Bilgisayarlı görme ve yapay zeka gibi kavramların yıkıcı teknolojiler olduğundan ve geleceğimizi ne kadar etkileyeceğinden sürekli bahsediyoruz. Bu kavramlar; günlük yaşam uygulamalarımızın geliştirilmesi, istatistik oluşturulması, araştırmaların kolaylaştırılması ve birçok farklı alanda hayatımızda yeni tecrübeler yaratacak. Henüz homojen olarak hayatımıza girememiş olsa da; özel şirketler, bazı devletler ve birçok üniversitenin yaptığı AR-GE çalışmaları, bize birkaç yıl sonrası için küçük ipuçları sunuyor.

Çoğunluğunu Stanford Üniversitesi’nden araştırmacıların oluşturduğu bir grup; Google Street View’dan aktardıkları 50 milyon görsel ile, 200 şehirden 22 milyon aracı analiz ederek bölgelerin politik meyillerini tespit etmeye çalıştı.

Umarım; bundan sonra verdiğiniz her pozun, attığınız her adımın, aldığınız her çikolatanın kayıt edildiğinden ve ticari, eğitim veya farklı amaçlar için kullanılmak üzere depolandığından haberdarsınızdır.

Şu an tüm dünyada, birçok farklı yerden gelen verilerle belki de dünyanın en büyük veritabanına sahip olan Google’ın, sokak görüntüleme hizmeti Google Street View’da, her mahallenin görüntüsü net bir şekilde bulunuyor. İşte bu görüntüleri kullanan araştırmacılar; pick-up kamyonet ve Sedan araçların kullanım oranına göre o bölgenin Cumhuriyetçi seçmeni mi yoksa Demokrat seçmeni mi olduğunu büyük bir doğruluk oranıyla tespit edebilmiş.

Şimdi araştırmanın biraz teknik detaylarına girelim ve yapay zeka algoritmalarının nasıl kullanıldığından, sizi fazla sıkmadan anlatmaya çalışalım.

Araştırmacılar; önce, yapay zekaya birkaç araç fotoğrafı göstererek aracın ne olduğunu öğretiyor ve sistemin araçları; ağaç, insan vb. diğer nesnelerden ayırt edebilmesini [tooltip tip=”Aslında birçok CAPTCTHA’da çözdüğümüz “Araba olan görselleri seçin” uygulaması da tam olarak bunu sağlayabilmek için. Bilgisayarların ağacın ne olduğunu, arabanın ne olduğunu öğrenmesi için insanlardan bilgi almasına ve veritabanı oluşturmasına ihtiyacı var. Bunu biz, sitelere girerken yapmış oluyoruz””]sağlıyor[/tooltip]. Google’dan alınan 50 milyon görsel, sistem tarafından tarandıktan sonra içinde araç bulunmayan 28 milyon görsel eleniyor ve geriye kalan 22 milyon araç içeren görsel sıradaki aşamaya geçerek; bu sefer neural network, yani derin öğrenme algoritmalarına sahip olan yapay zeka tarafından araç markası, modeli ve yaşına göre sınıflandırılıyor.

Sonrasında ise araçların seçim sonuçlarıyla ilişkilendirilmesinin yapılması gerekiyor ve bunun için de bölgelerdeki önceki seçimlerin sonuçları ve araba çoğunluklarının korelasyonu alınıyor. Sonuç olarak pick-up kullanımının fazlalıkta olduğu bölgelerde Cumhuriyetçi seçmenin (%82 doğruluk şansı var) ve Sedan kullanımının fazla olduğu bölgelerde Demokrat seçmenin fazlalıkta olduğu (%88 doğruluk şansı var) sonucuna varılıyor.

American Community Survey’in (ACS – Amerikan Topluluğu Araştırması) yaptığı tüm araştırmaların yıllık maliyetinin 250 milyon dolar değerinde olduğunu göz önünde bulundurursak; big data, facial recognition, computer vision ve artificial intelligence gibi kavramların ne kadar ciddi bir öneminin olduğunu fark edebiliriz.

Araştırmacı ekip; ACS’den alınan verilerle ellerindeki verileri karşılaştırarak; 0.84’lük bir [tooltip tip=”İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin orantısının -1 (ters orantı) ve +1 (doğru orantı) arasında gösterimidir. Alınan sonuçlar bilimsel bir gerçek olarak kabul edilemeyecek olsa bile iyi bir tahmin sağlayabilir. Mesela haziran ayında dondurma yiyen insanlarla hasta olan insanların korelasyonu 0.85 olabilir. Bu, dondurma yiyen insanların %85’inin hasta olduğuna dair bir veri verebilir ancak aslında bu insanların dondurma yüzünden değil başka bir salgın yüzünden hasta olmadığı anlamına da gelmez.”]korelasyon[/tooltip] olduğunu hesaplamış.

En bariz görünümüyle; bu tarz araştırmalar gelecek seçimlerde yeni ve daha etkili kampanyalar oluşturulmasını sağlayacaktır. Daha birçok farklı avantaj sağlayacaktır ancak diğer devletlerin bile bir ülkenin seçiminde ciddi kaynaklar ayırarak kampanyalar yürütmesini göz önünde bulundurursak; şu an sadece bu ‘faydasından’ bahsetsek yeter diye düşünüyorum.

Uydu verileri, Google’ın konum, arama vb hizmetleriyle edindiği veriler, şirketlerin kamera kayıtlarını saklaması, mobese kayıtları, devletteki biyometrik verilerimiz, hastanelerdeki sağlık geçmişimiz, ÖSYM’deki vesikalık fotoğraflarımız, akıllı arabaların gittiğimiz her yeri kaydedebilecek, görüntüsünü çekebilecek olması ve daha aklımıza gelecek, gelemeyecek birçok farklı veri giriş imkanı sunan alan… Tüm bunlar; birkaç yıl sonra birilerinin tam olarak kime oy attığımızı, pazar akşamları ne yaptığımızı, en sevdiğimiz rengi, nabzımızı arttıran haberleri, dikkatimizi çeken sokak olaylarını ve daha birçok farklı özel alan bilgimizi kaydedip, kullanabilecekleri anlamına geliyor. Bunun birçok avantajı olabileceği gibi kötü kullanım halinde oldukça tehlikeli olduğunu da bilmemiz gerekiyor. Eğer yapay zeka bizi ele geçirmek isterse geçirecektir, böyle bir niyeti olmayacaksa, bu sefer de hackerlardan korkmamız gerekecek.

Bu ve buna benzer içeriklerimiz için Yapay Zeka ve Gözetleme sistemleri gibi etiketlerimizi, Evham ve Yıkıcı yenilik gibi kategorilerimizi kontrol edebilirsiniz.

Kaynak: Popular Science (Popsci)

Makale (White paper): Pnas.org

Share:

administrator

1997’de Nevşehir-Ortahisar’da doğdu. Marmara Üniversitesi’nde Basım Teknolojileri eğitimi görüyor. Gazeteciliğe ve doğru bilgi alma hakkına inanan Hasan, bir Onaran olarak sosyal inisiyatifin ve eğitimin gücüne inanıyor, geleceğin nerede olduğunu araştırıyor.

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir