Yapay Zekâ 2026 – Yeni Delhi Zirvesi
Yapay Zekâ 2026 – Yeni Delhi Zirvesi
Dr. Ayşe Ergüven, Ph.D. Biol.
“Bir sonraki aşama, bilgisayarların yardımcı olarak kullanılması olacak.”.
Bunlar Apple’ın yaratıcısı Steve Jobs’un 1984 yılında söylediği sözler. “Günümüzde kullandığımız bilgisayarlar birer araçtır” demiş Jobs. “Onlar sadece cevap verirler. Bilgisayara bir şey yapmasını söylersiniz, o da yapar. Bir sonraki aşama da ise, o kutunun içinde sizin isteklerinizi önceden tahmin edebilen küçük bir insan varmış gibi bilgisayarlar en yakın yardımcılarımız olacak. Bu yardımcılar, büyük miktarda bilgi içinde size rehberlik etmeye başlayacak. Bu bilgisayarın 80'lerin sonunda, 90'ların başında olgunlaşmaya başlayacağını düşünüyorum”.
Bu, o kadar çabuk olmadı çünkü bunun gerçek olması için veri gerekliydi, verinin de bu işi yapabilecek yerlerde ve işe yarayacak şekilde toplanabilmesi zaman aldı. Sadece zamanlama konusunda yanılmıştı Jobs!
Jobs’un yardımcısına bugün Yapay Zekâ diyoruz. Bu yazıda ise 2026 Yapay Zekâ zirvesinde nelerin gündeme geldiğini anlatmaya çalışacağım.
Bu sene Delhi’de yapılan bu zirvede, bu yardımcının, yatırım, yatırım uygulamaları ve bunları yöneten küresel güç dengeleri dünyasında neler yapabileceği gündemdeydi.
Bu başlıklar ile başlayan zirvede yapay zekânın sorumlukları ele alınmış. Bu sorumluluklar küresel ölçekte “etik” çerçevelerde de tanımlanmaya çalışılmış. Çocukların bu sistemler içinde güvenli olabilmeleri için yapılması gerekenler, kötü, zarar veren içeriklerin engellenmesi için ortak sorumluluk alınması ilk başta öne çıkan konular olmuş. Burada “deepfake” denilen kavram özellikle öne çıkıyordu. “Deepfake” teriminin Türkçe karşılığı henüz yok, “gerçekmiş gibi görünen uydurma içeriklerle aldatma, kandırma” diyebiliriz buna. Bu, bugün özellikle video ve fotoğraflar üzerinde uygulanıyor, gerçek sandığımız bu görsellerin aslında “üretildiği” ortaya çıkabiliyor. Bu başlıklar için zirvenin ilk mesajı “Yapay zekâ büyüyecek ama güvenli ve denetlenebilir olmalı” oldu.
İkinci konu ise yapay zekâ altyapısı ve yatırımları nasıl olacak idi. Tabii öne çıkanlar bugün bildiğimiz sistemler ancak Hindistan’da da bu konuda yatırım yapan şirketler de (örneğin Reliance, Adani) bu pastadan paylarını almak üzere kendilerini ortaya koymuşlar. Çünkü ana rekabet konusu “hesaplama” diye Türkçe ’ye çevirebileceğimiz “compute” gücü, yani daha kısa sürede, daha doğru, güvenilir bilgi sunabilen sistemlere sahip olma. Hemen bunun arkasından ekonomik, toplumsal etki geliyor doğal olarak. Bu başlığın mesajı ise “araştırmadan çok, yerleştirme, konuşlandırma” yani kimin sunduğu hizmet kullanılacak. Bu çok önemli çünkü dünyada yönlendirmeler bu şekilde yapılıyor. Bunu yapabilmek için ülkelerin içine sirayet edebilmek lazım; bu da yerel dili, yerel veriyi kullanarak ulusal modeller geliştirmekten geçiyor. Bu konunun mesajı “yerel uyum sağlama”. Sistemlerini yaygınlaştıralar kazanacak. Buradan da bir sonraki mesaj çıkıyor: herkes için yapay zekâ. Kapsayıcı olmak demişler buna.
Sonuç ise “yapay zekâ güvenliğinden yapay zekâ etkisine ve alt yapısına” odaklanma. Bütün bunlar ekonomi politikalarına eklenmeli ve jeopolitik güçlenme sağlanmalı tabii ki.
Bu odaklanmanın en çok sayıda ve en güçlü uygulamaları ise sağlık alanında yer buluyor. Çünkü yapay zekâ, bu alanda, bir karar destek sistemi olarak hızla gelişiyor ve kullanılıyor. Tedavi öneri sistemleri, risk skorlamaları ve hatta klinik önceliklendirme en çok kullanıldığı alanlar, bunlar kaynakların kısıtlı olduğu yerlerdeki sağlık sistemlerinde çok daha önemli. Kanser taramaları, patoloji, radyoloji için özellikle. Bugünkü kritik darboğaz da ulusal düzeyde genomik veri altyapıları ve genetik epidemiyolojisi ile ilgili verileri oluşturabilmek; dolayısı ile sistemler bu alanda yoğunlaşıyor sağlık alanında.
Sağlık alanı için diğer bir önemli mesaj ise “hekim kontrolü ile yapay zekâ desteği”. Buna bağlı olarak, 2026’da biyomedikal yapay zekânın odak noktası, “yüksek hacimli genomik ve moleküler verinin klinik karar süreçlerine güvenilir ve otomatik biçimde entegre edilmesi” olarak ortaya çıkıyor. Burada da, yapay zekâ teknolojilerindeki son gelişmelerin, örneğin yeni nesil dizileme (NGS) laboratuvarlarında veri üretiminden çok veri yorumlama süreçlerinin dönüşümünü hızlandırmasını hedefleniyor. 2026 sonrası dönemde ise yapay zekâ uygulamalarının; kalite kontrol, varyant çağırma optimizasyonu, düşük frekanslı varyantların tespiti, klinik anlamlandırma ve raporlama süreçlerinin otomasyonu gibi alanlarda yaygınlaşması bekleniyor. Özellikle yüksek hacimli genomik ve patojen dizileme verilerinin klinik karar süreçlerine entegre edilmesi, NGS laboratuvarlarının araştırma odaklı yapılardan klinik karar destek sistemlerine dönüşümünü hızlandıracağı düşünülüyor. Bu dönüşüm, insan denetimi altında çalışan yapay zekâ destekli analiz altyapılarının standart laboratuvar pratiğinin bir parçası haline gelmesini öngörüyor. Böylece, 2026–2030 döneminde en değerli NGS laboratuvarları, düşük viral yük analizi yapabilen, yapay zekâ destekli hata düzeltme kullanan, klinik yorumlama otomasyonu olan, gerçek-zamanlı (real-time) rapor üretebilen sistemler olacak çünkü NGS’nin geleceği, veri üretim kapasitesinin artırılmasından çok, yapay zekâ destekli güvenilir klinik yorumlama ve düşük frekanslı varyantların hassas tespiti üzerine şekilleniyor.
Demis Hassabis ve DeepMind
Delhi zirvesine, DeepMind’ın kurucusu Sir Demis Hassabis çarpıcı iddialarla damga vurdu. Bunlardan en önemlisi genel olarak tüm dünyada kullanılabilecek olan yapay zekânın insana ait analiz, düşünme, değerlendirme düzeyinde problem çözebileceği tezi. Bunu da Artificial General Intelligence – AGI olarak tanımlıyor. Bunun insanın eş değeri olması iddiası da var ama bu bugün için dayanağı güçlü olmayan bir tez. Ancak bugünkü yapay zekâ çok alanda akıl yürütebiliyor, bilimsel problemleri de beş ilâ on yıl içinde çözebilme olasılığının olması da Sir Hassabis’in bu konuya yatırım yaptığının göstergesi. Bilim dünyasında bu tahmin iddialı ama makul kabul ediliyor.
Sir Hassabis demişken kısaca DeepMind’dan da bahsetmek isterim. DeepMind misyonunu “zekâyı çözmek” ve ardından bu zekâyı “diğer her şeyi çözmek için kullanmak” olarak tanımlıyor çünkü nörobilim de Sir Hassabis’in ilgi alanlarından biri, eğitimi de ağırlıklı olarak bu konu üzerine. Ayrıca 2016 yılından beri kullandığımız proteinlerin üç boyutlu yapılarını gösteren AlphaFold da onun ürünü.
Bu konularda etkili olabilen insanların özelliği nedir?
Bu işin içinde olan insanların ortak özellikleri var mı diye merak ettim. İlk gözüme çarpan küçük yaşlardan beri satranç oynamaya olan merakları oldu. Sonra yine küçük yaşlardan itibaren merak ettikleri herhangi bir konuya odaklanabilmeleri, o konu üzerinde sebat etmeleri dikkatimi çekti. Örneğin Sir Hassabis 1970 doğumlu, yani onun aklının erdiği, bu işlere başladığı 1990’larda bilgisayar kavramı çoğu insanın “sadece hesap makinesi” zannettiği bir kavramdı. Bu kavramı değiştirecek pek çok program alt yapısının üreticisi Hassabis. 2016 yılından beri kullandığımız proteinlerin üç boyutlu yapılarını gösteren AlphaFold da onun ürünü mesela.
Bugün yazılım konusunda çalışan gençler, yazılımdan korkmayın, hele hele ihtiyacınız olan herhangi bir başlık (genelde çözülmesi gereken bir sorun) için küçük de olsa programlar yazmayı ihmal etmeyin. Aslında yazılım yapmak için yazılım mühendisi olmaya da gerek yok artık. Herkes, sadece uygulama (App) bile olsa, bir program yazabilir. Bu programlar da beklemediğiniz bir zamanda birilerinin işine yarar!