Yaratıcılık açısından, makine öğrenmesi denen olguya değinmemizin sebebi, az önce yukarıda saydığımız “beğenilirlik, hoşa gitme” kıstasını, bizim tahmin ve kapasitemizden çok ötede bir doğrulukla bilebilecek olmasından kaynaklanıyor. Bir fotoğrafın, bir tasarımın insanlar tarafından beğenilip beğenilip beğenilmeyeceği bilgisi için, makina öğrenmesi sistemine yeterince veri yükleyebilirseniz, yazılım size hayranlık verici kehanetlerde bulunabilir. Üstelik, bunun belirli bir hedef kitle tarafından genel olarak beğenilip beğenilmeyeceği bilgisinden çok öte, az bir grup dahi olsa “kimler tarafından beğenilebileceği” bilgisini de verebilir. Bunların hepsi, somut veriye ve veriler arasındaki ilişkileri bulup çıkarmaya dayalı bir hesap, bir matematiktir. İşin temelinde, istatistik ve matematik olduğu için fevkalade tutarlıdır. Eğer elde yeterli veri varsa, insanın insan olmasından kaynaklanan absürtlüklerini, aykırılıklarını da olasılıksal olarak öngörüp hesaplayabilir.
Ayrıca, geçmişe ve bu güne dair yeterli veri olursa, insanların göreceli, konjonktürel beğenileri hakkında da çıkarımlar yapabilir.
Bir plakçının, “bu parça tutar arkadaş” dediğinde dayandığı parametrelerin on yüz milyon katını işler ve ilgisiz gibi görünen pek çok şey arasında bağlantılar kurar.
Yazı devam ediyor…
