New York’ta Bir Türk: Dr. Berk Kapıcıoğlu

Okuma Süresi: 8 dakika

1-) Öncelikle kısaca bize kendinizden bahseder misiniz? Hayata ilk atıldığınız noktadan bugüne kadarki serüveniniz…

-Ben Samsun doğumluyum, 10 yaşına kadar Samsun’da yaşadım. Bizim zamanımızda sınava ilkokuldan sonra giriliyordu, sınava girip Koç Ortaokulu ve Lisesini kazandım.  İstanbul’a gidip 7 sene yatılı okudum. Sonra üniversite için Amerika’ya geldim, Pennsylvania Üniversitesine başladım. Orada bilgisayar, matematik ve felsefe okudum. Sonra Princeton Üniversitesinde yapay öğrenme üzerine doktora yaptım. Doktora sırasında çalışmaya başladım, doktoradan sonra da çalışmaya devam ettim. Şu an çalıştığım sektörle ilgili ilk iş deneyimim yazın üniversitede yaptığım stajdı. Araştırma laboratuvarında bir hocanın yanında çalıştığım akademik bir işti. Onun dışında gerçekten para kazandığım ilk işim şu oldu: Doktora sırasında tez hocalarımdan birinin kurduğu bir şirket olan Sense Networks’te çalıştım, o da haftada 20 saatti. Ondan sonra 40 saat çalıştığım iş Foursquare’deki işimdi. Orada Head of Machine Learning pozisyonuna gelmem bir sene sürdü.


2-) Amerika’da okumanın size getirdiği avantaj ve dezavantajlar ne oldu?

-Bu cevaplaması zor bir soru, bu soruyu ara sıra ben de kendime soruyorum ve tam olarak cevabını bilmiyorum. Çünkü burada ele almamız gereken şey, Amerika’da okumasaydım hayatımın nasıl olacağıydı ve onu kafamda canlandırmak o kadar kolay değil. Benimle aynı liseye gitmiş ama Türkiye’de kalmış arkadaşlarımın hayatları belki benim hayatım olabilirdi. O açıdan bakarsak burada olmanın kariyer imkanları daha geniş, yani burada daha çok seçenek var. Örneğin benim üzerinde çalıştığım alan çok spesifik bir alan, bu alanda kalmak isteseydim Türkiye’de seçenekler daha kısıtlı olabilirdi. Tabi sadece iş için değil, aynı zamanda okuduğunuz şeyler, seçeneklerin çokluğu üniversite hayatında başlayan bir şey. Böyle bir avantajı var. Dezavantaj olarak da lise arkadaşlarımın hala beraber takılmalarını eğlenceli bulduğumu ve bunu özlediğimi söyleyebilirim. Burada da çok güzel bir sosyal hayatım var ama “Acaba orada olsaydım nasıl olurdu?” diye merak ediyorum.

-Amerika’da olmak sizde bir vizyon farkı oluşturdu mu? Türkiye’de kalmış olsaydınız şu anda çalıştığınız spesifik alanda devam ediyor olabilir miydiniz, yoksa Türkiye’de imkanı olacak herhangi bir şeye mi yönelip devam ederdiniz?

-Kesinlikle, seçeneklerin çok geniş olması aynı zamanda sizi farklı bir alana yönlendiriyor. Türkiye’de kalsaydım seçeneklerim kısıtlı olacağı için büyük ihtimalle bu alanda olamazdım çünkü bu alanda kalsaydım Türkiye’de ideal kariyer seçeneklerine sahip olamayabilirdim. Örneğin şu an çalıştığım şirketin bir benzeri Türkiye’de bildiğim kadarıyla yok.

3-)  Eğitim hayatınız devam ederken profesyonel olarak eğilmek istediğiniz alanı nasıl seçtiniz?

-Yapay zeka ve yapay öğrenmeye ilgim lisede başladı. Lisede programlamaya giriş gibi bilgisayar derslerimiz vardı. Yabancı bir hocamız bana bir kitap önermişti: Douglas Hofstadter – Fluid Concepts and Creative Analogies. Bu kitabı önermeyi tercih etmiyorum çünkü artık biraz demode kalmış olabilir ama 1998-99 yıllarında onu okumak, benim için vizyonumu arttıran şeylerden biri oldu. Çünkü o zamana kadar, bilgisayar biliminin sadece oyun ya da bir work processing programlamak için kullanıldığını düşünüyordum ama o kitap, yazarın (Indiana Üniversitesinde bir profesör) bir araştırması üzerineydi ve bilgisayar bilimini insan beyninin nasıl çalıştığını modellemek için kullanıyorlardı. Bu bana çok heyecan verici bir bakış açısı olarak geldi. O aralar bilgisayar bilimine hevesimi biraz kaybediyordum çünkü work processing programlamak bana o kadar heyecanlı gelmiyordu ama bilgisayar bilimiyle insan aklının nasıl çalıştığını modelleyebilmek bana çok enteresan gelmişti. Ondan sonra üniversiteye başvururken yapay zeka programları olan yerleri tercih ettim, öyle başladı. Bu benim için bir şanstı, çünkü kafamda yapmak istediğim bir şey hep vardı ama örneğin yapay öğrenme ya da yapay zekanın endüstride bu kadar yaygın olması kesinlikle tahmin edemeyeceğim ve sanırım kimsenin de tahmin edemeyeceği bir şeydi, o tamamen rastlantısal oldu. O sırada nanoteknoloji, genetik mühendisliği gibi trend denebilecek başka alanlar da vardı, bunlar da aynı şekilde heyecan verici gelebilirdi ama sadece bir tanesi kariyer olarak yaygın hale geldi, o açıdan şanslıyım.

4-) Üniversite eğitiminiz sırasında “İyi ki yaptım. /Keşke yapsaydım.” dediğiniz şeyler nelerdir, bugün üniversite öğrencilerine ne gibi tavsiyeler vermek istersiniz?

Birçok insan üniversiteye ”Spesifik bir alanda okuyacağım.” diyerek giriyor, ya kendileri öyle istedikleri ya da sistem onları bir alana sıkıştırdığı için. Ben, biraz da Amerikan üniversiteleri bu konuda çok esnek oldukları için ilgim olan birden fazla alanda derine inmek istedim. Bunun sonucunda üç tane diplomam oldu ve bunun bana çok şey kattığını düşünüyorum. “Rönesans İnsanı” diye bir konsept vardır (birçok alana ilgisi olan kişiler), ben de elimden geldiğince Rönesans insanı olmaya çalıştım, birçok alana ilgim vardı ve o alanlarda biraz daha profesyonelleşmek istemiştim, sadece matematik okumak yerine hem matematik hem felsefe okumak bence beni hayata iyi hazırladı. Onu tavsiye etmek istiyorum, öyle bir fırsatınız olursa üniversitenizde mühendislik/matematik alanında olsanız bile bir Dünya Edebiyatına Giriş dersi alırsanız bence onun katkısını o sene olmasa bile gelecekte görürsünüz.

Sizde öyle bir seçenek var mı bilmiyorum ama burada her dönem en az 3 en fazla 6 ders alınabiliyordu. Hızlı mezun olmak isteyenler kredilerini hemen bitirmek istiyorlardı. Ben 3 bölüm okuduğum için okulu 5 senede bitirdim. Biraz daha yayarak okumuş olmak isterdim çünkü üniversite yılları hem ders alıyorsunuz hem de ders dışında sizin yaptığınız bir sürü faaliyet oluyor ve belki iş hayatına başlayınca bunları yapmak üniversite ortamında olduğu kadar kolay olmayabiliyor.

Ek olarak “Etkili Yaşamın Yedi Kuralı” kitabını doktora yıllarımda değil de üniversite yıllarımın başında okumuş olsaydım üniversite yıllarımı daha da efektif şekilde geçirebilirdim. Çünkü o kitap “Hayatta ne istiyorum?” ve “Hayatımı ona göre nasıl endeksleyebilirim?” gibi temel ve ne kadar erken sorulursa o kadar iyi olan soruları sormanızı sağlıyor, o açıdan o kitabın çok faydasını gördüm.


5-) Şimdi biraz da sektör ile ilgili sorulardan devam edelim… Yapay zeka konusunda şu ana kadar birçok çalışma yürüttünüz. Öncelikle bize, sizin kelimelerinizle yapay zekanın tanımını yapabilir misiniz? 

-Kısaca, insanlara zekice gelen davranışlarda bulunan programlara, bu programların çalıştırılıp geliştirildiği alana yapay zeka diyebiliriz. Bilgisayarların kolayca programlanabilip insanlardan çok daha iyi olabildiği şeyler var. Bunun yanında bir de bilgisayarların çok zor programlanabildiği ve ona rağmen insanlar kadar iyi performans gösteremediği aktiviteler var. Mesela bilgisayarların kolay programlanabildiği ve insanlardan iyi olduğu şeylerin en temeli toplama çıkarma gibi aritmetik işlemler ve birçok sayıya bu aritmetik işlemleri uygulamak, milyonlarca sayıyı sıraya sokmak. Bunların algoritması nispeten basit ve bilgisayara giriş dersinde öğretilebilen algoritmalar. Bu tip işlemlerde bilgisayarlar insanlardan çok daha hızlı. Ancak mesela satranç gibi, insanların zorlandığı ve zeki olmayı gerektirdiğini düşündüğü şeylerde yakın zamana kadar bilgisayarları nasıl programlayabileceğimizi bilmiyorduk. Örneğin 1997’de IBM’in geliştirdiği Deep Blue, o zamanki satranç dünya şampiyonu Kasparov’u yendi. Bundan neredeyse 20 yıl sonra, 2017’de DeepMind’ın geliştirdiği AlphaZero, Deep Blue’nun aksine satranç bilmeden, kendisiyle milyonlarca kez oynayarak kendini geliştirdi ve bilinen en iyi satranç programı olan Stockfish’i yenebildi. Bu algoritmalar ancak günümüzde satrancı insanların yaptığı gibi kendi kendilerine öğrenerek oynayabilecek düzeye geldiler.

Başka bir örnek de arabaların kendi kendilerini yönetmesi, bu da enteresan bir örnek çünkü araba kullanmak zeki insanların yapabildiği bir şey olarak nitelendirilmiyor. İnsan beyninin kolayca yapabildiği birçok iş var çünkü evrim bizi öyle programladı, mesela bir yere baktığımız zaman gördüğümüz o objeleri bilinçaltımızda otomatik olarak tanımlayabiliyoruz çünkü beynin arkasında oksipital korteks bölümünde bunları tanımlayan görsel algoritmalar var. Ama bir programcının bilgisayar üzerinden bu algoritmaları  programlamaya çalışması o kadar kolay değil. Araba kullanmanın bize kolay gelmesinin sebebi de, her ne kadar bilinçaltımızda çok sofistike algoritmalar çalışıyor olsa da araba kullanırken yapılan şeyler insanlar için çok basit ama bir bilgisayar mühendisi için programlaması zor şeyler. O yüzden kendi kendini kullanan arabalar geliştirmek için yapay zeka üzerinde yıllardır çalışılıyor.


6-) Günümüzde yapay zekanın efektif ve can alıcı kullanımları olduğunu biliyoruz. Bu alanda yapılan ve sizi en çok etkileyen çalışmaların birkaçından bahsedebilir misiniz? 

Bu yeni bir örnek olmayacak ama birkaç sene öncesinden beni heyecanlandıran bir durum, şimdi her ne kadar “Geçtik bunları.” desek de Deepmind’ın Atari oyunlarını reinforcement learning kullanarak öğrenebilen bir program yaratmasıydı.  İşin güzel tarafı, bu program başta oyunlar hakkında hiçbir şey bilmiyordu ve oyunları oynamayı sadece ekrandaki pikselleri gözlemleyerek öğrenmiş olmasına rağmen çok kısa bir süre içinde farklı oyunlar üzerinde uzmanlaşabilimişti.


7-)  Biraz da şu anda yaptığınız çalışmaların detayına inelim. OccamzRazor olarak halihazırda ne gibi süreçleri ele alıyorsunuz? OccamzRazor nedir, ne iş yapar?

-Bizi özetlemek gerekirse sanal bir ilaç şirketi olarak düşünebilirsiniz ve yapmaya çalıştığımız şeyi şöyle açıklayayım: Bilgisayar biliminin çeşitli sektörlerde kullanılması o sektörlerde büyük değişiklikler yarattı.  Örneğin aslen teknoloji şirketi olan Uber lojistik sektörünü, Airbnb de otelcilik sektörünü domine etti. Bizim yapmaya çalıştığımız şey de, ki bu konuda yalnız değiliz, ilaç geliştirme sektörünü bilgisayar bilimi kullanarak daha ileri seviyeye taşımak. Şu an Amerika’da bir hastalık için ilaç geliştiriyorsanız, bu iş için ilaç geliştirme süreçleri yüzünden milyarlarca dolar harcamanız gerekiyor. Bu süreç yaklaşık 15 sene sürüyor ve önerilen ilaçların başarısız olma ihtimali çok yüksek. Bizim yapmaya çalıştığımız şey de yapay zeka kullanarak bu ilaç geliştirme sürecini daha efektif hale getirmek. Daha spesifik olarak yaptığımız şey ise, örneğin Parkinson hastalığı üzerine üniversitelerdeki araştırmacılar tarafından her sene on binlerce makale yayınlanıyor. Bir ilaç şirketinin ideal olarak yapması gereken şey bütün bu bilgiyi okuyup ona göre bir çözüm geliştirmek ama bunların hepsini okumak mümkün değil, çünkü yayınlanan makale sayısı her sene artıyor. O yüzden biz de machine reading kullanarak bilgiyi otomatik olarak alıyoruz ve sunulan ilaçların başarısız olma ihtimalini düşürmek için ilaç geliştirmenin bu bilgilere dayalı olarak yapılmasını sağlamaya çalışıyoruz.


8-) Şu ana kadar yönetici pozisyonunda yer aldığınız işlerde, öncülük ettiğiniz süreç ve kişilerle olan iletişim ve metotlarınızda nelere dikkat ettiniz? Sizce iyi bir yönetici olmak için ne gibi özellikler gereklidir? 

-Ben çok rahat bir yöneticiyim. Şöyle bir şey fark ettim: Yöneticiliği kolay yapan şeylerden bir tanesi, işe aldığınız kişiyi çok dikkatli bir şekilde seçmeniz, tabi işe alma süreci ne kadar hazırlıklı olsanız da çok random bir süreç. Ama işe alırken aradığınız şeylere dikkat ederseniz, bu sizin için yöneticilik yapmayı kolaylaştıracak bir şey olacaktır. Her şirketin farklı bir kültürü var. O yüzden bu soruyu şu an çalıştığım şirkete göre cevaplamak istiyorum çünkü şu an çalıştığım şirkette çok küçük bir şirket olarak başladık, büyüyoruz ama hala nispeten küçüğüz. Sanırım toplam 9 kişi olduk, ben başladığımda 4 ya da 5 kişiydik. Her hafta bir toplantımız oluyor. O toplantıda kullandığımız bir tane one-on-one dokümanımız var, o dokümanımız üzerinden hem ben hem karşı taraf neyin üzerine konuşacağımızı bir ajanda halinde yazıyoruz. Ondan sonra o ajandanın üzerinden geçiyoruz. Haftaya yapmayı birbirimize söz verdiğimiz şeyleri ne kadar yapmışız, ne kadar yapmamışız onu gözden geçiriyoruz. Yani böyle birkaç minimal ritüelimiz var. Bunu yaptığımız sürece geriye kalan bütün başka şeyler kendi kendine çözümleniyor, yeter ki bunu yapalım. Benim tarzım bu. Böylece haftada bir kere o hafta birbirimize söz verdiğimiz şeyleri gözden geçiriyoruz, geriye kalan günlerde de herkes bireysel olarak işine bakıyor. Benim de bireysel olarak yapmam gereken şeyler oluyor, küçük bir şirket olduğumuz için bütün zamanımı insanları koordine etmeye ayırmıyorum. Onu hallettikten sonra kendi araştırmamı ya da işimi yapmaya çalışıyorum. Sprint planning meeting’leri sadece yönetici takım olarak 3 kişi yapıyoruz, çünkü bence toplantılar 3-4 kişiden fazla olunca biraz kaosa kayıyor.


9-) Bize biraz da kendinize idol olarak aldığınız insanlardan bahseder misiniz?

-Ben daha gençken birçok idolüm vardı, yaşım ilerledikçe çok idolüm kalmamaya başladı. Gençken idollerim ya yönetmenler ya da tarihe geçmiş akademisyenlerdi. O tip insanları daha çok idolleştirirdim. Sonra örneğin Princeton’da doktora yaparken, zaten hayatta olan akademisyenleri daha iyi tanıyınca, yani idolleştirdiğim insanlara yakınlaştıkça aslında hepimizin insan olduğumuzu ve birilerini idolleştirmenin yersiz olacağını anladım. Fakat şu an güncel olarak iletişim kurduğum insanlar arasında çok beğendiğim özelliklere sahip insanlar var, onlardan bir tanesi de doğaçlama tiyatro dersi hocam. Kendisi hakkında dersler dışında hiçbir bilgim yok, yani sadece haftada üç saat süren bir derste görüşüyoruz. Şu özelliğini çok seviyorum: devamlı yüzde yüz neşeli ve mutlu bir insan ve bu öyle bir noktada ki sırf onunla vakit geçirince bile siz de o moda giriyorsunuz. Ben de o özelliğe sahip olmak isterdim. Örneğin işe geliyorsun ve bir anda sen işe geldiğin için etrafındaki herkes neşeli ve daha mutlu oluyor, o çok hoşuma giden bir şey. İdol değil ama en çok beğendiğim özelliklerden bir tanesi budur, diyebilirim.


10-) Bizlere biraz da şarkı, kitap ve film önerilerinde bulunmak ister misiniz?

Şarkı:

Barış Manço-Dönence (İpek İpekçioğlu) 

Film:

-Mud

– Blade Runner 2049

– Citizenfour

Kitap:

-Etkili Yaşamın Yedi Kuralı

-Gilead

– Fahrenheit 451

Röportörler: Burak Karslı & Nil Gürsoy