Dünyadaki bazı teknolojik gelişmeler ile alakalı özel mücadeleler söz konusu. Örneğin Google’ın Ay’a bir araç indirme ile alakalı
Google Lunar X Prize, Qualcomm’un Star Trek’dekine benzer şekilde hastalıkları tedavi edebilecek bir cihaz için
Qualcomm Tricorder X Prize gibi ödüllü yarışları bulunuyor. İşin doğrusu her ne kadar bu hedefler kısa sürede elde edilemeyecek bile olsalar teknolojinin geliştirilmesi için sarf edilen çabanın ortaya konması ve sürekli yenilikçiliğin sürdürülmesi için önemli birer kulvar oluşturuyorlar.
Makine görüntüleme teknolojilerinde ise
2005 yılından bu yana düzenlenen bir mücadele söz konusu.
2005 yılından itibaren
2012‘ye kadar düzenlenen
PASCAL VOC ve 2010 yılından itibaren düzenlenen
ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge.
Bu yarışmalara katılan uygulama ve sistemlerin yapması gereken iki basit işlev bulunuyor. Birincisi gösterilen herhangi bir fotoğrafın içinde belirli bir objenin bulunup bulunmadığını tespit etmek. Örneğin bir fotoğrafta arabaların olduğunu ama kaplanların olmadığını anlamak gösterilebilir. İkincisi ise sadece belirli bir nesneyi bularak bu nesneyi kare ile işaretlemek. Ancak işin kendisi burada yazdığı kadar kolay değil.
Bu mücadeleye katılan sistemlerin
1.000 farklı kategoride bir milyondan fazla fotoğraf içinde bu görevleri başarıyla
tamamlaması gerekiyor.
2012 yılına gelinene kadar bu mücadelenin gerçekten kayda değer bir ilerleme elde ettiğini söylemek oldukça güçtü. ancak 2012’de
Toronto Üniversitesi’nden
SuperVision adında bir algoritma ile mücadeleye katılan ekip tarihte görülen en büyük başarıyı elde etti.
SuperVision “
deep convolutional neural networks” adı verilen bir yapay sinir ağları teknolojisi kullanarak bu başarıyı yakalıyor. Başarı oranını rakamsal olarak ifade etmek gerekirse mücadeleye katılan en iyi takım 2010 yılında
yüzde 28,2 hata payına sahipti. Bu rakam
2011’de yüzde 25,8’e düştü. Ancak 2012 yılında
SuperVision bu hata oranını
yüzde 16,4’e çekmişti. O günden bu yana bu teknoloji geliştirilmeye devam ediyor.
Aslında bu teknik yeni değil. 1980’li yıllarda keşfedilmiş olmasına rağmen bilgisayarların bu işin altından kalkabilecek noktaya gelmesi 20 yıl zaman aldı.
SuperVision beş katmanlı bir yapıda
650,000 nörona sahip ve fotoğrafları tanımak için yaklaşık
60 milyon parametrenin düzgün şekilde ayarlanmış olması gerekiyor. Elbette bu işlem insanlar tarafından değil yine uygulamanın kendisi tarafından yapılıyor.
2012 yılından bu yana SuperVision teknolojisi farklı gruplar tarafından geliştirilmeye devam ediyor. Bu sene Google mühendislerinin oluşturduğu
GoogLeNet ekibi hata payını
yüzde 6,7’ye düşürmeyi başardı. Burada esas sorulması gereken soru şu;
bu hata payı bir insandan ne kadar iyi?
Yapılan çalışmalar eğitimli bir insan gözünün
GoogLeNet tarafından elde edilen başarıdan
sadece yüzde 1,7 oranla daha iyi olduğunu ortaya koyuyor. Kısacası
makineler artık insan kadar iyi görüntüyü algılayabiliyor ve yorumlayabiliyor. Çok kısa bir süre içinde insanlardan daha iyi hale gelmiş olacaklar.
Şimdi sorulması gereken soru şu oluyor;
bu teknoloji neden bu kadar önemli?
Bu soruya cevap vermeden önce sizinle bir haber paylaşalım. Yaklaşık 24 saat önce
Qualcomm Avrupa merkezli bir girişim olan
Euvision Technologies firmasını satın aldığını açıkladı.
Amsterdam Üniversitesi‘nde ortaya çıkıp geliştirdikleri bir
yapay zeka uygulaması sayesinde bu noktaya gelen
Euvision firmasının
iOS ve
Android için
Impala adında bir uygulaması bulunuyor. Bu uygulama telefonunuzdaki fotoğrafları tarayarak farklı kategorilerde gruplayabiliyor. Üstelik bunu telefonunuzun içinde gerçekleştiriyor, bulut servislerine gerek duymuyor.
Şimdi sorumuza geri dönelim;
Görüntü algılama teknolojisi neden bu kadar önemli?
Genel olarak günlük hayatta gerçekleştirdiğimiz işlemlerin
yüzde 90’nında gözlerimizi kullanıyoruz. İnsan için bu denli önemli olan bir organın karar verme mekanizmalarımız üzerindeki etkisini göz önüne aldığımızda aslında nihai hedef öncelikle görüntüleme teknolojilerini ticari amaçlar için kullanmak ancak hedefler bunun ile sınırlı değil.
Savunma sektöründen,
sağlık sektörüne,
güvenlikten,
trafik kontrole kadar görüntüleme teknolojileri hayatımızın her alanında uzun süredir kullanılıyorlar. Bu etki gelecek günlerde giderek artacak.
Bizlerin sorması gereken soru bu teknolojinin neden önemli olduğu değil. Cep telefonlarımızın, gözlüklerimizin veya ceket düğmelerimizin baktığımız, gördüğümüz, fotoğrafladığımız her şeyi bizden daha iyi tanır hale gelip anlamlandırdığı bir dünyada
bu yetenek nasıl servislere dönüştürülebilir? Bu sorunun cevabını verecek kişi ve işletmeler gelecek yıllara şekil verecek.
Bu yarışmalara katılan uygulama ve sistemlerin yapması gereken iki basit işlev bulunuyor. Birincisi gösterilen herhangi bir fotoğrafın içinde belirli bir objenin bulunup bulunmadığını tespit etmek. Örneğin bir fotoğrafta arabaların olduğunu ama kaplanların olmadığını anlamak gösterilebilir. İkincisi ise sadece belirli bir nesneyi bularak bu nesneyi kare ile işaretlemek. Ancak işin kendisi burada yazdığı kadar kolay değil.
Bu mücadeleye katılan sistemlerin 1.000 farklı kategoride bir milyondan fazla fotoğraf içinde bu görevleri başarıyla tamamlaması gerekiyor.
2012 yılına gelinene kadar bu mücadelenin gerçekten kayda değer bir ilerleme elde ettiğini söylemek oldukça güçtü. ancak 2012’de Toronto Üniversitesi’nden SuperVision adında bir algoritma ile mücadeleye katılan ekip tarihte görülen en büyük başarıyı elde etti.
SuperVision “deep convolutional neural networks” adı verilen bir yapay sinir ağları teknolojisi kullanarak bu başarıyı yakalıyor. Başarı oranını rakamsal olarak ifade etmek gerekirse mücadeleye katılan en iyi takım 2010 yılında yüzde 28,2 hata payına sahipti. Bu rakam 2011’de yüzde 25,8’e düştü. Ancak 2012 yılında SuperVision bu hata oranını yüzde 16,4’e çekmişti. O günden bu yana bu teknoloji geliştirilmeye devam ediyor.
Aslında bu teknik yeni değil. 1980’li yıllarda keşfedilmiş olmasına rağmen bilgisayarların bu işin altından kalkabilecek noktaya gelmesi 20 yıl zaman aldı.
SuperVision beş katmanlı bir yapıda 650,000 nörona sahip ve fotoğrafları tanımak için yaklaşık 60 milyon parametrenin düzgün şekilde ayarlanmış olması gerekiyor. Elbette bu işlem insanlar tarafından değil yine uygulamanın kendisi tarafından yapılıyor.
Şimdi sorumuza geri dönelim; Görüntü algılama teknolojisi neden bu kadar önemli?
Genel olarak günlük hayatta gerçekleştirdiğimiz işlemlerin yüzde 90’nında gözlerimizi kullanıyoruz. İnsan için bu denli önemli olan bir organın karar verme mekanizmalarımız üzerindeki etkisini göz önüne aldığımızda aslında nihai hedef öncelikle görüntüleme teknolojilerini ticari amaçlar için kullanmak ancak hedefler bunun ile sınırlı değil.
Öncelikle; Minecraft Nedir?
Wikipedia 
Microsoft Minecraft’ı neden satın aldı?
Microsoft çaresiz bir şekilde genç nesle ulaşmaya ve onları müşterisi haline getirmeye ihtiyaç duyuyor. Skype ve Nokia yatırımlarına rağmen gençlerin Windows tabanlı telefonlar ile ilgilenmediği bir gerçek ve Microsoft’un bu açığı kapatmak için yeni bir şeye ihtiyaç duyuyor.
Windows Mobile‘ın hâlâ ciddi bir uygulama problemi bulunuyor. Microsoft bu açıdan kasanın ağzını açıp milyonlarca dolar parayı uygulama geliştiricilere saçmaya devam etse de bir türlü istediği başarıyı yakalayamıyor. Üstelik Minecraft’ın henüz bir Windows Mobile versiyonu da bulunmuyor.
Minecraft şu anda pek çok farklı platformda zaten mevcut. Microsoft bu satın alma ile birlikte Sony PlayStation, Mac ve iOS cihazlarına girmenin yeni bir yolunu elde etmiş oldu. Microsoft Minecraft’ın yeni versiyonlarını bu platformlar için çıkartmayabilir. Bunu göreceğiz.
Minecraft şu anda 7 dolar fiyatı ile iTunes Store üzerinde en popüler ikinci uygulama konumunda bulunuyor. Şu ana kadar tüm platformlarda 50 milyon adetten fazla satıldı ve bu yaygınlık Microsoft’un ilgisini çekiyor.
Minecraft asla sonu olmayan bir oyun. 8 yaşındaki çocuklardan yetişkinlere kadar pek çok hastası var. Minecraft için dijital dünyanın Lego’su diyebiliriz.
Gerçek dünyada Lego ve Minecraft işbirliği kuruyor. Gerçek Lego parçaları ile yaptıklarınızı Minecraft dünyasına taşımak veya tersi bir durum çocukların aklını başından alan yeni bir pazar oluşturuyor.
Minecraft oyuncuları oyunlarına akıl almaz ölçüde fanatik şekilde bağlılar. Bu Microsoft’un bu güne kadar elde edemediği bir başarı. Haliyle karşısında Apple gibi bir rakip varken Microsoft bu fırsatı kaçırmak istememiş olabilir.
İşin doğrusu Minecraft bir oyundan çok bir yaşam şekli olarak değerlendirilebilir. Oyuncular bir şeyler inşa ettikten sonra oyunu bırakmıyorlar. İnşa etmeye devam ediyorlar. Oyun her geçen saniye daha da büyüyor.
Minecraft’ı sadece oyuncular değil eğitim kurumları da seviyor. Google’ın Chromebook ile okullara girme stratejisi karşısında artık Microsoft’un elinde bir koz olacak.
Üstelik aileler çocuklarının Minecraft oynamasına kızmıyor tam aksine destekliyorlar zira çocuklarının yeteneklerini geliştirdiğine dair olumlu bir algı bulunuyor.
Microsoft’un Minecraft’ın başarısını devam ettirmesi için yapması gereken hiç bir şey yok. Zaten kendi kendine büyüyen bir işi sahiplenmiş olacak.
İşin doğrusu Microsoft için 2,5 milyar dolar para değil. Microsoft’un kasasında 85 milyar dolar nakit var ve Microsoft dilediği firmayı satın almaya devam edebilir. Zaten yaklaşık iki yıl önce Minecraft’ın programcısı kendisine 2 milyar dolar verecek herkese şirketini satacağını söylemişti. Microsoft’un bu kararı alması için gereğinden fazla zaman kaybettiğini bile söyleyebiliriz.
