Bir Yapay Zeka Dünyasında Hayal Edin: Her Geminin Mükemmel Kaptanı, Her Hastanın Mükemmel Doktoru ve Her Makale Mükemmel Bir Yazar Tarafından Yazılıyor

Dünyamız artık, insan yaratıcıları gibi, yüksek derecede uzmanlaşmış alanlara sahip yapay zekalar (YZ) ile şekilleniyor. ChatGPT ve Claude yazarlık alanında öne çıkarken, daha az görünür ama eşit derecede devrim niteliğinde olan YZ sistemleri, denizcilik gibi endüstrileri dönüştürüyor.

Bu yapay zekaların temelinde, kelimeler, dalga formları veya pikseller gibi milyarlarca veri noktasını analiz etme yeteneği bulunuyor. Bu analizler, YZ'nin ilişkileri nasıl kavradığını sağlayan "parametreleri" eğitiyor. YZ, ardından bu parametreleri değerlendirerek, girişler ve çıkışlar arasındaki ilişkileri modellemek için istatistiksel anlayışa dayalı bir “olasılık tablosu” oluşturuyor. Bu parametreler ile desen eşleştirmesi yaparak, YZ, sonuçları doğru bir şekilde tahmin edebiliyor.

İşte bu olasılık unsuru, YZ'yi sıradan yazılımlardan ayıran şeydir; çünkü yazılımlar genellikle deterministiktir, yani aynı girdi verildiğinde aynı çıktıyı üretirler. YZ ise, insan aklı gibi daha karmaşık bir şekilde çalışır; doğrusal olmayan yollarla düşünebilir, yanlış hatırlayabilir ya da yanlış konuşabilir – ancak bu, olasılıksal veri modellemesinden kaynaklanır, insanların yaşadığı fiziksel ve duyusal deneyimlerden değil.

YZ, tıpkı bir beyzbol oyuncusunun 100 mil hızla gelen topu sezgisel olarak vurması gibi, deneyimsel bilgiye – parametrelere – dayanarak, her değişken için gerçek zamanlı hesaplamalar yapmadan olasılıklara dayalı anlık kararlar verir.

İnsanlarla Rekabet Ediyor mu?

Bu nedenle YZ, yıllarca deneyim kazanan insanlarla yapılan işleri üstlenmeye adaydır. Özellikle bir kaptanın, belirli bir iskeleye yanaşırken gösterdiği sezgiyi taklit etmekte çok başarılı olabilir.

Peki, neden? YZ’nin bu kadar sanatsal bir işte bu kadar iyi olması, tersine mantıklı değil mi?

Anahtar, YZ'nin bir insan gibi eğitilmesidir. Yani ona girişler ve çıkışlar sağlanır ve sonuçlar değerlendirilir. Yeterince veri toplayarak ve hafıza tutarak, YZ, bir gemi için sınırsız parametre tanımlayabilir ve bunu hemen hemen her koşulda yönetebilir, tıpkı Homeros'un Odysseia’sındaki kör kahin Tiresias gibi: "Eğer onu yakalayabilirsen ve sıkıca tutabilirsen, sana seyahatinle ilgili her şeyi, hangi rotayı alman gerektiğini ve denizleri nasıl geçeceğini söyler."

YZ, geminin üzerinde "adım atmasına" bile gerek kalmaz. Sadece veri setinin mümkün olduğunca kapsamlı ve doğru olması gerekir. Hatta mükemmel bir doğruluk gerekmez – unutmayın, "parametreler" bir olasılık tablosu gibidir.

İnsanlar genellikle bilgisayarları katı ama güçlü, esnek olmayan ama hassas olarak düşünür. Ancak YZ bunun gibi değildir: YZ, bir insan gibi incelik gösterebilir ama panik yapmaz, sarhoş olmaz veya yorulmaz. Eksik bilgi ile karşılaştığında sezgisel olarak doğru tahminlerde bulunabilir.

Bu beceriler, eskiden yalnızca insanlar için ayrılmış olan zekâ gerektirir.

Denizcilik YZ'si

Ve bu zekâ her şekil ve boyutta olabilir.

Örneğin, 2018 yılında kurulan İzlandalı denizcilik teknolojisi şirketi Hefring Marine’in gemi içi küçük ama güçlü birimleri, ChatGPT veya Claude'u çalıştıran devasa tensor grafik kartları ve sanal bellek bankalarından çok farklıdır. Bunun nedeni, Hefring Marine'in YZ'sinin çok daha spesifik bir alanda uzmanlaşmış olmasıdır. Yalnızca bir gemiyi, işletme ve çevresi için optimize etmesi gerekmektedir ve bunun için yaklaşık 30 sensörden gelen eğitim verisini kullanır.

Denizdeki sık bağlantı sınırlamaları, önemli eğitim verilerinin toplanmasında engel oluşturmaz çünkü bu birim, internet bağlantısı olmadan aylarca bağımsız çalışabilir. Verileri yerel olarak depolar ve bağlantı geri sağlandığında yükler.

Hefring Marine, ilk modellerini, gemilerini çok iyi tanıyan deneyimli Norveçli Arama ve Kurtarma kaptanları ile eğitti. Bu kaptanlar, YZ'nin performansını test etmek için temel bir sonuç, yani idealize edilmiş bir çıkış sağladılar. YZ'nin çıktısı, bu ideal sonuçtan sapma oranı, "hata" olarak adlandırılır. Düşük hatalı bir model, ideal sonuçla yakın sonuçlar üretir.

Eğitim sırasında, YZ sürekli olarak çıktısını deneyimli kaptanlarınkiyle karşılaştırarak parametrelerini geliştirir. YZ'nin hata oranı hedef aralığına ulaştığında, eğitim tamamlanmış olur ve güvenilir bir şekilde deneyimli kaptanın karar verme sürecini taklit eder, bu da yakıt verimliliğini, hız ve güvenliği optimize etmek anlamına gelir.

Hefring’in YZ modeli, yakıt verimliliğini %3 ile %20 arasında artırırken, gemiler ve mürettebat üzerinde aşırı etkilerden kaçınmayı sağlıyor. Eğer büyük bir kaptanın karar verme süreci YZ modelini eğitmek için kullanılmışsa, bu, her zaman harika bir kaptanın omuzunuzda olduğunu ve dijital bir katman üzerinde size geri bildirim sağladığını hissettirebilir.

Her zaman pratik faydayı öngören deniz sigortacıları, Hefring Marine’in YZ'sine olan ilgilerini gösteriyorlar. Bazıları, Hefring Marine’in YZ'sini kullanmayı teşvik etmek için prim indirimleri bile sunuyor. YZ, sigortacıların hasarları daha hızlı ve doğru bir şekilde değerlendirmelerine yardımcı oluyor. Toplanan veriler, tartışmaları en aza indiriyor. Ayrıca sistemin tahmin yetenekleri, operatörleri olası bakım ihtiyaçları konusunda uyarıyor, geminin yaşam süresi boyunca maliyetleri azaltıyor.

Gemi üzerindeki YZ'nin navigasyon yardımı ve güvenlik tavsiyeleri ile sınırlı kalmayacağı, zamanla daha karmaşık görevleri de üstleneceği bekleniyor. Yeterli veri ve hesaplama gücüyle, örneğin bir rüzgar parkındaki monopilin dinamik olarak yerleştirilmesi gibi görevleri bile yönetebilir. Ancak şu an için, özellikle niş görevler yapan çoğu operatör için güvenli bir dönemdesiniz.

Yasal Sonuçlar

Ancak YZ kullanımı muhtemelen artacaktır. Artık bu, Avrupa'da hukukun devreye gireceği bir alan olabilir. AB'nin YZ Yasası, dünyanın ilk "kapsamlı" YZ düzenleyici rejimi olarak öne çıkıyor, ancak bu teknoloji ile ilgili rahatsızlıklarını da gösteriyor. Örneğin, 2023'te AB, yaygın olarak kullanılan ChatGPT'nin GPT-4 modelinin "sistemik risk" oluşturacağını öngördü.

Diğer alanlarda çalışan YZ'ler de "yüksek risk" olarak değerlendirilebilir, örneğin tıpta, hukukta veya biyometrik verilerde. Bir YZ, bir güvenlik bileşeni olarak veya bir çalışanın performansını profillemek amacıyla kullanılıyorsa, aynı şekilde değerlendirilebilir. AB YZ Yasası, bu tür YZ'leri sertifikasyona, eğitim verilerinin denetimine, piyasadaki izleme ve birçok başka yükümlülüğe tabi tutuyor.

Peki, Hefring Marine'in YZ'si "yüksek riskli" mi? Hefring Marine'in YZ'si birkaç açıdan etkiliyor: Güvenliği artırmayı hedefliyor; operasyonel rehberlik sağlıyor ve bir kaptanın düşük performansını izleyebiliyor. Ayrıca altyapı alanında da bir rol oynayabilir, ki bu da "yüksek riskli" bir YZ sektörü olarak tanımlanır.

Ardından, AB'nin kişisel veri koruma yasası olan GDPR (Genel Veri Koruma Yönetmeliği) geliyor. 2023'te, 1.000'den fazla Amerikan sitesi, GDPR kurallarına uymadıkları için AB tabanlı IP adreslerine erişimi engelliyor. YZ için, bir bireyle ilişkili herhangi bir eğitim verisi, örneğin önceki kaptanımızın verisi, kişisel veri olarak sınıflandırılabilir ve bu durumda GDPR'ye tabidir.

Durum yasaları nasıl gelişirse gelişsin, bu, Avrupa'da YZ modellerini eğitmeyi veya Avrupa'dan eğitim verisi toplamanı zorlaştırabilir.

Karar Zamanı

Artık insanlar, dünyadaki tek sofistike zekâ sahip varlıklar değil. YZ'yi hayatın her alanında – hatta denizcilikte – kucaklamalı mıyız?