Yapay zeka yeniden kurguluyor

0
105

Yapay zeka “inşa edilen dünya”yı yeniden biçimlendirirken, tasarımcılar için de güçlü araçlar ve de aynı zamanda sıkıntı yaratan ikilemler ortaya koyuyor.

SPENCER BAILEY

KALİTETLİ VE PAHALI GOLF EKİPMANLARI üretimiyle ünlü Callaway’de, golf sopalarını üretmek her zaman emek yoğunluklu bir iş oldu; sopa uçlarını düzeltmekten cilalamaya, ahşap ve çelik karışımı başlık ve sopaların üretilmesine uzanan zorlu bir süreç söz konusu olan… Şirket uzun süredir bu tür el işçiliğini teknolojik inovasyonla harmanlayıp, hatta pek çok aerodinamik golf sopasını tasarlamak için uzay havacılık devi Boeing’le bile işbirliği yapıyor.

Callaway yaklaşık dört yıl önce de en son golf sopası serisi olan Epic Flash’ı üretmek üzere harekete geçtiğinde, yapay zeka ve makine öğreniminden yardım aldı. Tipik bir golf sopası tasarım süreci beş ila yedi arası fiziki prototipi içerebilir; Callaway Epic Flash için 15 bin adet sanal sopa yarattı. Algoritma bunlar arasından en iyi tasarımı belirleyerek, en yüksek performansı gözeterek-örn; topun hızı-seçerken aynı zamanda ABD Golf Birliği’nin kurallarına uygun olmasına da dikkat ediyor. Nitekim Golf Digest 2019 yılı “Yıldızlar Listesi”nde 530 dolarlık Epic Flash driver’ına 20 üzerinden tam 20 puan verirken, Eric Flash bu şerefe layık görülen ilk driver oldu. Bir insanın bu kadar hassasiyet ve kesinlikle bu derece hızlı bir yenileme yapması mümkün değildi.

Epic Flash, algoritma odaklı tasarım önemli ölçüde yaygınlaşıp ve hatta zamanla bir norma dönüştükçe gezegenimizi hangi yollardan değiştirebileceğine dair yalnızca bir örnek olarak ortaya çıkıyor. Barselona’da makine öğrenme ve çığır açıcı teknolojiler kuruluşu Alpha’nın baş inovasyon yöneticisi Maurice Conti, “bu tasarladığım şeyin gerçek hayatta karşılaşacağı koşullarla ilgili kesin bir fikir benim daha iyi tasarımlar yapmamı sağlayacak” diyor. Yapay zeka ve makine öğrenimi henüz çok yeni olsa da, spatuladan gökdelenlere kurulu dünyamızı değiştirmeye başlarken tasarımcıların da teknik sorunlarını tahminlerin ötesinde bir hızla değiştirmelerine yardımcı oluyor.

Ortaya çıkan derin yön değişikliğini anlamak için yalnızca BM’in Dünya Fikri Mülkiyet Organizasyonu’nun yeni raporuna bakmak bile yeterli; raporda 2013 yılından beri dünyada 170 bini aşkın yapay zeka patentinin yayınlanarak mevcut patentlerin bütününe yüzde 50’lik bir ekleme olduğu kaydediliyor. Tasarım alanına gelince, pek çok şey yapay zekayla bağlantılı olduğundan, sonuçların hem ürkütücü hem de aynı zamanda keyif verici olma potansiyelini taşıdığı söylenebilir. Yanıtlanması gereken pek çok soru var: Algoritmalar büyük ölçüde tasarım yapabildiğinde tasarımcının rolü ne olacak? İnsan eli (ve kalbi) süreçteki önemini koruyacak mı? Bir noktada, yapay zeka her şeyi üstlenecek mi? Yapay zeka esinlenmiş bir tasarım yaratabilecek mi yoksa maliyet tasarrufu için rahatlık, estetik zevk ve pratiklik gibi unsurları göz ardı mı edecek?

Adobe ve Autodesk gibi CAD (computer-aided design: bilgisayar destekli tasarım) şirketlerinin yanı sıra Google, IBM ve Microsoft gibi teknoloji devleri de bu evrimin öncüleri. Adobe 2016 yılında, Creative Cloud yazılımını ve diğer platformlarından daha pek çoğunu destekleyen makine öğrenimi ağı Adobe Sensei adlı programı lanse etti. Adobe’la çalışan tasarımcılar kendi fikirlerini daha da güçlendirmek için görüntü eşleştirmede ve müşteri verilerinin okunmasında Sensei araçlarından yararlanmaya başladılar. Şirket geçen sonbaharda da Intelligent Alerts’i devreye soktu; metaforik olarak tasarımcıların omuzları üzerinden gözlemleyen Intelligent Alerts normal koşullarda gözden kaçırılacak veri dizinlerini tavsiye ediyor.

Benzer şekilde, 1980’ler ve 1990’olarda AutoCAD’le beraber tasarım araç gereçlerinin otomasyonunu başlatan Autodesk 2017 yılında ilk ticari “üretken tasarım” ürünü olan Project Dreamcatcher’ı duyurdu. Tasarımcılar Dreamcatcher’ı daha fazla tasarım opsiyonunu daha hızlı test etmek amacıyla kullanıyorlar: Program kullanıcının amaçlar, materyaller, maliyet kesintisi, imalat yöntemleri  vb konularda sunduğu bilgilere dayanarak olasılıklar ortaya koyuyor. Dreamcatcher’ın başlangıçtaki kullanımı: General Motors bu araçlardan yararlanarak yedek parça üretiyor; GM bu yöntemle daha hafif ve daha güçlü parçalar ürettiğini belirtiyor.

Nitekim eşya imalatı, mimari ve moda gibi sektörler de bu yeni yöntemleri deniyor ve endüstride bir yön değişimi potansiyelini değerlendiriyorlar. Yapay zeka kullanan iki eğlenceli eşya üreticisi evinizin verandasına yakışmaktan ziyade çağdaş bir sanat galerisine samimi bir ev havası verecek  eşyalar geliştirdi. Bu iki şirketten biri, Google destekli bir platform uygulayan Toronto merkezli araştırma şirketi Radical Norms; diğeri ise, 20. yüzyıl iskemlelerine ait 562 Pinterest fotoğrafı koyan tasarımcılar Philipp Schmitt ve Steffen Weiss’a ait kuruluş. Bunların her ikisi de yapay zekanın endüstri standardına dönüşüp, vücuda uygun tasarımlar, kişiye özel renkler ve modeller içeren ultra kişiselleşmiş ürünlere izin vereceği ve aynı zamanda önemli ölçüde para ve zaman tasarrufu sağlayacağı bir geleceğe işaret ediyor.

Modada, İtalyan e-ticaret platformu Yoox yapay zekanın tasarladığı bir seri olan fason üretim 8 by Yoox’u pazara çıkaran ilk girişim oldu. Koleksiyon sosyal medya ve internetten içerik toplanarak, belli başlı pazarlara odaklanılarak ve trendler, satılan ürünler ve müşteri geri bildirimleri gözden geçirilerek oluşturuldu. Sonuçta ortaya çıkan erkek ve kadın giyim koleksiyonları belli bir stil sahibi ve abartıdan uzaktı. Bireysel bir sanatçının beğenisinden çok tercihlerin toplamının analizini yansıtan tasarımlardan bekleyebileceğiniz bir sonuç çıkmıştı ortaya.

Grafik tasarımı ise makine öğreniminin etkilediği bir başka alan; bu konuda başı çeken, girişim sermayesi fonlarının desteklediği Tailor Brands ve Logojoy startup’ları küçük işletmelere yönelik logo, kırtasiye vb tasarımlarda bulunuyorlar. Çip tasarımcısı Nvidia geçen yıl, yapay zekanın ürettiği grafiklerle ilk video oyunu demosu olduğunu iddia ettiği bir ürün geliştirdi. Ve de en azından bir yapay zeka ekibi koku tasarımı üzerinde çalışıyor: IBM Research koku üreticisi Symrise’la işbirliği yaparak kısa süre önce, makine öğrenimi yardımıyla parfüm geliştirdi.

Bu denemelerle ilgili diğerlerinden ayrışan liste uzadıkça, genel olarak çok büyük bir dönüşümün kıyısında yer alan tasarım çok daha fazla veri odaklı, otomatik ve verimli hale geliyor. Risk şu ki, tasarımcılar teknolojiyi bir işbirliği unsuru ya da bir araç olarak kullanmaktan çok yapay zeka yönlendirmeli fikirlerin bekçilerine dönüştükçe, tasarım homojenleşebilir.

Alternatif senaryo ise şu: Empatiye verilen önem daha da büyüyebilir. Yapay zeka uzmanı ve girişim sermayedarı Kai-Fu Lee’nin A.I. Superpowers: China, Silicon Valley and the New World Order adlı kitabında belirttiği gibi, yapay zekanın en azından şimdilik bir şey yapamayacağı iki kategori var. Bunlardan biri bilim, öykü anlatıcılığı, sanat ve evet tasarım gibi yaratıcı çalışmalar; diğeri ise insanlar arası bağlantı gerektiren empati, güven ve şefkat duyguları. Yalnızca insanlar müşteriye anlamlı bir hizmet sunabilen bir ürünü gerçekten yapabilirler. Aynı şey bölgesindeki topluluğa hizmet sunan bir şehir planının zorluklarını anlama konusunda da söylenebilir.

İleriki sayfada yer alan söyleşilerde yapay zeka uzmanlarının Fortune’a anlattıkları gibi, makine öğrenimiyle tasarım arasındaki bağ yeni yeni meyve vermeye başlıyor. Yakında yapay zekanın başı çektiği tasarım etrafımızdaki dünyayı kaçınılmaz olarak şekillendirecek. Ve de teknoloji iş tanımlarını değiştirdikçe, kaynakları yeniden ayırdıkça, yaşadığımız ve çalıştığımız fiziki ortamları değiştirdikçe, tıpkı yapay zekanın değiştirdiği diğer sektörler gibi tasarım da bir dizi sosyal, kültürel ve etik ikilemlerle karşı karşıya kalacak. Bundan dolayı da, tasarımcıların yapay zekanın kendilerini yönlendirmesine izin vermek yerine kendilerinin nasıl dikkatlice ve anlayışla yapay zekayı yönlendireceklerini öğrenmeleri gerekiyor.

Mark Nitzberg (solda) ve Rana el Kaliouby’nin de yer aldığı, yapay zeka ve tasarımın üç lider ismi insan – yapay zeka işbirliğinin geleceği hakkında Fortune’a konuştular. Söyleşiden bölümler:

Maurice Conti

Barcelona merkezli makine öğrenimi kuruluşu Alpha’nın baş inovasyon sorumlusu; firma, sağlık ve enerji gibi alanları şekillendirebilecek teknolojilerin geliştirilmesine odaklı.

EKİP ÇALIŞMASI VE işbirliğini değerlendirmek üzere kısa süre önce bir yapay zeka prototipi geliştirdik. İlk elde ettiğimiz sonuçlar yapay zekanın aynı egzersizleri yapan bir ekibi gözlemleyen eğitimli bir insan psikologla aynı düzeyde performans sergileyebileceğini ortaya koydu; ancak şu iki istisnayı göz önünde bulundurmak gerekiyor: A) Makine sistemleri ve bundan dolayı psikoloğa gerek yok-süper ölçeklendirilebilir bir durum; ve B) bunu gerçek zamanlı yapabiliyoruz; oysa psikoloğun sonuçları incelemesi, sıraya koyması ve işbirliğiyle ilgili bir fikir ya da derece vermesi gerekiyor.

“Sanırım bu teknolojileri herhangi bir sektörün hemen hemen her yönüne uygulayabilirsiniz. Rüzgâr türbinleri ya da perde duvarları inşası gibi şeyleri tasarlamada daha başarılı olacağız çünkü daha fazla veri, daha iyi veri elimizde olacak ve bu verileri daha iyi anlayabileceğiz. Yapay zeka çok sayıda sektöre sürebileceğiniz bir tür fındık kremasına benzer. Bu tasarladığım şeyin gerçek hayatta karşılaşacağı koşullarla ilgili kesin bir fikir benim daha iyi tasarımlar yapmamı sağlayacak.”

Rana el Kaliouby

Affectiva ortak kurucusu ve CEO’su; girişim sermayesi fonu tarafından desteklenen Affectiva’nın öncülük ettiği “Emotion A.I.” (Duygu yapay zekası) otomotiv endüstrisi, eğitim ve sağlık alanlarındaki markalar tarafından kullanılıyor.

“ROBOTLARIN başa geçeceği bir dünya görmüyorum. Bununla birlikte yapay zekayla ilgili önyargılardan kaynaklanan, daha yakın zamanda ortaya çıkabilecek tehditler ve bu teknolojilerin nasıl uygulanıp, kullanılacağına dair ciddi kaygılarım var. Bizler bu geniş çaplı perspektifin en önemli savunucularıyız.

“Yapay zekada, işimiz yüz tanımayla ilgili. Eğer yüz detektörüne örneğin, büyük oranda beyaz insan yüzleriyle alıştırma yaparsanız ve daha sonra da Afrika veya Asya’ya giderseniz, işe yaramayacaktır. Benim kökenim Mısır; ben biraz “veri dizisi kategorisinde olmak için peçe takan kadınlara ihtiyacımız var!” kategorisindenim.

“Bizler bu uygulamayı, teknolojiyle ileri derecedeki etkileşimin nasıl bir şey olabileceği çerçevesinde ele almak işitiyoruz. Bunu eve ya da ofise de taşıyabiliriz. Geçen sonbahar, Affectiva sosyal robotların üretimi için SoftBank Robotics’le ortaklık ilan etti. Robotun duyguları ve sosyal beyninde öncü olacağız.”

Mark Nitzberg

UC Berkeley’de Center for Human-Compatible A.I. (CHAI) yöneticisi; planlama, strateji ve tasarımda GE ve BMW gibi şirketlerle çalışan Cambrian Group yöneticisi ve baş bilim sorumlusu.

“CHAI’NİN MİSYONU yapay zekayı insanların amaçları ve tercihleriyle uyumlu bir şekilde yeniden yaratmaktır. Mühendisliğin başlangıcından beri, bu sistemin hedeflerini gerçekleştirecek bir yapı inşa edilmeye çalışılıyor. Bu sistemlere gittikçe daha fazla yetki verirken onlar da bizim tercihlerimiz pahasına kendi hedeflerini gerçekleştiriyorlar. Örneğin, bir robotla beraber yürürken kolumuzu robot tarafından tutulması tercihimiz olmayabilir. Bunun bariz bir tercih olduğunu düşünebilirsiniz oysa ki, bu montaj bandındaki her robotta programlanmıyor. Bundan dolayı da çoğu kafes içinde yer alıyor.

“Yapay zekada bir tür zeka olabilir ama bu, insan zekasının mekanik kopyası değil. Eğer (CHAI fakülte üyesi) Stuart Russell’a “makinede bilinç yaratacak mısınız?’ diye sorarsanız, 5 milyar dolar bile verirseniz, bunu yapamaz. Bunu nasıl yapacağını bilemez ve sanırım yapay zekayla ilgilenenlerin çoğu da bunu yapabilecek durumda değil.”