Geçen haftaki yazımda yapay zekâ tanımlarını yazmıştım. Bu hafta ise yapay zekânın kullanım alanlarını inceleyeceğiz.
Yapay zekâ denildiğinde insanların aklına ilk görüntü olarak, insan benzeri vücuda sahip robotların fabrikalarda çalışmaları gelmektedir. Bilimkurgu meraklıları bir adım daha ileri giderek, silah kullanan ve insanlara karşı savaşan robotları hayal etmektedir.
Nüfusun her yıl yüz binlerce kişi azaldığı, yaşlıların nüfustaki payının arttığı Japonya, insansı robotların hayatın her alanına girmesi için çaba sarf ediyor. Ülkede azalan işgücünün robotlarla desteklenmesi öngörülüyor. Pizza taşıyan küçük sürücüsüz arabaların yoldan geçenlerce tekmelendiği ABD'nin aksine, yalnızlara "can yoldaşı" olan, yaşlıların ilaç, egzersiz vs. gereksinimlerini karşılayan, onlarla olabildiğince insani şekilde etkileşen robotlar, Japonya'da büyük kabul görüyor. [1]
Yapay zekâ milyonlarca ürün ve hizmette kullanılmaktadır. Pek çoğumuz bu ürün ve hizmetleri kullanırken yapay zekâ kullandığımızın farkında bile değildir.
İletişim teknolojilerinden yararlanan, özellikle de akıllı telefon kullanan herkes, belli oranlarda da olsa, yapay zekâ ürünlerini ve uygulamalarını kullanmaktadırlar.
Yapay zekânın kullanım alanlarını
* Tüketici kullanımı
* Üretici kullanımı olarak ikiye ayırabiliriz.
Kolay anlaşılması için, günlük hayatımızda kullandığımız ürün ve hizmet örneklerinden başlayalım:
YAPAY ZEKÂNIN TÜKETİCİ KULLANIM ALANLARI
Sesli arama sistemleri ve sesli asistanlar
Bu uygulamalar içinde en çok kullandığımız "Sesli Arama" teknolojisi akıllı öğrenmeye de güzel bir örnek teşkil eder. Sesli olarak verdiğiniz bir komutu yerine getirebilmek için, sizden ve başka kişilerden daha önce aldığı benzer komutları hızlıca gözden geçirip, en çok benzerlerine verdiği doğru cevapları tarayıp, sizin komutunuzu yerine getirirler. Amazon Alexa, Google Asistan, Apple Siri gibi uygulamalar bu mantıkla çalışmaktadırlar.
Yine akıllı telefonlarımızda kullanılan Otomatik Düzeltme (Auto Correction) uygulamaları da yapay zekânın güzel birer örneğidir. İlk kullanıma girdikleri dönemlerde, yazdığınız her kelimeyi saçma sapan önerilerle düzeltmeye çalışmaları hepimizi bıktırmıştı. Ancak, otomatik düzeltme programların yaptığı yanlış önerileri kullanıcıların ısrarla düzeltmesi sayesinde programlar da öğrenmeye geçti. O hata yaptı, biz düzelttik, sonuçta öğrendiklerinden daha uygun önermeler yapmaya başladılar.
Çalışma prensiplerini çok basit bir şekilde anlatmaya çalışayım; diyelim ki ben "otonom robot" yazmaya çalışırken "orono robot" yazmış olayım. Program öncellikle hafızasına yüklenmiş olan kelimeler ve dilbilgisi kurallarını gözden geçirir. Bununla birlikte, robot kelimesini yazışmalarında kullanmış diğer kişileri tespit eder. Bu kişilerin robot kelimesi ile birlikte kullandıkları, benim "orono" olarak yazdığım kelimeye benzer kelimeleri bulur ve bunların içinden en çok benzeyen kelimeyi önerir. Otomatik düzeltme programlarının insan müdahalesi olmadan öğrenip, önermede bulunuyor olmaları çok güzel bir yapay zekâ örneğidir.
IBM’in yapay zekâ programı Watson, değişik yerel doğal dillerde sorulan sorulara cevap vermek için tasarlanmıştır. Sistemsel problemleri, sebepleri ile insan gibi algılar, insancıl bakış açısı ile anlar ve sonrasında 4 adımda karar vererek çözümler oluşturur. Kısaca Watson; algılar, anlamlandırır, değerlendirir ve karar verir.
Watson, bilgiyi alıp kullanırken doğal dil kullanır. Dil bilgisi kurallarına uyar. Hatta terimsel içerikler ve kültürel açıklamalar sebebi ile karmaşa oluşturabilecek içerikleri dahi algılayarak aktarımını sağlar. Örneğin, Watson ile gerçekleştirdiğiniz bir diyalogda ‘’bardaktan boşanırcasına yağmur yağıyor’’ deyiminin geçtiğini düşünelim; Watson bu söyleminizi duyduğunda, çok fazla yağmur yağdığını algılar ve size bu konu ile ilişik cevaplar oluşturur. Hatta "pabucu dama atıldı" ya da "ruhu duymamak" gibi deyimleri dahi anlamlandırıp, uygun cevapları oluşturabilir.
Sonuç olarak Watson, kullanıcı dilinin asıl amacını anlamaya çalışır ve mantıksal bütünlüğü sağlayarak, sahip olduğu dilsel modeller ve algoritmalar aracılığıyla beklenen cevapları oluşturur.[2]
Watson’ın kullanım alanı dil sistemleri ile sınırlı değildir. Kanseri teşhis etmek, siber suçlarla mücadele etmek, otonom araçları güçlendirmekten tutun da alış veriş tavsiyeleri, akşam yemeği önerilerine kadar pek çok alanda kullanılmaktadır.
Çevrimiçi sohbet - chatbots
Bir diğer günlük uygulama ise Chatbots dediğimiz Sohbet Programlarıdır. Bu programlar, karşınızda bir insan varmış gibi sizi dinler, şikâyetlerinizi alır ve çözüm üretmeye çalışırlar.
Akıllı robotlar olarak da adlandırılan bu programlar kullanıcıya cevap verirken yapay zekâdan destek alır. Önceden hazırlanmış komutlar yerine, robotun önerileri değerlendirilir. Ayrıca insanların söylediği tüm kelimeler daha sonraki işlemler için kaydedilir ve yapay zekâ bir sonraki sohbet için kendini geliştirmeye devam eder.
Aday müşteri puanlama - lead scoring
Bir banka şubesine gittiğinizde, sıra numarası alan bazı müşterilerin işlemlerinin diğerlerinden önce yapıldığını görürsünüz. Ya da bir konsere bilet ararken size bilet yok diyen sistem bir arkadaşınıza kolayca bilet satış yapabilir. Pek çok konuda insanlar, yapay zekâ programları tarafından ilgili hizmet ve ürün için puanlandırılıp, önemine göre sıraya konulurlar.
Bu puanlama ve sıralama işini yapay zekâ programları yapmaktadırlar. Web sitesinde form dolduran, belirli sayfalara giren, arayarak teklif isteyen veya profili yüksek satış potansiyeli olarak görülen her bir aday müşterinin puanlaması yapılarak, işlemlerinde öncelik sırası tanımlanmaktadır.
Bu sistem sağlık alanında yaşa göre randevu sıralamaları gibi uygulamalarla da karşımıza çıkmaktadır.
Müşteri hizmeti tahminleme - predictive custormer service
Abonesi olduğunuz bazı firmaları sözleşme bitim tarihine yakın bir zamanda sizi arar ve sözleşme uzatma karşılığında belli bir oranda indirim önerirler. Bu indirim oranları kişiden kişiye değişir.
Ya da bazı ürünler için, size özel olduğunu iddia ettikleri fiyat ve satın alma koşulları önerirler.
Bu işlemler elbette yapay zekâ programları vasıtasıyla gerçekleştirilir. Söz konusu programlar, mevcut müşterilerin profil ve sosyo-ekonomik bilgileri, geçmişteki satın alma davranışları, ürün kullanım alışkanlıkları gibi bilgileri analiz ederek, hangi teklif ile yaklaşılırsa işbirliğini geliştirme şansının yükseleceğini tahmin etmekte ve teklifler oluşturmaktadır.[3]
Akıllı yaşam
Yapay zekâ ve dijital teknoloji yaşadığımız her mekanda kullanılmaktadır. Amaç yaşam kalitemizi yükseltmek ve tasarruf etmemizi sağlamaktır. Şimdi bu kullanım alanlarından bazı örneklere göz atalım:
Akıllı şehirler
İnsanların yaşamını daha kaliteli hale getiren, ucuz ve gelişmiş hizmet almasını sağlayan, otomatik sistemlerin mevcut olduğu, iletişim ve bilgi teknolojilerini kullanan şehirlere akıllı şehir denir. İnsan faktörünün arka plana itildiği akıllı şehirlerde enerji, ulaşım, iletişim, bankacılık, belediyecilik, bürokratik işlemler gibi pek çok ürün ve hizmet birbirleriyle iletişim ve etkileşim halinde çalışmaktadırlar.
Akıllı yaşamın gerçekleşmesi için gerekli bazı parametreler vardır. Bu parametrelerden bazılarını aşağıda özetledim:
1. Akıllı trafik kontrol sistemi
Mevcut trafik durumuna göre trafik işaret ve ışıklarının otomatik olarak yönetildiği sistemdir. Mevcut trafik durumunun belirlenmesi ve trafiğin yoğunluğu, araçların hızı gibi gerçek zamanlı elde edilen bilgiler ile trafiğin akışı sağlanır. Trafiğin yoğun olduğu saatlere göre trafik ışıklarının yanıp sönme aralıklarını planlamakla bile inanılmaz büyüklükte zaman ve yakıt tasarrufu sağlanabilmektedir.
2. Akıllı park sistemi
Mevki, müsait olma ve gün içindeki saatlere göre değişen ücretlerle fiyatlandırılan ve boş park yeri bulmak için kullanılan park uygulamasıdır. Vakit tasarrufu ve trafiğin hızlı akışını sağlar.
3. Akıllı cadde ışıklandırması
Merkezi bir sistemdir. Hava koşullarına veya saatlere göre sokakların veya caddelerin ışıklandırılması otomatik olarak sağlanır. Hatta işlek olmayan caddelerde yayaların veya araçların hareketlerini algılayan sensörler vasıtası ile hareketlenme olduğunda sokak veya caddelerde ışıklandırma devreye girer.
4. Akıllı ulaşım
Yapay zekâ uygulamaları, trafiğin yoğun olduğu bölgeleri, kent kameralarından ve diğer kaynaklardan gelen bilgileri birleştirip, değerlendirerek, otobüs, tren, tramvay, metrobüs ve metro seferlerinin sefer sıklıklarını programlayabilir.
5. Akıllı enerji
Evimizdeki akıllı şebeke tarafından ihtiyaca göre enerji dağıtılır. Akıllı sayaçlar akıllı şebekelere enerji kullanımı hakkında veri gönderir. Bu şekilde enerji arzı planlanır. Elektriğin pahalı olduğu saatlerde tasarruf edebileceğiniz sistemleri otomatik kapatır.
6. Akıllı kamu güvenlik sistemleri
Trafik ve sokak/cadde kameraları, ateşli silah algılama sensörleri, yüz tarama sistemleri gibi güvenlik teknolojileri merkeze veri aktarır.
Cadde, sokak, park veya binalardaki kişi sayısı kablosuz ağ, bluetooth veya mobil telefon sinyalleri ile tespit edilir. Kişiler ile güvenlik güçleri arasında veya güvenlik güçlerinin kendi aralarında sağlıklı iletişim kurabilmeleri için LTE (Long Term Evolution) ağları ve akıllı uygulamalar ile entegre edilmiş iletişim cihazları geliştirilmiştir.[4]
7. Akıllı binalar
Binaların akıllı olmalarının sağlayan unsur binada kullanılan sensörler, bilgisayarlar, bu bilgisayarlara yüklenen yazılımlar ve uygulamalardır. Kullanıcılar bu sistemleri dilerlerse uzaktan erişimle yönetebilirler. Kullandığımız akıllı telefonlara yüklenen uygulamalarla evimizde bulunan, aydınlatma, güvenlik, ısıtma-soğutma-havalandırma otomasyonu, ses ve görüntü sistemleri otomasyonlarını uzaktan kontrol edebiliriz. Bu tür evlere Programlanabilir Evler denilmektedir.
Yeni nesil Akıllı Ev Otomasyon sistemleri ise programlanabilir evlere göre daha gelişmişlerdir. Programlanabilir evlerde senaryolar insan yardımı ile hazırlanmakta iken bu evlerde senaryo girişi yapılmaz. Bu evlerin öğrenme yeteneği vardır. Bu evler, kendi kendine inceleyip, buna göre kendi ayarlarını ve senaryolarını yaratabilen evlerdir. Bunun için öğrenme yeteneğine sahip yazılımlar, yani yapay zekâ yazılımları kullanılmaktadır.
Bu yazılımlar, evde yaşayanların gün içindeki hareketlerini izlerler, tekrar eden hareketleri ortaya çıkarırlar ve o durumlarda yapılması gerekeni belirler. Bir daha o davranış ile karşılaşıldığında uygun ayarlamaları yaparlar. Örneğin siz her gün eve saat 20:00’de gelip, kaloriferinizi 21 derece sıcaklığa ayarlıyorsanız, sistem bunu siz eve girer girmez kendiliğinden yapacaktır.
Bu işleyiş elbette rutin olarak tekrarlanan davranışlar için geçerlidir. Sıra dışı davranışlarda sistem doğal olarak yanılgıya düşebilir. Eşinizle romantik bir gece geçirmek isteyip, mum ışığında ve 23 derece sıcaklıkta vakit geçirmek istediğiniz bir gece sistem yanılacaktır. Elbette şimdilik! Yapay zekâ bu tür sıra dışılıklara da yakın zamanda alışacak ve öğrenecektir.
Bireysel olarak günlük hayatımızda kullandığımız yapay zekâ uygulamaları son derece fazladır. Yukarıda en popüler ve en sık kullandıklarımızı örneklemeye çalıştım.
Yapay zekânın üretimdeki kullanım alanlarından çarpıcı örnekleri ise haftaya aktarmaya çalışacağım.
[1] SAY Cem, 50 Soruda Yapay Zekâ, Bilim ve Gelecek Kitaplığı, İstanbul Kasım 2018, s.158
[2] URL-1: Bu yıl Geliştirilmesi Beklenen 7 Yapay Zekâ Kullanım Alanı https://www.luckyeye.com/tr/Blog/Detay/Yapay-Zekâ-ve-Kullanim-Alanlari/96/221/0
[3] KARACA Burak, Gonca Telli, Yapay Zekâ ve Gelecek (Editör: Gonca Telli) Doğu Kitabevi, İstanbul 2019, s.172-185
[4] GÜREL Müberra, Dijital Kehanet-Hepimiz Siborguz, Destek Yayınları, Kasım 2017, s.61-67
