Yapay Anlak Nurettin Şenol

YAPAY ANLAK / YAPAY ZEKÂ-1

Son yıllarda tüm yeryüzünde sık sık anılan yapay anlak (yapay zekâ), insanlığın geleceğini en çok ilgilendiren konu oldu. Kuşkusuz insan yaşamında çok yönlü önemli yararları görülen yapay anlak artık yaygın olarak kullanıma girmiştir. Elimizdeki “akıllı” telefonlarda, bilgisayarların işletim yazılımlarında, robotlarda, sinyalizasyon sistemlerinde, toplu taşıma araçlarının telefonumuzla izlenebilmesinde, görüntüleme aygıtlarında (MR, Tomografi, Sintigrafi, EMG…) her gün karşılaşıyoruz.

Günümüzde artık robotik ameliyatlar en güvenilir yol oldu. Çünkü insan duygusallığının, insan yanılmalarının, insan yorgunluğunun sakıncalarını ortadan kaldırıyor.

Yeter ki uygun ve eksiksiz yazılım yüklenmiş olsun.

Yaşamımızın atlanamaz gerçeği durumuna gelen yapay anlak, kullanıldığı birçok alanda insanları şaşırtmaktadır. Ancak unutmayalım ki sözünü ettiğimiz yapay anlak, ürettiği yazılımlarla gerçek/doğal anlak taşıyan insanın yaratımıdır.

Belki gelecekte yapay anlak yazılımları üreten yapay anlaklar da devreye girecektir. İşte o zaman insan tembelliği, insan yanılması sakıncaları da geride kalacaktır.

Tüm yararlı yanları yanında yapay anlağın/yapay beyinlerin tüm insanlığı etkileyen önemli sakıncaları da var. Kişisel verilerin hızla belirli noktalara akıyor olması insanları korkutmaktadır. Bu verilerin nasıl kullanılacağının güvencesi şimdilik yok.

Oxford Üniversitesinin yaptığı araştırmaya göre, önümüzdeki 25 yıl içerisinde var olan mesleklerin neredeyse yarısını robotlar üstlenecek. Ancak herkes işgücü piyasasındaki radikal değişim olasılığı konusunda endişe duymuyor.

Buna benzer bir değişimin daha önce mekanizasyonun (makineleşme) çiftçilerin büyük çoğunluğunun yerini almasıyla gerçekleştiğini ve bu durumun yaşamı olumlu yönde etkilediğini görüyoruz.  

Buna göre, belki de yapay anlak teknolojilerinin yaşamımıza getireceği değişim beklediğimiz kadar ürkütücü olmayacak.

Bu arada umalım ki yapay anlak, kötüye kullanılmasın. Biliriz ki elektrik, ateş, bıçak çok işimize yarar ancak insanların ölüm nedeni de olabilir.

Günümüzde veri güvenliği önemli bir sorun olarak gündemdedir. Bu konuda uluslararası önlemlerin alınması yolunda önemli adımlar atılıyor.

İşte tam da bu nedenle “Montreal Üniversitesi” (KANADA), “Quebec Araştırma Fonu” işbirliği ile

“YAPAY ANLAK (Zekâ) SORUMLULUK BİLDİRGESİ” yayınladı.

Yapay anlak geliştirilme sürecinde uygulanması gereken ETİK İLKELER ve uyulması gereken KURALLAR belirlendi.

Bu kurallar/ilkeler şunlardır:  

1) İYİ HUY: Yapay anlak sistemlerinin kullanımı ve gelişimi hiçbir canlının sağlığına zarar vermeyecek biçimde yapılmalıdır.

2) ÖZERKLİĞE SAYGI: Yapay anlak işleyimbilimleri (teknolojileri), halkın özerkliğine saygı göstermelidir. İnsanların yaşam alanları ve çevre üzerindeki denetimini güçlendirmeli ve yaşamlarını kolaylaştırmalıdır.

3) GİZLİLİĞİN KORUNMASI: İnsanların gizlilik ve özel yaşamı ile ilgili bilgiler, yapay anlağın veri toplama ve belgeleme/arşivleme, biriktirme, saklama sistemlerinde yer almamalıdır. Bu konuyla ilgili yeterli koruma sağlanmalıdır.

4) DAYANIŞMA: Yapay anlak işleyimbilimi (teknolojileri), insanlar ve kuşaklar arasındaki iletişim ve birlikteliği sürdürmeye ve güçlendirmeye uyumlu olmalıdır.

5) DEMOKRATİK KATILIM: Yapay anlak teknolojileri, anlaşılabilirlik, savunulabilirlik ve erişilebilirlik ölçütlerine uygun olarak geliştirilmelidir. Ayrıca incelemeye ve denetlemeye de açık olmalıdır.

6) EŞİTLİK: Yapay anlak teknolojilerinin geliştirilmesi ve kullanımı haktanır (adil), dürüst, vicdanlı bir toplum yaratılmasına katkıda bulunmalıdır.

7) ÇEŞİTLİLİKLERİN KORUNMASI: Yapay anlak sistemlerinin geliştirilmesi ve kullanımı, sosyal ve kültürel çeşitliliğin sürdürülmesini engellememelidir. Ayrıca yaşam biçimi ve kişisel seçimleri engellemeyecek bir yapıda olmalıdır.

8) ÖNGÖRÜ VE GÜVENLİK: Yapay anlak gelişim sürecine katılan her çalışan, olası olumsuz sonuçları belirleyebilmesi için ölçülü, sakınımlı olmalı ve yaşanabilecek herhangi bir sorun’un (problemin) önüne geçebilmek için gerekli önlemleri almalıdır.

9) SORUMLULUK: Yapay anlak geliştirilmesi ve kullanımı, insanların karar verme sorumluluklarını azaltmaya yönelik neden oluşturmamalıdır.

10) SÜRDÜRÜLEBİLİR GELİŞİM: Yapay anlak sistemlerinin gelişimi, gezegene zarar vermeyecek biçimde gerçekleştirilmelidir.

Ayrıca yukarıda yer alan İLKELERE dayanarak, bildirgenin ETİK çerçevesi kapsamında dijital geçişi gerçekleştirmeye yönelik SEÇİMLİK ÖNERİLER de geliştirildi.

Bu sekiz öneri şöyledir:

 

  1. BAĞIMSIZ ORTAK DANIŞIM KURUMU (KONSÜLTASYON ORGANİZASYONU): Dijital teknolojilerin ve yapay anlak kullanımının sosyal yaşama olan etkilerini araştıran ve inceleyen bir kurum oluşturulmalıdır.

 

  1. DENETİM VE BELGELENDİRME: Yapay anlak sistemleri geliştiren kurumların düzenli olarak denetlenmesi ve yetkilendirilmesi (sertifikalandırılması) gerekmektedir.

 

  1. GÜÇLENDİRME VE ÖZDEVİNİM (OTOMASYON): Dijital teknolojiler karşısında yurttaşların daha güçlü olabilmesi için; eleştirel düşünce, hesap verilebilirlik, saygı ve sorumluluğa olanak sağlayan eğitimlere destek verilmeli, böylece sürdürülebilir bir dijital toplum için özendirme, isteklendirme güdüsü oluşturulmalıdır.

 

  1. EĞİTİM VE ETİK: Yapay anlak teknolojileri geliştirme ve kullanımı üzerine farklı alanların yer aldığı yeni eğitim tasarıları yapılmalıdır.

  1. KAPSAMLI YAPAY ANLAK GELİŞİMİ: Kapsamlı yapay anlak gelişimine özendirmek ve yapay anlak gelişimi üzerine, önyargı ve ayrımcılığı önlemek için çeşitli kurumsal kaynaklar kullanılmalı ve bu anlamda tutarlı bir yol-yordam (strateji) uygulanmalıdır.

 

  1. DEMOKRASİNİN KORUNMASI: Siyasal amaçlar kapsamında kullanılabilecek düzenci yönlendirmeye, güdümlemeye (bilgi manipülasyonlarına) karşı yurttaşları ve demokrasiyi korumak için sınırlama yöntemleri uygulanmalıdır.

 

  1. ULUSLARARASI YAPAY ANLAK GELİŞİMİ: Düşük ve orta gelirli ülkeleri kötüye kullanma dokuncası (riski) bulundurmayan bir uluslararası gelişim modeli belirlenmelidir.

 

  1. ÇEVRE UYUMU: Yapay anlak sistemleri ve başka dijital işleyimbilimlerin (teknolojilerin) doğaya ve çevreye uyumlu olması sağlanmalıdır.

Ayrıca çevre krizi çözümlerinin geliştirilmesine yardımcı olması için de özel bir yol-yordam (strateji) uygulanmalıdır.

 

Bu arada yapay anlak ve etik konusunda daha doyurucu bilgi isterseniz “SİLİKON VADİSİ”

Ahlakbilimci “Shannon VALLOR” ile “Yapay Zeka ve Teknoloji Etiği” içeriğine de göz atabilirsiniz.

22.02.2020

Nurettin ŞENOL

KAYNAKÇA: PHYS – Burak Pehlivan

 

—– o —–

YAPAY ANLAK NE YAPAR? -2-

Yapay anlak, insan beyninin benzerini bir makine içerisinde tasarlamak ve bu aygıtın “akıl yürütme, bilgi sunumu, planlama, öğrenme, algılama, devinme ve manipüle etme” becerisini sağlamaktır.

Yapay anlak araştırmaları ROBOTİK ve MAKİNE öğrenmesi olmak üzere iki ana alt alana bölünebilir. Odaklanacağımız makine öğrenmesi, bilgisayar sistemlerine “akıl yürütme, bilgi sunumu, planlama ve öğrenme” gibi işlevleri sağlamak için istatistiksel teknikleri kullanan bir BİLGİSAYAR BİLİMİ alanıdır.

Yapay anlak, bilgisayarlı işleyimbilimi ile yaşamdaki birçok iş alanında kullanılır.

 

YAPAY SİNİR AĞLARI ya da bağlantı sistemi, kimi hayvan beyinlerini oluşturan biyolojik sinir ağlarından esinlenen bilgisayar sistemleridir.

Bu tür sistemler, örnekleri göz önünde bulundurarak görevleri gerçekleştirmeyi öğrenir.

Yapay sinir ağları, biyolojik beyindeki nöronları modelleyen/öykünen yapay nöronlar adı verilen bağlı birimler koleksiyonuna dayanır.

Biyolojik beyindeki sinapslar gibi her bağlantı bir yapay nörondan diğerine bir sinyal iletebilir. Sinyal alan yapay bir nöron onu işleyebilir ve daha sonra ona bağlı ek yapay nöronları belirleyebilir.

 

 Yapay Anlak Nasıl Ortaya Çıktı?

Yapay anlak (zekâ) terimi ilk olarak 1956’da ortaya çıktı, ancak artan veri hacimleri ve gelişmiş algoritmalarla günümüzde daha popüler duruma geldi.

1950’lerde yapılan “artificial intelligence (AI)” araştırmaları, problem çözme ve sembolik yöntemler gibi konular üzerinde durdu.

1960’larda ABD Savunma Bakanlığı bu tür çalışmalara yer vererek, temel insan işlevlerini taklit etmek amacıyla bilgisayarları eğitmeye başladı.

Siri, Alexa veya Cortana’dan çok önce, 2003 yılında akıllı kişisel asistanlar üretti.

Bu erken çalışma, bugün bilgisayarlarda gördüğümüz insan yeteneklerini tamamlamak ve güçlendirmek için tasarlanabilen karar destek sistemleri ve akıllı arama sistemlerinin yolunu açtı.

 

Yapay Anlak Yenilikleri:

GOOGLE ASİSTAN, yapay anlak tarafından desteklenen, mobil ve akıllı ev aygıtlarında bulunan ve Google tarafından geliştirilen sanal bir kişisel yardımcıdır (asistandır).

Bilgisunarda (internette) arama yapabilir, olayları ve alarmları planlayabilir, kullanıcının aygıtındaki donanım ayarlarını yapabilir ve kullanıcının Google hesabındaki bilgileri gösterebilir.

Ancak Google Asistan, Google’un doğal dil işleme algoritmasını kullanarak iki yönlü bir konuşma gerçekleştirebilir.

Google DUPLEX, Google Asistanın, insan sesini taklit ederek doğal söyleşiler (sohbetler) yapmasına olanak tanıyan bir uzantısıdır.

Google Duplex, randevu almak için kuaförü aramak, lokantada yer ayırtmayı gerçekleştirmek ya da mağazaların çalışma saatlerini doğrulamak için onları aramak gibi görevleri yerine getirebilir. Görevlerinin çoğunu tam bağımsız olarak tamamlayabilse de tamamlayamadığı durumlarda, bir insan kullanıcıya görevi tamamlaması için sinyal verebilir.

Duplex, insana benzer doğal bir ses ve dilde konuşmak amacıyla yaratılmıştır.

 

TESLA OTOPİLOT, Tesla tarafından sunulan; şerit merkezleme, uyarlanabilir hız sabitleme, kendi kendine park etme, sürücü direksiyonuna gerek duymadan şeritleri otomatik olarak değiştirme gibi yetenekleri olup, otomobilin garaja girmesini ya da garajdan çıkmasını sağlayan gelişmiş bir sürücü destek sistemi özelliğidir.

 

FACEBOOK DeepFace, bir dijital görüntüden ya da video karesinden kişileri tanımlayabilen ya da doğrulayabilen, “biyometrik yapay anlak” tabanlı bir uygulama işleyimbilimidir (teknolojisidir).

Yüz tanıma sistemlerinin çalıştığı birçok yöntem bulunmaktadır, ancak genel olarak verilen görüntüden seçilen yüzlerin özelliklerini bir veri tabanındaki yüzlerle karşılaştırarak çalışırlar.

 

ABD’de bir MIT ekibi tarafından akıllı saat olarak geliştirilen Humox Hex, kişilerin kalp atış hızını izlemenin yanında, kullanıcıya gerçek zamanlı önerilerde bulunmak için kaslardaki oksijen tüketimini hesaplıyor.

Bu egzersizleri optimize ederek iyileşme sürecini izliyor.

 

SOPHİA, Hong Kong merkezli şirket Hanson Robotics tarafından geliştirilen bir sosyal insansı robottur.  Gözlerindeki kameralar bilgisayar algoritmalarıyla birleşerek görmesine izin vermektedir.

Böylece yüzleri izleyebiliyor, göz iletişimini sürdürebiliyor ve bireyleri tanıyabiliyor.

Yürüme yeteneği var ve konuşabiliyor.

Yeniçağın kognitif çözümleri öncüsü IBM Watson, bilgiyi alıp kullanırken doğal dil kullanır ve dil bilgisi kurallarına uyar.

Kullanıcı dilinin asıl amacını anlamaya çalışır ve mantıksal bütünlüğü sağlayarak, sahip olduğu dilsel modeller ve algoritmalar aracılığıyla beklenen yanıtları oluşturur.

23 Şubat 2020

Nurettin Şenol

 

—– o —–

 

YAPAY ANLAĞIN KULLANIM ALANLARI -3-

 

EĞLENCE: Gelecekte koltuğunuzda otururken, seçtiğiniz sanal aktörleri içeren özel bir film sipariş edebilirsiniz.

Gelişmiş öngörü izlenceleri ise, bir film senaryosunun öyküsünü analiz ederken, gişe verimini de öngörebilir.

 

TIP: Yapay anlak algoritmaları, doktorların ve hastanelerin verileri daha iyi analiz etmesini ve sağlık hizmetlerini her hastanın genlerine, ortamına, yaşam biçimine göre özelleştirmesini sağlayacaktır. Beyin tümörlerini tanılamaktan, hangi kanser sağaltımının birey için en iyisi olacağına karar vermeye kadar, AI (Artificial Intelligence/yapay anlak) kişiselleştirilmiş tıp devrimini yönlendirecektir.

 

SİBER GÜVENLİK: Şirketler bilgisayar korsanlarından bir adım önde olmak için savaş veriyorlar. Güney Kaliforniya Üniversitesi uzmanları, yapay anlak ile sağlanan kendi kendine öğrenme ve otomasyon yeteneklerinin, verileri daha sistematik ve uygun fiyatla koruyabileceğini, insanları terörizmden ya da daha küçük ölçekli kimlik hırsızlığından daha güvenli tutabileceğini söylüyor.

 

YAŞAMSAL GÖREVLER: AI (Artificial Intelligente/yapay anlak) asistanları, yaşları gereği birinin yardımına gereksinim duyan kişilerin bağımsız kalmasına ve kendi evlerinde daha uzun süre yaşamasına yardımcı olacak.

Yapay anlak araçları; besleyici yiyecekleri hazır tutacak, yüksek raflardaki nesnelere güvenli bir şekilde ulaşacak ve kişilerin evindeki hareketlerini izleyecektir.

 

ULAŞIM: Aİ’nin yakın gelecekte en büyük etkili olacağı nokta otomobillerdir. İnsanlardan farklı olarak Aİ sürücüleri; kesinlikle radyoya ya da telefona bakmıyor, arka koltuktaki çocuklarıyla tartışmıyor. Böylece yolculuklar daha güvenli oluyor.

TURİZM: Turizm ve kültür koruma bölgeleri için özel olarak geliştirilen yapay anlak ve turizm sanal asistanları, turistlerin gezi, eğlence, yolculuk, etkinlik ve benzer tatil aksiyonlarının başlangıcından sonuna dek konuk hoşnutluğunu artırarak, beklentilerini karşılamaktadır.

Böylece kişiler, ilgili turistik bölgeye ait eserler, restoranlar, servisler ve etkinlikler gibi ziyaret noktaları hakkında güncel bilgiler alabilir ya da ilgili tanıtım videolarını izleyebilir ve turistik alanlar kapsamında gitmek istedikleri her noktaya YOLBUL/ YOLBULUCU/ YOLBULAN (navigasyon) yönlendirmesi ile ulaşabilirler.

 

MÜŞTERİ HİZMETLERİ: Yapay anlak ve “Müşteri Hizmetleri” deneyimi ile kullanıcılar, hazır bulunan ürünler üzerinde bilgi ve çevrimiçi teknik yardım alabilir ve dahası teknik servis randevusu oluşturabilir. “Akıllı Müşteri Asistanları”, insan zekâsı ve doğal konuşmayı yansılayarak, sesle ya da yazıyla aktif edilebilmektedir.

Sesli komut sistemi ile sizinle iletişim kurduklarında, sesinizi yorumlayarak sorularınıza uygun danışmanlık servisi sağlayabilirler.

 

UÇUŞALANI: Yapay Anlak (Zekâ) Havaalanı deneyimi ile kullanıcılar, belirlenen tarih aralığında, başlangıç noktasından hedef noktasına olan uçuşları, fiyatlarıyla birlikte öğrenebiliyor, uçuş numarasını kullanarak bulunan uçuş durumlarını izleyebiliyor ve havaalanı içerisinde gitmek istedikleri noktaya iç alan YOLBUL (navigasyon) yönlendirmesi ile ulaşabiliyorlar. İstenen yönde ve saatte en ucuz uçuşu da bu yöntemle bulabilmek olasıdır.

 

AKILLI KENTLER: Belediye hizmetlerinin daha az maliyetle daha verimli gerçekleşmesini sağlayan yapay anlak ve akıllı kentler işleyimbilimleri (teknolojileri), insanlara daha etkin hizmet sunulmasına olanak tanıyor. Akıllı kentler, insan yaşamına değer katarken, yaşam kalitesini de iyileştiriyor.

Birçok belediyede kullanılmaya başlanan akıllı kent uygulamaları; daha çok çevre, ulaşım, yönetişim, güvenlik, sağlık ve coğrafi bilgi sistemleri alanlarında yoğunlaşmakta.

Aynı yöntem ve yazılım içinde akıllı siteler, akıllı evler ve yapılabiliyor.

 

E-TİCARET: Yapay anlak teknolojileri, e-ticaret sitelerinde arama motorlarının kişiye özel oluşturulmasında kullanılıyor.

Yapay anlak, müşterilerin alışveriş alışkanlıkları ve ilgi alanları gibi bilgileri bir araya getiriyor ve tüketicilere kişiselleştirilmiş ürün önerilerinde bulunabilmesini sağlıyor. Böylece kullanıcıların web sitesine yönlendirilmesi de sağlanıyor.

 

YAPAY ANLAK VE ETKİNLİKLER: Yapay Anlak ve Etkinlik Asistanları; kullanıcıların, etkinlik, sinema filmleri ve dahası hakkında güncel bilgiler almasını ya da konu ile ilgili tanıtım videolarını izleyebilmelerini sağlıyor.

Bunun yanı sıra kişilere; hava durumu ve trafik durumu ayrıntılarını inceleyebilme, kafe ve mağazalardaki promosyonları denetleyebilme ve kampanyalar hakkında bilgi sunabilme olanağı buluyor.

*

YAPAY ANLAK VE BANKACILIK: Yapay Anlak, Bankacılık ve Finansal Hizmetler deneyimi, kullanıcıların iş verimliliğini arttırarak, yatırımcıları hesap işlemlerinden, hisse senedi önerilerine kadar birçok konuda bilgilendirip yönlendiriyor. Hisse senetlerinin izlenmesi, alım satım süreci, fon izlenmesi ve benzeri süreçlere ayrılan zamanı daha etkili kullanabilmeniz açısından; kullanıcı hesap bilgileri, kredi bilgileri, güncellemeler, yatırım raporları ve daha fazlası hakkında bilgi almanızı sağlıyor ve bu süreci sizin için denetliyor.

EĞİTİM: Yapay Anlak ve Eğitim teknolojileri, öğrencilerin eksik alanlarını analiz edebileceği için oluşturacağı programı bireye uygun bir biçimde tasarlayabiliyor. Kişiye özel oluşturulan eğitim izlencesi ile öğrencilerin hem daha verimli olacağı hem de gelecekte işini seven bir birey olarak çevresine katma değer sağlayacağı öngörülmekte.

Eğitim yazılımlarını öğrenci gereksinimlerine göre kişiselleştiren yapay anlak, öğrencilerin eksiklerini daha iyi anlıyor ve gelişim için kişiye özel destek avantajı oluşturuyor.

Akıllı bilgisayar sistemleri ile desteklenen akıllı veri toplama, günümüzde aktif olarak birçok okul tarafından uygulanan bir işlem. Bugün kimi okullar, öğrencilerin gelişim sürecini izlemek ve bu analiz ile öğrencinin başarılarını artırabilmek için de yapay anlak işleyimbilimi kullanıyor.

24 Şubat 2020

Nurettin Şenol

YAPAY ANLAK VE GELECEĞİN MESLEKLERİ -4-

IT (IBM kuruluşu) servis şirketi COGNİZANT, yayınladığı bir raporda, danışmanlık yaratıcı yıkımın yanı sıra yeniden keşfedilmesinin de her zaman bizimle birlikte olduğunu belirtiyor.

Kuşkusuz, robotlar var olan mesleklerin birkaçını elimizden alacak, ancak aynı zamanda yenilerini de yaratacaklar.

Rapor, Cognizant’ın önümüzdeki 10 yıl içinde ortaya çıkabileceğini düşündüğü 21 iş alanı için ayrıntıları içeriyor.

İşte o MESLEKLER:

  • VERİ DEDEKTİFİ

Cognizant yayınladığı raporda, şirketlerin kurgusal bir reklam için, büyük verileri ve gizemleri araştırmalarına yardımcı olabilecek yaratıcı ve yetenekli bireyler için yeni bir iş alanı varlığından söz ediyor. Bu alanda çalışacak kişiler, “Verilerimiz bize ne anlatıyor? Hangi sırları içeriyor?” gibi soruların yanıtlarını verecek.

  • BİLGİİŞLEM DESTEKLEYİCİ

Raporda, şirketlerin IT uygulamalarını sayısal (dijital) stratejileriyle kaynaştırmak için deneyimli “Bilgi İşlem Destekleyicilerini” işe almaya başlayacağı belirtilmiş.

Öncül adaylar, dijital eğilimlerden yararlanarak, bilgi işlem yenilikçiliğini özendirerek bir çalışma ortamının oluşturulmasına öncülük edecekler.

Amaç, kullanıcıların istenen uygulamaları seçmesine olanak tanıyan otomatik bir kendi kendine alışveriş ortamı (selfservis) oluşturmak ve veri denetimi, güvenlik, yönetişim ve uyumu korurken çalışanların üretkenliğini ve katılımını artırmak için sanal yardımcılar (asistanlar) oluşturmak.

  • ETİK KAYNAK KULLANIMI YETKİLİSİ

İŞLEYİMBİLİM (Teknoloji), pek çok zor ve sıkıcı işleri ortadan kaldıracak ancak, etik sorunları yok etmeyecek.

Belki de bu sorunların daha da artmasına neden olacak.

Bu noktada etik kaynak kullanımı yetkilileri, büyük şirketlerin önceliklerinin ve etik yüklenimlerinin gerçekte uygulanmasını sağlayacaklar. Bu konum, üç ana etik harcama bölümlemesini (kategorisini) kapsıyor; enerji, atık ve topluluk akçasal destekçiliği (sponsorluğu).

  • YAPAY ANLAK İŞ GELİŞTİRME YÖNETİCİSİ

Yapay anlak işleyimbilimlerinin öngörülebilir gelecek için yapamayacağı tek bir şey var; iş geliştirme ve pazarlamasını yapmak.

İnsan bilgi ve çabasını gerektiren bu görev tanımları için işlendirme sağlanacak Aİ “İş Geliştirme Yöneticileri”, geniş tabanlı satış ve iş geliştirme etkinliklerini hızlandırmak için etkili ve erekli izlenceler tanımlayacak, geliştirecek ve uygulayacaklar.

  • EDGE (UÇ) İZLENCE HAZIRLAMA UZMANI

Bilgi işlem sektörü hızla ilerlerken, büyük işletmelerin bu gelişime ayak uydurmalarına yardımcı olacak bireylere gerek olacak.

  • YÜRÜYÜŞE/SÖYLEŞİYE EŞLİK EDECEKLER

Cognizant, daha az teknoloji takıntılı olanlar için de yeni çalışma alanlarının olacağını düşünüyor. Aslında, bunun için gereken tek şey yürüme, konuşma ve eşduyum (empati) kurma yeteneği.

Teknolojinin giderek geliştiği çağda, yapay anlak ve otomasyon daha fazla iş yapıyor ve insanlar daha uzun yaşıyor.  

Sonuç olarak, işsiz bireylerin yeni iş türleri bulması ve çalışamayacak durumda olan yaşlıların arkadaşlık kurması için bir gereksinim var.

  • FİZİKSEL UYGUNLUK (Fitness) BAĞLILIK DANIŞMANI

Görünüşe göre, gelecekte pek çoğumuz kilo vermek için savaşmayı sürdüreceğiz.

Ancak artık bu sırada yalnız kalmayacağız. Günlük fiziksel aktivitelerini izlemek için giyilebilir akıllı bantları kullanarak bu iş için gönüllü bireylerle ilgili her şeyi izleyecek, uzaktan çalıştırıcılık ve danışmanlık oturumları sağlayacak ve ardından verileri analiz edecek “Fitness Bağlılık Danışmanları” iş ilanlarını da yakın zamanda görmeye başlayacağız.

  • YAPAY ANLAK DESTEKLİ SAĞLIK TEKNİSYENİ

Yapay anlak işleyimbilimi ile güçlendirilen sağlık hizmetleri, artık istem üzerine herkese sunuluyor.

Bir hemşire ile aynı sağlık bakım becerilerini yapacak, aynı zamanda TELETIP araçlarını ve ev içi test ekipmanlarını kullanacak ve onları uzaktan sunacak teknoloji meraklıları bu meslek grubu için ülküseldir, en uygunudur. Yapay anlakla, hemşireler ayrıca daha fazla rahatsızlığı tanılayıp sağaltabilecek.

  • SİBER KENT ANALİZİ

Akıllı kentler yaşama girmeye başladı. Bu tasarı ile siber kent analistleri, telefon hatlarının bugünün altyapısını koruyacak ve bunun altında yatan işleyimbilimi de iyi durumda tutacaklar.

Siber kent analistleri, tüm teknik ve iletim donanımı işlevlerinden ödün vermeden, biyo-veriler, yurttaş verileri ve varlık verileri de olmak üzere, kentlerdeki ‘sağlıklı’ verilerin düzenli bir biçimde akışını sağlayacaklar.

  • GENOMİK DOSYA YÖNETMENİ

Son yıllarda biyoteknoloji araştırma ve geliştirme ve üretiminin patlamasıyla sektör, sağlıkbilimsel pazara sunulan yeni ilaçların ölçeğini ve kapsamını artırmak için yeni olanakları var.  

Önümüzdeki 10 yıl boyunca her yıl piyasaya çok sayıda FDA onaylı ürünlerin tanıtılması bekleniyor.  Bu hedeflere ulaşılması için şirketler, bu alanda deneyimli yöneticilere gereksinim duyacak.

  • İNSAN-MAKİNE EKİP YÖNETİCİSİ

İnsan-makine işbirliği yeni bir işgücü. Robotların / Aİ /yapay anlak yazılımının güçlü yönlerini (doğruluk, dayanıklılık, hesaplama, hız, vb.), insanların güçlü yönleriyle (biliş, yargı, eşduyum/empati, çok yönlülük vb.) birleştirmeye yardımcı olabilecek bireyler için özendirici bir iş alanı olanağı var.

  • PARASAL (FİNANSAL) SAĞLIK UZMANLARI

Dijital bankacılıktaki patlama ile ilgili konuşulmayan gerçek, para sızıntısının oldukça yaygın olmasıdır. Giderek artan sayısal (dijital) parasal işlemleri karşısında, birçok bankacılık müşterisinin, ücret yapılarını ve parasal yönetime en uygun yaklaşımları tam olarak anlamaları için uygun zamanları bulunmuyor.

Bu durum, uzun süreli parasal uygunluğa ve uzun süreli kârlılığa zarar verebilmekte.

Bunun için belirtilen çözüm ise Parasal Yaşam Uzmanları (Koçları).

  • SAYISAL (DİJİTAL) TERZİLER

Cognizant, çevrimiçi (online) giyim siparişlerinin yüzde 40’ının kusurlu boyutlandırma ve uyum nedeniyle geri gönderildiğini belirtiyor.

Bu nedenle e-ticaret ürünlerinin uyumunu eksiksiz yerine getirmek için satın alıcılarıyla çalışmak üzere yetenekli, moda dostu terziler ve tasarımcılar arayan e-ticaret sitelerinin artacağı öngörülüyor.

Bu terziler, müşterilerin ölçümlerini almak için son teknoloji algılama kabinlerini kullanacak, giyimler üretecek ve müşterilerin evlerine giderek tasarımların uygunluğundan emin olacak.

  • PARASAL (Finansal) GÜVEN YÖNETİCİSİ

Cognizant raporuna göre, İsviçre banka hesapları artık geçmişte kaldı ve onların yerini BLOK ZİNCİRİ (blockchain) özellikli para birimleri aldı.  

Bu doğrultuda şirketler, kuruluşlarının finansal ve kamu bütünlüğünü destekleyen, olumlu bir kamu algısını sürdürmek için halkla ilişkiler uzmanlığı ile geleneksel ve SANAL (kripto) para birimleri ile uğraşmak için gereken birleşik finansal ve düzenleyici anlağa sahip bireylere yakın gelecekte gerek duyacak.

  • KUANTUM MAKİNE ÖĞRENME ANALİSTİ

Markaların yazılım araştırma ekiplerine katılmak üzere, parlak ve iddialı kuantum makine öğrenimi (QML) analistleri, geleceğin yapay anlak meslekleri arasında yer alıyor.

Bu iş alanında çalışacak bireyler, kuantum bilgi işleme bölümlerini makine öğrenimi ile buluşturarak yeni kuşak çözümleri araştırır ve geliştirirler.

  • SANAL MAĞAZA ASİSTANI

Çevrimiçi (online) perakende satışın ortaya çıkmasından bu yana mağazalar; müşterilerini ikiye katlamak için büyük bir baskı altına girdi.

En büyük zorluklardan biri, alıcıların aradıkları şeyleri bulmak için büyük bir alan üzerine kurulu satış noktalarında gezinmeye çalışırken yaşadıkları zaman ve enerji yitimi.

Bu noktada, alıcılara sanal gereksinimleri üzerinde konuşan, öneriler sunan ve daha sonra alıcıların gereksinim duydukları her şeyi sunan geleceğin mağaza asistanları devreye giriyor.

  • KİŞİSEL VERİ ARACILARI (BROKER)

Rapora göre, şirketler yakın gelecekte, müşteriler adına VERİ TİCARETİ yapabilen ve müşterinin veri getirisini en üst düzeye çıkarmanın yeni yollarını izleyebilecek kişiler için işe alımlar yapacak.

Başarılı kişisel veri aracısı, bir müşterinin kendi mikro veri dosyalarından (FEED) yarattığı her türlü kişisel veriyi izler, ticaret yapar ve seçimlerini ​​taban verilerine aktarır.

Bu pozisyonda yer alacak kişiler; profesyonel bir ağdan yararlanacak, hızlı düşünme ve yaratıcılık sergileyecek ve olağanüstü analitik beceriler ve baskı altında çalışma becerisi gösterecektir.

  • KİŞİSEL BELLEK YÖNETİCİSİ

Sağlık hizmetlerindeki şaşırtıcı gelişmeler uzun ömür beklentilerini artırdı.

Rapora göre, bireylerin daha uzun yaşam beklentileri ile başa çıkmak için yenilikçi çözümlere gereksinimleri var, çünkü beyinle ilgili sağlık hizmetlerindeki ilerlemeler geride kalıyor.

Kişisel bellek yöneticilerinden beklentiler; basit bellek yitiminin yarattığı gerginlik ya da kaygıyı azaltmak için geçmiş deneyimleri yeniden biçimlendirmek ve mimarlık etmek için çeşitli müşteri paydaşları, medya ve tarihi kaynaklar arasında danışmanlık yapmak.

 

  • YAPAY ANLAK YOLCULUĞU KURUCUSU

Cognizant’ın yayınladığı rapor; “deneyim ekonomisinde” bir öncü olarak, yakın geçmişte yeni kuşak öykülerin tasarlanmasına, yazılmasına, oluşturulmasına, oyunlaştırılmasına, kurulmasına ve en önemlisi kişiselleştirilmesine yardımcı olabilecek “Yetenekli Yapay Anlak Yolculuğu Kurucuları” için bir iş ortamı doğacaktır.

Bu alanda görev alacak bireyler, müşterilerin yapay anlağın, yer ve zaman deneyiminde ilerlemesi için gerekli unsurları oluşturmak adına yetenekli mühendislik liderleri ve teknik sanatçılar ile işbirliği yapacak.

  • OTOYOL DENETLEYİCİ

Cognizant’ın raporunda, 10 yıl içerisinde belediyelerin, kent içi yol ve hava sahasının düzenlenmesine yardımcı olacak; hava ve yol alanını izleyip, düzenleyerek planlayacak, otonom otomobillerin ve DRONların uzay yönetimi için kullanılan otomatik Aİ alanlarını tasarlayacak otoyol denetleyicileri arayacağı belirtiliyor.

 

  • GENETİK ÇEŞİTLİLİK SORUMLUSU

Yakın gelecekte, işe alımla görevlendirilenler, çalışanlar arasındaki BÜTÜNLEŞME sağlamak için genetik çeşitliliğe bakacaklar.

Genetik çeşitlilik sorumlusu olarak, birincil rolünüz genetik içerik (enklüzyon) ortamını geliştirirken şirketlerin kârlılığını ve verimliliğini kolaylaştırmak olacak.

Kaynak: INC.

25 Şubat 2020, Nurettin Şenol

 

YAPAY ANLAK ÖĞRENİYOR MU? -5-

Günümüzde doğru işi belirlemek ya da bulabilmek kimileri için çok kolayken, kimileri için hiç kolay olmuyor.

Yetenekli olduğunuz, kendinize güvendiğiniz ve dolayısı ile verimli olduğunuz işleri yapmanız, başarıya hızla ulaşmanızı sağlıyor.

Önemli olan seçeneklerinizi iyi değerlendirip, doğru olduğunu düşündüğünüz alana zamanında yatırım yapmaktan geçiyor.

Tıpkı bir basketbolcunun potayı hedeflediği gibi, atışınızı yaparsınız ve sayıyı alırsınız. Kimi durumlarda atışınız sonrası potadan dönen topu almak için tekrar savaşım vermek zorunda kalırsınız. Bu çabaya basketbolda ribaunt (rebound), iş alanında ise ‘’Motivasyonunu yükselt ve yeniden dene‘’ diyoruz.

Yapay anlak güdülenmesini insanlardan alır. Tıpkı bizler gibi öğrenir. Öğrendiği her gün daha akıllı yanıtlar oluşturur. Bilgi birikimine yeni değerler katar ve zamanla uyum sağlar. Zaten yapay anlağı başka seçeneklerden ayıran en büyük özellik de öğrenebilir ve zamanla uyum sağlayabilir yapıda olmasıdır.

Yapay anlak öğrenebiliyorsa, o zaman öğrenmeyi öğrendiğini düşünelim. Böylece kendi öğretmeni olacak ve sonuç olarak herhangi bir öğretmene gereksinim duymadan kendini geliştirerek belirlenen alana uyum sağlayacaktır.

Böyle bir durum olağanüstü, inanılmaz olurdu değil mi?

Kuram olarak bu durum olanaklı gibi gözükse de uygulamada şimdilik böyle bir durum söz konusu değildir; ancak Watson’un son dönemlerde sağlamış olduğu gelişimler bu durumun yakın zamanda gerçekleşeceğini düşündürüyor.

 

IBM Watson reklamlarında “Yapay anlak şimdi öğreniyor” diyor.

Watson’ın birçok alanda çalıştığını görüyoruz. Yapay anlak günümüzde birçok alanda iş desteği sağlıyor ve birçok firmaya farklı alanlarda yeni başarılar kazandırıyor.

Yapay Anlak (Aİ) Nerede Çalışıyor?

Yapay anlak günümüzde birçok firmada kullanılmaktadır. Bu firmaların başında Microsoft, Facebook, Google ve Amazon gibi hepimizin bildiği kullanıcı deneyimine önem veren firmalar yer almaktadır. Google yapay anlak kullanımının bir adım ötesine geçerek ‘’İŞLETMENİZDE YAPAY ANLAK KULLANIMI” adı altında kullanıcılarına kendi özel modellerini oluşturma olanağı sunuyor.

Yapay anlağın çalışma alanları incelenirken, her iş alanında olduğu gibi yapay anlağın neden kullanılması gerektiği ve kullanım sonucunda firmaya sağlayacağı katkı değer incelenir. Neden-sonuç ilişkisi kurularak hangi bölümde gerek duyulduğu belirlenir.

Örnek olarak müşteri hizmetleri servislerinin günümüz Türkiyesinde etkin olarak kullandığı çağrı merkezlerini inceleyelim.

Müşterilerin çağrı merkezlerini seçmelerinin en büyük nedeni ivedilikle geri bildirim almak istemeleridir; ancak çağrı merkezlerini arayan müşterilerin ‘’insan kaynakları için 1’e, satışlar için 2’ye ve destek için 3’e basın’’ diyen bir ses kaydı ile karşılaşmaları rahatsızlık oluşturmaktadır.

Bu durumun en büyük nedeni, isteminizi içeren başlığın ya da rakamın ne olduğunu dinleyene kadar beklemek zorunda olmanızdır.

İnsanlar denetimi altındaki şeylerden hoşlanır. Başkalarının denetimi altında olmak her insan için sıkıcı ve kabul edilemez bir süreçtir.

Bu durumu fark eden ve yapay anlak ile çoktan tanışan firmalar, sesli algılama modelleri geliştirerek kullanıcıların sesini algılayıp yönlendirme sağlayan bir yapay anlak sistemi ile çağrı merkezi kullanıcı deneyimini yeni bir düzeye yükselttiler.

Sonuç olarak yapay anlağın insan deneyiminin yer aldığı her alanda çalışıp katkı sağlayabileceğini biliyoruz.  Gelişen işleyimbilim ile git gide önem kazanan zaman kavramı yapay anlak ile daha da verimli kullanılır oluyor.

Özellikle gün geçtikçe bekleme limiti düşen insanları düşünecek olursak, yapay anlak gelecekte en iyi dostumuz olacak gibi duruyor; çünkü yapay anlak ile insanların istemlerine kısa sürede sonuçlar oluşturmak artık çok kolaylaşıyor.

Yapay Anlağın Gereksinim Duyduğu İşler

Tıpkı insanlar gibi yapay anlak da edindiği deneyimler ve bu deneyimlerin oluşturduğu gereksinimler doğrultusunda kendini geliştirir.

Yapay anlağın yeteneklerini değerlendirmek ve sınırlarını algılayabilmek için başarısızlıklarını incelemekten daha iyi bir yol olamaz; çünkü her başarısızlık, gelişimin hangi alanda sağlanması gerektiğini bildiren bir göstergedir.

Örneğin kişisel bankacılık şirketi HSBC’nin, ses tanıma kimliğini uygulayarak güvenlik önlemlerini aldığını, ancak BBC muhabirinin ikiz kardeşi, sesini taklit ederek hesabına başarılı bir şekilde eriştikten sonra tüm parasını aldığını kim düşünebilirdi?

Vietnamlı bir şirketin, iPhoneX’in kilidini açan yüz tanıma teknolojisini kandırmak için 3 boyutlu bir maske kullandığını biliyor musunuz?

Yukarıda örneklerini verdiğimiz tüm bu sorunlar aslında yapay anlağın hangi alanlarda geliştirilmesi gerektiğinin yolunu çiziyor. Bu durumu IBM, bir reklamında ‘’ Yapay anlak öğrenmeyi sürdürüyor. Yanlışlar, eksikler ve teknik sorunlar gelişimin en gerekli parçalarıdır’’ diyerek açıklıyor.

Yapay Anlağı Nasıl Bir Gelecek Bekliyor?

Yapay anlağın gelecekte birçok alanda büyük etkiler oluşturacağını öngörmek pek de zor değil. Şu an için tek bildiğimiz, gün geçtikçe gelişmeyi sürdüreceğidir.

Yapay anlak, basit ve rutin görevlerde yer alarak müşteri deneyiminin asistanı gibi görünse de tıp, mühendislik, matematik, uzay bilimleri, işleyimbilim (teknoloji), endüstri ve daha saymadığımız birçok alanda kendini geliştirmektedir.

Gelecekte ise iş uzmanı olarak karşımıza çıkması büyük bir sürpriz olmayacak gibi görünüyor.

İletişim, ulaşım, müşteri hizmetleri ya da herhangi bir iş gücü olsun, gelecekte yapay anlak günlük etkinliklerimizin yer aldığı her alanda yaşamın birer parçası olacaktır.

28 Şubat 2020, Nurettin Şenol

YAPAY ANLAĞIN EĞİTİMDE KULLANIMI -6-

Yapay anlak, insanlarca geliştirilen belli özelliklerin öğretildiği ve daha sonrasında bu öğretilerin kullanım alanlarına göre geliştirilerek insanlara sunulduğu bir işleyimbilim (teknoloji) modelidir.

Günümüzde yapay anlak ile ilgili yapılan çalışmalar sonucunda; yapay anlağın kendini geliştirebildiğini, öğrenebilme yetisinin olduğunu, üstün analiz yeteneği ve kullanıcılar için özel deneyimler oluşturabilme yeteneği ile birçok alanda kullanıldığını biliyoruz.

Yapay anlak bilgiden beslenir.  

Öğrenir ve öğretir.

Öğrenmek ve öğretmek terimleri bir arada kullanıldığı zaman aklımıza ilk gelen konu ise eğitim oluyor.

Gelin birlikte günümüzün gelişen “yapay anlak işleyimbiliminin” eğitimde kullanım alanlarına göz atalım: 

Yapay anlak, temel eğitim aktivitelerini otomatikleştirme olanağı sağlar.

Günümüzde liseye giden bir öğrenci için oluşturulan ödev ve testlerin amacı; öğrencinin yeterliliğinin analiz edilerek, konu ile ilgili eksikliklerinin tamamlanması ve bu bağlamda gelecekte hangi meslek grubunda başarılı olabileceğinin belirlenmesidir. Yapay anlak, bu süreci öğrencinin bilgilerini değerlendirerek bir planlama ile oluşturur.

İlk aşamada yapay anlak ile öğrencinin bilgi ve becerileri belirlenir.

Bilgi ve becerilerin ağırlığına yönelik program oluşturan yapay anlak, öğrencinin eksik alanlarını bildiği için oluşturacağı programı öğrenciye uygun bir şekilde düzenler. Yapay anlak, kişiye özel oluşturduğu eğitimle öğrencinin hem kendini bulmasını hem de gelecekte işini seven verimli bireyler olmalarını sağlar.

Yapay anlak, eğitim için kullanacağınız yazılımların öğrenci gereksinimlerine yönelik oluşumunu sağlar.

Her birey birbirinden farklıdır ve her bireyin farklı yetenekleri vardır. İlkokul ile üniversiteye geçişe kadarki süreçte, öğrenciler yeteneklerini kavrar, geliştirir ve meslek yaşamlarında bu deneyimlerini artırarak topluma yarar sağlayan bireyler olur.

Günümüz eğitim planlamasında bu gelişim süreci, öğretmenler, test ve sınavlar ile sağlanıyor.

Öyleyse yapay anlak ile günümüz eğitim modeli nasıl desteklenebilir?

Öğrenciler ile ilgili bilgilerin toplandığı kaynağın yapay anlak yönetimindeki bir sistem olduğunu düşünelim.

Bu sistemler öğrencilerin gereksinimlerini, eksiklerini ve ilgi duyulan konuları belirleyerek öğrenciye özel çalışma görevleri oluştururlar.

Böylece öğrenci algılamasının yavaş olduğu konuları yeterince yineleyebilir. Üstelik bu işlem için tek gerekli olan, öğrencinin bir bilgisayarı olmasıdır. Böylece farklı öğrenme hızları olan öğrencilerin sınıfta bir araya geldikleri zaman bilgi eşitliği daha verimli bir biçimde sağlanacaktır. Ayrıca yapay anlak öğrenmeyi kolaylaştırır, başlangıç sınıfları için oyunlaştırılarak eğlenceli duruma bile getirebilir.

Günümüzde, bu tür uygulamaların bulunduğu ve uyarlayıcı (adaptif) öğrenmenin ulusal alanda etki oluşturduğu Khan Academy gibi programlar örnek gösterilebilir. Khan Academy, 2006 yılında eğitimci SALMAN KHAN’ın “Herkese, her yerde, dünya standartlarında, bedelsiz eğitim” savsözüyle (sloganıyla) kurulmuş, kâr amacı gütmeyen bir eğitim kuruluşudur.

Gelecekte Khan AKADEMİ gibi eğitim programları artarak yapay anlak desteği ile mesleklerini seven, sevdikleri işleri yapan bireyler de artacaktır.

3)   Yapay anlak, öğrencilerin eksiklerini daha iyi anlar ve gelişim için doğrudan yardım olanağı sağlar.

Uygulama ile öğrencinin ev ödevini ya da ödevdeki bir bölümü yanlış yapması durumunda, sistem öğretmeni uyarır ve öğretmen yapılacak ödev ya da yanıt verilecek soru ile ilgili ipuçları oluşturarak öğrencilere geri dönüş sağlar. Böylece bilgi ile beslenen yapay anlak ileriki süreçte oluşacak sorunları algılayarak daha önce oluşturulan bilgiden yararlanır ve öğrenciye ipuçları vererek doğru yanıtlara ulaşmasını sağlar.  

Öğretmenler tarafından oluşturulan bilgiler ve ipuçları yeterlilik düzeyine geldiğinde, karşılaşılabilecek sorunlar yapay anlak desteği ile anında geri bildirim sağlar.

Böylece öğrenciler, profesörden bildirim beklemek yerine, yapay anlak ile etkileşime geçerek gereksinim duydukları içeriğe hızlı erişim sağlarlar. Kısaca yapay anlak zaman kazandırır ve kanıtlanmış doğru bilgiye ulaşmanızı sağlar.

4) Yapay anlak ile oluşturulmuş eğitmen kadrosu, öğrencilere eğitim desteği sağlar.

Şu an oluşturulan yapay anlak teknolojileri bir öğretmenin genel anlamda yeterliliği olmayabilir.  

Gerçi bu durum öğretmenin alanına göre de değişiklik gösterebiliyor.

Örneğin bir öğretmenin düşlem gücü ya da konu anlatımında vermiş olduğu örnekler yapay anlak ile günümüzde sağlanamıyor; ancak günümüzde elimizdeki teknoloji ile biz yapay anlaktan tam zamanlı bir öğretmen olmasını istemiyoruz.

Oluşturulmuş ders programları, temel matematik, edebiyat ve benzeri alanlarda yapay anlak ile çalışan sistemlerimiz var. Bu sistemler, öğretmenlere destek sağlayarak öğrencilerin öğrenme verimlerini artırmalarına destek sağlıyor.

Yapay anlak tabanlı izlenceler, öğrencilerin temel eğitim almaları için destek sağlıyor.

Öğrenciler için farklı testler oluşturup, deneme sınavları oluşturuyor.

Oluşturulan deneme sınavlarının sonuçlarını analiz ederek, öğrencinin gelişim sağlaması gereken alanları belirliyor. Böylece öğrencinin eğitimden aldığı verimi üst düzeye taşıyıp, başarılı bireylerin oluşumuna destek sağlıyor.

5)  Yapay anlak altyapılı izlenceler öğrencilere yararlı geri bildirimler sağlar.

Yapay anlak, yalnızca öğretmenlerin ve öğrencilerin gereksinimlerine göre düzenlenmiş çevrimiçi (online) kurslar ve test yönetimi sağlamaz, aynı zamanda dersler ve kursların başarı durumu hakkında da geri bildirim sağlar.

Günümüzde kimi okullar, öğrencilerin gelişim sürecini izleyebilmek ve bu analiz ile öğrencinin başarımını yükseltebilmek için bu sistemi kullanıyor. Bu tür yapay anlak sistemleri, öğrencilerin gereksinimlerinin belirlenmesi ve eğitimci kadrosunun bu konular ile ilgili nasıl bir düzenlemeye gidilmesi gerektiğinin planının oluşturulması konusunda destek sağlar.

Bununla birlikte, bu sistemlerle öğrencilerin başarılı oldukları alanlar belirlenerek ana dal seçmelerine de yardımcı olunur.

Yapay anlak ile bilgi etkileşimi değişiyor.

Günümüzde etkileşimde bulunduğumuz yapay anlak destekli ürünlerin hepsi bilgiyi doğrudan kullanır; ancak Google, sonuçları konum bilgilerinden yararlandığı kullanıcıya göre yönetir, Amazon daha önce satın almış olduğunuz ürünlere dayanarak yeni önerilerde bulunur ya da kişisel gereksinimlerinizi ve komutlarınızı direk olarak uyarlar. Tüm bu yapay anlak destekli servisler, ilgi alanlarınıza yönelik oluşturulur.

Bu tür akıllı sistemler kişisel yetenekleriniz ve ilgi alanlarınız doğrultusunda ihtiyacınız olduğunu düşündüğü bilgiyi size sunabilir.

Böylece okullar ve akademilerde bilgiyi nasıl bulabileceğimizi; ya da bilginin bize nasıl ulaşması gerektiğini, yapmış olduğumuz alışkanlıklarla biz belirlemiş oluruz.

Yapay anlak öğretmenlerin rolünü değiştirebilir.

Eğitimde öğretmenler için her zaman bir rol olacaktır; ancak gelişen yapay anlak teknolojileri ve bu teknolojilerin sağladığı verim ve kolaylıklar, öğretmenlerin çalışma biçimlerini ve günlük programlarını değiştirecek gibi duruyor.

Daha önce belirttiğim gibi, yapay anlak ile çevrimiçi sınıflar oluşturularak, kimi ödev ve ders anlatımları gerçekleştiriliyor.

Yapay anlak, öğrencilerin öğrenmeyi geliştirmelerine yardımcı oluyor, dahası gerçek yaşamımızda sınıflarda yapay anlaklı robotlardan bile ders alacağımız günler geleceğini düşünüyorum.

Yapay anlak, deneme-yanılma öğrenimini daha aktif kullanmanızı sağlar.

Deneme-yanılma sistemli eğitim, öğrencilerin kendilerini geliştirebilmeleri için çok doğru bir sistemdir. Yanlış hakkında farkındalık kazanan öğrenci neyin yanlış olduğunu öğrenir.

Böylece konu ile ilgili doğru bilgi öğrencide daha kalıcı bir bilgi oluşturur; ancak sınıf ortamında küçük düşme duygusuna kapılabilecek öğrenci bu durumda kendini iyi duyumsamayabilir.

Oysa bu durum yapay anlak denetiminde bilgisayar ortamında sağlandığında öğrenci kendini kötü duyumsamayacak ve yapay anlağın verdiği çözüm ipuçları ile öğrenci bilgiye ve doğru yanıta daha hızlı ulaşacaktır.

Öğrencilerin okul ilişkilerini bile etkileyeceğini düşündüğümüz yapay anlak sistemleri, gelecek eğitim yaşamını epeyce değiştirecek gibi görünüyor.

 Bilgi ile beslenen yapay anlak öğrenciler için kendini geliştiriyor.

Akıllı bilgisayar sistemleri ile desteklenen akıllı veri toplama, günümüzde aktif olarak birçok okulca uygulanan bir işlemdir. Böylelikle okullar, kayıt ettikleri bilgileri oluşturdukları sistemlerde öğrencilerin gereksinimlerine göre kullanımını sağlar.

Öğrencilerin kişisel bilgileri, başarı durum bilgileri, çalışma ve ilgi alanı istatistikleri yapay anlak desteği ile öğrenciler için en uygun kursları ve dersleri seçmeleri için olanak sağlar.

Yapay anlak ile “Nerede, Nasıl ve Kiminle” kavramları değişecek gibi görünüyor.

Önümüzdeki on yıl içerisinde eğitim alanında büyük değişiklikler bizi bekliyor. Gelecekte yapay anlak sistemlerini, yazılımlarını ve desteğini kullanarak, öğrenciler dünyanın herhangi bir yerinden, herhangi bir zamanda alacağı eğitim dönemini büyük bir heyecanla bekliyoruz.

Düşünsenize, gittiğiniz okul ya da akademi İstanbul’da; ancak dünyanın farklı ülkelerindeki başarılı okullardan uzaktan erişim ile ders alıp kendiniz için en uygun eğitim planını oluşturuyorsunuz ve bunu yaparken kendi ders programınızı kendinize uygun zaman diliminde planlıyorsunuz.

Ayrıca tüm çalışmalarınız ve eğitim süreciniz, yapay anlakça sizin karakteristik özelliklerinize uygun bir biçimde planlanıyor.

Sizce de büyük atılım olmaz mıydı?

Her insan özeldir ve kendine uygun bir öğrenme yeteneği vardır. Yapay anlak ile belirlenebilir ve analiz edilebilir özelliklerinize uygun eğitim, gelişerek ve geliştirilerek ilerlemeyi sürdürüyor.

Yapay anlağın bu güçlü analiz yeteneği ile gelecekte işini seven, yaptığı işe değer katan bireyler de artacaktır.

Bu arada kaç yaşında olursak olalım aslında hepimiz birer öğrenciyiz ve gelişen yapay anlak sistemleri ile ilgili öğreneceğimiz çok şey var.

27 Şubat 2020,  Nurettin Şenol

Kaynak: https://www.teachthought.com/the-future-of-learning/10-roles-for-artificial-intelligence-in-education/

YAPAY ANLAK BEYNİ OKUNABİLİR Mİ? -7-

Japon bilgisayar bilimcileri bu günlerde düşünceleri görüntüye çevirebilen bir yapay anlak modeli üzerinde çalışıyor. Evet! Yanlış anlamadınız. Interesting Engineering’de yayınlanan bilgiye göre; insan düşüncelerini görebilen ve bunları resimlere dönüştürebilen bir teknolojiden söz ediyoruz.

Bu işleyimbilimin (teknolojinin) doğru alanlarda kullanılması dünyayı daha güvenli bir duruma getirebilir; ancak aynı zamanda büyük bir tehlike barındırıyor gibi duruyor.

Teknolojinin düşündüklerinizi algılayabildiğini ve düşüncelerinize göre sizle etkileşime geçtiğini düşünün.

Örneğin; bir şey yemek istiyor ve ne yesem diye düşünüyorsunuz. Sesli asistanınız size; ‘’Geçmiş bir hafta içerisinde yediğiniz besinlerden almış olduğunuz kalori değeri oldukça yüksek görünüyor, bu durum kalbinizi zorlayabilir. Günü hafif yiyeceklerle geçirmenizi öneririm. Sebze ağırlıklı yiyecekler bulunduran aşevlerini (restoranları) bilmek ister misiniz’’ diyor.

Sizce bu yararlı olsa bile biraz ürpertici değil mi?

Makine de olsa başka birinin düşüncelerinizi okuyabilmesi pek de hoş olmasa gerek.

Peki, yapay anlak ile düşünce okuma nasıl çalışıyor?

Bu işleyimbilimin merkezinde insan beynini tarama yeteneği yatıyor. Bilim adamları bu yapıyı oluşturabilmek için bizim MR olarak bildiğimiz; ancak daha gelişmiş bir işleyimbilim ile çalışan “İşlevsel Manyetik Rezonans Görüntüleme” aygıtları ile çalıştılar.

Böylece insan düşüncelerine göre değişen kan akışı ve beyin dalgalarını kayıt altına alarak raporlanan frekansları karmaşık bir sinir ağı yoluyla veriye dönüştürerek kendi belirledikleri görüntülerle eşleştirdiler. Böylece düşünceler görüntülere dönüştürülmüş oldu.

Bu işleyimbilim (teknoloji) şu an için yalnızca belirlenen kan atışı ritmi ve beyin sinyallerinin tanımlanan görsellerle eşleştirilmesiyle sınırlı olsa da artan verilerle gelecekte daha doğru sonuçlar oluşturacaktır.

DÜŞÜNCE OKUMA İŞLEYİMBİLİMİNİN GELECEĞİ

Düşünce okuma teknolojisinin gelecekteki uygulamaları birçok alanda kullanılabilir. Örneğin; suçluları belirlemek ve yargı süreçlerini düzenlemek adına oldukça değerli bir teknoloji iken yanlış alanlarda kullanılması insanları aldatan (manipüle eden) bir sistem oluşturabilir ki bu da hiç birimizin istemeyeceği bir şeydir.  

Ancak şu an için böyle bir durumun oluşacağıyla ilgili herhangi bir endişeye kapılmamıza gerek yok; çünkü bu teknolojiyi uygulayabilmek için şimdilik bir MR cihazına gereklilik var.

Kablosuz veri etkileşimi sağlanana kadar bu süreç, farklı işlevler için kullanılan MR cihazları ile geliştirilmeyi sürdürecek gibi görünüyor.

Ne olursa olsun, bu sistemin avantajlarını görmezden gelmek oldukça zor; çünkü tasarlanma sebebinin kaynağında insanların yaşamını kolaylaştırmak yatıyor.

Unutmayın, önemli olan neyiniz olduğu değil, neyi nasıl kullandığınızdır.

28 Şubat 2020, Nurettin ŞENOL

Kaynak: Interesting Engineering // Burak Pehlivan’dan alıntılarla

 

YAPAY ANLAK VE İNSANSI DOKUNUŞ -8-

 Yapay anlağın (Aİ) en üst düzeyde çalışabilmesi için insan dokunuşuna gerek vardır.

Yapay anlağın (Artificial İntelligence) bugünkü durumu eski bir sözle açıklanabilir: “Çekiç tutan birisine her şey çivi gibi görünür.”

Şirketler, hükümetler ve kuruluşlar, bir yandan yeni kuşak yapay anlağın öncüsü olmak için çabalarken bir yandan da bu yapay anlaklardaki insansı eksikliklerin teknolojik evrimle çözülebileceğini kanıtlamak için ellerinden gelenin en iyisini yapmaya çalışıyorlar.

Peki, bu tam olarak neyi çözecek?

Makine öğrenimi inanılmaz biçimde güçlü bir araçtır, ancak diğer tüm makinalar gibi, sorunu ilk başta net olarak anlaması gerekir. Özellikle bu sorunlar gerçek insanlarla ilgili ise…

İNSANA KARŞI MAKİNE ANLAĞI

Yapay anlak neden gözetimsiz bırakılamaz?

Görünüşte saçma ya da çelişkili de olsa yapay anlağın amacı insansal yaşamı öğrenmek değildir.

Yanlış yönlendirilmiş yapay anlağın bir başka örneği olarak; birisinin gelecekteki suçları işleme olasılığını öngörmek için bir algoritma kullanıldı.

İstatistiksel tabanlı yazılım modelleri ırkçı önyargılar öğrendi.

Sonuç: Yazılım; şiddetli suç geçmişi olan beyaz sanığa kıyasla neredeyse hiçbir suç kaydı olmayan siyah sanıklara yüksek risk bildirdi.

Yüz tanıma yazılımı bulunan bir Nikon fotoğraf makinesinin Tayvanlı bir Amerikalı kadının gözlerinin açık olup olmadığını belirleyemediği biliniyor.

İşte bu nedenle, terörist saldırılarını ortadan kaldırma çabalarına, büyük yapay anlak kaynakları ayıran Facebook, temizleme sürecinin sonunda insan yönetenlere bağlı olduğunu onayladı.

Dolayısıyla yapay anlağın doğruluğu konusunda endişeleniyoruz, yalnız bırakıldığında yapabileceklerini bilmiyoruz.

“MAKİNE, ÜZERİNDE KURULU VERİLER KADAR İYİDİR” ve bu veriler insan önyargılarına bırakıldığında, yapay anlak sistemleri bu önyargıları üstlenir.

Makineler verilerden öğrenmede etkilidir, ancak insanlardan farklı olarak, bilmediği şeyleri dikkate alarak, verilerinde eksik olan şeyler söz konusu olduğunda yok denecek kadar az yetenekleri oldukları söylenebilir.

Makine, paydaşların sorunlarını ve hedeflerini açık bir şekilde tanımlandığında en iyi sonuca ulaşır. Böylece uygun bir eylem planı oluşturulabilir. Sonuç olarak her şeyi bir çivi olarak ele almak, kaynakları boşa harcama, kullanıcıların güvenini sarsma ve etik ikilemlere/kuşkulara yol açabilir.

28 Şubat 2020, Nurettin Şenol

NURETTİN ŞENOL
NURETTİN ŞENOL son yazıları (Hepsini Gör)
5

Bu yazıyı da okuyabilirsiniz

Sandık Yarası – Şehriban Tuğrul (Sesli Öykü)

Sesli Öykü

2 Yorumlar

  1. Emeğinize sağlık öğretmenim. Teşekkürler

    0
  2. Hayatımıza kademe kademe girmekte olan yapay zeka hakkında uzun, derin, bilimsel rapor niteliğinde bir yazı. Okunup anlaşılması, zaman zaman başvurulması yerinde olur. Teşekkürler.

    0

Bir cevap yazın