The Age of A.I.
Bir ara izlerim diye aylar öncesinde kenara attığım bu seriyi geçen hafta izlemeye başladım ve izlemek için vakti olmayan veya tamamen İngilizce olduğu için sorun yaşayabilecek kişiler için twitterdan özet niteliğinde bir flood paylaştım. Bunu gören arkadaşım Ceren, neden mediumda yazmıyorsun dedi ve benim bu platforma adım atmamı sağladı, ona da buradan teşekkür ederim :) Bu yazımda Youtube Originals tarafından yayınlanan The Age of A.I. belgeselinin ilk bölümünde neler olduğundan biraz bahsetmeye çalışacağım. İlgisini çekenlerin devam etmesini tavsiye ederim. Başlayalım mı?
Robert Dawney Jr.’ın sunduğu bu seri, çoğu kişinin anladığını sandığı (fakat muhtemelen anlamadığı) veya öğrenmek istediği terimlerin ne işe yaradığını ve kullanım alanlarını anlatıyor. AI, machine learning, algoritma, computer vision, big data gibi terimleri öğreneceğimiz serinin ilk bölümünde AI nedir, ne değildir gibi yanlış anlaşılan konulara açıklık getiriliyor ve çok önemli 2 kullanım alanına değiniliyor. Makinelerin bizim istediğimiz kadar akıllı olabileceklerini de eklemekte fayda var. Bundan sonrasında bahsedeceğiz zaten.
AI için aslında makinelere kendi kendilerine nasıl öğreneceklerini tasarladığımız bir süreç diyebiliriz. Bunun önemli örneklerini göreceğimiz seriye King Kong ve Avatar’da simülasyon tasarımcılığı yapmış, Soul Machines’in ceo’su Mark Sagar ile başlıyoruz. Sagar, Baby X adında, kızının bebeklik halini simüle ettiği bir AI tasarlamış ve bu bebekte bilinç oluşturulup oluşturulamayacağı üzerine çalışıyor. Bebeğe örümcek gösterip onun korkunç olduğunu anlattıktan sonra tekrar örümceği gördüğünde bebeğin ağlamaya başlaması gibi uygulamalar görüyoruz. Yapay sinir ağları kullanarak tasarladığı Baby X ile de bize gösteriyor ki AI bizim sayemizde çalışabilen bir şey. Süper ve her şeyi bilen bir beyin değil, yani bizi yok etmesi şimdilik olası değil :) Biz ona ne öğretirsek, o bilgiyi ne şekilde işlemesini istersek onu yapıyor.
Baby X’e geri dönersek, nesneleri tanımasını sağlayan teknolojiye “object recognition” deniyor. Basitçe, bilgisayarın objeyi ne şekilde gördüğü ile iki objenin farklı olup olmadığını ayırt etmesini sağlayan bir teknoloji. Peki, bu ne işe yarayacak ki? Diye sorar sormaz cevabı müzisyen will.i.am veriyor. Aynı anda iki yerde olamazsın tezini çürütebileceğimiz bir yaklaşımla hem de. Soul machines ile birlikte kendi avatarını oluşturuyor. Bu avatar görüntüsü, mimik, ses ve duygu bakımından will.i.am'in klonu. Tek farkı bilgisayarda oluşu. Onunla konuşabilir, şarkı söylemesini isteyebilir, bir konu hakkında neler bildiğini sorabilirsiniz. Avatar oluşturma sürecinin de nasıl çalıştığını bu vesileyle öğrenmiş oluyoruz. Resimde will.i.am'in klonunu görebilirsiniz:
Bölümün ikinci kısmında Georgia Tech Center for Music Technology kurucusu Gil Weinberg’ün perspektifinden AI’ı dinliyoruz. “AI insanlığı yok etmeyecek, aksine insanlığı yüceltecek” diyor kendisi. Weinberg’ün geliştirdiği Shimon ile tanışmamız uzun sürmüyor. Shimon Machine Learning alt yapılı, “duyduğu” müziği marimba ile tekrar çalabilen bir robot. Burada kullanılan Machine Learning’i de verideki motifleri bulma kabiliyeti olarak tanımlayabiliriz. Shimon dinlediği müziğe göre kendi tarzını oluşturabiliyor, yani dinlediği müziğin içindeki veriyi ayrıştırıp, karakteristik kısımlarını taklit edebiliyor ve böylece kendine has yeni bir tarz yaratıyor.
Weinberg, Shimon’u geliştirdiği süreçte Jason Barnes ile tanışıyor. Jason 22 yaşında kolunu kaybetmiş ve kolunu kaybetmeden önce bateristmiş, sonrasında bateriyi bırakmak zorunda kalmış. Birlikte Shimon’dan ilham alarak bir protez geliştiriyorlar ve geliştirdikleri protez sadece kola normal fonksiyonlarını kazandırmakla kalmıyor, baterist Jason’ın bageti daha sıkı veya gevşek tutabilmesine de olanak sağlıyor. (Bu arada hala mükemmel çalışan bir protez bulunmadığını söylemekte fayda var ve kullananlar protezlerle hayatın daha zor olduğunu söylüyorlar.)
Protez koluna 2 baget bağlanan Jason ilk bageti kaslarıyla hareket ettiriyor. 2. Baget ise 1. bagetten öğrendikleri ile kendi kendine müziğe eşlik ediyor. Bu şekilde Jason eskisinden bile iyi çalabilir hale geliyor. Sonrasında ultrason sinyalleri kullanarak parmakların tek tek hareket ettirilebildiği bir el geliştiren ekip, çalışmalarına başkalarına da yardım ederek devam ediyor.
