Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Doktor Öğretim Üyesi Hamdi Dibeklioğlu, AA muhabirine yaptığı açıklamada, akademik hayatı boyunca çalışmalarını yapay zeka üzerine yoğunlaştırdığını anlattı.
Yapay zeka ile insan davranışlarının otomatik analizi üzerine çalıştığını aktaran Dibeklioğlu, "Bunun dünya genelindeki adı duyuşsal bilişim olarak geçiyor. Konuşmanın içeriğinden, sesin şiddetinden, tonundan, yüz ifadelerinden, postürden yola çıkarak makine öğrenmesi ile sonuçlar çıkarıyoruz." diye konuştu.
Dibeklioğlu, yapay zeka ile duyuşsal bilişim çalışmalarını yıllardır yaptığını ancak son dönemde ChatGPT gibi yapay zeka modellerinin yaygın kullanımı ile bu konunun çok popülerleştiğini vurguladı.
Son dönem çalışmalarında yapay zeka ile depresyon seviyesini tespit etmeye yönelik algoritmalar geliştirdiklerini belirten Dibeklioğlu, şöyle devam etti:
"Normalde, klinik psikologlar ve psikiyatristler, gözlemler üzerine teşhis koyuyor. Bizim yaptığımız da aslında buna benzer bir şey. Yapay zeka ile insanların yüz ifadelerinden, ses tonuna, konuşma şeklinden, başını ne tarafa ne şekilde çevirdiğine kadar çeşitli verileri kullanarak depresyon seviyesini tespit etmeye çalışıyoruz. Uzman, o anda görüşmeyi yaparken bir yandan da yapay zekalı sistem, belli bir karara varıp onu uzmanla paylaşmış oluyor."
Hollanda'da yürüttüğü çalışmalarla bu konular üzerine eğildiğini, Türkiye'ye geldikten sonra da devam ettirdiğini anlatan Dibeklioğlu, "Bu çalışmaların her aşamasında modelleri eğitmek için hem hastadan hem de hastaneden etik onaylar alıyoruz. Bu sistemi, kişi izin veriyorsa kullanabilirsiniz. Zaten bu tip verilere gizli ya da hassas veri diyoruz. Bunlar çok ciddi süreçler." diye konuştu.
Depresyon tespiti için klinik veri kullandıklarını ve psikiyatristlerle birlikte çalıştıklarını dile getiren Dibeklioğlu, şu bilgileri verdi:
"Davranışla depresyon seviyesinin ilişkisini çözmeye çalışıyoruz. Bulgularımız, teoriyle örtüşüyor. Mesela farklı düşünceler var, 'çocuğum çok ağlıyor, depresyonda mı?' gibi. Halbuki depresyonda genel beklenti, donukluk. Yani kişi kimseyle iletişime girmek istemiyor, sosyal çevreden kopuyor. Bizim yakaladığımız örüntüler de o şekilde. Yani literatürü incelediğiniz zaman depresyonda sosyal etkileşimden kaçma davranışına rastlıyorsunuz. Aslında onlar ortaya çıkmış oluyor. Depresyon seviye analizini şu şekilde tanımlıyoruz, uzman, o görüşmeyi yaparken sistem de hastayı incelesin ve bir şekilde doktora destek versin. Yani model de kendince tanılamasını yapsın. Bu şekilde gözden kaçan bir şeyi yapay zeka yakalayabilsin."
Dibeklioğlu, bir başka projelerinde ise cümleler, ses tonu, bakışlar gibi verilerden yola çıkarak yalan söylemenin derecesini bulmaya çalıştıklarını, bu çalışmalarında da yine etik onayları aldıklarını bildirdi.
Çeşitli videoları inceleyerek buradaki konuşmaların ne oranda doğru ne oranda yalan içerikli olduğunu tespit edip çeşitli kaynaklardan da doğrulattıklarını dile getiren Dibeklioğlu, konuşmanın içeriğini "doğal dil işleme" modelleri, ses tonunu "frekans analizi" ile değerlendirdiklerini belirtti.
Dibeklioğlu, "Ancak yapay zeka ile bu işi çözdük ve yüzde yüz doğru tahmin yapıyoruz gibi bir şey söz konusu değil. Dünya üzerindeki bütün veriyi görmeden yüzde 100 başarılı tahmin yapmanız tabii ki mümkün değil. Ama ciddi başarı oranlarına çıkabiliyoruz artık." ifadelerini kullandı.
Yalan makinelerine ilişkin bir soru üzerine Dibeklioğlu, şöyle konuştu:
"Şunun doğru anlaşılması lazım, siz bu yalan tespit sistemini götürüp mahkemede kullanamazsınız. Bir kişinin hayatını buna bağlayamazsınız. Bunların yanılma oranları var. Ama bunu çok daha farklı yerlerde kullanabilirsiniz. Yapay zeka ile yalan tespitinin kullanımı, öğrenci mülakatı ya da işe alım mülakatı gibi senaryolar için söz konusu olabilir. Literatürdeki çalışmalar, konuşmanın tümüne doğru mu, yalan mı diye bakıyor, biz hangi seviyede yalan söyleniyor onu bulmaya çalışıyoruz. Bu aslında bir farklılık, çünkü bir konuşmanın içinde her şey doğru değil, her şey yalan da değil."
Hamdi Dibeklioğlu, yapay zeka ile kişilik tespiti çalışmaları da yürüttüklerini belirtti.
Kişiliği farklı boyutlarda değerlendirdiklerini anlatan Dibeklioğlu, "Dışarıya ne kadar açıksınız, yeniliğe ne kadar açıksınız gibi. Yine görsel ve işitsel unsurları kullanarak kişilik verisi topluyoruz. Aslında siz insanla iletişim kurarken arka planda da yorumluyorsunuz aynı zamanda, biz de makineye bunu öğretmeye çalışıyoruz. Tabii makinenin kendince farklı özellikleri var, çok daha detaylı görebiliyor, çok daha ciddi işlemler yapabiliyor ama aslolan şey, bizim algoritmayı doğru eğitmemiz." değerlendirmesini yaptı.
Yapay zeka ile kişilik analizinin dünyada kullanıldığına işaret eden Dibeklioğlu, "Şu anda şirketlerde ne kadar kullanılıyor, çok emin değilim ama ben yıllarca Hollanda'da araştırma yaptım. 2013-2014 yıllarında bile oradaki büyük şirketlerde yapay zeka ile iş mülakatlarında kişilik istatistiklerini çıkarıyorlardı. 10 sene önce bu çalışmalar için 'daha prototip, sonuçları çok da kesin görmeyelim' derken şu an doğruluk oranlarımız yüksek." diye konuştu.
Hamdi Dibeklioğlu, insan davranışı alanında çok dikkatli olunması gerektiğine işaret ederek, "Çünkü bunu yüzde 100 doğru diye nitelendirip günlük hayatın içine doğrudan entegre ederseniz, oradaki hatalarda kişiye bir sorumluluk yükleniyorsa ciddi problemler yaşanabilir. O yüzden davranış analizinde etik onayların çok iyi irdelenmesi lazım. Buradaki amacımız, yapay zekanın bize yardımcı olması. Tüm kararları yapay zekaya bırakıp kendimiz geri çekiliyoruz gibi bir durum söz konusu değil." dedi.
Dibeklioğlu, benzer sistemle ilaçların dozunun ayarlanmasında önem taşıyan "ağrı seviyesi" tespiti de yaptıklarını kaydetti.
Bu tespitin özellikle çocuk ve bebeklere uygulanacak tedavilerde işe yaramasını beklediklerini ifade eden Dibeklioğlu, "Çocuk ve bebeklere ağrı seviyesini sorma şansınız yok. Bu tip durumlarda yine yüz ifadelerinden, yine davranıştan ağrı seviyesini çıkarabiliyoruz." dedi.
PODCASTTÜMÜNÜ GÖR
