Nvidia CEO'su Jensen Huang'ın Dediği Gibi Kodlama Devri Bitti mi?
Haber
nvidia ceo'su jensen huang: "kodlama devri bitti. yapay zeka sayesinde artık herkes birer kodlama uzmanı olacak."
Detay
kodlama dediğiniz şey, yazılımcının mantık kurarak bilgisayarın anlayacağı dilden komutlar girmesidir. jensen huang'ın demek istediği şu; yapay zeka ile bu komutlara ihtiyaç kalmayacak diyor. mevcut high seviye programlama dillerinden daha high seviyeye, yani insan diline kadar ulaşacağını, bu nedenle kodlama uzmanlarına ihtiyaç kalmayacağını, herkesin bir nevi kodlama uzmanı olacağını söylüyor.
mantığı ve sistemi yine insanlar tasarlayacak ama bunun için komut girmeyeceksiniz, yapay zekaya söyleyeceksiniz, o gerektiği şekilde yazacak diyor. işin mühendislik tarafından ziyade operatörlük tarafı bitecek diyor. çünkü kendi dilinizle anlatacaksınız ne yapmak istediğinizi.
bu tarz konularda yapılan popülist, altı boş ucuz tartışmalardan daha ayağı yere basan bir öngörüde bulunmuş adam. yakında ne olup biteceğini göreceğiz.
Bu senaryo gerçekten yaşanabilir mi?
yapay zeka dünyasındaki 2 yılda yaşanan gelişmeleri takip eden herkes hem distopik hem de ütopik bir geleceğin yakın zamanda var olma ihtimalinin hiç olmadığı kadar çok olduğunu kavrayabilir diye düşünüyorum.
geçen yıl yapay zekanın ilk video örneklerinin olduğu bir videoda şuna benzer bir yorum vardı: ''5-10 yıl sonra yapay zekanın gerçek ile ayırt edemeyecek videolar yapabildiği seviyeyi düşünsenize inanılmaz dünyayı değiştirecek''
altta gelen cevap aynen şu: ''bizim neslimizde bu imkansız torunlarımız belki görür.''
bunu yazan arkadaş da kendinden emin ve dalga geçer bir yorum olarak yazmış. sonuç? 1 yıl değil, 11 ay sonra sora yayınlandı :)
kendi oluşturduğunuz sınırlara takılıp kalıyorsunuz belki bu yüzden birçok fırsatı kaçıracaksınız veya dalga vurduğunda çok büyük şok etkisi yaşayacaksınız. muhtemelen sınırlara takılı olmasanız da o dalgaya karşı pek bir şey yapacak şansınız olmayacak ama o da ayrı bir konu.
kodlama devri bitti mi? bitmedi diyenlerin açıklamalarında bile neredeyse bittiğini söyleyebiliriz. kodlama ile uzmanlık birleşince çok ciddi hız kazandırıyor veya bir arkadaş yazmış 1 avukata 10 avukat gücü veriyor. bunu 1 kodlama yapana 10 kodlama yapan gücü olarak da düşünebiliriz. böyle bir durumda ortada inanılmaz bir verimlilik artışı var demektir. yani bugün kodlamada, avukatlarda vb. duyulan insan ihtiyacı 10 milyon iken 4 yıl gibi bir üniversite döneminde bile 1 milyona düşebilir ve bu tam anlamıyla bu sektörlerin bittiği olarak yorumlanabilir.
düşünsenize, eğitime başladığınız ve bitirdiğiniz nokta arasında 10 kat talep farkı var. tabii yine eğitim anlayışı da değişecek muhtemelen, mesleklere yönelik en uzun eğitimler 9 ayı geçmeyecek, belki daha da kısa olabilir, yapay zeka ve meslek öğrenme birleşince daha kısa sürede daha kompleks meslekler de öğretilebilir.
ez cümle; bu yapay zeka devrimi inanılmaz hızlı ilerliyor. yüzlerce milyon insanın çalıştığı sektörleri bugün var olan yapay zeka teknolojisi bile yok edebilir seviyeye geldi. bunun kaçınılmaz olarak olağanüstü sonuçları olacak.
yapay zekanın ulaşılabilir olması çok önemli yoksa bir avuç insanın çok hızlı dünyayı domine ettiğine şahit oluruz. bu kötü bir şey olmayabilir, bu bir avuç insan bunu dünyada refah için kullanabilir ama çok da beklendik bir şey olmaz bu durum.
çok çok doğru bir açıklama. zaten adam koskoca bir teknoloji firmasının ceo'su.
bu düşünce özellikle son 2-3 yılda iyice popüler oldu. peki niye bu noktaya gelindi ?
** kodlama inanılmaz kolaylaştı.
** 100lerce satırda yazılan işler artık tek fonksiyon hallediliyor.
** chatgpt canavar gibi kod yazıyor. python yazmayı neredeyse bıraktım. chatgpt yazıyor ben sonucu yorumluyor revize istiyorum. tabi chatgpt'ye düzgün komut vermek için algoritma bilmek gerekli.
** drag-drop ile gelistirme yapilan bir sürü güzel ürün var.
bunlar en temel sebepler. eskiden kodlama zordu ve bunu bilmek ciddi fark yaratıyordu ama artık farklı disiplinleri bir araya getirebilen domain bilgisi kuvvetli analitik biri ciddi fark yaratan çalışandir.
bu tabii kodlama tamamen bitecek demek değil. bu süper teknolojik ürünleri yazmak için yine developerlar gerekli. ama kodlama artık çok basit olacağı için şirketlerin it birimlerinde çok fazla developer'a gerek kalmayacak. veya algoritma bilen biri bazı eğitimler ile birlikte veya bir developer yardımı ile geliştirme yapabilecek.
üniv. okuyacak kişilere 3-4 yıldır ben şunu öneriyorum: eğer çok idealist fikirleriniz yoksa bilgisayar mühendisliği veya yazılım mühendisliği okumayın. endüstri, elektronik, makine vb bir mühendislik okuyun ama kodlama-algortima öğrenin. eğer çok teknik bir alanda değilseniz farklı disiplinleri bir araya getirmeye çalışın. is alanınız, sektorunuz neyse o alanla alakalı yapay zeka ürünlerini kullanabilmeyi öğrenin.
data ve analitik alanında çalışan biri olarak ben de kendimi bu şekilde geliştirmeye çalışıyorum. kod ve teknik kısımlardan ziyade yeni teknolojileri takip ediyorum, farklı disiplinlerde paralel şekilde ilerlemeye calisiyorum. data scientist, dana enginneer, data analist, bi engineer ve hatta bazen dba işleri..
uzun lafın kısası kodlama öğrenmek temel amacıniz olmasın. bir yerde okumuştum ve çok hoşuma gitmişti: "kodlama yakın geleceğin mavi yaka işidir"
ibm 1950lerde ilk sabit sürücüleri ürettiğinde sadece 3.75 mb kapasiteye sahipti. 1990lara kadar yaklaşık kırk yılda 500 mblik diskler üretmeyi başardılar. ancak ondan sonraki 30 yılda ne olduysa oldu ve şu anda nimbus exadrive dc nin 100 tb lik modeli piyasada bulunabiliyor. bilgisayarların emekleme aşamasında bile olmadığı bir dönemden bu güne, bir insan ömrüne sığan bu gelişme tam 30 milyon katlık bir artış demek kapasitede. teknolojide üstel artışın nereye varacağını insan zihninin kavrayabilmesi çok zor. bu işin içinde tam kalbinde olanlar için bile.
bir örnek vermek gerekirse bill gates 2004 yılında 2 tb depolamayı ücretsiz sunan gmail için şu yorumu yapmıştı:
"1 gb'tan fazlasına nasıl ihtiyacınız olur? içinde ne var? filmler mi? powerpoint sunumları mı? kaç tane mesaj var? cidden, sorunun mesaj sayısı mı yoksa mesajların boyutu mu olduğunu anlamaya çalışıyorum." kaynak
bilgisayar ve yazılım teknolojileri artık emekleme döneminin çok ötesinde. kurumsal ölçekte kuantum bilgisayarlar için yarış devam ediyor. yapay zeka ise tüm gelişmelerden sadece daha da fazla ivme kazanarak yoluna devam edecek gibi görünüyor. nvidia gibi firmaların ürettiği özel çiplerin sağlayacağı hızla makine öğrenmesi nereye, ne hızla gidecek hesaplamak çok zor. bu konuda yazılmış bir makalede şöyle bir ifade geçiyor:
"geleneksel olarak, yapay zeka hesaplama gücü moore yasası'na uygun olarak yaklaşık her iki yılda bir iki katına çıkmıştır. ancak 2012'den bu yana bu büyüme, moore yasası'nın çok ötesine geçerek her 3,4 ayda bir ikiye katlanarak çarpıcı bir şekilde hızlandı. bu büyüme yörüngesi, dik iniş çizgisi nedeniyle genellikle "hokey sopası" grafiği olarak tasvir edilir. alternatif olarak "j-eğrisi" olarak da adlandırılır."
yine aynı makalede üstel büyümenin ne denli etkili ve anlaşılmaz olduğu ifade edilmiş:
"üstel büyüme temelde her adımın öncekilerden önemli ölçüde daha büyük olduğu bileşik büyüme ile ilgilidir. insanlar bileşik büyümenin gücünü, özellikle de uzun dönemler boyunca, genellikle hafife alırlar. üstel büyümenin ilerleyen aşamalarındaki dramatik artış şaşırtıcıdır çünkü ilk aşamalar aldatıcı bir şekilde yavaş veya önemsiz görünebilir."
şu anda hala aşılması gereken engeller var bu alanda. ancak pencere daralıyor. stephen hawking'in insanlığı bu konuda uyardığı röportajın üstünden tam on yıl geçti.
Bu fikre pek katılmayanlar da var
dediği doğru ama teoride. hayat pratikte, teorideki gibi işlemiyor. şu anki seviyesiyle ai baştan sona architecture design yapamaz. yani ben bir projeye başlamak istiyorum. data nasıl toplanacak, nasıl refine edilecek, vb bu data aşaması. sonra en optimal, threadsafe, multiplatform, vb bunlar dizayn edilecek, sonra sonuçlar lumen frameworke aktarılacak
ben bunları yazdım, ai da üstteki paragrafı daha cancanlı anlatabilir. ama dirty work, yani manuel işi bildiğim kadarıyla şu an yapamıyor
hadi yaptı diyelim, daha bu süreçte herhangi bir yerde hata varsa, hata ayıklamaktan bahsetmedim
hadi yaptı ve hata ayıklayabildi. yine hata çıktı, data bu, çıkabilir. sonra üst yönetim, benimle konuşabilir. senin dizayn ettiğin sistemde bu, şu var diye. bana karşı neden bu oldu deme hakkı var, çünkü sorumluluk benim. duruma göre umarım olmaz da ya kötü olur, ya da bonus alırım. yani yaptıklarımın sonucunu hesap verebilirim. üst yönetim ai i karşısına alıp bunları diyebilir mi? diyebilir de ai da generic response verir. sonra ai a ceza veya ödül vermek lazım
daha çok ayrıntı var, kısaca hayat teorideki gibi işlemiyor.
coding syntax öğrenme denilebilir, ilerletiyorum hadi belki design patterns de öğrenme denilebilir. ama bu kadar, daha ilerisini henüz ai yapamıyor
bu makaleye nvidiadan bir senior, lead, veya daha üst rolde sofware developerin ne dediğini okumak isterdim.
ChatGPT'ten Daha İyi Olduğu Söylenen Google'ın Yeni Yapay Zekası: Gemini
