Yapay zekâya bir eğitmen gibi düşünmeyi öğretmek

Yapay zekâ her yerde, ancak fitness alanında yalnızca genel amaçlı modeller yeterli değildir. Egzersiz deneyimini gerçekten geliştirmek için yapay zekânın bedenlerin, davranışların, çevrelerin ve gerçek dünyadaki sınırların inceliklerini anlaması gerekir.

Akıllı fitness teknolojisini tıbbi düzeyde vücut kompozisyonu verileriyle bir araya getiren, yapay zekâ destekli bir antrenman çözümü olan Matrix Exercise Learning Intelligence ile Matrix olarak, kişiselleştirilmiş fitnessın geleceğinin otomatikleştirilmiş antrenmanlar olmadığını göstermeyi amaçladık.

Fitnessin bir sonraki evrimi, insan uzmanlığını, deneyimini ve içgörüsünü temel alır; bunları tescilli yapay zekâmızla sorumlu bir şekilde kodlar ve ölçeklendiririz.

Matrix Global Fitness Programlama Direktörü Steve Barrett’ın açıkladığı gibi, “Bu proje bir planla başlamadı.” Organik olarak büyüdü. “Bunu daha önce yapmadığımız için sıfırdan bir makine öğrenimi sistemi geliştiriyorduk ve hazır bir çözüm satın almak bizim için yeterli olmayacaktı.”

FİTNESSTE YAPAY ZEKÂ İLE KİŞİSELLEŞTİRMENİN ZORLUKLARI

Egzersiz Öğrenme Zekâsını geliştirmenin zorluğu hiçbir zaman yalnızca teknolojik olmadı; çünkü fikrin kendisi, pazardaki benzersiz ihtiyaçlardan doğdu. Spor salonları, üyelerin beklentileri ile geleneksel ekipmanların sunabildikleri arasında giderek büyüyen bir farkla karşı karşıya kalıyor.

Üyeler, zahmetsizce kişiselleştirilmiş yönlendirme almak ister. İşletmeciler, egzersizlerde kişiselleştirme sunmak istiyor. Bunun için bunu yönetecek personele bağlı kalmak ya da personel işe almak istemiyor. Antrenörler, uzmanlıklarını güçlendiren ve iş akışlarını sadeleştiren araçlar ister. Böylece program hazırlamak yerine ilişki kurmaya odaklanmak için daha fazla zamanları olur.

Üstelik birçok kapalı dijital ekosistem vardır ve bunlar spor salonlarının mevcut ekipmanları ile dijital ürünlerinden vazgeçmesini gerektirir. Dahası, birçok spor salonu bütünsel sağlıklı yaşam deneyimleri sunmaya istekliydi. Buna gerçek hedefleri, gerçek programları ve gerçek fiziksel koşulları yansıtan egzersizler de dahildi.

Matrix, daha esnek bir şey yaratmak için bir fırsat gördü. 2024'ün sonlarında, Matrix olarak mevcut ekipmanlarla çalışan ve tüm antrenman alanını daha üst seviyeye taşıyan uyarlanabilir bir koçluk deneyimi geliştirmeye yönelik ilk adımları attık.

DOĞRU ORTAĞI SEÇMEK

Gerçek antrenman kişiselleştirmesi, her benzersiz insan bedenini tüm yönleriyle anlamakla başlar. Bu gereksinim, Matrix’in tıbbi sınıf ölçüm ve tartım çözümlerinde yaklaşık iki yüzyıllık deneyime sahip bir şirket olan seca ile iş birliği yapmasına yol açtı.

seca’nın vücut kompozisyonu çözümü, kas kütlesi, yağ kütlesi ve su seviyeleri gibi güvenilir ve tıbbi olarak doğrulanmış ölçümlere dayanır. Her bireyin gerçek sağlık ve performans profilini yansıtan kapsamlı bir genel görünüm sunar.

Ancak, etkili bir egzersiz programı belirlemek için yalnızca doğru tıbbi değerlendirme yeterli değildir. Veriler, ekipmanların paylaşıldığı ve zamanın sınırlı olduğu yoğun spor salonlarında işe yarayan programlara dönüştürülmelidir.

İşte bu noktada Matrix devreye girdi. seca eşsiz klinik doğruluğunu sunarken, Matrix de tabloyu tamamlamak için onlarca yıllık fitness uzmanlığını ekledi. Birlikte, bu ortaklık hassas ölçüm ile pratik uygulama arasında bir köprü kurdu. Verileri, insanların güvenebileceği ve hemen uygulayabileceği rehberliğe dönüştürdü.

MATRİX’İN FİTNESS ODAKLI BİR YAPAY ZEKA MODELİ NASIL GELİŞTİRDİĞİ

En başından itibaren, biz özellikle fitness için özel bir yapay zeka modeli geliştirmeye bilinçli olarak karar verdik. Genel amaçlı yapay zeka sistemleri çoğu zaman taranarak toplanmış veya bağlamdan bağımsız bilgilere dayanır. Bu nedenle, güvenilir görünen ancak gerçek antrenman ortamlarında yetersiz kalan öneriler üretirler.
Bu yeni modelin daha donanımlı, daha öngörülü ve daha empatik olması gerekiyordu; kısacası, genel amaçlı bir modelin olabileceğinden daha insani olması gerekiyordu.

Bu nedenle Matrix'teki geliştiriciler, yapay zekâmızı en baştan farklı bir şekilde eğitti. Matrix olarak temelimizi, yerleşik spor bilimi ilkeleri, yapılandırılmış programlama mantığı ve onlarca yıllık başarılı antrenörlük deneyimi üzerine kurduk.

Yeterince nazik düzeltmeyle sistem kısa sürede yalnızca neyi önermesi gerektiğini değil, neyden kaçınması gerektiğini de anladı. Sektör uzmanlarından öğrenen Exercise Learning Intelligence, kısa sürede antrenmanların nasıl sıralanması gerektiğini, yoğunluğun nasıl ilerlemesi gerektiğini ve toparlanmanın uzun vadeli başarıda nasıl bir rol oynadığını anlamaya başladı.

Bu temel ve kritik çalışma, yapay zekânın bu antrenmanları gerçekten yapan kişileri dikkate almadan programlar üretmemesini sağladı. Bu temelden başlayan yaklaşım sayesinde, Exercise Learning Intelligence büyük ölçekte sağlam ve gerçek dünyaya uygun koçluk sunmaya başlayabildi.

YAPAY ZEKA DESTEKLİ FİTNESS KOÇLUĞUNDA İNSAN UZMANLIĞI NEDEN HÂLÂ ÖNEMLİDİR

Umut verici ilk sonuçlara rağmen, önerilen antrenmanları antrenman alanına taşıdığımızda önemli bir gerçeği ortaya çıkardı.

Ne yazık ki, kâğıt üzerinde kusursuz görünen programlar uygulamada her zaman sorunsuz işlemedi. Seanslar çoğu zaman uzun sürüyordu; bir kullanıcının antrenman alanının bir bölümünden diğerine geçmesi için gereken süre yeterince dikkate alınmıyordu. Yoğun spor salonlarında sık görülen ekipman kullanım çakışmaları da hesaba katılmadı.

Ayrıca, yoğunluk seviyeleri çoğu zaman optimum antrenman teorisini yansıtıyordu. Bu, kendini adamış sporcular için çok uygundu, ancak ortalama bir spor salonu üyesi ve hedefleri için gereğinden fazlaydı.

Sistemi basitleştirmek yerine, Matrix ekibi onu geliştirmek için durmaksızın çalıştı. Exercise Learning Intelligence’ın gerçek dünyadaki durumlarda etkili şekilde çalışmasına yardımcı olmak için koruyucu önlemler eklediler.

Kısa sürede, yoğun programları, sınırlı egzersiz süresini, antrenman alanındaki yoğunluğu, gerçekçi toparlanmayı ve çok daha fazlasını hesaba katıp bunlara uyum sağlayabildi. Belki de en önemlisi, Matrix geliştiricileri önceden tanımlanmış programları, ideal koşullarda botların nasıl antrenman yapacağına göre değil, gerçek insanların gerçekte nasıl antrenman yaptığına göre uyarladı.

Yaşanmış deneyimi ve empatik insan içgörüsünü modele en temel düzeyde entegre ederek, biz Exercise Learning Intelligence ile genel yapay zeka sistemlerinin ötesine geçtik. Onun merkezindeki yapay zekâ daha erişilebilir, daha güvenilir ve çok daha etkili hale geldi.

YAPAY ZEKÂ ANTRENMANLARINI GERÇEK SPOR SALONU ORTAMLARINDA TEST ETMEK

Elbette, biz Matrix olarak Exercise Learning Intelligence’ı yalnızca teoride doğrulamakla yetinmedik. Geliştiricilerin bir sonraki adımı, yeni yapay zekâlarını gerçek alanlarda aylar boyunca gerçek egzersizlerle test etmek oldu.

Matrix’teki geliştiriciler, yapay zekâ tarafından oluşturulan antrenman programlarını çoğu zaman bizzat kendileri denedi. Egzersiz deneyiminin kendilerinde nasıl ilerlediğine bakarak zamanlama boşluklarını, yoğunluk sorunlarını ve operasyonel aksaklıkları belirledi.

Gerçek koşullarda geçen, kalp atışlarını hızlandıran bu saatler, kritik iyileştirmelerin bir tur daha yapılmasını sağladı. Esnekliği korumak için manuel geçersiz kılmalar kullanıma sunuldu; böylece son kullanıcı, önerilen antrenmanı düzeltmek veya mükemmelleştirmek için insani öngörünün son dokunuşunu ekleyebilir. İlerleme mantığını, idealize edilmiş bir antrenmandan çok tutarlılığı destekleyecek şekilde geliştirdik. Böylece pratik ve verimli egzersiz programları oluşturduk.

Sistem, kullanıcıları teorik sınırlarına zorlamak yerine egzersize bağlılığı ve kullanıcı güvenini önceliklendirmeyi bile öğrendi.

Her iyileştirme ve geliştirme turu, Matrix olarak en başta benimsediğimiz ilkeleri daha da pekiştirdi; kişiselleştirilmiş egzersiz ancak gerçek insanların gerçek ortamlarda uygulayabileceği kadar pratik, ulaşılabilir ve sürdürülebilir olduğunda işe yarar.

KİŞİSELLEŞTİRİLMİŞ UYARLANABİLİR KOÇLUK DENEYİMİ (PACE)

PACE, daha gelişmiş hâliyle, seca ürünlerindeki 24 saniyelik vücut kompozisyonu taramalarını, doğrudan Matrix konsolları üzerinden sunulan, hedef odaklı, uyarlanabilir ve yapay zekâ destekli antrenmanlara dönüştürür. Her seans, yeni performans verilerini yeniden sisteme aktarır. Böylece programlama, siz özgüven kazandıkça ve becerilerinizi geliştirdikçe sizinle birlikte gelişir.

PACE içindeki yapay zekâ, her bir spor salonunda mevcut ekipmanlara ve bireysel katılım düzenlerine göre kendini ayarlar; programlamayı gerçek zamanlı olarak uyarlar ve düzenler. Her türden kullanıcı için ölçeklenebilir işe alıştırma sürecini destekler ve manuel programlama yükünü neredeyse tamamen ortadan kaldırır.

Eğitmenler de deneyimin merkezinde kalmaya devam ediyor; yapay zeka perde arkasındaki karmaşıklığı yönetirken onlar da ilişkileri güçlendirmeye odaklanabiliyor. Hatta üyeler ile personel arasında daha anlamlı etkileşim noktaları oluşturur; bu da üye memnuniyetinde temel bir ölçüttür.

EVRİLEN ZEKA

Matrix için Egzersiz Öğrenme Zekâsı bir sonuç değil, bir temeldir. Mimarisi, her benzersiz işletme ekosistemi geliştikçe giyilebilir cihazlar, gelişmiş tıbbi içgörüler ve daha fazlasına yönelik gelecekteki genişlemelere olanak tanır.

Steve Barrett’ın da belirttiği gibi, “Bireyler hakkında ne kadar çok şey öğrenirsek, bu süreç o kadar kişisel hâle geliyor.” Kişiselleştirme bir özellik değildir; geleceğin kendisidir. Ve bu sistem, bunu geniş ölçekte sunmamız için bize sonunda sorumlu bir yol sağlıyor.”

Exercise Learning Intelligence, yapay zekâ uzmanlar tarafından şekillendirildiğinde, gerçek koşullarda test edildiğinde ve insan içgörüsüyle yönlendirildiğinde koçluğun yerini almadığını kanıtlıyor. Herkes için egzersiz deneyimini bir üst seviyeye taşıyoruz.