Sanal Gerçeklik Nedir?

Sanal gerçeklik (VR), artırılmış gerçeklik (AR), karma gerçeklik (MR), zengin gerçeklik ve akıllı gözlük terimler sözlüğü.

Akşam haberlerine bakarsak 2020 yılı ölümcül salgınlarla, ekonomik krizlerle, çekirge istilalarıyla veya doğal afetlerle dolu gelebilir. Ama işin teknolojik yönü bambaşka ve gelecekte 2020 yılı dendiğinden bence teknolojik dönüşümün başladığı, yapay zeka, makine öğrenimi, sanal gerçeklik, artırılmış gerçeklik gibi bir çok yeni nesil teknolojilerinin filiz vermeye başladığı yıl olarak anılacak.

Son zamanlarda takip ettiğim VR/AR teknolojileri hakkında yeni çıkan sanal gerçeklik başlıklarının özelliklerine baktığımda anlamakta zorlandığımı fark ettim. Bu nedenle kavram kargaşasını bitirmek ve bilmediğim bazı terimleri anlamak için kısa bir araştırma yaptım. Benim gibi meraklılar ve konu hakkında kısa, net ve bilgilendirici açıklamalara ihtiyacı olanlar için derledim. Bu yazıyı olabildiğince güncellemeye çalışacağım. Yeni şeyler öğrendikçe ya da açıklamalı görseller buldukça ekleyeceğim. Sizin bildiğiniz ya da aşağıda olması gerektiğini düşündüğünüz terimleri yorumlara yazarsanız hızlı bir şekilde yazıya ekleyeceğim.


SANAL GERÇEKLİK, ARTIRILMIŞ GERÇEKLİK VE KARMA GERÇEKLİK TERİMLERİ SÖZLÜĞÜ

VR – Virtual reality – Sanal gerçeklik nedir: Teknoloji kullanılarak oluşturulan kurgular ile gerçek ve hayalin birleştirilmesidir. Bir başka deyişle çeşitli teknolojiler kullanarak, duyu organların sanal ortamları gerçek gibi algılanmasını sağlanmasıdır.

Sanal öğrenme ortamları, turizm amaçlı sanal tur, VR oyun, sanal toplantılar veya sohbet yazılımları, 3d video araçları, iş süreçlerini hızlandırmak için verimlilik ve birlikte çalışma deneyimlerini zenginleştirmek için tasarlanmış platformlar, sanal gerçekliğin kullanım alanları olarak gösterilebilir.


AR – Augmented reality – Artırılmış gerçeklik nedir: Sanal ve fiziksel dünya arasındaki boşluğu doldurarak mevcut bir ortamın üstüne dijital katmaların eklenmesidir.


DoF – Degrees of Freedom – Özgürlük dereceleri:Hareket eksenleri (DoF) nedir: 3 boyutlu dünyamızda toplam 6 eksen yani 6DoF vardır. VR için izlenen bir ekseni tanımlamak için DoF kullanılır. İzleme, donanım kullanarak eksenler üzerindeki açı veya mesafe değişikliğini izleme yeteneğinden gelir.


FoVField of View (Görüş alanı) nedir: İnsanların görüş alanı dikeyde ve yatayda yaklaşık 180 derecedir. Bu nedenle sanal gerçeklik deneyimi için ekranda gösterilen görüntününde olabildiğince bu oranlara olması gerçeklik deneyimini artıran bir unsur olarak karşımıza çıkar. Mesala Valve Index ve HP Reverb 130 derecelik bir görüş alanı sunarken, Oculus Rift, HTC Vive 110 derece, PSVR ve Oculus Quest ise 100 derecelik bir görüş alanı sunuyor.


HMDHead Mounted DisplayBaşa takılan ekran (HMD) nedir: başın üzerine veya kaskın bir parçası olarak (havacılık uygulamaları için Miğfer monteli ekran), birinin önünde veya her birinin önünde küçük bir ekran optiği bulunan bir görüntüleme aygıtıdır. Bir HMD’nin oyun, havacılık, mühendislik ve tıp gibi birçok kullanımı vardır. Sanal gerçeklik başlıkları ve akıllı gözlükler de bir çeşit HMD’dir. (Wikipedia) (Imgur’dan açıklayıcı bir infografik)


Holographic DisplayHolografik görüntü nedir: Üç boyutlu sanal bir görüntü oluşturmak için ışık kırınımından yararlanan bir görüntü türüdür. Holografik görüntüler, izleyicinin görüntüyü görebilmesi için herhangi bir özel gözlük veya harici ekipman yardımı gerektirmedikleri için diğer 3 boyutlu görüntü formlarından ayrılır. (Wikipedia)


Holographic ScreenHolografik ekran nedir: Bir video projektörün projeksiyon yüzeyi için özel kaplamalı cam kullanan iki boyutlu bir ekran teknolojisidir.


HR – Hyper Reality – Hiper gerçeklik nedir: Henüz konsept aşamasında olan bu teknoloji rüya aleminden hallice duruyor 🙂


IPD – interpupillary distance – gözbebekleri arası mesafe


LBE – Location-Based Entertainment: Konum tabanlı eğlence


MR – Mixed Reality – Karma/zengin gerçeklik nedir: Gerçek ve sanal dünyaların, fiziksel ve dijital nesnelerin gerçek zamanlı olarak bir arada var olduğu ve etkileşime girdiği yeni ortamlar ve görselleştirmeler üretmek için birleşmesidir.


Oculus Link – Oculus Quest’i bilgisayara bağlamak için gerekli USB Type-C kablosu. (Resmi Destek Sayfası)


OpenXROpenXR nedir: Sanal gerçeklik ve artırılmış gerçeklik platformlarına ve cihazlarına erişim için açık, telifsiz bir standarttır. Khronos Grubu konsorsiyumu tarafından yönetilen bir çalışma grubu tarafından geliştirilmiştir. Bir çok firma tarafından desteklenen standart ile kısaca bir VR uygulama yazıp, markadan bağımsız olarak uyumlu tüm başlıklarda çalışması mümkün olabilmektedir.


PPDPixel per degree nedir: Görüş alanını hesaba katan bir piksel yoğunluğu ölçüsü.


Smart GlassesAkıllı gözlük nedir: Giyenin yanında veya gördüklerine bilgi ekleyen giyilebilir bilgisayar gözlükleridir.


VR TourSanal tur nedir: genellikle bir dizi video veya fotoğraftan oluşan mevcut bir konumun simülasyonudur. Ses efektleri, müzik, anlatım ve metin gibi diğer multimedya öğelerini de kullanabilir.


WebARWebAR nedir: Bir web sayfasında düzenlenen Artırılmış Gerçeklik deneyimi için Web tabanlı Artırılmış Gerçeklik’in kısaltmasıdır. Kullanıcıların tek bir iOS veya Android akıllı telefon kamerası aracılığıyla Artırılmış Gerçeklik deneyimini görüntülemek için web sayfasının URL’sine gitmenin yeterli olduğu anlamına gelir.


WebVRWebVR nedir: Uygulamaların bir web tarayıcısında HTC Vive, Oculus Rift, Google Cardboard veya Açık Kaynak Sanal Gerçeklik (OSVR) gibi cihazlarla etkileşime girmesini sağlayan deneysel bir JavaScript (API) uygulama programlama arabirimidir. Firefox ve Chromium tabanlı tarayıcılarda kullanılmış fakat WebVR API’nın yerini, sanal gerçeklik ve artırılmış gerçeklik cihazlarını aynı anda temsil edebilen daha güçlü bir WebXR API’ye bırakmasıyla emekli edilmiş ve artık kullanılmamaktadır.


WebXRWebXR nedir: Son yılların yükselen trendlerinden olan WebXR, web üzerinden VR (Sanal Gerçeklik) ve AR (Artırılmış Gerçeklik) deneyimleri sağlamayı amaçlayan bir JavaScript API. Aslında 2016 yılında WebVR olarak başlayan macera artırılmış gerçekliğin de eklenmesi ile Genişletilmiş Gerçeklik (XR — Extended Reality) adını aldı.


XR – Extended Reality – Genişletilmiş gerçeklik nedir: Sanal gerçeklik (VR), artırılmış gerçeklik (AR) ve karma gerçeklik (MR) teknolojileri bir araya getiren genel bir kavramdır. Genişletilmiş gerçeklik veya XR nispeten yeni bir terim olmakla birlikte fiziksel ve sanal dünyaları birleştirerek kullanıcı için tamamen sürükleyici bir deneyim yaratır.


Sizin bildiğiniz ya da yukarıda olması gerektiğini düşündüğünüz terimleri yorumlara yazarsanız hızlı bir şekilde yazıya ekleyeceğim.

Sosyal Medyada İngilizce Kısaltmalar ve Anlamları

Sosyal medyada sıkça karşılaşılan İngilizce kısaltmalar ve anlamları ile ilgili eğlenceli ve bilgilendirici bir videoya denk geldim. Biraz kopyala yapıştır oldu ama idare edin artık. En kısa zamanda -ASAP- öğrendiğim diğer kısaltmaları da eklemeye devam edeceğim.

  1. ASAP = As soos as possible – En kısa zamanda
  2. BTW = By the way – Bu arada
  3. LOL = Laughing out load – Yüksek sesle gülmek
  4. LMAO = Laughing my ass off – Katılarak gülmek
  5. PPL = People – İnsanlar
  6. PLZ = Please – Lütfen
  7. BRB = Be right back – Hemen dönüyorum
  8. GF = Girl friend – Kız arkadaş
  9. BF = Best friend (boy friend)- En yakın arkadaş – Kanka
  10. BFF = Best friend forever – sonsuza kadar en iyi arkadaş
  11. BFF4L = Best friend forever for life – Ömür boyu en yakın arkadaş
  12. BYOB = Bring your own bottle – Kendi içeceğini getir
  13. TBT = Throw back thursday – Geçmişte bir perşembeden anılar
  14. DM = Direct message – Direkt mesaj
  15. PM = Personal mail / message – Özel posta
  16. OMG = Oh my god – Aman tanrım
  17. THX = Thanks
  18. NSFW = Not safe for work – İşte seyretme, açma, bakma!
  19. B/C = Because – Çünkü
  20. W/OUT = With / Without – Birlikte / Onsuz
  21. FYI = For your information – Bilginize
  22. WTF = What the fuck – waht the flip – Hassi.ktir
  23. TGIF = Thank god it’s friday -Tanrım cuma geldi sonunda
  24. HBD = Happy birthday – Mutlu yıllar
  25. BDAY = Birthday – Doğum günü
  26. ETA = Estimated time of arrival – Tahmini varış zamanı
  27. BAM = Below average mentally – Gerizekalı
  28. NVM = Nevermind – Her neyse
  29. RN = Right now – Şimdi
  30. K = OK – Tamam
  31. GTG = Gotta go – Gitmem gerek
  32. L8 = Late – Geç
  33. L8R = Later – Daha sonra
  34. AKA = Also known as – Ayrıca şöyle de bilinir

Yapay Zeka Terimleri Sözlüğü

Çoğumuz yapay zekayı basit olarak robotlarla insanlar arasındaki etkileşim olarak düşünüruz. Geleceği değiştireceği söylenen yapay zeka teknolojisi, “robot-insan ilişkisi” kavramının ötesine uzanan alt bileşenlerle çok yönlüdür. Ne yazık ki, henüz emekleme aşamasında olan bu teknoloji için ortaya çıkan kavramlar şimdiden karışmaya başladı. En azından benim için.

İnternette gezinirken yapay zeka ile ilgili haberlere denk geldiğinizde muhtemelen “veri madenciliği” ve “makine öğrenimi” gibi terimler görmüşsünüzdür. Ancak okuduğunuzu anlamanıza yardımcı olacak özlü bir tanım bulmak çoğunlukla kolay olmuyor. İşte tam da bu amaçla hem öğrenmek hem de öğrendiklerimi paylaşmak adına yapay zeka ile ilgili bulabildiğim terimlerin basit anlamlarını aşağıya ekledim. Umarım size de yardımcı olur.

Elimden geldiğinde güncellemeye ve başlıkları zenginleştirmeye çalışacağım.

Eksik, yanlış veya tavsiyelerinizi lütfen yorum bölümünde belirtin.


Yapay Zeka Terimleri:

  • Yapay zeka ( Artificial intelligence ): Bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyeti. (örneğin karar verme, nesne sınıflandırma ve algılama, konuşma tanıma ve çeviri)
  • Genel yapay zeka ( AGI — Artificial general intelligence ): İnsanlarla benzer kabiliyete sahip yapay zeka türüdür ayrıca güçlü yapay zeka (strong AI) olarak da bilinir. Halen başlangıç aşamasındadır. Tarih vermek yanlış olsa da 2020’li yıllarında sonlarında görmemiz muhtemel.
  • Dar yapay zeka ( ANI — Artificial narrow intelligence ): Dar yapay zeka belirli bir zamanda yalnızca bir göreve veya soruna odaklanabilen (örneğin bir insan rakibine karşı oyun oynayabilir) bir yapay zeka türüdür. Bu şu anda mevcut yapay zeka şeklidir. Zayıf yapay zeka (weak AI) olarak da bilinir.
  • Süper yapay zeka ( ASI — Artificial super intelligence ): Bir yapay zeka insan davranışı veya zekasını taklit etmekle kalmıyor, bunları aşıyorsa işte buna süper yapay zeka diyoruz. Süper yapay zeka şimdilik sadece üzerinde tahminler yapabileceğimiz bir şey. Sonuçlarının ne olacağı ise şimdiden büyük bir tartışma konusu. Neyse ki uzmanlar uzun bir süre daha hayata geçeceğini öngörmüyor.
  • Yapay sinir ağı ( ANN — Artifial neural network): İnsan beyninden sonra yapay bir sinir sistemi yaratarak, duyusal verileri öğrenen, yorumlayan ve sınıflandıran örüntü tanıyan bir bilgisayar algoritması aracılığıyla modellenmiş bir ağ.
  • Tekrarlayan sinir ağı ( RNN — Recurrent neural network ): Sıralı bilgilere ve örüntü tanıma temelinde mantıklı çıktı üreten bir tür sinir ağı.
  • Algoritma ( Algorithm ): Bir görevi tamamlaması için bilgisayara verilen bir formül (yani bilgisayar için bir kurallar kümesi)
  • Geri yayılım ( Backpropagation ): İngilizce ‘ backward propagation of errors ‘ kelimelerinden üretilen terim; kısaca, sistemin ilk çıktısının istenen çıktı ile karşılaştırıldığı, daha sonra (çıktılar arasındaki) arasındaki fark minimum seviyeye gelene kadar ayarlanan sinir ağlarının eğitimi yöntemidir.
  • Bayes ağları ( Bayesian networks ): Bayes ağı, Bayes modeli ve inanç ağı ( belief network) olarak da bilinir, bir dizi değişken ve bağımlılıklarını temsil eden grafik tabanlı bir modeldir.
  • Büyük veri ( big data): Standart veri işleme yazılımı tarafından işlenemeyecek kadar karmaşık olan büyük miktarda yapılandırılmış veya yapılandırılmamış veri.
  • Sohbet botları ( Chatbots ): İnsan kullanıcıyla yazılı veya sesli komutlarla sohbet edebilen bir sohbet robotu. E-ticaret, eğitim, sağlık ve iş endüstrileri tarafından iletişim kolaylığı ve kullanıcı sorularını yanıtlamak için kullanılır.
  • Sınıflandırma ( Classification ): Makinelerin veri noktalarına kategori atamasını sağlayan algoritma tekniği.
  • Kümeleme ( Clustering ): Makinelerin benzer verileri daha büyük veri kategorilerine ayırmasını sağlayan algoritma tekniği.
  • Bilişsel hesaplama ( Cognitive computing ): Veri madenciliği, NLP ve örüntü tanıma yoluyla insan düşünce süreçlerini taklit eden bilgisayarlı model.
  • Bilgisayar görüşü ( Computer vision ): Bir makine görüntü dosyalarından (JPEG’ler) veya kamera yayınlarından görsel girdiyi işlemesi.
  • Evrişimsel sinir ağı ( CNN — Convolutional neural network ): Çok katmanlı algılayıcılar kullanarak görsel görüntüleri analiz etmek, sınıflandırmak ve kümelemek için özel olarak oluşturulan bir tür sinir ağı.
  • Veri madenciliği ( data mining ): Büyük ölçekli veriler arasından faydalı bilgiye ulaşma, bilgiyi madenleme işidir. Büyük veri yığınları içerisinden gelecekle ilgili tahminde bulunabilmemizi sağlayabilecek bağıntıların bilgisayar programı kullanarak aranması olarak da tanımlanabilir.
  • Derin öğrenme ( deep learning ): Bilgisayarlara nasıl öğrenileceğini öğreten bir makine öğrenme tekniği (yani sınıflandırma tekniklerini kullanarak, bir insan zihni gibi öğrenmeyi taklit eden makineler)
  • Çekişmeli üretici ağlar ( GAN — Generative adversarial networks ): Yüzeysel bir anlatımla insan gözüne gerçek görünüşte fotoğraflar üretebilen bir tür sinir ağı. GAN tarafından oluşturulan görüntüler, fotoğraf verilerinin öğelerini alır ve bunları insanların, hayvanların ve yerlerin gerçekçi görüntülerine dönüştürür. Basit girdilerle anlamlı ve karmaşık çıktılar oluşturabiliyor.
  • Genetik algoritma ( Genetic algorithm ): Zor problemlerin çözümlerini etkili ve hızlı bir şekilde bulmak için kullanılan genetiğin prensiplerine dayanan bir algoritma.
  • Sezgisel ( Heuristic ): Hızlı, optimum, çözüme dayalı problem çözme için tasarlanmış bir bilgisayar bilimi tekniği. Diğer kullanımları arasında sezgisel algoritma da vardır.
  • Görüntü tanıma ( Image recognition ): Bir görüntüdeki veya videodaki nesnenin özelliğini tanımlama veya algılama işlemi.
  • Sınırlı hafıza ( Limited memory ): Belirli bir zaman dilimine sınırlı kısa süreli hafızaya sahip sistemler.
  • Makine öğrenimi ( ML — Machine learning ): Bilgisayarların algılayıcı verisi ya da veritabanları gibi veri türlerine dayalı öğrenimini olanaklı kılan algoritmaların tasarım ve geliştirme süreçlerini konu edinen bir bilim dalıdır.
  • Makine çevirisi ( Machine translation ): Metin veya konuşmaya dayalı çevirilerde (insandan insana) kullanılan dil işleme (NLP) uygulaması.
  • Doğal dil işleme ( NLP — Natural language processing ): Bilgisayarların doğal dil verilerini kullanarak insan dilini ve özelliklerini işlemesine, yorumlamasına ve analiz etmesine yardımcı olur.
  • Optik Karakter Tanıma ( OCR — Optical Character Recognition ): Metin görüntülerinin (klavyeyle yazılan, elle yazılmış veya yazdırılan) elektronik veya mekanik olarak makine kodlu metne dönüştürülmesi.
  • Örüntü tanıma ( Pattern recognition ): Verilerde bulunan örüntülerin otomatik olarak tanınması.
  • Reaktif makineler ( Reactive machines ): Deneyimler hakkında analiz yapabilir, algılayabilir ve tahminlerde bulunabilir, ancak veri depolamaz; durumlara tepki verirler ve verilen anı temel alarak hareket ederler.
  • Pekiştirmeli öğrenme ( Reinforcement learning ): Davranışçılıktan esinlenen, öznelerin bir ortamda en yüksek ödül miktarına ulaşabilmesi için hangi eylemleri yapması gerektiğiyle ilgilenen bir makine öğrenmesi yaklaşımıdır.
  • Robotik ( Robotics ): İnsan zekasını veya hareketlerini daha etkili hale getiren robotların üretim ve tasarımı.
  • Robotik işlem otomasyonu ( RPA — Robotic process automation ): İnsanlar tarafından tamamlandığında tekrarlanan görevleri gerçekleştirmek için yapay zeka ve makine öğrenimi özelliklerine sahip yazılımlar.
  • Yapısal veri ( Structured data ): Kolayca aranabilir düzende açıkça tanımlanmış veriler.
  • Gözetimli öğrenme ( Supervised learning ): Çıktı veri setlerinin istenen çıktıları veya algoritmaları üretmeleri için makineleri öğrettiği bir tür makine öğrenmesi. (öğretmen-öğrenci ilişkisine benzer) Denetimli / kontrollü öğrenme olarak da bilinir.
  • Öğrenim aktarma ( Transfer learning ): Önceden öğrenilmiş verileri kullanan ve yeni bir görev grubuna uygulayan bir sistem. Örneğin, arabaları tanımayı öğrenirken edinilen bilgiler kamyonları tanımaya çalışırken geçerli olabilir.
  • Turing testi ( turing test ): Bilgisayar bilimcisi Alan Turing (1950) tarafından oluşturulan test, basitçe ayrı ortamlardan soru cevap yoluyla karşıdakinin makine olup olmadığını anlamak için kullanılır.
  • Yapılandırılmamış veriler ( Unstructured data ): Kolayca aranabilir düzenleri olmayan veriler (örneğin ses, video, sosyal medya içeriği)
  • Denetimsiz öğrenme ( Unsupervised learning ): bir algoritmanın sınıflandırılmayan veya etiketlenmeyen bilgilerle eğitildiği bir tür makine öğrenmesi, böylece algoritmanın rehberlik (veya denetim) olmadan hareket etmesine izin verme. Gözetimsiz veya kontrolsüz öğrenme de denir.