Yeni bir yapay zekâ modeli, bilim insanlarının okuma biçimimizin ardındaki gizli kararları anlamasına ve metni okur ile duruma göre uyarlamasına yardımcı olabilir.
Bilim insanları, bir yapay zekâ (YZ) modelinin kendi kendine okumak için en iyi yöntemi belirlemesine izin verdi ve modelin davranışları çarpıcı biçimde insan okuyuculara benzedi.
REKLAM
REKLAM
Finlandiya’daki Aalto Üniversitesi, Hong Kong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Hong Kong City Üniversitesi ve Singapur Ulusal Üniversitesi’nden araştırmacılar, insanların nasıl okuduğunu daha iyi anlamak için yapay zekâdan yararlandı.
Aalto Üniversitesi profesörü Antti Oulasvirta, “İlk kez, insanların nasıl okuduğunu yalnızca taklit etmek için değil, anlamak için de yapay zekâ yöntemlerini kullandık” dediği bir basın açıklamasında (kaynak İngilizce).
Ekip, modeli, okuyucuların zamanlarının, hafızalarının ve görsel bilgiyi işleme yeteneklerinin sınırlı olduğu fikri üzerine kurdu.
Ardından YZ’yi milyonlarca metinle eğiterek, bu sınırlamalar içinde mümkün olduğunca fazla anlam çıkarmasını sağlamaya çalıştılar.
Bu okuma alışkanlıklarını kopyalamak için öğrenme sürecinde insan bakışı ya da anlama verileri hiç kullanılmamış olmasına rağmen, araştırmacılar modeli gerçek okuyucularla karşılaştırdıklarında pek çok benzer örüntünün ortaya çıktığını gördü.
Örneğin, yaygın ya da tahmin edilebilir sözcükler üzerinde daha az zaman harcıyor ve bunları atlama olasılığı artarken, zor veya belirsiz sözcük ve cümleler ise daha sık geri dönmesine yol açıyordu.
Hong Kong City Üniversitesi profesörü Shengdong Zhao, “Okumak zahmetsizmiş gibi gelir, ama beyniniz sürekli nereye bakacağına, neyi atlayacağına ve ne zaman geri döneceğine karar vererek dikkati, anlamayı en üst düzeye çıkaracak bir tür bütçe gibi harcar” dedi.
Araştırmacılar buna, sınırlı zaman ve dikkatin metni anlamaya en fazla katkı sağlayacağı yerlere yönlendirilmesi anlamına gelen “kaynak akılcılığı” adını veriyor.
YZ modeli, bir deneye katılan 39 yetişkinin zaman baskısına verdiği tepkiye benzer şekilde uyum sağladı. Zaman kısıtlı olduğunda metnin daha büyük bir bölümünü kapsamayı öncelik haline getirirken, daha fazla süre tanındığında zor bölümlere daha çok dikkat ayırdı ve daha sık tekrar okudu.
Ancak araştırmacılar, sonuçların insan beyninin tıpkı YZ gibi aynı hesaplamaları yaptığını kanıtlamadığını vurguluyor.
Bunun yerine, modelin, sınırlı bilişsel kaynaklarla olabildiğince çok şey anlama hedefinden farklı okuma davranışlarının nasıl ortaya çıkabileceğine dair olası bir açıklama sunduğunu söylüyorlar.
Daha kişiselleştirilmiş okumaya doğru
Araştırma ekibine göre, belleğin okuma biçimini nasıl şekillendirdiğinin daha iyi anlaşılması, sonunda metni bireysel okuyuculara ve farklı durumlara uyarlayan, özelleştirilebilir uygulamalar gibi teknolojilerin geliştirilmesine yardımcı olabilir.
Oulasvirta, “Artık hayatımızın merkezinde yer alan bir şey hakkında yeni bir anlayışa sahibiz; gerisi olası tüm kullanım alanlarını keşfetmek meselesi” dedi.
Olası kullanım alanlarından biri artırılmış gerçeklik (AR). Bu yaklaşım, akıllı gözlüklerde ekrandaki metnin hızını veya yerleşimini kullanıcının ihtiyaçlarına ve o anda yaptıklarına göre ayarlamak için kullanılabilir.
Oulasvirta, “Aynı kaynak metni, diyelim ki karmaşık bir hukuki metni, az bir çabayla farklı okuyucular için daha anlaşılabilir hâle getirilmiş sürümlere dönüştürebiliriz” dedi.
Ekip, teknolojinin disleksi yaşayan kişilere veya dil yeterliliği daha düşük olanlara yardımcı olup olamayacağını araştırmayı planlıyor. Araştırmacılar ayrıca, dikkatin özellikle önemli olduğu, örneğin sürücülere gereksiz yere dikkatlerini dağıtmadan bilgi sunulması gereken durumlarda metni uyarlamayı da hayal ediyor.
Oulasvirta, “Örneğin, sürücüleri dikkatlerini dağıtmadan destekleyen metinler tasarlayarak, kullanıcılara gerçek zamanlı durumlarda yardımcı olmak istiyoruz” dedi.
Bu haberle ilgili daha fazlası için yukarıdaki medya oynatıcıdaki videoyu izleyin.