Yapay zeka teknolojileri oyun teorisinden besleniyor

Temelinde oyun teorisinin etkileri yatan yapay zeka uygulamalarını günümüzde birçok şirket, kullanıcı davranışlarına ait verileri analiz etmek amacıyla kullanıyor. Bilişim güvenliği alanındaki dağıtım ve çözümleriyle pazarda lider konumda bulunan Komtera Teknoloji'nin Genel Müdür Yardımcısı Ziya Gökalp, yapay zeka uygulamalarının siber güvenlik politikalarına entegre olması gerektiğini vurgulayarak oyun teorisi ve yapay zeka arasındaki ilişkiyi anlatıyor.

Amerikalı matematikçi John Nash’ın 1944 yılında Princeton Üniversitesi yayınlarından çıkardığı Ekonomik Davranışlar ve Oyun Teorisi kitabı ile popüler hale gelen ve halen pek çok alandaki sayısız kuram ve uygulamayı şekillendiren oyun teorisinin etkileri, yapay zekanın temelinde de bulunuyor. İki disiplin arasında geçmişten günümüze pek çok bağlantı olduğunun tartışılmaz bir gerçek olduğunu belirten Komtera Teknoloji Genel Müdür Yardımcısı Ziya Gökalp, yapay zekanın altında yatan fikrin bu teoriden geldiğini vurguluyor. Gökalp, oyun teorisi ve yapay zeka için “Her ikisinde de en doğru karara ulaşmak için gözlemlere, geribildirimlere, şartlara ve davranışlara dayanarak oluşturulan algoritmalar ve onlardan elde edilen hesaplara başvuruluyor.” ifadelerinde bulunuyor.

İnsana ve insan topluluklarına bağlı, onların yaşama ve karar verme mekanizmalarını tetikleyen sosyolojik, psikolojik, siyasi ve felsefi etkenleri de göz önünde bulunduran Oyun Teorisi’nin, davranışların yanı sıra sosyal varlıklar olarak davranışların temel yapı taşlarıyla da ilgilendiğinin altını çizen Gökalp, “Bu bağlamda birey seçim yaparken etkileşimde bulunduğu diğer bireyi, değişkenlerini ve davranışlarını göz önünde bulundurarak, en iyi sonucu alma adına en iyi tercihi yapıyor ve en iyi kararı veriyor.” ifadesinde bulunuyor.

“YAPAY ZEKANIN TEMELİNDE OYUN TEORİSİ VAR”

Konuya yapay zekaya bağlı öğrenme sistemi bağlamında bakan Ziya Gökalp, yapay zekanın temellerinin oyun teorisi ile atıldığını dile getiriyor. Günümüzde farklı kullanıcı profillerinin davranışlarını analiz eden farklı yapay zeka uygulamalarının, ortak bir hedefe ulaşmak için etkileşime girmesi, rekabet etmesi ve birbirinden beslendikten sonra bir karar vermesi gerekiyor. Eylemler arasında seçim yapma konusunda koşulları değerlendirerek, daha önceki tecrübeleri veya sonuçları göz önünde bulundurarak ve mevcut koşullar altında oluşabilecek olası sonuçlara göre alınması gereken kararları belirleyen her iki disiplinde de, doğru karar bu seçim sonrası kişiye veya sisteme hangi hareketin en çok kazandıracağı düşünülerek seçiliyor.

Birçok şirket, kullanıcı ve tüketici davranışlarına ait verileri etkili bir şekilde toplamak, temizlemek, sınıflandırmak, organize ve analiz etmek için ölçeklendirilebilir büyük veri tabanları ve yapay zeka uygulamaları oluşturuyor. Gökalp, elde edilen davranışsal analizler ile kullanıcıların profiline uygun ürün ve hizmet sunmanın yanı sıra, onların ihtiyaçları doğrultusunda yeni ürünler ve servisler tasarlamanın da mümkün hale gelebildiğini dile getiriyor.

Günümüzde bu analizler için yapay zekanın bir dalı olan ve bilgisayarların deneyimler yoluyla öğrenerek koşullara adapte olmasını sağlayan makine öğreniminin gitgide daha sık kullanıldığını ifade eden Ziya Gökalp, bu sayede Google, Amazon ve Facebook gibi devler başta olmak üzere pek çok şirketin elde ettiği davranışsal veri hazinesi ile daha iyi hizmet verebildiğini belirtiyor.

“YAPAY ZEKA VE SİBER GÜVENLİK ENTEGRE ÇALIŞIYOR”

Siber güvenliği desteklemek, sofistike ataklara ve bilgisayar korsanlarına karşı daha fazla proaktif önlem almak adına yapay zekayı kullanan organizasyonların, kullanıcılara ve kullanıcı gruplarına ait davranışları analiz etmesi, risk düzeyini ölçmesi, riski tanımlaması ve aksiyon alması kaçınılmaz bir hale geliyor. Farklı sistemlere farklı lokasyonlardan erişen kullanıcıların, risk seviyesini ve düzeyini artıran olağan dışı davranışlar sergileyebildiğini belirten Ziya Gökalp, davranışsal analizleri gerçekleştiren yapay zeka uygulamalarının siber güvenlik çözümleri içinde entegre olarak çalıştığını dile getiriyor.

Saldırıları ve zafiyetleri gerçek zamanlı tespit etmek ve veri ihlallerine karşı tepki vermek amacıyla karmaşık süreçleri otomatikleştiren farklı yapay zeka uygulamalarının kullanımı, her geçen gün artış gösteriyor. Gökalp, yapay zekaya sahip veri aldatma teknolojilerinin, saldırganları proaktif olarak algılamak ve kandırmak suretiyle, gelişmiş saldırılara karşı otomatik olarak tespit, analiz ve savunma yaptığını belirtiyor. Bu teknolojiler aynı zamanda bilgisayar korsanlarının davranışlarını da analiz ederek, yaklaşımları önceden anlamak adına istihbari bir veri tabanı oluşturuyor.

Kullanıcının sisteme giriş yaparken ve sistem içerisinde çalışırken gösterdiği davranışları analiz eden yapay zeka uygulamaları, sistemin güvenliğini sağlamak amacıyla davranışların etkileşimini bütün olarak ele alıyor. Gökalp, sisteme doğru davranışlar sergileyerek giren kullanıcı, sistem içinde çalışırken daha öncesine veya mevcut koşula göre farklı davranışlar sergiliyorsa, bir sonraki giriş talebinin reddedilmesi için yapay zeka uygulamasının kullanıcıyı sistem dışına çıkarması ve girişleri analiz eden uygulama ile durum bilgisini paylaşması gerektiğinin altını çiziyor.

Gökalp, “Durum, konu, alan, risk, zafiyet, hassasiyet, güvenlik politikası, sistem ve yönetim gibi konularda yaptırım farklı gösterilse de, temel olan farklı yapay zeka uygulamalarına ait verilerin bütünleşik olarak bir kazanım ve amaç için ortak çalışması ve farklı koşullardaki davranışlara ait bilgileri işleyerek sonuca varması” ifadelerinde bulunuyor.

Entegre yapay zeka fonksiyonlarına sahip en bilindik siber güvenlik uygulamalarından, Bilgi Güvenliği Olay Yönetimi (SIEM), Veri Sızıntısı Önleme (DLP), Saldırı Önleme Sistemi (IPS), Kullanıcı Davranış Analizi (UBA), Dahili Tehdit Koruması (Insider Threat Protection) ve İzole Veri Güvenlik Tarama Sistemi (Sandbox) örnek olarak gösteriliyor.