Yoshua Bengio: Derin Öğrenmenin Vicdanı

Kasım 2025'te Yoshua Bengio (Yoshua Bengio), Google Scholar'da bir milyon atıf barajını geçen ilk yapay zeka araştırmacısı oldu; bazı ölçümlere göre herhangi bir alanda en çok atıf alan hayattaki bilim insanı konumuna geldi. Geçtiğimiz iki yılını, disiplininin güvenli olamayacak kadar hızlı hareket ettiğini herkese anlatarak geçirdi. Çok az bilim insanı bir alanı inşa edip, ardından o alana fren koyulması için bu kadar halka açık bir şekilde argüman sundu.

Tiyatral Bir Aile

Bengio, 5 Mart 1964'te Fransa'da, daha sonra Kanada'ya yerleşen Fas Yahudisi bir ailenin çocuğu olarak doğdu. Ailesi akademik olmaktan çok sanatsal bir yapıdaydı. Babası Carlo Bengio (Carlo Bengio), Montreal'de Yahudi-Arapçası (Judeo-Arabic) ile oyunlar sergileyen bir Sefarad tiyatro topluluğunu yöneten bir eczacı ve oyun yazarıydı. Annesi Célia Moreno (Célia Moreno), 1970'lerde Fas tiyatrosunda oynamıştı ve 1980'de Montreal'deki çok disiplinli 'l'Écran humain' adlı topluluğun kurucu ortağı oldu. Aile, babasının askerlik hizmeti sırasında Fas'ta bir yıl geçirdi. Küçük kardeşi Samy Bengio (Samy Bengio), kendi alanında önemli bir makine öğrenimi araştırmacısı oldu ve şu anda Apple'da yapay zeka ve makine öğrenimi araştırmalarından sorumlu kıdemli direktör olarak görev yapıyor.

Yoshua tüm örgün eğitimini Montreal'de tamamladı ve McGill Üniversitesi'nden (McGill University) üç derece aldı: 1986'da bilgisayar mühendisliği lisans, 1988'de bilgisayar bilimleri yüksek lisans ve 1991'de doktora. Ardından, sonraki her şeyi şekillendirecek iki yıllık doktora sonrası çalışma yaptı; 1991-92'de MIT'de Michael I. Jordan (Michael I. Jordan) ile, 1992-93'te ise AT&T Bell Laboratuvarları'nda (AT&T Bell Labs) Yann LeCun (Yann LeCun) ile birlikte çalıştı. LeCun ve Geoffrey Hinton'u (Geoffrey Hinton), zekanın ne olduğu hakkındaki temel soruya dikkatini çeken akıl hocaları olarak adlandırıyor. 1993'te Montreal Üniversitesi'ne (Université de Montréal) öğretim üyesi olarak döndü ve 2002'de tam profesör oldu. O günden beri oradan hiç ayrılmadı.

Vektör Olarak Kelimeler

Bengio'nun en önemli teknik fikri, 'sinirsel olasılıksal dil modeli' adını verdiği çalışma ile 2000 yılı civarında ortaya çıktı. Sorun, boyutsallığın lanetiydi: Her kelimeyi ayrı bir atomik sembol olarak ele alan bir dil modelinin, "kedi" (cat) ve "yavru kedi" (kitten) kelimelerinin ilişkili olduğunu bilmesinin yolu olmadığı için imkansız derecede çok örneğe ihtiyacı vardı. Bengio'nun çözümü, her kelime için yüksek boyutlu sürekli bir temsil, yani bir vektör öğrenmekti; böylece anlamsal olarak benzer kelimeler uzayda birbirine yakın duracak ve bir kelime hakkındaki kanıt komşularına aktarılacaktı. Kelime gömme (word embeddings) yöntemleri artık doğal dil işlemede o kadar yaygın ki, birinin bunu önermesi gerektiği gerçeğini unutmak çok kolay.

Laboratuvarından çıkan sonraki iki katkı da neredeyse aynı derecede kalıcı oldu. 2014 yılında Dzmitry Bahdanau (Dzmitry Bahdanau) ve Kyunghyun Cho (Kyunghyun Cho) ile birlikte, sinirsel makine çevirisine dikkat (attention) mekanizmasını tanıttı; bu mekanizma, bir ağın çıktı üretirken girişin hangi kısımlarına ağırlık vereceğine karar vermesini sağlıyordu. O makaleden modern dil modellerinin arkasındaki transformer mimarisine giden yol kısa ve doğrudur. Aynı dönemde doktora öğrencisi Ian Goodfellow (Ian Goodfellow), bir üreticiyi ve bir ayırt ediciyi birbirine karşı eğiten ve foto-gerçekçi sentezi mümkün kılan üretici çekişmeli ağları (GANs) geliştirdi. Bengio, Goodfellow ve Aaron Courville (Aaron Courville) ile birlikte, bir nesli eğiten ders kitabı Deep Learning (MIT Press, 2016) kitabını yazdı.

Montreal Okulunu İnşa Etmek

Bengio'nun kurum inşa etme çalışmaları, makaleleri kadar önemlidir. Quebec Yapay Zeka Enstitüsü Mila'yı kurdu ve 2025 yılına kadar bilimsel direktör olarak görev yaparak, Montreal'i derin öğrenme yetenekleri konusunda Silikon Vadisi ve Pekin'in az sayıdaki gerçek rakibinden biri haline getirdi. Kanada İleri Araştırmalar Enstitüsü'nün (CIFAR) 'Makineler ve Beyinde Öğrenme' programının eş direktörlüğünü yaptı. Ekim 2016'da Kasım 2020'de ServiceNow'a satılan ticari girişim Element AI'nın kurucu ortağı oldu ve Recursion Pharmaceuticals ile Valence Discovery gibi ilaç keşif firmalarına danışmanlık yaptı.

Mart 2019'da Association for Computing Machinery (ACM), "derin sinir ağlarını hesaplamanın kritik bir bileşeni haline getiren kavramsal ve mühendislik başarıları için" A.M. Turing Ödülü'nü (A.M. Turing Award) ortaklaşa Bengio, Hinton ve LeCun'a verdi. Övgüler o zamandan beri kesilmedi: 2017'de Kanada Nişanı subayı ve Kanada Kraliyet Cemiyeti üyesi, 2020'de Kraliyet Cemiyeti üyesi, 2022'de Bilimsel Araştırma için Asturias Prensesi Ödülü, 2023'te Légion d'Honneur şövalyesi, 2024'te TIME'ın en etkili 100 kişisi ve VinFuture büyük ödülü, 2025'te Mühendislik için Kraliçe Elizabeth Ödülü.

Dönüş

Mart 2023'te Bengio, GPT-4'ten daha güçlü sistemlerin eğitilmesine altı ay ara verilmesi çağrısında bulunan Future of Life Institute'un açık mektubunu imzaladı. Mayıs ayında BBC'ye, hayatının çalışması hakkında "kaybolmuş" hissettiğini, kötü niyetli aktörlerin bununla ne yapabileceğinden endişe duyduğunu söyledi. Temmuz ayında The Economist'te, "felaket riskinin şu anda eyleme geçmeyi gerektirecek kadar gerçek olduğunu" yazdı. Kaliforniya'nın SB 1047 tasarısını destekleyen bir mektubu imzaladı ve bunu etkili düzenleme için asgari seviye olarak nitelendirdi.

Bu dönüşün en somut ifadesi kurumsaldır. Kasım 2023'teki Bletchley Park AI Güvenlik Zirvesi'nden sonra Rishi Sunak (Rishi Sunak), uluslararası bir yapay zeka güvenlik raporu açıkladı ve Bengio bu raporun başkanlığına getirildi. Geçici bir sürümü Mayıs 2024'te Seul zirvesinde yayınlandı; raporun tamamı Ocak 2025'te yayınlandı ve siber saldırı risklerini ve kontrol kaybı senaryolarını, IPCC değerlendirmelerinin ağırbaşlı dilinde ele aldı. Haziran 2025'te, "dürüst yapay zeka" dediği teknolojiyi geliştiren ve amiral gemisi projesi olan 'Scientist AI' (Bilim İnsanı YZ) ile otonom bir ajanın önerdiği eylemin zarar verip veremeyeceğini tahmin etmeyi amaçlayan LawZero adlı kar amacı gütmeyen kuruluşu başlattı. Destekçiler arasında Future of Life Institute, Schmidt Sciences, Gates Vakfı ve Kanada hükümeti bulunuyor. 2025'in sonlarına doğru, yapay zeka sistemlerine yasal haklar vermenin "büyük bir hata" olacağını savunuyordu; bunun temel gerekçesi, bir sistemi kapatabilme yeteneğinin her türlü diğer güvenlik önleminin temeli olmasıydı.

Yoshua Neden Dahi Olarak Adlandırılıyor

Bu kelime Bengio ile belirli bir nedenden dolayı bağlantılıdır: pratik bir problemin altındaki soyutlamayı görme ve ardından bunun için matematiği bulma konusundaki tekrarlanan yeteneği. Kelime gömme işlemleri en açık örnektir; dil modellemenin karşılaştığı zorluk ilk başta veri kıtlığı problemi gibi görünüyordu, o ise bunu bir temsil problemi olarak yeniden tanımladı. ACM, Turing ödülü atıf materyallerinde onu "bilimsel sezgisini" izleyen biri olarak tanımlar; bu, "hangi yönün yıllarca çalışmaya değer olduğu konusunda doğru tahminde bulunmak" için kullanılan kibar bir teknik terimdir. Atıf sayıları etki konusundaki iddiayı destekler: bilgisayar bilimcileri arasında en yüksek h-endeksi ve bir milyon atıf alan ilk yapay zeka araştırmacısı.

Dürüst karşı tez, Bengio'nun en ünlü sonuçlarının işbirlikçi olduğu ve genellikle öğrenciler tarafından yönetildiğidir. Sinirsel makine çevirisinde dikkat mekanizması, Bengio'nun kıdemli yazar olduğu Bahdanau'nun makalesidir; GANs, Goodfellow'un fikriydi; modern transformer Montreal'den değil, Google'dan geldi. Atıf sayıları bir kişinin parlaklığı kadar bir alanın büyümesini de ölçer ve derin öğrenme, hiçbir araştırmacının kontrol etmediği ucuz GPU'lar, geniş veri setleri gibi nedenlerle patlayıcı bir şekilde büyüdü. Gerçekten alışılmadık ve tartışılması zor olan şey bu kombinasyondur: bir teknolojinin yükselişinin tam merkezinde yer alan ve ardından onu incelemek için kurumsal mekanizmayı inşa eden, bunu yaparken eski meslektaşları arasındaki itibarından gerçek anlamda fedakarlık eden bir bilim insanı.

Miras

Bengio'nun bilişim üzerindeki izi artık kalıcıdır; kelimeleri vektöre dönüştüren her sisteme ve nereye bakacağını öğrenen her modele işlemiştir. İkinci perdesi daha ilginç olabilir. Bilim insanlarının nadiren başarabildiği bir şeyi yapmaya çalışıyor: bir teknolojinin önde gelen teknik otoritesi olarak kalırken aynı zamanda onun en ciddi eleştirmeni olarak hareket etmek ve ihtiyatlı olmayı bir basın bülteni yerine bir araştırma programı haline getirmek.