Fütürist Serisi
Yapay Zeka ve Robotikte En Etkili 10 Kadın: Geleceği Dönüştürenler
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
Yapay zeka ve robotik artık yalnızca araştırma laboratuvarlarına özgü deneysel alanlar değil. Ekonomileri şekillendiriyor, endüstrileri yeniden tanımlıyor ve küresel ölçekte günlük hayatı etkiliyor. Bu alanlardaki birçok önemli ilerlemenin arkasında, akıllı sistemlerin nasıl tasarlandığı, eğitildiği, yönetildiği ve dağıtıldığını temel olarak değiştiren çalışmalar yapan kadınlar bulunuyor.
Bu liste, günümüzde yapay zeka ve robotikte en etkili olan on kadını vurguluyor. Bunlar, katkıları unvanların ötesine geçen araştırmacılar, mühendisler ve teknik liderlerdir. Çalışmaları, makine öğrenimi, bedensel zeka ve insan merkezli yapay zeka alanlarının yönünü değiştirmiştir.
1. Dr. Fei-Fei Li
Dr. Fei-Fei Li, modern bilgisayar görüşünün temel mimarlarından biridir. ImageNet’in yaratıcısı olarak, büyük ölçekli etiketli veri setini inşa etme çabasını yönetti. Bu, derin öğrenme devrimini ateşleyen eğitim omurgası sağladı. ImageNet, nöral ağların önceki bilgisayar görüşü yöntemlerini dramatik olarak geride bırakmasını sağlayan bir temel sağladı ve nesne tanıma, tıbbi görüntüleme, robotik ve otonom sistemlerdeki ilerlemeleri hızlandırdı.
Stanford Üniversitesi’ndeki akademik katkıları, bilgisayar görüşünü yapay zeka araştırmalarının merkezi bir sütunu olarak formalize etmeyi yardımcı oldu. Nörobilime dayalı yaklaşımları derin öğrenme sistemleriyle birleştirerek, Li, yapay zekayı kurallara dayalı mantıktan ölçeklenebilir kalıp tanıma doğru kaydırdı.
Li, ayrıca insan merkezli yapay zekayı tutarlı bir şekilde savunmuştur. Zekâ sistemlerinin etik güvencelerle, adillik dikkate alınarak ve toplumsal refah gözetilerek inşa edilmesi gerektiğini savunuyor. Çalışmaları, hem akademik araştırma gündemlerini hem de sorumlu yapay zeka etrafındaki kamu politikası tartışmalarını etkilemiştir.
Ayrıca, ABD’de ulusal yapay zeka stratejisinin şekillenmesine yardımcı olan danışma kurullarında görev yaptı ve inovasyonun demokratik değerlerle ve medeni özgürlüklerle uyumlu olmasını sağladı.
Şu anda, Dr. Li, Stanford İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü’nde araştırmaya devam ediyor. Mekânsal zeka, bedensel yapay zeka ve gelişmiş sistemlerin insan yeteneğini artırmak yerine değiştirmemesini sağlamak üzerine odaklanıyor. Çalışmaları, algı ve eylem arasındaki boşluğu köprüleyen, gerçek dünya ortamlarında güvenli bir şekilde etkileşime giren yapay zeka sistemlerini araştırıyor.
Dr. Li, ayrıca, The Worlds I See adlı anı kitabında, ABD’ye bir teenager olarak göç etmekten modern yapay zekanın öncüsü olmaya kadar olan mucadele dolu yolculuğunu anlatıyor. Kitap, ImageNet’in yaratılması ve derin öğrenme devrimini başlatan erken ilerlemeler hakkında nadir bir arka plan hikayesi sunuyor.
2. Cynthia Breazeal
Cynthia Breazeal, sosyal robotiğin öncülerinden biri olarak kabul ediliyor. MIT Medya Laboratuvarı’nda, Kismet adlı bir robota katkıda bulundu. Bu, insan duygularını yorumlayabilen ve ifade edebilen ilk robotlardan biriydi. Bu çalışma, sosyal robotiğin alanını başlattı ve duygusal olarak yanıt veren makinelerin ve affective computing’in temelini attı.
Araştırmaları, robotiği endüstriyel otomatizmadan sosyal etkileşime doğru kaydırdı. Makineleri sadece görevleri gerçekleştirmek yerine, insanların iletişime geçebileceği, güven oluşturabileceği ve insan sosyal ipuçlarına yanıt verebileceği makineler geliştirdi.
Daha sonra, Jibo adlı bir startup’ı kurdu. Jibo, ev ortamları için tasarlanmış ilk tüketici sosyal robotlardan biriydi. Jibo’nun ticari yolu karmaşıktı, ancak proje, sosyal olarak akıllı robotikleri günlük hayata getirmede önemli bir kilometre taşı temsil etti.
Breazeal’ın etkisi, eğitim ve sağlık robotiğinde derinlemesine uzanıyor. Makinelerin insan sinyallerini anlaması ve etkili birer refakatçi, öğretmen ve asistan olarak hizmet etmesi gerekiyor.
Şu anda, MIT Medya Laboratuvarı’ndaki Kişisel Robotlar Grubu’nun liderliğini sürdürüyor ve AI eğitimi ve okuryazarlığı odaklı girişimlere katılıyor. Çalışmaları, öğrenmeyi destekleyen, refahı artıran ve uzun vadeli insan-AI ilişkilerini destekleyen sosyal olarak akıllı AI sistemleri ve robotlar üzerine odaklanıyor.
3. Timnit Gebru
Timnit Gebru, yapay zeka etiğinde en önemli seslerden biri olarak kabul ediliyor. Erken araştırmaları, yüz tanıma sistemlerindeki önyargıları ortaya çıkardı. Gender Shades çalışması, ticari sistemlerin daha koyu tenli kadınlarda daha açık tenli erkeklere göre önemli ölçüde daha kötü performans gösterdiğini gösterdi. Bu, yapay zeka sistemlerinin nasıl eğitildiğini ve değerlendirildiğini yeniden değerlendirmeye yol açtı.
Ayrıca, büyük dil modellerinin risklerini inceleyen etkileyici araştırmalara katkıda bulundu. Bu çalışma, yapay zeka gelişiminin sosyal ve çevresel sonuçlarını dikkate alması gerektiğini vurguladı.
2021 yılında, Distributed AI Research Institute (DAIR) adlı bağımsız bir araştırma organizasyonu kurdu. Enstitü, topluluk odaklı araştırmaya odaklanıyor ve küresel katılımı vurguluyor.
Aktivizmi, düzenleyici tartışmaları, endüstri standartlarını ve sorumlu yapay zeka gelişimi etrafındaki daha geniş tartışmaları etkiledi.
Şu anda, Gebru, algoritmik hesap verebilirlik, veri emek hakları ve yapay zeka gelişiminde gömülü güç dinamikleri üzerine odaklanıyor. Çalışmaları, marjinal toplulukları nasıl etkilediğini ve nasıl daha adil ve şeffaf yapay zeka sistemleri oluşturulabileceğini inceliyor.
4. Daphne Koller
Daphne Koller, olasılıksal grafiksel modellerin öncülerinden biri. Akademik çalışmaları, modern makine öğreniminin temel yaklaşımını oluşturan bu çerçevenin gelişimini temel olarak şekillendirdi.
Coursera‘yı kurdu. Dünya’nın en büyük online öğrenme platformlarından biri, milyonlarca öğreniciye yapay zeka ve bilgisayar bilimi eğitimine erişimi demokratikleştirdi.
Daha sonra, biyoteknolojiye odaklandı ve Insitro’yu kurdu. Büyük biyolojik veri setlerini öngörülü modelleme ile birleştirmeyi hedefliyor. Şirket, terapötiklerin nasıl keşfedildiğini ve geliştirildiğini dönüştürmeyi amaçlıyor.
Çalışmaları, yapay zekanın yaşam bilimlerine geçişinin en net örneklerinden biri. Makine öğrenimi, bilimsel keşfi hızlandırabilir.
Şu anda, Koller, Insitro’nun AI destekli ilaç geliştirme araştırmalarına liderlik ediyor. Genomik, yüksek hacimli biyoloji ve makine öğrenimi entegrasyonu üzerine odaklanıyor.
5. Joy Buolamwini
Joy Buolamwini’nin öncü araştırmaları, büyük teknoloji şirketleri tarafından kullanılan yüz tanıma sistemlerindeki ırksal ve cinsiyet önyargısını ortaya çıkardı. Bulgular, daha koyu tenli kadınlarda hata oranlarının daha açık tenli erkeklere göre dramatik olarak daha yüksek olduğunu gösterdi.
Araştırma, algoritmik önyargı etrafındaki küresel tartışmayı tetikledi ve sorumlu yapay zeka dağıtımı etrafındaki politika tartışmalarına katkıda bulundu.
Buolamwini, Algorithmic Justice League‘i kurdu. Örgüt, yapay zeka sistemlerinde hesap verebilirlik ve adillik için çalışıyor.
Çalışmaları, araştırma, savunuculuk ve kamu katılımını köprüyor. Akademik araştırmaların ötesinde, kamu konuşmaları, politika katılımı ve yaratıcı çalışma yoluyla teknolojinin toplum üzerindeki etkilerini vurguluyor.
Son yıllarda, Buolamwini, Unmasking AI adlı kitabıyla yazma ve kamu savunuculuğunu genişletti. Kitap, algoritmik sistemlerin nasıl önyargı kodlayabileceğini ve neden daha güçlü bir denetim ve kapsayıcı tasarımın gerekli olduğunu keşfediyor.
Şu anda, Buolamwini, AI yönetimine odaklanıyor. Algoritmik denetimi, düzenleyici çerçeveleri ve AI sistemlerinin çeşitli nüfuslar üzerinde test edilmesini sağlanmaya odaklanıyor.
6. Anca Dragan
Anca Dragan, yapay zeka hizalaması ve insan-robot etkileşimi alanında önde gelen bir araştırmacı. Erken akademik çalışmaları, UC Berkeley’de, insanların niyetini çıkarsayan ve insanların güvenle işbirliği yapabilen robotlar geliştirmeye odaklandı.
Araştırmaları, insan-AI işbirliği, değer hizalaması ve insan-AI karar alma süreçlerini anlaşılabilir kılmaya odaklandı. Çalışmaları, robotların ve AI sistemlerinin insanların gerçekten istediği şeyleri optimize etmesini sağlama konusundaki kritik bir zorluğu ele aldı.
Dragan, şu anda Google DeepMind’de AI Güvenlik ve Hizalama Lideri olarak görev yapıyor. AI sistemlerinin insan hedefleri ve değerleriyle hizalanmasını sağlamak için çalışıyor.
Çalışmaları, daha güvenli ve insan uyumlu AI sistemlerinin geliştirilmesini şekillendiriyor. Makine öğrenimi, robotik ve insan-bilgisayar etkileşimi alanlarındaki ilerlemeleri birleştirerek, akıllı teknolojileri daha anlaşılabilir, kontrol edilebilir ve toplum için faydalı hale getiriyor.
7. Raia Hadsell
Raia Hadsell, pekiştirme öğrenimi ve sürekli öğrenme sistemlerinde önemli bir ilerleme kaydetti. DeepMind’de, AI sistemlerinin deneyimden sürekli olarak öğrenmesini sağlayan algoritmalar geliştirdi.
Sürekli öğrenme, gerçek dünya robotiği ve AI sistemleri için temel. Hadsell’in araştırmaları, nöral ağların önceki öğrenilen bilgilerin kaybolmadan yeni görevleri öğrenmesini sağlayan tekniklere odaklandı.
Çalışmaları, gömülü zeka ve robotik alanlarına da katkıda bulundu. Hadsell, DeepMind’de araştırma lideri olarak görev yapıyor ve yaşam boyu öğrenme mimarilerine odaklanıyor.
8. Ayanna Howard
Ayanna Howard’ın çalışmaları, yardımcı robotik ve insan merkezli AI tasarımı üzerine odaklandı. Araştırmaları, özel gereksinimi olan çocukları destekleyen robotik sistemlerin geliştirilmesine katkıda bulundu.
Howard, daha önce NASA’nın Jet Propulsion Laboratuvarı’nda bir robotik araştırmacı olarak çalıştı. Otonom robotik sistemlerin geliştirilmesine katkıda bulundu.
Daha sonra, Georgia Tech’te İnsan-Otomasyon Sistemleri Laboratuvarı’nı kurdu ve Zyrobotics adlı bir startup’ı başlattı. Şirket, özel gereksinimi olan çocuklar için AI destekli eğitim ve terapi araçları geliştiriyor.
2021 yılında, Howard, Ohio Eyalet Üniversitesi Mühendislik Fakültesi’nin dekanı oldu. Bu, kurumun tarihinde ilk kez bir kadın dekanı oldu. Araştırma, girişimcilik ve politika alanlarında çalışmaya devam ediyor.
Çalışmaları, araştırma, girişimcilik ve politika alanlarını kapsıyor. Howard, robotiğin ve yapay zekanın insan yaşamını iyileştirmek ve erişimi genişletmek için tasarlanması gerektiğini vurguluyor.
9. Rana el Kaliouby
Rana el Kaliouby, duygusal zekayı Affectiva adlı şirketini kurarak geliştirdi. Şirket, yüz ifadelerini ve ses ipuçlarını analiz ederek insan duygularını büyük ölçekte tespit edebilen teknoloji geliştirdi.
Duygu tanıma, çeşitli endüstrilerde uygulamalara sahip. Affectiva’nın teknolojisi, büyük şirketler tarafından weit olarak benimsendi ve 2021’de Smart Eye tarafından satın alındı.
El Kaliouby, şu anda Blue Tulip Ventures’ın kurucu ortaklarından biri. Şirket, insan merkezli AI teknolojileri geliştiren startups’ı destekliyor.
El Kaliouby, duygusal olarak akıllı AI sistemleri için önde gelen bir ses olarak kalıyor. Etik dağıtım, AI geliştirme çeşitliliği ve insan-makine ilişkisini güçlendiren teknolojileri savunuyor.
10. Mira Murati
Mira Murati, OpenAI’de CTO olarak görev yaptığı süre boyunca, yapay zekayı küresel olarak benimsemeye önemli bir katkıda bulundu. Şirketin geliştirme ve yayınlanan önemli sistemlerine liderlik etti.
Murati’nin liderliği, araştırma ve ürün dağıtımı arasında bir köprü kurdu. Gelişmiş modellerin geliştiriciler, işletmeler ve tüketiciler için erişilebilir olmasını sağladı.
2024 yılında OpenAI’den ayrıldı ve yeni projelere odaklanmaya karar verdi.
2025 yılında, Thinking Machines Lab adlı bir yapay zeka şirketi kurdu. Şirket, daha yetenekli ve özelleştirilebilir AI sistemleri geliştirmeye odaklanıyor.
Murati, şu anda Thinking Machines Lab’de çalışmaya devam ediyor. Gelişmiş AI sistemlerini daha geniş bir kitle için anlaşılabilir, uyarlanabilir ve güçlü hale getirmeyi hedefliyor.
Bu on kadın, modern yapay zeka ve robotiğin arkasındaki entelektüel temelin önemli bir bölümünü temsil ediyor. Çalışmaları, temel veri setlerinden, pekiştirme öğrenimine, insan-robot etkileşiminden etik yönetimlere kadar uzanıyor.
Aynı zamanda, bu kadınların katkılarının vurgulanmasının, alanın masih daha fazla kadına ihtiyaç duyduğunu hatırlatması önemlidir. Yapay zeka, hızla en önemli teknolojilerden biri haline geliyor. Bugün tasarlanan sistemler, toplumların nasıl işlediğini, ekonomilerin nasıl evrildiğini ve insanların akıllı makinelerle nasıl etkileşime gireceğini etkileyecek.
İnsan merkezli AI sistemleri inşa etmenin, sadece adil olmakla kalmayıp, aynı zamanda daha iyi teknoloji anlamına geldiğini gösteriyorlar. Çalışmaları, yapay zeka araştırmalarının sınırlarını genişletti ve bu teknolojilerin nasıl inşa edilmesi gerektiği etrafındaki konuşmaları genişletti.
Gelecek nesil kadınların yapay zeka alanına girmesi, insan deneyimlerinin tüm çeşitliliğini yansıtan zeki sistemler inşa edilmesinde eşit derecede kritik bir rol oynayacak.
