar enerji tükettiğimizi öneriler aynı zamanda her bir alanda daha iyi tahmin etmek, makine öğrenmesinin -bilgisayar vizyonu, Makine öğrenmesiyle her türlü tedarik doğal dil işlem ve pekiştirilmiş öğrenme zincirini daha optimum hale getirmek, gibi- altalanlarının nasıl yararlı olabileceğini Makine öğrenmesine dayalı robotların ortaya koyuyor. tarımda en az sera gazı emisyonuna izin verecek ürün karmalarını belirlemesiyle Rapor başlıca şu başlıklardan monokültür tarımın aşırı emisyonlarını oluşuyor[91]: ortadan kaldırmak, Açıklanabilir algoritmalarla ne kadar Uydu görüntüleme ve bilgisayar elektriğe ihtiyacımız olduğuna ilişkin vizyonuyla ormansızlaştırma öngörülerimizi iyileştirmek, süreçlerinin geniş alanlarda yakından Makine öğrenmesiyle güneş enerjisini izlenmesi ve yerdeki sensörlerle depolamada daha etkili yeni malzemeler algoritmalar yardımıyla yasadışı orman keşfetmek, kesimlerinin anında saptanması, Makine öğrenmesiyle sevkiyat Reklamcıların tüketicileri hedeflemede kümelerini ve güzergâhları optimize başarıyla kullandığı aynı yöntemlerle ederek küresel taşımacılığın enerji insanları çevre koruyucu ve tüketimini azaltmak, enerji tasarruf edici davranışlara Algoritmalarla pil enerjisi yönetimini yönlendirmek.

33 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

7. BÖLÜM YAPAY ZEKÂ, SAVUNMA VE GÜVENLİK

Şifreleme ve şifreleme standartları konularına odaklanan ABD’li bir bilgisayar ve ağ güvenliği şirketi olan RSA tarafından Şubat 2020’de düzenlenen Güvenlik Konferansında Güvenlik ve Yapay Zekâ konusu değişik yönleriyle ele alındı.

Yıllık RSA Güvenlik Konferansından taklit etmek üzere geliştirilen derin öğrenme Çıkarılacak Dört Ders ve sinir ağları sistemlerinin iki büyük problemini ele aldı. Şifreleme ve şifreleme standartları konularına odaklanan ABD’li bir bilgisayar Shamir, “Neden bu kadar iyi çalıştıklarını ve ağ güvenliği şirketi olan RSA tarafından anlamıyoruz” diyor, “ikincisi de, neden bu Şubat 2020’de düzenlenen Güvenlik kadar kötü çalıştıklarını anlayamıyoruz.” Konferansında Güvenlik ve Yapay Zekâ Shamir, kimi yapay zekâ destekli görüntü konusu değişik yönleriyle ele alındı. tanıma sistemlerinin normal görünen, ancak diğer yapay zekâ sistemleri tarafından biraz Fortune dergisinden Jonathan Vanian’ın değiştirilen fotoğrafları tanıyamadığını, bildirdiğine göre San Francisco’da Google’ın teknolojisinin bir kaplumbağa düzenlenen konferansa binlerce siber görselini tüfek sanmasının buna örnek güvenlik profesyoneli katıldı[92]. Konferansta olduğunu belirtiyor. “Bu problemi çözene önde gelen bir siber güvenlik uzmanı olan dek derin sinir ağlarını otonom cihazlarda Adi Shamir yapay zekâya dair görüşlerini ya da tıp alanında hayati kararlar vermekte paylaştı. Saygın kriptografi uzmanı Shamir, kullanmamız çok tehlikeli olacak” vurgusunu yıllar önce insan beyninin öğrenme şeklini yaptı.

34 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknolojilerinin bilinçsizce gelişmesinin korkutucu sonuçlarından biri de kamuoyunun bu teknolojilere olan güveninin sarsılma ihtimali.

MIT profesörü kriptoloji uzmanı Ronald Siber Saldırılar Artık Eskisinden Rivest ise konferansta yaptığı konuşmada, Çok Daha Güçlü elektronları hacker’lardan korumanın en Son dönemde gerçekleşen siber saldırılar güvenli yolunun kâğıda yazma yöntemini yeterli finansmana sahip, tecrübeli kullanmak olduğunu söylüyor. Rivest, gruplarca yapılıyor. Dolayısıyla saldırının “Hacker’ların saldırılarına açık elektronik kapsamı ve hızı eskisine göre çok daha bileşenlere güvenmek yapılacak şey değil” gelişmiş durumda. Eskiden manuel diyor. Rivest’e göre oy pusulalarının teyidi olarak bulunan sistem açıklarına yapılan dijital ortamda verilen oylardan daha saldırılar tek bir bilgisayarı etkilerken, kolaydır ve oy pusulalarını değiştirmek de bugün tek bir açık bularak dünyanın daha zordur. dört bir yanında internete bağlı cihazlara erişim sağlanabiliyor. Birbirine bağlı tüm bu cihazlarla saldırılar sadece dijital Genetik Testler, Güvenlik ve dünyayı değil, nesnelerin interneti ve Mahremiyet sosyal medya aracılığıyla gerçek dünyayı da etkileyebiliyor. Dahası; kredi kartı [93] 23andMe gibi şirketlerin kullanıma hazır bilgilerinizin başkalarının eline geçmesiyle genetik testleri mahremiyet savunucularının birikiminizi kaybetme ihtimaliniz dahi söz potansiyel sonuçlardan kaygılanmasına yol konusu olabiliyor. açtı. Sonuçta, çalınan bilgisayar şifreleri Yapay zekâ ve makine öğrenmesi değiştirilebilir ama DNA bilgileri sonsuza teknolojilerinin bilinçsizce gelişmesinin dek aynı kalır. korkutucu sonuçlarından biri de Kaiser Permanente Sağlık İdaresi Başkanı kamuoyunun bu teknolojilere olan Doktor Dr. Patrick Courneya, güvenlik güveninin sarsılma ihtimali. Özellikle de ve genetik testlere dair panelde en geliştirici ve operatörlerin yapay zekâ ve makine öğrenmesi programlarının büyük kaygılardan birinin mahremiyet ve kontrolünü kaybetmesi sonucu şeffaflık olduğunu söylüyor. Genetik test yaşanabilecek felaket sonuçlar, bu yaptıran tüketiciler, şirketlerin bu verileri teknolojilere olan desteğin kesilmesine araştırmalarda kullanmalarına izin veren sebep olabilir. onay formlarını imzalıyor. Courneya bu onay formlarının, teknolojinin veri koruma Yasal Düzenlemeler İçin Atılması düzenlemelerinden daha hızlı ilerlediği Gereken Adımlar gelecekte şirketler tarafından nasıl kullanılabileceğini hesaba katmadığını STM ThinkTech daha önce “Siber Güvenlik, söylüyor. Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi ile

35 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

ABD yönetimi 5G ABD Savunma Bakanlığı ile Huawei Arasındaki Savaş teknolojilerinde ABD ile Çin arasındaki rekabet ve yarış öne çıkan Çin’in özellikle teknoloji alanında keskin biçimler Huawei şirketine alıyor. ABD yönetimi 5G teknolojilerinde karşı sert önlemler öne çıkan Çin’in Huawei şirketine karşı sert önlemler getirmekten geri durmuyor. Yapay getirmekten geri zekânın geleceğiyle de yakından ilgili olan durmuyor. Yapay bu çekişme Avrupa ülkeleriyle gelişmekte olan ülkeleri de etkiliyor. zekânın geleceğiyle Satın almalardan sorumlu federal siber de yakından ilgili enformasyon görevlisi Katie Arrington, olan bu çekişme Huawei’nin Çin devletiyle bağları olduğu iddiasının ABD’nin bir ulusal güvenlik Avrupa ülkeleriyle meselesi olduğu görüşünü tekrarlıyor. gelişmekte olan Kurumun, paylaşması mümkün olmayan, gizli belgelerinin de bunu doğruladığını ülkeleri de etkiliyor. iddia ediyor.

Huawei’nin güvenlikten sorumlu yöneticisi Andy Purdy ise Huawei’nin müşterilerine daha fazla şeffaflık sunan ve potansiyel Yeniden Şekilleniyor” başlıklı makalesinde kaygıları ortadan kaldıran özellikler geliştirme bu endişeleri gidermek için siber güvenlik niyetinde olduğunu söylüyor[95]. Ancak, R alanında öneriler ve yasal düzenlemeleri şu Street Institute adlı düşünce kuruluşunun şekilde özetlemişti[94]: araştırmacısı Kathryn Waldron, Çin teknoloji Kapsamlı bir mevzuatın geliştirilmesi şirketlerini Çin devletiyle özdeş gören için gerekli destek verilmeli, ABD hükümetinin şeffaflık sağlayacak bu özelliklerle ikna olmayacağını belirtiyor[96]. Ulusal yasama ve yürütme kuruluşlarınca gerekli geribildirim sağlanmalı, güvenlik araştırmaları daha ABD İstihbarat Çevreleri Açısından iyi korunmalı, Yapay Zekâ Uygulamaları Yasa ve mevzuatın birlikteliğinden Defense One’ın teknoloji editörü Patrick doğacak sorunlar baştan kabullenilmeli, Tucker’ın Şubat 2020’de bildirdiğine Yetkili mercilere bu teknolojilerdeki göre, ABD istihbarat görevlileri yapay usulsüzlüğü duyuranlar korunmalı, zekâyı tehlikeli gelişmelere dair haberlerin Bu teknolojilerin kullanımının insan taranmasından hızla değişen koşullar haklarını zedeleyebileceği göz önünde konusunda gemilerin uyarılmasına ve Ulusal tutulmalı, Güvenlik Ajansının yasalara uyum çabalarını Teknik standartlar yasal çerçevede hızlandırmaya kadar çeşitli amaçlarla belirlenmeli, önlemler baştan alınmalı, kullanıyor. Güvensiz ürünler piyasadan kaldırılmalı, Tucker’in naklettiğine göre yapay Bu konuda gerekli tartışmalar yapılmalı. zekâyı ABD istihbarat çevrelerinin farklı

36 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Yapay zekânın saldırı ve savunma sistemlerinde kullanılmasıyla birlikte sınırların ortadan kalktığı ve insanların dahil olmadığı savaşlar bizleri bekliyor olabilir.

noktalarında kullanıma almaya gayret insanlar, “insansız” savaşların ne kadar eden teknoloji direktörü Dean Souleles gelecekte olduğunu merak ediyor. uygulamalarla ilgili şu örnekleri veriyor[97]:

“İstihbarat çevrelerinin Açık Kaynak İnsansız Savaşlar Bizi Bekliyor Girişimi’nde yapay zekâ, CIA’nın Açık Kaynak Olabilir Merkezi’nde okuyucu ve çevirmen insanların Ülkeler arası rekabetin de etkisiyle savaş üstlendiği görevi üstleniyor: Dünyanın dört meydanına yapay zekâ entegrasyonu, hiç bir yanından haberleri tarayarak, trendleri, olmadığı kadar hızlı bir şekilde ilerleme jeopolitik gelişmeleri ve potansiyel krizleri kaydediyor. Peki, tüm tartışmalara gerçek zamanlı olarak tespit ediyor. rağmen lider ülkelerin vazgeçemediği Yapay zekâ, Ulusal Coğrafi İstihbarat bu teknolojinin getireceği değişiklikler Ajansının dünyanın dört bir yanındaki, neler olacak? Bizi neler bekliyor? Yapay korsanlar gibi tehditler ya da deniz zekânın saldırı ve savunma sistemlerinde haritalarının değişmesine yol açacak yeni kullanılmasıyla birlikte sınırların ortadan kalktığı ve insanların dahil olmadığı savaşlar navigasyon bilgileri konusunda ilgilileri bizleri bekliyor olabilir. İleri teknoloji bir uyarmasına da yardımcı oluyor. Bu sistem yapay zekâ kontrolündeki uçak, drone ya da açık kaynaklı ve gizli bilgilerin bir araya denizaltı gibi araçlar, bölgeye yerleştirilmiş gelmesiyle oluşuyor. sensörler ve sahip oldukları algoritmalar Ulusal Güvenlik Ajansı yapay zekâyı yardımıyla savaşı kendileri yürütebilecekler. topladığı devasa miktardaki sinyal Düşman sahasındaki en ufak hareketi istihbaratını daha iyi yorumlayabilmek anında tespit edebilen makineler, insanların ve kalıpları tespit edebilmek, web trafiği yönetiminde oldukları zamankinden çok kalıplarındaki ya da bir saldırıya işaret daha hızlı müdahalelerde bulunabilecekler. edebilecek diğer verilerdeki anormallikleri Örneğin yapay zekâ kontrolündeki drone’lar taramak amacıyla kullanmaya başladı.” çatışma alanında yaralanan askerleri bulmada kullanılabilecek. İnsansız hava araçlarının aynı zamanda petrol arama, Yapay Zekâ Savaşları Başlıyor mu? kıta sahanlığı koruma, göç yollarını kontrol, insan trafiğini engelleme ve kaçakçılığı Ülkeler arası rekabetin de etkisiyle önleme gibi amaçlarla da kullanılması yapay zekânın orduda kullanımı gittikçe bekleniyor. güçleniyor. Bugün tam otonom drone’lar havalanıp, hedefi vurup, üsse geri Peki bundan sonra ne olacak? ABD gelebiliyor. Hedeflediği insanın yüzünü ordusu, savunma sektörüne yüz tanıma tanıyabilen tüfekler için çalışmalar sürerken; teknolojisiyle geliştirilmiş tüfekler için

37 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

çağrıda bulundu. Çin ise mikroskobik görülemeyen insansız hava araçlarından robotlardan dijital solucanlara; denizaltı, ya da yüzlerce kilometre uzaktan fırlatılan drone ve tanklara dek siber dünyada ve balistik füzelerden gelebilir. harekât meydanında; her türlü savaşta kullanılacak pek çok aracın yapay zekâ Bilgisayar unsurları ile yapay zekâyı ile geliştirilmesi için 5000 kişi arasından kullanarak bu tür saldırılardan kaynaklanan seçilen 31 Çinli genci, Beijing Teknoloji can kayıplarını azaltmak mümkün mü? Enstitüsü çatısı altında topladı. Rusya, yapay Virginia George Mason Üniversitesinden zekâya yapacağı yatırımı ikiye katlayacağını Abhinav Kumar ile Feras A. Batarseh bu [99] duyurdu. Yani dünyayı yöneten ülkeler soruyu şöyle yanıtlıyorlar : bu teknolojiye yaptıkları yatırımı artırarak “Bulundukları ortamı tanıyabilen, açık sürdürecek. Bu da bize, ancak bilim kurgu dünyada karşılaştığı yeni şeylerle baş filmlerinde görebileceğimizi düşündüğümüz edebilen robotlar makul bir çözüm olabilir. robot askerlerin, insan müdahalesi olmadan Bir sonraki büyük savaşın kralı yapay zekâ hedef vurabilen savaş uçaklarının ve olacak. Kimin zaferle ayrılacağını, çok daha insanları “tanıyabilen” tüfeklerin o kadar da hızlı, çok daha güçlü ve çok daha isabetli uzak gelecekte olmadığını düşündürüyor[98]. robotlar belirleyecek.

Yapay Zekânın ve Robotların Savaşta Robotları daha zeki ve otonom hale getirme Kullanımı çalışmalarında ciddi ilerlemeler kaydedilmiş olsa da robotlar hâlâ ‘öngörülemeyen İkinci Dünya Savaşı’nın sona ermesinden koşullara tepki verebilecek esneklikten bu yana savaşların tabiatı ciddi derecede yoksun.’ Savaşta otonom robotların değişti. Savaş hatları bulanıklaştı. Artık kullanılması durumunda askerlerin saldırılar sivillerin arasına rahatça sorumlulukları azalmayacak, tam aksine karışabilen teröristlerden, çıplak gözle artacak. Askerlerden normal görevlerini yerine getirmelerinin yanı sıra, robotları görevin gereksinimleri doğrultusunda Robotları daha kullanmaları beklenecek. zeki ve otonom Araştırmalar, robotların yönetiminin hale getirme sorumluluğunu da üstlenmek zorunda çalışmalarında kalacak olan askerlerin cephedeki performansının düşeceğini gösteriyor. ciddi ilerlemeler Diğer araştırmalar da “ilave bir yarı otonom kaydedilmiş olsa robota sahip olmanın askerlere bir avantaj kazandırmadığını, kimi durumlarda da robotlar hâlâ sıkıntılara yol açtığını” işaret ediyor.”

‘öngörülemeyen Kumar ve Batarseh bu tür araştırmaların, koşullara tepki ortamı tanımanın (askeri terminolojide verebilecek durumsal farkındalık olarak da bilinir) akıllı bilgisayarlı unsurlar açısından kritik esneklikten öneme sahip olduğunu ortaya koyduğunu yoksun.’ belirtiyorlar: “Ancak bir unsura ortamı tanımlamak manuel ya da rutin işlerde

38 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR otomasyona geçmekten çok daha zor. Düşünen Makineler Çağında Geçerli ve test edilmiş bir durumsal Caydırıcılık farkındalık yaratmanın önündeki en Rand Corporation tarafından hazırlanan büyük güçlüklerden biri aşina olunmayan “Deterrence in the Age of Thinking nesnelerin tanımlanması olarak karşımıza Machines” adlı kapsamlı bir raporda, şu çıkıyor. Askerlere ortamdaki verilerin noktalar vurgulanıyor[100]: tanımlanması konusunda yardımcı olacak bir unsurun bulunması durumunda, robot “Yapay zekânın dünyadaki ordular unsurlar cephede çok daha etkili olabilir.” tarafından en yaygın kullanım alanı, kriz ve çatışmalar sırasındaki caydırma Yazarlara göre zeki unsurlar geliştirme stratejilerini ve gerilimi tırmandırma çalışmaları otonom özellikleri kullanmaya dinamiklerini etkileme potansiyeli taşıyor. odaklanırken, bağlamsal istihbaratı Şimdiye dek caydırma stratejileri insanların yeterince hesaba katmadı: “Bağlamsal karşı taraftaki insanları belirli eylemleri istihbaratın hesaba katılmaması gelişmiş gerçekleştirmekten vazgeçirme çabalarına özellikler barındıran (örneğin yüz tanıma) dayanıyordu. Düşünce ve karar süreçlerine ancak pratik olarak sınırlı bir kullanım insanların dahil olmaması durumunda neler olanağına sahip olan robotların üretilmesine olabilir? Kararlar makine hızıyla alınarak yol açtı. Askerler, gelişmiş otonom aynı hızla hayata geçirilirse dinamikler nasıl özelliklere sahip olmalarına rağmen, değişebilir? Yapay zekâ ve otonom sistemler robotları hâlâ ‘uzaktan kumandalı arabalar’ ülkelerin birbirlerini potansiyel güç kullanımı olarak görüyor.”

39 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR konusunda uyarma yöntemlerini nasıl Temel Bulgular değiştirebilir? Potansiyel hesap hatalarının Yapay zekâ ve otonom sistemlerin ve istenmeyen sonuçların doğacağı, kullanıldığı bir savaş oyunundan çıkan özellikle de gerilimin tırmanacağı alanlar fikirler şunlar: neler olabilir? İnsanlı sistemler caydırıcılık açısından Konuya dair incelememizin merkezinde insansız sistemlerden daha iyi olabilir. ileride bir zamanda, otonom silahlarla gerçekleştirilecek ABD, Çin, Japonya, Güney İnsanlı sistemlerin yerine insansız Kore, Kuzey Kore’nin katıldığı bir savaş sistemlerin konulması güvenlik oyunu vardı. Savaş oyunu senaryosuna kaygılarının azaldığı anlamına gelmez. göre, Çin küresel güç, ABD, Japonya Oyuncular sistemlerini farklı otonom ve Güney Kore ise Çin’e karşı birlik olan ortamlarda kullanarak çatışma sırasında müttefiklerdi. kararlılıklarını gösterebilir. Otonom sistemlerin hızı savaş oyunu Bu araştırma raporu, yapay zekâ ve sırasında gerilimin plansız bir şekilde otonom sistemlerin geleneksel kriz tırmanmasına yol açtı. ve çatışmalarda caydırma ve gerilimi tırmandırma politikalarını nasıl etkileyeceğini ele alıyor. Bulgular, Caydırıcılık açısından anlamı makinelerin karar verme sürecinin kasıtlı olmayan gerilimlere ya da makinenin Otonom ve insansız sistemler karar verme hızına, yaklaşımının insanların caydırıcılığımızı ve müttefiklerimizi yaklaşımından farkına, çok sayıda ülkenin kararlılığımız konusunda ikna etme otonom sistemler kullanma istekliliğine, becerimizi olumsuz etkileyebilir. bu sistemlere yönelik deneyimimize ve bu Yaygın yapay zekâ ve otonom becerilerin sürekli gelişimine bağlı olarak sistemler istenmeyen gerilimlere ve farklı caydırma dinamiklerine yol açacağını istikrarsızlıklara yol açabilir. gösteriyor. Mevcut planlama ve geliştirme İnsan unsurlarının ve yapay unsurların çalışmaları bu yeni teknolojilerin gerilimi farklı alanlardaki kullanımı iki taraf tırmandırma ve istikrarsızlığa yol açma arasındaki gerilimi tırmandırma potansiyelleriyle baş edecek hızda dinamiklerini etkileyebilir. ilerlemiyor. Planlamacıların ve karar Makineler caydırıcılık sürecinde, vericilerin bu sistemlerin çatışmalarda özellikle de gerilimin düşürülmesi kullanılmaya başlanmasından önce bu tür sürecinde görev alan insanların meselelere kafa yorması gerekiyor.” mesajlarını anlamakta insanlar kadar başarılı olamayacak.

Yapay zekânın dünyadaki ordular tarafından en yaygın kullanım alanı, kriz ve çatışmalar sırasındaki caydırma stratejilerini ve gerilimi tırmandırma dinamiklerini etkileme potansiyeli taşıyor.

40 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Yeni sistemlerin ve yeni operasyon Makineler konseptlerinin gerilimi tırmandırma caydırıcılık potansiyelinin değerlendirilmesi gerekir. sürecinde, Operasyonel ve stratejik düzeylerde farklı senaryolara yönelik savaş özellikle de gerilimin oyunlarının düzenlenmesi gerekir. düşürülmesi sürecinde görev Nükleer Güç Yapay Zekâyla Birleşince alan insanların STM ThinkTech’in “Yapay Zekâ Nükleer mesajlarını Savaş Tehlikesini Nasıl Etkileyecek?” anlamakta insanlar başlıklı makalesinde, yapay zekânın yeni kadar başarılı yeteneklerinin, nükleer silah kullanımında artışa yol açabileceğine ve nükleer olamayacak. silahlanma yarışını tetikleyebileceğine dikkat çekiliyordu[101].

Geleneksel caydırıcılık yöntemleri Çözüm: Nükleer Güçler Bir Araya büyük ölçüde insanların diğer insanları Gelmeli! anlama çabasına bağlıyken, bu yeni çağda caydırıcılık bir dizi farklı etkeni de Raporda öncelikli olarak yapay zekânın anlamayı gerektirecek. nükleer güvenliğe muhtemel etkilerine, Geçmişte dost kuvvetlerin ya da bu teknoloji daha da ilerlemeden dikkat sivillerin otonom sistemler tarafından edilmesi gerektiği ifade ediliyor. Ayrıca yanlışlıkla vurulması vakaları daha önümüzdeki onyıllarda nükleer dengenin gelişmiş sistemlerin yol açacağı teknik sürdürülmesinin zor olabileceğinin altı aksaklıklar ya da arızalar konusunda bir çizilirken, çözüm olarak tüm nükleer güçlerin fikir verebilir. bu riski elimine etmesi için işbirliği yapması gerektiği vurgulanıyor. Böylece teknoloji, ordu ve diplomatik ilişkilerde rakip ülkelerin Öneriler bir araya gelmesi sağlanabilir. Rapor, Yapay zekâ ve otonom sistemlerin böyle bir birliktelik sayesinde pragmatik potansiyel etkilerini somut bir şekilde ve gerçekçi bir yol çizilebileceğinin, ayrıca değerlendirmek üzere caydırıcılık kutuplaştırıcı konularda bir farkındalık elde teorisinin ve diğer teorik çerçevelerin edilebileceğinin umulduğunu belirterek üzerinde daha fazla çalışılması gerekir. son buluyor.

41 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

8. BÖLÜM YAPAY ZEKÂ VE ETİK TARTIŞMALARI

2019 yılı boyunca yapay zekâ çalışmalarıyla ilgili birçok kuruluş yol gösterici etik ilkeleri açıkladı, bunların sayısı 100’ü geçti. Yapay zekâ geliştirmeye temel olması gereken şeffaflık, adillik ve mahremiyet gibi bazı üst düzey ilkeler konusunda bir mutabakat belirmekle birlikte bu ilkelerin nasıl yorumlanması ve pratikte nasıl işletilmesi gerektiği konusunda çok daha az bir fikir birliği söz konusu.

Yapay Zekâ Etiği Yeterli mi? Bizzat yapay zekâ yönetişiminin baskın mekanizması olarak etik fikri sorgulanıyor. 2019 yılı boyunca yapay zekâ çalışmalarıyla Yoğun tartışmalar altında Google, Nisan ilgili birçok kuruluş yol gösterici etik ilkeleri 2019’da kendi etik danışma kurulunu açıkladı, bunların sayısı 100’ü geçti. Bazıları açıkladı; AB Yapay Zekâ Üst Düzey Uzmanlar da etik danışma kurulları oluşturdu. Yapay Grubu, sivil toplumun dışlanarak endüstrinin zekâ geliştirmeye temel olması gereken hâkimiyetine terk edildiği gerekçesiyle sert şeffaflık, adillik ve mahremiyet gibi bazı eleştirilere hedef oldu ve Silikon Vadisi’nin üst düzey ilkeler konusunda bir mutabakat çıkarlarının küresel yapay zekâ etiği belirmekle birlikte bu ilkelerin nasıl tartışmaları üzerindeki aşırı etkisinin açığa yorumlanması ve pratikte nasıl işletilmesi çıkarılması yapay zekâ topluluğunu sarstı. gerektiği konusunda çok daha az bir fikir NESTA araştırmacıları Imre Bard ile Harry birliği söz konusu. Ayrıca ilke temelli bir Armstrong, “Etik konusunun tartışılması yaklaşımın yapay zekâ yönetişimine büyük kuşkusuz gerekli” diyorlar. Etikçilerin ölçüde uygun olmadığı şeklinde endişeler üst düzey normların yorumlanması, de dile getiriliyor. kod geliştirmeye ve örgütsel süreçlere

42 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Kendi başına yapay zekâ silah olabileceği kadar araç da olabilir, bireyleri ve bir bütün olarak toplumu güçlendirebileceği kadar zayıflatabilir de. Neyin mümkün olabileceğini hayal etmek ve bu özlemleri paylaşmak daha iyi bir dünya isteyen startup’lara, teknoloji devlerine ve yerel topluluklara kalıyor.

uygulanmasının yolları konularında kalaşnikofları olma ihtimali taşımaktadır. yapacakları birçok katkı olacaktır. Ancak Bu gibi nedenlerden ötürü devletler, regülasyonun ve ilkelerin tahkimi için politikacılar, yapay zekâ teknolojisi üreten pratik mekanizmaların yokluğunda firmalar ve araştırma kurumlarının daha etik kodlar davranışları ya da teşvikleri fazla gecikmeden yapay zekâ çalışmalarının biçimlendirmede kaçınılmaz bir şekilde çok insan ırkıyla ve onun hedefleriyle uyumlu az rol oynayacaktır. Genel etik ilkelelerle bir şekilde ilerlemesini sağlamak amacıyla yetinilmesi iş modelleri ve teşvik yapıları resmi bir ortak anlayış geliştirmeleri düzeyinde var olan çok daha ciddi gerekmektedir[102].” sorunların gözden kaçırılmasını getirebilir.

STM ThinkTech’in Ocak 2018 tarihli Yapay Zekâ Etiği Tamamen Araştırma Raporunda ise şu saptama Güç İle İlgilidir yapılıyordu: “Kısa, orta ve uzun vadedeki geleceği konusunda yapay zekâyı kendi Eğer düzgün yönlendirilirse yapay zekâ haline bırakmamamız gerekmektedir. çağı üretkenlik ve herkes için refah dönemi Çünkü yapay zekâ, yıkıcı bir amacı getirebilir. Ancak Stanford Üniversitesi gerçekleştirmek için programlandığında Bilgisayar Bilimleri profesörü Fei-Fei Li’ye veya Zekâ Patlaması (Intelligence Explosion) göre, ona sorumlu bir şekilde yaklaşmaz gerçekleşip yapay zekâ kendini iyileştirmeyi ve kazanımlarını eşitçe paylaşmazsak ve geliştirmeyi öğrendiğinde, iyi bir amacı yeni çağa öncülük eden seçkin azınlığın gerçekleştirmek üzere yıkıcı bir çözüme elinde daha çok zenginlik ve güç başvurursa, onu durdurabilecek yeterli yoğunlaşmasına, küresel çoğunluk için de güce sahip olmayabiliriz. Bu nedenle, yoksulluk, güçsüzlük ve anlam kaybına yol yapay zekâ teknolojileri geliştirilirken açabilir. izlenebilir ve kontrol edilebilir olduğu ve Khari Johnson ise Kasım 2019 tarihli Venture hedefleri bakımından insanlığın hedefleriyle Beat’te yayınlanan yazısında, “Büyük veri paralel ilerlediğinden emin olmamız süreçleri sadece geçmişi kodlayabilir. gerekmektedir. Ayrıca, günümüzde Geleceği icat edemezler. Bunun için ahlaki Savunma Sanayiinde pek çok firma otonom hayal gücüne ihtiyaç vardır, bunu ise ve akıllı sistemler geliştirmek üzere birbiriyle ancak insanlar sağlayabilir” görüşünü dile yarış halindedir. Bu durumun gelecekte getiriyor[103]. bir yapay zekâ savaşına dönüşmesi ihtimali de uzak görünmemektedir. Yapay zekânın insan yaşamlarının Yapay zekâ teknolojileriyle donatılmış iyileştirilmesi için kullanılmasının birçok robotlar karaborsaya düşerek geleceğin örneği olduğuna işaret eden Johnson, iş

43 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR geleceği öngörebilen, ekonomik ve sosyal kalkınma hedeflerine ulaşmak için kullanan düzene son verebilen, insanları hapse inisiyatiflerde de aynı dinamiğe tanık oluruz. attırabilen ya da sağlığımızı ilgilendiren Ya da fast.ai gibi açık eğitim projelerinde konularda kararlar alabilen teknoloji veya Finlandiya’nın ülkenin bir kısmını hakkında konuşmaya geldiğinde, hayranlık yapay zekânın temelleri konusunda eğitme uyandırıcı teknolojik ilerlemelerin yüzeyinin inisiyatifinde de aynı dinamik işbaşındadır. hemen altında kaçınılmaz olarak bir güç Daha iyi bir dünyanın yol haritasını savaşı gördüğümüzü belirtiyor: çıkartırken iş başındaki güç dinamiklerinin “Kefaletle serbest bırakma farkında olmak gerekir. Çünkü kendi başına değerlendirmelerinde Afrika kökenli yapay zekâ silah olabileceği kadar araç da Amerikalılarla ilgili kötü performansta, olabilir, bireyleri ve bir bütün olarak toplumu milyonları etkileyen sağlık hizmetlerinde, güçlendirebileceği kadar zayıflatabilir de. evsizlere yardımda ve yüz tanımadaki yapay Neyin mümkün olabileceğini hayal etmek ve zekâ sistemlerinde güç dinamiğini hep bu özlemleri paylaşmak daha iyi bir dünya görürüz. isteyen startup’lara, teknoloji devlerine ve yerel topluluklara kalıyor. AB yapay zekâ uzmanları üye ülkeleri kitlesel gözetimden kaçınmaya ve bunun Yapay zekâ toplumu dönüştürüyor ve yerine yapay zekâyı insanları güçlendirmek bunun nasıl mümkün olacağına karar ve büyütmek için kullanmaya teşvik veren ve o dünyanın nasıl görüneceğini ettiğinde ya da Samsung’dan Birleşmiş çerçevelendiren tam da o ayrıcalıklı azınlık Milletlere kadar yapay zekâyı sürdürülebilir olabilir.”

Etik Alanında 2019’daki Gelişmeler

2019, yapay zekâ çevrelerinin, politika Yapay zekâ çevrelerinde de araştırmacılar yapıcılarının ve bizzat teknoloji yapay zekâ önyargısının[109] kırılması işverenlerinin zararlı yapay zekâya karşı yönünde baskı yapmaya ve bu alandaki başlattığı en büyük kitlesel direniş yılıydı. kontrolsüz enerji tüketimine[110] yol açan Aralarında San Francisco, Oakland, teşvikleri gözden geçirmeye başladı. California ve Somerville, Massachusetts’in Şirketler kullanıcı mahremiyetinin de bulunduğu çeşitli kentler yüz tanıma korunması[111], sahtekârlık ve teknolojisinin kamuya açık alanlarda dezenformasyonla mücadele gibi alanlarda kullanımını yasakladı ve federal daha fazla yatırım yapmaya başladı. hükümetten kamu binalarında kullanımının Uzmanlar ve politika yapıcılar, inovasyona yasaklanmasını talep etti. Microsoft, engel olmadan istenmeyen sonuçları Google ve Salesforce gibi teknoloji ortadan kaldırmayı amaçlayan bilinçli yeni devlerinin çalışanları da şirketlerin yapay yasalar[112] hazırlamak için işbirliğine gitti. zekâyı göçmenlerin takip edilmesi ve Bu alandaki en büyük yıllık buluşmada insansız hava araçlarıyla istihbarat toplama çok sayıda konuşma, atölye çalışması ve amacıyla kullanılmasına karşı seslerini afiş gerçek dünyanın sorunlarına[113] -hem daha da yükseltmeye başladı. yapay zekânın yarattığı sorunlara hem de çözebileceği sorunlara- odaklanmıştı.

44 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

ABD’nin Yayınladığı Daha Güvenli Yapay Adalet ve Ayrımcılığın Önlenmesi. Zekâ İçin 10 İlke Kurumların yapay zekâ sistemlerinin yasalara aykırı ayrımcılık yapmamasını Beyaz Saray, Ocak 2020’de kamu sağlaması gerekir. kurumlarına, özel sektöre yeni yapay zekâ düzenlemeleri konusunda öneride Hesap Verebilirlik ve Şeffaflık. bulunurken uyulması gereken 10 ilkeden Kamuoyu yapay zekâya ancak ne oluşan bir liste[114] yayınladı. Bu hamle, zaman ve nasıl kullanıldığını bilirse geçen yılın başında ABD Başkanı Trump’ın güvenebilir. talimatıyla ulusal bir yapay zekâ stratejisi Güvenlik. Kurumların yapay zekâ oluşturmak amacıyla hayata geçirilen sistemleri tarafından kullanılan tüm Amerikan Yapay Zekâ İnisiyatifi[115] verilerin güvenliğini sağlaması gerekir. konusundaki son gelişme oldu. Bu inisiyatif Entegrasyon ve Koordinasyon. ABD’nin bu alandaki liderliğini sürdürme Kurumların yapay zekâ politikaları çalışmalarının da bir parçasını oluşturuyor. konusunda tutarlı ve öngörülebilir davranmak adına birbirleriyle iletişim Beyaz Saray Bilim ve Teknoloji Politikaları içinde olmaları gerekir. Ofisi yetkilileri tarafından açıklanan ilkelerin üç temel hedefi bulunuyor: Halkın katılımının sağlanması, yasaların etrafından AB’de Yaşanan Gelişmeler dolaşılmasının önlenmesi ve en önemlisi de AB açısından da 2019 kritik bir yıldı. Birçok güvenilir, adil, şeffaf ve güvenli yapay zekâ Avrupa ülkesi yapay zekânın gelişimini sistemlerinin geliştirilmesi. desteklemeye ve ülkelerine faydalı olmasını MIT Technology Review’da Karen Hao bu sağlamaya yönelik stratejiler hazırladı. [117] [118] [119] ilkeleri şöyle özetliyor[116]: İsveç’ten , Estonya ve İtalya’ya dek birçok ülke araştırma, veri mahremiyeti, Kamuoyunda Yapay Zekâ Konusunda istihdam ve halkın eğitilmesi gibi yapay Güven Oluşturmak. Devletin sağlam, zekâ bağlantılı problemlerin ele alındığı dayanıklı ve güvenilir yapay zekâ ulusal yapay zekâ stratejileri açıkladı. uygulamalarını teşvik etmesi gerekiyor. Birtakım konularda ulusal öncelikler Kamuoyunun Katılımı. Kamuoyunun farklılıklar[120] gösterse de Avrupa genelinde yasa hazırlanma sürecinin her yapay zekânın gelecekteki belirleyici aşamasında geribildirim verme teknolojilerden biri olacağı -hiçbir Avrupa olanağına sahip olması gerekir. ülkesinin bu fırsatı kaçırmayı göze Bilimsel Tutarlılık ve Bilgi Kalitesi. alamayacağı- konusunda görüş birliği Politik kararlar bilime dayandırılmalıdır. hâkim. Bu doğrultuda devletler çalışmaları Risk Değerlendirmesi ve Yönetimi. finanse etmeye, bu çabalara yardımcı Kamu kurumları hangi risklerin kabul olacak uzmanlardan[121] oluşan çalışma edilebilir, hangilerinin kabul edilemez grupları[122] kurmaya başladılar. olduğuna karar vermelidir. AB de 2018 yılında bir Yapay Zekâ Faydalar ve Maliyetler. Kurumların Stratejisi[123] ile 2019 başında Yapay Zekâ önerilen tüm düzenlemelerin toplumsal Konusunda Koordineli Plan[124] yayınlayarak etkilerini hesaba katması gerekir. bu çalışmalara öncülük etti. Bunların Esneklik. Her türlü yaklaşımın ikincisinde AB, üye ülkeleri konuya ağırlık yapay zekâ uygulamalarındaki hızlı vermeye, bir arada çalışarak stratejiler değişimlere ve güncellemelere ayak gelişmeye teşvik ediyor. En önemlisi de uydurabilmesi gerekir. AB’nin temel odak[125] olarak güvenilir, etik yapay zekâ anlayışını benimsemiş olması.

45 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

AB ve Yüz Tanıma Yasaklamaları savunduğu mesajı yansıtmasına şaşırmamak gerekiyor: “Bu yeni teknolojiyi AB’nin yüz tanımlama ve yapay zekâ düzenleyin ama tamamen yasaklamayın.” sistemlerine beş yıllık geçici bir yasaklama getirmeyi öngörmesinin Üç Temel Oyuncunun Düzenleme ardından Alphabet CEO’su Sundar Yaklaşımları Pichai’nin regülasyonları destekleyen Avrupa Genel Veri Korunması açıklamasına yönelik Microsoft’un Düzenlemesi’nin temel mimarlarından yasal yetkililerinden Brad Smith, ilgili biri olan Paul Nemitz, Exponential teknolojilerin henüz yeni olduğunu View dergisi editörü Azeem Azhar’ın ve yasaklamaların teknolojik gelişimi 11 Kasım 2019’da kendisiyle yaptığı bir engelleyeceğini belirtti[126]. röportajda[131] yapay zekâya dair temel jeostratejileri özetledi. Ona göre ABD Vatikan’ın Yapay Zekâ Programı ve Çin’deki yapay zekâ piyasaları birkaç Papa Francis, Şubat 2020’de yüz büyük şirketin hâkimiyetindeki birer tanıma teknolojileri gibi yapay zekâ oligopol halinde. Görünüşe göre yapay teknolojilerinin nasıl düzenlenmesi zekâ alanında rekabet tartışmaları gerektiğine dair bir belge yayınladı. “Yapay yaşanacak. Kişisel verilerin kontrolü Zekâ Etiğine Yönelik Roma Çağrısı”[127] konusunda, AB’nin Genel Veri Korunması olarak adlandırılan belge Vatikan’ın yanı Düzenlemesi dünya genelinde farklı sıra Microsoft ve IBM’in de onayını almış sistemlere de ilham verdi: California durumda. Mahremiyet Kanunu ya da Washington Eyaleti Mahremiyet Kanunu gibi. Öte Roma Çağrısı’nın temelinde yapay yandan, Çin ise kişisel verileri ve zekânın kullanımına yönelik, etik ilkelerin yapay zekâyı sosyal puanlama yoluyla algoritmaların tasarımın ayrılmaz bir parçası halkı kontrol altında tutmak amacıyla olduğunu vurgulayan altı ilke yer alıyor. kullanıyor. Ancak dile getirilen ilkelerin hiçbirinin yeni şeyler olmadığını belirtmek gerekiyor. Üç temel oyuncunun düzenleme Papa’nın çağrısı birçok yapay zekâ etiği yaklaşımlarını kıyaslayacak olursak, uzmanının[128] dile getirdiği şeffaflık, şirketlerin kendi kendilerini düzenlemesi ayrımcılık yapmama, mahremiyet hakkı gibi yöntemini kullanan ABD’de yasalaşma değerleri içeriyor. Bu ilkeler AB’nin 2019’da trendi ve etik kurallara dair tartışmalar yayınladığı, bağlayıcılığı bulunmayan hız kazanmaya başladı. Çin de harekete “Yapay Zekâ Kılavuzu”[129] ve Trump geçen devlet oldu. Çin’le kıyaslandığında yönetiminin Ocak 2020’de yayınlanan Avrupa’nın parlamenter demokrasisi federal yapay zekâ düzenlemelerini de Avrupa Genel Veri Korunması andırıyor[130]. Düzenlemesi, internet tarafsızlığı yönergesi[132] ve siber güvenlik hakları[133] Vatikan ve destekçileri bu ilkelerin yanı gibi yasalar çıkarmaya odaklanmış sıra yapay zekânın insanlara “açıklanabilir” durumda. Bu yasaların genel amacı, olması şartını da getiriyor -yapay zekâ Avrupa Birliği Anlaşması’nda ortaya teknolojisinin nasıl kararlar verdiğini konulan değerlerin güvence altına bilmemiz gerekiyor. alınmasına yardımcı olmak: “İnsanlık Dolayısıyla, Vatikan’ın yapay zekâ onuru, özgürlük, demokrasi, eşitlik ve vizyonunun teknoloji devlerinin halihazırda hukukun üstünlüğü.”

46 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

için aktif bir şekilde çalışıyor. Microsoft[107] Teknolojik gibi kimi şirketler kendi yapay zekâ ilkelerini düzenlemeler bile oluşturuyor. konusunda Bunun yanı sıra yapay zekânın en iyi kullanım alanlarını araştıran bir sivil önümüzdeki toplum örgütü olan Partnership for AI[108] dönemdeki en da bu konuda çalışan kurumlar arasında. Şirketler tarafından finanse edilen derneğin büyük sınav yapay destekçileri arasında Google, Amazon, zekâ konusunda Facebook, Microsoft, Apple ve IBM gibi birçok şirket bulunuyor. verilecek.

Çıkarılacak Dersler

Etik İlkeler İçin Girişimler Harvard Üniversitesine bağlı Berkman Klein Internet ve Toplum Merkezi 15 Ocak 2020’de Daha 1990’ların başlarında çeşitli konuyla ilgili geniş tartışmada şimdiye kuruluşlar bilgisayar uzmanlarına yönelik kadar öne sürülmüş yaklaşık 50 “Yapay etik davranışlar kılavuzları hazırlamaya Zekâ İlkesi” ile ilgili bir değerlendirme başladı. Data&Society’den Jacob yayınladı[134]. Metcalf, bu bağlamda Bilgisayar Derneği Raporun yazarlarına göre, etik (Association for Computing Machinery/ konusundaki tartışma sekiz tema ACM) ile Elektrik ve Elektronik Mühendisleri çevresinde yoğunlaşıyor: mahremiyet, Enstitüsü’nün (Institute of Electrical and hesapverebilirlik, güvenlik, şeffaflık ve Electronics Engineers/IEEE) çalışmalarına açıklanabilirlik, dürüstlük ve ayrımcılık atıfta bulunuyor[104]. Bir süre önce de çok yapmama, teknolojinin insani kontrolü, sayıda sosyal bilimci ile bilim ve teknoloji profesyonel sorumluluk ve insani değerlerin araştırmacısı teknolojinin insanlara ve desteklenmesi. Berkman Klein Merkezinden topluma zarar verme potansiyeli konusunda Maciej Kuziemski, 24 Nisan 2020 tarihli uyarılarda bulundu. Project Syndicate’de yayınlanan yazısında Dünya Ekonomik Forumu Dördüncü Sanayi tartışmanın iki kritik konuyu dışarıda Devrimi Merkezi[105]; devletlerin, şirketlerin, bıraktığına işaret ediyor: yapısal güç akademi dünyasının ve sivil toplumun asimetrileri ve iklim felaketi[135]. temsilcileriyle birlikte; yapay zekâ, otonom Teknolojik düzenlemeler konusunda araçlar, blok zinciri, veri politikaları, dijital önümüzdeki dönemdeki en büyük ticaret, insansız hava araçları, nesnelerin sınav yapay zekâ konusunda verilecek interneti (IoT), hassas tıp ve çevresel çünkü sağlıklı bir toplumun ve ekonomik inovasyonlar gibi yeni ve ortaya çıkmakta büyümenin temelinde güçlü ve net yasalar olan teknolojileri yönetmeye yönelik vardır. Kişisel düzeyde yapay zekâ bize insan çevik çerçeveler tasarlamaya ve pilot olmanın ve bir toplumda yaşamanın ne uygulamalarla test etmeye çalışıyor. anlama geldiğini sorgulama fırsatı veriyor. Wired’ın Mayıs 2019’da yazdığı gibi[106], Yapay zekâ çağında bizi insan yapan şeylere teknoloji şirketleri de bu yeni teknolojiyi ve düzenlemelerin bunu nasıl mümkün yönetmeye yönelik kuralları şekillendirmek kılabileceğine odaklanmamız gerekir.

47 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

9. BÖLÜM İYİLİK GÜCÜ OLARAK YAPAY ZEKÂ

Yapay zekâ alanında hızlı gelişmelerin yaşandığı 2019 yılı boyunca yapay zekânın kötüye kullanılmasına ilişkin olasılıkların da hızla çoğaldığını gördük. Bununla birlikte “İyi Amaçlar İçin Yapay Zekâ (AI for Good)” olarak adlandırılan yeni bir alan da belirmeye başladı.

Yapay zekâya dair, sağlıktan eğitime ve Yapay zekânın toplumsal ve ekolojik şehir planlamasına uzanan pozitif sonuçlar sorunları çözmek amacıyla sorumlu bir doğurmuş birçok başarı hikâyesi var. Ancak şekilde kullanılması “misyon güdümlü yapay bunun yanı sıra beklenmedik tehlikeler de zekâ” olarak adlandırılıyor. Kimi zaman “iyi var. Yapay zekâ yazılımları dezenformasyon niyetli yapay zekâ” olarak da adlandırılan kampanyalarında kötü amaçlarla kullanıldı, misyon güdümlü yapay zekâ makine ırksal ve sosyoekonomik önyargıları öğrenmesi tekniklerinin operasyonların körüklemekle suçlandı, mahremiyetin sorunsuz bir şekilde akışını sağlamak, sınırlarını aşmakla eleştirildi. kâr amacı gütmeyen kuruluşların, sivil toplum örgütlerinin ve sosyal girişimlerin Yapay zekâ alanında hızlı gelişmelerin programlarını desteklemek amacıyla yaşandığı 2019 yılı boyunca yapay zekânın kullanılıyor. kötüye kullanılmasına ilişkin olasılıkların da hızla çoğaldığını gördük. Bununla Şu anda makine öğrenmesi alanında birlikte “İyi Amaçlar İçin Yapay Zekâ (AI for algoritmaların dünya şampiyonu Go [136] [137] Good)” olarak adlandırılan yeni bir alan da oyuncularını yendiği , araba kullandığı , akıllı telefonların kameralarıyla gerçek belirmeye başladı. zamanlı çeviri yaptığı[138], Google’ın veri Gideon Rosenblatt ile Abhishek Gupta, merkezi faturalarını yüzde 40 düşürmek[89] birlikte kaleme aldıkları bir makalede bu gibi optimize edilmiş iş süreçlerini konuyu ele alıyorlar: yönettiği kambriyen bir patlama yaşıyoruz.

48 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Gelecekte yapay zekâ sistemlerinin insanların çıkarına olacak şekilde kurulmasına yardımcı olmayı amaçlayan AI Now araştırmacıları, karşı karşıya olunan meydan okumaları dört kategoriye ayırıyorlar: Haklar ve özgürlükler, işgücü ve otomasyon, önyargılar ve kapsayıcılık, güvenlik ve kritik altyapı.

Bu inovasyonlar kâr amacı gütmeyen araştırmalarının etik risklerinin hesaba kuruluşları da dönüştürecek, bağış katılması gibi konular üzerinde bir arada toplama, pazarlama, yönetim faaliyetlerini, çalışmak üzere bir araya getiren “Meclis” diğer becerileri, süreçleri ve kaynakları programını hayata geçirdi. destekleyecek. Gelecekte yapay zekâ sistemlerinin insanların çıkarına olacak şekilde Yapay Zekânın İyilik Getiren kurulmasına yardımcı olmayı amaçlayan AI Bir Güç Olması İçin Gayret Eden Now araştırmacıları, karşı karşıya olunan Araştırmacılar meydan okumaları dört kategoriye[141] ayırıyorlar: Haklar ve özgürlükler, işgücü AI Now son yıllarda yapay zekâ ve otomasyon, önyargılar ve kapsayıcılık, alanındaki etik meseleleri araştırmak güvenlik ve kritik altyapı. amacıyla kurulmuş çok sayıda araştırma enstitüsünden sadece biri. Stanford Haklar ve özgürlükler yapay zekânın, Üniversitesindeki, İnsan Odaklı Yapay kamuya açık alanlarda yüz tanıma Zekâ Enstitüsü (Institute for Human- teknolojisinin kullanılması benzeri, insanların Centered Artificial Intelligence)[139] yapay sivil özgürlüklerini ihlal etme potansiyelini zekânın gelişimine dair değerlendirmelerin ele alıyor. İşgücü ve otomasyon, merkezine etik ve toplumsal etkileri koyan çalışanların otomatik yönetim ve işe bir kurum. Michigan Üniversitesinin yeni alım sistemlerinden[142] nasıl etkilendiğini kurulan Etik, Toplum ve Bilişim Merkezi kapsıyor. Önyargılar ve kapsayıcılık, yapay (Center for Ethics, Society, and Computing zekâ sistemlerinin marjinalleştirilmiş -ESC) ise teknolojinin eşitsizlik ve ayrımcılık gruplara yönelik geçmişten gelen uygulamasına ve bunları körüklemesine ayrımcılığı körükleme potansiyeliyle ilgili. çözüm bulmaya odaklanmış halde. Son olarak güvenlik ve kritik altyapı ise Harvard’daki Berkman Klein İnternet ve yapay zekânın enerji şebekeleri gibi önemli Toplum Merkezi (Berkman Klein Center sistemlerle entegre edilmesinin getireceği for Internet and Society)[140] yapay zekâ risklere bakıyor. Bu meselelerin her biri alanında etik ve yönetişim sorunlarına giderek daha fazla sayıda devletin dikkatini yoğunlaşıyor. Merkez 2019 yılında MIT çekmeye başlıyor. Medya Laboratuvarı ile birlikte, politika “Yapay zekâ bir iyilik gücü olabilir” başlıklı yapıcıları ve teknoloji uzmanlarını yapay yazılarında, “Bu teknolojilerin toplum zekâ sistemlerindeki önyargıların ortadan üzerindeki etkilerini kesinlikle dikkate kaldırılması, istihbarat amaçlı yapay zekâ almamız gerekiyor” diyor Cambridge

49 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Üniversitesinden Marcus Tomalin ile şekilde yararlanmaya yönelik etik bir Stefanie Ullmann. En önemli kaygılardan çerçeve geliştirmeye çalışıyorlar[145]: biri, yapay zekâ sistemlerinin mevcut [143] toplumsal önyargıları pekiştirmesi ve Delegasyon ve Sorumluluk zararlı bir noktaya getirmesi. Bu problemler, bu sistemlerin geniş veri gruplarındaki Problemlerle ancak ortaya çıktıktan sonra kalıpları tespit etmek amacıyla (sinir ilgilenilecekse, insanın denetimi de yeterli ağları benzeri) matematiksel modeller değildir. Yapay zekâyı açıklayacak ve kullanmasından kaynaklanıyor. Bu verinin sonuçlarını öngörecek tekniklere de ihtiyaç çeşitli şekillerde bozulması, bu verilerle vardır. DARPA’daki (Savunma İleri Araştırma eğitilen sistemlerin de kaçınılmaz olarak Projeleri Ajansı) Açıklanabilir Yapay Zekâ bu önyargıları öğrenmesine ve üretmesine programı buna mükemmel bir örnektir.

Yapay zekâya dayalı kararların ya da Önyargılı otonom eylemlerin etkileri genellikle aralarında teknolojiler tasarımcılar, yazılımcılar, kullanıcılarla yazılım ve donanımın da bulunduğu birçok kadınlar, etnik aktörün sayısız etkileşiminin eseridir. azınlıklar, yaşlılar Buna “dağıtık aktörler” adı verilir. Dağıtık aktörler sorumluluğu da dağıtır. Mevcut etik gibi grupları çerçeveler bireysel, insani sorumlulukları marjinalleştirme, ele alır, bireyin eylemleri ya da niyetleri doğrultusunda ceza ya da ödül verilmesini dolayısıyla da içerir. Dağıtık sorumluluğu ele alacak mevcut toplumsal şekilde tasarlanmamışlardır. dengesizlikleri Ancak yakın zamanda dağıtık aktörleri hesaba katan yeni etik teoriler geliştirilmeye artırma potansiyelleri başlandı. Bu teoriler ahlaki sorumluluğu bakımından tasarımcılar, düzenleyici kurumlar ve tehlikelidir. kullanıcılar arasında bölüştürür.

Görünmezlik ve Etki yol açar. Önyargılı otonom teknolojiler Yapay zekânın bulunduğumuz ortamlara kadınlar, etnik azınlıklar, yaşlılar gibi görünmez bir şekilde entegre edilmesi bir [144] grupları marjinalleştirme , dolayısıyla da yandan yeni fırsatlar yaratırken bir yandan mevcut toplumsal dengesizlikleri artırma da etik sorunlar doğurur. Örneğin evlerde, potansiyelleri bakımından tehlikelidir. okullarda ya da hastanelerde kullanılan yapay zekâ çözümlerinde güven ve şeffaflık İnsanlık İçin En İyi Yapay Zekâ hayati önem taşırken, işyerlerindeki yapay Nasıl Olabilir? zekâ entegrasyonlarında eşitlik, adalet, yaratıcılığın ve hakların korunması temel Mariarosaria Taddeo ve Luciano Floridi, önemdedir. Ancak yapay zekâ entegrasyonu Perspectives’de yayınlanan yazılarında bir başka önemli risk daha doğurur: Yapay yapay zekâdan kontrolü insanlarda olacak zekânın görünmezliği ve belirleyici gücü

50 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR nedeniyle insanın kendi kaderini tayin bu inisiyatiflerin benimsediği ilkelerin büyük hakkının elinden alınması. ölçüde örtüştüğünü ortaya koyuyor. Bu etik ilkelerin, belirlenmelerinin ardından, Yapay zekâ sistemleri seçimlerimizi ve yapay zekâ inovasyonunu şekillendirecek eylemlerimizi sessizce şekillendirebilir. uygulanabilir kılavuzlara dönüştürülmesi Bu durum mutlaka zararlı olacak değildir. gerekir. Örneğin sosyal etkileşimleri ve işbirliğini de pekiştirebilir. Ancak yapay zekâ aynı 2018 yılının Şubat ayında Avrupa zamanda isteğimiz ve kavrayışımızın Parlamentosu bünyesinde kurulan dışında, çevremizi, toplumu, nihayetinde AI4People’ın amacı yapay zekâyı toplumun de kendi seçimlerimizi, projelerimizi, ve toplumdaki tüm insanların yararına kimliklerimizi ve yaşamlarımızı kontrol hareket etmeye yönlendirmektir. Bu etmemizi engelleyen bir güç uygulayabilir. inisiyatif uluslararası uzmanlardan oluşan bilimsel komitenin ve farklı paydaşların çabalarını, Avrupa Komisyonu Yapay Zekâ Dönüşümsel Etik Yüksek Uzman Grubu danışmanlığında IEEE Küresel Otonom ve Zeki Sistemler Etiği bir araya getirerek, etik ve toplumun İnisiyatifi yapay zekânın etik kullanımına benimseyebileceği yapay zekâ sistemlerinin temel oluşturacak değerler ve ilkelere geliştirilmesine yönelik somut ve hayata dair kamuoyundaki tartışmalara katkıda geçirilebilir öneriler geliştiriyor. bulunmayı hedefliyor[145]. Yapay zekâ devrimi de eşit derecede En önemlisi de temel ilkelere dair bir fikir önemlidir ve insanlar aynı hataya tekrar birliğine varılmaya başlanıyor olunması. düşmemelidir. Yapay zekâ sonrası Yapay zekâ etiğine odaklanan başlıca toplumların yapısına ve yapay zekânın uluslararası inisiyatiflerin kıyaslamalı analizi tasarımına, düzenlenmesine, toplumlardaki

51 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR kullanımına dair ortaya çıkan yeni sorulara İnsanlığa Hizmet Edecek Bir Dijital cevap bulmak hayati önemdedir. Bu Altyapıya İhtiyacımız Var nedenle yukarıda anılan AI4People ve IEEE, North Carolina Üniversitesi Enformasyon ve AB’nin Yapay Zekâ Stratejisi, AB Yapay Kütüphane Bilimi Bölümü öğretim görevlisi Zekâ Konusunda İşbirliği Deklarasyonu ve teknoloji sosyolojisi uzmanı Zeynep ve İnsanların ve Toplumun Yararına Yapay Tüfekçi, California Üniversitesi Berkeley’de Zekâya Yönelik Ortaklık gibi projeler çok düzenlenen 2019 Dijital Beşeri Bilimler önemlidir. Sivil toplumun, politikacıların, Fuarı’nda yaptığı konuşmada dijital teknoloji şirketlerin ve akademik çevrelerin koordine ve yapay zekâ konusunda insanlığın içinde çabası, yapay zekâyı bir iyilik gücüne bulunduğu tabloyu şöyle yorumluyor: “Her dönüştürmeye, insanlık onuruna saygılı bir şeyin henüz oturmadığı ‘Bu korkunç bir şekilde insanların ilerlemesine katkı sağlama yöntem, şöyle de güzel bir yöntem var’ potansiyelini ortaya çıkarmaya yönelik en iyi deme şansımızın sürdüğü bir aşamadayız. stratejileri ortaya çıkaracaktır. Bu yüzden de farklı disiplinlerden, California Üniversitesi Berkeley Bilgisayar yaşamlardan ve ülkelerden insanları bir Bilimleri ve İstatistik Profesörü Michael araya getirmelisiniz. Bu sadece ABD ya Jordan ise Medium’da yayınlanan yazısında da Avrupa’nın meselesi değildir. Bu, bir “Yapay Zekâ Nasıl İnsan Merkezli Olur” anlamda tüm dünyanın dijital altyapısıdır. sorusuna yanıt olarak şunu ekliyor[146]: Bunu da kutuplaştırmayı artırmadan “Sektör yeni gelişmelerin itici gücü olmaya yapmanın bir yolunu bulmalıyız, çünkü devam ederken; akademik çevreler de konsensüs oluşturacak mekanizmalara sadece inovatif teknik fikirler vererek da ihtiyacımız var. İnsanları merkeze alan değil, aynı zamanda da bilgisayar ve şeylere ihtiyacımız var. Nasıl tartışacağımızı istatistik disiplinlerinden araştırmacıları; belirlemeye ihtiyacımız var. Ve birçok şeye, katkıları ve bakış açılarına kesinlikle ihtiyaç bunları oluşturacak iyi araçlara ihtiyacımız duyulan farklı disiplinlerden -özellikle de var. Bence bunu başarabiliriz. Neden sosyal bilimler, bilişsel bilimler ve beşeri yapamayalım? Higgs bozonunu tespit bilimlerden- araştırmacılarla bir araya edebiliyorsak, Almanya ve Fransa’nın tekrar getirerek kilit bir rol oynayacak. Çağımızda savaşa girmesini önleyebiliyorsak, insanlığa tarihsel açıdan yepyeni bir şeyi -insan odaklı zarar verme pahasına birkaç insanın kârına, bir mühendislik disiplinini- ortaya çıkarma hırsına hizmet eden bir dijital altyapı yerine fırsatına sahibiz. insanlığın ihtiyaçlarına hizmet eden bir altyapı da kurabiliriz.”

Sivil toplumun, politikacıların, şirketlerin ve akademik çevrelerin koordine çabası, yapay zekâyı bir iyilik gücüne dönüştürmeye, insanlık onuruna saygılı bir şekilde insanların ilerlemesine katkı sağlama potansiyelini ortaya çıkarmaya yönelik en iyi stratejileri ortaya çıkaracaktır.

52 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

10. BÖLÜM YAPAY ZEKÂYA VE GELECEĞİNE İLİŞKİN TARTIŞMALAR

Milyarlarca insan akıllı telefonlarında ve internet hizmetlerinde, çoğunlukla farkına varmadan onu her gün kullanıyor. Ama bu başarıya rağmen, yapay zekâ hakkında öne sürülen en büyük iddiaların birçoğunun gerçeğe dönüşmediği olgusu bir kez daha karşımızda ve araştırmacılar bu teknolojinin duvara toslayıp toslamadığını tartışırken güven sarsılıyor.

Yapay Zekâ’nın Sınırları sürücüsüz arabalar yerine ,“süper ileri Belirginleşmeye Başlıyor sürücü asistanları“, yüksek düzeyde makine otomasyonu ile insan kontrolünü birlikte Son zamanlarda günümüzün yapay zekâ mümkün kılan çözümleri savunduğunu, teknolojisinin gerçekten de göründüğü ABD’de askeri çevrelerin yapay zekâya kadar dünyayı değiştirici olup olmadığı dayalı ölümcül otonom araçlar (katil hakkında şüpheler ortaya çıkıyor. Bu teknoloji robotlar) yerine insan kontrolü gerektiren öyle ya da böyle sınırlarla karşılaşıyor. sentor (iki başlı) silah sistemlerini tercih Savunucularının daha görkemli vaatlerinin etmeye başladığını, satrançta bilgisayar bazılarını yerine getirmeyi başaramadı. programlarıyla birlikte oynayan insan Ünlü bilim yazarı John Markoff, 21 Mayıs ustaların tek başlarına oynayan en ileri 2020’de New York Times’da yayınlanan satranç yazılımlarını her seferinde yenilgiye yazısında[147] Toyota Araştırma Enstitüsünün uğrattığını söylüyor.

53 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Onlarca yıldır işleri körü körüne izledi. Araştırma fonları kurudu ve alanın otomatikleştirmenin yanlış olduğunu itibarı hasar gördü. söyleyen Maryland Üniversitesinden Modern yapay zekâ teknolojisi ise daha bilgisayar bilimci Ben Shneiderman iki 737 başarılı oldu. Milyarlarca insan akıllı Max jet uçağının düşmesinden sorumlu telefonlarında ve internet hizmetlerinde, tutulan Boeing’in MCAS kontrol sisteminde çoğunlukla farkına varmadan onu her de sorunun yüksek otomasyon-düşük insan gün kullanıyor. Ama bu başarıya rağmen, kontrolü meselesi olduğunu belirtiyor. yapay zekâ hakkında öne sürülen en büyük The Economist dergisinin 11 Temmuz iddiaların birçoğunun gerçeğe dönüşmediği 2016 tarihli Technology Quarterly’deki olgusu bir kez daha karşımızda ve yazısında Tim Cross, seneler süren abartılı araştırmacılar bu teknolojinin duvara heyecandan sonra, birçok insanın yapay toslayıp toslamadığını tartışırken güven zekânın beklentilerini karşılayamadığını sarsılıyor. Sürücüsüz arabalar daha yetenekli düşündüğünü söylüyor[148]: “Son yıllarda hale geldiler ama sürekli olarak günlük tanık olduğumuz yapay zekâyla alakalı kullanıma alınacak kadar güvenli olduklarını ilk heyecan dalgası değil. Bu alan 1950’li kabul etmek çok zor. Yapay zekâyı yılların ortasında araştırmacılar insan tıbbi teşhise katmak da benzer şekilde seviyesinde zekâ oluşturmanın birkaç sene beklenenden daha uzun zaman alıyor. -en fazla birkaç on yıl- alacağını umarken Sürekli değişen bir dünyada yolunu bulmak başladı. 1970’li yıllara gelindiğinde bu erken zorunda olan sürücüsüz arabalar çok gecikti iyimserlik yok olmuştu. 1980’li yıllarda ikinci ve asla gelmeyebilirler. Sohbet robotları bir dalga başladı. Alanın verdiği en büyük ve kişisel asistanlar gibi dille uğraşan sözler bir kez daha boş çıktı. Heyecanın sistemler, gerçek olmayan sığ bir anlayış yerini gerçeklik alırken, patlamaları ‘yapay görüntüsü yaratan istatistiksel yaklaşımlar zekâ kışları’ olarak bilinen acılı çöküşler üzerine kuruludur. Bu, ne kadar yararlı olabileceklerini sınırlar. Zeki bilgisayarların Günümüzün radyologları veya kamyon şoförlerini tasfiye edeceği -hatta bazı kıyamet tacirlerinin ‘yapay zekâ yazı’ söylediği gibi insanlığın varlığını tehdit öncekilerden ettiği- gibi varoluşsal endişeler abartılmış görünüyor. Çin ekonomisi büyüklüğünde farklı. Daha parlak ilave bir GSYİH öngörüleri gerçekçi ve sıcak, çünkü görünmüyor. teknoloji çok Günümüzün ‘yapay zekâ yazı’ öncekilerden farklı. Daha parlak ve sıcak, çünkü teknoloji yaygın bir şekilde çok yaygın bir şekilde kullanılıyor. Bir diğer kullanılıyor. Bir diğer tam kış muhtemel görünmüyor. Ama bir tam kış muhtemel sonbahar esintisi başladı bile.” görünmüyor. Ama Future of Humanity Institute (İnsanlığın Geleceği Enstitüsü), yapay zekâ bir sonbahar esintisi yönetişimine yönelik, “Gelişmiş yapay zekâ başladı bile. sistemlerinin faydalı bir şekilde geliştirilmesi ve kullanımına yönelik küresel normlar,

54 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR politikalar ve kurumlar oluşturma” konulu Üzerindeki Etkisinin Geleceği” başlıklı bir araştırma takvimi yayınladı. Enstitü bu makalesinde şu saptama yapılıyor: araştırmasında yapay zekânın kötü niyetli “Yapay Genel Zekâ (Artificial General kullanım riski, Çin’in yapay zekâ stratejisinin Intelligence-AGI) tam bir efsanedir, aslında bağlamı[149] ile yapay zekâ ve uluslararası birbirine dikey iki efsanedir: güvenlik[150] konularını ele aldı. 1. Doğal ya da yapay zekâ, ne kadar çok Teknik yapay zekâ güvenliği konusunda miktarda olursa olsun bütün problemleri en köklü kurum, güvenilir unsurların tasarımı -davranışlarını öngörebileceğimiz çözemez. ve güvenli olduklarını varsayabileceğimiz 2. En güçlü yapay zekâ bile giderek daha yapay zekâ programları- konusuna çok insana benzemez hale gelecektir çünkü öncelik veren Makine Zekâsı Araştırma bütünüyle farklı bir motivasyon ve ödül [151] Enstitüsü’dür (MIRI) . Elon Musk’ın fonksiyonları kümesi içerecektir.” kurduğu OpenAI[152] oldukça yeni bir kuruluş. Ancak buradaki araştırmacılar Aynı yıllıkta yer alan Ramón López de hem yapay zekâ güvenliği hem de Mántaras’ın “Yapay Zekâ’nın Geleceği: yapay zekâ becerileri araştırmalarına Gerçekten Zeki Yapay Zekâlara Doğru” aktif bir şekilde katkıda bulunuyor. 2016 başlıklı makalesinde ise şöyle deniyor: yılındaki araştırma takviminde “makine “İnsan beyni gerçekte yapay zekâ öğrenmesi sistemlerinde kazaların modellerinin çok uzağındadır. Tekillik önlenmesine yönelik somut açık teknik (singularity) -insan zekâsını tamamen problemlerden”[153] söz ediliyordu. aşan beyin replikalarına dayalı yapay Araştırmacılar o tarihten bu yana güvenli süperzekâlar- önerisi içeren yapay zekâ yapay zekâ sistemlerine yönelik çeşitli modelleri çok az bilimsel değer taşıyan bir yaklaşımlar geliştirmiş durumda[154]. öngörüdür.

Yapay Zekânın Geleceği ve Buna karşılık yapay zekâ araştırma çalışmaları Tartışmalar uzmanlaşmış yapay zekâlar inşa etmeye odaklanıyor. Burada özellikle son 10 yıl içinde BBVA Bank’ın “Yeni Bir Aydınlanmaya çarpıcı sonuçlar elde edildi. Bu, iki öğenin Doğru”[155] başlıklı Open Mind 2019 yıllığında kombinasyonu sayesinde mümkün oluyor: yer alan Joanna J. Bryson’un, “Geride Muazzam miktarda verinin erişilebilir olması Bıraktığımız 10 Yıl ve Yapay Zekânın Toplum ve analiz için yüksek düzey bilgiişlem.

Yapay zekâ araştırma çalışmaları uzmanlaşmış yapay zekâlar inşa etmeye odaklanıyor. Burada özellikle son 10 yıl içinde çarpıcı sonuçlar elde edildi. Bu, iki öğenin kombinasyonu sayesinde mümkün oluyor: Muazzam miktarda verinin erişilebilir olması ve analiz için yüksek düzey bilgiişlem.

55 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Kısıt içermeyen ve önceden hazırlanılmış bize ölümsüzlüğe ulaşma imkânı olmayan çevrelerle etkileşim gerektiren bağışlamayacak mı? kapasiteler ulaşılması en zor olanlar. Bu Böyle bir yükleme gerçekçi bir imkân tür kapasitelere sahip sistemlerin tasarımı haline geldiğinde o ekso-korteks bizim birçok yapay zekâ alanındaki gelişmenin bütün korteksimiz olacak. O durumda hâlâ entegrasyonunu gerektiriyor. ben olmaya devam edecek miyim? Yoksa Gelecekteki yapay zekâlar ne kadar zeki tamamen farklı bir tür mü olacak bu? olurlarsa olsunlar hiçbir zaman insan zekâsının aynısı olmayacaktır. Karmaşık Yapay Genel Zekâ (AGI) zekâ için gerekli zihinsel gelişme çevreyle etkileşimlere bağlıdır ve bu etkileşimler de Bilgisayarlar bizim yaptığımız şeyleri insan vücuduna, özellikle de algı ve motor yapabilecekse, hatta kimini daha iyi sistemlerine bağlıdır.” yapabilecekse insan zekâsının ne özelliği var? İnsan benzeri zekâ demek olan yapay genel zekâyı (AGI) geliştirme arayışı bu İnsan Zekâsından Daha Üstün Bir gibi varoluşsal soruları gündeme getiriyor. Yapay Zekâ? Ancak belli dar bir göreve odaklanabilen Günümüzde insanlar kendilerinin giderek ve bir problem türünü çözmek için makineleştiğini düşünüyor. Belleğimizin öğrendiği becerileri farklı bir bağlama yarısı ya akıllı telefonumuzda ya da bulutta aktarmayı başaramayan mevcut yapay bir yerde depolanmış durumda. Google zekâların tersine AGI’nin farklı görevleri mı, Facebook mu yoksa Apple mı, acaba genelleştirebileceği var sayılıyor. hangisi beynimin daha büyük bir parçasına sahip? Süper Zekâ Tehdidi

Bağlantılı olduğumuz bilgisayar ve bulut İnsan zekâsından daha üstün yapay zekâ sistemleri, İngiliz bilimkurgu yazarı Charles anlamında süperzekânın sağlayacağı Stross’ın deyişiyle, dev bir ekso-korteks benzersiz olanakların yanı sıra onun (dışsal beyin kabuğu) gibi, hepimiz bu dev getireceği tehlikelere dikkat çekenler de var. ekso-organizmanın bir parçasıyız. İnternete sormadan hiçbir şey yapamaz hale Bu bağlamda yapay zekâ konusunda şöyle geliyoruz. bir terminatör senaryosu öne çıkıyor: Değer fonksiyonu insanlığı yok etmek olan bir Şu anda zihnimizin görece küçük parçaları yapay zekâ. Bu pek olmaz diyenler çok olsa -anılar, planlama sistemleri, navigasyon da Oxford Üniversitesi profesörlerinden Nick sistemleri- bilgiişlem sistemlerine göç Bostrom 2014 tarihli ünlü Superintelligence ediyor ama zihnimizin bilinçli biyolojik kitabında, değer fonksiyonu belki sadece çekirdeği de -özgür irademizi temsil eden kâğıt ataşlar yapmak olabilecek bir yapay kısmı- oraya geçerse ne olacak? Hele o zekâya işaret ediyor: “Bu yapay zekâ, tarihte insan zekâsından daha üstün yapay insanların ataş yapılabilecek birçok şeyi zekâ (süperzekâ) düzeyine ulaşılmışsa ellerinde tutup kendisine engel olduğu biyolojik kısma ne ihtiyacımız olacak? sonucuna vararak insanların vücutlarındaki O zaman zihnimizin bütün çekirdeğini atomları ataş yapmak için hammadde bilgiişlem sistemlerine yüklemeyi tercih olarak kullanmaya karar veriyor ve insanlara etmeyecek miyiz? Ve bunu yapmak güle güle diyor. Ya da belki yapay zekâ’nın

56 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR değer fonksiyonu insanları mutlu yapmak. acil problemlerden uzaklaştıracağını İnsanların mutlu olduğu nereden belli belirtiyorlar. olur? Gülümserler. O zaman yüzlerinde bir gülümseme olmasını sağla.” Hangi Düzeydeyiz? Bu konuda ünlü bilim insanı Stephen New York Üniversitesi Zihin, Beyin, Bilinç Hawkings, “Tam yapay zekânın gelişmesi Merkezi Direktörü, felsefe ve nöroloji insan ırkının sonu olabilir” demişti. Elon profesörü David Chalmers, yapay zekâ Musk da yapay zekânın insanlık için “en gelişmesinin bugünkü düzeyini edge.org’daki büyük varoluşsal tehdit” olduğunu ileri Olası Zihinler (Possible Minds) tartışmasında sürüyor. Bunların yanı sıra yapay zekâ şöyle özetliyor[158]: “Yapay zekâ şimdiye alanında çalışan birçok bilim insanı kadar satranç, Go vb. oyunlarını oynamak günümüzde ileri yapay zekâ sistemlerinin gibi çok kısıtlı bir boyutta insan kapasitesini dikkatsiz kullanıldığında yeryüzündeki geçmiş bulunuyor. Makine öğrenmesi bütün yaşamı sona erdirebileceği uyarısında bulunuyor[156].

Bu tür terminatör senaryolarına karşı Dünyanın önde gelen dünyanın önde gelen yapay zekâ yapay zekâ uzmanlarından biri olan Andrew Ng ise, “Yapay zekânın insanlığa zarar verecek bir uzmanlarından şeye dönüşmesinden korkmak, biraz Mars’ta biri olan Andrew aşırı nüfustan endişe etmeye benziyor” Ng, ‘Yapay zekânın diyor. insanlığa zarar Ancak eğer iyi programlanamazsa masum hedefler bile sinsi sonuçlara yol açabilir. Bu verecek bir şeye tür endişelerin kaynağında şu ciddi olasılık dönüşmesinden yatıyor: Bilgisayar bizim ona yapmasını söylediğimiz şeyi yapıyor ancak bu bizim korkmak, biraz yapmasını istediğimiz şey olmuyor. Mars’ta aşırı nüfustan Google’ın ana şirketi Alphabet’in DeepMind bölümünde araştırmacı olan Victoria endişe etmeye Krakovna bu konuda örnek durumların bir benziyor’ diyor.” listesini çıkarmış bulunuyor[157].

Yapay zekâ güvenliği için çalışanlar bu ayrıca resim tanıma, konuşma tanıma tür sonuçlar ortaya çıkmasının nasıl gibi alanlarda şaşırtıcı başarılara ulaşmış önlenebileceğini bulmak istiyorlar. Buna bulunuyor. Aynı şeyi, henüz trafikte itiraz edenler de var. Daha süperzekânın ne kulllanıma girmek bakımından oldukça olduğunu, nasıl olacağını anlamadan onu yetersiz görünse de sürücüsüz araçlar kısıtlamaya kalkmanın anlamsız olduğunu için de söyleyebiliriz. En azından resim söylüyorlar. Bazıları da bu tür teknolojik ve konuşma tanımada yapay zekâ insan sorunlara odaklanmanın, dikkatleri, kapasitesini geçmeye başlıyor. önde duran algoritmaların çoğunun beyaz erkekler tarafından tasarlanması Ama bir kez tasarım yapabilen yapay veya önyargılı verilere dayanması gibi zekâ sistemleri geliştirildiğinde o zaman

57 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR yapay zekâlar yapay zekâ sistemleri de keşfedilir, yapılabilecek bir şey varsa tasarlayabilecek. Bu sistemler kendilerini yapılır ve satılabilecek bir şey varsa satılır” sürekli geliştirebildiği için de kısa süre diyor ve insanı devre dışına çıkarmanın ve içinde yapay zekâ tasarımında insan yapay zekâya otonom davranma kapasitesi zekâsından da üstün olacak bir yapay zekâ kazandırmanın çok cazip yanları olacağını programı ortaya çıkabilecek. vurguluyorlar.

İlerlemeler çarpıcı olmakla birlikte sınırlı Sözgelimi büyük bir uluslararası askeri kalmaktadır. Yapay zekâ, genel insan anlaşmazlık sözkonusu olduğunda, zekâsına yakınlaşmış olmaktan çok uzaktır gerçekten otonom davranabilecek, ve kısa sürede oraya varması da mümkün misyonlarını yerine getirebilecek yapay görünmemektedir. Ne önümüzdeki 20 yıl askerlerin olmasının ne kadar tercih içinde ne de belki bu yüzyıl içinde. edilebilir bir şey olacağına işaret ediyorlar. “Askeri, finansal, hatta bilimsel alanlarda Bir başka sorun da şudur: Derin öğrenme o kadar güçlü teşvikler olacaktır ki yapay teknolojileri sayesinde kara kutulara her zekâ’ların amaçlarına kendi başlarına türlü büyük veri kümesi içinde kalıpları dolaysız ulaşması istenecektir” deniyor. bulma görevini verebiliyoruz ama bu sistemin nasıl çalıştığını bilmiyoruz. Kehanetlerde bulunuyor ve bunlara İnsan Zekâsı Düzeyinde güveniyoruz.” Yapay Zekâya Ne Kadar Yakınız? Bu sorunun cevabını Allen Yapay Zekâ Özerk Yapay Zekâ Mümkün Olacak mı? Enstitüsünün CEO’su ve Washington Üniversitesi bilgisayar bilimleri profesörü Gerçek özerk yapay zeka olacak mı, Oren Etzioni, MIT Technology Review olmayacak mı sorusu tartışılan en temel dergisinde yayınlanan “Süper zeki robotlar sorulardan biri. Bir taraf genel insan zekâsı kapıda mı?” başlıklı yazısında şöyle kapasitesini aşabilen yapay zekânın, veriyor[159]: “Yapay zekânın Go, poker ya bilinci olan, düşünebilen yapay zekânın da Quake 3 gibi oyunlarda sergilediği er geç mümkün olacağı görüşünde, bir performans süperzekâya yaklaştığımız taraf da bunun kategorik olarak mümkün anlamına gelir mi? Hayır, bu oyunlarda olmadığı yapay zekânın bir araç olmanın yapay zekâ olarak adlandırılan şeyin en ötesine geçemeyeceği, insanı devre dışına büyük kısmı aslında problemi tarif eden ve çıkaramayacağı görüşünde. çözümün tasarımını yapan insan emeğidir. Yapay zekânın günün birinde genel insan AlphaGo’nun insan Go şampiyonları karşısındaki zaferi aslında makinenin değil zekâsı düzeyini geçebileceğini düşünen DeepMind’daki yetenekli insan ekibinin kesim de kendi içinde ikiye ayrılıyor. Bir hesabına yazılmalıdır. Makine sadece bu taraf, bir tarihte mümkün olabilecek olsa insanların yarattığı algoritmayı çalıştırmıştır. bile otonom yapay zekâ kontrol dışına Dar bir sorundaki yapay zekâ başarısını bir çıkarak insanlığa yönelik bir tehdit haline diğer soruna aktarmanın uzun yıllar sürecek gelebileceği için insanlık olarak bunu tercih çok sıkı bir çalışma gerektirmesinin sebebi etmememiz gerektiği görüşünde. de budur. Birkaç saat içinde dünya klasında Karşı görüştekiler ise, bunun gerçekçi Go oynamayı öğrenmiş olan AlphaZero bile olmadığını ileri sürerek, “Bu dünyada 2017’den bu yana kapsamında dişe dokunur keşfedilebilecek bir şey varsa mutlaka bir gelişme kaydedememiştir. Derin

58 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

İlerlemeler çarpıcı olmakla birlikte sınırlı kalmaktadır. Yapay zekâ, genel insan zekâsına yakınlaşmış olmaktan çok uzaktır ve kısa sürede oraya varması da mümkün görünmemektedir. Ne önümüzdeki 20 yıl içinde ne de belki bu yüzyıl içinde.

öğrenme gibi yöntemler geneldir, bunları tipik olmayan durumlarda yapay zekâ belli görevlere başarılı bir şekilde uyarlamak felakete yol açabilecek şekilde yanılabiliyor. yoğun insan müdahalesine ihtiyaç duyar. Arabayı sürmek şimdiye kadarki yapay zekâ görevlerine kıyasla çok daha meydan Aslında ‘makine öğrenmesi’ doğru bir okuyucudur çünkü hem öngörülemez adlandırma değildir. Makineler insanların fiziksel dünyayı hem de insan sürücüler ve zengin ve verimli öğrenme yeteneklerinin yayalarla etkileşimi dikkate alan yaşamsal çok dar bir şeridine sahiptir. Makineler ve gerçek zamanlı kritik kararlar almayı öğrenebilir demek bebek penguenler gerektirir.” balık tutmayı bilir demek gibidir. Gerçekte yetişkin penguenler yüzüp balık yakalar, Etzioni, yapay doktorlar konusunda da hazmeder, gagalarına geri kusar ve lokma durumun aynı olduğunu savunuyor: “Yapay lokma yavrularının ağzına koyarlar. Yapay zekâ şu anda tıbbi görselleri süper bir zekâ da benzer şekilde insan bilimci ve kesinlikle analiz edebiliyor. Ama bu insan bir mühendisler tarafından kaşıkla beslenir.” doktorun görevinin çok küçük bir parçasıdır. Yapay zekâ doktorun hastalarla mülakat Etzioni makine öğrenmesinin tersine insan yapabilmesi, komplikasyonları dikkate öğrenmesinde stratejik öğrenme planına alması, diğer doktorlarla konsültasyon kişisel motivasyonun damga vurduğuna yapabilmesi, beklenmedik durumlarda dikkat çekiyor: “İnsanlar öğrenme müdahale edebilmesi gerekir. Bugünkü problemlerini belirler, çerçevelendirir yapay zekâlar aslında Go oynamak ya ve biçimlendirir. Bu insani yeteneklerin da MRI görüntülerini kategorize etmek hiçbirini makineler taklit edemez. Makineler gibi dar görevlerde çok başarılılar süper insani istatistiksel hesaplamalar ama insanların genelliğinden ve çok yapabilir ama bu öğrenmenin sadece son yönlülüğünden yoksunlar. Yapay zekâda adımıdır.” bugün beş yaşındaki çocuğun çok yönlü Peki, sürücüsüz arabalar Yapay Genel yeteneklerinden bile daha onlarca yıl Zekâ’ya (Artificial General Intelligence- uzağız.” AGI) yaklaştığımız anlamına gelmiyor mu?

Etzioni bu soruyu şöyle yanıtlıyor: “Hayır, Hakiki AGI’ye Ulaşma Yolu Üzerine çünkü bunlar bugün henüz Elon Musk İki Görüş gibi şampiyonlarının öngördüğü yerin çok gerisindeler. Tekerlekli sandalyeli Gelecek araştırmaları uzmanı Azeem birinin caddeden geçmekte olması gibi Azhar, 24 Şubat 2020 tarihli Exponential

59 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

View bülteninde şöyle yazıyor: “Hakiki üstlenebilecek, alınan kararların ahlaki Yapay Genel Zekâya (AGI) ulaşılmasını sorumluluğuna ortak olabilecek durumda sağlayacak temel atılımın ne olduğuna olmalıdır. Bu düzeyde bir yapay zekâ dair kabaca iki görüş var. Bir tarafta söz konusu olamaz. Yapay zekâyı insana Silikon Vadisi düşünürleri ve Microsoft daha çok benzer hale getirmekten uzak tarafından desteklenen bir araştırma grubu durmalıyız, bu tür Disneyleştirme sadece olan OpenAI gibi gruplar AGI’nin temel reklamcıların işine yarar. Yapay zekâlara taşlarının hazır olduğunu düşünüyor. Onlara aktörlermiş (agents) gibi davranmaktan göre, bütün mesele mevcut yapay zekâ vazgeçmeliyiz, çünkü değillerdir ve modellerini veri miktarlarını ve bilgiişlem olamazlar da.” gücünü büyük miktarda artırarak doğru Nobel Ödülü sahibi MIT’den fizikçi şekilde ve ölçekte birleştirmekte.[160]” Frank Wilczek ise “Zekânın Ekolojisi” Buna karşılık Elias Bareinboim ve Judea başlıklı konuşmasında bu konuya şöyle Pearl gibi hakiki AGI’nin bugünkü yaklaşıyor[164]: “Elbette akıllı telefonlar modellerden kökten farklı bir şekilde ve internet erişimi insanların aklını düşünülmesi gerektiğini savunanlar var. güçlendirecek, insan zekâsı makine Onlara göre nedensel düşünme, yani bulut zekâsının çeşitli biçimleriyle daha çok iç ile yağmurun ilişkili olduğunun ötesinde içe geçecek. Özerk zekâ ile ağ zekâsı yan bulutun yağmurun nedeni olduğunu yana var olacak. Çocukluğundan başlayarak anlamak, hakiki zeki biliş için zorunlu[161]. bu cihazlarla etkileşim içinde yetişecek olan yeni kuşaklar daha en baştan Cyborg Rebooting AI adlı kitabın yazarı Gary Marcus olacaklar. Bizlerden çok farklı şekillerde da benzer bir görüşte; derin öğrenmeden düşünecekler. derin anlamaya geçişe ihtiyaç olduğunu vurguluyor. Yapay zekâ, ilişkilendirmenin Biz insanlar yürümekte, dil öğrenmede, ötesinde herhangi bir insanın sorabileceği retinamızda beliren kısmi enformasyondan kim, ne, nasıl, niçin gibi temel soruları üç boyutlu bir dünya inşa etmede çok cevaplayabilecek düzeye çıkmalıdır diyor. iyiyizdir ama bütün bunları nasıl yaptığımızı Marcus’a göre Open AI’nin GPT-2’si gibi bilmiyoruz, bunları yapmayı büyük ölçüde modeller, düşünmeyi taklit etmenin ötesine dış dünyayla etkileşim içinde öğreniriz. geçemiyorlar[162]. Ahlakı nasıl öğrendiğimizi, hatta ahlakın ne olduğunu ise daha da az bilebiliyoruz ama onun dünyayla ve diğer insanlarla Yapay Zekâ Özerk Aktör Olabilir mi? etkileşimden çıktığını biliyoruz. O yüzden zekânın geleceği, insan ile yapay zekânın iç Birçok uzman ise giderek insanı devre dışına içe geçerek bir tekillik (singularity) ortaya çıkaracak bir yapay genel zekâya ulaşmak çıkması değil, ikisinin birlikte gelişmesi yerine insanın ve bilgisayarın yeteneklerini (coevolution) şeklinde olacak. birbirlerini tamamlayacak şekilde birleştirme hedefini öne çıkarıyor. Tuft Bu analizden çıkan en önemli sonuç, Üniversitesi Bilişsel Araştırmalar Merkezi yapay zekâda eksik olan şeyin -ve bu Direktörü, felsefe profesörü Daniel Dennett insanların çok iyi yaptığı şeydir- dünyadan bu konuda şöyle diyor[163]: “Bizim akıllı, zeki öğrenmek olduğudur. Eğer enformasyonu araçlara ihtiyacımız var yapay meslektaşlara onunla etkileşime girerek doğrudan değil. Aradaki fark şu: Yapay meslektaş dünyadan alıyorsanız -ki bu çok yavaş ve birlikte yapacağımız işin sorumluluğunu çok verimsiz görünebilir ama gelen şeyin

60 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR bant genişliği o kadar muzzamdır ki buna Eğer Beyin Maddeyse… değer. Yaparak öğrenmek hiçbir zaman “Yapay Zekâ Çağında İnsan Olmak” alt küçümsenmemelidir.” başlığını taşıyan Life 3.0 adlı kitabın yazarı MIT’den kozmolog Max Tegman İnsan Beyni ve Yapay Zekâ şöyle diyor: “Ben fizikçi olarak beynin faaliyetinin sadece enformasyon işlemenin AGI geliştirme çabalarında şimdiye kadar biçimlerinden ibaret olduğu ve burada ünlü Turing testi kullanılageldi. Alan Turing kuark ve elektronların fizik yasalarına tarafından 1950’de önerilen “Makineler göre hareket ettiği görüşündeyim. Düşünebilir mi?” adlı bu test, AGI’yi bir Bilincin sadece karbon atomlarından insanın karşısındakinin makine mi insan oluştuğunu söyleyen ‘karbon şovenizmi’ni mı olduğunu ayırt edemeyeceği düzeye onaylamıyorum. Tersine silikon ulaşmış yapay zekâ olarak tanımlamaya atomlarından yapılma bir şeyde büyük dayanır. Burada daha çok değişik yeni miktarda zekâ olabileceğini daha şimdiden yapay zekâ yöntemleri arasındaki görece görüyoruz. O nedenle silikon kullanarak performans ölçülür. Ancak makineler için bilinci olan bir şey yapabilmenin mantıklı mutlak bir IQ geliştirilmesi kolay değildir. olduğunu düşünüyorum.[165]” Kaldı ki zekânın değerini tek bir statik sayıya indirgemek insan zekâsı için olduğu gibi Bu görüşün sahipleri özetle, “Madde makine zekâsı için de tartışmalıdır. hakkında bildiklerimize ve aklın maddeden türediğini bildiğimize göre, prensip Diğer bir tartışma da insan beyninin taklit olarak bir beynin içinde olan biten her edilip edilemeyeceği tartışması. “Bu bir gün şeyi hiçbir kayıp olmadan beynin dışında mümkün olacak diyenler” kadar, “hiçbir yeniden üretebiliriz” diyor. Aynı şekilde zaman böyle bir şey olamaz” diyenler de mühendislikle yaratılmış bir şey olarak AGI var. de insanın yapabildiği her şeyi yapabilir.

Ünlü edge.org sitesinin “Düşünen Makineler Akıllı telefonlar ve Konusunda Ne Düşünüyorsunuz?” internet erişimi araştırmasına[166] verdiği yanıtta Daniel Dennett ise bu konuya şöyle yaklaşıyor: insanların aklını “İnsan beyni inanılmaz derecede karmaşık güçlendirecek, bir organdır. Beynimizdeki nöron sayısı insan zekâsı makine en son 86 milyar olarak belirlendi. Ama sayıları nöron sayısından da büyük zekâsının çeşitli olan gilial hücrelerin ve astrositlerin de biçimleriyle daha biliş süreçlerinde önemli rol oynadığını düşünmek için çok neden var. Eğer çok iç içe geçecek. virüslerin de beyinlerimizi modüle etmede Özerk zekâ ile ağ rol oynadığını fark etmeye başlarsak insan beyninin gerçek dinamikleri hakkındaki zekâsı yan yana görüşlerimizin ne kadar ilkel olduğunu da var olacak. görürüz. Beynin dinamiklerini anlamadan onu bilgisayara yüklemekten söz etmenin bir anlamı olabilir mi?

61 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Zekâ nedir? Jean Piaget tarafından söylenmiş ilişkiler -değiş tokuş ve uzmanlaşma (ağ ve Guy Claxton tarafından geliştirilmiş etkisi) yatıyor; değişim de beyinlerin değil harika bir söz vardır: ‘Zekâ, ne yapacağını ilişkilerin değişmesi temelinde yükselebilir. bilmediğinde ne yapacağını bilmektir.’ Düşünme bireysel olmaktan çıkarken yapay İçgüdüleriniz ve deneyiminizle donanmış zekâ bireysel bir bilinç olarak düşünülüyor. olarak birçok durumda ne yapacağınızı Oysa en azından çok hücreli bir organizma bilirsiniz, zekânız bundan oluşur. Eğitilmemiş olarak düşünülmeli.” olduğunuz ve gelişmemiş olduğunuz yeni bir durumla karşılaştığınızda ne yapacağınızı İnsan Düşünmesi İle Makine Mantığı bilebiliyorsanız neyi biliyorsunuz Arasındaki Farklar demektir? Eğer gerçekten zekiyseniz ne yapacağınızı bilirsiniz, çünkü ne yapacağınızı Makine mantık temelinde düşünür, buna düşünebilirsiniz. karşılık insan düşüncesi sezgi, duygu, empati, deneyim ve kültürel arka planı Catherine Bateson geçenlerde ne birleştirip bunlardan yararlanarak geçerli bilmediğini bilen bir süper zekâ olabilir sorular sormaya ve ilgisiz görünen olguları mi diye soruyordu. Kendisine bir soru ve ilkeleri kombine ederek sonuçlar sorulduğunda, ‘Bunu düşünmem lazım, çıkarmaya dayanır. bana bir gün mühlet verin bir düşüneyim, yarın sorunuzu cevaplarım’ diyebilen bir Bu makinelerin henüz becerebildiği bir şey süper zekâ olacak mı?’” değildir. Makineler düşünemez çünkü bir bakış açıları yoktur. Doğal insan zekâsıyla Dağıtık Anlayış yapay zekâ arasında bir analoji olamaz. Yapay zekâ sadece bilgi işlem kapasitesidir. Bütün bu tartışmaların ışığında Daniel Makinelerin duygusu da olamaz. Oysa Dennett’in şu saptaması önem kazanıyor: duygular evrimin insana kazandırdığı düşünme sürecini kestirmeden götürmeye “İnsanlar ve bağlantılı makinelerin birlikte yardımcı şeylerdir. Makineler insanı birçok çalıştığı durumlarda artık büyük bilim insanı, bakımdan geçecek. Veri işleme ve analiz bireysel akıl fenomeninden uzaklaşıyor, bakımından da. Ne var ki tanımlaması da dağıtık anlayışa varıyoruz, hiç kimse tek çok zor olan iş, var kalma ve bilinmeyeni başına sonuçları anlamıyor, birey değil keşfetme ve fethetme olunca insan zekâsı ekip söz konusu. Ama bu bilimin, hatta sezgi, tutku ve cesaret üretir. felsefenin ve elbette üretimin bütün yapısını değiştiriyor. Bir şeyi yapan ya da bir teoriyi Yapay zekâ çalışmaları karar almada daha iyi tasarlayan veya bilimsel bir modeli keşfeden olmaya odaklanıyor ama bu daha iyi kararlar birey, akıllı tasarımcı artık bir kişi değil bir almakla aynı anlama gelmiyor, kararların rol oluyor, kolektif oynanan, dağıtık zekânın insani değerlerle de uyumlu olması eseri olan bir rol.” gerekiyor. Giderek daha yetenekli karar alma kapasiteleri ile değerler bakımından Dennett, “Bu durumda Nobel Ödülleri nasıl uyumsuzluğun birleşmesi çok kötü devam edebilir” diye soruyor: “Bir kurşun sonuçlara yol açabilir. kalem yapmak için hiçbiri tam olarak onun nasıl yapılacağını bilmeyen binlerce ayrı Düşünme sandığımız kadar mantıksal aktöre ihtiyacımız var. Uygarlığın temelinde bir süreç değildir. Yaratıcı sezgisel insan beyinleri değil onlar arasındaki düşünme determinist olmayan makineler

62 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Çok uzak olmayan gelecekte yapay zekâ güdümlü makineler, programlama sayesinde veya (bizim onlara katacağımız) bağımsız öğrenme yeteneğiyle bizimkiyle karşılaştırıldığında tuhaf görünecek zekâ ve davranış biçimleri sergiler hale gelebilir.

gerektirir, yanlışlar yapabilen, bir andan davranır şekilde yapıldıkça, yaşamlarımıza diğerine mantığı bir tarafa bırakabilen ve derinlemesine katıldıkça sevgi, dostluk öğrenebilen. İnsan aklı sadece algoritmik ve nezaket göstermemizi değiştirebilirler, değildir. Evrimin sonucudur. sadece makinelerle olan dolaysız etkileşimlerimizde değil, birbirimizle olan Temel sorular sorabilmek tamamen insani etkileşimlerimizde de. bir işlevdir. Estetik ve ahlaki hükümler vermek de. Yanıtı olmayan sorular Bütün bunlar insan toplumunu istenmedik sorabilmek gerçek insan düşüncesini biçimlerde dönüştürmekle sonuçlanabilir. tanımlar. İnsan düşüncesinin bu kadar Politikalarımızda bunu dikkate almalıyız. verimli olmasının nedeni aynı zamanda acı Çok uzak olmayan gelecekte yapay çekmemizdir, yüksek düzeyde bilişi içkin zekâ güdümlü makineler, programlama motivasyon tamamlar. Herkesin çektiği acı sayesinde veya (bizim onlara katacağımız) kendi deneyimidir. bağımsız öğrenme yeteneğiyle bizimkiyle Kırılganızdır, tehlikeli sosyal ortamlardayız- karşılaştırıldığında tuhaf görünecek zekâ dır. Sürekli ölümlülüğümüzü inkâr ederek ve davranış biçimleri sergiler hale gelebilir. daha yukarı çıkmaya çalışırız. Beynimiz kötü Bunlardan sadece tuhaf olanlar ile bizi sürprizler ihtimalini en aza indirme çabası gerçekten tehdit edebilecek olanlar arasında içindedir sürekli. Acı çekeriz, acı veririz, ayrım yapabilmeliyiz. Yapay zekânın bizi pişmanlıklar yaşarız ve her zaman kendimizi en çok kaygılandırması gereken yanları, kandırmanın ya da sembolik ölümsüzlüğün insan sosyal yaşamının temel yanlarını olabilir biçimlerini ararız. Peki, ama düşünen etkileyen türümüzün binlerce yıl boyunca var makineler ortaya çıktığında kendi düşünce- kalmasını sağlayan özellikler olacaktır. leri onlar için bir anlam taşıyacak mı? O Daha şimdiden bir grup araştırmacı düşüncelere kendileri niçin ilgi duyacak? ve uygulamacı -bilgisayar bilimciler, mühendisler, zoologlar ve sosyal Makine Davranışını Anlamak bilimciler- yapay zekâ anlayışımızı daha sağlam bir teorik ve teknik temele Nıcholas A. Christakis The Atlantic oturtmak amacıyla “makine davranışı” dergisinin Nisan 2019 sayısında yayınlanan disiplinini geliştirmek için bir araya makalesinde şuna dikkat çekiyor[167]: “Yapay geliyorlar. Bu disiplin robotları sadece zekâyı aramıza katmak çok yıkıcı olabilir. insan yapımı nesneler olarak değil, yeni bir Özellikle makineler bize benzer ve bizim gibi sosyal aktör sınıfı olarak ele alıyor.”

63 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Yapay Zekâ Teknoloji mi İdeoloji mi? bireyler ve bölgeler daha çok veri toplayan en büyük bilgisayarlara en yakın olanlar Her ikisi de Microsoft araştırmacısı olan oluyor. RadicalxChange Vakfının Kurucu Başkanı Glen Weyl ile ünlü bilgisayar bilimci Jaron Bu gidişle, eğer teknolojinin insan Lanier, 15 Mart 2020 tarihli Wired dergisinde ilişkilerindeki rolünü yeniden düşünmezsek yayınlanan makalelerinde, “Yapay zekâ, liberal demokratik çoğulcu piyasa bir teknoloji değil ideolojidir. İnsanların toplumları vizyonu, yerini yapay zekâ süreçteki rolünü tanımayı dışarıda bırakan güdümlü toplum vizyonuna bırakacaktır. [40] bir inançtır” diyorlar : Oysa teknoloji ve veri sistemleri yaratmada “Günümüzde birçok bilgiişlem teknolojisi çok çeşitli kolektif organizasyonlar yapay zekâ olarak adlandırılıyor. Bunun aracılığıyla geniş yurttaş kesimlerinin aktif nedeni kısmen pazarlamadır. Yapay zekâ katılımı cazip bir alternatif dünya görüşü dendiğinde çok büyük yazılım yararları sunmaktadır.” sağlayan sihirli bir şey izlenimi doğuyor. Ama bunun da ötesinde, bilgiişlemin Esas Tehlike doğası ve kullanımı konusundaki düşüncelerimizi yönlendirebilecek belli Microsoft araştırmacıları Weyl ve Lanier, bir felsefe de gündeme geliyor burada. yapay zekânın kendi kendine neler Çünkü yapay zekâ öne çıkarıldığında tıp, yapabileceği konusunda kaygılanmak robot kontrolü, dil ve görüntü işleme vb. yerine, insanların yapay zekâyla neler alanlarda bu teknolojiyle sağlanan muazzam yapabileceği konusunda kaygılanmanın sonuçlarda, bu sonuçlara ulaşmak için daha mantıklı olduğu görüşündeler: “Biz birlikte çalışarak enformasyon sistemlerini insanlar akıllı sistemleri birbirimize karşı iyileştiren insanların rolü gölgelenmiş kullanmaya, fazlasıyla bu sistemlere oluyor. Böylece geniş ölçüde dağıtık olan bu bağımlı hale gelmeye daha yatkınız. çabanın bütün ödülleri üzerinde teknolog Büyücünün çırağı masalında olduğu gibi, ve yatırımcıların küçük bir grubunun hak yapay zekâ sistemleri insanlara zarar iddia etmesi mümkün hale geliyor. Nasıl verirse, bunun sebebi muhtemelen iyi bakılırsa bakılsın, yapay zekânın insanlarla niyetle yaklaştığımız halde onları kötü karşılıklı bağımlılık içinde değil de onlardan niyetli amaçlarla kullanmamız olacaktır bağımsız bir şey olarak görülmesi yazılım -makinelerin bizi esir etmeyi istemesi teknolojisinin muazzam potansiyelinin heba yüzünden değil. En büyük risk yapay zekâ edilmesini getirecektir. değil, doğal aptallıktır. Yazılım teknolojilerinin insanlarla karşılıklı bağımlılık içinde olduğunu görmezden Dolayısıyla, 2.000 yılı aşkın tarih boyunca gelen yaklaşım öte yandan insanın üretim zekânın, ayrıcalıkları haklı göstermek ve alanında ve giderek her yerde yapay zekâ hâkimiyet kurmak amacıyla nasıl kullanıldığı ve robotlar tarafından tamamlanmaktan çok düşünülürse, süper akıllı robotlar olasılığının ikame edilmesinin mümkün ve istenilir bir tüylerimizi ürpertmesine şaşmamak şey olduğu fikrini besliyor. Batılı teknoloji gerekiyor. Zekâya farklı bir gözle bakıyor şirketlerinin ve hükümetlerin liderlerinin olsaydık yapay zekânın yükselişini nasıl bu ideolojiyi hemen benimsemiş olması değerlendirirdik sorusuna kafa yormak ilginçtir. Öyle ki şimdi en zengin şirketler, oldukça ilgi çekici bir konu.”

64 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

11. BÖLÜM YAPAY ZEKÂ VE COVID-19

30 Aralık 2019 günü gece yarısından hemen sonra, Dünya Sağlık Örgütünün yeni virüsü tespit etmesinden 10 gün önce, Kanadalı bir yapay zekâ girişimi olan BlueDot, Wuhan’da pnömoni vakalarında olağandışı bir hareketlilik tespit ederek uyarıda bulunmuştu. Büyük veri olmasaydı böyle bir şey mümkün olamazdı. BlueDot, aralarında sağlık kayıtları, online medya, uçak bilet satışları, besi hayvanı kayıtları ve nüfus bilgilerinin olduğu çok farklı kaynaklardan gelen verileri taramak amacıyla doğal dil işleme ve makine öğrenmesi teknolojilerini kullanıyor. Bu veriler günün 24 saati, 15 dakikada bir işleniyor. Bir grup epidemiyoloji uzmanı ve veri bilimci yapay zekânın bulgularını kontrol ediyor ve uyarıları belirliyor.

65 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Yapay Zekâ COVID-19 Çağında Neden Bu Kadar Önemli Yapay zekâ

14 Nisan 2020 tarihli Fortune’da Jonathan bağlantılı umut Vanian, bir süre önce diğer konuların vadeden bir yanı sıra sağlık sektöründe yapay zekâ[168] alanındaki gelişmelere de yer verdiği Deep diğer alan da akıllı Medicine adlı kitabı yayınlayan ünlü tıp saatler gibi giyilebilir yazarı Eric Topol’un şu sözünü aktarıyor: “Yapay zekânın bize klinik açıdan faydalı cihazlardan ya da olduğunu henüz görmedim.” internet bağlantılı Topol, yapay zekânın tıp sektöründe giderek termostatlardan önem kazanacağına içtenlikle inanıyor. toplanan sağlık Yapay zekâ yoluyla ilaç veritabanlarının taranması ve COVID-19’a (ve diğer verilerinin hastalıklara) yönelik etkili ilaç tedavilerinin değerlendirilmesidir. bulunması yararlı olsa da henüz araştırma aşamasından klinik ortama taşınan spesifik bir teknik görmediğini söylüyor. tepkinin her aşamasında veri hayati bir rol Yapay zekâ bağlantılı umut vadeden bir oynuyor: İlk tahminler, toplu testler, temas diğer alan da akıllı saatler gibi giyilebilir takibi, enfekte olanların izolasyonu ve ölüm cihazlardan ya da internet bağlantılı oranlarının kesin hesabı. Bu tür veriler termostatlardan toplanan sağlık verilerinin bulunmadığında, bizim aklı bir karış havada değerlendirilmesidir. Örneğin, Topol, Kinsa insanlar olarak hazırlıksızlığımız şu anda Health adında, ürünlerinden elde edilen boş kanıtlarla daha da katlanıyor. Yoğun verileri analiz ederek Florida’da COVID-19 bakım yataklarının, ventilasyon cihazlarının görülen noktaları tespit eden bir girişimden ve cerrahi maskelerin eksikliği ve buna söz ediyor. eşlik eden hastalığın yayılma şekline dair Topol’un araştırma ekibi, akıllı saatlerden cahilliğimiz, gelecekte normale dönmeyi elde edilen kalp atış hızı verilerine dayalı, gözden geçirmemiz gerektiği anlamına yapay zekâ destekli bir Koronavirüs geliyor. araştırması gerçekleştiriyor. Ekibinin elinde The Coming Plague (1994), kitabının yazarı henüz yeterli veri bulunmasa da verilere Laurie Garrett, 18 Mart’ta yayınlanan eriştikçe yapay zekâ tekniklerini, yüksek ateş röportajında güney yarımkürede de göstergesi olan, dinlendikleri sırada kalp tespit edilen virüsün kış aylarında kuzey atış hızları artan insanların yerlerini tespit yarımküreye etkili bir şekilde dönebileceği etmek amacıyla kullanabileceklerini umuyor. uyarısında bulunuyor. Eğer bu gerçekleşirse, Topol, bunun COVID-19’un hangi bölgelerde aşı bulunana dek COVID-19 tüm insanlar yayıldığını gösterebileceğini söylüyor. açısından yaşamın ayrılmaz bir döngüsü Stanford Üniversitesi epidemiyoloji haline gelecek. Bu süreçte de sadece profesörü John P. A. Ioannidis, COVID- epidemiyolojik veriler değil, devam eden 19’un “100 yılda bir yaşanabilecek bir kanıt veri toplama çalışmaları kritik bir önem fiyaskosu” olduğunu söylüyor. Etkili bir kazanacak.

66 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Google’ın Tıbbi Yapay Zekâsı dünyanın karmaşasında nasıl bir performans sergileyeceğine dair pek bir şey anlatamaz. COVID-19 salgını karşısında dünyanın Google Sağlık ekibinin de öğrenmek birçok ülkesindeki hastanelerin olanakları istediği şey buydu. Birkaç ay boyunca göz yetersiz kalmaya başladı. Bu ortamda taramaları yapan hemşireleri gözlemlediler birçok insanın[169] yapay zekânın testleri ve bu yeni sistemi kullanma deneyimine hızlandırması ve klinik çalışanların yükünü dair mülakatlar gerçekleştirdiler. hafifletmesi beklentisine girmesine Geribildirimlerin hepsi pozitif değildi. İşe şaşmamalı. MIT Technology Review’da Will yaradığında işleri hızlandırıyordu. Bazı Douglas Heaven’ın yazdığına göre, Google zamanlar ise hiçbir sonuca ulaşamıyordu. Sağlık tarafından yapılan bir araştırma[170] -derin öğrenme araçlarının etkisini öncelikle klinik ortamda test etmek- en isabetli yapay Geri Tepme Riski zekâ sistemlerinin bile, çalıştırılacakları Kanada’daki Waterloo Üniversitesinde tıbbi klinik ortamlara uygun hale getirilememesi görüntüleme alanında yapay zekâ kullanımı durumunda işleri daha de beter hale üzerine çalışan Hamid Tizhoosh, “Bu, sokabileceğini gösteriyor. kolları sıvamak ve yapay zekâ çözümlerini Google aracını gerçek ortamda test gerçek dünyada test etmekle ilgilenen etme fırsatını ilk olarak Tayland’da buldu. herkes açısından kritik bir araştırma” Ülkenin Sağlık Bakanlığı her yıl diyabet diyor. Tizhoosh COVID-19 salgını sonrası hastalarının yüzde 60’ına, erken dönemde aceleyle hastalığa çözüm bulacağı iddia teşhis edilememesi durumunda körlüğe edilen yeni yapay zekâ araçlarının kullanıma yol açabilen diyabetik retinopati testi sunulmasını eleştiriyor. Kimi durumlarda, yapma hedefi koymuştu. Kullanıcı Deneyimi bu araç ve modellerin sağlık alanında Araştırmacısı Emma Beede ve meslektaşları herhangi bir uzmanlığı bulunmayan kişilerce yapay zekânın bu konuda bir yararı olup piyasaya sunulduğunu söylüyor. Google’ın olmayacağını görmek amacıyla ülkedeki 11 araştırmasını da laboratuvarda yüksek kliniğe derin öğrenme sistemleri kurarak, isabet oranı yakalamanın sadece ilk adım diyabet hastalarındaki göz sorunları olduğu konusunda yerinde bir uyarı olarak belirtilerini tespit etmek üzere eğitti. Sistem değerlendiriyor. hastalık belirtilerine dair tıkanmış ya da IBM Watson’a işbirliği yürüten IDx çatlak damarlar gibi görüntüleri analiz Technologies adında bir girişim kuran ediyordu. Iowa Üniversitesi Hastane ve Klinikleri Etkileyici görünse de laboratuvarda göz doktoru ve bilgisayar uzmanı Michael gerçekleştirilen isabet testleri bir yere Abramoff, birkaç yıldır retina hastalıklarını kadar etkili. Bu testler yapay zekânın gerçek teşhis etmeye yönelik yapay zekâ sistemleri

Etkileyici görünse de laboratuvarda gerçekleştirilen isabet testleri bir yere kadar etkili. Bu testler yapay zekânın gerçek dünyanın karmaşasında nasıl bir performans sergileyeceğine dair pek bir şey anlatamaz.

67 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

üzerinde çalışıyor. Abramoff geçmişte Yeni normali sağlık sektöründe yapay zekânın ateşli savunucularından biriydi. Ancak şu anda anlayabilmek için daha temkinli yaklaşıyor ve insanların yapay pandemi zekâ konusunda yaşayacağı olumsuz bir deneyimin ters tepebileceği uyarısında dönemine özgü bulunuyor: “Google’ın kliniklerdeki gerçek verileri toplamaya iş akışına bakmalarına çok sevindim. Sağlık hizmetleri algoritmalardan ibaret değildir.” başlamak ve mevcut modelleri bu COVID-19 salgınının yapay zekâ alanındaki bir başka önemli sonucu, salgının yapay doğrultuda gözden zekâ temelli öngörü modellerinin dayandığı geçirmeye başlamak veri kümelerini büyük ölçüde geçersiz kılması oldu. Daha önce hiç yaşanmamış gerekiyor. bir şey gerçekleştiğinde çoğu kuruluşun elindeki veriler yeni normali temsil edemez olur. Eldeki eski verilere dayanılarak davranışına özgü veriler temelinde eğitilmiş geliştirilmiş modeller ve bu veri kümeleriyle olan makine öğrenmesi modelleri büyük eğitilmiş yapay zekâ programları yeni ölçüde işe yaramaz hale geldi. gerçeklikleri kapsayamaz hale gelir. O Yeni normali anlayabilmek için pandemi nedenle Korona salgını sırasında günlük dönemine özgü verileri toplamaya başlamak insan davranışlarında büyük değişiklikler ve mevcut modelleri bu doğrultuda gözden meydana gelmesi yüzünden, normal insan geçirmeye başlamak gerekiyor[171].

68 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

KAYNAKÇA

[1] J. Russell, Stuart; Norvi, Peter; (1995), “Ar- [13] STM ThinkTech, (2017), “Yapay Zekâ Diğer Tek- tificial Intelligence A Modern Approach”, nolojilerden Neden Farklı?”, (6 Kasım 2017), Centro de Informatica, https://www.cin.ufpe. https://thinktech.stm.com.tr/detay.aspx?id=63. br/~tfl2/artificial-intelligence-modern-approa- (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) ch.9780131038059.25368.pdf . (Erişim Tarihi: [14] Stanford University, (2019), “Artificial Intelligen- 20 Ağustos 2020) ce Index 2019 Annual Report”, (Aralık 2019), ht- [2] STM ThinkTech, (2018), “Derin Farklar: Yapay tps://hai.stanford.edu/sites/default/files/ai_in- Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme”, (14 dex_2019_report.pdf. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos Kasım 2018), https://thinktech.stm.com.tr/detay. 2020) aspx?id=182. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [15] Kinsey, Libby; (2020), “AI CURRENTS”, Exponen- [3] Falcon, William; (2018), “Facebook’s AI Just tial View, (20 Mart 2020), https://spark.adobe. com/page/8r3T7EAqvFx7w/. (Erişim Tarihi: 20 Set A New Record In Translation And Why It Ağustos 2020) Matters”, Forbes, (1 Eylül 2018), https://www. forbes.com/sites/williamfalcon/2018/09/01/ [16] Lample, Guillaume; Charton, François; (2019), facebook-ai-just-set-a-new-record-in-translati- “DEEP LEARNING FOR SYMBOLIC MATHEMA- on-and-why-it-matters/#12428ba53124. (Erişim TICS”, arxiv, (2 Aralık 2019), https://arxiv.org/ Tarihi: 20 Ağustos 2020) pdf/1912.01412.pdf. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [4] Silver, David; Hassabis, Demis; (2017), “Alpha- Go Zero: Starting from scratch”, Deepmind, (18 [17] Bhatt, Umang; (2020), “Explainable machi- Ekim 2017), https://deepmind.com/blog/article/ ne learning in deployment”, ACM Digital Lib- alphago-zero-starting-scratch. (Erişim Tarihi: 20 rary, (Ocak 2020), https://dl.acm.org/doi/ abs/10.1145/3351095.3375624. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) . (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) Ağustos 2020) [5] Senior, Andrew; (2020), “AlphaFold: Using AI [18] Schrittwieser, Julian; (2020), “Mastering Atari, for scientific discovery”, Deepmind, (15 Ocak Go, Chess and Shogi by Planning with a Lear- 2020), https://deepmind.com/blog/article/Alp- ned Model”, arxiv, (21 Şubat 2020), https://arxiv. haFold-Using-AI-for-scientific-discovery . (Eri- org/pdf/1911.08265.pdf. (Erişim Tarihi: 20 Ağus- şim Tarihi: 20 Ağustos 2020) tos 2020) [6] Medium, (2018), “BigGAN: A New State of the Art [19] Fortune, “Microsoft”, https://fortune.com/for- in Image Synthesis”, (2 Ekim 2018), https://me- tune500/microsoft/?utm_source=email&utm_ dium.com/syncedreview/biggan-a-new-state- medium=newsletter&utm_campaign=eye-on-a- of-the-art-in-image-synthesis-cf2ec5694024. i&utm_content=2020050513pm. (Erişim Tarihi: (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) 20 Ağustos 2020) [7] Vikipedi, “Yapay sinir ağları”, https://tr.wikipe- [20] Montreal AI Ethics Institute, https://montrealet- dia.org/wiki/Yapay_sinir_ağları. (Erişim Tarihi: hics.ai/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) 20 Ağustos 2020) [21] The Guardian, (2019), “Mark Zuckerberg calls [8] Vikipedi, “Makine öğrenimi”, https://tr.wikipe- for stronger regulation of internet”, (30 Mart dia.org/wiki/Makine_öğrenimi. (Erişim Tarihi: 20 2019), https://www.theguardian.com/tech- Ağustos 2020) nology/2019/mar/30/mark-zuckerberg-cal- [9] Vikipedi, “Algoritma”, https://tr.wikipedia.org/ ls-for-stronger-regulation-of-internet. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) wiki/Algoritma. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [22] BBC, (2020), “Google boss Sundar Pichai calls [10] Vikipedi, “Gözetimli öğrenme”, https://tr.wikipe- for AI regulation”, (20 Ocak 2020), https://www. dia.org/wiki/Gözetimli_öğrenme. (Erişim Tarihi: bbc.com/news/technology-51178198. (Erişim 20 Ağustos 2020) Tarihi: 20 Ağustos 2020) [11] Vikipedi, “Gözetimsiz öğrenme”, https://tr.wi- [23] Jeffrey, Cal; (2019), “Microsoft calls for fede- kipedia.org/wiki/Gözetimsiz_öğrenme. (Erişim ral regulation of the tech industry”, Techspot, Tarihi: 20 Ağustos 2020) (21 Mayıs 2019), https://www.techspot.com/ [12] Vikipedi, “Pekiştirmeli öğrenme”, https://tr.wi- news/80170-microsoft-calls-federal-regulati- kipedia.org/wiki/Pekiştirmeli_öğrenme. (Erişim on-tech-industry.html. (Erişim Tarihi: 20 Ağus- Tarihi: 20 Ağustos 2020) tos 2020)

69 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

[24] Shah, Saqib; (2019), “Amazon joins Microsoft (21 Ocak 2020), https://www.pdpc.gov.sg/ in calling for regulation of facial recognition help-and-resources/2020/01/model-ai-governan- tech”, engadget, (8 Şubat 2019), https://engt. ce-framework. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) co/2zpgNse. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [34] OECD, “OECD Principles on AI”, https://www. [25] Council of Europe, (2019), “Consultative Com- oecd.org/going-digital/ai/principles/. (Erişim mittee Of The Convention For The Protection Of Tarihi: 20 Ağustos 2020) Individuals With Regard To Automatic Proces- [35] Ministry of Foreign Affairs of Japan, “G20 Mi- sing Of Personal Data”, (25 Ocak 2019), https:// nisterial Statement on Trade and Digital Eco- rm.coe.int/guidelines-on-artificial-intelligen- nomy”, https://trade.ec.europa.eu/doclib/ ce-and-data-protection/168091f9d8. (Erişim Ta- docs/2019/june/tradoc_157920.pdf . (Erişim Ta- rihi: 20 Ağustos 2020) rihi: 20 Ağustos 2020) [26] Council of Europe, (2019), “Declaration by the [36] World Economic Forum, (2019), “A Framework Committee of Ministers on the manipulative ca- for Developing a National Artificial Intelligence pabilities of algorithmic processes”, (13 Şubat Strategy, (Ağustos 2019), http://www3.wefo- 2019), https://search.coe.int/cm/pages/result_ rum.org/docs/WEF_National_AI_Strategy.pdf. details.aspx?ObjectId=090000168092dd4b. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [37] Berditchevskaia, Aleks; Baeck, Peter; (2020), [27] datenethikkommission, “Opinion of the Data “The Future of Minds and Machines: How arti- Ethics Commission”, https://www.bmjv.de/Sha- ficial intelligence can enhance collective intel- redDocs/Downloads/DE/Themen/Fokusthe- ligence”, NESTA, (10 Şubat 2020), https://www. men/Gutachten_DEK_EN.pdf?__blob=publicati- nesta.org.uk/report/future-minds-and-machi- onFile&v=2. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) nes/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [28] Gov.uk, (2019), “A guide to using artificial in- [38] STM ThinkTech, (2020), “Yapay Zekâ ve Kolektif telligence in the public sector”, (10 Haziran Akıl Birleşince - Akıl ve Makine Bileşiminin Ge- 2019), https://www.gov.uk/government/col- leceği”, (24 Mart 2020), https://thinktech.stm. lections/a-guide-to-using-artificial-intelligen- com.tr/detay.aspx?id=322. (Erişim Tarihi: 20 ce-in-the-public-sector. (Erişim Tarihi: 20 Ağus- Ağustos 2020) tos 2020) [39] Gill, Indermit; (2020), “Whoever leads in artifi- [29] Laskai, Lorand; Webster, Graham; (2019), cial intelligence in 2030 will rule the world un- “Translation: Chinese Expert Group Offers til 2100”, Brookings Institute, (17 Ocak 2020), ‘Governance Principles’ for ‘Responsible AI’”, https://www.brookings.edu/blog/future-deve- New America, (17 Haziran 2019), https://www. lopment/2020/01/17/whoever-leads-in-artifici- newamerica.org/cybersecurity-initiative/digic- al-intelligence-in-2030-will-rule-the-world-un- hina/blog/translation-chinese-expert-group-of- til-2100/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) fers-governance-principles-responsible-ai/. [40] Weyl, Glen; (2020), “AI is an Ideology, Not a Te- (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) chnology”, https://www.wired.com/story/opini- [30] BAAI, (2019), “Beijing AI Principles” https:// on-ai-is-an-ideology-not-a-technology/. (Erişim www.baai.ac.cn/news/beijing-ai-principles-en. Tarihi: 20 Ağustos 2020) html. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [41] Accenture, “Artificial intelligence is the future [31] Mozur, Paul; (2019), “One Month, 500,000 Face of growth” https://www.accenture.com/sg-en/ Scans: How China Is Using A.I. to Profile a Mi- insight-artificial-intelligence-future-growth. nority”, The New York Times, (14 Nisan 2019), (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) https://www.nytimes.com/2019/04/14/tech- [42] Wladawsky-Berger, Irving; (2018), “The Impa- nology/china-surveillance-artificial-intelligen- ct of Artificial Intelligence on the World Eco- ce-racial-profiling.html. (Erişim Tarihi: 20 Ağus- nomy”, Wall Street Journal, (16 Kasım 2018), tos 2020) https://blogs.wsj.com/cio/2018/11/16/the-impa- [32] Japanese Government Office, (2019), “AI Stra- ct-of-artificial-intelligence-on-the-world-eco- tegy 2019 AI for Everyone: People, Industries, nomy/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) Regions and Governments”, (11 Haziran 2019), [43] Medsker, Larry; (2019), “AI Revolution or Evolu- https://www8.cao.go.jp/cstp/english/human- tion”, ACM SIGAI, (7 Aralık 2019), https://sigai. centricai.pdf . (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) acm.org/aimatters/blog/2019/12/07/ai-revolu- [33] Personal Data Protection Commission Singapo- tion-or-evolution/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos re, (2020), “Model AI Governance Framework”, 2020)

70 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

[44] MIT Technology Review, (2019), “This Is Why A.I. Singularity Hub, (7 Eylül 2018), https://singu- Has Yet to Reshape Most Businesses”, Medium, larityhub.com/2018/09/07/the-4-waves-of-ai- (13 Şubat 2019), https://medium.com/mit-te- and-why-china-has-an-edge/. (Erişim Tarihi: 20 chnology-review/this-is-why-a-i-has-yet-to-res- Ağustos 2020) hape-most-businesses-2f029d83b8d5. (Erişim [54] Deloitte, “State of AI in the Enterprise”, https:// Tarihi: 20 Ağustos 2020) www2.deloitte.com/content/dam/insights/us/ [45] Reeves, Martin; Moldoveanu, Mihnea; (2017), articles/4780_State-of-AI-in-the-enterprise/DI_ “Artificial Intelligence: The Gap between Pro- State-of-AI-in-the-enterprise-2nd-ed.pdf. (Eri- mise and Practice”, Scientific American, (21 şim Tarihi: 20 Ağustos 2020) Eylül 2017), https://blogs.scientificameri- [55] Acemoğlu, Daron; (2020), “How the Other Half can.com/observations/artificial-intelligen- Automates”, Project Syndicate, (24 Nisan 2020), ce-the-gap-between-promise-and-practice/?- https://www.project-syndicate.org/onpoint/ redirect=1. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) artificial-intelligence-in-developing-count- [46] garysmithn.com, “The AI Delusion”, http:// ries-by-daron-acemoglu-2020-04?barrier=ac- garysmithn.com/the-ai-delusion.html. (Erişim cesspaylog. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) Tarihi: 20 Ağustos 2020) [56] Cambridge Centre for Alternative Finance, [47] New York Journal of Books, “Rebooting AI: Bu- (2020), “Transforming Paradigms A Global AI in ilding Artificial Intelligence We Can Trust”, ht- Financial Services Survey”, (Ocak 2020), http:// tps://www.nyjournalofbooks.com/book-review/ www3.weforum.org/docs/WEF_AI_in_Financial_ rebooting-ai. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) Services_Survey.pdf. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [48] Rotman, David; (2018), “The Productivity Pa- radox”, MIT Technology Review, (18 Hazi- [57] cognilytica, (2019), “AI Today Podcast #87: AI Use ran 2018), https://www.technologyreview. Case Series — AI in Education”, (1 Mayıs 2019), com/2018/06/18/104277/the-productivity-para- https://www.cognilytica.com/2019/05/01/ai-to- dox/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) day-podcast-87-ai-use-case-series-ai-in-education/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [49] İçözü, Tuğçe; (2019), “Avrupa’daki yapay zeka girişimlerinin yüzde 40’ı yapay zeka kullanmı- [58] Johnson, Alyssa; (2019), “5 Ways AI Is Changing yor”, webrazzi, (6 Mart 2019), https://webrazzi. The Education Industry”, eLearning Industry, com/2019/03/06/avrupadaki-yapay-zeka-giri- (6 Şuıbat 2019), https://elearningindustry.com/ simlerinin-yuzde-40i-yapay-zeka-kullanmiyor/. ai-is-changing-the-education-industry-5-ways. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [50] Lichfield, Gideon; (2020), “Predictions for 2030 [59] Schmelzer, Ron; (2019), “AI Applications In Edu- by people shaping the world”, MIT Technology cation”, Forbes, (12 Temmuz 2019)i https://www. Review, (26 Şubat 2020), https://www.techno- forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/07/12/ logyreview.com/2020/02/26/905686/predic- ai-applications-in-education/#4f72d84462a3. tions-2030-people-shaping-the-world-davos/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [60] F. Murphy, Robert; (2019), “Artificial Intelligence [51] Aghion, Philippe; Antonin, Céline; Bunel, Si- Applications to Support K–12 Teachers and Te- mon; (2019), “On the Effects of Artificial Intel- aching”, Rand Corporation, https://www.rand. ligence on Growth and Employment”, BBVA org/pubs/perspectives/PE315.html. (Erişim Tari- OpenMind, https://www.bbvaopenmind.com/ hi: 20 Ağustos 2020) en/articles/on-the-effects-of-artificial-intelli- [61] STM ThinkTech, (2020), “Yapay Zekâ Eğitim Sis- gence-on-growth-and-employment/. (Erişim temini İyileştirebilir mi?”, (7 Ocak 2020), https:// Tarihi: 20 Ağustos 2020) thinktech.stm.com.tr/detay.aspx?id=304. (Eri- [52] D. Atkinson, Robert; (2017), “False Alarmism: Te- şim Tarihi: 20 Ağustos 2020) chnological Disruption and the U.S. Labor Mar- [62] STM ThinkTech, (2018), “Yapay Zekâ Üniversi- ket, 1850–2015”, Information Technology & In- telerin Geleceğini Nasıl Etkileyebilir?”, (8 Şu- novation Foundation, (8 Mayıs 2017), https://itif. bat 2018), https://thinktech.stm.com.tr/detay. org/publications/2017/05/08/false-alarmism-te- aspx?id=90. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) chnological-disruption-and-us-labor-mar- [63] Szabo, Liz; (2020), “Artificial intelligence has ket-1850-2015. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) come to medicine. Are patients being put at [53] H. Diamandis, Peter; (2018), “The 4 Waves of risk?”, Los Angeles Times, (3 Ocak 2020), https:// AI: Who Will Own the Future of Technology?”, www.latimes.com/business/story/2020-01-03/

71 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

artificial-intelligence-healthcare?utm_source=- Progress Notes”, Jama Network, (Ağustos 2017), newsletter&utm_medium=email&utm_campa- https://jamanetwork.com/journals/jamainter- ign=sendto_newslettertest&stream=top. (Erişim nalmedicine/fullarticle/2629493. (Erişim Tarihi: Tarihi: 20 Ağustos 2020) 20 Ağustos 2020) [64] Drage O’Reilly, Eileen; (2020), “Study suggests [72] H.Chen, Jonathan; (2017), “Decaying rele- AI can help diagnose brain tumors”, Axios, (7 vance of clinical data towards future deci- Ocak 2020), https://www.axios.com/artifici- sions in data-driven inpatient clinical order al-intelligence-diagnose-brain-tumors-12c9a- sets”, ScienceDirect, (Haziran 2017), https:// b7c-daee-413c-868a-e2862e00f28c. www.sciencedirect.com/science/article/pii/ html?utm_source=newsletter&utm_medium=e- S138650561730059X. (Erişim Tarihi: 20 Ağus- mail&utm_campaign=sendto_newsletter- tos 2020) test&stream=top. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos [73] Mayer McKinney, Scott; (2020), “International 2020) evaluation of an AI system for breast cancer [65] Abbott, Brianna; (2020), “Google AI Be- screening”, Nature, (1 Ocak 2020), https://go. ats Doctors at Breast Cancer Detecti- nature.com/3ga9IuW. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos on—Sometimes”, The Wall Street Jour- 2020) nal, (1 Ocak 2020), https://www.wsj.com/ [74] Topol, Eric; (2019), “Deep Medicine”, Basic Bo- articles/google-ai-beats-doctors-at-breast-can- oks, https://www.basicbooks.com/titles/eric-to- cer-detectionsometimes-11577901600?- pol/deep-medicine/9781541644649/. (Erişim mod=business_lead_pos4&utm_source=news- Tarihi: 20 Ağustos 2020) letter&utm_medium=email&utm_campaign=- sendto_newslettertest&stream=top. (Erişim [75] María Galmarini, Carlos; (2019), “Smarter Me- Tarihi: 20 Ağustos 2020) dical Research Through a New Collective Intel- ligence”, BBVA OpenMind, (1 Ekim 2019), htt- [66] Szabo, Liz; (2019), “A Reality Check On Artifici- al Intelligence: Are Health Care Claims Overb- ps://www.bbvaopenmind.com/en/technology/ lown?”, KHN, (30 Aralık 2019), https://khn.org/ innovation/smarter-medical-research-throu- news/a-reality-check-on-artificial-intelligen- gh-new-collective-intelligence/. (Erişim Tarihi: ce-are-health-care-claims-overblown/. (Erişim 20 Ağustos 2020) Tarihi: 20 Ağustos 2020) [76] Ross, Casey; Swetlitz, Ike; (2017), “IBM pitched its [67] Obermeyer, Ziad; (2019), “Dissecting racial bias Watson supercomputer as a revolution in cancer in an algorithm used to manage the health of care. It’s nowhere close”, STAT, (5 Eylül 2017), ht- populations”, National Library of Medicine, (25 tps://www.statnews.com/2017/09/05/watson-i- Ekim 2019), https://pubmed.ncbi.nlm.nih.go- bm-cancer/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) v/31649194/?utm_source=newsletter&utm_me- [77] Council, Jared; (2019), “Data Challenges Are Hal- dium=email&utm_campaign=sendto_newslet- ting AI Projects, IBM Executive Says”, The Wall tertest&stream=top. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos Street Journal, (28 Mayıs 2019), https://www. 2020) wsj.com/articles/data-challenges-are-halting-a- [68] The National Academies of Sciences Engine- i-projects-ibm-executive-says-11559035800. ering Medicine, (2015), “Improving Diagnosis (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) in Health Care”,https://www.nap.edu/cata- [78] AI Now Institute, (2019), “AI and Climate Chan- log/21794/improving-diagnosis-in-health-care. ge: How they’re connected, and what we can (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) do about it”, Medium, (17 Ekim 2019), https:// [69] Waddell, Kaveh; (2019), “The rise of privacy medium.com/@AINowInstitute/ai-and-cli- preserving AI”, Axios, (24 Mayıs 2019), https:// mate-change-how-theyre-connected-and-w- www.axios.com/federated-learning-ai-privacy- hat-we-can-do-about-it-6aa8d0f5b32c. (Erişim 232f1029-71db-4dc6-9fa2-d311e9bdb094.html. Tarihi: 20 Ağustos 2020) (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [79] Geman, Ben; (2020), “Microsoft vows to beco- [70] Schulte, Fred; Fry, Erika; (2019), “Death By me ‘carbon negative’ by 2030”, Axios, (16 Ocak 1,000 Clicks: Where Electronic Health Records 2020), https://bit.ly/329B676. (Erişim Tarihi: 20 Went Wrong”, KHN, (18 Mart 2019), https://khn. Ağustos 2020) org/news/death-by-a-thousand-clicks/. (Erişim [80] Fried, Ina; (2020), “Hundreds at Amazon call for Tarihi: 20 Ağustos 2020) company to toughen climate policies”, Axios, [71] D. Wang, Michael; (2017), “Characterizing the (27 Ocak 2020), https://bit.ly/3kYstF5. (Erişim Source of Text in Electronic Health Record Tarihi: 20 Ağustos 2020)

72 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

[81] Pandey, Erica; (2019), “Jeff Bezos promises gy market”, (21 Mart 2018), https://customers. Amazon will hit carbon neutrality 10 years microsoft.com/es-es/story/renewables-a- early”, Axios, (19 Eylül 2019), https://www. i-power-utilities-azure?utm_source=newslet- axios.com/jeff-bezos-amazon-climate-pled- ter&utm_medium=email&utm_campaign=- ge-3b4cb094-1f82-4c79-afd4-358b127d484e. newsletter_axiosfutureofwork&stream=future. html?utm_source=newsletter&utm_medium=e- (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) mail&utm_campaign=newsletter_axiosfutureo- [88] AWS, “Amazon SageMaker customers” https:// fwork&stream=future. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos aws.amazon.com/tr/sagemaker/customer- 2020) s/?utm_source=newsletter&utm_medium=e- [82] O’Brien, Matt; (2019), “Employee acti- mail&utm_campaign=newsletter_axiosfutureo- vism isn’t stopping Big Tech’s pursuit of fwork&stream=future. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos Big Oil”, USA Today, (2 Ekim 2019), https:// 2020) www.usatoday.com/story/tech/2019/10/02/ [89] Evans, Richard; Gao, Jim; (2016), “Deep- microsoft-amazon-google-oil-gas-partner- Mind AI Reduces Google Data Centre Co- ships/3839379002/?utm_source=newslet- oling Bill by 40%”, DeepMind, (20 Temmuz ter&utm_medium=email&utm_campaign=- 2016), https://deepmind.com/blog/article/ newsletter_axiosfutureofwork&stream=future. deepmind-ai-reduces-google-data-centre-co- (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) oling-bill-40?utm_source=newsletter&utm_me- [83] BIS Research, (2019), “Global Artifici- dium=email&utm_campaign=newsletter_axios- al Intelligence (AI) in Energy Market” ht- futureofwork&stream=future. (Erişim Tarihi: 20 tps://bisresearch.com/industry-report/ Ağustos 2020) artificial-intelligence-energy-market.htm- [90] Hao, Karen; (2019), “Here are 10 ways AI could l?utm_source=newsletter&utm_medium=ema- help fight climate change”, MIT Technology Re- il&utm_campaign=newsletter_axiosfutureo- view, (20 Haziran 2019), https://www.techno- fwork&stream=future. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) logyreview.com/2019/06/20/134864/ai-climate-change-machine-learning/. (Erişim Tarihi: 20 [84] AWS, “Transforming exploration and producti- Ağustos 2020) on with AWS Machine Learning”, https://bit.ly/ 34dCusf. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [91] Rolnick, David; (2019), “Tackling Climate Chan- ge with Machine Learning”, arXiv, (5 Kasım [85] AWS, “Energizing the Oil and Gas Industry with 2019), https://arxiv.org/pdf/1906.05433.pdf. AI”, https://d1.awsstatic.com/Industries/Oil/ (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) Oil%20and%20Gas_AWS%20AI%20ML_Flyer. pdf?utm_source=newsletter&utm_medium=e- [92] Vanian, Jonathan; (2020), “Four takeaways mail&utm_campaign=newsletter_axiosfutureo- from the annual RSA security conference”, fwork&stream=future. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos Fortune, (28 Şubat 2020), https://fortune. 2020) com/2020/02/27/rsa-security-artificial-intelligence-genetics-coronavirus/. (Erişim Tarihi: 20 [86] Total, (2018), “Total to Develop Artificial Intel- Ağustos 2020) ligence Solutions with Google Cloud”, (24 Ni- san 2018), https://www.total.com/media/news/ [93] Marinova, Polina; (2020), “23andMe CEO Anne press-releases/total-develop-artificial-intelli- Wojcicki is ‘surprised’ that DNA test sales have gence-solutions-google-cloud?stream=future. declined. I’m not.”, Fortune, (24 Ocak 2020), ht- (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) tps://fortune.com/2020/01/24/23andme-layof- fs-dna-testing/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [87] Microsoft, (2018), “Data science consultancy transforms the future of UK energy—and its [94] STM ThinkTech, (2018), “Siber Güvenlik Yapay own business—with Azure Machine Learning”, Zekâ ve Makine Öğrenmesi ile Yeniden Şekil- (4 Aralık 2018), https://customers.microsoft. leniyor”, (20 Temmuz 2018), https://thinktech. com/en-au/story/elastacloud-partner-profes- stm.com.tr/detay.aspx?id=150. (Erişim Tarihi: 20 sional-services-azure-machine-learning?utm_ Ağustos 2020) source=newsletter&utm_medium=email&utm_ [95] Hautala, Laura; (2020), “Huawei and Defen- campaign=newsletter_axiosfutureofwork&stre- se Department officials spar at cybersecurity am=future. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) panel”, CNET, (26 Şubat 2020), https://www. [88] Microsoft, (2018), “Energy intelligence: re- cnet.com/news/huawei-and-defense-depart- newables.AI uses Azure and Apache Spark to ment-officials-spar-at-cybersecurity-panel/. help build a stable and profitable solar ener- (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020)

73 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

[96] Waldron, Kathryn; (2020), “Huawei Char- how-tech-companies-shaping-rules-gover- ged with Racketeering, Pentagon Reverses ning-ai/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) Stance on Sales”, R Street, (18 Şubat 2020), [107] Microsoft, “Microsoft AI principles”, https://bit. https://www.rstreet.org/2020/02/18/huawe- ly/3day32T. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) i-charged-with-racketeering-pentagon-reverses-stance-on-sales/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos [108] Romm, Tony; (2017), “Tech giants studying ar- 2020) tificial intelligence are enlisting an Obama ve- teran as their new leader”, Vox, (19 Ekim 2017), [97] Tucker, Patrick; (2020), “Pentagon to Adopt https://www.vox.com/2017/10/19/16503520/ Detailed Principles for Using AI”, Defense One, partnership-for-artificial-intelligence-terah-l- (18 Şubat 2020), https://www.defenseone.com/ yons. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) technology/2020/02/pentagon-adopt-detailed-principles-using-ai/163185/. (Erişim Tarihi: [109] Hao, Karen; (2019), “This is how AI bias really 20 Ağustos 2020) happens—and why it’s so hard to fix”, MIT Te- chnology Review, (4 Şubat 2019), https://www. [98] STM ThinkTech, (2020), “Yapay Zekâ Savaşları technologyreview.com/2019/02/04/137602/ Başlıyor mu?”, (11 Ağustos 2020), https://think- this-is-how-ai-bias-really-happensand-why-its- tech.stm.com.tr/detay.aspx?id=361. (Erişim Tari- so-hard-to-fix/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) hi: 20 Ağustos 2020) [110] MIT Technology Review, (2019), “AI researchers [99] Kumar, Abhinav; A. Batarseh, Feras; “The use need to stop hiding the climate toll of their of robots and artificial intelligence in war”, work”, (2 Ağustos 2019), https://www.techno- The London School of Economics and Political logyreview.com/2019/08/02/102832/ai-rese- Science, https://blogs.lse.ac.uk/businessre- arch-has-an-environment-climate-toll/. (Erişim view/2020/02/17/the-use-of-robots-and-artifici- Tarihi: 20 Ağustos 2020) al-intelligence-in-war/. (Erişim Tarihi: 20 Ağus- tos 2020) [111] Hao, Karen; (2019), “How Apple personalizes Siri without hoovering up your data”, MIT Te- [100] Huh Wong, Yuna; (2020), “Deterrence in the chnology Review, (11 Aralık 2019), https://www. Age of Thinking Machines”, Rand Corporation, technologyreview.com/2019/12/11/131629/app- https://www.rand.org/pubs/research_reports/ le-ai-personalizes-siri-federated-learning/. (Eri- RR2797.html. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) şim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [101] STM ThinkTech, (2018), “Nükleer Güç Yapay [112] Hao, Karen; (2019), “Congress wants to pro- Zekâyla Birleşince”, (28 Kasım 2018), https:// tect you from biased algorithms, deepfakes, thinktech.stm.com.tr/detay.aspx?id=184. (Eri- and other bad AI”, MIT Technology Review, (15 şim Tarihi: 20 Ağustos 2020) Nisan 2019), https://www.technologyreview. [102] STM ThinkTech, (2018), “YAPAY ZEKÂ- İNSAN- com/2019/04/15/1136/congress-wants-to-pro- DAN ÖTE”, (Ocak 2018), https://thinktech.stm. tect-you-from-biased-algorithms-deepfa- com.tr/uploads/raporlar/pdf/232201818557919_ kes-and-other-bad-ai/. (Erişim Tarihi: 20 Ağus- stm_yapayzeka_insandanote_.pdf. (Erişim Tarihi: tos 2020) 20 Ağustos 2020) [113] Hao, Karen; (2019), “An AI conference [103] Johnson, Khari; (2019), “AI ethics is all about once known for blowout parties is final- power”, The Machine, (11 Kasım 2019), https:// ly growing up”, MIT Technology Review, (13 venturebeat.com/2019/11/11/ai-ethics-is-all-a- Aralık 2019), https://www.technologyreview. bout-power/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) com/2019/12/13/131579/ai-conference-neu- [104] Metcalf, Jacob; (2014), “Ethics Codes: History, rips-power-responsibility/. (Erişim Tarihi: 20 Context, and Challenges”, Data&Society Re- Ağustos 2020) search Institute, (9 Kasım 2014), https://bdes. [114] Motor & Equipment Manufacturers Association, datasociety.net/wp-content/uploads/2016/10/ (2020), “White House Releases 10 AI Regula- EthicsCodes.pdf tory Principles”, (14 Ocak 2020), https://www. [105] World Economic Forum, “Centre for the Fourth mema.org/white-house-releases-10-ai-regula- Industrial Revolution”, https://www.weforum. tory-principles. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) org/centre-for-the-fourth-industrial-revolution/. [115] White House, “Artificial Intelligence for the (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) American People”, https://www.whitehouse. [106] Simonite, Tom; (2019), “How Tech Companies gov/ai/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) Are Shaping the Rules Governing AI”, Wired, [116] Hao, Karen; (2020), “The US just released 10 (16 Mayıs 2019), https://www.wired.com/story/ principles that it hopes will make AI safer”, MIT

74 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

Technology Review, (7 Ocak 2020), https://www. [126] Vincent, James; (2020), “Google favors tempo- technologyreview.com/2020/01/07/130997/ rary facial recognition ban as Microsoft pushes ai-regulatory-principles-us-white-house-ameri- back”, The Verge, (21 Ocak 2020), https://bit. can-ai-initiatve/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) ly/2YfBWOM. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [117] Government Offices of Sweden, “National [127] Academy for Life, (2020), “Rome Call for AI approach to artificial intelligence”, https:// Ethics”, (28 Şubat 2020), http://www.academ- www.government.se/491fa7/contentassets/ yforlife.va/content/dam/pav/documenti%20 fe2ba005fb49433587574c513a837fac/natio- pdf/2020/CALL%2028%20febbraio/AI%20 nal-approach-to-artificial-intelligence.pdf. (Eri- Rome%20Call%20x%20firma_DEF_DEF_.pdf. şim Tarihi: 20 Ağustos 2020) (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [118] Government of the Republic of Estonia, (2019), [128] Samuel, Sigal; (2019), “10 things we should “Estonia’s national artificial intelligence strategy all demand from Big Tech right now”, Vox, 2019-2021”, (Temmuz 2019), https://f98cc689- (29 Mayıs 2019), https://www.vox.com/the-hi- 5814-47ec-86b3-db505a7c3978.filesusr.com/ ghlight/2019/5/22/18273284/ai-algorithmi- ugd/7df26f_27a618cb80a648c38be427194af- c-bill-of-rights-accountability-transparen- fa2f3.pdf. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) cy-consent-bias. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos [119] Governo Italiano, (2019), “Proposte per una 2020) strategia italiana per l‘intelligenza artificia- [129] Vincent, James; (2019), “AI systems should be le”, https://www.mise.gov.it/images/stories/ accountable, explainable, and unbiased, says documenti/Proposte-per-una-strategia-italia- EU”, The Verge, (8 Nisan 2019), https://www. na-2019.pdf. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) theverge.com/2019/4/8/18300149/eu-artifi- [120] European Council on Foreign Relations, (2019), cial-intelligence-ai-ethical-guidelines-recom- “Machine politics: Europe and the AI revoluti- mendations. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) on”, (11 Temmuz 2019), https://www.ecfr.eu/ [130] Heilweil, Rebecca; (2020), “AI poses risks, but publications/summary/machine_politics_euro- the White House says regulators shouldn’t pe_and_the_ai_revolution. (Erişim Tarihi: 20 “needlessly hamper” innovation”, Vox, (8 Ağustos 2020) Ocak 2020), https://www.vox.com/reco- [121] European Commission, “High-Level Expert de/2020/1/8/21056809/artificial-intelligen- Group on Artificial Intelligence” https://ec.euro- ce-new-ai-principles-white-house. (Erişim Tari- pa.eu/digital-single-market/en/high-level-ex- hi: 20 Ağustos 2020) pert-group-artificial-intelligence. (Erişim Tarihi: [131] Azhar, Azeem; (2019), “Can AI blossom with 20 Ağustos 2020) stronger regulation?”, Exponential View, (11 Ka- [122] Deutscher Bundestag, “Study Commission “Ar- sım 2019), https://bit.ly/31bg4FW. (Erişim Tarihi: tificial Intelligence Social Responsibility and 20 Ağustos 2020) Economic, Social and Ecological Potential””, [132] European Commission, “Open Internet”, https:// https://www.bundestag.de/en/committees/bo- ec.europa.eu/digital-single-market/en/open-in- dies/study/artificial_intelligence. (Erişim Tarihi: ternet-net-neutrality. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 20 Ağustos 2020) 2020) [123] European Commission, (2018), “Artificial Intel- [133] European Commission, (2019), “EU cyberse- ligence for Europe”, (25 Nisan 2018), https:// curity rules: Commission’s report show how ec.europa.eu/transparency/regdoc/rep/1/2018/ Member States have identified ‘essential ser- EN/COM-2018-237-F1-EN-MAIN-PART-1.PDF. vices’”, (28 Ekim 2019), https://ec.europa.eu/ (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) digital-single-market/en/news/eu-cybersecurit- [124] Council of the European Union, (2018), “Coor- y-rules-commissions-report-show-how-mem- dinated Plan on Artificial Intelligence”, (7 Ara- ber-states-have-identified-essential. (Erişim Ta- lık 2018), http://data.consilium.europa.eu/doc/ rihi: 20 Ağustos 2020) document/ST-15641-2018-INIT/en/pdf. (Erişim [134] Fjeld, Jessica; Nagy, Adam; (2020), “Principled Tarihi: 20 Ağustos 2020) Artificial Intelligence”, Berkman Klein Center, [125] Delcker, Janosch; (2019), “Europe’s silver bul- (15 Ocak 2020), https://cyber.harvard.edu/pub- let in global AI battle: Ethics”, Politico, (17 Mart lication/2020/principled-ai. (Erişim Tarihi: 20 2019), https://www.politico.eu/article/euro- Ağustos 2020) pe-silver-bullet-global-ai-battle-ethics/. (Erişim [135] Kuziemski, Maciej; (2020), “The False Promi- Tarihi: 20 Ağustos 2020) se of ‘Ethical AI’”, Project Syndicate, (24 Nisan

75 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

2020), https://bit.ly/3apsBZA . (Erişim Tarihi: 20 Kasım 2018), https://medium.com/syncedre- Ağustos 2020) view/michael-i-jordan-interview-clarity-of-thou- [136] DeepMind, “AlphaGo”, https://deepmind.com/ ght-on-ai-ed936d0dc421. (Erişim Tarihi: 20 research/case-studies/alphago-the-story-so- Ağustos 2020) far. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [147] Markoff, John; (2020), “A Case for Cooperation [137] Fingas, Jon; (2018), “Ford’s self-driving car Between Machines and Humans”, The New York network will launch ‘at scale’ in 2021”, Engad- Times, (21 Mayıs 2020), https://www.nytimes. get, (15 Nisan 2018), https://www.engadget. com/2020/05/21/technology/ben-shneider- com/2018-04-15-ford-self-driving-car-network- man-automation-humans.html. (Erişim Tarihi: at-scale-in-2021.html. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 20 Ağustos 2020) 2020) [148] The Economist, (2020), “An understanding of [138] Good, Otavio; (2015), “How Google Translate AI’s limitations is starting to sink in”, (11 Ha- squeezes deep learning onto a phone”, Google ziran 2020), https://www.economist.com/ AI Blog, (29 Temmuz 2015), https://ai.googleb- technology-quarterly/2020/06/11/an-unders- log.com/2015/07/how-google-translate-squee- tanding-of-ais-limitations-is-starting-to-sink-in. zes-deep.html. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [139] Stanford University, (2019), “Introducing the [149] Malicousai Report, “The Malicious Use of Arti- Stanford Institute for Human-Centered Artificial ficial Intelligence”, https://maliciousaireport. Intelligence”, Youtube, (18 Mart 2019), https:// com/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) www.youtube.com/watch?v=se4CQ5UZXaM. [150] Zwetsloot, Remco; (2018), “Syllabus: Artificial (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) Intelligence and International Security”, Future [140] Berkman Klein Center, “Ethics and Governance of Humanity Institute, (Temmuz 2018), https:// of AI”, https://cyber.harvard.edu/topics/ethi- www.fhi.ox.ac.uk/wp-content/uploads/Artifici- cs-and-governance-ai. (Erişim Tarihi: 20 Ağus- al-Intelligence-and-International-Security-Sylla- tos 2020) bus.pdf. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [141] Whittake, Meredith; (2018), “AI Now Report [151] Machine Intelligence Research Institute, https:// 2018”, AI Now Institute, (Aralık 2018), https://ai- intelligence.org/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos nowinstitute.org/AI_Now_2018_Report.pdf 2020) [142] De la Garza, Alejandro; (2019), “This AI Software [152] Openai, https://openai.com/. (Erişim Tarihi: 20 Is ‘Coaching’ Customer Service Workers. Soon Ağustos 2020) It Could Be Bossing You Around, Too”, Time, [153] Amodei, Dario; (2016), “Concrete Problems in (8 Temmuz 2019), https://time.com/5610094/ AI Safety”, arXiv, (25 Temmuz 2016), https:// cogito-ai-artificial-intelligence/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) arxiv.org/pdf/1606.06565.pdf. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [143] Büchel, Bettina; (2018), “Artificial intelligence could reinforce society’s gender equality [154] Christiano, Paul; (2018), “Supervising strongle- problems”, The Conversation, (1 Mart 2018), arners by amplifying weak experts”, arXiv, (19 https://theconversation.com/artificial-intelli- Ekim 208), https://arxiv.org/pdf/1810.08575.pdf. gence-could-reinforce-societys-gender-equa- (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) lity-problems-92631. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos [155] BBVA OpenMind, (2019), “Towards a New Enli- 2020) ghtenment? A Transcendent Decade”, https:// [144] Sharpe, Alex; (2017), “Using AI to determine qu- www.bbvaopenmind.com/en/books/towar- eer sexuality is misconceived and dangerous”, ds-a-new-enlightenment-a-transcendent-deca- The Conversation, (15 Eylül 2017), https://the- de/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) conversation.com/using-ai-to-determine-qu- [156] Amodei, Dario; (2016), “Concrete Problems in eer-sexuality-is-misconceived-and-dange- AI Safety”, Google Research, https://resear- rous-83931. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) ch.google/pubs/pub45512/. (Erişim Tarihi: 20 [145] Taddeo, Mariarosaria; Floridi, Luciano; (2018), Ağustos 2020) “How AI can be a force for good”, Science, (24 [157] Google Sheets, “Specification gaming examp- Ağustos 2018), https://science.sciencemag. les in AI - master list”, https://docs.google.com/ org/content/361/6404/751.full. (Erişim Tarihi: spreadsheets/d/e/2PACX-1vRPiprOaC3HsCf- 20 Ağustos 2020) 5Tuum8bRfzYUiKLRqJmbOoC-32JorNdfyTiRR- [146] Synced Review, (2018), “Michael I. Jordan In- sR7Ea5eWtvsWzuxo8bjOxCG84dAg/pubhtml. terview: Clarity of Thought on AI”, Medium, (29 (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020)

76 STM THINKTECH OUTLOOK | YAPAY ZEKÂ - YAKLAŞIM VE UYGULAMALAR

[158] Edge, “The Language of Mind”, https:// os/#730eac3e672f. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos www.edge.org/conversation/david_chal- 2020) mers-the-language-of-mind. (Erişim Tarihi: 20 [166] Edge, “2015 : What Do You Think About Mac- Ağustos 2020) hines That Think?”, https://www.edge.org/an- [159] Etzioni, Oren; (2020), “How to know if artificial nual-question/what-do-you-think-about-machi- intelligence is about to destroy civilization”, MIT nes-that-think. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) Technology Review, (25 Şubat 2020), https:// [167] A. Christakis, Nicholas; (2019), “How AI Will Rewi- www.technologyreview.com/s/615264/artifici- re Us”, The Atlantic, (Nisan 2019), https://www. al-intelligence-destroy-civilization-canaries-ro- theatlantic.com/magazine/archive/2019/04/ bot-overlords-take-over-world-ai/. (Erişim Tari- robots-human-relationships/583204/. (Erişim hi: 20 Ağustos 2020) Tarihi: 20 Ağustos 2020) [160] Kaplan, Jared; (2020), “ScalingLawsforNeural- [168] Abril, Danielle; (2019), “How Artificial Intelligen- LanguageModels”, arXiv, (23 Ocak 2020), htt- ce Could Humanize Health Care”, Fortune, (3 ps://arxiv.org/pdf/2001.08361.pdf. (Erişim Tari- Nisan 2019), https://fortune.com/2019/04/02/ hi: 20 Ağustos 2020) artificial-intelligence-humanize-healthca- [161] Bergstein, Brian; (2020), “What AI still can’t re/?utm_source=email&utm_medium=news- do”, MIT Technology Review, (19 Şubat 2020) letter&utm_campaign=eye-on-ai&utm_con- https://www.technologyreview.com/s/615189/ tent=2020041416pm. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos what-ai-still-cant-do/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) 2020) [169] Hao, Karen; (2020), “Doctors are using AI to [162] Marcus, Gary; (2020), “The Next Decade in triage covid-19 patients. The tools may be AI: Four Steps Towards Robust Artificial Intel- here to stay”, MIT Technology Review, (23 Ni- ligence”, arXiv, (14 Şubat 2020), https://arxiv. san 2020), https://www.technologyreview. com/2020/04/23/1000410/ai-triage-co- org/abs/2002.06177. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos vid-19-patients-health-care/. (Erişim Tarihi: 20 2020) Ağustos 2020) [163] Edge, (2019), “Possible Minds: 25 Ways of Loo- [170] Beede, Emma; (2020), “Healthcare AI systems king at AI”, (19 Şubat 20119), https://www.edge. that put people at the center”, Google Blog, (25 org/conversation/daniel_c_dennett-possible- Nisan 2020), https://www.blog.google/techno- minds-25-ways-of-looking-at-ai. (Erişim Tarihi: logy/health/healthcare-ai-systems-put-peop- 20 Ağustos 2020) le-center/. (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) [164] Edge, (2019), “Ecology of Intelligence”, (23 [171] Douglas Heaven, Will; (2020), “Our weird be- Temmuz 2019), https://www.edge.org/conver- havior during the pandemic is messing with sation/frank_wilczek-ecology-of-intelligence. AI models”, MIT Technology Review, (11 Ma- (Erişim Tarihi: 20 Ağustos 2020) yıs 2020), https://www.technologyreview. [165] High, Peter; (2019), “Max Tegmark Hopes To com/2020/05/11/1001563/covid-pandemi- Save Us From AI’s Worst Case Scenarios”, For- c-broken-ai-machine-learning-amazon-reta- bes, (7 Ocak 2019), https://www.forbes.com/ il-fraud-humans-in-the-loop?mc_cid=a4ec- sites/peterhigh/2019/01/07/max-tegmark-ho- 605b6c&mc_eid=35c28cf25d. (Erişim Tarihi: 20 pes-to-save-us-from-ais-worst-case-scenari- Ağustos 2020)