Yazı: Ayşegül Güngör“İnsanlığın bütün çabaları, tek bir amaca yöneliktir. Kendimize anlattığımız o hikayelerin örgüsüne hayat vermeye.”Bilim ve teknolojiyi edebiyatla birleştiren Richard Powers, bilimkurgu meraklılarının uzun zamandır yakından takip ettiği bir yazar. Yakın zamanda İthaki Yayınları tarafından Türkçeye de çevrilmeye başlanan Powers'ın beşeri bilimleri sosyal bilimlerle biraraya getirdiği kitaplarından Her Şeyin Hikayesi, 2019'da kurgu dalında Pulitzer Ödülü'nü aldı; son yazdığı Bewilderment, 2024 Booker Ödülleri'nin kısa listesinde.Bu yazının konusu olan Galatea 2.2 ise gözden kaçmış olsa da bir modern zaman klasiği olmaya aday. Roman bizi geçmişe, 1995 yılına götürüyor. Kendimizi yazarın mezun olduğu ve kitapta U. olarak geçen üniversitenin koridorlarında buluyoruz. Üçüncü romanından sonra yazmakta zorlanan kahramanımız, mezun olduğu üniversiteye sığınarak ilham arıyor. Bu sırada da keskin bir zekaya sahip, yaratıcı olduğu kadar alaycı bir bilim insanıyla karşılaşıyor. Tek tutkusu insan beynini araştırmak ve sinir ağlarıyla kusursuz bir yapay zeka yaratmak olan Lentz'in Powers’a, Powers’ın da ona ihtiyacı var. İkisi biraraya gelerek Helen’i yaratıyorlar. Lentz onu programlarken, Powers da eğitimini üstleniyor. &nbsp;Powers’ın Helen’i eğitme sürecini izlerken Locke’un “tabula rasa” (boş levha) kavramının günümüzün makine öğrenmesiyle nasıl örtüştüğüne dair bir kurgu ile karşılaşıyorsunuz.&nbsp;<ul fr-original-style="padding-inline-start: 20px;" style="padding-inline-start: 20px; margin-top: 0px; margin-bottom: 1em; box-sizing: border-box;"><li fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Locke’a göre doğuştan bir bilgi ya da fikir taşımayan insan beyni, boş bir levhaya benzer. Tüm bilgiler, deneyim ve algılar yoluyla elde edilir.</li></ul>Galatea 2.2 edebiyat ve yapay zeka ilişkisini incelerken arka planda beşeri bilimler ile doğa bilimleri arasındaki ilişkileri, sinirbilim ile edebi kurgu arasındaki bağlantısallığı&nbsp;da keşfetmemizi sağlıyor. Kitap boyunca Powers ile Lentz’in ilişkisinde gördüğümüz tatlı rekabette, insanın deneyim ve duyguları ifade etme gücü ile bilimsel düşünce, mantık ve rasyonel düşünebilme yetisi biraraya geldiğinde, bu deneyimin nasıl yeniden yaratabileceği üzerine düşünüyorsunuz.Romanın ana olay örgüsü bir Turing testine dayanıyor. Roman boyunca bilim insanlarının bir edebiyat sınavını geçmek için makine öğrenmesi ile sinir ağları yaratarak insana benzer bir bilinç oluşturup oluşturamayacağını merak ediyorsunuz.Helen’e bir okuma listesi&nbsp;hazırlayan Powers, insan doğası ile edebiyat arasındaki ilişkiye odaklanan eserlere yöneliyor. Milton’un Kayıp Cennet eserinde etik ve varoluşsal problemler üzerine düşünürken, Proust’un Kayıp Zamanın İzinde'siyle de yapay zekanın insan zihninin karmaşıklığı ve zamanla ilişkisine nasıl yaklaştığına tanık oluyorsunuz. Helen, Thomas Mann’ın Büyülü Dağ&nbsp;eserinde tarihsel ve kültürel bağlamları anlamaya çalışıyor; Shakespeare'i dinlerken insanın doğasının karmaşıklığı konusunda hayrete düşüyor.En ilgi çekici bölümler de Helen’in öğrendiklerinden çıkarım yapması, kendisine öfke ve gerilim dolu metinler okunduğunda kendini canlı gibi hissetmesi üzerine. Roman bittiğinde geride düşünmeye değer birçok soru da bırakıyor:<ul fr-original-style="padding-inline-start: 20px;" style="padding-inline-start: 20px; margin-top: 0px; margin-bottom: 1em; box-sizing: border-box;"><li fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Geçmişimiz ve anılarımız, kimliğimizi nasıl oluşturuyor?</li><li fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Yapay zeka, bilinci ve düşünceyi taklit edebilir mi?&nbsp;</li><li fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Yapay zeka, sanatsal yaratım sürecine nasıl katkıda bulunabilir?</li><li fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Edebiyat, yapay zeka tarafından taklit edilemeyecek kadar insani bir şey mi?&nbsp;</li></ul>Yalnızca bilim ve teknolojiyi değil, aynı zamanda insan deneyiminin derinliklerini de anlamaya çalışan, çokkatmanlı ve karmaşık bir eser olan Galatea 2.2.&nbsp;çok ilginç bir kitap. Okurken yapay zeka aracılığıyla insan doğasını ve bilincini anlamaya yönelik bir arayışa tanıklık ederken, bu arayışın sınırlarını da görüyorsunuz. Richard Powers, bu romanda insan olmanın ne anlama geldiğini düşünmemiz için bize eşsiz bir deneyim sunmuş.

Aposto Kitap

Bilimkurgu meraklılarının uzun zamandır yakından takip ettiği Richard Powers, İthaki Yayınları'ndan çıkan "Galatea 2.2"yle okurları yapay zekanın sınırlarıyla birlikte insan doğasının derinliklerini de anlamak için bir yolculuğa çıkarıyor. Edebiyat ve teknolojinin kesişiminde bir modern zaman klasiği.

Galatea 2.2: Yapay zeka edebiyat karşısında ne düşünür?

Finans teknolojisi çözümlerinde AML yazılımı sağlayıcısı Fineksus’un global çözüm partneri ile birlikte gerçekleştireceği Compliance Day 2023 etkinliği, katılımcılarını benzersiz bir deneyime davet ediyor. Etkinliğin Medya Partneri ise “ekosistemin buluşma noktası” FinTech İstanbul.Fintech’leri ve bankaları odak alarak gerçekleşecek kurumsal etkinlik, İstanbul’un finans bölgesinde yer alan Grand Wyndham Istanbul Levent‘te, 11 Ekim 2023’te katılımcılarını bekliyor.Compliance Day 2023’te, finans sektöründeki profesyoneller için Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi gibi çığır açıcı teknolojiler konuşulacak. Ayrıca katılımcılara Kara Para Aklamanın Önlenmesi (AML) Uyumluluğu, Yaptırımlar ve Regülasyon teknolojilerindeki son gelişmeleri keşfetme fırsatı sunulacak.AML Uyumluluğu, Yaptırımlar ve Regülasyon Teknolojileri ile ilgili temel konuları ele alan yeni teknoloji sunumlar, panel konuşmaları ve etkileşimli oturumları içeren kapsamlı bir program sizi bekliyor.<h4 fr-original-style="" style="margin: 0px; color: rgba(0, 0, 0, 0.85); font-weight: 500; padding: 0px; box-sizing: border-box;">Siz de dopdolu programı ile dikkat çeken etkinlikte yerinizi alın</h4>Bu prestijli etkinliğe katılım sadece davetiye iletilen katılımcılar için geçerli. Davetiye talep etmek ve daha fazla bilgi almak için <a fr-original-style="" href="https://fineksus.com/landing_page/complianceday2023" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s ease 0s; touch-action: manipulation; user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">https://fineksus.com/landing_page/complianceday2023</a> bağlantısını ziyaret ediniz veya marketing@fineksus.com ile iletişime geçiniz. Program detayları için <a fr-original-style="" href="https://fineksus.com/compliance-day-2023/" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s ease 0s; touch-action: manipulation; user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">buraya</a> tıklayabilirsiniz.

FinTech İstanbul

Fineksus’un gerçekleştireceği ve FinTech İstanbul’un Medya Partneri olduğu Compliance Day 2023, 11 Ekim 2023’te…

FinTech İstanbul, Compliance Day 2023’ün Medya Partneri

2003 yılında kurulan ve Silikon Vadisi’nin en eski unicorn’larından olan Palantir Technologies şirketi borsada doğrudan listelenme kararı aldı. İki senelik süreçte 580 milyon dolar net kayıp açıklayan şirket, 2018’de cirosunu %25 artırmış olmasına rağmen bu kazancın devamını getirememişti. Özellikle devlet birimleriyle büyük hacimli işler yaptığı bilinen Palantir, bilinen 125 müşteriye sahip. Şirketin büyüklüğü ve aldığı gizli işler dolayısıyla açıklanan zararlar konusunda basın şüpheci yaklaşsa da güncel listeleme kararı sonrası gündem değişmişti. Fakat Palantir son açıkladığı raporlara göre 17 senelik tarihinde hiç kâr etmediğini belirtti, bu itirafı daha da ileri götürerek gelecekte de kâr edemeyebileceğini <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://link.apostonews.com/click?uri=aHR0cHM6Ly9saW5rLmFwb3N0b25ld3MuY29tL2NsaWNrP3N0b3J5PTVmNDZjNjJmMDgyNWU1MDAwOGYyZjc4YiZ1c2VyPTVmMTJmNWM0MTM5MzllMDAwODlkZGMxOCZhdXRob3I9NWVmOTExNjhjN2JkMzAwMDA3N2QyZTBlJnVybD1odHRwcyUyNTNBJTI1MkYlMjUyRnd3dy5mb3JiZXMuY29tJTI1MkZzaXRlcyUyNTJGZWxhbmFncm9zcyUyNTJGMjAyMCUyNTJGMDglMjUyRjI1JTI1MkZwYWxhbnRpci1maWxlcy1mb3ItaXBvLXJldmVhbGluZy1pdC1oYXMtbmV2ZXItYmVlbi1wcm9maXRhYmxlJTI1MkYlMjUyMzFlYjgzMWU1YjljMA=="">ekledi</a>.&nbsp; Şirketin açıkladığı zararlara rağmen listeleme sonrası alacağı değerleme üzerinden şakalar yapılıyorken, hiçbir zaman kazanç sağlamamış bir dev şirketin değerlemesine piyasalar tanık olacak. Bu ekonomik açıdan imkansıza yakın gözükse de teknolojik açıdan o kadar imkansız değil. Palantir Technologies veri odaklı bir analiz şirketi, sunduğu geniş yelpazedeki ürünler iş dünyasında yaygın olarak kullanılmakla beraber en büyük müşterisi savunma bakanlıkları. Çin harici birçok ülkenin savunma sanayisine destek veren Palantir, açık bir şekilde bilinmese de en fazla işi ABD Savunma Bakanlığı’na yapıyor. Bu noktada bir teknoloji şirketinin 2003 yılından bu yana faaliyette ve odağının veri analizi olmasının kıyaslanamaz bir avantajı mevcut. Quando’nun önceki sayılarında da bahsettiğimiz üzere Makine Öğrenmesi veya Yapay Zeka gibi süreçlerin en önemli unsuru işlenebilir veri. Palantir’in devletlerle işbilriği yaparak 17 sene boyunca ciddi bir veritabanını analiz ettiğini rahatlıkla söyleyebiliriz.&nbsp; Kısaca, Palantir her ne kadar kâr etmeyen bir şirket olsa da elinde bulundurduğu güç sebebiyle asla yıkılamayacak noktada. Microsoft’un Pentagon ile yaptığı bulut teknolojisi anlaşmasının önemi ne kadar büyükse, Palantir’in 17 seneye yayılmış olan operasyonlarının öneminin bundan daha büyük olduğunu söyleyebiliriz. Palantir teknoloji dünyasının çok güçlü fakat yavaş yavaş sönmekte olan Güneş’i, fakat yakın bir yüzyılda sönmesi beklenmiyor.

Quando

Şimdiye kadar Plato bölümümüzde, akademideki gelişmeleri size taşıyor olsak da aslında amacımız gündelik hayatta kullandığımız teknolojilerin arka planında yatan metodolojilerin kaynağını sizlere aktarabilmekti. Bu doğrultuda sizlere Google haritalarının nasıl çalıştığını ve belki de aklınızın bir kenarında yatan "nasıl oluyor" sorularını Google’ın blog’unda yayımladığı <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://link.apostonews.com/click?uri=aHR0cHM6Ly9saW5rLmFwb3N0b25ld3MuY29tL2NsaWNrP3N0b3J5PTVmNTliNmFlYzc3Y2IwMDAwN2MzZTkwNyZ1c2VyPTVmMTJmNWM0MTM5MzllMDAwODlkZGMxOCZhdXRob3I9NWVmOTExNjhjN2JkMzAwMDA3N2QyZTBlJnVybD1odHRwcyUyNTNBJTI1MkYlMjUyRmJsb2cuZ29vZ2xlJTI1MkZwcm9kdWN0cyUyNTJGbWFwcyUyNTJGZ29vZ2xlLW1hcHMtMTAxLWhvdy1haS1oZWxwcy1wcmVkaWN0LXRyYWZmaWMtYW5kLWRldGVybWluZS1yb3V0ZXMlMjUyRg=="">yazı</a> ışığında aktarmak istedik.&nbsp;<ul><li>Her gün, 220 ülkede 1 milyar kilometre yol Google Maps aracılığıyla kat ediliyor, bu tahayyül etmesi gerçekten zor bir sayı. Bir kullanıcı uygulamayı kullanmak için açtığında ve yola çıkmak için gerekli girdileri (nereye gidileceği, nereden gidileceği) yaptığında karşısına belli başlı parametreler çıkıyor; <ul><li>Hat üzerindeki trafiğin yoğunluğu</li><li>Tahmini yolculuk süresi</li><li>Tahmini varış zamanı</li></ul></li></ul> Tüm bunlar uygulama ekranında hızla belirse de arka planda çalışan birçok farklı sistem mevcut.&nbsp;<ul><li>Google’ın trafiği nasıl tahmin edebildiğine dair gündelik hayatta birçok fikir yürütüldüğüne sizler de şahit olmuşsunuzdur. Bunlar arasında; Google’ın sürekli uydudan yolları izlediği ve araç tanıma teknolojisiyle doluluğu gördüğü veya sadece kullanan insanların bulunduğu alanlara bakıp bu mobil veri topluluğunu işlediği şeklinde hem uçuk durabilecek hem de akla yatan savlar mevcut. Öncelikle Google, uydu teknolojisini trafik için anlık olarak kullanmıyor; bunun birçok sebebi olsa da en önemlisi uydu kapasitesi ve maliyet ikilisinin yarattığı verimlilik ekseni. Zira bir harita uygulaması için sarf edilmeyecek bir efor olmakla beraber uydunun aynı anda 220 farklı ülkede milyonlarca yolu nasıl izleyebileceği de teknolojik anlamada sorunlu bir durum. Diğer yandan, Google kullanıcı verilerini kullanıyor. Bunu sessizce takip ederek değil, Haritalar uygulaması her açıldığında cihaz yerinin ve hareketinin bilgisini kendi tahmin algoritmasını besleyerek değerlendiriyor. Bu modelin ana hatta ise tarihi veriler; hangi yolların hangi saatlerde ne kadar doluluk yaşadığı geçmişteki kullanıcı verilerinden, ulaşım zamanı analizlerinden ve yine farklı izleme yollarından elde edilen ve geleceğe ışık tutan bir metodolojiye destek veriyor.&nbsp; &nbsp;</li><li>Her ne kadar tarihi verileri Makine Öğrenmesi metodolojileriyle anlamlandırmak ve geleceğe dair tahminlerde bulunmak verimli bir yol olsa da bu bile tek başına yeterli değil. Her gün on binlerce farklı sebepten dolayı tahminlerde değişiklik yapılması gerekiyor. Örneğin kazı çalışmalarını ve ne kadar süreceğini bilmek bu tahminlere yapılan küçük dokunuşları destekleyen bir etmen. Daha büyük fenomenler ise daha farklı ele alınmayı gerektiriyor, buna en iyi örneklerden biri ise Covid-19 salgını sonrası trafiğin dünyada geçirdiği değişim ve bunun tahmin modeline uygulanması. &nbsp;</li><li>Yakın zamanda Google’ın çatı şirketi Alphabet’in yapay zekâ odaklı bir başka alt şirketi olan DeepMind ve Alphabet AI Lab ile partnerlik yapan Google Haritalar, salgının getirdiği etkileri Haritalar’a uygulayabilmek adına çok daha sınırlı ve yakın zamana ait verileri kullanmaya çalıştı. Normalde 13 senelik veriler üzerinden işlem gören Haritalar ve kararında olan tahminleri, yine aynı tutarlılıkla çalışmak durumundaydı. Salgın sırasında dünyada ortalama trafik yoğunluğunun %50 oranında düştüğünü aktaran şirket yetkilileri; bu değişimin dışında dünyanın tekrar açılması sürecinde canlanan trafiğin de nabzını tutmaya çalışıyor. Bu noktada devreye "Grafik Yapay Sinir Ağları" adı verilen farklı bir Makine Öğrenme yöntemi devreye giriyor. Bu yöntemin amacı ise oldukça sınırlı olan salgın süreci verisinin olabilecek en iyi şekilde, en çok kullanım olan şehirler için değerlendirip sisteme oturtabilmek. Google Haritalar şimdiye kadar tahmin konusunda %97 başarıya sahip olduğunu açıkladı. Salgın sürecinde ise devreye aldıkları bu sistemin sonuçlarına henüz ulaşmadılar.&nbsp; &nbsp;</li><li>Yani kısaca; Google Haritalar siz uygulamayı açar açmaz sizin mevcut konumuzla gideceğiniz hedef arasındaki potansiyel yolları farklı senaryolar gibi ele alıyor. Geçmiş 13 senenin sağladığı tahmini veriye baktıktan sonra yol üzerindeki kullanıcıların ivmelenme verisiyle beraber sisteme düşen kaza ve yol onarım çalışmalarını da güncel veri kapsamında sisteme besleme olarak kullanıyor. Bunun sonucunda elde ettiği taze ulaşım süresi ve tahmini varış zamanı verilerini son olarak yolların uygunluğuyla birleştirip karşılaştırdıktan sonra ekranınıza getiriyor. İnanılması güç ama tüm bu işlemler sadece saliseler alıyor.</li></ul>

Makine Öğrenmesi ile ilgili hikayeler