Dr Ayşe Ergüven, PhD, Biol.
Bu yazıma, bilimsel çalışma yaparken önyargılı olmanın kararımızı nasıl etkileyebileceğini vurgulayan bir anımı anlatarak başlamak istedim. Bugün özellikle tıp alanında yapay zekâ uygulamaları yaygınlaşırken birtakım çekinceler olduğuna dair makalelere de rastlamak mümkün literatürde. Bu durumda olaylara her zaman iki taraflı bakmak önemli.
H. pylori’nin öğretisi: Bilim yanlışlanabilmelidir.
1989 yılının ilk aylarında İstanbul Tıp Fakültesi 33 Amfisi diye bilinen amfide bir seminerler dizisine katılmıştım. Bunlardan benim için en önemlisi Barry Marshall ve Robin Warren tarafından yapılan H. pylori sunumu idi. Bu bakteri ilk olarak bu araştırıcılar tarafından gastrit ve ülser hastalarının midelerinde keşfedilmişti. O zamanki geleneksel düşünce, insan midesinin asit ortamında hiçbir bakterinin yaşayamayacağı yönündeydi.
20. yüzyılın başlarında yapılan birkaç küçük araştırma, peptik ülser ve mide kanseri olan birçok kişinin midesinde kavisli çubukların varlığını ortaya koydu. Ancak 1954’te yayınlanan bir araştırmada, 1180 mide biyopsisinde bakterinin gözlemlenememesi üzerine bakterilere olan ilgi azaldı. Çalışmalar 1970’lerden sonra yeniden hız kazandı, 1982 yılında artık mide ülserlerinin ve gastritin nedeninin bu bakteri olduğu kabul edilir bir gerçek olmuştu. İşte tam bu aşamada, 1989 yılının başında, ben de genç biyolog kafamla konuya dâhil olmuş, “evet, bu olabilir” diyerek dahiliye kliniğinde konuya itiraz eden hocalarımla ters düşmüştüm. Bundan bir zaman sonra 2005 yılında Marshall ve Warren, Nobel Fizyoloji/Tıp Ödülü’ne lâyık görüldü.
Yapay zekâ fikir olarak değil ama uygulama yazılımlarının denetlenmesi gereken bir alan.
Zamanımızın hızla gelişen yapay zekâ teknolojisi de yukarıda anlattığım örnekte olduğu gibi bir kısım uygulayıcı tarafından hevesle desteklenirken bir kısmı biraz skeptik bu konuda. Yapay zekâ uygulamalarının yukarıda anlattığım anımla ilgisi de tam burada.
Yapay zekâ kavramı hayatımıza “sohbet odaları robotları” ile girdi. 2022 yılı sonunda ise bu sohbet odalarından çıkan ortama neşe katan, konuşkan, fikir üreten ChatGPT programları girdi hayatımıza. Sadece iki yıl sonra, veri toplamayı da becerebilen bu özellikle konuşmaları yönlendirmek ile başlayan programlar sisteme konulan bilimsel makalelerde de akıl yürütmeye, konferans sunumlarını, bildirileri kaynak alarak, yeni yayın yapmaya başlayanların yayınlarının sanki özgünmüş gibi görünmesini sağlayan özellikler katmaya başladılar. Kullanılan dil aslında kendini ele veriyordu, örneğin resmî dil kullanımında bürokratik kavramlar ChatGPT sohbet odasına pek düşmediği için bu kavramlarda sıklıkla hata yapıyordu ChatGPT. Hele bilimsel makaleler, özellikle hukuk ile ilgili makalelerde kaynak eksikliği, insan zekâsı ile hazırlanmamış metinleri ele veriyor. Bu metinleri ayıklamak da yapay zekâya biraz skeptik bakan bilim insanlarının çabası ile oluyor. Bu metinlerde özellikle rastladıkları özellik Kapsamlı Dil Modeli (Large Language Model LLM) kullanıldığında, yazım şekillerinin ve kullanılan kelimelerin istatistiksel olarak olağandan daha sık olarak birbirine benzemesi. Bu açıkları engellemek için sınırlamalar öneriyor bilim insanları, örneğin sadece dilbilgisi düzeltmeleri, basit sorulara cevap verme gibi. Bu ötesinde kullanılan LLM bilim dünyasına zarar verecek diye de ekliyorlar. Hayatımızı kolaylaştıran bu uygulamalara skeptik olmadan yön verebilmek de bir hedef olmalı, bence. Çünkü işimize yarıyor bunlar.
Bu ortamdan nasibini sadece makalelerin yazı bölümleri değil görsel malzemeleri de nasibini alıyor. “Yapay zekâ çok daha hızlı gelişiyor” diyor FEBS’den Jana Chistopher ve ekliyor:
“Görüntü bütünlüğü ve yayın etiği alanında çalışan insanlar, bu teknolojinin sunduğu olanaklar konusunda giderek daha fazla endişe duyuyorlar”. Yapay zekâ araçlarının metin, görüntü, veri yaratma kolaylığı, insanların fark etmesi zor olan sahte rakamlar, makaleler ve sonuçlarla dolu, güvenilmez bilimsel literatüre ilişkin korkuları artırıyor. Şimdiden, bütünlük uzmanları, yayıncılar ve teknoloji şirketleri, makalelerin aldatıcı, yapay zekâ tarafından üretilen unsurlarını hızla tespit etmeye yardımcı olabilecek yapay zekâ araçları geliştirmek için yarışırken bir silahlanma yarışı ortaya çıkıyor. “Bu korkutucu bir gelişme”, diyor Christopher, “Ama aynı zamanda zeki insanlar ve önerilen iyi yapısal değişiklikler de var”. San Francisco, Kaliforniya’da adli tıp uzmanı, görüntü danışmanı olan Elisabeth Bik, “Yakın gelecekte, yapay zekâ tarafından oluşturulan metinlerde sorun yaşamayabiliriz” diyor. En azından Bik, Christopher ve diğerlerinin ciddi emek harcayarak yakaladıkları görüntü manipülatörlerinin görüntülerinin gerçek olanlarını kullanmaya yöneldiği gözlemler arasında. Yani çözüm için insan zekâsı yine devrede. Bu konu ile ilgili yayıncı ve editör bir arkadaşımla konuşurken, ülkemizde de özellikle çeviri yayıncılıkta yapay zekânın ürünlerinin çeviri kitaplarda hızla yaygınlaştığını ve yayın evlerinin birbirine benzeyen bu ürünlerin piyasada kalitenin düşmesine sebep olduğundan yakındıklarını söyledi. Bu tür yayınları sistem içinden ayıklamak biraz da okuyucu kitlesinin kaliteyi seçmesine bağlı olduğunu da ekledi. Çünkü bu tür yayınlar biz insanların algısına yapay geliyor.
Atom ve parçacık bilimi bazı yanlış uygulamaları engelleyebilir mi?
Bu noktada konu biraz daha heyecanlı bir yarışı getiriyor önümüze kuantum bilgisayar ile yapılan çözümler. Aslında bu kavram yapay zekâ uygulamalarından daha eski. Tıpkı elektrikli araçların içten yanmalı motorlardan önce kullanılması gibi algoritma üreticileri de pek bunun kullanılmasını istemiyorlar galiba. Kuantum bilgisayarlar o kadar hızlı ve kapsamlı ki onun bu hızını tüm insanlar ile paylaşmak pek işlerine gelmiyor (sanki). Çünkü kim daha hızlı çalışan bilgisayarı, yani kuantum teknolojisi ile çalışan sistemleri, bu alanda etkin kullanabilirse konunun galibi olacak, en azından bu aşamada. Bir kuantum sisteminin süper gücü verinin hangi bölümlerinin diğerlerinden daha önemli olduğunu, bu parçaların ne kadar güçlü bir şekilde birbirine bağlandığını ayırt edebilme yeteneğidir.
Edinburgh Üniversitesi’nde kuantum hesaplama araştırmacısı ve QC Ware adlı bir bilgisayar firması sahibi Jonas Landman, daha önce kuantum donanımı üzerinde çalışacak diğer beyin benzeri yapay zekâ tasarımlarının (yani yazılımlarının) kuantum kopyalarını hazırlamıştı. Yeni araştırmada kendisi ve meslektaşları tıbbi analiz için tasarlanmış bir transformatörü kullandılar. Kuantum modeli, bazıları sağlıklı gözlerde, bazıları da diyabetin neden olduğu körlüğe sahip kişilerde olmak üzere bin altı yüz kişinin retina görüntülerinden oluşan bir veri tabanında her görüntüyü hasarsızdan en şiddetliye kadar beş seviyeye gruplayabildi. Yani kuantum uygulaması ikili bilgisayar programlama dilinden farklı olarak kuantum fizik kuralları ile çok daha hızlı, müdahale edilmesi pek de kolay olmayan sonuçlar üretebiliyor. Bu da bugünün, sistemleri manipüle eden bazı yapılarının işine gelmiyor.
Bizleri de aslında çok işe yarayabilecek organik beynimizi sahtekarlık yapmadan bu sistemleri geliştirenleri takip etmeye önem vermeye itiyor bu manipülasyonlar. Çok para kazanmak, dünyayı kontrol etmek hırsı insanlığın gelişimine her daim engel olmuş, yukarıda bahsettiğim gibi petrol türevlerinin yakıt olarak kullanılması ile elektrikli araç üretiminin işin başında engellenmesi. Şimdi bizlere bunu temiz enerji diye satıyorlar.
Son olarak gen mutasyonlarını tahmin edebilen bir yapay zekâ: EVO
Gen mutasyonlarının etkilerini ‘benzersiz doğrulukla’ tahmin edebilen bir yapay zekâ modeli olan Evo kelimelerle değil, milyonlarca mikrobun genomlarıyla eğitilmiş büyük bir dil modeli. Mutasyonların etkilerini doğru bir şekilde tahmin edebiliyor.
Yani genetik talimatları anlayabilen ve tasarlayabilen yeni türde bir makine öğrenimi modeli bu Evo, genetik mutasyonların etkilerini tahmin edebiliyor ve yeni DNA dizileri üretebiliyor. Ancak bu DNA dizileri, canlı organizmaların DNA’sıyla yakından eşleşmiyor.
Araştırıcılar, zaman ve eğitimle Evo ve benzer modellerin bilim adamlarının çeşitli DNA ve RNA dizilerinin işlevlerini anlamalarına ve hastalıkları hafifletmelerine yardımcı olabileceğini söylüyorlar. Kötü niyet işin içinde olmaz ise çok önemli bir gelişme, bu tür dizileri kuantum bilgisayar teknolojisi ile yapabilmek de bilim dünyasını bir anda değiştirebilir.
Güvenliğin, kuantum yazılımlarında (kriptografi) nasıl ele alınacağı gibi aşılması gereken başka sorunlar da var tabii, ayrıca uzun süreli kuantum bilgi depolama da geçmişte bir sorun olmuş. Ancak son gelişmeler bunun da çözülebileceğini gösteriyor.
Bilim düşündüğümüzden çok daha hızlı ilerliyor, yeter ki dürüst insanlar olsun bilimde yol gösterenler, yenilik getirenler…
Yeni yılınız kutlu olsun.
Bu yazı Düzen Laboratuvar Grubu’nun çıkardığı Bülten’in Aralık 2024 tarihli ve 124 Sayılı sayısından izin alınarak yayınlanmıştır. Bültene ve yazıya ulaşmak için aşağıdaki aşağıdaki linkleri kullanınız.
https://ebulten.duzen.com.tr/
populer-konular/helicobacter-pyloriden-yapay-zeka-uygulamalarina-kuantum-bilgisayarina-anilar-hayaller