Yapay zeka sistemlerinin yetenekleri baş döndürücü bir hızla artarken, teknoloji dünyasında yeni bir fısıltı dolaşıyor: “Bilgisayar mühendisliği yakında tarih olacak.” Özellikle geleceğine yön vermeye çalışan öğrencilere iyi niyetle sunulan bu tavsiye, ne yazık ki genellikle alan hakkında derinlemesine bilgisi olmayan kişilerin kulaktan dolma yorumlarından ibaret.
Nobel ödüllü ekonomist Christopher Pissarides gibi saygın isimlerin bile bu iddiayı dile getirmesi, konunun ne kadar ciddiye alındığını gösteriyor. Hatta bu yanılgı, lise kariyer danışmanlarının dahi öğrencileri bilgisayar mühendisliği okumaktan caydırmaya çalıştığı bir seviyeye inmiş durumda.
Peki, bu iddialar ne kadar doğru? Aslında temelden iki büyük kusur taşıyorlar: Birincisi, bu tavsiyeler bilgisayar mühendislerinden gelmiyor. İkincisi ve daha önemlisi, bilgisayar mühendisliğinin gerçekte ne anlama geldiği konusunda büyük bir yanlış anlaşılma var.
Yapay Zeka Kod Yazıyor, Öyleyse Programcılara Gerek Kalmadı mı?
Evet, yapay zekanın verilen komutlarla şiirler, yemek tarifleri veya iş mektupları gibi kodlar yazabildiği doğru. Bu, şüphesiz verimliliği artıran ve iş akışlarını hızlandıran bir gelişme. Ancak bu durum, insan zekasının ve uzmanlığının değerini ortadan kaldırmıyor.
Kod yazmak, bilgisayar mühendisliğinin tamamı değildir. Üniversiteye gitmeden de kod yazmayı öğrenebilirsiniz, ancak bir bilgisayar mühendisliği diploması bu tekil beceriden çok daha fazlasını kapsar. Bilgisayar mühendisliği ; karmaşık sistemler tasarlamayı, geleceğin programlama dillerini ve altyapılarını oluşturmayı, siber güvenliği sağlamayı ve sistemlerin doğruluğunu titizlikle kontrol etmeyi içeren devasa bir mühendislik alanıdır.
Yapay zeka bu görevleri güvenilir bir şekilde yerine getiremez ve yakın gelecekte de getirebilecek gibi görünmüyor. İnsan dokunuşu ve aklı hala vazgeçilmez. Bu karamsar dezenformasyon, binlerce yetenekli öğrenciyi bu hayati alandaki anlamlı kariyerlerden uzaklaştırma riski taşıyor.
Yapay Zekanın Sınırları: Ne Yapabilir, Ne Yapamaz?
Yapay zeka, temel olarak elindeki veriye dayanarak tahminler yapmakta ustadır. Üretken yapay zeka ise internetteki mevcut bilgileri yeniden yazarak, özetleyerek ve biçimlendirerek bu tahminleri kullanıcı dostu bir sunumla birleştirir.
Ancak mevcut yapay zeka sistemleri gerçekten “düşünmez”. Hız kazanmak için kesinlikten ödün veren sezgisel olarak bilinen mantıksal kestirme yollara güvenirler. Bu, bir insan gibi konuşabilmelerine rağmen akıl yürütemedikleri, hissedemedikleri, umursamadıkları veya arzulayamadıkları anlamına gelir. İnsan zihniyle aynı şekilde çalışmazlar.
İnsan Zekasının Vazgeçilmez Olduğu 10 Kritik Alan
Yapay zeka, bilgisayar mühendislieri için daha güçlü bir araç kutusu sunar. Bu sayede uzmanlar, fikir aşamasından pazar lansmanına kadar konseptleri daha ileriye taşıyabilirler. Ancak özellikle güven, denetim veya insan yaratıcılığı gerektiren birçok alanda uzmanlaşmış insan girdisi hala zorunludur. İşte yapay zekanın yetersiz kaldığı 10 çarpıcı örnek:
- Ekonomik Krizlere Uyum Sağlayan Algoritmalar: Bir yatırım fonu algoritmasını yeni piyasa koşullarına göre uyarlamak, sadece kod yığınları değil, derin bir piyasa anlayışı ve algoritmik tasarım becerisi gerektirir.
- Büyük Ölçekli Sistem Arızalarını Teşhis Etme: Google veya Microsoft gibi sağlayıcılardaki kesintili bulut hizmeti sorunlarını teşhis etmek, yapay zekanın küçük ölçekli sorun giderme yeteneğini aşan, büyük resmi görmeyi gerektiren bir iştir.
- Kuantum Bilgisayarlar İçin Kod Yazma: Yapay zeka, henüz var olmayan başarılı uygulama örnekleri olmadan kuantum bilişim için kod üretemez.
- Yeni Bir Bulut İşletim Sistemi Tasarlama: Bu görev, yapay zekanın gerçekleştiremeyeceği üst düzey sistem mimarisi ve titiz testler içerir.
- Enerji Verimli YZ Sistemleri Geliştirme: Yapay zeka, kendi mimarisini yeniden icat edemez veya daha düşük güç tüketen GPU kodları yaratamaz.
- Nükleer Santraller İçin Güvenli Kontrol Yazılımı: Bu alan, kodlama ve sistem tasarımının yanı sıra gömülü sistemler uzmanlığı gerektiren, hata payı olmayan kritik bir iştir.
- Cerrahi Robotların Güvenliğini Doğrulama: Bir ameliyat robotunun yazılımının öngörülemeyen koşullar altında çalıştığını doğrulamak, yapay zekanın mevcut kapsamının çok ötesindedir.
- E-posta Güvenlik Sistemleri Tasarlama: E-posta kaynaklarını doğrulamak ve bütünlüğü sağlamak, kriptografik ve çok disiplinli bir zorluktur.
- YZ Destekli Tıbbi Araçları Denetleme: Yapay zeka tabanlı kanser tahmin araçlarını denetlemek ve iyileştirmek, sürekli insan gözetimi ve sistem doğrulaması gerektirir.
- Geleceğin Güvenli YZ’sini İnşa Etme: Daha güvenli bir yapay zekaya evrilme süreci, yapay zekanın kendisine bırakılamaz; bu, tamamen insani bir sorumluluktur.
Bilgisayar Mühendisliği Neden Her Zamankinden Daha Değerli?
Kesin olan bir şey var: Yapay zeka, bilgisayar mühendisliğini yeniden şekillendirecek. Ancak karşı karşıya olduğumuz şey, bir alanın tamamen yok olması değil, çalışma yöntemlerindeki köklü bir değişimdir.
Yepyeni bir problemle veya karmaşıklıkla karşılaştığımızda, yapay zeka tek başına yetersiz kalacaktır. Çünkü o, tamamen geçmiş verilere bağımlıdır. Bu nedenle, yapay zekanın bakımını yapmak, yeni platformlar inşa etmek ve güvenilir YZ gibi alanları geliştirmek için bilgisayar mühendisliğine her zamankinden daha fazla ihtiyaç duyulacak.
Tarihten bir ders alalım: Sanayi Devrimi sırasında, makinelerdeki hızlı ilerlemeler nedeniyle fabrika işçileri yerinden oldu. Ancak iş gücü, makineleri çalıştırabilen, tamir edebilen, yeni makineler tasarlayabilen veya süreçleri optimize edebilen yeni işçilerle aslında daha da büyüdü. Bu devrim döneminde teknik becerilere olan talep azalmadı, aksine patladı.
Bugün de bu paralellik geçerliliğini koruyor: Özellikle bilgisayar mühendisliği alanındaki teknik uzmanlık, hiç olmadığı kadar değerli. Gelin, gelecek neslin kafasını tam tersi bir mesajla karıştırmayalım.
