Yapay zekâ bilimde

Bir bilim insanı için en önemli konulardan birisi bilimsel bir yayın yapabilmektir. Bazı üniversiteler doktora programlarına öğrenci kabul ederken not ortalamasından ziyade adayların bilimsel bir yayın yapıp yapmadığına odaklanır. Bilimsel bir yayın yapmışsanız saygınlığınız artar ve akadamik kariyeriniz yükselir. Hele bir de başka makaleler sizin makalenize atıf yapmışsa tadından yenmez.

Gel gör ki bu bilimsel yayınların okunma oranı binde 6. Yani neredeyse kimse okumuyor. Siz aylarca hatta yıllarca çalışıp, üniversitenizden ve diğer bilim araştırma kurumlarından tonlarca maddi destek alacaksınız ve orijinal birşeyler bulacaksınız. Sonuçlarınızı büyük uğraşlarla İngilizce olarak hazırlayacaksınız ve yüksek miktarlarda para ödeyerek bilimsel dergilerde yayınlayacaksınız fakat neredeyse okuyan olmayacak. Siz yayın yaptığınız için akademik olarak yükseleceksiniz fakat yazdıklarınız öylece kalacak. Ancak yapay zekâ ile bu durum değişiyor. Yapay zekâ milisaniyeler içerisinde milyonlarca akademik yayını okuyup özetini size sunabiliyor. Hatta insanların bakmayı hiç akıl etmediği, yayınlanıp bir köşede unutulmuş bütün makaleleri okuyup anlayabiliyor ve bilimde zaten birileri tarafından bulunmuş şeyleri veya bilim insanlarının gözünden kaçmış büyüleyici buluşları gün yüzüne çıkarıyor. Üstelik modelinizi o bilimsel konuda eğitmeniz de gerekmiyor.

Bilim insanları bu sayede eski bilimsel araştırma makalelerinde saklanan yeni bilimsel bilgileri ortaya çıkarmak için makine öğrenmesi ve yapay zekâyı kullandılar. Sadece dilin gramer ve özelliklerini kullanarak yeni bilimsel keşifler yaptılar.

3 Temmuz’da Nature’da yayınlanan bir makaleye göre, Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı’ndan araştırmacılar, insanların kaçırdığı bağlantılar için bilimsel makaleler yoluyla “Word2Vec” adı verilen bir algoritma kullandılar. Algoritmaları daha sonra ısıyı enerjiye dönüştüren ve birçok ısıtma ve soğutma uygulamasında kullanılan olası termoelektrik malzemeler için öngörüleri belirledi. Algoritma, termoelektrik tanımını bilmiyordu. Malzeme bilimi konusunda eğitim almadı. Yalnızca kelime ilişkilerini kullanarak, şu anda kullandıklarımızdan çok daha iyi olabilecek gelecekteki termoelektrik malzemeler için adaylar belirledi.

Yapay zekâ malzeme bilimi hakkında eğitilmemiş olsa da malzeme bilimi hakkında herhangi bir makale okuyabilir, bu nedenle hiçbir bilim insanının yapamayacağı ve hiç aklına gelmeyecek bağlantılar kurabilir. Disiplinler arası çapraz sorgulama yapabilir ve bu sayede bilim insanlarının her konuda bilgi sahibi olmamasından kaynaklanan problemleri de çözebilir.

Algoritmayı geliştirmek için araştırmacılar yapay zekâ ile malzeme bilimi ile ilgili 3.3 milyon akademik makale özetini değerlendirdiler ve yaklaşık 500.000 kelimelik bir kelime hazinesi ile özetleri, Word2vec’e besleyerek kelimeler arasındaki ilişkileri analiz etmek için kullandılar. Yapay zekâ makale özetlerinde kullanılan kelimelerden periyodik tablo ve moleküllerin kimyasal yapısı gibi kavramları kendi kendine anlayabildi. İnsan gözüyle anlaşılamayacak ilginç bağlantılar da keşfetti.

Bu deneyin en ilginç özelliklerinden birisi de gelecekte yayınlanacak bilimsel makaleleri tahmin edebilmesi idi. Bunu test etmek için 2009 yılından önceki makaleleri yapay zekâ algoritmalarına verdiler ve 2009-2012 yılları arasında yayınlanabilecek makaleleri tahmin etmesini istediler. Algoritma çalıştı ve 2009 yılından 2012 yılına kadar bilgisayara göre daha henüz yayınlanmamış makaleleri tahmin etti. Sonra 2009-2012 yılları arasında yayınlanan makaleler ile tahmin sonucu ortaya çıkan makaleleri karşılaştırdılar. Sonuçlar inanılmazdı. Yapay zekâ 2009 yılından önce yayınlanan makalelerden elde ettiği bilgiler ile 2012 de keşfedilecek malzemeleri tahmin etti. İşte bu nokta malzeme biliminin de ötesinde bir durum ve diğer disiplinlere de uygulanabilir.

Eğer tıp ve ilaç üzerine yazılmış makaleler incelenirse önümüzdeki yıllarda keşfedilebilecek ilaçları daha keşfedilmeden keşfetmek mümkün olacak.

Geçen hafta üniversitemizin fizik bölümünden bir arkadaşımla sohbet ediyorduk. Güneş Teleskopundan yüzlerce resim çekmiş. Güneş lekeleri üzerine bir bilimsel araştırma yapmakta ve akademik yayın hazırlığı içindeydi. Fakat resimleri tek tek kendi gözleri ile inceleyerek Güneş yüzeyinde oluşan lekeleri değerlendirip her fotoğrafla alakalı notlar alıyordu. Kendisine “Computer Vision” kullanmasını tavsiye ettim. Sonra bütün resimleri bir klasörde toplayıp bir kaç satır kodla bütün resimleri analiz edip hatta arkadaşımın gözünden kaçan yüzlerce noktayı da hesaplayarak fotoğraflar hakkında raporları otomatik olarak hazırlattım. Kendisi bu resimler üzerinde 3 ay çalışacak ve gördüğü değişiklikleri ve ölçüleri not edecekti. Yapay zekâ ve makine öğrenmesi ile bu süreyi bir kaç dakikaya indirdim.

Görüldüğü gibi yapay zekâ ve makine öğrenmesi ile artık veri ilişkisel veri tabanı olmaktan çoktan çıktı. Resimler, videolar, ses dosyaları, web sayfaları, sosyal medya paylaşımları, bilimsel makaleler, kitaplar, el yazması yazılar, uydu ve uzay resimleri de artık birer veri tabanı sayılıyor ve bu verileri yapay zekâ ile çok kısa bir sürede algılamak, okumak ve analiz etmek ve sonuçlarını hızlı bir şekilde bilim insanlarının hizmetine sunmak mümkün.

Ayrıca yapay zekâ ve makine öğrenmesi ile çok az kodla büyük işler yapıldığı için ‘for’ döngüleri ve ‘if’ yapılarıyla vakit kaybetmek yerine bir kaç satır kodla sonuç alınabildiği için bilimsel araştırmaların bundan böyle çok daha hız kazanacağını ve Dünyamızın ve iş çevrelerinin çağ atlayacağını söyleyebiliriz.

Kimbilir belki bir gün eski deprem bilgilerinden ve yapılan haberlerden ve yayınlanan bilimsel deprem makalelerinden depremlerin ne zaman ve hangi şiddette olabileceğini yapay zekâ ile tahmin etmek mümkün olabilir.

Yapay zekâ şu an altın çağını yaşıyor ve piyasada ihtiyacın ancak %3’ü karşılanabiliyor. Bütün devlet kurumlarına ve özel şirketlere düşen görev bir an önce çalışanlarını yapay zekâ ve makina öğrenmesi konusunda eğitmeleridir. Değilse ülkemiz bu teknolojiyi de dışarıdan çok pahalıya alacak. Los Angeles’ta yapay zekâ ile 4 satır kodla halledilecek bir iş için 4 bin satır Java kodu yazan şirketler gördüm ve kendilerine açıkladığımda kabullenmekte zorlandılar. Değişim zor olsada bir an önce yapay zekâya geçmek en milli görevdir.

YORUMLAR (5)
YORUM YAZ
UYARI: Hakaret, küfür, rencide edici cümleler veya imalar, inançlara saldırı içeren, imla kuralları ile yazılmamış, Türkçe karakter kullanılmayan ve büyük harflerle yazılmış yorumlar onaylanmamaktadır. (!) işaretine tıklayarak yorumla ilgili şikayetinizi editöre bildirebilirsiniz.
5 Yorum