Anladığım kadarıyla ülkemizde teknoloji yayıncıları ve içerik üreticileri yapay zekadan pek hoşlanmadı. Bazılarının twitter’da OpenAI‘nin kısa bir süre önce tanıttığı GPT-4‘e kin kustuğunu görünce şaşırdım. Yıllardır teknolojinin gelişimini takip ettiğim bu kişiler, yeni bir çağın başladığı ve herkesin hayatını önemli ölçüde değiştirebilecek bir teknolojiye neden böyle yaklaştığını kendimce anlamaya çalıştım. Sonra sadece yayıncıları değil hepimize etkisi hakkında bu yazı çıktı.
Dünyanın en güçlü veya etkili insanı kim diye sorulsa, benim gibi sıradan biri ABD başkanı derdi diye tahmin ediyorum. Kimsenin yadsıyamayacağı bir gerçek var. O da sevmesekte ABD’nin en güçlü ülke olduğu gerçeği. Ama düşünün ki, ABD başkanın bile twitter hesabı askıya alınabiliyor. Belki kendi ülkesine darbe yapmaya kalkıştı, yandaşlarına kongreyi hedef gösterdi falan ama yıllardır yaptığı şeyi yapmaya devam ediyordu aslında. Senelerdir kanun tanımaz, otokratik, ayrıştırıcı ve hedef gösteren tweetler atıyordu. Artık değişen tek bir şey var, ‘ABD başkanı’ olarak etkisi ve gücü kalmadı.
Bu durumu fırsat bilen sosyal medya şirketleri yapılamaz denen şeyi yapmakta tereddüt bile etmedi. Twitter‘ın Donald Trump’a ayrı bir kini var biliyorum, bununla birlikte instagram, facebook, snapchat ve youtube‘da bu furyaya katılmaktan çekinmedi.
Daha bir kaç gün önce yaklaşık 2 milyar kullanıcıya ulaşan WhatsApp‘da kullanıcı sözleşmesini değiştirerek, 8 Şubat’a kadar kabul etmeyenlere uygulamayı kullandırmayacak. Yeni sözleşmenin en önemli maddesi ise, artık kişisel veriler ‘resmi’ olarak facebook’la paylaşılacak. İnsanlardan hemen itirazlar yükseldi, sanki hiç facebook’a veri sağlamıyormuş gibi ama günün sonunda biliyoruz ki, topluluk neredeyse insanlar o uygulamayı kullanacak. WhatsApp bu zamana kadar beklemesi boşuna değildi. Hatırlarsanız geçtiğimiz ağustos ayında facebook ani bir kararla Oculus sanal gerçeklik başlıklarına facebook hesabı zorunluluğu da getirmişti. Instagramıda düşünürsek belli ki, facebook’un veri tabanı reklam verenler için oldukça ilgi çekecek.
Google ise; mümkün olduğu kadar sessiz kalıyor, vücutta kanın dolaşması gibi sanal dünyada her tarafımızı sarmış durumda sessiz ve derinden ilerliyor. Youtube; gözü görmeye başlayan her insan evladına anne/baba’nın cep telefonu vasıtasıyla hayatına giriyor ve bir daha çıkamıyor. Bu arada anne/baba bir kaç saat rahat vakit geçiriyor!
Bulut bilişim firmaları, alışveriş siteleri özellikle Amazon ve AWS‘yi ise sadece sektörü bilenlerin tehlikenin ne derece olduğunu bilebildikleri bir durum söz konusu. Veri setleri, makine öğrenimi, derin öğrenme, büyük veri, yapay zeka, veri analizi gibi anahtar kelimeleri birleştirdiğimizde; sıradan kullanıcının ‘bulutta’ olan bitenden bile haberi yok.
Bir de ‘dijital faşizm‘ bahane edilerek ‘yerli ve milli‘ tek merkezli(!) çözümler geliştirilmeye çalışılıyor. Sosyal medya ve mesajlaşma uygulamalarının treni kalkalı 10 sene olmasına rağmen jetonun düşmesi sevindirici olsa da; bence global iletişim çağında insan ve zaman kaynağı boşa harcanacak.
Bu anlattıklarımdan sonra ‘Sosyal medyanın geleceği dijital diktatörlük mü?‘ sorusu bence anlamsızlaşmaya başlıyor.
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.
FoV – Field 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.
HMD – Head Mounted Display – Başa 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 Display – Holografik 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 Screen – Holografik 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)
OpenXR – OpenXR 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.
PPD – Pixel per degree nedir: Görüş alanını hesaba katan bir piksel yoğunluğu ölçüsü.
Smart Glasses – Akıllı gözlük nedir: Giyenin yanında veya gördüklerine bilgi ekleyen giyilebilir bilgisayar gözlükleridir.
VR Tour – Sanal 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.
WebAR – WebAR 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.
WebVR – WebVR 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.
WebXR – WebXR 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.
İcat çıkarmamak için bin dereden su getirenler kadar enerjim ve kararlılığım olsaydı belki bugün bu satırları yazmak zorunda hissetmeyecektim. Hayatın gizli tuzakları arasında gizli hazinelerinde olduğu gerçeği benden uzun bir süre saklı kalmayı başardı. Artık ne düşünmem gerektiğini biliyor ama ne yapmam gerektiğini bilmiyorum. Evet kendinizi tebrik edebilirsiniz ey yüce bilgi kişi!
Yukarıda kısa bir yazıyla tarif etmeye çalıştığım durum, ulusumuz ve şahsım için çözülmesi çok zor hale gelmiş bir düğümü anlatıyor. Dünya uzun bir süredir çok hızlı değişiyor ve biz seyrediyoruz… Birazcık bile dünyadaki gelişmeleri takip edenler için geleceğin nelere gebe olduğu çok açık… Teknolojik gelişmeler sosyal, ekonomik ve hatta psikolojik durumumuzu direkt olarak etkileyecek hale geldi. Bu noktada, kendi adıma, Türkiye’nin içinde bulunduğu çukur ve kokuşmuşluğun sadece buraya notunu düşerek asıl konuma dönmek istiyorum.
Gazeteci Erkan Öz’ün youtube kanalında izleğim Gerçek Ekonomi programı beni bilgi ekonomisini anlamaya ve nasıl fayda sağlayabilirim sorusuna yöneltti. İçinde bulunduğumuz ekonomik durumun da etkisi oldukça yüksek tabi ki. Her ne kadar bazı taşlar hala yerine oturmasa da kısaca not almak gerektiğini düşünüyorum. Görünen o ki; ileride bu yazıya dönüp tekrar tekrar bakmam ve güncellemem gerekecek.
Yeni ekonomi ya da nam-ı diğer bilgi ekonomisinin ne olduğu arayışı beni ilk olarak psikoloji, istatistik okumuş ve araştırma metotları konusunda yüksek lisans yapmış Dan Tapscott’a götürdü. 1947 doğumlu ve iş stratejileri ve organizasyonel değişimler konusunda uzman Kanadalı konuşmacı, yazar ve danışman. 1996 yılında yeni ekonomi ve bilgi ekonomisi hakkında hazırladığı 12 maddelik açıklamayı yeni keşfetmiş olmanın hüznünü yaşadığımı söylesem ne kadar kendimi ifade edebilirim bilemiyorum.
Tapscott, bilginin temel üretim faktörü olarak ön plana çıktığı yeni ekonomi modelinin temel özelliklerini şöyle sıralıyor.
Yeni Ekonomi Bilgi Ekonomisidir: İşletmelerin en önemli gücü, üretim faktörleri değil bilgi gücüdür.
Yeni Ekonomi Dijital Bir Ekonomidir: Daha ucuz ve güvenilir bir iletişim sağlayan dijital ekonomi, yeni ekonominin temel taşıdır.
Yeni Ekonomide Sanal Bir Dünya Oluşur: Sanal piyasaların ortaya çıkması ile kurumlar arasındaki iletişim biçimi değişmiş, analogdan dijitale kaymıştır. Dolayısı ile ekonomik işleyiş, sanal piyasalarda gerçekleşmeye başlamıştır.
Yeni Ekonomi Moleküler Bir Ekonomidir: Yeni Ekonomide, işletmelerin temeli birey üzerine kuruludur. Birey kendi başına faaliyette bulunmaktadır ve bireyin kurduğu ekipler aracılığıyla yeni bileşim altyapısı genişleyecektir.
Yeni Ekonomi Ağ Ekonomisidir: Ülkeler ve işletmeler kendi aralarında bilişim altyapılarını oluşturmaktadırlar. Bilişim gücü olmadan, yeni ekonominin işlemesi imkansızdır.
Yeni Ekonomide Aracılar Ortadan Kalkacaktır: Özel ve kamu sektöründe birçok kurum tüketicileriyle ağlar aracılığı doğrudan temas kuracaklar ve aracıları büyük ölçüde ortadan kaldıracaklar.
Yeni Ekonomi Yenilikleri Temel Alır: Firmaların ilkesi, ürettikleri ürünlerin modasını yine kendilerinin geçirmesidir. Eğer kendileri yapmazlarsa başka bir firma yeniliği gerçekleştirecektir.
Yeni Ekonomi Üretici ve Tüketici Arasındaki Farkı Belirsizleştirmektedir: Yeni bilişim teknolojileri müşterilerin üreticiler ile daha fazla etkileşim içinde olmalarına imkan sağlamaktadır.
Yeni Ekonomi Küresel Bir Ekonomidir: Bilginin anahtar role sahip olması tek bir dünya ekonomisi yaratmaktadır. Küreselleşme yeni ekonomiden soyutlanamamaktadır.
Yeni Medya Sektörü: Yeni ekonomide anahtar sektör bilişim teknolojilerinden yoğun olarak faydalanan medya sektörüdür.
Hız: İşletme başarısı ve ekonomik faaliyetler açısından hız anahtar değişken olmuştur.
Farklı Sosyal Problemler: Yeni ekonomi politik, ekonomik, kültürel, güvenlik gibi konularda farklı sorunları da beraberinde getirmektedir.
Son yıllarda artan bir şekilde hayatımıza girmeye başlayan ekonomik sürecin tarifinin 1996 yılında yapıldığını şimdi öğrenmek bile körlüğümü açıklamak için yetersiz kalıyor. Zira Erkan Öz’ün videolarını izleyeli neredeyse 10 ay oldu ve erteleme hastalığı nedeniyle ‘lütuf’ gösterip yeni bakabildim. Videolardan izlediğim kadarıyla yaklaşan fırtınan sesleri geliyordu ama bir anlam ifade etmiyordu.
Kişisel ve toplumsal olarak neler yaptığım(ız), neler düşündüğüm(üz), nelerle uğraştığım(ız) aklıma gelince bu 12 madde bende soğuk duş etkisi yaratıyor. Titiriyorum sonra kendime geliyor ve yine titriyorum. Teknolojik gelişmeler ve bunun doğal sonucu olarak sosyal ve kültürel etkileri nihayetinde eskiye dayanan ekonomik modelinde sonunu getirmek üzere. Görünen o ki; bu fırtına, geçmişe kazık çakanları gömecek, değişime/gelişime yelken açanları ise çok hızlı ilerletecek…
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.
Uzun zamandır geleneksel medya ve internet sitelerinde yapay zeka, makine öğrenimi, sinirsel ağ, ve derin öğrenme ve hatta siber güvenlik ilgili haberlerle karşılaşıyorum. Özellikle 2017 yılının sonlarına doğru oldukça artan bir şekilde konu hakkında haberler hayatımıza girdi. Ben henüz hepimizin bildiği yapay zeka ürünleri olarak Apple’ın Siri’si ya da Google’ın Google Now’suna bile tam alışamadım. Hani bir kafede otururda birden arkaya bakarsınız ve sizi birinin izlediğini fark edersiniz ya, işte içimden bir ses yapay zekanın çoktan bizi izlemeye başladığını söylüyor.
İlk teknolojik aletleri insanlar yapar ve yine insanlar kullanırdı mesela çekiç, tekerlek gibi. Bunlar tamamiyle zararsız ve %100 kontrol bizdeydi. Her insanın o aleti üretmesi de kolaydı. Şimdiyi düşünsenize yüksek teknoloji ürünlerinden hangisini evimizde yapabiliriz. Bir çoğumuz içinde ne olduğunu bile bilmiyoruz. Sanırım her şeyin kökeni matbaanın yaygınlaşması ve bilginin herkes tarafından kolayca ulaşılabilir olmasıydı. Bilgi, merak ve cesaret birleşince yaramazlık yapmadan duramıyoruz.
Zaman ilerledikçe teknolojik aletler daha kompleks hale geldi ve ürünleri üretmek için insan gücü yetersiz kaldı. Yani makineler üretmeye başladık ve tabi ki bu makinelerle başka makineler. Dahası insana daha az insan ihtiyaç duymaya başladık. Eskiden bir tarlayı 100 kişi ile bir günde sürebilecekken artık 1 kişi bir tarlayı traktörle sürer hale geldi.
Bu kadarı da yetmezdi tabi. Şimdi kendi kendine giden arabalarımız var. Her hareketimizi izleyen ve bizim yerimize karar veren dijital asistanlarımız var. Düşünsenize İstanbul’da her ara sokak ve anlık trafik bilgisi beyninize kayıtlı. Üstelik her an güncelleniyor. Her ne kadar imkansız olsa da gerek duymuyoruz. Çünkü akıllı telefonumuzda navigasyon uygulamamız yüklü.
Yapay zeka mı?, yazılım mı?, algoritma mı? ya da adı her neyse sıradan bir insanın yapabileceğinin çok ötesine geçti bile… Bu şey kendi kendine karar almaya başlarsa sahip olduğu bilgi ve işlem gücüyle neler yapabileceğini hayal bile edemiyorum.
Politikada bir deyim vardır… ‘Halk için halka rağmen’. Elinde imkanı olan bir yapay zekanın ‘İnsanlık için, insana rağmen…’ dediğini düşünsenize. Zaten biraz aklı varsa (?) dünyanın çivisinin çıktığı fark etmiş ve insanların başına dert olmaya başlamış olacaktır… Belki 10 belki 20 yıl sonra bilemiyorum ama gidişat bunu gösteriyor.
Kimin söylediğini hatırlayamadığım şu söz aklımdan hiç çıkmadı.
Bir yandan makineleri insanlaştırmaya çalışırken insanlar makineleşiyor!
Evet her şeyin kusursuz olması için uğraş verirken gerçek doğamızdan uzaklaşıyoruz. Ve söylediğimiz yalanlara bir süre sonra inanmaya başlayarak insan olmanın acı tarafıyla yüz yüze geliyoruz.
Umarım kusurlu hayatlarımızı küçük görmeden sahip olduklarımızın değerini anlar ve yapay zeka denen şey her ne ise fişini elimizde tutarız.
Bugüne dek kullandığımız IPv4, yaklaşık 4.3 milyar IP adresine izin veriyordu. Bugünkü açılışla beraber bu sayı, IPv6 sayısı 340 trilyon trilyon trilyon‘a çıkacak. Yani diğer yazılışla 340,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000 şeklinde ifade edilebilir. Bilinen gelecek için ise oldukça yeterli görünen bir sayı olarak göze çarpıyor. Tam olarak ne anlama geldiğini bilmesem de sanırım güzel bir şey olmuş.
Yukarıdaki videoda ise google.com/ipv6 adresinden alınmış ve detaylı açıklamalar içermektedir.
omerify 