“Hollanda Uygulamalı Bilim Araştırmaları Teşkilatı [TNO] TNO baş bilimcisi ve Utrecht Üniversitesi’nde profesör olan Peter Werkhoven, “Hollanda’daki inovasyon motorudur” diyor. “Büyük bilimi harika uygulamalara dönüştürüyoruz. 1932 yılında kanunla kurulduk ve toplumsal ve ekonomik zorlukları inovasyonla çözüyoruz. Değer zincirindeki rolümüz, gelecek vaat eden akademik araştırmaları tespit etmek ve bunu endüstri ve hükümet tarafından kullanılabilecek bir düzeye getirmek.”

Örnek bir örnek: TNO, Hollanda’da yaklaşık altı yıl önce başlayan bir ulusal yapay zeka (AI) stratejisi geliştiren küçük bir konsorsiyumun parçasıydı. Amaç, ülkeyi yapay zekadan yararlanma yolunda ilerletmekti. Werkhoven, “Pek çok yeni teknoloji gibi, yapay zeka da bir yenilik paradoksuna düşüyor” diyor. “Üniversitelerin çok büyük bilgileri var, ancak endüstri yardım almadan bu bilgiyi değere dönüştüremez. Uygulamalı araştırma ile geldiğimiz yer burasıdır.”

Konsorsiyum, Hollanda’daki üç boşluğu doldurmak için bir plan geliştirdi. İlk ikisi, endüstriyel oyuncuları doğrudan ilgilendiren boşluklardı. Bunlar, yapay zeka yeteneği eksikliği ve yapay zekayı eğitmek için veri eksikliğiydi. Üçüncü boşluk, AB düzeyine kadar hükümetleri ilgilendiren bir konuydu: Yapay zekanın daha sorumlu bir şekilde uygulanması gerekiyordu. “Planı yazdık ve finanse edildi” diyor Werkhoven.

Bu stratejiyi uygulama sürecinin bir parçası olarak TNO, üniversiteler, endüstri ve hükümet arasında bağlantı kurmaktan daha fazlasını yapar. Aynı zamanda teknolojiyi uygulanabilecek düzeye getirir. Geliştirdiği teknoloji türlerinden birine denir hibrit yapay zeka, makine öğrenimini makine muhakemesi ile birleştiren. Hibrit yapay zeka, derin öğrenmeye ek olarak sembolik muhakeme kullanır. Bu, mevcut derin öğrenme yapay zekasının nasıl yaptığı gibi kalıpları öğrendiği ve aynı zamanda neden yaptığını ve neden yaptığını açıklayabildiği anlamına gelir.

Werkhoven, “Otonom arabalar ve otonom silah sistemleri, karar verme süreçlerine insani etik değerleri dahil edene ve ne yaptıklarını açıklayana kadar tam potansiyellerine ulaşamayacaklar” diyor. “İlk olarak, AI’ya hem hedefler hem de yeterli sayıda insani değer vermeliyiz. İkincisi, makinelerin kendilerini açıklamasını istiyoruz. Hesap verebilirlik açığını ve sorumluluk açığını kapatmamız gerekiyor. Bu yüzden hibrit yapay zekaya ihtiyacımız var.”

Örneğin TNO, otonom araçlar için hibrit yapay zeka ve çok karmaşık bilgi sistemlerini kullanan vatandaşlar için kişiselleştirilebilen bir hizmet olarak mobilite üzerinde çalışıyor. TNO ayrıca kestirimci bakım üzerinde çalışır. Bu arada dijital ikizler, köprüden gerçek zamanlı olarak gelen tüm farklı sensör verilerine dayalı olarak bir köprüdeki kusurları ve genel yaşam beklentisini tahmin etmek için kullanılır. Bu, bakımın en uygun zamanda planlanmasını sağlar – ne çok geç ne de çok erken.

Enerji alanında, TNO arzı taleple eşleştirerek akıllı enerji şebekeleri üzerinde çalışır. Sağlık hizmetlerinde, kişisel yaşam tarzı müdahaleleri sağlamak için yapay zeka üzerinde çalışır. Pek çok hastalık yaşam tarzıyla ilgilidir ve insanların buna uyum sağlamasına yardımcı olarak iyileştirilebilir veya önlenebilir. Sistemler her insan için aynı şeyi öneremez. Tavsiye, yaşam tarzı ve sağlık verilerinin bir kombinasyonuna dayalı olarak kişiselleştirilmelidir. AI, birleştirilmiş veri kümelerindeki kalıpları tanırken aynı zamanda güvenli veri paylaşım teknolojisini kullanarak veri gizliliğini korur.

Ahlak ve açıklanabilirlik

Hollanda’daki çalışma, AI ile ilgili en acil sorunlardan ikisine ışık tutuyor. Bunlar sadece bir teknoloji meselesi değil, daha ziyade bir ahlak ve açıklanabilirlik meselesidir. Sağlık sektöründe, birçok deney, tedavileri teşhis etmek ve tavsiyelerde bulunmak için yapay zekayı kullanır. Ancak AI henüz etik hususları anlamıyor ve kendini açıklayamıyor.

Bu iki şey, sürücüsüz araçlar ve otonom silah sistemleri dahil olmak üzere sağlık hizmetleri dışındaki alanlarda da kritik öneme sahiptir. Werkhoven, “Yapay zekanın tüm bu uygulama alanlarında tam potansiyelini görmek istiyorsak, bu sorunların çözülmesi gerekiyor” diyor. “AI uygulamaları toplumun değerlerini yansıtmalıdır.”

İlk soru, insanın ahlaki değerleri, makinelerin yorumlayabileceği şekillerde nasıl ifade edilebilir? Yani toplumun ahlakını yansıtan matematiksel modelleri nasıl inşa edebiliriz? Ancak ikinci büyük soru en az onun kadar önemli ve belki de daha da zor: Bir toplum olarak değerlerimiz tam olarak nedir? İnsanlar bu ikinci sorunun cevabı üzerinde tam olarak hemfikir değiller.

Werkhoven, “Tıp dünyasında diğer alanlarda olduğundan daha fazla anlaşma var” diyor. “Ahlaki ve etik çerçeveler geliştirdiler. Pandemi sırasında maksimum bakım kapasitesine ulaşıldığında bu değerleri uygulamaya çok yaklaşmıştık. Bu ahlaki çerçeveler, belirli bir durumla ilgili olarak toplumun ahlaki değerlerini temsil etmelidir.”

Ahlakın ötesinde açıklanabilirlik vardır. AI sistemleri, kodlayıcıların kararları programlara dönüştürmek için programlama yapılarını kullandığı geleneksel kural tabanlı programlamanın ötesine geçer. Geleneksel bir uygulamanın neden böyle bir karar verdiğini öğrenmek isteyen herkes kaynak koduna bakıp öğrenebilir. Karmaşık olsa da, cevap programda.

Buna karşılık, yapay zekanın sinir ağı türü, dikkatli bir şekilde düzenlenmesi gereken büyük veri kümelerinden öğrenir, böylece algoritma doğru şeyleri öğrenir. Öğrenme aşamasında oluşturulan sinir ağları daha sonra, öğrenme verilerindeki kalıplara dayalı olarak kararlar aldıkları alanda kullanılmak üzere dağıtılır. Bir sinir ağına bakıp belirli bir kararı nasıl verdiğini anlamak neredeyse imkansızdır.

Açıklanabilir AI, bu boşluğu kapatmayı amaçlıyor ve algoritmalara karar verme süreçlerini açıklamaları için yollar sağlıyor. Büyük zorluklardan biri, açıklamayı insanların anlayabileceği şekilde iletmenin bir yolunu geliştirmektir. AI, mantıksal olarak doğru ancak insanların anlayamayacağı kadar karmaşık nedenler bulabilir.

Werkhoven, “Artık bize bazı şeyleri açıklayabilen ve bize tavsiyelerde bulunabilen Chat GPT gibi yapay zekalarımız var” diyor. “Açıklamalarını artık anlamasak da tavsiyeye kulak verirsek, insan evriminde yeni bir aşamaya giriyor olabiliriz. Neden ve nasıl olduğuna dair en ufak bir fikrimiz olmadan çevremizi tasarlamaya başlayabiliriz.”