Yapay zeka alanındaki 5 önemli trend

Yücel Yüksel , Veri ve Yapay Zeka Uzmanı

Kökeni yaklaşık 70 yıl öncesine dayanan yapay zeka; hissedebilen, düşünebilen ve aksiyon alabilen bir teknoloji olarak karşımıza çıkmaktadır. Küresel büyümenin son derece yavaşladığı günümüzde, yapay zekanın bu alana da ilaç olabileceğine inanıyorum.

Yapay zeka öncelikle, verimlilikte kayda değer bir artışa olanak sağlayacak ve daha da önemlisi yeni gelir fırsatlarının doğmasına neden olacaktır. Global yönetim danışmanlık şirketleri tarafından yapılan araştırmalarda yapay zekanın 10 sene içinde yaklaşık 15 trilyon dolarlık bir ekonomik katkı sağlayacağı öngörülüyor. Yine yapılan araştırmalarda, 2035 yılında Amerikan ekonomisinin yıllık büyümesinde %2 artışa olanak sağlayacağı belirtiliyor. Bununla birlikte, en büyük katkının 7 trilyon dolarla Çin ekonomisinde olacağı belirtiliyor. Ancak gelişmekte olan ülkelerin yapay zeka konusundaki düşük adaptasyon oranı nedeniyle ülkeler arasındaki refah farkında artışa neden olacağı öngörülmekte. Aynı farkın; bu alanda yatırım yapan şirketlerle, vizyon/yetkinlik eksikliği gibi nedenlerle geç kalan rakipleri arasında da oluşacağı su götürmez bir gerçek.

Trend 1) Faydalarının yanında riskleri de olan yapay zeka alanında en çok patent hala makine öğrenimi alanında bulunmakla birlikte; video, görüntü, ses ile metin işleme gibi kullanım alanları bulunan ve makine öğrenmesinin bir alt kümesi olan derin öğrenmenin popülerliği her geçen gün artacaktır.

Trend 2) Avrupa Birliği’nin benimsediği prensiplerde de yapay zekanın hesap verebilir, etik, tarafsız ve açıklanabilir olması gerektiği vurgulanmaktadır. Bu bağlamda, daha başarılı sonuçlar vermesine rağmen kara kutu olarak tanımlanan ve sonuçlarının insanlar tarafından yorumlanması zor olan yapay sinir ağları gibi metotlar yerine – özellikle kritik senaryolarda açıklanabilir yapay zekayı tercih eden savunucularda önemli artış olacaktır. Bu kişi ve kurumlar, lojistik regresyon ve karar ağaçları gibi daha klasik metotları kullanmayı tercih etmektedir. Şahsen, kritikliğinin düşük olduğu senaryolarda biraz daha pragmatik yaklaşmayı doğru buluyorum.

Trend 3) Dünyanın pek çok farklı noktasından çok farklı yöntemler kullanılarak gerçekleştirilen siber saldırıların bir kısmının fark edilmesinde ve gerekli aksiyonların zamanında alınmasında yapay zeka kullanımı her geçen gün daha yüksek bir orana ulaşacaktır.

Trend 4) Yüksek hacimli, tekrarlanabilir manuel görevlerin hatasız ve hızlı bir şekilde otomatize edilmesi olarak tanımlayabileceğimiz robotik süreç otomasyonu teknolojilerinde görüntü ve metin işleme gibi yapay zeka fonksiyonları daha yaygın bir şekilde kullanılacaktır.

Son trende geçmeden önce, en çok karşılaştığım sorulardan birinden bahsetmek istiyorum. Bu alanda çalışmak isteyenlerin ihtiyaç duyacakları yetkinliklerle ilgili bu sorunun cevabı bence “artı sonsuz”. Ama iyi bir istatistik/ekonometri bilgisi ile SQL, Python veya R gibi dillerde kazanılacak yetkinlik veri bilimci olmak için ilk basamağı atmanızı sağlayacaktır. Buna ek olarak, proje tecrübesi kazanacakları sektöre özel bilgi de fark yaratan ve proje başarısını olumlu etkileyen bir unsur olarak karşımıza çıkmaktadır. Ayrıca, sadece zaman serileri kullanarak yapılacak bir tahminleme için yirmi farklı metod seçeneği olduğu bir dünyada, hangi problem ve veri seti için hangi metotların uygun olduğunun ve her bir metodun farklı parametrelerinin çalışma prensiplerinin bilinmesi/araştırılması, her iş probleminin çözümü için farklı metodları denemek gerekliliği düşünüldüğünde bu işin kompleksliği daha da belirgin olmaktadır.

Uzun yıllardır veri odaklı çalışmalar yapmama rağmen, öncesinde yüzlerce sayfa akademik makale okuduğum projelerin varlığı, bizi bu işin sadece severek yapılabileceği sonucuna ulaştırmaktadır. Element AI adlı şirkete göre, dünyada 18 milyon yazılım geliştirici olmasına rağmen sadece 10 bin makine öğrenmesi uzmanı bulunmaktadır ki bu da Amerika’daki yıllık brüt gelirlerin 300 bin dolar seviyesini aşmasında önemli rol oynamaktadır. Forbes’a göre söz konusu bu yetkin kaynak eksikliğini gidermek amacıyla iç eğitimler düzenleyen şirket oranı %63’e ulaşmıştır. Ancak bu şekilde bile açığı kapatmak yıllar sürecektir.

Trend 5) Sadece problem tanımı gibi meta bilgilerin verilmesinin ardından uygun verilerin otomatik olarak seçilmesi, modelin optimize edilmesi, modeli eğitilmesi ve farklı cihazlara dağıtılmasi gibi işlemlerin otomatik olarak yapılmasına olanak sağlayan otomatik makine öğrenmesinin hızlı gelişimi yapay zeka uygulamalarının yaygınlaşma hızını artıracaktır. Daha kullanıcı dostu önyüzlere sahip yazılımlar da, Gartner’ın %37 olduğunu belirttiği yapay zeka kullanan şirket oranında bir ivmelenmeye neden olacaktır.

Özetle; yüzlerce kullanım alanı bulunan ve küresel ölçekte yıllık 30 milyar dolar yatırım yapılan yapay zeka ile ilgili trendleri belirleyen gelişmiş ülkelerle aramızdaki farkın daha da açılmaması adına; üniversitelere, özel sektöre, devlete ve bu alanda çalışan profesyonellere önemli görevler düşmektedir.