Kendi Beynimin Kodlarından Hareketle Yapay Gömeyi İnşa Etmek | Zülal Tannur | TEDxOSTİMTech

Zülal'in TED Konuşması Özeti: Görme Engellilikten Yapay Görme Sistemlerine

Key Concepts:

• Az Görme ve Görme Kaybı
• Beyin Plastisitesi
• Organik Makine Öğrenmesi
• Asistan Teknolojiler (Ekran Okuyucular)
• Görüntü İşleme Teknolojileri
• Görsel Dil Modelleri (VLM)
• Merkeziyetsiz Yapay Görme Sistemleri
• Kapsayıcılık (Inclusivity)
• Nöroteknolojiler

1. Erken Yaşam ve Görme Engeli:

• Zülal, %5'in altında bir görme kapasitesiyle, az gören bir bebek olarak dünyaya gelmiştir. İnsanların yüzlerini tanıyamıyor, nesneleri ve renkleri sadece çok yakından ayırt edebiliyordu.
• Erken doğmasına rağmen, 7 aylıkken yürümeye başlamış ve 2 yaşına gelmeden ikinci bir yabancı dil konuşmaya başlamıştır. Bu durum, ailesinin Zülal'in bilişsel yeteneklerini desteklemeye yönelmesine neden olmuştur.
• Hafıza kartlarıyla yapılan çalışmalar sonucunda, Zülal'in çizdiği resimlerde perspektif, boyut ve gölge gibi unsurlar belirginleşmiştir. Doktorlar bu durumu, beynin plastisitesi yani kendi kendine tamamlama yeteneği olarak açıklamışlardır. Zülal, %5 görmesine rağmen gördüğü görüntüleri tanımlayabilmektedir.

2. Bilgisayarla Tanışma ve Organik Makine Öğrenmesi:

• 4,5 yaşındayken, bir monitörle tanışması Zülal'in hayatını değiştirmiştir. Monitör, hafıza kartlarındaki görüntüleri büyüterek arka planla karışmasını engellemiş ve daha net bir veri seti oluşturmuştur.
• Bu durum, Zülal'in "organik makine öğrenmesi" sürecine büyük katkı sağlamıştır. Daha temiz veri sayesinde, nesneleri daha kolay tanıyabilmiştir.
• Ailesi tarafından alınan ilk bilgisayarla birlikte, Zülal yaşıtlarının ilerisinde bir bilgisayar bilgisine sahip olmuştur. Okulda zorbalık yapanları tanımak için, arkadaşlarının ve zorbalık yapanların yüzlerini çekip bilgisayara atarak "organik yüz tanıma" çalışmaları yapmıştır.
• İnternetle tanışması, Zülal'in veri setini daha da genişletmesine olanak sağlamıştır. Manuel veri setlerinden gerçek insan yüzlerine ve ardından internetin sunduğu sınırsız verilere erişerek, görüş kapasitesini sürekli olarak geliştirmiştir.

3. Görme Kaybı ve Asistan Teknolojilere Geçiş:

• Doğum gününden iki gün sonra, Zülal görüşünü tamamen kaybetmiştir. Bu durum, onu asistan teknolojileri (ekran okuyucular) kullanmaya yöneltmiştir.
• Temel soru şuydu: Eğer Zülal'in beyni 10 yıl boyunca görmeyi öğrenmişse, makineler de öğrenebilir mi? Bu soru, Zülal'i görüntü işleme teknolojilerine yöneltmiştir.

4. Girişimcilik ve Yapay Görme Sistemleri:

• 16 yaşında girişimcilik yolculuğuna başlamış, farklı girişimlerde sorumluluklar almıştır. Karada ve suda giden araçların STEM setlerinin ARGE liderliğini yapmıştır.
• Microsoft'ta görüntü işleme teknolojilerini Türkiye'ye lokalize etme sorumluluğunu üstlenmiş ve 18 yaşında "Teknolojiye Yön Veren Kadın Lider" unvanını almıştır. Microsoft tarafından Türkiye'nin ve dünyanın ilk ve tek görme engelli teknoloji elçisi olarak yetiştirilmiştir.
• Google'da "Woman Tech Maker" unvanını almış ve Google'ın da görme engelli ilk teknoloji elçisi olmuştur. 21 yaşına geldiğinde, 59 farklı ülkeye bir Microsoft Partner şirketini yönetmiştir.
• Biyolojik görmenin taklit edilememesi, çevik şekilde nedenselleştirilememesi ve sentetik veri setlerinin yetersizliği gibi sorunları fark ederek, görsel dil modelleri (VLM) ile biyolojik görme ve görüntü işleme sistemleri arasındaki boşluğu kapatmak için Fromariz (Türkiye) ve Nurovision (Silikon Vadisi) şirketlerini kurmuştur.

5. Merkeziyetsiz Yapay Görme Sistemleri ve Nurovision:

• Nurovision, görüntüleri kare kare tanımak yerine, insan beyni gibi taklit ederek tanımaktadır. Bulut bağımlılığını en aza indirerek, gecikmeyi azaltmayı ve verileri güvenli bir şekilde depolamayı hedeflemektedir.
• Dünyada ilk kez merkeziyetsiz yapay görme sistemleri eğiten bir teknoloji şirketidir. Anlık görüntü işleme ve video görüntü işleme kişiselleştirilerek, uçtan uca bir çözüm olarak sunulmaktadır.

6. Kapsayıcılık ve Görme Engelli Bireyler:

• Dünyada 2 milyardan fazla insan bir şekilde görememe sorunu yaşamaktadır. 330 milyon insan ise görmediğini raporlamaktadır.
• Mevcut teknolojilerin (kameralar, SİHA'lar, otonom araçlar) gerçekten göremediği ve Nurovision'ın bu teknolojilere görmeyi öğrettiği vurgulanmıştır.

7. Yapay Zeka Modellerinin Eğitimi ve Başarılar:

• 20 milyondan fazla görsel veri kullanılarak, insanlarla görmeye ihtiyaç duyulan şeyler düşünülerek yapay zeka modelleri eğitilmiştir. 1500'den fazla kategori kullanılarak, endüstri standartlarının %8 üzerinde bir doğruluk elde edilmiştir.
• Modeller, görselleri endüstri standartlarının üçte biri hızla tanıyabilmekte ve 865 farklı rengi işleyebilmektedir (normalden 40 kat daha fazla renk tanıma kapasitesi).
• Vehicle Vision (araç görüşü çözümü), akıllı araçların çevresini görmesini, anlamlandırmasını ve aldığı görüntüleri bir data laboratuvarı olarak kullanmasını sağlamaktadır. Aurovision ise havalimanlarındaki kapsayıcılığı sağlamaktadır.
• Görme engelli insanların %95'inin araçlarda kendini güvende hissetmediği ve %75'inin gelecekte otonom araç kullanmayacağı belirtilmiştir. Nurovision, akıllı araç çözümünü bu araçlara entegre ederek, dış çevreyi görmesini, anlamlandırmasını ve etkileşim kurmasını sağlamaktadır.

8. Ödüller ve Tanınma:

• Microsoft Imagine Cup Dünya Şampiyonası'nda dünya şampiyonu olunarak, 22 yıldır yapılamayan bir başarı elde edilmiştir.
• John Kennedy, Elvis Prestley ve Jackie'nin aldığı liderlik ödüllerinde, 40 yaşının altındaki en etkili lider olarak seçilmiştir. Global Image Recognition ödüllerinde dünyanın en kapsayıcı lideri ve Google'ın en başarılı teknoloji lideri seçilmiştir.
• American Printing House'un teknoloji tarihinde en etkili liderlere yer verdiği müzede, Amerika dışından tek lider olarak yer alacaktır.

9. Sonuç:

• Çözümlerin uzaklarda değil, beyinde ve beynin işleyişini simüle etmede yattığı vurgulanmıştır. Geleceğin teknolojilerinin silikon kapsüllerde değil, nöroteknolojilerde yaşanacağı belirtilmiştir.

10. Notable Quotes:

• "Eğer benim beynim 10 yıl bir şeyleri görmeyi böyle öğrendiyse bizim makinelerde öğrenebilir mi?"
• "Bizim teknolojilerimiz görebiliyor mu? Hayır, göremiyor. Bizim kameralarımız göremiyor. Sihalarımız göremiyor. Otonom araçlarımız göremiyor. Bugün gördüğünü zannettiğimiz, bize görüntü akışını veren hiçbir şey göremiyor. Ve bizim sistemlerimiz bu teknolojileri görmeyi öğretiyor."
• "Çözümler aslında beynimizde eee bu tarafta beynimizin işleyişinde bunu simüle etmede geleceğin teknolojileri silikonların içine hapse olmuş olmayacak. Silikon kapsüllerde olmayacak. Geleceğin teknolojileri, hayatımıza dönüştürecek teknolojiler. Asıl devrim nöroteknolojilerde yaşanacak ve biz de asıl devrimin peşinden gitmeye devam edeceğiz."