Google, toplantıları ve ses dosyalarını tamamen çevrimdışı yazıya dökebilen deneysel bir not alma uygulaması yayımladı. Google AI Edge Foresight adlı uygulama macOS üzerinde ücretsiz kullanılabiliyor ve işlemleri şirketin cihaz üzerinde çalışan EmbeddingGemma 2 modeliyle yapıyor.
Uygulama, Granola ve Wispr Flow gibi yapay zekâ destekli not araçlarıyla aynı alanda yer alıyor. Fark, ses kaydının ve transkriptin buluta gönderilmeden kullanıcının bilgisayarında işlenmesi. Google, Apple Silicon işlemcili Mac'ler için optimize edilen uygulamanın internet bağlantısı olmadan da tam olarak çalıştığını belirtiyor. Bu sayede kullanıcı seyahatte veya bağlantının olmadığı bir yerde toplantı notlarıyla çalışmayı sürdürebiliyor.
Kısa notlar transkriptle nasıl tamamlanıyor
Foresight, görüntülü görüşmelerde ve yüz yüze toplantılarda arka planda dinleyerek farklı uygulamalardaki konuşmalardan not çıkarabiliyor. Kullanıcıdan beklenen, akılda tutmak istediği noktaları kısa maddeler halinde karalaması. Uygulama bu kısa maddeleri toplantı transkriptiyle birleştirip düzenli ve ayrıntılı notlara dönüştürüyor.
Arayüz Granola'yı andıran bölünmüş bir ekrandan oluşuyor. Bir tarafta kullanıcının elle aldığı kısa notlar, diğer tarafta yapay zekânın ürettiği notlar duruyor. Toplantı sürerken manuel not almak mümkün. Kullanıcı ayrıca toplantının transkriptini görüntüleyebiliyor ya da Gemma 4 tabanlı asistanla sohbet ederek sorularına yanıt alabiliyor.
Belgelerden beslenen canlı yanıtlar
Uygulama yalnız toplantı kaydıyla sınırlı kalmıyor. Kullanıcılar PDF, Google Docs, Microsoft Office biçimleri, düz metin, Markdown dosyaları ve web yer imlerini yükleyerek bir bilgi tabanı oluşturabiliyor. Google, uygulamanın proje klasörlerine, başvuru materyallerine, diyagramlara ve takvime yönlendirilebildiğini, yerel dosyaları ve Google Drive'ı desteklediğini söylüyor. Şirkete göre uygulama dosyaların elle düzenlenmesine gerek kalmadan içeriği kendiliğinden kavrıyor.
Bu bilgi tabanı iki biçimde kullanılıyor. Sohbet özelliği, kişisel belgeler ve notlar üzerinden konuşarak bilgi bulmayı ve özet almayı sağlıyor. Live Assistance adlı özellik ise toplantıyı dinleyip soruları kendiliğinden yanıtlıyor. Toplantıda bilgi tabanındaki verilerle ilgili bir konu açıldığında uygulama toplantı notlarına ve belgelere dayanarak gerçek zamanlı yanıt verebiliyor.
EmbeddingGemma 2 cihazda ne yapıyor
Foresight, Google'ın aynı dönemde duyurduğu EmbeddingGemma 2 modelinin vitrini olarak hazırlandı. Google modeli, bilgileri doğrudan tüketici donanımı üzerinde düzenlemek, aramak ve birbirine bağlamak için tasarladığını belirtiyor. 740 milyon parametreli model Gemma 4 mimarisi üzerine kurulu ve Apache 2.0 lisansıyla sunuluyor. Google'ın verdiği örneklere göre model bir sesli nottan belirli bir video klibi bulabiliyor ya da saatlerce süren ses kayıtlarında metin sorgusuyla arama yapabiliyor ve bunları tek bir yerel çok kipli model içinde işliyor.
Model kısıtlı kaynaklarla yerel çalışacak şekilde tasarlandı. Google'ın paylaştığı ölçüme göre nicemleme uygulandığında Pixel 11 Pro üzerinde yalnız metin ağırlıkları için yaklaşık 191 MB, tam çok kipli model için yaklaşık 567 MB aktif bellek yetiyor. Bu ölçüm telefon için verildi, Mac uygulamasının bellek kullanımını göstermiyor. Modelin Android ve iOS'taki demoları Google AI Edge Gallery içinde yer alıyor.
Kalabalık not alma pazarında yerel yaklaşım
Foresight, Google'ın Mac için yayımladığı AI Edge ailesinin üçüncü uygulaması oluyor. Ailede AI Edge Gallery ve çevrimdışı yazıya dökme aracı AI Edge Eloquent bulunuyor. Uygulamayı geliştiren ekip, Nisan ayında yerel modellerle çalışan yapay zekâ destekli bir dikte aracı da yayımlamıştı. Deneysel olarak sunulan o uygulama yaygın kullanıma ulaşmamıştı.
Toplantı notu pazarı son aylarda hızla kalabalıklaştı. Dikte şirketi Wispr ve takvim planlama şirketi Calendly kendi not alma araçlarını çıkardı. Eski adı Grammarly olan verimlilik girişimi Superhuman ise Y Combinator destekli not alma girişimi Fathom'u satın aldı. Bu araçların çoğundan farklı olarak Foresight, kaydı ve transkripti cihazda tutan yerel modeli öne çıkarıyor. Uygulamanın deneysel statüsü, şimdilik ticari bir üründen çok Gemma modellerinin çevrimdışı yeteneklerini sergileyen bir çalışma olduğunu gösteriyor.
