Her geçen yıl makineler insanları, daha önce sadece bizim yapabildiğimizi
sandığımız pek çok faaliyette gölgede bırakıyor.
Bugünün bilgisayarları karmaşık masaüstü oyunlarında yenebiliyor,
sayısız dilde konuşma metnini çevirebiliyor
ve hemen hemen her nesneyi anında tanımlayabiliyorlar.
Ancak yarının robotları,
nasıl hissettiğimizi çözerek daha ileri gidebilirler.
Ve bu neden önemli?
Çünkü eğer makineler ve onları çalıştıran insanlar
duygusal durumlarımızı doğru olarak okuyabilirlerse,
benzeri görülmemiş şekillerde bize yardımcı olabilir veya
bizi yönetebilirler.
Ancak oraya gelmeden önce,
duygu gibi çok karmaşık bir şey, nasıl sadece dil makinelerinin anlayacağı
önemsiz sayılara dönüştürülebiliyor?
Esasen beyinlerimizin duyguları nasıl ayırt edeceklerini öğrenerek
yorumladıkları şekilde.
Amerikalı psikolog Paul Ekman, kültürler boyunca görsel ipuçlarının
aynı şekilde anlaşıldığı belirli evrensel duyguları tanımladı.
Örneğin, bir gülümseme görüntüsü, modern şehir insanına ve yerli kabilelere
aynı hazzı gönderiyor.
Ekman'a göre,
öfke,
tiksinti,
korku,
haz,
üzüntü
ve şaşkınlık eşit derecede tanınabilir.
Görünen o ki, bilgisayarlar görüntü tanımada sinir ağları gibi
algoritma öğrenen makineler sayesinde, hızla daha iyiye gidiyorlar.
Bunlar, bağlantılarımızı şekillendirerek ve bilgi değişimi yaparak
biyolojik nöronlarımızı taklit eden suni ağlar içeriyor.
Ağı eğitmek için, farklı kategorilere ön sınıflandırması yapılmış,
mutlu ya da üzüntülü olarak işaretlenmiş fotoğraf gibi girdiler,
sistem içine beslenirler.
Ağ daha sonra belirli özelliklere görevlendirilmiş
ilgili ağırlıkları ayarlayarak bu örnekleri sınıflandırmayı öğrenir.
Ne kadar çok eğitme verisi girilirse,
algoritma yeni görüntüleri doğru olarak tanımakta o kadar iyi olur.
Bu, yeni uyarıcının nasıl işlem göreceğini
şekillendirmek için önceki deneyimlerden öğrenen kendi beyinlerimize benzer.
Algoritmaları tanımak sadece yüz ifadeleri ile sınırlı değildir.
Duygularımız pek çok yönden açığa çıkıyor.
Beden dili ve ses tonu,
kalp atışında değişiklik, yüz rengi ve vücut ısısı
ya da yazdığımız yazıdaki kelimelerin sıklığı ve cümle yapısı ile.
Sinir ağlarını bunları tanımak için eğitmenin uzun ve karmaşık
bir görev olduğunu düşünebilirsiniz
ancak orada ne kadar verinin olduğunu ve
modern bilgisayarların ne kadar çabuk işleyebildiğini fark edinceye kadar.
Sosyal medya yorumlarından,
yüklenen fotoğraflar ve videolardan
ve telefon kayıtlarından,
ısıya duyarlı güvenlik kameraları
ve fizyolojik işaretleri gözleyen giysi bilgisayarlara kadar,
asıl soru yeterince verinin nasıl toplanacağı değil,
onunla ne yapacağımızdır.
Bilgisayarlı duygu tanımanın çok fazla yararlı kullanımları var.
Algoritmaları kullanarak yüz ifadelerini tanımlayan robotlar
çocukların öğrenmelerine yardım edebilir
veya yalnız insanlara bir çeşit arkadaşlık sağlayabilirler.
Sosyal medya şirketleri, belirli kelime ve tabirleri içeren mesajları işaretleyerek
intiharları önlemeye yardım etmek için algoritmaları kullanmayı düşünüyorlar.
Ve duygu tanıma yazılımları ruhsal bozuklukları tedavi etmeye yardım edebilir
veya insanlara düşük ücretle otomatik psikoterapi sağlayabilirler.
Potansiyel faydalarına rağmen,
fotoğraflarımızı otomatik olarak tarayan büyük bir ağın olasılığı,
görüşmeler
ve fizyolojik işaretler de oldukça rahatsız edici.
Bu tür şahsi olmayan sistemler reklamcılık yoluyla duygularımızı sömüren
şirketler tarafından kullanıldığında, mahremiyetimiz için sonuçlar ne olur?
Ve eğer yetkililer,
suç işleme potansiyeli olan insanları, hareket etmeye karar vermeden önce
belirleyebileceklerini düşünüyorlarsa, bizim haklarımıza ne olacak?
Robotların hâlihazırda, ironi yapmak gibi
duygusal nüansları ve birinin ne kadar mutlu ya da üzgün olduğunu
gösteren duyguların derecesini ayırt etmekte gidecek çok yolları var.
Yine de, zamanla duygularımızı doğru olarak okuyabilirler
ve onlara cevap verebilirler.
Ancak, istenmeyen ihlal korkumuzla empati yapıp yapamayacaklarıysa,
başka bir konu.