Shyam Sankar: İnsan-bilgisayar işbirliğinin yükselişi

Kaba işlemci kuvveti tek başına dünyanın sorunlarını çözemez. Veri madenciliği yenilikçisi Shyam Sankar neden büyük problemleri (teröristleri yakalamak veya büyük gizli eğilimleri belirlemek gibi) çözmenin doğru algoritmayı bulma meselesi değil de bilgisayar hesabı ile insan yaratıcılığının doğru ortak yaşam ilişkisini kurması meselesi olduğunu açıklıyor.

Size iki satranç karşılaşmasından bahsetmek istiyorum.

1997'de olan ilk karşılaşmayı Garry Kasparov

Deep Blue isimli makineye karşı kaybetti.

Çoğu için bu, insanın makineler tarafından

hükmedileceği yeni bir çağın şafağıydı.

Ama şimdi burdayız, 20 yıl geçti ve bilgisayarlarla en

büyük münasebetimiz Ipad yoluyla.

HAL değil.
(HAL: Space Odyssey filmindeki akıllı bilgisayar)

İkinci karşılaşma 2005'te seçtikleri takdirde

insan ve makinenin rakip yerine ortak olarak

beraber girebileceği serbest stil bir satranç turnuvasıydı.

Başta, sonuçlar öngörülebilirdi.

Bir superbilgisayar bile görece daha zayıf bir bilgisayara sahip

bir satranç şampiyonu tarafından yenilebilirdi.

Sonuç süpriz oldu. Kim kazandı?

Süper bilgisayarlı bir şampiyon değil,

üç adet görece zayıf bilgisayar kullanan

iki Amerikalı amatör.

Onların bilgisayarlarını idare etmedeki, yönlendirmedeki

belirli pozisyonları tetkik etmedeki yetenekleri

şampiyonların üstün satranç bilgisinin ve

diğer rakiplerin üstün sayısal gücünün

etkisini verimli bir şekilde yok etti.

Bu hayret verici bir sonuçtu: Ortalama insan

ortalama makineler, en iyi insan ve en iyi makineleri yeniyordu.

Her neyse, bunun 'insan bilgisayara karşı' olması gerekmiyor muydu?

Onun yerine, işbirliği oldu. Doğru tür bir işbirliği.

Son 50 yılda Marvin Minsky'nin yapay zeka ile

ilgili vizyonuna çok ilgi gösterir olduk.

Bu kesinlikle çekici bir vizyon. Çoğu insan bu vizyonu kabul etti.

Bilgisayar bilimlerinde hakim bir düşünce tarzı haline geldi

Ama büyük veriler, network sistemleri, açık platformlar

ve birbirine ilişik teknolojiler çağına girerken

artık yaklaşık aynı zamanlarda geliştirilmiş

alternatif bir vizyonu değerlendirmenin zamanıdır derim.

Bahsettiğim şey J.C.R. Licklider'ın insan-bilgisayar ortak yaşamı

belki daha iyi bir isimle "Zeka Takviyesi" I.A.

Licklider teknolojinin ve internetin gelişmesinde

derin bir etkisi olan bir bilgisayar bilimi deviydi.

Onun vizyonu, bilgisayar ve insana, kararlar vermek ve

karmaşık durumları kontrol etmek için önceden belirli programlara

katı bir bağımlılık olmadan,

işbirliği yapma imkanı vermekti.

İşbirliği kelimesini dikkat edin.

Licklider bizi bir tost makinesi alıp da Star Trek'teki Data

haline getirelim diye teşvik etmiyor

ama insanı alıp daha yetkin hale getirmeyi teşvik ediyor.

İnsanlar çok ilginç -- nasıl düşündüğümüz,

doğrusal olmayan yaklaşımlarımız, yaratıcılığımız

tekrarlayan hipotezler. Hepsi de bilgisayarlar için

yapabilselerdi bile, çok zor olurdu.

Licklider bunu, insanları hedefler koyarken

hipotezler hazırlarken, kriterler belirler ve değerlendirmeler yaparken izleyip

sezgisel bir şekilde fark etti

Tabii ki başka yönlerden de insanlar çok sınırlı.

Ölçeklendirmede, hesaplamada ve hacimde berbatız.

Rock grubunu bir arada ve çalar vaziyette tutmak için

üst düzey bir yetenek yönetimine gereksinim duyuyoruz.

Licklider, anlayış ve karar verme yolunu hazırlayacak

tüm rutin işlerin bilgisayarlar tarafından yapıldığını öngördü.

Sessizce, çok tantana olmadan

bu yaklaşım, satranç alanında zaferler biriktirdi.

Satrançla aynı inanılmaz yayılmayı paylaşan protein katlaması konusu--

evrendeki atomların sayısından daha fazla protein katlama yolu var.

Hastalıkları anlayıp tedavi etme yetimiz üzerinde devasa etkileri olacak

dünyayı değiştirecek bir problem bu.

Ve bu görev için, süper bilgisayar alanının kaba kuvveti yeterli değil.

Bilgisayar bilimcileri tarafından yaratılan Foldit adlı oyun

bu yaklaşımın değerini örnekliyor.

Teknik veya biyolog olmayan amatörler bir bilgisayar oyunu oynayarak

bir proteinin yapısını görsel olarak yeniden düzenleyip

bilgisayarın atom kuvvetlerini ve ilişkilerini yönetmesini sağlayıp

yapısal sorunları tanımlıyorlar.

Bu yaklaşım süper bilgisayaları %50 oranda yenerken

%30 oranda da berabere kaldı

Foldit, Mason-Pfizer maymun virüsünün yapısal şifresini çözmek suretiyle

kayda değer ve önemli bir bilimsel keşif yaptı.

Ne olduğununu saptanmasından 10 yıldan uzun süredir yakayı sıyıran Proteaz enzimi

sadece günler içinde, üç oyuncu tarafından çözüldü.

Belki de bir bilgisayar oyununundan kaynaklanan

ilk büyük bilimsel gelişmeydi bu.

Geçen sene, İkiz Kuleler'in olduğu yerde

bir 9/11 anıtı açıldı.

Binlerce kurbanın ismini 'anlamlı bitişiklik' dedikleri

güzel bir konsept ile sergilediler.

İsimleri yanyana ilişkilerine göre dizdiler.

Arkadaş, aile, iş arkadaşı

Hepsini bir araya getirdiğinizde, bu sağlam bir sayısal

mücadele: 3500 kurban, 1800 bitişiklik talebi

boydan boya fiziksel özellikler ve

nihai olarak estetiğin önemi.

Medya tarafından ilk haber yapıldığında bu başarının tüm itibarı

New York City'den bir dizayn şirketi olan Local Projects'in

br algoritmasına verilmişti. Gerçek ise biraz daha farklıydı.

Altta yatan taslağı geliştirmek için algoritma kullanılırken,

insanlar da taslağı nihai sonucu almak için kullandı.

Yani bu senaryoda, bilgisayar, milyonlarca olası şablonu

değerlendirip komplike bir ilişki sistemini yönetti

ve çok geniş bir ölçeklendirmenin ve değişkenlerin

hesabını tutarak, insanların dizayn ve düzensel seçenekler üzerinde

yoğunlaşmasına olanak verdi.

Etrafınıza daha çok baktıkça

Licklider'ın vizyonuna daha çok rastlıyorsunuz.

İster iphone'unuzdaki ister arabanızın GPS'indeki geliştirilmiş gerçeklik olsun

insan-bilgisayar ortak yaşamı bizi daha yetkin kılıyor.

Eğer insan-bilgisayar ortak yaşamını ilerletmek istiyorsanız

ne yapabilirsiniz?

İnsanı sürecin içinde tasarlamakla başlayabilirsiniz.

Sorunu çözmek için bilgisayar ne yapar diye düşünmek yerine

insanın da yapacaklarının ekseninde çözümü kurun.

Bunu yaptığınız zaman, hemen fark edeceksiniz ki

tüm zamanınızı, insanla makine arasındaki arayüz üzerinde

özellikle de etkileşimdeki sürtüşmeyi kaldırmak için harcamışsınız.

Aslında toplam kapasiteyi belirlerken

bu sürtüşme insanın gücünden ya da

makinenin gücünden daha önemlidir.

İşte bu yüzden, birkaç bilgisayarlı iki amatör

bir süperbilgisayar ve şampiyonu kolayca yendi.

Kasparov'un süreç dediği şey sürtüşmenin bir yan ürünü.

Süreç daha iyi oldukça, sürtüşme de azalıyor.

Ve sürtüşmeyi minimize etmek belirleyici etken haline geliyor.

Başka bir örneğe bakalım: büyük veri

Dünyadaki tüm etkileşimlerlimiz sürekli artan bir

sensör dizilimi ile kayıt ediliyor: telefonunuz

kredi kartınız, bilgisayarınız. Sonuç devasa bir veri

ve bize insanlık halini daha derinden

anlamamız için bir fırsat tanıyor.

Bu büyük dataya olan çoğu yaklaşımın ana vurgusu şunlara odaklanıyor.

"Bu veriyi nasıl depolarım? Bu data içinde nasıl arama yaparım?

Bu datayı nasıl işlerim?"

Bunlar gerekli ama yetersiz sorular.

Zorunluluk nasıl hesaplanacağını bulmak değil neyi hesaplayacağını

bulmak. İnsan sezgisini bu ölçüde bir veriye

nasıl yüklersin?

Yine, insanı sürecin içinde tasarlamakla başlıyoruz.

PayPal ilk işe başladığında, en büyük mücadelesi

"Parayı çevrimiçi nasıl sağa sola yollarım?" değildi

"Organize suç örgütleri tarafından dolandırılmadan bunu nasıl yaparım"dı.

Neden bu kadar zor? Çünkü bilgisayarlar dolandırıcılık kalıplarını

tespit edip belirleyebiliyorlar ancak daha önce

görmedikleri kalıplarda bunu yapmayı

öğrenemiyorlar ve organize suç örgütlerinin

seyircileri ile çok ortak yönü var: zeki insanlar,

acımasız bir beceri, girişimci bir ruh

ve çok büyük ve önemli bir farkı var: amaç

Bu yüzden bilgisayarlar her ne kadar tek başlarına en zeki dolandırıcılar dışındakileri

yakalayabilseler de, en zeki olanları yakalamak başarı

ile fiyasko arasındaki farkı oluşturuyor.

Bu türde uyumsal rakipleri olan çok problem vardır.

Çok nadir olarak, o da olursa, bilgisayarlar için

ayırt edilebilir tekrar eden bir kalıp gösterirler.

Aksine, doğasında bir yenilenme ve bozulma vardır ve

bu problemler de artarak büyük verinin içinde gömülüp gitmektedir.

Mesela, terörizm. Teröristerler yeni koşullara küçük ve büyük

yollarla adapte olmaktadırlar ve televizyonda

gördüklerinizin aksine, bu adaptasyonlar

ve bunların belirlenmesi easen insanidir.

Bilgisayarlar alışılmamış kalıpları ve yeni davranışları tespit edemezler

ama insanlar eder. İnsanlar bunu teknolojiyi kullanarak, hipotezleri test ederek

bir içgörü arayarak, makinelerden kendileri için çalışmasını isteyerek yapıyorlar.

Osama Bin Ladin yapay zeka ile yakalanmadı.

Değişik teknolojilerle ortaklaşa çalışan kendini adamış,

becerikli, zeki insanlar tarafından yakalandı.

Kulağa ne kadar cezbedici gelse de cevabı bulmak için

algoritmik data madenciliği ile yolunuzu yapamazsınız.

"Teröristi Bul" diye bir düğme yoktur ve bambaşka sistemlerden

gelen çok çeşitli veri formatları karşısında

yine çok çeşitli kaynakları birleştirdiğimizde

veri madenciliği de daha az verimli oluyor.

Onun yerine insanlar veriye bakacak ve içgörü arayacak,

ve Licklider'ın çok önceden öngördüğü gibi

burda muazzam sonuçlar için anahtar doğru tür bir işbirliği

ve Kasparov'un fark ettiği gibi

bu arayüzdeki sürtüşmeyi minimize etmek demek.

Bu yaklaşım değişik kaynaklardan gelen

tüm mevcut veriyi taramayı, önemli ilişkileri tanımlamayı

onları bir yerde toplamayı mümkün hale getirir ki bu

daha önce yapılması imkansıza yakın olan bir şeydi.

Bazılarına göre, bunun korkutucu bir gizlilik ve insan hakları

imaları var. Diğerlerine göre ise gizlilik ve insan haklarının

temel ilke kabul edileceği daha büyük bir

gizllik ve insan hakları çağınının habercisi.

Bu kabul edilmeli ve en iyi niyetle bile olsa

bir yana atılmamalı

O zaman yakın dönemde insan-bilgisayar ortak yaşamını

yönetmek için geliştirilmiş teknolojilerin etkileri üzerine

bir kaç örneğe bakalım.

Ekim 2007'de A.B.D. ve koalisyon kuvvetleri Irak'ın

Suriye sınırında, Sinjar şehrinde bir El Kaide hücre

evine baskın yaptı.

Burada bir belge hazinesi buldular:

700 yabancı mücahitin biyografik taslakları.

Bu yabancı mücahitler Körfez'deki, Doğu Akdeniz'deki ve Kuzey Afrika'daki

ailelerini bırakıp Irak'ta El Kaide'ye katılmışlardı.

Bu kayıtlar insan kaynağı formlarıydı.

Organizasyona katıldıklarında bizzat mücahitler tarafından doldurulmuşlardı.

Görüldü ki El Kaide de

bürokrasi kullanmıyor değildi. (gülüşler)

Cevap verdikleri sorular şöyleydi: "Sizi kim üye yaptı?"

"Memleketiniz neresi", "Ne iş yapmak istiyorsunuz?"

Bu son soruyla şaşırtıcı bir içgörü ortaya çıktı.

Bu yabancı mücahitlerin büyük çoğunluğu

şehitlik mertebesine ulaşmak için intihar bombacısı olmak istiyordu

Bu çok önemliydi çünkü 2003 ve 2007 yılları arasında Irak'ta

istikrarsızlığın temel sebebi olan 1382 intihar bombası gerçekleşmişti.

Bu verileri analiz etmek zordu. Orjinalleri bilgisayara taranıp

tercüme edilmesi gereken Arapça kağıtlar üzerindeydi.

Süreçteki sürtüşme, insanları, PDF dosyalarını ve sebatı

kullanan bir operasyonel zaman diliminde anlamlı

sonuçlar yaratmadı.

Araştırmacıların kendi insan zihinlerini teknoloji ile

yükseltmeleri gerekti ki daha derine dalabilsinler, belirsiz

hipotezleri keşfedebilsinler ve böylece gerçekler su yüzüne çıktı.

Yabancı mücahitlerin %20'si Libya'dan, bunların

%50'si de Libya'nın tek bir kasabasından

Bu çok önemli çünkü önceki istatistikler bu değerin %3

olduğunu söylüyordu. Yine El Kaide'de yükselen bir öneme sahip

Libya İslami savaş örgütünden üst düzey bir vaiz olan

Abu Yahya al-Libi'ye odaklanmak için yardımcı oldu.

Al-Libi, 2007'de akabinde Libya mücahitlerine katılmak için

bir galeyan yaratan bir vaaz vermişti.

Belki en zekicesi olarak her ne kadar en az görüneni olsa da,

verileri kafalarında ters yüz etmek suretiyle

araştırmacılar, Suriye'deki yabancı mücahitlerin

kabulü ve ulaşımından nihai sorumlu

koordinasyon ağlarını keşfedebildi.

Bunlar, ideolojistlerden ziyade para için bu koordinasyon

işine girmiş paralı askerlerdi.

Mesela, Suudi mücahitlere, Libyalılar'a oranla oldukça

fazla fatura kesiyorlardı. Bu para aksi takdirde

El Kaide'ye gidecekti.

Eğer karşı taraf muhtemel cihadcıları dolandırdıklarını

bilselerdi belki de kendi ağlarını kendileri bozucaktı

Ocak 2010'da Haiti 7 büyüklüğünde yıkıcı bir deprem tarafından vuruldu.

tüm zamanların üçüncü en ölümcül depremi 1 milyon insanı,

nüfusun %10'unu evsiz bıraktı.

Bölgeye gıda ve su teslimatı başladığında, bütün yara

sarma çabaları içinde küçük görünen bir kısmı artan bir

şekilde önemli hale geldi.

Haiti'de Ocak ve Şubat ayları yağışsız geçiyor yine

kampların çoğu su biriktirebildi.

Haiti'nin taşkın yatakları ile ilgili detalı bilgiye

sahip tek kurum, yöneticileri de içindeyken

deprem sırasında yıkıldı.

Şu sorular doğdu, hangi kamplar riskte,

bu kamplarda kaç kişi var, sellerin zaman

çizelgesi nedir ve çok az kaynak ve alt yapı ile yeniden

yerleştirmeyi nasıl önceliklendiririz?

Veriler birbirinden tamamen farklıydı. A.B.D ordusunun

ülkenin sadece küçük bir kısmı için detaylı bilgisi vardı.

2006 çevresel risk konferansından kalma çevrimiçi veriler vardı

ancak diğer coğrafik veriler ise birleştirilmemişti.

Burda insanın amacı ihtiyaçları önceliklendirmek suretiyle yeniden

yerleşmek için kamplar belirlemekti.

Bilgisayarın muazzam büyüklükte bir coğrafik bilgiyi

sosyal medya verisini ve yardım organizasyonu bilgisini birleştirmesi lazımdı ki

bu soruyu cevaplayabilsin.

Daha üstün bir işlem yürürlüğe sokularak, 3 ayda 40

kişinin çalışmasını gerektirecek bir iş, 40 saatte 3

kişinin yapabileceği basit bir işe dönüştü,

burada zafer insan-bilgisayar ortak-yaşamının.

Licklider'ın gelecek vizyonunun 50 yıldan fazla ötesindeyiz

ve veriler söylüyor ki bu yüzyılın en zor problemlerini insan

ve makine işbirliği ile çözmek için çok

heyecanlı olmalıyız.

Teşekkürler. (Alkış)

(Alkış)