Yapay zeka ve makine öğrenimi alanındaki en etkili isimlerden biri olan Andrew Ng, son podcast röportajında sektöre dair ilham verici görüşlerini aktardı. Lex Fridman'ın sunduğu programda, Ng'nin çocukluk yıllarında kodlamaya olan tutkusuyla başlayan yolculuğu, günümüz teknolojilerine uzanan bir hikaye olarak öne çıktı. Hong Kong ve Singapur'da büyüyen Ng, beş altı yaşlarında BASIC programlama diliyle tanışmış ve kitaplardan kopyaladığı kodlarla basit oyunlar yaratmıştı. Bu deneyim, onu bilgisayarların zeka sergileme potansiyeline hayran bırakmıştı. Babasının uzman sistemler ve sinir ağları üzerine okumaları da genç Ng'yi bu alana yönlendirmişti.
Ng, lise yıllarında Singapur'da yaptığı staj sırasında ofis işlerinin sıkıcılığından şikayet ederek, otomasyonun önemini fark etmiş. Fotokopi çekmek gibi rutin görevleri robotlarla otomatikleştirmeyi hayal eden Ng, bu düşüncenin kariyerini şekillendirdiğini belirtti. Makine öğrenimi algoritmalarının insan yapabileceği işleri otomatikleştirmede usta olduğunu vurgulayan Ng, eğitim sürecini de otomatikleştirmeye odaklanmıştı. Stanford'da makine öğrenimi dersi verirken her yıl aynı videoları çekmek yerine, bunları kaydederek öğrencileriyle daha derin bağ kurmayı tercih etmişti. Bu yaklaşım, çevrimiçi kursların temelini atmıştı.
Coursera'nın kurucu ortağı olan Ng, platformun doğuşunu gece geç saatlerde çekilen videolara borçlu olduğunu anlattı. Akşam 10 ile sabah 3 arasında Logitech webcam ve Wacom tablet kullanarak içerik üreten Ng, 100 bin kişinin beklediği kursları aceleyle hazırlamıştı. Arkadaşlarıyla yemekten sonra ofise dönüp kayıt yapan Ng, bu süreci motive edici bulduğunu ifade etti. “Tüm ekibime, öğrenenler için en iyisini yapmayı önceliklendirdik,” diye konuştu. Araştırma çalışmalarını öne çıkarmak yerine temel kavramlara odaklanan Ng, degrade iniş gibi konuları detaylı açıklamanın öğrencilerin uzun vadeli kariyerine fayda sağlayacağını düşündüğünü söyledi.
Podcast'te, Ng'nin Stanford'daki deneyimlerinden bahsedildi. Videoları YouTube'a yükleyerek başlayan süreç, küçük web siteleriyle test edilmiş ve başarısız özellikler elenmişti. Örneğin, birden fazla kullanıcının aynı anda giriş yapıp kredi kazanabileceği bir özellik, hiç kullanılmamıştı. Ng, bu denemelerin Coursera'nın başarısını sağladığını belirtti. Makine öğrenimi topluluğunun büyümesini de vurgulayan Ng, geliştiricilerin yüzde 50'sinden fazlasının AI ile çalışacağını öngördü. Bulut bilişimin yaygınlaşması gibi, makine öğreniminin de neredeyse tüm yazılımcılara yayılacağını ekledi.
Fridman'ın sorusu üzerine Ng, AI'nin biyoloji, kimya ve fizik gibi alanlarda veri setlerini kullanan yeni programcılar yarattığını kabul etti. Okuryazarlığın tarihsel gelişimine benzeterek, makine öğreniminin toplumun küçük bir kesiminden herkese yayılacağını söyledi. “Bir zamanlar okuryazarlık sadece azınlıktaydı, şimdi makine öğrenimi benzer bir dönüşüm geçiriyor,” diye belirtti. Ng, ilk öğrencisi Peter Abbeel'den bahsederek, pekiştirme öğrenimiyle helikopter projesini anımsattı. Bu proje, otonom araçların temelini atmıştı.
Derin öğrenme konusuna değinen Ng, büyük verilerin gücüne inandığını ifade etti. Denetimsiz öğrenimin heyecan verici olduğunu, ancak ölçeğin anahtar olduğunu söyledi. “Veri miktarı arttıkça, modeller daha iyi performans gösteriyor,” dedi. Ng, dağınık verilerle başa çıkmanın zorluklarını tartıştı ve deeplearning.ai platformunun yeni başlayanlara yardımcı olduğunu belirtti. Uzmanlık programlarında temel kavramları, hata ayıklamayı ve kariyer tavsiyelerini kapsadığını anlattı.
Ng, çalışma alışkanlıkları üzerine ipuçları verdi: Düzenli pratik, temel matematiği güçlendirme ve projelerle uygulama. Kariyer için AI Fund ve Landing.ai gibi girişimlerini örnek gösterdi. AI Fund'un startup'ları desteklediğini, Landing.ai'nin endüstriyel uygulamalara odaklandığını söyledi. Gerçek dünya AI'sinde, üretim hatlarındaki görsel denetimin dönüştürücü olduğunu vurguladı.
Yapay genel zekaya (AGI) değinen Ng, uzun vadeli endişeleri paylaştı ancak kısa vadede fırsatlara odaklanmayı önerdi. “AGI'ye ulaşmak için ölçek önemli, ama etik yönleri göz ardı etmeyelim,” diye uyardı. Ng, pişmanlıklarını ve gurur anlarını paylaşarak, eğitimdeki etkisini en büyük başarı olarak gördü. Milyonlarca insanı AI ile tanıştıran Ng, sektörün geleceğini parlak görüyor.
Podcast, Ng'nin Google Brain ve Baidu'daki rollerini de kapsadı. Google Brain'in derin öğrenmeyi yaygınlaştırdığını, Baidu'da ise Çin pazarına odaklandığını anlattı. Eğitimdeki yenilikler, Coursera'nın küresel erişimiyle milyonları etkiledi. Ng, herkesin AI'ye erişiminin eşitlik getireceğini düşünüyor.
Bu röportaj, yapay zekanın eğitimden endüstriye uzanan yolculuğunu aydınlatıyor. Ng'nin vizyonu, geliştiricilerden bilim insanlarına kadar geniş bir kitleyi motive ediyor. Derin öğrenme tekniklerinin pratik uygulamaları, gelecekteki inovasyonların kapısını aralıyor. Ng, temel eğitimle herkesin bu alana katkı sağlayabileceğini savunuyor. Podcast, AI'nin günlük hayattaki rolünü vurgulayarak, dinleyicileri düşünmeye sevk ediyor.