Bir yıl önce paylaştığım “İNSAN ZİHNİNİN EPİSTENOMİK SINIRI VE YAPAY ZEKA İLE YENİ BİR MİLAT” başlıklı makaleyi (https://siyasetkahvesi.net/2023/12/02/insan-zihninin-epistenomik-siniri-ve-yapay-zeka-ile-yeni-bir-milat/) yeniden paylaşmak istiyorum. Bu yazıda, yapay zekanın bilişsel kapasitemiz üzerindeki derin etkisini ve zekanın ergonomisi anlamında kullandığım yeni bir terim olan “epistenomik” kavramını tartışıyorum.

Bu makaleyi ilk paylaştığımdan bu yana, yapay zekanın etkisi giderek arttı ve Anno Automaturom (AA) olarak adlandırdığımız yeni bir çağın başlangıcında olduğumuzu yeniden doğruladı. Bu, yapay zekanın yalnızca bilişsel yeteneklerimizi artırmakla kalmayıp, ürettiğimiz büyük miktardaki bilgiyi işleme ve anlama biçimimizi de kökten değiştirdiği bir çağdır.

Bu fikirleri araştırmaya devam ederken, yapay zekanın epistenomik bariyeri aşmamıza nasıl yardımcı olduğunu tartışalım. Bu bariyer, insanlık tarihi boyunca, özellikle son 50 yılda, muazzam miktarda veri topladıktan sonra ulaştığımız bilişsel kapasitemizin sınırlarını temsil ediyor. Beyinlerimiz şu anda bu büyük veri miktarını işleyemediği için epistenomik bariyer oluşuyor.

Ancak, AA’nın ikinci yılında, yapay zeka sayesinde tüm bu birikmiş veri eşi benzeri görülmemiş yollarla kullanılıyor. İşte yapay zeka çağından önce imkansız olan moleküler, genetik ve malzeme bilimlerindeki bazı son gelişmeler. Yapay zeka olmadan, bu erken dönemdeki atılımları gerçekleştirmek yüzlerce yıl alırdı.

Antibiyotik Araştırmaları: Araştırmacılar, son on yıldır antibiyotik araştırmalarında yapay zekayı kullanarak keşif sürecini önemli ölçüde hızlandırdı. Geleneksel olarak, yeni bir antibiyotiği keşfetmek beş ila altı yıl sürebilir ve bu süre boyunca kapsamlı ve titiz araştırmalar yapılması gerekirdi. Ancak, yapay zeka artık sadece birkaç saat içinde yüz binlerce aday üretebiliyor. Son bir çığır açan çalışmada, yapay zeka aynı anda 79 potansiyel antibiyotik ortaya çıkardı—yapay zeka olmadan hayal edilemez bir şeydi. Bu 2023’teki atılımdan önce, yeni antibiyotiklerin sentezi 60 yıl boyunca durmuştu (The Guardian, “AI used to predict potential new antibiotics in groundbreaking study”).

Batarya Malzemeleri Keşfi: Microsoft’un Azure Quantum Elements (AQE) platformu, yeni batarya malzemeleri arayışını devrim niteliğinde değiştirdi. Geleneksel olarak, yeni malzemeleri belirlemek laboratuvarda yıllar süren deneme yanılma sürecini gerektirirdi. Araştırmacılar, daha az lityum kullanan batarya malzemeleri için AQE’yi sorguladılar ve hızlıca 32 milyon farklı aday önerildi. Yapay zeka bu adayları filtreledi ve analiz etti, sonunda sadece 80 saat içinde 23 uygun seçeneğe indirdi. Bu süreç, yapay zeka olmadan neredeyse imkansız olurdu ve yapay zekanın muazzam veri miktarlarını benzersiz hızlarda işleme ve rafine etme yeteneğini vurguluyor (The Verge, “How Microsoft found a potential new battery material using AI”).

Genetik Mutasyon Tanımlaması: Hastalıklara neden olabilecek genetik mutasyonları tanımlamak uzun zamandır zor bir görev olmuştur ve bilinen mutasyonların küçük bir kısmını bile sınıflandırmak yıllar süren titiz araştırmalar gerektirir. Google DeepMind’ın AlphaMissense programı, insanların tek başına yapamayacağı bir görevi yerine getirerek 71 milyon protein mutasyonunu tanımladı. Bu yapay zeka, bu mutasyonları sadece kataloglamakla kalmadı, aynı zamanda risk düzeylerini de sınıflandırdı ve genetik hastalıkları anlamamızı önemli ölçüde ilerletti. Önceden bilinen mutasyonların sadece %2’si sınıflandırılmışken, yapay zeka bu sayıyı 18 kat artırarak potansiyel hastalık yapıcı mutasyonlar hakkında paha biçilmez bilgiler sağladı (El Pais, “Google AI identifies millions of protein mutations capable of causing disease”).

Bu büyüleyici geçişi nasıl yönettiğimiz ve geleceğimiz için ne anlama geldiği konusunda daha fazla bilgi için bizi takip etmeye devam edin. Yapay zekanın kolektif bilgi ve anlayışımıza getirdiği sınırsız olanakları birlikte keşfetmeye devam edelim. 🚀

—

YAPAY ZEKA AYDINLATMA METNİ:

Makale, yazarın İngilizce dilindeki orijinal makalesinden (https://www.linkedin.com/pulse/breaking-epistenomic-barrier-second-year-ai-age-aa-easyprivacy-co-dbeuf/?trackingId=wCkTXtghmS1ISSNaX66vkg%3D%3D) ChatGPT isimli yapay zeka modeli kullanılarak tercüme edilmiş, editoryal düzeltmeler ve metnin anlaşılmasını kolaylaştıracak eklemeler yazar tarafından yapılmıştır. Yazının görseli yazar tarafından betimlenmiş ve ChatGPT üzerinden DALL-E yapay zeka modeli tarafından çizilmiştir.