Geçtiğimiz hafta, Microsoft için çalışan fizikçiler yayınladıkları bir akademik makalede içinde yaşadığımız evrenin bir makine öğrenmesi - yapay zekâ algoritması olduğunu iddia ettiler.  ‘Otodidaktik Evren’ başlıklı makalede araştırmacılar, evrenin aslında devasa bir sinir ağı olduğunu iddia eden fizikçi Vitaly Vanchurin tarafından yapılan araştırmaya benzer fikirleri araştırdılar. 

Sonuçta, eğer evren öğrenme ve sonuç olarak yasalarını değiştirme yeteneğine sahipse, fizik yasaları da sürekli bir değişim içinde olacaktır.  Yani evren insanlar gibi öğrenir ve öğrendikçe kendi yasalarını da yeniden tanımlar. 

Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve yapay sinir ağları her alanda büyük değişimlere ve gelişmelere sebep oluyor. Fizik kanunları da bundan geri kalmıyor. Yenilikler keşfedildikçe eski blldiklerimiz yeniden sorgulanıyor ve karşımıza ilginç sonuçlar çıkıyor. Yapay zekâ her alanda olduğu gibi bilimsel araştırmalarda da sık sık boy göstermeye başladı. Hatta geçtiğimiz yıllarda 2009 yılına kadar yayınlanmış akademik makaleler modellerin öğrenmesi için kullanıldı ve 2012 yılına kadar yayınlanacak makalelerin ve bilimsel buluşların tahmin edilmesi istendi ve bu modeller 2009 yılından 2012 yılına kadar yayınlanacak makaleleri tahmin etti. Gerçek makaleler ve tahmin edilenler karşılaştırıldığında sonuçların benzerlik gösterdiği görüldü. Bilimsel araştırmalar ilerledikçe bizim evren algımız da değişiyor. Mesela bütün bu evrenin bir hologram yada bir bilgisayar simülasyonu, yada derin bir sinir ağı olduğu hep tartışıldı. Bir keresinde bilim insanları hayatın bilgisayarı olmayan bir simülasyon olduğunu söylemişlerdi. 

Makine öğrenmesi eğitim modelleri üç ana başlıkta toplanabilir. Birincisi denetimli veya gözetimli öğretim olarak çevirebileceğimiz Supervised Learning. Bu öğrenme şeklinde veriler iki kısma ayrılır.  Tahmin eden sütunlar ve tahmin edilen hedef. Yani algoritmaya verdiğimiz veriler etiketlenmiş ve sonuçları kaydedilmiş. Mesela Güneş ile Dünya arasındaki kütle çekim kuvvetini Güneşin kütlesi ve Dünyanın kütlesini ve konumlarını girersek aradaki çekim kuvvetinin formülü yapay zekâ tarafından bulunur ve yeni kütleler ve mesafeler verildiğinde bu kuvveti tahmin eder. 

Makine öğrenmesinde ikinci ve çok önemli eğitim modeli pekiştirmeli (reinforcement learning) öğretimdir. Bu modelde veri yoktur veya çok azdır. Ajan dediğimiz hatalarından öğrenen bir  makinemiz var ve bu makine gördükçe öğrenir, hatalarından ders alır ve karşılaştığı durumlara karşı bir tavır alır ve harekete geçer. Hareketi sonucu bir ödül veya ceza alır. Otonom araçlar hiç tanımadıkları geçmedikleri yollardan pekiştirmeki öğretim sayesinde gidebilier ve dronelar yine bu pekiştirmeli öğrenme sayesinde kendi kendilerine uçabilirler. Hali hazırda askeri dronelar bir merkezden uzaktan kumanda ile uçuruluyor fakat yapay zekâ ve makine öğrenmesi ile donatıldıklarında hiç insan müdahalesi olmadan uçabilirler. 

Makine öğrenmesinde üçüncü eğitim modelimiz ise denetimsiz yada gözetimsiz öğretim (unsupervised learning). Bu modelde veriler etiketlenmemiştir ve sadece ham veri vardır. Algoritmalarımız veriye rastgele erişir ve verilerdeki gizli trendleri, benzerlikleri yakalar ve veriyi benzerlik oranlarına göre gruplara ayırır.  

İşte Microsoft için çalışan fizikçiler yapay zekâ modellerini denetimsiz veya gözetimsiz öğretim modeli ile öğrenebiliyorsa evrenin de aynı şekilde çalıştığını ve öğrendiğini söylüyorlar. Arıca araştırmacılar evrenin öğrenmeye meraklı olduğunu ve sürekli öğrenmek istediğini de iddia ediyorlar.  İnsanların hayvanlar gibi sadece hayatta kalma mücadelesinden öte öğrenme çabaları olduğu gibi bu kendi kendine öğrenen evreninde aynı şekilde çalıştığı belirtildi. 

Yapay zekâ her alanda büyük bir hızla gelişmeye ve insanlığı şaşırtmaya devam ediyor ve bizler siyasi tartışmalardan bir adım öteye gidemiyoruz ve sürekli bir kavganın ve ayrışmanın içerisindeyiz. Gençlerimiz futbol, duygusal müzikler ve birbirinin tekrarı diziler izleyerek en değerli vakitlerini boşa harcıyorlar. Eğitim sistemimiz çok uzun sürede çok az şey öğretiyor ve çağın gerektirdiği bilimsel ve teknolojik altyapı oluşturulamıyor. Bilimsel tartışma ortamı yok. Bir konuda fikrinizi beyan ettiğinizde sanki hakaret etmişsiniz gibi algılanıyor ve herkes darılmak, kırılmak ve küsmek için fırsat kolluyor. Bu durumda bilimsel olarak ilerlemek ve teknolojik olarak geleceği yakalamak pek mümkün görünmüyor. Çin’de her gün binlerce yapay zekâ şirketi kurulurken, biz yapay zekânın önemini bile anlamamış durumdayız. Bir an önce harekete geçmeli ve ülke genelinde herkese yapay zekâyı öğretmeliyiz.