Kategori arşivi: TED

Bu bölümde ‘un ilgi alanına giren TED konuşmalarının özetlerini bulabilirsiniz. Konusunda uzman kişiler tarafından yapılan TED konuşmaları içerisinde siber güvenlik, internet yönetişimi, bilişim ve daha birçok farklı alanda yen’baki; açıları ve özgün fikirler sunmaktadır.

haber, TED

Peşindeki sosyal medya canavarı: Facebook

1 Yorum

Cambridge Skandalı ile sarsılan sosyal medya devi Facebook’un senin hakkında ne kadar bilgiye sahip olduğunu, bu sitedeki paylaşımlarını ucunun nereye vardığını hiç düşündün mü?

Yaptığın ve son anda yapmaktan vazgeçtiğiniz paylaşımları bile takip edip saklayan Facebook, sana ayakkabı satmaya çalışmaktan kiminle flört ettiğine veya kime karşı sempati duyduğunu bile anlayabilecek bir noktada. Sosyal medya devi, online kadar offline bilgilerinin de peşinde. Bunları da satın alıp algoritmanın içine eklemeye çalışıyor…

Bunlar, Zeynep Tüfekçi’nin TED konuşmasından yansıyanlar. Konuşmanın ayrıntılı bir özetini ve konuşmanın kendisini aşağıda bulabilirsiniz:

İnsanlar yapay zekâyla ilgili korkularını dile getirdiğinde, genellikle kontrolden çıkmış insansı robotları hayal ederler. Terminatör gibi. Düşünmeye değer olsa da uzak bir tehdit bu… Yakın gelecekteki bağımsızlığımızı ve itibarımızı tehdit eden teknolojinin büyük kısmı veri ve dikkatimizi toplayıp reklamcı ve benzerlerine satan şirketler tarafından geliştiriliyor: Facebook, Google, Amazon, Alibaba, Tencent.

İlgili haber>> Cambridge Skandalı, Facebook’a pahalıya mal oldu

Gelin, dijital hayatımızdaki temel bir gerçeğe bakalım… İnternet reklamları. Bir örnek verelim. Diyelim ki Las Vegas’a uçak bileti satmak istiyorsunuz. Eski düzende, deneyim ve öngörülerinize dayanarak hedef bir demografik kesim belirlersiniz. Reklam yapmayı da deneyebilirsiniz, 25 – 35 yaş aralığındaki erkekler veya kredi kartı limiti yüksek olan insanlar veya emekli çiftler, değil mi? Geçmişte böyle yapardınız. Şimdi büyük veri ve makine öğrenimi ile işler artık böyle yürümüyor.

Bunu anlamak için, Facebook’un sizinle ilgili sahip olduğu tüm verileri düşünün: Yazdığınız her durum bildirisi, her bir Messenger sohbeti, oturum açtığınız her konum, yüklediğiniz tüm fotoğraflar. Bir şey yazmaya başlayıp sonra vazgeçip silerseniz, Facebook bu silinenleri de saklayıp analiz ediyor. Çevrimdışı verilerinizle sizi gitgide eşleştirmeye çalışıyor. Ayrıca veri acentalarından da çok fazla veri satın alıyor. Finansal kayıtlarınızdan tarama geçmişinize kadar her şey bu veri setinde olabilir. ABD’de bu tür veriler rutin olarak toplanıyor, karşılaştırılıyor ve satılıyor. Avrupa’da daha sıkı kurallar var.

Yani aslında olan şey, tüm bu veriler harmanlanarak, bu makine öğrenimli algoritmalar daha önce Las Vegas’a gitmek için uçak bileti alan insanların özelliklerini nasıl ayrıştıracaklarını öğreniyorlar. Var olan verilerden bunu öğrendiklerinde, bunu yeni insanlara uygulamayı da öğreniyorlar. Böylece, yeni bir bireyle karşılaştıklarında onun Las Vegas’a bilet alıp almayacağını sınıflandırabiliyorlar. Olsun, diye düşünüyorsunuz, alt tarafı Vegas’a uçak bileti teklifi. Görmezden gelebilirim. Ancak asıl sorun bu değil. Asıl sorun şu ki biz bu karmaşık algoritmaların nasıl çalıştığını artık anlamıyoruz.

 

 

Bu sınıflandırmayı nasıl yaptıklarını artık anlamıyoruz. Dev matematik matrisleri, binlerce sıra ve sütun, belki de milyonlarcası… Ve tüm verilere sahip olsalar bile, ne programcılar, ne bunları inceleyen herhangi biri bunun tam olarak nasıl işlediğini anlayabiliyor. Tıpkı size beynimden bir kesit göstersem ne düşündüğümü anlayamayacağınız gibi. Sanki artık programlama yapmıyoruz, tam olarak anlayamadığımız bir bilinç geliştiriyoruz. Ve bu mekanizmalar yalnızca müthiş miktarda veri varsa çalışıyor, dolayısı ile hepimizin üzerinde kapsamlı bir gözetleme de teşvik ediliyor ki makine öğrenimli algoritmalar işini yapabilsin. Bu yüzden Facebook, hakkınızda toplayabildiği tüm veriyi istiyor. Algoritmalar daha iyi çalışıyor…

Deneyler gösteriyor ki algoritmanın sizin için seçtikleri duygularınızı etkileyebilir. Bununla da bitmiyor. Siyasi davranışınızı da etkiliyor. 2010 yılı orta dönem seçimlerinde, Facebook, ABD’deki 61 milyon insan üstünde daha sonra açıklanan bir deney yaptı.

İlgili haber>> 100 bin dolar verin, Facebook ile seçim sonucu değişsin!

Bir grup insana ”Bugün seçim günü” yazısı gösterildi, bu daha basit olandı, diğer bir gruba ise aynı şey, küçük bir farkla gösterildi: ”Oy verdim” butonuna tıklayan arkadaşlarının küçük fotoğraflarının bulunduğu versiyon. Bu kadar basit bir nüans. Değişen tek şey fotoğraflardı ve seçmen kütüğünce de onaylandığı üzere, bu araştırmaya istinaden yalnızca bir kez gösterilen bu paylaşım o seçimde 340.000 ek seçmen olarak sonuçlandı. Şans eseri mi? Hayır. Çünkü 2012’de aynı deneyi tekrarladılar. O zaman, yalnızca bir kez gösterilen sivil mesaj 270.000 ek seçmen olarak geri döndü.

Hatırlatayım, 2016 ABD başkanlık seçimleri yaklaşık 100.000 oy farkıyla belirlendi. Yani Facebook kolaylıkla politikanız hakkında çıkarım yapabiliyor, siz bunu sitede hiç açıklamamış olsanız bile. Bu algoritmalar bunu oldukça kolay başarabiliyorlar. Peki ya bu güce sahip bir platform bunu adaylardan birinin destekçilerini arttırmak için kullanırsa? Bundan haberimiz olur mu?

Masum gibi görünen bir yerden başladık: Bizi takip eden reklamlardan… şimdiyse çok farklı bir yerdeyiz. Hem halk hem de vatandaş olarak, artık aynı bilgileri görüp görmediğimizi ve başkalarının ne gördüğünü bilmiyoruz ve ortak bir bilgi tabanı olmadan, adım adım, toplumsal tartışma imkânsız hale geliyor, biz bunun sadece başlangıç aşamasındayız.

Bu algoritmalar kolaylıkla insanların etnik özelliklerini, dini ve siyasi görüşlerini, kişilik özelliklerini, zekâsını, mutluluğunu, madde kullanıp kullanmadığını, ailesinin durumunu, yaş ve cinsiyetini sadece Facebook beğenilerinden tahmin edebilir. Bu algoritmalar, yüzleri kısmen gizlenmiş olsa da protestocuların kimliğini belirleyebilir. Bu algoritmalar insanların cinsel yönelimini, flört uygulamalarında kullandığı profil fotoğraflarından anlayabilir.

Facebook’un piyasa değeri yarım trilyon dolara yaklaşıyor. Bunun sebebi ikna mimarisi olarak harika çalışıyor olması. Ancak bu mimari yapı ayakkabı satıyor olsanız da aynı siyaset satıyor olsanız da… Algoritmalar farkı anlamıyor. Reklamlara karşı bizi sabırlı kılmak için üzerimize salınan bu algoritmalar, aynı zamanda siyasi, kişisel ve sosyal bilgi akışımızı da düzenliyor ve bu değişmek zorunda.

Siber Bülten abone listesine kaydolmak için formu doldurun

Makale & Analiz, TED

Hümanistik Yapay Zeka

Yorum yapın

Siri’nin yaratıcılarından Tom Gruber, Nisan 2017’deki Ted konuşmasında yapay zeka ile insan işbirliğinin bir hümanistik yapay zeka yaratması halinde, bu durumun sosyal hayatımıza, hafızamıza nasıl etki edeceğinden bahsediyor.

İnsan- Makine İşbirliği

Gruber, endişe verici Hollywood filmlerinin aksine, yapay zekanın amacının makine zekası vasıtasıyla insanı güçlendirmek olduğunu söylüyor. Makine zekası geliştikçe biz de gelişiyoruz. Gruber buna “hümanistik yapay zeka” diyor.

Bu yapay zekanın insan hayatını değiştirici özellikleri var. Siri’yi düşünelim, akıllı bir yazılım olmasının ötesinde bizi ne kadar etkiliyor olabilir? Görme engelli, el ve ayakları tutmayan biri Siri sayesinde sosyal hayatını geliştirebilir. Bakıcılarına bağlı olmadan telefonlarına, e-postalarına cevap verebilir. İronik bir şekilde, bu insanın yapay zekayla olan ilişkisi onun gerçek insanlarla iletişim kurmasını sağlıyor. İşte bu hümanistik yapay zekadır.

Gruber başka bir örnekle devam ediyor: Kanser teşhisi. Kanser araştırmalarındaki patoloji örnekleri üzerinde sınıflandırma yapmak için yapay zeka kullanılıyor. Bu sınıflandırıcılar resimlere bakarak verilen örneğin kanser olup olmadığını söylüyor. Şaşırtıcı bir şekilde bu yapay zeka %92.5 doğru sonuç veriyor ancak bu bir insan kadar iyi değil. Çünkü insanın buradaki başarısı %96.6.  Fakat makine ve insan yeteneği birleştiğinde bu oran %99.5’e ulaşıyor. Hangi aracın daha iyi sınıflandırabildiği değil, burada önemli olan makine ve insan yeteneklerinin birleşmesinden insanüstü bir performansın çıkmasıdır. İşte bu da hümanistik yapay zekadır, diyor Gruber.

İlgili haber>> Birleşmiş Milletler’den “yapay zekaya” yakın mercek

Tasarımla ilgili bir başka örnekte ise şunlardan bahsediyor: Bir drone tasarlayacaksınız, tüm verileri girdiniz, performans analizi yaptınız, bu size sadece 1 tane tasarım verir. Bu araçları bir yapay zekaya verirseniz size binlerce tasarım sunar. Makine tüm olasılıklar bunlar der ve mühendis tasarımın amacına en uygun olanını seçer. Bu da insan- makine işbirliğinin bizi en iyi sonuca ulaştırabileceğini gösteriyor.

Hafıza ve Yapay Zeka

Makinelerimizi ne kadar becerikli yapabiliriz yerine, makineler bizi ne kadar geliştirebilir sorusuna bakalım. Hafızayı örnek alalım, hafıza insan zekasının temelidir. Ancak insan zekasının eksik yönleri vardır. Detayları hatırlamada zorlanırız ya da zamanla hafızamız zayıflar. Peki bilgisayar hafızası kadar iyi bir hafızamız olsa? Tanıştığımız herkesi isim ve aile bilgileriyle hatırlasak… Ya da yapay zeka okumak istediğimiz kitapları önceden okumuş, dinlemek istediğimiz müzikleri önceden dinlemiş olsa bu birçok şeye erişimimizi kolaylaştırırdı. Bunun yeni bağlantılar kurmak, yeni fikirler üretmek üzerine olan etkisini düşünün. Peki ya bedenimize ne olurdu? Yediğimiz her yemeğin etkisini hatırlasak nasıl olurdu mesela? Bizi iyi hissettiren ya da sağlıklı tutan şeylerle ilgili kendi verilerimize göre kendi bilimimizi yaratabilirdik. Gruber, bunun alerjik ve kronik hastalıklar üzerine olan etkisini düşünün diyor. Kişisel hafıza, özel bir hafızadır,  saklanacak şeyleri biz seçeriz. Bunu güvende tutmak çok önemlidir. Alzheirmer hastalarını düşünün, güçlendirilmiş bir hafıza, saygın ve ilişki kurulabilen bir hayatın anahtarı olacaktır.

Yapay Zeka Rönesansının Ortasındayız

Bugün yapay zekayı başarılı kılan şey kapsamlı veri kullanabilirliğidir. Bu güçlü teknolojiyi nasıl kullanmamız gerektiği konusunda seçim yapabiliriz. Yapay zekayı bizi güçlendirip bizimle işbirliği yapması, bilişsel sınırlarımızı aşıp istediğimiz şeyi daha iyi yapmamıza yardım etmesi için kullanabiliriz. Makinelere zeka kazandırmanın yeni yollarını buldukça bu bilgileri dünyadaki tüm yapay zeka asistanlarına ve sonuçta bunu koşulsuz bir şekilde herkese dağıtabiliriz. Bu yüzden makine zekası geliştikçe biz de gelişiriz.

 

Siber Bülten abone listesine kaydolmak için formu doldurunuz

TED

Linus Torvalds: Linux’ın Arkasındaki Beyin

Yorum yapın

TED küratörlerinden Chris Anderson ve popüler olarak pek çok bilgisayarda ve Android araçlarda kullanılan Linux işletim sisteminin kurucusu Linus Torvalds, 2016 yılının Şubat ayında gerçekleştirdikleri röportajda Linux’ın gelişimi ve yazılımın arkasındaki beyni tartışıyor.

Torvalds, aslında sadece programlamayı sevmesinden dolayı kendisi için bir dizi projeye başlıyor. Torvalds’ın kendisi için başlattığı projelerden sadece biri olan Linux, o zamanlarda kendisinin bir açık kaynak bulamamasıyla ortaya çıkıyor ve 25 yıl önce bugün kullanılan açık kaynak metodolojisi olmasa bile kaynağın herkese açık olmasıyla önemli bir yerde duruyor. Anderson’a göre, Linux’ın şu an eriştiği nokta, açık kaynağın gücünün önemli bir kanıtı.

BİLGİ VE SİBER GÜVENLİK İLE İLGİLİ DİĞER TED ÖZETLERİ

Open Source ve Linux

O zamanlarda “ücretsiz yazılım” olarak adlandırılan “open source” fikri, Helsinki Üniversitesi’nde konuyla ilgili olan bir arkadaşının Torvalds’a ulaşmasıyla şekilleniyor. Ona mevcut açık kaynak lisanslarını kullanabileceğini söyleyen arkadaşı ile beraber, yazdığı kodları inceleyen pek çok kişinin verdiği destekle günümüzde bildiğimiz Linux’ın evrimi hız kazanıyor.

Zamanla popülerliğini giderek arttıran Linux’un siber dünyayı değiştirmesinin arkasında bir yazılım geliştirme sistemi olan Git’in de rolünü vurgulayan Anderson, röportajda Torvalds’a bu dönüşümün nasıl gerçekleştiğini soruyor. O zamanlarda kaynak kod bakımı yapan ve çoğunluk tarafından kullanılan CVS, Torvalds tarafından sevilmediğinden, Git’in keşfinin önü açılmış oluyor. Yani bir bakıma Git, Torvalds’ın ilk büyük projesini gerçekleştirebilmek adına sadece kendisi için tasarladığı ikinci bir proje olarak karşımıza çıkıyor.

Bilgisayarlarla ya da İnsanlarla Çalışmak?

Röportajda 10 yaşından beri programlama ile uğraştığını ve okul yıllarında pek de sosyal olmadığını anlatan Torvalds, yazılımda elde ettiği başarınınsa çok inatçı olmasıyla ilgili olduğunu söylüyor. Yine de, sosyal bir insan olmamak onu açık kaynak kullanmaya iten sebepler arasında. Çünkü açık kaynak kullanarak çalışmanın en büyük avantajlarından biri farklı insanların birlikte çalışmasına izin vermesi diyebiliriz. En azından Torvalds, açık kaynağın ona bunu sağladığını söylüyor.

Anlamlı projeler için kod yazan Torvalds, bu iki büyük ve geleceğe yön veren projesine aslında basitçe ihtiyacı olduğu için başlıyor. Open source olmasa Linux’ın da olmayacağını belirtiyor ve ekliyor: “Açık kaynak bilime geri dönüyor.” Wikipedia ve daha birçok açık kaynak örneği dünyayı değiştirecek adımlar attı ve bu, Torvalds’a göre, kesinlikle son değil.

Siber Bülten abone listesine kaydolmak için formu doldurunuz

 [wysija_form id=”2″]

TED

“Programlanabilir para bankaların sonunu getiriyor”

Yorum yapın

Digital Currency Inıtiative’de araştırma direktörü olan Neha Narula, 2016 yılının Mayıs ayında Paris’te gerçekleştirdiği TedTalk’ta paranın geleceği ve dijital para üzerine konuşuyor.

Yap Medeniyeti ve Rai Taşları

Narula, konuşmasına 1900’lü yılların başında Papua Yeni Gine’nin doğusunda yer alan Mikronezya’da, Yap adı verilen bir medeniyetten örnek vererek başlıyor. Para olarak Rai taşı denilen ve kireç taşından yapılmış diskler kullanan Yap medeniyeti, bu büyük boyutlu ve ağırlığı dört tona kadar ulaşabilen diskleri kimin hangi taştan ne kadar payı bulunduğunu kaydederek kullanıyor.

Bu sistem yüzyıllar öncesine ait gibi görünse de aslında günümüze kadar ulaşan bir mantığı var. Örneğin 1932 yılında Amerika’dan tahvillerini dolardan altına çevirmek isteyen Fransız Bankası, ağırlığı fazlaca olan altınları Fransa’ya taşımak zor olacağından bu altınlar Fransa’ya aittir ibaresiyle etiketledi. Aynı Rai taşları gibi olan bu sistemi anlatırken Narula, aslında bir doların ya da bir Rai taşının kendi kendine bir değeri olmadığını vurguluyor. Yani insanlar, birbirlerine anlattıkları kolektif bir hikayeyle bu objelerin değerli olduğunu kabul ediyor.

Paranın Yeni Evresi: Programlanabilir Para

Günümüze gelindiğinde ise paranın dijitalleştiğini aktaran Narula, çevrimiçi olarak yaptığımız tüm finansal işlemlerin aslında bilgisayardaki “1”ler ve “0”ların değişimine bağlı olduğunu söylüyor. Taş veya para gibi fiziksel olarak var olan bir objeye ihtiyaç duymadan dünyanın herhangi bir yerine hızlıca ödeme yapabilmemizi sağlayan dijital para sistemi, yine de hâlâ eksiksiz çalışır durumda değil. Bunun sebebi ise  dijital paranın arkasında bulunan ve güvenlik sağlamayı amaçlayan kurumların ve ülkelerin uyuşmazlığı gibi sistemi yavaşlatan pek çok engelin bulunması…

İlgili haber >> Devir değişti artık haraş BitCoin ile alınıyor

Ekonominin fiziksel objelerle inşa edildiği ve paranın insan hızıyla hareket ettiği evreden, paranın çok daha hızlı bir şekilde bankaların hızıyla hareket ettiği dijital bir evreye geçtiğimizi anlatan Narula, paranın yeni bir evreye geçtiğini aktarıyor. “Paranın geleceği programlanabilir.” Yazılım ve paranın birleştiği bir dünyada, uyuşmazlığa sebep olan güvenlik kurumlarına ihtiyacımız kalmıyor ve yazılım tarafından yönlendirilen paranın akışı bu şekilde güvenli hale geliyor.

Devlet veya bankalarca işletilmeyen pek çok dijital para örneği mevcut: Bitcoin, ethereum, Litecoin, Stellar ve Dogecoin bu örneklerin en popüler olanları. Aracısız bir dünyada çalışabilmek için tasarlanmış bu para türü, aslında matematiğin şifreleme adı verilen bir alanına dayanıyor. Bilgi akışını gizleme ve kaynağını doğrulama gibi iki önemli konuyu inceleyen şifreleme, güvenli iletişim açısından o kadar önemli ki, Narula ABD hükümetinin şifreleme sistemini bir silah olarak sınıflandırdığını aktarıyor. Eskiden bankaların bize sunduğu güvenli para aktarım hizmeti, artık şifreleme uygulamalarıyla yapılabiliyor ve bu, Narula’ya göre, bankalara olan bağımlılığımızın sonu anlamına geliyor.

Bitcoin, aslında Yap Medeniyeti’nin düşünce sistemiyle aynı temellere sahip: Kolektif ve global bilgi transferi. Sistemi sihirli bir kağıda benzeten Narula, birinin işlem yapması halinde bu işlemin herkesin kağıdında belirdiğini söylüyor. Herkes kendi kağıdından, Bitcoin ekonomisinde gerçekleşen bütün transferleri görebiliyor. Bu işlem global bir şekilde çalışıyor ve kodlar üzerinden gerçekleştiriliyor.

İlgili haber >> Polis de fidye kurbanı oldu 8 yıllık deliller silindi

Aslında şifrelenmiş döviz, global  hareket eden ve programlanabilir bir para sistemi için ilk adım olarak değerlendirilebilir. Böyle bir sistemde, herkes aracı bir kuruma bağlı olmadan dünyanın her yerine para gönderebilir ve ödeme alabilir hale geliyor. Bu yeni sistemse, dünyadaki mevcut güvenlik sisteminin işleyişini değiştirecek. Narula, nesnel paranın yasadışı şekilde kullanıldığı gibi, şifrelenmiş paranın da bu amaçla kullanılabileceği görüşünde. Fakat programlanabilir para ile uyuşmazlığa sebep olan aracı kurumlar ortadan kalkacak ve Narula’ya göre para gelecekte daha demokratik bir hale gelecek.

Siber Bülten abone listesine kaydolmak için formu doldurunuz

[wysija_form id=”2″]

 

 

 

 

 

 

TED

İnternet’ten sevgili bulmanın matematiği

Yorum yapın

SparkCamp tartışma serilerinin yaratıcısı ve ödüllü gazeteci Amy Webb, 2013 yılında yaptığı TedTalk ile çevrimiçi randevu sitelerinin sırrını matematiksel verilerle nasıl çözdüğünü anlatıyor. Daha önce denediği yöntemlerle kendisinin ve ailesinin hayal ettiği gibi birini bulamayan; fakat aşka inancını kaybetmeyen Webb, ilişkiler konusunda neden başarısız olduğu üzerine düşünürken bu soruna en iyi bildiği yöntemle bir çözüm bulmak için yola çıkıyor: veriler.

Aşk Çevrimiçi Bulunabilir Mi?

Nüfusu bir buçuk milyon olan Philadelphia’da nüfusun yarısının erkek olduğunu varsayarak bir hesaplama yapan Webb, 30-36 yaş aralığındaki erkeklerin otuz bin kişi olduğu sonucuna varıyor. Kendisi gibi Yahudi olan ve spordan çok da hoşlanmayan bir eş aradığına göre, tüm şehirde randevulaşabileceği erkek sayısının sadece 35 olduğunu fark ediyor.

Webb bu hesaplamalar üzerine aradığı kişiyle internet üzerinden tanışmanın kötü bir fikir olmadığını düşünüyor; çünkü aslında internet üzerinden eşleşme sistemi tamamen veriler ve bir algoritma üzerine kurulu. Kayıt olduktan sonra özgeçmişi üzerinden pek çok kişiyle eşleşiyor; fakat hepsi sonunda berbat randevulara dönüşüyor.

Verilerle Desteklenen Bir Eşleşme Sistemi

Bu randevularla beraber topladığı verilerle nasıl korelasyonlar ortaya çıkardığını anlatan Webb, asıl sorunun yemeğe çıktığı erkekler ya da algoritmalar olmadığını söylüyor. Sorun aslında insanların, internette yarattıkları profillerde kişisel bilgilerini dürüstçe girmiyor oluşu. Aynı zamanda sitelere kayıt işlemleri sırasında sorulan soruların yüzeysellik payı da eşleştirmenin yanlış çalışmasına sebep oluyor.

Bu sorunları aşmak için yeni bir plan yapan Webb, kendisinin bir eşte aradığı tüm özellikleri yazarak 72 farklı veriyi birleştiriyor. Daha sonra üst ve alt katman olarak bu verileri öncelik sıralarına göre ayırıyor ve bir değerlendirme sistemi tasarlayarak, bir randevuya çıkmadan önce buluşacağı kişiye minimum 700 puan vermeyi kararlaştırıyor.

Aşkın Algoritması

Konuşmasında bu sistem sayesinde onlarca kişiyle eşleştiğini anlatan Webb, ilgilendiği kişinin onu beğenmemesi üzerine uğraş gerektiren; fakat onu kesin çözüme ulaştıracağına inandığı bir yöntem üzerine çalışmaya başlıyor. Yarattığı on sahte erkek profili ile onun hoşlanacağı bir erkeğin beğeneceği olası kadınlar üzerine verilen toplayan Webb, bu verileri kullanarak internetteki en çekici profili yaratmayı başarıyor. Anahtar kelimelerin vurgulandığı uygun bir içerik, nazik bir üslup ve dikkat çeken fotoğraflarla internet ekosistemine uygun bir optimizasyon gerçekleştiriyor ve ürettiği puanlama sistemi sonucunda 850 puan alan bir adamla randevulaşıyor.

Siber Bülten abone listesine kaydolmak için formu doldurunuz

[wysija_form id=”2″]

Üç hafta sonra buluşan çift, hikayenin sonunda evleniyor ve bir kız çocuk sahibi oluyor. Yani Amy Webb, ürettiği bu sistemle aslında aşk için bir algoritma olduğunu ve insanlara sanal olarak sunulan algoritmalar yerine bu algoritmaları kendimizin yazdığını bilimsel yöntemlerle ortaya koymuş oluyor.