Yapay Zeka (#AI) ve onunla neler yapabileceğiyle ilgilenen şirketler ve kuruluşlarla çalıştığım zamanlar, bana sıklıkla sorulan sorulardan bazıları şunlardır:
Yapay zeka ile çalışmaya başlamak için hangi teknolojilere ihtiyacımız var?
Altyapı ihtiyaçlarımız neler?
Bilişim teknolojisine yönelik mevcut yaklaşımımızı yeniden nasıl düşünmemiz gerekiyor?
Yakın zamanda #IBM Başkan Yardımcısı Ivo Koerner ile bir röportaj yapma şansım oldu ve bu konuyla ilgili görüşlerini öğrenme fırsatı yakalamış oldum. Röportajın içeriğinin bir kısmı, bugün ki bilinen yapay zeka ile ilgiliydi; yani genellikle günümüzde yapay zeka denince akla gelen makine öğrenimi, derin öğrenme ve sinir ağlarıyla ilgiliydi.
Yapay Zeka (AI) yeni ve çok hızlı gelişen bir alan olduğu için henüz nasıl uygulanabilir şekilde kullanılabileceğine dair katı ve etkili kurallar söz konusu değil. Ve çok yakın zamana kadar da “Yapay Zeka Altın Çağı”na dahil olabilen çok büyük, iyi kaynaklara sahip şirketler olmadığı için, bunun nasıl öğrenilebileceğini gösteren çok fazla bir örnek de yok maalesef!
Yaptığımız görüşme esnasında Ivo, bu alanda iş yapmak ve bu alanla ilgili temel süreçleri ve operasyonları yürütebilmek için daha otomatik ve daha akıllı bir yaklaşım ile en doğru şekilde ilerlemek isteyen herhangi bir şirket için iki temel hesaplama gereksiniminin olduğunu söyledi.
İlk olarak, yapay zekayı meydana getiren yüksek hızlı, yüksek hacimli işlem kapasitesini sağlayabilmek için yeterli (ve doğru tipte) hesaplama gücüne ihtiyaç var.
İkinci olarak, ve bu genellikle en dikkatli düşünülmesi gereken gereksinimdir ki bu verinin ta kendisidir. Yapay zeka denince akla bugün genellikle makine öğrenimi gelir ki yapay zeka aslında, kelimenin tam anlamıyla kendisi için öğrenebilen ve görevleri yerine getirmede giderek daha iyi hale gelen bir bilgisayardır. Bu öğrenme genellikle çok fazla veri gerektirir ve verilerin doğru, güncel ve kolayca erişilebilir olması gerekir.
Görüşmede İlk olarak temel hesaplama gereksinimlerini dile getiren Ivo, ayrıca donanımın tipik olarak iki tür veri işleme teknolojisine ihtiyaç duyduğunu da açıkladı ve bunlar; bilgisayar işlemcileri (merkezi işlem birimleri) ve #GPU’lar (grafik işlem birimleri)’dır.
CPU’lar, herhangi bir bilgisayarın “beyni” olarak nitelendirebileceğimiz bir bilgisayar yongasıdır ki beslendiği verileri içeren mantıksal ve basit matematiksel işlemleri gerçekleştirmeye yarar, ve modern CPU’lar ise bunu hızlı, hatta çok daha hızlı bir şekilde yapabilmektedir.
Bununla birlikte, hem hesaplama hem de veri depolama gibi gereksinimleriniz için, sürecin başlarında önemli bir karar alınması gerekir; tüm altyapıyı kendiniz mi barındıracaksınız yoksa kullanıma hazır bulut tabanlı bir hizmet olarak platform (#PaaS) sağlayıcılarından birine mi güveneceksiniz? ki buradaki asıl yol ayrımı da bu noktadır.
Bu noktada, bir bulut sağlayıcısına güvenmek (IBM Cloud, Amazon Web Servisler veya Google Cloud gibi) en tercih edilebilir bir yol gibi görünebilir. İlk kurulum maliyetlerinin daha düşük olması ve platformların şirketinizin gerektirdiği şekilde ölçeklendirilebilmesi sayesinde kullandığınız hizmet için saatlik veya veri hacminin kapasitesine göre ödeme yapabilmek daha uygun görülebilir.
Kuşkusuz, bu yaklaşım, daha küçük ve orta ölçekli operasyonlarda, bulut hizmetinin kullanıma sunulmasından önce maliyetleri düşürebilecek yapay zeka odaklı araçların ve hizmetlerin denemesini, çok daha kolay hale getirdi.
Ancak, şirketinizin gelecekteki olası ihtiyaçları için daima daha dikkatli olunmalıdır. Kullandığınız bilgi işlem kaynağı ve veri depolama miktarı arttıkça, herkese açık bulut sistemi, kendi altyapınızı korumayla karşılaştırıldığında orantısız bir şekilde pahalıya gelebilir.
“Bu, almanız gereken çok önemli bir karardır” dedi Ivo. Ve ekledi, “Oluşturduğunuz modellerin kapasitesi artıkça, bir tür kırılma noktasına ulaşacaksınız, zira genel bulut ortamı, ihtiyacınız olan altyapıyı sağlamak açısından maliyeti daha pahalı hale getirebilir.”
“Öte yandan, kendi altyapınıza yatırım yapmaya başlarsanız … bu büyük bir yatırım olarak değil tabi, bu nedenle IT altyapınızın diğer bölümlerine kıyasla harcamanız gereken para küçüktür … bu size daha fazla özgürlük ve daha fazla hız sağlayacaktır ve aksine bunu herkes için açık bir bulut ortamında 6, 12 veya 18 ay kadar uzun bir süre yaparsanız, daha da fazla harcama yapabilirsiniz.” dedi Ivo.
Bilgi işlem ve veri depolama için ne tür çözümler seçerseniz seçin ki bu bulut ve mevcut altyapıdan oluşan melez bir tercih de olabilir, burada asıl dikkat edilmesi gereken önemli husus, Yapay Zeka (AI) altyapınızın sahip olması gereken iki gereksinimin birlikte ne kadar iyi çalıştığıdır.
“Bulutta veya şirket içinde sahip olduğunuz temel hesaplama sisteminin bu verilere çok hızlı erişmesi gerekir. Bir veri işleme sisteminden çok daha hızlı erişime ihtiyacınız var burada… Bu nedenle, verileri makine öğrenme tabanlı altyapınıza olabildiğince yakın düşünmeniz ve olabildiğince hızlı bir şekilde bunu nasıl elde edebileceğinizi çözmeniz gerekir.” dedi Ivo.
Daha fazla bilgi için, Ivo Koerner ile gerçekleştirdiğimiz röportajın tamamını aşağıda izleyebilir ve Yapay Zeka (AI) ile oluşturulacak altyapılar hakkında daha fazla bilgiye buradan ulaşabilirsiniz.
Yazımı okuduğunuz için teşekkür ederim. LinkedIn ve Forbes’ta düzenli olarak yönetim ve teknoloji trendleri hakkında yazılar yazıyorum. Yapay Zeka (AI) hakkında yeni bir kitap kaleme aldım, hakkında daha fazla bilgi edinmek için buraya tıklayabilirsiniz. Gelecekteki yayınlarımı da okumak için ağıma buradan abone olabilirsiniz veya ‘Takip Et’i tıklayabilirsiniz.
Ve Ayrıca, Twitter, Facebook, Instagram, Slideshare veya YouTube kanalım aracılığıyla da benimle iletişime geçmekten çekinmeyiniz.