Turan Recepoğlu:
Hoş geldiniz tekrar Ozan Bey. Aslında ilk kez bir araya gelişimiz değil. Daha önce de yapay zekâ üzerine konuşmuştuk ama bugün biraz daha derine inmek istiyorum. Açık konuşayım, ben bu konuları sizden öğreniyorum. Çünkü yapay zekâ çok konuşuluyor ama ne olduğu, ne olmadığı pek net değil. En baştan başlayalım: Yapay zekâ dediğimiz şey tek bir alan mı?
Ozan Önal:
Hoş bulduk, tekrar burada olmak çok güzel.
Aslında tam da söylediğiniz gibi, yapay zekâ en çok konuşulan ama en az doğru anlaşılan alanlardan biri. Ve hayır, yapay zekâ tek bir alan değil. Bu belki de en kritik nokta. Yapay zekâ; altında çok sayıda alt uzmanlık barındıran, geniş bir şemsiye kavram.
Turan Recepoğlu:
Yani dışarıdan bakınca “yapay zekâcı” denince her şeyi bilen biri gibi algılanıyor ama öyle değil mi?
Ozan Önal:
Kesinlikle değil. Hatta bu beklenti hem kurumlar hem de uzmanlar için ciddi sorunlara yol açıyor.
Nasıl ki bir mühendisten aynı anda köprü tasarlamasını, elektrik tesisatı yapmasını ve yazılım geliştirmesini beklemiyorsak; yapay zekâda da aynı durum geçerli.
Turan Recepoğlu:
Peki bu dallar neler mesela? Biraz açabilir miyiz?
Ozan Önal:
Tabii. En bilinenlerden başlayalım.
Birincisi Doğal Dil İşleme, yani NLP. Bu alan; yazılı ve sözlü dili anlamaya, yorumlamaya ve üretmeye odaklanır. Chatbot’lar, otomatik e-posta yanıtları, doküman özetleme, mevzuat tarama sistemleri bu alana girer.
İkincisi Görüntü İşleme. Bu tamamen farklı bir dünya. Fotoğraf ve video verileriyle çalışır. Yüz tanıma, nesne tespiti, plaka okuma, tıbbi görüntü analizi gibi konular burada yer alır. Kullanılan matematik, algoritmalar, hatta bakış açısı bile NLP’den oldukça farklıdır.
Turan Recepoğlu:
Yani bir NLP uzmanı görüntü işleme yapamayabilir mi?
Ozan Önal:
Temel seviyede fikir sahibi olabilir ama derinlik bambaşkadır. Bu yüzden “yapay zekâ uzmanı” dediğimizde mutlaka hangi alanda sorusunu sormak gerekir.
Turan Recepoğlu:
Başka hangi alanlar var?
Ozan Önal:
Örneğin zaman serisi analizi ve tahmin sistemleri var. Bunlar finans, enerji, üretim, sensör verileri gibi alanlarda kullanılır.
Anomali tespiti dediğimiz sistemler var; dolandırıcılık, siber güvenlik, kalite kontrol gibi alanlarda kullanılır.
Öneri sistemleri var; “bunu alan şunu da aldı” mantığıyla çalışan yapılar.
Bir de karar destek sistemleri var ki, özellikle kurumlar için çok kritiktir.
Turan Recepoğlu:
Şunu fark ediyorum: İnsanlar yapay zekâyı tek bir şey sanıyor ama aslında bir ekosistem gibi.
Ozan Önal:
Aynen öyle. Hatta ben bazen yapay zekâyı bir şehir gibi anlatırım. Her mahallenin ayrı bir uzmanlığı, dili, dinamiği vardır. Herkes her yerde yaşayamaz.
Turan Recepoğlu:
Son zamanlarda çok duyduğumuz bir kavram var: RAG sistemleri. Açıkçası ben de adını biliyorum ama mantığını sizden duymak isterim.
Ozan Önal:
RAG, yani Retrieval-Augmented Generation, son yılların en kritik yapılarından biri.
Şöyle düşünelim: Büyük dil modelleri çok güçlü ama bir sorunları var: Bazen emin olmadıkları konularda da çok eminmiş gibi konuşabiliyorlar. Bu özellikle kurumlar için ciddi bir risk.
RAG sistemlerinde model, önce dışarıdan ya da kurumun kendi dokümanlarından bilgi çeker, sonra bu bilgiye dayanarak cevap üretir. Yani “bildiğini sandığını” değil, gerçekten bulduğunu anlatır.
Turan Recepoğlu:
Bu çok kritik bir fark aslında.
Ozan Önal:
Kesinlikle. Mesela bir kurumun mevzuatı, prosedürleri, teknik dokümanları düşünün. RAG sistemi bu dokümanları tarar, ilgili bölümü bulur ve cevabı oradan üretir.
Bu sayede cevaplar hem doğru, hem izlenebilir, hem de güvenilir olur.
Turan Recepoğlu:
Bu sistemler her yerde kullanılabilir mi?
Ozan Önal:
Kullanılabilir ama doğru tasarlanmazsa fayda yerine zarar getirir. RAG; veri mimarisi, güvenlik, yetkilendirme, güncellik gibi birçok boyutu olan bir yapı. Yani “modeli alıp bağlayalım” işi değil.
Turan Recepoğlu:
Buradan şunu anlıyorum: Yapay zekâ işi sadece kod yazmak değil.
Ozan Önal:
Kesinlikle değil. Yapay zekâ;
doğru problemi tanımlama,
doğru veriyi seçme,
doğru modeli kullanma
ve en önemlisi sonuçları doğru yorumlama işidir.
Turan Recepoğlu:
Peki sizce en sık yapılan hata ne?
Ozan Önal:
En büyük hata, yapay zekâyı sihirli bir kutu sanmak. “Veriyi verelim, gerisini o halletsin” yaklaşımı.
Oysa yapay zekâ, yanlış soruya çok ikna edici yanlış cevaplar verebilir.
Turan Recepoğlu:
Bu cümle çok çarpıcı oldu.
Ozan Önal:
Çünkü gerçek bu. O yüzden uzmanlık, denetim ve etik boyut çok önemli. Yapay zekâ kendi başına iyi ya da kötü değil; onu nasıl kullandığınız belirleyici.
Turan Recepoğlu:
Son olarak şunu sormak istiyorum: Gelecekte bizi nasıl bir yapay zekâ dünyası bekliyor?
Ozan Önal:
Genel, her şeyi yapan yapay zekâdan ziyade; alan-odaklı, uzmanlaşmış, güvenilir yapay zekâlar göreceğiz.
Tıpkı bugün olduğu gibi: Her iş için doğru uzman, doğru sistem.
Turan Recepoğlu:
Gerçekten çok ufuk açıcı oldu. Açıkçası bugün ben de birçok şeyi sizden öğrenmiş oldum. Katıldığınız için çok teşekkür ederim.
Ozan Önal:
Ben teşekkür ederim. Yapay zekâyı doğru anlatmak, en az onu geliştirmek kadar önemli.