T3 Podcast| Sektörlerdeki Yatay Kesişim: Yapay Zeka - Dr. M. Ayyüce Kızrak

T3 Podcast'in bu bölümünde Dr. M. Ayyüce Kızrak’ı ağırlıyoruz. Podcast, yapay zekanın tarihsel gelişiminden güncel uygulamalarına, makine öğrenmesi ile derin öğrenme arasındaki farklardan potansiyel risklerine ve Türkiye'deki çalışmaların geleceğine kadar geniş bir yelpazeyi ele almaktadır.

Dr. M. Ayyüce Kızrak, yapay zekanın tanımının bakış açısına göre değiştiğini belirtir. Fiziksel yetenekler bağlamında El-Cezeri'nin robotik çalışmalarına kadar gidilebilirken, algoritmik temelleri 7. yüzyıla dayanmaktadır. Günümüzde ise, terim 1956'dan itibaren bilişsel yeteneklere ve veriden öğrenmeye dayalı sistemleri ifade etmektedir. Yapay zeka, artık bir araştırma konusundan ziyade, günlük yaşamda işleri kolaylaştıran bir araç haline gelmiştir.

Makine öğrenmesi, bir uzman kişinin tecrübelerine dayanarak veriden özellikler çıkarılmasını içerirken, derin öğrenme, yapay sinir ağları sayesinde veriyi kendisi öğrenerek uzman müdahalesine olan ihtiyacı azaltan bir alt alandır. Kızrak, bu kavramların birbirinin içine geçmiş yapılar olduğunu ve birbirinden kesin olarak ayrılamayacağını vurgulamaktadır.

Yapay zeka, yüz tanıma ve kişiselleştirilmiş alışveriş önerileri gibi günlük hayatın pek çok alanında yer almaktadır. Bankacılıkta dolandırıcılık tespiti, sağlık sektöründe görüntü ve ses verilerini işleme, üretim ve enerji sektöründe optimizasyon gibi somut örneklerle yapay zekanın yaygınlığı açıklanmıştır.

GPT-3 gibi doğal dil işleme modelleri, insan benzeri metinler üretebilme kabiliyetiyle "devrimsel" bir gelişme olarak kabul edilmektedir. Milyarlarca kelimelik büyük veri setleriyle beslenen bu modeller, haber metinleri ve akademik makaleler yazabilmektedir. Kızrak, bu teknolojinin yüksek ekonomik değere sahip olduğunu ve Türkçe için de çalışmaların teşvik edilmesi gerektiğini belirtmektedir.

Yapay zeka sistemlerinin "kara kutu" (black box) özelliği nedeniyle karar süreçlerinin her zaman açıklanamaması, öngörülemez hatalara ve risklere yol açabilmektedir. Özellikle sağlık ve hukuk gibi kritik alanlarda bu durum büyük zararlara neden olabilir. Verideki önyargıların öğrenilmesiyle oluşabilecek ayrımcılık riskine karşı, insan katılımıyla test ortamlarının geliştirilmesi önerilmektedir.

Türkiye'de yapay zeka alanında son yıllarda önemli bir motivasyon artışı olduğu belirtilmektedir. Ulusal Yapay Zeka Stratejisi gibi politikalar, üniversitelerde açılan bölümler ve artan teşvikler, gelecekteki çalışmaların daha da hızlanacağını göstermektedir. Kızrak, gençlerin bu alandaki enerjisine güvendiğini ve işbirliklerinin devam etmesiyle bu fırsatın kaçırılmayacağını dile getirmektedir.

Bu alanda kariyer yapmak isteyenler için en önemli tavsiye, disiplinlerarası çalışabilirlik yeteneğidir. Yapay zekanın tek başına bir alan değil, birçok sektörü kesen "yatay bir alan" olduğu vurgulanarak, hukukçudan mühendise herkesin belli bir farkındalığa sahip olması gerektiği belirtilmektedir.