Bu on yıl 'yapay zekâ' uygulamalarının gerçeğe dönüştüğü dönem oldu. IBM'in Deep Blue adlı süper bilgisayarının satrançta dünya şampiyonunu yendiği günden bu yana akademik dünya ve iş dünyası gelecekte neler olabileceği konusunda çok heyecanlandılar.

Roman yazarları, film yapımcıları yarınlarda bizleri neler beklediği konusunda daha uyanık olmaya başladılar: Belki de bilgisayarlar yarının dünyasında hemen her şeyi kontrol altına alacak, insanlar ise büyük bir çarkın sadece dişlileri haline gelecekti.  

Yine de denebilir ki 1990'lardaki gelişmeler oldukça kısıtlı sonuçlar doğurdu ve birçok insan gerçek ve hemen kullanılabilecek yapay zekânın ve çözdükçe çalıştıkça öğrenen makinelerin belki de daha on yıllarca ötede olduğunu düşünmeye başladı.

Pek tabii Google ve örgün bilgisayar sistemleri her şeyi değiştirdi. Bir sorunun çözümü ya da belirli hedefe ulaşım için birçok ucuz bilgisayarın bir ağ içinde birleştirilmesi yöntemi ile yapay zekâ gereken tetikleyici enerjiye kavuştu. Ve artık multimilyar dolarlık dev uluslararası şirketlerin oyun alanı olmaktan çıktı.

2000'lerde makine öğrenimi ve yapay zekânın biraz da olsa gerçekten yararlı kullanım alanlarını görmeye başladık. Önemli bir örnek olarak 2006 yılında Netflix'in bir yarışma ve ödülünden söz edebiliriz.

Çevrimiçi film yayın şirketi Netflix, isteyen herkesi, daha önce başka filmlere verilen puan verilerini temel alarak ve makine öğrenimi kullanarak belirli bir film hakkında izleyicilerin verecekleri puanı hesaplama ve tahmine davet etti. Netflix'in daha önceki verilere dayanarak izleyicinin bir filmi beğenip beğenmeyeceğini tahmine yarayan bir algoritması zaten vardı. İşte bu algoritmasını, tahmin kabiliyetinin en az % 10'u üzerine çıkarak yenecek bir bilgisayar kullanıcısına 1 milyon dolarlık bir ödül teklif ediyorlardı. Ödül 2009 yılında ödendi.

2018'e gelirsek, yapay zekâ neredeyse hayal edilebilecek her alanda ve ürettiğimiz olağanüstü yüksek sayıdaki veriler için kullanılmakta. Örneğin, film ve market alışveriş tercihlerimiz, Facebook aktivitelerimiz, online internet satın almalarımız ve buna benzer bir çok bilgi bazen bilgimiz içinde, bazen ise bilgimiz dışında, biz tüketicilerin satın alma davranış biçimlerini tahmin etmek ve bize daha fazla ürün satmak isteyen şirketler tarafından satın alınıyor.

Yapay zekâ şimdi de işe almalarda kullanılmaya başlıyor. İngiliz-Hollanda tüketim ürünleri devi Unilever, yapay zekâ üzerine yoğun yatırımlar yapmaktaydı. Kısa bir süre önce, yeni bir yapay zekâ ve öğrenen makine algoritması ile artık bir insanın koltuk altını bile koklayabildiklerini, rahatsız edici bir vücut kokusu olup olmadığını tespit edebildiklerini açıkladı. Kozmetik ve temizlik ürünleri bölümleri için mutlaka yararlı olabilir, ancak bu bir insanın zaten kolaylıkla yapabildiği bir işi bir makineye aşırı zorlama ile yaptırmak oluyor. Bir arkadaş ya da aile üyesi bunu size söyleyebilecek durumdadır, ancak konuyu açmaya utanabilirler.
Daha da ilginci, 170 bin çalışanı olan yılda 1miyon 800 bin iş başvurusu alan Unilever'in iş başvurularında ilk filtreleme ve mülakatı da yapay zekâya bırakması.
Özel bir yazılım binlerce başvuru arasından uygun olacakların kısa listesini hazırladıktan sonra adayın kendi evinde bir bilgisayar başında, hatta cep telefonunda cevaplayabileceği bir ön test uyguluyor.
İlk olarak adayların yetenek, mantık, muhakeme ve risk alma seviyesini ölçmek için bazı oyunlar oynamaları isteniyor. Bu oyunlardaki performans sonuçları, daha önce bu işlerde başarılı olmuş çalışanların profilleri ile karşılaştırılarak binlerce başvuru çok daha az sayılara indiriliyor.

Sonraki adımda, adayın sorulan sorulara sözlü olarak cevap vermesi isteniyor ve bunlar video kaydına alınıyor. Algoritma, 30 dakikalık videoyu doğal dil işlem yöntemleri (bugün artık makine ile tercümeyi gerçek hale getiren teknolojilerde olduğu gibi) ve vücut dili analizleri kullanarak şirket için kimin daha iyi bir aday olabileceğini tespit ediyor.
Unilever bu makineleştirilmiş otomasyon yöntemleri ile 70 bin saatlik bir iş yükü tasarruf ettiklerini hesaplıyor.

Son adıma kalmayı başaran adaylar nihayet bir insan ile mülakata çağrılıyor ve Unilever merkezi tarafından son değerlendirme yapılarak adaylara iş teklif edilip edilmeyeceğine karar veriliyor.
Bu yöntemin Unilever insan kaynakları bölümü için iş yükü ve (belki de işgücü) tasarrufundan öteye bir avantajı daha var. Adaylar için cazip, popüler şirketlerin ortak sorunu bu. Çoğu zaman büyük şirketler, her iş başvurusuna ve gönderilen her CV'ye cevap vermek şöyle dursun, başvuruların çoğuna bakmıyor (ya da bakamıyor) bile. Yapay zekâ sisteminin avantajı: Hiç olmazsa bilgisayar veri işleme zamanının birkaç saniyesi kadar da olsa, her başvuru mutlaka 'elden(?)' geçiyor. Tabii ki bir şirketin bir adaya iş teklifi kararını sağlayan bu teknoloji, özellikle yönetim makamları ve teknik görevler için henüz uygun değil. Ancak açıkça bu da ufukta görülüyor.

Tüm eğitiminizin, deneyiminizin ve özel kişiliğinizin bir algoritma tarafından değerlendirildiğini bilmek sizde nasıl bir duygu uyandırırdı?
Böyle bir sistem, bazı özellikleri noksan olan ancak sistemin tam somutlaştıramadığı özel nitelik ve yeteneklere sahip bir adayı (henüz) belirleyebilir mi?
Evet, sizinle aynı düşünüyorum...
*
Not: Algoritma ve cebir kelimelerinin nereden geldiğini bilenlerin affına sığınarak ekliyorum:
Kimilerine göre Özbek, kimilerine göre İranlı, bugünkü Özbekistan'ın Harzem bölgesinde Hiva kentinde doğan, daha sonra Abbasi Halifesi'nin himayesine girmek için Bağdat'a giden Ebu Abdullah Muhammed ibn Musa el Harezmi'ye (780-850) biz Türkler de 'bizdendir' diyerek sahip çıkarız.  
9. Yüzyılda yaşamış olan bu olağanüstü astronomi, coğrafya ve matematik dehası bu iki kelimenin de tam kaynağıdır.
Bugün Cebir adıyla bildiğimiz matematik biliminin adı onun 'Kitab-ül-Muhtasar fi Hisab-il-Cebri vel-Mukabele' (Tamamlama ve Dengeleme ile Hesaplama Üzerine Özlü Kitap) adlı eserinden gelmektedir. (1200 yıllık kitap Oxford Üniversitesi Bodleian Kütüphanesi'nde korunuyor.)
Harezmi 'Cebir'in babası sayılır. Batı dillerindeki 'Algebra', 'Al Jabr', ve bizdeki  'Cebir' ondan gelir. Cebir kelimesi bizim bildiğimiz zorlama anlamı dışında, bütünleme, yerine koyma anlamları da taşır. Hatta Mısır'da kemikleri yerine oturtmaya tıbbi terim olarak 'cebir' denmiş.
Algoritma ise bir problemin çözümünün adımlar halinde yazılmasıyla oluşturulur. İşte 'Kodlama' da bu kuralların bilgisayarın işleyiş sistemine aktarılmasıdır.  
Matematiği ile batı bilginlerine yol gösteren Al Harezmi'nin sistemi, 1200 yıl sonra algoritma haline gelmiş. Batı'da adı telaffuz zorluğu nedeniyle Al-Herizm olarak anılmış, zamanla Algorizmi, Algoritmi, Algoritma değişimlerine uğramış.