Yapay Zeka’nın Hayatımıza Giriş Yolları

Bedirhan Sonakın, 27 Nisan 2017

Kullandığımız dijital araçlar gün geçtikçe farklılaşıyor. Fotoğraf makinesi, buzdolabı, televizyon, kombi vb. birçok farklı cihazın üreticileri Nesnelerin Interneti kavramını önümüzdeki birkaç yıl içerisinde kendi ürünlerine ekleyecek tasarımlara, donanımlara ve yazılımlara yatırım yapıyorlar. Hali hazırda çalışan sistemlerin teknolojik yeterlilikleri bile bu eğilimin hızlanacağını gösteriyor. Bu eğilimin en önemli çıktısı ise, kullanılacak olan her cihazın kendi işlevleri dışında bir de veri üreticisi işlevini de kazanması olacaktır.

 

YZ yaklaşımındaki en önemli kavramlardan birisi olan Makine Öğrenimi için eldeki veriler çok önemli bir başlangıç noktasıdır. Makine öğrenimi hazırlanan algoritmaların, kendisine sunulan veri kümelerinden çıkardığı örüntülerden oluşturacağı karar verme davranışları üzerine kurulmaktadır. Düzenlenmiş durağan algoritmaların farklı girdilere karşı herhangi bir davranış geliştirme imkânı bulunmamaktadır. Bu tip algoritmalar işleyebilecekleri tarzda biçimlenmiş verilere karşı, önceden belirlenmiş tepkileri vermektedirler.

 

Bunu şu örnekle anlatmak kolay olacaktır. Bir araba yarışı oyununda rakibiniz olan ve bilgisayar tarafından kullanılan araba, oyunun kendi içerisinde yer alan girdilerle işlemektedir. Oyuncu bu bilgisayar oyununda dışarıdan veri ya da girdi sağlayan bir özne olsa da dışarıdan sağlayacağı girdiler oyunun tasarımında sınırlanmıştır. Bu nedenle oyuncu önceden öngörülen bir girdi kümesindeki verileri sağlamaktadır. Araba örneğinden devam edersek, günümüzde oldukça revaçta bir konu olan sürücüsüz arabaların işleyişinde yer alacak YZ, bir oyunda yer alan araba kullanma algoritması ile aynı yaklaşımla tasarlanamayacaktır. YZ bu durumda yabancı olduğu bir ortamda, bir kısmı daha önce belirlenmiş olsa da büyük bir kısmı önceden belirlenemeyecek olan girdilere karşı davranış geliştirmek zorundadır. Bu öğrenme sürecinde, hem ilk başlangıcı yapacak olan ve uyumlana yetkinliği yüksek algoritmanın hem de öğrenmeyi besleyecek veri kümelerinin çeşitliliğinin ve derinliğinin önemi olacaktır. Tabi bu anlattıklarımızın tamamı oldukça üstünkörü ve eksiklikleri olan, bu alanın uzmanları tarafından düzletilebilecek yanlara sahip. Ama geleceğin komedi filmlerinden birisinde “yanlışlıkla” sürücüsüz arabaya yüklenmiş bir yarış oyunu arabası algoritması ile ilgili bir hikâye duyabiliriz.

 

Şu bir gerçek ki, Ray Kurzweil’ın umduğu ama Nick Bostrom’un da çekindiği o büyük YZ (AGI-Artificial General Intelligence) için henüz biraz daha vaktimiz var. Ancak YZ farklı uygulamalar ile hayatımıza olabilecek en kritik noktalardan giriş hazırlığına başladı. Bunu söylememin sebebi, devlet, tüketici birlikleri ya da sektörel kuruluşlar tarafından belirli kısıtlar oluşturulana kadar, ellerindeki kaynakları oldukça vahşi bir biçimde, sonuna kadar kullanan pazarlama endüstrisinin, YZ’yı pazarlama alanında en iyi nasıl kullanabiliriz arayışının hızlandığı bir dönemde olmamız. Bu arayışın seviyesi pazarlama ekipleri ile bilişim ekiplerinin bir arada nasıl daha verimli ve daha etkin bir biçimde çalışacağını tartışır duruma kadar geldi. Örneğin dünyanın en önde gelen markalarıyla çalışan, uluslararası dijital ajanslardan birisinin yöneticisi şöyle bir yorumda bulunuyor:

 

“…tüketiciler, gerekli olmayan kararları hayatlarından atacak akıllı ürünlerin ve servislerin beklentisine girecekler.” (Aaron Shapiro – CEO – Huge)

 

Pazarlama bize bir şey ne kadar uzak olursa olsun, o şeyi hayatımızın bir parçası yapma işi olarak görülebilir, çünkü başka türlü fokur fokur kaynayan kırmızı-siyah bir sıvıyı içmek hiçbirimize bu kadar sıradan gelmezdi. Pazarlama endüstrisinin bu konumu, YZ’nın hayatımıza girişini hızlandırmak için biçilmiş bir kaftan gibi. Ancak bu başka bir tartışmanın konusu olduğu için bu yazıda kısa kısa pazarlama endüstrisinin YZ’yı nasıl kullanırız sorusuna bakışlarını anlatmayı tercih edeceğim.

 

Bu alanda yayınlanan yazılarda, yapılan konuşmalarda öne çıkan ilk konu “kişiselleşme” ya da “kişiye özelleşme” olarak görülebilir. Netflix, Youtube ya da Spotify gibi servislerin kullanıcıların aramaları ve önceki kullanımları doğrultusunda onlara sunduğu öneriler bu kategoriye girebilir. Ama burada zaten dijital bir hizmetten bahsettiğimiz için bunu sağlamak nispeten kolay. Ama önümüzdeki yıllarda bu kişiselleşmeyi, şu anda tam olarak dijitalleşmemiş ürünler için de mümkün kılmak ana hedeflerden birisini oluşturuyor. Bu konudaki anahtar kelime ise “anticipatory” yani “sezgisel”. Kişiselleşme için kişinin var olan davranış örüntülerinden yola çıkarak onun yerine karar veren bir YZ hayali şu andaki en önemli hedeflerden birisini oluşturuyor.

 

Pazarlama açısından diğer önemli bir konu ise iletişim arayüzlerinin gelişmesi. Her ne kadar klavye ve farenin yerini dokunma temelli teknolojiler aldıysa da bizim temel iletişim aracımız olan konuşma açısından henüz istenen seviyeye ulaşılabilmiş değil. Ama bu alanda oldukça ileri uygulamaları görmek de mümkün. Örneğin Domino’s Pizza’nın Facebook Messenger’ı bir sipariş arayüzü haline getirmesi ilginç bir başlangıcı oluşturuyor. Kullanıcıların Facebook Messenger’da Domino’s’un chatbotuna attığı mesajlar ile sipariş verebilmesini sağlayan sistemin benzerleri muhtemelen yakında daha gelişmiş ve yaygın biçimde görülebilecektir. Bu alandaki bir diğer önemli gelişme ise Amazon’un Alexa’sının UBER ile entegre hale gelip, UBER çağrılarını Alexa üzerinden sesli olarak yapılabilmesi oldu. Chatbot benzeri uygulamaların farklı versiyonlarını çok uzun bir süredir görüyor olmakla beraber, bu tarz yeniliklerin ticari amaçlarla uygulanması önemli bir aşamayı geçtiklerini gösteriyor. Çünkü ticari boyutta kullanılır hale gelen teknolojik uygulamalar için hata payları hesaplanmış ve bu hatadan dolayı oluşabilecek zararlar göz önüne alınmıştır varsayımını yapabiliriz. Tüm bunlar yakın zamanda hem konuşup hem de mesajlaşabileceğimiz birçok farklı aYZ’ların olabileceğini bize gösterir gelişmeler.

 

Kişiselleşmenin, sezgisel davranmanın yanında konuşma ve yazma yoluyla iletişim sağlayan, YZ’ya sahip ürünler hayatımıza girdikçe biz yeni ürünleri hayatımıza sokmaya daha sıcak bakar hale geleceğiz. Bu durum henüz anafora dönüşmemiş bir döngü gibi görülebilir. Biz kullandığımız her yeni teknoloji ile veriler üretip, kendi dijital izimizi her yere bırakıyoruz. YZ’da bu veriler üzerine kurulan öğrenim süreçleri ile daha da iyi sonuçlar sunmaya başlıyor. Bu daha iyi sonuçlar ile, daha iyi teknolojik cihazlara ve bu cihazlarla üretilen daha fazla veri ile daha iyi öğrenen YZ’lara doğru bir gidiş öngörülebilir oluyor. Yani daha fazla veri aynı zamanda YZ’ler için hazırlanacak daha iyi veri kümeleri anlamına geliyor. Bu veriler sadece YZ’nın öğrenmesi için değerli değil tabi ki, aynı zamanda analitik olarak işlenmeye hazır, segmentlenecek, sınıflandırılacak bir kümeyi de oluşturmaya da faydalı oluyor.

 

YZ’nın hem ürün hem de hizmet pazarlama alanında kullanılabilecek bir enstrüman haline gelmesi, YZ’nın hayatımıza girişini hızlandıracak ve bize daha fazla noktada dokunmasına neden olacaktır muhtemelen. Son söz olarak da şunu söyleyebiliriz, seçim yapmak başlı başına değerli bir olgudur, bu seçimin arkasındaki tüm sebepler sayısallaşsa bile bunu bir insanın yapıyor olması asıl değeri taşır. O nedenle bir insanın hayatındaki kararların gereksiz olduğunu söylemek bile büyük bir iddiadır.