Yapay Zekanın Açık Kaynaklı Geleceği

Özellikle mobil ve sunucu işletim sistemlerinde açık kaynağın ve özgür yazılımın yaygınlaşmasıyla açık kaynak yazılımlara olan ön yargı ve korkular yerini artan taleplere bıraktı. Lisansların da çeşitlenmesi ile çok büyük bir kitleye erişen açık kaynak yazılımlar, düşük maliyetle büyük imkanlar sundular. Düşük maliyet ve topluluk desteğiyle büyüyen projelerin sayısındaki artıştan hiç şüphesiz yapay zeka projeleri de payını aldı. Özellikle son dönemde neredeyse toplumun her kesiminde sıkça dile gelen makine öğrenmesi modellerinin de açık kaynak sayesinde ivmelenmesi kaçınılmazdı. Google’ın Tensorflow, Facebook’un Torch kütüphanesini ücretsiz ve açık kaynaklı olarak yayınlaması ilerlemenin bu alanda olduğunun en büyük kanıtlarındandır.


Artan gelişmiş makine öğrenmesi kütüphaneleri akademisyenleri normal şartlarda kanıtsız ve makaleler üzerinde kalan makine öğrenmesi modellerini yayınlamaya itti. Akademisyenler veya makaleyi okuyan bazı geliştiriciler bu modelleri yayınlanarak hem kanıt oluşturuldu hem de diğer geliştiricilerin kullanımına imkan sağlandı. Üstelik bu geliştirmeler bir akademik makaleye bağlı kalmaksızın kimi zaman sadece genel kullanım için de yapıldı. Dolayısıyla bir kimse yeterli bir programlama bilgisiyle bir hazır modeli alıp bazı değişiklikler ve ince ayarlar yaparak eğitim maliyetlerine ve hesaplamalarına derinden girmeden kullanabilir hale geldi. Hatta yapay zeka ve veri bilimi alanında çalışan insanların çok iyi bildiği bir platform olan Kaggle sayesinde bu programlama bilgisine sahip olmayanların bile öğrenebildiği ve uygulayabildiği bir hale geldi

.

Doğal dil işleme(NLP) yani insanoğlunun konuşma dillerinin anlamlandırılması amacıyla kurulan modeller açık kaynak olarak son dönemde en fazla ses getiren projelerdendir. Özellikle pandemi ile artan çevrimiçi toplantı ve telefon görüşmelerinin işlenmesi ihtiyacı bu alandaki çalışmalara olan talebi de beraberinde getirdi. Huggingface, Spacy gibi açık kaynaklı projeler sayesinde belirgin şekilde artan erişilebilirlik, dünya çapında kurum ve kuruluşların bu alanda çalışma isteğini daha fazla ertelememesini sağladı. Sıfırdan eğitim maliyetleri kimi zaman 60.000$’ı aşan modellerin ücretsiz ve hemen kullanılabilir olarak sunulduğu bu kütüphaneler sayesinde dünya devi şirketlerden start-up’lara pek çok firma hayallerindeki geliştirmeler için kolları sıvadı. Üstelik açık kaynak ve özgür yazılım destekçileri sayesinde bahsi geçen modeller eskisi gibi İngilizce ile kalmamış aralarında Türkçenin de bulunduğu pek çok dilde modeller yayınlanmıştır. Örnek olarak sadece huggingface üzerinden paylaşılmış dillerin model ve veri seti sayılarına buradan göz atabilirsiniz.


Bu yayınlanan modeller arasında birden fazla dili destekleyen modeller de vardır ve kullanımı oldukça kolaydır. Örnek olarak bu link üzerinde kendiniz denemeler yapabileceğiniz basit bir içerik oluşturduk. Bu örnekte de görüldüğü üzere aslında basit cümle sınıflandırma uygulamaları bu kütüphaneler sayesinde birkaç satıra kadar düşmüş ve neredeyse son kullanıcının kullanabileceği hale gelmiştir. Ayrıca linkte kullanmış olduğumuz Google’ın colab platformu ile de insanlar, elbette belirli zaman kısıtlarıyla, ücretsiz şekilde güçlü donanımlara sahip sunucularda çalışabilme imkanına sahip olmuştur.


Tüm bu bahsettiğimiz konular neticesinde son günlerin en büyük yapay zeka kütüphaneleri ve modelleri büyük oranda açık kaynak geliştirilmekte olup ücretsiz şekilde kullanıma sunulmaktadır. Tamamen bilimsel gelişmelere ve keşiflere bağlı olan bu alandaki ilerlemeler henüz kimsenin tekeline girememiş çünkü insan zekasını taklit etmede, bu alandaki problemleri tespit etme ve çözmede açık kaynağın hızına yetişememiştir.


Hüseyin Erdem

Maydanoz Veri Bilimcisi


Group 7.png