Şu anda şirketler yapay zeka faturalarından dolayı tekrardan insanlı işe alımlara geri döndü. AI'ın bu gücü asla ama asla ucuz değil. Çoğu zaman insanlı bir çalışandan daha maliyetli. Bilgisayar mühendisliğinin öleceği konusuna gelecek olursak, hiçbir teknolojik gelişme bir bilim dalını öldürmez; o bilim dalının gidişatını ve yöntemlerini şekillendirir. Hesap makinesi çıkınca matematik öldü mü, ya da saniyede milyarlarca parametreyi hesaplayabilen GPU'lar matematiği bitirebildi mi? Bugün dünyanın tüm veri merkezleri birleşse, matematikteki bazı kurumları hala kanıtlaması mümkün değil. Bilgisayar mühendisliği de bu şekilde. AI mühendisliği büyük ölçüde bilişsel bir sektöre taşıyacak. Farklı düşünen mühendisler öne çıkacaklar. Bugün soyut düşünce AI'ın en handikaplı olduğu kısımlardan bir tanesi. İki farklı konteksti birbirinden alakasız bir şekilde birleştirebilmek ve yeni bir kuram üretebilme hala bildiğimiz kadarıyla insana özel bir yetenek.
AI'ın başarılı olduğu kısım verilen veri setleri içerisinde kontekst yakalamaktır. Oysa üstte belirttiğim gibi insan iki alakasız konu üzerinden kontekst alabilir ve bir fikir üretebilir. Bugün neredeyse kusursuz bir işçi, verilen veri havuzunda bir işlemi neredeyse kusursuz yapabilecek düzeyde. Bugün kurduğumuz medeniyetin temelleri soyut düşünceler üzerine kuruludur; bugün bilgisayarla konuşabilmek için 0 ile 1 rakamlarını kullanıyoruz. 0 ve 1 doğada olan bir şey miydi, yoksa insanlar bunu somut ihtiyaçlarını dile getirebilmek için soyut bir şekilde mi düşündü? Bu soruya cevap verdiğiniz zaman aslında AI'ın üzerine kurulu olduğu medeniyetin insansız gelişemeyeceğini tahmin edebiliyor olmanız lazım. Bugün belki de milyarlarca parametre ile eğitilen birçok yapay zeka var ancak hala milenyum problemleri dediğimiz problemleri çözebilmeye adım bile atamadılar. Bugün çözülen tek bir problem var; bu da Poincaré Conjecture. İnanır mısınız, insanın iki farklı anlamsız yapından kontekst kurması olayı buna çok iyi bir örnektir. Bugün çözülen Poincaré'in varsaydığı şey kapalı ve deliksiz bir üç boyutlu uzayın aslında bir küre olduğunu nasıl anlayabiliriz sorusunu sormasıydı? Şöyle düşünün, Poincaré'in ortaya attığı bu problem topolojiyle alakalıydı. Ricci akışı ise geometrik yapıların eğriliklerini zaman içerisinde düzenleyen bir yöntemdi. İlk baktığınız zaman bu iki konunun birbiriyle ne alakası var diye düşünebilirsiniz. Bir tarafta kapalı ve deliksiz bir uzayın yapısını anlamaya çalışan bir problem, diğer tarafta eğrilikleri düzenleyen geometrik bir yöntem var. Richard Hamilton bu iki alan arasında bir kontekst kurulabileceğini düşündü. Bir uzayın geometrisini düzenlediğimiz zaman altında bulunan gerçek yapıyı daha rahat görebileceğimizi fark etti. Ancak Ricci akışı sırasında tekillikler meydana geliyor ve yöntem bir noktadan sonra ilerleyemiyordu. Perelman'ın yaptığı şey ise insanların problem olarak gördüğü bu tekilliklere farklı bir açıdan bakmaktı.Tekilliklerin yöntemin bozulması değil, uzayın nasıl kesilmesi ve düzenlenmesi gerektiğini gösteren yapılar olduğunu düşündü. Yani diğer insanların hata olarak gördüğü şeyi çözümün bir parçasına dönüştürdü. Buradaki önemli nokta sadece bir matematik probleminin çözülmesi değildir. Önemli olan, insanın birbirinden alakasız görünen iki alan arasında yeni bir bağlam kurabilmesi ve daha önce görülmeyen bir çözüm üretebilmesidir. Bugün yapay zekaya Poincaré varsayımını, Ricci akışını, Hamilton'ı ve Perelman'ı anlatırsanız bunların arasındaki bağlantıyı size kusursuz bir şekilde açıklayabilir. Ancak bu bağlantı daha önce hiç kurulmamış olsaydı, yapay zeka bunu kendi başına düşünebilir miydi? Bugün buna kesin bir şekilde evet diyemiyoruz. Çünkü AI'ın en başarılı olduğu yer, kendisine verilen veri havuzunun içindeki bağlantıları bulmaktır. Oysa bilimsel gelişmeler çoğu zaman veri havuzunun içinde bulunan cevaplardan değil, daha önce hiç sorulmamış sorulardan ortaya çıkar. Newton'un başarısı elmanın yere düştüğünü görmek değildi. İnsanlar bunu binlerce yıldır görüyordu. Newton'un farkı, yere düşen elma ile gökyüzündeki Ay'ın aynı kurala bağlı olabileceğini düşünmesiydi. Bir elma ile Ay arasında bağlam kurdu ve yeni bir kuram ortaya çıkardı. Bu nedenle bilgisayar mühendisliği bitmeyecek, yalnızca şekil değiştirecek. Kod yazmak giderek daha kolay hale gelecek; ancak hangi kodun neden yazılması gerektiğine karar vermek daha değerli olacak. Geleceğin mühendisi sadece kod yazan değil, sistemi tasarlayan, AI'ın ürettiği sonucu sorgulayan, farklı alanlar arasında bağlantı kuran ve henüz ortada olmayan problemleri fark edebilen kişi olacak. Hesap makinesi matematiği öldürmediği gibi yapay zeka da bilgisayar mühendisliğini öldürmeyecek. Sadece kendisini verilen görevi yapan bir kod işçisi olarak konumlandıran insanları zorlayacak. Çünkü görev belli, sınırlar belli ve beklenen sonuç belliyse AI bu işi insandan daha hızlı yapabilir. Ancak gerçek mühendislik, sınırların belli olmadığı, sorunun doğru şekilde tanımlanmadığı ve farklı çözümler arasında karar verilmesi gerektiği yerde başlar. Mesele yapay zekanın insandan daha hızlı olması değildir. Vinç de insandan daha fazla ağırlık kaldırıyor; ancak bu inşaat mühendisliğini bitirmiyor. Mesele o aracın ne için ve nasıl kullanılacağını kimin belirlediğidir. Bu yüzden gelecekte kazananlar yalnızca en hızlı kod yazanlar veya en iyi prompt'u hazırlayanlar olmayacak. Kazananlar hangi sorunun sorulması gerektiğini bilenler olacak.
Not: Bu örneklendirmemi bir matematikçi ve developer olarak veriyorum. Kim bilir AI bu keşif yolculuğumuzda bize nasıl yardımcı olacak, orası meçhul ama meçhul olmayan tek bir şey varsa, o da bunu bizsiz tamamen yapamayacağıdır.