Yapay Zeka ve Watson

İnsan zekasına öykünerek Tanrının zekasına ulaşmayı hayal eden maymuncuk karakterli bir çalışma alanı yapay zeka. Dünyanın donanımına hükmetmeyi kısmen başaran insanoğlu şimdi de yazılımı denebilecek zekaya hükmetmeye gayret ediyor. Bilim kurguyu antreman çalışması olarak yaptıktan sonra gerçek kılmayı adet edinen bilim insanı, yapay zekayla kendisine “kollektif bilinç” arıyor. Amerikan dizi filmi Person of Interest‘te olduğu gibi bir “machine” üreterek ağır işçilik yapacak bir üst akıl oluşturmaya çalışıyor.

Watson, ilk kavramsal ve semantik bilgi işlem aracı. Bulut aracılığıyla çalışan sistem; büyük veri hacimlerini çözümlüyor ve doğal dilde sunulan karmaşık soruları kanıta dayalı olarak yanıtlıyor. Büyük hacimli verilerin arasında örtük bir şekilde varolan ilişkileri ve kalıpları buluyor ve insanlara hiç düşünmedikleri bakış açılarını keşfetme fırsatı veriyor. Watson, önceki etkileşimlerinden de yararlanarak bir bebek gibi sürekli olarak öğreniyor ve gelişiyor. Kendisine sözcük olarak verilen bilgiyi çözümlemek, parçalara ayırarak modellemek, sağlanan kaynaklardan aramak ve bulduğu yüzlerce cevaptan kendi algoritmasına göre en doğru olanı vermek üzere tasarlanan bir yazılım. Bu yazılımla bir robotun genel kullanımlı dilsel beyni geliştirilmiş durumda. Soruları ayrıştırma, çözümleme, cevap olasılıklarını sıralama, puanlama ve seçme işlemlerini dil yapısını tanıyarak gerçekleştiriyor. Özne, yüklem vs. ayırabiliyor; hatta konuşarak bilgi verdiğinizde vurguları anlayabilmesi için geliştirilebiliyor. Watson dil ile ilgili tüm çalışmaların bir birleşimi niteliğinde; son 10 yılda gelişen tüm dil tanıma, konuşma tanıma ve doküman arama bilgisini birleştirerek tahmini modellemeler yapıyor ve en yüksek olasılıkta olanı seçiyor. Bunu yapmak için Watson’ın hangi kaynakları araması gerektiğine ilişkin içerik geliştirme çalışması yapılıyor. Ayrıca mevcut program arayüzlerinin beyni olarak da çalışabiliyor. Mesela Apple Siri uygulamasına beyin olarak Watson eklenebilir; tabii en az 5G bağlantı gerekecektir. Giderek genişleyen konularda uygulamalar artıyor. Örneğin sağlıkta özellikle kanser çalışmalarında giderek ustalaşan bir teşhis desteği verebiliyor. Watson dünya satranç şampiyonasında ve özel olarak eğitilip girdiği Jeopardy yarışmasındaki arka arkaya 74 birincilikten sonra oldukça popüler hele geldi. Chef Watson uygulaması ise yemek pişirme sanatında insanlara destek oluyor. Her konuda geleceğin karar destek sistemi denilebilecek bu proje Türkiye için de hayati öneme sahip. Çünkü Türkiye’de özellikle eğitim politikalarında veriye dayalı karar alma yaklaşımı ve geleneği mevcut değil.

Dünyanın semantik veri işlemeye yönelik en büyük projesi olan Watson’ın henüz eğitimle ilgili ilan edilmiş bir projesi yok. Ancak dolaylı olarak yürütülen bazı çalışmalar bulunmakta. Örneğin çocuklar için sohbet edebilen kişiselleştirilmiş bir oyuncak üretimi. Oyuncağın içerisindeki sistem bulut altyapısına bağlanarak Watson sistemlerine erişiyor ve çocuğun yönelttiği soruları işleyerek sohbet ediyor. Çocuk oyuncağa kim, nerede, nasıl, niçin gibi sorular sorup cevap alabiliyor ve aynı zamanda oyuncak farklı şakalar ve durumsal hikayeler oluşturabiliyor. Oyuncak internet bağlantısının olduğu yerlerde çocukla konuştukça çocuğa özgü bazı özellikler geliştirebiliyor. Bir anlamda oyuncağın çocuğa özgü kişiliği gelişiyor.

Watson’ı bilimsel araştırmalarda ve okul ödevlerinde kullanmak mümkün. Örneğin bir hipotezin özgünlüğünü taramak için kullanılabilir. Verilen cümleyi ayrıştırıp o şeyin mantıklı olup olmadığı veya bu fikri daha önce ortaya atan olup olmadığını söyleyebilir; fakat bunu yapmak için x makale veri tabanına bak, internette xx siteleri tara gibi bir içerik tanımlamak gerekiyor. Hatta verdiği cevaplar başarısız olursa özgünlüğün ne demek olduğunu anlatmak ve doğru cevapları verene kadar da beraber çalışmak gerekebilir. Ne kadar bilgi alırsa o kadar iyi cevap verebilr.

Watson bir robota bulut üzerinde yerleştirilerek öğretmen yardımcısı personel olarak işe koşulabilir. Öğrencilerin belirli derslere özgü sorularını cevaplamak için mobil araçlarla bağlantılı kılınabilir. Yabancı dil öğretiminde yüzyüze veya uzaktan öğretimle doğrudan öğretmen rolü üstlenebilir. Rehberlik etkinliklerinde öğrencilere kariyer danışmanlığı yapabilir; kişiye özel eğitsel rehberlik önerileri sunabilir. Rehber öğretmenler ve öğretmenler için öğrencilerin pisiko-sosyal problemlerine yönelik ön uyarılarda bulunabilir. Dokuz Tip Mizaç Modeli gibi bir model üzerinde ön değerlendirmelerde kullanılabilir. Bütün bunlar için ona içerik sunmak ve öğretmek gerekiyor zira Watson sadece bir dilsel beyin. Gelecekte bu alanda çok fazla çalışma yapılacak Türkiye’deki üniversite ve okulların bu iş ile ilgilenmeleri güzel bir gelişme olur. Eğitimde kullanım konusu henüz çok bakir ve yaratıcı fırsatlar geliştirmek mümkün.