Yapay Zeka Yüzümüzden Ne Hissettiğimizi Anlıyor

yapay-zeka-yuz-tanima

Yapay zeka, insanlığa henüz potansiyelini tam olarak idrak edemediği bir imkanlar cenneti sundu. Fakat körlerin fili tarifi gibi herkes kendi hayatına yansıma ihtimali olan yönüyle yapay zekayı tarif ediyor. İşinden endişe edenler ile güvenliğinden ve mahremiyetinden endişe edenler yarışa dursun yapay zeka günden güne hayatın her alanında varlığını hissetirmeye devam ediyor.

Teknolojinin ve makinelerin iyi veya kötü bir şey yapma konusunda bir tercih şansları bulunmuyor, yapay zeka ve robotlar fiilleri bizden öğreniyor. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme diye adlandırılan yapay zeka eğitim modelleri yapay zekaya fiili/eylemi/yöntemi bir kez öğretmeye ve yapay zekanın “sınırsız zaman” avantajı nedeniyle öğretilen bilgiyi milyarlarca kez tekrar ederek bilgisini mükemmelleştirmesine dayanıyor.

Yapay zeka kendisine öğretilen bu fiilleri henüz iyi veya kötü olarak yorumlayacak yetenklere sahip değil, en azından günümüz teknolojisi ile henüz bu mümkün değil. Yapay zekanın herhangi bir yargıya varabilmesi için ona temel insani değerler sistemini öğretmemiz gerekiyor fakat bu da oldukça büyük bir karmaşa içeriyor. Zira bir eylem bir durumda suç iken bir başka durumda erdem ve fedakarlık olarak görülebiliyor. Örneğin insan öldürmek gündelik hayatta oldukça büyük bir suçken, savaş anında kaçınılmaz bir görev haline dönüşebiliyor. Bu nedenle durumlar arasındaki farkları yapay zekaya mükemmel bir şekilde öğretmemiz gerekiyor ve bu da henüz yapılabilmiş değil.

Yapay zeka ve robot etiği kavramları bizleri henüz insan üzerinde dahi tam anlamıyla anlaşılamamış kavramlara yöneltiyor: Öz benlik bilinci, bilinç, canlılık, farkındalık…

Kendi kendine iyi veya kötü bir şey yapma iradesine sahip olmasa da yapay zeka, üzerine endişeler içeren distopik hikayeler yazarak onu şeytanileştiren insanoğlu tarafından kötü amaçlar için kullanılabiliyor. Geçtiğimiz günlerde Çin’in yapay zeka destekli gözetim sistemleri ile insanları puanladığını ve bu puanların uçak bileti almaktan memur olarak çalışmaya kadar bir çok konuda etkili olduğunu öğrenmiştik. Özellikle Şincan bölgesinde suç tahmin ve toplum gözetim sistemlerini denediğini ve elde ettiği bilgileri baskı unsuru olarak kullandığını görmüştük. Yani dünya üzerindeki diğer örneklerden de rahatlıkla görebiliriz ki teknoloji kendi başına ne iyi ne de kötü olarak nitelendirilebilir. Bu süreçte araya giren insan faktörü iyiliğe ve kötülüğe kendisi karar veriyor.

Yapay zeka cephesinde endişe uyandıran yeni gelişme yüz tanıma sistemleri ile duygu durum analizi konusunda belirdi. Yıllardır çeşitli filmlere, dizilere ve kitaplara da konu olan “acaba karşımdaki ne düşünüyor” sorusu hem bireysel uzmanlıklar hem de bu uzmanlıkların yapay zekaya öğretilebilmesini sağlayan makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknolojileri nedeniyle artık daha net cevap bulabiliyor.

Paul Ekman‘ın Türkçe’ye Ne Düşündüğünü Biliyorum adıyla çevrilen ve Lie To Me dizisiyle de tüm dünyanın ilgisini toplayan mikroifadeler konulu kitabı bu konuda atılmıl ilk adımlardandır. Ekman sadece insanların yüzlerini takip ederek mutluluk, üzüntü, kızgınlık, iğrenme, korku ve şaşırma duygu durumlarını tespit edebiliyor. Bu konuda uzun yıllar çeşitli çalışmalar yapan ünlü psikologun tecrübelerinden FBI, CIA gibi kamu kurumları da çeşitli davaları aydınlatmak için faydalanmıştı. Aynı yetenekleri yapay zekaya da kazandırmak isteyen ABD Ulaştırma Güvenliği İdaresi (TSA) 2003 yılından beri Yolcuların Gözlem Teknikleri ile Taranması (SPOT) programını yürütüyor ve programa da Ekman danışmanlık ediyor.

Programın ilk yıllarında yaşanan başarısızlıklar nedeniyle Ekman’ın yöntemi suçlanmış fakat teknolojinin de gelişmesiyle beraber SPOT programının insanlardan dahi daha iyi tahmin yapacağının altı çizilmişti. Sistemin başarısı için Paul Ekman’ın duygu tespit bilgilerinin kusursuz bir şekilde algoritmalara yansıtılarak yapay zekaya öğretilmesi gerekiyor. Peki bu kodlamalar nasıl yapılıyor?

  • Dudak kenarı gerilir ve tek yöne kayar – Hor Görme
  • Burun kasılır ve üst dudak yukarı kalkar – Tiksinme
  • Göz kapakları açılır, dudaklar dışa doğru büzülür – Korku
  • Kaşlar çatılır, dudaklar içe büzülür, göz küçülür – Öfke
  • Kaşlar yukarı kalkar, ağır açılır, gözler büyür – Şaşkınlık

Tiksinme, korkma, hor görme gibi duyguların ve bu duyguların insanların yüzünde yarattığı ifadelerin evrensel olduğunu belirten Ekman, bu gerçeği de yüzümüzdeki kas gruplarına dayandırıyor. Kontrol edilebilir ifadeler ile sadece uzmanların fark edebildiği gizli ifadelerin birbirinden ayrılmasını sağlayan neden de kontrol edilemeyen kas grupları olduğunu belirten Ekman, gülme, ağlama gibi duyguların rahatlıkla taklit edilebildiğini fakat dudakların üt kısmında ve alında bulunan birkaç kas grubunun kesinlikle bilinçli olarak kontrol edilemediğini belirtiyor.

Yukarıdaki şekilde milyonlarca insanın video ve fotoğraflarını duygu durumlarını etiketleyerek veritabanına kaydeden Affectiva yapay zekasını mükemmelleştirmek için veritabanı havuzunu günden güne genişletiyor. 35 kişilik bir ekibin veritabanındaki yüz ifadelerini duygu durumuna göre etiketlediği ve bu bilginin makine öğrenmesi yöntemiyle yapay zekaya aktarıldığı ifade ediliyor. Yöntemin kökeni de Paul Ekman ve Wallace V Friesen’ın 1980’lerde geliştirdiği  Emotion Yüz Eylem Kodlama Sistemi’ne uzanıyor. (EMFACS)

Günümüze kadar ciddi bir eleştiri ile karşılaşmadan gelen Paul Ekman’ın mikroifadeler teorisine ilk ciddi eleştirilerden biri Northeastern Üniversitesi‘nde psikoloji profesörü olan Lisa Feldman Barrett’tan geldi. Aynı yüz ifadelerinin farklı etnik kökene sahip toplumlarda farklı anlamlara gelebildiği, evrensel tek tip bir duygu durumu olmadığı yönünde görüş belirten Barret, yapay zekanın daha başarılı bir tespit yapabilmesi için daha başarılı bir etiketleme mantığı geliştirilmesi, daha fazla ifadenin taranarak zengin bir bağlamsal veri  kütüphanesi oluşturulması gerektiğini ifade ediyor.

Geçtiğimiz haftalarda İngiltere’den gelen haberler Barret’ın endişelerini doğrular nitelikteydi. Notting Hill Karnavalı, Anma Günü, Port of Hull limanı, Stratford istasyonu gibi kalabalık bölgelerde kullanılan görsel testler yüzde 98 oranında başarısız oluyordu, dahası Londra polisinin kullandığı suç tahmin sistemi de siyahi vatandaşları daha yüksek oranda potansiyel suçlu olarak işaretliyordu.

Yapay zeka ile video ve görsellerden duygu durumu analizini daha önceki dönemde suçluları terleten yalan makinesi poligraflara benzetebiliriz. Poligraflar ilk kullanılmaya başlandığı dönemde ciddi anlamda bir hukuki delil kaynağıydı. Fakat poligrafların da yanıltılabildiği ve üzerinde hüküm kurulamayacağı kesinleştikten sonra destekleyici bir delil kaynağı olarak değerlendirilmeye başlandı.

İnsanın biyolojik varlığı yaşadığı hemen hemen her an farklı mesajlar ve sinyaller üretiyor. Günün birinde teknoloji, insan tecrübesinin de yardımlarıyla mükemmel bir analiz sistemi kurduğunda duygular ve davranışlar daha kararlar üretilmeden önce tahmin edilebilecek. O güne kadar ağır aksak ilerlemeye devam edeceğiz…

Kaynak: https://www.theguardian.com/technology/2019/mar/06/facial-recognition-software-emotional-science

Leave a Reply

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

91 − 84 =