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.
Türkiye ve dünya ekonomisine yön veren gelişmeleri yorulmadan takip edebilmek için her yeni güne haber bültenimiz “Sabah Kahvesi” ile başlamak ister misiniz?