1
00:00:07,052 --> 00:00:11,642
Her geçen yıl makineler insanları,
daha önce sadece bizim yapabildiğimizi

2
00:00:11,642 --> 00:00:14,848
sandığımız pek çok faaliyette
gölgede bırakıyor.

3
00:00:14,848 --> 00:00:18,423
Bugünün bilgisayarları karmaşık
masaüstü oyunlarında yenebiliyor,

4
00:00:18,423 --> 00:00:21,294
sayısız dilde konuşma
metnini çevirebiliyor

5
00:00:21,294 --> 00:00:24,746
ve hemen hemen her nesneyi
anında tanımlayabiliyorlar.

6
00:00:24,746 --> 00:00:27,112
Ancak yarının robotları,

7
00:00:27,112 --> 00:00:30,243
nasıl hissettiğimizi çözerek
daha ileri gidebilirler.

8
00:00:30,243 --> 00:00:32,381
Ve bu neden önemli?

9
00:00:32,381 --> 00:00:34,713
Çünkü eğer makineler
ve onları çalıştıran insanlar

10
00:00:34,713 --> 00:00:37,223
duygusal durumlarımızı
doğru olarak okuyabilirlerse,

11
00:00:37,223 --> 00:00:40,193
benzeri görülmemiş şekillerde
bize yardımcı olabilir veya

12
00:00:40,193 --> 00:00:43,102
bizi yönetebilirler.

13
00:00:43,102 --> 00:00:44,614
Ancak oraya gelmeden önce,

14
00:00:44,614 --> 00:00:49,653
duygu gibi çok karmaşık bir şey,
nasıl sadece dil makinelerinin anlayacağı

15
00:00:49,653 --> 00:00:53,253
önemsiz sayılara dönüştürülebiliyor?

16
00:00:53,253 --> 00:00:56,843
Esasen beyinlerimizin duyguları nasıl
ayırt edeceklerini öğrenerek

17
00:00:56,843 --> 00:00:58,994
yorumladıkları şekilde.

18
00:00:58,994 --> 00:01:04,120
Amerikalı psikolog Paul Ekman,
kültürler boyunca görsel ipuçlarının

19
00:01:04,120 --> 00:01:09,174
aynı şekilde anlaşıldığı belirli
evrensel duyguları tanımladı.

20
00:01:09,174 --> 00:01:14,193
Örneğin, bir gülümseme görüntüsü,
modern şehir insanına ve yerli kabilelere

21
00:01:14,193 --> 00:01:16,965
aynı hazzı gönderiyor.

22
00:01:16,965 --> 00:01:18,094
Ekman'a göre,

23
00:01:18,094 --> 00:01:18,823
öfke,

24
00:01:18,823 --> 00:01:19,533
tiksinti,

25
00:01:19,533 --> 00:01:20,275
korku,

26
00:01:20,275 --> 00:01:21,092
haz,

27
00:01:21,092 --> 00:01:21,848
üzüntü

28
00:01:21,848 --> 00:01:25,433
ve şaşkınlık eşit derecede tanınabilir.

29
00:01:25,433 --> 00:01:29,836
Görünen o ki, bilgisayarlar
görüntü tanımada sinir ağları gibi

30
00:01:29,836 --> 00:01:34,015
algoritma öğrenen makineler sayesinde,
hızla daha iyiye gidiyorlar.

31
00:01:34,015 --> 00:01:38,205
Bunlar, bağlantılarımızı şekillendirerek
ve bilgi değişimi yaparak

32
00:01:38,205 --> 00:01:41,784
biyolojik nöronlarımızı taklit eden
suni ağlar içeriyor.

33
00:01:41,784 --> 00:01:46,125
Ağı eğitmek için, farklı kategorilere
ön sınıflandırması yapılmış,

34
00:01:46,125 --> 00:01:49,175
mutlu ya da üzüntülü olarak işaretlenmiş
fotoğraf gibi girdiler,

35
00:01:49,175 --> 00:01:51,285
sistem içine beslenirler.

36
00:01:51,285 --> 00:01:53,745
Ağ daha sonra belirli
özelliklere görevlendirilmiş

37
00:01:53,745 --> 00:01:58,405
ilgili ağırlıkları ayarlayarak
bu örnekleri sınıflandırmayı öğrenir.

38
00:01:58,405 --> 00:02:00,225
Ne kadar çok eğitme verisi girilirse,

39
00:02:00,225 --> 00:02:04,795
algoritma yeni görüntüleri doğru
olarak tanımakta o kadar iyi olur.

40
00:02:04,795 --> 00:02:07,137
Bu, yeni uyarıcının nasıl işlem göreceğini

41
00:02:07,137 --> 00:02:11,725
şekillendirmek için önceki deneyimlerden
öğrenen kendi beyinlerimize benzer.

42
00:02:11,725 --> 00:02:15,466
Algoritmaları tanımak sadece
yüz ifadeleri ile sınırlı değildir.

43
00:02:15,466 --> 00:02:17,886
Duygularımız pek çok yönden açığa çıkıyor.

44
00:02:17,886 --> 00:02:20,116
Beden dili ve ses tonu,

45
00:02:20,116 --> 00:02:23,237
kalp atışında değişiklik,
yüz rengi ve vücut ısısı

46
00:02:23,237 --> 00:02:28,046
ya da yazdığımız yazıdaki kelimelerin
sıklığı ve cümle yapısı ile.

47
00:02:28,046 --> 00:02:31,205
Sinir ağlarını bunları tanımak için
eğitmenin uzun ve karmaşık

48
00:02:31,205 --> 00:02:33,637
bir görev olduğunu düşünebilirsiniz

49
00:02:33,637 --> 00:02:36,876
ancak orada ne kadar verinin olduğunu ve

50
00:02:36,876 --> 00:02:40,375
modern bilgisayarların ne kadar çabuk
işleyebildiğini fark edinceye kadar.

51
00:02:40,375 --> 00:02:41,807
Sosyal medya yorumlarından,

52
00:02:41,807 --> 00:02:43,576
yüklenen fotoğraflar ve videolardan

53
00:02:43,576 --> 00:02:45,067
ve telefon kayıtlarından,

54
00:02:45,067 --> 00:02:46,767
ısıya duyarlı güvenlik kameraları

55
00:02:46,767 --> 00:02:50,437
ve fizyolojik işaretleri gözleyen
giysi bilgisayarlara kadar,

56
00:02:50,437 --> 00:02:52,947
asıl soru yeterince verinin
nasıl toplanacağı değil,

57
00:02:52,947 --> 00:02:55,255
onunla ne yapacağımızdır.

58
00:02:55,255 --> 00:02:59,706
Bilgisayarlı duygu tanımanın
çok fazla yararlı kullanımları var.

59
00:02:59,706 --> 00:03:02,537
Algoritmaları kullanarak
yüz ifadelerini tanımlayan robotlar

60
00:03:02,537 --> 00:03:04,416
çocukların öğrenmelerine yardım edebilir

61
00:03:04,416 --> 00:03:07,636
veya yalnız insanlara bir çeşit
arkadaşlık sağlayabilirler.

62
00:03:07,636 --> 00:03:11,667
Sosyal medya şirketleri, belirli kelime ve
tabirleri içeren mesajları işaretleyerek

63
00:03:11,667 --> 00:03:17,047
intiharları önlemeye yardım etmek için
algoritmaları kullanmayı düşünüyorlar.

64
00:03:17,047 --> 00:03:21,287
Ve duygu tanıma yazılımları ruhsal
bozuklukları tedavi etmeye yardım edebilir

65
00:03:21,287 --> 00:03:25,578
veya insanlara düşük ücretle
otomatik psikoterapi sağlayabilirler.

66
00:03:25,578 --> 00:03:27,188
Potansiyel faydalarına rağmen,

67
00:03:27,188 --> 00:03:30,869
fotoğraflarımızı otomatik olarak
tarayan büyük bir ağın olasılığı,

68
00:03:30,869 --> 00:03:31,958
görüşmeler

69
00:03:31,958 --> 00:03:36,877
ve fizyolojik işaretler de
oldukça rahatsız edici.

70
00:03:36,877 --> 00:03:40,796
Bu tür şahsi olmayan sistemler
reklamcılık yoluyla duygularımızı sömüren

71
00:03:40,796 --> 00:03:45,208
şirketler tarafından kullanıldığında,
mahremiyetimiz için sonuçlar ne olur?

72
00:03:45,208 --> 00:03:46,718
Ve eğer yetkililer,

73
00:03:46,718 --> 00:03:50,737
suç işleme potansiyeli olan insanları,
hareket etmeye karar vermeden önce

74
00:03:50,737 --> 00:03:54,927
belirleyebileceklerini düşünüyorlarsa,
bizim haklarımıza ne olacak?

75
00:03:54,927 --> 00:03:57,150
Robotların hâlihazırda, ironi yapmak gibi

76
00:03:57,150 --> 00:04:00,258
duygusal nüansları ve birinin
ne kadar mutlu ya da üzgün olduğunu

77
00:04:00,258 --> 00:04:04,758
gösteren duyguların derecesini
ayırt etmekte gidecek çok yolları var.

78
00:04:04,758 --> 00:04:09,288
Yine de, zamanla duygularımızı
doğru olarak okuyabilirler

79
00:04:09,288 --> 00:04:11,138
ve onlara cevap verebilirler.

80
00:04:11,138 --> 00:04:15,389
Ancak, istenmeyen ihlal korkumuzla
empati yapıp yapamayacaklarıysa,

81
00:04:15,389 --> 00:04:16,887
başka bir konu.