Türkiye’nin Bilgisayar Mühendisliği öğretim üyelerinden Prof. Dr. Ümit M. Karakaş ile kariyeri, deneyimleri, görüşleri ve en çok YAPAY ZEKA (YZ) hakkında söyleştik…
Hacettepe Üniversitesi eski öğretim üyelerinden Prof. Dr. Ümit M. Karakaş ile birlikteyiz. Kendisiyle çok güzel bir söyleşi gerçekleştirmeyi planladık. İlk sorumuzla başlıyoruz…
Hocam hoş geldiniz, hızlıca başlıyoruz. Birkaç cümle ile kendinizi genç mühendislerimize veya adaylarımıza tanıtır mısınız? Nerede, ne zaman doğdunuz?
Teşekkür ederim. 1949 yılında Ankara Kalecik’de doğdum. İlk lisans diplomam Orta Doğu Teknik Üniversitesi (ODTÜ) Elektrik Elektronik Bölümü ‘Computer Control’ opsiyonudur. Yani ODTÜ’den 1972 de mezun olurken, bilgisayar alanına o günün şartlarında giriş yapmış oldum. İkinci diplomam yine ODTÜ’nün Elektronik Hesap Bilimleri Yüksek Lisansıdır. Sonra arkasında bir yıllık Londra var. ‘University College London’… Ardından Hacettepe Üniversitesi (HÜ) kadrosuna Ekim 1974’de katıldım ve HÜ 1976 yılında, ODTÜ ile aynı yıl planlayarak, Bilgisayar Bilimleri Mühendisliği Lisans programı açmaya karar verdi. Bunu planlayan 8-9 kişilik küçük bir ekibin içindeydim. HÜ’de Yapay Zekâ (YZ) alanında doktora çalışmalarımı 1975-1979 yılları arasında tamamladım. Konu, ‘Tavla Öğrenen Sistemin Tasarım ve Gerçekleştirilmesi’ idi. Bugün, bu projenin geliştirilmiş olduğu bilgisayarın bellek, disk ve işlemci gücünü söylemek istemiyorum. Söylediğim takdirde genç bilgisayar mühendislerimiz bunlara inanmayacaklar. Ama bu çok kısıtlı kaynak içinde, bu proje, seçmiş olduğu modelin “bana göre” doğru olması nedeniyle başarı kazandı.
Peki hocam, HÜ’de ne zamana kadar devam ettiniz ve öğretim üyesi kariyerinizde hangi üniversitelerde görev aldınız?
Tabii. HÜ’de 2001 yılında emekli oldum. Vakıf üniversitelerinde bir süre çalıştım. 2005-2006’da tekrar bir akademik yıl HÜ’ne döndüm ve daha sonra vakıf üniversitelerinde yaklaşık on yıl çalışmış oldum. Bu üniversiteler, Bahçeşehir Üniversitesi, İstanbul Kültür Üniversitesi, Başkent Üniversitesi ve sonra tekrar İstanbul Kültür Üniversitesi’ne döndüm.
Hacettepe Bilgisayar Bilimleri Mühendisliği Bölümü (HÜBBM) öğrenci kabulüne, ODTÜ ile birlikte 1977 yılında başladı. Bu başlangıç, Türkiye’de yeni bir meslek alanının oluşmasının öncüsü idi. Bu ekip içinde çekirdek kadroda yer alan az sayıda öğretim üyesinden biriydiniz. Bu ekipte kimler vardı ve başlangıç yıllarında nasıl bir heyecan duydunuz?
Başlangıç yılları çok heyecanlıydı. Çünkü, Türkiye için yeni bir alanı, lisans düzeyinde başlatıyorduk. Ekip de bu konuya çok istekliydi. Liderimiz olan Aydın Köksal ve arkadaşlarımızla birlikte bu alanı Türkiye’de oluşturmak için bir ideal içindeydik. Bu ekibimizde benim dışımdaki isimler şöyleydi: Aydın Köksal, Ünal Yarımağan, Ersay Gürsoy, Ersin Töreci, Murat Taylı, Ali Saatçi, Erdoğan Şahin, Kılıçlaslan Aytaç…
Aynı zamanda, sanıyorum hepiniz daha akademik kariyerlerinizin başlarındaydınız ve bu bilgisayar eğitimi sürerken bir yandan da akademik kariyerlerinizde ilerleme kaydettiniz ve yeni unvanlar aldınız. En unvanlı olan, Aydın Köksal hocamız Doçent olarak başladı. Zamanla o ve sizler Profesör oldunuz.
Sizin YZ alanında uzun süredir çalıştığınızı biliyoruz. Bu alandaki çalışmalarınızdan bahseder misiniz?
Hacettepe Üniversitesi’nde doktora çalışmalarıma başladığımda YZ alanında doktora tezim, 1975 yılında, ‘Tavla’ öğrenen sistemdi. Bu sistemde, çok sayıda dinamik olarak oluşan örüntülere dayalı olarak bir öğrenme sistemi tasarladım. Bu yıllarda YZ alanının iki temel ayrımı vardı. Bunlardan birisi, ‘İnsan Usunun Benzetimi’, (Simulation of Human Thought Process), diğeri ise ‘Makine Zekâsı’, (Machine Intelligence) idi. Benim doktora tezim, daha çok İnsan usunun benzetimi yönündedir. Tavla oyununda birtakım örüntüler oluşur. Benim kapım, rakibin kapısı, rakibin açığı, rakibin önümdeki üçlü-beşli kapı grupları, altı kapıya alma vs… Bu örüntüler, Nobel ödüllü ‘Newel and Simon’un satranç üzerindeki çalışmasından da görüleceği ve anlaşılacağı gibi, öğrenmenin başlangıcında var olan örüntüler değildir. Öğrenme sürecinin içinde oluşurlar. Benim doktora tezimde 2,600’e yakın dinamik olarak oluşabilecek örüntü vardır ve bu örüntüleri ben elle oluşturmadım, dinamik olarak oluştular. Bunlar, bugünün kapasitesine göre çok küçük kapasiteli bir bilgisayarda, iyi tasarlanmış bir yazılımla, öğrenmeyi sağladılar.
HÜ’nün öğretim kadrosu ve bilgisayar işletmen kadrosundan 13 kişinin oynadığı tavla oyunları kaydedildi ve bilgisayara verildi. Bilgisayarda, insan oyuncunun seçtiği ve seçmediği hamleler alt örüntülere bölünerek, birkaç tür öğrenme modellendi. Modellenen öğrenme türleri arasında taklit ederek öğrenme, parametre en iyileyerek öğrenme, genelleyerek öğrenme, tümevarım / tümdengelim ile öğrenme gibi modeller vardı ve bu modeller birbirleriyle etkileşim halinde idi.
Bu çalışmanın sonrasında, lisans öğrencisi olarak sizinle de tanıştık ve bu modeli bir sınıf arkadaşınız (Mustafa Tütüncü) ile birlikte satranç konusunda uygulayan bir lisans bitirme tezi yaptınız. Bununla da TÜBİTAK’ın Mühendislik Proje Yarışması’nda (1983) birincilik kazandınız. Model doğru yaklaşımda bir modeldi, beğenildi, saygı, itibar gördü. Ancak şunu da not etmek isterim: bugün çok reklamlı olan YZ projelerinin pek çoğu Makine Öğrenmesi projeleridir. Biz bilgisayarın içinde kaç milyon karşılaştırma, inceleme yapıyoruz, veri tabanımız ne kadar büyük, bunlar kullanıcıyı ilgilendirmez diyen bir yaklaşımla kazanılan başarılardır. İhmal edilmiş olan, insan usunun anlaşılması ve benzetilmesi dalıdır.
Harcanan kaynaktan çok, elde edilen sonuç ön plana çıktı diyebilir miyiz? Sınırsız kaynak kullanabilirsiniz ama daha iyi bir sonuç elde etmeye çalışıyorsunuz. Halbuki, insanın sınırsız kaynağı yok, enerjisi, zamanı sınırlı…
Evet, evet… Doğru. Yapılar farklı… İnsan, bir biyolojiye dayanmaktadır. Belleğine erişim süreleri milisaniyelerdir. Saniyede yapabildiği işlem süresi – sayısı, insanda günümüz bilgisayarlarına göre daha azdır. Bu açıdan şu anda kazanılan, ‘Yapay Us’ ‘Yapay Zeka’ adı altındaki başarıların bir kısmı veri tabanı başarısıdır. Makine Öğrenmesi başarısıdır, yeni teknolojilerin başarısıdır, yapay sinir ağlarının başarısıdır.
Yoksa bizim çalışmalarımız da kendi koşulları altında oldukça değerliydi diyebiliriz. Değil mi?
Tabii tabii… O günün bilgisayarlarının kapasitelerini göre elbette… O kapasiteleri hiç söylemiyorum, komik gelecek, inanamayacaklar. (Gülüşmeler…)
HÜBBM’de 1980’lerin başlarında yollarımız kesişti. 1982/83’de sizin öncülüğünüzde yaptığımız projemiz TÜBİTAK Mühendislik Proje Yarışması’nda birincilik ödülü kazandı. “Pattern Based Chess Learning System” (Örüntüye Dayalı Satranç Öğrenme Dizgesi) projesi nasıl bir proje idi? O zamanın ve günümüzün şartlarında değerlendirir misiniz?
Arkadaşınız Mustafa Tütüncü ile yaptığınız proje, tavla için geliştirdiğim modelin satranca uygulaması idi. Model aynıydı, öğrenmenin uygulandığı alan, söz konusu olan oyun farklıydı. Tavlanın ve satrancın dallanma sayıları (branching factor) farklıdır. Her ikisi de çok derinlemesine arama (search) yapılabilecek oyunlar değildir. Bu nedenle kurulan modelin öğrenmeyi destekleyecek biçimde iyi kurulması gerekir. İlgili yılda lisans proje birincisi olduğunuza göre, bu beğenilmiş, takdir edilmiş bir projedir.
Biraz da konumuzun merkezindeki “Bilgisayar ve Satranç” hakkında konuşalım. Tarihteki ilk uygulamayı 1960’lı yıllarda görüyoruz. 1983’de biz bu projeyi yaptıktan sonra köprünün altından çok sular aktı, hem de giderek artan bir debi ile… Şimdi bambaşka bir noktadayız. Neler söylersiniz?
Bu başlığı size bırakayım…
Bilgisayar-satranç ilişkisinin ilk yıllarında usta oyuncular bilgisayarı kolaylıkla yenebiliyordu. Zaman içinde bilgisayarların kapasiteleri ve kullandıkları teknoloji o kadar ilerledi ki bir aşamadan sonra insanların bilgisayarları yenmesi olanaksız hale geldi. Kısıtlı bir sürede makine insandan çok daha fazla konumu inceleyebiliyor, daha hızlı ve daha doğru karar verebiliyordu. Bu konudaki önemli tarihleri şöyle sıralayabiliriz:
1957 İlk çalışmalar Carnegie Melon Üniversitesi’nde başladı. ‘Alfa-Beta Budama’ tekniği kullanıldı ancak başarılı bir makine oyuncu için daha uzun yıllar gerekiyordu.
1970’lerin sonlarında bilgisayarlar insanlar arasında ilk kez turnuva kazandı. Ustalık düzeyi için hala zamana ihtiyaç vardı.
1982 Çalışmalar hızlandı. Amerika’da bilgisayarlar arası satranç turnuvası düzenlendi.
1989 Şampiyon Kasparov bilgisayarları hala kolaylıkla yenebileceğini gösterdi.
1996 Dünya Şampiyonu Kasparov – IBM Deep Blue ile oynadı. Kasparov maçı 4-2 kazandı.
1997 Ertesi yıl tekrar oynadılar. Şampiyon Kasparov, geliştirilmiş Deeper Blue ile oynadı. Maçı 2.5-3.5 kaybetti. Bu maç yıllarca konuşuldu. Kasparov’un itirazları oldu. İnsanoğlunun YZ ile en önemli maçı ve tarihi bir dönüm noktası olarak kabul edildi. Çünkü bu tarihten sonra artık bilgisayar satrancı giderek daha fazla gelişti. YZ ve robotların insan yaşamına etkisi daha çok tartışılmaya başlandı.
Bu tarihten sonra şampiyonlar bile güçlü makineleri yenmeyi başaramadı. Bazı önemli maçlar:
1998 Rebel 10 bilgisayarı ile Dünya ikincisi Viswanathan Anand arasındaki maçı bilgisayar 5–3 kazandı.
2003 Kasparov – Junior satranç bilgisayarı ile 3–3 ve aynı yıl Fritz ile 2-2 berabere kaldı.
2006 Bildiğimiz son önemli karşılaşma bir başka Dünya Şampiyonu Vladimir Kramnik ile Deep Fritz adı bilgisayar arasında oynandı. Maçı bilgisayar kazandı…
Günümüzde bilgisayarlar sadece kendi aralarında oynamaktadırlar. İnsanlarla oynatılmadıkları gibi istenmeyen girişimleri önlemek için hiçbir elektronik cihazın satranç turnuva salonlarına sokulmasına dahi izin verilmemektedir. Somut ölçü olması için, en yüksek insan reytingi olan şampiyonlar 2800’ler düzeyinde iken, günümüzün en güçlü bilgisayar motorları olarak bilinen AlphaZero ve Stockfish’in reytingleri 3500 düzeyindedir. Bu 700 puanlık fark, resmi bir maçta insanın makine karşısında hiçbir şansı olmadığı anlamına gelmektedir. Artık makineler sadece antrenman, analiz, hazırlık, eğitim gibi çalışma alanlarında kullanılmaktadır.
Gelelim şimdi ve her zaman popüler olan ‘Yapay Zekâ’ (YZ) konusuna… Teknolojinin ve yazılımın gittiği yol, gelişmeler hakkında nasıl bir yorumunuz olur? Gelecekte YZ alanında bizi neler bekliyor? Bu konulardaki düşüncelerinizi rica edeceğim.
Tabii… Şimdi YZ , son birkaç yılda basında, televizyonda çok fazla yer almasına karşılık çok eski bir konudur. 1950’lerden başlayarak YZ modellemeleri vardır. O günün koşullarında başarılamamış projeler daha sonraki yıllarda başarılmıştır. Birçok araç da matematik, elektronik, bilgisayar ve uygulama alanının bilgilerini birleştirerek oluşmuş yapay zekâ ürünleridir. Örneğin, bunlar arasında MR, Bilgisayarlı Tomografi sayılabilir. Bunlar, dört bilim alanının birlikte üretmiş olduğu ürünlerdir. Daha önceki yıllarda çok az bilgi veren röntgenle çalışan tıp doktorları, bugün MR, BT, hatta bunların üç boyutlu modellemesi ile çalışmaktadır. Bu açıdan YZ’yi günümüzde sadece ChatGPT4 olarak yorumlamamak gerekir. Hatta daha az kapasitesi olan YZ’ler de vardır. Örneğin şu anda bazı çamaşır makineleri üç-dört ay, gereğine göre deterjan kullanarak işlemeye devam etmektedir. Ben evime almayı düşünmem ama, bazı buzdolaplarının, azalan yumurtayı internetten sipariş verebildiği teknolojiler gelişmiştir. Bunlar var ve bunlar YZ ürünü… Hatta bizim uzun süre çalıştığımız ‘fetal monitörler’ (doğmamış bebeğin kalp atışını sayar) de ilgili alanda tıp doktoru, bilgisayar, elektronik, yazılım alanının birlikte çalışması ile oluşmuş YZ ürünleridir. Bu açıdan, YZ’yi adım adım gelişen bir alan olarak görmek gerekir. Benim doktora yaptığım zamanlarda ‘linked list’ (bağlaçlı yapılar) YZ kongrelerinde konuşulurken bunların bir kısmı daha sonraki on yılda programlama dilinin özellikleri arasına girmiştir. Yani YZ giderek ‘complexity’ (karmaşıklık) ve gerektirdiği ‘sofistication’ (çok yönlülük, kapsamlılık) düzeyi artarak devam eden bir alandır. Şu anda bizim gördüğümüz, daha doğrusu bize televizyonların, gazetelerin gösterdikleri makine zekâsı ve derin öğrenmenin örnekleridir. YZ, pek çok aracın içinde, geçmiş olduğumuz elli yılda zaten vardı.
Sözünüz bittiyse ben de katkıda bulunmak istiyorum. Bu konudaki görüşlerinizi de merak ediyorum. YZ ile günümüzde dediğiniz gibi ChatGPT programıyla örneğin bir resmi anlatıp, betimleyerek bu resmi YZ’nin üretmesini bekliyorsunuz. Bu resim gerçekte daha önce hiçbir şekilde daha önce yapılmamış bir resim ama birtakım yapılmış resimlerden parçalar alınarak, renkler değiştirilerek, düzenlemeler yapılarak, boyutlarla oynanarak yeni resim, tablo üretmeye benziyor. Bazen güzel ürünler de çıkıyor, bazen saçmalıklar olabiliyor. Örneğin içinde bir satranç tahtası varsa 8×8 değil de 9×9 olabiliyor ya da taşların yeri yanlış dizilmiş, yanlış konumlandırılmış olabiliyor ya da olmayacak şekilde tahtada iki tane beyaz Şah olabiliyor. Sonuçta ChatGPT henüz gelişmekte olan bir alan, YZ’nin bu kadar uzun geçmişi olmasına rağmen uzun da bir geleceği olacağını düşünüyoruz.
Şimdi bunun dışında benim YZ uygulamaları ile ilgili şöyle bir eleştirim var, bilmem katılır mısınız? Bize ‘Garbage in, garbage out’ kavramını öğretmişlerdi. Bir programa kötü bilgi verirseniz kötü sonuç alırsınız, doğru bilgi verirseniz doğru sonuç alırsınız. YZ aslında ne yapıyor? Internet üzerinde bulabileceği birtakım kaynakları tarayarak size onları derleyip toparlayıp bir yanıt ya da sonuç üretiyor. Ancak esas doğru yanıt çok nadir ve çok zor bulunan biryerdeyse, onu değil de size genelde herkesin verdiği yanlış yanıtı söyleyebiliyor. Bu konularda ben aslında YZ’ye çok fazla güvenmiyorum. YZ’nin yaptığı sadece benim yerime internette üstünkörü bir araştırma yapıyormuş gibi geliyor bana. Bu konuda bir diyeceğiniz olabilir mi hocam? Çok memnun değilim açıkçası ChatGPT’nin geldiği konumdan. Evet bir şeyler yapıyor ama beni tatmin etmiyor açıkçası…
Evet, denemek için, ChatGPT’ye kızartma yağının zeytinyağı mı ayçiçeği yağı mı olmasının doğru olduğunu sordum. Bize uzun uzun bu yağların yanma dereceleri ve benzeri bilgileri verdi. Oysa aynı bilgiyi patoloji profesörü olan yengem bize 45 yıl önce anlatmıştı. Onun 45 yıl önceki bilgisi de, 70 yıl önce, yağları test eden insan kimyacılar, insan gıda mühendisleri ve benzer bilim adamlarının yaptıkları testlerde, yağın içinde ne kadar karbonlaşma olduğunu ölçtüğü için oluşmuş bir bilgi idi. Yani şu anda çok ünlü YZ sistemleri var olan bilgiyi veri tabanlarında (database) toplamakta. Veri tabanlarının tabii ki yetenekleri var. Bir YZ sisteminde de zaten temel birimler arasında veri tabanı vardır, bilgi tabanı (knowledge base) vardır, o andaki duruma cevap oluşturmaya çalışan ‘blackboard’ (kara tahta) vardır. Kara tahta, hem veri tabanına, hem bilgi tabanına danışır. Hatta modelin geneli yansıtabilmesi için tavsiye alıcı modül (advice taker) de olabilir. Bu açıdan, evet şu anda bilgisayarlar, insandan daha hızlı işlem yapabiliyorlar. Bellek kapasiteleri, veri tabanı yapıları çok farklı ve insandan daha hızlı, daha ayrıntılı sonuç getirebiliyorlar ama insan zekâsına hem ihtiyacımız var hem de insan zekâsının kontrolünde olması gerekiyor.
Yani insanın yönetmediği bir YZ’nin kendi başına egemenliği ele alıp dünyayı yönetmeye kalkması beni dehşete düşürüyor açıkçası. Her şey olabilir diye düşünüyorum. Bir insan kontrolü gerektiği düşüncesindeyim.
Şimdi örneğin tehlikeleri 10 üzerinden sınıflamaya çalışayım… Örneğin bir tabanca 10 üzerinden 3 düzeyinde tehlikelidir.
Ama bir robotun eline verirseniz daha çok tehlikelidir. (Gülüşmeler…)
İşte ben de onu söyleyecektim. Yarı otomatik tüfek ise 3 değil 4 düzeyinde tehlikelidir. Bu yarı otomatik tüfeği sınıra paralel olarak koyar ve harekete duyarlı YZ’ye bağlarsanız 5 düzeyinde tehlikelidir. Şimdi bu açıdan YZ bize, daha önceki bölümlerde söylediğim gibi, pek çok alanda çok büyük yararlar sağlamaktadır. Ancak, tetiklerin insan elinde olması, çok önemlidir. Olayı abartmayalım, nükleer başlıklı füzeleri, kendi başına 10 üzerinden 8-9 tehlike düzeyinde sayarsanız, YZ’ye tetiği verirseniz, tehlike düzeyi en üst düzeye çıkar. Bu nedenle, sağduyulu insanların çapraz denetimle devrede olmasında yarar var bence.
Bu konu çok derin, değerli bilim adamları bu konuda çalıştı, filmlere konu oldu… Bu konuya girersek çok uzayacak, isterseniz burada kapatalım ve son sorumuza geçelim.
Son sorum, ‘klişe’ bir soru olacak. Genç bilgisayar mühendislerine veya bu bilim ve mesleğin hayallerini süslediği gençlere neler öğütlersiniz?
Öğüt gibi değil ama şöyle bir öneride bulunayım: mezun olmaya yaklaşan bilgisayar mühendislerine mesleğin etik ilkelerini iyi anlamalarını ve bunlara meslek hayatı boyunca uymalarını söyleyeyim. Bilgi çok kritiktir. Sizin için kritik gibi görünmeyen bir bilgi, başka bir alanda kritik olabilir. Örneğin çok basit birini söyleyeyim. Son iki ayda elektrik sarfiyatı yapmamış olan abonelerin bilgilerinin açık ortama çıkarılması, hırsızlar için bulunmaz bir veridir. Bu açıdan bilgisayar mühendisliği sadece program yazabilmek, veri tabanına uygun model içinde erişebilmek değil, bunun etik sonuçlarını da ölçüp tartıp, buna göre bilgiyi korumaya dayanır. Mezuniyete yakın öğrencilerimizin meslek etiğini çok iyi anlamalarını ve on yıllar boyunca uymalarını öneririm.
Pekiyi, bir de bu soruyu tamamlamak açısından şöyle de sormak isterim. Bizler genellikle karşımızda bir makine ile işimizi yapıyoruz. Hatta şu anda o makine tamamen kişiselleşti. Sadece bir ağ üzerinden internete bağlı. Her şeyimiz onun içinde, aslında beynimizin bir parçası da o makinanın içinde. Çalışıyoruz ve bu arada ekranda gördüğümüz, gözümüze görüntü, kulağımıza ses olarak gelen, aslında sanal olan birtakım elektronik sinyallerle, insan, hayvan veya eşya görünümünde objelere bakarak kendimizi gerçek hayattayız sanıyoruz. Aslında kimseye baktığımız yok, karşımızda elektriksel akımlar var ve bir monitöre bakıyoruz, aslında karşımızda insan yok, bizimle konuşan yok, anti-sosyalleşiyoruz. Ama bir edebiyatçı, bir ressam, bir çevirmen, bir doktor, bir avukat, insanla ilişki kurarak işini yapan kişi ise sosyalleşiyor. Çok başarılı bir meslek hayatım olduğunu düşünmeme rağmen böyle sıkıntılar çok çektim. Mezun olduktan sonra özellikle ‘Nasıl sosyalleşebilirim?’ konusuna kafa yordum. Acaba bu anti-sosyalleşme konusunda bilgisayar mühendislerine neler önerirsiniz? Örneğin bir yandan bilgisayar okurken bir yandan edebiyat kulübüne üye olmasını mı önerirsiniz? Ne yapılabilir? Buyurun…
Bence bilgisayar mühendislerinin meslek alanları ile kişisel zamanlarını ayırmaları ve dengelemeleri gerekir. Her mesleğin gerektirdiği zamanları, özellikleri vardır. Bilgisayar mühendislerinin, bilgisayarın bir araç olduğunu, profesyonel işleri olduğunu, ama hayatın dörtte üçünün, özel hayatları olduğunu, not etmeleri gerekir. Akrabaları, arkadaşları, dostları, meslektaşları, zevk aldığı alanlar farklıdır. Bence bilgisayar ekranı ile çok sınırlı olmamak gerekir.
Hocam çok teşekkür ediyorum. Konuştuklarımıza ileriki günlerde mutlaka eklerimiz olacaktır.
Bugün 07 Ağustos 2024 Çarşamba günü Güllük-Muğla’da Prof. Dr. Ümit M. Karakaş hocamız ile çok doyurucu ve tahminimizden uzun bir söyleşi yaptık. Umarım sizler de bunu beğeneceksiniz.
Ümit Karakaş – Teşekkür ederim…
Yazıda kullanılan kısaltmalar:
HÜ: Hacettepe Üniversitesi; ODTÜ: Orta Doğu Teknik Üniversitesi; YZ: Yapay Zekâ
