Pizza tarifleri veren, korku hikâyeleri yazan ve elbise tasarlayan yapay zekâ ile tanışma vakti!

Boğaziçi Üniversitesi’nde yüksek lisansını tamamladıktan sonra Fulbright Bursu ile Purdue Üniversitesi’nde doktora yapan ve MIT’de çalışan Pınar Yanardağ altı yıl sonra TÜBİTAK'ın 2232 programıyla Türkiye’ye dönen bilim insanlarından biri. Yanardağ, MIT Media Lab'de bulduğu dönem boyunca korku hikâyeleri yazan yapay zekâ başta olmak üzere, pizza tarifi veren veya kıyafet tasarıları yapan yapay zekâ gibi ilgi çekici projeleriyle özellikle Amerikan medyasında ilgi topladı. Boğaziçi Üniversitesi’nde yüksek lisans yaparken tanıştığı yapay zekâyı, sağlık alanına uygulayacağı projesiyle TÜBİTAK Uluslararası Lider Araştırmacılar Programı’na kabul edilen Yanardağ, Boğaziçi Üniversitesi’nde How to generate almost anything?” yani “Her şeyi yapay zekâ ile nasıl üretebiliriz?” başlıklı bir ders vermeye başladı. Genç araştırmacı Boğaziçi Üniversitesi’nde sağlık alanına yönelik projeler yürütecek. Yanardağ ile araştırmaları üzerine konuştuk.
Kenan Özcan

Sizi tanıyabilir miyiz?

Ben Pınar Yanardağ. Bodrum Anadolu Lisesi’nde lise eğitimimi tamamladım, Çanakkale 18 Mart Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği’nden mezun oldum. Eğitim, açık kaynak, özgür yazılım gibi alanlarla ilgilendim. Mezun olduktan sonra TÜBİTAK Ulusal Elektronik ve Kriptoloji Araştırma Enstitüsü’nde iki sene boyunca araştırmacı olarak çalıştım. TÜBİTAK’ta çalışırken Boğaziçi Üniversitesi’ne yüksek lisansa başladım. Derslere gidip gelirken yapay zekâ alanında yetkin isimlerden biri olan Ethem Alpaydın’ın makine öğrenmesi konulu dersini görmüştüm. O zamanlar yapay zekâ alanı bu kadar popüler değildi. Ders çok ilgimi çekmişti. Milyonlarca veriye bakıp anlamlı bir şeyler çıkarıp bunları özetlemekten keyif aldığımı fark etmiştim.

Ethem Alpaydın tez danışmanım oldu ve yüksek lisans tezim için birlikte web tabanlı bir sistem yaptık. Makine öğrenmesi alanında uzman olmayan kişilerin gerekli algoritmaları kullanabilmesi adına geliştirdiğimiz bir sistemdi. İhtiyaç duyulabilecek algoritmaları sürükle bırak kutularıyla kolayca arayüzden çekebilmeyi sağlamayı amaçlıyorduk. Yüksek lisans çalışmalarım devam ederken Fulbright bursuna kabul aldım ve bu bursla Amerika’da Purdue Üniversitesi’ne makine öğrenme alanında doktora yapmaya gittim. Doktora çalışmalarım sırasında Amazon şirketinde stajyerlik yaptım. Daha sonrasında MIT Media Lab’da iki sene doktora sonrası araştırmacı olarak çalıştım. Bu dönemdeki araştırmalarımda daha çok yapay zekânın yaratıcılık üzerine olan uygulamalarına yoğunlaştım. Media Lab’daki birçok projemiz Amerikan medyasında yoğun ilgiyle karşılandı.

Örneğin, her sene Cadılar Bayramı temalı yapay zekâ projeleri yaptık. Yapay zekâ ile geliştirdiğimiz bir korku hikâyeleri yazarı projemiz oldu. Her saat başında birkaç korku hikâyesinin ilk cümlelerini paylaşabilecek bir sistem geliştirdik. Bu cümlelerden yola çıkarak hikâyeyi devam ettirenler oldu ve günlerce süren uzun hikâyeler ortaya çıktı. MIT Medya Lab’daki dönemimin sonuna doğru MIT’deki öğrencilerle bağımsız bir projeye başladım. “How to generate almost anything?” yani “Her şeyi yapay zekâ ile nasıl üretebiliriz?” başlığından esinlendiğim projede yapay zekâ ile neler üretebiliriz sorusuna odaklandık. Altı ay içinde yapay zekâ ile müzik, metin vs. üretip çeşitli sanatçılarla iş birlikleri kurduk. Bunun sonucunda örneğin, pizza tarifleri yazan bir yapay zekâ tasarladık ve ortaya çıkan tarifleri bir pizza şefiyle kurduğumuz iş birliği sonucu hazırladık. Karidesli ve reçelli bir pizza ortaya çıkmış, ilginç bir pizza olmuştu ama iş birliği yaptığımız şef bunu çok beğenmiş, menüsüne koymak istemişti.

Moda tasarımı yapan yapay zekânın tasarladığı elbiseler satışa sunuldu

Daha birçok alanda yapay zekâyı uygulayabilecek teknikler geliştirdik. Yapay zekâ algoritmalarını kullanarak parfüm ürettik, moda tasarımları yaptık. Hatta yapay zekânın yaptığı moda tasarımlarından hareketle Glitch isimli bir moda markası yaratarak ticarileşmeyi denedik. Nişantaşı’nda bir atölyede çıkan örnek elbiseyi yaptırdık. Şu an satışını sitemizden yapıyoruz.

MIT Media Lab kurucularından alanında meşhur müzisyen Marvin Minsky’nin notasız çaldığı şarkıları yapay zekâ ile devam ettirerek Marvin ile bir nevi düet yapan müzikler ürettik. Boston’daki grafiti yolu için de yapay zekâdan esinlenmiş grafitiler yaptık. Bir sanatçı renk şemasından etkilenip grafiti yazılar üretti. Yani yapay zekânın renk şeması ile grafitiye esin kaynağı oldu. Bunların dışında tarifler bazlı çikolata ürettik, Cambridge tiyatrosu için tiyatro oyunu yaptık. Kokteyller yaptık, takılar tasarladık. Benzer projelerin hepsi how to generate almost anything web sitemizde de yer alıyor.  Açtığımız Youtube sayfasında da projelerimiz ile ilgili detaylı bilgiler veriyoruz. https://howtogeneratealmostanything.com/index.html

Yapay zekâ tam olarak nasıl çalışıyor?

Bu tasarımlar için belli aşamalar takip etmemiz gerekiyor: Bir takı üreteceğiz diyelim. Öncelikle data için resimler buluyor. Bunları basit bir program yazarak indiriyoruz. Yapay zekâ yeni resimler üretmeyi öğreniyor. Resim konusunda girdiyi görüntülerin çeşitli yollarla işlenmesi yoluyla elde ediyoruz. Sonrasında yapay zekâ bu veriyi kendi işleyebileceği bir rakamsal görüntüye çeviriyor. Tabii bu noktada altını çizmemiz gereken şey şu: Kullandığımız algoritmaların milyonlarca parametresi var. Önceden milyonlarca ilişki işleyebilecek algoritma çalıştırabilecek cihazlar yoktu. Bunları işleyecek makinelerin geliştirilmesiyle yapay zekâ patlamış oldu. Yani yapay zekâ artık resimleri milyonlarca parametre ile öğrenip neredeyse her şeyi yaratabilecek duruma geldi.  

Koku, parfüm şirketlerinin genelde gizli tuttuğu bir veri olduğu için algoritmanın ilişki işleyebilmesi diğer alanlara göre daha zor. Parfümdeki kokuların üç farklı notası mevcut. İlk nota parfümün ilk sıkıldığı anda duyulan esans. İkinci nota bir iki saat sonra duyulan esans ve üçüncü olan da saatler sonra duyulan koku. Biz sadece bu üç düzeydeki kokulara erişebildik. Parfümü yapay zekâ ile yaparken bu farklı düzeydeki esansları algoritmaya öğreterek yeni tarifler yarattık. Türkiye’ye döndüğümde ise internet üzerinden esans bilgilerine erişmede zorluklar yaşamıştık. Bir gün Eminönü’ndeyken aradığım esansı bulacağımı sandığım bir dükkân görüp içeri girmiş ve satıcıyla yaptığım sohbet sonrasında satıcı parfümü üretmede bana yardımcı olmak istediğini belirtmişti. Görüşmelerimiz sonucunda yapay zekâ ve insan etkileşiminin bir başka örneğini gerçekleştirip satıcının beğendiği bir parfüm üretmiştik.

Sağlıkta yapay zekâ kullanarak doktorlar için program geliştirecek

Boğaziçi Üniversitesi’nde ne tür araştırmalar yapacaksınız?

TÜBİTAK desteği kapsamında Boğaziçi Üniversitesi’ndeki araştırmalarımda sağlık alanına yoğunlaşacağım. İyi çalışılan yapay zekâ algoritmalarının doktorların en büyük yardımcısı olacağını düşünüyorum. Mesela doktor hastanın göğüs röntgen filmine ya da çekilen MR’ına bakıyor ve oradaki anormallikleri görebiliyor ama yapay zekâyı buraya uyarladığınızda belki farklı noktalara dikkat çekilecek. Çünkü o sistemde milyonlarca göğüs filmi olacak ve algoritmalar sayesinde karşılaştırma yapılabilecek. MIT ve Stanford üniversiteleri geçtiğimiz şubat ayında yüz binlerce hastanın göğüs filmlerinin olduğu veri setleri yayınladılar. Dünyada büyük yankı uyandırdı. Ben de projemde ilk etapta bu veri setlerini kullanarak patolojik hastalıkları teşhis edilmesini, anormallik varsa erken ve detaylı bir şekilde göstermeyi amaçlıyorum.

İkinci aşamada ise hastanelere uygulayıp doktorlara bir asistan gibi programın yardım etmesini düşünüyorum. Yaptığımız araştırmayı hastaların kullanması için bir ara yüz geliştireceğimiz programımız kamu hastanelerine açık olacak.

Yapay zekâ çıktısını görüp doktor geri bildirimi sayesinde dünyada hiçbir ülkenin toplayamadığı bir veri setini kullanıp geliştirme fırsatı da bulacağız. Birinci etabında Amerika’daki veriyi kullanacağız. İlk 18 ayında bu veri setini kullanarak elimizden gelen bilimsel katkıyı yapacağız, ikinci etabında ise 6 ay boyunca geliştirdiğimiz bu ara yüzle doktorların bunu kullanmasını sağlayacağız.

Şu an sağlık alanında yapay zekâ çok büyük atılımlar yapması beklenen yeni bir alan. Yapay zekâ ile bir fark yaratabilirsek göğüs filmlerine bakarak göğüs ve kalp hastalıklarının erken teşhisi mümkün olabilecek. Bu tür hastalıklar nedeniyle dünyada yılda 19 milyon kişi, Türkiye’de ise her yıl yaklaşık 170 bin kişi hayatını kaybediyor. Bu noktada erken teşhis önem kazanıyor. Bizim bir nevi asistan görevi görecek programımız ile sağlık alanında bu kez yapay zekâ ve doktor etkileşimi sağlayacağız.

Öğrencilerle ve sanatçılarla yapay zekâ projeleri geliştirecek

MIT'de kalmayı tercih etmeyip Türkiye’ye geri dönmeye nasıl karar verdiniz?

Doktora sonrası araştırma dönemi genelde iki sene oluyor. Ben de MIT’de iki sene kalıp Türkiye’ye dönmeyi planlamıştım çünkü Türkiye’de bu konuları araştırmak istiyordum. TÜBİTAK’ın programının açılacağını görüp başvurdum. Boğaziçi Üniversitesi’nde açtığım ''How to generate almost anything'' dersinde proje olarak öğrenciler bir şey üretip Türkiye’de sanatçı ve zanaatkârlarla iş birliği içerisinde çalışmalarını sağlamayı hedefliyoruz. 

İnsanlar yapay zekâ deyince teknik bir alan olduğundan üzerinde çalışmaya çekinebiliyorlar. Yapay zekâ aslında bir bilgisayar programının biraz daha sofistike hali.

Yapay zekâ insanlarin rekabet etmek yerine işbirliği yapabileceği bir kavram. Örneğin yaparken çok vakit harcadığımız rutin işleri yapay zekâ ile işbirliği yaparak hızlandırmak mümkün. Bu da bize yaraticilik ve empati gibi yeteneklerimize yoğunlaşma fırsatı veriyor. Bu tip insanoğluna özgü yeteneklerimiz en azından uzunca bir sure yapay zekâ tarafından taklit edilemeyecek ozellikler. Çünkü biz insanoğlu olarak milyonlarca yıl geçirerek yetenek ve yaratıcılığımızı elde ettik. Yapay zekanın sadece bir kaç yüz yılda bizim yeteneklerimiz ile ayni seviyeye gelebilme ihtimali çok olası gelmiyor. Ancak birçok işi daha hızlı ve iyi yapmamız konusunda bizlere yardımcı oluyor ve yapay zekâ yakın gelecekte her alana bir şekilde girecek. Bizim de kendimizi bu sürece hazırlamamız, yaratıcılık, iletişim, kritik kararlar alma, etik değerler ve liderlik gibi sosyal becerilerimizi geliştirmek icin çaba göstermemiz gerekiyor.