Internet artık hayatımızın çok büyük bir parçası. Elimizden düşürmediğimiz akıllı telefonlarımızla birçok işimizi yerimizden kalkmadan ya da bazen yer değiştirmeye gerek kalmadan kolayca halledebiliyoruz. Gündelik yaşantımızın bir parçası haline gelen sosyal medyanın haricinde, birçok araç ve servisi de, ne kadar alıştığımızın farkında olmadan hemen her gün kullanıyoruz. Bu araç ve servislerin bazıları ücretli olabildiği gibi, birçoğunu da ücretsiz olarak kullanıyoruz. Peki, bu ücretsiz kullandıklarımız, aslında gerçekten ücretsiz mi?
Ürünlerini/servislerini kullandığımız firmalar varlıklarının devamını sağlamalı ve bunun ötesinde kâr elde etmelidirler. Dolayısıyla “ücretsiz” diye bir şeyin var olmadığı konusunda sanıyorum hepimiz hemfikiriz. Bize ücretsiz olarak sunulan bu araçlar, servisler ve/veya oyunlar, aslında uzun vadede firmanın beklentilerini karşılamamız için hayatımıza yerleşen truva atları. Bir sosyal medya firması kendimiz ve çevremiz hakkında edindiği bilgiyi kullanırken başka bir firma hiç aklınıza gelmeyecek şekillerde ürettiğimiz verileri kullanabiliyor. İşte bunu çok iyi başaran firmalardan bir tanesi: Google.
GOOG-411
Akıllı telefonların henüz kendini göstermediği tarihlerde, telefonla bilgi alma servisleri mevcuttu. Bu servisleri aradığınızda karşınıza bir operatör çıkıyor, bilgi almak istediğiniz konuyu danışıyor ve operatör konu hakkında ulaşabildiği bilgileri size iletiyordu. Bu operatörlerin arka planda nasıl çalıştıklarını çok bilmiyoruz, belki bir masaüstü bilgisayarda internet üzerinde arama yapıp sonuçları yorumluyorlar ya da belki sarı sayfalarda yakınınızdaki pizza restoranlarını araştırıp size telefonlarını iletiyorlardı.
Fakat Google farklı bir şekilde konuya dahil oldu. 2007 senesinde ABD ve Kanada’da GOOG-411 (diğer adıyla Google Voice Local Search) isimli bir telefon servisi başlattı. Rakiplerinin aksine Google operatörler kullanmıyordu. Konuşma tanıma tabanlı teknolojileri kullanıp gelen aramalara kendi arama becerileriyle cevap veriyordu. Kimi zaman arayan kişi ne aradığını anlatırken zorlansa da (dil, aksan, şive vb. sebepler) muadillerinin aksine bu servisi ücretsiz sunuyor olması onu tercih edilir kılıyordu.
Kasım 2012’de Google servisi sonlandırırken servisi kullanan herkese teşekkür etti ve servisin sonlanmasının sebebi olarak ses/konuşma tanıma konusunda yeteri kadar veri topladığını belirtti. Yani 3,5 sene çalışan bu servisin asıl amacı, arayanlara yardımcı olmak değil, milyonlarca farklı kişinin ses ve konuşma örneklerini toplamak, analiz yapıp Google mühendislerinin sesli komut ve aramalar konusunda çığır açacak gelişmeler yapmasını sağlamaktı. Keza 2009’da duyurulan Google Voice bu çalışmadan çokça faydalandı.
Google Görsel Etiketleme (Image Labeler)
2007 yılı, Google’ın kitleleri nasıl kaynak olarak kullanacağını keşfettiği yıl olabilir. Keza yine 2007 yılında duyurduğu bir oyun ile farkında olmadan birçok kullanıcının girdilerini, bu sefer görsel aramalarını iyileştirmek için kullandı.
Google Image Labeler aslında Luis von Ahn tarafından geliştirilmiş olan ESP oyununun form değiştirmiş bir hali. Oyunda birbirini tanımayan ve birbiriyle hiçbir şekilde iletişimi olmayan iki oyuncunun, kendilerine gösterilen görselleri etiketleyerek, ortak etikette buluşmaları ve bu şekilde puan kazanmaları hedefleniyor. İki taraf ortak bir etikette buluştuğunda yeni bir görsel sunuluyor ve 120 sn boyunca bir takım olarak mümkün olduğunca çok görsel etiketlemeye çalışılıyor. Ortak olarak etiketlenen görseller, etiketin gücüne göre kullanıcılara puanlar kazandırıyorlar. Ayrıca belirli etiketler bir süre sonra tabu olmaya başladı. Çünkü Google artık bu kelimelerin görseli ifade ettiğini biliyordu, farklı etiketler kullanılmasını istiyordu.
Oyun tek başına bu özelliklerle de oldukça eğlenceli ve bağımlılık yapıcı olsa da üzerine puan listelerinde ismini görebilme şansı oyunu daha da cezbedici bir hale getirdi. Birçok kişi ismini listeye ekleyebilmek için işi gücü bırakıp oyunun peşine düştü. Nitekim 2011 Kasım ayında sonlandırıldığında kullanıcılar tarafında büyük hoşnutsuzluklar oluştu. Oyun fikri daha sonra ARTigo vb. başka şekillerde de var olmaya devam etti. 2016 yılında Google Image Labeler’ın yeni sürümünü yayımladı, fakat bu sürüm eski oyunla pek de benzer değil.
Bu oyun sayesinde Google görsel aramalarında daha kesin sonuçlar vermeye başladı. Örneğin artık “Golden Retriever Tennis Ball Park” gibi bir arama yapıp yukarıdaki gibi bir görsele ulaşabiliyorsunuz.
Google reCAPTCHA
Kayıt formlarında karışımıza çıkan ve bizi botlardan ayırt etmeye yarayan karışık harf/rakam dizilerine aşinasınızdır. Peki, kodları çözerken aynı zamanda kitapların dijitize edilmelerine ve hatta “Google Haritalarındaki Sokak Görünümleri”nde sokak kapılarının doğrulanmasında kullanıldığını bilmek size nasıl hissettirir?
Pittsburgh, Carnegie Mellon Üniversitesi’nden bir grup bilim insanı (Luis von Ahn -biraz önce tanışmıştınız-, David Abraham, Manuel Blum, Michael Crawford, Ben Maurer, Colin McMillen ve Edison Tan) CAPTCHA sisteminin kullanımı sırasında beraberinde bir engeli de aşmaya yardımcı olabileceğini düşünerek bir sistem geliştirdiler. Bu sistemde kullanıcının karşısına bir yerine iki karakter öbeği sunuluyordu. Bu ikisinden biri, daha önce çözülmüş ve metin karşılığı bilinen bir kelime, diğeri ise bir kitaptan taranmış fakat OCR (optik karakter tanıma) ile metne dönüştürülememiş bir kelime. Kullanıcıdan testi geçmek için her iki kelimeyi de girmesi bekleniyor. Bilinen metin doğru olarak girildiyse, OCR tarafından tanımlanmamış metin de doğru olarak kabul ediliyordu. Belli bir eşiği geçtikten sonra artık bilinmeyen kelimenin karşılığı elde edilmiş oluyordu.
Başlarda Google bunu, Google Books içinde yer alan ve dijitalleştirilen kitapların iyileştirilmesi için kullandı. The New York Times gazetesinin 1851 yılından bu yana yayımlanmış 13 milyon makalesi de yine bu şekilde iyileştirildi. Daha sonraları bu sistem sokak sokak gezip görüntü toplayan araçlardan elde edilen görüntülerdeki kapı numaralarını doğrulamak için de kullanıldı. Ya da görsellerdeki kedi, köpek, araba, tabelaları gösteren vb. şekillerde görsel doğrulama da yapıldı.
2017 yılında sistem bir kere daha evrim geçirdi ve artık kelime/görsel doğrulaması yerine, kullanıcıların bir işaret kutusunu işaretleyerek robot olmadıklarını doğrulamaları istendi. Arkada kompleks algoritmalar ile kullanıcının robot olmadığı doğrulanıyor olsa da sistem veri toplamayı kesmiş değil. Yani halen biz reCAPTCHA çözerken, reCAPTCHA da bizi kullanıyor.
Ingress
CERN’de Büyük Hadron Çarpıştırıcısı’nda yapılan araştırmalar sırasında bir grup bilim insanı Egzotik Madde (Exotic Matter – XM) adı verilen bir boyutlararası güç keşfetti. Bu madde daha sonra Shapers adı verilen gizemli fenomen, uzay ırkı ile eşleştirildi.
İnsanlar Aydınlanmışlar ve Direnişçiler olarak ikiye bölündü. Aydınlanmışlar, insanların XM sayesinde daha ileriye taşınacağına, Direnişçiler ise XM’in kötü amaçla kullanılıp insanların varlığını ortadan kaldırabileceğine inanıyorlardı. İki grup arasında büyük bir mücadele başladı!
Yo yo, merak etmeyin. Henüz dünya dışı varlıklarla bir etkileşimimiz olmadı. Bu yukarıda yazılanlar Ingress isimli, 2013 yılında Niantic firması tarafından Android tabanlı akıllı cihazlar için yayımlanmış bir oyunun tanıtımı. Konum tabanlı, artırılmış gerçeklik oyunu olan Ingress’te kendinize bir taraf seçiyorsunuz ve akıllı cihazınızın kamerasını kullanarak dünyayı daha farklı bir şekilde deneyimliyorsunuz.
Peki, Google bunun neresinde? Google Niantic firmasının yatırımcılarından birisiydi. 2015 yılında yollarını ayırana kadar Google çok değerli harita bilgisi topladı. Görüntüleme araçlarının giremediği fakat insanların yürüyerek erişebildikleri mekanlar ve yerlerin haritalarının çıkartılması konusunda oldukça değerli verilere eriştiler. Düşünsenize, haritada ne olduğunu bilmediğiniz bir alan var, buraya bir çalışan göndermek yerine, oyunda bu nokta için bir görev oluşturuyorsunuz ve o an, o bölgede oyunu oynayan onlarca, yüzlerce kişi, birçok farklı rota izleyerek işaretlediğiniz konuma ilerliyorlar. Harita mühendislerinin bu şekilde hayali gerçek oldu.
Google Haritalar (Maps)
Bilmeyenimiz çok yoktur muhtemelen, kullanmayanımız da az bulunur. Google Haritalar akıllı cihazların ve web’de arama alışkanlıklarımızın bir parçası olalı epey oldu. Akıllı cihazımızda Google Haritalar uygulamasını kullanırken uygulama da bizim verilerimizi kullanıyor. Belli bir bölgede birçok cihazın aynı anda uygulamayı kullanması, o bölge için bir yoğunluk ve trafik haritası oluşturabilmeyi olanaklı kılıyor. Bu sayede yerel belediyenin bir girişimi olmasa bile büyük şehirlerden ayrıldığınızda dahi trafik bilgilerine ulaşabiliyorsunuz.
Google Haritalar tarafında bizleri kullanma konusunda oldukça yaratıcı. Ingress ile haritaları nasıl iyileştirdiğinden bahsetmiştik, bir de Google Yerel Rehberler isimli bir programı var. Bu programa üye olup yaşadığınız çevrede bir gurme olarak nam salma imkanına erişebiliyorsunuz. Tabi bu sırada Google da mekanlar hakkında ilk elden değerli bilgilere ulaşıyor. Mekan fotoğrafları, adres tarifleri, menüler, müşteri deneyimleri vs. Siz bu bilgileri girdikçe puan kazanıyor, adınızı altın harflerle yazdırmaya çalışıyorsunuz, Google da bu bilgileri, ilgili mekanı bir sonraki sefer arayan kişilere gösterip rakiplerine karşı avantaj kazanıyor. Güzel anlaşma!
Haritalarla işimiz bitmedi. Google haritalarda 3 boyutlu görüntülemelerde ya da Google Earth uygulamasında, evinizin, firmanızın binasının 3 boyutlu modelinin yüklenmesini istemez miydiniz? Bunu yapabiliyorsunuz. Hatta bir dönem Google açık bir çağrı yaparak, herkesi kendi binasının modelini sisteme eklemeye davet etti. İtiraf edeyim, ben de oturduğum evin modelini yükledim. Çok eğlenceli ve tatmin edici çünkü.
Diğerleri
Google artık bu “Crowdsource” işini alenen yapmaya başladı. Crowdsource sitesinden Google hesabınız ile giriş yaparak ulaşabileceğiniz bir panel ile siz de farklı alanlarda Google’ın servislerine katkıda bulunabilirsiniz. Görsel etiketlemeden, önemli konumların doğrulanması, çeviri yapmaktan çevirilerin doğruluğunu kontrol etme gibi birçok farklı alanda farklı katkılar sağlayabiliyorsunuz. Sağladığınız katkılar ile seviye atlayıp rozetler kazanabiliyor ve bunları gururla sergileyebiliyorsunuz.
AutoDraw ile yapay zekânın çizim yaparken size yardımcı olmasını sağlayabiliyorsunuz. Tabii yaptığınız her çizim ile beraber yapay zekâyı da bir miktar daha eğitmiş oluyorsunuz. Yapay zekâyı daha da çok eğiteyim isterseniz sizi QuickDraw’a alalım. Bir Google Y.Z. deneyi olan bu uygulamada, yapay zekâ çizimlerinizi inceleyerek ne çizdiğinizi mümkün olan en kısa sürede tahmin etmeye çalışıyor. Biraz güzel çiziyorsanız, daha çizimin yarısında doğru tahminlerle karşılaşmanız oldukça olası.
Konusu açılmışken Google’ın yapay zekâ tarafındaki gelişmelerine de bir göz atmak lazım ama o da bir başka yazının konusu olsun.
