Fiziksel Alan Güvenliğinde Yapay Zeka

Son on yılda, yazılım sektörünün yönünü yapay zeka uygulamalarına çevirmesiyle birlikte bilim kurgu filmlerinden aşina olduğumuz bir çok olgunun günlük hayatımızda karşılaştığımız teknolojilere dönüştüğüne tanıklık ediyoruz. İçinde bulunduğumuz bu dönüşüm çağının ilk yıllarında her ne kadar yapay zeka ile güçlendirilmiş yazılımların neler vadedebileceği görmezden gelinse de, 2020’li yıllara girdiğimiz bugünlerde, yakın geçmişe kadar sadece insan eliyle ilerleyen karar alma süreçlerini bu yeni teknolojilere emanet etmeye hazır görünüyoruz. Perakendeden üretime, lojistikten eğitime neredeyse tüm iş akışlarının bir noktasında yapay zeka teknolojileri kendine biçilmiş rolleri üstlenmeye başlarken, Avrupa Parlamentosu’nun 2019 yılının son çeyreğinde yayınladığı “Yapay Zeka Uygulamalarında Etik Değerler Yönergesi”nde belirttiği gibi güvenlik sektörü ise yapay zeka uygulamalarının en yoğun ve etkin kullanıldığı alanların başında geliyor.

Yapay zeka teknolojilerinin özellikle fiziksel alan güvenliği konusunda büyük ilerleme kat etmesi, basit bir arz talep dengesi içerisinde incelendiğinde dahi güvenlik sektörünün teknolojik çözümlere ne kadar çok ihtiyaç duyulduğunu gösteriyor. Ancak insan ve mekan güvenliğini sadece yazılımlar üzerinden sağlamanın yaratacağı tehlikeler ve riskler göz önüne alındığında; yapay zeka uygulamaları, güvenlik sektörü dahilinde müdahale edici olmaktan çok önleyici bir rol üstleniyor. Özellikle okul, ofis, fabrika, hastane, havalimanı, stadyum, kent meydanı gibi kamusal nitelik taşıyan alanlarda mekan güvenliğini sağlamak için devreye alınan yapay zeka teknolojileri, oluşan bir tehlikeye doğrudan müdahale etmek yerine karar vericilere yardımcı olmak adına risk analizleri sunarak, yaşanabilecek istenmeyen durumlara müdahale etmeyi olay henüz yaşanmadan mümkün kılıyor.

Mekan güvenliği için kullanılan yapay zeka teknolojilerini pasif birer sensörden ayıran en büyük özellik ise bu teknolojinin yazılımcıların ‘deep learning’ olarak tanımladığı süreç içinden geçerek eğitilebilir olması ve raporlamasını olasılık hesabına bağlı olarak yapabilmesi. Yaşanabilecek potansiyel senaryolar üzerinden bir nevi eğitimden geçen yapay zeka uygulamaları, örnek senaryoları işleyerek benzer sonuçlara yol açabilecek olayları öngörebilecek yetiye ulaşıyor. Hatta sürekli öğrenme hali içinde olması sebebiyle gün geçtikçe daha kusursuz analizler sunabiliyor.

Fiziksel alan güvenliğinde kullanılan en yaygın yöntem olan yüz tanıma (facial recognition) teknolojisi veya özellikle havalimanlarında kullanılmaya başlayan ve şüpheli görülen hareketleri inceleyen davranış okuma (predictive behavioral analysis) teknolojisi gibi yapay zeka uygulamalarıyla mümkün kılınan bir çok gözetim yöntemi, içinde bulunduğumuz yüzyılda bir çok tartışmayı beraberinde getirse de, asli görevi kamusal güvenliği sağlamak olan bu teknolojilere duyduğumuz ihtiyaç ise gün geçtikçe artıyor. İnsanların parmak izini veya yüzlerini bir kimlik doğrulama aracı olarak kullanmasıyla birlikte gün geçtikçe artan biometrik veri de hesaba katıldığında önümüzdeki yıllarda daha da kusursuzlaşacak olan fiziksel alan güvenliğine yönelik teknolojilerin gelecekte artık alışık hale geldiğimiz kimi donanımsal teknolojilerle bütünleşik olarak ilerleyeceğine kesin gözüyle bakılıyor. Drone’lardan cep telefonlarına birçok cihazda kendine uygulama alanı bulabilecek olan yapay zeka teknolojileri, bu cihazları fiziksel alan güvenliğine entegre olarak kullanacak bir geleceğe odaklanıyor desek yanlış olmayacaktır.