Birisi yapay zekadan bahsettiğinde aklınıza gelen ilk şey nedir?
Birçoğumuz insansı robotların isyan başlatarak bize saldırdığını düşünürken iyimser bir grup da, kötü havalarda köpeği gezmeye çıkarmaktan, meyvelerimizi soymaya kadar bize her alanda yardım eden robotları hayal ediyor.
İkinci senaryonun eğlenceli bir ütopya olduğu kesin. Robotların başkaldırıp insanlara karşı direniş başlatması ise daha olası bir seçenek. Yapay zekanın gelecekte insanoğlu için en büyük tehdit olacağına inanıyorsanız, size iyi bir haberimiz var; Elon Musk ve Stephen Hawking de sizinle aynı şeyi düşünüyor.
Şaka bir yana, küresel teknoloji toplulukları genel endişelerin aksine insansı yapay zekanın etkilerinden ziyade böylesi bir teknolojinin ulaşılabilirliğini tartışıyor. Profesyoneller ise “insansı” ve “zeka” kavramlarının nasıl tanımlanacağı konusunda kafa yoruyor. Dışarıdan bakan biri için bu tanımlamalar önemsiz gibi görünse de, insan beynini ve zekayı anlamak, yapay zeka için yol haritası çıkarmada gerekli bir adım. Kısacası uzmanlar halen böyle bir zekanın nasıl ve ne zaman ortaya çıkabileceğininden emin değil. Fakat kesin olan bir şey var, o da amaca her geçen gün daha da hızlanarak yaklaşıyoruz.
Bu da demek oluyor ki, şu an yapay zekanın ne olduğunu anlamanın tam zamanı.
Yapay Zeka Nedir?
Daha derine inmeden önce kısaca yapay zekanın ne olduğundan ve ne işe yaradığından bahsedelim.
“Yapay Zeka” terimi, 1956 yılında Stanford’da araştırmacı olarak görev yapan John McCarty tarafından literatüre kazandırıldı ve bilgisayar bilimlerinin alt başlığı olarak tanımlandı.
Kısaca yapay zeka, bir makinenin ya da bilgisayar programının kendi başına düşünme ve öğrenme yetisi anlamına geliyor. Yapay zeka fikrinin temelinde düşünebilen, kendi başına hareket edebilen ve insanlar gibi öğrenebilen makineler üretmek düşüncesi yatıyor.
Bir diğer tanımı ise; yapay zeka, çevresi ile etkileşime girebilen ve edindiği verileri kullanarak zeka olarak tanımlanabilecek davranışlar sergileyen makineler üretebilme çalışmalarına verilen isimdir.
Yapay zekanın bir teknoloji olduğu fikri esasında yanlış bir fikirdir. Yapay zekayı bir konsept olarak ele almak ve bu konseptin, verilen görevleri zeka denilebilecek davranışlarla yerine getiren makineler üretme amacı güttüğünü düşünmek daha doğru bir yaklaşım olacaktır. Bir makinenin ya da bilgisayar programının yapay zeka olarak kabul edilebilmesi için bazı becerilere sahip olması gerekir.
Öncelikle insanların düşünme sürecini taklit edebilmelidir. İkincisi olarak ise yapay zeka, insanlara benzer şekilde zeka, mantık ve etik becerilere sahip olmalıdır.
Yapay Zeka İle Makine Öğrenmesi Aynı Şey Mi?
İki terim zaman zaman birbirlerinin yerine kullanılıyor olsa da farklı anlamlara geliyorlar. Yapay zeka daha geniş bir alanı kaplarken, makine öğrenmesi yapay zekanın en sık karşılaşılan uygulamasıdır.
Makine öğrenmesi yapay zekanın, verilere ulaşıp insan desteği olmadan bu verilerden yeni bilgiler edinen bilgisayar programları geliştirmek için kullanılan bir dalı. Makine öğrenmesi konsepti, makinelere veriye ulaşım izni verdikten sonra kendi başlarına öğrenmelerini sağlayabileceğimiz varsayımına dayanır.
Yapay zeka ise, aralarında makine öğrenmesi, doğal dil işleme, sonuç algoritmaları gibi birçok teknolojiyi içerisinde barındıran bir kavramdır.
Mutlaka okuyun: Makine Öğrenmesi Nedir?
Yapay Zeka Nerelerde Kullanılır?
Birçok insan için yapay zeka uzak gelecek anlamına gelir. Bu insanlar tüm bu gürültü patırtıya rağmen, yapay zekanın kısa zaman içerisinde hayatlarının bir parçası olacağını düşünmez. Bilmedikleri şey ise, yapay zekanın hayatlarının ne kadarına çoktan sızmış olduğu.
Apple’ın Siri’si ve Amazon’un Alexa’sı gibi kişisel asistanlar, dünya genelinde milyonlarca insan için şimdiden normal hale geldi. Bu ve benzeri akıllı cihazlar, söylediklerimizi anlayarak (yani neye ihtiyacımız olduğunu) kendilerine verilen veriler doğrultusunda bize bir cevap ya da çözüm sunuyor. Asıl etkileyici olan ise (aynı zamanda korkutucu da olan) bu asistanların zaman içerisinde kullanıcısını daha iyi tanıyarak onun ihtiyaçlarını tahmin edebilir hale gelmesi.
Spotify, Pandora ve Apple Music de yapay zeka ile sizin buluştuğunuz diğer noktalar. Bu uygulamalar size beğenebileceğiniz müzikler önerme kabiliyetine sahip. Bu müzik uygulamaları yapmış olduğunuz seçimleri takip ederek öğrenme algoritmalarının içerisine dahil ediyor ve sizin için muhtemel öneriler ile karşınıza çıkıyor. Yapay zekanın bu alanda kullanılması muhtemelen olabilecek en basit kullanım şekli fakat yeni şarkılar keşfetmek için oldukça faydalı.
Öte yandan yapay zeka hiç tahmin etmeyeceğiniz alanlarda da karşınıza çıkıyor. Örneğin haber ajansı Associated Press ve Yahoo gibi sitelerde karşınıza çıkan kısa haberleri, büyük ihtimalle yapay zeka yazıyor. Günümüzde yapay zeka temel yazım becerilerine sahip. Henüz derin ve yaratıcı hikayeler yazması için çok erken olsa da, yapay zeka spor müsabakaları ve finansal özetler için kısa metinler kaleme alma işinde oldukça başarılı.
Günümüzde yapay zekanın kullanıldığı diğer alanlardan bazıları da Google NEST, Tesla’nın ürettiği otonom araçlar ve Alien: Isolation isimli çevrimiçi oyun.
Yapay Zeka Gerçekten Dünyayı Ele Geçirebilir mi?
Kimilerine göre yapay zeka henüz emekleme evresinde olsa da, birçok insan kısa zaman içerisinde yapay zekanın insanları kontrol etmeye başlayacağı inancında. İşin aslı ise, bu iki görüşe de ortak mesafede.
Birçok sağlam öngörüye göre, önümüzdeki 45 yıl içerisinde yapay zeka her alanda insanoğlundan daha başarılı hale gelecek. Uzmanlara göre önümüzdeki 10 yıl içerisinde yapay zeka, kamyon kullanma, çeviri yapma ve ödev hazırlama gibi basit işlerde insanlardan daha verimli hale gelecek. Roman yazma ya da ameliyat yapma gibi daha karmaşık görevlerde ise daha uzun bir süre boyunca insanlar öncü olmayı sürdürecek. Bahsi geçen bu iki beceri için yapay zekanın 2049 ve 2053 yıllarını beklemesi gerekeceğine inanılıyor.
Westworld ve Ex Machina gibi yapımlarda karşımıza çıkan yapay zekanın işimizi elimizden almasına ya da daha kötüsü insanlığa baş kaldırmasına endişe etmek için henüz çok erken olsa da, istikamet orayı gösteriyor. Bu sırada önde gelen profesyoneller ve bilim insanları, geleceğimiz ile ilgili endişelerini dile getirerek yapay zekanın potansiyel etkilerinin daha fazla araştırılması için ön ayak oluyorlar.
Görünen o ki, yapay zeka ile ilgili ne kadar fazla bilgiye sahip olursanızondan o kadar fazla korkmaya başlıyorsunuz. Google yöneticileri ve çalışanları ile ilgili ortaya çıkan son skandal da bu görüşü destekler nitelikte. Nisan ayında Google çalışanları, firmanın “Pentagon Projesi” adındaki çalışmalarını durdurmasını, zira savaş işine girmekten endişe ettiklerini belirtti. Resmi adı “”Maven Projesi” olan bu çalışma, droneların hedefleri olan insanların ve nesnelerin yapay zeka kullanılarak sınıflandırılması için geliştiriliyordu. Sıkıntı ise, ölüm kalım anlamı taşıyan kararların, yani nerelerin ya da kimlerin hedef alınacağı kararı insanlar olmaksızın sadece yapay zeka ile belirlenmesinin büyük bir risk teşkil etmesi.
Amerika Birleşik Devletleri Ordusu’ndan yapılan açıklama ise, insanların iş yükünün azaltılması ve yapay zekanın başarılı olduğu bir alanda basit ve sıkıcı görevleri yerine getirmesi için bu projeye başlanıldığı oldu.
Droneların kullanılacağı bölgelerde yaşayan insanların hayatları tehlikedeyken, böylesine bir görev sıkıcı olarak tanımlanabilir mi? Daha da önemlisi, böyle bir teknolojinin kullanıldığı dünyada, masum insanların hayatlarını kaybetmesi durumunda kimden hesap sorulabilir?
Genel kanı, yapay zekanın bir gün insanlardan daha becerikli hale geleceği ve aynı zamanda insanların kontrolünden de çıkacağı yönünde. Bu nedenle “yapay zeka güvenli mi?” ya da “yapay zeka insanlar için zararlı mı?” gibi soruların sorulması hiç de şaşırtıcı değil. Yapay zeka tabii ki heyecan verici, fakat aynı zamanda endişe uyandıran bir yapısı da bulunuyor.
Mutlaka okuyun: Yapay Zeka’nın Tehlikeleri: Herkesin Bilmesi Gereken 6 Risk
Sonuç
Yapay zekanın birçok açıdan insanlardan daha becerikli olduğunu hesaba katarak olası bir ayaklanma fikrini tamamen yok saymak akıllıca olmayacaktır. Yapay zekanın varoluşumuzu tehdit eden en büyük tehlike mi yoksa hayatımızı birçok açıdan kolaylaştıran ve kalitesini yükselten, minnet duyacağımız bir teknoloji mi olacağını zaman gösterecek.
Fakat kesin olan bir şey var ki; yapay zekayı yaratmak, insanoğlunun en önemli başarılarından biri. 4. Sa Devriminin en önemli parçalarından biri sayılan yapay zekanın, sosyo ekonomik etkisinin, elektriğin keşfi ile yarışacak kadar büyük olacağı düşünülüyor. Tüm bunların ışığında en akıllıca yaklaşım, yapay zekanın evrimini takip edip bize sunacağı ve hayatımızı iyileştirecek katkılarını almak ve makinelerin bir gün dünyayı ele geçirmesinden endişe etmeyi bir kenara bırakmak olacaktır.
Yapay Zekanın Kullanım Alanları:
Yukarıda kısaca değindiğimiz, yapay zekanın hayatımızdaki yerini biraz daha derin inceleyelim. Çoğumuza halen bilim kurgu gibi gelen bu kavram, hayatımızın birçok yerinde çoktan karşımıza çıkmaya başladı bile.
Yapay zekaya karşı duyulan ilgi ve heyecan (otonom araçlar, anında çeviri yapan makineler vb.) doruk noktasındayken, bu teknolojinin normal insanların hayatlarını nasıl etkilediği gözden kaçabiliyor. Peki şu anda bile kullandığınız yapay zeka hizmetleri neler?
Şu anda bu yazıyı okurken bile muhtemelen yapay zekadan yardım alıyorsunuz. Ayrıca işten eve dönerken, internet üzerinden arkadaşlarınızla iletişim kurarken, internette gezinirken veya alışveriş yaparken de aynı teknolojiden yardım alıyorsunuz.
Yazının başlarında bahsettiğimiz gibi, bundan sonrasında da yapay zeka ile makine öğrenmesi arasındaki farkı açıklayarak devam edeceğiz. Özet olarak yapay zeka tamamen kendi başına düşünebilen makineler üretmek için uygulanan bir yöntem iken, makine öğrenmesi bu alanın küçük ama vazgeçilmez bir dalı. Tüm makine öğrenmesi teknolojisi yapay zeka olarak kabul edilirken, yapay zekanın her alanı makine öğrenmesi değildir.
Aşağıda bahsedeceğimiz yapay zeka uygulama örnekleri, her iki kategoride de sayılabilecek örnekler olsa da “İş – Okul” ve “Ev” uygulamaları olarak sınıflandırdık. Her örnekte geleceğe ışık tutmaya ve yakın gelecekte hayatımızdaki değişikleri öngörmeye çalışacağız.
İş & Okul Hayatında Yapay Zeka Uygulamaları
Amerika Birleşik Devletleri özelinde, Teksas A&M Üniversitesi’nde yapılan araştırmaya göre; ülkede trafikte harcanan süre, 2014 yılında kişi başına yılda 42 saate ulaştı ve her yıl artmaya devam ediyor. Bu haftalık çalışma saatinden daha uzun bir süre ve verimliliğe 160 milyar dolarlık bir darbe anlamı taşıyor. Bu sorun, yapay zeka için fırsat olabilir. Yapay zeka ile önlenebilecek bu kayıp, insanların hayatında elle tutulur bir etki yaratacaktır.
Öte yandan yolda geçen zamanı azaltmak pek de kolay bir iş değil. Tek bir seyahat, birden fazla değişkeni (Otomobil ile metro istasyonuna gidip, metroya binip, en yakın durakta inerek yürüyebilirsiniz.) içerebilir. Dahası, öngörülebilir ya da beklenmedik trafik sorunları (kazalar, yol çalışmaları, hava şartları vb.) da cabası. Tüm bunların yanında, geçmişten gelen veriler geleceğe ışık tutamayabilir. Zira artan nüfus, kent demografisi ve yaşam alanlarındaki değişimler, davranış biçimlerini etkileyebilir. İşte yapay zekanın bu karmaşık ulaşım sorunlarına halihazırda sunduğu çözümler:
Google’ın Yapay Zeka İle Yaptığı Tahminler: Akıllı telefonlardan anonim bir şekilde topladığı veriler sayesinde, Google her an trafik hareketlerini değerlendiriyor. Ayrıca 2013 yılında bünyesine kattığı Waze uygulaması sayesinde de, kullanıcılardan aldığı kaza, yol çalışması vb. bilgileri de yaptığı analizlerin içerisine katıyor. Böylesi bir veri kaynağına sahip olan ve algoritması sayesinde bu verileri değerlendiren Google Haritalar uygulaması, insanlara en hızlı güzergahları önererek, trafikte harcanan vakti azaltmada yardımcı olabilir.
Araç Paylaşma Uygulamaları: Yaptığınız yolculuk nasıl ücretlendiriliyor? Araç çağırdığınızda bekleme süreniz nasıl en aza indiriliyor? Aracı paylaştığınızda yolculuk süresi nasıl azaltılıyor? Tüm bu soruların cevabı makine öğrenmesinde yatıyor. Uber’in baş mühendisi Jeff Schneider yaptığı bir söyleşide, kısa sürelerde fiyat hızla arttığı için yolcuların azaldığını ve sürücülerin gereğinden fazla hale geldiğini ve bunu makine öğrenmesi ile önleyebileceklerini söyledi. Uber’in yiyecek servisi olan UberEATS’de ise aynı yolla geliştirmeler yapıldığı, makine öğrenmesi bölümünün başındaki Danny Lange tarafından paylaşıldı.
Ticari Uçuşlarda Yapay Zekanın Kullanılması: Yapay zekanın ticari uçuşlarda kullanılmasının ilk örneklerinin izini, otopilot kavramını nasıl tanımladığınıza bağlı olarak 1914 yılına kadar takip edebilirsiniz. The New York Times’da belirtildiğine göre, ortalama bir ticari uçuşta, sadece yedi dakika boyunca insanlar kontrolü ele alıyor. Bu da genellikle kalkışlarda ve inişlerde kullanılıyor.
Gelecekte Bizi Neler Bekliyor?
Gelecekte yapay zeka ile, otonom araçlar sayesinde kazalarda yüzde 90’a varan, araç paylaşımındaki verimliliğin artırılması ile yüzde 75’e varan ve akıllı trafik ışıkları sayesinde de bekleme süresinde yüzde 40’lara varan azalma ile, yolculuklar ortalama yüzde 26 daha kısa sürecek.
Tamamen otomatik araçların trafiğe çıkacağı tarih kesin olmamakla birlikte, birçok uzman birkaç yıl içerisinde amaca ulaşılacağı konusunda kendilerinden emin. Bu otoritelerden bazıları Uber CEO’su Travis Kalanick, Stanford Üniversitesi’nden bilim insanı Andrew Ng ve yapay zeka kullanan araç güvenlik kameraları firması Nexar’ın CEO’su Eran Shir.
E-Posta Alanında Yapay Zeka Uygulamaları
Spam Filtreleri: Elektronik posta kutunuz, yapay zekadan bağımsız bir ortam gibi görünse de, en önemli özelliklerinden biri olan spam kutusu bu sayede işlev kazanıyor. Basit filtreleme kuralları (“belirli kelimeler içeren tanımadığım göndericilerden gelen mesajları filtrele” gibi), spam postalar için faydasız olabiliyor. Zira bu e-postaları gönderenler, filtrelere çabucak uyum sağlayabiliyor. Bunun yerine spam filtreleri postalardaki birçok işareti okumayı öğrenmek ve buna göre hareket etmek zorunda.
Daha sonrasında ise, sizin kullanımınıza göre bu postalar sınıflandırılmalı. Çünkü sizin için spam klasörüne gitmesi gereken önemsiz ve gereksiz e-postalar, bir başkası için değerli bilgilendirmeler olabilir. Makine öğrenmesi algoritmaları sayesinde, Google’ın Gmail servisi spam postaları yüzde 99,9 gibi büyük bir doğruluk payı filtreleyebiliyor.
Akıllı E-posta Sınıflandırması: Gmail yine benzer bir yaklaşımla, size gelen e-postaları ana, sosyal ve reklam kutularına dağıtıyor, önemli olanları da işaretliyor. Yapılan bir araştırmada, Gmail’in kullanıcıdan kullanıcıya fark eden önem kıstasları olduğu ve doğru kategorizasyon için kullanıcı müdahalesine ihtiyaç duyduğu gözler önüne seriliyor. Bir e-postayı önemli olarak işaretlediğiniz her seferde, Gmail daha fazla şey öğreniyor. Google kendi çalışanları ile yaptığı bir araştırmada, bu yöntem ile ana klasöre gelen e-postaları okumada yüzde 6, önemsiz mesajları okumada ise kaybedilen zamanın yüzde 13 azaldığını gördü.
Yapay Zeka Geleceği Nasıl Şekillendirecek?
Mesaj kutunuz size gelen e-postaları sizin adınıza cevaplayabilir mi? Google cevaplayabileceğini düşünüyor. Bu nedenle 2015 yılında “akıllı cevap” sistemini tanıttı. Akıllı cevap özelliği, makine öğrenmesi sayesinde çalışan ve sizin uyarlayabileceğiniz 3 farklı cevabı, uygun bir seçimle size öneriyor. 2016 yılında akıllı telofonlarda Inbox uygulamasını kullananların yüzde 10’u akıllı cevap özelliğini kullandı. Yakın gelecekte akıllı cevap uygulaması oldukça karmaşık cevaplar sunabilecek. Google şimdiden bu konuda ne kadar kararlı olduğunu gösterdi. Tanıttığı Allo uygulaması, size hem yazılı hem de emoji kullanarak akıllı cevaplar öneren bir mesajlaşma uygulaması.
Not Verme ve Değerlendirme Alanın Yapay Zeka Uygulamaları
İntihal Kontrolü: Üniversiteye giden birçok öğrenci, eğitmenler tarafından intihal kontrolü için kullanılan Turnitin(çalıntı bilgileri belirleyen site) ve benzeri hizmetlere aşinadır. Turnitin kopyayı nasıl belirlediğini açıklamasa da, yapılan araştırmalar makine öğrenmesinin bu işte kullanılabileceğini gösteriyor.
Eskiden metinlerdeki intihal, büyük veri tabanları ile karşılaştırılarak ortaya çıkarılırken makine öğrenmesi sayesinde bu iş için artık veri tabanlarına sıkışıp kalmak zorunda değiliz. Makine öğrenmesi, başka dillerdeki ve hatta henüz dijital ortama aktarılmamış verilerdeki benzerlikleri ortaya koyabiliyor. Bu konuda çalışan iki araştırmacı, makine öğrenmesi sayesinde yüzde 87 doğruluk payı ile intihalleri belirlemeyi başardı. Araştırmacılar bunun için ise birçok farklı biçimsel kriteri kullandı.
İntihal için oluşturulan algoritma, benzerlik fonksiyonundan yararlanıyor ve iki belge arasındaki benzerlikleri sayısal bir değer ile sunuyor. Doğru bir benzerlik fonksiyonu sadece metinler arasındaki benzerlikleri bulmakla kalmaz, iki metni birbirine de benzetebilir. Bu işi yapmanın en iyi yolu ise, insan faktörü ile makine öğrenmesini bir arada kullanmaktır. Yani körü körüne yapay zekaya güvenmekten ya da insan eli ile tek tek kontrol etmektense, makine öğrenmesinin işaretlediği metinlerin insanlar tarafından gözden geçirilmesidir.
Robot Okuyucular: Not verme işi her zaman yorucu ve zor bir iştir. Bu nedenle de ödev ve sınav okuyabilecek yapay zeka uygulamaları üretmek, araştırmacılar ve şirketler için uğraşmaya değer nitelik taşır. Uygulama yöntemleri değişiklik gösterse de her öğrenci bu tip robot okuyucular ile bir şekilde karşılaşırlar. Bazı bölgelerdeki okullarda mezuniyet sınavları için kullanılan yöntemde, bir insan ve bir robot okuyucu kağıtları değerlendirir. İki sonuç arasında gözle görülür bir fark çıktığında, tutarsızlığı gidermek için ikinci bir insan devreye girerek kağıdı notlandırır. Bu, robot okuyucular ile ilgili ilk problem olan, öğrencilerin anlamsız metinler yazarak yine de yüksek not alabilmeleri durumunu ortadan kaldırmak için düşünülmüş bir çözümdür. Amerika Birleşik Devletleri’ndeki SAT sınavlarında uygulanan, iki farklı insanın kağıtları okuması ve üçüncü bir kişinin olası tutarsızlıkların önüne geçmek için hazır bulunması, robot okuyucular ile uygulandığında daha az emek ve daha başarılı sonuçlar elde edilmesini sağlıyor.
Gelecekte Hayatımızı Nasıl Etkileyecek?
Gelecekte eğitim alanında yapay zeka sayesinde geliştirilebilecek birçok konu bulunuyor. Her öğrencinin aynı ortamda aldıkları eğitim, kişiselleştirilmiş ve öğrencilerin becerilerine göre uyarlanmış hale gelebilir. Makine öğrenmesi ayrıca, sorunlu öğrencileri erkenden belirleyerek onlara verilecek emeğin artırılmasını ve okulu bırakma oranlarının düşürülmesini sağlayabilir.
Bankacılık ve Kişisel Finans Alanında Yapay Zeka Uygulamaları
Makine öğrenmesinin en popüler uygulama alanlarından biri de finans sektörüdür.
Mobil Çek Bozdurma: İş hayatında sıklıkla kullanılan çekler, özellikle yabancı ülkelerde mobil telefon uygulamaları sayesinde kolayca bozdurulabiliyor. Birçok banka bu uygulama için Mitek firması tarafından geliştirilen ve yapay zeka ile makine öğrenmesini kullanan uygulamaya güveniyor.
Dolandırıcılık Engeli: Bir finans kurumu dolandırıcılığı nasıl tespit edebilir. Çoğu zaman günlük para akışı insanlar tarafından kontrol edilmek için fazla büyük miktarlardadır. Bunun yerine yapay zeka dolandırıcılık olup olmadığını kontrol etmek için sistem oluşturulmasına yardımcı oluyor. Kredi değerlendirme uygulamasını yaratan FICO firması, dolandırıcılığa karşı insan beynine benzer bir bilgisayar sistemi kullanıyor. Para aktarımlarındaki sıklık, meblağ ve benzeri faktörlerin belirlenmesi ile ortaya çıkan sonuçlar netleşiyor.
Kredi Değerlendirme: Kredi başvurusu yaptığınızda, finans kurumu kısa süre içerisinde başvurunuzu kabul edip etmeyeceğini, edecekse de size sunacağı faiz ve kredi miktarını belirlemek zorunda. FICO firması birçok bankanın hem kredi başvurusu değerlendirmede hem de müşterileri için bireysel risk analizleri yapmakta kullandığı sistemi makine öğrenmesi kullanarak geliştirdi. Amerika Birleşik Devletleri’nin MIT Üniversitesinden gerçekleştirilen bir araştırmaya göre, risk grubundaki müşteriler üzerinde makine öğrenmesinin kullanılması durumunda, bankanın kaybının yüzde 25 azaltılabileceği sonucuna ulaştı.
Gelecekte Hayatımızı Nasıl Etkileyecek?
Bir makine size mantıklı yatırım önerileri verebilir mi? Wealthfront ve Betterment gibi yeni kurulan firmaların amaçları bunu başarabilmek. Bu firmalar, yatırımcılarına en iyi önerileri, yatırım danışmanından daha uygun bir ücrete sunmaya çalışıyor. 2016 yılının başlarında Wealthfront, yapay zeka ile kullanıcılarına en uygun, mantıklı ve kişiye özel yatırım tavsiyesinde bulunabilecek yaklaşımlarını tanıttı. Bu şirketler yaklaşık sadece 10 yıldır hayatlarımızda olduğu için uzun vadeli değerlendirme yapılamasa da, ileride insanların tavsiye için ilk göz atacakları yerler olacak. Wealthfront’un açıkladığı rakamlara göre, bu durum gençler arasında gerçekleşmeye başladı bile. Zire firmanın kullanıcılarının yüzde 60’ı 35 yaş altında.
Sosyal Medya Alanın Yapay Zeka Uygulamaları
Facebook: Facebook’a fotoğraf yüklediğinizde, servis otomatik olarak fotoğraftaki insanların yüzlerini belirleyerek arkadaşlarınızı etiketlemeniz için önerilerde bulunur. Peki fotoğrafta olanları nasıl anında belirleyebiliyor? Facebook bunun için yüzleri tanıyan yapay zekaya güveniyor. Bu amaç için büyük yatırımlar yapan Facebook, 2012 yılında 60 milyon dolara yüz tanıma teknolojisi üzerine çalışan Face.com firmasını satın aldı.
Facebook yapay zekayı, sizin önünüze düşecek gönderileri ilginizi çekebilecek konularda olması için belirlemek üzere de kullanıyor. Reklamlarda da aynı sistemi kullanan site, bu yolla sizi alışveriş yapma olasılığınızın yüksek olduğu yerlere yönlendiriyor ve bu sayede para kazanıyor. Kişiye özel reklam stratejileri sayesinde, 2016 yılında Facebook ve Google çevrimiçi reklamların yüzde 85’ini ellerinde tutmayı başardı.
2016 yılının Haziran ayında, Facebook yeni uygulaması DeepText’i tanıttı. DeepText, firmanın iddiasına göre yüksek doğrulukla metinleri inceleyerek içeriklerini anlayabiliyor. Üstelik bunu 20 farklı dilde yapabiliyor. DeepText Facebook Messenger uygulamasında kullanılacak ve yazdığınız mesajlara göre ihtiyaçlarınızı belirleyebilecek. Uygulama ayrıca yorumlardaki ya da size gelen e-postalardaki gereksiz ayrıntıları da eleyebilecek.
Pinterest: Pinterest bilgisayar görüsü olarak anılan ve nesneleri tanımlayabilen bir yapay zeka kullanıyor. Site bu sayede benzer iletiler belirliyor. Pinterest’te kullanılan diğer makine öğrenmesi uygulamaları ise; spam önleyici, arama ve keşfetme özellikleri, reklam ve e-posta pazarlama yöntemleri.
Instagram: Facebook tarafından 2012 yılında satın alınan Instagram, emojilerin anlamlarını tanımlamak için makine öğrenmesi kullanıyor ki bu emojiler yavaş yavaş yerlerini internette kullanılan argoya bırakılıyor. Örneğin kahkaha emojisinin yerine “lol” tabiri kullanılabiliyor. Algoritması sayesinde emojilerin belirttiği anlamlar için Instagram otomatik olarak önerilerde bulunuyor. Bu yapay zeka için gereksiz bir uğraş gibi görünse de, Instagram’da her yaş grubu giderek artan bir şekilde emoji kullanmaya başladı ve bu emojileri analiz etmek için emojiden yazıya çeviren uygulamalar, Instagram için gelecek çalışmalarda yardımcı olacaktır.
Snapchat: Snapchat 2015 yılında Lenses adını verdiği yüz filtresini tanıttı. Bu filtre, insanların yüzlerini takip ederek kafanızı hareket ettirseniz bile yüzünüzde kalabilen animasyonlar ya da dijital maskeler yaratmanıza olanak sağladı. Bu teknoloji, makine öğrenmesi sayesinde yüz hareketlerini takip eden sistemin patent sahibi Ukrayna menşeili firma Looksery’nin 150 milyon dolara satın alınması sayesinde kullanılmaya başladı
Gelecekte Hayatımızı Nasıl Etkileyecek?
Facebook’a göre yapay zeka ile mesajlaşmak gelecekte önemli bir yere sahip olacak. 2015 yılında Wit.ai firmasını satın alan Facebook, bu sayede geliştiricilerin kendi botları yaratarak ana dilleri ile kullanmalarına olanak sağladı. Yakın gelecekte, günlük işleriniz, alışverişleriniz ve benzeri birçok görev, kullandığınız sosyal ağdaki yapay zekaya sahip chatbot ile konuşarak halledilebilecek.
Online Alışveriş Sektöründeki Yapay Zeka Uygulamaları
Arama: Amazon alışveriş sitesinde yaptığınız aramalar, sizin için en alakalı sonuçları ortaya çıkarmak adına listelenir. Site bu işi nasıl yaptığını tam olarak açıklamasa da, Amazon yaptığı açıklamada algoritmalarının birden fazla ilgili özelliği otomatik olarak öğrendiğini belirtiyor. Bu açıklamada, öğrenilen bilgilerin ve geçmiş aramalar ile ilişkilendirerek ortaya çıkarılan sonuçların, müşterilerin ilgi alanlarını belirlemede kullanıldığı da anlatılıyor.
Öneriler: Sayfanın altında, ürünün altında ya da e-posta yolu ile size “bu ürünü alanlar bunu da aldı” ya da “bu ürünü inceleyenler bunları da inceledi” gibi mesajlarla ilginizi çekebilecek ürünler sunulur. Amazon bu ürünleri yapay nöral ağ sistemini kullanarak belirliyor.
Amazon bu stratejinin satışlarını ne kadar artırdığını açıklamıyor fakat yapılan bazı çalışmalarda yüzde 5.9, bazılarında ise yüzde 30’a varan artış sağladığı görülüyor.
Dolandırıcılığa Karşı Önlemler: Yukarıda bahsedildiği gibi makine öğrenmesi kredi kartı dolandırıcılığına karşı bir önlem olarak kullanılıyor. Satıcı için internet üzerinden kredi kartı ile ödeme almanın normal yolla ödeme almaktan daha masraflı olma sebebi de bu dolandırıcılığa karşı alınan önlemler. Yapay zeka dolandırıcılığa karşı önlem almanın yanı sıra, bu önlem kapsamında hatalı bir şekilde kredi kartının reddedilme olasılığını da azaltıyor.
MasterCard, kullanıma sunduğu yeni yapay zeka uygulamasının basın bildirisinde bu duruma değinerek; yanlış yere reddedilen kredi kartlarının dolandırıcılığa oranla 13 kat daha fazla kayba neden olduğunu belirtiyor. Harcama alışkanlıklarınızı öğrenerek kartınızın yanlışlıkla reddedilme olasılığını azaltıp dolandırıcılığa maruz kalmanızı engellemek içinse yapay zeka devreye giriyor.
Gelecekte Hayatımızı Nasıl Etkileyecek?
Online alışverişte kilit nokta kişiselleştirme. Satıcılar aradığınızı daha kolay bulmanızı ve satın almanızı sağlayarak kârlarını arttırabilirler. Yakın gelecekte satıcılar bir adım daha ileri giderek size özel bir satın alma deneyimi yaratabilecek hale gelebilirler. Google halihazırda üye girişi yapmayan kullanıcılar için bile arama özelliğini bu şekilde kullanılmasını sağlayarak kapıyı araladı. Bunun dışında kişiselleştirilmiş hizmetler sunan LiftIgniter ve aynı anda aynı sitenin farklı versiyonlarını hizmete sunarak geri dönüşleri değerlendiren Optimizely gibi firmalar da bu çabalara ortak oldu.
Mobil Sektöründe Yapay Zeka Uygulamaları
Konuşmayı Metne Çevirme: Konuşmayı metne çevirme özelliği günümüz telefonlarında standart bir özellik halini aldı. Bir tuşa basarak ya da belirli bir sözü söyleyerek telefonunuzun konuşmalarınızı metne çevirmesini sağlayabilirsiniz. Bu şimdilerde rutin bir iş gibi görünse de, uzun yıllar boyunca doğru bir şekilde yapmak gelişmiş bilgisayarlar için bile sorun teşkil ediyordu. Goole bu görev için yapay nöral ağ yöntemini kullanıyor. Microsoft ise insanlardan daha başarılı bir konuşma algılama sistemi geliştirdiğini iddia ediyor.
Akıllı Kişisel Asistan: Konuşmayı metne çevirme teknolojisi artık basit konuşmaları dönüştürmeye yetecek kadar geliştirildi ve yeni nesil akıllı telefonların arayüzlerini kontrol edebilmemize olanak sağladı. İlk uygulamaları ise Apple’ın Siri’si ve Google Now. Bu uygulamalar İnternet’te arama, hatırlatıcı ve alarm ayarlama ile takviminize erişme gibi görevleri yerine getirebiliyor. Amazon ise bu teknolojiyi yazılım ve donanım unsurları ile destekleyerek ileri taşıdı.
Alexa: Yapay zeka destekli kişisel bir asistan olan Alexa, yapılacaklar listesi, internetten alışveriş, hatırlatıcı ve yine internet aracılığı ile sorularınıza cevap verecek şekilde tasarlandı.
Echo (ve sonraki versiyonu olan Dot): Salonunuzda duran Alexa ile bağlantı kurmanızı sağlayan bu akıllı hoparlörler, sesli komut özelliği sayesinde sipariş verme, ana dilinizde sorular sorma, Uber çağırma ve akıllı ev sistemlerine ulaşma gibi kolaylıklar sağlıyor.
Cortana: Microsoft’un yapay zeka asistanı olan Cortana, Windows bilgisayarlar ve Microsoft işletim sistemi kullanan telefonlarda hazır yüklü bir şekilde satılıyor.
Gelecekte Hayatımızı Nasıl Etkileyecek?
Akıllı kişisel asistanlar, insanlar ile akıllı evler arasındaki iletişimi sağlayacak köprü görevini üstlenecek. 2016 yılının Ekim ayında Google, Amazon’un Echo’suna rakip olarak tanıttığı Google Home ile, diğer Google ürünleri olan Youtube, Google Play Music, Nest ve Google Assistant’a erişim imkanı sunuyor. Bu sistem sayesinde kullanıcı kendi dilinde sorular sorabiliyor, müzik açabiliyor, spor, finans ya da diğer haberleri öğrenebiliyor, Uber çağırabiliyor ya da randevu alıp hatırlatıcı oluşturabiliyor. Araştırma şirketlerinin verilerine göre 2016 yılında Amazon 5 milyondan fazla Echo satarken, bu rakamın gerçek satış rakamlarının çok daha altında olduğu iddiası da gündemde. Henüz çoğu insan akıllı kişisel yardımcıları kullanmıyor olsa da, bu furya hızla yayılmayı sürdürüyor.
Facebook CEO’su Mark Zuckerberg, bir yıldır üzerinde çalıştığı yapay zeka yardımcısı Jarvis ile neler yapıldığını sergiledi. “Iron Man filmlerinde gördüğümüz yardımcı Jarvis, birçok cihazla bağlantı kuruyor, kapıdaki arkadaşlarınızı tanıyarak onları içeri alıyor, tercihlerinize göre müzik çalıyor ve Facebook messenger’da bot oluşturarak mesaj yazıyor.
Milyarder ve elinin altında yetenekli mühendisleri olan Zuckerberg’in sorunu teknolojiden ziyade, hem birbirleriyle hem de Jarvis ile iletişim kuracak akıllı ev sistemleri bulmak. Yani Google ya da Amazon bu cihazların tamamı ya da çoğunluğu ile bağlantı kurmayı başarabilirse, Jarvis benzeri ev tipi bir yapay zekaya önümüzdeki beş yıl içerisinde kavuşmamız mümkün olabilir.
Sonuç
Yapay zeka ve makine öğrenmesi hakkında yukarıda anlattıklarımız, günlük hayatımıza etkilerinin sadece görünen yüzü. Bazı alanların yapay zeka ile ilişkisi, bu yazıda açıklananlardan çok daha derin. Örneğin bir satranç oyuncusu, kendi oyununu incelemek ve alıştırma yapmak için sıklıkla yapay zekadan yardım alır. Ya da bloggerlar e-posta listelerini düzenlemek ve optimize etmek için makine öğrenmesine güvenirler.
Peki yapay zeka yakın gelecekte günlük hayatımızı ne ölçüde etkileyecek? Fütürist ve Wired dergisinin kurucu ortağı olan Kevin Kelly’ye göre yapay zeka hayatımızın daha da içine girecek ve yeni bir endüstri devriminin çekirdeğinde yer alacak.
