Geleceği Kodlamak

Belki de bir ömür boyu icra edilecek mesleğin seçimi hayattaki en önemli kararlardan bir tanesidir. Geleceği parlak olan, iyi maddi koşullar sağlayabilecek ve uluslararası, saygın bir meslek seçmeyi kim istemez ki? Günümüz dünyasının hızla değişen koşullarında, bilgisayar programcılığı ya da diğer bir adıyla yazılım mühendisliği en popüler mesleklerin başında yer almaktadır. Veri bilimi, yapay zekâ, makine öğrenme ve istatistiksel öğrenme gibi çağın en önemli başlıklarının kesişim noktasında bilgisayar programcılığı oldukça önemli bir rol oynamaktadır. Bu yazımda, geleceği şekillendirmesi beklenen en önemli mesleklerden biri olan bilgisayar programcılığı üzerine yoğunlaşmaya çalışacağım. Oluşturacakları bilgisayar programlarıyla geleceğin inşasında rol oynayacak programcılara bir bakış açısı sunmaya gayret edeceğim.

Öncelikle ülkemizdeki bir durumun altını çizerek bu mesleğin temelini uluslararası standartlarda görmeye gayret edelim. Ülkemizde “bilgisayar mühendisliği” denildiğinde anlaşılan ile yurt dışında, bilimin öncüsü üniversitelerde anlaşılan kavram birbirinden çok farklıdır. Mühendis tanımı açısından baktığınızda, bilgisayar mühendisi (computer engineer) demek bilgisayar üretimi konusunda uzman kişi demektir. Buna karşın, ülkemizdeki çoğu bilgisayar mühendisliği bölümlerinin eğitim programları bilgisayar üretimi odaklı değil, daha çok yazılım bilgisi yüksek kişiler yetiştirme üzerine yoğunlaşmıştır. Yani verdikleri eğitime göre isimleri tam karşılık gelmemektedir. Önce bunun farkında olmak gerekir. Bu tanım doğrultusunda, ülkemizde ismi Bilgisayar Mühendisliği olan çoğu bölüm dünya standartlarına göre, bilgisayar üretiminde görev alacak bilgisayar mühendisleri yetiştirmemektedir.

Türkiye’de çok saygın, alanında çok değerli akademisyenlere sahip bilgisayar mühendisliği bölümleri bulunmaktadır. Ülkemizde bilgisayar mühendisliğini seçen üniversite öğrencilerinin çoğunluğu, yukarıda tanımı verilen bilgisayar mühendisi olmak için değil, yazılım mühendisi olabilmek için bu bölümlere kayıt yaptırmaktadır. Umut ve temenni ediyorum ki bu yanlış isimlendirilme düzeltilecek ve önce çocuklarımız sonra ülkemiz geleceğe daha umut dolu adımlar atabilecektir. Dünyanın en iyi üniversitelerine bakıldığında, olması gerektiği gibi, ilgili bölümlerin adının Bilgisayar Bilimleri (Computer Science) olduğu hemen göze çarpar. Dünyanın bugününü ve geleceğini yönlendiren, nereye bakarsanız bakın karşınıza çıkan, veri bilimi, yapay zekâ, makine öğrenme ve istatistiksel öğrenme gibi konu başlıklarının merkezinde yer alan en temel kavramlardan biri bilgisayar mühendisliği değil bilgisayar bilimidir. Her alanda olduğu gibi, ancak tanımlarımızı doğru yaparsak gelişebilir, çağı yakalayabilir ve uluslararası platformda başarılı olabiliriz.

Ülkemizde çalışan, emek veren ve benim de gururla takip ettiğim bazı bilgisayar mühendisliği bölümlerindeki çok değerli meslektaşlarımın bu gerçekleri zaten çok iyi bildiğinden ve bu nedenle beni yanlış anlamayacaklarından eminim. Burada bahsedilen, ülkemizdeki bu değerli bölümlerimizin verdiği güzide eğitimi eleştirmek ya da akıl vermek değildir asla. Sadece uluslararası standartta gayet açık olan kavramların altı çizilmiştir.

Veri bilimi ve yapay zekâ konularından bahsedildiğinde, eğer bu konularda çalışmayı düşünen insanlar varsa, bilgisayar bilimleri ve veri analizi konularında önemli bir birikime ve uzmanlığa ihtiyaç duyacaklardır. Özel olarak hangi alanda uygulamalar geliştirilecekse, o alana ait bilgi birikimi yine vaz geçilmez olacaktır. Örneğin sağlık sektöründe uygulamalar geliştirilecekse, ilgili sağlık alanının uzmanlığına da büyük ihtiyaç duyulacaktır. Bahsedilen süreçlerde iyi yazılımcılar, veri çözümlemede yetkin kişiler ve saha bilgisine sahip uzmanlardan oluşan bir ekip oluşturulmak zorundadır. Buna göre, bilgisayar programcılığını, istatistiksel veri analizini iyi bilen ve ilgilenilen konu hakkında iyi eğitimli ve tecrübeli kişilerin yine ön plana çıkacağı çok açıktır. Bu bahsedilen özelliklerin her birinin tek bir kişide toplanması beklenmemektedir elbette. Belli bir konuda oldukça uzman ve uzman olmadığı konulardaki yetkin kişilerle de uyum içinde çalışabilecek bakış açısında bir kişi aranmaktadır.

Anlatılanlar ışığında, çağın en önemli kavramlarından biri olan veri bilimi altında çalışmayı planlayan kişilerin okudukları üniversite bölümlerinin sundukları dışında da kendilerini geliştirmeleri bu nedenle oldukça önemlidir. Hayatın ekonomi, sağlık, enerji, tarım, hukuk, sanat, siyaset ve bunun gibi her alanından gelebilecek problemler ve verilerle çalışacakları için, o alanın uzmanlarıyla konuşabilecek, ilgili konuları yeterli düzeyde algılayabilecek sosyal becerilerinin ve öğrenme kabiliyetlerinin çok gelişmiş olması gerekmektedir. Böylesi geniş bir bakış açısına sahip olabilmek için çok okuyan, öğrenmeyi seven ve insanlarla sosyal iletişimi güçlü olan kişiler başarılı işler üretebilme şansı en yüksek olanlardır. Bir başka değişle, sadece iyi bir yazılımcı olmanız ya da yalnızca veriden iyi anlamanız ya da sadece belli bir konunun uzmanı olmanız fark yaratacak çözümler üretmenize, yenilikçi fikirler geliştirmenize yardımcı olamayabilir.

Geldiğimiz bu noktada hemen hayattan çok güzel bir örnekle devam edelim. 1987 yılında Japonya Devlet Demiryolları üç firmaya devredilerek özelleştirildi. Sanyo Shinkansen hattı JR West isimli şirkete verilmişti. Belirtilen şirket bu hat için hızlı trenler geliştirmeye başladı. 1990’lı yılların başında şirket tarafından geliştirilen Shinkansen 500 serisi trenler 320 km/sa hızla yol alabiliyordu.

Japonya oldukça dağlık bir araziye sahip olduğundan Shinkansen trenleri birçok tünelden geçmek zorundaydı. Bu nedenle, o yıllarda hayata geçirilen proje için 3000 adet köprü ve 67 tünel inşa edilmişti. Bir mühendislik harikası olarak, bahsedilen yüksek hızda yol alan Shinkansen 500 serisi treninin karşılaştığı ilk problem, trenin tünellere girerken ve çıkarken ortaya çıkarttığı büyük ve rahatsız edici gürültüydü. Okumanın ve çalışmanın kıymetini bilen Japonya doğal yaşama da en üst düzeyde önem vermektedir ve bu gürültü kirliliği karşısında halk büyük tepki gösterdi. Uzun süren şikâyetler sonucu, Japonya Çevre Ajansı maksimum gürültü seviyesini 75 dB ile sınırlandırdı.

Shinkansen mühendisleri o dönem saatte 350 km/sa hızı hedeflerken, bu karar onları çözülmesi yaklaşık 4 yıl sürecek maliyetli bir projeye yöneltti. Büyük uğraşlar, hesaplamalar, testler ve çalışmalar sonuç vermiyordu. Mühendislik harikası tren oldukça yüksek hızlarda insanları güvenle taşıyabilmesine karşın, gürültü problemini mühendisler bir türlü çözemiyorlardı.

Eiji Nakatsu projenin başmühendisiydi. Kitaplardaki matematiğin yetmediği, o güne dek elde edilmiş mühendislik birikiminin çare bulamadığı problemin çözümü için onlarca insan kafa yormaktaydılar. Eiji Nakatsu aynı zamanda doğasever bir kuş izleme tutkunuydu. Bir gün yine bir doğa gezisi sırasında yalıçapkını isimli bir kuş türünü hayranlıkla gözlemlemekteydi. O an yıllardır üzerinde çalıştıkları problemi bu güzel kuşun zaten çözmüş olduğunu fark etti.

Tren tünellere yüksek hızda girerken ve çıkarken “Tunnel Bloom” adı verilen bir durum ortaya çıkmaktaydı. Bunun sonucunda çok rahatsız edici bir gürültü oluşuyordu. Yani problem tünel dışında havanın daha az yoğun, tünel içindeyse daha yoğun durumda bulunmasıydı. Tren yoğunluğu farklı ortamlara yüksek hızda giriş ya da çıkış yaparken gürültü kirliliğine neden olmaktaydı. Yalıçapkını kuşu da sığ sularda avlanırken aynı problemle karşı karşıyaydı. Nakatsu’nun havadan 800 kat daha yoğun olan suya dalarken izlediği yalıçapkını, suda neredeyse fark edilmeyen küçük bir sıçrama oluşturuyordu. Bu kadar fazla basınç farkına son sürat dalış yaparken maruz kalıp bunu minimal seviyede atlatabildiğini gören Nakatsu hemen çalışmaya başladı. Yıllarca biriktirdiği mühendislik ve doğa bilgisini birleştirerek Shinkansen’in burun kısmı için bir prototip geliştirdi ve bu gürültü problemini çözmeyi başardı. Shinkansen 500 serisi trenlerinin burun kısmı yalıçapkını kuşunun gaga şeklindeki matematikten esinlenerek oluşturuldu.

Bahsedilen bu gerçek hayat örneğinde de olduğu gibi, hayatın içinde olarak kazanılacak geniş bir bakış açısıyla, saha bilgisinin birleştirilmesi fark yaratan işler üretilmesine olanak sağlayacaktır. Böylesi bir farkındalık, bağlantıları kurabilecek düzeyde bir vizyon, hayatın arkasındaki matematiği görebilecek bir algı ve çok çalışma becerisini göstermek, özellikle veri bilimi ve yapay zeka uygulamalarının olmazsa olmazıdır. Benzer biçimde, anlatılan özelliklere sahip olan bir bilgisayar programcısının da fark yaratacak kodlar üretmesi şaşırtıcı olmayacaktır.

Bu önemli tanımlamalardan sonra, bilgisayar programcılığı üzerine eğilmeye devam edelim. Öncelikle bilgisayar programcılığında ilerlerken başvurulacak kaynakların seçiminden söz edilmelidir. Piyasada birçok ticari tuzak diyebileceğimiz kitaplar mevcuttur. İnsanların birden bire popüler olan konulara yönelimini fırsat bilen ve ne yazık ki iyi niyetli olmayan pek çok kötü örnek görmekteyiz. Sayıları çok çok az olsa da bir iki okunabilecek kitap bulunmasına karşın, çeşitli programlama dillerini anlatan ya da bu diller üzerinden bazı başlıkları anlatmaya çalışan çoğu kitap sadece para ve zaman kaybına neden olmaktadır.

Özellikle Python ve R gibi açık kaynak programlama dilleri ile çalışacaksanız, kitap seçiminde çok daha dikkatli olmanız gerekmektedir. Hatta çoğu uzman, böyle dillerde gelişmek ve öğrenmek için kitaplara para verilmesinin gereksiz olduğu görüşündedir. Çünkü açık kaynak programlama dilleri çok hızlı değişim göstermekteler. Ve bir kitabın yazılması, basılması, dağıtılması belli bir süre alacağından, tüm yenilikleri okura ulaştırmaları da pek mümkün olmamaktadır. Eğer bir de yabancı bir dilden çeviri olan bir açık kaynak programlama dili kitabı ise, sözü geçen yeniliklerle okuru bilgilendirebilmesi çok daha zordur. Dahası güncelliğini yitirmiş ya da değişmiş bilgi üzerinden ve olası çeviri uyuşmazlıklarından da kaynaklı yanlışlıklardan öğrenmeye çalıştığınız için programcılıktaki gelişiminizi de olumsuz yönde etkilemesi söz konusudur.

Bu durumda izlenebilecek en iyi yol, konusunda gerçek anlamda uzman kişilerin bilgisayar programcılığı temellerini anlatan üniversitelerdeki derslerini takip etmek ya da buna imkânınız yoksa benzer güncel videoları internetten izlemektir. Ayrıca yine internet üzerinden takip edebileceğiniz güncel siteler de bu konuda gelişiminize yardımcı olabilir. Yabancı dilde yazılmış programcılıkla ilgili çoğu iyi kitaba (çeviri olmayan) da internetten çok düşük ücretlerle ulaşmanız da yine mümkündür.

Yıllardır üniversitelerde bilgisayar programcılığı üzerine dersler vermiş, çeşitli eğitimlerde görev almış, akademik ya da saha uygulamaları üzerine ulusal ve uluslararası etkinliklere katılmış, görev almış ve konuşmalar yapmış, çeşitli kurumlara danışmanlıklarda bulunmuş, projelerde yer almış ve bu sayede bu konuda oldukça fazla şey öğrenebilme şansına sahip olmuş biriyim. Yetişmelerine katkı verebilme şansına eriştiğim, hepsi birbirinden değerli çoğu öğrencimin şuan ulusal ya da uluslararası çok saygın şirketlerde ve kurumlarda yazılım konusunda üst düzey pozisyonlarda yer aldığını ya da kendi uluslararası şirketlerini kurduklarını gururla izliyor ve çoğuyla sohbet edebilme, fikir alışverişinde bulunma şansına da sahip oluyorum. Gururla altını çizmek isterim ki sevgili öğrencilerimden, yani sevgili meslektaşlarımdan çok şey öğrenmeye de devam ediyorum. Bu tecrübelerimi de bu yazımda paylaşmaya çalışarak, özellikle programcılık konusunda ilerlemek isteyen ya da veri bilimci olmayı hedefleyen genç meslektaşlarıma bir nebze olsun katkı verebilmek niyetindeyim.

Yukarıda bahsettiğim bu kişisel güncel öğrenmelerimden, dünyada yazılımın dev şirketlerinin başındaki Elon Musk, Joaquin Candela, Andrew McAfee gibi insanların konuşmalarından, akademik ve sahadaki yayınların anlattıklarından, çok dikkat çekici bazı noktalar adeta parıldamaktadır. Günümüzde bilgisayarda yazılan kodlar, artık olabildiğince az insan müdahalesiyle ya da tamamen bilgisayar tarafından oluşturulmaktadır. Elbette ki şirketler halen bilgisayar programcılarına ihtiyaç duyuyorlar ama gün geçtikçe bilgisayar programcılarında aradıkları özellikler değişmeye başlamaktadır. Örneğin birçok uluslararası alanda faaliyet gösteren, saygın şirketlerin ya da devlet kurumlarının yazılımcıları sadece farenin basit sürükle bırak (drag drop) hareketi ile bilgisayar kodları oluşturmaktadır. Yani, artık çoğu yazılımcıda üst düzey bir bilgisayar kodu yazma becerisi aranmayabilmektedir.

Şuan LinkedIn’de yapay zekâ teknik üyesi ve Harvard Belfer Center’da kıdemli üye olan, zamanında İspanya Devleti Yapay Zekâ Yönetim Kurulu üyeliği de yapan Joaquin Candela, 2019 yılında Facebook’taki yapay zekâ teknik lideri iken verdiği bir röportajında özet olarak şunları söylüyor: “Artık ekiplerimize yeni, karmaşık algoritmalar geliştirebilen, çok üst düzey kodlar yazabilen insanlar aramıyoruz. Bunun yerine, hayatın içindeki durumları anlayabilen, buradan gelen veriyi iyi analiz edebilen kişiler arıyoruz. Biz daha iyi bir algoritma yaratmak yerine, veriye ve hıza odaklandık.” Bu noktada, az önce verdiğim Nakatsu örneği hemen akla gelmiştir sanırım.

Tüm bunların doğrultusunda, yani günün ihtiyaçlarına bağlı olarak, işe alınan bilgisayar programcılarının sadece üniversitelerin bilgisayar bilimleri ya da yazılım mühendisliği bölümleri mezunlarından oluşmadığı görülüyor. İşe alınan yazılımcılar arasında üniversitelerin diğer mühendislik bölümleri, matematik bölümleri, istatistik bölümleri ya da hatta iktisat veya soysal bilimler fakültesi bölümlerinden mezun insanların sayısı gün geçtikçe artıyor. Çünkü kodlama kabiliyeti kadar, hayatı algılama ve bu alanları birleştirebilme yeteneğine sahip insanlara ihtiyaç duyuluyor.

Artık kodlama süreci hazır fonksiyonları doğru yerde, doğru biçimde kullanabilmek ya da sürükle bırak hareketiyle programlar oluşturmaktan ibaret hale geliyor. Elbette ki yeni algoritmalar geliştirecek düzeyde ileri uzmanlığa ve yeteneğe sahip programcılara da ihtiyacın büyük olduğu kısımlar var. Ama bu değerli insanlar talep edilen programcıların küçük bir kısmını oluşturuyor. Bahsedilen hazır fonksiyonları doğru kullanabilmek ya da sürükle bırak işlemiyle doğru algoritmalar oluşturabilmek içinse, veri bilimi, makine öğrenme, istatistiksel öğrenme ve matematik konularından iyi ölçüde anlamanız gerekiyor. Yani bilgisayar kodlama beceriniz belli bir düzeydeyse, algoritmik düşünebiliyorsanız, veri analizi konusunda yeterli bilginiz varsa ve en önemlisi hayatın içinde bunları birleştirebiliyor, bağlantıları görebiliyor ve konusunda uzman diğer kişilerle çalışacak bakış açısına sahipseniz, geleceği şekillendirecek insanlardan biri sizsiniz demektir. Ve dünyanın en büyük firmaları sizi işe almak için sabırsızlanıyorlar.

Tüm burada bahsedilenler doğrultusunda, “Nasıl böyle biri olunur?” sorusunun yanıtını özetlemeye çalışalım. Gelişiminize engel olacak, hatta sizi yanlış yönlendirecek piyasadaki para tuzağı kitaplardan, eğitimlerden uzak durulması gerekiyor. Bunu yukarıda kısaca açıklamaya çalışmıştık. Unvanlarını kullanarak, aslında konu hakkında yeterli bilgisi olmayan kişilerin yarattığı bilgi kirliliğinden korunmak da yine çok önemli. Bol bol çapraz okuma yapmanız ve böyle kişilerin gerçek anlamda uluslararası yaptıkları üretimlerini incelemeniz, karşınızdaki kişinin yeterliliğini ortaya koyacaktır. Hiçbir yeterliliği olmadığı halde kitaplar, makaleler yazan, eğitimler veren, dersler anlatan kişilerin zararlı etkilerinden uzak durarak, doğru başvuru noktalarını keşfetmelisiniz. İlgilendiğiniz konuyla ilgili temel kelimelerin anlamlarına tam manasıyla hakim olduğunuzda, doğru öğrenme kaynaklarını belirlemenin yolu da açılmaya başlayacaktır.

Gelecek sadece veri bilimiyle uğraşan ya da bilgisayar algoritmaları geliştirenlerin parmakları ucunda değildir. Bu kişilerin geleceğin mimarları arasında olacağı şüphe götürmez bir gerçek olsa da, disiplinlerin birleşmesi ve uyumlu çalışma ile ancak insanlık güzel bir geleceğe adımlar atabilecektir. Bu uyumlu çalışmayı üretebilmek amacıyla, her alandaki uzmanların birbirlerine yaklaşabilmeleri için gereken köprüleri de anacak geniş bir bakış açısı inşa edebilir. Bu bakış açısı ise okumak, öğrenmek ve sanatla var olur.

Örneğin bir yapay zekâ uygulaması gerçekleştirilecek olsun. Yapay zekânın amacı makine üretmek değildir. Makinelerin insan gibi düşünüp, aksiyon alabilmesini sağlamaktır. Yani gidilmek istenen makineleşmek değil, insana ulaşabilmektir. Bu nedenle önce insanı keşfedebilmek, anlayabilmek gerekir ki, iyi bir yapay zekâ uygulaması geliştirilebilsin. İnsanı insan yapan değerlerin başında düşünmesi, soru sorabilmesi yani bilim yapabilme yeteneği ve duyguları, sağduyusu yani sanat yeteneği gelir. Edebiyattan, şiirden, resimden, müzikten, felsefeden ve benzeri, binlerce yıldır birikmiş nadide insanlık kültüründen habersiz olan bir bilgisayar programcısının geleceği kodlayabileceğini düşünebilir misiniz? Ya da böylesi habersiz bir kişinin insani güzellikte bir geleceği kodlayabilmesi tezahür edebilir mi?

Öğrenmeyi sevmeniz ve bol bol okumanız sizi adeta kanatlandıracaktır. Yukarıdaki örneklerde gördüğünüz gibi, her konuda okumaya çalışınız. Okumak için zaman ayırmayınız, okumak için zaman yaratınız. Okudukça bilgi kirliğinden, yanlış yönlendiren ticari tuzaklardan kurtulacaksınız ve gelişiminiz hızlanacak. Yine gördüğünüz gibi, her bilgiyi hayata uyarlanabilir kılmalısınız. Bunun için hayatın içinde olmanız gerekiyor. Okumak elbette bu konuda büyük avantaj sağlayacaktır. Buna bir de sanatı eklerseniz, işte o zaman hayat algınız çok daha fazla yükselecektir. Okumanın ve sanatın sunacaklarını, sağlayacağı imkânları, açacağı hayat pencerelerini anlatmak başka bir yazının konusu olduğu için şimdilik burada bu kadar bahsedelim. Her insan bir mucizedir. İçinizdeki yetenekleri keşfetmeniz ve mutlu olacağınız yolda ilerlemeniz dileğiyle.