Şirket bloğunda yayınladığı bir haber ile işaret dillerini makine öğrenmesi ile buluşturma çabasında hangi aşamaya geldiğini açıklayan Google, yapılan çalışmaların işaret dillerinin anlaşılmaları, kullanılmaları ve öğretilmelerinde ne gibi yararlar sağlayacaklarına değindi.
Yirmi yıldan fazla süredir bilgiye erişimi kolaylaştırmak için sayısız adım attığını belirten şirket, her gün yapılan aramaların %15’inin yeni aramalar olduğunun altını çizerken; kelimeler üzerinden bilgiye erişim ve iletişim konusunda önemli yol kat edildiğini, fakat yazılı bir dil olmadan yapılan iletişimde teknolojinin henüz yolun başında olduğunu vurguladı. İşaret dillerini örnek gösteren Google, dünyada konuşulan dil sayısı kadar işaret dili olduğuna değinirken, yaptığı çalışmaları da duyurdu.
Çalışmalarında işaret dillerine, el işaretleri, beden dili ve yüz ifadelerinden oluşan parçalı bir yapı gibi yaklaşmak yerine bir bütün olarak yaklaşıldığını aktaran Google, çalışmaya farklı makine öğrenmesi modellerini bir araya getirerek işaret dillerinin tanınması ile başladığını belirtti.
Japon İşaret Dili ve Hong Kong İşaret Dili üzerinde yapılan 14 aylık çalışma sonucunda SignTown adlı bir masaüstü uygulaması yayınlayan şirket, bu uygulamanın web kameralar ve tarayıcılar ile entegre çalıştığını, insanların işaret dillerini öğrenebilmeleri ve duyma engellilerin kültürlerine dair bilgiler edinebilmeleri amacıyla geliştirildiğini ve insanların işaretleri ne kadar iyi yapabildiklerini ölçebildiğini duyurdu.
SignTown’un, ismini Japonca’da işaret dili anlamına gelen kelimeden alan Project Shuwa’nın bir parçası olduğunu açıklayan Google, amacının gelecekte daha geniş işaret dili ve yazılı dil sözlüklerinin oluşturulması ve Google Search ekibi ile birlikte işaret dilinde yapılan Google aramalarında kaliteyi artırmak olduğunu belirtti.
Çekirdek modelleri açık kaynaklı hale getirerek Google IO 2021 Konferansı’nda herkesin kendi modelini geliştirebilmesi için kullanıma sunduğunu açıklayan Google, engelli bireyler için daha erişilebilir bir dünya için çalışıldığını belirtti.
Kaynak: Machine learning to make sign language more accessible – Google Blog
Yorumlar