Makine öğrenimi, en sevdiğimiz yemekler için yeni pişirme yöntemleri sunmaktan akıllı ev cihazlarıyla etkileşime kadar ev hayatı başta olmak üzere gündelik yaşamımızı etkileyen modern teknolojinin vazgeçilmez bir parçası hâlinde. Aslında çok köklü bir geçmişi olmayan makine öğreniminin bu kadar hızlı mesafe kat etmesi sizi de şaşırtıyor mu?
Eğer onun bu hızlı gelişiminin henüz farkında varmadıysanız, bu yazıdan sonra makine öğreniminin süratli ilerlemesi gözünüzün önünde daha çok netleşecek. Kemerlerinizi bağlayın, şimdi makinelerin akıl dolu dünyasında hızlı bir tura çıkıyoruz!
Geçmiş: Temeller ve Erken Gelişmeler
Makine öğrenimi kavramı, yapay zekâ alanının yeni yeni ortaya çıktığı 20. yüzyılın ortalarına dayanıyor. Alan Turing ve John McCarthy gibi erken dönem öncüleri, makinelerin öğrenme ve düşünme yetenekleri hakkında sorular sorup cevaplar arayarak bu alanda temel çalışmalara imza attılar. Onların bu sorularının ve aradıkları cevapların ışığında, 1950’li yıllarda ise insan beyninin karar verme sürecini taklit etmek amacıyla tasarlanan ‘perceptron’ gibi makine öğreniminin ilk örneklerini ortaya koyan programlar geliştirildi.
1960’lar ve 1970’ler boyunca makine öğreniminin ilerlemesi ise oldukça yavaş gerçekleşti. Bunun nedenlerinden birisi, sınırlı hesaplama gücü ve veriye ulaşımda zorluktu. Ancak veri madenciliği sınıflama algoritmalarının öncülerinden birisi olan karar ağacı algoritması* gibi tekniklerin geliştirilmesi ve sinir ağlarının keşfedilmesi makine öğreniminin ilerlemesini hızlandırdı. 1980’li ve 1990’lı yıllarda ise çok katmanlı ağların etkin eğitiminin sağlandığı geri yayılım algoritması sayesinde sinir ağlarına olan ilgi yeniden canlandı.
* [Karar ağacı algoritması, yapısı itibarıyla en tepeden en aşağı inen bir strateji sunar. Çok sayıda kayıt içeren bir veri kümesinin, bir dizi karar kuralları uygulanarak daha küçük kümelere bölünmesi için kullanılan bir yapıdır. Temel bir mantıkla basit karar verme adımları uygulanır ve büyük miktardaki kayıtlar çok küçük kayıt gruplarına bölünür.]
Bugün: Dijital Çağda Makine Öğrenimi
Günümüzde hesaplama gücündeki tahmin edilemeyen ilerlemeler ve veri patlamaları; makine öğreniminin öngörülemeyecek kadar hızlı ilerlemesini sağlıyor. Büyük veri kümelerinin ve spesifik algoritmaların geliştirilebilmesi, bilgisayarlı öngörüler, doğal dil işleme sistemleri, tahmine dayalı analitik gibi alanlar makine öğreniminin yoğun faaliyet gösterdiği gelişmeler arasında başta geliyor.
Makinelerin görüntü ve konuşma tanıma gibi görevlerde insan performansına çok yakın ve zaman zaman da o performansı aşan seviyelere ulaşması makine öğreniminin sahip olduğu derin öğrenme kabiliyetinin bir sonucudur. Artık teknoloji devlerinin operasyonel süreçlerinin ayrılmaz bir parçası olan makine öğrenimi modelleri; karar verme süreçlerini geliştirmek ve süreçleri otomatikleştirmek için gittikçe daha çok benimseniyor.
Gelecek: Makine Öğreniminin Ufku
İleri doğru baktığımızda makine öğreniminin geleceğinin heyecan verici olduğunu kabul etsek de belirsizlikler içerdiğini de kabul etmek zorundayız. Algoritmalar daha ileri düzeye geldikçe, veri kümeleri daha da büyüdükçe; finans, ulaşım ve sağlık gibi sektörlerde makine öğreniminin etkilerinin daha yoğun hissedileceği yadsınamaz bir gerçek. Nesnelerin interneti, süper kuantum bilgisayarlar ve yükselişteki diğer teknolojilerin makinelerin öğrenimi ile entegre çalışmaları yepyeni teknolojik yetenekleri ve uygulamaları insanlığın kullanımına sunacağa benziyor.
Potansiyel teknolojik yeteneklerin en olası ihtimali, insanların yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi yerine getirebileceği iddia edilen ‘genel yapay zekâ’ (AGI). AGI, şimdilik uzak bir hedef olsa da makine öğreniminin kısa sürede aldığı yol, bize bu alanda imkânsız diye bir şeyin olmadığını da kanıtlar nitelikte.
Makine öğreniminin hayatın her aşamasında daha aktif konumlanacağı bir gelecekte gizlilik ve etik gibi konuların öneminin de artacağı aşikâr. Geliştirilecek sistemlerin hesap verebilir, şeffaf ve adil olması ise araştırmacılar için bir gereklilikten öte, adeta bir zorunluluk.
Çünkü unutmamalıyız ki, büyük güç büyük sorumluluk gerektirir.
Daha büyük sorumluluklar üstlenmek için yeterince güçlü müyüz?
