Yapay zeka ve robotların işleri devralıyor olması önce fabrika işçilerini sonra şoförleri endişelendirmişti ancak son zamanlardaki gelişmelerle birlikte sanatçılar bile işsiz kalmaktan korkmaya başladı. Tüm bunlar yaşanırken 3B tasarım, yazılım ve robotik üçgeninde gelişecek bir dünya kültüründe habercilik ve içerik üretimi ne kadar önemini koruyacak bilemiyoruz ancak robotların; içerik yazarlarının, editörlerin ve muhabirlerin de işlerini elinden almasından endişeleniliyor.
Şu ana kadar bir fabrika, bir otonom araç örneği kadar gözümüzü korkutacak bir gelişim gösterilmediği ve önümüzdeki en ciddi örneğin işimizi ele geçirmektense işimize yardımcı olan bir bot olmasından dolayı bu yazıyı evham kategorisinde değerlendirmedim ancak mutlaka yazının sonunda biraz evham esintileri de olacaktır.
Daha önce de bahsettiğimiz gibi; yapay zeka sistemlere binlerce, milyonlarca örnek vererek onların yeni bir şey üretmesini isteyebilirsiniz. Aslında bu bizim erken yaşlarımızdan beri her gördüğümüz olaydan bir ders çıkarmamızla aynı mantığa dayandırılmış durumda. Erken çağlardan beri sanatın sadece bir taklit olduğunun iddia edilmesi de aynı kökten geliyor olsa gerek. İnsanoğlunun gördüğü her detayı not ediyor ve yeri geldiğinde ilham kaynağı olarak kullanıyor olduğunu kabul edip, yapay zeka konusuna dönüş yapalım.
Birkaç küçük fark var yapay zeka ile aramızda. Bizim yıllara yayarak öğrendiğimiz şeyleri birkaç gün içerisinde hafızasına alabiliyor ve bizim gerek bilgileri gerekse ilham kaynaklarını unutma gibi bir durumumuz varken yapay zeka böyle bir noksanlıkla savaşmıyor. Yani zaman ve süreklilik konusunda oldukça önümüzde. Ancak biz öğrenme süresini yıllara yayarak bir perspektif kazanıyoruz. Bir olaya veya bilgiye bakarken farklı bakış açılarına sahip olabiliyor ve bakış açımızın kolayca manipüle edilmesine izin verebiliyoruz. Biz çok alakasız konuda çağrışımlar yaparak yeni bir bakış açısı oluşturabilirken [tooltip tip=”(Artificial Intelligence – Yapay Zeka)”]AI[/tooltip], bizim asla yapamayacağımız çağrışımlarla gerçekçi noktaları birbirine bağlayarak daha bilimsel çıkarımlar yapabilme yeteneğine sahip.
Yüzeysel yapay zeka gezimizi tek bir cümleye indirgememiz gerekirse: “Yapay zeka, birkaç günde 20 yaşına gelen bir bebektir” [tooltip tip=”Ve makine öğrenimi-derin öğrenme algoritmaları sayesinde birkaç gün içinde 100 yaşına gelmesi, hatta birkaç saat içinde 100 yaşına gelmesi mümkün olacaktır”]diyebiliriz.[/tooltip]. Öyleyse bu bebeği kullanacak mıyız yoksa korkmaya devam mı edeceğiz?
Dünyanın en büyük haber ajanslarından birisi olan Reuters, birkaç aydır denemesini yaptığı Reuters Tracer sayesinde Twitter üzerinden otomatik haber yakalayabiliyor.
“…detecting, classifying, annotating, and disseminating… (algılayabiliyor, sınıflandırabiliyor, açıklayabiliyor ve yayabiliyor”
Yarısı rastgele yarısı da Reuters editörlerinin önerdiği hesaplardan atılan tweetler olmak üzere günde 12 milyon (Günlük tweet sayısının %2’si) tweet okuyan Reuters Tracer, radarına takılan bir paylaşım olduğunda önce tanımlama yapıyor, sonra spam-reklam veya yalan olup olmadığını kontrol ediyor ve konunun sınıflandırmasını yapıyor. Sonrasında anahtar kelime ile konum tespiti yaparak ve diğer haber kaynaklarındaki benzer haberleri de inceleyerek habere bir başlık ve özet oluşturup ajansa gönderiyor. Böylece muhabirlerin gözünden kaçan haberlerin hızlıca inceleme altına alınması ve yayına girilebilmesi mümkün oluyor.
[tooltip tip=”Büyük veri toplulukları arasından veri ayıklama ve analizinin yapılması gibi işlemlere verilen isim. Hedef veriye ulaşım, yapay zekanın geleceği açısından ciddi önem arz ediyor.”]Data mining[/tooltip] ve [tooltip tip=”Eldeki verileri kullanabilme ve buna dayalı tahminler yapabilmeyi sağlayan algoritmalar bütünüdür. Spam tahmini, yüz tanıma gibi örnekler verilebilir. “]Machine Learning [/tooltip] kavramlarının başrolde olduğu bu yazılım sayesinde Ekim 2017’de Las Vegas’ta 57 kişinin öldürüldüğü saldırı gece 01.22’de gerçekleştiğinde Tracer tarafından 01.39’da Reuters editörlerine ulaştırılmış ve ajans haberi 01.49’da yayınlamıştı. Bu, Tracer tarzı yapay zekalara neden ihtiyaç duyabileceğimizi çok iyi anlatan bir örnek olmuş. Gece saatlerinde gerçekleşmesi ve olaya şahitlik edenlerin fazla takipçisi olmayan twitter kullanıcıları olması bazı haberlerin ajanslara çok geç düşmesi anlamına geliyor. Ve bunu engellemek için robotların/botların bitmek bilmeyen enerjisi gerçekten çok işimize yarayacaktır.
Peki neden yıllardır bu tarz botlar kullanmıyorduk? Çok mu zordu?
Chatbotlar yıllardır belirli konulara cevap vermek için farklı konularda kullanılıyordu. Ancak yukarıda da bahsettiğim gibi, bir yapay zekanın/botun karşısındakini çok iyi anlayabilmesi için bir şeyler öğrenmesi gerekiyor. Bunun için de çok iyi bir veritabanının doğru şekilde verilmiş olması ve çok iyi bir algoritma tarafından destekleniyor olması gerekiyor. Sürekli evham kategorisinde karşımıza çıkan Big data olayı da bu noktada devreye giriyor. Birkaç yıl önce bu tarz botlar başarılı olamıyordu çünkü veritabanında veri eksiği vardı. Çünkü her insanın elinde internet, akıllı telefon, tablet, bilgisayar ve akıllı saat gibi sürekli veri depolamamızı sağlayacak cihazlar bulunmuyordu. Yani; bir bebeği birkaç günde 20 yaşına getirmek için gücümüz ve kaynağımız yoktu. Artık buna –neredeyse- sahibiz. Bu teknoloji, yapısı gereği ivmesini sürekli katlayarak ilerleyen algoritmalara sahip.
Sonuç olarak yapay zekalar internet gazeteciliğine de el atmak üzere. Tam bir haber içeriği veya deneme/makale içeriği oluşturabilecek kıvama ne zaman gelecekler bilemiyoruz ancak takip edilmesi gereken bir olayı haber veriyor olmaları da işimize çok yarayacaktır.
Kaynak: TechnologyReview (MIT)
