“Yapay Zekâ insan olmanın anlamını da değiştirecek”

Bilim insanları her gün yapay zekânın ve bilişim çağının insan hayatını nasıl değiştireceğini ve geleceğimizin nasıl olacağını tartışıyor. Dünyada bu işe öncülük eden liderler de bu değişim ve gelecek konusunda farklı fikirlere sahipler. Bilinen tek şey, bu konunun öneminin gittikçe artması ve gelecekte de hayatımızın bir parçası olacağı. Yapay zekânın önemini erken fark edenlerden birisi de Boğaziçi Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği ve Matematik Bölümü 1993 yılı mezunu Ömer Faruk Alış. Alış, Boğaziçi’nden mezun olduktan sonra Princeton Üniversitesi’nde Uygulamalı Matematik alanında doktorasını yapıyor. Bir süre piyasada çalıştıktan sonra, bir Yapay Zeka şirketi olan Organon Analytics şirketini, Reyzi Devrim Pamir ile birlikte kuruyor. Organon Analytics şirketini, Büyük Veri analizini, Yapay Zeka’yı, ve bu yeni teknolojilerin hayatımıza etkilerini Ömer Faruk Alış ile konuştuk.

Bize biraz kendinizden bahsedebilir misiniz?

1988 yılında Boğaziçi Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü’ne başladım. İngilizceyi hazırlık sınıfında öğrendim. Bölüme başladıktan sonra da, çocukluğumdan beri ilgi duyduğum matematik alanına yöneldim, ve Matematik Bölümü’nde çift ana-dal yapmaya başladım. Üçüncü sınıftan itibaren, Uygulamalı Matematik dersleri daha çok ilgimi çekmeye başladı. Uygulamalı Matematiğin, mühendislik ve salt matematik arasında köprü olması, ve içeriği beni çekmişti. Yüksek lisans eğitimini Uygulamalı Matematik konusunda yapmaya karar verdim.

Son sınıfta yurtdışında yüksek lisans araştırması yaparken, hocalarımın yönlendirmeleri ve referansları ile, Princeton Üniversitesi’nde Uygulamalı ve Hesaplamalı Matematik alanında doktora programına kabul aldım.

Princeton’da iyi bir eğitim aldım, aynı zamanda akademik çalışmanın ne olduğunu anladım. Mezuniyet sonrası bir karar vermem gerekiyordu. Ya akademide kalacaktım ya da matematiğin endüstrideki uygulamalarına odaklanacaktım. Ben endüstri uygulamalarını tercih ettim, ve kariyerimi bu alanda planlamaya karar verdim. Princeton’da okuduğum program, Uygulamalı ve Hesaplamalı Matematik programıydı, ve şu an yaptığım iş de tam olarak bu eğitimin pratiği  niteliğinde.

Princeton’daki doktora hayatınız nasıl geçti? Öğrencilere yurtdışında doktora yapmayı tavsiye eder misiniz?

Yoğun ve keyifli geçti. Akademik yaşamın ne olduğunu gördüm. Bir sürü farklı ülkeden, hayatın farklı yollarından gelen insanlarla etkileşimde bulundum. Fikirlerinden etkilendim. Doktora sırasında aldığım eğitim, ve insanlarla olan etkileşimim, sonraki kariyer gelişimime önemli katkıda bulundu diyebilirim. Boğaziçi’nde matematiğe yönelmemin, ve burada aldığım çekirdek eğitimin de, kariyerimi belirleyen önemli bir faktör olduğunu düşünüyorum. Herhalde, doğal eğilimleriniz, üniversite eğitiminiz sırasında aldığınız bazı kararlarla birleşince hayatınızın geri kalanını belirliyor.

Mezuniyet sonrası verilmesi zor bir karar, yüksek lisansa deva edip etmemek. Genç yaşta tercih yapmak kolay olmayabiliyor. Akademik yaşam, özel sektörde ücretli profesyonel olarak çalışmak veya kendi şirketi için çalışmak. Üçünün de gereksinimleri, neler vaat ettikleri farklılık arz edebiliyor. Her üçünde de başarılı olmak istiyorsanız çok çalışmak gerekiyor. Ortak payda bu olsa gerek. Özgür ruhlu bir insan iseniz, ve bol stresi de göğüsleyebileceksiniz start-up’ınızı kurabilirsiniz. İnsan iletişiminiz, yönetim ve idari kabiliyetlerinize güveniyorsanız, özel sektördeki profesyonel yaşam cazip olabilir. Bilimsel yöntem ve üretime ilginiz çok belirginse akademiyi seçin derim: Entellektüel üretim ve bunun sonucu gelen tatmin de farklı bir alanda bulamayacağınız bir şey. Nihayetinde, bu seçimler çok kişisel, çok öznel; herkes için tekil bir tavsiye vermek çok zor. Benim örneğimden yola çıkarsak; üniversite sonrası akademik kariyer istememe rağmen, doktora sonrasında özel sektörde çalıştım, sonrasında da bir start-up’ı kurdum.

Belki hemen start-up kurmak yerine, bir süre bir şirkette çalışılabilir. Bunu tavsiye edebilirim. Ama gerçekten özgür ruha sahip insanlar, başarısızlıktan korkmasınlar, ve kendi şirketlerini kursunlar. Uzun vadede cesur ve sıkı çalışan insanların kazanacağını düşünüyorum.

Sizin Organon Analytics’i kurma düşünceniz ne zaman oluştu?

1999 yılında Garanti Bankası’na teknoloji hizmetleri sağlayan Garanti Teknoloji şirketinde, Veriambarı ve Veri Madenciliği bölümünde çalışmaya başladım. Garanti Teknoloji benim için iyi bir okul oldu. 1999-2011 arası, profesyonel yaşamımın önemli bölümünü Garanti Teknoloji’de geçirdim. 2005-2010 arasında, yol arkadaşım Reyzi Devrim Pamir ile beraber, ileride kuracağımız şirketi düşünmeye ve planlamaya başladık. Şirketin veritabanında biriken verinin üssel olarak arttığını gözlemliyorduk. Buna ek olarak, ürettiğimiz zekanın da faydalarını ölçülebilir bir şekilde görüyorduk.

Verinin şirketler, kurumlar, ve bireyler için bir varlık olduğu belirginleşmişti. Veri; petrol ve elektrik gibi bir varlık, bir asset. Petrol nasıl rafineride işlenip son ürüne dönüştürülüyorsa, Yapay Zeka algoritmaları ve iş akışları, ham veriyi kullanılabilir zekaya dönüştürüyor. Bu iş akışlarını hayata geçirmek için Data Scientist ve Big Data yazılımcılarına ihtiyacınız var. Bu ihtiyaç 2000li yıllarda da karşılanmıyordu, şimdi de karşılanamıyor. Bu nedenle, otomasyonun önemli olacağını, ve insanın yapması gereken işleri, makinenin yani programın yapması gerektiği düşüncesi, şirketin misyonunu oluşturdu.

Şirketi kurma süreci buradan hareketle nasıl devam etti?

2006 yılında Netflix şirketi bir yarışma başlatmıştı. Şirketin, izleyicilerine film tavsiye eden algoritmasını yüzde 10 iyileştirecek kişiye veya şirkete bir milyon dolarlık bir ödül vaad ediyorlardı. 2009 baharında biz de katılmaya karar verdik. Üç aylık bir süre içerisinde ilk 100’e girmeyi başardık. 2009 yazında ise yüzde 10 sınırı geçildi ve yarış kapandı. O süreç, şirket kurma isteğimizi ivmelendirdi. 2011 yılında şirketi kurduk. Turkcell ilk müşterimizdi, halen müşterimiz olarak devam ediyor. Ürettiğimiz yazılım ve servislerle, Yapay Zeka uygulamalarının otomasyonunu sağladık; projelerin hayata geçiş süresini aylar bazından saatler bazına indirgedik.

Yapay Zeka alanında şu anda bir devrimin içerisinden geçiyoruz. Bu süreç içerisinde hayatımızı doğrudan etkileyecek ürünler, uygulamalar çıkıyor, ve çıkmaya da devam edecek. Bunun sonunda neler olabileceğine dair bazı öngörüler var. Makinelerin görmesi, işitmesi, ve reaksiyon vermesi mümkün olacak. Programlar, çeviri yapabilecek. Çağrı merkezini aradığımızda bir insanla değil bir program ile konuşabileceğiz. Sürücüsüz araçlar, zihnimizdeki ulaşım kavramını değiştirecek; trafiği hızlandıracak, karbon emisyonunu düşürecek. Sağlık sektöründe, programların, güvenilir oranlarla, teşhisde bulunması, ve tedavi önermesi mümkün olacak. sağlık sektöründe ciddi gelişmeler yaşanacak. Siber güvenlik, otomatik çalışan AI programları ile sağlanacak. Programlar, insan zekasının bugüne kadar yerine getirdiği görevlerin öemli bir kısmını otonom olarak yerine getirebilecek. Organon Analytics ile, bu heyecen verici zamanların ve dönüşümün bir aktörü, katılımcısı olduğumuzu düşünüyorum.

“Bir insanın kredi kartı harcamaları karakteri hakkında çok detaylı bilgiler verir.”

Sizin yaptığınız iş tam olarak nedir?

Soyut bir tanımla, ham veriyi zekaya dönüştürmek. Bunu somut bir örnekle açıklamaya çalışayım: Bir bankanın kredi kartını uzun süre kullandığınızda, yaptığınız işlemlerin bütünü; yaşam tarzınızı, yaşadığınız habitatı, zevklerinizi, tercihlerinizi, demografinizi, sosyal ve ekonomik durumunuzu yansıtıyor. Burada kredi kartı işlem verisi ham veriye karşılık geliyor. Bu verinin, AI algoritmaları ile analizi sonucu, size hangi ürün ve servislere ait bir reklam iletisinin yapılabileceği; bu iletinin ne zaman yapılabileceği; hangi fiyat ve koşullarla yapılabileceği hesaplanabiliyor. Böylece, işlemsel bir veri, zekaya ve nihai olarak da bir aksiyona dönüşmüş oluyor.

Bu analiz başlığı altında yapılan bir sürü alt iş var. Verinin toplanması, bir veri tabanında entegre edilmesi, AI algoritmalarının kullanılması için ham verinin dönüştürülmesi, nihai olarak algoritmaların üzerinde çalıştırılması, ve sonra düzenli olarak bu döngünün tekrar çalıştırılması gerekiyor. Normalde data scientist’ler bu işleri yapıyorlar ama yeterince insan kaynağı yok, ileride de olmayacak. Bu nedenle bütün sürecin otomasyonu gerekiyordu ve biz de bunu başardık. Örneğin, Veri hazırlama süreci eskiden aylar hatta yıl seviyesinde sürebiliyordu. Otomasyonun sonucu olarak, bunu saatlere indirgedik. Böylece eskiden bir projeyi aylar, yıllar bazında yapabiliyorken, şimdi günler ve saatler bazında yapabiliyoruz. Bu verimlilik artışı, daha fazla işi, düşük maliyetle yapmayı, dolayısıyla rekabet avantajını sağlıyor.

Siz özellikle bu veri analizlerinin piyasaya yönelik kısmını yapıyorsunuz. Ancak biz siyasette de veri analizini duymaya başladık. Siyasetçilerin söylemlerini büyük verilerden elde ettikleri analizlere dayalı olarak oluşturması mümkün mü? Özellikle Trump’ın seçilmesinin böyle bir şekilde olduğu söyleniyor.

İlk önce, seçimlerle ilgili veri analizindeki bir ayrımı açıklayayım. Seçim öncesi yapılan anketlerin yapılma metodolojisi ile bizim uyguladığımız metodoloji arasında farklılıklar var. Bu farklılıklardan önemli olanları, kullanılan verinin büyüklüğü, çeşiti ve analiz yöntemleri. Teknik farkları bir yana bırakırsak, veri analizinin politika yapmayı yönlendirmede gittikçe daha etkin olacağını öngörebiliriz. Anket verisinin yanı sıra, sosyal medyadan toplanacak verinin analizi, ve kamuya açık kaynaklardan toplanacak açık verinin analizi, seçmen tabanını yönlendirmek için verilecek mesajların formülasyonunda kullanılabilir. Trump’ın seçilmesi ile ilgili sosyal medyada sahte haberlerin sistematik olarak yayıldığı, ve bunun seçim sonucunu etkilediği söyleniyor ama bununla ilgili tabii olarak bizim elimizde bir bilgi veya kanaat yok.

Peki, sizce teoride böyle bir şey mümkün mü?

Verinin analizi ile kamu fikrinin yönlendirilmesini soruyorsanız, elbette mümkün. Kredi kartı harcamalarınız, internette ve sosyal medyada bıraktığınız izler, twitleriniz, postlarınız, kimlerle arkadaşlık yaptığınız verisi, sizin siyasal eğilimleriniz hakkındaki bilgiyi içeriyor. Bu veriye erişebilen ve doğru analizi yapabilen bir kurum, size hangi politik mesajın verileceğini de formüle edebilir. Buradaki önemli konu, bu veriye erişim. Veriye eriştikten sonra, analizin yapılması ve size yönelik özel mesajın hazırlanması mümkün. Popüler kültürde de yansımaları oldu bunun. House of Cards dizisinde bir data scientist vardı, ve analizleri seçim sonuçlarını değiştirmişti.

Eklemek istedikleriniz?

Boğaziçi çok iyi bir okul, burada okuyan öğrencilerin çok şanslı olduğunu düşünüyorum. Belki şu sırada okuyan öğrenciler bu şansın tam farkında olmayabilir, ama sonrasında değeri çok daha iyi anlaşılıyor. Okuldayken ise, hem çok çalışmalı, hem de çok eğlenmeli diye düşünüyorum. İkisini de ihmal etmemek gerekiyor. Üniversite eğitimini ciddiye alan öğrenciler, sonrasında da başarılı oluyor, benim gözlemim bu. Tabii ki, esas eforu mezuniyet sonrası vermek gerekiyor. Yeteneğin gerekli olduğunu, ama yeterli olmadığını düşünüyorum. Gerçek başarının yakalanması, ancak sıkı çalışma ile sağlanabilir.

Söyleşi: Talat Karataş/Kurumsal İletişim Ofisi

Tarih: 24 Ekim 2017