Anasayfa İŞ DÜNYASI Yapay zeka iş dünyasını 25 yolla değiştirecek
İŞ DÜNYASI - 19 Aralık 2018

Yapay zeka iş dünyasını 25 yolla değiştirecek

Yapay zeka, yaşamımızın her alanına dokunmaya başlıyor, ve bundan dolayı da riskleri ve potansiyelleri hakkında düşünmemizin zamanı gelmiş bulunuyor

BELKİ ONDAN KORKUYORUZ. Ya da belki ondan çok şey bekliyoruz. Gerekçemiz ne olursa olsun-iş dünyası lideri ya da tüketici olarak-çoğumuz halen yapay zekanın yapabilecekleriyle boğuşma halindeyiz. Danışmanlık kuruluşu Pegasystems kısa süre önce Amerikalılara yapay zekayla etkileşime geçtiklerine inanıp inanmadıklarını sordu; buna her üç kişiden yalnızca biri evet dedi; gerçekte, yüzde 85’i böyle bir deneyim yaşamıştı. Bu rakamın da ortaya koyduğu gibi, yapay zeka yaşamımızın hemen hemen her alanına dokunmaya başlıyor; ve bundan dolayı da, riskleri ve potansiyelleri hakkında çok net bir şekilde düşünmemizin zamanı gelmiş bulunuyor.
İşte, Fortune’un ekibi de, yapay zekanın iş dünyasında şimdiden dönüştürdüğü alanlarda bizleri bir ufuk turuna çıkarıyor.

YAPAY ZEKANIN GETİRECEĞİ 25 YENİLİKÇİ YÖNTEM
 YAPAY ZEKANIN GELECEĞİ HAKKINDA GERÇEKÇİ OLMANIN ZAMANI GELDİ; bu konunun disiplinle ele alınması acil bir gereklilik oluşturuyor. Görünüşe göre, teknolojinin kafa karıştıran olasılıkları kahinlerin başını döndürmüş durumda; bunlar fanteziler dünyasına iki kanaldan ulaşıyorlar: Gelecek yıllarda yeni ortaya çıkacak ve yok olacak iş olanaklarıyla ilgili abartılı tahminler yaymak ya da yapay zekanın dünyamızı cennete (ya da cehenneme) dönüştüreceğine dair masallar üretmek. Bizler ise, tüm bunlar yerine, melodram öğelerini ayıklayarak, yapay zekanın iş dünyasını nasıl değiştireceğine yönelik gerçeklerle yüzleşmeyi tercih ettik.

Yapay zekanın tetiklediği endişenin birincil nedeni, neler olacağını aşağı yukarı bile kimsenin bilmemesi ve bilemeyeceği. Bunun nedeni, dünyada milyonlarca hevesli girişimci ve yöneticinin hızla gelişen teknolojiyi uygulayacağı bütün kanallarda insan becerisini göremeyecek olmamız. Postadan sorumlu Arthur Summerfield 1959 yılında, yakın çevresine mektupların yakın zamanda güdümlü füzelere yerleştirilerek teslim edilebileceği tahmininde bulunmuştu; bahsettiği bugünün harika teknolojisiydi. Büyüyen ekonomi daha fazla mektup demektir ve bu durumda da, postacıların geleceği parlak gözüküyordu. Nitekim bir süre için de böyle oldu. Summerfield kâğıda yazı yazmanın biteceği günleri göremedi ama e-mail, ağ bağlantıları gibi gerekli teknolojilerin nüveleri ortaya çıkmıştı ya da çıkmaya başlamıştı. Şimdi yapay zekayla da aynı şekilde treni kaçırma riskiyle karşı karşıyayız.

Unutulmaması gereken ikinci gerçek ise, yapay zekanın nihai kullanımının büyük ölçüde pazar güçleri tarafından belirleneceğidir. Yapay zekanın dünyayı ütopyaya dönüştürmesi için nasıl yönetileceğiyle ilgili tumturaklı tartışmalar bu noktayı gözden kaçırdı. Yapay zeka etrafındaki bu tür tartışmalar RCA sorumlusu David Sarnoff’un renkli TV’nin gelişinin insanların güzel sanatları evlerinde görmelerini sağlayacağına dair uzun zaman önceki öngörüsünü çağrıştırıyor. Bu kulağa mükemmel geliyordu ama kimse televizyonu bu tür yüksek amaçlar için kullanmak niyetinde değildi. Yapay zeka şirketler ve tüketiciler tarafından, büyük bir bölümü mütevazı sayılabilecek pratik amaçlar için kullanılacak ve bunların kümülatif etkisini de öngörebilmek mümkün değil. Yapay zekanın geleceğini tahmin etmeye çalışırken, temel gerçek dünyada kendi çıkarını gözeten insanlar (hem iyi insanlar hem de kötüler) gibi düşünmek olacak.

Ancak bu yazıda kötü adam yok. İş dünyasındaki 25 yapay zeka örneği ise hem yararlı hem de ilham verici ve de gerçek. 

HEPİMİZ AYNI DİLİ KONUŞABİLECEĞİZ
ORİJİNAL DOCTOR WHO ve STAR TREK’
in altın çağından beri, bilim kurgu insanların birbirleriyle iletişim kurmak için hiç bilmedikleri dilleri öğrenmek zorunda kalmadan yabancılara konuşabilecekleri dilleri otomatik olarak tercüme edebilecek aygıtlara odaklandı. Nitekim Google gibi şirketler konuşmaları bir dilden diğerine aktarabilecek cihazlar üretmek amacıyla yapay zeka teknolojilerinden yararlanıyorlar. Google’ın kısa süre önce piyasaya çıkardığı PixelBuds umut verici bir başlangıç ve teknoloji sorunsuz işlemeye başladığında da çeşitli işlerde bunun nasıl kullanılacağına bakalım. Amerikalı yöneticiler Portekizce konuşan muhataplarını arayabilirler ve küresel ortalıklarla ilgili beyin fırtınası gerçekleştirebilirler. Uluslararası ofisleri olan şirketler çalışanlarıyla daha iyi iletişim kurabilirler ve bu çalışanlar da aynı dili konuşmayan meslektaşlarıyla beraber çalışma olanağı elde ederler. Satış temsilcileri de yeni bölgelerde potansiyel fırsatların peşinden gidip, bir sonraki oyun değiştirici anlaşmayı kotarmalarını sağlayabilecek çat kapı müşteri ziyaretleri gerçekleştirebilirler. Her ne kadar pek çok şirket çalışanların aynı dili konuşmalarını sağlamak için yalnızca İngilizce politikasını uygulamaya koyduysa da, çeviri teknolojisi ABD’li olmayan çalışanların ana dillerini konuşmaları ve kültürlerini korumalarını sağlıyor; bu da, küreselleşme çağının bir yararı. – Jonathan Vanian

AKLINIZI OKUMAK
HAREKETE GEÇ, ALEXA. Ses komutu cool bir şey ancak insanların içinde Alexa, Siri ya da Cortana’ya konuşmak rahatsız edici ve utandırıcı bir davranış olabilir. Seçenek ise, AlterEgo; MIT araştırmacılarının geliştirdiği bu giyilebilir, invazif olmayan aygıt ağzınızı daha açmadan ne söyleyeceğinizi biliyor. Aygıt saniyeler içinde pek çok soruya cevap verebiliyor, özel mesajlar gönderebiliyor ve daha sonra erişim için bilgi akışını kendi içinde kaydediyor; tüm bunları da dışarıdan görülmeyecek şekilde hallediyor. AlterEgo her ne kadar tersi bir izlenim yaratıyorsa da, aslında zihinleri okumuyor. Bunun yerine, cihaz büyük bir çaba gerektirmeden, sözcükler ya da cümleler içerden sesli hale geldiğinde çenede tetiklenen elektriksel dürtüleri yorumlamak suretiyle, hiçbir çaba harcamadan özel insan-makine iletişimini kolaylaştırıyor. Her ne kadar üniversite merkezli araştırmacılar hâlâ veri toplama ve sistemi eğitme aşamasında olsalar da, AlterEgo, bir uçağın pilot kabini ya da fabrika ortamı gibi aşırı gürültülü ortamlarda veya konuşma bozukluğu olanlar için bir iletişim yöntemi olarak hizmet sunabilir.  Ve her ne kadar AlterEgo yazma, planlama ve iletişim sürecini köklü bir şekilde hızlandırabilirse de, şimdilik tüm e-mail’leri okumaya mahkum tek kesim yalnızca insanlar.- Carson Kessler

DAHA AKILLI OLANLARI İŞE ALMAK
İŞE ALMA SÜRECİ zorluklarla dolu, çoğu zaman yanılgılara yol açabilen bir süreçtir. İnsanlar bilinçli olarak ya da gayrı ihtiyari bir soyadının, okul adının hatta özgeçmişin kalabalık olmasının etkisinde kalabilirler. Şimdi ise, bazı şirketler yapay zekanın işe yarayıp yaramayacağına bakıyor.
Örneğin, Vodafone, Nielsenve Unilever’de iş başvurusunda bulunanlar bilişsel ve duyusal özellikleri yapay zekastartup’ı Pymetrics tarafından ırk, cinsiyet ayrımcılığı ve diğer önyargılar engelleyecek şekilde tasarlanmış bir algoritmayla ölçen bir akıllı telefon oyununu oynuyor. Unilever daha sonra yazılım tarafından seçilen başlıca adaylara Hirevue üzerindeki videoyu kaydetmelerini istiyor; bu aşamada adaylar, iş sırasında karşılaşabilecekleri çeşitli durumları nasıl ele alabileceklerine dair soruları cevaplıyorlar. Bir başka algoritma ise adayları yalnızca söyledikleri üzerinden değil, ne kadar hızlı cevap ve yüz mimiklerinde hangi duygusal tepkileri verdiklerine göre de değerlendiriyor. İlk aşamadaki testleri geçenler bir insanla canlı olarak işle ilgili düzenli görüşmelerle ödüllendiriliyorlar.
Unilever sistemi oturttuğundan beri iş tekliflerinde kabul oranının ve ayrıca adayların ırk, etnisite, sosyo ekonomik statü vb. temelli çeşitliliklerinin arttığını belirtiyor; bu da pek çok kolej ve üniversitede üç katı daha fazla çeşitlilik içeren bir havuzdan seçim yapılmasını sağlıyor.

MÜKEMMEL YÖNETİCİYİ YARATMAK
İNSAN DAVRANIŞINI yargılama ayrıcalığı bir zamanlar yalnızca insanlara aitti. Ancak gittikçe daha fazla sayıda algoritma eylemlerimizi ve hatta niyetlerimizi değerlendirip, çıkarsamalarda bulunuyor.  Bu özelikle de iş yerleri için geçerli; İK departmanları artık olası yıpranma riskleri, yüksek performans sergileyenlerin özellikleri ve ekip dayanışmasını sağlayan özellikleri belirlemeye yönelik daha ölçeklendirilebilir (ve neyse ki, daha güvenilir) bilgiler için yapay zekaya yöneliyorlar. Boston merkezli Humanyze gün boyunca çalışanların birbirleriyle nasıl etkileşimde bulunduklarını izlemek için akıllı kimlik kartlarını deniyor; bu da işverenlerin işlerin aslında nasıl yapıldığını anlamalarını sağlayacak örnekler ortaya konulmasını sağlıyor.
Seattle merkezi startup Textio şirketlerin doğru iş ilanları oluşturabilmelerine yardımcı olabilmek için yapay zekadan yararlanıyor ( “artırılmış yazma platformu” özellikle daha çeşitli adayları çekmeye yönelik dil sörfünde etkili). Öte yandan, büyük şirketler daha az insanlı insan kaynaklarıyla da ilgililer: Intel, çalışanları şirket içinde başka fırsatlarla da tanıştıracak bir aracı uygulamaya koymak için yapay zekadan yararlanacak; Intel bunu çalışanların şirkete olan bağlılığını artırmak için planlıyor.
Bu yeni beceriler şirketlerin gereksinim duydukları yetenekleri çekmelerine ve şirket içinde tutmalarına yardımcı olabilir (ayrıca bu süreçleri otomatikleştirerek işe alım ve işe alıştırma maliyetini düşürebilir). Ancak aynı zamanda hizmet sunduklarını iddia ettikleri insanları yabancılaştırma riski de var; nihayetinde çalışanlar, gittikçe daha fazla aralarına sızan yarının bu yeni iş ortamını sevmeyebilirler.  – Michal Lev-Ram

YENİ ROBOT MORTGAGE KREDİTÖRÜNÜZLE TANIŞIN
SUBPRIME MORTGAGE krizinden beri geçen on yılda geliştirilen bir teori destek kazanmaya başladı: Konut kredisi vermede makineler insanlara kıyasla daha iyi olabilir. Mortgage kreditörleriyle ilgili yeni bir Fannie Mae araştırması, mortgage bankalarının yüzde 40’ının yapay zekadan yararlandığını ortaya koydu; yapay zeka doküman ağırlıklı başvuru sürecini otomatikleştirmek, hile olup olmadığını saptamak ve kredi kullanmak isteyenlerin batık olasılığını belirlemek amacıyla kullanılıyor. Örneğin, San Francisco merkezli Blend online mortgage-başvuru yazılımını aralarında Wells Fargo’nun da yer aldığı 114 kreditöre sunmuş bulunuyor; bu yöntem onay sürecini en az bir hafta kısaltıyor. Peki yapay zeka mortgage balonunun oluşmasını engelleyebilir miydi? Belki tam olarak değil ama en azından makineler uyarı sinyallerini erken göndereceklerinden kriz sürecinin daha yumuşak olmasını sağlayabilirdi. Blend CEO’su ve ortak kurucusu Nima Ghamsari, “verilerle ilgili kötü kararlar anında belirlenip, düzeltilebilir” diyor. Her ne kadar bankalar henüz onay kararları için yapay zekadan yararlanmıyorsa da, kreditör bankaların yöneticileri şimdiden robot sürecinin ikincil bir yararını keşfettiler: Konut kredilerini Amerika’da çok geniş bir kesime erişilebilir kılmak. Blend’in en alt gelir grubu olarak tanımladığı tüketicilerin-şahsen başvurmaktan çekinen demografik kesim-şirketin mobil uygulamasını kullanıp, başvuruda bulunma olasılığı diğer gruplarınkine kıyasla üç katı daha yüksek. Wells Fargo bireysel bankacılık sorumlusu Mary Mack yapay zekanın çekingen davranan bu kesimin korkusunu giderdiğini belirtiyor. – JenWieczner

PROFESYONEL YATIRIMCILAR İÇİN YENİ BİR EŞİK…
FİNANS DÜNYASINDA, son on yılda toplanan veri miktarında o kadar büyük bir patlama oldu ki, bu alanda çalışan yirmili yaşlardaki analistler bile bunları tam olarak işleyebilme şansına sahip değiller. Ancak makineler bu işi yapabilir. Bloomberg, FactSet Research Systems ve Thomson Reuters binlerce finans profesyoneli için işe yarar bilgileri hemen ortaya koyabilecek bir dizi veri bilimi aygıtı geliştirdi.
Bloomberg yaklaşık on yıl önce geliştirmeye başladığı duygu analizinin (bir NLP örneği) öncüsüdür; bu yöntemde, bir hisseyle ilgili haberin hikayesini ya da tweet’ini işaretlemek ve bir duygu puanı vermek için makine-öğrenimi yöntemleri kullanılmaktadır. Yapay zeka aynı zamanda servet yönetimi alanına da giriyor. Varlık yöneticileri web sitelerindeki bilgi kırıntılarının potansiyelini çekip çıkarma, dil analizi, kredi kartı satın almaları ve uydu verileri gibi unsurlarla uğraşırken yatırım gruplarının “alternatif veri” analistlerinin sayısı son beş yılda dört katı üzeri bir artış kaydetti. Yatırım araştırmalarında yapay zekadan yararlandıklarını söyleyen şirketler arasındaBlackRock, Fidelity, Invesco, Shroders ve T.Rows Pricegibi isimler var. Dünyanın en büyük varlık yöneticisi olan BlackRock yapay zekayı benimseyen ilk firmalardan birisi ve Yapay Zeka için BlackRock laboratuvarını kuruyor. – Scott DeCarlo

VE AYNI ZAMANDA AMATÖRLER İÇİN DE…
BETTERMENT ve ROBINHOOD gibi startup’lar ve Charles Schwab gibi geleneksel ucuz brokerlik şirketlerinin sunduğu “robo-danışman” hizmetleri de yatırımcı kitlelere yardımcı olmak için yapa zekayı kullanıyor. Bunların düşük ücretli yatırım araçları servetinizin hisseler, bonolar ve diğer varlıklarınızın gereksinimleriniz ve risk iştahınız doğrultusunda nasıl paylaşılması gerektiğini saptamak için algoritmalara güveniyor. Bunların yapay zekası portföyünüzü otomatik olarak yeniden dengeleyebiliyor; ayrıca algoritmalar vergi stratejisi ya da emlak planlamayla ilgili yardıma ihtiyacınız olduğunu öngördüklerinde robot olmayan bir danışmanın sizi aramasını da sağlayabiliyor.
Bir sonraki sınır ise şu: Tasarruf edenlerin uzun vadeli satın al ve tut yatırımlarıyla ilgili doğru kararlar vermelerini sağlayabilecek kadar zeki bir yapay zeka. Bank of America  Merrill Lynch ve Morgan Stanley quantamental analiz olarak adlandırılan ve yeni ortaya çıkan bir disiplinin büyük oyuncuları arasında yer alıyorlar. Burada temel düzeydeki yapay zekanın en uygun olduğu (temel olarak, devasa veri yığını arasında uygun örnekleri belirleme kapasitesi) kantitatif işlemin süper akıllı insanla ilintili sofistike analizde eğitilmiş ilave algoritmalarla birleştirilmesi amaçlanıyor; böylece örneğin, bir sektörün büyüme potansiyeli ya da şirket yönetiminin stratejik zekası değerlendirilebiliyor. Makine öğrenimi quantamental sistemin hatalarından ders almasını sağlayabilir. Nihai amaç ise şu: Warren Bufffett’ın yaklaşımına benzer şekilde, düşük fiyattan hisse alımı ve belki de “quantamental”dan daha çekici bir isim bulmak. – MattHeimer

ÜRETİM

DAHA VERİMLİ BİR TASARIM
BİLGİSAYAR ALGORİTMALARI KUŞKUSUZ teknoloji, bilim ve tıp dünyasını sarıp sarmalıyor… ancak yaratıcılar bu akımdan hâlâ muaf değil mi? Hayır, pek sayılmaz. Yazılım üreticisi Autodesk’in geliştirdiği Dreamcatcher adlı yeni bir program (rendering’i üstte) insan tasarımcılara yaratıcı çalışmalarında yardımcı olacak yapay zeka yöntemlerini kullanabiliyor. Şimdiden Airbus, Under Armour ve Stanley Black &Decker gibi şirketler tarafından kullanılan yazılım üretken tasarımın yeni gelişen alanının bir örneği. Tasarımcı talepleri, sınırlamaları ve diğer özellikleri ve hatta materyallerin toplam maliyetini programa yüklüyor. İnsan tasarımcı seçim yaparken, yazılım da tercihleri belirliyor ve daha iyi opsiyonların yinelenmesine yardımcı oluyor. Uçak üreticisi Airbus A320’de iç bölmelerin yeniden tasarlanması için yazılımı kullandı ve bir öncekinden yüzde 45 daha hafif bir tasarım sundu. – A.P.

İNSANLARLA ROBOTLARI BİR POTADA ERİTMEK
ROBOTLAR YILLARDIR MONTAJ BANDINDA her tür üretimle meşgul oluyorlar. Yakın zamanda ise, otomatik çalışma makinelerine yeni bir özellik daha eklendi: İnsanlar. Collaborative robots’un  (iş birliği yapan robotlar) kısaltması “cobots” olarak adlandırılan yeni düzenlemeler, insan çalışana doğru parçayı verebilecek robotik yardımcılardan, bir insanın daha kuvvetli hale gelmesi için giydiği demir adam benzeri robotik dış iskelete ve yapay zeka yazılımı rehberliğine kadar geniş bir yelpazeyi kapsıyor. BMW’nin S.C. Spartanburg tesisinde kapıların montajına yardımcı olan MissCharlotte kod adlı bir cobot’u var.  Mercedes-Benz ise en pahalı kategorilerinden bazılarında ürettiği her bir otomobilin kişiye özel hale getirilmesine yardımcı olması için cobot’a başvuruyor. İnsanlar daha büyük otomatik sistemleri yerini alan derli toplu cobot yardımcılarla beraber çalıştıklarında örneğin, S-Class sedanları kişiye özel hale getirmek için gereken devasa sayıdaki parçalar arasından seçim yapmada daha hızlı davranabilirler. MIT’denprofesör Jule Shawcobot’lara, etraflarındaki insanlardan gelen sinyalleri okuyarak nasıl ve ne zaman iletişime geçeceklerini öğretecek makine öğrenimiyle geliştirilmiş yazılım algoritmaları üzerinde çalışıyor. Hatta bazı araştırmacılar cobot’ları insanların beyin dalgalarını okuma sürecine bağlamayı düşünüyorlar. Buna zihin okumaya yardımcı robotlar diyebilir miyiz? Bu şimdilik işbirliği- A.P.

TEMİZ ENERJİDEN ELEKTRİK ÜRETİMİ
EĞER RÜZGÂR ENERJİSİ kesin olarak fosil yakıttan daha ucuz olacaksa, rüzgârı elektriğe dönüştürmek de daha verimli olmalı. Siemens’te geliştirilen makine-öğrenimi teknolojisi buna yardımcı oluyor. Araştırmacılar devasa rüzgâr türbinlerinin hava durumu ve komponent titreşimiyle ilgili verileri kullanmak suretiyle, örneğin, kanatlarının açılarını ayarlayarak, kendilerini düzenli olarak şartlara uyarlayabileceklerini belirlediler. Ancak araştırmacı Volkmar Sterzing “bunu analitik olarak hesaplayamazsınız” diyor.
Bu, yapa zeka ve makine öğrenimi için doğru bir sorun. Sensörler zaten gereken parametreleri ortaya koyuyorlardı ancak Sterzing, “daha önce bunların yalnızca uzaktan bakım ve servis tanısı için kullanıldığını” belirtiyor. “Şimdi ise aynı zamanda rüzgâr türbinlerinin daha fazla elektrik üretmesine de yardımcı oluyorlar.” Hatta teknoloji türbinleri beklenmedik hava akımlarına göre de ayarlayabiliyor.
Bu yapay zekayı geniş çaplı bir şekilde uygulayabilmek, geçen yıl Siemens’in rüzgâr operasyonlarını İspanyol Gamesa’nın rüzgâr enerjisi işiyle birleştirmesiyle oluşan bağımsız bir şirket olan SiemensGamesa Renewable Energy için bir fırsat. – G.C.

ÖLÜMLÜLERE GÖZ KULAK OLMAK
İNSANLAR SINIRLARINI BİLME konusunda çok başarılı değildir; çok fazla yemek yer, çok az uyur ve belli bir sürede tamamlamayabilecekleri işten çok daha fazlasını yüklenirler. Bu durumun doğuracağı sonuçlar, örneğin, Şükran Günü gibi etkinliklerde, göz ardı edilebilir ancak uzun yol şoförlüğü ya da ağır ekipman işletimi gibi bazı mesleklerde tehlikeli ve maliyeti de felaket boyutunda olabilir.
İşte bundan dolayı şirketler gittikçe artan oranda yapay zekaya koruyucu melek rolü atfediyor; böylece yüksek riskli işlerde çalışanların korunması amaçlanıyor. İş dünyasına yönelik yazılım devi SAP’ın kıdemli başkan yardımcılarından Mike Flannagan, çalışan sensör verileri üzerinde yüzlerce saatlik bir eğitim sürecinden geçen sistemlerin, ağır ekipman operatörünün kalp ritmi, vücut sıcaklığı, yorgunluk ve stres derecesi gibi faktörleri gerçek zamanlı olarak izlediğini ve söz konusu kişinin dinlenmesi ya da mola vermesi gerektiğinde sinyal gönderdiğini anlatıyor.(SAP’ın Connected Worker Safety (Bağlanmış Çalışan Güvenliği) ürünü bunu yapıyor.)
Peki ya bizler? Otomotivciler, otomobillerimizle ilgili olarak gözlerini üzerimize dikmelerini sağlayacakyöntemleri dört gözle bekledikleri için yakında bu tür bir teknolojiyi kendi garajlarımızda görürsek hiç şaşırmayalım. Teknoloji halen yalnızca az sayıdaki modelde, gösterge tablosunda yanıp sönen bir bardak kahve simgesiyle sınırlı olsa da, belli başlı otomobil üreticileriyle çalışan yapay zeka kuruluşu NuanceCommunications’da otomotiv inovasyon yönetimi sorumlusu NilsLenke, yorgunluk belirtilerini anlayan ses ve yüz tanıma teknolojisinin yakında yeni otomobillerde standart olacağını belirtiyor. – ErikaFry

SAVUNMA VE SUÇLA MÜCADELE

HEDEFİ SEÇEN SİLAHLAR
BİR ZAMANLAR KIYAMET GÜNÜ bilim-kurgu fantezisi olan masallar, ülkemizin düşmanlarını seçip, hedef gözeteceği öldürücü robotlar şimdi erişime hazır; ancak tabii ki eğer şirketler ve Pentagon bu kadar uzağa gitmeyi göze alabilirse… Savunma yetkilileri, teorik olarak insan emri olmadan hareket eden, tıpkı Facebook’un sizin izninizi almadan fotoğraflarınızdaki arkadaşlarınızı etiketlemesine benzer şekilde, Öldürücü Otonom Silah Sistemleri (hükümetin kullandığı resmi ifade) üretimini beklettiler.
Ancak bu tür saldırıların temelini oluşturabilecek, yapay zeka odaklı teknoloji yolda. Pentagon’un en yüksek profilli yapay zeka girişimi olan Maven Projesi drone’la terörist hedeflerini tespit etmek ve İŞİD’le mücadelede askeri operasyonlara yardımcı olmak için makine-öğrenimi algoritmalarının kullanımını hedefliyor; bu projeye, adları henüz resmi olarak kamuoyuna açıklanmasa da, 20’yi aşkın teknoloji ve savunma kuruluşunun dahil olduğu biliniyor. Askeri çalışmaları desteklemek savunma sanayisi için yeni bir şey değil olmasa da, Pentagon yapay zeka ve yüz tanımada uzmanlık için gittikçe daha fazla Silikon Vadisi’ne yöneliyor. Ancak bu gittikçe gelişen ilişki bir tartışmaya da yol açtı; Google, sayısız çalışanının protesto edip işi bırakmasının ardından bu yaz Marven Projesi’nden çekileceğini açıkladı. İleriye dönük olarak konuşmak gerekirse, şirketlerin kârlı yeni savunma ihaleleri kazanmaları önündeki tek engelin ancak kendi isteksizlikleri olabileceğini söylemek yanlış olmaz. – J.W.

TEHDİT UYARISI
SİBER ORTAMDA VE GERÇEK HAYATTA saldırıları önlemede başarısız olmanın mali boyutu ağır olur; nitekim şahsi verilerin güvenliğini ihlalin ortalama maliyeti 2017 yılında yaklaşık 4 milyon dolardı. Ancak son zamanlarda saldırılarda bir artış gözleniyor: Bu da keşfedilecek veri sayısının arttığını gösteriyor. Makine-öğrenimi yöntemleri yıllarca modelleri saptamak ve e-postaları filtrelemek için kullanıldı ancak Baracuda Networks gibi satıcıların daha yeni sistemleri potansiyel şifre kırma ve diğer hackleme girişimlerini saptamak amacıyla, belli şirketlerin ve yöneticilerinin kendilerine özgü iletişim modellerini öğrenmek için yapay zekadan yararlanabildikleri görülüyor. Yapay zeka hatta tehditleri “görmek” ve durdurmak amacıyla güvenlik kameralarında da kullanılıyor. Startup Athena Security’nin yeni kameraları silahın çekildiği anı hemen tespit edip, hatta polisi otomatik olarak uyarabiliyorlar. Kısacası: Ne kadar çok verimiz varsa, suçla mücadelede o kadar çok yapay zekayı kullanabiliriz. –M.L.

MALİ DOLANDIRICILAR, DİKKAT!
MALİ DOLANDIRICIYI nasıl yakalarsınız? Şüpheli eylemi araştırmak için binlerce işlem arasında eleme yapacak personel istihdamı yerine tüm dünyada HSBC ve Danske Bank gibi bankalar mali sahtekarlıkları, kara para aklamayı ve yolsuzlukları saptamak için gittikçe daha fazla yapay zekaya yöneliyorlar. (Pek çok banka hesaplarındaki yasa dışı hareketleri saptayamadıkları için kısa süre önce devasa cezalara çarptırıldığından bu trend son zamanlarda iyice ivme kazandı.) HSBC uyması gereken prosedürlerin bazılarını otomatikleştirmek için startup Ayasdi’yle işbirliği yaptı. HSBC’yle olan 12 haftalık pilot projede, Ayasdi’nin yapay zeka teknolojisi yanlış pozitiflerde (şüpheli gözüken ama meşru işlemler) yüzde 20 bir azalma sağlarken, şüpheli faaliyet raporlarının saptanmasında insanınkine eşdeğer bir rakama ulaştı. – C.K.

YAPAY ZEKA – YAŞAM VE EĞLENCE

OTOMOBİLİ SÜRMEK YA DA SÜRMEMEK
 NBC’NİN THE OFFICE’İNDEKİ ANA KARAKTER Pennsylvania’da, Scranton yakınlarında kiralık Ford Taunus’u göle sokmadan önce, “araba nereye gideceğini biliyor!” diye bağırdı. Şimdilik, sürücüsüz bir arabanın ancak ideal yol koşullarında güvenli bir şekilde gitmesi mümkün ancak gerçek dünya söz konusu olduğunda, arabaların biraz daha bizim gibi sürmeyi öğrenmesi gerekiyor. İşte bu noktada, tehlikeli bir iPhonehacker’ı olan George Hotz’un kurduğu startupComma.aidevreye giriyor. Bilgisayar sistemlerine ağacın ya da trafik lambasının neye benzediğini öğretmek yerine, Comma.ai’ninOpenpilot teknolojisi sürücüsüz arabaları eğitmek için sürücülerin günlük örneklerini analiz ediyor. Şirket Chffr adlı araç içi kamera aplikasyonu ve Panda adlı fişe takılı modülden aldığı milyonlarca kilometrelik sürüş verilerini topluyor ve daha sonra bu verileri insan sürücüleri taklit eden otonom bir sistem yaratmak üzere bir araya getiriyor. Halen teknolojisinin Honda, Toyota ve Hyundai’nin otomobillerine uyarlandığı şirket kendisini Tesla’nın Autopilot iPhone’unun Android’i gibi şekillendiriyor; bu açık kaynak sistem başarısını kullanıcıların kendisini daha iyi bir hale getireceği görüşü üzerine inşa ediyor. Umarız Michael Scott bu kullanıcılardan biri olmaz.- Daniel Bentley
 
YENİ SEYAHAT ARKADAŞINIZ
EYJAFJALLAÖKULL külleri sönünceye kadar, epey uzun bir süre bizimle kaldı. İzlanda’daki bu volkan faaliyete geçtiği 2010 yılında milyonlarca uçak yolcusunu etkilerken, aynı zamanda seyahat iletişiminde de yeni bir dönem başlattı. Haber akışı kapasiteleri yetersiz kaldığından, havayolları yolculara ulaşmada etkili ve gerçek zamanlı bir yöntem olarak sosyal medyayı keşfetti. Accenture Interactive’in sosyal medya ve yeni gelişen kanallar sorumlusu RobHarles, bu iletişim yönteminin “bir kez ortaya çıkmasıyla durdurulamayacak bir güce dönüştüğünü” belirtiyor. O olaydan beri de seyahat edenlerin sayısında bir patlama yaşandı; 2016 yılında 1,25 milyon kişinin eklenmesiyle yüzde 30 oranında bir artış meydana geldi. Harles, bu ölçekte bir insan gücüyle çalışan sosyal medya modelinin “imkansız” olduğunu söylüyor.
İşte bu noktada, yolcuların temel sorularına cevap verebilecek müşteri hizmetleri chatbot’u devreye girdi: Uçuşumda rötar var mı? Otel checkout’um ne zaman? Örneğin, Booking.com müşterilerin taleplerini yüzde 60 oranında otomatik olarak yerine getirebildiğini söylediği bir chatbot’a sahip. Botlar için bu teknolojinin bir sonraki adımı yolculuğunuzun amacını anlamak-iş mi yoksa gezi/eğlence amaçlı mı?-ve seyahatiniz boyunca tercihleriniz doğrultusunda-örneğin, daha cazip bir uçuş önermek ya da diyelim ki Pittsburgh’ta en iyi vegancafe’de masa rezerve etmek gibi- tavsiyelerde bulunmak olacak. Kısacası, şimdi chatbot olarak bilinen uygulama yakın zamanda dört dörtlük otomatik bir konsiyerje dönüşebilir. – Claire Zillman

ÇAĞRI MERKEZİNİ GELİŞTİRMEK
“SİZE NASIL YARDIMCI OLABİLİRİM?” IBM 2020 yılında müşteri hizmetleri etkileşiminin yüzde 85’inin insan olmadan gerçekleşeceğini tahmin ediyor. Makine öğrenimi ve doğal dil işleme prosesichatbot’lar, güçlendirilmiş telefon desteği ve self-service arayüzeyler için bunu mümkün kılarak, insan temsilcilerin fonksiyonlarının büyük bir bölümünün yerine getirilmesini sağlıyor.
Peki, müşteri hizmeti temsilcileri olarak istihdam edilen 2,7 milyon Amerikalıya ne olacak? Bazıları botların yapamayacağı işlere yönlendirilebilir (gerçekten sinirli müşterilerle ilgilenmek gibi). Bu teknolojiyi benimseyen şirketler teknolojinin insan hatalarını gidermeye yardımcı olarak, veri elde etme hızını önemli ölçüde artıracağını ve müşteri hizmetleri etkileşimindeki önyargıları ortadan kaldıracağını belirtiyorlar.
Ancak bunun botlarla sona ereceğini sanmayın. İsviçre yatırım bankası UBS kısa süre önce Yeni Zelandalı yapay zeka uzmanı FaceMe’yle bir araya gelerek, dijital olarak klonlanmış baş ekonomist Daniel Kalt’ı gerçek insanmış gibi müşterilerle etkileşime soktu. Banka IBM’in Watson yapay zeka teknolojisi kullanılarak üretilmiş ve gerçek Kalt tarafından eğitilmiş avatarın “insan ve dijital dokunuş karışımı”nı sunmaya yönelik çalışmalarının bir parçası olduğunu söylüyor.  – McKenna Moore

MONEYBALL 2.0
NHL SOCUTS 2017 yılında Sean Durzi’yi (üstte) izlediğinde, 19 yaşındaki savunma oyuncusunu takıma almaya karar verdi. Bundan tam bir yıl sonra, Durzi Toronto Maple Leafs’e transfer oldu. Buradaki fark, Montreal merkezli startup Sportlogic’in geliştirdiği güçlü yeni yapay zeka yazılımının Durzi’nin güçlü oyun kabiliyetini ortaya çıkaracak terabaytlarca veriyi ayrıştırmasıydı; buna Moneyball2.0 adı veriliyor. Sportlogic, takımların bir sonraki yıldızı seçmelerine yardımcı olmak için yapay zeka kullanan pek çok şirketten yalnızca biri. Brooklyn Dynamics’in ortak kurucusu Cam Potter, “amaç gizli ceplerdeki yeteneği, madende işlenmemiş elması bulmak” diyor. Avustralyalı veri analitik şirketi olan Brooklyn Dynamics Ulusal Basketbol Ligi’nin belli başlı takımlarıyla çalıştı ve hatta 2017 yılındaki Fransa Bisiklet Turu için gerçek zamanlı verileri toplayan ve yarışla ilgili tahminlerde bulunan makine-öğrenimi bir yapay zeka sistemini bile geliştirdi.
Brooklyn Dynamics halen, zaman darlığı yaşayan scout’ların ve koçların hem gelecekteki hem de mevcut oyuncular üzerinde makine-öğrenimi analizleri yapmalarını sağlayacak bir uygulama geliştiriyor; böylece tüm dünyada hem üniversitelerin hem de takımların erişebileceği merkezileşmiş bir veri tabanı yaratacak. Potter, “takıma oyuncu seçenlerin repertuvarına eklenecek yeni bir araç” diyor. “Organizasyonun diğer üyeleri daha sonra istatistiklere bakabilir ve kulübe kimin değer katacağıyla ilgili nihai kararı vermek üzere tartışmalara dahil olabilirler.” – C.K.

ALIŞVERİŞ ALIŞKANLIKLARINI DEĞİŞTİRMEK
FİZİKİ MAĞAZALARIN şimdi yeni bir sloganı var: Yapay zekayla ilgili mükemmel veri toplama laboratuvarları olmaları. Home Depotmilyonlarca işlemden elde edilen verilerden yararlanarak neye ihtiyacınız olabileceğini belirliyor- örneğin, geniş çaplı bir mutfak yenilemesi-ve buna göre proje seçenekleri ve tamamen kişiye özel satış önerilerinde bulunuyor. Sephora, ModiFace’in (kısa süre önce L’Oréaltarafından satın alındı) yapay zekayla çalışan yüz tanıma sistemini kullanarak, alışveriş yapanların doğru makyaj renklerini seçmelerine yardımcı oluyor. Yazılım geçmişteki milyonlarca kullanıcıyı analiz ederek size neyin daha çok yakışacağını tahmin ediyor. MIT’den ayrılan Celectise alışveriş yapanların nasıl davrandıklarını, mağazanın hangi kısmında hangi tür promosyonların daha çok işe yaradığını belirlemek ve optimum sonuç için ürünlerin nerelere yerleştirilebileceğini tahmin etmek için makine-öğrenimini kullanıyor.
Peki ya onuncu raftaki fiyat kontrolü nasıl yapılacak? Walmartbir defasında, stokta kalmayan ürünleri saptamak için rafları tarayabilen, müşteriler tarafından yanlış raflara geri bırakılan ürünleri, yanlış fiyatları saptayan, kısacası insanlar için zaman tüketici ve angarya işleri yerine getiren robotları 50 mağazasında denedi. Perakendeciler her ne kadar mağaza içi teknolojiler konusunda ser verip sır veremeseler de, CB Insights’a göre, Naviive Simbagibi yapay zekayla işleyen robotları geliştiren şirketler hem dikkatleri hem de yatırımcıları çekiyorlar. – PhilWahba

 BU REKLAM SİZİ GÜLÜMSETECEK Mİ?
PAZARLAMACILAR HER ZAMAN hedefi tutturamıyor-Pepsi’ninKendallJenner’li reklamını hatırlayalım-ancak bu tür ıskalamaları daha aza indirgemek için gittikçe daha fazla yapay zekaya yöneliyorlar. Nitekim duyusal yapay zeka kuruluşu Affectiva, Fortune 500 şirketlerinin dörtte birinin kreatif geliştirme süreçlerinde kendi teknolojisini kullanarak yapay zeka destekli anketlerde potansiyel reklamlara tepkileri ölçtüğünü belirtiyor. 87 ülkeden 7 milyon yüz üzerindeki görüntülerde (ve 3,8 milyon yüz çerçevesi) eğitilen Affectiva’nın sistemi, reklamlara bakan kişilerin an be an yüz ifadelerini çözüyor; teknoloji bunu yaparken “tiksinti” dahil 20 spesifik ifadeyi saptıyor.
Affectiva’nın ürününü 2011 yılından (30 bin reklam) beri kullanan medya araştırma devi Kantar Millward Brown, Nike’ınColinKaepernick’li reklamının belli noktalarda gülümsettiğini belirledi. Şirketin yönetici direktörü GrahamPage, “Kaepernick’in kendisni adama ve hayallerinin peşinden gitme mesajının pozitif bir algı yarattığını belirledik” diyor. Aynı zamanda sürpriz bir şekilde, reklamı izleyenlerin Dünya Kupası reklamlarında kadın futbolculara da olumlu tepki verdikleri gözlendi.
Page, müşterilerin kampanyalarını daha da büyütmelerine yardımcı olmanın ötesinde Kantar’ın tüm müşterilere yarar sağlayan çok geniş çaplı bir bilgi edindiğini de sözlerine ekliyor. Şirkete göre, izleyicilerin “ilerici” olarak tanımladıkları, ana karakterleri geleneksel rollerde değil de modern rollerde gösteren reklamlar yüzde 25 daha etkili. – E.F.

YAŞAM

BİR SONRAKİ YİYECEĞİNİZİ YETİŞTİRMEK
YÜZEYSEL OLARAK BAKILDIĞINDA, ÇİFTÇİLİK basit bir iş gibi gözükür. Toprağa tohum ekin, sulayın, ekini toplayın, bunu sürekli tekrarlayın. Ancak aslında, gıdanın nasıl yetiştiği bir dizi karmaşık denkleme dayanıyor. Kapalı alan yatay-çiftçilik şirketi olan Plenty’nin ortak kurucusu ve baş bilim sorumlusu NateStorey, “tarımda ele aldığımız pek çok veri son derece karmaşık” diyor. Çevresel faktörler (hava akımı, karbon dioksit, ışık ve nem bunlardan yalnızca birkaçı), bitkinin genetiği ve bunda yaptığımız gübreleme ve sulama gibi işlemlerin tümü birbiriyle etkileşim halinde olan değişkenler. Şimdi ise Plenty ve bir dizi kapalı alan tarım rakipleri Bowery ve Gotham Greens makine-öğrenimi aracılığıyla bitkinin nitrojen ya da demir eksikliği gibi bir sorunu olup olmadığını belirlemesine yardımcı olabilecek veri dizilerini toplayıp, analiz eden sistemler kuruyorlar ve ardından da, önleyici tedavileri devreye sokuyorlar. Storey, “yazılım sorunların ne olduğunu öğrenebiliyor ve bunu da bireysel olarak yapamayacağımız çok geniş bir ölçekte otomatik bir şekilde, gerçekleştiriyor” diyor. – BethKowitt

SAĞLIĞI YENİDEN İNSANİ KILMAK
ABD’NİN MEVCUT SAĞLIK TABLOSU oldukça iç karartıcı: Her yıl 12 milyonu aşkın ciddi tedavi hatası, 3,6 trilyon dolarlık harcamanın üçte birinin çöpe gitmesi, yaşam beklentisinde üst üste üç yıl boyunca azalma, doktorların yaşadığı psikolojik sorunların zirveye ulaşması, depresyon ve intihar. Üstelik bunların tümü de, yalnızca birkaçından söz etmek gerekirse, giyilebilir sensör fizyolojisi, anatomi taraması (üstte), DNA sekanslama, bağırsak mikrobiyom biyolojisi sayesinde kişi başı elde edilen tıbbi verilerin her zamankinden fazla olduğu bir dönemde meydana geliyor. İşte bu noktada, klinik doktorlarının taramaları, görüntüleme kesitlerini, deri lezyonlarını, göz diplerini daha doğru okumalarına yardımcı olacak nöral ağlar ve dahası, hastane odalarına duyulan ihtiyacı gereksiz kılacak şekilde uzaktan izleme yöntemini geliştirerek sağlık sistemleri düzeyinde ve hastalıkların daha iyi yönetimi ve hatta önlenmesi için sanal tıbbi danışmanlık hizmeti sunarak tüketici düzeyinde etki yaratacak yapay zekalı derin öğrenme devreye giriyor. Yapay zekanın tıbbi uygulamalara entegrasyonundan söz etmek için henüz erken; şimdilik doğrulanan değil spekülatif bir durum söz konusu. Ancak dört dörtlük zorlukları yenmek için elimizden geleni yapmalıyız; bunun için hataları ve israfı azaltmak üzere veriden ve doktor-hasta ilişkisini gözle görülür bir şekilde iyileştirmek için de zamandan yararlanmalıyız. ERIC TOPOL

DOKTORUNUZDAN DAHA AKILLI OLMAK
YALNIZCA SON BİRKAÇ YILDA, henüz geliştirme aşamasında olsa da, yapay zekaya dayalı güvenilir teknolojiler ortaya çıktı; bunlar radyoloji taramalarını okuyabiliyor (Imagengibi), tümörleri saptıyor ve kanserin ne kadar yayıldığını izliyor (Arterys), retina görüntülemesiyle gözün durumunu kontrol ediyor (Google’ınDeepMind’ı), “kansız kan testiyle” tehlikeli derecedeki potasyum düzeylerini saptıyor (Mayo ClinicVenturesve AliveCor) ve hastalığa tanı konulması ve hatta öngörülmesi gibi çetrefilli bir işe de yardımcı oluyor. Tanılarda yanılma oranı genellikle yüzde 5 ila 20 arası bir düzeyde ve bu oran bazı durumlarda daha da yükselebiliyor; öte yandan, sağlık sistemi ise doktor sayısının yetersizliğinden ya da doktorların psikolojik sorunlarından mustarip; yapay zeka bu sorunlara da çare olabilir. – E.F.

İLAÇ ARGE’SİNİ YENİDEN YARATMAK
TIP İŞİNDE KADERİN CİLVESİNDEN SÖZ ETMEK YANLIŞ OLMAZ. Bir ilaç küçük çaplı hasta gruplarıyla yapılan erken çalışmalarda insanlar için güvenilir gözükebilir ama geniş çaplı klinik deneylerinde, çok çok pahalı bir biçimde, başarısız olup hayal kırıklığı yaratabilir. Nitekim Deloitte’a göre, ABD’de en büyük biyo eczacılık şirketlerinin yatırım geri dönüşü 2017 yılında yüzde 3,2 gibi kötü bir düzeye geriledi. İşte bundan dolayı, BERG ve RoivantSciencesgibi Amerikalı şirketler, İngiltere merkezli Exscientiakaynakları daha iyi kullanmak için yapay zekanın gücünü daha da artırmak istiyorlar. BERG Parkinson gibi hastalıkları tedavi edebilecek ilaç ve moleküller için umut vaat eden biyolojik hedefleri belirlemek amacıyla bir algoritma tarafından sunulan klinik verileri kullanmak üzere AstraZeneca ve SanofiPasteurgibi büyük ilaç şirketleriyle işbirliği yaptı. Sanofi ise bazı grip aşılarının niçin bazı insanlarda işe yararkekn başkalarında yaramadığını daha derinlemesine anlayabilmek için devasa miktarda veriyi analiz ediyor (geçen yılki vahim grip sezonu hatırlandığında kritik bir kamu sağlığı sorusu). Yapay zekailaç üretiminin merkezine oturma sürecinde henüz ilk basamaklarda. Ancak buradaki beklenti aşikâr: Eczacılıktaki ARGE çalışmalarının en çok umut vaat eden hedeflere yönlendirilmesi zaman ve para kaybını önleyebilir ve bir gün de, ümitleri boşa çıkarmayarak, hem şirketlere hem de hastalara yarar sağlayacak şekilde daha gelişmiş bir ilaç geliştirme sürecini gündeme getirebilir. – Sy Mukherjee

 
HASTALIĞI TERSİNE ÇEVİRMEK
 AMERİKA’NIN SAĞLIK SİSTEMİ her zaman daha ucuz ve proaktif yaklaşımlar yerine triyajı (öncelikli tedavi) benimsemekle eleştirilir; ve iş dünyası da bundan kaynaklanan verim kaybı ve balon gibi şişen sağlık harcamalarının bedelini öder. Virta Health CEO’su Sami Inkinen diyabet riski altındaki hastalarda yapay zekayı kullanarak hastalığı önlemeye yönelik farklı bir yol deniyor. Bu bağlamda, hastalığın ortaya çıkmasını önlemenin yanı sıra tamamen dijital platformu aracılığıyla Tip 2 diyabeti tersine de çevirebiliyor. Virta müşterilerini diyet ve diğer faktörlerle ilgili kişiye özel tavsiyelerde bulunan danışmanlarla buluşturmak suretiyle müşterilerin yaşam biçimlerini değiştirmeyi planlıyor. Ayrıca kan şekerini, ketonları, kan basıncını ve kiloyu ölçmek için de dijital olarak birbirine bağlı araçlar sunuyor. Hastanın öngörülen kan şekeri ve vücut ağırlığındaki iyileşmelerinden yola çıkarak doktorlar iş akış şemalarında hastalarına öncelik tanıyabiliyorlar. Virta bu alanda yalnız değil: IBM’in Watson Health birimi ve medikal teknoloji devi Medtronic de benzer araçlar sunan Sugar.IQ adlı bir uygulama üzerinde çalışıyorlar. – S.M.

 

İlginizi Çekebilir

Çimento Sektörü İhracat Gelirinde Yüzde 46’lık Artış Yaşandı

Türkiye çimento sektörünün Ocak-Eylül dönemi verilerine göre; çimento sektörü ihracat geli…