Hakkımızda & İletişim

Günümüzün en heyecan verici teknoloji trendlerinden yapay zeka, daha şimdiden iyileştirilmiş arama sonuçlarından karmaşık sağlık sorunlarını tanılamaya kadar sayısız farklı alanda ilginç uygulamalara konu oluyor.

Geliştiriciler ve mühendisler, mevcut ilerlemenin elverdiği en gelişmiş yapay zeka algoritmalarını yaratmak için kaynaklarını birleştirerek, makine öğreniminin diğer endüstrileri dönüştürmesini sağlıyorlar.

Statista analistleri tarafından ortaya konulan verilere göre, yapay zeka önümüzdeki 10 yılda sürekli gelişimini ve buna bağlı evrimini sürdürecek. Öyle ki, 2025 yılına gelindiğinde 36,8 milyar dolar hacme ulaşmış bir pazar yaratması bekleniyor.

Yapay zekanın artan etkisi, yalnızca yapay zeka pazarı özelinde ele alınmamalı. Dönüştürücü kabiliyete sahip bu teknoloji, kendi endüstrisini inşa ettiği esnada birçok köklü sektörü de değişime uğratıyor.

Çok uzun zamandır çağın gerekliliklerine ayak uydurarak kendini yenileyen köklü endüstriler, modern yaşamın bugün deneyimlediğimiz hale gelmesinde mihenk taşı rolünü üstleniyor. Bunlardan bazıları şimdi yapay zeka trendinin getirdiği ve vadettiği yeni kabiliyetler ile bir sonraki yüzyılda da yaşamlarımızı değiştirmek niyetinde.

İşlem Gücü

Yapay zeka algoritmaları çalışmak için genellikle birden fazla dinamik modüle ihtiyaç duyuyor ve bu da işlem gücüne olan ihtiyacı artırıyor.

IBM’in Jeapardy bilgi yarışması şampiyonlarını yenen süper yapay zekası Watson’ı ele alalım. 2011 yılında, yapay zeka devriminin başlangıç noktalarından birisini sembolize eden bu zaferi kazanmak için, birbirlerine bağlı 90 tane IBM Power 750 sunucudan güç alması gerekti.

IBM Power 750 sunucularının her biri, sekiz çekirdekli 3,5 GHz Power7 işlemciyle donatılmıştır. Bunlardan 90 tanesinin toplam bellek gücü ise 16 TB! Bu bellek gücü, günümüzün en gelişmiş oyun bilgisayarlarının 64 GB ile çalıştığı göz önünde bulundurulduğunda kulağa çılgınca geliyor. Bu noktada, IBM Watson’ın bugün 6 yaşında bir sistem olduğunun ve işlem gücü ihtiyacının sürekli olarak arttığının altını çizmek gerek.

Nvidia gibi yonga üreticileri, sürekli artan bu ihtiyaca yanıt olarak derin öğrenme algoritmalarını desteklemek üzere tasarlanmış işlemciler üretiyor. Nvidia’nın geçtiğimiz günlerde duyurduğu Tesla V100 işlemci, daha az enerjiyle daha fazla işlem yapabilme kabiliyetine sahip.

Öte yandan, eski Google mühendisleri ve veri bilimcileri, makine öğrenimi uygulamaları odağında yeni nesil işlemciler geliştiren Grog isimli bir girişime yatırım yaptılar.

Veri Depolama

Yapay zeka algoritmalarının bir diğer ihtiyacı ise devasa miktarda veri depolayabilmektir. Bu makine öğrenimi algoritmaları, anlamlı ve işlevsel sonuçlar üretebilmek için sürekli veriyle beslenmelidir.

Watson, bilgi yarışmasında insanları yenmek için her bir soru karşısında dünyanın en büyük ansiklopedisi Vikipedi’nin tüm arşivini taradı. Google’ın DeepMind isimli yapay zekası ise Go oyununda dünya şampiyonunu yenmeden önce oyunu milyonlarca kez oynadı ve milyarlarca hamleyi kayıt altına aldı.

Yapay zeka algoritmaları, bir diğer heyecan verici teknoloji trendi olan otonom araçların merkezinde yatıyor. Otomobiller, hedeflerine varmak için sürekli olarak çevreden veri toplamak ve anlık olarak işlemek zorunda. Gelecekte yollara çıkacak tam otonom araçların her birinin günlük 4 TB veri üreteceği ön görülüyor.

Üretilen veri miktarı ve veri üreten kaynakların çeşitlenmesi, bunların depolanmasının daha uygun maliyetli ve güvenilir yollarına duyulan ihtiyacı ortaya çıkarıyor. Halihazırda veri depolama endüstrisi birçok etkileyici teknolojik gelişme kaydetti fakat kimileri yine de veri depolama konseptinin tamamen farklı bir açıdan ele alınabileceğini savunuyor.

Birleşik Krallık’ta bulunan Southampton Üniveritesi araştırmacılarının geliştirdiği beş boyutlu (2B yerine) veri depolama metodu, verilerin camlarda depolanmasını ve pratik olarak sonsuza kadar muhafaza edilebilmesini mümkün kılıyor.

Güvenlik ve Etik

Yapay zekanın entelektüel açıdan onu yaratan insanlardan daha kabiliyetli olacağı süper yapay zeka çağına doğru yaklaşıyoruz. Hollywood’un distopik bilim-kurgu senaryolarının ve kimi yerinde öngörülerin ışığında bu çağa yönelik endişeler dile getiriliyor.

Çoğu varoluşsal olan ilk endişeleri, “Hayır, robotlar insanları katletmeyecek” argümanıyla kısmen çürütmek mümkünken; geride kalanlar daha karmaşık sorunların düşünülmesini gerektiriyor.

Filozof Nick Bostrom tarafından mercek tutulan ve Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates gibi çağımızın en büyük dehalarının doğruladığı etik ikilemler, yapay zekanın modern dünyanın sosyoekonomik dengesine etki edebilecek alanlardaki uygulanmasına ve bu gücün nasıl dağıtılacağına dair birçok kritik soruyu masaya getiriyor.

Yapay zeka endüstrisinin giriştiği yarış, kimi yapay zeka geliştirebildiğinden çok, kimin gelecek yapay zeka uygulamalarının sürekli olarak insan yaşamına pozitif etki edeceğinden emin olmamızı sağlayacak emniyet tedbirlerini, etik standartları ve politik çerçeveyi kazandıracağıyla alakalı.

Gelecek yapay zeka algoritmaları öyle etkili ve güçlü olacaklar ki, daha bugünden herkesin bu güçlü araçlara eşit ve bilinçli erişime sahip olacağından; kimsenin bu gücün yoğunlaşması nedeniyle mağdur olmayacağından emin olmamız gerekiyor.

Yapay zeka, her senaryoda insanlığa büyük etki yapacak; pozitif ve negatif. Bu geleceğe doğru giderken, yapay zeka endüstrisi hem ondan etkilenen ikincil endüstrileri destekliyor hem de onlara ihtiyaç duyuyor.

Yazar Hakkında

mm

Girişimcileri, şirketleri, yatırımcıları ve profesyonelleri bir araya getiren geniş bir ekosistem olan İTÜ Çekirdek, kimyadan elektroniğe, bilişimden biyogenetiğe tüm sektörlere açık bir girişimcilik merkezidir.

Yorum Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

Paylaşım
Kapat