İsrail ve ABD'den iki şirket, işçilerin 'zihnini okuyan' cihazlar geliştiriyor

"Bu teknolojinin distopik potansiyelini göz ardı etmiyoruz"

Patronların bir ekibin veya departmanın dikkat ve stres seviyelerine dair fikir edinmesi amaçlanıyor (Emotiv)
Patronların bir ekibin veya departmanın dikkat ve stres seviyelerine dair fikir edinmesi amaçlanıyor (Emotiv)
TT

İsrail ve ABD'den iki şirket, işçilerin 'zihnini okuyan' cihazlar geliştiriyor

Patronların bir ekibin veya departmanın dikkat ve stres seviyelerine dair fikir edinmesi amaçlanıyor (Emotiv)
Patronların bir ekibin veya departmanın dikkat ve stres seviyelerine dair fikir edinmesi amaçlanıyor (Emotiv)

Patronlar, çalışanlarının beyin sinyallerini düzenli olarak takip etmeye gönüllü oldukça, buna yönelik teknolojik araçlar sunan şirketlerin sayısı da artıyor.
İsrail merkezli Inner Eye ve ABD'li Emotiv firması, bu teknoloji girişimleri arasında öne çıkan iki örnek.
IEEE Spectrum'un haberine göre iki firma da çalışanların beyin dalgalarını ölçen kulaklıklar tasarlıyor.
Inner Eye yetkilileri, yapay zekalı kulaklıklarının insan zihninin doğuştan gelen gücünden yararlanacağını ve bu sayede çalışanların herhangi bir konu üzerinde yaşadığı kararsızlığı ortadan kaldıracağını savunuyor.
Şirkete göre bu kulaklıklar, personelin her zamankinden daha hızlı çalışmasını sağlayacak.
Şirketin internet sitesinde konuyla ilgili, "İnsanları ve makineleri birbirine bağlayarak iki dünyanın da en iyi özelliklerini bir araya getiriyoruz" ifadeleri yer alıyor.
San Francisco merkezli Emotiv ise kendi kulaklıklarının aslında birer EEG cihazı olduğunu söylüyor. Tıpta EEG teknolojisi, beyindeki elektriksel hareketleri ölçmeye yarıyor. Şirket bu sayede patronların, çalışanlarının sağlık durumunu takip edebileceğini öne sürüyor.
Emotiv'in CEO'su ve kurucu ortağı Tan Le, "Bu teknolojinin distopik potansiyelini göz ardı etmiyoruz" ifadelerini kullandı.
"Dolayısıyla, bu teknolojiyi tanıtmak için sorumluluk sahibi ortakları seçmemiz gerektiğinin farkındayız" diyen Le, sözlerini şöyle sürdürdü:
"Bu ortakların çalışanlara yardım etmek ve onları güçlendirmek için sahici bir istek duyması gerekiyor."
Söz konusu teknoloji karşısında tereddüt eden çalışanlarsa "zihin okuyan" kulaklıklara özellikle mahremiyetleri açısından şüpheyle yaklaşıyor.
Öte yandan, Emotiv, mahremiyeti korumak ve çalışanların beyin ölçümlerine göre terfi ettirilmesini veya kovulmasını önlemek için verileri anonimleştireceklerini savunuyor.
"Veriler size aittir" diyen Le, konuyla ilgili şu açıklamada bulundu:
"Verilerinizi siz görebilirsiniz. Bunların kopyasının işvereninizle anonim olarak paylaşılması için de izniniz gerekmeli."
Söz konusu cihazlar, üretkenliği artırmak ve çalışanların sağlıklı olmasını sağlamak için teknolojik çözümler olarak lanse ediliyor.
Ancak eleştirel yaklaşanlar, bu söylemlerin yalnızca pazarlama hamlesi olabileceğine dikkat çekiyor.
Şirketler, nöroteknolojinin yakın gelecekte giyilebilir cihazların vazgeçilmez özelliği olacağını savunurken, işgücünün en azından şimdilik bu cihazları kullanmak isteyip istemeyeceği şüpheli.
Nöroteknolojide etik yaklaşımları savunan Neuroethics Enstitüsü'nün kurucusu Karen Rommelfanger, "İşverenlerin bu cihazlara büyük bir ilgi duyduğunu düşünüyorum. Ancak çalışanların ilgi duyup duymadığından emin değilim" diyor. 
Independent Türkçe, Futurism, IEEE Spectrum



Yapay zekanın "düşüncelerini" açığa çıkaran elektronik dil geliştirildi

Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
TT

Yapay zekanın "düşüncelerini" açığa çıkaran elektronik dil geliştirildi

Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)

Bilim insanları farklı tatları insandan daha iyi ayırt edebilen elektronik bir dil geliştirdi.

ABD'deki Pensilvanya Eyalet Üniversitesi'nden bir ekip, grafen bazlı cihazın kimyasal ve çevresel değişikliklerin tespitinde "devrim yaratma" potansiyeline sahip olduğunu iddia ederken bu, tıbbi teşhislerden yiyeceklerin bozulduğunu tespit etmeye kadar her türlü alanda kullanılabilir.

Yeni teknoloji ayrıca yapay zekanın "içsel düşünceleri" hakkında benzersiz bir içgörü sunuyor. Kara kutu sorunu denen bir durum nedeniyle bu alan bugüne kadar büyük ölçüde karanlıkta kalmıştı.

Ekip, sinir ağının çeşitli süt, kahve ve gazlı içecek türleri arasındaki farkları belirlerken nihai karara varma yolu üzerinde tersine mühendislik yaparak bunu başardı.

Bu süreç araştırmacıların "sinir ağının karar verme sürecine ışık tutmasını" sağlarken, bunun daha iyi bir yapay zeka güvenliği ve gelişimine yol açabileceğini öne sürüyorlar.

Pensilvanya Eyalet Üniversitesi'nde mühendislik bilimi ve mekanik profesörü Saptarshi Das, "Yapay bir dil yapmaya çalışıyoruz fakat farklı yiyecekleri deneyimleme sürecimize sadece dil dahil olmuyor" diyor.

Elimizde, gıda türleriyle etkileşime girerek bilgileri biyolojik sinir ağı olan tat alma korteksine gönderen tat reseptörlerinden oluşan dilin kendisi var.

Elektronik dil tarafından kullanılan sinir ağı, insan seçimi parametrelere kıyasla en az yüzde 95 daha yüksek bir tat alma doğruluğuna ulaşmayı başardı.

Araştırmacılar, Shapley eklemeli açıklamalar adlı bir yöntem kullanarak sinir ağının karar verme sürecini derinlemesine inceledi.

Sinir ağı farklı tatları değerlendirirken, insan tarafından atanan parametreleri tek tek incelemek yerine, en önemli olduğunu belirlediği verileri dikkate aldı.

Profesör Das, "Ağın verilerdeki daha ince özelliklere, biz insanların düzgün bir şekilde tanımlamakta zorlandığımız şeylere baktığını gördük" diyor.

Ve sinir ağı, sensör özelliklerini bütünsel olarak değerlendirdiği için günden güne meydana gelebilecek değişiklikleri azaltıyor. Süt örneğinde, sinir ağı sütün değişen su içeriğini saptayarak bu bağlamda herhangi bir bozulma göstergesinin, gıda güvenliği sorunu olarak değerlendirilecek kadar anlamlı olup olmadığını belirleyebilir.

Araştırma, hakemli dergi Nature'da yayımlanan "Robust chemical analysis with graphene chemosensors and machine learning" (Grafen kemosensörler ve makine öğrenimiyle güçlü kimyasal analiz) başlıklı çalışmada detaylandırılıyor.

Independent Türkçe