2024 Nobelleri ve yapay zekanın geleceği

Bu iki ödülün yapay zeka alanında çığır açan araştırmacılara verilmesi, yapay zekanın mevcut popülaritesine katkı sağlayacağı yönünde bir algı yarattı. Nobel Komitesi’nin bu seçiminde yapay zeka teknolojisinin toplumsal etkisini göz önünde bulundurduğu çok açık bir şekilde görülüyor.

Bu yazıda, bu yıl Nobel ödülünü alan ve yapay zekanın gelişimine büyük katkı sağlayan John Hopfield, Geoffrey Hinton ve Demis Hassabis’in çalışmalarını kısaca inceleyeceğiz.

John Hopfield’in yapay zeka teknolojilerine katkıları

John Hopfield, hem fizik hem biyoloji alanlarında çalışan bir bilim insanı olarak, yapay zeka ve sinir ağları alanına önemli katkılarda bulunuyor. Özellikle 1980’lerde sinir ağları üzerine yaptığı çalışmalarla dikkat çeken Hopfield, “Hopfield ağı” adıyla bilinen bir de model geliştirdi. 

Hopfield ağı, verilen bir girdinin ağın iç bağlantıları sayesinde belirli bir duruma veya örüntüye ulaşana kadar evrilmesini sağlar. Bu modelin, daha sonra geliştirilen tekrarlayan sinir ağlarına da (recurrent neural network) ilham kaynağı olduğu kabul ediliyor. Ayrıca insan beyninin nasıl ilişkilendirme yaptığı konusunda da açıklayıcı bir özellik sunarak nörobilim ve yapay zeka arasındaki köprüyü kurmada önemli bir rol oynuyor.

Geoffrey Hinton’ın yapay zeka teknolojilerine katkıları

Toronto Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri öğretim üyesi Profesör Hinton yapay zeka ve özellikle derin öğrenme (deep learning) alanındaki öncü çalışmalarıyla tanınan bir bilim insanı. Geoffrey Hinton’ın yapay zeka ve derin öğrenmeye olan katkılarını şöyle özetleyebiliriz. 

Geriye yayılım algoritması

Hinton’ın en önemli katkılarından biri, 1980’lerde geriye yayılım (backpropagation) algoritmasının geliştirilmesine ilişkin çalışmaları. Bu algoritma, çok katmanlı yapay sinir ağlarını (multi-layer neural networks) eğitmek için kullanılıyor. Yöntem sayesinde çok daha derin katmanlı modellerin kullanılması ve ChatGPT gibi gündelik hayatta sıklıkla kullandığımız teknolojilerin gelişmesi de mümkün oluyor. 

Derin öğrenme

Derin öğrenme, çok katmanlı sinir ağlarını kullanarak büyük miktarda veriyi eğiterek veriden anlam çıkarma tekniği diye de tanımlanabilir. Bu yöntem, makine öğrenimi ve yapay zeka araştırmalarında büyük bir sıçrama yapmıştır. Profesör Hinton ve öğrencileri tarafından geliştirilen modeller, görüntü tanıma, doğal dil işleme gibi birçok alanda yapay zekanın büyük başarılar elde etmesine yardımcı oldu. 2012’de öğrencileri Alex Krizhevsky ve Ilya Sutskever (OpenAI kurucusu) ile birlikte geliştirdiği model büyük bir başarı elde ederek derin öğrenmenin gücünü gözler önüne serdi. Hinton, uzun bir süre Google’da çalışmış. Emekli olduktan sonra da yapay zekanın sorunları ve olumsuz yanları hakkında önemli bir lobi grubu oluşturdu. Hinton, yapay zeka dünyasında “derin öğrenmenin babası” olarak da kabul ediliyor.

Demis Hassabis’in yapay zeka teknolojilerine katkıları

Demis Hassabis, 2010 yılında “DeepMind” adlı yapay zeka araştırma şirketini kuran girişimci bir bilim adamı. Mustafa Suleyman ile ortak olarak kurdukları bu şirketi, 2014’te Google’a satarak yapay zeka araştırmalarına öncülük etmeye devam etti. DeepMind’ın en bilinen projelerinden biri, tarihi Go oyununu oynamayı öğrenen ve dünya şampiyonlarını yenen AlphaGo programı. Bu, karmaşık oyunlarda insan yeteneklerini aşan yapay zeka sistemlerinin mümkün olduğunu gösterdi. Kendisi de profesyonel satranç oyuncusu ve oyun tasarımcısı olan Hassabis’i Nobel’e götüren ise protein yapıları üzerine yaptığı çalışmalar oldu. 

Demis Hassabis, “AlphaFold” ismindeki ürünüyle proteinlerin üç boyutlu yapısını doğru bir şekilde tahmin edip projesiyle biyoloji alanında devrim niteliğinde bir başarıya imza attı. Bu çalışma, aynı zamanda diğer araştırmalarda büyük ilerlemelere olanak sağlamış ve protein yapılarını anlamada en önemli araçlar arasına girmişti. 

Temel Bilim Nobellerinin yapay zekaya gitmesinin yankıları

Bu gelişmelerin bilim dünyasında hem olumlu, hem de olumsuz yansımaları oldu. Özellikle fizik alanında Nobel ödüllerinin yapay zekaya verilmesini eleştiren görüşler mevcut. Örneğin bazı fizikçiler, ödülün daha geleneksel fizik dallarındaki çalışmalara verilmesi gerektiğini savunarak yapay zekanın fizik Nobel’ini kazanmasının disiplinin köklerinden uzaklaşma olarak görülebileceğini belirttiler. Bu görüştekiler, yapay zekanın klasik fizik problemlerine doğrudan bir çözüm sunmadığı için ödülün bu alana verilmesini sakıncalı buluyorlar. Diğer yandan bazı fizikçiler, ödülün yapay sinir ağlarına verilmesini disiplinler arası çalışmaların önemine vurgu yaparak olumlu buldu. Özellikle Hopfield’ın fizik ilkelerini sinir ağlarına uygulaması, yapay zeka ile fiziğin kesiştiği bu noktada devrim niteliğinde bir gelişme olarak değerlendirildi. Hopfield ve Hinton’ın çalışmaları, modern makine öğreniminin ve sinir ağlarının temel taşlarını oluşturduğu için büyük takdir topladı.

Kişisel kanım ise; ödül komitesinin, yapay zekanın mevcut ve gelecek katkılarını resmiyete döktüğü yönünde… Bilimin toplum sorunlarını çözmeye ve verimlilik artırıcı unsurlara odaklanması temennisi komitenin kararlarına da yansımış görünüyor. 

Genel değerlendirme

2024 Nobel ödülleri, yapay zekanın dünya ekonomisine ve bilimsel araştırmalara yapacağı geniş kapsamlı katkının bir göstergesi niteliğinde. Yapay zekanın gelişimi, bir yandan verimlilik artışı, yeni sektörlerin ve iş modellerinin ortaya çıkışı, küresel rekabet avantajları gibi olumlu etkileri beraberinde getirirken diğer yandan da dikkatle ele alınması gereken zorlukları ortaya çıkarıyor.

Bu teknolojinin en önemli olumlu etkilerinden biri, disiplinler arası bilimsel araştırmalarda yaratacağı hareketlilik. Hopfield, Hinton ve Hassabis’in çalışmaları, fizik, biyoloji ve bilgisayar bilimlerinin nasıl bir araya gelerek yeni ve güçlü araçlar oluşturabileceğini gösteriyor. Bu tür disiplinler arası yaklaşımlar, gelecekte bilimsel keşiflerin hızlanmasına ve yeni araştırma alanlarının ortaya çıkmasına yol açabilir.

Ancak yapay zekanın getirdiği fırsatların yanında, dikkatle yönetilmesi gereken riskler de mevcut. İş gücünün yeniden yapılandırılması ve gelir dağılımındaki potansiyel eşitsizlikler, toplumsal düzeyde ele alınması gereken önemli konular. Profesör Hinton ve Hopfield’ın Nobel ödül konuşmalarında bu risklere dikkat çekmesi, bilim insanlarının teknolojik gelişmelerin etik ve toplumsal boyutlarına olan duyarlılığını gösteriyor. Özellikle Hopfield’ın yapay zeka teknolojisini kısmen nükleer enerji araştırmalarına benzetmesi ve bu konudaki gelişmelerin kontrollü yapılmasına dikkat çekmesi, risklerin önemini vurguladı. 

Sonuç olarak, 2024 Nobel Komitesi yapay zeka alanındaki çalışmaları ödüllendirerek bu teknolojinin geleceğin şekillenmesindeki kritik rolünü göstermiştir. Bu gelişmeler, yapay zekanın sunduğu fırsatları değerlendirirken aynı zamanda ortaya çıkabilecek zorlukları da göz önünde bulundurmanın önemini hatırlatıyor.