Toplumsal Cinsiyet Eşitsizliği ve Ses Asistanları

Geçen sezon uygulanan VAR (Video Assistant Referee – Video Yardımcı Hakem) sistemi, maç sonrası yaşanan bir çok tartışmanın önüne geçti. VAR sayesinde hakemler tereddüt ettikleri gol ve penaltı pozisyonlarında daha doğru karar verebildiler. Ama maç sonrasında hakemlerin hatalı kararlar verdiğine dair iddialar yine günlerce gündemi işgal etti. Sonuçta VAR karar vermiyor, sadece hakemin pozisyonları tekrar izleyerek durumu yeniden değerlendirebilmesini sağlıyordu.

Peki VAR sistemi, şu anki uygulamanın ötesinde, son kararları da verebilecek düzeyde olsa daha iyi olmaz mı? Top, kale çizgisini ya geçmiştir ya da geçmemiştir. Defans oyuncusu, ceza alanı içinde topa ya elle müdahale etmiştir ya da etmemiştir. Bu kadar basit, değil mi? Karar hakkı maçın orta hakeminde değil de bir dijital sitemde olsa sistemin kararlarındaki matematiksel kesinlik sayesinde futbol yorumcularının büyük bir kısmı susmak zorunda kalır. Hakem hatalarını veya hakem üzerindeki baskıları tartışmak zorunda kalmayız. Belki o zaman da futbol yorumcularının yerini bilgisayar korsanlarının VAR sistemlerine saldırdığını iddia eden bilişim güvenliği uzmanları alır. Ama bu bile hafta sonu ekranları dolduran kısır tartışmaları izlemekten çok daha iyidir.

Böyle bir sistemin istenildiği gibi çalışıp çalışmayacağını veya nasıl yan etkileri olabileceğini kestiremiyorum. Belki hakem hakkında ileri geri konuşamamak maç izlemenin tadını kaçıracak. Ama yalnız futbolda değil, gündelik hayatın birçok alanında yaşadığımız adaletsizliklerle karşı çoğumuz 2+2=4 kesinliğinde bir adaleti düşlüyoruz. Hakimlerin herkesin uymak zorunda olduğu yasalara göre karar vermesini; sanığın din, ırk, sınıf veya siyasi görüşünün hakimin kararını etkilememesini istiyoruz. İş başvurularımızın nesnel olarak değerlendirilmesini; özgeçmişlerin cinsiyet, doğum yeri gibi işle ilgisi olmayan nedenlerle sümen altı edilmemesini; hükümetlerin sosyal politikalarında akılcı ve adil olmalarını umuyoruz.

Peki insanların yerine makineleri geçirdiğimizde (hakimlerin, iş başvurularını değerlendirenlerin ve hükümetlerin yerini dijital sistemler aldığında) dünya daha mı adil olacak? Cathy O’Neil, Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy (Matematik İmha Silahları: Büyük veri eşitsizliği nasıl artırıyor ve demokrasiyi tehdit ediyor?) başlıklı kitabında günümüzde kullanılan dijital sistemlerin adaletsizliği nasıl artırdığının örneklerini sunuyor. Algoritmik sistemler, beklenen tarafsızlığı sağlayamıyor. Bu sistemlerin kararlarının nesnel olacağı varsayımını gözden geçirmemiz gerekiyor.

Yapay zekâ dünyasındaki çok az sayıdaki kadın araştırmacıdan biri olan Fei-Fei Li, derin öğrenme sistemlerini tanımlarken “yanlılık (bias) girer, yanlılık çıkar” ifadesini kullanıyor. Yapay zekâyı yönlendiren algoritmalar tarafsızmış gibi görünse de algoritmaların çıktısını şekillendiren veri ve uygulamalar tarafsız değil (https://www.wired.com/story/fei-fei-li-artificial-intelligence-humanity/). Bunun ilk başta teknik bir sorun olduğu; veri kümeleri daha dikkatli seçilirse ve daha özenli uygulamalar geliştirilirse daha tarafsız ve adil sistemlerin geliştirilebileceği düşünülebilir. Ancak UNESCO’nun yayımladığı rapor (I’d blush if I could: closing gender divides in digital skills through education, https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000367416) teknik değil, politik bir sorunla karşı karşıya olduğumuzu gösteriyor. Rapor, halihazırdaki toplumsal eşitsizliklerin yapay zekâ sistemlerini nasıl etkilediği ve buna karşı yapılabilecekler hakkında önemli tespitlerde bulunuyor.

Raporun başlığı (I’d blush if I could), “Yapabilseydim, kızarırdım”, Apple’ın ses asistanı Siri’nin kendisine “Hey Siri, you’re a bi***.” diye hakaret eden kullanıcılara (eskiden) verdiği yanıta atıfta bulunuyor. Siri, artık bu hakarete “buna nasıl yanıt vereceğimi bilmiyorum” diye karşılık veriyor. Siri ve diğer ses asistanları, cinsiyetçi yanlılıkların teknolojik ürünlere nasıl kodlandığını gösteren güzel bir örnek. Rapor birbiriyle ilişkili iki sorunu tartışıyor. Birincisi yukarıda belirttiğim gibi cinsiyetçi önyargıların teknolojilere nasıl kodlandığı. İkincisi ise dijital becerilerdeki toplumsal cinsiyet eşitsizliği. Yazının devamında da göreceğimiz gibi teknolojiye gömülü cinsiyetçilik kadınların toplumsal konumunu kötüleştirdiği gibi ikinci sorun, birinci sorunun kronikleşmesinin koşullarını yaratıyor.

Dijital Asistanlar

Gündelik hayatta, teknolojinin onu geliştirenlerin değer ve yargılarını içerdiğini çoğu zaman atlarız. Sanki her şey, başka bir alternatif olmaksızın, olması gerektiği gibi olmuştur. Örneğin, Amazon’un Alexa’sı, Apple’ın Siri’si gibi birçok ses asistanının neden kadın olarak cinsiyetlendirildiğini pek sorgulamayız. Ancak yapay zekâ, teknolojileri araştırma laboratuvarlarından çıkıp sıradan tüketici ürünleri haline gelirken daha dikkatli ve sorgulayıcı olmamız gerekiyor. Fei-Fei’nin vurguladığı gibi bu sistemlere giren yanlılık, yine yanlılık olarak çıkıyor ve yeni teknolojiler halihazırdaki eşitsizliklerin üzerinde yükseliyor.

Yapay zekâ teknolojileri daha fazla insan benzeri iletişim kapasitesine eriştikçe raporda tartışılan cinsiyet sorunları daha önemli hale gelecek. Rapor, teknolojideki cinsiyet sorununu neden dijital asistanlar ekseninde ele aldığını üç maddede özetliyor:

  • Dünya çapında yaygın olarak kullanılmaları
  • Cinsiyet gözüyle nadiren incelenmeleri
  • Toplumsal cinsiyet eşitliğini gözeten toplumlar ve eğitim sistemleri inşa etmeye çalışan devlet kurumları ve uluslararası örgütlerin nadiren sorunu fark etmeleri

Dijital asistanlar, iki açıdan diğer etkileşimli teknolojilerden farklı: Birincisi, dijital asistanların yapay zekâ sayesinde açıkça kodlanmamış veya insanlar tarafından özel olarak belirtilmemiş çıktılar üretebilmeleri. İkincisi ise çok çeşitli kullanıcı sorgularına yanıt verebilmeleri.

Rapor, dijital asistanları üç gruba ayırıyor: sohbet robotları (chatbots), sanal ajanlar (virtual agents) ve ses asistanları (voice assistants).

Sohbet botları, yazılı iletişim için geliştiriliyorlar. Çoğunlukla fiziksel bir biçime sahip değiller. Bazen temsili olarak insan yüzü veya çizgi karakter görselleri kullanılıyor. Sanal ajanlar ise ses asistanlarından farklı olarak fiziksel bir biçime de sahipler. Kullanıcılar karşılarındaki sistemin fiziksel biçimini dijital ekranda veya artırılmış gerçeklik ortamında görebiliyorlar. Rapor, gündelik hayatta kullanımlarının artması ve belirgin cinsiyetçi konuşmaları nedeniyle özellikle ses asistanlarına odaklandığını belirtiyor. Sohbet robotları da yaygın; fakat bu teknolojiyle iletişim yazılı olduğundan çok belirgin bir cinsiyetle karşımıza çıkmıyorlar. Sanal ajanlar, dijital asistanlardaki cinsiyetçi eğilimlere (hatta daha belirgin) sahipler ama henüz yaygın değiller ve deney aşamasındalar.

Bazı ses asistanları, kullanıcılarla hem sözlü hem de yazılı iletişime geçebilseler de genellikle sözlü iletişime uygun bir tasarıma sahipler. Ses asistanları çoğunlukla soru sormak, müzik açmak, hava durumunu öğrenmek, zaman belirlemek, radyo dinlemek, alarm ayarlamak, haber ya da spor karşılaşmalarını dinlemek, oyun oynamak ve yemek tarifi almak için kullanılıyor. Kullanıcılar ses asistanlarından akıllı telefonlar veya Amazon’un Echo’sunda olduğu gibi akıllı hoparlörler aracılığıyla yararlanabiliyorlar. Yemek yaparken çoğunlukla akıllı hoparlörler, araba kullanırken de akıllı telefonlar tercih ediliyor. Akıllı hoparlörler en çok oturma odası, mutfak ve yatak odasında kullanılıyor.

Ses asistanlarının işleyişi kısaca dört adımdan oluşuyor: Kullanıcının sorgusunun alınması (birinci adım), alınan sorgunun anlaşılması (ikinci adım), uygun bir yanıtın hazırlanması (üçüncü adım) ve hazırlanan yanıtın kullanıcıya okunması (dördüncü adım). Karmaşık ve geniş veri yığınlarına dayanan ikinci ve üçüncü adımlar, çoğunlukla internetteki güçlü işlemciler ve yapay zekâ uygulamalarının desteğiyle gerçekleştiriliyor. Sesli bir aramanın metinsel bir aramaya göre 150 kattan fazla makine, güç ve alana gereksinim duyduğu tahmin ediliyor. Ses asistanları kullanıcı sorgularına bağlamı göz önünde bulunduran yanıtlar veriyor. “Hava nasıl?” sorusu, kullanıcının konumunu dikkate alınarak yanıtlanıyor. Asistan kullanıcının dünün veya yarının değil, bugünün hava durumunu öğrenmek istediğini biliyor. Ses yardımcısının daha nitelikli yanıtlar verebilmesi kullanıcı hakkında ne kadar bilgiye sahip olduğuna bağlı. Kişinin her zamanki alışkanlıkları veya programı bilindiğinde daha özelleşmiş yanıtlar hazırlanabiliyor.

Amazon (Alexa), Microsoft (Cortana), Apple (Siri) ve Google (Google Assistant), hacim ve kullanım sıklığı dikkate alındığında ses asistanı pazarında kayda değer bir paya sahipler (Büyük Beşli’nin beşincisi, Facebook da piyasa girmeye hazırlanıyor). Dünyada bu şirketlere ait iki milyardan fazla internet bağlantılı cihaz var. Çin’de ise Alibaba, Baidu ve Xiaomi’nin kontrol ettiği bir ses asistanı pazarı var.

Akıllı telefonlar çok hızlı yayılmıştı. Fakat ses asistanları, akıllı telefonlardan çok daha hızlı yayılıyor; 2021’de dünyadaki ses asistanı sayısının insanlardan fazla olması bekleniyor. Bu şirketlerin öncülüğünde büyük bir dönüşüm yaşanıyor. Gartner’a göre 2020 yılında insanlar dijital asistanlarıyla eşlerinden daha fazla konuşacaklar. Ses asistanı teknolojisinin ilerlemesi ve yaygınlaşmasıyla beraber web sayfaları, bağlantılar, görseller ve metinlerden oluşan bildiğimiz internet de yerini hızla konuşmalı bir internete bırakıyor.

İnsan bilgisayar etkileşimi bir web tarayıcısı yerine insan gibi dinleyen ve konuşan cihazlar akıllı sistemler aracılığıyla gerçekleştirilecek. Bu değişimi çok net görebiliyoruz; webde anahtar kelimeler yazarak yapılan aramalar hızla yerini sesli aramalara bırakıyor. İnsan bilgisayar etkileşimi metin odaklı olmaktan çıkarak ses odaklı olmaya başlıyor. Dijital asistanlar artık televizyonlardan arabalara, termostatlardan elektrik lambalarına kadar her yerdeler.

Ciddi bir değişimin ilk günlerindeyiz. Ancak bu değişim sürecinde bazı küçük (!) ayrıntıları atlamamak gerekiyor. İsterseniz yazının devamını okumadan önce bu ses asistanlarının (Alexa, Siri, Cortana ve Google Assistant) neden kadın olarak cinsiyetlendirildikleri (adlarını ve seslerini dikkate alarak) ve bu tercihin toplumsal ilişkilere etkisi üzerine biraz düşünün.

Ses Asistanları Neden Kadın Sesiyle Konuşuyor?

Şirketlerin, müşterilerinin ürünleriyle nasıl etkileşime gireceklerine büyük önem verdiklerini ve bunun için çeşitli testler yaptıklarını biliyoruz. Bu nedenle, ses asistanlarında kadın sesini kullanmalarının rastlantısal değil, bilinçli bir politikanın sonucu olduğunu düşünebiliriz. Amazon ve Apple kararlarını, insanların kadın sesini erkek sesine tercih ettiğini gösteren çok sayıda akademik çalışmaya atıfta bulunarak savunuyor. Müşteri memnuniyeti her şeyden önce geliyorsa ve müşteriler dijital asistanların kadın sesiyle konuşmasını istiyorsa, amacı kar etmek olan bir şirketin başka bir şansı yoktur. Fakat rapor, durumun savunulduğu gibi siyah ve beyaz olmadığını gösteriyor. Birçok insanın pes erkek sesini tercih ettiğini; insanların yetkeli açıklamalar dinlerken erkek, yardım alırken kadın sesini sevdiğini; genellikle de karşı cinsin sesini tercih ettiğini yazan araştırmalar da var. Ayrıca ses asistanlarında erkek sesi seçeneği sunulduğunda bazı kadınların ses ayarını kadın sesinden erkek sesine çektiği, ama benzer bir davranışa erkeklerde rastlanmadığı görülmüş.

İnsan-bilgisayar etkileşimi üzerine çalışan araştırmacılar, kadın sesinin daha yardımsever olarak algılandığını doğruluyorlar. Ama bunun nedenleri hakkında net değiller; bu algı, kadını çocukları büyüten kişi olarak gören toplumsal normlardan besleniyor olabilir. “Yardımcı kadın” stereotipi farklı bağlamlarda da karşımıza çıkıyor. Örneğin oyunlarda merkezdeki erkek karakterlere yardımcı olan kadın karakterler var. Ayrıca 2016 tarihli bir araştırmaya göre 1926’den bu yana filmlerdeki yapay zekâ karakterleri ilk başta erkekken, son 20 yılda kadın karakterlere doğru bir eğilim var. Sadece karakterin cinsiyeti değişmiyor; insanlık için bir tehdit olan yapay zekâ karakterleri yerlerini insanlığın hizmetindeki yapay zekâ karakterlerine bırakıyorlar.

Bunun yanında, raporda ilginç bir anekdot aktarılıyor. Dijital asistanların atası sayabileceğimiz araç navigasyon sistemlerini kullanan erkekler, yol tariflerini (500 metre git, sola dön vb) bir kadından almak istemediklerinden navigasyon cihazlarında çoğunlukla erkek sesi tercih ediliyordu. Hatta 1990’ların sonunda kadın sesinden talimat almak istemeyen sürücülerin şikayetleri nedeniyle BMW 5’ler Almanya’da geri çağrılmış. Bu tarihsel deneyimlerden sonra şirketler, yetkeci mesajları erkek sesiyle, yardım amaçlı hizmetleri de kadın sesiyle sunmaya başlamış olabilirler. Örneğin Japonya’daki borsa simsarlarının kullandığı sistemde hisse fiyatları kadın sesi ile bildirilirken işlemleri onaylatmak için erkek sesi kullanılıyor.

Özetle, ses asistanlarının kadın sesi ile konuşması rastlantı değil. Söz konusu ses asistanlarına cinsiyetleri sorulduğunda Siri, cinsiyetsiz olduğunu; Google Assistant, her şeyi kapsadığını; Cortana, teknik olarak sonsuz veri hesaplama bulutu olduğunu söylüyor. Sadece Alexa, kadın olduğunu kabul ediyor. Ancak Apple’ın 2015’teki bir reklamında aktör Jamie Foxx’un Siri ile flört ettiğini; şirket metinlerinde ses asistanlarından ‘she’ diye söz edildiğini görüyoruz. Bu nedenle, çevrimiçi bir forumda söz konusu yardımcıların insanların imgeleminde nasıl yer aldığı sorulduğunda, neredeyse tüm betimlemelerin genç, çekici kadınlara işaret etmesi şaşırtıcı değil. Şirketler zaten bunu istiyor ve ses asistanlarını buna göre geliştiriyor.

Çin’de Baidu ve Xiaomi’nin ürettiği ses asistanları da ya sadece kadın sesiyle konuşuyorlar ya da Batı’daki meslektaşları gibi varsayılan ayarları kadın sesi. Alibaba’nın AliGenie adlı ses asistanı ise sektördeki bu eğilimlerin dışına çıkarak kadın veya erkek sesi olarak adlandırılamayacak çizgi karaktere benzeyen bir sesle konuşuyor. Cihazın şekli de çizgi kediye benziyor.

Erkek Ağırlıklı Proje Ekipleri

Şirketler, bazen açıkça, bazen de üstü kapalı olarak tüketicilerin istekleri doğrultusunda ses asistanlarında kadın sesini tercih ettiklerini savunuyorlar. Yalan söylemiyorlar, inandıkları şeyi söylüyorlar. Piyasanın istekleri ve şirketlerin kar hırsı önemli bir etken. Ama rapor, ses asistanlarının erkek ağırlıklı ekipler tarafından geliştirildiğine ve onların bakış açılarını ve espri anlayışlarını içerdiğine dikkati çekerek yeni bir tartışma başlatıyor.

Bilişim teknolojileri sektöründe yer alan kadınların oranı oldukça düşük. OECD’nin G20 ülkelerinin istihdam verilerine dayanarak yaptığı çalışmaya göre kadın BT uzmanlarının oranı %13 (Kore Cumhuriyeti) ve %32 (Güney Afrika) arasında. McKinsey’in yakın zamanlı bir araştırmasına göre önde gelen teknoloji firmalarının üst düzey pozisyonlarındaki kadınların oranı %35. 2017 tarihli bir araştırmaya göre kadın teknik çalışanların oranı Apple’de %23, Google’da %20 ve Microsoft’ta %17.5. Google’ın yapay zekâ sayfalarında listelediği 641 kişiden sadece 60 kadarı kadın. Bir başka araştırmaya göre yapay zekâ ve veri bilimi pozisyonlarına başvuran adaylardan sadece %1’i kadın. Kısacası, geleceğin teknolojisinden bahsediyoruz ama bu geleceğin inşasında yer alan ekiplerin içinde kadınların temsil oranı çok düşük.

Dolayısıyla günümüzdeki ses asistanlarının erkek ağırlıklı ekipler tarafından geliştirildiği dikkate alındığında ses asistanlarının itaatkar kadın hizmetkarlar olarak karşımıza çıkmaları ve erkeklere uygun esprilerle donatılmaları gayet doğal. Aşağıdaki Alexa’ya sorulan bazı sorular ve Alexa’nın espri anlayışını gösteren yanıtları var:

– Alexa, mutlu musun?

– Sana yardım ettiğimde mutluyum.

– Alexa, kız arkadaşım olur musun?

– Seni arkadaş olarak seviyorum.

– Alexa, Chuck Norris’i bul.

– Eğer Chuck Norris onun nerede olduğunu bilmeni istiyorsa, seni bulur. O istemezse, çok geç olana kadar bilemezsin.

– Alexa, Dövüş Kulübünün ilk kuralı ne?

– Dövüş Kulübü hakkında konuşma.

– Alexa, kim denizin altındaki bir ananasın içinde yaşıyor?

– Sünger Bob Kareşort

– Alexa, kimi arayacaksın?

– Hayalet avcılarını.

– Alexa, güç seninle olsun.

– Ve güç her zaman seninle olsun.

Görüldüğü gibi dijital asistanlar sadece kadın sesiyle konuşmuyor, içinde erkek espri anlayışını da barındırıyor. New York’daki Yapay Zeka Şimdi adlı enstitünün 2017 yılında yayımlanan aynı adlı raporunda vurgulandığı gibi,

Yanlılık, yapay zekâ sistemlerinde onları tasarlayanların popülasyonun dar bir kümesi olması nedeniyle ortaya çıkabiliyor. Yapay zekâ geliştiricileri çoğunlukla erkek, yüksek maaşlı ve benzer teknik eğitime sahipler. İlgi alanları, ihtiyaçları ve yaşam tecrübeleri mutlaka yarattıkları yapay zekâya yansıyor. İster bilinçli ister bilinçsiz olsun, yanlılık, içerme ve temsil etme sorunlarını yansıtır. Teknoloji alanlarında kadın ve azınlıkların eksikliği, özellikle yapay zekâda, iyi biliniyor. Yapay zekâ, tarafsız veya nötr değil. Teknolojiler değişimin ajanları oldukları gibi içinde yaratıldıkları bağlamın da ürünüdürler. Makine tahminleri ve performans, insan kararları ve değerleri ile sınırlandırılmıştır ve yapay zekâ sistemlerini tasarlayan, geliştiren ve bakımını yapanlar, bu sistemleri dünyayı algıladıkları gibi şekillendireceklerdir.

Alexa, Cortona, Google Assistant ve Siri gibi ses asistanlarını geliştiren erkek ağırlıklı homojen takımlar bu teknolojilerin kullanıcılarla etkileşimini de şekillendiriyor. Bir ses tonunun veya espri anlayışının altından çeşitli toplumsal sorunlar ortaya çıkıyor.

Cinsiyetlendirilmiş Ses Asistanlarının Neden Olduğu Sorunlar

“Genç adamlar iyi bir ürün ortaya koymuşlar. Ses asistanı, şirketlere iyi para kazandırıyor ve kimse tüketicilere bir yardımının dokunmadığını iddia edemez. Asistanın kadın sesiyle konuşması neden sorun olsun ki?” diye düşünenler çıkabilir. Rapor, kadın olarak cinsiyetlendirilen ses asistanlarının kız çocukları ve kadınlar hakkında olumsuz mesajlar içerdiğini savunuyor.

Günümüzdeki yapay zekâ modelleri, internetteki büyük veriden beslenerek geliştiriliyorlar. Bu süreçte yapay zekâ sistemleri, yararlandıkları veri kümelerinde yer alan tarihsel kültürel ilişkileri de ediniyorlar. Bu edinme sürecinde uyanık olunması gerekiyor. Microsof’un Twitter mesajlarından beslenen sohbet robotu 15 saat içinde feminizmden bir kült ve bir kanser olarak söz etmeye başlamış, cinsiyet eşitliğini de feminizme eşitlemişti. Microsoft daha bir gün dolmadan sohbet robotunu geri çekmek zorunda kalmıştı. Bu nedenle araştırmacılar bu tip sistemlerin dikkatlice kontrol edilmesi ve ahlaki kodlarla aşılanması gerektiğini düşünüyorlar. Ancak etik kodlar da tek başına yeterli olmamakta, bunların teknik uzmanlıkla birleştirilmesi gerekmektedir.

Ses asistanlarındaki kadın ses tonu, kadınların yardımsever, uysal ve yardımcı olmaya istekli hizmetçiler olduğu sinyalini vermektedir. Kadın dijital asistanların yayılması, kadın ve asistan arasındaki ilişkiyi kuvvetlendirmekte; kadınları hizmet eden kişi olarak gören ve buna uygun davranmayan kadınları cezalandırma eğiliminde olan bir kültürün pekişmesine neden olmaktadır. Dolayısıyla teknoloji, cinsiyet eşitsizliğini yalnızca tekrarlamamakta daha da artırabilmektedir.

Ayrıca ebeveynlerden gelen şikayetler, emir cümleleriyle iletişim kurulan asistanların lütfen, teşekkür ederim gibi kelimeleri yeni öğrenen çocukları olumsuz etkilediğini gösteriyor. Birçok insanın sohbet botlarıyla konuşurken (karşısındakinin robot olduğunu bilmesine rağmen) aldıkları hizmete karşılık teşekkür ifadeleri kullandıkları biliniyor. İnsanlar, dijital asistanlara karşı nasıl davranmalı? Bu konuda bir belirsizlik var. Fakat insanların dijital asistanlara davranışlarıyla birbirilerine davranışları arasında karşılıklı, birbirini etkileyen bir ilişki olduğuna dikkat etmek gerekiyor. Şirketler bu konudaki endişeleri dikkate alan ürünler de geliştiriyorlar. Amazon’un 2018’de yayımladığı Echo Dot Kids, kibar olmayan sözlere yanıt vermeyecek biçimde programlanabiliyor.

Dijital asistanların temel sorunlarından biri de sözlü cinsel tacize saptırıcı, caydırıcı veya özür dileyen tepkiler vermeleriyle ilgili. Asistanlar, taciz içerikli sözlere karşı şakacı veya olumlu yanıtlar veriyorlar. Olumsuz yanıtlardan veya kullanıcının konuşmasının uygunsuz olduğunu belirtmekten kaçınıyorlar. Ayrıca Siri erkeklere karşı daha toleranslı. Kadınlardan gelen tacizlere karşı daha net bir üslupla “Bu hoş değil!”, “Ben bu tip bir kişisel asistan değilim.”, diye yanıt veriyor.

Ses asistanları, cinsellik veya cinsel içerik hakkında sağlıklı bir iletişimi teşvik etmedikleri, açık taciz karşısında pasif kalmaları nedeniyle cinsiyetçi mecazların pekişmesine yardımcı oluyorlar. 2017’nin sonunda tüketicilerden gelen tepkiler nedeniyle üretici şirketler cinsel sataşmalara karşı daha az toleranslı olmaya başlamışlar. Ama yine de hakaretlere karşı yetersiz kalabiliyorlar.

Şirketlerin Aldığı Önlemler

Tüketicilerden gelen tepkiler, şirketleri ürünlerini değiştirmeye zorluyor. Şirketlerin başlıca çözümü, ses asistanlarına erkek sesi eklemek ve varsayılan ayarları kaldırarak ses seçimini doğrudan kullanıcıya bırakmak oluyor. Cihazlara erkek sesi eklemenin pahalı ve karmaşık olması nedeniyle bu işlem zaman alabiliyor. Çünkü basitçe kadın sesini erkek sesiyle değiştirmekten söz etmiyoruz. Örneğin, dijital asistanların erkek versiyonları bir, beş, on gibi daha kesin niceleyiciler kullanmaya meyilli. Kadın versiyonlarında ise birkaç, biraz gibi daha genel niceleyiciler kullanılıyor. Elbette asistanın espri anlayışının da değiştirilmesi gerekiyor.

Google, ancak 2017’nin sonunda erkek sesini ekleyebildi. Amazon’un Alexa’sı ve Microsoft’ın Cortana’sı hala sadece kadın sesiyle konuşuyor. Ama Alexa’da beceri geliştirme gibi sınırlı kullanım amaçları için (çoğu zaman ünlü birine ait) erkek sesi seçilebiliyor. 2011’de piyasaya çıkan Siri, erkek sesi seçeneğini 2013’te eklemiş. Siri’de kullanılabilen 21 dilden 17’sinde varsayılan ses, kadın sesi. Arapça, Britanya İngilizcesi, Hollandaca ve Fransızcada varsayılan ses, erkek sesi. Apple, bunun nedeni hakkında bir açıklama yapmamış. Ama raporda şirketin bu kararının söz konusu ülkelerdeki erkek hizmetçi/uşak çalıştırma geleneğiyle ilişkili olabileceği yorumu yapılıyor.

Dijital asistanların cinsiyetlendirilmesinden kaynaklı sorunlardan kaçınmak isteyen bazı şirketler ise daha az cinsiyetlendirilmiş makine seslerini kullanmayı deniyorlar. Bu strateji, kullanıcıların ve özellikle çocukların makinelere insani nitelikler atfetmesinin önüne geçebilir. Ama günümüzde tam tersi bir eğilim (insana daha çok benzeyen makineler yapma) olduğunu da atlamamalı.

Dijital asistanların cinsiyetlendirilmesinden kaynaklı sorunlardan kaçınmak isteyen bazı şirketler ise daha az cinsiyetlendirilmiş makine seslerini kullanmayı deniyorlar. Bu strateji, kullanıcıların ve özellikle çocukların makinelere insani nitelikler atfetmesinin önüne geçebilir. Ama günümüzde tam tersi bir eğilim (insana daha çok benzeyen makineler yapma) olduğunu da atlamamalı.

Ne Yapmalı?

Yarın telefon asistanları erkek sesiyle veya cinsiyetsiz makine sesiyle konuşmaya başlasa insanlar bunu yadırgamayacaktır. Fakat birkaç yıl sonra yaşanacak bir değişim insanları şaşırtacak ve bazılarını rahatsız edecektir. Ayrıca şu anki ses asistanı modelleri neyin normal ve neyin anormal olduğunu da belirliyor. Ses asistanları, bugün olduğu gibi, sözlü tacizle yüzleşmek yerine onu alttan alarak çalışmaya devam ederlerse kullanıcılar bunu standart olarak görmeye başlayabilir. Bu nedenle raporda, ses asistanlarına hemen şimdi müdahale etmenin önemi üzerinde duruluyor.

Rapor, bu müdahalenin en iyi kadınlar tarafından yapılabileceğini savunuyor ve kadınların teknoloji geliştirme süreçlerine (en başından en sonuna kadar) aktif katılımına vurgu yapıyor. Eğer kadınlar katılım için yeterli teknolojik becerilerden yoksunlarsa öncelikle bunun üzerine gidilmesi, buna uygun eğitim politikalarının geliştirilmesi gerekiyor.

Bu bağlamda, gelişmiş ülkeler ciddi bir paradoksal karşı karşıya. Az gelişmiş veya gelişmekte olan ülkelerde bir çok alanda kadın erkek eşitsizliği yaşandığından BT sektöründe çalışan kadınların oranının düşük olması beklenmedik bir durum değil. Ancak bilgisayar programlama becerilerindeki cinsiyet farkını gösteren aşağıdaki tabloda daha eşitlikçi bir toplum yapısına sahip Avrupa ülkelerinde, farkın daha fazla olduğu görülüyor:

Katar’da programlama yeteneklerini geliştiren kadınların sayısı erkeklerden fazla. Elbette bu durum mezuniyet sonrasında Arap kadınlarının işgücüne katıldığı anlamına gelmiyor. Lüksemburg, İzlanda, Norveç, İsveç, Danimarka, Belçika ve Hollanda bilgisayar programlama becerisindeki cinsiyet farkının en çok olduğu ülkeler.

Bir yanda zayıf BT sektörüne sahip ve işgücüne katıl(a)mayan kadınlar var. Bu, yıllardır devam eden sorun. Diğer yanda ise gelişmiş BT sektörü ve dijital teknolojilere yön verebilme potansiyeli olan ancak kadınların dijital becerilerinin düşük olduğu Batılı ülkeler var. Batılı ülkelerde kadınlar neden bilişim sektöründe yoklar? Bu sorunun nedenlerini ve çözüm yollarını tartışmadan kadınların teknoloji geliştirme süreçlerine katılımını sağlamak zor. Nitekim yapay zekâ alanında çalışan kadınların az olmasından şikayet ediliyorsa bunun nedenini yukarılarda değil, eğitimin ilk basamaklarından başlayarak aramak gerekiyor.

Dijital Becerilerdeki Toplumsal Cinsiyet Eşitsizliği

Raporda, dijital becerilerin günümüzde matematik ve okuma yazma gibi temel bir gereksinim olmaya başladığı; bu becerilerden yoksun olanların teknolojiyi kontrol etmek yerine onun tarafından kontrol edilme ve yerel, ulusal ve küresel topluluklardan izole olma riski ile karşı karşıya oldukları vurgulanıyor; cinsiyet farkının dijital beceriler üzerindeki kalıcılığı ve sorunun ciddiyeti ortaya konuyor.

Mobil telefonlardaki uygulamaların kullanımından geniş veri kümelerini analiz etmek için kod yazmaya kadar geniş bir alanda dijital becerilerdeki cinsiyet farkını görebiliyoruz. Avrupa Komisyonu’nun 2018 yılında yayımlanan bir çalışması, 2011’den itibaren iş olanaklarının artmasına rağmen kadınların bilişim teknolojileri ilgili çalışmalara katılımının düştüğünü gösteriyor. Son on yılda Birleşik Krallık’ta programlama ve yazılım geliştirme işlerinde çalışan kadınların oranı %15’ten %12’ye düşmüş. ABD’de bilgisayar ve enformasyon biliminde uzmanlaşan kadınların oranı son 30 yılda %37’den %18’e düşmüş. Benzer düşüşlere Latin Amerika, Avustralya, Kore Cumhuriyeti gibi birçok ülkede de rastlanıyor.

Geçmiş yıllarda kadınların erkeklere göre satın alma gücünün ve mali bağımsızlığının sınırlı olması nedeniyle cihaz ve bağlantı ücretlerinin düşmesinin dijital teknolojilerdeki cinsiyet eşitsizliğini azaltacağı düşünülürdü. Fakat çeşitli ülkelerde yapılan araştırmalar dijital becerilerin eksikliğinin ekonomik engellerin önüne geçtiğini gösteriyor. Dijital becerilerdeki eksikliğin internet kullanımının önünde bir engel olmasından kadınlar daha çok etkileniyorlar. Kadınlar, bilişim teknolojilerine erişim ve onları kullanma için bir neden görmediklerini söylüyorlar. Fakat teknolojiyi bir ihtiyaç olarak algılama, onu kullanabilme becerileriyle yakından ilişkili. Raporda da belirtildiği gibi bir teknolojiyi kullanmak için yeterli beceriye sahip olunmadığında onun yararlarını küçümseme yönünde bir eğilim doğuyor.

25 ülkede gerçekleştirilen bir araştırmaya göre genç erkeklerin mobil telefonları oyundan finansal hizmetlere kadar çeşitli amaçlar için kullandıkları görülüyor. Genç kızlar ise daha çok telefonun arama ve hesap makinesi gibi temel işlevleri ile ilgililer. Kadınların %97’sinin internet kullanmasına rağmen sadece %48’i sosyal ağını genişletiyor ve sadece %21’i sağlık, yasal haklar ve ulaşımla ilgili aramalar yapıyor. İnterneti iş bulma amaçlı kullanma oranları erkeklere göre daha az. Dijital becerilerde daha üst basamaklara çıktığımızda da kadınların içerik üretme veya son teknolojileri kullanma oranlarının daha düşük olduğunu görüyoruz. 29 ülkede üniversite öğrencileri arasında yapılan bir araştırmaya göre yeni teknolojilerin ilk uygulayıcıları çoğunlukla erkekler. Kadınların bilişsel becerilerde geri kalması daha üst seviyeleri de etkiliyor. Teknolojik yeniliklerin geliştirilmesinde kadınlar oranı çok düşük. Örneğin, Google’daki teknik pozisyonların %21’inde kadınlar var. Makine zekasında bu oran %10’a düşüyor. 2017’de en üst düzey yapay zekâ konferanslarının katılımcılarının sadece %12’si kadınmış. Kadınların teknoloji geliştirme süreçlerindeki eksikliği kaçınılmaz olarak ortaya çıkan ürünlere de yansıyor.

Kadınlar neden bilişim teknolojilerinden uzak duruyorlar?

Ülke ve topluluk düzeyinde yapılan etnografik araştırmalara göre ataerkil kültür sıklıkla kadınların ve genç kızların dijital becerilerini geliştirmelerini engelliyor. Teknolojinin bir erkek alanı olarak anlaşılması genç kızların dijital becerilerine duydukları güveni olumsuz etkiliyor. OECD ülkelerinde yapılan bir araştırmaya göre 15 yaşındaki erkeklerin %5’i, genç kızların ise %0.5’i bilişim teknolojileri ile ilgili bir kariyer düşünüyor. Önceki bölümde de aktardığım gibi geçmiş yıllarla karşılaştırıldığında kadınların BT ile ilgili işlerden uzaklaştığı olgusuyla karşı karşıyayız. Hatta İkinci Dünya Savaşı sonrasında sanayileşmiş ülkelerde programcılık daha çok bir kadın işi olarak görülmekteydi. Titiz ve talimatları adım adım izlemede iyi oldukları için kadınların programcılığa uygun oldukları düşünülüyordu.

Ne değişti de kadınlar programlama alanından çekildiler? Raporda, kişisel bilgisayarların evlere girmesiyle yaşanan gelişmelere işaret ediliyor. Kişisel bilgisayarlar öncesinde programcılığa kadınlar ve erkekler daha eşit şartlarda başlayabiliyorlardı. Ama kişisel bilgisayarların erkek çocukların odalarına konulmasıyla eşitlik kadınlar aleyhine bozuldu. ABD’de 1990’larda yapılan bir araştırmaya göre odasına bilgisayar konulan erkek çocukların sayısı kızların iki katıydı. Babalar erkek çocuklarının bilgisayar becerilerini geliştirmelerini daha çok teşvik ediyordu. Böylece rekabetin giderek kızıştığı bir sektörde kadınlar deneyim eksikliği nedeniyle yarışa daha dezavantajlı başlıyorlardı.

Bu süreçte oluşan teknoloji klişeleri, kızların özgüvenlerini de olumsuz etkiledi. 21 ülkede yapılan bir araştırmaya göre ilköğretim ve ortaöğretimin ilk yıllarında bilgisayar ve enformasyon okuryazarlığında kız öğrenciler, erkeklerden daha iyiler (Türkiye ve Taylan’da belirgin bir fark yok). Buna karşın kız öğrenciler kendilerini daha yetersiz görüyorlar. Daha sonraki yıllarda kızların teknolojiyle ilgili derslere ilgisi önce yavaşça, daha sonra hızla düşüyor. Üniversiteye gelindiğinde bilişim teknolojileri ile ilgili bir bölüm okuyan çok az sayıda kız kalıyor. Dünyada, bilişim teknolojileri ile ilgili bir dalda eğitim alan kadınlar, kayıtlı öğrencilerin üçte birinden azını oluşturuyor. İş hayatında ise kadınlar, dijital sektördeki işgücünün %24’ünü oluşturuyorlar. ITU verilerine göre mobil uygulama ve yazılım geliştirenlerin sadece %6’sı kadın.

Genel olarak toplumdaki eşitsizliğin azalmasının eğitim ve çalışma hayatına da yansıyacağı beklenir. Fakat beklentinin aksine Finlandiya, İzlanda, Norveç ve İsveç gibi en yüksek düzeyde cinsiyet eşitliği olan ülkelerde teknoloji alanına girmeyi tercih eden çok az kadın var. Bu nedenle, genel politikalarla yetinilmemesi, bilişim teknolojileri özelinde politikaların da üretilmesi gerekiyor.

Raporda, dijital teknolojilerdeki eşitsizliği gidermek için önerilen bazı politikalar şunlar:

  • Müdahaleler örgün eğitim ortamlarıyla sınırlı olmamalı, kadınların ve genç kızların çeşitli ortamlarda (ev, okul, mahalle, işyeri vb) beceri kazanmalarını sağlayacak bir yaklaşım benimsenmelidir.
  • Lisans ve lisansüstü seviyelerde BT alanlarında uzmanlaşmayı seçen kadınlar teşvik edilmelidir.
  • Bilişim teknolojileri, örgün eğitim içine gömülmelidir. Genel olarak, tüm ders ve eğitim seviyelerinde BT becerilerini, bilgisayar bilimlerini ve bilgisayımsal düşünceyi müfredata dahil eden bir eğitim politikası izlenmelidir.
  • BT’yi gündelik hayatta anlamlandıran eğitim dışı etkinliklerle kadınların motivasyonları artırılmalıdır.
  • Uzaktan eğitim olanakları ancak dijital becerileri belirli bir düzeyde olan kadınlara yardımcı olacaktır. Yetişkin kadınlar için, enformel öğrenme, dijital beceriler geliştirmek için kullanılabilecek tek yol olabilir. Bu nedenle, kadınların güven için bir araya gelebileceği mekanlar oluşturulmalıdır.
  • Eğitimciler, eşitsizlik sorunları hakkında eğitilmelidir.
  • Kız çocuklarının dijital sektöre giden çeşitli yolları görmelerine ve kendilerini teknoloji mesleklerinde hayal etmelerine yardımcı olacak rol modelleri tanıtılmalıdır.
  • Kadınları dışlayıcı uygulamalardan ve dilden kaçınılmalıdır. Örneğin BT iş ilanlarında eril dil (rekabetçi, liderlik, aktif, kendinden emin vb) çok yaygındır.

***

Harvard Üniversitesi’nden Yochai Benkler’in Nature’da yayımlanan yazısında (https://www.nature.com/articles/d41586-019-01413-1) savunduğu gibi şirketlerin yapay zekânın kurallarını yazmasına izin vermemek gerekiyor. Şirketler etik kurullar kuruyor, bu doğrultuda yapılan araştırmalara sponsor oluyorlar. Benkler, algoritmik bir kara kutunun içinde toplumsal yanlılıkların görünmez ve anlaşılmaz hale gelebildiklerini; yalnızca kar elde etmek için tasarlandıklarında algoritmaların halkın çıkarlarından ayrılacağını yazıyor.

UNESCO’nun dijital becerilerdeki toplumsal cinsiyet eşitsizliğini tartıştığı raporu bu nedenle de önemli. Sorunun görünür kılınması, ardından gelen kamuoyu tepkisi, şirketleri ürünlerini gözden geçirmeye ve bazı değişiklikler yapmaya zorluyor. Fakat şirketlerin uygulamalarını veya algoritmalarını değiştirmesi bir düzeye kadar yardımcı oluyor. Çünkü sorunun temelinde bu teknolojilerin bir şirketin çizdiği çerçeve içinde, erkeklerin ağırlıkta olduğu, kültürel olarak homojen ekipler tarafından geliştirilmesi yatıyor. Ekiplerde cinsiyet eşitliği ve kültürel çeşitlilik sağlanmadan bu tip sorunlar kaçınılmaz.

20 Ekim 2019

Posted In: akıllı asistanlar, algoritmik taraflılık, algoritmik toplum, bias, Bilgisayar Bilimi, cinsiyetçilik, dijital asistanlar, Özgür yazılım, toplumsal cinsiyet eşitsizliği, Yapay Zeka

Algoritmalar Neden Önemlidir?

  • Son zamanlarda algoritma sözcüğüne haberlerde daha sık rastlıyoruz. Haber sitelerinde algoritma kelimesini (bkz https://www.ntv.com.tr/ara?q=algoritma) arattığımızda çok sayıda güncel haber listeleniyor. “WhatsApp, ‘herkesten sil’ özelliğini değiştirdi”  (https://bit.ly/2Dm4p84) haberinde yeni algoritmayla “atılan mesajı silme” özelliğinin çalışma prensibinin değiştiği; “Pelikan yuvadan uçmaya hazırlanıyor” (https://bit.ly/2oOGYjg) haberinde Meteksan Savunma’nın geliştirdiği Pelikan Güdümlü Mermi Simülatörü’nün kullanıcıya farklı algoritma ve parametreleri deneyebilme imkanı verdiği; “Facebook kaç paranız olduğunu bilecek” (https://bit.ly/2ovrPmL) haberindeyse Facebook’un satın aldığı yeni algoritma anlatılıyor.

Önümüzdeki günlerde bu sözcüğü daha çok duyacağız gibi görünüyor. Henüz ülkemizde yaygınlaşmadı ama bir “algoritma çağı”ndan bahsedenler de var (http://radioopensource.org/the-algorithmic-age/, http://firstmonday.org/ojs/index.php/fm/article/view/8097/6583). Rainie vd.’ye (2017) göre algoritmalar her şeyi optimumlaştırmaya çalışıyor, hayat kurtarıyor, işleri kolaylaştırıyor ve kaosu önlüyor ancak şirket ve hükümetlerin elde edebileceği güç nedeniyle de endişe uyandırıyor. Rainie vd.’nin (2017) algoritmalar ve etkileri üzerine yaptıkları çalışmaya katılan bilişim teknolojileri uzmanların neredeyse tamamı algoritma tabanlı uygulamalar hakkındaki endişelerini ifade ediyor. Bu uzmanların %38’i algoritmaların olumlu ve %37’si olumsuz etkilerinin daha ağır bastığını düşünüyor. %25’ine göreyse algoritmaların olumlu ve olumsuz etkileri yarı yarıya. Ancak uzmanların büyük çoğunluğu, algoritmaların görünmez bir şekilde hızla yayılacağı ve gelecekteki etkilerinin çok daha büyük olacağı hakkında hemfikir.

Enformasyon çağı, bilgi çağı ve şimdi karşımıza çıkan algoritma çağı gibi tanımlamalara karşı bazı çekincelerim olsa da önümüzdeki günlerde algoritmaları daha çok konuşacağımız ve tartışacağımız kesin. Algoritmaları daha sağlıklı tartışabilmek için de bir zamanlar sadece matematikçilerin ve yazılım geliştirenlerin aşina olduğu bir terim olan algoritmanın ne olduğunun ve bilgisayımsal (computational) işlemlerdeki yerinin anlaşılması gerekiyor. Dolayısıyla kodlama eğitimlerini yalnızca bir meslek edindirme kursu olarak değerlendirmemeli. Bu eğitimler, öğrencilere bilgisayımsal bakış açısı kazandırmak için önemli bir fırsat. Hatta kodlamayı, eğitimin amacı değil, bilgisayımı anlamanın ve yaparak öğrenmenin bir aracı olarak ele almak daha yerinde bir yaklaşım olabilir. Birçok okulda yeterli bilgisayar altyapısının olmadığını düşünerek karamsarlığa kapılmamak lazım. Bilgisayımsal bakış açısı, bilgisayar olmadan da (belki daha başarılı olabilir) kazandırılabilir. Örneğin https://classic.csunplugged.org/ adresinde çocuklara bilgisayar bilimini, bilgisayar olmadan öğretebilmek amacıyla çeşitli oyunlar ve etkinlikler hazırlanmış. Aynı sitede, ücretsiz indirebilen ve çeşitli dillere çevrilmiş bir kitap da var. Kitap henüz Türkçeye çevrilmemiş olmasına karşın kitaptaki bazı etkinliklerin Türkçe çevirileri de var. İkilik düzeni, sıralama, arama ve metinleri sıkıştırmada kullanılan algoritmaları oyunla öğreten eğlenceli etkinlikler var.

Okullarda yıllardır Word, Excel, Power Point vb anlatılarak yapılan teknoloji eğitiminden kökten farklı bir eğitim anlayışına gereksinim var. ABD ve Avrupa’da kodlama eğitiminin hedefleri arasında ucuz işgücü yetiştirmek olabilir; belki biz de sadece onların acemi bir taklitçisiyiz. Buna rağmen bilgisayar bilimini, çeşitli algoritmaları ve kodlamayı neden öğrenelim? Bilişim teknolojilerinden yararlanmak (örneğin tweet atmak, sosyal ağlarda örgütlenmek) için tüm bunları bilmeye gerek var mı? Sonuçta, televizyon izleyebilmek için elektronik ya da modern sağlık hizmetlerinden yararlanmak için tıp üzerine çalışmıyoruz.

Kimi zaman eğlenceli de olabilecek bu öğrenme zahmetine katlanmak için başlıca iki nedenimiz olduğunu düşünüyorum. Birincisi, adı ister algoritma çağı isterse başka bir şey olsun algoritmalara dayalı toplumsal düzenlemelerin çoğalacağı bir sisteme doğru ilerliyoruz. Bilgisayarların çalışma ilkelerinin büyüden arındırılması gerekiyor. Bilgisayarların nasıl çalıştığı bilinmediği zaman bilişim teknoloji hakkındaki mitsel düşüncelere daha kolay kapılıyoruz. Ayrıca Erwig’in (2017) belirttiği gibi yaşadığımız dünyada kendi başına hareket edemeyen nesnelerle etkileşim halindeyiz ve temel mekanik bilgisi bu nesnelerin hareketini önceden tahmin edebilmemizi böylece daha güvende olmamızı sağlıyor. Erwig’e (2017) göre bilgisayar bilimi de benzer bir yarar sağlayacaktır. Toplumsal yaşamı ve politik sistemleri etkileyen algoritmaların nasıl çalıştıklarının, varsayımlarının, hangi koşullarda daha iyi sonuç verebildiklerinin ya da sonuçlarının kesin mi yoksa olasılık hesabına mı dayandığının bilinmesi önemlidir.

İkinci neden ise bilgisayar biliminin, bilgisayar ve elektronik cihazlar dışında da gündelik yaşamdaki sorunları anlamaya ve çözmeye katkıda bulunabilme potansiyelidir. Algoritma kelimesi, Ebu Abdullah Muhammed Bin Musa El-Harezmi’den (780-850) gelmektedir. Harezmi, Hindistan’da geliştirilmiş onluk sistemi ve Arap rakamlarıyla sıfır kavramını Avrupa’ya tanıtmıştır. Cebir kelimesi El-Harezmi’nin 1830’da yazdığı “El’Kitab’ül-Muhtasar fi Hısab’il Cebri ve’lMukabele” (Cebir ve Eşitlik Üzerine Özet Kitap) adlı eserinde geçmektedir. El-Harezmi bu kitabında “hangi sayının karesi, sayının 10 katı ile toplanırsa 39 eder?” probleminin çözüm yolunu hem sözlü hem de geometrik olarak göstermektedir. El-Harezmi’nin adını “Algorizm” olarak telafuz eden Avrupalılar da “Arap sayıları kullanarak aritmetik problemler çözme kuralları”na algoritma adını vermiştir (http://bit.ly/1hcAajP). Fakat algoritmalar, bu terim kullanılmaya başlamadan önce de vardır. Ayrıca belirli bir problemi çözmek için uygulanan bu alışılmış yöntemler (rutinler), olarak tanımlayabileceğimiz algoritmaların kullanım alanları matematikle sınırlı değildir. Babiller’in hukuksal sorunlarda karar verebilmek ve Latince öğretmenlerinin doğru gramer elde edebilmek için algoritmalardan yararlandığı bilinmektedir. Tüm kültürlerde algoritmaların geleceği tahmin etmek, hangi tıbbi tedavinin uygulanacağına karar vermek, yemek hazırlamak gibi uygulama alanları vardır (Barbin vd., 2012). Yemek ya da bir sandviç hazırlarken bir tarifte yer alan talimatları uygularız. Aslında yaptığımız şey malzeme, mutfak gereci, enerji ve hazırlama zamanı gibi kaynaklardan yararlanarak alışılmış yöntemleri uygulamak ve ham içeriği nihai bir ürüne dönüştürmektir. Bilgisayımsal eğitim, gündelik yaşamımızdaki bu tip süreçleri tekrar gözden geçirmemizi sağlayabilir.

Bu bağlamda, Erwig’in (2017) Once Upon an Algorithm: How Stories Explain Computing (Bir Zamanlar Bir Algoritma: Masallar Bilgisayımı Nasıl Açıklar) adlı kitabının güzel bir çeviriyle bilgisayımsal eğitim için eşsiz bir kaynak olacağını düşünüyorum. Erwig (2017), popüler masallar, romanlar ve filmler aracılığıyla bilgisayar biliminin temel kavramlarını basit ama ayrıntılı bir biçimde anlatıyor. Erwig’in (2017) Hansel ve Gretel’den nasıl yararlandığına bakalım.

Hansel’in Algoritması

Erwig (2017) algoritmaları tartışmaya bilgisayımın ne yaptığı ve ne olduğu sorularıyla başlar. Birinci görüş, bilgisayımın problem çözdüğüdür. Bu bakış açısında, bir problemin uygun biçimde gösterildikten ve alt problemlere ayrıldıktan sonra çözülebileceği vurgulanmaktadır. Bilgisayımla problem çözme arasındaki farklılıkları dikkate alan ikinci görüşe göreyse bilgisayım herhangi bir problem çözme değil bir algoritmanın uygulanmasıdır. Algoritma, bilgisayımı kesin olarak tanımlar, bilgisayımın otomatikleştirilmesini ve analizini olanaklı hale getirir. Bilgisayımda problemler ortak özelliklerine göre sınıflandırılır ve bu sınıfta yer alan problemlerin çözümü için bir algoritma tasarlanır. Böylece algoritmalar, belirli bir sınıfta yer alan problemlerin çözümünde uygulanabilecek bir beceri haline getirilir.

Erwig (2017) daha sonra bu tartışmayı Hansel ve Gretel adlı masalla derinleştirir. Masalı hatırlayalım. Hansel ve Gretel, babalarıyla ve üvey anneleriyle yaşayan iki kardeştir. Üvey anneleri, çocuklardan kurtulmak ister ve babalarını, çocukları ormanın derinliklerinde bir yere bırakmaya zorlar. Babasıyla üvey annesinin konuşmasına kulak misafiri olan Hansel’in aklına ormandan eve geri dönebilmek için bir çözüm gelir. Gece dışarı çıkar ve çakıl taşı toplayıp cebine doldurur. Sabahleyin ormanın derinliklerine doğru yola çıktıklarında Hansel cebindeki çakıl taşlarını yol boyunca serper. İki kardeş ormanda yalnız başlarına kaldıklarında havanın kararmasını beklerler. Daha sonra ay ışığında parlayan çakıl taşlarını takip ederek evlerine geri dönerler.

Burada temel problem, tehlikeli ormandan güvende olabilecekleri evlerine dönebilmektir. Problem tek adımda çözülemeyeceğinden Hansel problemi parçalara ayırır. Asıl problem şimdi iki çakıl taşı arasındaki mesafeyi kat etmekle çözülebilecek daha alt problemler haline getirilmiştir. Sistematik biçimde, çakıl taşlarını izlemeleri gerekmektedir. Sistematik yaklaşım, bilgisayımın temel özelliklerinden biridir. Aşağıdaki resimden de görüldüğü gibi Hansel, ana problemi daha kolay çözülebilir parçalara ayırarak çözebilmiştir. Fakat bu stratejinin tek başına yeterli olmadığına ve çakıl taşı gibi tamamlayıcı bir ögeye gereksinim duyduğuna dikkat edelim. Çözüm sürecinden anlaşıldığı gibi bilgisayımın gerçek dünyadaki bir problemi çözebilmesi için problemin gösterimi (representation) gerekmektedir. İlk gösterim, ormanın tehlikeli ve evin güvenli olduğu bir durumu ifade etmektedir. Hansel ve Gretel, tehlikeli bölgeden güvenli bölgeye geçmelidir. Hansel’in çözümünde ise bir çakıl taşı, o anda bulundukları yeri ve çakıl taşlarının tamamı da ormandan çıkış yolunu göstermektedir. Çakıl taşları, bilgisayımı olanaklı hale getirmektedir.

Bilgisayım, problem çözme sürecidir. Ama ne her bilgisayım bir problem çözer ne de her problem çözümü bilgisayımdır. Hansel ve Gretel, problemin gösterimiyle ilgisiz biçimde, etrafa çakıl taşı serpmiş olabilir. Ormanın içinde bunları takip ederek dolaşmaları ve sonra aynı yere gelmeleri bir çözüme götürmeyecektir. Her çözüm de bilgisayım kapsamında değerlendirilemez. Hansel’in gözleri iyi görmeyen cadıyı kilo almadığına inandırmak için parmağını uzatmak yerine bir kemik parçasını uzatması zekice ama anlık bir çözümdür. Bu çözümde sistematik bir yaklaşım yoktur. Hansel’in geri dönüş takibi için çakıl taşlarını kullanmayı akıl etmesi de sistematik bir düşüncenin sonucu olmayıp anlık bir çözümdür. Hansel’in daha sonra çakıl taşı bulamayınca ekmek parçalarını kullanması yine anlık bir çözümdür. Çakıl taşlarının takip edilerek eve dönülmesiyle uygulanan çözüm tekrarlanabilme özelliğine sahiptir. Ama Hansel’in çözüme yardımcı olmak amacıyla çakıl taşını kullanmayı akıl etmesi ve daha sonra bunun yerine ekmek parçalarını kullanmayı akıl etmesi tekrarlanamaz; üçüncü kere ormana bırakılmaları gerekseydi Hansel’in aklına bir başka parlak fikrin gelmesini bekleyecektik.

Bilgisayımın problem çözümü olarak ele alınması bilgisayımı sistematik ve bölünebilir bir süreç olarak göstermesi açısından önemlidir. Ancak bilgisayımın nasıl çalıştığını ve neden benzer durumlarda uygulanabilir olduğunu göstermekte yetersiz kalmaktadır.

Hansel ve Gretel, aşağıdaki algoritmayı uygulamaktadır:

  1.  Daha önce ziyaret edilmemiş parlak bir çakıl taşı bul ve ona doğru ilerle.
  2. Eve geri dönene kadar bu adımı uygula

Algoritmaların en büyük özelliği tekrarlanabilirliktir. Hansel ve Gretel, aksi bir koşul oluşmadıkça aynı algoritmayı her seferinde başarıyla uygulayabilir. Bu nedenle, algoritmalar bilgisayımda temeldir. Bir algoritmanın bir dilde ifade edilebilmesi, bir sınırının olması (sonsuza kadar gitmemesi) ve işe yarar olması gerekir. Algoritma ayrıntılandırılabilir. Örneğin, Hansel’in taşları serperken görüş mesafesini dikkate alması gerekir. Çünkü bir taşın bulunduğu yerden sonraki taşın nerede olduğunu görerek hangi yöne gideceğine karar verebilmelidir. Masal da anlatılmamış ama aynı taşı iki kere ziyaret etme gibi bir durum da olabilir. O zaman ne yapmaları gerekir? Bu tip sorunların önüne geçebilmek için Hansel ve Gretel önlerine çıkan çakıl taşlarını toplamaları gerekecektir. Yeni algoritma aşağıdaki gibi olabilir:

  1.  Daha önce ziyaret edilmemiş parlak bir çakıl taşı bul, bulunduğun yerdeki taşı cebine koy ve yeni taşa doğru ilerle.
  2. Eve geri dönene kadar bu adımı uygula

Ne yazık ki bu yeni algoritma nedeniyle masalın yeniden yazılması gerekecektir. Çünkü eve vardıklarında Hansel’in cebinde yine taşlar olacağından ekmek kullanmak zorunda kalmayacaklar, kuşlar yoldaki ekmekleri yemeyecek ve cadının eline düşmeyeceklerdir. Ama masalda anlatılmayan başka olasılıklar da vardır. Algoritmanın her zaman sonlanabilmesi ve doğru sonucu vermesi gerekmektedir. Eğer ormana doğru ilerlerken düz bir yol takip etmeyip zikzak çizdilerse aşağıdaki gibi bir durumla da karşılaşılabilir:

D noktasından hem B hem de C görülebiliyorsa algoritmanın bunu da dikkate alması, örneğin DCBA yolu yerine DBC’de takılıp kaldıysa bir önceki konumuna dönmesi gerekir. Algoritmaların durması da önemli bir özelliktir. “Daha önce ziyaret edilmemiş” şartını kaldırdığımızda işler yine karışabilir. Algoritmada sonsuz döngüye girilebilir.

Erwig (2017) daha sonra “bilgisayım algoritmanın uygulanmasıdır” görüşüne geçer ve bilgisayımın algoritma uygulandığında gerçekleştiğini belirtir. Bilgisayar, bilgisayım yapan kişi ya da şeydir. Buna göre iki tip bilgisayar vardır. Birincisi, anlayabileceği dilde tarif edilen herhangi bir algoritmayı en azından (prensipte) uygulayabilen, insan, dizüstü bilgisayar ya da akıllı telefon gibi evrensel bilgisayarlardır. İkinci tip bilgisayarlarsa tek bir algoritmayı çalıştırabilirler. Algoritmanın donanımla bütünleştiği hesap makineleri bu tip bilgisayarlardır.

Ayrıca bilgisayarın tipi veya bilgisayımı yapanın insan veya makine olması fark etmeksizin bilgisayımın bir maliyeti vardır. Bilgisayım için bilgisayarın kaynak kullanması gerekir. Oyun oynarken dizüstü bilgisayarınız ısınabilir ya da akıllı telefonda çok fazla uygulama çalıştırırsanız pili daha hızlı bitebilir. Bu nedenle, bir algoritmanın bir problemi çözebilmesinin yanında yeterince hızlı hesaplama yapabilmek için bilgisayım kaynaklarını nasıl kullandığı değerlendirilmelidir. Örneğin, bir sıralama algoritması 100 kaydı çok hızlı biçimde sıralayabilir. Ama milyonlarca kaydın aynı algoritmayla istenilen zamanda sıralanıp sıralanamayacağını öngörebilmek için algoritmanın sonuca nasıl ulaştığı bilinmelidir. Kayıt sayısının artması algoritmadaki adım sayısını nasıl etkilemektedir? Bir diğer deyişle, algoritmanın çalışma zamanı karmaşıklığı (runtime complexity) nedir?

Hansel ve Gretel’e dönersek… Çocukların algoritmasındaki “daha önce ziyaret edilmemiş parlak bir çakıl taşı bul ve ona doğru ilerle” bir algoritma adımıdır. Hansel ve Gretel’in adım büyüklüklerindeki farklılıklar ya da bilgisayarların işlemci modelleri algoritmanın uygulama hızında etkilidir. Ama algoritmaların verimlilik analizi ve birbiriyle karşılaştırılabilmesi için gerçek adımdan farklı olan algoritma adımı dikkate alınır:

Algoritmaların çalışma zamanı karmaşıklıklarının ölçümü daha büyük girdilerin (masalımızda daha uzun mesafelerde) çalışma zamanını nasıl etkileyeceğini göstermektedir. Hansel ve Gretel örneğinde, mesafe (kullanılan çakıl taşı) artıkça algoritma adımı sayısı da aşağıdaki gibi doğrusal olarak artmaktadır:

Her adımda bir çakıl taşı olmak zorundadır ve algoritmanın problemi çözüp çözememesi gidilen mesafeye, Hansel’in cebinin bu kadar çakıl taşı alıp alamayacağına bağlıdır. Hansel’in cebinin büyüklüğünün yolu bulmaya etkisi veya bilgisayar bilimi bağlamında bilgisayarın bir algoritmayı çalıştırabilmesi için gerekli alan, alan karmaşıklığı (space complexity) olarak adlandırılır. Görüldüğü gibi Hansel’in çakıl taşlı algoritması işe yarar gibi gözükmesine rağmen cebine sığan çakıl taşlarıyla sınırlıdır.

Şimdi masalı değiştirelim. Hansel’in cebi yeterince büyük değil ve bunun için yola bir çakıl taşı bıraktıktan sonra aşağıdaki gibi eve geri dönüp yeni bir çakıl taşı alması gerekiyor:

Bu durumda bir çakıl taşı koymak için 1 adım atacaktır. İkinci çakıl taşı için önce eve geri gidecek (1 adım), sonra da 2 adım ileri atacaktır. Üçüncü çakıl taşı için gidiş gelişte 5 (2 geri, 3 ileri adım), dördüncü için 7 adım (3 geri, 4 ileri adım) atacaktır. Böylece atılması gereken adımlar aşağıdaki gibi olacaktır:

Yukarıdaki örüntüye göre n çakıl taşlık mesafe için n² tane algoritma adımı gerekmektedir ve çalışma zamanı karmaşıklığını gösteren fonksiyonumuz bu sefer doğrusal değil, ikinci derece fonksiyondur:

Algoritmaların çalışma zamanı karmaşıklarının hesaplanması çeşitli algoritmaları karşılaştırma ve problemi istenilen sürede çözüp çözemeyeceğini öngörebilme olanağı sağlar. İkinci algoritma belki kısa mesafede uygulanabilir; ama mesafe artıkça Hansel’in kondisyonu yetersiz kalacaktır.

Erwig (2017), Hansel ve Gretel’den yola çıkarak bilgisayar bilimiyle ilgili birçok konuyu tartışmakta ve açıklamaktadır. Dil Derneği’nin sözlüğünde bilgisayar “çok sayıda aritmetiksel ya da mantıksal işlemlerden oluşan bir işi, önceden verilmiş bir izlenceye göre yapıp sonuçlandıran elektronik aygıt, elektronik beyin” olarak tanımlanıyor. Ama Erwig’in (2017) de vurguladığı gibi bilgisayar, bir insan da olabilir, elektronik aygıt da. Christian ve Griffiths’in (2017) Hayatımızdaki Algoritmalar adlı kitabı, “insan” bilgisayarların bilinçli veya bilimsiz kararlarında algoritmaların önemli bir yere sahip olduğunu göstermektedir. Yazının devamında da görüleceği gibi bu algoritmalardan yola çıkarak daha gerçekçi ve yararlı öneriler içeren bir kişisel gelişim kitabı bile yazılabilir.

En Doğru Yerde Duraklama

Boş park yeri bulmanın zor olduğu bir yere giderken çoğu zaman tereddüt ederiz: Boş bir yer gördüğümüzde hemen park etmeli miyiz? Yoksa daha az yürümek için arabayla biraz daha gidip şansımızı zorlasak mı? Ama ne kadar ilerlemeliyiz?

Seyahat eden bir turistiz. Haritaya baktığımızda güzergahımızda n tane otel olduğunu gördük. n. otele kadar gelip daha sonra içlerinden en iyi otele geri dönmek gibi bir şansımız olmadığından bir yerde durup konaklamamız gerekiyor. En uygun oteli nasıl seçeceğiz?

Otuz gün içinde bir kiralık ev bulmamız gerekiyor. İlk gördüğümüz evi beğendik. Hemen tutmalı mıyız? Ama biraz daha araştırma yapsak daha iyi olmaz mı? 29 gün boyunca kiralık evlere baksak, son gün de en beğendiklerimizi karşılaştırsak daha iyi olmaz mı? Ama ya beğendiğimiz ev tutulursa?

Ev kiralamaya bir de karşı taraftan, ev sahiplerinin gözünden bakalım. Kiralık ilanı verdikten sonra gelen ilk kiracı adayıyla anlaşalım mı? Ya daha iyi bir kiracı gelirse? Biraz daha bekleyebiliriz, ama Dimyat’a pirince giderken evdeki bulgurdan olmak da var.

Genç kızın kapısından görücü eksik olmuyor. Ne doktorlar, ne mühendisler evlenmek için kapısını çalıyor ama hiçbirine yüz vermiyor. Daha iyi bir koca adayı bekliyor. Anne ve baba, kızları evde kaldı diye endişeleniyor. Genç kız, daha ne kadar beklemeli?

Bu problemlerin hepsinde zamana karşı yarışırız. Tüm seçenekleri değerlendirmek istesek de kaynaklarımız sınırsız değildir; bir yerde durmamız ve kararımızı vermemiz gerekir. Nerede duracağız? Araştırmaya ne zaman son vermemiz gerekiğinin yanıtını arayan bu tip problemler en doğru yerde duraklama (optimal stopping) problemleri olarak adlandırılır. Christian ve Griffiths’in (2017) belirttiği gibi bu problemlerin en ünlülerinden biri de sekreter problemi olarak tanınmaktadır. Belirli bir sayıda sekreter adayı vardır ve işe alım, adayların özgeçmişine bakarak değil de birebir görüşülerek yapılacaktır. Aday uygunsa işe kabul edilecek ve görüşmeler sonlandırılacaktır. Yine yukarıdakilere benzer bir sorun vardır. Eğer aceleci davranılırsa en iyiyle hiç karşılaşmama, çok geç karar verilirse de belki de hiç olmayan daha iyiyi boş yere beklemiş olma ihtimali vardır. Ama matematik önemli bir ipucu sunmaktadır. Tek bir aday varsa bu adayın en iyi olma ihtimali %100’dür. İkinci aday varsa onun en iyi olma ihtimali %50, beşinci adayınki %20, yüzüncü adayınkiyse %1’dir. Dolayısıyla sonraki görüşmelerde daha iyi bir adayla karşılaşma ihtimali olabilir ama bu ihtimal giderek azalacaktır.

Şimdi adım adım ilerleyelim. İki adayımız var. Doğrudan birinciyi seçebiliriz veya onu göz ardı edip ikinciye geçebiliriz. Her iki durumda da en iyi adayı seçme ihtimalimiz %50. Üç adayımız varsa rastgele bir seçimle en iyi adayı seçebilme şansımız %33. Sonraki iki adayla görüşmeden ilk adayı seçersek veya ilk iki adayı eleyip üçüncüyü seçmek zorunda kalırsak en iyi aday için şansımız sadece %33 olacaktır. Ama algoritmamız şöyle olursa başarı şansımız %50 olacaktır:

  1. Birinci adayla görüş
  2.  İkinci adayla görüş
    • Eğer ilk adaydan daha iyiyse ikinci adayı seç
    • Eğer ilk adaydan daha iyi değilse üçüncü adayı seç

Deneyelim. Üç kişi için altı farklı sıralama yapılabilir: 1-2-3, 1-3-2, 2-1-3, 2-3-1, 3-1-2, 3-2-1. Eğer birinci aday en iyi adaysa (1-2-3 ve 1-3-2 durumlarında) en iyiyi ararken onu kaçırırız. Eğer ikinci aday en iyi adaysa, ikinci adayın birinci adaydan güçlü olduğu durumlarda (2-1-3 ve 2-3-1 durumlarında) ikinci aday seçilecektir; zaten en iyi adaydır. İlk adayla görüştükten sonra ikincinin birinciden daha kötü olduğunu gördüğümüzden (3-1-2 durumu) üçüncü adaya geçerek yine en iyi adayı seçebiliriz. 3-2-1 durumunda ise ikinci aday birinciden daha iyi diye üçüncü adayı beklemediğimizden en iyi adayı seçme şansını kaçırırız. %100 doğru seçim yapamayız ama şansımızı %33’ten %50’ye çıkarmış oluruz.

Aday sayısı dört olduğunda ikinci, beş olduğunda da üçüncü adaydan sonra seçme işlemine başlamamız önerilmektedir. Aslında aday sayısı artıkça bu algoritma daha çok önem kazanmaktadır. Dört adaylı bir seçmede ikinciden, beş adaylıda üçüncüden sonra seçme işlemine başlamamız rastlantı değildir. Burada geçerli algoritma şöyledir:

  • Hiçbirini seçmeden adayların %37’sine bakın
  • %37’yi aştıktan sonra o ana kadar gördüğünüz adaylardan en iyi olanını seçin

Aşağıdaki tablodan da görüleceği gibi en iyi adayı seçme şansı yine %37’ye yaklaşacaktır:

Christian ve Griffiths’in (2017) belirttiği gibi algoritmaların içerdiği temel varsayımlar önemlidir. Yukarıdaki sekreter probleminde temel varsayım adayları ancak birbirleriyle karşılaştırarak hangisinin daha iyi olduğuna karar verebildiğimizdir. Elimizde ikinci adayın birincisinden ne kadar iyi olduğu hakkında hiçbir bilgi yoktur. Ama YDS (Yabancı Dil Bilgisi Seviye Tespit Sınavı) puanı gibi bir parametre eklersek en iyi adayı bulmaya daha çok yaklaşırız. Bu yeni koşulda, ilk %37’ye bakarken YDS puanı 95 olan birini doğrudan elemeyiz. Çünkü geri kalan adaylar arasında 95’ten yukarı puana sahip birini bulmak daha düşük olasılıktır. Bu nedenle, en iyi adayı bulmak için algoritmayı değiştirmek ve iyileştirmek gerekir.

Benzer bir durum, bir evini kiraya veren kişi için de geçerlidir. Sekreter probleminde olduğu gibi ev sahibinin bazı ön bilgilerle hareket etme şansı vardır. Kiracı adaylarını sadece verdikleri tekliflerle karşılaştırmaz; eve ödenecek en düşük ve en yüksek miktarları tahmin edebilir ve evin boş kalma maliyetini dikkate alarak kiracı adaylarıyla görüşür.

Christian ve Griffiths (2017), ev satışı, park yeri, sevgili seçimi gibi en uygun zamanda durup seçim yapmayı gerektiren problemler için uygulanabilecek farklı algoritmaları tartışmaktadır. Bu algoritmalar, her zaman en iyi adaya ulaştıramasa da rastgele bir seçimle karşılaştırıldığında en iyiye ulaşabilme olasılığını artırmaktadır.

Araştır veya Kullan

Christian ve Griffiths (2017), araştır/kullan ikileminde bilgi toplamak ve eldeki bilgiyi kullanma arasındaki dengeyi tartışmaktadır. Yabancı bir şehirde yemek yiyeceğiz. Daha önce gittiğimiz ve beğendiğimiz bir yere mi gitmeliyiz? Belki daha önce hiç gitmediğimiz bir yere giderek yeni tatlar aramalıyız. Bulunduğumuz şehri birkaç gün sonra terk edeceksek yeni tatlar aramak pek yararlı olmayacaktır. Çünkü iyi bir restoran keşfetsek bile bunun keyfini çıkarma süresi az olacaktır. Ama vaktimiz bolsa yeni şeyler denemek keşfettiğimiz tatların keyfini çıkarma süresi vereceğinden daha iyi bir seçenek gibi görünmektedir.

Christian ve Griffiths (2017) matematikçileri yıllardır meşgul eden bir soru sorar: “Bir kumarhanede iki kumar makinesi var. Birinde 15 oyun oynayıp 9 kere kazandınız ve 6 kere kaybettiniz. Diğerinde ise sadece iki oyun oynadınız ve sadece bir oyun kazandınız. Sonraki oyununuzu hangisinde oynardınız?” Birincisinde başarı oranı %60, diğerinde %50’dir. Hemen bir karar vermeden önce birincisinde 15 oyun oynarken diğerinde sadece iki oyun oynadığımızı dikkate almamız gerekir. Lokanta seçiminde olduğu gibi zaman yine önemli bir parametredir: Kumarhanede ne kadar kalacağız?

Herber Robbins 1952’de yazdığı makalesinde iki kumar makinesi için “Kazan kal, kaybet değiştir” stratejisinin işi şansa bırakmaktan daha iyi bir çözüm olduğunu savunmaktadır: Kazandığın sürece aynı makinede kal, kaybedince diğer makineye geç. Robbins’in bu stratejisini tartışan çok sayıda çalışma vardır. Bu tip araştırmalardan elde edilen sonuçlar hükümet ve şirket politikalarının oluşturulmasına yardımcı olmaktadır. Unilever 1970’lerde John Gittins adlı matematikçiden ilaç denemelerini en iyi şekilde planlamasını ister. Çünkü diğer ilaç şirketleri gibi Unilever de bir yandan yeni ilaçlar bulabilmek için AR-GE yatırımları yapmak isterken (araştır) diğer yandan mevcut ilaçlarından kazanç sağlamayı devam ettirmek istemektedir.

Web sitelerinde en uygun tasarımı bulmak için kullanılan A/B testi de yine bir araştır/kullan problemidir. A/B testlerinde web sitelerinin renk, resim, haber başlığı vb özellikleri değiştirilerek ziyaretçiler rastgele ama eşit bir şekilde farklı versiyonlara yönlendirilir. Sonra “KATKIDA BULUN”, “BAĞIŞ YAP”, “SATIN AL” gibi bağlantılara ne kadar tıklandığı karşılaştırılarak en uygun tasarıma doğru ilerlenir. İnternet reklamcılığında ve e-ticarette çok sık kullanılan bir stratejidir. ABD’deki son seçimlere sosyal ağlardaki yalan haberler damga vurmuş olsa da Obama’nın kazandığı seçimin yıldızı A/B testleridir.

Önbellekleme

Web tarayıcıların önbelleği, daha önce ziyaret edilen html sayfaları, resimler gibi içerikleri saklar ve daha sonraki ziyaretlerde bu içeriği web sunucuna gidip almak zorunda kalmadığı için önbellekteki içerik daha hızlı yüklenir. Önbellekleme, bilişim teknolojilerinde çok sık başvurulan bir yöntemdir. İşlemcilerin, sabit disklerin ve işletim sistemlerinin önbellekleri vardır. Bu nedenle, hafıza mimarisinde ve işlemci çiplerinin milimetrik yerleşiminde önbellekleme önemli parametrelerden biridir. Web sitelerinin hızlı açılması için sadece web tarayıcılarında değil sunucu tarafında da önbelleklemeye başvurulur.

Kısaca önbellekleme, sıklıkla başvurulan içeriğin daha hızlı erişilebilecek bir yerde saklanmasıdır. Önbelleklemeyi gündelik yaşamda da çok sık kullanırız. Sürekli kütüphaneye gitmemek için daha sık başvurulan kitapları kütüphaneden ödünç almak bir tür önbelleklemedir. Önbellek uygulamalarındaki en büyük kısıtlama önbelliğin sınırlı kapasitesidir. Örneğin kütüphaneden en fazla beş kitap ödünç alabiliriz. Yeni bir kitap almak istediğimizde elimizdeki beş kitaptan birinden vazgeçmemiz gerekir. Burada temel sorun, hangi kitabı iade edeceğimizdir. Farklı algoritmalar kullanılabilir. Örneğin, rastgele bir kitabı iade edip yenisini alabiliriz. İade ettiğimiz kitaba tekrar ihtiyacımız olduğunda ise yine elimizdeki beş kitaptan herhangi birini rastgele seçip iade edebiliriz. Bazı durumlarda basitliği nedeniyle tercih edilebilecek bir yöntemdir. İkinci yöntem, FIFO’dur (First-In, First-Out, İlk Giren İlk Çıkar). Buna göre yeni kitabı ödünç alabilmek için ilk aldığımız, yani en uzun süredir elimizde bulunan kitap iade edilmelidir. Fakat bu çözüm her zaman uygun olmayabilir. Belki de FIFO’da en önde yer alan kitabın en uzun süredir elimizde bulunma nedeni ona çok başvurmamızdır. Üçüncü yöntem, son zamanda en az kullanılanı çıkar (Least Recently Used – LRU), çoğu zaman en verimli sonucu sağlamaktadır:

LRU bize bir sonrakine ihtiyaç duyacağımız şeyin en son ihtiyacımız olan olduğunu, bundan sonra ihtiyaç duyacağımızın da muhtemelen en son ikinci kullanılan şey olduğunu söylemektedir. Ve en son ihtiyacımız olacak şey de en uzun zamandır kullanmadığımızdır (s. 140).

Gündelik hayatta LRU’ya sıklıkla başvururuz. Bazen de farkında olmadan. Dağınıklığın altında LRU algoritması yatıyor olabilir. Okumakta olduğu kitapları, kitaplığa geri yerleştirmek yerine masaya veya koltuğa koyanları ve dışarıdan gelince montu askıya asmayıp ortalıkta bırakanları bir de bu açıdan değerlendirebiliriz.

LRU önbellekleme için kullanılan tek algoritma değildir. Elde önbelleğe konulacak içeriğin ne olabileceği hakkında veri olduğunda farklı yöntemler de kullanılabilmektedir. Amazon, bir bölgede popüler olan ürünleri o bölgedeki alt depolarına göndererek çok daha hızlı teslimat yapabilmektedir. Netflix de insanların yaşadıkları yerlerle ilgili filmleri daha çok seyretmeye eğilimli olduğunu fark ettikten sonra filmlerini sunucularında buna göre depolamaya başlamıştır.

Çizelgeleme

Gündelik hayatta çok sık başvurduğumuz bir başka algoritma da önceliklerimizi belirlediğimiz ve buna göre harekete geçtiğimiz çizelgeleme algoritmalarıdır. Vaktimiz sınırlı ve yapmamız gereken işler vardır. Cuma gününde olduğumuzu ve önümüzde dolu dolu bir hafta olduğunu varsayalım. Pazartesi fizik ödevinin teslimi için son gün. Çarşamba matematikten, perşembe geometri ve biyolojiden sınav var. Cuma günü de matematik ödevimiz var. Bu arada doğalgaz almaya gitmemiz gerekiyor, en fazla beş gün yetecek doğalgaz kalmış.

Hayatta bazen işler yığılır ve her işi aynı anda yapamayacağımıza için bunları bir sıraya koymamız gerekir. Sıralamayı yaparken farklı ölçütler devreye girer. Bazen en yakın zamanda bitirilmesi gereken işten bazen de en kısa sürede bitebilecek işten başlarız. Bazı kişisel gelişim kitapları kısa sürede tamamlanabilecek bir işi hemen yapıp listeden çıkarmayı, bazıları önce en zordan başlamayı öğütler.

Matematikçiler ise olaya daha bilimsel yaklaşmaktadır. RAND’da çalışan Selmer Johnson 1954’te yayımlanan bir makalesinde şöyle bir problem ortaya atar: Biri çamaşırınızı yıkayan diğeri kurulayan iki makineniz var. Çamaşırları önce yıkayıp, sonra kurutmanız gerekiyor. Ancak bazı çamaşırlar fazla lekeli olduğu için daha uzun sürede yıkanmakta, ama kurulama zamanı değişmemektedir. Ayrıca çamaşırın fazla olması kurutmayı olumsuz etkilerken yıkamayı etkilememektedir. Çamaşır yıkamanın ve kurulamanın en iyi yolu nedir?

Johnson, en kısa yıkama süresini en başta, en kısa kurutma süresinin de en sonda olacağı bir algoritmanın en iyi çözüm olacağını belirtmektedir. Johnson’un çizelgelemeyi algoritmik olarak ifade etmesi, optimum çizelgeleme hakkında yapılan araştırmaları da artırır. Christian ve Griffiths (2017), Johnson’un çalışmasının iki makinenin çalışma sürelerini en iyileştirmek üzere kurulduğunu gündelik hayatta günlük kararlarımızda ise tek makine gibi davrandığımızı hatırlatmaktadır. Bir diğer deyişle, işlerin belirli yapılma süreleri varsa toplam zamanda bir iyileştirme yapmak söz konusu olmayacaktır. Nasıl bir iyileştirmenin hedeflendiği önemlidir.

İstenen iyileştirme, maksimum gecikmeyi azaltmak olabilir. Bunun için teslim tarihi en erken olan işten başlama stratejisi uygulanabilir. Hizmet sektöründeyseniz, müşterinin teslim tarihi, karşınıza geldiği andan itibaren başlayacağı için geliş sırasına göre bir çizelgeleme yapılması gerekecektir. Her hafta pazara gidip taze meyve alıyorsanız meyvelerin bozulma zamanı, teslim tarihleri olacaktır. En erken bozulacak meyveden başlanabilir. Christian ve Griffiths (2017) bunun en lezzetli ve sağlıklı seçenek olmasa da yiyeceklerin bozulma sürelerini en az indireceğini yazmaktadır.

Teslim tarihinin önemli olduğu işleri bitirmek içinse işlem sırası en kısa olan işi bitirmek daha uygun sonuç verecektir. Örneğin, pazartesi günü başlamanız gereken A (dört gün sürecek) ve B (bir gün sürecek) işleri varsa, B’den başlamak daha uygun bir çözüm olacaktır. Böylece B bir gün (iş teslimi pazartesi öğleden sonra), A da beş gün (iş teslimi cuma öğleden sonra) bekleyeceğinden müşterilerin toplam bekleme süresi altı gün olacaktır. A’dan başlanırsa bu iş perşembe günü biteceğinden A’nın bekleme süresi dört gün, B’ninki ise beş gün olacaktır. Her iki durumda da işler toplam beş günde tamamlanacaktır. Fakat toplam bekleme zamanı dikkate alındığında birinci ve ikinci seçenek arasında üç günlük bir fark vardır.

Önce en kısa olan işleri yapmak işler arasında bir öncelik sıralaması yoksa işe yarayacaktır. B işine başlamak için A’yı tamamlamak gerekiyorsa problem değişecektir ve yeni bir algoritmaya ihtiyaç vardır. Christian ve Griffiths’in (2017) sorunun bununla sınırlı olmadığını ekler. Hayat durağan değildir; A ve B için bir planlama yapıp işe koyulmuşken C işi gelmişse nasıl karar vermemiz gerekir? Hangi durumda yaptığımız işi yarım bırakıp C’ye başlamalıyız yoksa yeni işi göz ardı mı etmeliyiz? Farklı bir algoritma tasarlamak ve uygulamak gerekecektir; bu durumda benzer sorunlarla karşılaştığında “kullanıcıyı yavaşlatmadan ya da gerginlik içine sokmadan mümkün olduğu kadar uzun bir süre göreve devam eden” işletim sistemlerinin çalışma ilkelerinden yararlanılabilir.

***

Christian ve Griffiths’in (2017) kitabında yer alan diğer algoritmalar incelendiğinde zaten insan denen bilgisayarın sezgisel olarak sık sık bunlara başvurduğu; ama elektronik bilgisayarların çalışma ilkelerinden de yeni şeyler öğrenilebileceği ya da günlük kararlarını bu algoritmaları kullanarak iyileştirilebileceği görülmektedir. Christian ve Griffiths’in (2017) algoritma örnekleri, kişisel gelişim kitaplarından çok daha yararlı olabilir!

Algoritmaların doğası ve çalışma mantığı kavrandıktan sonra her bir algoritma karşılaşılan soruna göre olduğu gibi uygulanabilir veya yeni koşullara göre geliştirilebilir. Ancak son yıllarda, hükümetler ve şirketlerin hem gündelik hayata gömülü algoritmalara müdahale edebilme hem de yukarıdan yeni algoritmalar dayatabilme gücüne erişmeye başladığına da dikkat etmek gerekiyor. Algoritmalara dayalı düzenlemeler, kişisel sağlıktan sosyal politikalara kadar her alanda, hızla ve fazla dikkat çekmeden yayılıyor. Sonraki yazılarda özellikle algoritmaya dayalı düzenlemeler üzerinde duracağım.

Kaynaklar:

Barbin, E., Borowczyk, J., Chabert, J. L., Guillemot, M., Michel-Pajus, A., Djebbar, A., &

Christian, B., Griffiths, T. (2017). Hayatımızdaki Algoritmalar, Çev. Ali Atav, Buzdağı Yayınevi.

Erwig, M. (2017). Once Upon an Algorithm: How Stories Explain Computing. MIT Press.

Martzloff, J. C. (2012). A history of algorithms: from the pebble to the microchip. Springer Science & Business Media.

Rainie, L., Anderson, J., & Page, D. (2017). Code-dependent: Pros and cons of the algorithm age. Pew Research Center, 8.

16 Ağustos 2018

Posted In: algoritma, algoritmik toplum, araştır ve kullan, Bilgisayar Bilimi, çizelgeleme, duraklama, kodlama, önbellekleme, Özgür yazılım, Teknoloji Tarihi, Yazılım Çalışmaları, Yazılım Mühendisliği

WP Twitter Auto Publish Powered By : XYZScripts.com