Yıllardır robot olmakla itham ediliyor ve insan olduğumuzu kanıtlamak için testler çözüyoruz. Bu testler çoğu zaman bıktırsa da tek amacı insan olduğumuzu anlamak değil. Yaptığımız tercihler, milyonlarca kitabın dijitalleştirilmesine katkı sağlıyor hatta sürücüsüz araçların eğitiminde bile kullanılıyor. Peki nasıl?
Her sitede karşılaştığımız, çoğu zaman “of ” dedirten “I’m not robot” testleri. Bu testlerin tek amacı insan olduğumuzu anlamak değil.
Her şeyden önce gelin bu testler neden ortaya çıktı buna değinelim.
Bot, yani verilen görevi otomatik olarak yerine getiren programlar. İnternetteyken bu botlar hep yanımızdadır. Bu haberi dahi bir bot karşınıza çıkarmış olabilir. Tıkladığınız her şeyin kaydolduğu algoritma tarafından kaydedildi ve bot bunu size yönlendirdi. Sosyal medyada gezerken gördüğünüz fotoğrafları da bot seçiyor. Hatta kendi galerinizdeki fotoğraflardan kolaj bile yapıyor.
İnternetten bir şey almak için araştırma yaparken algoritma önümüze düşürüyor ve alışverişi yaparken ödeme sırasında bir yasa dışı durum olmadığını da bankdaki bot inceliyor.
Bütün bunlar olurken tüm botların da iyi olmasını beklemek ütopik olurdu. Dijital altyapıdaki aksaklıklardan yararlanmak ve bunları kötü niyetlerini gerçekleştirmek için kullanmak isteyen kötü aktörlerle dolu. Botlar sanal dünyada her şeyi yapabilir hatta internet kullanıcılarına her türlü zararı verebilirler.
İşte bu sorunlarla boğuşulduğu bir dönemde Google bir yöntem geliştirdi.
Verilen görevi otomatik olarak yerine getiren programlar yani botlar ile insanları ayırt etmeye yarayan teyit sistemi de böyle ortaya çıktı.
CAPTCHA’nın doğuşu ve kitap dijitalleştirmek
Türkçe karşılığı “İnsan ve Bilgisayar Ayrımı Amaçlı Tam Otomatik Genel Turing Testi” CAPTCHA, web sitelerinden istenmeyen botları, çarpık görüntüler, bulmacalar vb. kullanarak filtrelemenin bir yoluydu. Bu yöntemin dayanağı, programların bozuk görselleri çözmeyi zor bulmasına karşın, insanların bunları kolayca çözebilmesiydi.
Bir zamanlar, bu CAPTCHA yöntemi her gün 200 milyon kullanıcı tarafından kullanılıyordu. Bu da şifreli metni kopyalamak için yaklaşık 500 bin saat harcamak anlamına geliyordu! Uzmanlar, tüm bu çabayı faydalı bir şeye dönüştürmeye karar verdiler ve klasik kitapları dijitalleştirmek için bu bot algılama yöntemini kullandılar.
Google, dahiyane bir fikirle reCAPCTHA’yı kullanarak insanlara bilgisayarların tanımlamakta zorluk yaşadığı kelimeleri yazdırmayı akıl etti.
Taranan pdf’leri, kitapları ve diğer materyalleri, kullanıcının bunları yazıya geçirmesini sağlamak için çarpık testler olarak kullandı ve bu iki sorunu çözdü: Botları ortadan kaldırmak ve klasik kitapları dijitalleştirmek.
“Ben robot değilim” kutusunun ortaya çıkışı
Kelime testi yerine getirilen “ben robot değilim” testi, kullanıcıların istediği gibi daha kolay bir uygulamaydı. Bu test, 2015’ten bu yana kullanılıyor.
Kullanıcıdan, “ben robot değilim” yazan kutucuğun işaretlenmesi isteniyor ancak burada önemli olan o kutucuğu işaretlemek değil, tıklama eylemi sırasında gerçekleşen insan davranışı. Gelişen tekonolojiyle Google, kullanıcı fareyi hareket ettirdiği o birkaç saniye içerisinde fare hareketlerini analiz ediyor.
Yani, olay aslında oraya tıklamak değil; yapay zekânın robotla, gerçek kullanıcı arasındaki farkı anlayabilecek kadar eğitilmesi.
(3).jpg)
Google, bu hazineyi yalnızca kitaplar üzerinde kullanmakla yetinmedi. Kendi uygulaması olan Google Maps içinde kullanmaya başladı.
Google Maps üzerinde çözülemeyen sokak, bina, daire numaralarını kullanıcılara sunan Google böylece tüm numaraları da bir şekilde çözebilir hale geldi.
Resimleri işaretleyerek yapay zekayı eğit
Google’ın diğer testlerinden bir tanesi de fotoğrafta belirtilen nesnenin işaretlenmesi. Bu da tıpkı kelime testi gibi.
Google bu testle beraber; gerçek- robot ayrımı yaparken aynı zamanda yapay zekâsının değişik nesneleri tanıma ve analiz etme yeteneğini de geliştiriyor.
Bir kullanıcı, belirtilen nesneyi işaretlediğinde yapay zekâ yeni bir nesneyi daha tanımlamış oluyor.
Google bir süre sonra işi daha da arttırdı. Hepimizin her gün çözdüğü o içinde araba olan, trafik ışığı olan, yaya geçidi veya bisiklet olan resimleri getirdi.
Peki bunların amacı neydi? Aslında çok basit. Sürücüsüz yapay zekayla hareket eden araçlar için, insan gözüyle eğitmen olmak.
Google, Kendi Kendini Süren Araba Projesi olarak Waymo’yu kurdu. Ama Google arabayı değil de onu “sürecek” olan yapay zeka teknolojisini yapıyor.
Bizler de bisikletleri,arabaları veya trafik ışıklarını işaretlerken aslında Google’ın yapay zekasını eğitiyor ve görsel tanımlama(image recognition) adına ona yardımcı oluyoruz.
Hatta yukarıda da bahsettiğimiz nesneleri, işaretlerken de sürücüsüz araçların eğitimine katkı sağlıyoruz. Yola aniden atlayan bir köpeği ya da şemsiyesiyle yoldan geçen birini görüp algılayacak ve belki de sayemizde felaketler önlenecek.
Artık hepimiz görüyoruz ki bizler yapay zeka eğitmenleriyiz. Her gün yaptığımız o testler, minik bir yapay zekanın gelişimine katkıda bulunmanızı sağlıyor.
