Geçtiğimiz hafta gerçekleşen dünyanın en büyük tüketici elektroniği fuarı CES 2018’de bir kez daha şahit olduk ki yapay zeka gümbür gümbür geliyor. Aslında teknoloji devlerinin geçtiğimiz birkaç yıl içinde yaptığı yatırım ve entegrasyon çalışmaları bize şunu net bir şekilde göstermişti zaten; yapay zeka ve özellikle makine öğrenmesi çok kısa bir zaman içerisinde günlük hayatımızın bir parçası olacak. Özellikle 2017 yılında yapay zeka alanında yapılan yatırımlar neticesinde alınan başarılı neticeler nedeniyle 2018’de daha fazla girişimci yapay zekaya odaklanacak, bunda herkes hem fikirdir. Bununla birlikte farklı araştırma sonuçları gösteriyor ki 2018 içinde dünyada farklı sektörlerden teknolojiye yatırım yapan firmaların yüzde 20’sinin en önemli gündemi yapay zeka temelli sesli asistanlar olacak. 2018’de bu alandaki gelişmeler sayesinde insanlarla daha güçlü bir şekilde iletişim kurabilen robotlar daha fazla hayatımızda olacak. Robotları özellikle hasta ve engelli insanların evlerinde de görmeye başlayacağız. Tabii bu uygulamaların Türkiye’ye gelmesi için birkaç yıldan belki biraz daha fazla beklememiz gerekebilir. Ama emin olun Echo ve Alexa ile evlere giren sesli asistanlar bence bizim evlerimizden önce otomobillerimize girecek ve Türk insanı için belki de en yaygın kullanım alanı araç içi sesli asistan uygulamaları özelinde olacak.
Hal böyle iken belki de sadece birkaç yıl içinde kendimizi Black Mirrror’dan herhangi bir sahnenin içinde bulmammaız için hiçbir neden yok gibi. Ben de bu haftaki yazımda yapay zeka ve makine öğrenmesinin yavaş yavaş entegre olduğu gündelik hayatımızda karşımıza çıkan örnekleri bir araya getirdim.
Telefonda
Telefonunuza verdiğiniz sesli arama yapma, internet araması gibi komutların ardında yatan teknoloji programlanmadığı sonuçları bile açığa çıkarabilen bir tür yapay zeka olan makine öğrenmesi. Siri, Alexa, Cortana ve Google Asistant gibi kişisel asistanlar komutları ses tanıma teknolojisi sayesinde yerine getiriyor. Makineler hızlı bir şekilde doğal insan konuşmasını anlayabilme ve aynı şekilde cevap verebilme seviyesine erişiyorlar. Kişisel asistanlar onlarla yapılan konuşmalardan veya farklı yollarla öğrenebiliyorlar. Örneğin isminizi nasıl telaffuz edeceğini sorarak.
Alışverişte
Pek çoğumuz alışveriş sitelerinin tavsiyelerine aşinayız. Peynir almamızı hatırlatan süper market sitesi veya beğenebileceğimizi düşündüğü kitabı tavsiye den kitap sitesi gibi. Bu tavsiye ve hatırlatma sistemlerinin altında yatan teknoloji de tabii ki makine öğrenmesi. Hatırlatma sistemi müşterinin daha önceki alışveriş tercihlerini toplayarak müşteri için bir tercih haritası oluşturur ve bu harita üzerinden almak isteyeceği ürünlerle ilgili tahminler yapılır.
Online TV platformlarında
Alışverişte uygulanan tavsiye sistemi Netflix gibi online yayın platformlarında da mevcut. Tavsiye sistemi makine öğrenmesini kullanarak kişinin izleme alışkanlıklarını analiz eder ve beğenebileceği programları belirler. Spotify ve Facebook gibi sitelerde bu yöntem uygulanıyor.
Epostalarda
Makine öğrenmesi farklı kategorilerin ayırt edilmesinde kullanılıyor. Bu sayede epostaları istenilen şekilde gruplamak mümkün oluyor. Spam tespit sistemi de spam olarak belirtilen diğer içerikleri inceleyerek diğer mailleri buna göre tarıyor. Bir kez tanımlama yapıldıktan sonra sistem her bir maili olması gereken bölüme otomatik olarak atar.
Sosyal ağlarda
Facebook’un fotoğraflardaki kişileri nasıl tanıdığını hiç merak ettiniz mi? Facebook ve diğer sosyal medya sitelerinin kullandığı görüntü tanıma sistemi makine öğrenmesi ile çalışıyor. İnsanlar arkadaş ve ailelerin fotoğraflarını yüklediği ve etiketlediği zaman Facebook bunları analiz eder ve fotoğraflara uygular.
Bankacılık işlemlerinde
Büyük verileri analiz ederek normalde asistanların göremeyebileceği davranış haritalarını çıkarabilmek mümkün. Bununla ilgili bir uygulama kredi kartı kullanımı ile ilgili güvenlik sorunlarında kullanılıyor. Makine öğrenmesi sistemi kişiye özel harcama alışkanlıklarını yer, zaman ve tutar gibi metrikler açısından öğrenebiliyor. Eğer normalin dışında bir harcama varsa sistem kart sahibini uyarıyor.
Hastanelerde ve bilimsel araştırmalarda
Makine öğrenmesi doktorlar tarafından hastalıkların teşhisinde kullanılmaya başlandı. Örneğin kanser ve göz hastalıklarda. Doktorlar tarafından etiketlenen görüntülerden öğrenen makineler mikroskop altındaki yeni görüntüleri analiz edebiliyor. Bu teknoloji hastalık teşhislerinde son derece faydalı oluyor. Diğer yandan makine öğrenmesi bilim adamlarının yeni keşifler yapmasına da ciddi faydalar sağlıyor.
Görsel kaynak: idgconnect.com
