Teknolojiye yön veren insanoğlunun yapay zekâ dikeyinde neler yapacağı halen net değil. Zira yapay zekânın nerelere gideceği konusunda çok farklı gelecek tahminleri var. Bu teorileri yapancaları kabaca 'distopyacılar' ve 'polyannalar' olarak ikiye ayırabiliriz ama konumuz tam olarak bu değil. Bu yazıda yapay zekâ konusuna dikkat çekmek, belki yeni bir bakış açısı kazandırmak için Türkiye'de yapay zekâ ve makine öğrenmesi üzerine çalışan girişimlerden bahsedeceğiz. Yanıt aldığımız 6 girişimin şimdiye kadar neler yaptıklarını, yetenek arayışlarını ve yapay zekânın geleceği hakkında neler düşündüğünü merak ediyorsanız hız kesmeden okumaya devam edin.
Fiziksel mağazalar için Google Analitik olarak tanıttığımız Udentify, müşteri davranışlarını analiz eden bir girişim. Öncelikle bir resim karesi içinde insan figürünün tüm özelliklerini (omuz yapısı, bel yapısı, yüz yapısı) makinelere öğreten Udentify, kameraya olan uzaklığa göre bu figürlerin boyutları değiştiği için sürekli bir öğretim yaparak ilerliyor. Gerçekleşen hareket ve insanın temel özelliklerinin tespitinden sonra video içindeki her fotoğrafta makinenin aynı insanı bulmasını sağlanıyor. Bu da sisteme takip yeteneği kazandırıyor. Bir sonraki aşamada ise elde edilen veri senaryolar haline getirilerek deneyim tanımlıyor. Udentify mağaza içi analizlerini derinleştirerek müşterilerine daha anlamlı analizler sunmak için çalışıyor.
Oldukça yeni bir girişim olan Udentify, şu anda üçü tam zamanlı 5 kişilik bir ekiple geliştirme yapıyor. Ekipteki mühendisleri eğiterek büyümeyi sürdüren Udentify'ın kurucu ortağı Can Dörtkardeşler, özellikle yeni girişimler için bu alanda yetenek transferinin çok zor olduğuna dikkat çekiyor;
ODTÜ YFYİ girişimlerinden olan Udentify, Chicago merkezli hızlandırma programı Sente.link‘e bu sayede seçilmeyi başarmıştı. Sırasıyla Dubai ve ABD pazarlarında büyümeyi hedeflediklerini söyleyen Dörtkardeşler, yapay zekânın geleceğine biraz temkinli ama umutla yaklaşıyor;
Kickstarter’da en fazla fon toplayan yerli girişim olan Monument, resim ve video odağında, 'deep learning' teknolojileri üzerine çalışmalar gerçekleştiren bir şirket. Son kullanıcıya yönelik resim ve video medyalarının yönetiminde farklılaştırıcı özelliklere odaklanan bir merkezi depolama donanımı geliştiriyor. Bu ürün için yüz tanıma ve içerik tanıma özellikleri geliştiren Monument, otomatik albüm oluşturma, resimleri benzerliklerine göre gruplama, bulanık resimleri anlama gibi özellikleri de zamanla hayata geçirmeyi planlıyor. Öğrenen algoritmalar sayesinde analiz ettiği içerik sayısı arttıkça daha iyi sonuçlar sunmayı amaçlıyor.
Kickstarter’daki hedefinin 11 katından fazla destek toplayan Monument, şu anda 10 kişilik bir ekiple çalışıyor ve iki kişi tamamen derin öğrenme üzerine çalışıyor. Bu kişilerin daha önce küresel ölçekli şirketlerde aynı konuda çalışan kişiler olduğunu söyleyen Monument Kurucu Ortağı Ercan Erciyes, yetenek konusunun kendileri için de en hassas konulardan biri olduğunu paylaşıyor. Sadece küçük girişimlerin değil, büyük şirketlerin de bu konuda sıkıntılı olduğunu söylüyor. Erciyes, bu açığı kapatmak için üniversitelerle yakın ilişkiler içinde olduklarını; doktora ve yüksek lisans konularını desteklediklerini, sonrasında da açık kaynak olarak yayınlanabilecek projelerle yakından ilgilendiklerini ekliyor. Veri kaynaklarının eksikliğine de dikkat çekerek şunları söylüyor;
Erciyes, yapay zekânın bizim dostumuz olacağına inananların safında yer aldığını da ekliyor;
Yapaytech, öncelikli olarak doğal dil işleme ve makine öğrenmesine odaklanan bir teknoloji şirketi. En çok bilinen ürünü de sizlere daha önce tanıttığımız sohbet botu platformu ‘Dahi.ai’. Dahi.ai, kullanıcıların herhangi bir teknik bilgiye sahip olmadan kendi sohbet botunu oluşturmasını sağlayan bir altyapı sunuyor. Yapaytech de bu altyapıyı bilgi toplama, heceleme ve tahminleme gibi yöntemlerle güçlendiriyor. Öğrenen algoritmalarla sohbet botu-insan etkileşimini mümkün olduğunca doğal hale getirmeye çalışıyor.
Yapaytech bünyesinde geliştirilen ‘ifsedo’ isimli “şöyle olunca böyle yap” (if this than that) projesiyse herkesin belirli koşullar gerçekleştiğinde belli işlemleri yapmasını sağlıyor. Bu araç çıplak haliyle bir yapay zekâ teknolojisi değil ancak Yapaytech, toplanan veriye göre durum gerçekleşmesini önceden tahminleyebilmek (predict this than that) gibi yapay zeka temelli bir model kullanıyor.
Dört yıllık bir şirket olan Yapaytech, şu anda beş kişilik bir ekiple hizmet veriyor. Yapaytech Kurucu Ortağı Barış Aşık, bu alanda 10 yıldır çalıştığını ve bu alandaki yetenek arayışlarının devam ettiğini söylüyor. Kendilerinin bu alanda özel bir yetenek geliştirme programı uygulamadıklarını söyleyen Aşık, üniversitelerin yapması gerekenlere dikkat çekerek şunları söylüyor;
Aşık, yapay zekânın geleceği hakkında ise şu yorumu yapıyor;
Jetlink, doğal dil işleme kütüphanesini kullanarak sohbet botu geliştiren girişimlerden biri. Jetlink Chatbot Framework ile hızla büyüyerek, hem akış bazlı sohbet botu kurgularına hem de doğal dil anlama noktasındaki müşteri ihtiyaçlarına cevap verebiliyor. Bir yandan da canlı destek paneliyle, müşteri temsilcilerinin günlük hayatını kolaylaştıracak makine öğrenmesi temelli birçok öneri mekanizması sunuyor.
Toplamda 7 kişilik bir ekibe sahip olan Veslabs da bu dikeyde kendini geliştirmiş yetenek eksikliğinden şikayetçi. Dışa dönük bir programı düzenlemek yerine ekibe katılan yeni çalışanları yoğun eğitimden geçirmeyi tercih eden Veslabs, enerjisini ekip içinde sarfetmeyi tercih ediyor.
Veslabs Kurucu Ortağı ve BT Yöneticisi Kaan Tezgel, yapay zekânın insanlarla rekabetine dair şu yorumda bulunuyor;
Anatolian Technologies & Labs, gerçek manada otomobillerin dış dünya ile günlük konuşma diliyle (Türkçe ve İngilizce) bağlantı kurabilmesine imkan veren yapay zeka teknolojileri geliştiren bir teknoloji şirketi. Otomobillerin, tıpkı insanlar gibi arızalarını, kendi durumlarını gözlemleyebilmesini ve bu gözlemleri tıpkı bir insan gibi dile getirerek dış dünyaya iletebilmesini sağlıyor. Aynı zamanda kullanım karakteristiklerindeki hataların çözülmesi için sesli bildirimlerle optimizasyon sağlıyor. SeaSong Asistant, makine öğrenmesi yoluyla otomobilleri profilleyerek, her otomobilin bir insan gibi karakteristik kimlik kazandırmak için görev yapıyor.
On iki yıllık sektör tecrübesine sahip olan Anatolian Technologies Kurucu Ortağı Kamuran Candan, Anatolian Technologies için 6 mühendisin çalıştığını paylaşıyor. Candan şu anda aktif olarak yetenek arayışı içinde olmadıklarını ama gerektiğinde hem analitik hem duygusal düşünce kalitesi iyi olan, sonuç odaklı çalışan yeteneklerden faydalandıklarını ifade ediyor. Üniversitelerdeki eğitimlerin de teoriden pratiğe ve endüstriye dönük olması gerektiğine vurgu yapıyor. Yapay zekâdan beklentimizin ne olmasına ilişkin de şunları söylüyor;
Paym.es, mesajlaşma uygulamaları için geliştirdiği sohbet botlarıyla güvenli alışveriş ve satış yapmalarına olanak sağlayan bir girişim. Sosyal ticaret yapan kullanıcılara karmaşık formlar, uzun onay süreleri olmayan bir e-ticaret deneyimi sunmak isteyen Paym.es’in amacı da kullanıcıların karşısında bir insan zekâsı olduğunu hissettirebilmek. Bunun için sizin sosyal medyadaki hareketlerinize, ürünlerinize ve konuşmalarınıza göre size özel bir deneyim yaşatmaya çalışıyor.
Ürünü yayına almak, filtreleme yapmak, popüler ürün listesi oluşturmak, satın almada yaşanan problemleri çözmek gibi çeşitli kararlar alan Paym.es platformu, satıcıların alıcılarla olan diyaloglarını analiz ederek bir çok yanıtı otomatik veren bir sistem geliştirmek istiyor.
Üç yıldır bu alanda çalışan girişim şu anda 5 kişilik bir ekiple geliştirme yapıyor. Geleceği tasarlama vizyonuna sahip yetenekleri aradıklarını söyleyen Paymes Kurucu Ortağı Hasan Jabbarov, yapay zekânın karar verici rolüne vurgu yapıyor;
Yapay zekâ çarpan etkisi çok yüksek bir dikey ve bu açıdan bakıldığında bugün atılmayan her adımın geç atılan bir adım olacağını söyleyebiliriz. Dolayısıyla bu alandaki yetenek varlığı da diğer alanlardan daha büyük bir önem taşıyor. Bunun için başta üniversiteler olmak üzere her alanda geniş vizyonla geleceğe bakan bir ekosisteme ihtiyacımız var. Bu noktada oturup YÖK'ün harekete geçmesini beklemek yerine her şirketin üniversitelerin ilgili birimleriyle iletişime geçerek beklentilerini ve yapabileceklerini paylaşması sanırım daha gerçekçi bir adım olacaktır. Adana'daki oyun ve animasyon stüdyosu imaginite Games'in bu şekilde kendine yetenek devşirmesi özellikle İstanbul ve Ankara'daki girişimlere pekâla örnek olabilir.
Bu alanda çalışan girişimlerin finansal kaynak açısından daha dertli olabileceği malum ama bu konuda fazla durmanın hızlı bir sonuç getireceğine inanmıyorum. Bunun yerine yapay zekâ alanındaki girişimlerin bir grup kurarak bilgilerini ve vizyonlarını paylaşması gerektiğini önermek isterim. Küresel ölçekte Open AI en bariz örneği. Türkiye'de de özellikle kritik sektörlerdeki girişimlerin belli grup-gruplar etrafında en azından ortak bir vizyon için birbirini desteklemesi gerekiyor. Böyle bir örgüt hem tıpkı e-ticaret (ETİD) veya finansal teknoloji (Fintech İstanbul) alanlarında olduğu gibi lobi çalışmaları yürüterek kendi yolundaki engelleri kaldırabilir.
Son olarak değinmek istediğim gerçekse yetenek geliştirmenin bilgi üretimi ve paylaşımına dayandığı gerçeği. Yapay zekâ gibi çetrefilli bir konuda üretilecek içeriklerin zorunlu-gerekli olduğunu söyleyebilirim. Bu içerikler girişimlerin tanıtımına katkı sağlayacağı gibi yeni yetenek kazanımı için de stratejik bir öneme sahip olacaktır. Türkiye'nin en ücra köşesindeki bir çocuk bile bu içerikleri okuyarak yapay zekânın ateşli bir savunucusu haline gelebilir.
Bu yazıya yapacağınız katkıları da merakla bekliyorum. Yapay zekâ alanındaki çalışmalarınızı da bizimle paylaşmayı ihmal etmeyin.