NLP’nin Geleceği: 5 Kritik Alan ve Çalışma

NLP yani Doğal Dil İşleme diğer yapay zeka alanlarına göre az gelişmiş olsa da geleceği umut vadediyor. Bu alanda neler hedefleniyor, hadi hep birlikte inceleyelim…

NLP Nedir?

NLP, “Natural Language Processing” kelimelerinin baş harflerinden oluşturulmuş bir teknolojinin adıdır. Türkçesiyle “Doğal Dil İşleme” bir yapay zeka alanı olarak karşımıza çıkıyor. Doğal dil, insanların günlük hayatta iletişim kurmak için kullandığı bir araçtır. Dünyada 7.000’i aşkın dil bulunur. İnsan dilini işlemek oldukça zordur. Peki, sebebi nedir? Çünkü insan dili, sadece belli kurallarla oluşturulmuş kelimeler bütünü olan bir araç değil, içerisinde kültür bulunduran bir varlıktır. Bu farklı kültürleri içeren varlığı anlamak makine için hiç kolay değil. Bu duruma bir örnek olarak Google Translate verilebilir. Translate, daha önceden kural tabanlı yöntemlerle oluşturulmuştu. Dolayısıyla, çeviri yapmakta çok iyi sayılmazdı. Ancak NLP ile güçlendirilmiş hali, neredeyse hedef dili bilen bir insan kadar iyi çeviriyor.

NLP ile ilgili daha fazla bilgi edinmek isterseniz, Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir? yazımızı okuyabilirsiniz.

NLP ile İlgili Gelecek Vadeden Çalışmalar

NLP denilince akla chatbotlar, çeviri uygulamaları vs. gelse de aslında çalışma alanı oldukça geniştir. Duygusal yapay zeka, çoklu yapay zeka, ses biyometrileri, metin üretimi ve robotik gibi önemli alanlarda sıklıkla kullanılır. Bu alanlarda yapılan geleceğe yönelik projelerde kritik bir yere sahiptir. Yapılan ve yapılmakta olan bazı çalışmaları birlikte inceleyelim.

Emotionally Intelligent AI: Yapay Duygusal Zeka

Yapay Duygusal Zekayı daha önce duydunuz mu? Yapay zeka, insan zekasının bilişsel kısımlarını öğrenmeyi hedef alırken, yapay duygusal zeka insanın duygusal zekasını öğrenmeyi hedef alır. Yapay zekayı analitik verilerle eğitmek kolaydır; ancak yalnızca insan gibi bir canlıya ait olan duyguları yüklemek oldukça zordur. Duygusal yapay zeka, gelişme aşamasında olan bir teknolojidir. Duygularımızı en çok kelimelerle ifade ettiğimize göre, duygusal yapay zekada NLP’nin yeri büyüktür. Stanford Üniversitesi’nde yapılan bir çalışmada, yapay duygusal zekanın insanlarla daha anlamlı ve empatik iletişim kurması hedefleniyor.

REKLAM

Multimodal AI Systems (Çok Modlu Yapay Zeka)

Çok modlu yapay zeka, farklı tipteki verileri işleyebilen bir makine öğrenimi yöntemidir. Metin, resim, ses gibi birden çok veriyi aynı anda işler. Örneğin, bir resim verildiğinde bu resimle ilgili bir metin yazabilir. Buradaki önemli teknolojilerden biri tahmin edersiniz ki NLP yani Doğal Dil İşlemedir. Birden fazla modalitede çalıştığı için modele güçlü yetenekler kazandırır.

Doğal dil işlemenin en popüler örneklerinden biri ChatGPT’dir. Bu uygulama, önceden yalnızca NLP yöntemi ile metin girdisi alıp metin çıktısı veren tek modlu bir AI’ydı. Örneğin, DALL-E, OpenAI’nın GPT modelinin ilk çok modlu uygulamasıydı, ancak GPT-4, ChatGPT’ye de çok modlu yetenekler tanıttı. Jina AI CEO’su Han Xiao, insanlar arasındaki iletişimin de çok modlu olduğunu, bu yüzden çok modlu yapay zekanın insanlarla daha iyi iletişim kuracağını söylüyor. Geliştirme aşamasında olan OpenAI’ın GPT-5 modeli de çok modluluk içeriyor. OpenAI’ın bu alandaki yenilikçi yaklaşımları gerçekten dikkat çekici değil mi?

Doğal Dil Üretimi (NLG)

Carnegie Mellon Üniversitesi, doğal dil işleme alanında yaptığı projelerle tanınır. Yine çok modluluğun kullanıldığı doğal dil işleme projeleri mevcuttur. Örnek olarak “Çok Modlu Canlı Yorum Üretimi ve Değerlendirmesi” projesi, NLG teknolojisinin kullanıldığı canlı yorum üretme projesidir. Bu proje, çok modlu girdi ve değerlendirme metodolojisinden yararlanarak canlı yorum üretme teknolojisini geliştiriyor. Bu üniversitede doğal dil işleme ile ilgili ilginç projeler de var. Örneğin, antik dillerin yeniden inşa edilmesi, metin madenciliği ve soru-cevap bilgi yarışması gibi projeler, doğal dil işlemenin potansiyelini ortaya koyuyor.

Voice Biometrics (Ses Biyometrikleri)

Ses biyometrisi, kullanıcının sesinin biyometrik ve fiziksel karakteristiğini analiz ederek ses imzası oluşturmasını sağlayan yapay zeka tabanlı NLP teknolojisini de içeren bir uygulamadır. Yüz, parmak ve ses biyometrileri, çeşitli sektörlerde yaygınlaşmaya başladı. Özellikle devlet daireleri ve kolluk kuvvetleri tarafından kullanılmaya başlandı. Biyometrik verilerin kullanılması ile veri gizliliği ihlali de arttı. Bununla ilgili Illinois Biyometrik Bilgi Gizliliği Yasası (BIPA), biyometrik bilgileri düzenleyen en iyi bilinen yasalardan biridir. Özellikle yüz tanıma uzun yıllardır kullanılıyor ama doğruluğu tartışılır. Bunun için daha çok yol alınması gerekiyor.

Ses biyometrisi ile ilgili örnek projeler şunlardır:

• VoiceSens Projesi: Python dilinde geliştirilmekte olan bir projedir. Kullanıcıların ses verilerini analiz ederek kimlik doğrulaması yapmayı hedefler.
• Speaker Recognition Labs for ITMO University: Bu proje, ses biyometrik teknolojileri, ses tanıma, ses doğrulama ve ses tanıma sistemlerinin geliştirilmesi üzerine odaklanmaktadır. Python dilinde yazılmış ve beş farklı laboratuvar testinden geçmiştir.

Humanoid Robotics Projesi

Humanoid robotik projeleri, insan vücudu gibi yapılan robotik sistemlerdir. Bu robotlar, insanların kinematik hareketlerini ve etkileşimlerini taklit ederler. ETH Zurich’deki RobotX Araştırma Programı kapsamında, Advanced Humanoid Locomotion (AHL) projesi, robotların insanlarla daha doğal ve akıcı iletişim kurabilmesi için NLP tekniklerini kullanır. Robotlar doğal dil komutlarını anlayabilir ve uygulayabilir. NLP teknolojisi kullanılarak robotların doğal dili daha iyi anlayıp uygulaması beklenir.

Özetle; NLP, insan dili ile makineler arasındaki etkileşimi geliştirerek birçok alanda umut vadeden yenilikler sunmaktadır. Google Translate, ChatGPT, yapay duygusal zeka, çok modlu yapay zeka sistemleri ve ses biyometrisi gibi projeler, NLP’nin potansiyelini ortaya koymaktadır. ETH Zurich’deki humanoid robotik projeler de NLP tekniklerini kullanarak robotların insanlarla daha doğal iletişim kurmasını hedeflemektedir. NLP’nin geleceği, insan-makine etkileşimini daha da ileriye taşıyarak, günlük yaşamda ve profesyonel alanlarda daha etkili çözümler sunmayı vaat etmektedir. Doğal dil işlemenin geleceğini merakla bekliyoruz. Sizler bu konuda ne düşünüyorsunuz?

Kaynak