Yapay zekâ sistemleri zaten etkileyici kapasitelerini genişlettikçe, bilgisayar bilimi (BS) alanının yakında geçmişte kalacağına dair giderek yaygınlaşan bir inanç ortaya çıkıyor. Bu inanç, günümüzün potansiyel öğrencilerine iyi niyetli tavsiyeler şeklinde iletiliyor, ancak bunların çoğu, zekâlarına rağmen uzmanlık alanlarının dışında konuşan kişilerin kulaktan dolma bilgilerinden ibaret.
Nobel ödüllü ekonomist Christopher Pissarides gibi tanınmış kişiler bu argümanı ortaya attılar ve sonuç olarak bu argüman çok daha sıradan bir düzeyde kök saldı. Hatta lise kariyer danışmanlarının, bu alan hakkında hiçbir bilgileri olmamasına rağmen bilgisayar bilimleri alanında çalışma fikrini tamamen reddettiklerini bizzat duydum.
Bu iddiaların genellikle iki ortak kusuru vardır. Bunlardan ilki, tavsiyelerin bilgisayar bilimcisi olmayan kişilerden gelmesidir. İkincisi ise, bilgisayar biliminin gerçekte neleri içerdiği konusunda yaygın bir yanlış anlamanın olmasıdır.
Yapay Zeka ve Kod Değiştirme Efsanesi
Yapay zekanın, tıpkı şiir, tarif ve ön yazı üretebildiği gibi, komutlardan bilgisayar kodu yazabileceğini söylemek yanlış olmaz. Üretkenliği artırabilir ve iş akışını hızlandırabilir, ancak bunların hiçbiri insan girdisinin değerini ortadan kaldırmaz.
Kod yazmak, bilgisayar bilimleriyle eş anlamlı değildir. Tek bir üniversite dersine bile katılmadan kod yazmayı öğrenebilirsiniz, ancak bilgisayar bilimleri diploması bu becerinin çok ötesine geçer. Karmaşık sistemlerin mühendisliğini, altyapı ve geleceğin programlama dillerinin tasarımını, siber güvenliği sağlamayı ve sistemlerin doğruluğunu doğrulamayı da içeren birçok şeyi içerir.
Yapay zekâ bu görevleri güvenilir bir şekilde yerine getiremez ve öngörülebilir gelecekte de getiremeyecektir. İnsan girdisi hayati önem taşımaya devam etse de, karamsar yanlış bilgiler on binlerce yetenekli öğrenciyi bu hayati alandaki önemli ve anlamlı kariyerlerden uzaklaştırma riski taşıyor.
Yapay Zekanın Yapabilecekleri ve Yapamayacakları
Yapay zeka, tahminlerde bulunma konusunda üstündür. Üretken yapay zeka, internet içeriğine kullanıcı dostu bir sunum katmanı ekleyerek bunu geliştirir; bilgileri yeniden yazar, özetler ve bir insanın çalışmasına benzeyen bir şeye dönüştürür.
Ancak mevcut yapay zeka gerçekten "düşünmez". Bunun yerine, hız uğruna hassasiyeti feda eden sezgisel yöntemler olarak bilinen mantıksal kısayollara güvenir. Bu, bir insan gibi konuşmasına rağmen, hiçbir şeyi akıl yürütemeyeceği, hissedemeyeceği, umursayamayacağı veya arzulayamayacağı anlamına gelir. İnsan zihniyle aynı şekilde çalışmaz.
Kısa bir süre önce, bilgisayar bilimlerinin yerini "hızlı mühendislik" kavramının alacağı düşünülüyordu. Ancak bugün, hızlı mühendislik için neredeyse hiç iş ilanı yok ve LinkedIn gibi şirketler, bilgisayar bilimleri profesyonellerinin sorumluluklarının aslında genişlediğini bildiriyor.
Yapay Zekanın Yetersiz Kaldığı Noktalar
Yapay zeka, bilgisayar bilimleri profesyonellerine işlerini yapmaları için daha güçlü araçlar sunar. Bu, artık daha az destek rolü ve daha fazla teknik liderlik gerektirirken, kavramları fikir aşamasından pazara sunuma kadar daha ileri taşıyabilecekleri anlamına gelir.
Bununla birlikte, güven, denetim veya insan yaratıcılığına duyulan ihtiyaç gibi konularda uzmanlaşmış insan katkısının hâlâ gerekli olduğu birçok alan mevcuttur. Örnekler bol olsa da özellikle öne çıkan 10 alan şunlardır:
- Bir hedge fon algoritmasını yeni ekonomik koşullara uyarlamak. Bu, sadece kod yığınları değil, algoritmik tasarım ve piyasaların derinlemesine anlaşılmasını gerektirir.
- Google veya Microsoft gibi sağlayıcılardan kaynaklanan aralıklı bulut hizmeti kesintilerinin teşhisi. Yapay zeka küçük ölçekte sorun giderebilir, ancak büyük ölçekli, yüksek riskli sorun gidermeyi bağlamsallaştıramaz.
- Kuantum bilgisayarlar için kod yeniden yazmak. Yapay zeka, başarılı uygulamaların kapsamlı örnekleri olmadan bunu yapamaz (ki bunlar şu anda mevcut değildir).
- Yeni bir bulut işletim sisteminin tasarlanması ve güvenliğinin sağlanması. Bu, yapay zekanın gerçekleştiremeyeceği üst düzey sistem mimarisi ve titiz testler gerektirir.
- Enerji tasarruflu yapay zeka sistemleri yaratmak. Yapay zeka kendiliğinden daha düşük güç tüketen GPU kodu icat edemez veya kendi mimarisini yeniden icat edemez.
- Nükleer santraller için güvenli, hacker'lara dayanıklı, gerçek zamanlı kontrol yazılımları geliştirmek. Bu, gömülü sistemler uzmanlığının, kod çevirisi ve sistem tasarımıyla birleştirilmesini gerektirir.
- Bir cerrahi robotun yazılımının öngörülemeyen koşullar altında çalıştığının doğrulanması. Güvenlik açısından kritik doğrulama, yapay zekanın mevcut kapsamını aşmaktadır.
- E-posta kaynaklarını doğrulamak ve bütünlüğünü sağlamak için sistemler tasarlamak. Bu, kriptografik ve disiplinler arası bir zorluktur.
- Yapay zeka destekli kanser tahmin araçlarının denetimi ve iyileştirilmesi. Bu, insan gözetimi ve sürekli sistem doğrulaması gerektirir.
- Yeni nesil güvenli ve kontrol edilebilir yapay zekayı inşa etmek. Daha güvenli bir yapay zekaya doğru evrimleşmek, yapay zekanın tek başına yapabileceği bir şey değil; bu bir insan sorumluluğudur.
Bilgisayar Bilimi Neden Hala Vazgeçilmezdir?
Kesin olan bir şey var: Yapay zekâ, mühendislik ve bilgisayar bilimlerinin yapılış biçimini yeniden şekillendirecek. Ancak karşı karşıya olduğumuz şey, alanın toptan yok olması değil, çalışma yöntemlerinde bir değişim.
Tamamen yeni bir sorun veya karmaşıklıkla karşılaştığımızda, yapay zeka tek başına yeterli olmayacaktır; bunun tek bir basit nedeni vardır: tamamen geçmiş verilere dayanır. Dolayısıyla, yapay zekayı sürdürmek, yeni platformlar oluşturmak ve güvenilir yapay zeka ve yapay zeka yönetişimi gibi alanlar geliştirmek için bilgisayar bilimleri (CS) gerekir.
Bilgisayar bilimlerine ihtiyaç duymayacağımız tek senaryo, artık yeni diller, sistemler, araçlar veya gelecekte karşılaşacağımız zorluklardan endişe duymayacağımız bir noktaya ulaşmamızdır. Bu da neredeyse imkansız.
Bazıları, yapay zekanın sonunda tüm bu görevleri yerine getirebileceğini savunuyor. Bu imkansız değil, ancak yapay zeka bu kadar gelişmiş olsa bile, neredeyse tüm meslekleri eşit riske atacaktır. Az sayıdaki istisnadan biri, yapay zekayı geliştiren, kontrol eden ve geliştirenler olacaktır.
Bunun tarihsel bir örneği var: Sanayi Devrimi sırasında, makine ve teknolojideki hızlı ilerlemeler sonucunda fabrika işçileri 50'ye 1 oranında işten çıkarılmıştı. Bu durumda, iş gücü aslında yeni bir ekonomiyle birlikte artmıştı, ancak yeni işçilerin çoğu makineleri çalıştırabilen veya tamir edebilen, yeni makineler geliştirebilen veya makineler etrafında yeni fabrikalar ve süreçler tasarlayabilen kişilerdi.
Bu büyük çalkantı döneminde, teknik beceriler aslında en az talep gören değil, en çok talep gören becerilerdi. Bugün de aynı paralellik geçerli: Teknik uzmanlık, özellikle bilgisayar bilimlerinde, her zamankinden daha değerli.
Gelecek nesli tam tersi mesajla karıştırmayalım.
Ikhlaq Sidhu
Decano de IE School of Science and Technology, IE University
