Lama Nachman, Intel Fellow ve Anticipatory Computing Lab Direktörü – Röportaj Serisi

Lama Nachman, Intel (INTC ) Fellow ve Anticipatory Computing Lab Direktörüdür. Lama, Prof. Stephen Hawking ile çalışmasıyla bilinir; Hawking için iletişim kurmasını sağlayan bir asistan bilgisayar sistemi oluşturmaya yardımcı olmuştur. Bugün, İngiliz robotikçi Dr. Peter Scott-Morgan’a iletişim kurmasına yardımcı olmaktadır. 2017’de, Dr. Peter Scott-Morgan motor nöron hastalığı (MND) teşhisi kondu, bu da ALS veya Lou Gehrig hastalığı olarak da bilinir. MND, beyin ve sinirleri etkileyen ve sonunda nefes alma ve yutma dahil tüm kasları felç eden bir hastalıktır.

Dr. Peter Scott-Morgan bir zamanlar dedi ki: “Evrimleşmeye devam edeceğim, insan olarak öleceğim, bir cyborg olarak yaşayacağım.”

Sizi AI’ye çekleyen nedir?

Her zaman teknolojinin büyük bir eşitlikçi olabileceği fikrine çekildim. Sorumlu bir şekilde geliştirildiğinde, sosyal eşitsizlikleri giderme, insan potansiyelini artırma ve oyun alanını düzleştirmeye yardımcı olabilir. AI’de bu daha da önemlidir. Endüstri, AI ve insanların ilişkisini çoğu zaman düşmanca olarak görse de, ben makinelerin ve insanların birbirlerinin güçlü ve zayıf yanlarını tamamlayabileceği görüşündeyim. Intel Labs’teki Anticipatory Computing Lab’i yönetiyorum ve burada, toplum genelinde büyük bir etkiye sahip olacak yenilikçi çözümler sunmaya odaklanıyoruz. AI’nin already her alanda yaygın olarak kullanılması ve etkisinin artmaya devam etmesi, benim ekibimin yaptığı araştırmaların vaatlerini görüyorum; AI’yi daha erişilebilir, daha bağlamsal, daha sorumlu ve insanlara gerçek dünyada yardımcı olacak teknolojik çözümler sunmaya çalışıyoruz.

Prof. Stephen Hawking ile birlikte çalışarak, onun iletişim kurmasını ve günlük görevlerini yerine getirmesini sağlayan bir AI sistemi oluşturdunuz. Bu günlük görevlerden bazıları nelerdi?

Prof. Stephen Hawking ile çalışmak, hayatımda en anlamlı ve zorlu deneyimlerden biriydi. Ruhuma dokundu ve teknolojinin insanların hayatlarını nasıl derinden etkileyebileceğini gösterdi. ALS, bir nörolojik hastalık, hastanın basit aktiviteleri gerçekleştirebilme yeteneğini zamanla ortadan kaldırır. 2011’de, onunla birlikte, onun dünyayla etkileşimini sağlayan asistan bilgisayar sistemini geliştirmek için çalışmaya başladık. Stephen, bilgisayarını sadece insanlarla konuşmak için değil, belgeleri düzenlemek, internette gezinmek, konferanslar vermek, e-posta gönderip almak için de kullanıyordu. Teknoloji, Stephen’in fiziksel yetenekleri hızla azalmaya başlasa da, yıllarca dünya ile aktif olarak etkileşimini sürdürmesini sağladı. İşte bu, teknolojinin birinin hayatında anlamlı bir etkiye sahip olabileceği bir örnek.

Prof. Stephen Hawking ile çalışmanızdan neler öğrendiniz?

Bilgisayar ekranımız, dünyaya açılan kapılarımızdır. İnsanlar bilgisayarlarını kontrol edebiliyorlarsa, hayatlarının her yönünü kontrol edebilirler (içerik tüketmek, dijital dünyaya erişmek, fiziksel ortamını kontrol etmek, tekerlekli sandalyesini yönlendirmek vb.). Konuşabilen engelli insanlar, gelişmiş konuşma tanıma teknolojileri sayesinde cihazlarını tam olarak kontrol edebilirler. Ancak konuşamayan ve hareket edemeyen insanlar, bağımsızlıklarını kaybetme riski taşırlar. Hawking ile çalışırken öğrendiğim şey, asistan teknoloji platformlarının kullanıcıların özel ihtiyaçlarına göre uyarlanması gerektiğidir. Örneğin, ALS hastalarının farklı yetenekleri etkileyen bir hastalık olduğunu öğrendik; bu nedenle, her hasta için tek bir çözüm yeterli olmayacaktır. Bu nedenle, geliştiricilerin farklı yetenekler oluşturabileceği, modüler ve açık kaynaklı bir yazılım platformu olan ACAT (Assistive Context Aware Toolkit) inşa ettik.

Ayrıca, her kullanıcının, verimlilik için kontrolü bırakmaya hazır olduğu eşiğin anlaşılması gerektiğini öğrendim (bu, sadece engelli insanlar için değil, herkes için geçerlidir). Örneğin, AI, bir görevi daha hızlı ve verimli şekilde gerçekleştirmek için kullanıcının kontrolünü alabilir, ancak her kullanıcı, risk alma konusunda farklı bir eşiğe sahiptir. Bu eşiği anlamak ve sistemlerin bu şekilde tasarlanmasını sağlamak, kullanıcıların kontrolü bırakmaya hazır olduğu ölçüde, sistemlerin tasarlanmasında önemli bir faktördür.

Son olarak, motor nöron hastalığına sahip ünlü bir İngiliz bilim insanı Peter Scott Morgan ile çalışıyorsunuz ve o, dünyanın ilk tam cyborg’u olma hedefini taşıyor. Peter’in bazı iddialı hedefleri nelerdir?

AAC (Assistive and Augmentative Communication) ile ilgili bir sorun, “sessizlik boşluğu”dur. ALS hastaları, genellikle ekran上的 harfleri ve kelimeleri seçmek için bakış kontrolünü kullanırlar, bu da başkalarına cevap verirken uzun bir sessizlik yaratır. Peter, bu sessizlik boşluğunu azaltmak ve sohbetin doğal hızını geri getirmek istiyor. Ayrıca, sesini ve kişiliğini korumak ve benzersiz iletişim stilini yansıtan bir metin-okuma sistemi kullanmak istiyor.

İngiliz robotikçi Dr. Peter Scott-Morgan, motor nöron hastalığına sahip ve 2019’dan itibaren yaşamını uzatmak için teknoloji ile bir dizi operasyon geçirdi. (Kredi: Cardiff Productions)

Dr. Peter Scott-Morgan’ı destekleyen bazı teknolojiler hakkında konuşabilir misiniz?

Peter, bizim Hawking ile çalışmamız sırasında geliştirdiğimiz ve daha sonra açık kaynak olarak yayınladığımız ACAT (Assistive Context Aware Toolkit) platformunu kullanıyor. Hawking, yüz kaslarını kullanarak ekran上的 harfleri kontrol ediyordu, ancak Peter, bilgisayarını ve bir metin-okuma sistemi olan CereProc’u kontrol etmek için bakış kontrolünü kullanıyor. Sistem, ayrıca Peter için özelleştirilmiş bir avatarı kontrol ediyor.

Şu anda, ACAT için bir cevap oluşturma sistemi üzerinde çalışıyoruz; bu, Peter’in yüksek seviyede AI yetenekleri kullanarak sistemle etkileşime girmesini sağlayacak. Bu sistem, Peter’in konuşmalarını dinleyecek ve ekran上的 cevapları önererek, Peter’in sadece bazı anahtar kelimelerle en iyi cevapları seçmesini sağlayarak, sohbetin doğal hızını geri getirmeyi hedefliyoruz.

Aİ’nin şeffaflığı hakkında konuşmuştunuz, bu ne kadar büyük bir sorun?

Özellikle karar verme sistemlerinde veya insan-AI işbirliği sistemlerinde büyük bir sorundur. Örneğin, Peter’in asistan sisteminde, sistem neden bu önerileri yaptığını ve nasıl öğrendiğini anlamamız gerekiyor.

Genel olarak, AI sistemleri, kararlarına nasıl ulaştıklarını, hangi özelliklerin kararları en çok etkilediğini, sistemlerin bu kararlar hakkında ne kadar güven duyduğunu insanlara açıklamalıdır. Bu, AI sistemlerine güveni artırır ve insan-AI işbirliğini daha iyi hale getirir.

Aİ’de ırkçılık ve cinsiyetçilik gibi önyargılar büyük bir sorun, ancak başka tür önyargıları nasıl tespit edersiniz, özellikle de aradığınız önyargıları bilmiyorsanız?

Bu, teknoloji ile çözülebilecek bir sorun değildir. AI sistemlerinin geliştirilmesinde daha fazla çeşitlilik olması gerekiyor (ırk, cinsiyet, kültür, fiziksel yetenek vb.). Ayrıca, sosyal bilim, felsefe, psikoloji, etik ve politika gibi disiplinlerin de AI sistemlerinin geliştirilmesine katılması gerekiyor.

İnsan potansiyelini artırma konusunda AI’nin hangi alanlarda en büyük vaatleri olduğunu düşünüyorsunuz?

Engelli insanların daha bağımsız yaşamalarına, sevdikleriyle iletişim kurmalarına ve toplumda katkıda bulunmalarına yardımcı olmak gibi alanlar vaat ediyor. Eğitimde, öğrenci katılımını anlama ve öğrenme deneyimini bireysel öğrenci ihtiyaçlarına göre kişiselleştirme gibi alanlarda da büyük potansiyel görüyorum. Eğitimdeki eşitsizlik çok büyük ve AI, bunu azaltmaya yardımcı olabilir.

Gelecekte AI için emotion recognition’ın önemini vurguladınız, neden AI endüstrisinin bu alana odaklanması gerektiğini düşünüyorsunuz?

Emotion recognition, insan-AI sistemleri için çok önemli bir yetenektir. İnsan duyguları, proaktif sistemlerin önce anlaması gereken insan bağlamını sağlar.

Daha da önemlisi, bu tür sistemlerin öğrenmesi ve kullanıcı ile etkileşimlerine göre adapte olması gerekiyor. Doğrudan geri bildirim, öğrenme için önemli bir sinyaldir, ancak dolaylı sinyaller de önemlidir ve kullanıcı için daha az iş yükü oluşturur. Örneğin, bir dijital asistan, kullanıcının sesindeki frustrasyonunu öğrenebilir ve gelecekteki eylemlerini buna göre ayarlayabilir.

Anticipatory Computing Lab’de veya diğer konularda paylaşılmayan herhangi bir şey var mı?

Asistan sistemleri inşa ederken, bunları sorumlu bir şekilde inşa etmenin ve insanların hangi bilginin toplandığını ve sistemleri nasıl kontrol edebileceklerini anlamalarına yardımcı olmanın önemini düşünmeliyiz. AI araştırmacıları olarak, veri ile çalışmaya meraklıyız, ancak kullanıcıların mahremiyetini düşünmeliyiz. Toplanan verilerin miktarını ve türünü, görevi gerçekleştirmek için gerekenlere sınırlamalıyız ve kullanıcıların bu ticaretleri anlamlı bir şekilde ayarlamalarına yardımcı olmalıyız.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz. Bu projeyi öğrenmek isteyen okuyucular, Intel’in Lama Nachman ve Peter Scott-Morgan: İki Bilim İnsanı, Bir ‘İnsan Cyborg’ makalesini okuyabilir.

Intel’in Anticipatory Computing Lab ekibi, Assistive Context-Aware Toolkit’i geliştirdi ve (soldan sağa) Alex Nguyen, Sangita Sharma, Max Pinaroc, Sai Prasad, Lama Nachman ve Pete Denman’dan oluşuyor. Resimde olmayan üyeler: Bruna Girvent, Saurav Sahay ve Shachi Kumar. (Kredi: Lama Nachman)