Yapay zekanın sağladığı bilgilerin güvenilirliği, modelin eğitildiği veri setlerinin kalitesine bağlı olarak değişiyor; her zaman yüzde 100 doğru sonuçlar da veremiyor, neyin doğru neyin yanlış olduğunu ayırt edecek bir dünya görüşüne sahip değil
Blockchain & Yapay Zeka Akademi Kurucusu Devrim Danyal, yapay zekanın bilgiyi nasıl ürettiğini, verileri nereden topladığını ve ne kadar güvenilir olduğunu AA Analiz için kaleme aldı.
Sene 2024 teknolojiye bir noktadan dokunuyor olup, yapay zekayı kullanmaya başlamamış az, duymamış ise çok daha az insan topluluğunun bir arada bulunduğu yepyeni bir teknoloji tarihi yazıyoruz hep birlikte. Yapay zeka ile ilgilenen birçok insan, bu teknolojinin nasıl çalıştığını ve verdiği cevapların kaynağını merak ediyor. Kimileri yapay zekayı çoktan günlük yaşantılarının bir parçası haline getirdi. Kimileri ise verdiği cevaplar akıllarına yatmasa da akıcı geri dönüşlerini şaşırtıcı bulmaları sebebiyle yapay zekanın büyüsüne kapıldılar. Bu şüphe dolu yaklaşımlar karşısında akıllardaki sorulara yanıt vermek, yapay zekanın arkasındaki süreçleri anlamak açısından oldukça önemlidir.
Yapay zeka bilgiyi nasıl sağlıyor?
Yenidoğan bir bebek düşünün; uzun bir bekleyişin ardından dünyaya geldiğinde çevresini aşamalar halinde yavaş yavaş algılar, gözlerini tam olarak açamaz, etraftaki sesleri duysa da tam tanımlayamaz, kokuları algılayamaz, kısacası 5 duyusuyla ortamı anlamlandıramaz. İşte sıfır bir yapay zekanın gelişimi de benzer şekilde ilerliyor. Gördüklerini anlıyor, sesleri ayırt edebiliyor, kokuları sınıflandırabiliyor, yani bir bebekten farksız. Takdir edersiniz ki, ölçeklendirilebilir olması sayesinde bu aşamaları tek bir canlıdan çok daha kapsamlı geçiriyor ve bir öğrendiğini bir daha unutmuyor, hatta her geçen saniye yeni eklenen bilgiler ile doyumsuz bir öğrenme isteğiyle her şeye bir cevabı oluşuyor. Artık bir insan ile kıyas kabul edilmeyecek duruma geldiğinde de bilgisayar genleri sayesinde kendisine sunulan çeşitli algoritmaları ve modelleri kullanarak verileri işlemeye ve bu verilerden anlamlı sonuçlar çıkarmaya başlıyor. Bebeğin ilkokul çağına gelmeden "öğrenmeyi öğrenmesi" gibi düşünebilirsiniz. Tabii ki insanın limitlerine kıyasla aynı anda binlerce kelimelik bir romanı okuyup, her harfini analiz eden bir yapı biraz ürkütücü geliyor olabilir. Yapay zeka modelleri bu işlevi de büyük veri kümelerine dayalı olarak gerçekleştirilen makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemleriyle sağlıyor. Başka bir deyişle, yapay zekanın sağladığı bilgiler, ona verilen verileri işlemesiyle elde ediliyor.
Yapay zekaya verileri kim veriyor?
Yapay zekanın ana kaynağı, insanlardan ve çok farklı kaynaklardan elde ettiği büyük veri setlerine dayanıyor. Bu veri setleri, internet üzerindeki makaleler, kitaplar, bilimsel çalışmalar, forumlar ve diğer dijital içerikler gibi farklı kaynaklardan ya da aklınıza gelebilecek her türlü bilgi kaynağından toplanıyor. Kendisine sorulan sorulara, birçok kriter doğrultusunda, kim olarak, nasıl cevap vermesi gerekiyorsa o kılığa bürünerek, bu büyük veri setlerini analiz ediyor ve kullanıcının o sorusuna en uygun cevabı seçmiş oluyor. Verdiği cevaplar, ona sunulan veri kümelerinden ve eğitildiği modellerdeki bilgilerden geliyor. Örnek vermek gerekirse; bir yapay zeka modeli, milyarlarca kelimeyi içeren metinlerle eğitiliyor. Bu eğitim süreci sırasında, model metinler arasındaki kalıpları ve bağlantıları öğreniyor, böylece belirli bir soruya uygun cevaplar üretebiliyor. Örnek vermek gerekirse, alfabeyi öğrendikten sonra, sesli/sessiz harfler, -e, -i, -de, -den, yalın hali şeklinde iletişimi öğreniyoruz. Aradaki fark ise yapay zeka aynı öğrenme süreci sonunda +100 dilden fazla dilde konuşmayı başarabiliyor, hem de istenen en basitten en zora tüm sorulara bir cevabı olacak pozisyonda sürekli öğrenci olarak geçiriyor eğitim sürecini.
Bilgiler ne kadar güvenilir?
Yapay zekanın sağladığı bilgilerin güvenilirliği, modelin eğitildiği veri setlerinin kalitesine bağlı olarak değişiyor. Eğer güvenilir ve doğru kaynaklardan elde edilen verilerle eğitilmişse, verdiği cevaplar da büyük oranda doğru olarak yansıyor. Şu anda günümüz hukukçularını, doktorlarını ya da mühendislerini yetiştiren sınavları başarıyla tamamlasa da yapay zeka her zaman yüzde 100 doğru sonuçlar da veremiyor, çünkü neyin doğru neyin yanlış olduğunu ayırt edecek bir dünya görüşüne sahip değil. İşte bu nedenle yapay zekanın eğitildiği veriler azami önem taşıyor ve hatalar veya yanıltıcı bilgiler onu da yoldan çıkaracak şekilde ters köşeye yatırabiliyor. Yapay zeka veri tabanları, insan eliyle veya otomatik sistemlerle toplanan veri setlerinden oluşturuluyor. Bu veri tabanları, yapay zeka modelinin öğrenme sürecinde kullandığı temel kaynak oluyor. Veriler titizlikle seçiliyor, işleniyor ve böylece yapay zekanın doğru ve tutarlı bilgiler sunması sağlanıyor.
Cevaplar otomatik mi yoksa insan müdahalesi var mı?
Yapay zeka, kullanıcının sorduğu soruyu analiz ederken ve ardından kendi bilgi tabanından en uygun cevabı seçerken elbette kendi modeli doğrultusunda en verimli sonucu getirmeye özen gösteriyor. Bu süreçte, modelin eğitimi sırasında öğrendiği kalıplar ve bağlantılar devreye giriyor ve model, sorunun bağlamını ve kullanıcıya en iyi nasıl yanıt verebileceğini değerlendirerek bir karara varıyor. Verdiği cevaplar genellikle tamamen otomatik oluyor yani insan eli değmeden verilen soruya yanıt oluşturuyor. Ancak bazı yapay zeka sistemlerinde cevaplar, doğruluğu ve tutarlılığı sağlamak için mühendisler ve veri bilimciler tarafından inceleniyor, değerlendiriliyor, sürekli olarak güncelleniyor, yönlendiriliyor ve geliştirilmeye devam ediliyor. Yapay zeka, sürekli öğrenen bir sistem olduğundan sürekli yeni verilerle beslenir ve bu veriler üzerinden eğitilir. Bu sayede, zamanla daha doğru ve kullanıcı odaklı cevaplar verme yeteneği kazanır.
Yapay zekanın geleceği ve güvenilirliği?
Yapay zeka, ne kadar gelişmiş bir sistem olursa olsun, gelişim sürecinin elbette bazı sınırları vardır. Örneğin, yapay zekanın karmaşık insan duygularını anlamak veya yaratıcı düşünceler üretmek konusunda sınırlı kaldığı bariz şekilde görülüyor. Ayrıca yukarıda belirttiğimiz gibi modelin eğitildiği veri setlerinin kalitesi ve kapsamı, cevapların doğruluğunu etkiliyor. Yapay zekanın geleceği, daha doğru ve güvenilir bilgi sağlama yeteneğiyle şekillenecektir. Araştırma ve geliştirmeler devam ettikçe, yapay zeka modelleri daha da sofistike hale gelecek ve kullanıcıların ihtiyaçlarına daha iyi yanıtlar verebilecektir. Ancak bu süreçte insan müdahalesi ve denetimi de kritik öneme sahip olacaktır, çünkü nihayetinde yapay zeka, ona verilen verilere dayalı olarak çalışmaya devam edecek, ta ki kendi kendine öğretme ve öğrenme yapısını kusursuza yakın kurgulamaya başlayana dek. Sizce o günlere ne kadar uzağız?
