Internet artık hayatımızın cok buyuk bir parcası. Elimizden duşurmediğimiz akıllı telefonlarımızla bircok işimizi yerimizden kalkmadan ya da bazen yer değiştirmeye gerek kalmadan kolayca halledebiliyoruz. Gundelik yaşantımızın bir parcası haline gelen sosyal medyanın haricinde, bircok arac ve servisi de, ne kadar alıştığımızın farkında olmadan hemen her gun kullanıyoruz. Bu arac ve servislerin bazıları ucretli olabildiği gibi, bircoğunu da ucretsiz olarak kullanıyoruz. Peki, bu ucretsiz kullandıklarımız, aslında gercekten ucretsiz mi?
Urunlerini/servislerini kullandığımız firmalar varlıklarının devamını sağlamalı ve bunun otesinde kÂr elde etmelidirler. Dolayısıyla “ucretsiz” diye bir şeyin var olmadığı konusunda sanıyorum hepimiz hemfikiriz. Bize ucretsiz olarak sunulan bu araclar, servisler ve/veya oyunlar, aslında uzun vadede firmanın beklentilerini karşılamamız icin hayatımıza yerleşen truva atları. Bir sosyal medya firması kendimiz ve cevremiz hakkında edindiği bilgiyi kullanırken başka bir firma hic aklınıza gelmeyecek şekillerde urettiğimiz verileri kullanabiliyor. İşte bunu cok iyi başaran firmalardan bir tanesi: Google.
GOOG-411
Akıllı telefonların henuz kendini gostermediği tarihlerde, telefonla bilgi alma servisleri mevcuttu. Bu servisleri aradığınızda karşınıza bir operator cıkıyor, bilgi almak istediğiniz konuyu danışıyor ve operator konu hakkında ulaşabildiği bilgileri size iletiyordu. Bu operatorlerin arka planda nasıl calıştıklarını cok bilmiyoruz, belki bir masaustu bilgisayarda internet uzerinde arama yapıp sonucları yorumluyorlar ya da belki sarı sayfalarda yakınınızdaki pizza restoranlarını araştırıp size telefonlarını iletiyorlardı.
Fakat Google farklı bir şekilde konuya dahil oldu. 2007 senesinde ABD ve Kanada ’da GOOG-411 (diğer adıyla Google Voice Local Search) isimli bir telefon servisi başlattı. Rakiplerinin aksine Google operatorler kullanmıyordu. Konuşma tanıma tabanlı teknolojileri kullanıp gelen aramalara kendi arama becerileriyle cevap veriyordu. Kimi zaman arayan kişi ne aradığını anlatırken zorlansa da (dil, aksan, şive vb. sebepler) muadillerinin aksine bu servisi ucretsiz sunuyor olması onu tercih edilir kılıyordu.
Kasım 2012 ’de Google servisi sonlandırırken servisi kullanan herkese teşekkur etti ve servisin sonlanmasının sebebi olarak ses/konuşma tanıma konusunda yeteri kadar veri topladığını belirtti. Yani 3,5 sene calışan bu servisin asıl amacı, arayanlara yardımcı olmak değil, milyonlarca farklı kişinin ses ve konuşma orneklerini toplamak, analiz yapıp Google muhendislerinin sesli komut ve aramalar konusunda cığır acacak gelişmeler yapmasını sağlamaktı. Keza 2009 ’da duyurulan Google Voice bu calışmadan cokca faydalandı.
Google Gorsel Etiketleme (Image Labeler) Oyunun ekran goruntusu 2007 yılı, Google ’ın kitleleri nasıl kaynak olarak kullanacağını keşfettiği yıl olabilir. Keza yine 2007 yılında duyurduğu bir oyun ile farkında olmadan bircok kullanıcının girdilerini, bu sefer gorsel aramalarını iyileştirmek icin kullandı.
Google Image Labeler aslında Luis von Ahn tarafından geliştirilmiş olan ESP oyununun form değiştirmiş bir hali. Oyunda birbirini tanımayan ve birbiriyle hicbir şekilde iletişimi olmayan iki oyuncunun, kendilerine gosterilen gorselleri etiketleyerek, ortak etikette buluşmaları ve bu şekilde puan kazanmaları hedefleniyor. İki taraf ortak bir etikette buluştuğunda yeni bir gorsel sunuluyor ve 120 sn boyunca bir takım olarak mumkun olduğunca cok gorsel etiketlemeye calışılıyor. Ortak olarak etiketlenen gorseller, etiketin gucune gore kullanıcılara puanlar kazandırıyorlar. Ayrıca belirli etiketler bir sure sonra tabu olmaya başladı. Cunku Google artık bu kelimelerin gorseli ifade ettiğini biliyordu, farklı etiketler kullanılmasını istiyordu.
Oyun tek başına bu ozelliklerle de oldukca eğlenceli ve bağımlılık yapıcı olsa da uzerine puan listelerinde ismini gorebilme şansı oyunu daha da cezbedici bir hale getirdi. Bircok kişi ismini listeye ekleyebilmek icin işi gucu bırakıp oyunun peşine duştu. Nitekim 2011 Kasım ayında sonlandırıldığında kullanıcılar tarafında buyuk hoşnutsuzluklar oluştu. Oyun fikri daha sonra ARTigo vb. başka şekillerde de var olmaya devam etti. 2016 yılında Google Image Labeler ’ın yeni surumunu yayımladı, fakat bu surum eski oyunla pek de benzer değil.

Bu oyun sayesinde Google gorsel aramalarında daha kesin sonuclar vermeye başladı. Orneğin artık “Golden Retriever Tennis Ball Park” gibi bir arama yapıp yukarıdaki gibi bir gorsele ulaşabiliyorsunuz.
Google reCAPTCHA Google reCAPTCHA orneği Kayıt formlarında karışımıza cıkan ve bizi botlardan ayırt etmeye yarayan karışık harf/rakam dizilerine aşinasınızdır. Peki, kodları cozerken aynı zamanda kitapların dijitize edilmelerine ve hatta “Google Haritalarındaki Sokak Gorunumleri”nde sokak kapılarının doğrulanmasında kullanıldığını bilmek size nasıl hissettirir?
Pittsburgh, Carnegie Mellon Universitesi ’nden bir grup bilim insanı (Luis von Ahn -biraz once tanışmıştınız-, David Abraham, Manuel Blum, Michael Crawford, Ben Maurer, Colin McMillen ve Edison Tan) CAPTCHA sisteminin kullanımı sırasında beraberinde bir engeli de aşmaya yardımcı olabileceğini duşunerek bir sistem geliştirdiler. Bu sistemde kullanıcının karşısına bir yerine iki karakter obeği sunuluyordu. Bu ikisinden biri, daha once cozulmuş ve metin karşılığı bilinen bir kelime, diğeri ise bir kitaptan taranmış fakat OCR (optik karakter tanıma) ile metne donuşturulememiş bir kelime. Kullanıcıdan testi gecmek icin her iki kelimeyi de girmesi bekleniyor. Bilinen metin doğru olarak girildiyse, OCR tarafından tanımlanmamış metin de doğru olarak kabul ediliyordu. Belli bir eşiği gectikten sonra artık bilinmeyen kelimenin karşılığı elde edilmiş oluyordu.
Başlarda Google bunu, Google Books icinde yer alan ve dijitalleştirilen kitapların iyileştirilmesi icin kullandı. The New York Times gazetesinin 1851 yılından bu yana yayımlanmış 13 milyon makalesi de yine bu şekilde iyileştirildi. Daha sonraları bu sistem sokak sokak gezip goruntu toplayan araclardan elde edilen goruntulerdeki kapı numaralarını doğrulamak icin de kullanıldı. Ya da gorsellerdeki kedi, kopek, araba, tabelaları gosteren vb. şekillerde gorsel doğrulama da yapıldı.
2017 yılında sistem bir kere daha evrim gecirdi ve artık kelime/gorsel doğrulaması yerine, kullanıcıların bir işaret kutusunu işaretleyerek robot olmadıklarını doğrulamaları istendi. Arkada kompleks algoritmalar ile kullanıcının robot olmadığı doğrulanıyor olsa da sistem veri toplamayı kesmiş değil. Yani halen biz reCAPTCHA cozerken, reCAPTCHA da bizi kullanıyor.
Ingress
CERN ’de Buyuk Hadron Carpıştırıcısı ’nda yapılan araştırmalar sırasında bir grup bilim insanı Egzotik Madde (Exotic Matter – XM) adı verilen bir boyutlararası guc keşfetti. Bu madde daha sonra Shapers adı verilen gizemli fenomen, uzay ırkı ile eşleştirildi.
İnsanlar Aydınlanmışlar ve Direnişciler olarak ikiye bolundu. Aydınlanmışlar, insanların XM sayesinde daha ileriye taşınacağına, Direnişciler ise XM ’in kotu amacla kullanılıp insanların varlığını ortadan kaldırabileceğine inanıyorlardı. İki grup arasında buyuk bir mucadele başladı!
Yo yo, merak etmeyin. Henuz dunya dışı varlıklarla bir etkileşimimiz olmadı. Bu yukarıda yazılanlar Ingress isimli, 2013 yılında Niantic firması tarafından Android tabanlı akıllı cihazlar icin yayımlanmış bir oyunun tanıtımı. Konum tabanlı, artırılmış gerceklik oyunu olan Ingress ’te kendinize bir taraf seciyorsunuz ve akıllı cihazınızın kamerasını kullanarak dunyayı daha farklı bir şekilde deneyimliyorsunuz.
Ingress ekran goruntusu Peki, Google bunun neresinde? Google Niantic firmasının yatırımcılarından birisiydi. 2015 yılında yollarını ayırana kadar Google cok değerli harita bilgisi topladı. Goruntuleme araclarının giremediği fakat insanların yuruyerek erişebildikleri mekanlar ve yerlerin haritalarının cıkartılması konusunda oldukca değerli verilere eriştiler. Duşunsenize, haritada ne olduğunu bilmediğiniz bir alan var, buraya bir calışan gondermek yerine, oyunda bu nokta icin bir gorev oluşturuyorsunuz ve o an, o bolgede oyunu oynayan onlarca, yuzlerce kişi, bircok farklı rota izleyerek işaretlediğiniz konuma ilerliyorlar. Harita muhendislerinin bu şekilde hayali gercek oldu.
Google Haritalar (Maps)
Bilmeyenimiz cok yoktur muhtemelen, kullanmayanımız da az bulunur. Google Haritalar akıllı cihazların ve web ’de arama alışkanlıklarımızın bir parcası olalı epey oldu. Akıllı cihazımızda Google Haritalar uygulamasını kullanırken uygulama da bizim verilerimizi kullanıyor. Belli bir bolgede bircok cihazın aynı anda uygulamayı kullanması, o bolge icin bir yoğunluk ve trafik haritası oluşturabilmeyi olanaklı kılıyor. Bu sayede yerel belediyenin bir girişimi olmasa bile buyuk şehirlerden ayrıldığınızda dahi trafik bilgilerine ulaşabiliyorsunuz.
Google Haritalar tarafında bizleri kullanma konusunda oldukca yaratıcı. Ingress ile haritaları nasıl iyileştirdiğinden bahsetmiştik, bir de Google Yerel Rehberler isimli bir programı var. Bu programa uye olup yaşadığınız cevrede bir gurme olarak nam salma imkanına erişebiliyorsunuz. Tabi bu sırada Google da mekanlar hakkında ilk elden değerli bilgilere ulaşıyor. Mekan fotoğrafları, adres tarifleri, menuler, muşteri deneyimleri vs. Siz bu bilgileri girdikce puan kazanıyor, adınızı altın harflerle yazdırmaya calışıyorsunuz, Google da bu bilgileri, ilgili mekanı bir sonraki sefer arayan kişilere gosterip rakiplerine karşı avantaj kazanıyor. Guzel anlaşma!
Haritalarla işimiz bitmedi. Google haritalarda 3 boyutlu goruntulemelerde ya da Google Earth uygulamasında, evinizin, firmanızın binasının 3 boyutlu modelinin yuklenmesini istemez miydiniz? Bunu yapabiliyorsunuz. Hatta bir donem Google acık bir cağrı yaparak, herkesi kendi binasının modelini sisteme eklemeye davet etti. İtiraf edeyim, ben de oturduğum evin modelini yukledim. Cok eğlenceli ve tatmin edici cunku.
Diğerleri
Google artık bu “Crowdsource” işini alenen yapmaya başladı. Crowdsource sitesinden Google hesabınız ile giriş yaparak ulaşabileceğiniz bir panel ile siz de farklı alanlarda Google ’ın servislerine katkıda bulunabilirsiniz. Gorsel etiketlemeden, onemli konumların doğrulanması, ceviri yapmaktan cevirilerin doğruluğunu kontrol etme gibi bircok farklı alanda farklı katkılar sağlayabiliyorsunuz. Sağladığınız katkılar ile seviye atlayıp rozetler kazanabiliyor ve bunları gururla sergileyebiliyorsunuz.
AutoDraw ile yapay zekÂnın cizim yaparken size yardımcı olmasını sağlayabiliyorsunuz. Tabii yaptığınız her cizim ile beraber yapay zekÂyı da bir miktar daha eğitmiş oluyorsunuz. Yapay zekÂyı daha da cok eğiteyim isterseniz sizi QuickDraw ’a alalım. Bir Google Y.Z. deneyi olan bu uygulamada, yapay zek cizimlerinizi inceleyerek ne cizdiğinizi mumkun olan en kısa surede tahmin etmeye calışıyor. Biraz guzel ciziyorsanız, daha cizimin yarısında doğru tahminlerle karşılaşmanız oldukca olası.
Konusu acılmışken Google ’ın yapay zek tarafındaki gelişmelerine de bir goz atmak lazım ama o da bir başka yazının konusu olsun.