Gartner’in 2018 Dünya Yapay Zekâ Endüstrisi Gelişimi çalışmasına göre global Doğal Dil İşleme piyasası 2021’de 16 milyar dolar olacak. NLP, uygulamalı bir bilim ve doğrudan dil mekanizmasıyla ilgilenmekten ziyade makinelerin insan dilinin yeteneklerini simüle etmesiyle ilgileniyor. Doğal dili anlamak dış dünyayı kapsamlı bir şekilde anlamayı, aynı zamanda bunu uygulamayı ve manipüle etmeyi gerektiriyor. NLP yapay zekanın en önemli konularından birisi.
Liu, yapay zeka ve makine öğrenmesi teknolojilerinin görüntü işleme alanında büyük ilerlemeler kaydettiklerini ancak Doğal Dil İşleme alanında hala çok başlangıçta olduklarını söylüyor. NLP’nin geleceğinde bazı problemler olduğunu belirtiyor. Bunlardan birisi anlamsal problemler. Bu problem NLP teknolojisinin nasıl daha derine ineceğiyle alakalı. İnsanların sağduyuyu anlaması kolay bir şey olsa da makine için bu çok zor. Örneğin mobil asistana “yakındaki restoranları bul” dediğinizde telefonunuzda yakındaki restoranların olduğu bir harita görürsünüz. Ancak “Ben açım” dediğinizde ise mobil asistan size bir sonuç vermeyecektir, tabi tasarımcı bu kısmı özellikle tasarlamamışsa. Bu gibi birçok sağduyu bizim bilinçaltımıza işlenmiş durumdadır. Ama yapay zekâ sistem tasarımcısı için tüm bu sağduyuları özetleyip sisteme programlaması imkansız.
Liu NLP’nin geçtiğimiz yıllarda ciddi anlamda gelişmesine neden olan teknolojinin ise derin öğrenme olduğunu söylüyor. Derin öğrenme teknolojileri uygulanmadan önce konuşma, görüntü ve video işleme alanlarında kullanılan matematiksel araçlar tamamen farklıydı. Ancak derin öğrenmenin uygulanması NLP kullanım alanlarında benzeri görülmemiş bir genişlemeye sebep oldu ve NLP baharı gelmiş oldu.
Huawei Noah’s Ark Lab’ta 3 farklı NLP araştırma alanına odaklanılmış durumda. Bunlar ses teknolojisi, bilgisayarlı çeviri ve diyalog sistemleri. Araştırma merkezinden çıkan sonuçlar ise Huawei’nin ürünlerinde ve servislerinde kullanılmakta. Örneğin, Huawei’nin akıllı telefonlarında kullandığı sesli asistan, Noah’s Ark’ta yapılan ses tanıma ve diyalog teknolojilerinin katkılarıyla gelişmekte. Aynı zamanda bilgisayarlı çeviri teknolojisiyle ise çok büyük miktarlardaki şirket içi doküman çevirileri yapılmakta.
Peki NLP’deki tüm bu gelişmeler insanların hayatlarını nasıl etkileyecek? Liu’ya göre NLP hayatı çoğu insana göre daha elverişli hale getiriyor. Örneğin, müşteri hizmetlerini aradığımızda birçok menü seçeneğini dinlemek zorunda kalmıyoruz. Sesli asistan sayesinde ihtiyacınız olan şeye hızlı bir şekilde ulaşabiliyoruz. Makineler bir süre sonra raporları yazmamıza ve hatta şiir yazmamıza yardım edebilecek. İyi taraflarının yanı sıra, makineler manuel yapılan işleri yaparak işsizliğe sebep olabilir. Ancak yeni teknoloji uygulamaları bazı iş kayıplarına sebep olsa bile, birçok yeni iş fırsatları da doğurmaya devam ediyor.
TRAI Meet-Up serimizin 105. etkinliğini, “Algoritmadan Sepete: Perakende ve Pazarlamada Yapay Zeka” başlığıyla gerçekleştirdik. TRAI Ekosistem Direktörü Betül…
Yapay Zeka projelerinde ilk bakılan şey çoğu zaman performanstır. Doğruluk oranı kaç, F1 skoru ne…
TRAI Yapay Zeka Üretim ve Enerji Çalışma Grubu çevrim içi toplantısı, 6 Mayıs’ta 148 katılımcıyla…
CB Insights, dünyanın en umut vadeden erken aşama yapay zeka şirketlerini belirlediği AI 100 2026…
Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi olarak, 2017’den bu yana yürüttüğümüz haritalama çalışmasıyla Türkiye’de yapay zeka alanında…
TRAI Ekosistem Direktörümüz Betül Kübra Ekinci, Türkiye girişimcilik ekosisteminde erken exit tartışmasını değerlendirirken, bu tabloyu…