Yapay Zeka #4: Yapay Zeka Ulusları Birleştirebilir mi?

90’lı yılların en popüler sözcüğü küreselleşmeydi. İkinci dünya savaşının hemen sonrasında başlayan iki kutuplu dünya düzeni komünizmin yıkılmasının ardından sona erdi ve ABD’nin önderliğinde yeni bir küreselleşme dalgası başladı. Ulaştırma teknolojisinde yaşanan gelişmeler ve yaygınlaşan serbest ticaret, sanayi malları üretimini çoktan küresel bir boyuta taşımıştı. İnternetin yaygınlaşması ise bilginin dünya genelinde serbest dolaşımının önünü açtı. Dünya artık küresel bir köy haline geldiği için ulus devletlerin sonunun yaklaştığı ileri sürülüyordu. Avrupa’da 1945 yılında itibaren gelişerek devam eden ticaret birliği 1993 yılında ürünlerin, servislerin, insanların ve paranın serbest dolaşımı ile taçlandırıldı. İzleyen yıllarda Avrupa Birliği Doğu Avrupa ve Balkanları kapsayacak biçimde dalgalar halinde genişledi ve birleşik bir Avrupa oluştu. Henüz birliğe alınmayan Türkiye dışındaki Avrupalı uluslar bugün bir arada yaşamayı başarıyor.

Küreselleşme dünya genelinde etkili bir trend olarak varlığını sürdürmekle birlikte milliyetçilik de gündemdeki yerini korumaya devam ediyor. Küreşelleşmenin nimetlerinden dünyadaki herkes eşit seviyede fayda sağlamadığı için bu durumu normal karşılıyorum. Dünyanın küresel bir köy haline geleceği ve ulus devletlerin önemini tümüyle yitireceği söylense de yaşanan pratik öyle olmadı. Bu süreçte gelişmemiş ülkeler iyiden iyiye güç kaybetti ve ulusal bütünlüğünü kaybeden Orta Doğu ve Balkan devletlerin halkları iç ve dış savaşlar nedeniyle büyük acılar çekti. Milliyetçi ve korumacı politikalar gelişmiş ülkelerde de taraftar bulmaya devam ediyor. Göçmenlerin iş piyasasından pay alması, kültürel farklılıklar, yerel işletmelerin küresel rekabetten zarar görmesi gibi nedenlerle Avrupa ve ABD’de de bu ekol politikada etkili olmaya devam ediyor. İngiltere’nin Avrupa Birliği’nden çıkma kararı ve Donald Trump’ın ABD’ye başkan seçilmesi millliyetçilik ve korumacılık yanlılarının yakın dönemde elde ettikleri kazanımlar olarak sayılabilir.

Bir ulus nasıl tanımlanabilir?

• Dil birliği?
• Tarih ve kültür birliği?
• Din birliği?
• Devlet ve hukuk düzeni?
• Para birimi?
• Ordu?

Ulusların oluşmasında ve varlığını sürdürmesinde dilin en önemli etmen olduğunu düşünüyorum. Dünya ulus devletlerin öncesinde bir ölçüde küresel bir yerdi. Tarihin çeşitli zamanlarında Roma İmparatorluğu, Osmanlı İmparatorluğu, İngiltere İmparatorluğu gibi büyük emperyal yapılar hüküm sürdükleri topraklar üzerinde küresel bir düzen kurabilmişlerdi. Modern zamanlarda Fransa’da ortaya çıkan milliyetçilik aşamalı olarak imparatorlukların sonunu getirdi. Ulus devletler kendi içlerinde birer piyasa ekonomisi oluşturdular. Bu piyasaların sınırlarını büyük ölçüde dil birliği belirledi. Dünyada elbette birden fazla ana dilin konuşulduğu ülkeler de var, ancak o ülkelerin vatandaşları da ortak bir dil üzerinden anlaşıyor olmalılar.

Hızla gelişen çeviri programları sayesinde yapay zekâ teknolojileri halklar arasındaki dil bariyerini kaldırmaya aday görünüyor. Yapay zekâ destekli çeviri sistemleri ne zaman daha kullanışlı hale gelecek? Buna karar vermek için bu sistemler hakkında birkaç açıklama yapmak uygun olacak.

Çeviri sistemlerinin teorik zemini 1930’lara kadar uzansa da 1980’lere kadar bu sistemler elle yazılan program kodlarıyla üretilmeye çalışıldı. 1980’lerden itibaren çeviri için makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmaya başlandı. Bu yöntemin farkı dilbilimcilerin tarifleri üzerine elle yazılan kodlar yerine, algoritmaların metinlerin çeviriye konu olan iki dildeki versiyonlarından öğrendikleri kurallara dayanmasıydı. 2010’larda bilgisayar kapasitelerinin gelişmesi ile kullanılması mümkün hale gelen derin öğrenme yöntemleri dilden dile çevirinin bugünkü seviyesine ulaşmasında önemli bir rol oynadı.

Dilden dile çeviriye temel oluşturan modeller bugün derin yapay sinir ağları olarak da isimlendirilen derin öğrenme yöntemiyle oluşturuluyor. Derin öğrenme modellerinin eğitilmesinde çeviriye konu iki dilde milyonlarca kelimeden oluşan devasa veri setleri kullanılıyor. Dilin serbest metin işleme amaçlarına yönelik olarak işlenmesi için Long Short Term Memory (LSTM) adı verilen özel bir derin öğrenme yöntemi geliştirilmiş durumda. Derin öğrenme modelleri LSTM yöntemi sayesinde bir tür kısa süreli hafıza kazanmış oldular. Böylece model harf, sözcük ve cümle bazında iki veri setini karşılaştırırken ilişkileri defalarca kez yeniden öğrenmek zorunda kalmıyorlar. Kelimeleri kendilerinden önce ve sonra gelen kelimeleri de dikkate alarak işleyebilen derin öğrenme yöntemi kaliteli ve çok büyük ölçekli veride verimli oluyor. CPU yerine GPU kullanımı, dağıtık veri mimarileri gibi gelişmeler gittikçe çok daha büyük bir veri havuzundan öğrenen modelleri mümkün hale getirdi. Bilgi teknolojilerinde gelişim üstel olduğu için çeviri yazılımlarının hızla gelişmesini beklemek yanlış olmayacaktır.

Bu arada, el yazısının bilgisayar yazısına, sesin yazıya ve yazının sese dönüştürülmesinde de derin öğrenme kullanılıyor. Dolayısıyla telefonda biriyle konuşurken sesimizin karşı tarafa diğer dilde gitmesi de bugünün teknolojisiyle mümkün. İşlemcilerin daha da güçlenmesiyle bu tür sistemler zamanla daha kullanıcı dostu hale gelecektir. Bilgisayarlar insan seviyesinde çeviri yapabilecek mi? Herhalde durum insanına göre değişecektir. Çevirmenler işsiz mi kalacak? Usta bir çevirmenin yaptığı çeviriyi herhangi bir yazılımın yapabilmesi güç görünüyor. Yapay zekâ muhtemelen çevirmenlerin yerini almaktan ziyade onların verimlilikleri artıran bir yardımcı olacaktır. Tehdit altında görünen diğer meslekler için de aynı durumun geçerli olduğunu düşünüyorum.

Yapay zekâ dil bariyerini ortadan kaldırdığında ulus devletlerin önemli dayanaklarından biri daha ortadan kalkmış olacak. Kendi ülke parası yerine kripto para kullanan, sanal dünya üzerinden dünyanın dört bir yanındaki insanlarla etkileşim halinde olan yeni neslin milliyetçi değerleri benimsemesi daha güç olacaktır muhtemelen.

Her etki kendi tepkisini yarattığından gelecekte neler olacağını kestirmek güç. Gelişimin çok renkli, çok kültürlü, eşitlikçi, kozmopolit bir dünyaya doğru olmasını umuyorum.

Önceki Sonraki