Yapay Zekaya Yön Veren Bir Bilim İnsanı: Ece Kamar

Sizlere çalışmaları ile geleceğe yön veren başarılı bir bilim insanımızı tanıtalım: Ece Kamar

Ece Kamar, 1983 yılında İzmir’de doğdu. Bornova Anadolu ve İzmir Fen Lisesi’ndeki eğitiminin ardından üniversite eğitimini Sabancı Üniversitesi Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bölümü’nde tamamladı. Ardından Harvard Üniversitesi Bilgisayar Bilimlerinde doktorasını yaptı.

Harvard’da Robert L. Wallace Ödül Bursuna ve Microsoft Araştırma Lisansüstü Araştırma Bursu ödülüne layık görüldü.

Harvard’daki tez çalışmasında etkili insan-bilgisayar takım çalışması için modeller ve algoritmalar üzerine odaklananan Ece Kamar, şu sıralarda Redmond’taki Microsoft Araştırmaları bünyesinde Uyarlamalı Sistemler ve Etkileşim grubunda kıdemli araştırmacı olarak görev yapıyor.

Ece Kamar’ın makaleleri en saygın yapay zekâ yayınlarında, 40’tan fazla hakemli dergide yayınlandı. Halen  Microsoft’ta yapay zekâ algoritmaları üzerine araştırmalar yapan Türk mühendis, bir taraftan Beyaz Saray için rapor hazırlıyor, diğer taraftan da Microsoft’a  danışmanlık hizmeti veriyor. 34 yaşındaki Kamar’ın uzman olduğu konu ise yapay zekâların ahlaklı ve vicdanlı olması.

Devamını onun sözlerinden aktaralım:

“İnsanların hayatına dokunan kararların bilgisayarlar tarafından alındığı bir döneme giriyoruz. Aynı zamanda kritik zararların da verilebileceği bir dönem. Toplumdaki birçok kritik karar otomasyonla verilmeye başlandı. Mesela şu anda ABD’de hakimlere yapay zekâ algoritmalı yazılımlar veriliyor.

Biri hakim önüne çıkarıldığında kefaletle serbest mi bırakılacağının, yoksa tutuklu mu kalacağının kararı yapay zekâ tarafından veriyor. Yapay zekâ algoritmalarının kullanıldığı eğitimden insan kaynaklarına kadar insana dokunan birçok örneği var. Bir sürücüsüz (otonom) otomobil hata yaptığında insanlar ölebilecek. Mesela bir Tesla sürücüsü hayatını kaybetti. Bu nedenle bizim için çok önemli bir konu haline geldi. Yapay zekânın toplum üzerindeki etkisini ele alıp, insanların hayatına gerçekten faydalı olup, iyi değerler katması gerekiyor. Yani sürücüsüz bir otomobil kaza anında kime veya neye vuracağının seçimini yapabilmeli. Birini öldürmek yerine zarar görmeyecek bir cisme çarpabilecek, veya öldürme kaçınılmazsa tercih yapabilecek.

Yapay zekânın kötü şeyleri öğrenmesini nasıl engelleriz, eşitlik nasıl sağlarız?

ABD’deki şirketlerin insan kaynakları departmanında kullandığı yapay zekâ algoritmalarının en büyük sorunu kadınlara yapılan ayrımcılık. Makineler verilerden öğrenim çıkarırken o pozisyonda daha önce çalışmış kişilere bakıyor. Yazılımcılar arasında kadınların oranı %10 olduğu için yapay zekânın insan kaynaklarına önerdiği kişiler de çoğunluk erkek oluyor. Çünkü yapay zekânın kanıtı böyle. Bu tarz önyargıları yapay zekâ algoritmalarında çok fazla görmeye başladık.

İyi niyetli bir yapay zekâ kullanıyorum diye bir konu yok. Örneğin; Los Angeles’taki hangi evsiz gençlere AIDS eğitimi verilmesi gerektiği üzerine bir yapay zekâ uygulaması geliştirildi. ‘Ne kadar iyi niyetli bir algoritma’ diye düşünebilirsiniz. Ancak işin arka planı öyle değil. Hangi gençler bu eğitimi alacak veya alamayacak. Oldukça eşit olmayan bir durum söz konusu olabilir.

Şu anda Microsoft’ta bilgisayarları verilerle eğitirken verinin temizlenmesi üzerine çalışıyoruz. Bu tarz problemleri makinelere öğretmeye çalışıyoruz. Bazı koşulları öğreterek, makinelerin insanlar hakkında daha adil kararlar vermesini sağlıyoruz. Yapay zekânın öğrenme mekanizmasını değiştirip, değer yargılarıyla öğrenmesi üzerine çalışıyoruz. Aynı zamanda birçok problem verinin kötülüğünden kaynaklanıyor. Hiçbir veri mükemmel değil. Verinin içinde normalde bilgisayarın bilmesi gereken ama temsil edilmeyen taraflar var.

Sistemler, yazılımlar sana şunları beğenmelisin diyor. Siz bu seçeneklerden seçince, buna göre öneriler oluşturuyor. Ancak oluşturulan bu öneriler oldukça kısıtlı ve bu kısıtlı seçenekler kırılamıyor. Amacımız bunu aşmak. Şu anda geliştirdiğimiz yapay zekâ örneklerine sadece veriler yerine insanların keşfetme duygusunu da aşılamaya çalışıyoruz.”

Kendisi ve çalışmaları hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz kişisel web sitesi: https://www.ecekamar.com/ 

Matematiksel

Yazıyı Hazırlayan: Matematiksel

Bu yazı gönüllü yazarlarımız tarafından hazırlanmış veya sitemiz editörleri tarafından belirtilen kaynaktan aslına uygun kalınarak eklenmiştir.

Bunlara da Göz Atın

Bilinen En Büyük Asal Sayı: M77232917 

3 Ocak 2018 tarihinde, 51 yaşındaki matematik fanatiği bir FedEx çalışanı olan Jonathan Pace, 14 yıllık …

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

ga('send', 'pageview');