Polis Akademisi’nden aile içi ve kadına şiddet için yerli yapay zeka modeli
Türkiye Büyük Millet Meclisi (TBMM) Bayana Şiddeti Araştırma Komitesi, evvelki gün Polis Akademisi Güvenlik Bilimleri Enstitüsü Cürüm Araştırmaları Anabilim Kolu öğretim üyesi Prof. Dr. Coşkun Taştan’ı dinledi. Hürriyet’ten Umut Erdem’in haberine nazaran, Taştan, Komite üyelerine yapay zekâ ile hataları evvelden iddia edebilmeye takviye olacak modelini anlattı. Asayiş açısından süratli, gerçek bir formda kararların önemli sonuçlar doğurabileceğini belirterek şöyle devam etti:
BELİRSİZLİĞİ ÇÖZÜYOR
“2011 yılından beri aslında uygulamada olan bir metot var. Bir mağdur gelip müracaat yaptığı vakit o şahısla ilgili derhal bilgiler toplanır, mağdurla ve şüpheliyle ilgili ve süratli bir formda karar alınırdı. İngiltere’den getirilen ‘DASH’ ismini verdiğimiz form Türkçeye çevrildi, ‘Aile İçi Şiddet, Olay, Kayıt ve Risk Tahlili Formu’ formunda devreye sokuldu. Bu formla ilgili çok sayıda şikâyet, çok sayıda sorun ortaya çıkmaya başladı. Bizim bu formu düzgünleştirme vazifemiz vardı. Yapay zekâyla güçlendirerek süratli ve isabet oranı yüksek, anında karar alınmasına müsaade eden, müsaade veren bir uygulama geliştirdik. Gelen mağdurun sahiden mağdur olduğuna inanmak zorundasınız. Kani olduk diyelim, nasıl bir karar vereceğiz? Kolluk amirinin gecikmesinde sakınca bulunan hâller kapsamında bir karar alması gerekiyor lakin ortada da bir belirsizlik var. Maksadımız, yapay zekâyı da kullanarak bu türlü bir karara yardımcı olmak, bunun ismi ‘karar dayanak modeli’. Süreçte olan bir formun daha isabetli ve daha ince hâle getirilmesi. ‘Aile İçi ve Bayana Karşı Şiddetle Gayret İçin Yapay Zekâ Temelli Karar Dayanak Modeli’ kısaca ‘KDM-1’ ismini verdiğimiz model.
Geçen hafta prestijiyle, tekrar son sefer test yapıldıktan sonra 2025 yılı içerisinde kısmet olursa Türkiye genelinde yaklaşık 1200 aile içi şiddet ofis amirliği içerisinde kullanıma girecek. Polisten 547 bin 545 satırdan oluşan, her bir satır bir hadise olmak kaydıyla ve 255 sütundan oluşan bir data seti geldi. 48 bin civarında da jandarmadan emsal bir data seti geldi. Şöyle çalışıyor: 547 bin 545 satırdan yani hadiseden ve 255 sütundan oluşan data setini biz bir yapay öğrenme modelinin içerisine koyduk. Sonuçta ‘birinci dereceden risk, ikinci dereceden risk ve üçüncü dereceden risk grubu’ formunda yeni gelen bir hadiseyi derecelendirecek biçimde bu modelimizi eğitmiş olduk.
İSABET ORANI YÜZDESİ 75
Mağdur geldi, müracaat yaptı, o kayda alındığı vakit karar düzeneği başlıyor. Pekala, ne kadar isabetli sonuçlar doğuruyor? Yaptığı her iddiadan 75’ini hakikat varsayım ediyor. Örneğin, benzeri bir cürüm varsayım modeli İngiltere’de ‘HART’ ismi verilen bir program, orada isabet oranı yüzde 63.8; ona kıyasla çok düzgün. Çok umutluyum. Bu model bir mağdur gelip başvurduğu anda mağdur ve şüpheliyle ilgili bilgiler toplandıktan sonra o hadiseye ait bir risk tahlili yapıyor. Şimdi cinayet işlenmemişken ‘Bu, cinayete evrilebilir’ formunda bize bir şey söylüyor. Yılda 300 bin civarında müracaat alıyoruz. Müracaat yaptığı anda formda yer alan risk faktörleri girildiği andan itibaren kolluk mukayyet vazifelisi tarafından, sistem otomatik olarak devreye girip bu karşılıkları üretiyor. Yedi sekiz dakikada risk hesaplamasını yapabiliyor.”
TOM CRUISE’UN MINORITY REPORT’U GİBİ
Suç şimdi oluşmamışken hatanın oluşma muhtemelliğine ait hesaplar yapabilmenin çok değerli olduğunu belirten Prof. Dr. Coşkun Taştan, “Ne vakit bunu anlatsam daima Tom Cruise’un 2000’li yıllardaki ‘Minority Report’ sineması insanların aklına geliyor. Artık, data büyük, vakit küçük. Sürat kıymetli. Ortaya son derece fonksiyonel bir uygulama çıktı. Bu model büsbütün yerli ve ulusal bir yazılımdır. Kodlarını, her şeyini şahsen ben yazdım” dedi.
patronlardunyasi.com
