BÜYÜK VERİ VE YAPAY ZEKÂ TEKNOLOJİLERİ İLE ADIM ADIM ZEKİ UYAP (ULUSAL YARGI AĞI PROJESİ) EKOSİSTEMİNE DOĞRU

Yıl 2020, Cilt: 22 Sayı: 1, 79 - 121, 22.05.2020

Emre Kıyak

https://doi.org/10.33717/deuhfd.704837

Cited By: 2

Öz

İçinde yaşamış olduğumuz çağı, bilinen tarihin önemli bir kısmından ayrı
bir konuma yerleştirmek noktasında, son birkaç yüzyılda yaşanan teknolojik
ilerlemelerin ve özellikle bilişim alanında son çeyrekte adeta patlama gösteren
gelişmelerin yeri yadsınamaz. Mal ve hizmet sunumunun gerçekleştirildiği
birçok alanda olduğu gibi adalet erişim noktaları olan yargı mercilerinin adalet
dağıtma fonksiyonunu ifa ederken bilişim alanında yaşanan gelişmelerden
istifade edilmesi kaçınılmazdır. Bu bağlamda yeni Türkiye’nin ilk atılımlarından
biri olan ve uluslararası ödüllere layık görülen Ulusal Yargı Ağı Projesi’nin
(UYAP) de sadece basit bir otomasyon sistemleri bütünü olmaktan çıkarılıp
bilişim dünyasının yeni kazanımlardan azami ölçüde yararlanan zeki bir karar
destek mekanizması haline getirilmesi zorunludur. Çalışma, bilişim dünyasının
son zamanda gündemden hiç düşmeyen yapay zekâ alanındaki gelişmelerden
UYAP’ta nasıl yararlanabileceğini, bu (yapay zekâ) alanda öne çıkan “Büyük
Verinin yönetimi”, “doğal dil işleme”, “derin öğrenme” gibi kavramlar ekseninde,
basit örnekler vererek ortaya koymaya odaklanmaktadır. Yapay zekânın
yargı alanında kullanımına yönelik felsefi veya teknik bir incelemeyi içermeyen
bu çalışmanın amacı, biraz önce belirtilen teknolojilerden yargı organlarında
kullanılan otomasyon sistemlerinin nasıl faydalanabileceğine yönelik gerçekleştirilecek
çalışmalara, teknik literatürün sadece bir kısmına dikkat çekmek ve
basit örnekler vermek suretiyle farklı bir bakış açısı oluşturarak katkı sağlamaktır.

Anahtar Kelimeler

Yapay Zekâ, Derin Öğrenme, Doğal Dil İşleme, Büyük Veri, Karar Destek Mekanizması, Ulusal Yargı Ağı Projesi (UYAP)

STEP BY STEP TO INTELLIGENT UYAP (NATIONAL JUDICIAL NETWORK PROJECT) ECOSYSTEM WITH BIG DATA AND ARTIFICIAL INTELLIGENT TECHNOLOGIES

Öz

The importance of the technological advances in the last few centuries and
especially the developments in informatics in the last quarter of the century to
place the age we live in to somewhere apart from a significant part of the known
history is deniable. As in many areas where goods and services are provided, it
is inevitable that the judicial authorities, which are access points of justice, will
benefit from the developments in the field of informatics while dispensing
justice. In this context, making the National Judicial Network Project (UYAP),
which is one of the new Turkey's first breakthroughs and was awarded the
international prize, become an intelligent decision support mechanism
benefiting from the new achievements in informatics to the maximum extent is
mandatory. The study gives simple examples of how to benefit from the
developments in the field of artificial intelligence in UYAP in the context of the
concepts such as “management of Big Data”, “natural language processing”
and “deep learning” which come to the forefront in this field (artificial
intelligence). The aim of this study, which does not include a philosophical or
technical examination of the use of artificial intelligence in the judicial field, is
to contribute to the studies on how the automation systems used in the judicial
organs can benefit from the technologies by drawing attention to only a part of
the technical literature and providing a different point of view by giving simple
examples.

Anahtar Kelimeler

Artificial Intelligence, Deep Learning, Natural Language Processing, Big Data, Decision Support System, National Judicial Network Project (UYAP)

Kaynakça

• Adak, M. Fatih/Yurtay, Nilüfer: “Gini Algoritmasını Kullanarak Karar Ağacı Oluşturmayı Sağlayan Bir Yazılımın Geliştirilmesi”, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 6(3), Eylül 2013, ss. 1-6.
• Alataş, Bilal/Arslan, Ahmet: “Birliktelik Kurallarının Madenciliği için Genetik Algoritma ve Bulanık Küme Tabanlı Yeni Bir Yaklaşım”, Fırat Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 17(1), 2005, ss. 42-51.
• Atalay, Muhammet/Çelik, Enes: “Büyük Veri Analizinde Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları”, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(22), 2017, ss. 155-172.
• Atan, Suat: “Veri, Büyük Veri ve İşletmecilik”, Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(35), Haziran 2016, ss. 137-153.
• Bak, Başak: “Medeni Hukuk Açısından Yapay Zekanın Hukuki Statüsü ve Yapay Zeka Kullanımından Doğan Hukuki Sorumluluk”, Türkiye Adalet Akademisi Dergisi, 9 (35), 2018, ss. 211-232.
• Ballı, Serkan: Melez Zeki Karar Destek Sistemlerinin Tasarımı ve Gerçekleştirimi, Yayınlanmamış Doktora Tezi, (Danışman: Prof. Dr. Serdar Korukoğlu), Ege Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. İzmir 2010.
• Bommarito II, Michael J./Martin Katz, Daniel/Detterman, Eric M.: “LexNLP: Natural Language Processing and Information Extraction for Legal and Regulatory Texts” 21 Haziran 2018: https://papers.ssrn.com/ sol3/papers.cfm?abstract_id=3192101 (E.T. 28.01.2020) Bozkurt-Yüksel, Armağan Ebru: Bulut Bilişimde Kişisel Verilerin Korunması, Yetkin Yayınevi, Ankara 2016.
• Bozkurt-Yüksel, Armağan Ebru: “Yapay Zekânın Buluşlarının Patentlenmesi”, Uyuşmazlık Mahkemesi Dergisi, 6 (11), 2018, ss. 585- 622.
• Bozkurt-Yüksel, Armağan Ebru: Yapay Zekâ, Endüstri 4.0 ve Robot Üreticiler -Hukuki Bakış-, Aristo Yayınevi, İstanbul 2019.
• Çebi, Selçuk: Aksiyomlarla Tasarım Esaslı Bulanık Karar Destek Sistemi Geliştirme ve Bir Uygulama, Yayınlanmamış Doktora Tezi, (Danışman: Prof. Dr. Cengiz Kahraman), İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul 2010.
• Çepel, Necmettin: “Ekosistem Kavramı ve Ekosistem Amenajmanı”, İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 34 (2), 1984, ss. 21-30.
• Çelik, Özer/Altunaydın, Serthan Salih: “A Research on Machine Learning Methods and Its Applications”, Journal of Educational Technology & Online Learning, 1 (3), 2018, ss. 25-40.
• Demirci, Nazan: Karar Destek Sistemlerinin Bir Durum Çalışmasına Uygulanması, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, (Danışman Yrd. Doç. Dr. Rembiye Kandemir), Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Edirne 2012.
• Doğan, Korcan/Arslantekin, Sacit, “Büyük Veri: Önemi, Yapısı ve Günümüzdeki Durum”, DTCF Dergisi, 56(1), 2016, ss. 15-36.
• Eğilmez, Ebru: The Role of Episodic Memory in Artificial Intelligence, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, (Danışman: Aziz F. Zambak), Orta Doğu Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara 2015.
• Emre, İlkim Ecem/Selçukcan-Erol, Çiğdem: “Veri Analizinde İstatistik mi Veri Madenciliği mi?”, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 10(2), Nisan 2017, ss. 161-167.
• Ertuğrul, Ömer Faruk/Tağluk, Mehmet Emin/Kaya, Yılmaz: “A Basic and Brief Scheme of an Application of a Machine Learning Process”, Journal of Engineering and Technology, 1 (1), 2017, ss. 16-22.
• Gözüküçük, Merve: Veri İşleme Süreçlerinde Tartışmalı Bir Çözüm: Veri Anonimleştirmesi, (Danışman: Yard. Doç. Dr. Leyla BERBER), Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Bilgi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul 2014.
• Güneş, Ali: Yargıtay İçtihat Birleştirme Karar Destek Sistemi: Uzman Sistemler Aracılığı ile Yargıtay İçtihatlarının Birleştirilmesinde Karar Destek Sistemi Geliştirilmesi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, (Danışman: Yrd. Doç. Dr. Engin Demir), Türk Hava Kurumu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara 2016.
• Güvenç, Betül: Machine Learning Methods in Natural Language Processing, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, (Danışman: Prof. Dr. Fatih Ecevit), Boğaziçi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul 2016.
• Hurwitz, Judith/Nugent, Alan/Halper, Fern/Kaufman, Marcia: Big Data for Dummies, John Wiley & Sons, New Jersey 2013.
• Işık, Gültekin: Türkçe Ağızların Tanınmasında Derin Öğrenme Tekniğinin Kullanılması, Yayınlanmamış Doktora Tezi, (Danışman: Doç. Dr. Harun Artuner), Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara 2019.
• Kara-Kılıçarslan, Seda: “Yapay Zekânın Hukuki Statüsü ve Hukuki Kişiliği Üzerine Tartışmalar”, Yıldırım Beyazıt Hukuk Dergisi, 4 (2), 2019, ss. 363-389.
• König, Wolf: “Dilbilim ve Yapay Zekâ”, Dilbilim Araştırmaları Dergisi, Cilt: 5, 1994, ss. 219-235.
• Kuru, Baki: İstinaf Sistemine Göre Yazılmış Medenî Usul Hukuku Ders Kitabı, Yetkin Yayıncılık, Ankara 2017.
• Lehmann, Hubert/Guenthner, Franz: “Discourse Analysis for a Legal Expert System”, Computers and the Humanities, 1991/25, ss. 81-92.
• Onak, Önder Nazım: Comparison of OCR Algorithms Using Fourier and Wavelet Based Feature Extraction, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, (Danışman: Yrd. Doç. Dr. Hakan Öktem), Orta Doğu Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara 2011.
• Özdaş, Muhammed Raşit: Bulut Bilişimin Kamuda Kullanımı Dünya Örnekleri ve Türkiye için Öneriler, T.C. Kalkınma Bakanlığı Bilgi Toplumu Dairesi, Nisan 2014.
• Özekes, Muhammet: Temel Hukuk Bilgisi, 8. Bası, Yetkin Yayıncılık, Ankara 2017.
• Öztürk, Kadir/Şahin, Mustafa Ergin: “Yapay Sinir Ağları ve Yapay Zekâ’ya Genel Bir Bakış”, Takvim-i Vekayî, 6(2), 2018, ss. 25-36.
• Pekcanıtez, Hakan/Atalay, Oğuz/Özekes, Muhammet: Medenî Usûl Hukuku Ders Kitabı, 7. Bası, Vedat Kitapçılık, İstanbul 2019.
• Robaldo, Livio/Villata, Serena/Wyner, Adam/Grabmair, Matthias: “Introduction for Artificial Intelligence and Law: Special Issue ‘Natural Language Processing for Legal Texts”, Artificial Intelligence and Law, 2019/27, ss. 113-115.
• Takçı, Hidayet/Baktır, Nuriye: “Büyük Veri Yaklaşımıyla Birden Çok Bilgi Erişim Merkezinin Kolektif Kullanımı”, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 11(2), Nisan 2018, ss. 123-129.
• Tüzüntürk, Selim: “Veri Madenciliği ve İstatistik”, Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 29(1), 2010, ss. 65-90.
• Yalçınkaya, Elif: Türkçe Yazılım Gereksinimleri için Doğal Dil İşleme Tabanlı Biçimsel Gözden Geçirme Aracı, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, (Danışman: Doç. Dr. Tansel Dökeroğlu), Türk Hava Kurumu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara 2018.
• Zeleznikow, John/Nolan, James R.: “Using Soft Computing to Build Real World Intelligent Decision Support Systems in Uncertain Domains”, Decision Support Systems, 2001/31, ss. 263-285.