Haritalarla Konuşmak / Sesli Yapay Zekâ ile Konum Verisinin Buluşması

Direksiyonun başındasınız, gözünüzü yoldan ayırmadan soruyorsunuz: "En yakın açık eczane nerede?" Birkaç saniye sonra bir ses, sizi tanıdık bir caddeden adını bile bilmediğiniz bir ara sokağa yönlendiriyor. Sıradan bir an gibi görünür; oysa içinde sessiz bir olağanüstülük saklıdır. Çünkü o makine yalnızca söylediğiniz kelimeleri değil, bulunduğunuz yeri de anlamıştır. Sözün ve mekânın aynı cümlede buluşması, aslında çok eski bir hikâyenin en yeni sayfasıdır.

İnsan, mekânı hep bir dille anlatmaya çalıştı. Çatalhöyük'ün duvarına çizilen o ilk harita da gökyüzündeki yıldızlara bakıp rotasını bulan denizci de "meydandaki saat kulesinden sağa sap" diyen mahalleli de aynı şeyin peşindeydi: Mekânı anlaşılır kılmak, onu paylaşılabilir bir bilgiye çevirmek. Önce kâğıt haritalar, sonra koordinatlar, derken GPS... Her aşamada mekânı biraz daha kesin, biraz daha taşınabilir hâle getirdik. Şimdi bu uzun zincire yeni bir halka ekleniyor: Ses.

Komuttan Sohbete

 Son yılların iki büyük teknolojisi, bir süredir ayrı kulvarlarda olgunlaşıyordu. Bir yanda konuşmayı yalnızca metne çeviren değil, ne demek istediğimizi kavrayan sesli yapay zekâ vardı; öbür yanda GPS'ten coğrafi bilgi sistemlerine (CBS), üç boyutlu kent modellerinden dijital ikizlere uzanan, dünyayı milimetrik bir veriye dönüştüren mekânsal teknolojiler. Bu iki kulvarın kesişme noktası, sıradan bir insanın mekâna kendi diliyle soru sorabilmesidir.

Eskiden sesli komutlar katı kalıplara sıkışmıştı; "rota oluştur", "navigasyonu başlat" derdiniz, o kadar. Bugün ise belirsizliği, bağlamı, insana özgü o dağınık ifadeyi anlayan modellerle konuşuyoruz. "Şu köprüden sonra sağdaki kafe" diyebiliyoruz; sistem bu bulanık tarifi bir konuma çevirebiliyor. "Bu mahallede yürüme mesafesinde park var mı, varsa kaç dakika?" diye sorduğumuzda, arka planda koca bir şehrin mekânsal verisi devreye giriyor. Yani artık makineye emir vermiyoruz; mekânla, onun adına konuşan bir aracıyla sohbet ediyoruz.

Peki bu "anlama" perde arkasında nasıl oluyor? Aslında tek bir sihir değil; soruyu elden ele aktaran birkaç yardımcının iş birliği gibi düşünebiliriz. Önce makine sizi duyar: Söylediklerinizi, çok hızlı yazan bir kâtip gibi anında yazıya döker. Sonra ne demek istediğinizi çözer ve cümledeki yer adlarını —"kafe", "köprü", "park"— ayıklar. "Sağdaki", "yürüme mesafesinde" gibi bize göre tarif edilen ifadeleri, o an nerede durduğunuzu bilerek haritadaki gerçek noktalarla eşler; tıpkı mahalleyi avucunun içi gibi bilen birinin, "şu köprünün oradaki kafe" deyince hangisini kastettiğinizi hemen anlaması gibi. Bir yere gitmek istiyorsanız, olası yollar arasından en uygununu seçer. En sonunda da bulduğu cevabı yeniden gündelik bir cümleye çevirip sesli olarak size okur. Yani arka planda tek bir adım değil; sözünüzü önce haritaya, sonra tekrar söze çeviren bir aktarma zinciri çalışır. Hatta en yeni sistemler aynı anda hem dinleyip hem görebiliyor: Telefonun kamerasını bir binaya tutup "buraya nereden girilir?" diye sorduğunuzda, gördüğüyle duyduğunu birleştirip yanıt verebiliyor.

Bu sohbet de yalnızca telefon ekranına sığmıyor. Arabada eller direksiyonda kalırken, artırılmış gerçeklik gözlüğüyle baktığımız yere seslenirken, evdeki bir asistana yarının rotasını anlatırken... Mekân, giderek "okunan" bir şey olmaktan çıkıp "konuşulan" bir şeye dönüşüyor. Hele görme engelli biri için bu buluşma, çoğumuzun fark edemeyeceği kadar büyük bir özgürlük: Sesle sorulup sesle yanıtlanan bir mekân, bir başkasının koluna tutunmadan yürüyebilmek demektir.

Bir adım ötesi, şehrin kendisinin "soru sorulabilir" hâle gelmesi. Akıllı şehir panolarındaki trafik, hava kalitesi, doluluk verileri bugüne dek grafiklerin ve kontrol panellerinin diliyle konuşuyordu. Yarın aynı veriye "şu an şehrin en sakin meydanı neresi?" diye sorabileceğiz. Mekânsal hesaplama dediğimiz bu yeni eşikte ses, en doğal arayüz olmaya aday; çünkü insan, bir yere giderken zaten çoğu zaman yüksek sesle düşünür.

Mühendisin Verisi Halkın Diline Geldiğinde

 Bu dönüşümün haritacılık açısından ayrı bir anlamı var. Yıllardır biz mühendisler mekânı sayılara, katmanlara, veri tabanlarına işliyoruz: parseller, kotlar, adresler, bağımsız bölümler, üç boyutlu yapı modelleri. Bu bilgi çoğu zaman uzmanın ekranında, teknik bir dilin ardında kalır. Sesli yapay zekânın getirdiği asıl kırılma, o devasa mekânsal bilginin vatandaşın gündelik diliyle erişilebilir hâle gelmesidir.

Bir gün belediyenin coğrafi bilgi sistemine sözlü olarak "evimin bulunduğu adanın imar durumu nedir?" diye sormak; bir afet anında "en yakın güvenli toplanma alanı neresi, oraya yürüyerek nasıl giderim?" diyebilmek artık bir hayal değil, mühendislik bakımından ulaşılabilir bir hedef. Ne var ki teknolojinin tek başına yetmediğini de söylemek gerekir. Sesin doğru cevabı verebilmesi için arkadaki konum verisinin güncel, doğru ve standart olması şarttır. Makineyi konuşturan asıl şey, yıllarca titizlikle üretilen o nitelikli veridir.

Bu köprüyü kurmaksa göründüğünden zor. Çünkü sizin gündelik dille sorduğunuz soruyu, haritanın arkasındaki dev kayıt sisteminin anlayacağı kesin bir aramaya çevirmek gerekir; "yakında park var mı?" cümlesini, sistemin defterinde gerçekten arayabileceği bir isteğe dönüştürmek gibi. Bunun olabilmesi için de verinin derli toplu ve herkesçe aynı biçimde tutulmuş olması şarttır; tıpkı herkesin aynı formu aynı kurallarla doldurması gibi, ki makine onu okuyup sıralayabilsin. Bir başka zorluk, aynı adı taşıyan yerlerdir: Türkiye'de onlarca "Yeniköy", sayısız "Cumhuriyet Caddesi" vardır. Sistemin doğru olanı bulabilmesi için, bir postacının adresin geri kalanına bakıp hangi caddeyi kastettiğinizi anlaması gibi, sizin konumunuzu ve sözün gelişini birlikte değerlendirmesi gerekir. En önemlisi de şudur: Makine, bilmediği bir yeri biliyormuş gibi uydurmamalı; verdiği her cevabı gerçek ve resmî kayıtlara dayandırmalıdır. Çünkü yolunu ararken kendinden emin bir sesle verilen yanlış bir cevap, hiç cevap alamamaktan daha tehlikelidir.

Peki ya Mahremiyet?

Her yeni kolaylığın bir bedeli vardır ve bunu görmezden gelmek olmaz. Sesle mekâna yönelttiğimiz her soru, aslında iki şeyi birden teslim eder: Nerede olduğumuzu ve ne istediğimizi. Konum tek başına bile hassas bir veriyken, ona bir de niyetimizi eklediğimizde ortaya alışkanlıklarımızın, rutinlerimizin, hatta zaaflarımızın haritası çıkar. Sabah hangi kafeye uğradığımız, akşam hangi yoldan eve döndüğümüz, hangi hastanenin yolunu sorduğumuz... Bizi yönlendiren veri, aynı kolaylıkla bizi tanımlayabilir, profilimizi çıkarabilir.

İşte bu noktada soru teknik olmaktan çıkıp kamusal bir soruya dönüşür: Bu veriyi kim tutuyor, kimin yararına işletiyor? Mekânsal veriyi üreten ve ona en çok sahip çıkması gereken meslek olarak haritacılar, bu tartışmanın kıyısında değil tam ortasında durmalıdır. Çünkü konum verisi yalnızca bir pazarlama hammaddesi değil, aynı zamanda bir kamu varlığıdır.

Bir zamanlar harita, sessizce önümüze serilen ve bizim okumamız gereken bir kâğıttı. Şimdi yavaş yavaş bize cevap vermeye başlıyor. Asıl mesele, bu konuşan mekânı kimin diline ve kimin çıkarına göre ayarlayacağımız: Onu yalnızca daha hızlı tüketmek için mi, yoksa insanın ve kamunun yararına çalışan bir pusulaya dönüştürmek için mi eğiteceğiz? Bu sorunun cevabı teknolojide değil, bizde.