Capital'e abone olun.
YİĞİT KULABAŞ
Strateji
Yiğit Kulabaş
03.03.2017
Türkçe ve yapay zeka
Yapay zekâ dünyayla, makinelerle, teknolojiyle ilişkimizi yeniden tanımlamaya hazırlanıyor. 2017’nin bu konuda çok önemli bir yıl olacağına ve konunun tahmin edilenin aksine sadece robotlardan ibaret olmadığına geçen ay değinmiştik. Nihayet yapay zekâ gündelik hayatımıza güçlü bir şekilde girmeye hazır. Bunun ana sebebi dil konusunda kaydedilen ilerlemeler. Teknoloji dünyasına meramımızı anlatabilmek için yapay diller, menüler, sistemler, cihazlar, arayüzler geliştirmek zorundaydık. Böyle olunca uzun yıllar tüm dünyada teknoloji kullanımı sınırlı kaldı. Derken insan odaklı düşünmeye başladık. Bu sayede adım adım yapaylıklardan arınıyoruz. Misal, akıllı telefonlarla, tabletlerle “dokunmayı” yeniden keşfettik; “fare” gibi yapay bir cihaza ihtiyaç kalmadı. Bu vesileyle 2 yaşından 90 yaşına kadar milyonlarca kişi teknolojiyi kullanabilir hale geldi. Şimdi sıra diğer yapaylıklardan kurtulmakta… Fabrika ayarlarımıza dönüyoruz. Çünkü teknoloji artık bizim dilimizden anlamaya başlıyor. Doğal dil işleme alanındaki gelişmeler inanılmaz. Önemli bir dönüşümün eşiğindeyiz. Terimin adı “Conversational Interfaces”. Türkçeye “Sohbete Dayalı Arayüzler” diye çevirmek mümkün. Bu sayede artık çevremizdeki her türlü cihazla konuşarak ya da yazışarak temasa geçebileceğiz.

TÜRKÇE ÖNEMLİ
Türkiye’nin bu gelişmelerden geride kalmaması için hepimize önemli görevler düşüyor. Bahsi geçen çalışmalar tahmin edileceği üzere öncelikle İngilizce üzerine yapılıp, diğer dillere daha sonra aktarılıyor. Halbuki dilimizin kuralları İngilizceden çok farklı. Gelin dil ve teknoloji ilişkisini inceleyelim. Ayşe “Işıklar yansın” dediğinde ya da Ziya klimaya “Sıcak oldu” diye seslendiğinde geçilmesi gereken adımlar var. Cihazın öncelikle bizi duyması, dinlemesi, anlaması gerekiyor. #Duymak: Yapay zekâ için zor konulardan biri sesi ayrıştırmak. Özellikle de test ortamından gerçek hayata çıkıldığı anda teknoloji “duyamamaya” başlıyor. Öncelikli amaç arkadaki gürültüyü ortadan kaldırmak. Aynı anda konuşan farklı insanları ayırt ederek tekil sesler haline indirmek önemli. Duyma konusunda bir alt yetenek de “sesi tanımak”. Kuş sesi ile araba sesini ayırt etmekten bahsetmiyoruz sadece. Ayşe’nin sesiyle Zeynep’in sesi de birbirinden farklı. Bizim için böylesine sıradan bir yeteneği makineye tanımlamak oldukça zor. Ses biyometri bu noktada devreye giriyor.
#Dinlemek: Duyma aşamasından dinleme aşamasına geçebilmek için öncelikli olarak sesi dönüştürmek gerekiyor. Bu esnada kullanılan pek çok özel teknik var. Bugün çoğu cihaz bir ses komutuyla aktif hale geliyor. Ancak hayallerdeki yöntem kesintisiz dinleyen, gerektiği zaman devreye giren sistemler.
#Anlamak: Yapay zekâ için en zor konulardan biri anlamlandırma. Çoğu zaman kelimeleri bilmek yeterli olmuyor. Anlamı oluşturabilmek için büyük resme bakmak, önceki cümlelerle ilişkilendirmek, zincir kurabilmek şart. Doğal dilin kavranabilmesi için bugün ses-duygu analizi ve anlam analizi yaygın olarak kullanılıyor.
#Konuşmak: Cümle kurabilmekten doğaçlama yeteneğine, aksandan vurguya, anlamdan ifadeye, fısıldamaktan bağırmaya, insan sesine benzerliğe kadar pek çok başlıktan bahsediyoruz. Her geçen gün etrafımızda konuşabileceğimiz cihaz sayısı artıyor. Esas yayılmanın ev asistanlarıyla gerçekleşmesi bekleniyor. Amazon Echo şimdiden İngilizce konuşulan ülkelerde evlere girdi. İlk Türkçe konuşan ev asistanı ise geçenlerde Arçelik tarafından piyasaya sunuldu.
#Anlaşmak: Diyalog, ortak paydayı bulmak, aynı dili konuşmak, hemfikir kalmak… Harekete geçebilmek için anlaşmak şart. Yapay zekânın kullanıldığı önemli alanlardan biri de çeviri. Google Translate’in çeviri kalitesinde yapay zekâ sayesinde hissedilir bir düzelme sağlandı. Evet, önemli bir dönüşüm kapıda… Güzel haber: Türkçede tahmin ettiğinizden daha iyi bir noktadayız. Bugüne kadar konuya emek vermiş akademisyenlerimize, yazılımcılarımıza şimdiden teşekkür edelim. Sayelerinde hepimizin hayatı değişecek.