“The past is always tense, the future perfect…” Bu deyim İngilizce bilenler için anlamlı şüphesiz, tercüme etmeye kalkmayın anlamını yitiriyor. Biz, “…geçmişe mazi derler” diye klişe sözümüzle ilk bölümü yorumlayıp “…geleceğe bak…” diyerek noktalayalım. Zaten bütün hikaye de bu!… Bu yazının konusu AI (Artifical Intelligence) Yapay Zeka nedir, ne kadar insan olur temasını Google Türkiye Ülke Genel Müdür Yardımcısı Eren Kantarlı’yla yorumladığımız bir sohbet. O, yapay zekanın tartışılacak bir şeyi yok, hayatın istemediğiniz kadar içinde derin ve yaygın, mücadele etmek yerine kabul et ilerlet ki, işine yarasın ana fikrini aktarmak üzere “the past is always tense, the future perfect” diye noktaladı sözlerini. Ben ise yapay zekanın hiçbir zaman yeterince insan olamayacağını göstermek için kullanarak söyleşimizi sizinle paylaşmaya başlamak istedim. Çünkü yapay zekaya, “hadi çevir oğlum…” deseydim; Geçmiş her zaman gergin, gelecek mükemmel … diye saçma-komik bir şey çıkacaktı.
Farkında olalım olmayalım yapay zekanın girmediği bir alan kalmasa da gideceği yerde yolun çok başında olduğumuzu düşünüyorum. Daha geçen gün, haberlerin yapay zekayla başından sonuna yazıldığını okudum. Reklam filmleri yüzde yüz yapay zeka içerikleriyle çekilebiliyor. İnsanın eline su dökülmeyecek, insandan başkası tarafından kotarılamaz gibi duran sosyal alanlara da yapay zeka bulaşınca, “…bir dakika nereye gidiyoruz?…” diye sormak geliyor insanın içinden.
Bu söyleşi içinde konunun farklı boyutları eminim ilginizi çekecek öyle ki, “eşitlikçi yapay zeka uygulamaları, etik ve kapsayıcı, şeffaf ve adil yapay zeka çalışmaları”na mercek tutmaya çalıştık. İlginç olan konular gündemimize giderek yerleşecek. Felsefe açısından yolun başındayız, “robotlar geldi iş paydos” klişesi gerçekten bayat. Konunun farklı boyutlarını, profesyonel işinde ve yatırımcı olarak tercihlerinde uygulayan Kantarlı’yı okumak, dinlemek ya da izlemek üzere davet etmek isterim sizi.
Söyleşimizi youtube kanalımdan izleyebilir ya da sayfadan okuyabilirsiniz.
Yaprak Özer: Yapay zekanın hayatımızın neresinde olduğunu bize anlatmanızı rica edeceğim. Ne kadar tehlikeli ya da ne kadar faydalı? Bir terazimiz olsa siz bunu nereye koyardınız?
Eren Kantarlı: Teknoloji dünyasında uzun süredir çalışan ve yapay zeka yatırımları da olan bir yatırımcı olarak çok sevdiğim konular… Aslında hayatımızda olan bir konudan bahsediyoruz. Yapay zeka yarının konusu değil… Bundan 30-40 yıl önce başlayan serüvenin son 3-5 yıl içerisinde daha fazla gündemimize gelmesinden bahsediyoruz. Bugün kullandığımız hemen hemen her şeyin içerisinde… Bugün bir navigasyon uygulaması kullanıyorsak, navigasyon uygulamaları yapay zeka ürünüdür. A noktasından B noktasına giderken onlarca opsiyonunuz vardır. Hangi opsiyonda daha hızlı gideceğinizi sizin adınıza tahminler. Sizden önce o lokasyondan geçmiş araçlardan tutun da o lokasyonda gerçekleşen inşaat faaliyetine kadar değerlendirir. Hepimiz elektronik posta kullanıyoruz. Spam filtreleri tamamıyla yapay zeka ürünüdür. Yapay zeka işaretlediğiniz kelimelerden öğrenir ve bir sonraki kelimenin ne olacağını tahminleyerek onu da spam olarak ayırır. Spam filtresi hayatımızda 10 küsur yıldır varsa 10 küsur yıldır yapay zeka hayatımıza bir yerde dokunuyor. E-maillerin içerisinde öncelikli kutular oluşturulur. Nereden biliyoruz bir e-mailin diğer e-maillerden daha önemli olduğunu… Onu da yine yapay zeka sizin adınıza tahminler, internette yaptığınız yazışmalarınızdaki donelere bakar. Bankalar keza öyledir. Televizyon şirketisiniz ve üyelikle çalışıyorsunuz. Hangi üyelerinizin senenin sonunda sizin üyeliğinizi iptal edeceğinin tahminlenmesi yapay zekayla yapılır. Banka bilir hangi müşterinin kredi kartını iptal etme olasılığının bir diğerine göre fazla olduğunu, ona göre daha farklı bir öneride bulunur. Benim kredi kartımı iptal etme karşılığı olan önerilerin arkası da yapay zekadır. Sosyal medya… Bugün bir fotoğraf çekiyoruz yüklüyoruz. Yüklediğimiz kişinin kafasının fotoğrafını makine anında analiz ederek ona en yakın olan sosyal çevreyi bulup size arkadaş önerisinde bulunuyor. Bu da bir yapay zeka… Bugün fabrikaya gidiyorsunuz tedarik zinciri var. O tedarik zinciri içerisinde hangi ürünün ne zaman biteceğini bilip ona göre ayarlayan nesnelerin internetiyle beraber çalışan da bir yapay zeka… Liste o kadar uzun ki… Bir tane Netflix örneği verip bırakayım… Netflix’de 2. sezona geçme oranı siz bir yayıncı ya da yapımcıysanız önemlidir… 2. sezona ya da 3. sezona geçenden para kazanırsınız… Yapay zeka kullanmaya başlamadan önce yüzde 35, kullanmaya başladıktan sonra yüzde 80… Bunu geleneksel televizyonlarda yayımlanan diziler ya da programlar için düşünürsek yüzde 40’lar civarında… O yüzde 40’ı da elde edebilmek için içeride yapımcı, “focus group” çalışması, markadan biri var… var da var. Ama başarı oranı yüzde 30’larda kalıyor. Netflix ise yüzde 80 ikinci sezona geçmeyi başarıyor. Bunu nasıl yapıyor? Yine yapay zeka biliyor. Bundan önce 200 milyondan fazla üyenin hangi yapımı izlediğini, hangisinde kumandasını eline aldığını, hangi background, hangi cast, hangi yaş grubuyla film çektiğinde, hangi coğrafyada çektiğinde daha fazla tuttuğunu hangi konunun daha fazla tuttuğunu 2. sezona geçme ihtimalini… “Probability” dediğimiz ihtimalin arttığını görüyor ve ona göre size nereye yatırım yaparsanız 2. sezonun geleceğini söylüyor.
Aslında yapay zekadan fazla korkacak bir şey yok… Bir şekilde su akıyor yolunu buluyor. Makineler devreye girecek benim işimi elimden alacak gibi başlarsak ilerleyemeyiz. Çünkü zamanında ABD’de ATM’ler kullanıma girdiği zaman çok büyük bir korku oluyor. Zannedersem 70’ler… Banka memur ve memureleri işlerini kaybetme korkusu yaşıyorlar. 2010’da rakamlara tekrardan bakıyorlar… 1970 yılında 300 bin banka çalışanı var 2010 yılında Amerika’da ATM sayısı 400 bin, banka çalışanı sayısı 600 bin… Bankacıların sayısı azalmadığı gibi artıyor. Çünkü o zaman daha fazla insan ilişkilerini yönettiğiniz daha kompleks – sofistike işler için bu kaynağınızı kullanmaya başlıyorsunuz. Uçağa bindiğimiz zaman neden bunu sorgulamıyoruz. Bir uçağın havada kaldığı süre boyunca insan elinin dokunularak kullanıldığı uçuş süresi toplam 7 dakika. Onun haricinde bizi makineler uçuruyor.
Yaprak Özer: İsabet oranını öğrenmek istiyorum. Bir yapay zeka ne kadar insan olabilir? Geçtiğimiz hafta Financial Times’da okudum Youtube yapay zeka ve insan ilişkisinde tersine yeni insan işe alımları yaptığınızı isabet kısmında bazı ayarlamalara ihtiyaç duyduğunuz yazıyordu. Bu noktadan hareket edebilirsiniz.
Eren Kantarlı: Yapay zeka mükemmel değil… Hangi alanda bu soruyu sorduğunuza da bağlı olarak değişir ama örneğin kanser çalışmalarında kullanılıyor; göğüs kanserinde mamografi görüntülerine bakarak tahminleme yapabiliyor. Eğer 2 bin mamografiye bakarak hangisinin kanserli hücre olduğunu bilirse ki, 2001’inciyi verdiğiniz zaman da onun kanserli hücre olma ihtimalini ortaya çıkarabiliyor. Bu, insanı ya da doktoru ortadan kaldırmıyor. Doktorun önünü açıyor. Hukuk sisteminde de böyledir. İçtihata bakarak bir karar vermek istersiniz ama böyle bir içtihat var mı, nasıl bulacaksınız? Kendi ülkenizde ise, arşivleme sistemiyle belki bunu bulabilirsiniz. Ama içtihatlar sadece Türkiye’de Türkçe yazılmıyor ki, belki farklı kanun ve farklı ülke ve farklı dillerdeki içtihatları da merak ediyorsunuz… Yapay zeka ne yapar? Sizin bulmak istediğiniz datayı tahmin edip o datayı, o içtihatı size getirir. Siz de milyonlarcasına bakamayacağınız için bakma ihtimalinizin ya da baksanız en iyisi bunlardır denilen, makinenin size verdiklerine bakar ve işinize yarayanı alırsınız. Kanserli hücrede de makine bunu söylediği için kanser teşhisi koymazsınız. Doktorun önüne milyonlarca ya da binlerce done yerine hedefli bir done verirsiniz. Doktorun işini yapmasının önünü açarsınız.
Bir tane de üniversite örneği olsun; profesörsünüz ve öğrencilerinizin eser hırsızlığı yaptığından şüpheleniyorsunuz. 500 öğrenciniz var, hepsi de makale yazıyor, tek tek kontrol edemezsiniz. Halihazırda onlarca yıldır kullanılan uygulamalar var. Kişi sizin bilmediğiniz ikinci ya da üçüncü dil biliyor kendi anadilinde İspanyolca’da bir makale bulduysa ya da kendi anadili Mandarince’de bir makale bulduysa ve oradan bir eser hırsızlığı yapıyorsa, makine ne yapar?
Makine olabileceklerin hepsini bir araya getirir ve 500 tane yazılan öğrenci makalesi içerisinden bu 5 tanesi riskli der, profesörün hayatını kurtarır. 500’üne bakmak yerine 5 tanesine bakarak hayatını devam ettirir. İnsan elementini örneklemin içerisinden çıkarmıyoruz. Aslında insanın karar almasında önünü açacak daha yaratıcı kararlar ve kendi kapasitesini daha iyi kullanacak platformu sunuyoruz diye özetleyebilirim.
Yaprak Özer: Yanlış haber sirkülasyonu konusunda neler söyleyeceksiniz?
Eren Kantarlı: Yapay zekanın çok başarılı olduğu konulardan bir tanesi… Daha da başarılı olacaktır sistemler geliştikçe… İnsan gözü ayırt edemeyebilir ama makine ayırır. Ve makine onu ayırdıktan sonra yalan haber olduğunu görüyorsa o yayına izin vermediği takdirde toplum refahı için böyle bir şey yapmış oluyorsunuz. Kaldı ki, yapay zekanın çok başarılı olduğu alanlardan bir tanesidir. Tabii ki hiçbir şey mükemmel değil. Zamanı geldikçe zaman ilerledikçe sistemler büyüdükçe proses edilen data arttıkça ve genişledikçe hata oranları düşüyor. Bunu gözlemliyoruz.
Yaprak Özer: İlginç bir deneyden söz edeyim; biri siyah biri beyaz iki ünlünün fotoğrafı birbirini takip eden haberde kullanılıyor, beyaz olan yayında öne çıkıyor. Yapay zeka ve seçimini yorumlamak ister misiniz?
Eren Kantarlı: Etik değerlerden ve prensiplerden bahsediyoruz. Deniz hukuku ya da internet kanunu bundan 20 yıl önce aynı şekilde ilk defa gündeme getirildiğinde düzenleme yoktu. Yeni yeni bütün ülkelerde internet kanunları devreye giriyor. Yapay zeka da regüle edilecek bir alan, edilmeli de… Çünkü yapay zekaya siz öğretiyorsunuz. Ya kötü niyetli insanların eline geçerse… Kötü niyetler için kullanılabilir, yanlış öğrenmesi istenebilir gibi konular var. O yüzden zaten bütün devler ve irili ufaklı şirketler bu konuda hem fikirler… Prensip olarak etik değerlerin yapay zekanın bir parçası olmasını istiyorlar. Yapay zekanın eşitlikçi olması lazım. Toplum yararına kullanılan yapay zeka teknolojilerinin hayata geçiyor olması lazım. Güven vermesi, açık kaynak kodlu olması lazım. Yani yapay zeka diyor diye doğru olmak zorunda mı? Açık olması, bizlerin test edebiliyor, kontrol edebiliyor olmamız, ulaşılabilir olması lazım… Sadece bir zümrenin elinde olmaması lazım. Eşitlikçi olması din dil ırk ayrımı gözetmiyor olması lazım. Yapay zekanın sonuç olarak makinelerin güçlendiği ve bize zaman kazandıran bir konsept olduğunu, işlerimizi kolaylaştıran ve verimlilik sağlayan bir konsept olduğunu varsayarsak o zaman insanların en büyük korkusu “işlerimizi mi kaybedeceğiz?” sorusuna geliyor. O zaman da şöyle bir problem çıkar o eşitlik ilkesinde; yapay zeka üzerine çalışan kişiler ya da kurumlar, çalışamayanlardan da öncelikli hale ve daha fazla refahın toplandığı yerler haline gelebilir. Otonom araçları düşünün… şoförsüz araçların mal taşıyabildiğini kişi taşıyabildiğini düşünelim… şoföre ihtiyacınız kalmayacaksa şoförün günahı ne? O zaman şoförün de kendi ihtiyaçlarını karşılayabilmesi için ya devletlerin devreye girmesi ya da ekosistemin oraya doğru gitmesini sağlayabiliyor olmamız lazım… O zaman yine zenginlik bir zümrenin elinde kalmış olur. O yüzden eşitlikçi kelimesi çok önemlidir. Teknolojiye sahip olan ve teknolojiye sahip olmayanlar arasındaki makasın açılmaması lazım. Benim şahsi kanaatim regüle edilecektir edilmelidir de… Silikon Vadisi’nde buna kafa yoruyorlar.
Yaprak Özer: Regülasyon konusunda bir gelişme var mı? Bir başka konu da geleneksel hukuk sisteminin AI’de aciz kaldığını düşünüyor musunuz?
Eren Kantarlı: Dürüst konuşayım hemen söyleyebileceğim örnekler yok… Sektörünün biraz daha kullanılmış olması lazım. Bizim verdiğimiz spam filtresi örnekleri küçük örnekler… Daha büyük örneklerle beraber regülasyonların geleceğini düşünüyorum. Otonom araçlar bunlardan bir tanesi olabilir. Drone’larda da aynıydı, ilk çıktığı zaman lisansı yoktu. Zaman içerisinde ticari faaliyetler için örneğin televizyon, dizi setlerinde kullanılmaya başlandı. Bir baktık yeni bir alan oluşmaya başladı ve ondan sonra regüle edildi. Avrupa Birliği bu konularda çok daha hızlı hareket edebiliyor… Konuşmak için çok erken.
Yaprak Özer: Bir de tam tersinden bakalım… Yapay zeka konusunda yetenek azlığı bir sorun, ayrıca yapay zeka alanında çalışanlar ile geleneksel bölümlerde çalışanlar arasında uyumsuzluğun olduğunu okuyor ve ilginç buluyorum. Adeta şirketin içerisinde tercümana ihtiyaç duyulduğunu görüyorum.
Eren Kantarlı: Yetenek havuzu kısmı bu… Evet yetenek havuzu konusunda dünya genelinde yaşanılan problem bu… Haberlerde en fazla aranılan meslekler sıralamasında yapay zekayı hep görüyoruz. Su akar yolunu bulur… Siz insan hayatına dokunan bir teknolojiden bahsediyorsunuz.
Otonom araçlar örneğine geri dönecek olursak neden o önemli insanlar için? Bırakın adına yapay zeka demeyelim… Trafikteki araç sayısını, trafikte geçen zamanı, benzin, mazot litresi ile birlikte kazaları ve dolayısıyla da can kayıplarını azaltacağımı söyleyeyim… Ben bir sihirbazım, hayır diyecek biri çıkmaz. Doğa için de bireysel kesen için de, ülke ekonomisi için de iyi… “Hayır istemiyorum” diyen herhalde çok iyi niyetli olmaz dürüst konuşmak gerekirse… Teknolojinin adı yapay zeka dediğim zaman soru işareti… Yani bizim çıkış noktamızın yapay zekadan kaynaklı olarak ekosistemlerin ya da bazı iş kollarının değişecek olmasından girersek yanlış olur. Çıkış noktamız insan hayatı olmalı. O yüzden su akar yolunu bulur diyorum.
Yetenek avı ya da yetenek yetiştirme konusu da aynı şekilde… Bu büyük örnekler hayatımızı daha fazla yer kaplamaya başladığı zaman üniversiteler programların sayısını arttıracak… Tabana yayılacak ama şu anda hayatımızda var dediğimiz örnekler tabana yayılması için yeterli örnekler değil… Yatırım için de çok yeterli örnekler değil… niş örnekler duyuyoruz. İnsanları ya korkutuyoruz ya da insanları kendimize doğru çekiyoruz. Bence şu anda onları bırakıp toplum yararına olan örneklere odaklanmamız lazım.
Yaprak Özer: Siz bana öldürmeyelim zarar verip boğmayalım diyorsunuz, anlıyorum! Siz benim yerimde olsanız siz size ne soru sormak istersiniz? Yarın nerede olacağız?
Eren Kantarlı: Önümüzdeki dönemde konuşacağımız konulardan bir tanesi bence chatbot’lar olacak… Bir diğeri yatırım danışmanlığı konusu olacak.
Chatbot tarafında dubleks diye bir örnek var… Google’ın bir örneğiydi bu… Bir ihtiyaca servis etmeniz lazım. O ihtiyaç ne? Amerika’daki işletmelerin yüzde 60’ının online rezervasyon sistemi yok… Bu işleri de otomotize edebilirsiniz normal şartlarda… Ya kişi ya işletme buna yatırım yapacak ve online rezervasyon sistemi kuracak ya da telefon başına birini bırakacak, doğru mu yazacak yanlış mı yazacak… Siz normal arıyorsunuz işletmeyi, telefonu açan arkasında yapay zeka olan bir chatbot… Sizinle konuşuyor. Aksanınızı bile anlayarak sizinle şakalaşıyor. Karşınızdakinin bir makine olduğunu anlamıyorsunuz. Hayatımızın her evresinde benzeri bir yardım servisi alıyoruz. O anlamda bence çok konuşacağımız alanlardan bir tanesi olacak.
Yatırım danışmanlığında da hepimiz Warren Buffett olamayız… Yatırım danışmanlığı konusu yine o kadar fazla datanın olduğu bir yer ki, dataların proses edilmesi ve anlamlı yatırım fikrinin çıkarılması da yapay zekanın başarılı olacağı yerlerden bir tanesi. Ama bu şu demek değil… Büyük datayı proses eden yapay zekanın her verdiği kararı almak değil, siz donelere bakarak insan olarak kararı veriyor olacaksınız. Yoksa her ekonomist bugün Boğaz’da yalıda otururdu. Ekonomist olmakla yatırımcı olunmadığı gibi yapay zekaya yatırım danışmanlığı yaptırdığınız zaman da o teknolojiye sahip olanlar da dünyanın en varlıklı kişileri olmayacaklar ama bize farklı alanlar farklı ufuklar açacak gibi görünüyor önümüzdeki vadede…
Mesela polis teşkilatlarında daha fazla görebiliriz bunları… NYPD New York Polis Departmanı kullanıyor, suç dosyalarını yüklüyorlar. Suçun nerede, hangi saatte, hangi araçla işlendiği, ne için işlendiği gibi birçok bilgiyi koyuyor ve parametrelere göre bir sonraki ne zaman işlenecek sonucuna yaklaşıyor. Beni bu konu heyecanlandırıyor. Geleceğe ışık tuttuğunu düşündüğüm güzel örnekler… Bizim bunlara odaklanmamız lazım. Yoksa geri kalanını çözebilecek derecede kapasiteye ve zekaya her birimiz sahibiz…
Yaprak Özer: Çin’in City Brain diye uygulaması var. City Brain aynı zamanda ihraç ettikleri konulardan biri… Ürkütücü yönleri var. Örneğin Mısır yeni bir başkent inşası için Çin’le görüşüyor. Birçok Afrika ülkesinde bu tür bir çalışma söz konusu… Suçluyu tanırken insanları kategorilere bölme yüzümüzü tanıma gelecekte konuşacağımız mevzular olmayacak mı sizce de?
Eren Kantarlı: Onu siyasiler bir tarafta konuşsunlar… Bizim bilmediğimiz benim de çok ilgi duymadığım alanlar… Bağlayacak olursak, ben yapay zekanın insan faydasına olduğunu düşünüyorum. Prensipler ve etikler kurallar çerçevesinde kullanılması gerektiğine inanıyorum Bunun karşısında olanlarla iş birliği yapılmaması gerektiğine inanıyorum. O yüzden de hep olumlu güzel örnekler veriyorum.
Yaprak Özer: Aynı zamanda yatırımcısınız hangi sektör ilginizi çekiyor? Nerede gelecek görüyorsunuz?
Eren Kantarlı: İnsan kaynakları bunlardan bir tanesi. Gene bir sorunu çözmeniz gerekiyor, özellikle sirkülasyonun çok yoğun olduğu, devamlı işe alım yapmak zorunda olan firmaları düşünün; örneğin çok fazla kasiyer, mağaza elemanı çalıştıran sektörlerde çok ciddi bir operasyondur. Bu operasyonu sizin adınıza doğru işe alımı yapabilecek teknolojilere yatırım yapan firmalarla çalışmak benim ilgi alanlarımdan bir tanesi… İşe alıyoruz yetiştiriyoruz eğitiyoruz ondan sonra da elimizde tutamıyoruz. Sakıp Sabancı söylemişti; “En iyisini işe al, işine karışma” diye… İşine karışmadığınız zaman da bu sefer işten ayrılıyor, bir dilemma var… İşi severek sayarak yapacak kişiyi işe alma konusunda yapay zeka çok yol kat etti… İnsanlar bunun yüz yüze olmadan da mülakat yapılabileceğini keşfetti. Makinelere kelimelerle yazılarla biz öğrettik yıllarca… Artık resimlerle öğretiyoruz yapay zekayla beraber; eskiden öğretemiyorduk. Kapasite dediğimiz “processing power” sorunumuz yok… Adayın gerçekten doğru aday olup olmadığını yalan söyleyip söylemediğini tahminleme gücümüz artıyor. Sadece buna bakarak karar verilmez, ama en azından elinizdeki yüzlerce binlerce yerden küçük bir alana buraya odaklanın der, size zaman kazandırır… Siz de yüzbinlerce CV’li adayın arasından sıyrılır gerçekten çok daha hedefli bir şekilde bulmak istediğiniz adaya gidersiniz.
Yaprak Özer: Yapay zekanın sosyoloji antropoloji psikolojiyle buluşması gerekiyormuş gibi geliyor bana…
Eren Kantarlı: Doğru…
Yaprak Özer: Gençlere eğitimin nasıl bir kokteylin ürünü olacağını, bugün başlıyor olsanız nerelerden geçerdiniz yanıtını verir misiniz…
Eren Kantarlı: Eğitimden başlayacak olursak, computer science bilgisayar mühendisliği hala bu işin kilit noktası… Ama burada çok ilginç bir örnek var. Kesinlikle bilgisayar tecrübesi olmadan bilgisayar mühendisi kadar iyi kodlama yapabilen arkadaşlarla da çalışıyoruz. Sonuç olarak önünüzü açan işinizi kolaylaştıran şeylerden bir tanesi bu… 4 yıllık programların içerisine bunu entegre ediyorlar ya bununla ilgili ekstra programlar yazıyorlar ya da işte master dereceleri ya da doktora derecelerinde buna değiniyorlar ama bugün biraz daha açık kaynak kodlu olduğu için isteyen insanların internet üzerinden öğrenebildiği pratik yapmak için de doğru portallara ulaşması lazım. Şirketlerin açtığı modelleri kullanarak kendi yazdığınız yapay zekanın başarı oranlarını test edebiliyorsunuz. Burada kilit nokta açık kaynak kodlu zaten çoğu şey… Bunu ulaşılmayacak bir şey gibi görmesin gençler… Örneğin TenserFlow, Kaliforniya’da orman yangınlarını önden tahminleyebilmeyi başaran iki gencecik çocuk 13-14 yaşlarındalar. Kameralar koyuyorlar her yere… devamlı izleme yapıyorlar. O izlemelerle de otların kuruma büyüme hızlarına göre tahminleme yapıyor, o tahminlemeyi itfaiye departmanına yolluyorlar. Başka bir örnekte göğüs kanseri tahminlemesi yapan lisedeki bir öğrenci… Bunların tamamında söyledikleri şey ne biliyor musunuz? “Açtık internetten baktık. Bazı video paylaşma sitelerinde gördük. Oradan bunları dinledik. Dinledikten sonra da yaptık…” 15 yaşındaki ortaokul öğrencisi eğer yapay zekayla bir sonraki yangının nerede çıkacağıyla ilgili bir rapor yazabilecek noktaya geliyorsa… Bilgisayar mühendisliği tecrübesi olmadan bunu yazabiliyorsa o zaman bizim eğitimimizin burada yüksek bir seviyede olmasına gerek yok. Sadece iştahımızın yüksek bir seviyede olmasına ihtiyacımız var
Antropoloji çok ilginç bir alandır, özellikle pazarlamacıların büyük şirketlerin kesinlikle ve kesinlikle kadrolarında tutması gereken bir alandan bahsediyoruz antropoloji ve sosyoloji… Ben çok şanslıyım, Dan Ariely Behavioral Science’ın duayenlerinden birisiyle çalışma fırsatım oldu.
Ben Ege Üniversitesi Uluslararası İlişkiler bitirdim. Daha sonra Uluslararası Pazarlama master’ı için İsveç’e gittim. Daha sonra Türkiye’ye döndüm askerliğimi yaptım. Sonra hazır tüketim mallarıyla ilgili bir firmaya girdim. Sonra şu anki olduğum firmadayım. Bir müddet Türkiye ve Rusya’da çalıştıktan sonra Amerika’ya gittim. Uzun yıllar Amerika’daydım. Amerika’da pazarlama ekipleri Google Maps tarafını yönettim. Fiber benim çok heyecan duyduğum alanlardan bir tanesiydi. Ben transformasyonu olan her şeyi çok severim. Eğer bir şeyi değiştirebiliyorsak… Türkiye’ye döndükten sonra da ilginç bir şekilde satış ekipleri yönetiyorum.
Tekrar okuyacak olsaydım bilgisayar mühendisliği okurdum. Bilgisayar mühendisliğinin üzerine işletme okurdum. Çünkü bu ikisi çok “unique”… Bu ikisinin birleşmesi özellikle Silikon Vadisi’nde sizi çok farklı yerlere getirebiliyor. İngilizce tabiriyle söyleyeceğim “full stack”. Her şeyden biraz veriyor. Hem teknik olarak kimseye bağlı değilsiniz mühendissiniz kendiniz o kodu yazabiliyorsunuz hem de aynı zamanda o prototipi oluşturduktan sonra dosyayı yapıp en güzel görsel ve hikayeleştirmeyle siz anlatabiliyorsunuz. O yüzden bu iki domain’in bir araya gelmesi sizi kendi başınıza start up yapıyor…
Yaprak Özer: Bir sosyal konunun yapay zekayla A’dan Z’ye kotarılabildiğini gösteren ilginç örneklerden bir tanesi Lexus.
Eren Kantarlı: Lexus çok güzel bir örnek… Bir televizyon reklamının arkasında bir metin var değil mi… O metni makineye yazdırıyorlar. Otomobil brief’leri de reklamı çekmek de çok zordur. Daha önceki otomobil reklamlarına göre en iyi metni makineye yazdırıyorlar. Sonra bir direktöre veriyorlar. Filmi izlediğinizde metni yazanın makine olduğunu kesinlikle anlamıyorsunuz.
Bunun gibi örnekler çok var… Nike’ın “You Can’t Stop Us” 4 bin saatlik bir video… O 4 bin saati hiçbir editör editleyemez. İnanılmaz bir editing örneğidir. Gene çok güzel örneklerden… L’Oreal Garnier ile Hindistan’da bir çalışma yaptı. 100 bin tane display (Banner) reklamı gibi düşünün… Ama yere zamana kişiye göre otomatik olarak değişiyor. 100 bin adet… 350 günde yapılacak şeyi makinelere yaptırdı. Çok güzel bir örnek…
Hoşuma giden bir tane GSK örneği var. Theraflu için yapılıyor Meksika’da 31 eyalette yapıyorlar… Eyaletlerin datalarına göre bir sonraki grip salgınının nerede olacağını tahminleyerek o coğrafyadaki reklamları otomatik olarak değiştiriyorlar.
İnsan faydasına olan örnekler olduğu zaman bizler de arkasında duruyoruz kullanıcı olarak…
Söyleşimizi dinlemek isterseniz
