Ana Fikir #14

Son 25 Yılın En Önemli Sıçramaları 🚀

Evrenin yaşını düşündüğümüzde, bir insanın yaşam süresi adeta bir anlık parıltı gibi kalıyor. Milyonlarca yıldızı, gezegeni, Dünya’nın oluşumunu, geçen çağları, dinazorları, yaşayıp ölen milyarlarca insanı vs düşünün…

Diğer taraftan, biz varız. Bu bülteni okuyanlar mesela. Sadece birkaç on yıldır yaşıyoruz. Ve öleceğiz. Dünya Sağlık Örgütü'nün (WHO) son verilerine göre ortalama yaşam süremiz 72.8. Yaşam çizginizin neresinde kalıyorsunuz bir de onu düşünün…

Böyle kıyaslayınca insan çok garip hissediyor. Carl Sagan’ın uzaydan görünen Dünya’yı Soluk Mavi Nokta’ya benzetmesi akla geliyor… Ne kadar çarpıcı.

Zerre kadar hayatımızda birçok kavga-gürültü, sevinç, üzüntü yaşıyoruz. Hayatımızı etkilediğini düşündüğümüz birçok önemsiz şey. Bir de ChatGPT gibi tüm dünyayı etkileyen değişim-dönüşüm anları var tanıklık ettiğimiz. Ve bu anlar tüm insanlığın geçmişini ve geleceğini etkileyecek türden kilit anlar.

Bu tür anlarda çoğu zaman korkuyoruz, endişeleniyoruz, ruhumuzun zemini kayıyor…

Bu “ChatGPT sıçraması” hissini yaşadığım kendi kişisel tarihime bakmak istedim. Son 25 yıla.

Son 25 yılda yaşadığımız, adeta “geçmişi sıfırlayan” hangi mihenk taşlarına tanıklık etmişim.

Yaşadığımız değişimi daha kolay idrak edebilmek için böyle bir bakışa ihtiyaç var diye düşünüyorum.

Son 25 yılda yaşanmış, tüm insanlığın hayatını kökten değiştiren bilimsel ve teknolojik gelişmeler o kadar çok var ki… Uzatmadan, 10 maddeye sıkıştırmak istedim;

1. 1998 - İnsan Genom Projesi'nin Başlaması: İnsan genetik yapısının haritalanması, kişiselleştirilmiş tıp ve genetik hastalıkların anlaşılması konusunda daha önce mümkün olmayan kapıları açtı.

2. 2001 - Wikipedia'nın Kuruluşu: Bilgiye erişimde uzmanlık tekelini kırarak, herkesin bilgiye katkıda bulunabildiği ve öğrenebildiği demokratik bir platform oluşturdu.

3. 2004 - Facebook'un Lansmanı: İnternetin sadece bilgi paylaşımından öte, sosyal etkileşimin ve iletişimin merkezine dönüşmesini sağladı.

4. 2007 - İlk iPhone'un Tanıtımı: Cep telefonlarının sadece arama yapma ve mesajlaşma araçları olduğu algısını yıkarak, mobil cihazları hayatımızın merkezine taşıdı.

5. 2008 - Bitcoin'in Ortaya Çıkışı: Merkeziyetsiz dijital para birimi konseptiyle finans dünyasında devrim yaratarak, geleneksel bankacılık sistemine alternatif oluşturdu.

6. 2009 - CRISPR-Cas9 Gen Düzenleme Tekniğinin Keşfi: Genetik mühendisliği alanında daha önce erişilemez görünen hassasiyette değişiklikler yapma imkanı sağlayarak, hastalıkların tedavisinde yeni bir çağ başlattı.

7. 2010 - Göbeklitepe'nin Keşfinin Öneminin Anlaşılması: Tarih öncesi dönemlere dair bilinenleri yeniden şekillendirerek, yerleşik hayata geçiş ve karmaşık toplumsal yapıların ortaya çıkışı hakkındaki anlayışımızı kökten değiştirdi.

8. 2012 - Higgs Bozonu'nun Keşfi: Evrenin temel yapı taşlarına dair anlayışımızı kökten değiştirerek, modern fiziğin temellerini sağlamlaştırdı.

9. 2016 - AlphaGo'nun Go Şampiyonunu Yenmesi: Yapay zekanın sadece hesaplama gücünden ibaret olmadığını, karmaşık stratejik düşünme yeteneğine de sahip olabileceğini kanıtladı.

10. 2020 - Çalışma Modellerinin Değişmesi: COVID-19 pandemisi, uzaktan çalışma ve eğitim teknolojilerinin hızlı bir şekilde benimsenmesini sağlayarak, çalışma ve öğrenme alışkanlıklarımızı kökten değiştirdi.

Tüm bu tanıklıkların bende yarattığı ortak etki şu; evrimsel yeteneğimiz adaptasyon gücünün kıymetini çok iyi bilmemiz lazım.

---

Adaptasyon Kodumuzda Var 🧬

2022 yılında Cortical Labs tarafından yapılan bir deneyde, bilim insanları laboratuvar ortamında beyin hücrelerine Pong oynamayı öğrettiler.

Deneyde, 800bin beyin hücresi, bir bilgisayara bağlanarak oyundaki topun pozisyonunu algılamayı ve sanal bir raketi kontrol etmeyi başardı. İnanılacak gibi değil.

Başlangıçta hücreler, bilgisayardan gelen sinyalleri anlamıyordu. Ama hücrelere, doğru hareket ettiklerinde ödül olarak düzenli elektriksel uyarılar, yanlış hareket ettiklerinde ise düzensiz ve kaotik uyarılar verildi.

Bu teşvik sistemi sayesinde, beyin hücreleri zamanla oyundaki topu takip etmeyi ve raketi doğru pozisyona getirmeyi öğrendi. Adaptasyonun biyolojimize ne kadar derinde “kod”landığına bakın!

Biliyorsunuz, bu ödül-ceza yöntemi ChatGPT gibi yapay zeka modellerinin de temel “öğrenme” yöntemlerinden. Alttaki videoda, bir yapay zeka modelinin milyonlarca deneme yanılma ile yürümeyi öğrenmesini izleyebilirsiniz. Modellerin çalışma mantığına dair şahane bir özet.

Pong oynayabilen beyin hücreleri, biyolojik sistemlerin dijital olanlarla nasıl etkileşime girebileceğine dair acayip ipuçları veriyor aslında. Gelecekte simülasyonların sadece daha gerçekçi olmakla kalmayıp, biyolojik unsurlarla da iç içe nasıl geçebileceğinin göstergesi.

Şimdi gelin, konuyu biraz daha garip bir yere götürelim;

İmkansız gibi görünen fikirleri hayata geçirmeye kendisini adamış Elon Musk’ın bu cüretini nereden aldığına dair bir ipucu verelim, kendi ağzından;

“Video oyunlarının, basit 2 boyutlu Pong oyunundan, milyonlarca kişinin aynı anda oynayabildiği inanılmaz gerçek görselliklerle dolu oyunlara kadar gelişimini göz önüne alırsak, insanlığın yakın bir gelecekte, gerçeklikten ayırt edilemez simülasyonlar yaratma kapasitesine ulaşması kesin sayılır. O halde, insanlık olarak yaratılmış bir simülasyonda olma olasılığımız, olmama olasılığımızdan çok daha yüksek”

— Elon Musk

Bu yargıdan yola çıkarak, SpaceX, Tesla gibi birçoklarına imkansız görünen işe “Hayat bir oyunsa, tanımlanmış sınırlarımızı yok saydığımızda ne olacak bir görelim” mantığıyla girişiyor belli ki.

Inception filmindeki gibi iç içe geçmiş, zaman-mekan algısının zahirileştiği evrenlerde yaşıyoruz bile diyebiliriz. Olayın geldiği noktaya bakın!

Tüm bunların ışığında, şu çıkarıma ne dersiniz; Evren, Dünya ve insan yaratılıyor. Yaratılan insan, hayatın simülasyonunu yaratıyor. Ve insanın geliştirdiği yapay zeka, kendi hayat simülasyonlarını yaratıyor. Milyonlarca simulasyonda, milyarlarca olasılığın içinde, fiziğin paralel evrenler kuramına doğru yola çıkıyoruz…

Bu sürekli evrilen ve genişleyen dijital dünyalar, yaşamımızın ve bilincimizin sınırlarını yeniden tanımlayacak. Her geçen gün, belki inanılmaz dediğimiz birçok bilimsel ve teknolojik gelişmeyle bir simülasyonda yaşadığımızı daha da fazla öğreneceğiz.

Geldiğimiz tam bu noktada Matrix filmini tekrar izlemek çok iyi olabilir.

---

Yapay Zeka Neden Basit Çarpma-Bölme İşinde Çuvallıyor? 🧮

Yapay zekanın geldiği inanılmaz nokta yüzünden “Hayatın simulasyondan ibaret olduğu” çıkarımlarına kadar gelmişken, neden basit çarpma bölme işlemlerinde saçmaladığını konuşalım isterim.

Denemişsinizdir, ChatGPT’ye ilkokul öğrencisinin bile çözebileceği matematik soruları sorup, yanlış cevap alınca çoğunuz “Bırak, bu gerizekalı ya!” demişsinizdir.

Aslında sorun onları insan yerine koymamızdan kaynaklanıyor. Dili çok iyi kullanabildikleri için yapay zeka modellerini her konuda insan kapasitesinde zannediyoruz. Bu hatalı bir bakış açısı.

Çalışma mantıklarını anlarsak, onların performansını değerlendirmede daha doğru bir noktada olabiliriz.

Bu LLM dediğimiz “Büyük Dil Modelleri” aslında devasa metin yığınlarını okuyarak kelimelerin nasıl bir araya geldiğini öğreniyorlar. Yani, bizim yaptığımız gibi kitaplar, makaleler, internet sitelerini vs okuyorlar. Sonra da bu öğrendikleri kalıpları kullanarak yeni metinler yazıyorlar.

Ama iş matematiğe gelince işler değişiyor. Çünkü matematik, kelimelerin nasıl bir araya geldiğinden ziyade, sayıların ve sembollerin kesin kurallarına dayanıyor. Yani, 2 + 2 her zaman 4 eder, değişmez. Ama LLM'ler için durum böyle değil.

Onlar, daha çok olasılıklar üzerine çalışırlar. Mesela, “kedi” kelimesinden sonra “süt” kelimesinin gelme olasılığı yüksektir. Ama bu kesin bir kural değil. Bazen bağlam değiştiğinde “kedi” kelimesinden sonra “mama” kelimesi de gelebilir.

LLM’ler çok büyük metinsel data içindeki kelimelerin çeşitli düzlemlerdeki birbirlerine matematiksel olarak yakınlıklarını kullanıp, benzerlik/ardışıklık olasılık skorları üzerinden cümleler tamamlanıyor. Yani LLM’lerin “o an yazıyor” gibi gözükmesi estetik bir konu değil aslında. Her kelime yazıldığında, bir sonraki kelimenin hangisi olacağı olasılık skorlarına göre o an hesaplanıyor.

Bu olasılıklar üzerine kurulu çalışma mantığı da matematik gibi kesinliklerin olduğu bir dünyaya baya ters.

İşte bu yüzden siz metin olarak sayısal bir soru sorduğunuzda LLM olasılıklar dünyasında “2’den sonra ne geliyor” gibi bir bakış atarsa, o sizin güldüğünüz yanlış cevaplar ortaya çıkıyor.

Matematik özelinde toplanmış, kurallar, kaidelerin itinalı örnekleriyle birlikte sunulduğu kaliteli veri setleri ile eğitilmiş yeni modeller bu sorunu yavaş yavaş çözmeye başladı. Ama hala güvenilir oldukları söylenemez.

Özetle şunu bilmek lazım; LLM’ler sizin “kedi” dendiğinde kafanızda oluşan anlamı bilmiyor. O sadece eğitildiği veri setinin kapsamında “kedi” kelimesinin başka hangi kelimelerle ilişkilendirildiğini, hangilerinin önce, hangilerinin sonra kullanıldığını çok iyi biliyor.

Bu yüzden, eğer sadece Eskimoların ürettiği metinsel verilerden eğitilmiş bir LLM ile konuşuyorsanız “kedi” ile ilgili sorduğunuz sorulara “buz” ya da “soğuk” ile ilişkilendirilmiş garip cevaplar almanız olası.

Burdan, tek bir yapay zeka olmadığı ve eğitildiği veri setleriyle her birinin farklı olduğu çıkarımına varmamız gerekiyor. Her insanın, kendi kültüründeki anlam dünyasında yaşaması ve farklılıkları gibi.

---

Alkışlar 👏 🙌 🙏

Yakın zamanda gözüme çarpan, yaptıklarıyla alkışladığım insanlar, ürünler, fikirler;

• Aposto, teknoloji, inovasyon, girişimcilik bülteni Quando’yu seviyorum, takip edin

• Google, yapay zeka ile ilgili geliştire sürecinde olan ürünlerini AI Labs üzerinden denetiyor, kaydolabilirsiniz

• Gamma, kolay ve estetik bir şekilde sunum hazırlamanızı sağlıyor. Alive ‘24’te yaptığım sunumu onunla hazırlamıştım

• Alemşah Öztürk’ün eski günlerden bahsettiği videosu bir sürü anıyı canlandırdı

---

Oğuzhan Aygören’in Ana Fikir'i 💡

Kelimenin sığ tanımları yüzünden “girişimci”yi çoğu zaman “yeni bir teknoloji şirketi kurmuş genç kişi” zannederiz. Oysa konu bir duruş meselesi.

Tüm zorluklarına rağmen yeni bir fikri hayata geçirme yoluna çıkan herkes bu kelimenin içine sığabilir. Oğuzhan tanıdığım, bu geniş tanımın içine en çok yakışan insanlardan biri.

Ben dahil, dokunduğu tüm girişimcilere ilham veren, sadece kavramsal düzlemde kalmayıp, bir fiil kolları sıvayarak girişimlerin rotalarını düzelten, onlarla yoldaş olmasını bilen, yazdığı akademik araştırma ve tezler ile çok sayıda atıf almış, dönüştürücü bir etki alanına sahip, başta bir girişimci, sonra yatırımcı, sonra da akademisyen.

En son görüştüğümüzde, büyük, zorlu bir dönüşümün başlangıcındaydı ve her zamanki gibi heyecan, azim doluydu. Ona Berkeley’deki yeni macerasında başarılar diliyorum.

Herkes değişim istiyor. Ancak kimse değişmek istemiyor. Tıpkı fit bir vücuda sahip olmak isteyip hiç egzersiz ya da diyet yapmayanlar gibi. Halbuki hayat çabayı ödüllendiriyor. O yüzden sadece çok küçük bir grup hayattaki başarıları elde ediyor. Başlangıçta garip, anlamsız, saçma, mantıksız gelse bile harekete geçmek ve değişiklikleri yoldayken yapmak gerekiyor. Spor salonuna ilk defa giden kişinin veya yeni bebek sahibi olmuş bir çiftin halini düşünün. Büyük bir şaşkınlık, ne yapacağını bilmeme ve zorlanma hali. Hayalimizdeki hayata giden yol da, zorluklarla, bilinmezliklerle ve şaşkınlıklarla dolu. O yüzden bir bakışla korkutucu. Başka bir bakışla hayret verici. Hayatta bir sonraki seviyeye geçmek ancak bu yolculuğu göze almakla mümkün. Bu sayede alışkanlıklarımızdan, inançlarımızdan ve bizi biz yapan kalıplarımızdan sıyrılıp kendimizin güncellenmiş ve yenilenmiş versiyonunu inşa edebiliriz. İşin güzel yanı hepimizin hayatında bu tip yolculuklar biz farkında olsak da olmasak da var. Tek yapmamız gereken bu anları hatırlamak, gücümüzü toplamak ve yola çıkmak.