NVIDIA, dev teknoloji şirketlerinin yapay zeka alanındaki çılgın yatırımlarında ana tedarikçi konumuyla 3,5 trilyon USD piyasa değerine ulaşarak, dünyanın en değerli şirketi haline geldi. İngiltere’nin 2023 yılında aynı değerle dünyanın 6. büyük ekonomisi olduğunu hatırlamak, yapay zekanın gücünü ciddiye almayı gerektiriyor. Bu yazıda, derin öğrenmenin yapay zeka içindeki yeri, temel çalışma prensipleri, avantaj ve dezavantajları kısaca ifade edilecektir.
Makine Öğrenmesi grubunda değerlendirilen derin öğrenme, yapay zekânın (YZ) en gelişmiş alt alanlarından biridir. İnsan beynindeki sinir ağlarına dayalı olarak verileri işleme ve öğrenme yeteneğini taklit eden derin öğrenme, bir hesaplama modelidir. Derin öğrenme, son yıllarda geliştirilen bilgisayar sistemleriyle büyük bir ivme kazanmış, günümüzde ise pek çok sektörde devrim niteliğinde yeniliklerin önünü açmıştır. YZ modellerinin eğitimi ve çalıştırılması, paralel işlem yapabilen yüksek hesaplama gücüne sahip donanımlara ihtiyaç duyar. Bu donanımların gelişimi, yapay zeka algoritmalarının pratik uygulanabilirliğini doğrudan etkiler.
Kavramları hatırlamak gerekirse: Yapay Zeka, genellikle insan zekasını gerektiren görevleri yerine getirebilen sistemler oluşturmayı amaçlayan daha geniş bir kavramdır. Makine Öğrenmesi ise, YZ’nın bir alt alanıdır ve bilgisayarların veri temelinde öğrenmesine ve kararlar almasına imkan tanıyan algoritmaların geliştirilmesine odaklanır. Şekil 1’de üç kavram arasındaki ilişki gösterilmiştir.
Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme
Derin öğrenmenin temelini oluşturan yapay sinir ağları (YSA), biyolojik sinir ağlarını taklit eden hesaplama sistemleridir. YSA, giriş verilerini işleyen ve bu verilerden anlam çıkaran bir dizi katmandan oluşur. Temel bir YSA’da girdi, çıktı ve en az bir ara katman bulunur. Her bir katman, bir önceki katmandan aldığı verileri daha karmaşık bir şekilde işleyerek bir anlam bütünlüğü oluşturur. Bu şekilde, ağlar veri setlerinden örüntüleri öğrenir ve tahminlerde bulunur. Derin öğrenme, bu ağların çok sayıda katmandan oluşan gelişmiş bir şeklidir; bu katmanlar sayesinde verilerden istenen sonuçlara ulaşılır.
Katmanlar Arasındaki Öğrenme: Derin öğrenme sistemleri, özellikle büyük veri setlerini işleyerek örüntüleri öğrenir. Her katman, bir veri setinin belirli özelliklerini tanımayı öğrenir. Örneğin, derin öğrenme yöntemini kullanan bir yüz tanıma sisteminde girdi olarak bir piksel matrisi kullanılabilir, ilk katmanlar temel çizgileri öğrenirken, sonraki katmanlar göz, burun veya ağız gibi daha karmaşık yapıları tanımlar.(Şekil 2)
Derin Öğrenme Algoritmaları
En yaygın kullanılan derin öğrenme algoritmaları arasında Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN, Convolutional Neural Network) ve Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN, Recurrent Neural Networks) bulunmaktadır.
Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN): Görüntü işlemede yaygın olarak kullanılan CNN, bir görüntünün uzaysal özelliklerini koruyarak işlem yapar. Özellikle yüz tanıma, otonom sürüş ve tıbbi görüntü analizi gibi alanlarda önemli başarılar elde edilmiştir. CNN’nin avantajı, yüksek doğruluk oranına sahip olmasıdır; ancak büyük miktarda veri ve işlem gücü gerektirir.
Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN): Zaman serisi verileriyle çalışmak için tasarlanmış RNN, özellikle dil modelleme, ses tanıma ve finansal tahminlerde kullanılır. RNN, geçmiş bilgiyi hafızasında tutarak ardışık verileri analiz eder.
Derin öğrenme algoritmalarından elde edilen sonucun kalitesini artırmak amacıyla geriye yayılım (back propagation) olarak isimlendirilen bir algoritma sürekli kendini tekrar eder. Bu yöntem hata oranını düşürerek modelin doğru sonuçlar üretmesine zemin hazırlar.
Uygulama Alanları
Derin öğrenme, diğer makine öğrenmesi türlerinde olduğu gibi günümüzde çok çeşitli alanlarda kullanılmaktadır:
1. Görüntü İşleme: Derin öğrenme, görüntü sınıflandırma, nesne tanıma ve yüz tanıma gibi uygulamalarda ciddi başarılara ulaşılmıştır. Tıbbi görüntülemede, kanserli hücrelerin tespitinde de etkin bir şekilde kullanılmaktadır.
2. Doğal Dil İşleme (NLP): Çeviri sistemleri, otomatik metin oluşturma ve duygu analizi gibi alanlarda derin öğrenme modelleri önemli bir rol oynamaktadır.
3. Otonom Araçlar: Derin öğrenme, otonom araçların çevresini tanımasına, yaya ve engelleri algılamasına yardımcı olur. Bu, trafik kazalarını azaltma potansiyeline sahiptir.
4. Sağlık: Hastalık teşhisinde, hasta kayıtlarının analizi ve kişiselleştirilmiş tedavi planlarının oluşturulmasında kullanılmaktadır.
Derin Öğrenmenin Avantajları ve Dezavantajları
1. Avantajlar:
- Yüksek Doğruluk Oranı: Büyük veri setleri kullanılarak oldukça doğru sonuçlar elde edilebilir.
- Otomasyon: İnsan gücüyle gerçekleştirilemeyecek karmaşık görevleri otomatikleştirir.
- Öğrenme Yeteneği: Kendi başına öğrenme kapasitesi ile daha verimli hale gelebilir.
2. Dezavantajlar:
- Büyük Veri İhtiyacı: Etkili çalışması için devasa miktarda veriye ihtiyaç duyar.
- Yüksek İşlem Kapasite İhtiyacı ve Enerji Tüketimi: Karmaşık hesaplamalar çok fazla işlem kapasitesine ihtiyaç duyar ve dolayısıyla yüksek enerji tüketimine neden olur.
- Şeffaflık Sorunu: Karar alma süreçleri genellikle bir “kara kutu” gibi çalıştığından, sonuçların nasıl elde edildiği kolayca açıklanamaz.
İnsani ve Toplumsal Etkiler
Derin öğrenmenin yaygınlaşması, ahlaki ve toplumsal sorumlulukları da beraberinde getirir. Otonom sistemlerin karar alma süreçlerinde adil ve şeffaf olması önemlidir. Ayrıca, veri gizliliği ve güvenliği gibi konular da göz önünde bulundurulmalıdır. Derin öğrenme teknolojilerinin geliştirilmesi esnasında insan odaklı bir yaklaşım benimsenmeli, toplumsal değerler ve ahlaki kurallar gözetilmelidir.
Sonuç olarak
Derin öğrenme, insan beyninin çalışma prensiplerini modelleyen ve öğrenebilen güçlü bir teknolojidir. Doğru kullanıldığında, insanlığa büyük katkılar sağlayabilir; ancak yanlış uygulandığında ise ciddi ahlak ve çevre sorunlarına yol açabilir.
Derin öğrenmenin getirdiği güç, beraberinde büyük bir sorumluluk da getirir. Teknolojinin toplum üzerinde olumsuz etkiler meydana getirmemesi için, ahlaki ilkeler çerçevesinde kullanılması esastır. Bu noktada, adaletin ve toplumsal yararın öncelikli olduğu bir yol haritasına ihtiyaç bulunmaktadır.
Derin öğrenme, insan hayatını kolaylaştıran bir teknolojidir. Ancak bu teknolojiyi kullanırken, insanlık yararını göz önünde bulundurmalı ve çevresel, sosyal ve ahlaki sorumluluklarımızı unutmamalıyız.