Robot ayaklanması başladı

Bir robot kolu, hayli olağandışı ve son derece zahmetli bir iş yapıyor. Parıldayan tavuk parçalarından oluşan bir yığının tepesinde dolaşıyor, yığının içine dalıyor ve tek bir parçayı çekip çıkarıyor. Hemen sonra diğer tarafa dönüyor ve tavuk parçasını son derece nazik bir şekilde, bir taşıma kayışı üzerinde hareket etmekte olan bir ordövr tabağının içine bırakıyor. Merkezi San Francisco’da bulunan Osaro adlı şirketin ürettiği bir yazılım tarafından kontrol edilen bu robot, daha önce gördüğünüz tüm robotlardan daha akıllı. Söz konusu yazılım robota yaklaşık beş saniye içinde tavuğu seçip yerleştirmeyi öğretmiş. Osaro, robotunun bu yıl içinde bir Japon gıda fabrikasında iş bulmasını bekliyor. Bir robot ayaklanmasından endişe eden herkesin modern bir fabrikaya gidip bu işin hangi boyutlara ulaştığını görmesi gerek. Çoğu robot güçlü ve hassas olsa da titiz bir şekilde programlanmadığı takdirde hiçbir şey yapamaz. Sıradan bir robot kolu, yerinden bir santim bile oynatılsa bir nesneyi alması için gereken algıdan yoksundur. Tanımadığı bir şeyi tutmasıysa bütünüyle olanaksızdır. Bir marshmallow ile küp şeklindeki bir kurşun parçasının farkını bilmez. Gelişigüzel yerleştirilmiş bir yığının içinden düzensiz bir şekle sahip tavuk parçalarını almasıysa dahice bir iştir. Endüstriyel robotlar, yapay zekadaki son gelişmelerden neredeyse hiç etkilenmedi. Yapay zeka son 5 yılı aşkın süredir görüntüleri tanımak, masa oyunlarını kazanmak ve hiç insan müdahalesi olmaksızın belirli bir kişinin sesine tepki vermek konusunda ustalaştı. Pratik yapması için yeterli zaman verildiği takdirde kendi kendisine yeni yetenekler dahi öğretebiliyor. Ama bütün bu zaman zarfında yapay zekanın donanımsal kuzenleri olan robotlar, halen bir kapıyı açmakta veya bir elmayı almakta zorluk çekiyor. 

DENEYİMDEN ÖĞRENİYOR

 Ancak bu durum artık değişmek üzere. Osaro’nun robotunu kontrol eden yapay zeka yazılımı robotun önünde duran nesneleri tanımasını, dürtüldüğünde, itildiğinde ve kavrandığında nasıl davrandıklarını incelemesini, ardından da onları nasıl tutması gerektiğine karar vermesini olanaklı kılıyor. Başka yapay zeka algoritmaları gibi bu yazılım da deneyimden öğreniyor. Yakınlarda bulunan güçlü bir bilgisayardaki makine öğrenmesi yazılımıyla birleştirilen kullanıma hazır bir kamera kullanan robot, nesneleri en verimli şekilde nasıl kavraması gerektiğini buluyor. Yeterince deneme ve yanılmanın ardından robot kolu, karşılaşabileceği hemen hemen her şeyi nasıl tutması gerektiğini öğrenebiliyor. Yapay zekayla donatılmış iş robotları, otomasyonun çalışma hayatının pek çok alanına girmesine imkan sağlayacak. Bu robotlar, ürünlerin sınıflandırılmasının, ambalajlarından çıkarılmasının veya paketlenmesinin gerektiği her yerde insanların yerini alabilir. Kaotik bir fabrika ortamında yolunu bulabilen bu robotlar, imalat sanayisinde daha da fazla işi üstlenebilir. Bu bir ayaklanma olmasa bile bir devrim olarak nitelenebilir. Harvard Üniversitesi İşletme Bölümü’nde imalattaki eğilimler üzerine çalışan Willy Shih, “Halihazırda pek çok deney yapıldığını görüyoruz ve insanlar birçok farklı şey deniyor” diyor ve ekliyor: “Yinelenen görevler konusunda muazzam olanaklar var.” Bu sadece robotlar için değil, yapay zeka için de bir devrim. Yapay zeka yazılımlarını fiziksel bir bedene yerleştirmek, bu yazılımların gerçek dünyada görsel tanımayı kullanmalarını, konuşmalarını ve gezinmelerini olanaklı hale getiriyor. Yapay zeka, daha fazla veriyle beslendikçe daha da akıllanıyor. Dolayısıyla gerçekleştirilen her tutuş ve yerleştirmeyle bu robotların arkasındaki yazılım, dünyayı ve nasıl işlediğini kavramak konusunda daha da ustalaşıyor. Kaliforniya Üniversitesi’nde, öğretim üyesi olan, makine öğrenmesi ve sanal gerçekliği imalat süreçlerinde robotiğe uygulayan bir start up şirketi olan Covariant.ai’nin (kısa süre öncesine kadar Embodied Intelligence adını taşıyordu) kurucusu Pieter Abbeel, “Bu, tüm bu veriler olmaksızın gerçekleştirilmesi olanaksız olan ilerlemelere yol açabilir” diyor. 

DOĞUM SONRASI AYRIŞMA 

Bu dönemin gelişi uzun zamandır görülüyordu. Bir mucit olan George C. Devol, 1954 yılında programlanabilir bir mekanik kol tasarımının patentini almıştı. Joseph Engelberger adlı bir imalat sanayi girişimcisi 1961 yılında, ilk kez General Motors’un New Jersey’deki montaj hattında kullanılan hantal ve kullanımı zor olan bu makinenin tasarımını Unimate’e dönüştürdü. Daha başlangıçtan itibaren bu basit makinelerin arkasındaki aklı romantize etmeye dönük bir eğilim söz konusuydu. Engelberger, bilim kurgu yazarı Isaac Asimov’un hayalini kurduğu androidler şerefine, Unimate için “robot” adını seçti. Ancak bu makineler, görece basit bir yazılım aracılığıyla belirli bir görevi yerine getirmek üzere güdümlenmiş kaba mekanik cihazlardı. Günümüz çok daha ileri robotları bile, her eylemleri için programlanması gereken mekanik aptallardan pek öteye geçemiyor. Yapay zekaysa başka bir yol izledi. 1950’lerde insansı mantık ve düşünce süreçlerini taklit etmek üzere hesaplama araçlarını kullanarak yola çıktı. Bazı aratırmacılar bu sistemlere fiziksel bir varlık kazandırmaya da çalıştı. İngiltere Bristol’den bir sinir bilimci olan William Grey Walter, 1948-1949 gibi erken bir tarihte, Elsie ve Elmer adını verdiği iki küçük otonom makine geliştirdi. Kaplumbağaya benzeyen bu cihazlar, kendi başlarına ışığı izlemelerini sağlayan basit, nörolojiden ilham alan devrelerle donatılmıştı. Walter bu makineleri beyindeki birkaç nöron arasındaki bağlantının bile nasıl görece karmaşık davranışlarla sonuçlanabileceğini göstermek üzere yapmıştı. Ancak zekayı anlamanın ve yeniden yaratmanın çok karmaşık bir iş olduğu görüldü ve yapay zeka uzun bir süre boyunca çok az atılım gerçekleştirebildi. Bu arada fiziksel makinelerin karman çorman gerçek dünyada yararlı işler yapmak üzere programlanmasının çoğu zaman aşılamayacak denli karmaşık olduğu görüldü. Yapay zeka ve robotlar yıllar boyunca araştırma laboratuvarlarının ekürisi oldu ve araştırmacılar makine öğrenmesini endüstriyel robotlara uygulamaya çalıştı, ancak bu henüz sanayide yola koyulmuş değildi. 

BÜYÜK SIÇRAMA BEKLENİYOR 

Yaklaşık altı yıl önce araştırmacılar, eski bir yapay zeka hilesinin nasıl müthiş güçlü kılınabileceğini buldu. Bu bilim insanları sinir ağlarını, yani kabaca söylemek gerekirse, beyindeki nöronların ve sinapsların girdilerden öğrenme yollarına yakınsayan algoritmaları kullanıyordu. Bu ağların, bir şirketin maskotu olan ve çizgi filmleri de yapılan Elsie ve Elmer’a yeteneklerini kazandıran bileşenlerin soyundan geldiği anlaşılacaktı. Araştırmacılar, çok büyük miktarda etiketlenmiş veriyle beslendiğinde devasa ya da “derin” sinir ağlarının, bir görselde gösterilen bir nesnenin neredeyse insan kadar mükemmel bir şekilde tanınabilmesi gibi muazzam işler yapabildiklerini keşfetti. Yapay zeka alanı altüst olmuştu. Yaygın adıyla derin öğrenme denilen bu teknik artık, yüz tanıma, konuşmanın yazıya aktarılması ve sürücüsüz arabaların yayaları ve trafik işaretlerini tanımak üzere eğitilmesi gibi algılamayı içeren görevlerde büyük ölçüde kullanılıyor. Bu teknik yüzünüzü tanıyabilen, sizinle akıllıca konuşabilen ve güvenli bir şekilde mutfağa gidip size dolaptan bir gazoz getirebilen robotları hayal edebilmemizi mümkün hale getirdi. Yapay zekanın makinelere kazandıracağı ilk becerilerden bir tanesi çok daha fazla el becerisi olacak. Amazon son birkaç yıldır, araştırmacıların bir robotun mümkün olduğunca çabuk bir şekilde pek çok farklı ürünü almasını sağlamak suretiyle yarıştıkları bir “robot toplama” yarışması düzenliyor. Bu ekiplerin hepsi makine öğrenmesini kullanıyor ve robotları da giderek daha becerikli hale geliyor. Amazon’un gözünün sipariş merkezlerindeki milyarlarca eşyanın alınmasını ve paketlenmesini otomatize etmekte olduğu açık. California Üniversitesi’nden, Abbeel’in meslektaşı Ken Goldberg, “35 yıldır robotik kavrama üzerine çalışıyorum ve çok az ilerleme sağlayabildik” diyor. Yapay zekadaki ilerlemeler sayesinde bu durum değişiyor: “Artık büyük bir sıçrama yapmaya hazırız.” 

YAPAY ZEKA BEDENE KAVUŞUYOR 

New York’un NoHo mahallesinde, yapay zeka konusunda dünyanın en önde gelen uzmanlarından biri, halihazırda alanın bir sonraki atılımının yolunu gözlüyor. Ve robotların, yapbozun önemli bir parçası olabileceğini düşünüyor. Yann LeCun, derin öğrenme devriminde yaşamsal bir rol oynadı. Diğer araştırmacıların sinir ağlarını kullanışsız oldukları gerekçesiyle terk ettiği 1980’lerde LeCun bu alandaki çalışmalara devam etti. Ocak ayına kadar Facebook’un yapay zeka araştırmalarının başkanı, şimdiyse şirketin yapay zeka alanındaki baş bilim insanı olarak derin öğrenme algoritmalarının, bir kişinin gönderdiği herhangi bir fotoğrafta kullanıcıları belirleyebilecek bir düzeyde gelişimine öncülük etti. Ancak LeCun, yapay zekanın sadece görmenin ve duymanın ötesine geçmesini, akıl yürütmesini ve eyleme geçmesini istiyor. Bunun olanaklı olması için fiziksel bir varlığa ihtiyacı olduğunu söylüyor. İnsan zekası gerçek dünyayla etkileşimi içerir; insan bebekleri nesnelerle oynayarak öğrenir. Kavrayan makinelere yerleştirilen yapay zeka da aynısını yapabilir. “İlginç yapay zeka araştırmalarının önemli bir bölümü robotları da içeriyor” diyor LeCun. Buradan, biyolojik zekaya yol açan süreci tekrarlayan, fevkalade bir makine evrimi bile çıkabilir. Görüş, el becerisi ve zeka, hominidler dik bir şekilde yürüyüp serbest kalan ellerini nesneleri incelemek üzere kullanmaya başladıktan sonra birlikte ve hızlanarak evrimleşti. Hominidlerin beyinleri büyüyerek daha gelişmiş aletleri kullanmalarını, dili ve toplumsal örgütlenmeyi olanaklı kıldı. Yapay zeka da buna benzer bir evrim geçirebilir mi? Bugüne kadar yapay zeka büyük ölçüde bilgisayarların içinde, bilgisayar oyunları veya hareketsiz görseller gibi gerçek dünyanın kaba simülasyonlarıyla etkileşerek var oldu. Gerçek dünyayı algılayabilen, onunla etkileşen ve gerçek dünya hakkında bir şey öğrenen yapay zeka programları eninde sonunda düşünme, hatta iletişim kurma konusunda çok daha başarılı olacak. Abbeel, “Manipülasyonu tam anlamıyla çözerseniz, muhtemelen tam, insan düzeyinde zekaya hayli yakın bir şey yapmış olursunuz” diyor.