DataRobot Yapay Zekaya Algoritma Öğretiyor

DataRobot şirketi bizzat yapay zekaya algoritma öğreten ve böylece makine öğrenimini otomatiğe bağlayan yeni bir “öğretmen yapay zeka” geliştirdi. Kendi başına öğrenmekle yetinmeyen DataRobot, öğrendiklerini diğer yazılımları da öğretiyor ve bu yüzden veri bilimciler bile işsiz kalabilir. DataRobot yazılımının endüstri 4.0’ı nasıl değiştireceğini birlikte görelim.

Öğretmen yapay zeka

Amerika’daki Farmers Insurance sigorta firmasının İş Sigortası Ar-Ge Lideri Scot Barton, DataRobot şirketinin aynı adı taşıyan “öğretmen yapay zeka” yazılımını kullanmaya başladı.¹

İlk bakışta, Barton yolcu roketi geliştiren bir Elon Musk veya uçan araba tasarlayan UBER CEO’su Dara Khosrowshahi gibi yenilikçi bir yönetici olmayabilir. Ancak, DataRobot yazılımını kullanan ilk yöneticilerden biri olarak kendisi yapay zekanın öncüleri arasında yer alıyor.

İlgili yazı: Facebook Sohbet Botunu Çok Zeki Diye Kapatmadı

 

 

Sigorta şirketi DataRobot ile ne yapıyor?

Barton ve ekibi müşteri davranışlarını inceleyerek sigorta poliçelerinin sözleşme şartlarını güncelleyen Ar-Ge departmanında çalışıyor. On binlerce müşteriyi hızla değerlendirmek için de kendi başına öğrenen akıllı yazılımlar kullanıyor. Buna makine öğrenmesi diyoruz.

Ancak Farmers Insurance şirketinin bir sorunu var: Makine öğrenmesi kullanan yazılımlar aslında tümüyle kendi başına öğrenmiyor.

Bu yazılımların çiftçilerin sigorta risklerini analiz eden raporlar sunup yöneticilere yeni poliçe şartlarını önermesi için önce insanlardan yardım alması gerekiyor: İnsan veri bilimciler (veri analiz uzmanları) yapay zeka yazılımlarının kodunu elle güncelliyor ve onları manüel olarak eğitiyor.

İlgili yazı: Düz Dünya Teorisini Çürüten 12 Kanıt

 

Daha doğrusu eğitiyordu

Artık veri bilimcilik gibi ayrıcalıklı bir mesleğin yerini bile yapay zeka alıyor. Barton makine öğrenimi yazılımlarının yeni işleri çok yavaş öğrendiğini ve süreci hızlandırmak için yapay zekaya algoritma öğreten bir öğretmen yazılım kullanmaya başladıklarını söylüyor:

DataRobot yapay zekası, Farmers Insurance şirketinin yazılımlarına sigorta verilerini analiz etmeyi öğretiyor. Makine öğrenimini otomatiğe bağlayarak hem zamandan hem paradan kazandırıyor.

İlgili yazı: İnternetinizi Uçuracak En İyi 10 Modem

 

Perşembenin gelişi

Çarşambadan belli: Geçen yıl yayınlanan İnsanlar mı robot oluyor, robotlar mı insana dönüşüyor? yazımda, Google’ın satın aldığı DeepMind şirketinin geliştirdiği AlphaGo yazılımının, dünya Go şampiyonlarını yendiğini belirttim (Go satrançtan çok daha zor bir oyun).

Ardından da yapay zekanın önümüzdeki 30 yılda hemen her alanda insan zekasını geçebileceğini söyledim. Öğretmen yazılım DataRobot bu tahmini haklı çıkaracak gibi görünüyor.

Aslında şaşırmamak lazım: Makine öğreniminde kendi başına öğrenen yazılımlar varsa yazılımlara algoritma öğreten akıllı yazılımlar da çıkacaktır.

DataRobot’a poliçe kayıtları gibi hiç görmediği yeni veriler sunuyorsunuz ve akıllı yazılım önce bunları temizleyip formatlıyor. Ardından 30 farklı algoritmayı eşzamanlı çalıştırıp verileri analiz ediyor. Sonra da içlerinde en hızlı çalışan algoritmayı seçerek bununla insanların anlayacağı bir rapor hazırlıyor.

İlgili yazı: Renk Körlüğünü Düzelten Gözlük EnChroma

 

 

Veri bilimciler neden işsiz kalabilir?

Bunun en büyük sebebi sektörde uzman açığı olması: MacKinsey’in yapay zeka raporuna göre; makine öğrenimi imalat, finans ve sağlık gibi en büyük sektörleri kökten değiştirecek. Böylece 2025’e kadar ABD ekonomisine 126 milyar dolar kazandıracak. Ancak, yapay zekada kalifiye eleman açığı var ve bu açık teknolojinin yaygınlaşmasını geciktiriyor.

Nitekim yapay zekayı yaygınlaştırmak için akıllı yazılımların merdiven altı tekstil atölyelerinde bile yaygınlaşmasını sağlamalıyız ki endüstri 4.0’ı Türkiye’ye uyarlamanın en doğru yolu budur. Keza küresel yapay zeka sektörü de akıllı yazılımları toplumun her kesimine yaymak zorunda.

Ancak, bu Google ve Facebook gibi şirketlerin tavrından çok daha farklı. Onlar yapay zekada tekel olup reklam hedefleme algoritmalarıyla herkesin profilini çıkararak para kazanmanın peşinde. İş modelleri bu; ama söz konusu model yapay zekanın diğer şirketlerde yaygınlaşmasını hızlandırmıyor.

İlgili yazı: Kodlama İçin En Gerekli 16 Programlama Dili

 

Kısacası

Yapay zeka günlük dil konuşarak anlaşabildiğimiz bir yazılım olmalı ve programlayarak değil de göstererek öğrettiğiniz Baxter akıllı robotlarda olduğu gibi, yapay zekayı sokaktaki adam bile kullanabilmeli.

İşte bu yüzden veri bilimcilere olan talep hızla artıyor; çünkü yapay zekayı şimdilik insanlar geliştiriyor.

Oysa maliyetleri düşürüp rekabet gücünü artırmak isteyen yapay zeka sektörünün, üniversitelerden yeterli sayıda veri bilimci mezun olmasını bekleyecek vakti yok. Sonuçta veri bilimcilerin yerini DataRobot gibi yazılımlar alıyor.

İlgili yazı: İnternette teknik takip ve gözetimi önleme rehberi

 

Nedir bu robot veri bilimciler?

Blogda hazırladığım yapay zeka günü yazı dizisinde ressam robotlar, fizikçi robotlar ve mali müşavir botlarından söz etmiştim. DataRobot bir veri bilimci botu.

Evet, yapay zeka bu kadar sıradanlaşacak; ama DataRobot şimdilik veri bilimcilerin yerini alacak kadar zeki değil. Ancak, öğretmen yazılım olarak o kadar çok veri işliyor ve o kadar hızlı öğreniyor ki yakın gelecekte bu yazılımın yeni sürümleri bugünkü ressam robotlardan daha hızlı resim çizebilir.

İlgili yazı: Mobil İnternette Video İzleme Rehberi

 

Zeka patlaması

Fütüristler bu gelişmeye zeka patlaması diyor ve insandan üstün süper zekanın ortaya çıkacağı günü tekillik olarak adlandırıyor. Ben bu yüzden konuyu detaylı anlatıyorum; çünkü DataRobot zeka patlaması potansiyeline sahip olan yazılımların ilk sürümü.

Örneğin veri bilimciler genellikle tek bir analiz tekniği üzerinde uzmanlaşırken, DataRobot bütün tekniklerde uzmanlaşarak onları geride bırakıyor. Ayrıca çok esnek bir yapay zeka yazılımı. İstediğiniz zaman Python veya R gibi bir programlama dili ile yazılımın kodunu elle değiştirebilirsiniz.

Aslında DataRobot’un şimdilik veri bilimcilerin denetiminde olması şart; çünkü yazılımın hangi algoritmaları otomatik olarak çalıştırarak analiz yaptığını mutlaka bir uzmanın görmesi gerekiyor.

Bu neden gerekli?

İnsan gibi düşünen robotlar ne zaman geliyor yazımda belirttiğim gibi; insanların yapay zekanın bir işi nasıl yaptığı ve nasıl karar aldığını bilmesi önemli. Yoksa yapay zeka kendi başına akıl yürüterek bizden habersiz keyfi kararlar alabilir. Bu tür asi yapay zekalar insanlara zarar verebilir. Trafik kazasında bir aileyi kurtarmak için kaldırımdaki çocuğu feda eden robot trafik polisi mesela.

İlgili yazı: Kök Hücrelerle Körlük Tedavisi Ne Zaman Geliyor

 

DataRobot çok iddialı

Şirketin CEO’su Jeremy Achin diyor ki veri bilimciler bizim yazılım botunu hiç sevmedi. Bir kısmı işsiz kalmaktan korkuyor. Diğerleri ise yazılımların her işi tek başına yapabileceğine inanmıyor. Ancak Achin’e göre korkunun ecele faydası yok: “Doğrusu kaç kişinin LinkedIn’de unvanını veri bilimci olarak değiştirdiği beni hiç ilgilendirmiyor. Bu kafayla bir arpa boyu yol alamazlar.”

Peki öğretmen yapay zeka geliştirmek Achin’in aklına nereden geldi? Önemli girişimcilik dersleri içeren bu öyküyü özetlemeye değer: Achin, 2017 başında kitle kaynak platformu Kaggle için düzenlenen veri bilimi yarışmasına katıldı. İşin ilginci Google birkaç ay sonra Kaggle’ı satın aldı!

Kaggle yarışmada büyük veriyi en hızlı analiz eden yazılımı geliştiren kişiye ödül vereceğini söyledi. Bunun için de kendi başına öğrenen yazılımlar kullanmak gerekiyordu. Achin yazılım turnuvasının her maçında daha yüksek otomasyon sağlayan sürümler geliştirdiğini söylüyor.

Sonunda bundan yola çıkarak devrimsel bir yenilik yapmaya karar verdi ve tümüyle otomatik çalışan DataRobot yazılımını geliştirmeye başladı. Amacı kendi başına öğrenmekle yetinmeyen, öğrendiklerini diğer yazılımları da öğreten bir entelektüel yapay zeka geliştirmekti.

İlgili yazı: Lazer Işınlı Terahertz Vücut Tarayıcıları İçinizi Görecek

 

Yatırımcılar da sevdi

2014’te kurulan şirket bugüne dek 100 milyon dolardan fazla yatırım yaldı ve bunun 54 milyonu Google’ın Kaggle’ı satın almasından sonra geldi. Achin’in şirketi şimdiden 100 müşteriyle çalışıyor ve büyük veri analiz eden yeni algoritmalar geliştiriyor.

Her şeyi gözetlediği ve analiz ettiği için dünyadaki bütün iş kollarının rakibi/gizli ortağı olan Google da Kaggle üzerinden giderek kendi DataRobot ürününü geliştirmek istiyor. Google CEO’su Sundar Pichai yüz tanıma, resim tanıma, eşya tanıma ve bir metinde yazanları anlamanın ötesine geçerek kendi başına öğrenen yazılımları Google’ın bulut hizmetlerine eklemeyi planlıyor:

Bunun ne anlama geldiğini görmek için kullanıcı davranışlarını öğrenen ve kendi özelliklerini buna göre özelleştiren bir tür akıllı Gmail düşünün.

Örneğin ben göz tembelliği yüzünden Gmail sayfasına zum yapmak zorundayım. Peki web’de ziyaret ettiğim Google sayfaları bu tür tercihlerimi öğrenip kendini benim için otomatik olarak kişiselleştirse fena mı olurdu? Akıllı yazılımlar kullanıcıların dijital asistanları ve sanal hizmetkarları olacak.

İlgili yazı: Kuantum Bilinç: İnsan Beyni Kuantum Bilgisayar mı?

 

Daha net bir ifadeyle

Google Yapay Zeka İşleri Lideri John Giannandrea konuyu şöyle açıklıyor: “Amacımız herkesin bu teknolojiye erişmesini sağlamak. Sektörde veri bilimci olmayan dijital pazarlamacıların bile yapay zeka yazılımlarına talimat verebilmesini istiyoruz. Akıllı yazılıma, benim için yeni bir analiz ve öngörü modeli geliştir diyebilsinler, yazılım da geliştirsin.”

Geleceğin meslekleri risk altında

Ancak, işin içinde veri bilimciler olduğu sürece yapay zekayı sokaktaki adam değil, küçük işletmeler değil; sadece veri bilimci çalıştırma maliyetini karşılayabilen büyük firmalar kullanabilecek. DataRobot ve türevleri ise geliştirmesi en zor olan derin öğrenme algoritmalarını bile otomatik olarak eğitecek.

Bu sebeple gençlere tavsiyem kodlama öğrenmekle yetinmemeleri. Mesleklerinde akademik kariyer yaparak en az doçent seviyesine ilerlemeleri. Ayrıca felsefe, edebiyat, sanat ve temel bilimler gibi alanlardan birinde kendini yetiştirmeleri (online kurslar ve sertifikalar da olur).

İşsizliğe karşı en iyi önlem insanın kendini bir tür filozof mühendis danışman ve yaratıcı profesyonel olarak yetiştirmesi. İşte bu tür donanımlı veri bilimciler gelecekte işsiz kalmayacak. Kodlamakla yetinerek ara eleman tuzağına düşmeyin ve mutlaka algoritmalı düşünün. Yapay zekayı yönlendiren bir düşünce lideri olun; çünkü siz bunu düşünürken Amerika akıllı işletim sistemleri geliştiriyor.

İlgili yazı: Elon Musk Neuralink ile İnsan Beyni ve Bilgisayarları Birleştirecek

 

Akıllı işletim sistemi nedir?

Carnegie Mellon Üniversitesi’nden Eric Xing kendi başına öğrenen akıllı bir işletim sistemi geliştirmek istiyor. Siz de hayatınızda bir kez Windows ayarı yaptıysanız bunun ne büyük bir kolaylık olduğunu tahmin edersiniz:

İşletim sisteminiz otomatik olarak kullanım tercihlerinize göre kurulacak ve çalışacak. Uzay Yolu’ndaki bilgisayarlar gibi sesli komutlarınızı ve el hareketlerini otomatik olarak anlayacak. “Bana Facebook aç” deyince Chrome browser hemen dediğinizi yapacak. Hem de hata yapmadan ki Google’ın sesli arama özelliği ile Amazon Echo bunun ilk örneklerinden biri. Ancak dahası var:

Kodlama için en popüler 16 programlama dili yazısında anlattığım gibi, yazılımcılar şimdiden yazılımlarını grafik kullanıcı arayüzlerindeki kısayol tuşlarını ve Windows benzeri sürükle-bırak özelliğini kullanarak kodluyor.

İlgili yazı: Baidu Yapay Zeka Kendi Başına Öğreniyor

 

Yapay zeka halka iniyor

Yakında siz de yapay zeka destekli yeni mobil uygulamaları, örneğin internetten sizin adınıza alışveriş yapacak olan online dijital asistanınızı grafik arayüzleriyle eğiterek programlayabileceksiniz.

Doğrusu bunda şaşılacak bir şey yok: Doksanlarda Tamaguçi besliyorduk, şimdilerde sanal balık besliyoruz ve gelecekte de akıllı evler için kendi evcil yapay zekamızı yetiştireceğiz. Xing’in işletim sistemi de sanallaştırmada teknolojisinden yararlanarak sizin için kendini eğitecek.

Gerçi bizim için en kolay örnek otomatik çalışan bir Excel programı olurdu. Bugün meslek sahipleri Office programlarını kullanmayı öğrenmek için kursa gidiyor. Oysa gelecekte Office programları kullanıcılarla çalışmayı öğrenecek. İşte o zaman Excel’e formül girmek bakkal amca için de kolay olacak.

İlgili yazı: 1 milyar yıl sonra Dünya gezegenine ne olacak?

 

Excel deyip geçmeyin: büyük sorun

Bugün Türkiye’deki bazı şirketlerin Excel’deki otomatik tamamlama özelliğini kullanmayı bilmeyen personel yüzünden yanlış tarihli fatura kesebildiğini görüyoruz. Bazı şirketlerin sırf bunu çözmek için danışman tuttuğuna tanık oluyoruz. Sonuçta şirketlerimiz henüz endüstri 2.0-3.0 arasında bir yerde bulunuyor.

Oysa Birleşik Arap Emirlikleri şimdiden yapay zekaya yatırım yapıyor.⁷ Biz ise daha ilk sanayi devrimini yakalamaya çalışıyoruz. Bu açıdan endüstri 4.0’a geçmek Türkiye için şart; ancak ülkemizi de haksızlık etmeyelim:

Uluslararası bilim camiası da Excel kullanmayı pek bilmiyor! Referans yöneticisi gibi programlar kullanmayan bilim insanları, hakemli dergilerdeki bilimsel makaleleri kendi makaleleri için referans olarak kullanmak üzere doğru tarih ve referans numarasıyla dışa aktaramıyor.²

Bu da bilimsel makalelere yapılan atıfların birçoğunun okunmasını engelliyor ve intihal sayısının artmasına yol açıyor.³ Üstelik bazı bilimsel buluşların görmezden gelinmesine sebep oluyor.⁴ Sonuçta endüstri 4.0 yazılımları temel bilimlere de yardım ediyor. Xing’in akıllı işletim sistemi ve DataRobot benzeri yazılımlar işi otomatiğe bağlayarak bu sorunları çözecek.

İlgili yazı: Yapay Zeka Bilimsel Düşüncenin Yerini Alacak mı?

 

İlk çözümler 5 yıl içinde geliyor

Xing akıllı işletim sistemini geliştirmek için Petuum şirketini kurdu ve bunu önce sağlık sektöründe kullanacak.⁶ Akıllı işletim sistemleri hastanelerdeki tıbbi cihazların ve mobil vücut tarayıcılarının herkes tarafından kolayca kullanılmasını sağlayacak (ne de olsa akıllı telefon boyunda mobil MR cihazı geliyor).

Ancak buna en az 5 yıl var; çünkü bu tür işleri tek başına yapan bir yapay zeka tasarlamak şu anda zor. Özellikle de istatistiksel taraflılık gibi sorunları çözmek zor. Örneğin, yapay zeka yazılımınız iki veri kümesi arasında bir bağıntı gördüğü için işinizi yapmak üzere kendince pratik bir çözüm üretebilir.

Oysa işin doğru yapılış şekli başka yöntemlere bağlı olabilir. Kısacası yapay zeka sırf dikkatini belirli bir çözüme odakladığı için o işi yapmanın daha hızlı ve kolay bir yolunu gözden kaçırabilir. Bu yüzden de yapay zeka halk arasında çok hızlı yaygınlaşırsa yazılımların kalitesi düşebilir.

Yapay zeka yazılımcıları bu sorunu şöyle ifade ediyor: Algoritmanız 6 ay sonra da kendini güncelleyip eskimeden çalışacak mı? Bu sebeplerle gerçekten kendi başına öğrenen ilk yapay zeka ürünlerinin 2020-2025 arasında yaygınlaşacağını öngörüyoruz; ama Google işleri hızlandırmak üzere:

İlgili yazı: Bilimkurguda En Şeytani 20 Yapay Zeka

 

Google yapay zeka üreten yapay zeka geliştirdi

Onun adı AutoML: Kendi başına öğrenen yapay zeka değil, Petuum gibi kendini otomatik olarak özelleştiren akıllı işletim sistemi değil, yapay zekaya ders veren öğretmen botu DataRobot da değil.

Bu, yapay zeka tasarlayan bir yapay zeka; yani Nick Bostrom tekillik zeka patlamasıyla gelecek derken onu çok ciddiye almamız gerekiyor. Peki AutoML nasıl çalışıyor?

Aslında AutoML’nin gelişine dair ilk ipucunu Facebook sohbet botunu çok zeki diye kapatmadı yazısında anlattım; ama AutoML, Facebook’un uyduruk bir İngilizce konuşan sohbet botlarından çok daha zeki.

Nitekim AutoML resimleri içeriklerine göre sıralamada yüzde 82 ile rekor kırdı. Şimdi diyeceksiniz ki aman hocam, ondan kolayı mı var? Facebook 5 yıldır yüz tanıma lideri. Oysa AutoML otonom robotlar ve artırılmış gerçeklik alanında insanların geliştirdiği bir görsel tanıma yazılımını da geçti:

AutoML bir resimdeki farklı eşyaları tanımlamakta insan eseri yazılımı geride bıraktı ve insanların sistemi yüzde 39 başarı oranını yakalarken AutoML yüzde 43’ü buldu.

İlgili yazı: Küresel Isınmaya Karşı Sera Kentler

 

Yapay zeka geliştirmek neden zor?

Ahlaklı robotlar yazımda anlattığım üzere, insanların işini kolaylaştırmak için en az insan kadar zeki ve insan gibi düşünebilen robotlar geliştirmeliyiz (ikisi aynı şey değil). Bunun için de insan beynini taklit eden bilgisayar çipleri ve yazılımları geliştirmek lazım. Bunlara dijital sinir ağları veya neural networks diyoruz.

Ancak, bir sorun var: İnsan beyninin nasıl çalıştığını, insan bilincinin nasıl ortaya çıktığını, dolayısıyla insan zihninin kendi beynimiz tarafından yapılan bir simülasyon olup olmadığını bilmiyoruz. Dünyada sadece birkaç bin uzmanın yapay zeka geliştirecek kapasitede olmasının nedeni bu.

İlgili yazı: Musk Mark’a Karşı: Yapay Zeka Ne Kadar Zeki?

 

Yapay zeka sektöründe mevcut durum

Bütün bu sebeplerle mevcut yapay zeka yazılımlarını güncelleyerek daha zeki kılmak sıfırdan yenisini geliştirmekten kolay oluyor. Yine de bu geçici bir durum.

Bir gün gelecek, yapay zeka AutoML gibi kendi kendini geliştirmeye başlayacak ve geleceğin mesleklerinin de buna göre güncellenmesi gerekecek: Örneğin, sistem yöneticilerinin yerini yapay zeka düşünce liderleri ve yapay zeka danışmanları alacak.

Nitekim geçen yıl Microsoft’un tasarladığı Tay Twitter botunun ırkçılık öğrendiğini ve küfür etmeye başladığını gördük. Google arama motoru algoritmalarının da siyahlara karşı ırkçılık yaptığı ya da taraflı haberleri arama sonuçlarında daha sık gösterdiği için eleştirildiğine tanık olduk.

İşin kötüsü, elimizde Google ve Facebook’un bunu gerçekten yapıp yapmadığına dair tartışmalı ekran görüntülerinden başka bir kanıt yok. Bunun sebebi de Google’ın olayı saklaması değil. Şirketler aslında bu kadar kötü niyetli davranmıyor.

Asıl sorun

Temel sorun, yapay zeka algoritmalarının hangi haberleri nasıl önceliklendirdiğine dair elimizde tarafsız ve gerçek zamanlı ölçüm sistemlerinin olmaması. İşte bu tür sorunları önlemek için şimdilik insan veri bilimciler ve yazılımcılar kullanmak zorundayız.

İlgili yazı: Yapay Zeka ile Melek Yatırımcı Olmanın 8 Yolu

 

Peki robotlaşma işsizliğe yol açacak mı?

Bunu veri bilimcilerin yerini alan ve makine öğrenmesinde otomasyon sağlayan öğretmen yapay zeka DataRobot ile ilişkilendirmek için Sundar Pichai’ın sözlerine yer verelim:

“Bugün akıllı yazılımlar makine öğrenmesinde uzmanlaşan bilim insanları tarafından elle kodlanıyor ve dünyada bunu yapabilen sadece birkaç bin uzman var. Biz bunu yüz binlerce geliştirici yapsın istiyoruz.”

Artık dijital dönüşümün ana bileşeni olan endüstri 4.0 bağlamındaki temel konuları ve robotlaşma ile yazılım otomasyonundan kaynaklanan işsizlik sorunuyla ilgili ana parametreleri ele aldık. Veri bilimcilik gibi geleceğin mesleklerine yönelik risk faktörlerini de değerlendirdiğimize göre yapay zeka ve endüstri 4.0 konusunu bağlayabiliriz:

İlgili yazı: Robotlaşma yüzünden şoförler 2027 ve cerrahlar 2053’te işsiz kalacak

 

Türkiye’de endüstri 4.0 nasıl uygulanmalı?

Bunu Sundar Pichai’ın sözlerinin istihdam için ne anlama geldiğini yorumlayarak yapalım: 1) Robotlar beyaz yakalı kategorisinde büyük çaplı işsizliğe yol açmayacak; ama günümüzün birçok saygın beyaz yakalı mesleğinin market kasiyeri gibi ara eleman seviyesine gerilemesine neden olacak.

2) Bunu aşmak için yukarıda önerdiğim hibrit kariyerlere yönelmek gerekecek: Filozof mühendis sistem entegratörü tarzında karma meslekler gibi. 3) Yazılımcılar da yapay zeka geliştirmek yerine öğretmen yazılımlardan ders alarak bir tık yukarı çıkacak.

4) Türkiye’nin eğitim sistemini buna göre tasarlamamız gerekecek. Yoksa endüstri 4.0’ı kaçıracağız ve bu işi karanlık fabrikalardan ibaret sanarak kendimizi oyalamaya ve “Onlar ortak biz fakir pazar” sözünü haklı çıkarmaya devam edeceğiz.

Öyleyse geleceğin dünyasına nasıl hazırlanacaksınız? Yeni mezun veya deneyimli yönetici olarak hangi meslekleri seçeceksiniz? Bu soruların cevabını beyin formülü: insan beynini çalıştıran yazılım bulundu ve kodlama için en gerekli 16 programlama dili yazılarında bulabilirsiniz.

Sundar Pichai Yapay Zekayı Anlatıyor

¹Automated machine learning
²Science Is Suffering Because of Peer Review’s Big Problems
³Are 90% of academic papers really never cited?
⁴Simple export of journal citation data to Excel using any reference manager
⁵AutoML
⁶Petuum
⁷UAE investment in artificial intelligence sees 70% growth