Algoritma sözcüğü gün geçtikçe daha sık kullanılır oluyor. Bunun nedenlerinden biri, birkaç basit yönlendirme ile bilgisayarların kendi kendilerine öğrenebileceklerinin anlaşılması. Evet, algoritma aslında matematiksel bir kılavuzdur. Hesaplamalara ilişkin süreci adım adım veren bir yol haritası olduğu da söylenebilir.
HowStuffWorks.com sitesinde şöyle açıklanmış: "Bilgisayara bir şey yaptırmak için bir program yazmanız gerekir. Program yazmak da, bilgisayara ne yapmasını istediğinizi adım adım anlatmak demektir. Bilgisayar bu programı çalıştırır ve teker teker tüm adımları izleyerek, isteneni gerçekleştirir. Yani bilgisayara ne yapmasını istediğinizi söylerken, nasıl yapacağını da söylemeniz gerekir. Bunu da algoritmalar ile başarırsınız."
Ancak bu açıklamada makine öğreniminden söz edilmemiş. Bazı algoritmalar, bilgisayarlara adım adım ne yapacaklarını söylemek yerine, onların kendi kendilerine öğrenmelerini sağlayacak biçimde tasarlanır. Makine öğreniminin en sık kullanıldığı alanlar veri madenciliği ve desen tanıma görevleridir. Internette gezinirken size gösterilen reklamların, çeşitli sitelerde önerilen ürünlerin ve hatta Facebook haber akışınızda gördüğünüz paylaşımların seçiminde hep bu tür algoritmalar vardır. Etkileşim sıklığı göz önünde bulundurularak, belli konulardaki tanıtımlar öne çıkarılır.
Farkında olmasak da algoritmalar bugün artık yaşamın her yanını kaplamış durumda. Kimi uzmanlar bu modayı tehlikeli buluyor. Matematiksel eşitliklerden ibaret olan algoritmaların kendi başına iyi ya da kötü bir yanı yoktur. Ancak insanlar onları iyi niyetli veya kötü niyetli şekillerde kullanabilir. Onların birer araç olduğunu ve durumda araçların değil, araçları kullananların sorumlu tutulması gerektiğini unutmamalıyız.
Algoritmalar pek yeni de sayılmaz. Bu matematiksel yol göstermelerin bilgisayarlarda kullanımı, hesaplama kuramlarının önemli ismi Alan Turing'e dayanıyor. 1952 yılında Turing doğada gördüğümüz desenleri açıklamayı deneyen bir dizi eşitlik yayımladı. Zebraların çizgilerinden bir daldaki yaprakların dizilimine ve hatta küçük bir hücre topluluğunu bir organizmaya dönüştüren karmaşık katlama ve açılmalara kadar doğadaki tüm desenleri içeriyordu. İkinci Dünya Savaşı sırasında Enigma kodununun kırılmasına katkılarından dolayı ün kazanan Turing, bireysel yönelimlere saygı gösterilmeyen bir ortamda korkunç baskılarla yüzyüze kalmış ve sonunda canına kıymıştır.
Turing'in algoritmaları doğadaki desenlerin nasıl oluştuğunun tanımlanmasında kullanışlı olurken, algoritmalar tarafından üretilen diğer bağlaşıklıklar (korelasyonlar) kuşku uyandırmaktadır. Şaşırtıcı bağlaşıklıklar bulmak, günümüzde ulaşılan büyük veri akışı sayesinde her zamankinden kolay duruma geldi. Wall Street Journal gazetesinin 23 Mart 2014 tarihli sayısında Deborah Gage konuyu şöyle ele alıyor: "Yeni ay vakti yapılan anlaşmaların, dolunayda yapılanlardan yaklaşık %43 daha büyük olabildiği; hava yağışlı olduğunda insanların telefona daha çok yanıt verdikleri; güneş açtığında e-posta yanıtlama oranlarının arttığı gibi garip bağlaşıklıkların farkına varılmış durumda. Zest Finans'ın araştırmasına göre, kredi başvurularını doldururken sadece büyük harf kullanan kişilerin geri ödeme oranlarının daha yüksek olduğu ortaya çıkmış." Şunu unutmamak gerekir ki, bağlaşıklık nedensellik demek değildir. Ortada bir desen olması, her zaman düşündüğümüz şekilde bir anlam ifade etmeyebilir.
TechCrunch dergisinin 9 Ağustos 2014 tarihli sayısında Catherine Havasi şu saptamalarda bulunuyor: "Biz insanlar iletişim kurarken, engin büyüklükte bir sözü edilmemiş varsayımlar topluluğuna dayanarak konuşuyoruz. Karşılaştığımız her insanın da bu bilgiye sahip olduğunu varsayıyoruz. Hızlı, verimli ve derin bir şekilde iletişim kurabilmemizin temelinde bu var. Fakat toplumda giderek oranı artan akıllı makineler bu varsayımlara sahip değiller. 'Sağduyulu çıkarım' adını verdiğimiz bir yapay zeka araştırma dalı, bilgisayarların bu varsayımları biriktirerek insanlarla daha doğal ilişkiler kurabilmesine çalışıyor. Diğer alanlarda daha fazla çalışma yapılmasına rağmen, doğal dil işlemede (NLP) sağduyulu çıkarım en başarılı alan olmuştur. Sağduyuyu, yani yaygın kanıları hesaba katmadan yapılandırılacak bir NLP sisteminin başarılı olması çok zor." Sonuç olarak, algoritmaların sistemleri akıllı yaptığı doğru olsa da, işin içine sağduyulu karar alabilme mekanizmasını katamadığımız sürece garip çıktılarla karşılaşmaya devam edeceğiz demektir.
