Blok Zincir Teknolojisi ve Güvenilir Yapay Zeka

Giriş

            Yüzyıllar yaşanırken yüzlerce önemli olaya şahitlik etse de her zaman o olayları tetikleyen gelişme ile anılır. Mesela 20. yüzyıl, içerisinde iki tane koca dünya savaşına, devletlerin, duvarların ve ideolojilerin yıkılmasına, astronomik keşiflere şahitlik etti ama bütün bu gelişmelerin tetikleyicisi bu yüzyılın başlangıcında gerçekleşen sanayi devrimi ile anılıyor. Yine şuan içinde bulunduğumuz yüzyıl, daha başında milyonları öldüren ve öldürmeye devam edecek bir pandemiye şahit oldu, eminim ki başka gezegenlerde kolonileşmelere, yeni dünya savaşlarına, belki yıldız savaşlarına, düşüncelerin, devletlerin ve inançların yıkılışına şahit olacak ama bu saydığım hiçbir şey ile anılmayacak bunları tetikleyen şey yani Web devrimleri ile anılacak. 21. yüzyıl çok hızlı başladı bir anda biz farkında olmadan hayatlarımız bilgisayar ve internetin dahil olmasıyla birlikte değişmeye başladı bu teknolojiler beraberinde yapay zeka ve blok zincir teknolojisini ortaya çıkardı. Şuan devrim diye niteleyeceğimiz bu iki teknolojinin eksilerini birbirlerinin artılarını kullanarak nasıl tamamlayacağız onu tartışıyoruz. Bu yazıda yapay zeka teknolojisinin güvenilebilirlik ve açıklanabilirlik sorununu blok zincir teknolojisinin güvenilebilirlik, şeffaflık, açıklanabilirlik özelliklerini kullanarak nasıl çözebileceğimizi yani decentralised artificial intelligence (merkezisizleştirilmiş yapay zeka)’i anlatacağım.

Blok Zincir Teknolojisi (Blockchain)

            Bilgisayar teknolojisinin yaygınlaşmaya başlaması ile veri kavramı hayatlarımızda popülerleşmeye başladı. Bu popülarite internet teknolojisinin yaygınlaşması ile bir soruna dönüştü ve veri depolama, veri güvenliği kavramları hayatlarımıza girdi. O zamanlarda birşey daha oldu, 2008 yılında gerçekleşen ekonomik kriz merkez bankalarına ve finans kuruluşlarına olan güveni bitirdi ve bir white paper yayınlandı. Bu white paper Satoshi Nakamoto tarafından yayınlanmıştı ve blok zincir teknolojisi kullanılarak şifrelenmiş dijital bir para birimini tanıtıyordu. Nakamoto 2008 yılında gerçekleşmiş bu krizi merkez bankaların vurdumduymazlığı ve finans kuruluşlarının açgözlülüğüne bağlıyordu. Ona göre şu anki teknoloji bize bu kurumlar olmadan paramızı idare edebilme fırsatını veriyordu zaten. Satoshi Nakamoto o yayınladığı white paper’da şifrelenmiş bir dijital paranın bu zamana kadar finans kuruluşları ve merkez bankası kaynaklı sıkıntıları çözeceğini iddia ediyordu ama nasıl? Şuan kullandığımız fiat paraların tamamı aslında dijitaldi, Nakamoto bu dijitallikten farklı olarak ne sunuyordu?

Nakamoto o white paper’da sorun olarak merkez bankaları ve finans kuruluşlarını ileri sürüp, çözüm olarak ise kriptoloji yani blok zincir teknolojisini öne çıkarıyordu, dijital para teknolojisini değil ki haklıydı da. Çünkü yakın tarihe bakarsak eğer çoğu ekonomik krizin sebebi çok fazla para basan merkez bankaları ve bu para ile ceplerini dolduran finans kuruluşlarıdır ama sonuçları yani yüksek enflasyon ve faiz sarmalında ezilenler hep halklar olmuştur. Nakamoto, Bitcoin daha doğrusu onun ardındaki teknoloji blok zincir ile sınırlı arz, dağıtılmış yönetim ve madencilik, şeffaflık, ayrıca immutability yani değişmezlik sunuyor. Blok zincir teknolojisi transfer imkânı veriyor, bir değerin transferini uzmanlar bu konuda bilgi transferi nitelemesini yapmak istemiyorlar çünkü blok zincir teknolojisi Bitcoin’de değer transferi imkanı sağlıyor. Dijital ortamda bilgi transferi çok kolay ve basit bir şekilde yapılabiliyor ama blok zincir teknolojisini öne çıkaran merkeziyetsizlik ve güvenilir olma özelliği onun bu transfer işlemini dijital ortamda bilgi transferi gibi hızlı yapılmasının önüne geçiyor. Sistem içinde bazı bileşenleri barındırıyor bunlar; blok, ledger, hash, nodes, mining, konsensus, PoW (Proof of Work), PoS (Proof of Stake) ve smart contracts ile decentralised data storage.

Sistem yani zincir madenciler tarafından oluşturuluyor. Bitcoin madencileri her 10 dakikada bir sayı dizisi oluşturuyor işte bu sayı dizisine biz blok diyoruz, blokların birbiri ardına birleşip kurulması ile blok zincir oluşuyor. Madenciler mine işlemini gerçekleştirdikçe bloklar ve bu bloklara değerleri oluşturulacak bilgiler işlendikçe ledger’lar oluşuyor işte bu ledger oluşturma işlemine de hash diyoruz. Blok zincirini bir bakkalın veresiye defterine benzetebiliriz, madenciler bu defter için her 10 dakikada bir sayfa mine ediyorlar ve bloklar oluşuyor daha sonra bakkal bu sayfaları dolduruyor ve hash işlemi gerçekleşiyor daha sonra doldurulmuş bu sayfalar ise ledger’ları oluşturuyor. Bu kayıtlar şuan merkezi sistemde sistemi yöneten otorite tarafından tutuluyor ve kontrol ediliyor. Şuan bir banka müşterilerinin işlemlerini kendi veritabanında tutup bu işlemleri bu veri tabanları üzerinden yönetiyor yani bakkala banka dersek o defter bankanın veri tabanı. Bitcoin’de de durum aynı diyebiliriz, ortada veri tabanı diye niteleyebileceğimiz bloklar, üzerine verilerin kaydedilmesi ile oluşan ledger’lar ve bu ledger’ların oluşturduğu blok zincir, bu veri tabanı içinde kaydedilmiş ve değer olarak nitelediğimiz veriler yani kripto paralar, bu veritabanını oluşturan, yöneten ve tutan kişi değil kişiler işte Satoshi Nakamoto’nun sunmuş olduğu çözüm buydu. Şuan para sistemi o ledger’ların yönetimini tekelinde tutan merkez bankalarında ve ledger’lara veriyi işleyen finans kuruluşları elinde yani belirli, merkezi, tek olan bir otorite elinde. Kripto paralarda ise durum daha farklı. Çünkü sistem tek ve koca bir veri tabanından oluşmuyor, birbiri ardına şifrelenerek bağlanmış binlerce dağınık veri tabanlarından yani hash işlemi gerçekleşmiş bloklardan oluşan bir zincir. Zincir bu sistemi mine eden dünyanın çeşitli yerlerinde dağınık bir şekilde bulunan miner’lar elinde. Miner’lar mine işlemi ile zinciri oluşturuyorlar, ledger’lara değerleri girip hash işlemi gerçekleştiriyorlar yani yönetiyorlar bu yönetim işlemini de birden fazla miner’ın onayı ile konsensus aşamasından geçiriyorlar ve bu işlemleri yaparken zinciri ellerinde bulunduruyorlar. Yani merkezi sistemde olduğu gibi bir veri tabanı, o veritabanına değerleri işleyen bir miner ve bu değerleri yöneten bir yönetim mekanizması yerine dağınık halde oluşturulmuş ve yönetilmiş birden fazla blok ve bu blokların bir daha değiştirilmemek üzere bağlanarak oluşturulduğu birden fazla kopyaya sahip zincir ile merkeziyetsiz, değiştirilemez ve güvenilir bir sistem sunuyor Bitcoin blok zincir teknolojisi sayesinde.

Bu teknoloji, Bitcoin white paper’ında yayınlandığı gibi temel hali ile kalmadı. Satoshi Nakamoto o gün o white paper ile bir kıvılcım attı ve ardından gelen her başka girişimci o kıvılcıma odun attı ve bu gün belki de devrim diye niteleyeceğimiz blok zincir ve web 3 akımı ortaya çıktı. Vitalik Buterin 2010 yılından sonra Ethereum kripto parasını ortaya attı. Bu kripto parayı öne çıkaran ise blok zincir teknolojisinden daha çok bu teknolojiyi hayatlarımıza entegre edecek akıllı sözleşmeler. Satoshi Nakamoto Bitcoin yani şifrelenmiş dijital parasının şifrelenmiş ve merkezsizleştirilmiş yanı ile övünse de bu paranın bir de dijital yanı var ve hayatlarımıza entegre olabilmesi gerekiyor. Buterin bu sorunu Ethereum white paper’ında Nick Szabo’nun akıllı sözleşme yöntemini blok zincir teknolojisine taşıyıp merkesizleştirerek çözdü.

Akıllı sözleşmeleri Nick Szabo, ne akıllı ne de sözleşme olarak tanımlıyor. Temelinde sözleşme taraflarının taleplerinin yazılım kodu tarafından gerçekleştirildiği, en basit hali kahve otomatları olan bir tür yazılımdır. Vitalik Buterin bu teknolojiyi, decentralised applications yani merkezsizleştirilmiş uygulamaları zincire entegre etmek için evrimleştirdi. Kafanızda oturması için şöyle bir örnek vermek istiyorum; bir arsanız var ve bunu Ethereum kripto parası karşılığı ile satmak istiyorsunuz, önce bu arasayı gayri misli mal olarak bir değere dönüştürüyorsunuz ve Ethereum zincirine mint ediyorsunuz, alıcınız ise Ethereum sahibi olsun ve oda elindeki Ethereum ile arsa almak istesin. Siz bir merkezsizleştirilmiş uygulama ve onun akıllı sözleşmesi sayesinde satış anında alıcının Ethereum’una, alıcı ise tokenleştirilmiş yani değerleştirilmiş arsaya sahip oluyor ve sahip olma işlemi satış anında zincire hash işlemi yapılarak gerçekleşiyor, bu hash işleminin tamamını akıllı sözleşme gerçekleştiriyor. Akıllı sözleşmeler kripto paralar yani Bitcoin yada Ethereum’lar ile gerçek hayat arasındaki köprüler oldu, zincir ve gerçek hayat arasında işlemleri yöneten köprüler. Bu teknoloji bu yazının konusu olan decentralised artificial intelligence yani merkezsizleştirilmiş yapay zeka için de yapay zeka, decentralised application ve blok zincir arasında işlemleri yöneten aktör olacak. 

Web2 ve Web3 Devrimi

O gün o kıvılcım atılmıştı bir kere Satoshi Nakamoto tarafından, onun gibi girişimcilerin, zeki insanların durmaya hiç niyeti yoktu. Web 2 devrimi gerçekleştikten sonra veri hayatlarımızın merkezine yerleşti ve onu depolamak, yönetmek büyük bir sorun haline geldi. Depolama sorunu bulut teknolojilerinin yaygınlaşması ile bireysellerin sorunu olmaktan çıktı gibi ama bu sefer de kurumsal ve bireyseller için güvenlik büyük bir sorun olmaya başladı. Veri, veriye ulaşmak, veri güvenliği ve yönetimi bir grup için de büyük bir sorun. Bu grup yapay zeka geliştiricileri, bu konuya aşağıda yapay zeka teknolojisini anlatırken detaylıca değineceğim. Peki veri nedir? Sadece günümüzde transferi saniyeler süren sayı kümeleri mi yoksa kripto paraları oluşturan değerler mi? Bugün onu korumak, depolamak ve yönetmek bizim için bu kadar önemliyse veri denilen şey 1 ve 0’dan oluşan sayı kümelerinden fazlası. O zaman neden blok zincir teknlojisine başvur muyoruz onu yönetirken, depolarken ya da korurken, ki başvuruyoruz. Yeni girişimler olsa da Web 3 devrim ateşine odun atan çılgın girişimciler bu konuya da blok zincir teknolojisini kullanarak çözüm buldu. Blok zincir teknolojisi sayesinde dağıtılmış veri tabanları, akıllı sözleşme protokolleri ve şeffaf, dağıtılmış, güvenilir ve şifrelenmiş yönetim modelini kullanarak decentralised data storage yani dağıtılmış veri depolama hizmeti sunuyor. Dağıtılmış veri depolama, akıllı sözleşmeler gibi dağıtılmış yapay zekanın bir başka vazgeçilmez bileşenidir.

 Yapay Zeka Teknolojisi

            Yapay zeka, makine öğrenme ve derin öğrenme metodları ile insanların sahip olduğu, karar verme, algılama, problem çözme gibi daha çok insanlara ait olan ve intelligence (aklın, zekanın)’ın varlığını ispatlayan özelliklerin makineye kazandırılmasıdır. Aslında makinenin zekileştirilmesi veya evrimleştirilmeli diyebiliriz. İki dildeki bütün kelime, kural ve kalıpları öğreterek bir makinenin iki dil arasında çeviri yapmasını sağlayabilirsiniz yada bu zamana kadar yaşanmış bütün akciğer kanser formlarını öğreterek bir yazılımın radyolojik görüntülerden akciğer kanser tanısı yapmasını sağlayabilirsiniz. Aslında işin özü bizim bu zamana kadar bilip arşivlediğimiz datalar ile iki metodu yani makine öğrenme ve derin öğrenme metotlarını beraber veya ayrı ayrı kullanarak bir makineyi bizim gibi bir zeki varlığa dönüştürebiliriz. Şunu atlamamak gerekir, bizim gibi zeki varlıklar olabilirler, bizden daha iyi veya ayrı bir tür zeki varlık değil çünkü onlara zeki olmayı bizim bu zamana kadar yaşadığımız verileri göstererek öğretiyoruz. Aslında şuan bu yazıyı yazma amacım olan yapay zeka ve bizim için tehlike teşkil eden sorunlarının asıl sebebi bu. Sorun yapay ya da onların çalışma metodları değil sorun biziz, bizim bu zamana kadar yaşadığımız ve ilerde yaşayacağımız yanlışlıkları onlara öğretmemiz ve bunu öğrenme metotlarının karışık olmasından dolayı hataları öngörememek ve önleyememek.

Derin Öğrenme ve Sinir Ağları

Yukarıda bahsettiğim sorunu biraz açmak istiyorum, yüz tanımlama özelliğine sahip bir akıllı kameranın yapay zeka destekli algoritmasını kodluyoruz diyelim, bu algoritmanın makine ve derin öğrenmesini yapmak için belki de milyonlarca kişiden alınmış biyometrik veriler kullanılacak. Ama bu verilerin çıkarılması 1950’lerden sonra belki 70 yıldır süren bir süreç. Bu verileri biz çıkardık, daha açık olmak gerekirse yüzyıllardır siyahilere ve kadınlara ayrımcılık yapan insanoğlu çıkardı. O verilerin tamamı ile öğrenme yapan bir yapay zeka beyaz tenli ve erkek olan bir insanı yüzde 99 başarı ile tanımlayacak, beyaz tenli ve kadın olan bir insanı belki yüzde 95 oranıyla tanımlayacak ama ten rengi koyulaştıkça bu oran azalacak. Kenya’lı bir kadını belki tanımlamayacak bile ki bu ayrımcılık vakası yaşandı da. Çünkü, biz yıllardır siyah tenli ırklara ve kadınlara karşı hep ayrımcılık yaptık, bir dönem onları bir insanın sahip olması gereken temel haklardan dahi mahrum ettik ve bu dönemde oluşturulan veya bu dönemin etkisiyle oluşturulmuş veriler illaki o ayrımcılığı barındıracak ve o ayrımcılık sanki bizim aynadaki yansımamız gibi kodladığımız yapay zeka algoritmalarında karşımıza çıkacak.

Yapay zeka teknolojisi ilk zamanlar filmlerde daha sonra ise basit çalışmalarda hayatlarımıza girdi, filmlerde gördüğümüzde bizi o teknolojinin becerileri etkilemişti ama hayatlarımıza girip bizi bir insan olarak tanımaması, ya da bir maymun olarak tanımlaması açıkçası hayal kırıklığına sebep oldu ve daha bu başlangıç. İnsanlar ilk tanışmada yapay zekaya karşı bir güven sorunu yaşadı, peki bu durum nasıl çözülebilir? Yapay zeka bu yazının başlığında da sorulduğu gibi güvenilir, açıklanabilir ve şeffaf olabilir mi? Pandeminin başlaması ile neredeyse çeyrek yıl hepimiz işlerimizden ve okullarımızdan ayrı kaldık. İngiltere’de öğrencilerin üniversiteye yerleşebilmeleri için yarım dönem eğitimlerine devam edip, sınavlara girmeleri gerekiyordu ama pandemiden dolayı bu mümkün değildi ve İngiltere hükümeti başka bir yol izledi. Onlara göre yapay zeka destekli bir algoritma öğrencilerin eski sınav notları ve başka parametreleri kullanarak en adil notu hesaplayabilirdi ve notların açıklanma günü geldi çattı ve öğrenciler şok olmuştu. Algoritma varoş bölgelerde yaşayıp, o bölgelerdeki okullara giden öğrencilerin notlarını bir derece azaltmıştı, çünkü algoritmanın derin öğrenme ve çalışma yapacağı veriler o bölgelerde yaşayan öğrencilerin başarısız olacağı yönünde bir ayrımcılık içeriyordu ve sonuçta ayrımcılık barındıran bir öğrenme ve çalışma oldu.

Yapay zekanın öğrenme yöntemi, çalışma yöntemi ve ayrımcılık sebebini az çok anladık. Veri ile öğrenen ve çalışan algoritma eğer o veri ayrımcılık barındırıyorsa, ayrımcılık yapıyor. Çözümden evvel sebebe biraz daha odaklanalım, öğrenmenin ve çalışmanın ayrımcılık içermesi sebeplerimiz. Öğrenme yöntemlerini konunun başlangıcında da yazdım; makine öğrenmesi ve derin öğrenme. Makine öğrenmesi daha az karmaşık bir yöntem, bu öğrenme yönteminde ayrımcılık denetlenebilir ama derin öğrenmede durum pek öyle değil. Derin öğrenme yöntemini deep neural networks yani derin sinirsel ağlar yöntemi ile çalışan ve öğrenen bir öğrenme biçimi. Bu ağlarda gerçekleşen öğrenme sonrası ayrımcılık ortaya çıkıyor. Derin sinirsel ağları ve burada gerçekleşen algoritmayı biz black box olarak tanımlıyoruz, çünkü bu süreçte girdi ile çıktı bağdaştırılamıyor, çıktının sonuçları girdi ile uyuşmuyor. Yayınlanan akademik makalelerde black box ve şeffaflık iki zıt kavram olarak tanımlanmış derin öğrenme ile gerçekleşen öğrenmelerde. Aşağıda bir derin sinirsel ağ modeli paylaşacağım daha iyi anlayabilmeniz için.

Modelde de gördüğünüz üzere deep neural networks yani derin öğrenme ile gerçekleşen öğrenme sürecinde çıkan veride oluşan sorunları öğrenme kısmında veya çıktıktan sonra sebebi konusunda öngörmek çok zor.

Gerek bu güne kadar toplanmış ve yapay zekayı, zeki yapan veriler gerekse öğrenme modelleri yapay zekada çıktılarında birçok soruna yol açıyor ve açıklanabilirlik, yorumlamak, şeffaflık şuanki modellerde çok zor. Peki şeffaflığı nasıl sağlayacağız, aşağıda decentralised artificial intelligence konusunu anlatırken detaylıca açıklayacağım.

Decentralised Artificial Intelligence (Merkezsizleştirilmiş Yapay Zeka)

            Yazıya başlarken giriş bölümünde bir teknolojinin artılarını, diğer teknolojinin eksilerini kapatmak için kullanabiliriz. Yapay zekanın öğrenme yöntemi, bu yöntemde kullanılan ve yapay zeka çalışırken kullanılan veriler sebebiyle birçok sorun doğuyor ama şu an gündemdeki popülaritesi sebebiyle bu yazıda ayrımcılık üzerinden gitti. Peki öğrenme, çalışma, verilerin depolanması, toplanması ve bütün bu işlerin yönetiminin merkeziyetsiz ve dağınık bir modelde gerçekleştiği yapay zeka şuan olduğu kadar sıkıntılar doğurabilir mi acaba? Yani yapay zekayı tamamen merkezsizleştirilerek bu sorunları çözebilir miyiz?

Mohamed Nassar, Khaled Salah, Muhammad Habib ur Rehman, Davor Svetinovic/ Blockchain for explainable and trustworthy artificial intelligence/ Wiley interdisciplinary reviews: data mining and knowledge discovery 10/ 2020

Yukarıdaki şemada blok zincir teknolojisi ile merkezsizleştirilmiş yapay zeka öğrenme ve çalışma şeması görülmektedir. Önce şemanın bileşenlerinin üzerinde gidelim biraz.

Bunlardan ilki Fronted DApps (öncü merkezsizleştirilmiş uygulamalar). Fronted DApps’lar sayesinde farklı kullanıcılar, ilgili kimseler ve taraflar yapay zekanın eğitimesi ve çalışma süreçlerinde konfigürasyon, çeşitli parametrelendirme, dataya ulaşılabilirlik, çıktıların karar verilmesi, geliştirme ve kayıt süreçleri ile yorumlama konusunda sürece destek sunulabilecekler.

İkincisi ise Access layer (bağlantı katmanı). Bağlantı katmanı sayesinde, birden fazla data transfer protokolü kullanılabilecek. Mesela Web3 arayüzü sayesinde DApps ve blok zincir arasında bağlantı kurulubilecek. Veya JSON- RPC API sayesinde web bağlantılı platformlar ve Ethereum blok zincir ağı arasında bağlantı kurulabilecek. Rest Http sayesinde bulut data merkezleri ile blok zincir arasında bağ kurulabilecek. Üçüncüsü ise AI layer (yapay zeka katmanı). Bu katman yapay zeka sürecini yürüten katman, bu katman iki tip yapay zeka modeli, daha doğrusu öngörücüsü barındırıyor.

Bunlardan birisi normal AI öngörücüsü, black box üzerinde çalışan diğeri ise XAI, bu daha çok öngörülebilen açıklanabilen yöntemlerle çalışacak AI öngörücüsü.

İki tip öngörcü node’u yani sunucusu fronted DApps’lar ile bağlantılı çalışıyor. AI sunucularından birisi ham veriler üzerinde çalışırken diğer ise daha az ilgi çeken operasyonları yönetiyor mesela data temizleme, parazit yok etme, uç değer ayıklama yada özellik çıkartma veya ikilem azaltma. Veya sunucular direk işlenmiş data üzerinden öğrenme modelleriyle çalışmalarını yürütür ve sonuçları çıkarır. AI öngörücüsü konvansiyonel black box algoritması üzerinden dataları işliyor onunla beraber XAI yani açıklanabilir yapay zeka öngörücüsü ise farklı bir mekanizma ile çalışma sonuçları ile birlikte açıklamaları için çalışıyor ayrıca bu süreçte normal AI ile iletişim halinde. Bir diğer bölüm ise Support services (destek birimleri).

Bu bölüm ise iki bileşenden oluşmaktadır birisi registration service yani kayıt birimi diğeri ise reputation service yani puanlama servisi. Kayıt birimi kayıtları, ekosistem içerisindeki aktör ve üyelerin kontrolünü yapar. Puanlama servisi ise yapay zeka öngörücülerinden gelen puanları değerlendirip ona göre ödül ve cezalarını kripto paralar aracılığı ile verir. Tabi bu yönetim işlemlerinin hepsi akıllı sözleşmeler vasıtası ile gerçekleşiyor. Son bölüm ise Blockchain platforms yani akıllı sözleşmeler ve merkeziyetsiz veri depolama sistemi. Bu birim verileri depolamak ve bütün ekosistemi yönetmek için var, akıllı sözleşmeler bütün servis ve birimlere göre ayrı ayrı hepsi kendi içlerinde yönetimi gerçekleştiriyorlar. Model 4 tip akıllı sözleşme barındırıyor içerisinde, destek birimini yöneten reputation ve registration sözleşmeleri, yapay zeka çalışmalarını yöneten AI-task sözleşmesi ve son olarak katmanlar arası köprü işlevi gören aggregator yani toplayıcı sözleşme.

Mohamed Nassar, Khaled Salah, Muhammad Habib ur Rehman, Davor Svetinovic/ Blockchain for explainable and trustworthy artificial intelligence/ Wiley interdisciplinary reviews: data mining and knowledge discovery 10/ 2020

İlk şemada katmanları ve sistemin aktörlerini tanıdık bu şemada bu aktörlerin birbirleri ile nasıl beraber nasıl çalıştıklarını ve bu çalışma sonucunda yazının başlığında sorduğum soruya cevap olacak şeffaf, açıklanabilir ve güvenilebilir yapay zeka oluşturabilecek mi onu inceleyeceğiz.

Merkezsizleştirilmiş uygulamalar, bağlantı katmanı sayesinde destek servisleri ve arkada çalışan merkezsizleştirilmiş platformlar yani akıllı sözleşmeler ve merkezsizleştirilmiş data yedekleme sistemine bağlı. İlgililer ve taraflar bu uygulamalar sayesinde konfigürasyon, çeşitli parametreleme, öngörücü tip ve sayısını seçme, dataya ulaşma, puanlama ve kayıt işlemlerini yapma ve yorumlama yeteneklerine sahip oluyorlar. Merkezsizleştirilmiş uygulamalar kayıt ettirilmiş öngörücüleri seçme ve sistemi yöntecek SLA yani service-level agreement (servis seviye anlaşması)’i tanımlama yeteneklerine sahipler. Ayrıca merkezsizleştirilmiş uygulamalar SLA anlaşmasını yönetmek, data akışını sağlamak, öngörücüleri seçmek gibi sistemin yönetim işlemleri gerçekleştirecek AI-Task ve aggregator akıllı sözleşmelerini sisteme yüklüyor.  Ve bütün bu saydığım süreçlerde iletişim blok zincir ağı üzerinde gerçekleştiriyor ve bu sayede sistem blok zincirin açıklanabilir, değişmezlik ve şeffaflık özellikleri sayesinde güvenilir oluyor. Eğer öngörücüler SLA anlaşmasını veya merkezsizleştirilmiş uygulamalardan gelen yapay zeka öngörü anlaşmasını kabul ederlerse aggregator akıllı sözleşmesi ile kabul ettiğine yönelik transfer işlemi gerçekleştiriyor. “Bu transfer işlemi bir tür kripto para transferi olabilir” Salah ve Hasan 2018.  Süreç eğer yarım kalırsa yok olacak bir depozito aslında fakat başarılı devam ederse, ödül kripto paralar ile artarak devam edecek bir kazanç gibi. Çünkü öngörücülerden gelecek pozitif ve negatif sonuç ve öngörüler akıllı sözleşmeye gönderildiğinde transferde karşılığı olarak kripto para gönderilecek bir süreç devam edecek.

Öngörücülerin bulunduğu katman birden fazla geleneksel yapay zeka ve hedeflenen açıklanabilir yapay zeka sunucularının bulunduğu ve güvenilir veri tabanları ile beraber çalışacak bir katman aslında. Bu öngörücüler, farklı tip yapay zeka sistemleri ve bunların temelinde farklı cins öğrenmeler sayesinde aynı veri için farklı tip sonuçlar ortaya çıkaracak, bu sonuçlar akıllı sözleşmelere oradan da merkeziyetsiz uygulamalara ve ilgililere ulaşacak ve denetlenebilecek, karşılaştırılabilecek ve açıklanabilecek. En son olarak merkeziyetsiz uygulamalardan gelen dönüte göre yapay zeka sistemleri çalışmaları en iyi sonuca göre sürdürecek. Bütün bu anlattığım süreç blok zincir üzerinde gerçekleşeceği için bu işlemler bütün aşamalarda hash edilecek hiçbir aşama, veri ya da sonuç yok olmadan her zaman şeffaf bir şekilde denetlenebilir olacak.

Sunghyuck Hong/ Explainable Artificial Intelligence Study based on Blockchain Using Point Cloud/ Journal of Convergence for Information Technology/ 2021

Sunghyuck Hong, black box probleminin blok zincir tabanlı merkezsizleştirilmiş veri depolama yöntemi ile çözülebileceğine inanıyor. Hong’a göre blok zincir içerisinde depolanan datalar yapay zeka algoritmasına girmeden evvel kontrol edilebilir yine algoritmadan çıktıktan sonra bir sorun olursa blok zincir teknolojisinin şeffaflık ve immutability yani değişmezlik özellikleri sayesinde yine kontrol edilebilir. Hong ilk yönteme göre daha basit bir decentralised artificial intelligence planlamış, IOT’ler yani internet of things (nesnelerin interneti) sayesinde dışarıdan ham data toplanacak, daha sonra bu ham dataları yönetecek ara bir sunucu olacak ki bu sunucu dataları işlenecek hale getirebilsin ve bağlantı katmanı sayesinde blok zincire hash edebilsin. Sonrası zaten dataların blok zincirden çekilip yapay zeka algoritmasına girmesi ve yine algoritmadan çıkan dataların blok zincire hash edilmesi süreci bütün süreç zincir üzerinde olacağı için her an denetlenebilir olacak. Bu alanda çalışan uzmanlar blok zincir teknolojisi sayesinde güvenilir yapay zeka oluşturabileceğine inanıyor. Aşağıda yapay zeka teknolojisinin eksileri sebebiyle zarar görebilcek ama blok zincir teknolojisi sayesinde bu zararların bertaraf edileceği kullanım alanlarını değerlendireceğim.

Decentralised Artificial Intelligence İle Oluşturulmuş Güvenilir Yapay Zekanın Kullanım Alanları

• Sağlık sektörü ve bu alanda hastalıkların teşhisi
• Müşteri ve tüketici profilleme
• Finans piyasasında vergi denetimi ve dolandırıcılık tespiti
• Oylama ve seçim öngörüleri, anketleri ve gerçek seçimler
• Ordular ve savunma sanayi
• İnsan kaynakları
• Eğitim
• Finans
• Yönetim
• Ve açıklanabilirlik ve güvenilirlik isteyen yapay zeka kullanılan diğer bütün sektörler

Sonuç

            Her yeni teknoloji ilk çıktığı günden itibaren artılar ve eksiler sunar. Biz bu artıları diğerlerinin eksileri kapatmak için kullanırsak eğer birbirine bağlı koca bir zincir yaparız blockchain teknolojisinde olduğu gibi. Hiçbir yenilik, keşif zararları var diye kenara atılamaz. Önemli olan o keşifleri hayatlarımıza adapte edebilmek bu sayede hem bizde o keşiflerde gelişebilsin. Web 3 devrimi bizi tek bir merkezden alıp koca bir zincire yerleştiriyor. Artık verilerim çalındı, merkez bankaları enflasyon oluşturdu, yapay zeka beni dışladı endişelerinden daha çok verilerim zincirde güvende, minerlar enflasyona karşı paramızı kontrol etme imkanını bana veriyor, yapay zeka bizden daha zeki olabilmek için blok zincir gelişmesini tamamladı sözlerini duyacağız…

Hukuk ve Bilişim Blog’ta Yapay Zeka Hukuku alanındaki tüm yazıları bağlantıdan görebilirsiniz.

Av. Yasemin Arslan IŞIK’ın 9. Sayı’daki Yapay Zeka Düzenlemeleri isimli yazısı için bağlantıya tıklayınız.

Yazar: Stj. Av. Şaban İbrahim GÖKSAL / IKONION Hukuk ve Kariyer Derneği

Anahtar Kelimeler

İnternet, veri, web 1, web 2, web 3, blockchain, blok zincir, smart contracts, akıllı sözleşmeler, decentralised data storage, merkeziyetsiz veri depolama, yapay zeka, artificial intelligence, deep learning, machine learning, derin öğrenme, makine öğrenmesi, blackbox, decentralised, artificial intelligence, merkeziyetsiz yapay zeka, explainable, immutability, safe, açıklanabilir, değiştirilemez, güvenilir

Kaynakça

1. Thang N. Dinh, My T. Thai/ AI and Blockchain: A Disruptive Integration/ COVER FEATURE FUTURE OF AI/ 2018
2. Dr. Sakthi Kumaresh, Dr. K B Priya Iyer/ Decentralised Artificial Intelligence Enabled Blockchain Network Model/ Turkish Journal of Computer and Mathematics Education/ 2021
3. Alejandro Barredo Arrietaa, Natalia Díaz-Rodríguez b, Javier Del Ser , Adrien Bennetot, Siham Tabikg, Alberto Barbado h, Salvador Garcia g, Sergio Gil-Lopez, Daniel Molina, Richard Benjamins, Raja Chatilaf, Francisco Herrera/ Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI/ Information Fusion/ 2020
4. Mark G. Core, H. Chad Lane, Michael van Lent, Dave Gomboc, Steve Solomon and Milton Rosenberg/ Building Explainable Artificial Intelligence Systems/ Conference: Proceedings, The Twenty-First National Conference on Artificial Intelligence and the Eighteenth Innovative Applications of Artificial Intelligence Conference/ 2006
5. Vasco Lopes, Lu´ıs A. Alexandre/ An Overview of Blockchain Integration with Robotics and Artificial Intelligence/ 2018
6. Plamen P. Angelov, Eduardo A. Soares, Richard Jiang, Nicholas I. Arnold, Peter M. Atkinson/ Explainable artificial intelligence: an analytical review/ WILEY/ 2021
7. Mohamed Nassar, Khaled Salah, Muhammad Habib ur Rehman, Davor Svetinovic/ Blockchain for explainable and trustworthy artificial intelligence/ Wiley interdisciplinary reviews: data mining and knowledge discovery 10/ 2020
8. Sunghyuck Hong/ Explainable Artificial Intelligence Study based on Blockchain Using Point Cloud/ Journal of Convergence for Information Technology/ 2021
9. Erik Karger/ Combining Blockchain and Artificial Intelligence – Literature Review and State of the Art/ Conference: 2020 International Conference on Information Systems/ 2020
10. Energy consumption of bitcoin mining/ Cambridge working papers in economics: 1948/ Sinan Küfeoğlu, Mahmut Özkuran/ 24 Mayıs 2019
11. Recent developments in blockchain technology and their impact on energy consumption/ Johannes Sedlmeir, Hans Ulrich Buhl, Gilbert Fridgen, Robert Keller/ 24 şubat 2021
12. A comparative analysis of current cryptocurrencies/ ICISSP 2018/ Lara Mauri, Stelvio Cimato, Ernesto Damiani
13. Theories of cryptocurrency, blockchain and distributed systems and environmental implications/ Cryptocurrencies and blockchain technology applications/ P. Mary Jeyanthi/ 22 mayıs 2020