Olcan Serçinoğlu, Türkiye'de büyümüş ve yüksek öğrenimini Amerika'da tamamlamış bir girişimci. İnternet için ilk yenilikçi çözümünü 17 yaşında -Napster çağında- geliştiren Olcan'ı geçtiğimiz hafta incelediğimiz ve yapay zeka alanındaki iddialı hedefiyle ses getiren Scaled Inference ile tanıdık.
Aynı zamanda eski bir Google çalışanı olan Olcan'ın kariyeri ve Scaled Inference hakkındaki planlarıyla ilgili bir röportaj yaptık. Olcan,Google'ın internete yaptığını, Scaled Inference ile yapay zeka dünyasına yapmak istiyor.
Diğer taraftan böyle bir hedef ve parlak kariyer geçmişi, Olcan'ın, geleceğin Sergey Brin ya da Larry Page'i olmaya aday olduğunu gösteriyor bile olabilir. Zira Olcan'da Larry Page'in Stanford'dan alınmayan derecesi master seviyesine yükseliyor, bunun üstüne alınmayan Berkeley doktora derecesi de bonus olarak geliyor.
Bize biraz kendinden bahseder misin? Nerede büyüdün, Amerika'ya ne zaman taşındın?
Çocukluğum Türkiye'de geçti. Bir hava kuvvetleri (çalışanı) çocuğu olduğum için sık sık taşındığımızı hatırlıyorum ama çocukluğumun daha uzun bir bölümünü -9 yaşından sonrasını- İzmir'de geçirdim. Amerika'ya üniversite için 16 yaşında geldim. Üniversite ikinci sınıfta, AVFind.com adında bir müzik arama motoru üzerinde çalışmaya başladım. Web'de müzik ya da MP3 formatında müzik bulmanın ve indirmenin büyük sorun olduğu Napster devrindeydik ve AVFind.com, o dönemde oldukça popüler hale geldi.
Üçüncü senemde Google'da iki kıdemli mühendis, Jeff Dean ve Sanjay Ghemawat ile birlikte stajyer olarak çalıştım. 2002'de mükemmel bir not ortalamasıyla sınıf birincisi unvanıyla mezun olduktan sonra, Google'da tam zamanlı çalışmaya başladım. Özellikle ilk yıllarımda, Google sistem altyapısına ciddi katkı yapanlardan biri oldum.
Yapay zeka alanıyla ilgilenmeye Google Trends üzerinde çalışırken başladım. Ardından, 7 yıldan uzun bir süreyi yapay zekaya odaklanan, büyük ölçekli, genel maksatlı yöntemler üzerinde ve çoğunluğu gizli/ yayımlanmamış araştırma projelerinde çalışarak geçirdim. Bu süreçte aynı zamanda Stanford Üniversitesi'nde master ve Berkeley'de Doktora programına katıldım ancak bitiremedim.
Hakkında yaptığımız küçük çaplı araştırmadan Google'dan ilk kez 2011 yılında, Imanen adındaki kendi şirketini kurmak için ayrıldığını anlıyoruz.Oradaki deneyiminden bahseder misin?
Imanen, bütün bir yetişkinlik dönemimi geçirdiğim Google'ın dışında suları test etmenin bir yoluydu benim için. Tamamen kendi başıma finanse ettiğim bir şirketti. Birkaç stajyer ve bir çalışanı işe almış olmama rağmen neredeyse bütün teknik çalışmayı kendim yapıyordum. Imanen hala mevcut ve Scaled Inference'a devredilecek olan çok değerli bir IP'ye sahip.
Imanen'de 2 yıl çalıştıktan sonra, 2013 yılında Google'a geri döndün. Neden böyle bir karar verdin?
Çünkü şu anda yapıyor olduğum şeye o dönemde henüz hazır değildim ve Google'da (Google ve Google Brain'de -her ikisi de ben ayrıldıktan sonra duyuruldu-) ek deneyimin faydalı olacağını düşündüm. Bunun bir kısmı zamanlamayla ilgili, zira bir startup'ı düzgün şekilde yönetmek çok zaman ve adanmışlık isteyen bir iş. Diğer taraftan ikinci çocuğum bu hafta bir yaşına bastı :)
Google Brain ve Google 'te ne tür projelerde çalıştın? Bu "birimlerle" ilgili bize içerden biri olarak biraz daha bilgi verebilir misin?
Google Glass'ta, yapay zekanın potansiyel uygulamalarıyla ilgileniyordum. Örneğin Glass'ta popüler bir özellik olan, kamerayı çalıştırmak için göz kırpmalarını tespit etmek gibi. Google bunun dışında benim parçası olmadığım birçok deneysel projeyi de destekliyor. Google Brain yıllar önce Google 'ten "mezun olarak" kuruldu, birkaç yıl önce kamuoyuna duyuruldu ve büyümeye devam ediyor. Bu, Google'daki en başarılı ve en yaygın kullanıma sahip makine öğrenim (ML) sistemlerinden biri. Google Brain, ML çalışmalarına "deep learning" (derin öğrenim) adı verilen özel bir yaklaşımla odaklanıyor. Derin öğrenimin, özellikle ses ve görüntü tanıma gibi önemli ve zor görevlerdeki kullanımıyla belirgin bir ilerleme sağlandı. Bu, yapay zekaya duyulan ilginin tekrar artmasına yardımcı oldu, özellikle endüstride insan beynine benzer olduğu iddiası, genel popüleritesinin artmasını sağlıyor.
Scaled Inference de bu konuya odaklanıyor. Girişiminden bahseder misin? Imanen ve Scaled Inference arasında iş modelleri ya da ürünleri açısından bir devamlılık var mı?
Imanen'de genel maksatlı, mobil cihazlarda çalışabilen ve kullanıcı etkileşimi tahmin edebilen akıllı uygulamalar oluşturmakta kullanılabilecek genel maksatlı bir yapay zeka sistemi geliştirdim. Scaled Inference ise bu tip bir genel maksatlı sistemi bulut üzerinden çalıştırmaya odaklanıyor. Böyle bir yaklaşım mobil ya da web tabanlı yapay zeka uygulamalarının kullanım alanını ciddi ölçüde genişletiyor.
Scaled Inference, yapay zeka dünyasının Google'ı haline gelmek istiyor. Bu , kulağa oldukça iddialı bir hedef gibi geliyor ancak diğer taraftan bugün yapay zeka dünyasının durumu, internetin Google'dan önceki haline de benzetilebilir. Senin planın ne? Bu hedefi nasıl gerçekleştireceksin?
Evet, yapay zeka hala emekleme aşamasında ve yapay zeka üzerinde çalışan insanların büyük çoğunluğu maalesef, türlü nedenlerle büyük resime odaklanamıyor. Kariyerimin son 8 yıldan uzun bir dilimini büyük resim üzerine düşünerek ve ilgili fikir ve projelerle çalışarak geçirdim. Scaled Inference ile, genel yapay zekayı bir servis olarak sunacak ve bunu ticari olarak ölçeklendirebilecek ilk şirket olduğumuza inanıyoruz. Burada şirketin, kendi kendine yetebilmesi, bağımsız olarak büyümesi ve verdiği hizmeti geliştirmesi için için kritik adımı, kullanışlı hizmetleri yeterli ölçekte sağlayabilmesi olacak.
Müşterileriniz var mı? Hedef kitleniz kim olacak?
Henüz müşterimiz yok, sadece birkaç ay önce başladık. Genel maksatlı yapay zeka platformuyla, daha başlangıç aşamasındayken bile, geniş yelpazede uygulamaları başarılı bir şekilde desteklemeyi planlıyoruz. Ancak elbette çalışmalarımızı müşteri taleplerine göre önceliklendiriyor olacağız.
Tam olarak ne zaman resmi lansman yapmayı planlıyorsunuz?
Önümüzdeki bir yıl içinde inference.io adresinden bir API yayınlamayı planlıyoruz.
