Yapay zekaya bazı sosyal becerilerin kazandırılması

Çin'in Tianjin şehrinde düzenlenen New Champions 2016 Yıllık Toplantısı'nda pek çok şeyin yanı sıra, kendinden çok söz ettiren bir yenilik de vardı: Sosyal Duyarlılığa Sahip Robot Asistan, yani SARA insanlarla hiç görülmemiş bir biçimde etkileşime geçebiliyordu. İnsan asistanların rolünü üstlenmekle veya bilgileri kişisel olmayan bir tarzda işleyip sunmakla yetinmeyen SARA, aynı zamanda sezgisel, dost canlısı, etkileşimli ve insan kullanıcılarla "ortak çalışmaya" odaklı tasarımı sayesinde farklı olduğunu gösteriyordu. SARA, insanların yüz ifadelerini fark edip uygun şekilde yanıt verebiliyor, tercihlerini öğrenebiliyor ve karşılaştığı kullanıcıları temel alarak görev performansını iyileştirebiliyordu. Üstelik bazı sosyal jestleri de öğrenecek şekilde programlanmıştı. Kullanıcı konuşurken kafasını sallıyor, ses tonlamasındaki farklılıkları anlayabiliyordu.

Altı ay sonra, Ocak 2017'de proje bu kez Davos, İsviçre'deki Dünya Ekonomik Forumu'nda, Davos Kongre Merkezi'nde, yalnızca bir demo ile izleyici karşısına çıktı. SARA, sanal bir kişisel asistan görevini yerine getiriyor, katılımcılara sunulmakta olan oturumlarla ilgili bilgi veriyor, onları diğer katılımcılarla tanıştırıyor, yemek için yer önerilerinde bulunuyor ve daha pek çok şey yapıyordu.

En başta SARA, belirli bir uygulamaya sahip sanal bir kişisel asistan görevini üstlenmişti. Konferansta insanlara yardımcı oluyor, konuklarla etkileşime geçiyordu. Global liderlerin ilgi alanları ve amaçlarıyla ilgili bilgi edinebiliyor, ardından, katılmak isteyebilecekleri oturumları seçmelerine önerileriyle yardımcı oluyordu. Dahası SARA, onunla konuşan her insanla ilişki kurabilmek için iletişim özelliğini kullanabiliyor, böylece onların tercihleri ve amaçlarıyla ilgili daha çok şey öğrenebiliyordu. Bu yolla, daha da kişiselleştirilmiş yardım sağlayarak gelecekteki iletişimlerinde görev performansını geliştirebiliyordu.

SARA, Carnegie Mellon Üniversitesi'nde faaliyet gösteren Articulab adında küçük bir ekibin ürünüydü. Articulab'ın hedefi, sosyal ve kültürel bağlamlarda insan etkileşiminin bilişimsel sistemlere girdi olarak eklenmesini incelemek ve bu sayede, insan etkileşimi konusunun daha iyi anlaşılmasını sağlamaktır. İnsanlar teknolojiyle nasıl iletişime geçiyor ve bu iletişim zaman içinde nasıl iyileştirilebilir? Burada, tıpkı insanlar arasında olduğu gibi sosyal bağların güçlendirilmesi kilit öneme sahiptir. Articulab'ın SARA'yla ilgili görüşleri de bu düşünceyi destekliyor: "SARA, toplumun dokusunu oluşturan sosyo-duygusal bağları yok saymıyor. Aksine, kendi ortak çalışma becerilerini iyileştirmek için bu bağları temel kabul ediyor."

SARA'yı geliştirmek için yararlanılan Google Araçları

Carnegie Mellon Üniversitesi, Bilgisayar Bilimleri Fakültesi’nde Teknoloji Stratejileri ve Etkilerinden Sorumlu Dekan Yardımcısı Justine Cassel yönetimindeki Articulab, SARA’dan önce de, diğer araştırma projelerinde yararlandıkları araçlar ve maddi yardımlardan dolayı Google Cloud’a aşinaydı. Dil Teknolojileri Enstütüsü’nde doktora sonrası öğretim görevlisi ve SARA’da proje lideri olan Yoichi Matsuyama, "TensorFlow’u bir dizi Makine Öğrenimi görevinde kullandığımızdan, en son Derin Öğrenim projelerimizde Google Cloud’yi kullanmaya başlamak bizim için doğal bir geçişti," diyor. "Ayrıca, konuşma aracılarımız için Google Speech API (Konuşma Tanıma) gibi bir dizi Google API’sini ve kitle kaynaklı veri toplama çerçevelerimiz için de Firebase’i kullanıyoruz." SARA yeni alanlara ve uygulamalara yayıldıkça Google Cloud kullanımı da devam ediyor. Matsuyama, "Hâlâ dağıtım aşamasındayız," diyor ve ekliyor: "Google Cloud, akademik yapay zeka araştırmalarına hız kazandırıyor."

Matsuyama, laboratuvarının Compute Engine'ı, 4'lü Nvidia Tesla K80 kartlarına sahip GPU örnekleri ve TensorFlow da dahil olmak üzere "yoğun şekilde kullandığını" söylüyor. Ekibin bu yılki çalışmaları arasında, Görev Bağlamlarında Güçlendirilmiş Derin Öğrenme Tabanlı Sosyal Mantık Yürütme ve Sosyal Koşullarda Doğal Dil Üretimi gibi modeller bulunuyordu.

SARA'nın 1.0 sürümü olarak değerlendirilebilecek Dünya Ekonomik Forumu'ndaki lansmanı değerlendiren Matsuyama şöyle diyor: "Dört gün süren konferansta 250'nin üzerinde katılımcı SARA'yı kullanmayı denedi. Yani, genele bakıldığında proje başarılıydı. Ancak hâlâ bulgularımız arasında iyi ve kötü olanları analiz etmeye çalışıyoruz." Matsuyama, "Verilerden elde ettiğimiz en önemli bulgulardan biri de, bizim "samimiyet" dediğimiz kişiler arası ilişkilerin, görev performansıyla gerçekten bağıntılı olmasıydı ve bu da öneri kabulünü etkileyen bir faktördü. Samimiyet yüksek olduğunda ve SARA kullanıcıyla ilişkiyi iyi bir şekilde kurduğunda, kullanıcının SARA'nın önerdiği sonuçları kabul etmesi daha olası oluyordu. Bu, şimdiye kadar elde ettiğimiz en önemli bulgu, ancak verileri analiz etmeye devam ediyoruz."

Eğitim dahil, yeni alanlara açılmak

Görünüşe göre SARA'nın işi daha yeni başladı. Articulab'ın "Sosyal duyarlılığa sahip yapay zeka" kullanan diğer uygulamaları, şu an eğitim alanını da hizmet kapsamına dahil etmiş durumda. Örneğin, bu uygulamalar, sınırlı kaynaklara sahip devlet okullarındaki çocukların desteklenmesi ve akranlar arasında işbirliğinin teşvik edilmesi (öğrenim açısından son derece yararlı olduğu kanıtlanmıştır) ve akran ilişkilerini geliştirmek amacıyla etkileşimli sosyal becerilerin pratiğe dökülmesi ve bu sayede yüksek fonksiyonlu otistik ve Asperger sendromlu çocukların desteklenmesi gibi amaçlara sahiptir.

İnsan-Bilgisayar Etkileşimleri Enstitüsü'nde doktora öğrencisi ve "Samimiyete Duyarlı Akran Öğretmen" (RAPT) projesinin lideri olan Michael Madaio, topladıkları "insan-insan" akran öğretimi verilerine göre "işbirliği içinde olan öğrenciler arasındaki samimiyetin, öğrencilerin göreve odaklanması, problem çözmesi ve sonuçta öğrenmeleriyle son derece ilişkili" olduğunu belirtiyor. Bir başka deyişle, birlikte ve sosyal şekilde çalışmanın herkese faydası dokunabiliyor.

Madaio, samimiyetin öğrenimdeki etkisini anlama yönündeki çalışmalarını geliştirerek eğitsel uygulamalara aktaran ekibin, öğrenciler için öğrenmeye destek olmanın ötesinde işler başarabilen araçlar sunmak istediğini belirtiyor. "Öğrenim platformları zaten var," diyen Madaio, sözlerine şöyle devam ediyor: "Ancak eğitim araştırmaları bize öğrencilerin yalnızca sayı hesaplaması yapan bilgi işlem makineleri olmadığını gösteriyor. İşin bir de sosyal boyutu var. Öğrenmek için diğer öğrencilerle bir bağ kurmak önemli. Ayrıca sanal bir öğretmenin geri bildirim sağlaması da değerli bir özellik. Sanal öğretmenin çocuğa yanlış yaptığını söylemesi gerekiyorsa bunu nasıl yapmalı? Belki başlarda daha az kırıcı olmak için biraz daha nazik, daha dolaylı bir tavır benimsersiniz. Ama zaman geçtikçe bu ilişkiyi geliştirip biraz daha direkt olabilirsiniz ve öğrencinin işine yarayacak olan spesifik geri bildirimi sağlayabilirsiniz."

Madaio, sanal öğretmen başarılıysa, öğrencilerin "geri gelmeyi isteme ihtimallerini" de artırabileceğinizi söylüyor. Bunun da öğrencilerin odaklanma düzeyleriyle birlikte önemli bir faktör olduğunu belirten Madaio, "Mesele sadece öğrencilerin yardım için sanal öğretmene başvurup başvurmadığı değil, onunla etkileşim kurduklarında nasıl bir tavır içinde oldukları da önemli. Daha açık bir tavra mı sahipler? Öğrenim hedefleri ve endişeleriyle ilgili daha çok şey paylaşırken kendilerini rahat hissediyorlar mı?" diyor. Bu da diğer herhangi bir bağ gibi zaman içinde kurmaları gereken bir bağ. Ancak, SARA'nın da kanıtladığı üzere, alışılmadık olan şey ise bu bağın gerçekten kurulabiliyor olması.

Şu ana kadar eğitsel uygulamalara alınan yanıtlar olumlu olmuş. Ancak Madaio şunları da ekliyor: "Henüz okul içinde bir dağıtım yapmadık. Bu yıl, tasarımla ilgili önümüzdeki güçlüklerden biri de büyük çaplı bir dağıtımın doğasını keşfetmek olacak." Ekip, gelecekteki dağıtımın neye benzeyeceğini hayal etmeye çalışıyor. Örneğin, ev ödevi destek arkadaşları veya okumakta zorluk çeken öğrenciler için okuma-yazma öğretmenleri geliştirmeyi hayal ediyorlar.

Carnegie Mellon'da sanal bir öğretim sistemine yönelik herhangi bir plan olmasa da, ekip, öğrencilerin kampüste yakın zamanda yapılacak konuşmalarla ilgili bilgi edinmesine yardımcı olacak, etkinlik önerilerinde bulunacak ve daha fazlasını yapacak bir kişisel asistanı uygulamaya alabilir. Belki de Articulab'ın en iddialı hedefi, SARA'nın yalnızca dört günlük bir konferansta değil, haftanın 7 günü 24 saat çalışabilecek bir sürümünü yaratmak olacak. Bu, zorlayıcı ama üzerinde düşünmesi bile heyecan veren, sınırsız olanaklar vadeden bir fikir.