Şub 162020
 
2.974 views

Singularity Aşamasına Ulaşan Yapay Zeka İnsana Düşman mı Olacak?

Yapay Zekanın singularity-tekillik aşamasına geldiğinde insanlara karşı nasıl bir tavır takınabileceğini incelediğim videonun youtube linkine ve çözümlemesine aşağıdan ulaşabilirsiniz.

https://youtu.be/Nhn8l_rcKo0

Merhaba,

Bir önceki VİDYOMDA Yapay Zekanın etkileyeceği meslekleri işlerken SİNGULARİTİ’den de bahsetmiş ama ayrıntılı bilgi vermemiştim. Bu kez SİNGULARITY – TEKİLLİK konusunu ele alacağım.

Singularity – tekillik, yapay zekanın kendi kendine yeterli olabileceği, kendi kendine üretebileceği, kendi kendini geliştirebileceği ve üstelik insan zekasının bu yapılanların -en azından bir kısmını- anlayamayabileceği bir düzeye gelmesi halidir.

Böyle bir durumda, yani yapay zekanın ne yaptığını insan zekası yeterince kavrayamaz durumdayken, yapay zekanın neler yapabileceğini öngörmek veya yaptıklarını değerlendirmek olanaklı olmaktan çıkacak demektir.

Bazı görüşler bunun çok büyük bir risk olduğunu düşünüyor ve belki de yapay zekanın, yani singularity noktasına ulaşmış, bunu aşmış yapay zekanın insan varlığına gerek duymayacak bir düzeni daha mantıklı bulabileceğini düşünüyorlar; insanın, kendi varlığına bir engel, bir tehdit olabileceğini düşünebileceğini söylüyorlar. Elbette bunun sonucunda yapay zekanın yapacağı ilk şey insan ırkını ortadan kaldırmak, en azından etkisizleştirmektir. Daha iyimser görüşte olanlar, -ben de bu tür olaylara daha iyimser bakıyorum – yapay zekanın bir anda ortaya çıkmayacağını; aşamalarla, insan unsuruyla entegre bir şekilde gelişeceğini düşünüyorlar.

İnsanlar, halen, kaybettikleri bazı uzuvlarını yapay olanlarla değiştirebiliyor. Kol, bacak gibi… Bu tür organlar giderek daha yararlı, daha kullanışlı araçlar haline dönüşüyor. örneğin bir yapay kol veya bacak, sadece hareket etmek için değil, beynin bazı duyumları algılamasını sağlamakla da görevlendirilmiş durumda ve bu konudaki çalışmalar oldukça umut verici görünüyor. zaten uzun vadede bu tür yapay organların orijinallerinin yerini alabileceği, hatta çoğu organın orijinallerinden daha iyi, daha kullanışlı bir hale gelebileceği sonucunu çıkartabiliriz.


TED-How we’ll become cyborgs konuşmasını mutlaka izleyin!

Örneğin yapay bir göz düşünelim. Bu göz istendiği zaman çok uzak mesafeleri görebilecek, teleskop veya mikroskop gibi çalışabilecek, gece görüşü sağlayabilecek, şu anda algılayamadığımız -yani normal bir gözün algılayamadığı- ışık frekanslarını algılayacak şekilde çok daha hassas ve kapsamlı bir hale getirilebilir.

Halihazırda kol ve bacak kaslarını destekleyen, uzun mesafelerde yorulmadan koşmayı veya ağır yükleri kolayca kaldırmayı sağlayan “exoskeleton” / “dış-iskelet” sistemleri üzerinde çalışılıyor.

DARPA exoskeleton

https://commons.wikimedia.org/wiki/File:DARPA_Exoskeleton.tiff


Çeşitli “IRON MAN” giysileri yapılmış durumda ve test aşamasındalar.

Giyilebilen fiziksel destek sistemleri giderek yaygınlaşıyor.

Onun dışında, insan beyninin, düşünce yapısının, beynin temel işlevlerinin bilgisayarlara aktarılabileceği düşünceleri var. Ya da hazır bir takım sistemlerin, algoritmaların, bilgilerin birer ek parça olarak insan beynine entegre edilebileceği söyleniyor. Bu konuda da çalışmalar mevcut. Yani beyninize bir çip takacaksınız ve Çince konuşmaya başlayacaksınız. Çinceyi, ana dilinizmiş gibi anlamaya başlayacaksınız. Ya da bir başka çip takacaksınız, kaslarınız normalin çok ötesinde sizin denetiminizde olacak. Daha önce yapamadığınız hareketleri kolayca, rahatlıkla yapabileceksiniz. Ya da bazı organlarınız tamamen yapay hale dönüşecek ve bu organlarla normal koşullarda yapamayacağınız pek çok şeyi yapabileceksiniz. (BRAIN IMPLANTS)

Bloomberg – The SPARK Reanimating Paralyzed Limbs

Şimdiki çalışmalar genellikle felçli veya bazı organlarını kaybeden insanlara eski yeteneklerini kazandırmak amacıyla yapılıyor.

Bütün bunlar mümkün. Beynin gelişmesi aynı zamanda yapay zekanın gelişmesiyle paralel devam ettiği sürece, insanın doğal yapısıyla yapay zeka bileşenlerinin entegre bir şekilde çalışması giderek kolaylaşacak.

Belki bir müddet sonra yapay uzuvlara karşı çıkacak insanlar, doğal insanı savunan insanlar, kişiler, felsefeler ortaya çıkacak. Belki bunlar uç noktalara da varabilecek. Bugün bile teknolojiyi reddeden bazı inanışlar var.

Onun dışında yine teknolojiyi, teknik gelişmeleri reddedip, tamamen doğal hayatın içinde yaşamak isteyenler, bunu tercih edenler var. Gelecekte neler olacak? Belki her iki yönde de daha uç noktalara gelinecek. Bazı insanlar tüm organlarını yapaylaştırmayı tercih ederken, bazı insanlar da yapay organların kullanımına karşı çıkacaklar.

Doğal insanı savunanların çok fazla başarılı olabileceğini, çok yaygınlaşabileceğini söylemek pek kolay değil. Çünkü bugün bile bir takım yapay yollarla yaşatılan, yaşamını sürdüren çok sayıda insan var. Yapay kalple, diyaliz makinalarıyla hayatını sürdürebilen insanlar var. Buna karşı çıkmak mümkün değil.

Eğer ileride insan vücuduna monte edilebilecek yapay böbrekler yapılırsa, buna karşı çıkmak hiç de mantıklı olmayacaktır.

Daha abartılı gelişmeler de olabilir. Örneğin, doğal halinden daha yetenekli kollar veya bacaklar edinmek isteyen; bu yüzden sağlam durumdaki kolunu, bacağını kestirip; onun yerine yapay organlar taktırmak isteyen insanlar da çıkabilir.

Bu konulara yönelik felsefik tartışmalar zaman içinde, daha doğrusu zamanı geldiğinde zaten yapılacak ama, teknolojinin yine de epey ağır basacağını tahmin ediyorum.

Bütün bu gelişmelerle singularity olayını birlikte ele alırsak, yapay zekanın birdenbire kendi başına karar verir ve insanlığın geleceğini tayin eder konuma geleceğini düşünmek tam bir karamsarlık olacak diye düşünüyorum. Onun yerine insan, yeni bir evrim basamağı olarak teknolojik bir bedene ve fonksiyonlara kavuşacaktır demek bana çok daha mantıklı ve olası geliyor.

Öyle ki, örneğin uzayda yaşayan insanlar, yani özel giysilere gerek duymadan radyasyona ve basınç eksikliğine, düşük ısıya dayanabilecek vücutlara sahip olan insanların veya canlıların varlığı hiç de yabana atılacak bir düşünce gibi görünmüyor.

Daha dayanıklı, daha uzun sürelerle yaşayabilen, daha verimli vücutlara sahip insanlar ve bunları destekleyen gelişmiş yapay zekalar yepyeni bir insan ırkının ortaya çıkmasını sağlayacaktır.

Yani CYBORG, hiper-insan veya üstün-insan!

Benim beklentim, insanoğlunun zaman içinde kendi kendini değiştirerek, geliştirerek yapay zekayla birleşik, entegre bir yapıya dönüşmesidir. Bunu da, doğal olmasa bile, evrimin bir parçası olarak görmemiz gerekecek.

Özetle, yapay zeka tekilliğe ulaşacaksa, bunu, insandan bağımsız olarak değil, onunla bütünleşerek, bir üstün-insana dönüşerek yapacaktır.

Bu konuyla ilgili düşünce ve önerilerinizi lütfen paylaşın.

Yeni videolarımdan anında haberdar olmak isterseniz, Youtube kanalıma abone olmayı ihmal etmeyin.

Tekrar görüşmek üzere.

Ahmet Aksoy


Referanslar:



https://commons.wikimedia.org/wiki/File:DARPA_Exoskeleton.tiff

When Will We Reach the Singularity? – A Timeline Consensus from AI Researchers


http://www.singularity.com/
https://futurism.com/kurzweil-claims-that-the-singularity-will-happen-by-2045
https://www.inverse.com/article/29729-singularity-predictions

When will the Singularity happen? (infographic)


https://www.singularity2050.com/the_singularity/

What is Technological Singularity & when can we achieve it?

Şub 092020
 
7.396 views

Yapay Zeka ve Otomasyon Nedeniyle Önümüzdeki 10 Yıl İçinde Kaybolacak ve Yıldızı Parlayacak Meslekler

Merhaba.

Teknoloji çok ilerledi.

Özellikle son yıllarda, her yıl, kendisinden önceki yılların tamamının -yani medeniyetin başlangıcından itibaren biriktirilen bilginin tamamının- neredeyse daha fazlasını bir yıl içinde yeniden üretir hale geldi. Hem üretir, hem saklar, hem değerlendirir hale geldi.

Bütün bunlar aynı zamanda otomasyon çalışmalarının çok ilerlemesini bereberinde getirdi. Öyle ki artık kendi kendini üretebilen robot fabrikalar yapılabiliyor.

http://www.cranestodaymagazine.com/features/the-factory-that-builds-itself-220118-6032878/

Ya da bir takım fabrikaları yazıcıdan basmak mümkün oluyor.

https://www.economist.com/briefing/2017/06/29/3d-printers-start-to-build-factories-of-the-future

Devasa boyutlarda özel 3 boyutlu yazıcılar üretilmiş durumda ve bunlar size çeşitli yapılar üretebiliyorlar.

https://www.3dnatives.com/en/3d-printing-construction-310120184/

Marsın kolonileştirilmesi sırasında da yazıcılar tarafından üretilmiş yapılardan yararlanılacak.

https://www.enr.com/articles/42652-d-printing-buildings-on-mars-has-lessons-for-back-on-earth

3 boyutlu yazıcıların kendi kendilerini üretmeleri de şimdilik denenmemiş olsa bile yakında çözümlenecektir diye düşünüyorum.

Bütün bu gelişmelere baktığımızda üretimin tam otomasyonla gerçekleştirilmesi hiç de zor görünmüyor. Özellikle büyük ölçekli tarımın tamamen otomatik olarak gerçekleştirildiği büyük alanlarda uygulandığını biliyoruz. Bir takım araçlar, merkezi kontrol birimleriyle insansız olarak hava koşullarını takipten sulamaya, toprağın içeriğine uygun şekilde gübrelemeye, ilaçlamaya, hasata ve hasat edilen ürünün işlenip gereken yerlere gönderilmesine kadar her işi otomatik olarak gerçekleştirebiliyorlar.

https://www.engineering.com/DesignerEdge/DesignerEdgeArticles/ArticleID/16653/Smart-FarmingAutomated-and-Connected-Agriculture.aspx
https://www.remedybible.com/s/automated-farming/CDIQAA

Son yıllarda “karanlık fabrikalar” gibi bir kavramdan bahsediliyor. Bu kavram, ışıklandırma ihtiyacı olmayan fabrikaları ifade ediyor. Üretim bandında insan olmadığı için, aydınlatmaya da gerek kalmıyor. Çünkü, üretimde kullanılan robotlar ışık kullanmaya gerek duymuyor. Dolayısıyla, aydınlatmadan, büyük miktarda enerji tasarrufu yapılabiliyor.

https://investmentu.com/dark-factories-changing-manufacturing-profit/

Bu da gösteriyor ki önümüzdeki dönemde bu tür robot üretim merkezlerinin sayısal olarak artacağını, aynı zamanda ölçek olarak daha büyük boyutlara ulaşacağını öngörmek hiç de yanlış olmayacak.

Peki bu ne getirecek?

İnsansız üretim. Yani fabrika sahipleri üretimden elde ettikleri kardan işçi payı ayırmak zorunda kalmayacaklar. Yani çok daha fazla kar! İşçinin ne maaşı, ne sigortası, ne de emekli primleri olmayacak. Bu durum insansız üretim sistemlerinin çok daha hızlı bir şekilde yayılmasına neden olacak.

Bu yöntemin uzun vadeli sonucu ne olabilir?

Diyelim ki tüm dünyada, dünyanın her tarafında ya da ağırlıklı olarak büyük kısmında insana ihtiyaç duymayan üretim sistemleri var. Buğday, mısır, pirinç tarlalarını robotlar yönetiyor. Fabrikalarda yine robotlar var. İnsan hiç yok, ya da çok az sayıda, sadece kritik bir kaç noktada yer alıyor.

Peki, böyle bir durumda üretilen malların, ürünlerin satışı kimlere yapılacak?

İşçi yok. İşçi olmayınca, işveren dışında üretim kazançlarından pay alacak insanlar da yok. Dolayısıyla üretilen malları satın alabilecek kişiler de yok! İşverenler kazançlarını arttıracaklar… Aslında şöyle demek lazım: işverenler ürünlerini daha az maliyetle daha kolay, daha zahmetsiz ve belki de çok daha büyük ölçeklerde üretebilecekler, ama bu ürünleri satmakta zorlanacaklar. Niye?… Çünkü bu ürünleri alabilecek tüketicilerin pek çoğunun artık alabildikleri maaş ve ücretler yok. Geliri olmayan insanların üretilen malları satın almaları, alışveriş yapmaları mümkün değil.

İşte bu çelişkiyi bazı büyük organizasyonların yöneticileri görmüş durumda. Ve çözüm için getirilen önerilerden biri şu: bütün insanlara bir maaş bağlanması. Çalışmaları gerekmiyor. Sadece insan olmanın getireceği bir gelir imkanı.

https://www.siliconsquad.com/bill-gates-others-think-robotic-technology-steals-jobs-pay-taxes/

Peki bunu nasıl sağlayacaklar? Devletler, robot kullanarak, eleman kullanmadan üretim yapan fabrikalara özel vergiler uygulayacak; buradan elde edilen gelirler çalışamayan, çalışma imkanı olmayan insanlara maaş olarak dağıtılacak. Vatandaşlık maaşı.

https://www.independent.co.uk/news/uk/politics/replace-the-benefits-system-with-a-universal-basic-income-paid-to-all-citizens-think-tank-recommends-a6777101.html
https://citizensincome.org/

Bunun faydası ne? Böylece bu insanlar yaşamlarını sürdürmek için harcama yapabilecek, alışveriş yapabilecekler. Anlayacağınız, kapitalizm, kendi varlığını koruyabilmek için böyle dolaylı bir yöntem icat etmeye çalışıyor.

Önümüzdeki günler ne getirir, ne götürür? Onu şimdiden kesin bir şekilde söylemek mümkün değil. Ama gidişat o ki, robotların, robotik sistemlerin insanların yerini alması hızlanarak devam edecek.

Peki insanlar ne yapabilir?

Tek yapabilecekleri şey, bu gelişmelere uygun şekilde yeni iş alanlarına yönelmek. Üretim alanlarında insanın özellikle kas veya kısıtlı bilgi gücüyle devreye girebilmesi giderek zorlaşıyor. Ama onun yerine hizmet sektöründe yeni iş alanları açılacaktır. Bunun için de gelişmeleri takip etmek, hangi iş alanlarının ve hangi dönemlerde devreye girebileceğini incelemek, ona göre kendimizi bu gelişmelere uygun şekilde techizatlandırmak, geliştirmek en doğru hareket olacaktır.

Örneğin ben, yapay zeka konusunda çalışmayı, kendi açımdan bir savunma mekanizması olarak görüyorum. Çünkü yapay zeka çalışmaları “singularity” aşamasına gelinceye kadar devam edecektir. Singularity aşamasından sonra insanlığın ne durumda olacağını hayal bile edemiyorum. Ama bu konuda iyimserim. Singularity, bence, insanlığın gelişimi açısından da olumlu bir dönüm noktası olacaktır. Ama ne yazık ki, büyük ihtimalle ben, bu aşamayı yaşım itibariyle zaten göremeyeceğim.

Yapay zeka ta 1950’lerde kavram olarak devreye girmişti. Otomasyon, tabii ki çok daha öncelere dayanıyor.

Yapay zekanın tarihsel gelişimine göz attığımızda, belli dönemlerde tırmanışa geçtiğini, ardından bir duraksama ve uyku dönemine girdiğini görüyoruz. Bu döngü, belli aralarla tekrarlanıyor.

https://learn.g2.com/history-of-artificial-intelligence
https://towardsdatascience.com/history-of-ai-484a86fc16ef
https://www.actuaries.digital/2018/09/05/history-of-ai-winters/

2000’den sonra bu konuda büyük bir sıçrama yaşadık. O yüzden önümüzdeki yılların yine bir uyku dönemine evrilmesi kuvvetle muhtemel. Hala bazı gelişmeler oluyor ama, hızı eskisi kadar değil. Belki de yeni bir şahlanma dönemi için kuantum bilgisayarların yaygınlaşmasını bekleyeceğiz. Bu süreç 5-10 yıl sürebilir.

Peki biz ne yapabiliriz? İşte bu yavaşlama dönemini, bir sonraki şahlanma dönemine hazırlık olarak kullanabiliriz. En azından benim açımdan böyle… Sizler de kendi alanlarınızda araştırmalar yapabilirsiniz.

Örneğin öğretmenlik, avukatlık, hakimlik, doktorluk gibi meslekler büyük risk altında görünüyor. Bu alanlarda kariyer yapmak giderek zorlaşacak. O nedenle bu mesleklerde çalışan veya kariyer yapmayı düşünenlerin kendilerine alternatif ikincil alanlar bulmasında yarar var.

Konuyu daha fazla uzatmamak için önümüzdeki 10-20 yıl içinde gücünü kaybedecek veya yıldızı parlayacak meslekleri kabaca listelemeye çalışacağım.

Bu mesleklerin geleceği konusundaki kişisel görüşlerinizi yorum alanından paylaşabilirsiniz.

Bu kaçınılmaz gelişmelere kötümser bir gözle bakmayın. Sadece farkındalığınızı arttırmaya özen gösterin. Biraz daha proaktif olun. Geleceğin sonuç itibariyle insanlığa daha güzel şeyler getireceğine inanın.

İşte gücünü kaybetmeye aday olan meslekler:
Avukatlık, hakimlik, doktorluk, emlakçılık, gazetecilik, araç sürücülüğü, postacılık, kuyumculuk, yayıncılık, kasiyerlik, seyahat acenteliği, telefonla pazarlama, sekreterlik, asistanlık, fast-food hazırlama, sosyal medya uzmanlığı, üretim ve montaj işçiliği, askerlik, güvenlik, muhasebecilik, depoculuk, basım işleri, barmenlik ve garsonluk, ofis ve danışmanlık hizmetleri, çiftçilik, hayvancılık, ormancılık, taşımacılık, inşaat ve hafriyat işçiliği, kurulum-bakım ve onarım işleri, satış, sağlık hizmetleri, bilişim ve matematik, kişisel bakım ve hizmet, sağlıkla ilgili teknik işler, yöneticilik, bina ve yer temizliği, sanat-tasarım-eğlence-spor ve medya uzmanlığı, mimarlık, mühendislik, eğitim-öğretim ve kütüphanecilik, finansal işler…

Bunlar da yıldızı parlayacak yeni meslekler:
Drone operatörlüğü, terapistlik, diyet ve beslenme uzmanlığı, yapay zeka uzmanlığı, 3-d printing uzmanlığı, dijital para danışmanlığı, dijital çilingirlik, besin mühendisliği, ev otomasyon hizmetleri, kişisel web yöneticiliği, robot sürücülüğü, doğal yaşam uzmanlığı, yedek organ üreticiliği…

Yorumlarınızı bekliyorum.

Kendinizi geleceğe hazırlayın! Ama iyimserliğinizi de hiç bir zaman elden bırakmayın!

Ahmet Aksoy

Mar 032017
 
5.626 views

Singularity – Tekillik Günleri Hızla Yaklaşıyor

Önce singularity kavramının anlamını netleştirelim.
Wikipedia, singularity (teknolojik tekillik) kavramını şu şekilde tanımlıyor: “gelecekte yapay zakanın ötesine geçerek, medeniyeti ve insan doğasını radikal bir biçimde değiştireceğine inanılan hipotezsel nokta. Böyle bir zeka, insanlığın tasavvur edebileceğinden daha üstün kabiliyetli olacağından, insanlığın geleceğini öngörülemez bir hale getireceği düşünülmektedir.”

Kurzweil, bu kavramı şu sözlerle daha da somutlaştırıyor: “İnsanlığın önünde iki seçenek var. Dünyaya geldiğimiz beden ve teknoloji sayesinde kavuştuğumuz beden. İnsan iskeletindeki kemiklerin malzemesi iyi değil. Çelik çok daha iyi. Çok etkin işleyen mekanik hücreler yakın gelecekte doğal hücrelerin yerini alacak. Bedene yerleştirilen yapay kol, bacak gibi organlar doğal uzuvlardan daha güçlü ve dayanıklı.”

Asıl kritik nokta, yapay zekanın yaptıklarının, insanoğlunun zekası tarafından anlaşılamayacak kadar gelişmesiyle ortaya çıkacak. Böyle bir durumda, yapay zeka tarafından yaratılacak olası olumsuz etkilere karşı -ne olup bittiğini anlayamayacağımız için- önlem alamaz duruma geleceğiz. Türümüze en yakın primatlardan şempanzeler için bile bizim konuşmalarımız, yazdıklarımız, teknolojik uygulamalarımız neyse, singularity aşamasına ulaşmış yapay zekanın iletişimi ve yaptıkları da bizler için benzer konumda olacaktır.

Konu, her ne kadar bir bilimkurgu teması gibi görünse de, yapay zekanın gelişme hızı artık bu düzeye ulaşmanın çok uzakta olmadığını gösteriyor.

Neanderthal insanın, homo sapiens tarafından ortadan kaldırılması gibi; yapay zeka ile donanmış robot veya insanımsı varlıklar karşısında “doğal” insanoğlu da büyük bir olasılıkla tarih sahnesinden silinecektir. Bu gelişmeler bir “hızlandırılmış evrim” mekanizmasına bağlı olabilir. Her ne kadar teknolojiyi kullanıyor olsak da, kolayca kontrol edemeyeceğimiz sayıdaki parametre yüzünden biyolojik yaşamımıza yaptığımız müdahalelerin pek çoğu bir mühendislik ürünü olmaktan çok “rasgele” deneme-yanılmalardan ibaret kalıyor. Günümüzün süper bilgisayarları bile hala yeterince hızlı değil. Kuantum bilgisayarlar bile ikili hesaplama sistemlerine kıyasla aşırı bir gelişme sağlayamayabilir. Şu anda öngöremediğimiz yeni teknolojiler devreye girmedikçe, teknolojimizin “tekillik” düzeyine ulaşacak yapay zekayı yaratmada yetersiz kalması mümkün.

Günümüz şartlarında asıl yapmamız gereken, teknolojik gelişmelerin doğal yaşantımıza her geçen gün daha fazla karıştığının bilincinde ve farkında olmak. Bu farkındalığı bilerek kendi lehine kullanabilenler kendilerine yepyeni bir dünya yaratırlarken, geride kalanlar kaynakları hızla tükenen ve doğal ortamları hızla kirlenen bir yaşamı paylaşmak zorunda kalacaklar.

Singularity - Tekillik Günleri Hızla Yaklaşıyor

Kaynak: content.time.com

content.time.com sitesinde yayınlanan yukarıdaki grafik 1900-2045 yılları arasındaki teknolojik gelişimi özetliyor. Geçmiş yıllara ilişkin gelişmeleri gündelik hayatımızda da yaşıyoruz. Geleceğe yönelik temel öngörülerin bazıları şöyle:

  • 2015: Bilgisayarlar fare beyin kapasitesini aştı: 10 Gigabyte (10^9)
  • 2023: Bilgisayarlar insan beyin kapasitesini aşıyor: 1 Petabyte (10^15)
  • 2045: Bilgisayarlar tüm insanların toplam beyin kapasitesini aşıyor: 100 Yottabyte (10^26)

Bu tarih, yani 2045, bazı görüşlere göre insanın “ölümsüzlüğün sırrına” eriştiği tarih olacak.

Ne dersiniz?

Ahmet Aksoy

Kaynaklar:

Şub 252017
 
5.858 views

DeepCoder internetten topladığı kodlarla program yazıyor

DeepCoder internetten topladığı kodlarla program yazıyor

Microsoft ve Cambridge Üniversitesinin işbirliğiyle geliştirilen DeepCoder sistemi internetten ve diğer kaynaklardan derlediği kod parçalarını kullanarak kendisine verilen sorunu çözen yazılımlar üretebiliyor.

DeepCoder internetten topladığı kodlarla program yazıyor

Resim: winbuzzer.com

Aslında bir yapay zeka (AI) çalışması olan DeepCoder, kod parçalarının depolandığı veritabanını tarayarak yapacağı işe uygun bileşenleri buluyor ve uygun şekilde bir araya getiriyor.

Bu teknik, bir çok programcının çalışma biçimini de yansıtıyor. Yeni yazılan bir çok uygulamanın önemli bir kısmı daha önce geliştirilmiş olan çeşitli kütüphaneler ve yordamları kullanarak geliştiriliyor. Doğal olanı da bu. Aksi halde her çalışmada Amerikayı yeniden keşfeder gibi, daha önce binlerce kez yeniden yazılmış olan ve geliştirilerek sorunsuz hale getirilen hazır kodları kullanmak yerine, sıfırdan bir çaba içine girmek gerekirdi. Modern çağın modüler sistemleri, yazılım dünyasında da aynen geçerli.

DeepCoder ve benzer şekilde çalışan diğer sistemler, bir yazılımcının çalışmasını benzer şekilde yineliyor. Üstelik kullandığı yapay zeka teknikleri sayesinde sürekli yeni şeyler öğreniyor ve kendini geliştiriyor.

Buna rağmen, bu sistemi geliştiren programcılar, “geniş kapsamlı projelerin, küçük kod parçalarını birleştirerek elde edilemeyeceği” görüşünü savunuyorlar.

Yapay zeka ve robot bilimi alanında yaşanan gelişmeler, bir çok mesleği doğrudan etkilemeye başladı bile. Yazılımcılar da kendi rakiplerini geliştirmek için var güçleriyle çalışıyorlar.

Ahmet Aksoy

Kaynaklar:

Ağu 262016
 
4.326 views

Eğitilmiş word2vec datasını nasıl kullanırız?

Eğitilmiş word2vec datasını nasıl kullanırız?

Elbette bu tür çalışmalarımızı Python ile yapıyoruz. Üstelik interaktif denemeler yapıyorsak, iPython kullanmamız daha doğru. iPython son dönemde jupyter ile entegre çalışıyor.

Bu yüzden önce kullanmakta olduğunuz Python sürümünü aktif hale getirin. Ben Python 3.5.1 kullanıyorum ve bunun için tanımladığım evp35 isimli bir sanal ortamım var.

Sanal ortamımı devreye sokuyorum:

Artık “python” komutum doğrudan python 3.5.1 sürümünü devreye sokuyor. Gerekli modülleri de bu sanal ortam üzerinden yükledim.

Aynı şey jupyter için de geçerli. Yüklemek için vereceğiniz komut şöyle:

Çalışmamızda word2vec modülünü kullanacağız. Onu da yükleyelim:

Artık iPython’u jupyter üzerinden devreye sokabiliriz. Bunun için:

komutunu kullanın ve “New” kutucuğundan “python 3” seçin.

Aşağıdaki kodları kullanabilmeniz için eğitilmiş veri kümemizi de indirmeniz gerekiyor.

https://drive.google.com/drive/folders/0B_iRLUok9_qqOFozeHNFMjRHTVk adresinden hnz_2010.bin isimli dosyayı indirin. Eğitilmiş vektörlerimiz bu dosyaya kayıtlıdır.

Hazırlıklarınız tamamsa, aşağıdaki işlemleri siz de kendi bilgisayarınızda uygulayabilir, yeni denemeler yapabilirsiniz.

Deneyimlerinizi benimle paylaşmayı da lütfen unutmayın!

Ahmet Aksoy
Açık Kaynak DerlemTR Proje Yöneticisi

[gist https://gist.github.com/ahmetax/58200ef5014176438aea2ad78624686a]

Takıldığınız yerler olursa, Yorum bölümünden bana ulaşabilirsiniz.

Ağu 262016
 
5.146 views

Hürriyet Gazetesi Datasıyla Derin Öğrenme Çalışmaları

Açık Kaynaklı DerlemTR Projesi‘nin yeni aşamasında, Hürriyet Gazetesi yetkilileri “derin öğrenme” (deep learning) konulu çalışmalarımızda gazete arşivlerinden yararlanma isteğimizi yine olumlu karşıladı. Başta Sayın Ersay Dizman olmak üzere, gazete yetkililerine tekrar teşekkür ediyorum.

Hürriyet Gazetesi Datasıyla Derin Öğrenme Çalışmaları

Bu aşamada yine python dilini kullandım ve 2010 yılı Hürriyet Gazetesi arşivlerini taratarak “uygun” haberleri bir araya topladım. Haberlerin tarihi, başlığı, muhabiri veya yazarı belli değil. Çünkü bu bilgilere ihtiyacımız yok.

Yapacağımız çalışmalar “word2vec” yöntemine odaklanmış durumda. Bu yöntem, sözcüklerin komşuluk ilişkilerini vektörel olarak değerlendirerek “müdahalesiz” bir eğitim mekanizması oluşturuyor ve buna bağlı sonuçlar üretiyor. Daha önce yazdığım “Word2vec yöntemiyle Türkçe sözcüklerin ilişkilendirilmesi” isimli yazıma bir göz atmak isteyebilirsiniz.

Bu tür çalışmaların en zor tarafı yeterli büyüklükte, düzgün ve güvenilir veri kümelerine (dataset) sahip olmanın zorluğu. Hele Türkçe için alan neredeyse tamamiyle boş. Sağlıklı bir eğitim sağlayabilmek küçük veri kümeleriyle mümkün olmuyor.

Bu yüzden DerlemTR projesi bünyesinde yapacağımız çalışmalarda kullanacağımız veri kümelerini aynı zamanda bu konularda çalışmak isteyen diğer araştırmacılara da karşılıksız olarak açıyoruz. Böylece dilimize yönelik araştırma ve değerlendirmelere bir katkımız olacağına inanıyorum.

Yeni çalışmamızın ilk veri kümesi Hürriyet gazetesinin 2010 yılı arşivindeki haberlerden türetildi. Diğer yıllarla ilgili çalışmalarımız devam ediyor.

Çalışmamızda sözcükleri cümle, paragraf, haber gibi gruplaşmalardan bağımsızlaştırdık. Noktalama işaretlerini, durak sözcüklerini ve sayıları kaldırdık. Sonuçta sadece bir ardışık sözcükler listesi elde ettik.

Sözcükleri düzenlerken inceltme/uzatma işaretlerini temizledik. Çok sık kullanılan, ama kullanılmadığında cümlenin anlamını pek fazla değiştirmeyen durak sözcüklerini (stop-words) listeden sildik. Bütün sözcükleri küçük harfe çevirdik ve sadece geçerli sözcükleri bıraktık. Böylece elimizde birbirinden birer boşluk işaretiyle ayrılan, peşpeşe dizilmiş sözcükler kaldı. Bu yapı CBOW (continuous bag of words), yani “sürekli sözcük torbası” olarak adlandırılıyor. Dosya aslında bir metin dosyası. Ama bu dosyayı bir metin editörüyle incelemek pratik olarak mümkün değil. Çünkü noktalama işaretleri yok. Bu yüzden milyonlarca sözcükten oluşan tek bir cümleden oluşuyormuş gibi davranacaktır.

Word2vec sistemini kullanarak sonuç almak için önce bu sistemi eğitmek gerekiyor:
1- Ardışık olarak kullanılan sözcük çiftlerini belirle ve “_” işaretiyle bağla
2- Sözcük listesindeki kümeleşmeleri sapta (clustering)
3- Sözcük listesini eğit
4- Eğitilmiş dosya bilgilerini kullanarak ilişki raporları üret

Bu amaçla, ben de https://github.com/danielfrg/word2vec adresinde ayrıntılı bir şekilde açıklanan işlemleri kullandım. Seçtiğim vektör boyutu: 100.

Eğitim dosyası (hurriyet_2010.txt) ve eğitilmiş veri dosyasına (hurriyet_2010.bin) https://drive.google.com/drive/folders/0B_iRLUok9_qqOFozeHNFMjRHTVk adresinden ulaşabilirsiniz.

“turkce-stopwords.txt” isimli dosya da aynı adreste yer alıyor. (İlk çalışmalarımızdan elde ettiğimiz derlem dosyası da gensozluk.txt adıyla aynı yerde.)

Word2vec veya benzeri yöntemlerle ilgili çalışmaların pek çoğu hala araştırma düzeyinde. O yüzden etkin bir sonuca ulaşmak için farklı parametreler kullanmak gerekebiliyor. Örneğin ardışık kelimeleri sadece 2 ile sınırlı tutmak yerine bu sayıyı arttırabilirsiniz.

Ya da vektör boyutunu 100 yerine 300 veya 500 yapabilirsiniz. Ancak veri kümesi ve vektör boyutları büyüdükçe daha fazla bellek ve işlemci gücüne gerek duyuluyor. Kendi çalışmalarımda 4 çekirdekli ve 4GB belleğe sahip bir bilgisayar kullanıyorum. Bu özellikler Yapay Zeka veya Derin Öğrenme türü çalışmalarda oldukça zayıf. O yüzden ben vektör boyutunu 100 ile sınırladım. Siz bu sayıyı makinenizin gücüne bağlı olarak istediğiniz kadar yukarı çekebilirsiniz.

Yazımı sonlandırmadan önce, önceki yazımda da kullandığım bazı sözcüklerle ilişkisi saptanan sözcük listelerini paylaşayım: (benzeşen sözcükler yüklenen modelin sözcük vektörlerinin kosinüsü alınarak bulunuyor. Benzer -birbiriyle yakından ilişkili- sözcükler benzer şekilde kümeleniyor.)

insan: [‘insanın’ ‘insana’ ‘insanı’ ‘insanların’ ‘insanlar’ ‘insanlardan’
‘insanlara’ ‘insanımız’ ‘bitmek_tükenmek’ ‘insanoğlunun’]

macera: [‘masal’ ‘eğlenceli’ ‘büyülü’ ‘geceler’ ‘nostalji’ ‘romantizm’ ‘hikayeler’
‘dövüş’ ‘romantik’ ‘sahneleri’]

öfke: [‘korku’ ‘huzursuzluk’ ‘kızgınlık’ ‘derinden’ ‘umutsuzluk’ ‘öfkeyi’
‘öfkesini’ ‘üzüntü’ ‘endişeyi’ ‘tavırları’]

karanlık: [‘kirli’ ‘derin’ ‘izlerini’ ‘hüzünlü’ ‘görünmeyen’ ‘vahşi’ ‘dramatik’
‘geçmişin’ ‘bakılırsa’ ‘gürültülü’]

öykü: [‘şiir’ ‘tiyatro_oyunu’ ‘müziklerini’ ‘eserlerini’ ‘piyano’ ‘şiirler’
‘türküler’ ‘ali_poyrazoğlu’ ‘drama’ ‘bale’]

cumhuriyet: [‘mustafa_kemal’ ‘cumhuriyetin’ ‘atatürk’ ‘dersim’ ‘cumhuriyetimizin’
‘kemal_atatürk’ ‘gazi_mustafa’ ‘istiklal’ ‘ismet_inönü’ ‘ulu_önder’]

savaş: [‘savaşı’ ‘savaşın’ ‘savaşta’ ‘sovyet’ ‘savaşa’ ‘soğuk_savaş’ ‘çatışma’
‘çatışmalar’ ‘saddam’ ‘savaştan’]

ayşe: [‘hülya’ ‘aysel’ ’emine’ ‘derya’ ‘gamze’ ‘zehra’ ‘hatice’ ‘esra’ ‘fatma’
‘elif’]

recep: [‘kadir’ ‘necati’ ‘erdal’ ‘muharrem’ ‘ismail’ ‘arif’ ‘sedat’ ‘orhan’
‘ibrahim’ ‘suat’]

Ham veri miktarı arttıkça daha sağlıklı ilişkiler yakalamak mümkün oluyor.

Veri dosyasının eğitilmesi sürecini bir başka yazımda örnekleyeceğim.

Konuya bir programcı olarak ilgi duyuyorsanız https://github.com/danielfrg/word2vec adresini ayrıntılı bir şekilde incelemeyi sakın ihmal etmeyin.

Ahmet Aksoy