Sayfa 12

Robotların geleneksel olarak tasarlanmış bu otomatonlardan farklı bir şey olmaları gerektiğine karar veren ilk kişi, Joseph Engelberger'di. Daha sonra Joseph Engelberger 1956'da bir partide, mekanik bir kolu kontrol etmek için bilgisayar bileşenlerinden yararlanmayı ilk akleden kişi olan mühendis George Devol'la karşılaştı. Engelberger'e göre Devol “Elini kolunu çok sallayarak konuşuyordu ve “Biliyor musun, fabrikalardaki insanların %50'sinin yalnızca birtakım şeyleri oradan oraya alıp koyduğunu farketmemiz lazım” dedi.” Bu nedenle “programlanan eşya taşıma aleti” adını verdiği bir şey icad etmişti. Engelberger Devol'un fikrinden çok etkilendi ve işverenlerini bunu denemeye ikna etti. Ancak alete başka bir isim vermeyi düşünüyordu. “İsmi robot olmalı” dedi Engelberger, olacak da. Ben bir robot yapıyordum ve allah kahretsin bu bir robot olmadıkça hiç keyifli olmayacak.” 1956 yazında, yapay zekâ üzerinde çalışan ilk uzmanlardan olan Minsky dahil 10 araştırmacı Dartmouth Koleji'nde düşünen makinelerin geleceği hakkında spekülasyon yapmak üzere bir araya geldiler. Diğer şeylerin yanı sıra, tek bir kuşak sonra insanlığın artık çalışmak zorunda olmayacağı sonucuna vardılar. Kısa bir süre sonra Engelberger kendi şirketini kurdu ve yönetici olarak başına geçti. O zamanlar Unimation A.Ş. olarak adlandırılan şirket 1975'e kadar kara geçmedi. 1961'de Unimation ilk ticari robotlarını, ünlü “Unimates”i piyasaya çıkardı. Bunlar bilgisayarın belleğine yüklenen komutları yürüten mekanik kollardı(1); operatör programları değiştirerek komutları kolaylıkla değiştirebiliyordu. Amerika Birleşik Devletleri'nde yalnızca böyle “programlanabilir” robotlar gerçek robot kabul edilirler. Japonya'daki çok daha geniş tanıma ise çok daha az gelişkin aygıtlar da dahildir ve bu yüzden ülke kendinde dünyadaki bütün robotların toplamından fazla robot bulunduğunu iddia etme hakkını görmektedir. Bu doğru değilse de, Japonya'nın başı çektiği bir gerçek. Unimation'un ilk ve en büyük müşterisi General Motors, ilk robotları kalıp dökmede, yani sevimsiz bir işlem olan erimiş metali çelik kalıplara dökme ve kor kızılı otomobil parçasını oradan almada kullandı. Bu teknik bir yandan seri üretimden çok, görece küçük üretim birimleri ya da “takım”lar gerektirir; öte yandan da tek tek birimlerin imalatını içerir. Stradivarius tarzında teker teker özgün mamüllerin yapımını gerçekleştiren şirketler robot kullanımını gereksiz görürler çünkü her birim için yeni bir program yazmak gerekmektedir. Seri üretim -tek bir parçanın ya da bir grup parçanın milyonlarca özdeş kopyasının üretilmesi- ise geleneksel “ağır” otomasyonu gerektirir: yalnızca ve yalnızca tek bir görev için özel olarak tasarımlanmış makineler. Bu tür makineler başlangıçta robotlardan daha pahalıdır; ancak eldeki görevi yaparken daha hızlı ve uygun olduklarından ötürü, daha geniş bir hacme yayıldıklarında gerçek maliyetleri daha düşüktür. Takımlar halinde üretilen mallar -ki ABD gayri safi milli hasılasına imalatçıların katkısının dörtte üçünü teşkil eder- özellikle robot kullanımına uygundur; çünkü düşük hacimleri ağır otomasyonun yüksek başlangıç maliyetlerini gerektirecek düzeyde değildir. İlk yapılan robotlar 40.000 ile 100.000 dolar arasında değişen maliyetleriyle oldukça pahalıydılar. Saatte ortalama 6 dolarlık işletme maliyetleriyle robotlar insanlardan pek de ucuza gelmiyorlardı. Yine de yeni takımları idare edecek programlar kolaylıkla yazılıp, istenildiğinde çağrılabildiği için bazen daha ekonomik olabiliyorlardı. Ayrıca Minsky'ye katkıda bulunanlardan biri olan T.A.Heppenheimer'in belirttiği gibi robotlar “sıkılmıyor, tatile gitmiyor, emekli olmuyor ve monte ettikleri mamüllerin içinde gazoz şişeleri bırakmıyorlardı.” Şikayet etmeden sıcağa, radyoaktiviteye, zehirli gazlara ya da gürültüye razı oluyorlardı. Üstelik iş saatleri boyunca işi kırmadan, tuvalete gitmeden, burunlarını silmeden çalıştıkları için insanlardan daha verimli oluyorlardı; dahası birkaç robotu süpervize etmek için bir tek kişi yetiyordu. Saat başına alınacak verimin çok yüksek olma ihtimali vardı. Yine de robotlar birçok iş için çok pahalı ve lükstüler. 1950'lerin sonlarında Ford Motor Company'nin imalat şefi Del Harder Engelberger'in robot spesifikasyonlarına bir göz atıp şöyle dedi: “Yarın bunlardan iki bin tanesini istiyorum.” Ama iki bin Unimate ısmarlanmadığı gibi, 1964 yılına kadar robotlardan ancak otuz kadarı satılmıştı. Satış hızı düşüktü, çünkü, yalnızca kendilerini otomasyon alanında lider olarak gören ve son derece yüksek ücret ödeyen otomobil şirketleri robotları denemeyi kabul ediyorlardı. İlk birimleri alan General Motors, her on otomobil parçasından dokuzunun beş libreden az çektiğini hesaplamak zahmetine katlanmıştı -bu önemli bir keşifti, çünkü robotların kolları daha fazla yük taşıyamıyordu. GM, gelecekte “üç bin librelik bir arabanın,” her biri her yıl değişen “birçok küçük parçanın toplamı olarak kalacağını” varsayıyordu. Bu parçaların robotlar tarafından üretilebilme ihtimali bulunduğuna göre, robotlar eninde sonunda ekonomik açıdan bir anlam ifade edebileceklerdi(2). Ancak otomobil endüstrisi dışında, varlıkları hakkında henüz hiçbir şey bilinmiyordu. 1960'ların ortalarına gelindiğinde, 1956'daki Dartmouth öngörülerinin büyük ölçüde abartılı olduğu ortaya çıktı. Genel olarak ne robotların ne de bilgisayarların evrensel bir boş zaman çağı yaratacakları vardı. Ne yazık ki bu gerçek, yeni ve daha tehlikeli bir mite yol açtı: bilgisayarın yükselişi, artan istihdam oranlarıyla çakıştığına göre, buna bir anlamda neden olduğu fikrine. Kamuoyunda yeni teknolojilerin ortadan kaldırdıklarından çok iş yarattıkları yanlış inancı yaygınlık kazandı. Gerçekte robotlar hiçbir iş yaratmamışlardı ve yaratacakları da yoktu; ancak bu çok açık gerçek, mistifikasyon yoluyla gizlenmişti ve hâlâ da gizlenmekte. 1960'lar boyunca iş sayısı bilgisayar ve robotlarla tamamen ilgisiz nedenlerden ötürü arttı; üstelik bunlar bugünkü standartlara göre oldukça düşük sayıda bulunmaktaydılar. Titreğin aksine ilk robotlar çevrelerindeki değişiklikleri sezemiyor ve bunlara yanıt veremiyorlardı. Bu nedenle çevreleri, endüstriyel süreçlerin çoğunda imkânsız ya da pahalı olan bir titizlikle denetlenmek zorundaydı. Daha yararlı olabilmeleri için robotların insan duyularına en azından biraz benzeşecek bir şeylere ihtiyaçları vardı. Bu gerçekleşti, ama yavaş yavaş; çünkü duyuların sağlanması yapay zekânın en zor problemlerinden biri oldu; bilgisayarların satranç oynamasını ya da matematik problemleri kanıtlamasını sağlamaktan çok daha zor. O konular kurallara indirgenebilecek kadar basitti. Oysa bizim dünya hakkındaki genel bilgimiz -sağduyumuz- çok daha ince ve karmaşıktır. Örneğin görme olayında, bir nesnenin sınırlarının nerede bittiğine diğerinin nerede başladığına nasıl karar veririz? Bir gömleğin düğmelerini niçin bir anlamda onun bir parçası, bir başka anlamda da farklı nesneler olarak görürüz? Bu tip sorunların cevabı pek açık değildir. Temelleri hakkında bilgimiz olmasa da, insan duyularını kısmi olarak simüle eden aygıtlar yapabilir ve robotların beklenmeyen değişikliklerle başa çıkabilmelerini sağlayabiliriz. Örneğin Titrek oda içinde yolunu “görebiliyor”du; ancak bu çok basit eşyalar içeren çok basit bir odaydı. Uygulamaların hepsinde böyle bir avantaj bulunamayabilir. Bir metal tabakasının üzerindeki bir noktadan diğerine giderek bir kaynak yapıp tekrar bir diğer noktaya giden robotların (bu alan, robot kullanımının en önemli tek uygulamasını oluşturuyor) duyulara ihtiyacı olmaz. Ancak eğer ark kaynağında olduğu gibi kaynağın sürekli olması gerekiyorsa robotun yüzey boyunca yolunu “görebilmesi” gerekmektedir. Şimdilik, bilgisayarların duyusu bizimkilere göre çok yetersizdir. Bir insan, herhangi bir robot sisteminin yaratabileceğinden çok daha fazla duyusal bilişi üretebilir ve bunları robotlardan yaklaşık bin kat hızlı işleyebilir - üstelik tüm bunlar kendi gücüyle çalışan ve kendi kendini yenileyen küçük, çekici bir paketin içinde olup bitmektedir! Ancak bugünkü robotların önemli bir avantajı var. 1956'da yapay zekâ üzerine çok az araştırma yapılmıştı ve bu nedenle Dartmouth'da bol keseden yapılan öngörüler tam anlamıyla birer cehalet ürünüydü. 1985'teki öngörülerse yapay zekâ üzerine çeyrek asırlık bir araştırmanın ve bunları kullanan ürünlere ilişkin deneyimin sonuçlarını yansıtıyorlar. Yapay zekânın en temel sorunları -bilgisayara örneğin İngilizce gibi dilleri anlamayı öğretmek- henüz çözülebilmiş değil. Kahvaltı hazırlayabilecek robotlar ancak 20 yıl kadar sonra görülebilecek. Ancak robotların hemen her tür önemli endüstriyel mamülü imal edebilecekleri gün pek uzakta değil. Geriye yalnızca işin ekonomik yanı kalacak; çünkü her ikisi de aynı işi yapabilseler de robotlar insanlardan daha pahalı olmaya devam edecekler. 1970 yılında, o zaman robot tasarımı, üretimi, ihracatı ve kullanımında lider olan ABD'de yaklaşık iki bin kadar robot fabrikalara yerleştirilmişti. Dünyanın geri kalan kısmındaysa bunun ancak birkaç katı kadar robot bulunmaktaydı. Son on yıl boyunca mutlak rakamlar önemsenmeyecek ölçüde arttı. Ancak artışın hızı çok yüksekti ve 1970 ile 1980 yılları arasında GM'un ücret maliyeti %240 tırmanırken, robot kullanmanın saat başı maliyetinin 5 ile 6 dolar arasında sabit kalması bir tesadüf değil. 1985 yılı itibarıyla ABD'de 16.000 kadar endüstri robotu bulunmaktadır. Bunların yarısı, yani 7.000 ile 8.000 kadarı, otomobil işinde kullanılmaktadır. Bu, 1982'deki orandan daha yüksektir. Örneğin 1980'de 300 robot kullanan GM, şu anda 5.000 kadar robot kullanmaktadır ve 1990 yılına kadar 15.000 tane daha almayı planlıyor. Son onyılın başlarından beri diğer endüstri sektörlerine yerleştirilen robot birimi sayısı düşmüş olmakla birlikte, mutlak sayılar 1980'de 2.800-3.000'den bugün yaklaşık 9.000'e fırlamıştır. Wassily Leontief ve Faye Duchin'in yeni kitaplarında yaptıkları hesaplamalara göre metal parçası ve makine yapan diğer endüstriler, alet değiştirme ve malzemeleri işlemede kullandıkları robotların sayısını “büyük ölçüde” artıracaklar. Hafif imalatçılar da giderek daha fazla sayıda robot alıyorlar. En önemli yeni gelişmeler, robotların artık bitmiş mamülün montajında yaygın olarak kullanılmasına başlanan elektronik endüstrisinde görülüyor. Örneğin Apple Macintosh bilgisayarının yaklaşık onda dokuzu otomatik olarak monte ediliyor -kısmen IBM'den alınan ekipman sayesinde. Bu çarpıcı olayın derin bir önemi var. Kaynak ve boyama işleri birçok endüstride görülebilir; ancak makine ve diğer parçaların montajı çok daha yaygın uygulanmaktadır ve endüstri işçileriyle imalat maliyetlerinin en büyük kısmını oluşturmaktadır. Uzmanlar, gelecek onyılın ortalarında robotların en yaygın uygulamasının bu alanda olacağı konusunda hemfikir. Bu arada montaj yapımı Japonya'daki robotların yaklaşık %20'sini kapsamış durumda; bazı elektronik imalatçılarıysa montaj operatörlerinden yarısı ile dörtte üçünü otomatize ettiklerini iddia ediyorlar.