Algoritma Nedir?
Belirsiz ve genellikle yakından korunan bir terim, şaşırtıcı olmayan bir şekilde çok fazla kafa karışıklığına neden olan bir terimi seçeriz.
Bir algoritmanın basit bir açıklaması, bunun bir bilgisayar için bir dizi kural olmasıdır, ancak bunlar hiçbir zaman gerçekten basitliği ile tanınmamışlardır. Teknoloji ilerledikçe, algoritma gittikçe daha karmaşık hale geldi, yazılımı ve çevremizdeki birçok şeyi güçlendirdi. Bugün, BT dünyasında görünüşte her şeye yetki veren ve kontrol eden karmaşık yasa haline geldiler.
Yine de her zaman böyle olmadı; algoritmalar, internetten ve bilgisayarlardan çok önce hesaplama, veri işleme ve otomatik akıl yürütme yapmak için şartname olarak kullanılan bir matematik biçimidir.
Bir veri parçasının işlenmesini otomatikleştirmek için kullanılan kurallardır. ‘A’ olursa, ‘b’ yapın. Bu, çoğu sistemin üzerinde çalıştığı mantıktır; örneğin, bir kullanıcı 18 yaşında olmayı düzeltirse, belirli web sitelerine erişebilir, yoksa, web sitesine “üzgünüm, girmek için 18 yaşında olmalısınız” yazması söylenir.
Bu temel örnek, dünya çapında ve en çok kullanılan hizmetlerimizin çoğunda çok daha karmaşık ve karmaşık şekillerde bulunabilir. Facebook ve Google, haber aramaları ve izleme için sayısız algoritma oluşturur ve dağıtır. Sürücüsüz arabalar, algoritmik talimatlarla gezinir ve cep telefonlarımız bile arka planda çalışan programları çalıştırır.
Algoritmalar her yerde
Algoritmalar her yerdedir. Google’da bir arama yazdığınızda, Google’ın web sıralama algoritmasını kullanıyorsunuz. Spotify’dan daha önce dinlediğiniz parçalara göre beğenebileceğiniz müzikleri çalmasını istediğinizde bir algoritma kullanıyorsunuz. Takviminize ve genel rutininize bağlı olarak bugün sizin için hangi bilgilere sahip olduğunu görmek için Google Asistan’a bakarken bile, bu bir algoritma tarafından desteklenmektedir.
Dikkate alınması gereken önemli nokta, belirli algoritmaların nasıl çalıştığını genellikle çok iyi korunmuş bir sırdır ve çok az şirketin nasıl geliştirildiklerini açığa çıkarır. Onların koşusu da oldukça karmaşıktır ve binlerce olmasa da yüzlerce farklı faktör ve bilgi parçasını hesaba katar.
Facebook, Twitter, LinkedIn ve Instagram’ın tümü, hangi gönderilerin kime gösterileceğine karar vermek için algoritmalar kullanıyor ve muhtemelen en son popüler olan Facebook’lar, kişisel bağlantılara markalı içeriğin üzerinde öncelik veriyor. En çok neyle etkileşimde bulunduğunuzu analiz eder ve yalnızca ilgilendiğiniz içeriği gördüğünüzden emin olmak için bunlardan daha fazlasını gösterir.
Algoritmalar, ilgili bilgileri bir duruma uygulayan makine öğrenimi ile aynı kategoriye girer. İlk olarak görüntü tanıma teknolojisinde, bilgisayarları bir resimdeki yüzleri veya nesneleri tanımak için eğitmek için kullanıldılar.
Ancak şimdi algoritmalar daha da karmaşık hale geldi ve soldaki, sağdaki ve merkezdeki verileri analiz etti. Hava durumunu tahmin etmek, suçta bir artış varsa belirli alanlarda daha fazla polisin gerekli olup olmadığını belirlemek, dilleri çevirmek ve hatta belirli ürünleri en son ne zaman satın aldığınıza bağlı olarak alışveriş listenize eklemeniz gerekenler üzerinde çalışmak için kullanılırlar.
İnsanlar ve algoritmalar birbirini dışlamaz
Algoritmaların sağladığı verimlilik kazanımlarına rağmen, henüz insanlarla sohbet etmekte çok başarılı değiller. Aslında, müşteri hizmetleri endüstrisinin birçok bölümünü dijitalleştirme dürtüsü, hayal kırıklığına yol açtı, çünkü hoşnutsuz müşteriler bir insanla konuşmaktan başka bir şey istemiyorlar. Empati ve şefkat gibi özellikler yapay olarak başarıyla kopyalanana kadar, en gelişmiş algoritmalar bile insandan insana konuşmalara çekici olmayan alternatifler olarak kalır.
Algoritmalar doğru bir şekilde konuşlandırılsa bile, makine öğrenimine dayalı algoritmaların, tanımları gereği, gelişmek için bazı şeyleri yanlış anlaması gerekir. Facebook’un haber algoritması, içeriği kişisel zevklerinize göre uyarlar ve bu da, kullanıcıların farklı fikirlerden giderek daha fazla soyutlandığına dair endişeleri artırmıştır.
Aynı derecede endişe verici olan, Facebook’un algoritmasının ABD Başkanlık seçimleri sırasında Rusya’nın sponsorluğundaki binlerce reklamı tespit etmekte başarısız olduğunun son keşfiydi; bu, şirketin erişimini geri almasına ve kaliteyi kontrol etmek için bir ekip görevlendirmesine neden olan bir hataydı.
Yazının orijinali için tıklayınız.
