Görsel düşünebilme yeteneği sadece sanatçılar için değildir. Girişimciler için de temel bir problem çözme yeteneğidir.
Ünlü besteci ve piyanist Philip Glass, çocukken babasıyla sözlü satranç oynarmış. Satranç tahtasını zihninde görselleştirebilir ve hangi hamleyi yapacağını bilirmiş. Julliard’da okuduğu zaman, görsel düşünme becerilerinin kompozisyon öğrenmeyi çok daha kolaylaştırdığını bulmuş. Kağıda yazmadan önce zihninde notaları görebiliyormuş.
Görsel olarak düşünerek, elimizdeki sorunu çok daha iyi kavrarız ve çözümler sezgisel hale gelir. Sahip olunması gereken önemli bir problem çözme becerisidir.
—–
Bu mini girişi ben yazmadım. Bundan çok daha uzun bir blog yazısından Türkçeye çevirdim. İşin artık pek de bizi şaşırtmayan tarafı bu çeviriyi bir yapay zekaya yaptırmış olmam. İşin asıl şaşırtıcı olan tarafı yazının orijinalinin de bir yapay zeka tarafından yazılmış olması. Sadece bu yazı değil, kişisel gelişim ve verimlilik üzerine bir çok yazının yer aldığı bu blog bir insan tarafından değil bir çeşit makine tarafından yazılıyor.
GPT-3’le tanışın.
Geçtiğimiz ay yapay zeka dünyasında son yıllarda yaşanan en büyük sıçrama sessiz sedasız gerçekleşti. Belki de tüm zamanların en büyük sıçraması! OpenAI tarafından GPT-3 yayımlandı. Böyle söyleyince bu nasıl sıçrama diye düşünüyor olabilirsiniz ama emin olun bu bugüne kadar insan dillerini taklit edebilme yeteneğine sahip en gelişmiş dil modeli. Bu yapay zeka sorulara cevap verebiliyor, tercüme yapabiliyor ve hatta şiir yazabiliyor.
GPT-3’ün API’sine erişim hakkı olanlar bu konuda denemeler yapmaya başladılar. Birkaç örnek görelim şimdi.
Aforizma yazıyor
Bu site tweet atabileceğiniz güzel sözler üretiyor. “Start to actually do things with your words instead of just thinking about them. – Sadece düşünmek yerine sözlerinizle bir şeyler yapmaya başlayın.” anlamına gelen bu sözün bir yapay zeka tarafından yazıldığına inanmak gerçekten zor. Sayfayı her yenileyişinizde yeni bir aforizma üretiliyor. Bazıları çok mantıklı, bazıları kafa karıştırıcı.
Kodlama yapıyor
Aforizma üretmek kolay. “Lafla peynir gemisi yürümez!” Bak, ben de ürettim bir tane. Şimdi izlemekte olduğunuz örnekte ne yapmak istediğinizi tarif ediyorsunuz: “Üzerinde zar at yazan bir buton olsun ve değerini göstersin” Yapay zeka bu basit uygulamayı birkaç saniye içinde yapıyor ve size kodunu da veriyor. Çıkan sonucu beğenmediniz mi? Tarifinizi biraz daha detaylı bir hale getiriyorsunuz. Zarın değeri 0 ve 100 arasında olsun, yukarıda bir başlık olsun. Bir kaç saniye içinde size hem HTML tasarımı hem de gerekli fonksiyonları da kullanarak hazırlanmış Javascript kodu üretiliyor. “Yapılacaklar listesi – to do” uygulaması mı geliştirmek istiyorsunuz? “Bana oradan bir yazı kutusu yanına da kaydet butonu koy, sonra da yazdıklarımı listele” cümlesini yazmak kadar kolay.
Yazarları teklit edebiliyor
GPT-3 o kadar çok veriyle beslenmiş ki artık belli bir yazarın yazım üslubunu taklit edebiliyor. Bunun için bir şeyi tarif etmenize bile gerek yok. William Shakespeare’den bir kaç dize veriyorsunuz, o bunların kim tarafından yazıldığını anladığı gibi aynı üslupla fakat daha önce yazılmamış bir şiiri yazıyor. Benim API erişimim yok, o yüzden Türkçe deneme yapamadım. O yüzden Mevlana’nın şu dizelerini Barks çevirisiyle İngilizce olarak verdiğimizde yapay zeka onu şöyle tamamlıyor.
Türkçeye çevirecek olursak “Hiçbir mum daha parlak yanmadı artık yanmadığı zamandan daha fazla. Mum alevi bir parmak izidir bu dünyada sonsuzluğun…” Bunları yazan yapay zekanın ustası yüzlerce yıl önce mum alevi derken aslında insanı kast ediyordu ama bunları yazan makine dersini o kadar iyi çalışmış ki, bu anlamı bilmeden yenilerini üretebiliyor: “Sıradan mumlar onu algılayamaz ama orada. Görünüyor ki fitilin hafif titremesi gibi, neredeyse görünmez bir dumanın sallanması.”
Röportaj yapabiliyor
Arjantin’den bir bilgisayar mühendisi, yapay zekadan Einstein gibi davranmasını isteyip bir röportaj yapmış.
—
MA: Albert Einstein. Tanıştığımıza memnun oldum. Ben Manuel Araoz ve seninle tanışmak için gelecekten geldim (gülümseme)
YZ: (kahkaha) Oh, gerçekten mi? Gelecek nasıl?
MA: Harika! Hangi yıldayız?
YZ: 1947. Ocak ayı. Burası Princeton, NJ. Şu anda Amerikadasın.
MA: İsminiz Albert Einstein, değil mi?
YZ: Doğru.
MA: Yazmakta olduğum bir kitap hakkında size birkaç soru sorabilir miyim? Çağımızın büyük zihinleriyle ilgili…
YZ: Sanırım birkaç dakikamı ayırabilirim.
MA: Çok teşekkür ederim.
YZ: Hadi bakalım. Ne istiyorsan sorabilirsin.
Röportaj böyle başlayıp önce kişisel hayat hikayesi ve sonra da Einstein’ın teorilerinin ayrıntılarıyla devam ediyor. Mesela şu soruya verdiği cevaba dikkat edin…
MA: Şu ana kadar bilim dünyasına yaptığınız katkıları nasıl tarif edebilirsiniz?
YZ: Şey, fizik alanında epeyce önemli katkılar yaptığımı söyleyebilirim.
MA: Biraz daha anlatın lütfen.
YZ: Her şeyden önce fotoelektirk etkisi ve kuantum mekaniği alanındaki çalışmalarım, kuantum fiziğinin gelişimi için önemliydi.
MA: Kuantum fiziği ne demek? Kusura bakmayın, fizikçi değilim de…
YZ: Şöyle anlatayım, yüzyıl kadar önce Evrene dair anlayışımız, onun nasıl çalıştığına dair bilgimiz çok azdı. Ucu açık epeyce bir soru vardı. Mesela atom neyden yapılmıştır ya da ışık nasıl bir şeydir gibi sorular…
Burada röportaja bir ara verelim. Dikkat ettiniz mi? Bu tür sorulara normalde günümüzün modern arama motorları da cevap verebilir. Ancak bu yapay zeka başka bir kişinin ağzından konuşuyor. Üstelik önce genel ve kısa cevaplar veriyor. Siz onunla sohbeti ilerlettikçe kademe kademe kendisini açıyor. Yani sadece bilgi anlamında değil, davranış biçimi olarak da insanı taklit ediyor. Bu sanal röportajı yapan kişi Einstein dışında, yapay zekanın Marie Curie, Isaac Newton, Rahibe Teresa, Charles Darwin ve Kleopatra gibi kişilikleri de oynamasını istemiş ve onlarla yaptığı röportajlardan bir kitap hazırlamaya başlamış.
Tasarım yapabiliyor
Bir kullanıcı arabirim tasarım uygulaması olan Figma için bir eklenti yazmış. Bu eklenti GPT-3 yapay zekasının kullanarak tasarım yapabilmenizi sağlıyor. Designer adlı bu eklentiye şöyle bir şey tanımlayalım: “bana üzerinde kamera ikonu olan bir navigasyon çubuğu, “Fotoğraflar” başlığı ve bir mesaj ikonu olan uygulama tasarla. Her fotoğraf için bir kullanıcı ikonu, bir fotoğraf, bir kalp ikonu, ve bir de sohbet balonu ikonu olan bir fotoğraf akışı da olsun.” İki cümleyle neyi tarif ettiğimizin farkıdasınız değil mi? Instagram! Evet yapay zekaya iki cümle vererek basit bir Instagram uygulaması prototipi oluşturduk. Şimdi daha da ileri gidelim ve başka bir web sitesinin tasarımından ilham alalım: “bir sohbet uygulaması için stripe.com benzeri bir web sitesi” istiyoruz. Tasarla butonuna basınca yapay zeka hem isteğimizi anlıyor, hem verdiğimiz örneği inceliyor ve hem de sonucu tasarlıyor. Tabiki bu bitmiş bir web sitesi değil, bir tasarım prototipi. Yine de yapay zekanın yapabilecekleri konusunda çok güçlü ipuçları veriyor bize. Bundan sonra sayacağım diğer örnekler sadece şaşkınlığımızı arttırmaya devam edecek.
Bu örnekte herhangi bir bilgi isteğinizi gerçek zamanlı verileri kullanarak grafiklere çeviren bir uygulama var.
Bu örnek az önceki röportajda olduğu gibi kişilikleri taklit ederek onların belli konuları size öğretmesini sağlıyor. Kendinize sanal bir öğretmen belirliyorsunuz ve onunla sohbet ederek uzmanı olduğu konuyu size öğretmesini sağlıyorsunuz.
Başka bir örnek kod yazmak yerine yazılmış kodun ne olduğunu size öğretiyor. Bu şekilde kodları inceleyerek programlama becerilerini geliştirmek mümkün.
Yine başka bir örnekte yapay zeka istediğiniz bir konuda size sınav yapabiliyor. Yani o konuda hem soru üretiyor, hem de cevaplarını. Sınavı yaptıktan sonra bu cevapları değerlendirebilmesi de işin cabası.
Bunun gibi daha pek çok örnek var. 1-2 ay gibi çok kısa bir sürede bu kadar çok uygulamanın üretilebilmesi sadece bizler için değil tüm dünya için hayret uyandırıcı bir durum. GPT-3’ün sahip olduğu potansiyelin sadece minik bir kısmı eşelenmiş durumda.
Peki nedir bu GPT-3 dediğimiz şey? Temelde arama motorlarında kullandığımız “otomatik tamamlama aracı”ndan çok da farklı olmayan bir şey. Bir cümlenin başını verdiğinizde onu analiz edip bir kelimeden sonra hangi kelimenin gelebileceğini kestiriyor. Tabi bu çok basit bir açıklama. Konuyu daha ayrıntılı öğrenmek isteyenler için epeyce kalabalık bir yazar kadrosu tarafından kaleme alınmış ayrıntılı bir akademik makalenin ve bu makalenin 1 saatlik açıklamasını yapan bir videonun linklerini bu videodaki diğer tüm örneklerin kaynaklarıyla birlikte web siteme koydum. GPT-3’ün geçen yıl yayımlanan bir önceki sürümü GPT-2’den ya da bu konudaki diğer önemli örneklerden ve tabiki ilk önemli örnek olan 2017’deki BERT’ten en önemli farkı ve üstünlüğü kendisini eğitmek için kullandığı kaynaklar. Wikipedia’nın tamamını okumuş olduğunu tahmin etmemiz zor değil. Yapay zeka terminolojisiyle bu 3 milyar “token” anlamına geliyor. Tabi bununla yetinmemişler 12 milyar ve 55 milyar “token”lı iki büyük kitap datasetini de eklemişler. Yani Wikipedia’nın tamamının 23 katı kadar bilgi. Büyük ihtimalle bugüne kadar yazılmış ve dijitize edilmiş tüm kitapları da okutmuşlar bu yapay zekaya. Sonra da salmışlar internete… Tüm kitapların ve wikipedia’nın onlarca katı bilgiyi yalayıp yutmuş. 410 milyar token! Özetle arkadaşımız tüm ansiklopedileri, kitapları ve internette yazılı her şeyi biliyor. E zaten adı üstünde bilgi-sayar. Zekaya sahip olması için bilmek yetmiyor. Öğrenebilme becerisi de gerekiyor. Biz beynimizi bilgiyle doldurabildiğimiz için zeki değiliz. O bilgiyi işleme gücüne de sahibiz. Bunu da beynimizdeki 100 trilyon kadar hücre ve bunlar arasında kurulan bağlantılarla sağlıyoruz. Karşılaştırma olabilmesi için bu yapay zekadaki hücre ve bağlantı benzeri şeylere hiper parametre deniliyor. GPT-3’ün devasa bir sıçrama olmasının sebebi asıl bu parametrelerin sayısı. 175 milyar!
Bir başka deyişle topladığı 410 milyar farklı bilgiyi 175 milyar ayar düğmesiyle işliyor. Bu işlemci gücünü sayısal olarak ifade edecek olursak 3.14E+23 flops gibi bir değer ortaya çıkıyor. Biz beynimizi böylesi değerleri hiç bilmeden kullanıyoruz. Bundan çok daha fazla işlem gücümüz var, tabi eğer kullanıyorsak ve bu işlem gücünün bize maliyeti üç öğün yemek ve 8 saat uyku. GPT-3’ün maliyetiyse $4.6 milyon dolar.
Şimdi bir hesap yapalım. 175 milyar parametre yerine insan beynindeki gibi 100 trilyon parametreyi kullanabilmek isteseydik bunu yapabilmek için gerekli işlem gücünün maliyeti ne olurdu? 2020’deki satın alma gücüne göre 2.6 milyar dolar. Dünyadan en az 800 kişinin ve Türkiye’den de 2 kişinin böyle bir yapay zeka geliştirmeye şu anda bile maddi olarak imkanı var. Moore yasasına göre her yıl teknolojinin daha ucuzladığını hesaba katacak olursak 2032 yılında insan beynindeki hücre sayısına eş değer parametrelerle işlem yapabilen bir yapay zekanın üretim maliyeti 5 milyon dolar seviyelerine inmiş olacak. Her yıl üretilip internete yüklenilen bilgilerin sayısının da katlanarak arttığını düşünecek olursak bu yapay zekanın kendini eğitebilmesi için kullanacağı datasetler bir başka deyişle örnek alacağı rol modellerin sayısı da hızla artıyor.
Gerçekten de araştırmacılar şunu fark etmişler. Aynı yapay zekayı kitaplarla ya da ansiklopedilerle beslediklerinde aldıkları sonuçlar, reddit benzeri forumlarla beslediklerinden çok daha farklı çıkıyor. İnsanların gündelik konuşma diline daha yakın oldukları, genellikle tartıştıkları, kutuplaştıkları sosyal medya mecralarıyla beslediklerinde o yapay zeka, son derece yanlı, ırkçı, cinsiyetçi cümleler kurmaya başlıyor.
Yani kendi ellerimizle insanlığın ortak bebeğini yetiştirmeye başladık. Yapay zekaya sahip bu bebek büyüdüğünde hayırlı bir evlat mı olacak yoksa işimizi gücümüzü elimizden alıp başımıza bela mı olacak? Bu en azından şimdilik bizim elimizde gibi gözüküyor.
Ama şunu da unutmamak lazım.
—–
Yapay zeka programları bilinç ve öz farkındalıktan yoksundur. Asla bir mizah anlayışına sahip olamayacaklar. Sanatı, güzelliği veya aşkı asla takdir edemeyecekler. Yalnızlık gibi bir duyguyu asla hissedemeyecekler. Başka insanlara, hayvanlara ya da çevreye empati duyamayacaklar. Asla müzikten zevk alamayacaklar, aşık olamayacaklar ya da ağlayamayacaklar.
Bilgisayarlarımız Go ya da Satranç gibi oyunları kazanma konusunda ne kadar başarılı olursa olsun, insanlar entelektüel olarak bilgisayarlardan üstündür. Biz bu oyunların kurallarına göre yaşamıyoruz. Aklımız bundan çok, çok daha büyük.
Yazan: GPT-3
Bu yazı alıntıdır.