İstihbaratta Yapay Zekânın Altın Çağı

Muhtelif kitap ve lügatlerde, istihbarat, "akıl, zekâ, anlayış, malûmat, haber, bilgi, vukuf, işitilen haberler, muteber olan havadis, duyulan şeyler, toplanan haberler, alınan haberler, bilgi toplama, haber alma" olarak tarif edilmektedir. İstihbari faaliyetlerden sorumlu olan İstihbarat teşkilâtları ve bunların faaliyetleri her zaman merak konusu olmuştur. Ancak bu merakı giderebilmek için istihbarat tarihini iyi araştırmak gerekir.

Geçmişe bakıldığında İstihbarat ve Espiyonaj (Ajanlık) faaliyetlerinin köklerinin ortaçağa uzandığı görülmektedir. Başlangıçta bireylerin temel duygularından olan korku, merak ve gelecek ile ilgili kaygıyı gidermek için astroloji kullanılmıştır. Astroloji bilgi edinmenin temelinde yer alırken falcılıkta bu temeli biraz daha sağlamlaştırmıştır. Özellikle yerleşik hayata geçen kavimlerde zaman içerisinde istihbarat kavramı daha da önem kazanmıştır. Yerleşik hayata geçen kavimlerin siyasî ve ekonomik alanlarındaki gelişmeleri, milletler arası meseleleri artırmış ve buna orantılı olarak istihbarata duyulan ihtiyaç da giderek artmıştır.

İstihbarat, günün şartlarına uygun olarak geliştirilen ve gerçekleştirilen çok yönlü bir iş olarak görülmelidir. İstihbarat toplanan veya alınan haberler, bilgi toplama ve bilgi üretme olarak tarif edilse de zaman içerisinde değişim göstermiştir. Teknik olarak kullanılan İstihbarat kelimesinin kapsamı temel istihbarat tanımlarından farklılaşmıştır. "İstihbarat, haberlerin (ham bilgilerin) işlenmesi (tasnif, kıymetlendirme, yorum) sonucu üretilen bir ürün veya bilgidir." Başka bir ifadeyle, istihbarat tekniği teşkilât ve faaliyet itibariyle, mevcut olması lâzım gelen organları ve konuları içine almaktadır. Bu nedenle istihbarat (intelligence), plânlama, araştırma, deliller toplama, çeşitli aklî ve tecrübî ilmî metotlar ile onları değerlendirip bir sonuç çıkarıp, kullanma faaliyetlerini içine alan bir tanımı kapsamaktadır. Ancak sadece burada belirtilen metotlar iyi bir istihbarat çalışması için yeterli değildir. Bu nedenle farklı devletler kendi stratejik planlarına göre yeni metotlar geliştirerek istihbarat çalışmalarında kullanmaktadır.

Stratejik planlara ve çağın gereksinimlerine göre istihbarat yaklaşımları zaman içerisinde evrim geçirmiştir. Ancak temel olarak istihbarat; karar vericilerin, karar verme süreçlerine yardımcı olmak için toplanılan bilginin, tasnif edilip değerlendirilmesi, analiz edilip yorumlanması süreci sonucunda ortaya çıkan bilgi olarak tanımlanabilir. Görüldüğü gibi istihbarat düşünce ve veri analizi yeteneği ve veri işleme süreçleri ile doğrudan ilgilidir. Ancak veri analizi yeteneği, verilerden deneyim kazanma, bilgileri tasnif etme ve veri işleme süreci ile doğrudan ilişkili farklı bir terim daha mevcuttur. Bu terim günümüzde teknoloji donanım alt yapısının daha da ilerlemesi ile yaygınlaşan yapay zekâdır. Yapay zekâ temel olarak makinelerin veya bilgisayarların deneyimlerden öğrenmesini, yeni girdilere uyum sağlamasını ve insan benzeri görevleri gerçekleştirmesini mümkün kılan teknolojiyi ifade etmektedir. 

İstihbarat tanımında yer alan düşünce ve veri analizi yeteneği yapay zekânın doğuşu ile benzerlik göstermektedir. Bilgisayar biliminin babası olarak anılan Alan Turing, bir makalesinde "Makineler düşünebilir mi?" sorusunu sormakta ve araştırmaktadır. Eğer makineler insan gibi düşünebilir ise insanın yaptığı her türlü görevi yerine getirebilecektir. İnsan gibi düşünen ve hatta insan gibi davranan makineler geliştirilebilecektir. Bu noktada istihbarat çalışanları kendilerine şu soruyu sormalıdır. İnsan gibi davranan veya insan gibi düşünebilen makineler istihbaratın tanımında yer alan düşünce ve veri analizi görevini tek başına yerine getirebilir mi? Eğer getirilebilirse sahada ve arka planda verilerinizi işleyen ve onları analiz ederek gerçek insan gibi çıkarımlar yapabilen ayrıca 7/24 çalışabilen milyonlarca ajanınız hazır halde sizi bekliyor olacaktır.

Alan Turing’in sorduğu sorudan itibaren yapay zekâ üzerine birçok çalışmanın gerçekleştirildiği görülmektedir. 1950'lerde yapay zekâ araştırmaları problem çözme ve sembolik yöntemler gibi konuları araştırmıştır. Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) 1970'lerde yapay zekâ temelli sokak haritalama projelerini tamamlamıştır. DARPA ayrıca Siri, Alexa veya Cortana'nın çok daha öncesinde 2003 yılında akıllı kişisel asistanlar üretmiştir. Ancak bu asistanların başarı oranları çok düşüktür. DARPA sadece bunlarla sınırlı kalmamıştır istihbari amaçlar için yapay zekâyı kullanmaya başlamıştır. Bu kullanım şekli ile mevcut bilgisayarlarda gördüğümüz otomasyon ve resmi muhakemenin yolu açılmıştır. Özellikle istihbarı faaliyetleri doğrulamak, ilgili yetkililerin karar almasını desteklemek ve güçlendirmek için tasarlanan karar destek sistemleri uygulamaya alınmıştır.  Bu sistemlerin kullanılması istihbarat yaklaşımlarının zaman içerisinde değişmesine neden olmuştur. Zamanın gerekleri değişip geliştikçe istihbarat alanı ve buna bağlı olarak istihbarat türleri de değişip gelişmiştir. Bu değişim bilişim ağ ve sistemleri, internet, bilgisayar ve diğer akıllı makineler ve benzeri siber uzayın imkân ve kabiliyetlerinden faydalanarak gerçekleştirilen “siber istihbarat” kavramını ortaya çıkarmıştır.

İstihbarat ile ilgili çalışmalar incelendiğinde istihbarat alanları arasında siber istihbaratın ya hiç yer almadığı ya da birkaç paragrafla geçiştirildiği görülmektedir. Ancak günümüzde gittikçe gelişen teknoloji, bilişim altyapısı ve sistemleri istihbarın tanımında yer alan tüm yetkinlikleri siber istihbaratın konusu ve alanı haline getirmiştir. Tüm istihbarat alanlarının siber dünyanın imkân ve kabiliyetinden faydalanabileceği ve hepsinin siber istihbaratla kesişen bir yanı olduğu kaçınılmaz bir gerçektir. Bu nedenle geçmişten günümüze gelen istihbarı faaliyet süreçlerinde emek yoğun (saha) çalışma biçiminden bilgi yoğun çalışma biçimine dönüşüm gerçekleşmiştir. Bu dönüşümde en büyük pay sahibi bilginin yoğun olarak üretildiği siber dünyadır.

Günümüzde artık herkes cep telefonu, akıllı saat, akıllı televizyon, ev otomasyonu sistemleri ve internete bağlı birçok cihazı kullanarak bilgi üretmektedir. Üretilen bu bilgi istihbari faaliyetlerde rahatlıkla kullanılabilmektedir. Ancak buradaki temel sorun ortaya çıkan büyük miktardaki verinin işlenmesi ve nitelikli temiz verinin elde edilmesidir. Bu süreçte yapay zekâ, veri bilimi, makine öğrenmesi, derin öğrenme gibi disiplinler verinin işlenmesi, tasnif edilmesi ve üzerinde detaylı bilgilerin elde edilmesi için görev almaktadır.  Bu disiplinlerin ve disiplinler arası yaklaşımlar ile üretilen teknolojilerin istihbaratta belli başlı kullanımları mevcuttur. Temelinde yapay zekânın var olduğu veri toplama ve analiz etme, robotik, yüz tanıma sistemleri, konuşma tanıma sistemleri, doğal dil işleme uygulamaları, ses ve görüntü işleme teknolojileri istihbari faaliyetlerde kullanılmaktadır.

Gerçek hayatta veri; akıllı cihazlar, kameralar, uydular, telefonlar, telsizler ve sosyal medya platformları gibi birçok farklı platformdan elde edilmektedir. Elde edilen bu veri her geçen yıl bir önceki yıla göre katlanarak artmaktadır. Büyük boyutlara ulaşan bu veri yığını arasında istihbarat açısından doğru, güvenilir ve anlamlı bilgiye ulaşmak hayati önem taşımaktadır. Bu nedenle büyük boyutlardaki verinin analiz görevini yerine getirmek yapay zekâ yöntemleriyle gerçekleştirilmektedir. İstihbarat personelleri üzerinde oluşan veri toplama ve analizi yükü veri bilimi ve yapay zekâ yöntemleri ile azaltılabilmektedir. Yapay zekâ ilgili verileri analiz edip, tasnifleyebilmekte aynı zamanda bu verilerden otomatik bir çıkarım yapabilmektedir. Bu sayede istihbarat personelleri, analizi yapılmış bilgiden sonuç üretme, anlamlandırma ve karar verme aşamasına odaklanarak daha efektif bir çalışma biçimine kavuşmuş olacaktır.

İstihbaratta verinin tasnifi ve analizi kadar verinin elde ediliş biçimi de önem arz etmektedir. Bu nedenle yapay zekâ, veri işleme teknolojileri, makine öğrenmesi ve özellikle derin öğrenme temelli yaklaşımlar kullanılarak geliştirilen veri elde etme uygulamaları istihbaratta yaygınlaşmaya başlanmıştır. İnsanın duyduğu kelimeleri duyabilen ve bu kelimeleri yazıya aktaran konuşma tanıma sistemleri, insanın gördüğü nesne ve görüntüleri insan kabiliyetine yakın bir başarı oranı ile gören ve sınıflandıran görüntü işleme teknolojileri istihbarat çalışanlarının işlerini oldukça kolaylaştırmıştır. Görüntü işleme teknolojileri sayesinde uydudan, dronlardan ve insansız hava araçlarından alınan görüntüler işlenmekte anormal bir durumun tespitinde ve aranan bir kişinin takibinde kullanılabilmektedir. Kameralar, insansız hava araçları ve suçlu veri tabanlarının entegre bir şekilde kullanılması ile istihbari açıdan şüpheli bir kişinin yakalanması en fazla 7 dakika sürmektedir.

BBC muhabiri Çin’de 500 milyon kamera ile kurulan güvenlik alt yapısını test etmiş ve bu testin sonucunda polis memurları 7 dakika içerisinde ilgili kişiye erişim sağlamıştır. Çinli yetkililer bir kişinin bir hafta boyunca attığı her adımı rahatlıkla takip edebilmektedir. Buradaki temel teknoloji yüz tanıma ve görüntü işleme yaklaşımıdır. Sistemde yer alan bazı kameralarda sadece yüz tanıma teknolojisi kullanılır iken bazı kameralarda yüz tanıma, cinsiyet, yaş ve ırk belirleme gibi yapay zekâ teknolojileri de kullanılmaktadır. Yapay zekânın en büyük uygulama alanından olan görüntü işleme; kişi takibi ve tespiti konusunda büyük bir başarı gösterse de tek başına yeterli değildir. Kişi profesyonel olarak kendini saklayabilir ve gizleyebilir. Bu durumda diğer biyometrik verilerin elde edilmesi, tasnif edilmesi ve analiz edilmesi gerekir. Bu noktada yapay zekâyı kullanan ses işleme teknolojileri büyük bir kolaylık sağlayacaktır.

Yapay zekâ temelli ses işleme teknolojileri bilgisayarların çok katmanlı hesaplama kapasitelerinin arttırılması ile daha başarılı sonuçlar vermeye başlamıştır. Donanım alt yapısındaki gelişmeler dünya devi yazılım firmalarının ses teknolojilerine odaklanmasına neden olmuştur. Google, Apple, Microsoft ve Amazon gibi köklü firmalar yapay zekâ tabanlı yenilikçi teknolojiler (ses işleme, konuşma tanıma, konuşma çevirisi, konuşma inceleme vb.) üzerine çalışmalar başlatmışlardır. Sesin metne dönüştürülmesi, ses üzerinden biyometrik kimlik bilgisinin doğrulaması, konuşma üzerinden kişilerin aksan, cinsiyet veya ırklarının belirlenmesi üzerine birçok teknoloji geliştirilmiştir. Bu teknolojiler özellikle bankacılık, telekomünikasyon, otomotiv, güvenlik, istihbarat ve akıllı asistan sistemlerinde sıklıkla kullanılmaktadır.

Konuşma tanıma; güvenlik ve istihbarat alanında organize suç örgütlerinin teknik takibinde ve terörle mücadele sonucunda elde edilen telefon, telsiz, ortam dinlemesi veya farklı (sosyal medya, internet ve saha çalışması) kaynaklardan elde edilen ses veya video kayıtlarının içerisinde geçen konuşmaların metne aktarılmasını sağlamaktadır. Metne aktarılan ses, konuşma ve video kayıtları içerisinde geçen konuşmalar metin analizi yöntemleri ile rahatlıkla analiz edilebilmektedir. Ayrıca istenilen kayıtlar veya canlı yayınlar eş zamanlı olarak metne aktarılabilmektedir. Bu durumda takip edilen bir kaynak önceden belirlenecek olan anahtar kelimeleri kullandığında yetkili kişilere anlık bildirimlerde bulunulabilecektir. Görüldüğü gibi yapay zekânın ortaya çıkışındaki temel soru yani insan gibi düşünebilen veya insan gibi davranabilen sistemler istihbarat çalışmalarında kullanıldığında birden fazla kaynak aynı anda takip edilebilmektedir. Bu kaynaklar bir bilgisayar veya ilgili donanım alt yapısı ile izlenebilmekte, analiz edilebilmekte ve gerektiğinde çıkarımda bulunup yetkili kişilerin karar almasını kolaylaştırmaktadır.

Donanım alt yapısının sürekli olarak gelişmesi, erişilebilir olması ve maliyetlerinin azalması yapay zekâya altın çağını yaşatır iken algoritmaların başarısı da her geçen gün iyileşmektedir. Yapay zekânın başarısı her geçen gün arttıkça ses işleme teknolojilerinin kullanım alanı da genişlemektedir. Sadece konuşulanları metne aktarma değil aynı zamanda ses kayıtları üzerinden akustik analizler ile kişinin sinirli olması, anlık duygusu ve hatta yalan söyleyip söylemediği bile rahatlıkla anlaşılabilmektedir. Ayrıca ses biyometrisinin takibi ve analizi ile kişinin görüşme ağı rahatlıkla elde edilebilmektedir. Bu teknolojilerin istihbari açıdan kullanılması, istihbari faaliyetlerin daha geniş alana yayılmasını sağlayacaktır. Nitekim daha önceleri sadece saha personelleri ile elde edilen istihbarat verileri artık masa başında uzaktan siber ve teknik istihbarat araçları ile gerçekleştirilebilmektedir. Bu teknolojilerin doğru, kontrollü ve ülke çıkarlarına hizmet edecek şekilde kullanımı ülkelere saha da üstünlük sağlarken kötü amaçlı kullanımı ise kişisel hak ve özgürlüklerin güçlenmesini önleyecektir. Çin örneğindeki yaklaşık yarım milyar kamera ünlü yazar George Orwell'in 1984 yılında kaleme aldığı romanı “Büyük Birader”’in konusuna benzer şekilde gözüm sürekli üzerinde mesajı vererek devletin vatandaşları üzerindeki sürekli denetimini sağlamaktadır. Bu denetim mekanizması doğru ve milli amaçlar için kullanıldığında istihbarat teşkilatlarının her yerdeki gözü ve kulağı olacaktır.

Sonuç olarak devletler bir yandan kendi yapay zekâ çalışmalarını ve siber istihbarat faaliyetlerini yürütürken aynı zamanda karşı istihbari faaliyetler için önlemler almalıdırlar. Ülkemiz yayınladığı “Türkiye Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi” ışığında yapay zekâ çalışmalarına beklenenden çok daha fazla önem verdiğini göstermiştir. Yapay zekânın altın çağında olabildiğince fazla uygulama alanında yapay zekânın kullanılması ve yaygınlaşması gerektiğini belirtmiştir. Karşı istihbari faaliyetler için ise istihbari faaliyetlerde kontrol mekanizmasının, teknik ve siber istihbari faaliyetlerin kapsamının net olarak ortaya konulması gerekmektedir. Diğer yandan sosyal medya gibi kişisel bilgilerin gönüllü olarak paylaşıldığı mecraların kontrol altına alınması vatandaşlarımızın kişisel bilgilerinin korunması gerekmektedir. Yine sosyal medya üzerinden dezenformasyon ve yalan haber yaparak istihbari faaliyetlerde bulunanların tespiti ve toplum düzenini bozacak faaliyetlerin zamanında önlenmesi önem arz etmektedir. Bu durumda yapay zekâ temelli uygulamalar veri toplama, analiz ve bilgi çıkarımı aşamalarında yetkililere yardımcı olacaktır. Diğer yandan siber saldırı ve karşı istihbari faaliyetlerini önleyebilmek için akıllı ve internete bağlı her cihazın yazılım ve donanım tabanlı olarak güvenlik testlerinin yapılması gerekmektedir. Nitekim bu testlerin yapılmadığı her bir cihaz potansiyel ajan olarak görülebilir. Sonuç olarak her alanda olduğu gibi istihbarat alanında da gerçekleştirilen faaliyetlerin başta yapay zekâ olmak üzere, veri bilimi, makine öğrenmesi ve derin öğrenme konuları çerçevesinde şekilleneceği bir gerçektir. Dolayısıyla ülkemizin stratejik planlarına uygun şekilde gerçekleştirilen istihbarat ve güvenlik faaliyetlerinin yapay zekâyı kullanan teknolojiler ile gerçekleştirilmesi gerekmektedir.