Bu aralar teknoloji dünyasında bir hareketlilik var, malumunuz. Yapay zeka desen desen ortalığı kasıp kavuruyor. Herkes bir şeyler söylüyor, bir şeyler yapıyor ama işin mutfağında kim var, kim bu işi gerçekten anlıyor, işte orası biraz karışık. Ben de bu konuya biraz kafa yorarken aklıma NVIDIA CEO’su Jensen Huang geldi. Adam resmen yapay zeka denince akla gelen ilk isimlerden biri oldu son zamanlarda. Ben de dedim ki, neden olmasın, oturalım şöyle bir bakalım bu Huang denen zat-ı muhterem ne yapmış, neyin peşinde koşuyor?
Şimdi tabii benim asıl işim kodlama, C# ile REST API’ler, PostgreSQL, Vue falan filan. Ama teknolojinin genel gidişatını takip etmek de benim gibi bu işlerle uğraşanlar için şart. Hele ki yapay zeka gibi her şeyi değiştirebilecek bir alan söz konusuysa, hiç kaçırmak istemem. Jensen Huang’ın son zamanlardaki konuşmaları, sunumları falan derken bir baktım, adamın vizyonu bayağı bir genişmiş. Özellikle bu GPU’lar meselesi var ya, yani ekran kartları, işte bütün olay orada yatıyor sanki. Bilgisayarların beyni gibi düşünebilirsin bu GPU’ları. Eskiden sadece oyunlar için falan önemliydi ama şimdi yapay zeka modellerini eğitmek için olmazsa olmaz hale geldi.
Geçenlerde aklıma geldi, yıllar önce ilk blogumu açtığım zamanlarda elektronik devre tasarımlarıyla uğraşıyordum. Bir projemde PIC mikrodenetleyici kullanmıştım, ne günlerdi. O zamanlar bile performans takıntım vardı, en ufak bir gecikme beni deli ederdi. Şimdi yapay zeka modelleri için saatlerce süren eğitimler söz konusu olunca, o performans takıntım daha da anlam kazandı sanki. Jensen Huang da tam olarak bu noktada devreye giriyor. Adamlar GPU’ları sadece oyun için değil, devasa hesaplama gücü gerektiren yapay zeka işlemleri için optimize etmişler.
GPU’ların Yükselişi ve Yapay Zeka
NVIDIA’nın bu alandaki hakimiyeti tartışılmaz. Bir zamanlar sadece oyun kartlarıyla tanınan bir firmayken, şimdi yapay zeka dünyasının temel taşlarından biri haline geldiler. Bu durumun en büyük sebebi de GPU’larının paralel işlem yeteneği. Yapay zeka algoritmaları, özellikle derin öğrenme modelleri, inanılmaz miktarda veriyi aynı anda işlemek zorunda. İşte GPU’lar da tam bu noktada devreye girerek bu süreci inanılmaz hızlandırıyor. Yani siz bir yandan kod yazarken, bir yandan da bu kartlar arka planda milyonlarca işlemi aynı anda hallediyor.
Bu durum, yapay zeka araştırmalarının hızlanmasını da beraberinde getirdi. Daha önce haftalar, aylar süren eğitimler, artık günler hatta saatler içinde tamamlanabiliyor. Bu da demek oluyor ki, daha hızlı denemeler yapabilir, daha hızlı sonuçlar alabilir ve daha hızlı ilerleme kaydedebiliriz. Tabi bu durumun bir de fiyat etiketi var. Bu güçlü GPU’lar pek de ucuz sayılmaz. Hani bazen bir komponent alırken fiyatına bakıp da iç geçirirsin ya, işte bu kartlar da öyle. Ama sonuçta elde ettiğin performans ve zaman tasarrufu, bu maliyeti karşılıyor sanırım. Bu arada, ben de zaman zaman bu tür kartlarla ilgili araştırmalar yapıyorum, bazen proje için, bazen de sadece merakımdan.
Geçenlerde bir proje üzerinde çalışırken, veri setim o kadar büyüktü ki, CPU ile işlem yapmak neredeyse imkansızdı. Günlerce sürerdi tahminime göre. Sonra aklıma NVIDIA’nın CUDA platformu geldi. CUDA, GPU’ları genel amaçlı hesaplamalar için kullanmamızı sağlıyor. Dapper ile PostgreSQL’e veri çekerken veya Vue ile arayüz hazırlarken bunu pek kullanmasam da, yapay zeka tarafında işler tamamen değişiyor. CUDA sayesinde benim gibi geliştiriciler, bu devasa işlem gücünden faydalanıp daha karmaşık modeller geliştirebiliyor. Bu durum, bence yapay zekanın geleceği için inanılmaz bir ivme kazandırdı. Yani şey gibi, bir anda arabaya roket takmışsın gibi bir şey.
Jensen Huang’ın Vizyonu ve Gelecek
Jensen Huang’ın vizyonu sadece donanımla sınırlı değil. Adamlar yazılım ve platform tarafında da ciddi yatırımlar yapıyor. CUDA gibi platformlar, geliştiricilerin bu donanım gücünü kolayca kullanabilmesini sağlıyor. Bu da ekosistemin büyümesine ve daha fazla yenilikçi uygulamanın ortaya çıkmasına olanak tanıyor. Yani sadece kart üretip kenara çekilmiyorlar, işin yazılım tarafını da sıkı sıkıya tutuyorlar. Bu da benim gibi yazılımcılar için harika bir durum, çünkü yeni araçlar ve yeni imkanlar demek bu.
Bir de bu durumun etik boyutları var tabii. Yapay zeka gücünün artmasıyla birlikte, bu teknolojinin nasıl kullanılacağı da önemli bir soru işareti. Huang ve ekibi bu konularda ne kadar duyarlı, orası biraz muamma. Ama genel olarak baktığımda, yapay zekanın geleceğini şekillendiren insanlardan biri olduğu kesin. Onun vizyonu, teknolojinin nereye gideceği konusunda bize önemli ipuçları veriyor. Ben de bu trendleri yakından takip edip, kendi projelerime nasıl entegre edebileceğimi düşünüyorum. Belki ileride bir gün benim de yapay zeka ile ilgili bir projem olur, kim bilir?
Gerçi son zamanlarda dağcılık ve kamp işleri beni biraz daha meşgul ediyor. Geçen hafta Uludağ’a çıktık eşimle, hava mis gibiydi. Çocuğun enerjisi de cabası tabii. Böyle doğada vakit geçirmek insana bambaşka bir bakış açısı kazandırıyor. Döndüğümde de bu teknoloji konularına daha farklı bir gözle bakıyorum sanki. Yapay zeka belki de doğanın kendi akışını taklit etmeye çalışıyor, kim bilir? Tabii bu sadece benim kişisel bir yorumum, ne kadar doğru orası muamma.
Neyse efendim, lafı çok uzatmayalım. Jensen Huang ve NVIDIA’nın yapay zeka devrimindeki rolü yadsınamaz. Onların geliştirdiği teknoloji, gelecekte hayatımızı nasıl şekillendirecek, hep birlikte göreceğiz. Belki de bir gün her evde kendi yapay zeka asistanımız olacak ve bu asistanlar bizim için kod yazacak, devre tasarlayacak, kim bilir? Bu kadar güç ve potansiyel varken, geleceğin ne getireceğini tahmin etmek gerçekten zor. Ama bir şey kesin, bu alanda gelişmeler çok hızlı ve takip etmek de bir o kadar heyecan verici.
Sonuç olarak, bu yapay zeka meselesi sadece büyük şirketlerin değil, bizim gibi bireysel geliştiricilerin de hayatını etkileyecek. NVIDIA’nın bu konudaki liderliği, bizlere yeni fırsatlar sunuyor. Belki de bir sonraki büyük buluş, bu teknoloji sayesinde ortaya çıkacak. Kim bilir? Bu arada, merak edenler için NVIDIA’nın bu konudaki çalışmalarını