Derin öğrenme tabanlı GAN (Generative Adversarial Network) algoritmaları kullanılarak, bireyin genetik yapısına ve yüz simetrisine dayalı tahminler yapıyor. Türkiye’de henüz çok yaygın olmamasıyla birlikte ABD'deki FBI ve NCMEC gibi kurumlar bu teknolojiyi uzun süredir kullanıyor. Ailelerin umutla yaklaştığı bu kayıp arama yöntemi, yeni ihbarların önünü açabiliyor. Derin öğrenme tabanlı GAN (Generative Adversarial Network) algoritmaları, çevresel faktörler olan beslenme, yaşam tarzı, stres, travma gibi etkenleri hesaplayamıyor.
Bir piknikte kayboldu, hâlâ iz yok
İzmir’in Buca ilçesinde 2006 yılında piknik sırasında kaybolan 5 yaşındaki İlayda Taşçı’dan, aradan geçen yıllara rağmen hâlâ haber alınamadı. Acılı ailesi, geçen yıllara rağmen umudunu kaybetmedi; kızlarının bugünkü halini yapay zekâ teknolojisiyle modelleyerek arayışını sürdürüyor.
İlayda Taşçı, yıllarca arandı
Tarih 9 Nisan 2006. Saim ve Bedriye Taşçı çifti, o gün küçük kızları İlayda ile birlikte Buca Kaynaklar mevkiindeki mesire alanına piknik yapmak için gitmişti ama piknik sırasında İlayda Taşçı kayboldu. Yapılan aramalar sonuçsuz kalınca durum polise bildirildi. Başlatılan geniş çaplı soruşturmaya rağmen küçük kızdan hiçbir iz bulunamadı. Ailenin ve kolluk kuvvetlerinin çabaları, görgü tanıklarının ifadeleri ve yapılan tüm arama-tarama çalışmaları sonuçsuz kaldı.
Aradan geçen 19 yıla rağmen İlayda Taşçı'nın akıbeti hâlâ bilinmiyor. Ailesi, geçen yıllar içinde kayıp kızlarının bugünkü halini göz önüne getirebilmek amacıyla yapay zekâ teknolojisine başvurdu. Uzman desteğiyle hazırlanan yaşlandırılmış görsellerle arama çalışmalarını sürdüren aile, sosyal medya ve kayıp çocuk platformları üzerinden sesini duyurmaya devam ediyor.
Cinsiyet değişikliği bile mümkün
Gerçeklikten sapma ve aileleri yanlış yönlendirme riskini değerlendiren yapay zeka eğitmeni Osman Akın şu ifadeleri kullandı: “Yapay zeka ile kayıpların aranması noktasında yaşlandırma, yüze bıyık ve sakal eklemek gibi unsurların yanı sıra cinsiyet değişikliğine kadar görsel yaptırabilirsiniz. İnsan hafızasına göre kıyaslandığında kayıp arama süreçlerinde avantaj sağlıyor. Özelleştirilmiş kodlar yazarak asistana dönüştürürseniz, sabırla 50 yıl boyunca o sorgu internette yapılabilir. O görevi tanımlarsanız değişimi sürekli olarak yapar. Yapay zekanın büyük hatalar yapmadığını, güvenilirlik açısından söyleyebilirim. Test edilebilir, yüz okuyan, karakter oluşturabilen ve giderek daha iyi sonuçlar veren bir teknolojiden söz ediyoruz. Yüklemiş olduğunuz bir yüzden karakter oluşturduğunuz zaman, yüz çizgileri düzgün okunuyorsa kolay kolay gerçeklikten sapmaz.”
Sonuç ne kadar yanlış olabilir?
Eskiden kullanılan robot çizimler yerine artık daha faydalı sonuçlar veren arama yöntemi yöntemi hakkında yapay zeka içerik üreticisi Burak Özer, şu değerlendirmelerde bulundu:
“Eskiden robot resim, kayıp arama yöntemi olarak kullanılıyordu. Artık gelişen yapay zeka, çok daha üst seviye bir robot çizimi olarak düşünülebilir. Bence avantajları olmasıyla beraber yüzde yüz sonuç veren bir durum söz konusu değil. Eskiden kullanılan yöntemlere göre çok daha faydalı. Özellikler görsel üretim biçimlerinin çok daha faydalı olduğunu düşünüyorum. Önceden hiç olmayan, belirsiz bir durumun araması söz konusuyken artık verilerle beslediğiniz mekanizmanın güvenilirliği birbirinden çok farklı ve faydalı olmasıyla birlikte süreci de hızlandırır. Yapay zekanın gerçeklikten sapma ihtimali var. Ama insan faktörü de görseli gerçeklikten saptırabilir. Ben bir insana güvenmek yerine yapay zekaya daha çok güvenebilirim. Çünkü kendi verdiğim verilerle besliyorum. Dolayısıyla ben yanlış bir veri vermiyorsam bana verilen sonuç ne kadar yanlış olabilir? Sürecin kendisi, yapay zekanın neyle beslendiğiyle ilgili. Kendi elimle çizdiğim çizim yerine yapay zekaya güvenirim.”
