Robotlaşma yüzünden şoförler 2027 ve cerrahlar 2053’te işsiz kalacak

Oxford İnsanlığın Geleceği Enstitüsü’ne göre robotlaşma yüzünden kamyon şoförleri 2027 ve cerrahlar da 2053’te işsiz kalacak. Nitekim Google’ın Alpha Go yazılımı Mayıs ayında dünya Go şampiyonunu yendi. Peki insandan daha iyi roman yazan ve ameliyat yapan robotlar ne zaman geliyor?

İnsanlığın geleceği mi?

Yoksa robotların geleceği mi? Nüfus artışına bağlı olarak enerji ihtiyacı ve üretim maliyetleri de artıyor. Bu yüzden şirketlerin rekabet gücünü korumak aracıyla insanların yerine robotları ve yazılımları işe alması gerekiyor.

Endüstri 4.0’ın yaygınlaşması robotlaşma sürecini beraberinde getiriyor. Ancak, şirketler ne ölçüde dijitalleşeceklerini sağlıklı bir şekilde belirlemek zorunda. Yoksa müşteri kaybedebilirler. Bahçeşehir Üniversitesi yaz okulunda verdiğim İngilizce e-işletmeler ve internet pazarlama dersimde yüksek lisans öğrencilerine şirketlerin endüstri 4.0’a nasıl geçeceklerini anlatıyorum.

İlgili yazı: Bitcoin 2244 Dolar Ama Kriz Yakında

 

Neden derseniz

Dünyada eğitim yetersiz ve insanların yüzde 70’i akıl gücüyle değil, kas gücüyle para kazanıyor. Emek değerli; ama maliyetleri düşürmek insanların önüne geçiyor. Bu nedenle önümüzdeki 30 yılda çalışan nüfusun büyük kısmı robotlaşma sürecine yenik düşecek görünüyor.

Oysa potansiyel müşterilerin işsizlik nedeniyle ürün ve hizmet alamayacak kadar fakirleşmesi, seçimlerde politikacılara oy atan kesimlerin de memnuniyetsizliği anlamına geliyor. Bu da dijital dönüşümde kısır döngü yaratıyor.

İşte bu yüzden Alibaba kurucusu Jack Ma, söz konusu süreci hafifletmek için hızla tedbir alınmazsa insanlığı çok acılı bir 30 yıl bekliyor dedi. Öte yandan Jack Ma, Çin’de 2020’de zorunlu olacak sosyal karne uygulaması için gereken teknik çözümleri de sağlıyor.

İlgili yazı: Düz Dünya Teorisini Çürüten 12 Kanıt

 

Yurttaşların fişlenmesi

Buna göre uslu vatandaşların karnesi iyi, muhaliflerin kötü olacak. Uslu vatandaşlar bedava tatil ve sigorta primlerinde indirim kazanırken yaramaz yurttaşlar cezalandırabilecek.

Elbette toplumsal olayları kullanarak işsiz kalan yurttaşların hakkını aramasını zorlaştıran yönetimleri iktidara getirmek ve sosyal medyada yazdıklarını kayıt altına alarak herkesi dijital karne ile fişlemek mümkün. Ancak, en iyi çözüm herkesin iyi eğitim almasını sağlamak ve böylece sosyal refahı artırmak.

İlgili yazı: İnternetinizi Uçuracak En İyi 10 Modem

 

Robotlaşma ne zaman geliyor?

Oxford Üniversitesi İnsanlığın Geleceği Enstitüsü’nden Katja Grace ve ekibi bir kahin gibi geleceği bilemezler ama tahmin yürütebilirler. Bu bağlamda yüzlerce makine öğrenimi uzmanıyla bir anket yaptılar ve gelecekte hangi mesleklerin robotların eline geçeceğini belirleyerek sonuçları özel bir raporda yayınladılar:

2026 yılında öğretim görevlilerinin ders notlarını yazılımlar yazmaya başlayacak. 2027 yılında ise en azından gelişmiş ülkelerde sürücüsüz robot kamyonlar yola çıkacak. Böylece kamyon şoförleri işsiz kalacak. 2031’de yapay zeka perakende sektöründeki dijital pazarlamacıların yerini alacak.

İlgili yazı: İnternette teknik takip ve gözetimi önleme rehberi

 

2040’tan sonra durum fena

Yapay zekanın her alanda insan zekasını aşacağı güne tekillik diyoruz. Kurzweil bunun için 2029 tarihini veriyor. Ben daha tutucuyum ve 2045 diyorum. Yeni raporda görüş bildiren uzmanlarsa 2049 yılında en çok satan romanları bilgisayarların yazacağını söylüyor.

2053’ten sonra insanlar ameliyat yapamayacaklar; çünkü robotlar onlardan iyi ameliyat yapacak ve en tecrübeli cerrahlar bile emekliye ayrılmak zorunda kalacak. 2063 yılında ise yapay zeka her işi insandan iyi yapacak ve buna resim çizmek dahil. 120 yıl sonra bütün işleri robotlar yapacak.

İlgili yazı: Mobil İnternette Video İzleme Rehberi

 

Ancak yapay zeka daha hızlı gelişebilir

Yapay zeka 2045’te insan zekasını aşarsa robotlar 10 yıl içinde her işte insanların yerini alabilir. En tutucu tahminlerimizle bile 2030’dan sonra robotların insanların yerini alma hızının her yıl katlanarak artacağını söylüyoruz.

Robotlaşma öngörüleri ne kadar güvenilir derseniz bununla ilgili detay da verelim: Öncelikle ankete katılan 352 uzman bu konudaki tahminlerini kamuoyuyla 2015’te katıldıkları iki kritik makine öğrenimi (kendi başına öğrenen yazılımlar) konferansında paylaştılar.

Bunlardan biri Sinir Ağları Bilgi İşlem Sistemleri ve diğeri de Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansı’ydı. Kısacası elimizdeki tahminler bu alanda yapabileceğimiz en gerçekçi tahminler. Yine de uzmanlar çok kötü bir şekilde yanılıyor olabilirler.

İlgili yazı: Evren Bir Simülasyon mu?

 

Asıl tahminler yanlış çıktığı için korkalım

Bunun nedeni robotlaşma sürecinin beklenenden hızlı gerçekleşmesi: Örneğin, uzmanlara göre Go oynayan bilgisayarlar 2028’de insanları yenmeye başlayacaktı. Oysa Alpha Go yazılımı 2016’da Güney Kore Go şampiyonu Lee Sedol’ü ve geçen ay da dünya Go şampiyonu Çinli Ke Jie’yi yendi. Kısacası yapay zeka tahminlerden 10 yıl önce gelişti.

Neden?

2028 tahmini bir insanın ömrü boyunca oynayabileceği Go maçı sayısıyla sınırlıydı. Oysa yazılımlar insanlardan daha fazla deneme maçı yapabiliyorlar. Bu yüzden insandan çok daha tecrübeli bir oyuncu olabiliyorlar. Alpha Go 100 milyon maç oynadı, Lee Sedol ise 50 bin. Bu şartlar altında iş bulabilmenin tek yolu iyi eğitim alarak vizyoner fikir lideri olmak.

İlgili yazı: Güneş Enerjisi 30 Yılda 19 Trilyon $ Kazandıracak

 

Zeka patlaması ve tekillik

Sonuçta rapordaki tahminler yapay zekanın insan hızıyla gelişeceği varsayımına dayalı. Oysa Hawking yapay zekanın çok daha hızlı gelişeceğini söylüyor. Öyle ki tekillik gününde 1 saniyede 100 yıllık ilerleme kaydedebilir. O zaman yapay zeka insan zekasını asla yetişemeyeceğimiz kadar geride bırakacaktır: “İnsanların sümüklüböceklerden çok daha zeki olmasına benzer biçimde.”

Elbette zeka patlaması ne zaman yaşanacak sorusuna yönelik tahminler de var. Uzmanlara göre makineler tüm işleri insanlardan daha iyi ve ucuz yapmayı öğrendikten en az iki yıl sonra zeka patlaması yaşanabilir.

Ancak, 2 yıl içinde zeka patlaması gerçekleşme olasılığı yüzde 10. Zeka patlaması sebebiyle insan türünün ortadan kalkma ihtimali ise sadece yüzde 5. Üstelik bu tahminleri sıradan insanlar yürütüyor ve insan aklı yapay zekanın ne kadar hızlı gelişeceğini öngöremeyebilir.

Peki yapay zeka yakın gelecekte hangi teknolojiyi kullanarak beklenenden önce süper zeki olacak? Ona da hemen bakalım.

İlgili yazı: Dünya’daki hayatın kökeni Mars mı?

 

Artık tek tek nöronları eğitebiliyoruz

Lund Üniversitesi nörobiyoloji departmanı araştırmacıları insan beynindeki nöronları sirk hayvanları gibi tek tek eğitebileceklerini anladı. Nöronları özellikle de ayağa takılmadan dik yürümek veya yere düşmeden bisiklet kullanmak gibi istemsiz motor hareketlerde eğitebiliyoruz (mide sindirim asitlerini düzenlemek gibi vücut içi istemsiz hareketler de buna dahil).

Bu buluşun yapay zekanın gelişme hızını nasıl artıracağına gelirsek: Gelecekte insan kadar zeki bilgisayarlar üretmek için geliştirilen elektronik beyinler insan beynini taklit ediyor. Üstelik bilgisayarlar insanlardan daha hızlı işlem yapabiliyor.

Ayrıca kendi başına öğrenen yazılımlarda kullanılan makine öğrenimi teknolojisinin en gelişmiş versiyonu olan derin öğrenme algoritmaları da sadece çevreden veri toplayarak ve analiz yaparak değil; aynı zamanda ses ve işitme gibi duyusal uyaranları kullanarak öğreniyor.

Duyusal uyaranların önce bilinçaltını etkilediğini biliyoruz. Örneğin elimize iğne batarsa iğnenin acısını iğneyi fark etmeden önce hissediyoruz. Öyleyse hem insan beynini taklit eden hem de tek tek nöronlarda olduğu gibi, büyük veri dışında salt uyaranlara da tepki gösteren yapay zeka yazılımları çok daha hızlı çalışabilir ve daha hızlı gelişerek süper zekaya dönüşebilir.

İlgili yazı: İnşaat Şirketleri 3D Printer ile 8 Saatte Ev Basıyor

 

Kısacası ağ zekası şart değil

Bugüne kadar yapay zekayı sadece ağ zekası olarak geliştirmeye çalışıyorduk. Ancak, büyük veriye ek olarak salt uyaranlara tepki veren derin öğrenme tekniği ile çok daha zeki uygulamalar geliştirebileceğimizi anladık. Bunu yapmak için de tek tek eğitilebilen nöronları örnek aldık.

Bunu anlamak için insan beyninin nasıl çalıştığına bakalım: Beyinde doğuştan hazır gelen 100 nöronluk gruplardan oluşan 300 milyon desen tanıma birimi var.

Ancak akıl yürütme, düşünme ve ders çalışma gibi faaliyetler desen tanıma birimleri arasında sinir ağları kurulmasıyla yürütülüyor. Bu yüzden akıl yürütmenin insanı insan yapan bir çatı kavram (emergent concept) olduğunu söyleyebiliriz.

Öte yandan, bu 100 nöronu tek tek eğitebileceğimizi gördük. Bu da Hameroff’un kuantum bilinç teorisinde dile getirdiği “tek tek nöronlar da bilinç sahibi olabilir” önermesini güçlendiren bir kanıt oldu (ama kuantum bilinç henüz kanıtlanmadı).

İlgili yazı: Ne Kadar Hızlı Düşünüyoruz?

 

Nöronlar nasıl eğitiliyor?

Lund Üniversitesi araştırmacıları motor hareketleri kontrol eden Purkinje hücrelerini eğitebildiklerini duyurdu. Bu da motor hareketlerin hücre ağlarına değil, tek tek hücrelerin içindeki özel mekanizmalara bağlı olduğunu gösterdi.

Açıkçası bu yapay zeka açısından gerçek bir devrim oldu ve bize ağ tabanlı olmayan yapay zeka geliştirebileceğimizi öğretti ki aslında çok mantıklı bir durum: İstemsiz hareketler düşünmeden yapılan reflekslerden oluşuyor ve refleksler düşüncelerden hızlı tepki gösteriyor.

Anlaşılan insan beyni refleksleri 30 milyar nöronun birbiriyle iletişim kurduğu beyin kabuğundaki karmaşık sinir ağlarıyla değil, tek tek nöronların elektrokimyasal süreçleriyle otomatik olarak yönetiyor. Tekil nöronlar sinir ağlarından daha hızlı tepki veriyor.

İlgili yazı: Kodlama İçin En Gerekli 16 Programlama Dili

 

Sadece büyük veri yeterli değil

Büyük veri yeniden hedefleme reklamlarını yönlendirmekten roket rotalarını hesaplamaya kadar birçok alanda kritik önem taşıyor. Ancak, robotlaşma yazılımlarında yalnızca büyük veriye odaklanmak bilgisayarların hızını artırmak yerine, akıllı yazılımların düşünme hızını yavaşlatabilir.

Oysa büyük veri analizi yerine, işitme duyusunu uyaran ses dalgaları gibi en basit uyaranlara tepki veren bir akıllı yazılım çok daha hızlı çalışabilir, çok daha zeki olabilir.

Örneğin beş duyumuzun insan bilinci devreye girmeden çalıştığını biliyoruz. Elimize iğne batarsa iğneyi fark etmeden önce acıyı hissediyoruz. Bir klimanın sensörü de oda sıcaklığını ayarlarken termometre kullanıyor.

Büyük veri ise öncellikle endüstri 4.0 uygulamalarında; yani klima üreticisinin imalat, satış ve pazarlama süreçlerinde gerekiyor.

Dijital pazarlamada derin öğrenme

Sonuç olarak dijital pazarlamada büyük veri analizi yeterli değil. Bizler müşterinin kendisinin bile bir saat sonra tam olarak neyi satın alacağını bilmediği bir dünyada yaşıyoruz.

Böyle bir dünyada müşteriye o an ihtiyaç duyduğu ve satın almak istediği ürünlerle hizmetleri sunmanın en iyi yolu müşterinin online davranışlarını gerçek zamanlı olarak izlemek. Özellikle de müşterinin evde, işte, yolda; hatta mobil ekran ve laptopta farklı personalar sergilediğini düşünürsek insanları kategorilere ayırarak öngörülerde bulunmaya yönelik büyük veri analizinin yetersiz kaldığını görüyoruz.

Oysa uyaranlara anında tepki veren derin öğrenme sistemi; yani insan beynindeki tekil nöronları taklit ederek çalışan yeni kuşak yapay zeka yazılımları müşteri isteklerini hızla karşılayabilir. Bu nedenle derin öğrenme yapay zekanın gelişimini hızlandırıyor ve insanların robotlaşma yüzünden daha çabuk işsiz kalma tehlikesi ortaya çıkıyor.

İlgili yazı: Beyin Formülü: İnsan Beynini Çalıştıran Yazılım Bulundu

 

Otizm ve öğrenme bozuklukları

Lund Üniversitesi testlerinde nöronların “sinyal-kısa ara-sinyal-uzun ara-sinyal” dizisine “tepki-kısa ara-tepki-uzun ara-tepki” dizisiyle karşılık verdiğini gördük. Nitekim konuyu araştıran ekipten Dan-Anders Jirenhed, “Bu da nöronların tek tek eğitilebildiğini ve beynin sanılandan daha yüksek bir öğrenme kapasitesine sahip olduğunu gösteriyor” dedi.

Bu durumda Otizm, disleksi, ADHD ve diğer dil bozuklukları sinir ağlarından değil de tek tek nöronlardaki genetik hatalardan kaynaklanıyor olabilir. Biz de bu bilgiden yola çıkıp insan beynini taklit eden ve kendi kodunu yazan yeni bir derin öğrenme algoritması tasarlayabiliriz. Böylece yapay zekanın gelişme hızını artırabiliriz (aslında Çinlilerin arama motoru Baidu bunu yapıyor 😮 ).

İşte o zaman robotlar sadece 20 yılda cerrahların yerini alabilir. Peki hükümetler ve şirketler dijital dönüşüm sırasında işsizliğe yol açmadan robotlaşmak için ne yapmalı? Onu da giyilebilir robotlar, 2045’te işçi ve memurların yarısı robot ve insan gibi düşünen robotlar ne zaman yazılarımda okuyabilirsiniz.

Robotlaşma ve endüstri 4.0

¹When Will AI Exceed Human Performance?
²Learned response sequences in cerebellar Purkinje cells