İçinde bulunduğumuz bu yüzyılda çocuğuma hangi mesleği tavsiye edeyim, hangi meslek gelecek vadediyor, hangi meslek grubunda en çok açık var, hangi meslek en çok kazandırıyor ve en önemlisi hangi meslek bilime ve teknolojiye katkıda bulunuyor diye merak ediyorsanız bu yazıyı okumaya devam edebilirsiniz. Üstelik bu iddia bizim değil, Harvard Üniversitesi yayın organı “Harvard Business Review” dergisine ait. 2012 yılında adı geçen dergide yayınlanan bir bilimsel makalede 21. yüzyılın en cazip ve en çok kazandıracak mesleğin veri bilimi olduğu iddia edildi ve 2012’den bugüne kadar olan gelişmeler de bu yönde eğilim gösteriyor.

***

Günümüz insanı akıllı telefonların, dizüstü bilgisayarların ve tabletlerin de yaygınlaşması ile inanılmaz veri üretiyor. Hatta bazı günler insanlığın günümüze kadar ürettiği kadar veri bir günde üretilebiliyor. Sosyal medyada her saniye milyonlarca yazı, resim ve video paylaşılıyor ve bunlar terabytelarca veri manasına geliyor. Ancak ilginç nokta ise görünürde 140-280 karakterlik bir yazı paylaştık gibi zannediliyor. Gerçekte ise o paylaşımı yapan kullanıcı hakkında tam 42 farklı veri toplanıyor ve bu veriler analiz edilerek o kullanıcıya uygun reklamlar gösteriliyor. Dolayısı ile özel hayatın gizliliği ilkesi sosyal medyada geçerli değil.

Diğer taraftan elektronik cihazlar ve bilgisayar çiplerinin ucuzlamasıyla Türkçe’ye “Nesnelerin İnterneti” olarak çevirilen IoT (Internet of Things) müthiş bir gelişme içerisinde. Evlerde, iş yerlerinde, hastanelerde, fabrikalarda, üniversite laboratuvarlarında kullanılan cihazlar bir bir internete bağlanıp sürekli veri üretiyorlar. 2020 yılında internete bağlı cihaz sayısının 20.8 milyar olacağı tahmin ediliyor.

***

Öte yandan bilimsel araştırmalar her yıl gelişen teknoloji ile hız kazanıyor ve buna bağlı olarak araştırma sonuçları büyük miktarda veri üretiyor. Gelişmiş ve büyük teleskoplar da her gün çok büyük veri depoluyor. Hatta orta ölçekli bir teleskop bir gecede insanlığın şimdiye kadar ürettiği veri kadar data üretiyor. Haberleşme uyduları, uzay teleskopları, Uluslararası Uzay İstasyonu, başka gezegenlere gönderilen uzay araçları her geçen gün daha fazla veri göndermekteler.

İşte bu zetabytelara ulaşan büyük miktarlardaki veriye Büyük Veri (Big Data), bu veriyi milyonlarca farklı bilgisayarda saklayabilen ve onun mimarisini hazırlayan kişiye Veri Mühendisi (Data Engineer), bu büyük veriyi matematik ve istatistik bilimini kullanıp bilgisayar programları yardımı ile temizleyip anlamlı hale getiren ve geçmişteki veriye binaen geleceği tahmin eden, buna göre gerekli önlemleri alan kişiye de Veri Bilimcisi (Data Scientist) veya Veri Analizcisi (Data Analist) denir.

Yapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme, tavsiye sistemleri, yüz tanıma sistemleri, veri görselleştirilmesi, yazıların ve konuşmaların duygusal yönünü anlama (Sentimental Analysis) veri bilimcisinin belli başlı görevleri arasındadır. Kısacası makinalar ve robotlar veri bilimcisinin yazdığı algoritmalar sayesinde bir nevi ruh sahibi oluyorlar. Makinalar ve robotların insanlığa hükmedeceğini düşünen komplo teorisyenleri bu kez doğruyu söylemekteler.

***

Toplanan büyük, çeşitli, karmaşık ve güvenilir veriler bilgisayar programı yardımıyla işlenip temizlenir. Sonra her projeye göre değişiklik gösterse de %80’e yakın bir kısmı bilgisayarı eğitmek, %20’si de eğitilen modelin doğruluğunu test etmek için kullanılır. Eğer test sonucu %85-%95 arası ise makine öğrenmesi başarılı demektir. Bu durumda yeni veri geldiğinde eğitilen ve doğruluğu test edilen veriye tabi tutulduğunda bilgisayar bize geleceği %85-95 arası tahmin edecektir.

Bu sayede robotlar geçmiş veriler ışığında internette herhangi bir yerde isminiz ve resminiz geçmiş ise sizin kim olduğunuzu tanımaktadır. Ayrıca yüz tanıma sistemleriyle cinsiyetinizi, etnik kökeninizi ve dilinizi tahmin etmekte ve sizinle kendi ana dilinizde konuşmaktadır. Eğer kendisinde bu modül yoksa hemen internete bağlanıp ilgili eğitilmiş yazılımları indirerek hemen Türkçe konuşmaya başlayabilmektedir.

Geçenlerde yapılan bir yapay zeka uygulamasında yüzlerce kişiye yüzlerce resim gönderildi ve onlara bu resimlerde güzel kim, çirkin kim, çekici kim gibi sorular soruldu. Verilen tepkiler ortak bir veri tabanında toplandı ve uygun model geliştirildi. Bu sayede robotlar ve bilgisayarlar karşılaştığı kişilerin güzel mi, çirkin mi, yakışıklı mı olduğunu anlayabiliyor. Artık makinalar da insanları din, dil, ırk, güzel, çirkin diye sınıflara ayırıp “ben buna varmam” diyebilecek.

Ortalama bir veri bilimcisi şu an yıllık 110 bin dolar ile 250 bin dolar arası kazanıyor ve 2020 yılına kadar 4,5 milyon veri bilimcisine ihtiyaç var.

YAPAY ZEKA İNSANLARI GERİDE Mİ BIRAKIYOR?

* LawGeex isimli yapay zeka firması Amerika’nın en deneyimli avukatlarından 20 tanesini bir odada topladı. Ortam avukatların tipik olarak günlük sözleşmeleri nasıl gözden geçirip onaylayacağına benzeyecek şekilde tasarlandı.

* İki ay süren testlerden sonra sonuçlar şunlardı: Yapay zeka algoritması ile bilgisayar yüzde 94’lük bir ortalama doğruluk derecesiyle testi bitirirken, avukatlar ortalama yüzde 85’e ulaştı. Üstelik avukatlar ortalama 4 saat harcarken, bilgisayar ise sadece 26 saniye de sonuca ulaştı.

* Bu projenin danışmanlarından biri Güney Kaliforniya Üniversitesi’nde hukuk ve ekonomi profesörü olan Gillian K. Hadfield iki grup arasındaki verimlilik açığının fark edildiğinden daha geniş olabileceğini söylüyor. Çalışmada, avukatlar eldeki göreve tamamen ve tekil olarak odaklanmışlardır. Normal iş ortamında avukatların belgelere bu kadar odaklanamayacağını bu durumda yapay zekanın avukatlara daha fazla fark atacağını iddia ediyor.

DOĞRULUK DÜZEYİ

Hukukçuların kararı ortalama yüzde 85 doğruluk oranına sahipken yapay zeka yüzde 94’e ulaşmayı başardı.