Yapay zeka evrimin hatalarını arıyor

• Son dönemde büyük bir patlama yaşayan yapay zeka teknolojileri öncesinde yeni bir protein dizini oluşturmak araştırmacıların yıllarını alabiliyordu. Yeni uygulamalar ise bu süreyi sadece birkaç haftaya indirdi.
• Bundan 50 sene sonra oluşacak dünya bizim hayallerimizin sınırlarını zorlayacak şekilde farklı olacak. Ve büyük bir ihtimalle yeni çağ artık insanın değil, makinenin muktedir olma özelliğiyle tarif edilecek. O zaman da insanın toplumla sözleşmesinin yanı sıra bir de insanın makinayla olan sözleşmesine duyulan ihtiyacı öne sürmemiz gerekecek.

İnsan doğası, toplumların geleceği, insanın gelecek dünyasındaki yeri açısından düşündüğümüzde yapay zeka konusunda endişe duymak için elimizde bir dolu neden var. Yeni bir gelişmeye insanlığın sağlığı, değerleri açısından eleştirel bakmak, ona temkinli yaklaşmak özellikle günümüzde teknolojik gelişmelerin hızı ile birlikte düşünüldüğünde izlememiz gereken doğal yol olarak görülüyor.

Öte yandan bugün yapay zeka konusundaki endişeler, birçok alanda bu teknolojinin yaratabileceği devrimsel potansiyeli gölgeliyor gibi. Özellikle tıp alanındaki yapay zeka uygulamalarının vadettiği şeyler insanın başını döndürebilecek nitelikte.

Yapay zekadan yapay proteinler

Vücudumuz, besin sindiriminden vücudumuza oksijenin dağıtılmasına kadar bütün temel faaliyetleri doğal olarak ürettiği yaklaşık 20 bin protein zinciriyle sağlıyor. Milyarlarca yıl boyunca gerçekleşen evrim sürecinin birer ürünü olan bu proteinler yaşamımızın anahtarı.

Bilim insanları uzun yıllardan bu yana doğal olarak dizilmiş olan protein zincirlerine alternatif, yapan protein zincirlerinin dizilimi konusunda çalışıyor. Hatta Batılı ülkelerin bazılarında, üniversitelerde Protein Dizaynı Enstitüleri bulunuyor. Bunlardan biri de ABD’nin Washington Üniversitesinde. Bu enstitünün direktörü olan David Baker 30 yıldan bu yana yeni protein dizinlerini oluşturmak için çalışma yürütüyor.

Son dönemde büyük bir patlama yaşayan yapay zeka teknolojileri öncesinde yeni bir protein dizini oluşturmak araştırmacıların yıllarını alabiliyordu. Yeni uygulamalar ise bu süreyi sadece birkaç haftaya indirdi.

David Baker’a göre yeni proteinlerin dizayn edilmesi modern dünyanın en önemli problemlerinden olan kanser ve viral salgılar gibi sorunlara kesin çözümler bulma potansiyeli taşıyor.

DALL-E devrimi

Geçtiğimiz yıl yapay zekanın öncü şirketlerinden biri Open AI tarafından geliştirilen DALL-E, büyük yankı yaratmıştı. DALL-E yazılı olan sisteme girdiğiniz fotoğraf ya da resim tasvirlerini çizim olarak sunuyordu. Örneğin DALL-E “Mars’taki gün batımında köpeğini gezdiren astronot” gibi bir girdiye son derece etkileyici resimlerle karşılık verebiliyordu. Sıradan kullanıcılar böyle saçma sapan şeylerle uğraşırken Baker ve ekibi protein dizinleri konusunda DALL-E’nin olağanüstü potansiyelini fark etti.

Protein çizimleri

Proteinler kimyasal bileşenler taşıyan dizinler olarak oluşup daha sonra nasıl davranacaklarını ya da nasıl bir işlev sahibi olacaklarını belirleyen üç boyutlu şekillere dönüşüyor. Geçtiğimiz yıllarda bir diğer yapay zeka girişimi olan DeepMind, geliştirilen nöral ağların insan vücudundaki proteinlerin şekillerini, sadece içerdiği kimyasal bileşenlerin bilgisiyle tahmin edebildiğini açıklamıştı. Günümüzde artık DALL-E ve benzeri uygulamalar bu yetenekleri çok daha aşan bir kapasiteye sahip.

Doktor Baker ve ekibi bugün doğada bulunmayan tamamen yeni proteinleri bu teknolojiyi kullanarak geliştirme peşinde. Buradaki amaç çok özel şekiller alan ve buna bağlı olarak çok spesifik amaçlar için kullanılabilecek proteinler oluşturmak. Bir anlamda evrimle oluşturamadığımız proteinleri oluşturarak insanlar çok daha dayanıklı canlılar haline getirmek. Yani evrimin hatalarını düzeltmek…

Dizayn sorunları

Bugün DALL-E gibi uygulamalara bir girdi verdiğimiz zaman ortaya çıkan sonuçların ne kadar iyi olduğunu gözümüzle hemen görüp karar verebiliyoruz. Ancak iş protein dizaynına gelince sadece resme bakarak dizayn edilen proteinin arzu edilen işleve sahip olup olmadığı ancak laboratuvarda yapılacak deneylerle anlaşılabiliyor.

Protein mühendisliği konusunda çalışmalarıyla tanınan Nobel Ödüllü bilim insanı Frances Arnold, DALL-E uygulamasıyla yapılan çalışmaları “bir oyun oynamaya” benzeterek “önemli olan şu: bu yeni yapı ne yapabilir?”

Yine Washington Üniversitesinden araştırmacı Jue Wang ise konuya çok daha iyimser yaklaşıyor. Burada heyecan verici olanın hiç umulmadık ihtimallerin çok hızlı bir şekilde önlerine konulması olduğunu söyleyen Wang, “bu evrendeki her muhtemelen protein zincirini kontrol etmek gibi bir işten kurtulmamızı sağlıyor” diyor.

1 milyon yeni protein oluşturuldu

ABDli bilim insanları tarafından geliştirilen ProGen adlı yapay zeka programına önce her türden 280 milyon farklı proteinin dizilerinin modelleri öğretildi. Geliştirilen yapay zeka modeli hızlı bir şekilde, 1 milyon dizi oluşturdu. Araştırma ekibi bu dizilerin, doğal protein dizilerine ne kadar benzediklerini ve AI proteinlerinin altında yatan amino asit “dilbilgisi” ve “anlambilimin” ne kadar doğal olduğunu temel alarak test etmek için 100 tanesini seçti.

Ekip, 100 proteinlik bu ilk gruptan, hücrelerde test etmek için beş yapay protein yaptı. Protein aktivitelerini, tavuk yumurtası akı lizozim olarak bilinen, tavuk yumurtasının beyazında bulunan bir enzimle (HEWL) karşılaştırdılar. Yapay enzimlerden iki tanesi, HEWL ile karşılaştırılabilir aktiviteyle bakterilerin hücre duvarlarını parçalayabildi.

Bu 50 seneden beri süren protein dizaynı çalışmalarında bir insan tarafından yapılsaydı çok büyük bir başarı olarak nitelendirilirdi.

Kanser ve yapay zeka

UCSF Hücre Tasarım Enstitüsü'nden Dr. Wendell Lim ve IBM Almaden Araştırma Merkezi'nden Dr. Simone Bianco, T hücrelerindeki amino asitleri yeniden düzenlemek ve kansere karşı savaşmalarına yardımcı olmak için yapay zeka teknolojilerini kullanıyor.

Burada uygulanan yapay zeka, T-hücrelerinin dış ortamı algılaması ve hücrelerde yaşanan değişimlere nasıl tepki vereceğini düzenlemeye çalışıyor.

Buradaki amaç da hücrelere kanseri tanımayı ve kanserli hücreleri öldürmeyi öğretmek.

Benzer bir teknoloji bir süreden beri uygulanmaya çalışılıyor. Genetik ve modifikasyon sağlayan ilaçlarla geliştirilmeye çalışan bu teknolojiyle elde edilen T-hücreleri çoğu zaman kanserin yayılma hızından daha yavaş çalışıyor. Bu nedenle kanserin yavaşlamasını sağlıyor ancak hastaların çok azından kanserli hücreler tamamen öldürülebiliyor.

Bugüne kadar, IBM ve UCSF'den ekip, hücreler için yaklaşık 2 bin 400 rastgele birleştirilmiş komut içeren bir veritabanı oluşturmuştu. Yapay zeka öncesinde bunların hangilerinin lösemiye karşı etkili olduğunu görmek için sistematik olarak test ediliyordu. Ama son dönemde bu alanda kullanılan yapay zeka, hangi kombinasyonların en etkili olduğunu daha hızlı ve doğru bir şekilde ayırt etmeyi başardı.

Tedavi, süreçlerinde de yapay zeka önemli

Yapay zeka, yeni kanser ilaçlarının tasarımında kullanılmaya başlandı. Makine öğrenimi algoritmaları, potansiyel olarak etkili bileşikleri ve ilaç hedeflerini belirlemek için geniş veri kümelerini analiz edebiliyor. Bu, etkili ve güvenli ilaç adaylarının daha hızlı belirlenmesine ve geliştirilmesini sağlıyor. Yine genetik ve moleküler veri analizi alanında da yapay zeka çok büyük kolaylıklar sağlıyor. Kanserin moleküler mekanizmalarının incelenmesinde kullanılan yapay zeka alogaritmaları daha spesifik ve etkili kanser ilaçları geliştirmeye yönelik bilgi sağlayarak, özellikle belirli genetik değişikliklere veya hedeflere sahip kanser türleri için önemli.

Yeni teknoloji endişesi

İnsanlık alet kullanma becerisiyle gelişti. Bu kadar narin bir anatomiye sahip olan türümüzün özellikle son 200 yılda bilim alanında katettiği mesafe bundan önceki 2 milyon yılın tümünden çok daha fazla.

Lakin günümüzdeki teknolojiler geçmiştekine oranla çok daha büyük bir direnç ve endişeyle karşılanıyor. Tabii ki bunun haklı gerekçeleri var.

Örneği tekerleğin icadı konusunda hiçbir insan muhtemelen bir endişeye sahip olmamıştır. Bir anda insanın hayatına giren bu yeni alet, yaşam içerisindeki önemli sorunlara cevap olmuş ve fonksiyonu insanın kullanıma bağlı olarak iyi ya da kötü sonuçlar doğurmuştur. Örneğin bir tekerlek gıda taşıyan bir at arabasında da kullanılabilir, bir savaş arabasında da.

Yapay zeka teknolojisi ise daha önceki hiçbir icada benzemiyor. İnsanoğlunun kendi analiz kapasitesinin çok üzerinde ve otonom olarak öğrenebilen aletlerle nasıl bir arada yaşayacağı, onu nasıl değerlendireceği belirsiz.

Bugün kansere çare olabilecek yeni proteinler üretilmesinden bahsediyoruz. Ama pekala çok daha etkili biyoloji silahlardan, belirli bir grup insanı hedefleyebilecek virüslerin oluşturulmasından da bahsedebiliriz.

Bu yüzden birçok bilim insanı yapay zeka araştırmalarının sınırlamaların belirlenmesi için durdurulmasını istiyor.

Şu anda bildiğimiz tek bir şey var, bundan 50 sene sonra oluşacak dünya bizim hayallerimizin sınırlarını zorlayacak şekilde farklı olacak. Ve büyük bir ihtimalle yeni çağ artık insanın değil, makinenin muktedir olma özelliğiyle tarif edilecek.

O zaman da insanın toplumla sözleşmesinin yanı sıra bir de insanın makinayla olan sözleşmesine duyulan ihtiyacı öne sürmemiz gerekecek.