Yapay zeka, hayatımızın hemen her alanında karşımıza çıkıyor. Kusursuz yapay zekaya ne kadar yaklaşırsak, karşımıza çıkan sorunların çözümü de o kadar zor ve karmaşık hale geliyor. Marvin Minsky, 1956’da 10 adamın 2 yıl çalışması ile yapay zekanın insan zekasına eşit hale gelebileceğini savunuyordu. 63 yıl sonra geldiğimiz nokta, Minsky’yi haksız çıkarmış oldu.
Şu andaki yapay zekalarımız, çocukların basit bilişsel hareketlerini bile sergilemekten yoksun. Belki de hiçbir zaman yetişkin ve sağlıklı bir insan zihniyle aynı seviyede bir yapay zeka üretemeyeceğiz. Yine de bu çok önemli değil. Onun yerine hedeflere odaklandık ve çeşitli yapay zeka sınıfları ürettik. Bu üç sınıf dar, genel ve süper yapay zeka olarak ayrıldı.
Yapay zekaların belki de en dikkat çekici örneği olan otonom araçlar, hala test aşamasındalar ve bu araçların üreticileri bile, insanların direksiyon başından ayrılmaları için daha yıllarca zaman geçmesi gerektiğini söylüyor.
Genel kapsamlı yapay zekaların hala sevenleri var. Örneğin, Elon Musk tarafından desteklenen OpenAI, pek çok başarılı projede kullanıldı. OpenAI, her ne kadar kendi misyon açıklamasında bu yapay zekaların insanlara yardımcı olacağını, bazı işleri insanlar gibi ancak daha hızlı ve ucuz yapacağını söylese de gerçekte bu görüşe katılmayan çok sayıda insan var.
Üst düzey yapay zeka uzmanlarının büyük bir kısmına göre insan seviyesinde bir yapay zeka üretmek oldukça gereksiz bir amaç. Uzmanlar, genel anlamda insan zekasını kopyalamak yerine daha dar kapsamlı ve daha odaklı çalışmalar yürütülmesinden yanalar.
Belki asla insansı yapay zekayı üretemeyeceğiz ama çalışmalarda elde ettiğimiz bilgiler bize, insan zekasının nasıl işlediğine dair çok önemli bilgiler kazandırdı. Elde ettiğimiz bilgiler, yeteneklerimizi geliştirmemizi sağlayan araçların yolunu açtı.
Şu anda kullandığımız pek çok yapay zeka ve yapay zeka tabanlı hizmet, bu çalışmalar olmasaydı ya yapılmamış olurdu ya da bu kadar gelişmiş olmazdı. Nöral Ağ adı verilen yapay zeka, insan beyninden yola çıkılarak hazırlandı. Makine öğrenmesi, insanların öğrenme süreçlerini taklit edecek, insan öğrenmesinden ilham alacak şekilde oluşturuldu.
Zaman paylaşımı, interaktif çalışmalar, Windows kullanan bilgisayarlar, fare gibi bugün çok basit gelen pek çok şeyin temelinde yapay zeka çalışmaları yer alıyor. Kaldı ki bunlar artık eski teknoloji. Günümüzde, kanserin tehisi ve tahminlenmesinde, fotoğraflardaki nesnelerin tanımlanmasında, diller arasında metinlerin çevirisinin yapılmasında konuşmanın yazıya dökülmesinde yapay zeka kullanılıyor.
Otonom araç çalışmaları da benzer bir şekilde ilerliyor. Yapılan çalışmalarda henüz direksiyona ve insan müdahalesine gerek duymayan bir araç üretilemedi. Yine de aradan geçen sürede, otomobillerde kullanılan pek çok araç gelişti. Yol yardım sihirbazları, navigasyonlar, hız sabitleyiciler, kendini ayarlayabilen amortisörler, değişik sürüş şartlarına göre ayarlanabilir motorlar, şerit takip, park asistanı gibi pek çok teknoloji var. Hatta bazı araçlar kendi kendilerini park edebiliyor. Bunlar, yapay zekanın otomobillere temel katkıları. Daha spesifik özelliklere sahip sistemler de bulunuyor. Teker teker bakıldığında küçük gözüken bu özellikler, bir araya geldiğinde her yıl binlerce kişiyi can kaybından kurtarıyor ve kazaları önlüyor.
Şu andaki teknoloji, daha kontrollü olan alanlarda da hizmet sağlıyor. Örneğin fabrikalarda, otonom olarak çalışan forkliftler kullanılabiliyor. Bu pazar, yetişmiş eleman eksikliği nedeniyle büyük potansiyel barındırıyor.
Otomobilleri kendi kendine gidebilecek hale getirmek için yapılan çalışmalar, ilk aşamada konuyla ilişkilendiremediğimiz lidar, sensörler, bilgisayarlı görüş gibi özelliklerin de gelişiminde büyük rol oynadı.
İnsanlık tarihi, büyük hayaller kurup ona ulaşmaya çalışırken bir şeyler keşfetmekle geçti. Yapay zeka alanında da, tıpkı tüm gelişime açık alanlarda olduğu gibi ‘yıldızlara uzanmamız’ gerekiyor; yıldızlara yetişemezsek de en azından yükselmiş oluruz.
