Ilya Sutskever (d. 1985, Nizhny Novgorod, Rusya), sinir ağları, derin öğrenme ve yapay zekâ sistemleri üzerine çalışmalarıyla tanınan bilgisayar bilimcidir. OpenAI’nin kurucu ortaklarından biri olup, 2024 yılına kadar kurumun baş bilim insanı olarak görev yapmıştır. 2024 itibarıyla Safe Superintelligence Inc. adlı yeni bir yapay zekâ girişiminin kurucusu ve yöneticisidir.

Erken Yaşam ve Eğitim

Sutskever, Sovyetler Birliği döneminde Nizhny Novgorod’da doğmuş, beş yaşında ailesiyle birlikte Kudüs'e taşınmıştır. Lise yıllarında İsrail Açık Üniversitesi üzerinden bilgisayar bilimleri dersleri almış; ailesinin Kanada’ya göçü sonrası, Toronto Üniversitesi’nde matematik lisans eğitimini tamamlamıştır. Aynı üniversitede, yapay zekâ araştırmalarıyla tanınan Geoffrey Hinton danışmanlığında bilgisayar bilimleri alanında doktora yapmıştır. Öğrenciliği sırasında 2010–2012 yıllarında Google Graduate Fellowship ve 2006–2009 yılları arasında Ontario Graduate Scholarship burslarına hak kazanmıştır.

Akademik ve Profesyonel Kariyer

2012 yılında doktorasını tamamladıktan sonra Stanford Üniversitesi’nde Andrew Ng’nin grubunda doktora sonrası araştırmacı olarak kısa süreli görev almıştır. Aynı yıl Hinton ile birlikte DNNResearch adlı yapay öğrenme girişimini kurmuş; bu şirket 2013’te Google tarafından satın alınmış ve Sutskever Google Brain ekibine dâhil edilmiştir.

Bilimsel Katkılar

Sutskever’in yapay zekâ araştırmalarına katkıları, çeşitli model mimarileri ve öğrenme teknikleri etrafında yoğunlaşmaktadır:

• AlexNet (2012): Geoffrey Hinton ve Alex Krizhevsky ile birlikte geliştirilen bu derin evrişimsel sinir ağı modeli, 2012 ImageNet yarışmasında kazandığı başarı ile görüntü işleme alanında derin öğrenmenin etkinliğini geniş çapta göstermiştir.
• Sequence-to-Sequence Learning (2014): Oriol Vinyals ve Quoc Le ile birlikte geliştirilen bu teknik, doğal dil işleme uygulamalarında makine çevirisi başta olmak üzere birçok görevin gerçekleştirilmesini mümkün kılmıştır.
• TensorFlow (2015): Google Brain ekibinde görev yaptığı dönemde, açık kaynak kodlu makine öğrenimi kütüphanesi TensorFlow’un geliştirilmesinde aktif rol almıştır.
• AlphaGo (2016): Sinir ağları ve ağaç arama tekniklerini birleştiren sistemin geliştirilmesinde katkı sunmuştur.
• Derin Takviyeli Öğrenme: OpenAI bünyesinde robotik ve oyun ortamlarında karar alma süreçlerini modellemek üzere bu yaklaşımı geliştirmiştir.
• GPT Serisi: OpenAI bünyesinde GPT-2, GPT-3 ve GPT-4 gibi büyük dil modellerinin geliştirilmesinde teknik liderlik yapmıştır.
• DALL·E ve CLIP: Görsel ve dilsel veriler üzerinde eşzamanlı çalışan modellerin geliştirilmesinde görev almıştır.
• Codex: Programlama görevlerinde doğal dil girdilerini kod çıktısına dönüştüren bu sistemin eğitiminde rol almıştır.

OpenAI ve Süper Zekâ Araştırmaları

2015 yılında Elon Musk ve Sam Altman öncülüğünde kurulan OpenAI’nin kurucu ortakları arasında yer almıştır. Kuruluşta baş bilim insanı olarak görev almış, OpenAI'nin kamu yararı odaklı yapay zekâ geliştirme misyonu çerçevesinde çalışmıştır. GPT sistemleri ile beraber DALL·E ve Codex gibi projelerin geliştirilmesinde etkin rol oynamıştır.

Sutskever, yapay zekânın güvenli gelişimine yönelik olarak süper zekâların (artificial superintelligence) kontrol altına alınmasına odaklanan Superalignment adlı girişimi başlatmıştır. Bu proje, insan değerleriyle uyumlu, denetlenebilir üst düzey yapay zekâların geliştirilmesini amaçlamaktadır.

Yönetim Krizi ve OpenAI'dan Ayrılışı

Kasım 2023’te OpenAI CEO’su Sam Altman’ın görevden alınmasında rol oynamış; bu karar kısa süre içinde tartışmalara neden olmuş ve Altman yeniden CEO olarak göreve iade edilmiştir. Sutskever, bu süreç sonrası kamuya yaptığı açıklamada kararından pişmanlık duyduğunu ifade etmiş ve birkaç ay içinde OpenAI’dan ayrıldığını duyurmuştur.

Safe Superintelligence Inc.

Mayıs 2024’te, Daniel Levy ile birlikte Safe Superintelligence Inc. adlı yeni bir yapay zekâ şirketinin kuruluşunu açıklamıştır. Şirket, süper zekâların güvenli şekilde inşasını hedefleyen bağımsız bir araştırma kuruluşu olarak faaliyet göstermektedir.

Ödüller ve Tanınırlık

Sutskever, kariyeri boyunca çeşitli bilimsel ödüller ve burslar kazanmıştır:

• Google Graduate Fellowship (2010–2012)
• Ontario Graduate Scholarship (2006–2009)
• Toronto Üniversitesi “Yılın Yenilikçisi” ödülü (2014)
• MIT Technology Review “35 Yaş Altı 35 Yenilikçi” listesi (2015)
• Royal Society üyeliği (2022)
• TIME Dergisi En Etkili 100 İnsan (AI Kategorisi - 2023, 2024)

Öne Çıkan Akademik Yayınları

• Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. Advances in Neural Information Processing Systems, 25.
• Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Salakhutdinov, R. (2014). Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting. Journal of Machine Learning Research, 15(1), 1929–1958.
• Sutskever, I., Vinyals, O., & Le, Q. V. (2014). Sequence to Sequence Learning with Neural Networks. Advances in Neural Information Processing Systems, 27.
• Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., … Sutskever, I. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877–1901.
• Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S., & Dean, J. (2013). Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality. Advances in Neural Information Processing Systems, 26.
• Abadi, M., Agarwal, A., Barham, P., Brevdo, E., Chen, Z., Citro, C., … Sutskever, I. (2016). TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems. arXiv:1603.04467.
• Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., … Sutskever, I. (2021). Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. International Conference on Machine Learning, 8748–8763.
• Ramesh, A., Pavlov, M., Goh, G., Gray, S., Voss, C., Radford, A., … Sutskever, I. (2021). Zero-shot Text-to-Image Generation. International Conference on Machine Learning, 8821–8831.
• Szegedy, C., Zaremba, W., Sutskever, I., Bruna, J., Erhan, D., Goodfellow, I., & Fergus, R. (2013). Intriguing Properties of Neural Networks. arXiv:1312.6199.