2019 Yılı Yapay Zekâ Endeksi Raporu

11 Aralık 2019 tarihinde Dünyanın en seçkin üniversitelerinden biri olan Stanford Üniversitesi tarafından 291 sayfadan oluşan 2019 yılı Yapay Zekâ Endeksi Raporu yayınlanmıştır. Bu rapor, küresel ölçekte yapay zekâ çalışmaları hakkında bilgi veren en kapsamlı çalışmalardan biridir.

Yapay zekâ toplumun pek çok yönüne dokunduğundan, raporda ulusal ekonomilerden iş büyümesine, araştırmaya ve kamu algısına kadar pek çok konu üzerindeki geniş küresel etkisi hakkında disiplinlerarası bir yaklaşımla analiz edilerek verilmiştir. Rapor’un amacı, uygulayıcılara, endüstri liderlerine, politika yapıcılara ve fon sağlayıcılara, genel kamuoyuna ve onu bilgilendiren medyaya hizmet ederek yapay zekâ tartışmasını veriye dayalı olarak topluma sunmaktır.

Stanford Üniversitesi İnsan Merkezli Yapay Zekâ Enstitüsü (Human-Centered Artificial Intelligence Institute) bünyesinde bağımsız bir girişim olan raporun üçüncüsü hazırlanmıştır. Endeks raporu, akademi ve endüstriden disiplinler arası bir uzmanlar grubu olan Yapay Zekâ Yönlendirme Komitesi (AI Index Steering Committee)’in öncülüğünde işbirliğine dayalı bir çalışmanın sonucudur. Çalışma kapsamında 35’ten fazla sponsor iş ortağı ve veri katılımcısı katkı endeks raporuna katkı sunmuştur. 2019 yılı raporu önceki yıllara ait yayınlanan raporlardan gerek endekste kullanılan veri seti çeşitliliği gerekse konu alanların çeşitliliği bakımından çok daha geniş kapsamlıdır.

Dokuz bölümden oluşan 2019 Yapay Zekâ Endeksi Raporu’na göre öne çıkan bulgular konu başlıkları itibariyle şöyle özetlenmiştir.

Araştırma ve Geliştirme

  • 1998-2018 arasında, hakemli yapay zekâ (AI) makalelerinin hacmi % 300’den fazla arttı. Hakemli dergilerin yayınlarının % 3’ünü ve yayınlanan konferans bildirilerinin % 9’unu yapay zeka oluşturdu.
  • 2006 yılında ABD’yi geçen Çin, şu anda Avrupa Birliğindeki ülkelerinin yıllık ürettiği yapay zekâ alanındaki bilim dergisi ve konferans bildiri sayısına eşittir. ABD yayınlarının Alan Ağırlıklı Atıf Etkisi (The Field-Weighted Citation Impact) hala Çin’inkinden % 50 daha fazladır.
  • Singapur, İsviçre, Avustralya, İsrail, Hollanda ve Lüksemburg, online açık kaynak platformu olan arXiv’de yapay zekânın en gelişmiş fazı olan Derin Öğrenme (Deep Learning) alanında kişi başına düşen makale sayısı diğer ülkelere göre nispeten yüksektir.
  • Dünyadaki yapay zekâ dergi atıflarının % 32’sinden fazlası Doğu Asya’ya aittir. Dünya yapay zekâ konferans bildirisi atıflarının ise % 40’ından fazlası Kuzey Amerika’ya aittir.
  • Kuzey Amerika, 2014-2018 arasındaki küresel yapay zekâ patent atıf faaliyetlerinin % 60’ından fazlasını oluşturmaktadır.
  • Birçok batı Avrupa ülkesinde, özellikle Hollanda, Danimarka, Arjantin, Kanada ülkelerinde ve İran’daki yapay zeka araştırmalarında diğer ülkelere kıyasla nispeten daha yüksek kadın varlığı göze çarpmaktadır.

Konferanslar

  • Yapay zekâ konferanslarına katılım önemli ölçüde artmaya devam etmektedir. 2019’da en fazla katılımın gerçekleştiği NeurIPS (Neural Information Processing Systems), 2018’e göre % 41 ve 2012’ye göre % 800’ün üzerinde katılımcı sayısında artış beklemektedir. 1979 yılında kurulan ve eski adı Amerikan Yapay Zeka Derneği olan AAAI (the Association for the Advancement of Artificial Intelligence) düzenlediği ve CVPR (The Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) gibi konferanslara yıllık katılımın yaklaşık % 30 artmasını öngörmektedir.
  • Yapay zekâ alanında kadınların etkinliğini artırmayı hedefleyen bir girişim olan WiML (Women in Machine Learning)  çalıştaylarına katılım sağlayanların sayısı 2014 yılındakinden sekiz kat yüksektir. ABD merkezli ve Melinda Gates’in de desteklediği kar amacı gütmeyen bir girişim olan AI4ALL ise 2015 yılındakinden 20 kat daha yüksek mezun katılımcı sayısına sahiptir. Bu artışlar yapay zeka alanında kadınları ve yetersiz temsil edilen grupları bu alana girmeye teşvik etmektedir.

Teknik Performans

  • Bir buçuk yıl içinde, büyük bir görüntü sınıflandırma sistemini bulut altyapısı üzerinde eğitmek için gereken süre Ekim 2017’de yaklaşık üç saatten, Temmuz 2019’da yaklaşık 88 saniyeye düşmüştür. Aynı dönemde böyle bir sistemi eğitmenin maliyeti benzer şekilde düşmüştür.
  • Geniş kapsamlı doğal dil işleme (NLP) sınıflandırma görevlerinde kaydedilen ilerlemeler oldukça hızlı olmuştur
  • 2012’den önce yapay zekâ sonuçları, her iki yılda bir hesaplama kapasitesini ikiye katlayan Moore Yasasını yakından izledi. 2012 sonrası, hesaplama kapasitesi her 3.4 ayda bir ikiye katlanıyor. Moore Yasası, Intel şirketinin kurucularından Gordon Moore’un 1965 yılında Electronics Magazine dergisinde yayınlanan makalesi ile teknoloji tarihine kendi adıyla geçen yasasında, her 18 ayda bir tümleşik devre üzerine yerleştirilebilecek bileşen sayısının iki katına çıkacağını belirtmektedir. Bu sayede, bilgisayarların işlem kapasitelerinde büyük artışlar yaşanması ve üretim maliyetlerinin aynı veya düşme eğilimi göstermesi beklenmektedir.

Ekonomi

  • Singapur, Brezilya, Avustralya, Kanada ve Hindistan, 2015’ten 2019’a kadar yapay zeka istihdamında en hızlı büyümeyi yaşadı.
  • ABD’de yapay zeka ile ilgili konulardaki işlerin payı, 2010’daki toplam işlerin % 0,26’sını oluşturmaktayken bu oran Ekim 2019’da % 1,32’ye yükseldi ve Makine Öğreniminde en yüksek pay (toplam işlerin % 0,51’i) oldu. Yapay zeka işgücü talebi, özellikle yüksek teknoloji hizmetlerinde ve imalat sektöründe artmaktadır.
  • Washington eyaleti en yüksek yapay zeka işgücü talebine sahiptir. İşlerin neredeyse % 1,4’ü yapay zeka işleridir. Bu eyaleti sırasıyla  % 1,3 ile California, % 1,3 ile Massachusetts % 1,3, % 1,2 ile New York % 1,2, % 1.1 ile Columbia Bölgesi (DC) ve % 1 ile Virginia eyaletleri izlemiştir.
  • ABD’de yapay zekâ işlerinin payı 2012’de % 0,3’ten 2019’da % 0,8’e yükselmiştir. Yapay zekâ işgücü talebi özellikle yüksek teknoloji gerektiren hizmetlerde ve imalat sektöründe artış göstermiştir.
  • 2019 yılında, küresel özel yapay zekâ yatırımları 70 milyar doları geçmiştir. Bu yatırımların 37 milyar dolardan fazlasını yapay zekâ startup firmalarından gelmektedir.
  • Küresel olarak, yapay zekâ girişimlerine yapılan yatırım istikrarlı yükselişini sürdürmektedir. Yatırımlarda 2010 yılında toplam 1,3 milyar dolar’dan 2018’de 40,4 milyar dolar’a yükselerek yıllık ortalama % 48’in üzerinde bir finansman artışı kaydedilmiştir.
  • Otonom Araçlar, 7,7 milyar dolar (toplamın % 9,9’u) ile küresel yatırımın son yıldaki en büyük payını almıştır. Otonom araçları İlaç, Kanser ve Terapi (4,7 milyar dolar, % 6,1), Yüz Tanıma (4,7 milyar dolar, % 6,0), Video İçeriği (3,6 milyar dolar, % 4,5) ve Sahtekârlık Tespiti ve Finans (3,1 milyar dolar, % 3,9) izlemiştir.
  • Araştırmaya katılan büyük ölçekli şirketler, yapay zekânın en az bir fonksiyonunu ya da işletme biriminde yapay zekâyı kullanmaktadır. Bu oran 2018 yılında % 47’den 2019’da % 58’e yükselmiştir.
  • Araştırmaya katılan büyük şirketlerin sadece % 19’u kuruluşlarının yapay zekâ algoritmalarının açıklanabilirliği ile ilişkili riskleri azaltmak için adımlar attığını ve % 13’ü ise algoritmik önyargı ve ayrımcılık gibi eşitlik ve adalet risklerini azalttığını belirtmektedir.

Eğitim

  • Yapay zekâ ve yapay zekâ ilişkili konular hem ABD’deki üniversitelerde hem de uluslararası alanda online eğitimlerde hızla büyümeye devam etmektedir.
  • Kuzey Amerikada, yapay zekâ doktora eğitimlerinde hızla en popüler ikinci uzmanlık alanı olmuştur. Bu alandaki dokora yapan öğrenci sayısı ikinci en popüler alan olan güvenlik veya bilgi teknolojileri alanlarında doktora yapan öğrenci sayısının iki katından daha yüksektir. 2018 yılında, mezun olan Bilgisayar Bilimleri Doktoralı öğrenci sayısının % 21’inden fazlası Yapay Zekâ / Makine Öğrenimi konusunda uzmanlaşmıştır.
  • ABD ve Kanada’da yapay zekâ alanında mezun olan uluslararası doktora öğrencilerinin sayısı artmaya devam etmekte ve şu anda bu programlardan mezun olan doktoralı sayısı bu programlarda mezun olanların % 60’ını aşmıştır. Bu oran 2010 yılında % 40’dan daha azdı.
  • Sanayi sektörü, açık arayla yapay zekâ yeteneğinin en büyük tüketicisi haline gelmiştir. 2018’de, sanayi sektörüne giden yapay zekâ doktoralı mezun sayısı, 2018 yılında mezunların % 60’ı iken bu oran 2004 yılında yaklaşık % 20 seviyelerindeydi. 2018’de, sanayi sektörüne giren doktoralı mezun sayısı açısından değerlendirildiğinde ABD’de akademik diğer konu alanlarına göre AI Doktora mezunu sayısı iki katından fazladır.
  • ABD’de, endüstri için akademiden ayrılan yapay zekâ alanındaki öğretim üyesi sayısı artış göstermektedir.
  • Yapay zekâ alanındaki öğretim görevlilerinin cinsiyet temelinde çeşitlendirilmesi yeterince ilerleme kaydetmemiştir. 2018’de yeni öğretim görevlisi işe alımlarının % 20’sinden daha azını kadınlar oluşturmuştur. Benzer şekilde, kadın AI Doktora alıcılarının payı ABD’de 2010’dan bu yana % 20’de neredeyse sabit kalmıştır. Benzer şekilde, ABD’de yapay zekâ alanındaki kadın öğretim görevlileri başvurusu kabul edilenlerin oranı ise 2010’dan itibaren yaklaşık % 20 seviyelerinde kalmıştır.

Otonom Sistemler

  • Kaliforniya’daki otonom araçları (AV) test eden toplam firma sayısı 2015-2018 arasında yedi kattan fazla arttı. California eyaleti 2018’de 50’den fazla şirkete ve 500’den fazla otonom araca lisans vermiştir.

Endüstriyel Robotlar

  • Endüstriyel robotlar için beş büyük pazar Çin, Japonya, ABD, Kore Cumhuriyeti ve Almanya’dır. Bu ülkeler küresel robot kurulumlarının % 74’ünü oluşturmaktadır. Çin, 2018’deki toplam kurulumların % 36’sı ile dünyanın en büyük endüstriyel robot pazarı olmuştur. Çin’de robot kullanan başlıca endüstriler Elektronik, Otomotiv ve Metaller olup, endüstriyel robotların ana uygulama alanları elleçleme ve kaynak sektörleridir.

Kamuoyu Algısı

  • Küresel merkez bankaları, özellikle İngiltere Merkez Bankası, Japonya Merkez Bankası ve Federal Rezerv yapay zekâya büyük ilgi göstermektedir.
  • Dünya genelinde kongre kayıtları, komite raporları ve yasal metinlerde yapay zekâ ile ilgili mevzuatta önemli bir artış olduğu görülmektedir.

Toplumsal Düşünceler

  • Adalet, Yorumlanabilirlik ve Açıklanabilirlik, 59 Etik Yapay Zekâ ilke belgesinde en sık bahsedilen etik zorluklar olarak tanımlanmıştır.
  • 2018’in ortasından 2019 ortasına kadar etik ve yapay zekâ hakkında 3600’den fazla küresel haberde baskın konuların yapay zekânın etik kullanımı, veri gizliliği, yüz tanıma teknolojisinin kullanımı, algoritma önyargısı ve büyük teknolojilerin rolü hakkında çerçeve ve kılavuzlar olduğu görülmektedir.
  • Yapay zekâ, Birleşmiş Milletler (BM) Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri (SDG)’nin her birine katkıda bulunabilir, ancak sürdürülebilir kalkınma için yapay zekâda hala aşılması gereken darboğazlar bulunmaktadır.

Faydalı olması ve farkındalık oluşturması dileğiyle.

Bilimle ve teknolojiyle kalınız.

Yararlanılan Kaynaklar

Bir Cevap Yazın

Aşağıya bilgilerinizi girin veya oturum açmak için bir simgeye tıklayın:

WordPress.com Logosu

WordPress.com hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Google fotoğrafı

Google hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Twitter resmi

Twitter hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Facebook fotoğrafı

Facebook hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Connecting to %s