Şiddet olaylarını, hatta terör saldırılarını önleyebilir mi?



İnsansız Hava Araçları (İHA-drone) bir yandan potansiyel "bir numaralı teknolojik tehlike" olarak görülürken, diğer yandan özellikle güvenlik alanında en çok ihtiyaç duyulan araç olarak kabul ediliyor. İHA'ların fiyatının giderek "makul" seviyelerde inmesi ve farklı fonksiyonlar yüklenebilmesi, "kötü ellere düşmediği sürece" bu cihazlara olan ihtiyacı artırıyor. İHA'ların yapay zekayla donatılmasıysa güvenlik alanına gerçek bir katkı sağlıyor. Teknolojik cihazların kullanım alanlarına en çok sınırlamayı getiren Avrupa Birliği bile, milli güvenlik söz konusu olduğu durumlarda bu cihazlara serbestlik tanıyor. 
İngiliz ve Hintli genç araştırmacılardan oluşan bir grupsa gelişmiş bir tür yapay zeka teknolojisi olarak tanımlayabileceğimiz derin öğrenme algoritmasını bir İHA'ya yerleştirerek, şiddet içeren bir veya birden çok insanın nasıl ayrıştırılabileceğini, böylece olası bir şiddet olayı veya terör saldırısının önlenebileceğini gösterdi. 

AKAN VER
İYLE ÇALIŞTILAR

Cambridge Üniversitesi'nden yüksek lisans ö
ğrencisi Amarjot Singh ve arkadaşları, derin öğrenmenin "örüntü tanıma" kabiliyetini kullanarak insanların şiddet eğilimli davranışlarını tespit edebildi. Üniversiteden 25 öğrenci İHA tarafından görüntülenerek bir deney gerçekleştirdi. Öğrencilerin şiddet eylemlerini taklit eden görüntüleri gerçek zamanlı olarak algoritmanın süzgecinden geçti. Öğrenciler, birbirlerini yumrukluyor, boğuşuyor, tekme atıyor, bıçaklıyor, silah çekiyor gibi hareketlerde bulunmuş. 
İki bin kadar şiddet içeren ve içermeyen insan video görüntüsüyle eğitilen derin öğrenme algoritması, İHA'nın görüntülediği her insanın vücudunu 18 koordinatta inceleyerek deney sırasında anında hareketlerin şiddet içerip içermediğini söyleyebildi. Algoritma, insanların vücudundaki 18 koordinata bakarak sonuca varmış. En basit anlatımıyla vücut ve el-kol hareketlerine bakarak gerekli ayırımı yapabilmiş. Singh, bu algoritmanın anında sonuca varmasının güvenlik bakımından büyük avantaj sağlayacağı yorumunu yaparken, bu deneyde kullanılan yöntemin avantaj sağladığının da altını çiziyor. Singh, iki bin veri sayısının bir algoritmayı eğitmekte yeterli bulunmadığını, ancak "akan veri", yani video görüntüleri ve derin öğrenmenin başka etkili yöntemlerini kullanarak geliştirilen yöntemin, genellikle gerekli olan 10-20 bin görüntüye karşılık geldiğini belirtiyor.

Cambridge Üniversitesi, Hindistan'daki Bangalor Bilim Enstitüsü ve yine Hindistan'daki Warangal Teknoloji Enstitüsü öğrencileri İHA'daki algoritmayı eğitmek için birbirlerine şiddet uyguluyormuş gibi görüntü verdi.


Yorumlar

Bu blogdaki popüler yayınlar

İlk yerli yapay zeka ve robotik anketi

Türk bilimadamı yapay zekayla kansere çare arıyor

Çocukluk hayali bu robotu yapmaktı