Türkiye Barolar Birliği Dergisi 142.Sayı

311 TBB Dergisi 2019 (142) Mustafa ZORLUEL ler, sosyal medya, bilim ve hükümetler de dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan elde edilen büyük verilere erişim imkanının mümkün olmasıdır. İkinci faktör ise, bu verilerin büyük ölçüde geliştirilmiş ma- kine öğrenimi ve algoritmalar için ham madde sağlamasıdır. Üçüncü faktör de geliştirilmiş makine öğreniminin ve algoritmaların, bu ham maddeleri kullanmasına imkân sağlayan çok güçlü bilgisayarların var- lığı olmuştur. 19 Sonuç olarak raporda yapay zekâ dalgasının, makine öğrenimi yaklaşımlarının geliştirilmesiyle doğrudan bağlantılı olduğu kabul edilmiştir. Ayrıca söz konusu raporda üç temel prensip ortaya konulmuştur. Buna göre yapay zekâ alanına birçok faydası nedeniyle yatırım yapılmalı ve yapay zekâ teknolojileri geliştirilmeli, Amerikan vatandaşları geleceğin meslekleri için eğitilmeli ve yetiştirilmeli, işçi- lere işe geçiş süreçlerinde yardım edilmeli ve geniş ölçüde paylaşılmış ekonomik büyümenin sağlanması için işçiler güçlendirilmelidir. 20 Makine öğrenimi, makinelere açık bir şekilde programlanmadan bir bilgiyi öğrenme yeteneği veren çalışma alanı için kullanılan bir terimdir. 21 Bu durum makinenin kendi kendini programlandığı an- lamına gelmekten ziyade, makinenin programının kapsamı dışında kalsa bile çağrışımları ve gerçekleri üretip depolayabilmesi anlamına gelmektedir. 22 Makine öğrenimi terimi, temelde bir algoritma ailesi- ni açıklamak için kullanılmaktadır. Söz konusu algoritma ailesi ma- kinenin veri almasını, bu verileri sınıflandırmasını ve bu verilerden bir sonuç çıkarmasını sağlamaktadır. 23 Makine öğreniminde yazılım, tıpkı bir insan gibi gerçek bilgiyle değil öğrenmeyle başlar. Öncelik- le “Eğitim Verisi (Training Data)” olarak adlandırılan temsili veriler makineye öğretilir. 24 Daha sonra makine tüm verileri öğrenmesi için serbest bırakılır. Bir görüşe göre, bu durumu da yine insanın hayat yo- lundaki yürüyüşüne benzetmek mümkündür. 25 Gerçekten de insanlar 19 Executive Office of the President, s. 6. 20 Executive Office of the President, s. 3-4. 21 Jean-François Puget, “What Is Machine Learning?”, 18 Mayıs 2016, https://www. ibm.com/developerworks/community/blogs/jfp/entry/What_Is_Machine_ Learning?lang=en (Son Erişim Tarihi: 17.04.2019). 22 Evan J. Zimmerman, “Machine Minds: Frontiers in Legal Personhood”, SSRN Electronic Journal , 28 Ağustos 2017, s. 7, https://papers.ssrn.com/sol3/papers. cfm?abstract_id=2563965 (Son Erişim Tarihi: 17.04.2019). 23 Zimmerman, s. 7. 24 Zimmerman, s. 8. 25 Zimmerman, s. 8.