Yapay zeka günümüzde son derece popüler bir noktada. Herkesin ne olduğu ve ne yapabileceği üzerine bir fikri veya teorisi var. Ancak biraz daha derine inince farklı bir tablo ortaya çıkıyor.

Joe Baguley
VMware EMEA Ülkeleri Başkan Yardımcısı ve Baş Teknoloji Yöneticisi

VMware’in son araştırmasına göre tüketicilerin yüzde 45 gibi ciddi bir oranı yapay zekanın bir robot olduğunu düşünüyor. Yapay zekanın hali hazırda birçok hizmet ve sistemde kullandığımız bir zeka yerine bir ‘nesne’ olduğuna dair bir algı var.

Çeşitli yer ve bağlamlarda bu teknolojiyi anlatanların pek azının onu gerçek ve değerli bir uygulamayla ilişkilendirerek anlattığını göz önüne alırsak bu kafa karışıklığının nedenini anlayabiliriz. Bütün bu karışıklık bir soruya indirgenebilir: Yapay zeka dediğimizde ne kastediyoruz? Kastımız yapay kafasına koyduğu her şeyi yapabilen gerçekten zeki bir sistem mi, yoksa son derece spesifik bir fonksiyonu yerine getiren ve sonra daha da geliştiren bir sistem mi? Genel bir yapay zekadan mı bahsediyoruz yoksa görev-odaklı bir yapay zekadan mı?

Sürücüsüz arabaların etik yönleriyle ilgili belirsizlikleri veya yapay zekalı robotların güçlenip durdurulamaz bir terminatöre dönüşmesi gibi daha uç örnekleri sürekli tartışmamızın sebebi bu kafa karışıklığı. Creative AI’ın kurucularından Alex Champandard yapay zekanın insanların teknolojik gelişim hakkındaki farklı korkularını anlatmak için kullanılan bir etiket olduğunu söylüyor: “Bazı insanlar yapay zekanın savaş açacağından ya da işlerini ellerinden alacağından korkuyor, ama işin aslı kendi kaygılarımızı ve korkularımızı soyut bir kavrama yansıtmamızdan ibaret.”

Durum şu ki, insanlarda genel bir gelecek kaygısı mevcut. Dünya çok hızlı bir şekilde değişiyor ve doğal olarak hepimiz neler olacağını bilmek istiyoruz. Yapay zekanın suçu ise robot savaşı veya işsizlik gibi korkularımızı gerçekleştirme potansiyeline sahip bir şey olarak algılanması.

Şirketler bu duruma iki sebepten dolayı dikkat etmeli. İlk sebebi, VMware araştırmasının gösterdiği üzere, kullanıcıların yarısından fazlası özellikle yapay zeka gibi çığır açan teknolojilerin gerçekten neler yapabileceğini anlatabilecek organizasyonlara güveniyor olması. İkinci sebebi ise genel yapay zeka yerine görev-odaklı yapay zekalara odaklanmanın getireceği avantajın şirketlerin görmezden gelemeyeceği kadar büyük olması. Bu durumda, fırsatı yakalamanın yolu korkuların yarattığı hengamenin altında yatan gerçek kaygılar ile kâr amaçlı çalışmaların dengesini kurmaktan geçiyor.

İş Gücünü Arttırmak
Bir adım geriden büyük resme bakarsak teknolojinin iş dünyasına çok büyük katkısı olabileceğini görebiliriz. Mesele aslında şu: Bulutlar, uygulamalar ve altyapılar büyüyüp karmaşıklaştıkça hepsini verimli bir şekilde yönetecek bir şeyler gerekiyor. Yani kısacası şöyle diyebiliriz: Gittikçe daha sofistike ve detaylı bir hal alan teknolojik sistemleri nasıl yönetebiliriz? İş gücünün bileşenleri olan insanlar zeki olsalar da sınırları var. Kullandığımız sistemler artık bizim zihinlerimiz için fazlasıyla karmaşık. Yapay zeka ve makine öğreniminin önemi de tam olarak bu noktada ortaya çıkıyor. Mesela Birleşik Krallık’da National Grid 7,200 mil uzunluğundaki elektrik hatlarını incelemek için drone’lar kullanıyor ve gerçek bir insanın incelediği görüntü verilerini azaltmak için makine öğrenimi kullanıyorlar.

Optimizasyon çalışmaları yapay zeka kullanan robotlar veya galaksi kaşifleri kadar heyecan verici olmasa da gerçek bir iş devriminin başlangıcı. İş dünyası için bu süreç üç katmanlı olarak işliyor:

Birinci aşama, ‘şimdiki durum’. İnsanlar sistemlerinin çalışma durumu hakkında raporlar alıyor ve bunlara dayanarak karar alıyorlar. Bu farklı bulut ortamlarının performansı, veri merkezi optimizasyonu ve hatta CRM sistemindeki verilerin kalitesiyle ilgili olabilir.

İkinci aşama ‘arzulanan durum’. İnsanlar sistemin nasıl olması gerektiğine karar veriyor ve kararlarını uygulamak için makineleri kullanıyor. Sistemin bir şeyler yapmayı öğrenmeye programlandığı, yani makine öğreniminin ortaya çıktığı nokta burası. Belirli kriterlere uyan uygulamalar otomatik olarak ihtiyaca en uygun ortamlara konumlandırılıyor. Kaynak talepleri artıp azaldıkça veri merkezleri kuruluyor ve data CRM’e girdikçe otomatik olarak temizleniyor.

Son aşama ise ‘gelecek durum’. Bu aşamada yapay zeka işin içine giriyor. Yapay zeka, belki de insanların düşünemeyeceği çözümler ile sistemin maksimum sonuç vereceği yapılandırmaları bulmak için makine öğreniminin yaptıklarını kullanıyor. İşlerin gerçekten ilginçleştiği, sürekli insan katkısı olmadan gelişimin gerçekleşeceği nokta işte bu gelecek durum.
Ancak henüz oraya varmadık. İngiliz fütürist ve girişimci Sophie Hackford’ın da sorduğu gibi: Yapay zekayı düzgün programlayamayacak kadar aptal mıyız?

Başarı elde etmek için kurallara uymak
Sophie Hackford, yapay zekadan geniş kapsamda genel bir yapay zeka olarak bahsediyordu. Karşı karşıya olduğumuz iklim değişikliği, salgın hastalık yönetimi ve gıda güvenliği gibi bazı büyük sorunları bir yarış halinde çözemeyecek kadar çatışmalı olduğumuza değinmişt. Ancak Sophie’nin dile getirdiği şüphe iş seviyesinde de ele alınması gereken bir sorun. Yapay zeka kökenli bir yenilik yaratacak yeterliliğe sahip miyiz? Kısacası o gelecek duruma erişebilecek yeterlilik ve güce sahip miyiz?

Belki sahibiz, belki de değiliz. Ama bir de şunu düşünmek lazım. Bu şu an cevaplamamız gereken bir soru mu? Az önce yapay zeka hakkındaki kafa karışıklığını ve bu karışıklığın insanların somut gerçekliğe dayanmadan soyut teoriler üretmesinden kaynaklandığını konuştuk. Ancak hali hazırda gerçekliğe dönüşmüş olan birçok şey var. Bahsettiğimiz üç seviyeden ikinci seviyeye zaten ulaştık.

Mesela, Gmail spam mailleri filtrelemek için makine öğrenimi kullanıyor. Benzer bir şekilde Uber de yaklaşık süre hesaplamak için makine öğrenimi kullanıyor. Herhangi bir online destek için kullanılan chatbot’lar yapay zeka kökenli. Bunlar sadece kullanıcılar olarak bizim yapay zekalar ile etkileşime geçebileceğimiz örnekler. Google veri merkezlerinde yapay zeka kullanarak enerji tüketimini yüzde 40 azalttı. Bank of America müşterileri için günlük işlemleri yapan ve müşterilerin finansal ihtiyaçlarını tahmin edip bireysel tavsiyeler veren Erica isimli sanal asistanında yapay zeka kullanıyor.

Bütün bu örneklerde yapay zekanın başarılı olmasının sebebi belirli kriterler kapsamında belirli sonuçlar vermesi için tasarlanmış olması. Bir çocuğa doğruyu ve yanlışı öğretmek gibi, yapay zekanın da insanlar tarafından programlanmış parametrelere ihtiyacı var.

Düşünülmesi gereken bir başka nokta da yapay zekanın günün sonunda bir strateji değil bir iş aracı olduğu. Odaklanılması gereken şey eldeki iş sorunun ne olduğunu çözüp uygun ise yapay zekanın nasıl bu sorunun çözümünde yararlı olabileceğini bulmak. Bu yaklaşım yapay zekayı bulut, blockchain, sanallaştırma veya mobil işlemler gibi diğer girişim teknolojileriyle benzer bir şekilde ele almayı öngörüyor.

Bir İngiliz alet kiralama şirketi olan Speedy Hire geçenlerde küçük ve orta ölçekli girişimlere odaklanarak, seçili ürünlerde bir günde ve belirli bölgelerde 4 saatte teslim sözü vererek finansal geri dönüşünü iyileştirdiğini açıkladı. Bunu yapabilmesinin tek yolu müşterilerin ne istediğini bilmek ve doğru ürünün doğru depoda olmasını sağlamak. Bu başarıyı veri gönderimi, yapay zeka ve makine öğreniminin yardımlarıyla kaynaklarının nerede gerektiğini çözerek ve yeni müşterilere pazarlama teklifleri oluşturarak elde etti.

Buradaki strateji küçük ve orta ölçekli girişimlerin müşterilerine hitap edecek daha hızlı teslim gibi servisler sunmaktı. Yapay zeka bu tarz hizmetlerin sunulmasını sağlayan çözümleri üreten araçlardan sadece biriydi. Bu yapay zekanın önemsiz olduğu anlamına gelmiyor; çünkü yapay zeka olmadan müşterilerin neyi ne zaman istediklerini anlamak çok daha zor olurdu. Ama ne olursa olsun, yapay zeka stratejinin kendisi değildi.

Yapay zekayı bir çocuk gibi eğitmeli; ondan bir terminatörden korkarmış gibi korkmamalıyız
Yapay zeka ile ilgili konuşmalarımız kavrayamadığımız yaklaşımlar hakkında değil gerçek etkileri olan somut örnekler hakkında olmalı. Gerektiği şekilde ele alınması durumunda yapay zekanın iş hacmini büyütebilecek gerçek bir potansiyeli var.

Günün sonunda yapay zeka ile ilgili korkuların ve bu korkuların sebeplerinin farkında olmak önemli olsa da olumlu ya da olumsuz aşırı uçlara ve uzak ihtimallere odaklanmanın kimseye faydası yok. Aynı insanlar gibi yapay zekanın da sınırları var ve biz bu noktada devreye giriyoruz. Yapay zeka bir çocuk, belirli kural ve yönlendirmelere ihtiyacı var. Bizim işimiz şirketlerin arzuladıkları şeyleri anlayıp yapay zekanın yardım edip edemeyeceğini saptamak.

Bu kurallar ve yönlendirmeler olmadan yapay zeka yarattığı heyecanda kaybolacak bir diğer teknoloji. Öte yandan, kurallar ve yönlendirmeler olursa şirketlerin başarısı için yeni ve güçlü bir araç olabilecek potansiyele de sahip.