Ferrari’nin yakıtı matematik

2017 yılında Digital Age Summit’e katıldığınızda ana tema “dijital insanileştirme” idi. Bu yıl ikinci kez bize katılıyorsunuz, belirlediğimiz tema ise “techceleration.” Bu kavram size ne düşündürüyor?

Şu anda konuştuğumuz teknolojilerle ilgili dikkate almamız gereken en önemli kavram “hız” haline geldi. Her yeni teknoloji aslında bozguncudur ancak içinde bulunduğumuz iklimde bu kez bozgunun hızı bizi enteresan ve zorlu deneyimlere sürüklüyor. Üçüncü endüstriyel devrimden bahsediyoruz ancak 19’uncu yüzyılda olan Endüstri Devrimi’ni düşündüğümüzde, ki o da birçok açıdan oyunbozandı, dönüşümü ancak jenerasyonlar arasında görebiliyordunuz. Yani siz yine aynı işi yapıyordunuz ama çocuğunuz farklı işleri yapar hale geliyordu. Bugünse, aynı bireyin ömründe gerçekleşiyor büyük dönüşümler. Artık işini bu teknoloji nedeniyle değiştiren insanlara tanık oluyoruz. Her yeni teknoloji belirli miktarlarda yoksulluk, belirli miktarlarda refah yaratıyor. Bu aynı insan ömründe gerçekleşirken yapmamız ve iyi olmamız gereken şeylerden biri eğitimi tasarlamak, insanların dönüşümün hızını anlamalarını ve buna uyum göstermelerini sağlamak.

Ben eğitimciyim. Hep söylediğim şeylerden biri, eğitimin insanlara ne öğrettiğimizle alakasının olmadığı.

Yapmamız gereken insanlara öğrenmeyi öğretmek. Zira 10 yıl içinde ihtiyaç duyacağımız bilgiler, bugün ihtiyaç duyduklarımızdan farklı olacak. 2017 yılında İstanbul’a geldiğimde, makine öğrenmesi etkilerinin henüz başlangıcını görüyorduk. Bakın, sekiz yıl sonra, dünyaya çok farklı baktığımız bir yerdeyiz. 2017 yılında insandan bahsediyorduk çünkü dijital dönüşümün hayati bir parçasıydı insan. Bugünse teknolojinin her şeyi ele geçireceği anlatısı yaygınlık kazanıyor. Tekillik, süper zekâ makineler, bunlar hep Hollywood menşeli fikirler. Zaten olanı da doğru yansıtmıyor. Bugün anlatıyı yine sekiz sene önce olduğu gibi, insan ve teknoloji kombinasyonu üzerinden kurgulamalıyız.

Yeni kitabınız “Blueprints: How Mathematics Shapes Creativity” çok yakında okuyucularla buluşacak. Matematik modadan sosyal medya videolarına her yerde. Yine de, sizce matematiğin bulunduğu en ilginç yer neresi?

Önce şunu söyleyeyim. Komik olan ne, biliyor musunuz? İngiltere hükümeti yapay zekâ yatırımlarını artırıyor. Dünyada bu teknolojiyi geliştiren ilk üç ülkeden biri olma hedefimiz var ki bunu kısmen başarabiliyoruz. Bir yandansa matematik departmanlarının fonları kesiliyor. Farkında olmadıkları şey, matematiğin her şeyin içinde, özel olarak da teknolojinin içinde olduğu. Yapay zekâ nedir günün sonunda? Kod.

Kod nedir? Uygulamalı algoritma. Ve algoritma dediğimiz şey de matematiktir. Yani yapay zekâ yeni şeyler yaratmak için matematiğin yaratıcı bir şekilde kullanılmasıdır. Yani ortada bir izansızlık var. Yapay zekâ bir Ferrari ise, onun yakıtı da matematik. Toplumda iyi matematikçiler yetiştiremezseniz, Ferrari tozu dumana katamaz.

Kitabımda matematiğin birbirinden ilginç kullanımlarını anlatıyorum. Sadece bilimin ya da teknolojinin dili değil, kreatif sanatlarda da matematik var. Matematik sayıları değil, yapıları çalışan bir bilim ve yapılar sanatta da vardır. Sadece müzikte, mimaride ya da görsel sanatlarda değil, matematik ve kültürün en heyecan verici buluşma noktalarından biri olan edebiyatta bile vardır. Örneğin Shakespeare, iletişiminde sayıları severek kullanan müthiş bir söz ustası. Shakespeare normal şartlarda, geleneksel İngiliz şiirinde “Iambic pentameter” dediğimiz 10 hecelik ritimleri kullanır. Ama önemli ve dramatik bir şey söyleyeceği zaman, bunu 11’e çıkarır. En ünlü sözü “To be or not to be; that is the real question”da olduğu gibi. Alışılmışa tezat böyle durumlarda, hikâyede de mühim bir şeyler olduğunu anlarsınız. Aynı şey Bir Yaz Gecesi Rüyası’nda da var. Ne zaman Puck sihir yapacak olsa, mesela birinin içeceğine iksir karıştıracak olsa, yedi hecelik cümleler kurar. Her iki durumda da asal sayıları elde ediyorsunuz ve bu bana çok heyecan verici geliyor. Kitabım da bunu kasıtlı ya da farkında olmayarak yapan sanatçıların yapıtlarından örneklerle dolu.

Temel bilimlere yönelik ilgi azalırken, programlama ya da bilgisayar bilimlerine yönelik ilgi artıyor. Bunun yapay zekâ gelişiminde negatif bir etkisi olabilir mi?

Bu çok önemli bir konu. Birçok insan büyük veri, bilim ve yapay zekâ tarafından efsunlanmış gibi davranıyor. Bu alanlarda diploma sahibi olmak istiyorlar lakin unuttukları şey bu disiplinleri besleyen gerçek dilin ne olduğu. Yani, bir sonraki AI geliştiricileri çekmek istiyorsanız, onlara lineer cebir, diferansiyel denklemler öğretmeniz gerekir. Yıllar önce Zaha Hadid ile stüdyosunda röportaj yaptığımda yeni teknolojilerle ilgili fikrini de sormuştum. O zamanlar yapay zekâ araçları bu kadar popüler değildi tabii. Ama çok sayıda algoritma vardı mimarinin içinde de. Bana buradaki sorunun, tüm algoritmik araçların aynı şekilde görünen binalar sunması olduğunu söylemişti. Onun şirketinde asıl istediği şey, bu teknolojileri çok iyi kullanabilen, anlayabilen, anladığı için de hack’leyerek yeni bir şeyler üreten yeteneklerdi. Yani daha önce kimsenin görmediği binalar tasarlayabilecek insanlar. Bunu yapabilmek de alttaki temeli, yani matematiği bilmekle mümkün. Bunun farkında olmazsak, teknolojiyi iyi kullanan ama yenilik yaratmakta iyi olmayan birçok insanımız olacak.

Yaratıcı Kod kitabınızı yayımladığınız 2019’dan bu yana üretken yapay zekâda radikal gelişmeler yaşandı. Siz, makine yaratıcılığını “yeni, öngörülmeyen ve değerli” şeyler üretilebilmesine bağlıyorsunuz. Bunu yaşatan bir yapay zekâ çıktısı oldu mu sizin için?

Temel bilimlerde yapay zekâ sayesinde çok heyecan verici gelişmeler yaşandı. 2017 yılında, makine öğrenmesinin toplum üzerindeki etkilerine yönelik bir rapor hazırlıyorduk hükümet için. Buradaki bulgular da bana daha sonra Yaratıcı Kod’u yazma ilhamı verecekti. O sıralarda Deepmind AlphaGo ile epey sükse yapmıştı. Demis Hassabis, bu sürecin çok kârlı olabileceğini öngörüyordu ama ilgilenmek istediği asıl şey, kanseri ya da dejeneratif hastalıkları anlamak ve çözüm üretmekti. Ve çalışmaları zamanla meyvesini verdi, Deepmind’ın geliştirdiği araçlar proteinlerin nasıl büküldüğünü anlamak için kullanıldı. Bunun Nobel alabileceğini öngörmüştüm ancak bu kadar erken olacağını düşünmemiştim (2024 yılında Nobel Kimya Ödülü’nün yarısı Deepmind ekibinden Demis Hassabis ve John M. Jumper’a verildi).

Ben bunu Galileo’nun Güneş Sistemi’ne teleskopla bakmasına benzetiyorum. Yapay zekâ bize çıplak gözle asla göremeyeceğimiz şeyleri gösteriyor. Ürettiğimiz veriler o kadar zengin, derin ve büyük ki, hiç kimse bu verinin içinde kolay kolay anlamlar çıkaramazdı, örüntüler keşfedemezdi. Elbette yapay zekâ bazen mevcut olmayan örüntüler de keşfedebiliyor çünkü muhakeme yeteneği insanınkinin çok gerisinde. Kısacası, temel bilimlerde böylesi bir dijital teleskop kullanma fikri, bu disiplinleri bambaşka ufuklara taşıyor.

Peki ya sanatta var mı sizin için heyecan verici bir gelişme?

Üretken yapay zekâya yönelik en yaygın eleştiri, onun pastiş olduğu. Daha önce gördüklerimizin bir türevini yapması. Bu, bence de adil bir eleştiri. Portremin Van Gogh tarzında yapılması şirin ama zorunlu olarak yaratıcı değil. Ben bu yüzden GANs (Generative Adversarial Networks – Çekişmeli Üretici Ağlar) çıktığında epey heyecanlanmıştım. Bu teknoloji bizim yaratma ve düşünme tarzımıza benziyor. Bazen biri yaratıcıdır, diğeri de ayrıştırıcı, ayıklayıcıdır ve bir arada, işbirliği içinde çalışırsınız. Bence beyin de böyle çalışıyor. Bir tarafı balon gibi. Onu deniyor, bunu deniyor, her şeye yelteniyor; bir tarafı da hayır, bu işe yaramaz diyor, bunu daha önce gördüm diyor. Bu çok çılgınca, boş ver diyor. GAN de bence bu işi beceriyor. Yeni görsel stiller oluşuyor. Ve bu stillere yapay zekâ sanat üslubu denebilir. İnsanların hepsi aynı fikirde değil tabii. Garip, bulanık, belirsiz olduğunu söyleyenler de var bu eserlerin. Ama bunlar da daha önce görmediğimiz şeyler nihayetinde.

İyi, yaratıcı iş, insanlara “ben bunu sevmedim” dedirtebilmeli. Herkes severse, ortada ilginç bir şey olmaz. Niye yapay zekâ kullanmalıyız? Yepyeni olasılıklar keşfedebilmek için. Yaratıcı Kod’da verdiğim örneklerden biri de sevdiğim bir caz müzisyenine yönelik. Bir caz algoritmasını kendi doğaçlama tarzında besledi. Ve bu teknoloji ile bir konser verdi. Yeni teknoloji, yaptıklarıyla onu hayrete düşürdü. Bana şöyle anlatmıştı: “Makinenin çaldığı her şey benim. Bunu duyuyorum. Ama benim cesaret edemediğim ya da doğaçlama tarzımda düşünemediğim şeyleri yapıyor.” Elimizde data olmasına rağmen, onun içinde hâlâ tespit edilmemiş olasılıklar var. Bu bence yapay zekâyı kullanmanın en iyi yollarından biri.