Yuz tanıma sistemleri cok iyi calışsa da yuz tanımaya dayalı olarak insanları kategorize etmek gerektiğinde yapay zeka icin işler o kadar da yolunda gitmiyor. ImageNet Roulette de selfieleri kategorize etmeye calışıyor ancak oğrenme aşamasındaki yapay zeka şimdilik cuvallıyor.
Modern yapay zeka cok gelişmiştir ve hemen her yerde ceşitli olceklerde kullanılır. Yapay zekanın kullanımı konusunda cok uc goruşler vardır. Bazı goruşlere gore yapay zeka dunyayı utopik bir cennete cevirecekken bazı goruşlere gore kıyameti getirip milyonlarca insanın işsiz kalmasına sebep olacak.
Yine de şu anda yapay zekadan o kadar da korkmaya gerek yok. Şu anda duşunulduğu kadar zeki olmayan yapay zekanın gelecekte de ne kadar karmaşık duşunebileceği ise tartışma konusu. Yapılan bir şakada gondermeyi anlamak başka bir şeydir, bir dili bir başka dile cevirmek başka.
ImageNet Roulette adlı internet aracı, şu anda devam eden ve goruntu tanıma sistemlerinin tarihine odaklanan bir serginin parcası. İtalya, Milano’da bulunan Fondazione Prada muzesinde duzenlenen Training Humans/İnsanları Eğitmek adlı sergi icin bu eseri oluşturan isimler ise AI araştırmacısı Kate Crawford ve Trevor Paglen. Peki sistem ne kadar başarılı calışıyor? Test edelim.
ImageNet Roulette pek de isabetli yuz tanıma yapamıyor
Sisteme oncelikle bir goruntu yuklemeniz gerekiyor. Bu goruntuyu web kameranızdan yukleyebilir, bir URL olarak gonderebilir ya da cihazınızdan yukleyebilirsiniz. Yoğun trafiğe alışık olmadığı icin biraz yavaş calışan sistem, yuzunuzu bir kare icerisine alıyor. Karenin koşesinde de sizin sahip olduğunuzu duşunduğu kişilik ozellikleriniz yer alıyor. Kendi fotoğraflarımla yaptığım denemelerden ilkinde “karısından ayrı yaşayan, boşanmış adam” dedi. (Hic evlenmedim.) Birinde ise eksantrik, acayip dedi. Kabul edilebilir. Ucuncu denemede ise bambaşka tespitlerde bulundu; askeri lider tanımını yapan yapay zeka pek de isabetli bir tahminde bulunamamış oldu. (Zira bu haberi okuyorsanız yaptığım iş hakkında bir fikriniz vardır.)
Amac yapay zekanın nasıl işlediğini ortaya koymak
Serginin yaratıcısı Trevor Paglen, bu noktada olayın yapay zeka ile ilgili hukum vermek olmadığını ancak şu andaki durumuyla etkileşime gecerek akademik ve ticari tarihini izlemek olduğunu soyledi.
Paglen, bu eseri ilk oluşturmaya başladıklarından bu yana amaclarını, şu anda var olan sistemi acıklamak olarak belirtiyor. Sanatcıya gore olayı distopik bir şey ya da pazarlama mucizesi olarak değil de olduğu gibi gormek icin bu sergi var. Zira Paglen, “Yapay zekanın varlığıyla etkileşime gecmek ve bu her gunku goruntuleri, hızla değişen makine gorsel kulturunun bir parcası olarak gormek gerekiyor. Bu da kara kutuları acmamızı ve bu gorme makinelerinin nasıl calıştığına bakmamızı gerektiriyor.” diye konuştu.
ImageNet’in temelinde yuzlerce insan fotoğrafından oluşan bir veri seti var. Bu verilerden yola cıkan arac, kişileri sınıflandırmaya calışıyor. Sonucta sistemin temelindeki ImageNet, ozunde insanları değil nesneleri tanımak icin geliştirilmiş bir yapay zeka. Serginin acıklaması ise epey karanlık ama temel bir noktaya değiniyor.
__________________