Geçen yıl sağlık sektöründe faaliyet gösteren şirketlerin katıldığı global ölçekli bir toplantıda, yapay zekânın sağlık sektörüne etkileri tartışıldı.[1] Yapay zekânın getireceği optimizasyonun insanları işinden edeceği konuşuldu. O kadar ki doktorlara bile daha az ihtiyaç olabileceği dile getirildi.
Mesleğim gereği iştirak ettiğim toplantıda konuşmacıları dinlerken geçenlerde yaptığımız Kalbin Zümrüt Tepeleri müzakeresine zihnen gidip geldim. “Evvel, Âhir, Zahir ve Bâtın” isimlerinin birlikte zikredilmesinin ifade ettiği nükteleri ele aldığımız bir müzakereydi bu.[2] Zihnim bu dört isim arasında mekik dokumaya başladı. Zira sektörü nasıl etkileyeceğini tartıştığımız yapay zekâ, geçmiş verilerle muhtemel gelecek, yani hadiselerin evveli ve âhiri arasında riyazî bir ilişki kurarak geleceği tahmin etmekten ibarettir.
Yapay Zekâ
Teknoloji konusunda dikkat çekici analizleriyle tanınan Gartner adında bir kuruluş, hesap makinelerinin yaptığı işlemlerden film ve müzik platformlarının kullanıcılara sunduğu tekliflere ve sanal asistanların söylenilenleri algılaması ve yazıya dökmesine kadar her şeyi yapay zekânın içine katıyor.[3] Konunun uzmanları ise öncelikli olarak yazılı, sesli ve görüntülü verilerin makineler tarafından tanınabilir hâle getirilmesini yapay zekâ içinde değerlendiriyorlar.
Yapay zekânın kullanım alanı çok geniş. Bilgisayar destekli tercümede, finans dünyasındaki dolandırıcılıkların tespitinde, sürücüsüz araç teknolojisi ve savunma sanayiinde yapay zekâ uygulamalarından istifade ediliyor. Matematikçilerin yıllar önce geliştirdiği modelleme teknikleri yazılımlara eklenince, artık hangi kelimeden sonra hangi kelimenin geleceği tahmin edilebiliyor ya da bir fotoğraftaki nesne ve canlılar tanınabilir hâle geliyor.
Veri Analizi
Aslında uzmanların dikkatlerini yapay zekâya çeviren şey, bütün dünyada çok büyük bir hızla veri üretiliyor oluşu. Yani işin Zahir ismine bakan yönüyle, muazzam miktarda veri tespit ve tasnif ediliyor. Son 10 yılda üretilen verinin, dünyada şimdiye kadar üretilen verinin %99’unu oluşturduğunu düşünürsek meselenin büyüklüğünü daha iyi anlayabiliriz.
Eskiden analizden ziyade lineer korelasyon için kullanılan veriler, artık çok daha geniş kapsamlı yöntemlerle birbirine bağlanabiliyor. Veri analizinin temelini oluşturan regresyona ek olarak, “derin yapay sinir ağları” gibi matematiksel yöntemler, verileri lineer ilişkinin ötesinde analiz etme imkânı sağlıyor. Bu da Evvel ve Âhir ilişkisine Zahir boyutunu da ekliyor.
Yapay zekâyı biraz derinlemesine incelersek, altında/bâtınında bilgisayar mühendisliğinden çok veri analizi ve matematik görürüz. Evet, bildiklerimiz önemlidir, fakat bilmediklerimizin farkındalığı da önemlidir. Veriler ne kadar çok olursa olsun eğer sadece görünenle ya da bilinenle hükümler verilebilseydi, bir borsadaki bütün analizcilerin aynı sonuca varmaları gerekirdi. Hâlbuki öyle olmuyor.
Sezgi
İşin bilinen, ama çok konuşulmayan kısmı burası: Verilerle bilinmeyen, bazen “sezgi” veya “altıncı his” gibi kavramlarla açıklanmaya çalışılan, hatta sürücüsüz araçları bile henüz piyasaya çıkartmayan bir sır var.
Sezgiyi ekleyemediğimiz sürece yapay zekânın bir noktada yanlışa düşeceğini söylemek mümkün. Yapay zekâ ile meşgul olanların cevabı ise, “İnsanların sezgileri de yanılabiliyor, neden makinalardan daha yüksek beklentideyiz?” şeklinde oluyor. Oysa böyle bir yanılgıda, insanı sorumlu tutuyor ve ona ceza veriyoruz. Sorumluluk makinalara verilemeyeceğine göre, makinaların yanılgısında kimi cezalandıracağız?
Bu soru, hukukçuların ve sosyal bilimcilerin zihinlerinin kurcalamaya henüz tam başlamamış olsa da yakın bir zamanda bu olacak gibi gözüküyor.[4] Verilerin kullanımının kimin hakkı olduğu ve veri analizi sonuçlarının kime ait olduğu gibi çok su götüren tartışmalar da yavaş yavaş gündeme giriyor. Eskiden internetteki işlemlerimizi takip edebilen şirketler, şimdi bizden izin istemek zorundalar. İnternette sıkça karşımıza çıkan, “Çerez yerleştirmelerini kabul ediyor musunuz?” gibi sorular, perde arkasında süren büyük kavgaların sonucudur.
Veri Analizi ve Hayat
Sektördeki verileri analiz edip geleceği görmeye çalışırken, hayatın da bir veri analizinden ibaret olduğunu düşünüyorum. Bediüzzaman Hazretleri, “ene”ye boşuna “vâhid-i kıyasî” demiyor.[5] Bu dört ismin kesişme noktasına denge diyeceksek, o dengeye bütün bilimlerde olduğu gibi hayatta da ihtiyacımız var. Şu farkla ki yapay zekâda sezgiye duyulan ihtiyacın yerini hayatta vahiyden beslenen selim kalb ve akıl alıyor. Vahyin rehberliği olmadan insana dair veriler bizi fıtrî ve doğru neticelere ulaştırmıyor.
Derinlere daldıkça Peygamber Efendimize (aleyhissalâtü vesselâm) olan hayranlık ve muhabbetim daha da ziyadeleşiyor. Zira bugün o dönemde verilmiş kararların zaman ve mekanları aşan, uzun vadeli etkilerini analiz edebiliyoruz. Oysa biz zahiri ihmal ettiğimizde bâtında da yanılıyor, evvele gitmeden âhire de hükmümüzü geçiremiyoruz. Evvel, âhir, zahir ve bâtın dengesini yakalayamadığımız her durumda, biz de yeni analizcilere yanlış verileri sunuyoruz.
Bu arada Evvel isminin, eşya ve hadiselerin geçmişine dair verilerle alakasına zihnen intikal ediyorum. Yapay zekâ uygulamalarının bu geçmiş verileri kullanarak geleceğe dair tutarlı tahminlerde bulunmaya çalıştığını düşünerek Âhir ismine teveccüh ediyorum. Görülebilen, algılanabilen ve tespit edilebilen sinyaller ve işaretlerle elde edilen verilerin Zahir ismine, zahirde görülmeyen, ama bâtında gizli olan ve içgörüyle temyiz edilebilen anlamlı nakış ve modellerin ise Bâtın ismine baktığını fark ediyorum.
Konuşmalar arasında çıktığım bu tefekkür yolculuğundan toplantı salonuna döndüğümde, yapay zekânın beni meslektaşlarım kadar endişelendirmediği gerçeğine tebessüm ediyorum. Evvel Allah, Âhir Allah, Zahir Allah, Bâtın Allah olduktan ve bütün eşya ve hadiseler bu isimlerle dokunan nakışlar olduktan sonra…
Dipnotlar
[1] “B2B Congress AUTOMA+ 2021”, automahealth.com
[2] M. Fethullah Gülen, Kalbin Zümrüt Tepeleri, İstanbul: Nil Yayınları, 2008, s. 553.
[3] “Reinforce Your Artificial Intelligence (AI) Ecosystem”, www.gartner.com/en/information-technology/insights/artificial-intelligence
[4] Markus D. Dubber, Frank Pasquale, Sunit Das, The Oxford Handbook of Ethics of AI, New York: Oxford University Press, 2020.
[5] Bediüzzaman Said Nursî, Sözler, İstanbul: Şahdamar Yayınları, 2010, s. 584.
