Merhaba teknoloji meraklıları ve meraklı beyinler! Bir fincan kahve alın ve oturun, çünkü bilim ve teknoloji dünyasını sarsan bir hikayenin içine dalmak üzereyiz. Bir gün uyandığınızda Nobel Fizik Ödülü‘nün – evet, doğru duydunuz, Nobel Fizik Ödülü – yapay zekâ alanındaki iki öncüye verildiğini öğrendiğinizi hayal edin. Garip bir şey, değil mi? İşte 2024 yılında tam olarak böyle bir şey oldu ve Silikon Vadisi’nden akademiye kadar herkesi heyecanlandırdı.
Gelin bu inanılmaz hikayenin sahnesini hazırlayalım. İki parlak zekâ hayal edin: Genellikle “Yapay Zekanın Babası” olarak adlandırılan Geoffrey Hinton ve başkalarının kaos gördüğü yerlerde örüntüleri görme becerisine sahip bir fizikçi olan John Hopfield. Bu iki vizyoner, yapay sinir ağları alanındaki çığır açan çalışmaları nedeniyle Nobel Fizik Ödülü’ne layık görüldü. Şimdi, “Bir dakika, yapay zeka fizikten çok bilgisayarlarla ilgili değil mi?” diye düşünerek başınızı kaşıyor olabilirsiniz. Merak etmekte de haklısınız. Ama işte burada iş ilginçleşiyor.
Nobel komitesinin bu ödülü fizik alanında verme kararı büyük tartışmalara yol açtı. Bazı fizikçiler kaşlarını kaldırarak yapay zekanın daha çok bilgisayar bilimleri alanına ait olduğunu savunuyor. Ancak diğerleri, birçok fizikçinin YZ araçlarını kullandığına ve geliştirdiğine dikkat çekerek seviniyor. Bir destekçinin dediği gibi, “Fizik, fizikçilerin yaptığı şeydir.” Bu, bilimin sınırları zorladığı ve disiplinler arasındaki çizgileri bulanıklaştırdığı klasik bir durum.
Ama biraz geriye saralım ve bu iki dâhinin böylesine prestijli bir ödülü hak etmek için gerçekte ne yaptıklarına bakalım. Hinton, “Boltzmann makinesi” üzerine yaptığı çalışmalarla ve Hopfield, kendi adını taşıyan “Hopfield ağı” ile bugün derin öğrenme dediğimiz şeyin temelini attılar. İnsan beyninden ilham aldılar ve örüntüleri öğrenebilen ve tanıyabilen modeller oluşturmak için istatistiksel fizik ilkelerini uyguladılar.
Şimdi, “Beyni bu kadar özel kılan nedir?” diye merak ediyor olabilirsiniz. Size söyleyeyim, beynimiz en üst düzey süper bilgisayarlar gibidir. Bilgiyi işleyebilir, deneyimlerden öğrenebilir ve “yapay zeka” diyebileceğinizden daha hızlı karar verebilirler. Hopfield ve Hinton beyne baktılar ve “Hey, ya makinelerin de böyle düşünmesini sağlayabilirsek?” diye düşündüler.
Ama iş burada gerçekten ilginçleşiyor. Bu dahiler beynin yapısını kopyalamak yerine fizikten bazı numaralar ödünç almaya karar verdiler. Gördüğünüz gibi fizik sadece elmanın ağaçtan nasıl düştüğünü ya da gökyüzünün neden mavi olduğunu anlamakla ilgili değildir. Aynı zamanda karmaşık sistemlerin birlikte nasıl çalıştığını anlamakla da ilgilidir. Ve tahmin edin ne oldu? Beyin karmaşık bir sistemdir!
Makine Öğrenmesi
Bir bilgisayara bir kediyi tanımayı öğretmeye çalıştığınızı düşünün. Geleneksel yöntem her bir detayı programlamak olurdu – bıyıklar, sivri kulaklar, tüylü kuyruk. Ancak Hinton ve Hopfield’ın yaklaşımı daha çok bir çocuğa kedi resimleri gösterip ortak özelliklerini bulmasına izin vermeye benziyor. Bu, öğrenmenin daha doğal ve sezgisel bir yoludur ve görüntü tanımadan dil işlemeye kadar her şeyde devrim yaratmıştır.
Hopfield, fizik dehası olarak, nöronların (beyin hücreleri) birbirleriyle etkileşim şeklinin, parçacıkların belirli fiziksel sistemlerde nasıl davrandığına benzediğini fark etti. Beynimizin anıları nasıl depoladığının ve hatırladığının basitleştirilmiş bir versiyonu gibi olan Hopfield Network adında bir şey yarattı. Sanki bir şeyleri hatırlayabilen ve hataları düzeltebilen dijital bir beyin inşa etti, tıpkı birkaç yazım hatası olsa bile bir mesajı hala anlayabilmeniz gibi.
Ama Hinton geride kalmak istemedi. Hopfield’ın fikirlerini aldı ve onları on bire çıkardı. Hinton ve ekibi Boltzmann makinesi diye bir şey buldular. Şimdi, bu süslü bir kahve makinesi değildi (gerçi o da havalı olurdu). Boltzmann makinesi sadece bir şeyleri hatırlamakla kalmayıp aynı zamanda yeni örüntüler de üretebilen yeni bir sinir ağı türüydü. Bu, bir bilgisayara hayal kurma ve yeni fikirler üretme yeteneği vermek gibi bir şey. Akıllara durgunluk veriyor, değil mi?
Ama Hinton orada durmadı. Hayır, daha yeni başlıyordu. O ve ekibi “backpropagation” adı verilen bir teknik geliştirdi. Şimdi ne düşündüğünüzü biliyorum: “Geri-ne-şimdi?” Endişelenmeyin; göründüğü kadar karmaşık değil. Temel olarak, geri yayılım bir bilgisayara hatalarından ders çıkarmayı öğretmek gibidir. Modern yapay zekanın yüz tanıma, konuşmayı anlama ve hatta karmaşık oyunlarda insanları yenme gibi görevlerde bu kadar iyi olmasını sağlayan gizli sostur.
Bu atılımlar, şu anda “derin öğrenme” dediğimiz şeyin temelini attı. Netflix tavsiyelerinizden sürücüsüz arabalara kadar her şeye güç veren teknoloji bu. Hopfield ve Hinton, gittikçe daha akıllı hale gelen dijital bir beyin doğurmuş gibi.
Ancak işin can alıcı noktası şu: Çalışmaları beyni anlamaya dayanıyor olsa da, sihri gerçekten gerçekleştiren şey fiziği kullanmalarıydı. Parçacıkları ve enerjiyi yöneten yasaların bilgi ve öğrenmeye de uygulanabileceğini gösterdiler. Sanki fiziksel dünya ile bilgi dünyası arasındaki boşluğu doldurmanın bir yolunu bulmuşlardı. Nobel komitesinin Nobel Fizik Ödülünü onlara vermesine şaşmamalı!
Bu Nobel Fizik Ödülü’nün etkileri çok büyük. Yeni başlayanlar için, yapay zeka araştırmalarına yönelik bir fon ve ilgi selini tetiklemesi muhtemel. Ülkeler ve şirketler bu alanda öne geçmek için çabalayacaklar. Ama aynı zamanda bazı büyük soruları da gündeme getiriyor. YZ daha güçlü ve hayatımıza daha entegre hale geldikçe, sorumlu bir şekilde kullanılmasını nasıl sağlayacağız? İlerleme ile güvenliği nasıl dengeleyeceğiz?
Hinton’un kendisinin de bu konuda bazı düşünceleri var. YZ gelişimine yavaş ve dikkatli bir yaklaşımı savunuyor. Sanki şöyle diyor: “Hey, bu inanılmaz aracı inşa ettik, ancak etrafta sallamaya başlamadan önce onu nasıl güvenli bir şekilde kullanacağımızı bildiğimizden emin olalım.”
Peki Bundan Bize Ne?
Şimdi, “Her şey iyi güzel de, bu benim için ne anlama geliyor?” diye düşünüyor olabilirsiniz. Şey, dostum, çok şey ifade ediyor. Hopfield ve Hinton’un çalışmaları sayesinde, yapay zekanın günlük hayatımıza giderek daha fazla entegre olduğu bir dünyada yaşıyoruz. Komutlarımızı anlayabilen sesli asistanlardan, hastalıkları doktorlardan önce tespit edebilen algoritmalara kadar, olasılıklar sonsuz.
Ancak her şey gökkuşağı ve tek boynuzlu atlardan ibaret değil. Yapay zeka daha güçlü hale geldikçe, bazı önemli soruları da gündeme getiriyor. YZ’nin etik bir şekilde kullanılmasını nasıl sağlayacağız? YZ insanlardan daha zeki hale geldiğinde ne olur? Bunlar Hinton gibi insanları geceleri uykusuz bırakan türden sorular. Aslında Hinton, YZ’nin potansiyel tehlikeleri konusunda oldukça sesli hale geldi ve bu teknolojiyi geliştirmeye devam ederken bizi dikkatli olmaya çağırdı.
İlgili İçerik 👇
Denetimli ve Denetimsiz Makine Öğrenimi Arasındaki Fark Nedir?
Makine Öğreniminde Feature Engineering: Girdilerden Değer Çıkarmaya Yönelik Kanıtlanmış Teknikler
Bu nedenle, bir dahaki sefere Siri’ye bir soru sorduğunuzda veya bilgisayar tarafından oluşturulan bir görüntüye hayran kaldığınızda, bizi buraya getiren inanılmaz yolculuğu takdir etmek için bir dakikanızı ayırın. İnsan beyninin karmaşık işleyişinden fiziğin karmaşık denklemlerine kadar her şey, bugün yaşadığımız yapay zeka devrimini yaratmak için bir araya geldi. Ve eğer bu aklınızı başınızdan almazsa, ne alır bilemiyorum!
Hopfield ve Hinton ve Nobel Fizik Ödülü’nün sonuçları hakkında sık sorulan sorular 🏅
Hopfield ve Hinton tam olarak neyi icat etti?
- Hopfield, Hopfield Ağları olarak bilinen tekrarlayan sinir ağlarını incelemek için istatistiksel fizikten fikirlerin kullanılmasına öncülük etti. Hinton, istatistiksel mekanikten esinlenen bir sinir ağı türü olan Boltzmann Makinelerini birlikte geliştirdi. Ayrıca derin öğrenmeyi mümkün kılan geriye yayılımın popülerleşmesine yardımcı oldu.
Neden Nobel Fizik Ödülü’nü kazandılar?
- Çalışmaları yapay zeka alanında olsa da, doğrudan istatistiksel fizikteki kavramlardan yararlandı. Sinir ağları biyolojik nöronlar üzerine modellenmiştir ve Hopfield ve Hinton bu sistemlerdeki bilgi işleme ve dinamikleri daha iyi anlamak için fizik modellerini uygulamıştır.
Buluşları teknolojiyi nasıl etkiledi?
- Araştırmaları, günümüzde kullanılan derin öğrenme algoritmalarının temelini attı. Bilgisayarla görme, konuşma tanıma, doğal dil işleme gibi teknolojiler bu çalışma sayesinde mümkün oldu. Derin öğrenme artık sağlıktan ulaşıma kadar pek çok sektörde kullanılıyor.
Bu Nobel Fizik Ödülü’nün sonuçları nelerdir?
- Yapay zekanın sadece bilgisayar bilimi olmaktan çıkıp ana akım bir bilimsel alan haline geldiğini gösteriyor. Yapay zeka, fizik ve diğer disiplinler arasında daha fazla finansman ve işbirliğini teşvik edecektir. Ayrıca YZ’nin hem bilim hem de toplum üzerindeki dönüştürücü etkisini de kabul ediyor.
YZ’nin bu şekilde tanınması ne gibi zorlukları beraberinde getiriyor?
- Benimsenmenin artmasıyla birlikte, veri ve modellerdeki önyargı gibi zorluklara daha fazla dikkat edilecektir. YZ yetenekleri genişlemeye devam ettikçe, iş kesintisi, gizlilik ve uygun gözetim konularının ele alınması gerekecektir. Alan, ilerlemesinin adalet, güvenlik ve insanlığa fayda ilkeleri tarafından yönlendirilmesini sağlamalıdır.
Kaynak: Nobel Fizik Ödülü
Dürüst olmak gerekirse, seçimlerin yanı sıra ihmaller de biraz şaşırtıcı. Fizikçiler biraz hayal kırıklığına uğramış olmalı
Benim bakış açıma göre, Hopfield & Hinton temelde geriye yayılım ve klasik Hopfield ağları gibi temel ilerlemeler için bu ödülü aldılar, ancak üçüncü bir alıcı için atlanan başka önemli katkılar ve rakip gerekçeler (örneğin SNN’ler) oldu
Mimari açıdan bakacak olursak, Schmidhuber (özür dilemek gibi olmasın ama adam katkıda bulunmuş), Bengio ve Lecun da mevcut vizyon ve sekans modelleri durumumuza önemli katkılarda bulunmuşlardır. Eğer ödül sahibi olarak seçilirlerse, değerli akranlardır.
Nobel Ödülleri genellikle tuhaf ve tartışmalı olmuştur. Fizik alanında ikilinin seçilmesi biraz garipti ve bu tür ihmaller tartışmalıdır
Fizikçiler bu kararı protesto etmeyi ya da en azından endişelerini dile getirmeyi düşünmelidir. Bu karar rahatsız edici bir emsal teşkil ediyor. Kendinizi Nobel Ödülü için sürekli bilgisayar bilimcileriyle yarışırken bulmak istemezsiniz. Sanırım Sheldon Cooper çok öfkelenirdi. Eğer ödül yapay zeka alanında çalışan birine verilseydi daha anlamlı olurdu. Hinton dikkate değer biri ama daha çok bir öncü; Einstein ile aynı seviyede değil. Bilgisayar bilimi doğası gereği bir ekip işidir. CUDA mühendisleri Jensen Huang, Kaiming He ve Ilya Sutskever gibi araştırmacılar, Transformers’ın yaratıcıları, AlphaFold ekibi ve Sam Altman gibi ürün liderleri gibi figürlerin hepsi derin öğrenmenin yükselişinde kritik roller oynadı. Tek bir kişi bile kredinin yarısından fazlasını talep edemez.
Öte yandan fizik, mevcut paradigmalara meydan okuyan ve temel katkılarda bulunan tekil dahiler tarafından şekillendirilmiştir. Bu alanın bilgisayar bilimcilerini böylesine rekabetçi ve prestijli bir ödülle ödüllendirmesine gerek yok.
Bunu söylediğinize sevindim. Ekonomi kökenliyim ve fizik hakkında daha geniş bir fikrim yok, ancak makine öğrenimi ile ilgili yenilikçilerin sırf bu yöntemler ekonomide kullanılabileceği için ekonomi ödülü aldığını görseydim biraz sinirlenirdim.
Fikir ilk ortaya atıldığında gerçekten biraz gülüyordum ama robot kollarla roket yakalamak o kadar zor ki, çok havalıydı 🙂
Üzgünüm ama bu, Nobel Edebiyat Ödülü’nün “baskı alanındaki gelişmeler” nedeniyle Xerox/HP/Brother’a verilmesine benziyor.
zuahahhah bu çok iyiydi 😂😂