Geoffrey Hinton: "Derin Öğrenmenin Babası", 2018 Turing ve 2024 Nobel Fizik Ödülü Sahibi

2024 yılı, 8 Ekim. İsveç Kraliyet Bilimler Akademisi, Nobel Fizik Ödülü'nü açıkladı. Sıra dışı bir ödül: bir fizikçiye değil, bir bilgisayar bilimcisine verildi. Geoffrey Hinton (1947–) ve John Hopfield, "yapay sinir ağları kullanılarak makine öğrenmesini mümkün kılan temel keşifler ve buluşlar için" ödüllendirildi.

Bu, modern bilim tarihinin sıra dışı bir anıdır. Yapay zekâ, hayatımızda bu kadar merkezde olduğu için, Nobel Komitesi onun matematik temelini yapan birini fizik içerisine kabul etti.

Hinton, derin öğrenmenin babası olarak bilinir. 1970'lerden 2010'lara kadar, akademik dünya sinir ağlarını terk ettiğinde bile, inatla bu konuda çalıştı. 2012'de öğrencileriyle birlikte geliştirdiği AlexNet, modern derin öğrenme çağını başlattı. 2018'de Turing Ödülü (bilgisayar biliminin "Nobel"i) aldı. 2024'te Nobel Fizik.

Ve bütün bu başarılardan sonra, 2023'te Google'dan istifa etti: "Yarattığım teknolojinin tehlikelerinden açıkça konuşmak istiyorum."

İngiltere'den Toronto'ya

Geoffrey Everest Hinton, 6 Aralık 1947'de İngiltere'nin Wimbledon kasabasında doğdu. Ailesinde önemli bilim insanları vardı: dedesinin dedesi George Boole (Boole cebrinin mucidi); babası bir entomologdu (böcek bilimcisi).

Cambridge Üniversitesi'nde deneysel psikoloji okudu (1970). Sonra Edinburgh Üniversitesi'nde doktora yaptı — yapay zekâda yapay sinir ağları üzerine (1978).

O dönem yapay zekâ alanında baskın yaklaşım sembolik yapay zekâ idi: bilgisayara mantık kuralları öğretmek, açık şekilde programlamak. Sinir ağları bir azınlık görüş olarak görülürdü; pek çok büyük figür "işe yaramaz" diye reddetti.

1986: Backpropagation makalesi

1986'da Hinton, David Rumelhart ve Ronald Williams ile birlikte modern derin öğrenmenin matematik temelini atan ünlü bir makale yayımladı: "Learning representations by back-propagating errors" (Nature, 1986).

Bu makale, backpropagation algoritmasını sinir ağı topluluğuna sundu. Aslında algoritma daha önceden Seppo Linnainmaa (1970), Paul Werbos (1974) ve diğerleri tarafından farklı bağlamlarda formüle edilmişti; Rumelhart-Hinton-Williams çalışması bunu sinir ağı eğitimi için pratik ve etkili biçimde sundu.

Bu makaleden sonra, sinir ağları kısa bir süre yeniden ilgi gördü. Ama 1990'larda destek vektör makineleri (SVM) ve diğer yöntemler daha iyi performans gösterdi; sinir ağları yine "modası geçmiş" gözüne girdi.

"AI Kışı" yılları

1980'lerin sonu ve 1990'lar boyunca, sinir ağları için AI Kışı dönemi yaşandı. Akademik finansman azaldı; pek çok araştırmacı alanı terk etti.

Hinton, bu dönemde inatla derin ağlar üzerinde çalışmaya devam etti. Toronto Üniversitesi'ne taşındı (1987); orada küçük bir grupla görüntü, ses, dil işleme üzerine derin ağlar geliştirdi.

2006'da Deep Belief Networks üzerine makalesi, layer-wise pre-training (katman katman ön-eğitim) tekniğiyle derin ağların eğitiminin mümkün olduğunu gösterdi. Bu, derin öğrenmenin yeniden doğuşunun matematik temelini attı.

2012: AlexNet'in ImageNet zaferi

ImageNet, 14 milyon etiketli görüntüden oluşan büyük bir veri kümesi. Her yıl bu veri kümesi üzerinde görüntü tanıma yarışması yapılırdı; klasik yaklaşımlar (özelliği el ile çıkarma + SVM) %26 hata oranı veriyordu.

2012'de Hinton'ın iki öğrencisi — Alex Krizhevsky ve Ilya Sutskever — Hinton'un yönetiminde bir derin konvolüsyonel sinir ağı geliştirdi: AlexNet. ImageNet yarışmasında %15.3 hata oranı ile birinci oldu. Bir önceki yılın en iyisinden %41 daha iyi.

Bu, modern derin öğrenme devriminin başlangıç noktası olarak kabul edilir. AlexNet'in başarısından sonra, dünya genelinde derin öğrenme araştırması patlaması yaşandı. Google, Facebook, Microsoft, Amazon — hepsi derin öğrenme laboratuvarları kurdu.

Google ve istifa (2013-2023)

2013'te Hinton'un küçük şirketi (DNNresearch) Google tarafından satın alındı. Hinton, Google Brain'de yarı zamanlı araştırmacı olarak çalışmaya başladı; aynı zamanda Toronto Üniversitesi profesörlüğünü sürdürdü.

Sonraki 10 yıl boyunca, Hinton ve grupları Google için pek çok önemli teknoloji geliştirdi: konuşma tanıma (Google Assistant), makine çevirisi (Google Translate), resim sınıflandırması (Google Photos).

Ama 2023 mayısında Google'dan istifa etti. Açıklaması:

"Yapay zekânın tehlikeleri hakkında özgürce konuşmak istiyorum. Eğer Google'da kalırsam, bunu yapmak zor olur. Hayatımda yarattığım çalışmalardan dolayı bazı kısmen pişmanım; bu teknoloji belki insanlık için ciddi bir tehlike."

İstifa sonrası, Hinton kamuoyunda yapay zekânın risk ve etik konularını açıkça konuşan bir figür haline geldi.

"AI'nın annesi vatandaşı" tartışması

Hinton'un Google'dan istifası ve sonraki söylemleri, modern teknoloji etiği tartışmalarının merkezinde yer aldı. Birkaç ana endişesi:

1. Otonom silahlar: yapay zekânın askeri uygulamaları.
2. Yanlış bilgi yayılımı: AI tarafından üretilen sahte görüntü, video, metin.
3. İşsizlik: AI'nın geniş ölçekli iş kayıplarına yol açma potansiyeli.
4. Kontrol edilemez sistemler: kendi başına hedefler oluşturabilen AI sistemlerinin riskleri.

Bu görüşler, "AI alarmcısı" ve "AI iyimseri" arasındaki büyük tartışmanın parçası. Hinton, alarmcı tarafta — kendi yarattığı teknolojinin tehlikeli olabileceğini açıkça söyleyen az sayıdaki büyük figürlerden biri.

2024 Nobel Fizik

8 Ekim 2024'te, Nobel Fizik Komitesi'nin kararı dünyayı şaşırttı. Sıra dışı bir ödül: bir bilgisayar bilimcisi ve bir teorik fizikçi (John Hopfield) "yapay sinir ağları kullanılarak makine öğrenmesini mümkün kılan temel keşifler" için ödüllendirildi.

Bu, Nobel Komitesi'nin modern yapay zekânın fizik bilimi gibi temel bir buluş olduğunu kabul etmesi anlamına geldi. Karar bazı çevrelerce eleştirildi (Hopfield gerçek bir fizikçi ama Hinton "fizikçi değil"); ama sonuç olarak yapay zekânın bilim tarihindeki yerini sembolize etti.

Hinton, Nobel konuşmasında dedi:

"Yapay zekâdan korkuyorum. Birkaç yıl önce kendi öğrencilerime 'AI'ya inanmaktan çok korkun, ama olası faydaları da takdir edin' diyordum. Şimdi, daha çok korkudayım."

Diğer büyük öğrenciler

Hinton, modern AI araştırmasının pek çok büyük figürünün ya doktora danışmanı ya da yakın işbirlikçisidir:

• Yann LeCun: konvolüsyonel sinir ağlarının (CNN) öncüsü; bugün Meta (Facebook) AI lideri. 2018 Turing Ödülü'nü Hinton ve Bengio ile paylaştı.
• Yoshua Bengio: derin öğrenme teorisi öncüsü; Université de Montréal'de profesör. 2018 Turing Ödülü.
• Ilya Sutskever: OpenAI'nin kurucu ortağı ve baş bilim insanı, AlexNet'in eş yazarı. ChatGPT'nin arkasındaki figürlerden biri.
• Alex Krizhevsky: AlexNet'in baş yazarı. Sonradan akademiyi bıraktı.

Bu çekirdek grup — sonradan "Derin Öğrenmenin Babaları" diye anıldı — modern AI patlamasının matematik temelini attı.

Mirası

Hinton'un etkisi modern bilim tarihinde olağanüstüdür:

• Backpropagation'ın yaygınlaştırılması (1986).
• Boltzmann makineleri ve Deep Belief Networks (2000'ler).
• AlexNet ile derin öğrenme devriminin başlatılması (2012).
• 2010'lardan bu yana yüzlerce öğrenci ve postdoc yetiştirme.
• 2018 Turing Ödülü (Bengio ve LeCun ile birlikte).
• 2024 Nobel Fizik Ödülü (John Hopfield ile birlikte).

Bugün 77 yaşında. Hayatının kalan yıllarını AI güvenliği ve etik üzerine kamuoyu eğitimine ayırmayı planladığını söylüyor.

Bir hayat dersi

Hinton'un hayatı, "inatçı bir bilim insanın kazandığı zafer"in modern örneklerinden biridir. 1970'lerde başladığı yöne ısrarla devam etti, "alanı bırak, başka bir yere bak" diyen tüm baskılara rağmen. Sonuçta, 40 yıl sonra, hayatı boyunca savunduğu fikir modern dünyayı değiştirdi.

Daha geniş bir hayat dersi: bilim insanı, kendi yarattığı teknolojinin etik sonuçlarından sorumludur. Hinton'un Google'dan istifası, bilim tarihinde nadir bir cesaret örneğidir. "Hayatım boyunca yaptığım iş tehlikeli olabilir" demek, kişisel ego için kolay değildir.

Bir sonraki sefer ChatGPT'ye soru sorduğunuzda, ya da bir Google Translate sayfasını kullandığınızda, ya da telefonunuzun konuşma asistanı sizi anladığında — perde arkasında Geoffrey Hinton ve öğrencilerinin matematik ısrarının etkisini hatırlayabilirsiniz. Aynı zamanda, bu teknolojinin yarattığı tehlikeler konusunda en cesur ses çıkaranın da Hinton olduğunu.