Kasiyerlerin işsiz kaldığı, kasa sıralarının oluşmadığı elimizi kolumuzu sallayarak girip istediğimiz ürünleri çantaya atarak çıkabileceğimiz marketlere çok yakınız.
Amazon gibi iddialı bir şirketin otonom marketler üzerinde araştırma-geliştirme yaptığını zaten biliyoruz ancak bu konuda çalışan başka şirketler de var, mesela Standard Cognition
San Francisco merkezli bir şirket olan SC; kameralar, makine öğrenimi (Machine Learning) ve bilgisayarlı görme (Computer Vision) gibi teknolojilerden yararlanarak tamamen otonom bir market oluşturmak üzerinde çalışıyor. Henüz beta seviyesinde olan marketlerinden yayınladıkları videoyu aşağıda izleyebilirsiniz.
MIT Technology Review editörlerinden Rachel Metz, teknolojiyi sınamak adına markete giderek hırsızlık yapmaya çalışmış.
Şimdilik teknolojinin ilk safhalarında olan şirket; cipsiler, tuvalet kağıdı, konserveler ve bunlara benzer büyük, tespit edilmesi nispeten kolay ürünler üzerinde denemelere başlamış. Videoda da görebileceğiniz üzere; bir insan bir ürünü aldığı anda o insana ve ürüne bir renk atanıyor ve kişinin aldığı diğer tüm ürünler o renk ile o kişinin sepetine ekleniyor. Ürünlerin yerleri değiştirilse bile kameradaki görüntülerin tanınması prensibine dayanan makine öğrenimi gibi algoritmalar sayesinde o ürün sistem tarafından hala tanınabilir olarak kalıyor.
Kötü amaçlarla içeri giren ve bir alışveriş sepeti alan Rachel, sepetine Nilla Wafers (kurabiye), kutu kolalar ve farklı ürünleri doldurmuş, sonrasında birkaçını bırakarak başka ürünler de (Cheetos ve Doritos, aynı sabun markasının 2 farklı ürünü gibi birbirine benzeyen ürünler) almış ve bu arada tişörtünün altına 1 adet Red Bull saklamayı başarmış.
Yine videoda göreceğiniz üzere; müşteri tabletin karşısına geldiğinde otomatik olarak sepeti görüntüleniyor ve “Öde” seçeneği geliyor. Rachel bu noktaya geldiğinde kolalarda bir eksik ve sabunlarda ise bir tane fazla olduğunu fark [tooltip tip=”Bu küçük hata yine o tabletteki düzenleme modu sayesinde giderilebiliyor “]etmiş[/tooltip]. Bu küçük hataları bir kenara bırakırsak; Rachel, listede tişörtünün altına sakladığı Red Bull’u da görmüş. Yani hırsızımız başarısız olurken yapay zeka kazanan taraf. Tabii henüz sistem beta sürümünde olduğu için ve yapay zeka konusunun henüz filizlenme zamanlarını yaşadığını düşünürsek bu testin gelecek adına -bugün ne durumda olduğumuzu görmek, geliştireceğimiz noktayı anlamak haricinde- herhangi bir anlam ifade etmediğini söyleyelim. Çünkü henüz, her şeyin başındayız.
Kuruculardan biri olan Brandon Ogle, ürün tanıma sistemlerinin zamanın %98’inde sorunsuz olarak çalıştığını ve ürünleri ekledikçe bu oranın arttığını belirtmiş. Daha önceki yazılarda da defalarca vurguladığımız gibi; makine öğrenimi algoritması ivmesini katlayarak gidebilecek potansiyele sahip bir algoritma. Bir robottan, verdiğiniz 3 değişken üzerinden 6, verdiğiniz 10 değişken üzerinden 60 dönüş alabilirsiniz. Kümülatifliğin ve her bir bilginin ne kadar önemli olduğunu kanıtlayan bir algoritma diyebiliriz.
Kasiyersiz marketler ne zaman hayatımıza girecek ve ne zaman şehrin çoğunluğunu oluşturacak bilemiyoruz ancak kasiyerler de şoförler ve diğer emek işçileri gibi endişelenmeye başlamalı ve çağa uygun yetenekler elde etmeye çalışmalı tespitini yapabiliriz.
Kaynak ve İleri Okuma: MIT Technology Review
