Yapay zeka mühendisliği ve geleneksel yazılım mühendisliği arasındaki farklar nelerdir?

Yapay zeka (YZ) mühendisliği ve geleneksel yazılım mühendisliği giderek daha fazla birbiriyle iç içe geçiyor olsa da, her iki alan da farklı beceriler, metodolojiler ve yaklaşımlar gerektiriyor. Yapay zeka mühendisliği, YZ modellerinin geliştirilmesi, uygulanması ve bakımı üzerine odaklanırken, geleneksel yazılım mühendisliği, daha genel yazılım uygulamalarının tasarımı, geliştirilmesi ve test edilmesiyle ilgilenir.

Peki, bu iki alan arasındaki temel farklılıklar nelerdir? Örneğin, hangi beceriler YZ mühendisliği için daha önemlidir ve geleneksel yazılım mühendisliğinde hangi beceriler öne çıkar? YZ projelerinde kullanılan geliştirme süreçleri geleneksel yazılım projelerinden ne kadar farklıdır? Veri toplama, model eğitimi, doğrulama ve sürekli iyileştirme gibi YZ mühendisliğine özgü süreçler geleneksel yazılım geliştirme yaşam döngüsünde nasıl bir yere sahiptir? Hangi programlama dilleri ve araçlar her iki alanda da yaygın olarak kullanılır ve hangileri alana özgüdür? Test ve hata ayıklama yaklaşımları YZ sistemlerinde ve geleneksel yazılım sistemlerinde nasıl farklılık gösterir? Son olarak, YZ mühendisliğinin etik ve sosyal etkileri geleneksel yazılım mühendisliğine göre daha mı karmaşıktır ve bu durum mühendislik uygulamalarını nasıl etkiler?

Cevap

Yapay Zeka Mühendisliği ve geleneksel Yazılım Mühendisliği arasındaki temel farklar, geliştirme süreçleri, kullanılan teknolojiler, beceri setleri, doğrulama yöntemleri ve karşılaşılan zorluklar etrafında şekillenir. İşte detaylı bir karşılaştırma:

1. Odak ve Amaç:

• Geleneksel Yazılım Mühendisliği: Belirli, önceden tanımlanmış gereksinimleri karşılayan ve öngörülebilir davranış sergileyen yazılım sistemleri oluşturmaya odaklanır. Amaç, girdiyle çıktı arasında deterministik bir ilişki kurmaktır. Yani, belirli bir girdi her zaman aynı çıktıyı üretmelidir.
• Yapay Zeka Mühendisliği: Karmaşık problemleri çözmek, insan benzeri yetenekleri taklit etmek (öğrenme, problem çözme, karar verme, algılama vb.) ve belirsiz ortamlarda akıllı davranış sergileyen sistemler geliştirmeye odaklanır. Amaç, sistemin verilerden öğrenmesini ve adaptasyon yeteneği kazanmasını sağlamaktır.

2. Geliştirme Süreçleri:

• Geleneksel Yazılım Mühendisliği: Genellikle şelale modeli, çevik (Agile) yöntemler gibi doğrusal veya yinelemeli süreçleri takip eder. Gereksinim analizi, tasarım, kodlama, test ve devreye alma gibi aşamalar genellikle net bir şekilde tanımlanmıştır.
• Yapay Zeka Mühendisliği: Veri toplama, veri hazırlama (temizleme, etiketleme, özellik mühendisliği), model seçimi, model eğitimi, model değerlendirme, model ayarlama (hiperparametre optimizasyonu) ve devreye alma gibi aşamaları içeren döngüsel bir süreç izler. Model eğitimi, veri kalitesine ve miktarına büyük ölçüde bağımlıdır. Deneyler ve yinelemeler yaygındır.

3. Kullanılan Teknolojiler ve Araçlar:

• Geleneksel Yazılım Mühendisliği: Programlama dilleri (Java, C++, Python vb.), veritabanı yönetim sistemleri (SQL, NoSQL), yazılım geliştirme araçları (IDE’ler, hata ayıklayıcılar, versiyon kontrol sistemleri), test çerçeveleri kullanılır.
• Yapay Zeka Mühendisliği: Makine öğrenimi algoritmaları (derin öğrenme, destek vektör makineleri, karar ağaçları vb.), yapay sinir ağları, doğal dil işleme (NLP) araçları, bilgisayarlı görü (computer vision) kütüphaneleri, büyük veri işleme platformları (Hadoop, Spark), GPU’lar, bulut bilişim platformları (AWS, Azure, GCP) ve özel AI çerçeveleri (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) kullanılır.

4. Beceri Setleri:

• Geleneksel Yazılım Mühendisliği: Algoritma ve veri yapıları bilgisi, programlama dillerine hakimiyet, yazılım mimarisi ve tasarım prensipleri, veritabanı yönetimi, test ve kalite güvence teknikleri, yazılım geliştirme yaşam döngüsü hakkında bilgi gereklidir.
• Yapay Zeka Mühendisliği: İstatistik, olasılık teorisi, doğrusal cebir, optimizasyon algoritmaları, makine öğrenimi algoritmaları, derin öğrenme mimarileri, veri görselleştirme, büyük veri işleme, model değerlendirme metrikleri, dağıtık sistemler, donanım hızlandırma (GPU’lar, TPU’lar) konularında bilgi gereklidir. Alan uzmanlığı (örneğin, doğal dil işleme veya bilgisayarlı görü) da önemlidir.

5. Doğrulama ve Test:

• Geleneksel Yazılım Mühendisliği: Birim testleri, entegrasyon testleri, sistem testleri, kullanıcı kabul testleri gibi önceden tanımlanmış test senaryoları kullanılarak yazılımın doğruluğu ve performansı değerlendirilir. Amaç, yazılımın belirtilen gereksinimleri karşıladığını kanıtlamaktır.
• Yapay Zeka Mühendisliği: Modelin doğruluğu ve performansı, çeşitli metrikler (doğruluk, kesinlik, hatırlama, F1 skoru, AUC vb.) kullanılarak değerlendirilir. Veri setinin farklı alt kümeleri (eğitim, doğrulama, test setleri) üzerinde modelin performansı ölçülür. Modelin adil, güvenilir ve açıklanabilir (explainable AI) olup olmadığı da değerlendirilir. Adversarial örneklerle de test yapılabilir.

6. Belirsizlik ve Değişkenlik:

• Geleneksel Yazılım Mühendisliği: Gereksinimler genellikle sabittir ve yazılımın davranışı öngörülebilirdir. Değişiklikler nispeten azdır ve kontrollü bir şekilde yönetilir.
• Yapay Zeka Mühendisliği: Veri setleri sürekli değişebilir, yeni veriler eklenebilir veya mevcut veriler güncellenebilir. Bu durum, modelin sürekli olarak yeniden eğitilmesini ve güncellenmesini gerektirebilir. Modelin performansı, veri kalitesine ve çeşitliliğine büyük ölçüde bağlıdır. Belirsizlik ve değişkenlik, AI mühendisliğinin temel zorluklarından biridir.

7. Açıklanabilirlik ve Güvenilirlik:

• Geleneksel Yazılım Mühendisliği: Yazılımın davranışının anlaşılması ve açıklanması genellikle kolaydır. Hata ayıklama ve sorun giderme süreçleri nispeten basittir.
• Yapay Zeka Mühendisliği: Derin öğrenme modelleri gibi karmaşık AI sistemlerinin davranışını anlamak ve açıklamak zor olabilir. "Kara kutu" problemi olarak da bilinen bu durum, modelin karar alma sürecini şeffaf hale getirmeyi ve güvenilirliği artırmayı zorlaştırır. Açıklanabilir AI (XAI) teknikleri bu sorunu çözmeye yöneliktir.

8. Bakım ve Güncelleme:

• Geleneksel Yazılım Mühendisliği: Bakım genellikle hataları düzeltmek, performansı iyileştirmek ve yeni özellikler eklemekle ilgilidir. Yama yayınlama ve sürüm yönetimi süreçleri önemlidir.
• Yapay Zeka Mühendisliği: Modelin performansı zamanla düşebilir (model drift). Bu durumda, modelin yeniden eğitilmesi, veri setinin güncellenmesi veya modelin tamamen değiştirilmesi gerekebilir. Model izleme ve sürekli öğrenme (continuous learning) stratejileri önemlidir.

Özet Tablo:

Sonuç olarak, Yapay Zeka Mühendisliği, geleneksel Yazılım Mühendisliğinin üzerine inşa edilmiş, ancak veri odaklı, öğrenme yeteneğine sahip ve belirsiz ortamlarda çalışabilen sistemler geliştirmeye odaklanan daha özel bir alandır. Bu nedenle, farklı beceri setleri, teknolojiler ve geliştirme süreçleri gerektirir.