Makineler öğreniyor, ya biz? (2)
Madalyonu tersine çevirirsek, makine öğreniminin bazı alanlarda neden aynı ölçüde başarılı olamadığını daha kolay anlarız. Örneğin gelecekteki finansal krizleri tahminlemek istiyorsanız, eğitim veri setiniz geçmiş krizleri ve bu krizlerle ilintili değişkenleri (enflasyon, büyüme oranı, cari açık, vb) içermelidir. Fakat ekonomi tarihinde 1.2 milyon adet geçmiş ekonomik kriz bulunmadığı için (neyse ki!), tahminleme modelimiz AlexNet kadar şanslı olmayacaktır ve sınırlı bir öğrenme yapabilecektir. Bu örnek, geçmiş veri miktarının az olduğu alanlarda makine öğreniminin neden kısıtlı başarı elde ettiğinin ipucunu veriyor.
Peki yapay zeka ve makine öğrenimini kurumumuza ve iş süreçlerimize ne kadar entegre etmeliyiz?
Bu noktada dijitalleşme sektörünün öncülerinden, Kuika Yazılım kurucu ortağı Murat Ihlamur’a kulak verelim (3). Ihlamur, yapay zeka konusunun çok güçlü pazarlandığına ve bunun sonucu olarak şirketlerde bir ‘aciliyet’ hissi oluşup panikle büyük yatırımlar yapılabildiğine dikkat çekiyor. İhtiyacı tam anlamadan girişilen komplike projeler, verimsizlik ve israf ile sonlanabiliyor. Bir alanda gerçekten yapay zekaya ihtiyaç var mı, ve varsa ne kadar kullanılmalı? Yöneticiler bu dengeyi nasıl bulabilir? Ihlamur’a göre “yeni yönetimlerin teknolojiye yakın olup basite indirgeyebilen insanlar olması” gerekiyor. Peki bu teknolojiye herkesin yaklaşabilmesi mümkün mü?
Bu konuda bizi motive edecek en çarpıcı örneklerden biri 2012-2020 arası Nokia başkanlığını yürütmüş Risto Siilasmaa’nın makine öğrenimi yolculuğu (4). Bir girişimcinin (entrepreneur) zihin yapısına sahip olduğunu vurgulayan Siilasmaa, makine öğreniminin dünyada yaratmakta olduğu dönüşümü fark edince, konuyu öğrenmeye karar vermiş ve dünyanın ileri gelen yapay zeka araştırmacılarıyla görüşmeler yapmış. Fakat sadece dinleyici rolünde kaldığı bu görüşmelerde biraz bilgi edinmekle kalmış, deyim yerindeyse “konunun kalbine inememiş”. Makine öğrenimini derinden kavramak istiyorsa, bunu yapmanın tek yolunun kolları sıvamak ve kodlamaya başlamak olduğunu görmüş. Bu noktada kendisini girişimci olarak tanımlamasındaki haklılığı tespit etmeliyiz, zira takdir edersiniz ki global bir endüstri devinin başkanı iken online ders platformu Coursera üzerinde yer alan makine öğrenimi ve programlama derslerini almaya girişmek çok alışıldık bir durum değil! Bu yolculuğun sonu, önce binlerce Nokia çalışanına ve sonra da Youtube’a yüklediği videolar ile binlerce insana makine öğrenimi dersi vermeye kadar gitmiş.
Siilasmaa’nın yöneticilere verdiği ilk tavsiye, şirketlerin yönetim kurullarından işe yeni alınan genç çalışanlara kadar herkesin makine öğreniminin abc’sini öğrenmesini sağlamak. Bu ilk adımın, yukarıda değindiğimiz temel sorunu çözebileceğine inanıyor: Tüm kademeleriyle bu teknolojiyi özümsemiş bir kurum, hangi süreçleri için yapay zeka yatırımı yapması gerektiğine çok daha isabetli karar verecek ve israf riskini minimuma indirecektir.
Türkiye’de de birçok yerleşik holding ve şirketin, çalışanlarına yönetici geliştirme programları çerçevesinde veri bilimi eğitimi olanağı sunması bu açıdan çok sevindirici. Ancak anlayış değişikliğinin yükseköğrenim alanında da devam etmesi gerekiyor. Bugün halen Türkiye’de ve dünyada birçok MBA (İşletme Yüksek Lisans) programında finans ve muhasebe derslerinin sayısı, bilişim derslerine göre çok daha fazla.
Umarım tetiklenen merakınız sizi internette birkaç arama yapmaya iter, ve belki de hazır evde olduğumuz bu günlerde Siilasmaa’nınkine benzer bir zihinsel yolculuğa çıkarır. Sağlıcakla kalınız.
(BİTTİ)
Kaynaklar/ Notlar
(3) ‘Dijital Yönetim, Kırılma & Yeni Bir Dünya Düzeni’, Prof. Dr. Işın Çelebi (Bu kitap aynı adlı konferansın notlarından derlenmiştir)
Mete Veysioğlu
