Yapay zeka (AI) alanındaki son gelişmede, Ankara’daki Bilkent Üniversitesi’nden bilim insanları, psikiyatristlerle birlikte depresyon belirtilerini tespit edebilen ve ses, konuşma içeriği, yüz gibi verileri kullanarak kişilik analizi yapabilen yapay zeka tabanlı bir teknolojiyi geliştirdi.
Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümünde Yardımcı Doçent olan Hamdi Dibeklioğlu, özellikle insan davranışının otomatik analizi alanında, yapay zeka araştırmalarına ömür boyu odaklandığını vurguladı.
“Duygusal Hesaplama” Proje Ayrıntıntıları
Duygusal hesaplama olarak adlandırılan proje, Dibeklioğlu’na göre makine öğrenimi tekniklerini kullanarak insan davranışlarını analiz ediyor; konuşma içeriğinden, ses seviyesinden, tonlamadan, yüz ifadelerinden ve duruştan kalıpları ayırt ediyor.
ChatGPT gibi yapay zeka modellerinin yaygınlaşmasıyla duygusal bilişime olan ilginin arttığını vurgulayan Dibeklioğlu, ekibin yapay zeka kullanarak depresyonun ciddiyetini ölçecek algoritmalar geliştirme konusunda son dönemde attığı adımları açıkladı.
“Genellikle klinik psikologlar ve psikiyatristler gözlemlere dayanarak teşhis koyarlar. Benzer şekilde yapay zeka ile yüz ifadelerinden ses tonuna, konuşma kalıplarından beden diline kadar çeşitli verileri analiz ederek depresyon düzeylerini belirlemeyi amaçlıyoruz. Görüşmeyi bir uzman yürütürken, Yapay zeka eş zamanlı olarak verileri işliyor ve uzmanla paylaşıyor” diye açıkladı Dibeklioğlu.
Dibeklioğlu, Hollanda’daki görev süresi boyunca başlattığı ve Türkiye’ye döndükten sonra da devam eden araştırmasının katı etik standartlara bağlı kaldığını ve her aşamada hem hastalardan hem de hastanelerden onay aldığını belirtti. Sistemin yalnızca bireylerin açık izniyle çalıştığına dair güvence vererek, gizli ve hassas verileri sıkı protokollerle koruyarak veri gizliliğinin ve onayının önemini vurguladı.
Dibeklioğlu, “Bunu gizli veya hassas veri olarak adlandırıyoruz ve kullanımı çok titiz prosedürler gerektiriyor” diyerek, öncü çalışmalarının ciddiyetini ve etik kaygılarını vurguladı.
Klinik Verilerin Kullanımı
“Davranış ile depresyon düzeyi arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarmaya çalışıyoruz. Bulgularımız teoriyle örtüşüyor. Mesela ‘Çocuğum çok ağlıyor, depresyonda mı?’ gibi farklı düşünceler var. vb. Ancak depresyonda genel beklenti donukluktur. Yani kişi kimseyle iletişim kurmak istemez, sosyal ortamdan kopar. Yakaladığımız kalıplar da öyle. Literatürü incelediğinizde depresyonda sosyal etkileşimden kaçınma davranışlarıyla karşılaşıyorsunuz. Yani model kendi teşhisini koyuyor. Bu sayede yapay zeka gözden kaçan bir şeyi yakalayabiliyor.”
Yalan Tespiti
Dibeklioğlu, cümleler, ses tonu, görsel ipuçları gibi çeşitli veri noktaları aracılığıyla aldatmanın boyutunun belirlenmesine odaklanan ayrı bir projeden bahsetti. Bu çalışmalar için etik onay alındı.
Çeşitli video materyallerini analiz ederken, konuşmaların gerçekliğini ölçmeye, gerçekleri yalanlardan ayırmaya ve bu bulgulara birden fazla kaynakla çapraz referans vermeye odaklandılar. Konuşmanın içeriği “doğal dil işleme” modelleriyle, ses tonu ise “frekans analizi”yle değerlendirildi.
Dibeklioğlu şöyle konuştu: “Yapay zeka bu zorluğun çözülmesine yardımcı olsa da yüzde 100 kesin bir tahmine ulaşmak mümkün değil. Ancak oldukça yüksek başarı oranları elde ettik.”
“Bu yalan tespit sisteminin, doğal hata oranları nedeniyle yasal işlemlerde veya birinin hayatını etkileyen kararlarda doğrudan kullanılamayacağını anlamak çok önemlidir. Ancak uygulamaları çeşitli alanlara uzanmaktadır. Yapay zeka destekli yalan tespit, öğrenci gibi ortamlarda kullanım bulabilir. veya iş görüşmeleri. Konuşmaların tamamını doğruluk açısından inceleyen çalışmaların aksine, yaklaşımımız aldatma düzeylerini anlamayı hedefliyor. Bu incelikli bir ayrım; bir konuşmanın her yönü aldatıcı değildir, ancak her şey de mutlak bir gerçek değildir.”
Kişilik Tespiti
Dibeklioğlu, kişiliği dış dünyaya açıklık ve yenilikçilik gibi birçok boyutta değerlendirdiklerini anlattı. Görsel ve işitsel unsurlar aracılığıyla kişilik verilerini topluyor, bireylerle etkileşime geçerek bunları yorumluyor ve bu yeteneği makinelere aktarmayı hedefliyorlar. Makinenin ayrıntılı gözlemler ve karmaşık işlemler için geliştirilmiş yeteneklerine rağmen, kritik faktör algoritmanın doğru şekilde eğitilmesinde yatmaktadır.
İnsan davranışı alanında dikkatli olmanın altını çizdi ve şöyle dedi: “Bu alandaki mutlak hassasiyet, günlük yaşamı doğrudan etkileyebilir, eğer bireyler hatalardan sorumlu tutulursa önemli sorunlara yol açabilir. Davranış analizindeki etik onaylar titiz muayeneyi gerektirir. Yapay zekanın bize yardımcı olması amaçlanıyor; ancak bu, kendimizi hesap verebilirlikten uzaklaştırırken tüm karar alma süreçlerini yapay zekaya bırakmayı gerektirmiyor.”
Ağrı Seviyesi Tespiti
Dibeklioğlu, ilaç dozajlarının belirlenmesinde hayati önem taşıyan “ağrı düzeyini” belirlemek için karşılaştırılabilir bir sistem kullandıklarını vurguladı.
Özellikle çocuk ve bebeklere yönelik tedavilerde bu tespitin potansiyel önemini vurguladı ve şunları söyledi: “Çocuklarda ve bebeklerde ağrı düzeylerini doğrudan sormak genellikle zordur.Bu tip durumlarda yine yüz ifadelerinden, yine davranıştan ağrı seviyesini çıkarabiliyoruz.”
Son zamanların trend olan konularını yakından takip etmek için:
“Sam Altman, Open AI CEO’su Olarak Tekrar Dönüyor!”
“ChatGPT, GPT-3 ve GPT-4 Arasındaki Fark Nedir?”
“Son Zamanların En Büyük Trendi ChatGPT Nasıl Kullanılır?”
yazılarımızı inceleyebilirsiniz.
Yapay zeka gündemine dair daha fazla haberler ve içerikler için YapayZeka 360‘ı takip edebilirsiniz.
