Adrian Zidaritz, AIbluedot.com’un Yazarı – Röportaj Serisi

Adrian Zidaritz, AIbluedot.com‘un yazarıdır, bu blog yapay zeka hakkında genel bir bakış sunar, matematik, etik, politika ve aradaki “her şey” ile karıştırılmış bir içerik sunar. Makaleler minimal miktarda teknik materyal içeriyor olsa da, uzmanlara değil, genel halka hitap ediyor. Yapay zeka, uzman olmayan kişiler tarafından yanlış anlaşılmakta ve medyada ya abartılmakta ya da konuşulmaktadır; ancak bu, şimdiki zamanımızın en önemli teknolojisi.

Yapay zekaya ilk olarak ne sizi çekti?

Yapay zeka geliştirme, diğer modern teknolojilerden farklı olarak geniş bir uzmanlık yelpazesi gerektirir. İstatistik, nörobilim, uygulamalı matematik, bilgisayar bilimi, yazılım geliştirme, psikoloji vb. gibi alanlardan beslenir. Bu zorluk, benim için çekiciydi, ayrıca önceki kariyerimde bu alanların çoğuyla ilgilenme şansım oldu: matematik, bilgisayar bilimi, yazılım geliştirme, istatistik.

Yapay zeka alanında geniş bir kariyeriniz var. Bazılarından bahseder misiniz?

Bu, bir şekilde 1. sorunun devamı. Şimdiki zamanda yapay zeka alanında çalışan几乎 her orta yaşlı kişi başka bir yerden geliyor. Yaklaşık 2005 yılına kadar yapay zeka yoktu (yapay zeka’nın başarısı chủ olarak sinir ağları = derin öğrenme sayesinde; bu nedenle pratik amaçlar için yapay zeka derken derin öğrenmeyi kastediyoruz). Sonuç olarak, yapay zeka alanında çalışan birçok kişi, alana benzersiz perspektifler getiriyor. Ben, matematik geçmişimle birlikte büyük veri mühendisliğinin çok önemli bir rol oynadığı pratik yapay zeka projelerini yönettim (bazen toplam proje süresinin %80’inden fazlasını oluşturuyor). Arka planım, yapay zeka’yı onun matematiksel temellerinin sorgulanması (çok teorik) ve veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri takımlarını yönetmenin çok pratik yönleri arasında birleştiriyor. Orta seviyedeki yapay zeka teknolojileri hakkında daha fazla bilgi sahibi olan diğer araştırmacılar var.

Yapay zekanın medyada doğru bir şekilde sunulmadığına dair birdisconnect olduğuna inanıyorsunuz. Medya, yapay zekanın gerçeklerini doğru bir şekilde yansıtma konusunda neden başarısız oluyor?

Çünkü yapay zeka, bazı yapay zeka çalışanları tarafından bile yanlış anlaşılmaktadır, basın tarafından daha da fazla. Bu, çok genç bir disiplin ve çok genç işçiler. Bu genç işçilerin çeşitli görüşleri medyaya yansıyor ve hedeflerin uyumsuzluğuna yol açıyor. Sosyal İkilem belgeselini, Netflix’te yayınlanan ve Silicon Vadisi perspektifinden yapay zeka’nın çatışan görüşlerini belgeleyen bir örnek olarak söyleyebiliriz.

Şu anda yapay zeka’da görülen ilerlemenin büyük bir kısmı derin öğrenmeden geliyor. Derin öğrenmenin siyah kutu problemi hakkında neler düşünüyorsunuz?

Bu, büyük bir sorun. Temel olarak, öğrenme sürecinin teorik (matematiksel) bir anlayışına sahip değiliz. Derin öğrenme algoritmalarının nasıl öğrendiğini bilmiyoruz. Sadece çalıştıklarını görüyoruz. Elbette bir teori geliştirmek için girişimler oldu, ancak hiçbiri geniş kabul görmedi. Bu nedenle, temel bir anlayışın yokluğunda, sadece “gördüğünüz gibi çalışıyor” diyebiliriz. Ancak beyaz kutu açıklaması imkansız. Diğer algoritmalar (derin öğrenme değil) daha iyi anlaşılmaktadır ve onlar için sonuçların açıklamaları mümkündür. Derin öğrenme için değil.

Yapay zeka yanlılığı hakkında neler düşünüyorsunuz ve bunu nasıl önleyebiliriz?

Şu anda yapay zeka, algoritmalar değil, veriler hakkında. Algoritmalar yanlılık bilmez, yanlılık verilerin içinde. Veriler toplumun bileşimini ve ayrıca toplumun katmanlaşmasını yansıtır, çünkü veri toplama da yanlılık içerir. Bunlar doğal olarak oluşan şeyler, veri toplama sürecine tüm geçmişlerden insanların dần dần dahil edilmesi gerekiyor, böylece veriler nüfusun doğru bir temsilini yansıtsın.

En çok ilgi duyduğunuz makine öğrenimi türü nedir?

Daha önce de söylediğim gibi, makine öğrenimi, en başarılı iç dalı olan derin öğrenme lehine geri çekiliyor. Sinir ağları, esnekliklerinden dolayı hakimiyet kuruyorlar.

Evrensel Temel Gelir (UBI)’in, yapay zeka’dan kaynaklanan iş kayıplarıyla başa çıkmak için kesinlikle gerekli olacağına dair görüşleriniz var. Bu görüşlerinizi açıklar mısınız?

Toplum, otomasyon (uygulamalı yapay zeka) nedeniyle büyük sonuçlar yaşayacak. 2016’dan bu yana siyasi çalkantıları bile gördük. Geriye dönmek için bir yol olmayacak. Çok fazla iş simplemente ortadan kalkacak. Şu günlerde bir radyolog olarak eğitim almak anlamını yitirdi. Yapay zeka, bir insandan daha iyi X-ray, MRI ve diğer tüm türlerin okumalarını yapabilir. İnsanlar, yapamayacakları bir iş olmadığında ne olacak? UBI, otomasyon yaygınlaştığında insanların gereksiz yere acı çekmemesini garantiler. Ve buna gerek yok, çünkü yapay zeka, toplumun hala işleyebilmesi için gerekli işi teslim edecek.

Yapay Genel Zeka (AGI)’yi asla başarmamız mümkün mü?

Evet, birçok insan DeepMind’in yazılımlarının zaten AGI’ye yakın olduğuna inanmaktadır. Ben bu fikre katılmıyorum, ancak benim için cevap evet. AGI, duyguları veya bilinçliği değil, sadece bilişsel zekayı içerir. Ve bu düzeyde zeka için, cevap evet gibi görünüyor.

Simülasyonda yaşadığımız ihtimali olduğuna inanıyorsunuz?

Bir olasılık? Evet, yani simülasyonda yaşama olasılığı 0 değil. Entelektüel olarak da çekici. Ancak muhtemel mi? Hayır, bana göre değil, yani olasılık, 0 olmamasına rağmen çok çok küçük.

Teşekkür ederiz röportaj için, Adrian’ın yapay zeka’nın çeşitli yönleri hakkındaki görüşlerini öğrenmek isteyen okuyucular AIbluedot.com‘u ziyaret edebilirler.