Teknoloji uzmanı ve data bilimcisi Jeremy Howard, TEDTalks’taki konuşmasında çok hızlı ilerleyen bir alan olan “derin öğrenmeyi” anlatıyor. Derin öğrenme süreciyle, bilgisayarlara Çince öğrenme, fotoğraflardaki nesneleri ayırt edebilme veya tıbbî bir teşhis sürecini idrak edebilme gibi çeşitli kabiliyetler kazandırılabiliyor.
Eski yöntemle bir bilgisayara herhangi bir şey öğretebilmek için muhakkak onu programlamak gerektiğini belirten Howard, eğer programcı bir şey yapmayı kendisi bilmiyorsa, bu durumda bu şeyi bilgisayara da öğretemeyeceğini anlatıyor. Fakat makina öğrenimi ile, bilgisayar gibi teknolojik ürünlerin öğrenme süreçleri üzerine çalışıyor. Howard da konuşmasında, makina öğreniminin geçmişini, bugününü ve geleceğini, örnekler ile tartışıyor.
“Bilgisayarlar öğrenebilirler”
Howard, makina öğreniminin ilk büyük başarısı olarak Google’ı örnek veriyor. Bu arama motorunun kullandığı algoritma, makina öğrenimi içermekteydi ve daha sonra Amazon ve Netflix gibi ticari oluşumlar da makina öğrenimi süreçlerinden etkin şekilde faydalandı. Bu süreç, bizzat sistemin kendine programlanmış olmadan, sistemin mevcut datayı kendi kendine analiz ederek çıkarsamalar yapması temel mantığına dayanıyor.
Howard, konuşmasına, Geoffrey Hinton ve ekibi tarafından yürütülen bir çalışmayı anlatarak devam ediyor. Bu çalışmada, insanoğlunun öğrenme kabiliyetini taklit eden bir süreçle bilgisayarların da öğrenebilme yeteneği kazanması araştırılıyor.
“Bilgisayarlar dinleyebilirler”
Bilgisayarlar öğrenebilirler, diyerek konuşmasına başlayan Howard, bilgisayarlar dinleyebilir diyerek devam ediyor. Anında İngilizce’den Çince’ye çeviri yapan bir algoritmayı örnek gösteren Howard, 2011 yılında Almanya’daki Institut für Neuroinformatik merkezi tarafından yapılan bir araştırma yarışmasında, derin öğrenme süreciyle, trafik işaretlerini insanlardan çok daha iyi tanıyabilen bir sistemin hayata geçirildiğini kaydediyor. 2012 yılında Google tarafından yapılan bir araştırmada da, bilgisayar sistemi, binlerce YouTube videosunu izleyerek insan ve kedi kavramları arasındaki farkı öğrenebilmeyi başardı.
“Bilgisayarlar görebilirler”
Bilgisayarların, cümleleri bölerek içlerindeki olumsuzluk içeren unsurları analiz etme kabiliyeti kazandığı çalışmalar yürütüldü. Howard bunları açıkladıktan sonra, bilgisayarların ne tür kabiliyetler kazanabileceği konusuna devam ediyor:
“Bilgisayarlar okuyabilirler” / “Bilgisayarlar yazabilirler”
Howard ayrıca, bilgisayarların, elle veya başka şekillerde yazılan metinleri okuyabildiklerini, benzer şekilde de yazı üretebildiklerini anlatıyor. Konuşmacı, kanserli hücreler kadar, kanserli hücrelerin yanında bulunan hücrelerin de önem arzettiği bilgisinin, öğrenebilme kabiliyetine sahip bilgisayarlar tarafından bulunduğunu ve onkoloji bilimine katkı sağlandığını anlatıyor.
Howard, derin öğrenme süreçleri kullanan bilgisayarların, ileride hangi alanlarda insanlığa hizmet edebileceğine de konuşmasında yer veriyor. Örneğin Dünya Sağlık Örgütü’nün verilerine göre, dünyada tıp uzmanı eksikliğinin giderilmesinin ancak 200 yıl gerektirdiğini belirten Howard, derin öğrenme kabiliyeti bulunan bilgisayarlar yoluyla bu eksikliğin kısa sürede giderilebileceğini vurguluyor. Konuşmasında ayrıca, makina öğrenmesi devrimi gerçekleşirse, bunun bedellerinin de bir çok hizmet sektörü çalışanı için ağır olabileceğine değiniyor. Howard’a göre bu devrim, endüstri devriminden çok daha ağır sonuçlar doğurabilir.
