Atatürk’ün de yorgun argın bir günün sonunda sakinleşmek, hüzünlenmek veya neşelenmek için bizim sevdiğimiz şarkılara benzeyen şarkılar dinlediğini hissetmek farklı hislere götürdü bütün ekibi.

Yapay zeka, robotlar, insan-dışı zeka ile ilgili hayal gücümüz zirvesini sanırım 20.yüzyılda gördü; Robotlar bize hizmet ettiler, asistanlık yaptılar, tehlikeli işleri yaptılar, dünyayı ele geçirdiler, bizi köleleştirdiler, enerjimizden faydalandılar, bizi yönettiler, ayaklandık, onlarla savaştık, yendik, yenildik, uzaya kaçtık, evreni ele geçirdik, beraber yeni yaşam formları yaptık, hücre kadar küçüldüler, gezegen kadar büyüdüler. 1950’den itibaren elli yıl içerisinde bunların hepsi oldu. 

Gerçekler hayallerimizden farklı şekilde ve hızda ilerledi. 2010 yılına geldiğimizde bir balık fabrikasında uskumru ile hamsiyi ayırabilen yapay zekalar hala halkı ilgilendirmiyordu. Görsel analizi için kullanılan modeller zamanla internete yüklenen devasa görsel uzayı ile beslenmeye başladı.

Verinin artması bir noktaya kadar işimize yaradı, diğer yandan da öğrenmenin ne olduğunu anlamamız ve bunu ölçebilmemiz gerekti. Ölçemediğimizi geliştiremeyiz. 

Öğrenme karmaşık ve kompleks bir kavramdır, farklı şekillerde öğrenmek, bir yöntemde tıkanınca başka bir yönteme geçmek, bir kitaptan daha fazla anlayacağımız bir şey kalmayınca başka kitabı okumak ve hatta artık kitaplardan pek beslenemediğimizi görünce filmler izlemek, sohbetler yapmak, başka yöntemlere geçmek farkında bile olmadan uyguladığımız bir stratejidir. Yapay zekaya öğrenmeyi öğretmek tüm bu stratejileri mantıksal ve matematiksel olarak ifade etmeyi gerektirir. 

Görsel analizi konusunda  yıllar içerisinde inanılmaz bir gelişme yaşandı. Bir fotoğraftan; fotoğraftaki nesneleri, fotoğrafın hangi şartlar altında çekildiğini, içindeki eylemleri ve kompozisyonun oluşum şeklini yapay zekalar ile deşifre edebilir hale geldik. Hatta yüzü net gözükmeyen, bir ağaç arkasına saklanmaya çalışmış, koşan, zıplayan, kedilerin arasına gizlenmiş köpekleri bile tespit edebilir hale geldi yapay zeka. Tabii ki bu noktada -fotoğrafta köpek var- / - fotoğrafta köpek yok- gibi bir ikili modelden çıkmamız gerekti. Bunun yerine bu fotoğrafta köpek olma ihtimali yüzde seksen, buna yüzde doksan, bunda yüzde bir (kırışık bir tişörtün üzerine basılmış zor anlaşılan bir köpek fotoğrafı) gibi olasılık bazlı bir sisteme geçtik.

Biraz hikayeleştiriyorum, kusuruma bakmayın…

Bir gün bir kişinin aklına inanılmaz saçma bir soru geldi. Bu kadar iyi analiz eden bir yapay zeka, analiz ettiği şeyi üretemez mi? Diğer bir deyişle "köpekleri tanıyan bir yapay zeka neden köpek resmi yapamasın?" şeklindeki soru, ilk bakışta çok saçma gelse de, bir çok deneyi tetikledi.

Bin tane boş dijital resmimiz olsun, bunlar üzerine rastgele noktalar atalım ve hangisi daha çok köpeğe benziyor diye soralım. Kimisi yüzde 0.003, kimisi yüzde 0.001 gibi sayılarda köpek içereceği için, en yüksek olanı alalım ve diğerlerini çöpe atalım. Şimdi en yüksek olanın bin yeni kopyasını yapalım ve her birinin üzerine tekrar lekeler atalım. Yine en iyisini seçelim yine yapalım, yine, yine, yine.. Oldu mu size yüzde doksan dokuz. Görebilenin, üretebildiği bir çağa hoşgeldiniz.

Yapay zeka bir anda görseller üretebilmeye başladı, bu görseller başta yüz pikselden oluşurken zamanla onbin, zamanla on megapiksel seviyelerine gelmeye başladı.

Peki bunları size niye anlatıyorum. 

Hayal ederken hayat kolay, önüme açıyorum kağıdı yapay zeka bunu yapsa ne güzel olur, dünya şöyle olsa ne güzel olur diye yazılar yazabilirim, resimler çizebilirim, filmler çekebilirim ama üretmek çok yavaş ve binlerce buluş gerektiren garip bir süreç. 

O kadar garip ki;

Bu sene Şişecam bana Atatürk’ün en sevdiği şarkıları analiz ederek, bu şarkılara en benzeyen ve Atatürk’ün vefatından sonra kayıt edilmiş şarkıları bulabilir miyiz diye geldiğinde, sanatçı Zeynep Nal Sezer ile düşündükten ve araştırdıktan sonra bu müzikleri görsele çevirip benzer bir mantığı görsel kıyaslama ile kullanabilir miyiz diye merak ettik. Projeyi kabul ettiğimizde, hemen iki alanda destek almamız gerektiğini fark ettik. Birincisi yapay zeka alanında bize rehberlik edebilecek akademik birisi, ikincisi müzik alanında danışabileceğimiz ve Atatürk’ün musiki ile olan ilişkisini iyi bilen biri. Prof. Dr. Cem Say ve Serhan Bali tereddütsüz bir şekilde aklımıza gelen iki isim oldu. Ne mutlu ki ikisi de araştırmada yer almayı kabul ettiler.

Zeynep Nal Sezer, hemen tüm -state of art- modelleri araştırıp bize en uygun olacak yöntemi belirledi. Atatürk’ün sevdiğini bildiğimiz 22 şarkıyı frekans analizi ile mel spektogramlarına (görsellere) çevirdik. Aynı işlemi beşbin beşyüz popüler şarkıya uyguladık.

Serhan Bali ile çeşitli analiz yöntemleri, eksenler belirledik:

Ses Dalgası Analizi 

Hareketlilik

Perde Analizi (sol anahtarı)

Ses gürlüğü (volume)

Söz (vokal oranı)

BPM (tempo)

Ölçü Analizi

Halet-i Ruhiye

Ve bu eksenlerin ağırlıklarına Serhan Bali’nin deneyiminden yararlanarak karar verdik.

Yapay Zekanın önümüze serdiği ilk örnekleri, Ajda Pekkan’dan Tanrı Misafiri veya Mozart’tan  Piano Sonata No. 11"Alla Turca" yı dinlerken araştırmanın doğru yolda ilerlediğini kalitatif bir yerden de onaylamış olduk.

Atatürk’ün de yorgun argın bir günün sonunda sakinleşmek, hüzünlenmek veya neşelenmek için bizim sevdiğimiz şarkılara benzeyen şarkılar dinlediğini hissetmek farklı hislere götürdü bütün ekibi.

Bu kadar spekülatif bir konu içerisinde, seçimi insan dışı bir zekaya/bir analiz yöntemine bırakıp yalnızca duygusal tarafından keyif almak inanılmaz güzel bir histi.

Duygu Birecikli’nin ekipler arası koordinasyonu yürüttüğü süreçte, Lokal Istanbul, çok güzel bir mini belgesel çekti, belgesele ve listeye bağlantılardan ulaşabilirsiniz. Umarım siz de bizim kadar keyif alırsınız.

https://www.youtube.com/watch?v=TtQ3xOTCWv8

https://open.spotify.com/playlist/4BIguT7clmXfFz0EjkTiXE?si=ac36eeed1f684f4c