TensorFlow: Google'ın Herkese Açık Yapay Zeka Motoru

Teknoloji uzmanı Tim O'Reilly yeni Google Fotoğraflar uygulamasını henüz denemiş ve yapay zekâsının derinliğine hayran kalmıştı. O'Reilly 2015 yılının Mayıs ayında, Google için yılın en önemli olayı olan Google I/O konferansının basın için düzenlenen küçük bir kokteyl partisinde, şirketin CEO'su ve kurucu ortağı Larry Page'in birkaç adım uzağında duruyordu. Google o gün kişisel fotoğraf uygulamasını ilk kez göstermişti. O'Reilly, uygulamanın arama kutusuna "mezar taşı" gibi bir şey yazdığında amcasının mezar taşının çok uzun süre önce çekilmiş bir fotoğrafının çıkmasına oldukça hayret etmişti.

Uygulama, “derin öğrenme” adı verilen ve gitgide güçlenen bir yapay zekâ kullanıyor. Bu YZ (yapay zeka) teknolojisi, daha önce görmediği bir mezar taşı fotoğrafını analiz etmeyi ve tanımlamayı öğrenebiliyor. Bu; kediler ve köpekler, ağaçlar ve bulutlar, çiçekler ve yiyecekler için de geçerli.

Google Fotoğraflar'ın arama motoru kusursuz değil. Ama isabet oranı gerçekten etkileyici, o kadar etkileyici ki O'Reilly Google'ın bu YZ motoruna erişimi internet aracılığıyla neden satmadığını, bulut bilişimi tarzında başkalarının da uygulamalarını aynı makine öğreniminden geçirmelerine neden izin vermediğini anlayamadı. Google'ın asıl gelir kaynağı bu olabilirdi, dedi. Sonuçta Google bu YZ motorunu konuşulan kelimeleri anlamak, bir dilden diğerine çeviri yapmak, internet arama sonuçlarını geliştirmek ve daha birçok şey için kullanıyor. Dünyanın geri kalanı bu teknolojiyi başka bir sürü görev için kullanabilirdi, reklam hedeflemesinden tutun bilgisayar güvenliğine dek.

İşte bu sabah Google, O'Reilly'nin fikrini, onun beklediğinden de ileri taşıdı. Google, derin öğrenme motoruna erişim satmıyor, motorun kaynağını açık hale getiriyor, altında yatan kodu dünyayla serbest ve ücretsiz bir şekilde paylaşıyor. Bu yazılımın adı TensorFlow ve teknolojiyi resmen hayrına veren Google, bunun YZ'nin evrimini hızlandırabileceğine inanıyor. Açık kaynak aracılığıyla dışarıdan insanlar Google'ın teknolojisini geliştirmeye yardımcı olabilirler ve evet, bu geliştirmeleri Google'a geri gönderebilirler. Google'ın en önemli mühendislerinden ve derin öğrenme teknolojisinin yükselişindeki kilit oyunculardan biri olan Jeff Dean şöyle diyor:

Umduğumuz şey, topluluğumuzun bunu farklı türdeki birçok makine öğrenim algoritmasını ifade etmenin iyi bir yolu olarak benimsemesi ve [TensorFlow'un] yapımı ile geliştirilmesine birçok farklı ve ilginç yolla yardımcı olması.

Geçtiğimiz yıllarda Facebook, Microsoft ve Twitter da dâhil olmak üzere diğer şirketler ve araştırmacılar da YZ'nin bu alanında büyük adımlar kaydettiler. Bazıları hali hazırda TensorFlow'a benzeyen, açık kaynak yazılımlara sahipler. Caffe ve Theano'nun yanı sıra bunlardan biri de, aslen İsviçre’de çalışan araştırmacılar tarafından geliştirilen bir sistem olan Torch. Ama Google'ın bu hareketi kayda değer. Çünkü Google'ın YZ motoru, bazıları tarafından dünyadaki en gelişmiş YZ motoru olarak görülüyor. Çünkü işin arkasında Google var. Skymind isimli bir yeni bir derin öğrenme girişimi yürüten Chris Nicholson şöyle diyor:

Bu gerçekten ilginç. Google, dünyanın beş - yedi yıl ilerisinde. Araçlarını açık kaynak yaparlarsa bu diğer herkesi makine öğreniminde daha iyi hale getirir.

Emin olmak için belirtelim, Google tüm sırlarını vermiyor. Şu anda şirket yalnızca bu YZ motorunun bir kısmını açık kaynak olarak sunuyor. Motorun en üstlerinde çalışan yalnızca bazı algoritmaları paylaşıyor. Ve bu motoru yürüten oldukça gelişmiş donanım yapısına erişimini de paylaşmıyor (bu kesinlikle bir fiyat etiketiyle gelirdi). Ama Google en önemli veri merkezi yazılımının en azından bir kısmını veriyor ve bu, şirketin geçmişte pek yaptığı bir şey değil.

Google'ın internetin en baskın gücü olmasının sebebi bilgisayar veri merkezlerindeki emsalsiz derecede güçlü yazılım ve donanımları; tüm çevrimiçi hizmetlerini yürütmeye yardımcı olan, dünya çapında sayısız insandan gelen trafik ve verinin üstesinden gelebilen yazılım ve donanımları. Ve tabii ki tasarımlarını dünyanın geri kalanıyla paylaşmadı, en azından diğer tasarımlara geçene kadar. O zaman bile yalnızca bu teknolojileri tanımlayan araştırma makalelerini paylaştı. Şirket, kodunun kaynağını açmadı. Avantajı elinde işte böyle tuttu.

Yine de, TensorFlow'la şirket yön değiştirdi ve en yeni ve tabii ki en önemli yazılımının birazını ücretsiz olarak paylaştı. Evet, Google, mobil işletim sistemi Android'in ve diğer birçok küçük yazılım projelerinin bazı parçalarını açık kaynak tutuyor. Ama bu farklı. TensorFlow'u yayınlayarak Google, imparatorluğunun merkezinde yatan yazılımı açık kaynak hale getiriyor. Google Dosya Sistemi, MapReduce ve BigTable gibi, şirketin önemli veri merkezi yazılımlarını geliştirmeye yardımcı olan Dean, "Büyük bir değişim bu" diyor. 

Açık Algoritmalar

Derin öğrenme, sinir ağlarına dayanıyor — bu sistemler, insan beynindeki sinir hücrelerinden oluşan ağların sayısını tahmin ediyor. Kısacası, bu ağlara büyük miktarda veri veriyorsunuz, onlar da bir görevi gerçekleştirmeyi öğreniyorlar. Bir sürü kahvaltı, öğle yemeği ve akşam yemeği fotoğrafları verirseniz, bir öğünü ayırt etmeyi öğrenebilirler. Sözlü kelimeler verirseniz, ne dediğinizi ayırt etmeyi öğrenebilirler. Eski filmlerden biraz diyalog verirseniz, bir sohbet sürdürmeyi öğrenebilirler — kusursuz bir sohbet değil ama yine de oldukça iyi bir sohbet.

Normalde Google bu sinir ağlarını, GPU (Grafik İşlemci Ünitesi) çipleri bulunduran geniş bir makine yelpazesiyle eğitiyor. GPU çipleri aslen oyunlar ve diğer yüksek derecede görsel programların grafiklerini oluşturan bilgisayar işlemcileridir, fakat derin öğrenme konusunda da oldukça yetenekli olduklarını kanıtladılar. GPU'lar paralel birçok küçük veri parçasını işlemede başarılılar ki derin öğrenmenin gerektirdiği şey de bu.

Fakat asıl eğitildikten sonra, harekete geçme vakti geldiğinde bu sinir ağları farklı şekillerde çalışıyor. Genellikle veri merkezindeki geleneksel bilgisayar işlemcileri üzerinde çalışıyorlar, ama bazen mobil platformlar üzerinde de çalışabiliyorlar. Google Translate bu mobil örneklerden biri mesela. Tamamen bir telefon üzerinde çalışabilir –internet üzerinden bir veri merkezine bağlanmadan– ve iyi bir kablosuz bağlantınız olmasa bile yabancı metinleri ana dilinize çevirebilir. Örneğin, uygulamayı Almanca bir sokak tabelasına doğrultursanız anında İngilizce'ye çevirecektir.

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Neden Desteğe İhtiyacımız Var?

Aslında maddi destek istememizin nedeni çok basit: Çünkü Evrim Ağacı, bizim tek mesleğimiz, tek gelir kaynağımız. Birçoklarının aksine bizler, sosyal medyada gördüğünüz makale ve videolarımızı hobi olarak, mesleğimizden arta kalan zamanlarda yapmıyoruz. Dolayısıyla bu işi sürdürebilmek için gelir elde etmemiz gerekiyor.

Bunda elbette ki hiçbir sakınca yok; kimin, ne şartlar altında yayın yapmayı seçtiği büyük oranda bir tercih meselesi. Ne var ki biz, eğer ana mesleklerimizi icra edecek olursak (yani kendi mesleğimiz doğrultusunda bir iş sahibi olursak) Evrim Ağacı'na zaman ayıramayacağımızı, ayakta tutamayacağımızı biliyoruz. Çünkü az sonra detaylarını vereceğimiz üzere, Evrim Ağacı sosyal medyada denk geldiğiniz makale ve videolardan çok daha büyük, kapsamlı ve aşırı zaman alan bir bilim platformu projesi. Bu nedenle bizler, meslek olarak Evrim Ağacı'nı seçtik.

Eğer hem Evrim Ağacı'ndan hayatımızı idame ettirecek, mesleklerimizi bırakmayı en azından kısmen meşrulaştıracak ve mantıklı kılacak kadar bir gelir kaynağı elde edemezsek, mecburen Evrim Ağacı'nı bırakıp, kendi mesleklerimize döneceğiz. Ama bunu istemiyoruz ve bu nedenle didiniyoruz.

Destek Ol

TensorFlow, hem eğitim aşamasında hem de yürütme aşamasında bu sinir ağlarını geliştirme ve çalıştırmanın bir yolu. Resim tanıma, konuşma tanıma ve dil çevirisi gibi görevleri öğrenebilsin diye herhangi bir uygulamaya yükleyebileceğiniz yazılım kütüphanelerinden oluşan bir set – bir avuç kod.

Google, TensorFlow'un altında yatan yazılımı C++ programlama dili ile oluşturdu. Ama bu YZ motoru gibi uygulamaları geliştirirken kodcular, C++ veya derin öğrenme araştırmacıları arasında en popüler dil olan Python'ı kullanabilir. Fakat umulan o ki dışarıdan insanlar bu aracı, kodcuların elinde uygulama oluşturmak için daha fazla imkan olsun diye Google Go, Java ve hatta belki Javascript dahil olmak üzere diğer dillere de genişletebilsin.

Dean'e göre TensorFlow yalnızca derin öğrenme için değil, takviyeli öğrenme ve lojistik regresyon gibi diğer YZ türleri için de kullanışlı. Bunu Google'ın bir önceki sistemi DistBelief için söyleyemiyoruz. DistBelief, derin öğrenmede oldukça iyiydi. 2014'te, çok önemli bir yarışma olan Büyük Ölçekli Görsel Tanıma Yarışması'nı Google'a kazandırdı – fakat Dean, TensorFlow'un iki kat daha hızlı olduğunu söylüyor.

Aracı açık kaynak hale getirmenin yanı sıra Google ayrıca fotoğraf tanıma, elle yazılmış sayıları anlama ve metin analiz etme gibi bazı sinir ağı modellerinin örneklerini de sağlayacak. "Bu modelleri halka açık veri setlerinde eğitmek için gereken tüm algoritmaları vereceğiz", diyor Dean.

Fakat Google henüz modellerinizi geniş bir makine yelpazesinde eğitmenizi sağlayacak bir TensorFlow sürümünü yayınlamıyor. İlk açık kaynak sürümü yalnızca tek bilgisayarda çalışıyor. Bu bilgisayar birçok GPU içerebilir, ama yine de tek bir bilgisayar. "Google halen avantajı elinde tutuyor," diyor Nicholson. "Gerçek girişim uygulamaları geliştirmek için büyük ölçekte veri analiz etmeniz gerek." Fakat yürütme aşamasında, TensorFlow'un açık kaynak hali masaüstü ve dizüstü bilgisayarların yanı sıra telefonlarda da çalışacak, hatta Google, gelecekte yüzlerce makine üzerinde çalışacak olan bir sürüm yayınlayabileceğini de belirtiyor.

Felsefede Bir Değişim

Google'ın felsefesindeki bu ani değişim -yıllar boyunca önemli kodları paylaşmadıktan sonra TensorFlow'u açık kaynak yapma kararı- neden? Bunun bir sebebi, makine öğrenimi topluluğunun genelde böyle işlemesi. Derin öğrenme, fikirlerini açıkça paylaşan akademisyenlerle başladı ve şimdi bu akademisyenlerin birçoğu Google'da çalışıyor – Toronto Üniversitesi profesörü, derin öğrenmenin manevi babası Geoff Hinton dâhil.

Fakat Dean ayrıca TensorFlow'un çok farklı bir zamanda MapReduce, GFS, BigTable, Dremel, Spanner ve Borg gbi araçlardan geliştirildiğini söylüyor. Açık kaynak hareketi –internet şirketlerinin, gelişim oranını hızlandırmak için birçok aracını paylaşması– , geçtiğimiz on yıl içinde gözle görülür ölçüde ivme kazandı. Google artık bir gözü açık kaynağa bakarak yazılım geliştiriyor. Bundan önceki araçların çoğu Google'ın iç yapısıyla çok yakından bağlıydı diye açıklıyor Dean. Bunları açık kaynak yapmak pek akla yatmazdı. Dean şöyle diyor:

Aklımızda açık kaynak fikriyle geliştirilmemişti. Google'daki mevcut sistemlere uzanan birçok filizleri vardı ve bunları koparmak zor olurdu. TensorFlow'u geliştirmeye başladığımızda kendimize dönüp bir baktık ve: 'Hey, belki de bunu açık kaynak yapmalıyız.' dedik.

Bunu demişken, Google mühendisi Rajat Monga'nın belirttiğine göre TensorFlow halen bazı yollardan Google'ın iç yapısına bağlı. “Bu yüzden Google, TensorFlow'un tamamını açık kaynak yapmadı” diye açıklıyor. Nicholson'un belirttiği gibi, Google'ın bazı kodları gizli tutmasının sebebinin ellerinde bir avantaj bulundurmak istemeleri olduğundan emin olabilirsiniz. Ama önemli nokta bu değil, önemli nokta Google'ın paylaşabildiği kadar kodu paylaşmış olması.

Geribildirim Döngüsü

Google, başkalarının aksine açık kaynak projesini bağımsız üçüncü bir partiye vermedi. Projeyi Google, Tensorflow.org adresinden yürütecek. Ama kodu bir Apache 2 lisansı altında paylaştı, yani isteyen herkes kodu istediği gibi kullanmakta özgür. "Lisans şartlarımız, topluluğu bunun gerçekten açık bir ürün olduğuna ikna etmeli" diyor Dean.

Bu hareketin Google'a dünyanın yazılım geliştiricileri arasında saygınlık getireceği su götürmez bir gerçek. Ama daha da önemlisi, yeni projeleri de destekleyecek. Dean'e göre, TensorFlow'u Torch ve Caffe ve Theano'nun en iyi yönlerinin birleşimi olarak düşünebilirsiniz. Torch ve Theano gibi hızlıca araştırma projeleri üretmede ve Caffe gibi bu projeleri gerçek hayata geçirmede iyi.

Bazıları buna katılmıyor. Topluluktaki çoğu insana göre DeepMind (şu an Google'ın sahibi olduğu önemli bir derin öğrenme şirketi), Torch kullanmaya devam ediyor – TensorFlow ve DistBelief'e uzun süredir erişimleri olsa da. Ama en azından açık kaynak bir TensorFlow topluluğa daha fazla seçenek veriyor. Bu iyi bir şey. Geoff Hinton'un nezaretinde çalışan ve derin öğrenme konusunda uzmanlaşan Toronto Üniversitesi yüksek lisans öğrencisi Jimmy Ba şöyle diyor:

Geçtiğimiz üç dört yılda derin öğrenmede gerçekleşen ilerlemenin önemli bir kısmına araştırmacıların modellerine odaklanmalarına yardım eden bu tür kütüphaneler yardımcı oldu. Altta yatan yazılım mühendisliği hakkında o kadar endişelenmelerine gerek yok.

Elinizde TensorFlow bulunsa bile, bir derin öğrenme uygulaması geliştirmek ciddi uğraş istiyor. Fakat bu da gelecek yıllarda değişebilir. Dean'in belirttiği üzere, Google’dan derin öğrenme açık kaynak projesi ve derin öğrenme bulut servisi birbirini dışlamıyor. Tim O'Reilly'nin büyük fikri hala gerçekleşebilir.

Ama kısa vadede Google yalnızca kodu paylaşmakla ilgileniyor. Dean'in dediği gibi bu, şirketin bu kodu geliştirmesine yardımcı olacak. Ama aynı zamanda makine öğrenimini de bir bütün olarak geliştirecek ve bir sürü yeni fikir ortaya çıkaracak, diyor Monga. Ve tabii ki, bu fikirler de Google'a eninde sonunda dönecek. "Makine öğrenimindeki herhangi bir ilerleme, bizim için de bir ilerleme olacak" diyor.

Teşekkür: Bu yazıyı çeviren Mert Özel'e teşekkür ederiz.