GELECEĞİ VE DEĞİŞİMİ NEDEN GEREKTİĞİ KADAR CİDDİYE ALMIYORUZ?
Çünkü değişim önce yavaş yavaş, sonra aniden gelen bir fenomen. Gelecek dediğimiz şey bugünden adım adım, ufak ufak oluşmakta. Bu yavaş yavaş, ufak ufak ilerlemeler hissedilmiyor. Keyif veren teknolojik, sosyal, politik, sosyolojik hikayeler gibi bizlere teğet geçip gidiyor. Gidiyor ama nereye?
Bundan 6 sene önce bize keyif vererek teğet geçip giden bir hikayeyi sizlere tekrar hatırlatmak istiyorum.
2014 senesinde Google DeepMind adlı Londra merkezli bir yapay zeka şirketini satın aldı. Sonrasında dünyanın en iyi yapay zeka uzmanlarını ekibe kattılar. Amaçları verilerden ve kurallardan öğrenen, hatalarından ders alan ama insana ait zaafları olmadığı için o hatayı bir daha asla tekrarlamayan ve elde ettiği bilgiyi insan beyninden milyonlarca kat daha hızlı işleyebilen bir yapay zeka peşindeler. İşin daha ürkütücü boyutu bu düşünme sürecine yaratıcılık, sezgi gibi insani boyutları da katmaya çalışmaları.
Gelelim hikayeye.
Bu amaçla üzerinde çalıştıkları yapay zekaları AlphaGo, makina öğrenmesi ve derin öğrenme teknolojileri ile kadim Go oyunda uzmanlaşıyor. Geçmişe dönük oyun verilerini öğrenerek bir oyun zekası geliştiren AlphaGo, 2016 senesinde makina insana karşı psikolojisi içinde düzenlenen ve milyonlarca insanın canlı izlediği bir organizasyonda dünyanın resmi olarak en iyi Go oyuncusu, uluslararası seviyede 8 kez şampiyonluk olmuş olan Lee Sedol’u 5 oyunda 4 kez yeniyor. 1 kez kaybediyor.
Bu akıllı makina vs zeki insan karşılaşmasına dair belgeseli şu linkten muhakkak izleyin. https://www.youtube.com/watch?v=WXuK6gekU1Y
Bu yapay zekanın Go üzerinde geliştirilmiş olması çok manidar zira Go dünya üzerindeki en komplike, en karmaşık ve hamle olasılıkları açısından en geniş olasılıkları barındıran bir oyundur. Go stratejiyi, çok ince taktik savaşları ve en önemlisi de oyuncuların ruhsal boyutlarının oyunla harmanlandığı, matematiğin yanı sıra psikoloji, felsefe ve şiirin de aynı derecede rol oynadığı bir ‘ruh terbiyesi’ oyunudur. Satrançtan farklı olarak Go kaotiktir, dengeler her an değişebilir, gerçek hayattaki gibi belirsizlik ve karmaşa üst düzeydedir. Yani DeepMind’ın derin öğrenme için bu oyunu seçmiş olması bir “Challenge”. Bunda başarı sağlanması, yeni bir devrin açılması, hatta bir devrin sonsuz olasılıklar ile açılması demek.
2016’da insanların nefeslerini tutarak izledikleri bu karşılaşmalar sonrası, Lee Sedol Go oyunundan profesyonel olarak emekli olduğunu şu sözlerle açıklıyor “Yapay zekanın Go oyunlarında ilk kez kullanılmasıyla birlikte; olağanüstü çabalarla bir numara olsam bile zirvede olmadığımı fark ettim. Bu alanda birinci olsam bile, mağlup edilemez bir varlık var.”
2017’de AlphaGo, bu kez de Çin’li şampiyonluk Kı Cie’yi ve diğer bazı şampiyonları yeniyor.
AlphaGo’nun bu versiyonu bu başarıları, 100 binden fazla oyundan oluşan bir veri setini incelemek, bu set üzerinden öğrenmek ve kendisini geliştirmek suretiyle yakalamış. Tam da bu noktada işler daha da ilginç hale geliyor. Dünyada Alpha Go’ya rakip bulamayan DeepMind, rakibi kendisi oluşturmak için kolları sıvıyor ve ilginç bir deneye imza atıyor: AlphaGo Zero!
Şirket, bu yeni versiyon ile AlphaGo’nun kapasitesini daha ileri bir noktaya taşıyor. Nasıl mı?
AlphaGo Zero, kendisinden bir nesil önceki yapay zeka olan AlphaGo’dan farklı olarak yeni bir yapay zeka modeli olarak insanoğlunun binlerce yılda öğrendiği strateji ve taktiklerin hepsini kendi kendine ve hiç bir insan eğitimine ihtiyaç duymadan 40 günde öğreniyor. Yani AlphaGo Zero’ya hiç bir oyun verisi yüklenmiyor. Sadece oyun kuralları öğretiliyor ve kendi kendine oyunu oynamayı öğreniyor. Bir diğer ifade ile veriye ihtiyaç duymadan kendi kendisini eğitiyor.
İşin çılgınlaştığı nokta da işte tam olarak burası; yani, yeni yapay zeka bizim yönlendirmemize, eğitimimize, verilerimize artık ihtiyaç duymuyor, ona sadece kuralları bildirmemizi ve biraz zaman tanımamızı istiyor. Sonucunda ise, strateji oyunundaki binlerce yıllık birikimimizi 40 günde ezip geçebiliyor. AlphaGo Zero, eğitiminin ilk 3 gününde, AlphaGo’nun ilk versiyonlarının tamamını 100-0 gibi ezici bir galibiyetle yenerken, geri kalan 37 günde ikendi kendisiyle milyonlarca oyun oynadıktan sonra, insanlığın binlerce yılda öğrendiği tüm strateji ve taktikleri keşfetmekle kalmıyor, bugüne kadar ortaya koyulmamış ileri seviyede yeni hamleler de geliştirerek, öğrenmeye devam ediyor.
AlphaGo’nun daha önce Lee Sedol’u yenen versiyonu, bu işlem için 176 makine ve 48 yapay zeka işlemcisi kullanırken; Alpha Go Zero ise sadece 1 makine ve 4 yapay zeka işlemcisi kullanarak bu başarıya imza atıyor. Bu da, çok büyük data setlerine ihtiyaç duymadan öğrenebilmesinden kaynaklanıyor.
Yazımın başlığına dönersek; Lee Sedol ve Kı Cie Alpha Go’yu ciddiye almadılar. Potansiyelinin farkında değillerdi. Muhtemelen değişimin ve bu potansiyelin gelişimini takip etmediler. İnanmadılar. Neye muktedir olduğuna dair fikirleri yoktu. Lee Sedol’un açıklamaları da bu yönde, onu küçümsediler.
Bir değişimi, gelişimi görmezden geliriz, çünkü yavaş yavaş gelir. Fark etmez, önemsemeyiz. 2014- 2017 arasında DeepMind şirketi yani Google 2 tane devrim yaptı. Kim hatırlıyor? Veya bugün bile kim ciddiye alıyor? Hele de ülkemizde e, ne olmuş yani diyenlerin sayısı eminim ki milyonları bulur.
Ülkeler ve şirketler de bu şekilde, yapay zeka ve üstel teknolojilere kafalarını kuma gömerek cevap veriyorlar. Hangimiz, Zero’nun eğitimi için kullanılan ve yapay zekanın yönünü değiştirecek olan destekli öğrenme modeli (reinforcement learning) hakkında bilgi sahibiyiz?
Şirketlerimiz, hükümetimiz, kamu kurumlarımız, bu yapay zeka konusuna önem vermiyor demiyorum, yeterince önem vermiyorlar diyorum. IoT, RPA, 3D, AR, VR gibi teknolojiler yapay zeka, makina öğrenmesi ve derin öğrenme birleşerek, korkunç rekabet avantajları sağlamaya başlarken, biz hala inovasyon nedir, ARGE nedir ayrımını yapmaya çalışıyoruz. Hala ARGE’ye bütçeden yüzde 1 pay verip, çağa ayak uydurduğumuzu sanıyoruz.
Bence şirketler açısından 3 tane önemli stratejik risk var. Bunlardan birincisi iklim değişikliği, ısınma ve sürdürülebilirlik. İkincisi VUCA riskleri (değişken, belirsiz, karmaşık, muğlak dünyadan kaynaklı riskler. Yani dış politikalar, jeopolitik, makro ekonomi, finans ve sosyoloji kaynaklı makro riskler. Üçüncüsü ise açıkça üstel hızda gelişen teknoloji. Yıkıcı teknolojilere uyum, yapay zekayı yakalama ve yetenekleri bu teknolojiler ile uyumlandırma riskleri.
Her üç stratejik risk grubu için de alınabilecek çok aksiyon var. Ancak teknoloji ve insanın teknolojiye uyumlandırılması konusunu yukarıda anlattığım hikaye özelinde lütfen bir kez daha düşünün. İnsanın en fazla 8-9 sene içinde iş pozisyonlarının neredeyse %50’sinde denklemin dışında kalması çok olası. En azından gelişmiş ülkelerde böyle. Peki insan ne yapmalı? Şirketler insanları için ne yapmalı? Geleceğe nasıl hazırlanmalı?
Tam burada, aklıma Steve Jobs’un 1994 tarihinde The Rolling Stone Dergisine verdiği bir röportaj geliyor. Röportajı gerçekleştiren kişi soruyor:
“…. teknolojinin insanları nasıl güçlendirebileceğinden, hayatlarını nasıl değiştirebileceğinden sık sık bahsettiniz. 20 yıl önce başladığınızda olduğu gibi bugün hala teknolojiye olan inancınız devam ediyor mu?
Jobs cevap veriyor:
“Tabi ki. Bu teknolojiye olan bir inanç değil. İnsanlara olan inançtır.
“Bunu açıklar mısınız?” diye soruyor röportajı yapan kişi.
Jobs devam ediyor:
“Teknoloji hiçbir şeydir. Önemli olan, insanlara; temelde iyi ve akıllı olduklarına ve onlara araçlar verirseniz, onlarla harika şeyler yapacaklarına olan inancınızdır. İnandığınız araçlar değildir, araçlar sadece araçlardır. Çalışırlar veya çalışmazlar. İnandığın ya da inanmadığın insanlardır! Evet, elbette, hala iyimserim, yani bazen karamsar oluyorum ama çok uzun sürmüyor.”
Bence Jobs’un 1994’te söylediği bu sözler adeta bir misyon tanımı gibi. Teknoloji ve insan ilişkisinin net fotoğrafı ve bana göre bu hala geçerli. Teknoloji bir araç ve ne kadar hızlı ilerlerse ilerlesin, insanı denklemden çıkartmaması gerekiyor. O halde insanlar bu teknoloji anlamalı, teknolojinin yapamayacağı işleri yapmalı. IQ ve sol beyin odaklı işlerden, sağ beyin ve EQ odaklı işlere geçmeli. Strateji, sanat, sezgi, sağduyu, liderlik, motivasyon, merhamet, vicdan, empati, kültür, hisler gibi unsurları katacağı işlere yönelmeli. Teknolojiyi çerçeveleyecek, ilişkileri kuracak, insan ve teknoloji arasında köpür olacak, makro bakacak pozisyonlara yönelmeli.
İşte bu açıdan baktığımızda, teknoloji yönlü eğitimlerden daha fazla duygusal-bilişsel- davranışsal beceri setlerine göre eğitimler almak ve gelişim sağlamak gerektiği ortaya çıkıyor. Makine veriye dayalı karar verir, ancak kültür, sanat, edebiyat, tarih, duygu, strateji ve empati ile harmanlanmış bir sezgiselliği yakalaması en az 20 sene mümkün gözükmüyor. Öyleyse şirketlerin çalışanlarını bu yönde yönlendirmeleri ve eğitmeleri önem taşıyor. İlk ve yüksek öğretimde de STEM odaklı eğitimden bu alanlara doğru kaymakta fayda görüyorum.