Son zamanlarda teknoloji gündeminin neredeyse tamamını yapay zekâ haberleri oluşturuyor. Bu ilgi, teknolojinin yapabileceklerini görme merakından ve mesleklerimizle ilgili spekülatif açıklamalardan doğuyor olabilir. Ben de bu yazıda kendi çalışma alanım olan UX ile yapay zekâ bağını ele almak istedim. Hem mevcut durum ve uygulamaları hem de bu alanlar ile ilgili trendleri anlatmaya çalıştım. Keyifli okumalar.

Yapay zekâ (AI-Artifical Intelligence) terimi ilk olarak Prof. John McCarthy tarafından 1956 yılında Dartmouth konferansında kullanılmış. Aslında daha derine indiğimizde doğrudan yapay zekâ olmasa da 1943 yılında Warren S. McCulloch ve Walter H. Pitts’in “A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity” adlı makalelerinde elektronik beyin ifadesiyle yapay zekâya yakın bir ifadeden bahsettiklerini görebiliriz. Akabinde 1950 yılında Alan Turing’in, düşünen makineler yaratma olasılığı hakkında düşüncelerini paylaştığı makalesi bilim dünyasında büyük sükse yapmış ve yine aynı yıl Isaac Asimov’un “Ben Robot” adlı kitabı yayımlanmış. Sonrasında Will Smith’in oynadığı  “I, Robot” filmi, bize düşünen makineler fikrinin çok da inanılmaz bir fikir olmadığını gösteriyor.

Peki Yapay Zekâ Nedir?

Literatürde “yapay zekâ”nın gelişmesine ve kullanım alanına göre birçok tanımını bulabilirsiniz. Yine de genel bir ifadeyle yapay zekâ: Bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrollü robotun, genellikle akıllı varlıklarla ilişkili görevleri yerine getirme yeteneği olarak tanımlanabilir.. Yapay zekâ tanımı genellikle insanlara özgü entelektüel kazanımlarla ilişkilendirilerek anlamlandırma, geçmiş deneyimlerden ilerleme, kaydetme, akıl yürütme olarak tanımlanabilir. Aslında günümüze kadar gelen süreçte var olandan ilerlemenin ve gelişmenin yanı sıra kazanımlarla bir bilinç oluşturarak kendi kararlarını veren bir beyin fonksiyonuna kadar geniş bir spektrumu ifade eder. Yapay zekânın hayal edilen ya da yapması beklenen versiyonlarının kurgulandığı yapımlar için de Jonathan Nolan ve eşi Lisa Joy’un oluşturdukları bilimkurgu gerilim türünde televizyon dizisi olan “Westworld” ve duygusal olarak da ele alındığı Spike Jonze’nin yönetmenliğini yaptığı “Her” filmi meraklısı için iyi bir örnek olabilir.

Çok fazla kafa karıştırmadan “Yapay zekâ nedir?” sorusunun cevabını yine en iyi yapay zekânın kendisi anlatır diye düşündüğümden buraya bir de yapay zekânın kendisinden tanım bırakmak isterim. Son dönemin en meşhur yapay zekâ uygulaması ChatGPT’ye “Yapay zekâ nedir?” diye sorduğumuzda kendisini şu şekilde tanımlıyor:

Kısaca bahsettiğimiz yapay zekâyı, kullanıcı deneyimi (UX) sistemleri ile ilişkilendirmeden önce “Kullanıcı deneyimi tasarımı ve kullanılabilirlik nedir?” terimleri için bloğumuzdaki “Kullanıcı Deneyimi (UX) Tasarımcısı ve Yazılım Geliştirici Oranı Ne Olmalıdır?” blog yazısına göz atabilirsiniz.

Peki Yapay Zekâ (AI) ve Kullanıcı Deneyimi (UX) Nerelerde Kesişiyor

Kullanıcı deneyimi tasarımının, kullanıcıların bir ürün veya hizmetle etkileşimlerinin optimize edilmesine yönelik bir disiplin olduğunu söyleyebiliriz. Yapay zekâ bu optimizasyon sürecinde 6 şekilde rol almaktadır. Bu rollere ve sürecin geleceğine kısaca değinmek istiyorum.

1. Kişiselleştirme: AI, kullanıcıların ne istediği veya neye ihtiyaç duyduğu hakkında tahminler yapmak için verileri ve kullanıcı davranışını analiz ederek UX tasarımcılarının kullanıcı deneyimlerini kişiselleştirmesine yardımcı oluyor. Örneğin; Amazon’un ürün tavsiye motoru, kullanıcıların göz atma ve satın alma geçmişlerine dayalı olarak satın alma olasılığı yüksek olan ürünleri önermek için yapay zekâyı kullanır. Bir başka örnek olarak Netflix’in izleme listesi, yaş ve cinsiyete göre ana sayfasında sürekli kişiselleştirilmiş listeler bulundurmasını gösterebiliriz.
2. Diyalog Kurma: Siri ve Alexa gibi sesli asistanların yükselişiyle birlikte UX tasarımcılarının, kullanıcıların yapay zekâ ile doğal dili kullanarak nasıl etkileşim kurduğunu düşünmesi gerekiyor. Hem doğal hem de kullanımı kolay bir konuşma arabirimi tasarlamak, yapay zekânın dili nasıl işlediğini ve kullanıcı sorgularına nasıl yanıt verdiğini anlamayı gerektirir. Daha önce kullanıcıların bilgisayara komut vermesinde kullanılan web, mobil uygulama gibi grafiksel arayüzlerin (GUI) yerine geçmeyi amaçlayan iletişim bazlı arayüzler (CUI) insanların bilgisayara günlük dilde yazarak veya konuşarak komut verebilmesini amaçlıyor. Dolayısıyla bahsedilen diyalog tasarımı aslında UX – AI ilişkisiyle meydana geliyor. Hatta, Siri ve Alexa’nın kısıtlı cevaplarına nispeten, ChatGPT bize yapay zekânın ne kadar hızlı bir şekilde ilerlediğini gösteriyor.
3. Erişilebilirlik: AI, UX tasarımcılarının ürünleri engelli kullanıcılar için daha erişilebilir hale getirmesine yardımcı olabiliyor. Örneğin, Microsoft’un Seeing AI uygulaması, görme engelli kullanıcıların nesneleri ve insanları tanımlayarak çevrelerindeki dünyayı “görmesine” yardımcı olmak için bilgisayar görüşünü kullanıyor. Yine, işitme engelli kullanıcılar için doğal dil işleme (NLP) teknolojisi, konuşma tanıma ve sentezleme özellikleriyle birlikte kullanılabiliyor. Bu teknoloji, işitme engelli kullanıcıların konuşmalarını metne veya metni konuşmaya dönüştürerek, onların daha kolay iletişim kurmalarına yardımcı oluyor.
4. Görselleştirme: AI, tasarımcıların düşüncelerini görselleştirmede de yardımcı olabiliyor. Midjourney ve Canva gibi uygulamalar yazarak verilen komutları görsel hale getirdiği gibi var olan görsellere de giydirme yapabiliyor. Örneğin; sosyal medyada paylaşılan ve Midjourney aracılığıyla yapılan Papa’nın gerçeğe yakın görselleri, “neyin gerçek olduğunu nasıl anlayacağız” sorularını beraberinde getiriyor. Yine tam tersi, gelecekte, yapay zekâ tabanlı görüntü işleme teknolojisi, örneğin nesneleri tanıma ve metne dönüştürme özelliği ile birlikte kullanılarak, görme engelli kullanıcılara yardımcı olabilir.

5. Deneyim Testleri: Kullanıcı deneyimi testlerinde yapay zekâ da kullanılabiliyor. Kullanıcı deneyimi testleri, bir ürün veya hizmetin kullanıcıların gerçek dünya deneyimlerini simüle etmek için yapılan testlerdir. Bu testler, ürünün kullanıcı dostu olup olmadığını, kullanıcının ürünü nasıl kullandığını ve ürünün kullanıcı beklentilerini ne kadar karşıladığını belirlemek için yapılıyor.
   
   Yapay zekâ, gelecekte kullanıcı deneyimi testlerinde, test sonuçlarını analiz etmek ve daha iyi sonuçlar elde etmek için kullanılabilir. Örneğin; bir kullanıcının ürünü nasıl kullandığını anlamak için yapay zekâ algoritmaları, kullanıcının göz hareketlerini ve yüz ifadelerini takip ederek, ürünle etkileşimleri hakkında daha detaylı bilgiler sağlayabilir. Instagram filtre uygulamalarında bu yöntem kullanılıyor olsa da ilerde pek çok uygulama arayüzünde kullanıcı deneyimlerindeki memnuniyetini puanlandırarak sormak yerine yüz hareketi ve mimiklerinden geri bildirim almak da mümkün olabilir.
   
   Benzer şekilde, yapay zekâ, kullanıcı deneyimi testlerinde, kullanıcılara özel test senaryoları oluşturmak için de kullanılabilir. Bu, kullanıcının ürünle etkileşimlerinin gerçek dünya deneyimlerine daha yakın olmasını sağlayabilir. Yapay zekâ, kullanıcı deneyimi testleri için kullanılan birçok farklı teknoloji ve araçlardan biri olduğu için kullanıcı deneyimi tasarımcıları, yapay zekâ algoritmalarını kullanarak, ürünlerinin kullanıcılar tarafından nasıl algılandığını anlamak için bu teknolojiden yararlanabilirler.

7. Tasarımda Kullanılan Araçlar: Kullanıcı deneyimi tasarımında yapay zekâ algoritmalarını kullanan birçok uygulama ve araç vardır. Bazı örnekler şunlardır:

• Adobe Sensei: Yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknolojilerini kullanarak, kullanıcı deneyimi tasarımı ve dijital medya işleme süreçlerinde otomasyon sağlar. Örneğin; Adobe XD uygulamasında, Sensei’nin yapay zekâ algoritmaları, kullanıcıların tasarımlarını otomatik olarak yeniden boyutlandırabilir ve çeşitli cihazlarda test etmelerine olanak tanır.
• Sketch: Kullanıcı arayüzü ve deneyimi tasarımı için bir vektör çizim uygulamasıdır. Uygulama, kullanıcılara tasarımlarında renk ve şekil seçimlerinde yardımcı olan bir yapay zekâ özelliği olan Magic Mirror’ı da içerir.
• Figma: Kullanıcı arayüzü ve deneyimi tasarımı için bulut tabanlı bir araçtır. Uygulama, yapay zekâ algoritmalarını kullanarak, kullanıcıların tasarımlarını otomatik olarak yeniden boyutlandırmalarına ve farklı cihazlarda test etmelerine olanak tanır.
• Canva: Tasarım yapmak isteyenler için bulut tabanlı bir araçtır. Uygulama, yapay zekâ algoritmalarını kullanarak, kullanıcılara tasarımlarında doğru renklerin ve stillerin seçilmesinde yardımcı olur.
• UXCam: Mobil kullanıcı deneyimi analizi yapmak için bir araçtır. Uygulama, kullanıcı davranışlarını izleyerek, yapay zekâ algoritmalarını kullanıp kullanıcılara kişiselleştirilmiş öneriler sunar.

Günümüzde gelinen noktada yapay zekâ elde edilen verilerden yola çıkarak kendi kendine öğrenebilen ve gelişebilen bir sistem olarak tanımlanıyor. Ancak, şu anda sadece hafıza yöntemiyle kaydedileni uygulayan bir yapı olarak görev yapıyor. Bu durumda teorik anlamda bu tanım geleceğe yönelik olarak daha yolun başında olduğumuzu gösteriyor. Çünkü yapay zekâ araştırmacıları ileride gerçekleşebilecek olasılıkları da düşünerek konuyu aşağıdaki tabloda görüleceği gibi üç aşama olarak inceliyor.

Özetle, günümüzde ulaşılan noktada yapay zekâ elde edilen verilerden yola çıkarak kendi kendine öğrenebilen ve gelişebilen bir sistem olarak tanımlanabilmektedir. Fakat teorik anlamda bu tanım geleceğe yönelik olarak daha yolun başında olduğumuzu gösteriyor (Ş, Karaşahinoğlu). Ancak yine de UX alanında etkileşimini artırmaya devam eden yapay zekânın daha çok rol aldığı bir tasarım evreni düşünmemek mümkün değil. Birçok farklı görüşe rağmen, tasarım anlamında yapay zekânın tasarımcıyı elimine etmekten çok işini kolaylaştırarak yaratıcılığını artıracağını düşünüyorum.

Kaynakça

• Ashok. (2019, September 10). How AI is getting groundbreaking changes in talent management and HR tech. HackerNoon. https://hackernoon.com/how-ai-is-getting-groundbreaking-changes-in-talent-management-and-hr-tech-d24ty3zzd
• Allen, Gregory (Nisan 2020). “Department of Defense Joint AI Center – Understanding AI Technology” (PDF). AI.mil – The official site of the Department of Defense Joint Artificial Intelligence Center. 21 Nisan 2020
• Belhadj, M. (2022, September 19). Pazarlama Hizmetinde Yapay Zekâ: Netflix öneri Sistemi örneği. April 28, 2023, https://acikerisim.erbakan.edu.tr/xmlui/handle/20.500.12452/9045
• Guardian News and Media. (2020, September 8). A robot wrote this entire article. are you scared yet, human? | GPT-3. The Guardian. https://www.theguardian.com/commentisfree/2020/sep/08/robot-wrote-this-article-gpt-3
• Karaşahinoğlu, Ş. (2020). Yapay Zekânın Grafik Tasarım Alanında Kullanım Örneklerinin ve Gelecekteki Olası Rolünün İncelenmesi . Ordu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi , 10 (3) , 612-626 . DOI: 10.48146/odusobiad.764387
• Mántaras, R. L. D. (2017). “Artificial Intelligence and the Arts: Toward Computational Creativity”,    https://www.bbvaopenmind.com/wp-content/uploads/2017/01/BBVAOpenMind-Artificial-Intelligence-and-the-Arts-Toward-Computational-CreativityRamon-Lopez-de-Mantaras.pdf , Erişim tarihi: 13.06.2020.  
• Sterne, J. (2017). Artificial Intelligence for Marketing: Practical Applications. Canada: Wiley. https://books.google.com.tr/books?hl=en&lr=&id=o_YtDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR9&dq=Sterne,+J.+(2017).+Artificial+Intelligence+for+Marketing:+Practical+Applications.+Canada:+Wiley.&ots=g85x7Bqbgs&sig=64XD8nFUNFyHNPvgALq5aZNt-qY&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false  
• Wu, S. (2020). “Development of Graphic Design Based on Artificial Intelligence”, Journal of Physics: Conference Series, ICAIIT 2020, doi:10.1088/1742-6596/1533/3/032022.
• Yapay Zekâ Uygulamalari ve Yapay Zekânın geleceği̇. (n.d.). March 8, 2023, https://www.researchgate.net/publication/340903516_YAPAY_ZEKA_UYGULAMALARI_VE_YAPAY_ZEKANIN_GELECEGI