Makineler benim tercih ve alışkanlıklarımı öğrenmiyorlar, değil mi?
Gerçek şu ki, evet öğreniyorlar. Eğer ki çevirimiçi alışveriş yaparsanız, herhangi bir sosyal medya kanalı kullanıyorsanız ya da kurum ya da kredı kartı ile süpermarketteki kullanışlı otomatik ödeme makinelerini kullanıyorsanız, o zaman makineler ve Yapay Zeka sizin tercih ve alışkanlıklarınızı hergün öğrenmektedir.
Hayatımın her günü makinelerle farklı yollarla girdiğim etkileşimler üzerinde biraz araştırma ile derin düşününce, benim için, bizler için geleceğin nasıl gözükeceği hakkındaki ip uçlarını yakalayabiliyorum.
Hangi yönlerden teknoloji, hayat deneyimlerimizi daha iyi hale getiriyor, işlemlerimizi hızlandırıyor ve çevririmiçi etkileşimlerimizi zenginleştiriyor?
Son blogumda yapay zeka ile öğrenmenin, insani tarafına eğilmiştim; daha az tahminde bulunup daha fazla odaklanmalarını sağlamasının, insanlarca nasıl benimseneceği üzerinde yazdım. Ama bir de şöyle düşünün, insanlar zaten yaşamlarının ciddi bir kısmını öğrenme ve sınıflandırmayla geçirmekteler, sadece makinelerden az biraz farklı olarak.
İnsanlar Veriye Göre Nasıl Sınıflandırma yapar?
Küçüklüğüzü hatırlayın ve kendinizi mutlu ve güvende tutmak için kendi sınıflandırma sürümünüzü nasıl oluşturduğunuzu düşünün. Hayatınızda seçimler yapmak için beslediğiniz çeşitli “veri noktalarını” kullanırdınız. Örneğin, aileniz size fırına sıcakken dokunmamanızı veya yolda yeşil ışığı beklerken ellerini tutmanızı söylemiştir.
Belki bir sokak köpeği ile olumsuz bir deneyiminiz var ve bu olay tüm köpekleri tehlikeli olarak sınıflandırmanıza neden oldu, hatta şuan bile köpeklerden korkuyor olabilirsiniz veya küçüklüğünüzde izlediğiniz bir korku filminde bulunan palyaço nedeniyle, şu anda palyaçolardan doğrudan kaçınmanıza neden oluyor olabilir.
Olumlu taraftan bakarsak, okulda yer alacağınız birkaç koşu yarışından ciddi bir kazanma keyfi elde edebilirsiniz veya bazı toplama işlemlerini doğru yaptığınızda heyecanlanabilirsiniz. Bunları “eğlenceli” olarak sınıflandırabilirsiniz ve bu deneyimler veya “sınıflandırmalar” yaşamınızın ileriki aşamalarında, kariyer ya da favori spor seçiminlerinizde sizi yönlendirir.
Peki yapay zeka ile öğrenen makineler bu işin neresinde?
Bu açıdan baktığınızda, makinelerin yapay zeka ile öğrenmesi ve sınıflandırması, insanların yaptığından çok farklı değildir, sadece daha az duygu ve önyargı içermektedir.
Bununla ilgili yüzlerce örnek verilebilir, bunlardan birkaçı;
- Netflix, ruh halinizi tahmin etmek ve en çok ilgilendiğiniz film veya dizileri önermek için ML kullanır.
- Tinder kullananınız var mı? Kim doğru eşleşmesini bulduysa, makine öğrenimine teşekkür etsin.
- Amazon, yapay zeka ile öğrenmenin bir başka güzel örneğidir, bu sayede size cazip gelecek ve satın almanıza neden olabilecek ürünleri, kitapları ve diğer güzellikleri karşınıza çıkarır.
- Hatta telefon kameranızı bir başka ülkedeki yemek menüsüne tuttuğunuzda Google Çeviri uygulaması o menüyü kendi dilinizde görmenizi sağlayabilir.
Günümüz özel yaşamımızda kullandığımız teknolojinin büyük bir kısmı, yapay zeka ile makine öğrenimden güç almaktadır. Sonuçta kişisel dünyamızdaki yapay zeka ile öğrenme deneyimlerinin başarısı, iş yaşamımızda da bize aynı şekilde destek olabileceği gerçeğini önümüze koymaktadır.
Makine öğrenimi sözlük gibidir
1980’lerden kalma, eski, ansiklopedi boyutunda, açıp kaparken aradığınız ikinci kelimede yorgun düştüğünüz sözlük ile, günümüzün çevirimiçi bir sözlük ya da ofis programınıza gömülü yazım klavuzu uygulamasını bir karşılaştırın. Şimdilerde gayet normal gözüküyor ama, bütün sözlükler, yazım klavuzları artık evdeki kütüphanede değil, parmaklarımızın ucunda.
Eski usul öğrenmede, doğru sonucu elde etmek için İNSAN ile çalışılırdı. Günümüzün usulunde ise, yapay zeka ile öğrenme olabildiğince daha fazla bilgi ile beslenir, kurumlarınızın bilgi yönetimi desteklenir ve sizleri işlerinizi görmenizde daha donanımlı hale getirir oldu.
Lider organizasyonlar karar süreçlerini otomatikleştirmek ve dijital dönüşümü desteklemek için zaten yapay zeka ile öğrenim tabanlı araçlar kullanmaktalar.
Özellikle aşağıdaki alanlarda önümüzdeki bir kaç yıl içinde eski üsulu kullananlar işlerinin aksadığını görecekler ve her iş yeri az veya çok etkilenecek:
- Geçmişteki ve mevcut etkileşimlerden öğrenerek müşteri hizmetlerini geliştirmede,
- Firmaların CV analizlerini insani önyargısız yürüterek, doğru kişilerin işe alınmasına yardım etmede,
- İnsanların gözünden kaçabilecek sahtekarlıkları yakalamada,
- Süreçlerdeki veya çalışma biçimlerindeki zorlukları ve sorunları belirlemede.
Yapay zeka ile öğrenme artık bizimle, yerleşmek için geldi, kalacak ve dünyamızı sallayacak
Yapay zeka ile öğrenme sisteminizi, işletmenizde standart olarak kullandığınız binlerce belge ve e-posta örneği ile beslerseniz, elde ettiği bu veriler üzerinden kazandığı bu “bilgiyi”, verilerinizi doğru sınıflandırmanızda size yardımcı olmak için kolayca kullanabilir ve hatta emin olmadığınız sınıflandırmalarınızda da size doğrusunu öğretebilir. Her zaman ihtiyaç duyulacak olan insan karar verme mekanizmasını ortadan kaldırmaz. Daha önceki binlerce başka belgenin nasıl sınıflandırıldığına dair fikir verir.
Sistem ve süreçlerde gerekli değişiklikleri tespit etme veya çalışma yollarını basitleştirmede, yapay zeka ile öğrenmeyi kullanarak büyük paralar biriktirilebilinir. Çünkü çok miktarda anlamlı bilgi girerseniz, müthiş sonuçlar elde edersiniz bu sayede kurumdaki binlerce kişiyi zaman kaybından kurtarabilirsiniz.
Yapay zeka ile öğrenme, kişisel olduğu kadar profesyonel hayatlarımızda da artan oranda işlerimizi kolaylaştırıyor, özellikle de veri koruma konusunda. İzlemeye devam edin – en iyisi daha gelmedi.
*****
Charlie Drake, iç iletişim, çalışan bağlılığı, liderlik yönetimi, kültür değişimi ve kurumsal sosyal sorumluluk alanlarından oluşan kapsamlı bir yönetim kariyerine sahiptir. Her zaman fark yaratan yaratıcı bir lider olarak güçlü bir isim yaptıı. Aviva’da, Vodafone’da, Virgin Medya’da ve diğer yerlerdeki görevlerinde, karmaşık stratejileri ve süreçleri çalışanlar için anlaşılabilir hikayelere dönüştürmeyi başarmıştır.