Articles by "Yapay zeka"
Yapay zeka etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster

zaman: Eylül 08, 2023 0

 


Olası bir kutup halkalı gökada (PRG) 1,8 milyar ışık yılı uzaklıkta keşfedildi. Halka galaksi DJ0240'ın gerçekten bu nadir alt sınıfa ait olup olmadığı daha ileri gözlemlerle araştırılacak. Halka galaksi, iki galaksinin etkileşimi sonucu oluşan nadir bir galaksi şeklidir. ArXiv ön baskı sunucusundaki bir yayına göre, Christ Üniversitesi'ndeki araştırmacılar şaşırtıcı bir şekilde uzayda başka bir halka galaksi keşfettiler. Gökbilimcilere göre halka gökada DJ0240, kutup halkalı gökadaların (PRG) nadir alt sınıfına ait olabilir.

Şu ana kadar astronomi 400'den fazla PRG adayı buldu. Bununla birlikte, spektroskopik gözlemler şu ana kadar adayların yalnızca küçük bir oranda PRG olduğunu doğrulayabildi. Evrende, gaz ve yıldızlardan oluşan bir kutup halkası ve merkezi bir uzun nesneden oluşan PRG'ler, iki gökadanın birleşmesiyle oluşur. PRG'de kutup halkası ve merkezdeki uzun nesne birkaç milyar yıldır ayrıdır.

1,8 Milyar Işıkyılı Uzaklıktaki Kutup Halkalı Gökada

Halka galaksi DJ0240, Dark Energy Camera Legacy Survey'den (DECaLS) alınan görüntülerde tespit edildi. Dünya'ya uzaklığı yaklaşık 1,8 milyar ışık yılıdır. Halka konumlarının açısı yaklaşık 80 derece iken, ev sahibi galaksinin açısı yaklaşık 10 derecedir. Bu, iki bileşenin yöneliminin birbirine neredeyse dik olduğunu göstermektedir.

“DJ0240 galaksisini, ev sahibi galaksiye neredeyse dik olarak konumlandırılmış bir halka bileşenine sahip potansiyel bir PRG adayı olarak keşfettik”

Halkanın çapı galaksininkinden üç kat daha büyüktür. Ayrıca halkanın, PRG için tipik olan, önemli ölçüde daha mavi bir renge sahip olduğu da dikkat çekicidir. Bilim adamları, halka bileşeninin daha yoğun mavi renginin genel olarak bu bölgede aktif yıldız oluşumunun arttığına işaret ettiğinden şüpheleniyorlar.

“Halka galaksi DJ0240'ın PRG kataloğuna dahil edilmek için son derece umut verici bir aday olduğunu öneriyoruz”.

Ancak halka galaksi DJ0240'ın aslında bir PRG olup olmadığı ancak daha ileri gözlemlerle doğrulanabilir veya yanlışlanabilir.

Devamı »

zaman: Temmuz 19, 2023 0

 

Geçiş ücreti sistemlerinin ve trafik yönetiminin geleceği yapay zeka (AI) tarafından şekillendirilecek. Teknoloji, modern geçiş ücreti ve trafik yönetimi uygulamaları için gerekli olan araç plakalarının doğru ve verimli bir şekilde tanınmasını sağlıyor.

Trafik yönetiminde süreçlerin otomasyonu son yıllarda önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Bu geliştirmenin kilit unsurlarından biri, birçok modern trafik uygulamasında çok önemli bir rol oynayan Otomatik Plaka Tanıma'dır NPR). Otomatik Plaka Tanıma teknolojisi, erişilebilir bir geçiş ücreti sisteminde doğru geçiş ücretinin belirlenmesi veya çevre bölgelerinde erişim haklarının belirlenmesi için gerekli olan araç plakalarının okunmasını ve yorumlanmasını mümkün kılar.

Yapay Zeka Tanımlı Plaka Tanıma

Otomatik Plaka Tanıma yazılımının geliştirilen son sürümü, çeşitli yapay zeka unsurları içerir ve performansta önemli bir artış sunuyor. Yazılım, plakaları doğru ve güvenilir bir şekilde tanımlamak için yüzbinlerce görüntü üzerinde eğitilmiştir. Bu eğitim, yazılımın kötü aydınlatma veya hava koşulları gibi zor koşullar altında bile plakaları doğru bir şekilde tanımasını sağlar.

Yapay zeka tabanlı görüntü tanıma, bir dizi avantaj sunar. Otomasyon seviyesini artırır ve maliyetli manuel doğrulama ihtiyacını azaltarak sistemin daha verimli çalışmasını sağlar. Ek olarak, yazılımın sürekli iyileştirilmesi, hızlı teknik geliştirmeden faydalanmasını sağlar. Yapay zeka tabanlı görüntü tanıma, bir dizi avantaj sunar. Otomasyon seviyesini artırır ve maliyetli manuel doğrulama ihtiyacını azaltarak sistemin daha verimli çalışmasını sağlar. Ayrıca yazılımın sürekli iyileştirilmesi, hızlı teknik geliştirmeden faydalanmasını sağlar.

Sorumlu Ek Açıklama

Yapay zeka yazılımını eğitmek için görüntülere görüntü içeriği hakkında bilgiler eklenmelidir. Bu ek açıklamalar, görüntülerin sistem tarafından doğru şekilde işlenmesi için gereklidir. Program yeterince açıklamalı görüntülerle beslenirse, açıklamalı olmayan görüntüleri de bağımsız olarak işleyebilir.

Görüntüler, iş piyasasında dezavantajlı durumdaki insanları yeni profesyonel alanlarla tanıştıran bir pilot projenin parçası olarak Viyana'da Kapsch tarafından not edildi. "Sorumlu Ek Açıklama" olarak bilinen bu proje, dışlanma riski taşıyan kişilere birincil işgücü piyasasına girmeleri için gerçekçi bir yol sunuyor.

Uygulama Avusturya’da

Bu ileri teknolojinin uygulanması, geçiş ücreti sisteminin büyük ölçüde vinyet kullanımına dayandığı Avusturya gibi ülkelerde özellikle önemlidir. Yapay zeka tabanlı görüntü, vinyetlerle donatılmış araçların daha verimli ve doğru bir şekilde algılanmasını sağlıyor. Bu, geçiş ücreti toplama sisteminin verimliliğinin artırılmasına yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda sürücülerin kullanıcı deneyimi üzerinde de olumlu bir etkiye sahiptir.

Pratikte bu, örneğin Avusturya için vinyetlerini bu portal aracılığıyla satın alan sürücülerin daha sorunsuz ve daha kullanıcı dostu bir süreçten yararlanabileceği anlamına gelir. Yapay zeka teknolojisi, geçiş ücreti tahsilatındaki gecikmeleri ve olası hataları önleyerek araçlarını hızlı ve doğru bir şekilde tanımlamaya olanak tanır. Ayrıca yapay zeka tabanlı görüntü tanıma, vinyet kontrolünü optimize etme ve tüm sistemin verimliliğini artırma fırsatı sunar.

Bununla beraber yapay zeka teknolojisi, sürekli iyileştirme ve yeni zorluklara ve koşullara uyum sağlamaya olanak tanır. Bu, sistemin zaman içinde daha da iyiye gitmesi ve daha fazla doğruluk ve verimlilik sağlaması anlamına gelir. Trafik yönetimi ve ücretlendirme sistemlerine yönelik taleplerin sürekli arttığı, hızla değişen bir dünyada önemli bir avantajdır.

Yapay zeka, modern trafik yönetiminin zorluklarına güçlü bir çözüm sunar. Araç plakalarını doğru ve güvenilir bir şekilde tanıma yeteneği ile bu teknoloji, geçiş ücreti ve trafik yönetimi uygulamalarının verimliliğini ve doğruluğunu artırmaya yardımcı olur.


Devamı »

zaman: Haziran 21, 2023 0

 

ChatGPT gibi modern bir yapay zeka, Turing testini geçebilir. Bu nedenle bir AI uzmanı, AI'nın bir çevrimiçi mağaza kurması gereken yeni bir Turing testi tasarladı. Bu, güçlü bir yapay zeka (ACI) olup olmadığını göstermelidir. Turing testi, İngiliz matematikçi ve bilgisayar öncüsü Alan Turing tarafından 1950'de önerilen deneysel bir kavramdır. Testin amacı, bir makinenin insan benzeri zeka gösterme yeteneğini değerlendirmektir. 

Orijinal testte, bir insan, bilinmeyen bir muhatapla, yani bir makine veya bir insanla metin tabanlı konuşmalar yoluyla kimin kim olduğunu bulmalıdır. Deney sahibi makineyi insandan ayırt edemiyorsa, makine akıllı kabul edilir. Turing testi, yapay zeka alanında önemli bir adımdı ve AI sistemlerinin geliştirilmesi için önemli bir zorluk teşkil etmeye devam ediyor.

ChatGPT Turing Testini Geçti

ChatGPT ve Büyük Dil Modeli'ne dayalı diğer modern yapay zekalar artık düzenli olarak Turing testinden geçiyor. Bu nedenle bilimde modası geçmiş kabul edilir. Artık Google'a ait olan yapay zeka araştırma laboratuvarı DeepMind'in kurucu ortağı Mustafa Süleyman'ın da açıkladığı gibi, Turing testi bir yapay zekanın neleri anlayabildiğini ve soyut zaman ufuklarına hakim olup olmadığını da inceleyemez. Ancak Süleyman'a göre bunlar insan zekası için gerekli olan yeteneklerdir.

Sohbet Robotları İçin Modern Turing Testi

Bloomberg'in bildirdiği gibi, Süleyman bu nedenle The Coming Wave: Technology, Power, and the Twenty-first Century's Greatest Dilemma adlı yayınında modern bir Turing testi öneriyor. Bunda, bir AI'nın bir e-ticaret iş fikri ile bir milyon dolar kazanması için 100.000 ABD doları alması gerekir. Bu nedenle AI'nın bir iş planı oluşturması, uygun ürünleri bulması ve bunları internette satması gerekecekti.

Güçlü Yapay Zeka (ACI)

Bunun dışında Süleyman, endüstrinin yapay zeka geliştirmeye yanlış odaklandığına inanıyor. Şu anda çoğu şirket, bir insanın bilişsel yeteneklerine sahip, hatta onları aşan bir genel yapay zeka (AGI) geliştirmek istiyor. Bunun yerine, ona göre, kısa vadeli ulaşılabilir bir hedef olarak karmaşık görevleri otonom olarak gerçekleştirebilen güçlü bir yapay zeka (ACI) geliştirmek daha mantıklı olacaktır. Bu önümüzdeki iki yıl için gerçekçi bir fikir olacaktır.

Devamı »

zaman: Şubat 26, 2023 0

 

İstemsiz libido eksikliği olan Hipoaktif Cinsel İstek Bozukluğu (HSDD), kadınlarda ve erkeklerde zorlukla tedavi edilebilir. Araştırmacılar, vücudun kendi cinsiyet hormonu olan kisspeptinin her iki cinsiyette de cinsel isteksizliğe karşı yardımcı olduğunu keşfettiler. Bu, Kisspeptin'in HSDD için potansiyel olarak güvenli ve etkili bir tedavi olduğunun ilk kanıtıdır. Kadınlarda ve erkeklerde görülen istemsiz cinsel isteksizlik şu ana kadar pek tedavi edilememektedir. Şimdi araştırmacılar, Hipoaktif Cinsel İstek Bozukluğu (HSDD) için bir çare keşfettiler.

Cinsel istek kişiden kişiye büyük farklılıklar gösterir. Cinsel fantezilerin ve arzuların ortaya çıkıp çıkmadığı, stres, seks hormonları ve kadınlarda adet döngüsü gibi psikolojik faktörler dahil olmak üzere çeşitli faktörlere bağlıdır. İstemsiz libido eksikliği için organik nedenler yoksa ve bu kişilerarası zorluklara veya rahatsızlığa yol açıyorsa, tıp Hipoaktif Cinsel İstek Bozukluğundan (HSDD) söz eder. Kalıcı veya tekrarlayan cinsel istek eksikliği ile karakterize edilen bu durum, dünya çapında kadınların yüzde 10'unu ve erkeklerin yüzde 8'ini etkiliyor. Alexander Comninos'un açıkladığı gibi, etkilenen çok sayıda insana rağmen neredeyse hiç tedavi yaklaşımı yoktur.

Düşük cinsel istek, HSDD'ye yol açacak şekilde çok rahatsız edici olabilir. Bu, ilişkiler, akıl sağlığı ve doğurganlık için çok zararlı olabilir. HSDD nispeten yaygın olmasına rağmen, kadınlar için tedavi seçenekleri sınırlıdır, önemli yan etkileri vardır ve bazı durumlarda denemek bile zararlı olabilir. Ve ne yazık ki, bu tedaviler sadece kısmen etkilidir. Şu anda erkekler için onaylanmış bir tedavi yok ve hiçbiri de ufukta görünmüyor. Bu nedenle, tedavi arayan hem kadınlar hem de erkekler için bu zayıflatıcı durum için yeni, daha güvenli ve daha etkili tedavilere karşı gerçek bir ihtiyaç var.

Hipoaktif Cinsel İstek Bozukluğuna Karşı Kisspeptin Hormonu

Imperial College London'dan bilim adamları, vücudun kendi hormonu olan kisspeptinin cinsel isteksizliğe karşı yardımcı olup olmadığını inceleyen iki çalışma yayınladılar. Kisspeptin insan beyninde salınır ve diğer seks hormonlarının salınmasını destekler. Kadınlarda adet döngüsünden ve hem kadınlarda hem de erkeklerde ergenliğin düzenlenmesinden sorumludur.

Bir çalışmada 32 kadın ve bir çalışmada 32 erkek yer aldı. Deneklerin tümü HSDD'den muzdaripti ve kadınlar henüz menopoza girmemişti. Uzman dergisi JAMA Network Open'daki yayına göre, kadınlar en az bir ay arayla iki kez muayene edildi. Uzman dergisi JAMA Network Open'da da yayınlanan araştırmaya göre erkekler yedi gün arayla muayene edildi.

Çalışma katılımcıları, ilk randevudan önce ya Kisspeptin hormonu ya da enjeksiyon yoluyla bir plasebo aldı. Randevular sırasında araştırmacılar deneklere tarafsız ve erotik videolar gösterdi. Kadınlara ayrıca farklı çekici yüzler gösterildi. Bu arada, katılımcıların beyin aktivitelerini gözlemlendi ve nörolojik, fizyolojik ve hormonal reaksiyonlarını belgelendi.

Kisspeptin Beyin Aktivitesini Değiştiriyor

Cinsiyet hormonu Kisspeptin, hem kadınlarda hem de erkeklerde beyin aktivitesini önemli ölçüde etkiledi. Kisspeptin iğnesi olan kadınlar erotik videolar izlerken, diğer şeylerin yanı sıra hipokampustaki aktivite arttı. Deneklerin diğer beyin bölgeleri, öncelikle çekici erkek yüzlerine tepki verdi. Erkeklerde, özellikle erotik videolar izlerken beyin aktivitesi arttı. Ek olarak, ikincil bir analiz, Kisspeptin enjeksiyonunun penis şişmesinde önemli bir artışa yol açtığını göstermektedir. Bu, plasebonun yüzde 56 üzerindeydi.

HSDD'li Erkekler İçin İlk Tedavi Seçeneği

Yazarlara göre çalışma, Kisspeptinin HSDD'li erkekler için ilk tedavi seçeneğinin temeli olduğunu gösteriyor. Hormon, cinsel isteği düşük olan kadınlar için farmakolojik tedavi için de uygundur. Böylece çalışmalar, Kisspeptin'in HSDD için potansiyel olarak güvenli ve etkili bir tedavi sağlayabileceğine dair ilk kanıtı sağlıyor. Kisspeptin'in düşük cinsel istekten mustarip kadınlar ve erkekler için potansiyel olarak güvenli ve etkili bir tedavi olduğuna dair ilk kanıtı sağladığımız için, iki çalışmamız da Kisspeptin tedavilerinin gelişimi için kanıt sağlıyor. Erkeklerde ayrıca Kisspeptin'in sertliği artırarak sadece beyinde değil peniste de faydalı etkileri olabileceğini gösterdik.

Ek olarak, Kisspeptin hem kadınlar hem de erkekler tarafından iyi tolere edildi ve hiçbir yan etki bildirilmedi, bu da ilaç geliştirme açısından çok önemlidir. Şimdi, Kisspeptin terapötiklerinin psikoseksüel bozukluklarda - psikolojik kökenli cinsel sorunlarda kullanabilir hale getirilmesi bekleniyor.

Devamı »

zaman: Şubat 24, 2023 0

 

Windows 10'un geçmişte, güncellemeler ve yamalarla giderilen bazı güvenlik sorunları vardı. Bununla birlikte, Windows 11, kullanıcıların güvenlik ihtiyaçlarını karşılamak için özel olarak tasarlanmış, güvenli ve geliştirilmiş bir çözümü temsil ediyor. Windows 10 hala dünya çapında en çok kullanılan işletim sistemidir. Statista'ya göre, Şubat 2023'te tüm masaüstü bilgisayarların yaklaşık %76'sında işletim sistemi olarak Windows 10 yüklüydü. Microsoft sürekli yamalar ve güncellemeler sunsa da, Windows 10'un geçmişte birkaç ciddi güvenlik sorunu vardı. Örneğin 2021'de Windows 10'da 120'den fazla güvenlik açığı bulundu. Bu güvenlik açıkları, saldırganlar tarafından etkilenen sistemde kötü amaçlı kod çalıştırmak veya verileri çalmak için kullanılabilir.

Windows 10'daki belirli bir güvenlik açığı, fidye yazılımı bulaşma olasılığıdır. 2020'de hastaneler ve devlet kurumları da dahil olmak üzere birçok büyük şirket ve kuruluş fidye yazılımı saldırılarının kurbanı oldu. Bu saldırılar verileri şifreler ve fidye talebinde bulunur. Uygulamalar tarafından istenmeyen veri işleme sorunu Windows 10'da da mevcuttur. Birçok uygulama, kullanıcıların açık rızası olmadan veri toplar ve bu da gizlilik sorunlarına yol açabilir.

Ayrıca Windows 10, sıfır gün saldırılarına karşı etkili korumadan yoksundur. Bu tür bir saldırı, yama uygulanmamış güvenlik açıklarından yararlanır ve özellikle tehlikeli olabilir. Genel olarak, Windows 10 güvenlik sorunları, özellikle hassas bilgileri depolayan şirket ve kuruluşlarda olmak üzere dünyanın her yerindeki kullanıcılar için ciddi bir sorundur. Windows 11, bu güvenlik sorunlarını ele almak ve kullanıcılar için daha da güvenli bir çözüm sağlamak üzere tasarlanmıştır.

Windows 11 Güvenliğe Özel Bir Önem Veriyor

Microsoft, Windows'un en güvenli sürümü olduğunu vurgulayarak Windows 11'i 5 Ekim 2021'de resmi olarak yayımladı. COVID-19 salgını sırasında, hibrit ve uzak çalışma ortamlarına geçiş, birçok yeni BT güvenlik tehdidini gündeme getirdi. Geçmişte, Windows 10'daki Spectre ve Meltdown gibi güvenlik açıkları özellikle bilgisayar korsanları tarafından kullanılıyordu. Bu nedenle, Microsoft'un kullanıcı verilerini ve sistemlerini daha iyi korumak için Windows 11 ile güvenliğe özel bir önem vermesi şaşırtıcı değildir.

Bilgisayardan Yüksek Talepler

Windows 11, tüm uyumlu PC'lere yüklenebilse ve hatta genellikle Windows 10'dan ücretsiz yükseltme olarak bulunabilse de, birçok kullanıcıyı etkileyen bir sınırlama da vardır. Windows 11'in artırılmış minimum gereksinimleri, pratik olarak beş yıldan eski tüm cihazları hariç tutar. Anakartta Güvenilir Platform Modülü (TPM) sürüm 2.0 olmadan kurulum mümkün değildir. Birçok eski PC ve dizüstü bilgisayar TPM 2.0'ı desteklemediğinden Windows 11'e yükseltilemez. Bu sınırlama, en son işletim sistemini kullanmak için yeni bir cihaz satın almak zorunda kalan bazı kullanıcılar için hayal kırıklığına neden oldu.

Microsoft, açıklardan yararlanma ve siber saldırıların başarılı olma şansını azaltmak için Windows 11'de bir dizi gereksinim uygulamıştır. Bu gereksinimler hem donanımı hem de önyükleme işlemini etkiler ve işletim sistemini kullanmak için etkinleştirilmesi gerekir. İşlevler şunları içerir:

·  Daha önce belirtildiği gibi, Windows 11'i çalıştırmak için Güvenilir Platform Modülü (TPM) 2.0 zorunludur. Modern PC'ler, 2016'dan beri anakartlarda ilgili yongalarla donatılmıştır. Bu kripto işlemciler, güvenli tarama ve VPN için Windows şifreleme anahtarlarını, dijital sertifikaları ve SSL bilgilerini depolayabilir. TPM 2.0'ın önemli bir özelliği, verilerin yalnızca modüldeki işlemci ile iletişim kurabilmesidir, bu da özel izinleri olmadığı sürece kötü amaçlı yazılımların verilere erişmesini çok zorlaştırır.

·    Hiper Yönetici Korumalı Kod Bütünlüğü (HCVI), VBS (Sanallaştırma Tabanlı Güvenlik) tarafından oluşturulan yalıtılmış depolama ortamını korumaya yönelik bir özelliktir. Kötü amaçlı yazılım genellikle sistemlerin tam kontrolünü ele geçirmek için onu kullanmaya çalıştığından, HCVI, Windows çekirdeğinin etrafında koruyucu bir duvar oluşturur. HCVI, Windows 10'da zaten etkinleştirilmiş olabilir, ancak Windows 11 varsayılan olarak bununla birlikte gelir.

·  UEFI Secure Boot, Windows 11'de sistem önyüklemesini güvence altına alan bir protokoldür. Bilgisayarın donanımını kontrol eden BIOS'un halefidir. Güvenli Önyükleme, kurulu tüm donanım bileşenlerinin imzalarını kontrol eder ve imzasız sürücüleri yüklemez. Bu, işletim sistemi önyüklemeden önce bile önyükleme işlemi sırasında çalışan önyükleme takımlarını ve kötü amaçlı yazılımları etkili bir şekilde önler. Güvenli Önyükleme etkinleştirilene kadar Windows 11 önyükleme yapmaz.

·   Windows 11, işletim sisteminden yalıtılmış bir bellek alanı oluşturmak için donanım sanallaştırma yeteneklerini kullanan "Sanallaştırma Tabanlı Güvenlik (VBS)" ile bütünleşir. Windows daha sonra siber güvenlik araçlarını ve çözümlerini burada depolamak için bu güvenli sanal modu kullanabilir. Bu, sistemi işletim sistemindeki güvenlik açıklarından ve ayrıca korumaları atlamaya çalışan kötü amaçlı yazılımlardan korur.

Ayrıca Windows 11, varsayılan olarak kötü amaçlı yazılımdan koruma bileşeni olarak Windows Defender ile yapılandırılmıştır. Bu özellik önceki sürümlerde zaten mevcuttu. Microsoft şu anda yeni işletim sistemiyle daha yakından eşleşen yeni bir Defender sürümü üzerinde çalışıyor. Bu, Windows 11'i tehditlere karşı daha iyi koruyacaktır.

Windows 11 İyi Koruma Sağlar Ancak Yine de Güvenlik Açıkları Yoktur Diyemeyiz

Windows 11'deki özellikler ve gereksinimler daha yüksek koruma sunsa da yine de tüm siber tehditleri tespit etmek için yeterli değil. Windows Defender gibi geleneksel antivirüs ürünleri bilinen tehditleri tarayıp saptayabilirken, dosyasız kötü amaçlı yazılım kullanan "karada yaşayan" saldırılar gibi yeni ve karmaşık tehditlerle sınırlıdırlar. Bu nedenle, güvenlik duvarı ve düzenli güvenlik güncellemeleri gibi ek güvenlik önlemlerinin alınması yine de tavsiye edilir.

Windows 11'e yükseltme önerilmesine rağmen, geleneksel antivirüs taramasını gelişmiş tehdit algılama ve azaltma teknolojileriyle tamamlayan ek özel uç nokta güvenlik çözümlerinin kullanılması yine de tavsiye edilir.

 

Devamı »

zaman: Şubat 24, 2023 0

 

Bilim adamları bir kuantum sisteminde zamanı tersine çevirdiler ve bir fotonu orijinal durumuna döndürdüler. Sistem böylece bilinmeyen gelişmeleri de tersine çevirebilir. Fizikte süreçler belirli bir zaman yönüne tabiidir. Bir cam yere düşebilir ve kırılabilir, ancak yeniden birleştirilip orijinal yerine geri dönemez. Her kapalı sistemde entropinin arttığı termodinamiğin ikinci yasasına göre böyle bir sürecin veya zamanın geriye doğru işlemesi mümkün değildir.

Kuantum teorisinde, bir sürecin tersine çevrilmesinin de mümkün görünmediği başka kurallar geçerlidir. Kuantum fiziğinin, değişikliklerin sistemlerde yalnızca gözlem yoluyla meydana geldiğini varsayan temel bir ilkesi burada çok önemlidir. Prensip olarak, bu nedenle bir kuantum sisteminde zaman içindeki değişiklikleri gözlemlemek ve süreci tersine çevirmek imkânsızdır.

Kuantum Sisteminde Zamanın Tersine Çevrilmesi

Viyana Üniversitesi'ndeki bilim adamları, zamanı geriye doğru çalıştırırken aynı zamanda bir kuantum sistemini ilk durumuna geri döndürmek için kuantum mekaniği yasalarını kullanmayı başardılar. Optica dergisindeki fizikçilerin açıkladığı gibi, kuantum sisteminin ilk durumunu bilmeleri gerekmiyordu.

Kuantum Sistemleri İçin Geri Sarma Protokolü

Deney, Avusturya Bilimler Akademisi'nin (ÖAW) Kuantum Optik ve Kuantum Bilgisi Enstitüsü'nden (IQOQI) teorik fizikçi Miguel Navascues tarafından tasarlanan sözde geri sarma protokolüne dayanıyor. Basitçe söylemek gerekirse, geri sarma protokolü, sistemin evrimini başka bir evrime bağlayarak bir kuantum sisteminin zaman içindeki değişiklikleri tersine çevirmesine izin verir.

Viyana Üniversitesi'nden fizikçiler ve Philip Walther liderliğindeki IQOOI şimdi deniz gemileri teorisini ilk kez deneysel olarak gerçekleştirdiler. Bir kuantum sistemi olarak, polarizasyonu birkaç kez değişen tek bir foton kullandılar.

Üst üste Binen Fotonun Evrimi

Araştırmacılar deneylerinde fotonun gelişimini başka bir kutuplaşma ile kapladılar. Sonuç olarak, iki süreçten hangisinin önce geldiğini artık bilemezler. Kuantum anahtarının çifte kullanımı, kuantum sisteminde zamanın geriye doğru akmasını ve fotonun başlangıç ​​durumuna dönmesini sağladı. Şaşırtıcı olan, süreci tersine çevirmek için fizikçilerin ışık parçacığının ilk ve son durumunun ne olduğunu ve fotonun zaman içinde nasıl değiştiğini bilmesine gerek olmamasıydı.

Yazarlar, keşiflerini "temelde inanılmaz derecede ilginç" olarak tanımlıyorlar. Ancak teknolojik kullanım durumları olduğuna da inanıyorlar. Örneğin, hataların veya istenmeyen gelişmelerin tersine çevrilebilmesi için bir geri sarma protokolünün bir kuantum işlemciye entegre edilmesi düşünülebilir.

Devamı »

zaman: Şubat 02, 2023 0

Chicago Üniversitesi'nden bilim adamları, canlı bir organizma ile bir akıllı saat geliştirdiler. Saat, bakılması ve beslenmesi gereken sanal bir yaratık olan 1997'deki Tamagotchi'yi anımsatıyor. Makaleye göre , bilim adamları Jasmine Lu ve Pedro Lopes'in saatte bunun yerine tek hücreli bir balçık kalıbı (Physarum polycephalum) kullanıyor. Bilimde, bu tür genellikle laboratuvar deneyleri için kullanılır.

Giyilebilir cihazı kullanabilmek için içinde yaşayan cıvık mantarın düzenli olarak su ve mama ile beslenmesi gerekir. Bu, akıllı saatin yalnızca zamanı değil, aynı zamanda kullanıcının kalp atış hızını da göstermesini sağlayan bir elektrik bağlantısı oluşturur.

Cıvık Mantar Şeffaf Bir Kapsül İçinde Yaşıyor

Bilim adamları ayrıca bir bilim kurgu filmini (The Blob) ima ederek balçık küfüne "blob" diyorlar. Akıllı saatte Blob, diğer bileşenlere ince bir kanalla bağlanan şeffaf bir kapsül içinde yaşıyor. Mantar yeterince beslendiğinde bu kanaldan büyüyerek elektrik bağlantısını kapatıyor. Bunu yapmak için, mantara günde yaklaşık bir veya iki kez su ve yaklaşık iki günde bir yiyecek verilmelidir. Kullanıcılar mantarla ilgilenmezse mantar kuruyor ve akıllı saat artık kalp atış hızını göstermiyor. Beslenme daha sonra tekrar gerçekleşirse, "blob" hızla iyileşiyor.

Kullanıcılarla Akıllı Saat İlişkisi

Canlı bir deneyde denekler  akıllı saati iki haftaya kadar taktılar. Bilim adamları sadece biyolojik ve teknik uygulanabilirliği araştırmakla kalmayıp, aynı zamanda kullanıcının canlı ile ne tür bir ilişkisi olduğunu da öğrenmek istediler. İnsan-bilgisayar etkileşimi alanındaki araştırmaların çoğu, işleri daha kolay ve daha hızlı hale getirmeyi amaçlar. Ancak bilim adamları, daha fazla etkileşim olması gerektiğini hissetti. 

Çalışma, deneklerin akıllı saatlerindeki "blob" ile aslında duygusal bir ilişki geliştirdiklerini ve büyümesini ve durumunu yakından izlediklerini gösteriyor. Ancak katılımcılar, kafese kapatılan ve elektrik verilen mantarı acınacak bir canlı olarak görmediler. Bunun yerine,  "blob" daha çok insan refahından sorumlu bir arkadaş olarak algılanıyordu.

Devamı »

zaman: Aralık 07, 2022 0

Fizikçiler ilk kez bir kuantum bilgisayarında bir solucan deliği yarattılar ve kuantum bitlerini böyle bir tekillik boyunca tünellediler. Deney, fizikteki temel sorulara cevaplar sağlamayı amaçlamaktadır. Pasadena (ABD). Albert Einstein ve Nathan Rosen, 1935 gibi erken bir tarihte, bir kara deliğin uzay-zamandaki farklı yerler arasında tünel benzeri bağlantılar oluşturabileceğini öne sürdüler. Fizikte, solucan delikleri o zamandan beri uzay ve zamanda köprüler olarak kabul edildi. Bununla birlikte, aşırı yerçekimi koşulları nedeniyle, bir Einstein-Rosen köprüsünün gerçekten geçilip geçilemeyeceği tartışmalıdır.

Kuantum Bilgisayarda İncelenen Solucan Deliği

California Teknoloji Enstitüsü (Caltech) ve Harvard Üniversitesi'nden bilim adamları şimdi ilk kez deneysel olarak daha önce tek teorik olan ışınlanmalı bir solucan deliği kavramını incelediler. Daniel Jafferis'in açıkladığı gibi, kuantum bilgisayarda bir solucan deliği yarattılar.

"Yerçekimsel bir solucan deliğinin temel özelliklerini gösteren, ancak yine de mevcut kuantum donanımında uygulanabilecek kadar küçük olan bir kuantum sistemi bulduk."

Nature dergisindeki yayınlarına göre, deneyin temelini tipik bir solucan deliğinin özelliklerini bir kuantum modeline dönüştüren bir kuantum sistemi oluşturdu. 2019 gibi erken bir tarihte Jafferis, bu SYK sistemlerinden ikisinin kuantum fiziksel dolaşıklığının geçilebilir bir Einstein-Rosen köprüsüne karşılık geldiğini teorik olarak kanıtladı.

Geçilebilir Bir Solucan Deliğinin Temel Fiziksel Özellikleri

Yapay zeka (AI) yardımıyla, fizikçiler modeli Google'ın Sycamore kuantum bilgisayarında simüle edilebilecek kadar basitleştirdiler. İki dolaşık SYK sistemini gerçekleştirmek için, araştırmacılar dokuz kuantum bitinden oluşan bir devre kullandılar.

"Yaklaşık doğasına rağmen, bu basitleştirilmiş SYK modeli, geçilebilir bir solucan deliğinin temel fiziksel özelliklerini kapsar."

Deneyde, araştırmacılar kuantum fiziği solucan deliğinin bir ucundan kübitleri göndermeyi başardılar. Kübitler diğer ucdan hasar görmeden sağlam çıktı.

"Ayrıca gelen parçacıkların solucan deliğinden geri gelme sırasını da inceledik."

"Kuantum dolaşıklığı, uzay-zaman ve kuantum yerçekimi arasındaki bağlantı, temel fizikteki en önemli sorulardan biridir. Bu deneyle kuantum donanımını kullanarak bu fikirleri test etmeye yönelik ilk küçük adımı atabilmenin heyecanını yaşıyoruz. Kuantum bilgisayarları kullanarak kuantum yerçekimi kavramını test etmemizi sağlayacak daha büyük deneylere açılan kapıdır.”

Gelecekte, karmaşık solucan delikleri, uzay-zaman eğriliği olarak yerçekiminin kuantum ve parçacık fiziği ile nasıl bir araya geldiği gibi fizikçilerin temel sorularına cevap sağlamalıdır.

 

Devamı »

zaman: Mart 28, 2022 0

Bir yapay zeka (AI), mevcut ruh hallerini tanımak için domuzların seslerini kullanıyor. Sistem, domuz yetiştiriciliğinde yaşam kalitesini iyileştirebilir. Araştırmalar, domuzların zeki hayvanlar olduğunu çeşitli deneylerle kanıtlamıştır. Domuz yavruları, kısa bir eğitim seansından sonra altı haftalıkken ayna kavramını anlayabiliyor. İnsanların bunun için çok daha uzun süreye ihtiyacı vardır. Çift parmaklı toynaklılar, hayvanların kendilerine özgü sosyal yaşamları için ihtiyaç duydukları, birbirleriyle iletişim kurma yöntemlerine de sahiptir. Yakın zamanda yayınlanan bir araştırmaya göre, bu aynı zamanda hayvanları ve onların mevcut sağlık durumlarını daha iyi anlamaya yardımcı olabilir. 

Kopenhag Üniversitesi'ndeki bilim adamları, domuz yavrularının ve domuzların dilini analiz edebilmesi ve kodunu çözebilmesi gereken bir yapay zeka (AI) geliştirdi. Scientific Reports dergisindeki yayınlarına göre, biyolog Elodie Briefer liderliğindeki ekip 400'den fazla domuzdan oluşan bir veri tabanı oluşturdu. Şimdiye kadar hayvanlardan yaklaşık 7.500 bireysel ses kaydedildi. Hayvanların seslerinin doğumdan kesime kadar kayıt altına alınması planlanmaktadır. 

Domuzlar İçin Daha İyi Yaşam Kalitesi

Yapay zeka tamamen geliştirildiğinde, domuzların yetiştirmeden kesime kadar olan kısa ömrünü iyileştirmelidir. Araştırmacılara göre, şu anda nasıl olduklarını anlamak, hayvanların yaşam kalitesi için çok önemlidir. Çiftçiler bu şekilde hayvanların stresini azaltabilir. Bu sadece domuzlar üzerinde olumlu bir etkiye sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda insanların işini kolaylaştırır ve etin kalitesini artırır.

Hayvanların akustik sinyalleri kaydedildi ve yeni geliştirilen bir algoritma kullanılarak seçildi. Sesler hem normal üreme çiftliklerinde hem de laboratuvarda deneysel bir domuz çiftliğinde kaydedilmiştir. Bilim adamları böylece yeni bir oyuncak almak gibi olumlu olaylara veya grup içinde kavga etmek gibi olumsuz olaylara bireysel tonlar atayabildiler.

Farklı Bölgelerden Sesler

Şu anda farklı perdelerin duygularla ilgili olduğu bilinmektedir. Yüksek perdeli sesler stresle ilişkilidir, düşük perdeli sesler normaldir. Domuzlar özellikle iyi bir ruh halindeyken, homurtuları kısadır. Bu verilere dayanarak, yapay zeka gerçek zamanlı olarak sürüde olumlu veya olumsuz duyguların baskın olup olmadığına karar verebilir.

Yüzde 92 Doğruluk

Şu anda, algoritma, yüzde 92'lik bir doğrulukla olumsuz veya olumlu bir durumun mevcut olup olmadığını bilinmeyen domuz seslerinden tanıyabilir. Gelecekte bu, örneğin geceleri, hayvanların ruh halini gerçek zamanlı olarak kaydeden bir izleme sistemi geliştirmek için kullanılabilir. Ancak geliştiricilere göre, daha sağlam veri ve daha kesin sınıflandırma gerekiyor.

Devamı »

zaman: Ocak 27, 2022 0

İnsan beyni gerçek bir mucize makinesidir. Her zaman aktiftir, karmaşık görevleri çözebilir, öğrenme yeteneğine sahiptir ve aynı anda birkaç bilgi akışını işleme yeteneğine sahiptir. Sadece on iki ila 24 watt tüketir, yani buzdolabındaki bir ampulden daha az elektrik tüketir! Bu nedenle araştırmacılar biyolojik sinir hücrelerini bilgisayar bilimi için kullanılabilir hale getirmeye çalışmışlardır. Cortical Labs'deki bilim adamlarına göre, yakın zamanda bir atılım yaptılar. Petri kaplarında büyütülen mikroskobik beyinlere Pong oynamayı öğrettiler! İnsan mini beyni, bir yapay zekadan bile daha hızlı öğrenir. Cortical Labs'ın sözde DishBrains'i 800.000 ila bir milyon nörondan oluşur. Gerçek bir beyinden farklı olarak, beyinler, mikroelektrot ağlı bir elektronik devre kartı üzerindeki insan beyin kök hücrelerinden alınan bir çip üzerinde büyütülür. 

Bu nöronlar, gerçek bir beyin gibi, elektromanyetik darbelerle seçici olarak uyarılabilir. Her dürtü, nöronlardan bir yanıtı tetikler ve yanıtlar elektronik olarak okunabilir. Avustralyalı şirketin araştırmacıları, DishBrains'i yapay bir zeka gibi bir devre kartı ve hücre kümelerinden oluşan değiştirilmiş bir Pong versiyonunu eğitti. Bir duvardan tekrar tekrar seken dijital topun konumu, devre kartındaki ışık darbeleriyle hücrelere bildiriliyordu. Top sağ üstten sol alta doğru hareket ederse, devre kartındaki darbeler coğrafi olarak tamamen aynı şekilde yansıtıldı. Hücreler, sırayla, raketin hareketi olarak yorumlanabilecek impulslarla tepki verdi. Araştırmacılar, bioRxiv dergisinde bir topun kaçırılması durumunda olumsuz bir çağrışım içeren bir sinyalle yanıtlandığını yazdı.

Mini Beyinler, Yapay Zeka Sistemlerinden Önemli Ölçüde Daha Hızlı

Nispeten basit kurallara uyarak bir nöron ağını öğretmek, bir video oyununda başarılı olmak başlı başına bir başarıdır. Ancak Cortical Labs'e göre başarıyı gerçekten dikkate değer kılan şey, DishBrains'in öğrenme hızıdır. Araştırmacılara göre, kullanılan sistemin işlem gücüne bağlı olarak bir yapay zekanın Pong'da ustalaşması bir saatten fazla sürüyor. Öte yandan, bir DishBrain'in video oyununu öğrenmek için sadece beş dakikaya ihtiyacı vardı. Bunun nedeni, sinirsel bağlantıların soruna uyum sağlamasıdır - başka bir deyişle, beyin görevi daha iyi ele almak için yeniden yapılandırılmıştır. Cortical Labs'ın hedefi, bu teknolojiyi birkaç yıl içinde ticari olarak uygulanabilir kılmaktır. Avustralyalı şirket, bu tür bir teknoloji üzerinde çalışan tek şirket değil. Avrupa Birliği tarafından finanse edilen Neu-ChiP proje adı altında, birkaç start-up da "insan beyin kök hücrelerini yapay bir biyolojik bilgisayar gibi çalışabilmeleri için özel olarak tasarlanmış karmaşık devrelere entegre etmek" için çok çalışıyor. ABD'li Koniku şirketi de bu yönde araştırmalar yapıyor.

Devamı »

zaman: Ekim 24, 2021 0

 

Yeni bir algoritma, genetik bozukluğu olan çocuklarda psikoz gelişimini üç yıl önceden tespit ediyor. Bu erken tedaviyi mümkün kılacak demektir. 22. kromozomda küçük bir genetik bilgi parçası eksik olan çocukların yaklaşık üçte biri, yaşamları boyunca psikotik bir hastalık geliştirecektir. Cenevre Üniversitesi'ndeki doktorlar, şizofreni gibi psikotik bir hastalık geliştirme olasılığını hesaplamak için belirli semptomları ve nörobiyolojik mekanizmaları kullanan bir yöntem geliştirdiler. Uzman dergi e Life'da yayınladıkları habere göre, Corrado Sandini ile çalışan bilim adamları ağ analizlerine dayalı bir algoritma kullandılar. Farklı ağırlıklı semptomların kullanılması, genetik kusuru olan çocuklarda psikotik bir hastalık geliştirme riskini belirledi.

Algoritma 40 Değişkeni Değerlendiriyor

Algoritma, her üç yılda bir çocukluktan yetişkinliğe kadar 40 değişkenin kaydedildiği 70 kişiden alınan verilerle test edildi. Algoritma tarafından değerlendirilen değişkenler arasında suçluluk duyguları, halüsinasyonlar ve insanların günlük stresli durumlarla nasıl başa çıktıkları yer alıyor. Araştırmacılar, zihinsel sorunların gelişimini üç yıl önceden tahmin edebilecekleri değişkenleri belirleyebildiler. Sandini, “Anksiyetesi ergenlik döneminde stresle baş edememeye dönüşen endişeli 10 yaşındaki bir çocuğun muhtemelen bir akıl hastalığı geliştirdiğini bulduk” diye açıklıyor.

Önemli Bir Uyarı İşareti Olarak Kaygı

Çalışmaya göre, suçluluk duygusuna dönüşen korku ve üzüntü gelişimi, daha sonra psikotik bir hastalık gelişimi için de önemli uyarı sinyalleridir. Şimdi bilim adamları, tahmin araçlarını daha da hassaslaştırmak istiyorlar. Bunu yapmak için, kilo gibi diğer değişkenlerin de psikotik hastalıklar üzerinde bir etkisi olup olmadığını incelerler. Gelecekte, yöntem psikozu tetiklemeden önce semptomlarla mücadeleye yardımcı olacaktır.

Devamı »

zaman: Ekim 13, 2021 0

 

Yeni bir hesaplama modeli, sporcuların performans kaybını yaşlılığa doğru kesin olarak tahmin ediyor. Saarland Üniversitesi'nde yenilikçi implant geliştirme profesörü olan Bergita Ganse liderliğindeki bir çalışma grubu, yaşlılıkta insanların fiziksel düşüşünü belirlemeyi amaçlayan bir hesaplama modeli geliştirdi. Ganse, “Bir sporcunun ileri yaştaki performansını tek bir ölçümle tahmin edip edemeyeceğimizi kendimize sorduk” diye açıklıyor. Uzman dergi Geroscience'daki yayına göre, bilim adamları, performansları İsveç Veteran Atletizm veritabanında 1901 ve 2021 yılları arasında belgelenen yaklaşık 5.000 İsveçli sporcunun verileriyle bir yapay zeka eğitti.

21.000 Veri Noktası

Toplamda, bilim adamları çalışmaları için 21.000 veri noktası kullanabildiler. Ortalama olarak, her sporcu için dört ölçüm verisi mevcuttu. Sadece koşu disiplinleri dikkate alındı, çünkü cirit veya disk gibi diğer disiplinlerde atış aletlerinin ağırlığı sporcunun yaşına göre değişiyor. Bu, karşılaştırılabilirliği daha zor hale getirir ve yaşlılıkta performans düşüşüne ilişkin bir tahminin daha yanlış olmasına neden olur. Yazarlar, "Koşucular ise 23, 40 veya 70 yaşında olmalarına bakılmaksızın 100, 200, 800 metre koşarlar" diyor.

Güç Kaybı Kesin Olarak Tahmin Edildi

Ganse'nin açıkladığı gibi, çalışmanın önemli bir sonucu olarak, bilim adamları, sporcuların performansındaki düşüşü yaşlılIğa kadar yüksek doğrulukla tahmin eden bir model geliştirmeyi başardılar. Elde edilen hassasiyet, çoğu durumda performansta doğrusal bir düşüşe dayanan eski modellerden önemli ölçüde daha yüksektir. "Çok yüksek performans gösteren ve genç olan sporcuların göreceli olarak en fazla performans kaybına uğradığını görünce şaşırdık. En düşük düşüş oranını, yüksek başlangıç ​​yaşı olan yüksek performanslı sporcularda bulduk” diye açıklıyor Ganse.

Yaşlılıkta Eğitim İşe Yarıyor

Çalışma ayrıca, insanların hala daha büyük yaşta egzersiz yapmaya başlaması gerektiğini gösteriyor. İleri bir yaşta disiplinlerinde iyi vakit geçiren insanların, daha da ileri yaşlarda ortalama yaşlarından önemli ölçüde daha üretken olmaları çok muhtemeldir. Bilim adamları, “İleri bir yaşta egzersiz yapmaya başlamak hala faydalı” diyor

Devamı »

zaman: Eylül 03, 2021 0

ABD ordusu, topladığı veriler ve yapay zeka yardımıyla geleceğe bakmak istiyor. Starlink uydu çanakları da bir deney sırasında veri kaynağı olarak kullanıldı. Yakın zamanda tamamlanan Gide 3 deneyi (Küresel Bilgi Hakimiyeti Deneyleri) hakkında bir basın açıklamasına göre, ABD Savunma Bakanlığı geleceği tahmin edecek teknolojiler üzerinde çalışıyor. ABD askeri departmanları Nothcom ve Norad in Technologies komutanı General Glen Van Herck'e göre, yapay zekanın (AI) toplanan bilgiler temelinde olayları birkaç gün önceden tanıması gerekiyor. General, "Geleceği görme yeteneği, karar verme alanı yaratır" diye açıklıyor. Bunu, Amerika Birleşik Devletleri ve müttefiklerinin dünya çapında topladığı gizli bilgilerin ve ordunun açıklanmayan şirketlerden ticari olarak elde edebileceği kamuya açık bilgilerin bir kombinasyonu yoluyla mümkün kılmayı amaçlıyor. Ayrıca sensör, radar ve diğer telemetri verileri kullanılacak. Van Herck, Kuzey Uyarı Sisteminden gelen verileri örnek olarak hazırlıyor.

İzleme Bilgilerini Hızla Filtreleniyor

Bilgiler daha sonra Project Maven ve Ortak yapay zeka Merkezi kullanılarak ilgili veriler için verimli ve hızlı bir şekilde aranacaktır. Starlink uydu çanakları da Gide-3 deneyi sırasında bilgi kaynağı olarak kullanıldı. Bu nedenle, küresel uydu ağlarının gelecekte bilgi toplama ve sonuçta ortaya çıkan karar verme ile ilgili olmaya devam etmesi çok muhtemeldir.

Simülasyonda Önemli Kayıplar

The Drive dergisine göre, Gide 3 deneyi, ABD ordusunun "önemli kayıplar" yaşadığı ABD ordusunun başarısız savaş simülasyonlarına bir tepkidir. Senaryolardan birinde, ABD ordusunun düşman kuvvetlerinden daha düşük olduğu Tayvan için olası bir savaş simüle edildi. ABD silahlı kuvvetlerinin olası bir düşmanının onları birkaç on yıl boyunca gözlemleyebileceği, yani bilgi avantajına sahip. Birliklerimizi her zaman savaşmak, hayatta kalmak için bir araya getiriyoruz. ABD Genelkurmay Başkan Yardımcısı General John Hyten, süpersonik füzelerin ve her taraftan önemli uzun menzilli ateşin olduğu bu gün ve çağda, sözleşmeli olduğunuzda ve herkesin nerede olduğumuzu bildiğinde savunmasız durumdayız, "dedi. Kadro. bu geleneksel yaklaşım, gelecekteki bir senaryoda artık bir anlam ifade etmiyor. Gide 3, ABD ordusuna daha fazla karar vermeleri için ek bilgi vermeyi amaçlıyor.

Devamı »

zaman: Ağustos 03, 2021 0

Yapay zeka sadece 6 saat içerisinde rekor sürede yeni bilgisayar çipleri geliştiriyor.

Yeni bilgisayar çipleri geliştirmek genellikle birkaç ay, hatta bazen yıllar alır. Google Research'ten yeni bir yapay zeka şimdi çip tasarımcılarını bu görevden kurtardı ve bunu sadece altı saat içinde yapıyor. Çip tasarımının görevleri giderek daha karmaşık hale geldikçe, geliştirme ekiplerinin sıkıcı hesaplamalara giderek daha fazla zaman ayırması gerekiyor. Bu sadece uzun zaman almakla kalmaz, aynı zamanda çiplerin maliyetini de arttırır. Ancak şimdi araştırmacılar, makine öğrenimine dayalı otomatik bir yöntem geliştirdiler ve bunu Nature dergisinde sundular. İlk testler, bu kendi kendine öğrenen algoritmaların sadece altı saat içinde karmaşık bir çip mimarisi tasarlayabildiğini gösteriyor. Bilgisayar çipleri esasen bilgileri tasarımlarına göre işleyen devrelerdir. Bir elektronik devrenin tasarlanma şekli, onun işlem gücünü, enerji verimliliğini, fiyatını ve bir dizi diğer önemli özelliğini belirler. Google'daki araştırmacılar, yalnızca birkaç saat içinde yeni ve yüksek verimli bilgisayar çipleri geliştirebilecekleri bir yapay zeka  laboratuvarında bilgisayar çiplerinin tasarımı için yeni bir teknoloji geliştirdiler.

"Yöntemimiz, enerji tüketiminden performansa ve çipin boyutuna kadar tüm temel işlevlerde otomatik olarak insan yapımı olanlarla karşılaştırılabilir veya onlardan daha iyi olan çip kat planları oluşturur ”diyor Google Research'ten Azalia Mirhoseini.

Yapay Zeka, Performans Parametrelerine Değer Verir

Bu, bir çipin tek tek bloklarını sanal olarak ve bağımsız olarak düzenleyen ve ortaya çıkan performans parametrelerini tahmin eden bir algoritma ile mümkün olmaktadır. Çok kısa sürede binlerce farklı kat planını karşılaştırır. Aynı zamanda, bu algoritma hangi organizasyon stratejilerinin ve kat planı düzenlerinin hesaplama gücü ile enerji ve alan gereksinimleri için özellikle avantajlı olduğunu öğrenir.

Çipler Dağınık Ama Güçlü

Algoritmanın görünüşte kaotik düzeninin performansı şaşırtıcıdır. Bu başarıyı anlamak kolaydır çünkü çip aynı kaliteyi sunarken değerli geliştirme süresinden tasarruf sağlar. Bu yeni yaklaşım, geliştiricilerin giderek daha güçlü hale gelen bilgisayar çipleri için karmaşık kat planları tasarlama konusunda giderek daha zorlu görevlerle başa çıkmalarını yakında kolaylaştıracaktır.

Devamı »

zaman: Temmuz 11, 2021 0

Yapay Zeka, uzmanların bile anlayamadığı şifreleme geliştiriyor.

Google, kendi şifreleme algoritmasını oluşturabilen ve böylece diğer yapay zekalarla güvenli bir şekilde iletişim kurabilen bir yapay zeka oluşturdu.

Çeşitli bilim kurgu filmlerinde yapay zeka insanlığın düşmanıdır. Mantıksal yapay zeka, insanları dünyayı sömüren ve yok eden parazitler olarak gördüğünden, onunla mücadele edilmelidir diye düşünür. Neyse ki, henüz o kadar uzakta değiliz ve yassı solucan bulmacası örneğinden de görebileceğiniz gibi yapay zekanın mutlaka kötü bir şey olması gerekmiyor. Bununla birlikte, insanlar artık yapay zekanın tam olarak nasıl çalıştığını anlayamazsa son zamanlarda Google Brain tarafından yapılan bir yapay zeka deneyinde olduğu gibi sorunlu hale gelebilir.

Rekabette Üç Yapay Zeka

Teknoloji grubu Alphabet'in yapay zeka araştırma birimi olan Google Brain, deney için birbiriyle yarışan üç yapay zekaya sahipti. Görev, iki yapay zekanın birbiriyle şifreli bir bağlantı kurması ve üçüncü bir yapay zekanın diğer ikisinin konuşmalarının şifresini çözmeye çalışması ve onları dinlemesiydi. Google araştırmacıları, üç yapay sinir ağını (YSA) Alice, Bob ve Eve olarak adlandırdı. Bu deneyde her yapay zekaya belirli bir görev verildi. Alice, Bob'a şifreli 16 bitlik bir mesaj göndermelidir (yani, 16 karakterden ve yalnızca sıfırlardan ve birlerden oluşan bir mesaj). Bob, mesajın muhatabı olarak şifreyi kendisi çözmelidir. Eve bu deneydeki bilgisayar korsanıydı ve şifreleme algoritmasını kırması ve mesajı okuması gerekiyordu. Mesajı şifrelemek ve şifresini çözmek için ortak bir anahtara sahip olan Alice ve Bob dışında, tüm sinir ağları başlangıçta aynı teknik standarda sahipti. Ancak bunu nasıl kullandıklarını kendileri bulmak zorundaydılar. Kypto-Bot'ların IQ yarışmasının sonu da araştırmacılara açıktı.

Kazanan Yapay Zeka Bu Şekilde Belirlenmelidir

Kimin yarışmanın galibi olduğu, sözde kayıp fonksiyonu şeklinde negatif olarak ölçüldü. Eve, 16 karakterli mesajda daha az veya tam olarak çok sayıda basamağın şifresini çözerse, sadece tahminle şifresi çözülebileceği gibi kaybeder. Bob, çözümü orijinal mesajdan çok saparsa kaybeder ve Alice, Eve'in sonucu tahmin ederken istatistiksel isabet olasılığından daha iyiyse kaybeder. Deney sırasında, Eve tam olarak Alice ve Bob'un arasına yerleştirildi. Bu onun bilgiyi ele geçirmesinin ve deşifre etmeye çalışmasının en iyi yoluydu. Eve'in yaptığını yapmasını engellemek için Alice, mesajı birkaç farklı yolla şifrelemeye başladı. Sonuç olarak, alıcı olarak Bob, uyarlamalı öğrenme yoluyla yaklaşımını uyarlamak ve şifre çözmesini nasıl uyarlayacağını düşünmek zorunda kaldı.

Başlangıcı Anlamak Kolaydı

Alice'den gelen ilk 7.000 mesajın Bob için okunması ve Eve için kırılması kolaydı. Ancak gelen 6.000 mesaj Google araştırmacılarını bile şaşırttı. Alice, Eve'e zor anlar yaşatan oldukça karmaşık bir şifreleme algoritması geliştirdi. Bob, pek çok mesajın dışında hepsini hatasız ve güvenilir bir şekilde deşifre etmeyi başaramadı, ancak Eve sürekli olarak 16 karakter uzunluğundaki mesajın yedi veya sekiz karakterini yanlış yazdı, bu istatistiksel olarak kör tahminden daha başarılı değil.

Mükemmel Bir Şekilde Şifreleme

Daha sonraki bir dizi deney, yapay zekaların hızlı öğrenme yeteneğini gösterdi. Eve çözüme yaklaştıkça, Alice'in tasarladığı şifreleme kodu daha karmaşık hale geldi. Sonunda Alice ve Bob, birbirleriyle iletişim kurabilecekleri ve Eve'in saldırılarına kalıcı olarak dayanabilecekleri kendi şifreleme sistemlerini yaratmışlardı.

Eve Ve İnsanlar İçin Şans Yok

Aslında, Alice'in Bob için mesajları güvenli hale getirmek için kullandığı şifreleme algoritması o kadar karmaşıktı ki, araştırmacılar bile tam olarak nasıl çalıştığını çözemediler. "Alice'in şifreleme algoritmasının nasıl çalıştığını ancak sinir ağlarının çok karmaşık bir analiziyle anlayabilirdik."

Devamı »

zaman: Haziran 06, 2021 0

Kuzey Atlantik sağ balina, Amerika'nın doğu kıyısında, aynı zamanda Fransa ve İngiltere kıyılarında da görülen, 18 metreye kadar ulaşan bir balinadır. Dünyanın en kritik tehlike altındaki türlerinden biridir. Şimdi yeni bir teknoloji balinanın kaybolmasını önlemeye yardımcı olacak. Diğer balina türleri de bundan yararlanabilecektir. 16. yüzyılın başında, dünya çapında muhtemelen 100.000'e kadar kuzey Atlantik sağ balina vardı. Özellikle Kuzey Atlantik'in kıyı bölgelerinde yaygındı. Batı Akdeniz'de bile görüldükleri söyleniyordu. Genellikle birkaç yüz hayvan, yerleşim alanları arasında yavaş göç etmek için toplandı. Kuzey Atlantik sağ balinasının maksimum hızı yalnızca yaklaşık 8 km / s'dir. Mavi balina 44 km / s'ye kadar yüzebilir, yüzgeçli balina 47 km / s'ye kadar bile yüzebilir. Atlantik North Cape'in özelliklerinden biri, %40 civarında çok yüksek bir baloncuk oranına sahip olmasıdır. Bu, balina türleri arasında bir rekordur. Tüm bu özellikler, kuzey Atlantik sağ balinasını balina avcıları için son derece popüler hale getiriyordu. 17. ve 18. yüzyıllarda tükenmek üzereydi. Balinalar neredeyse tamamen yok edildi, ardından kuzey Pasifik sağ balina avlanmaya başlandı. Birçok ülkede balina avcılığının yasaklandığı 19. yüzyılın ortalarına kadar balina popülasyonlarının çoğu toparlanamadı. Ancak kuzey Atlantik sağ balinası yüksek derecede tehlike altında kaldı.

Aşırı Avlanma Ve Nakliye Stokları Tehdit Ediyor

Dünya çapında neredeyse hiç yasal balina avcılığı olmamasına rağmen, okyanusun geri kalanı gibi balinalar da ciddi şekilde tehdit altındadır. Aşırı avlanma ve çevre kirliliği, aynı zamanda ticari nakliye ve hammaddelerin çıkarılması, tüm su yaşamı için bir tehdit oluşturuyor. Kuzey sağ balina kıyı bölgelerinde yaşadığından, plaj turizmi ve sondaj platformları aracılığıyla petrol çıkarma tehdidi altındadır. Aynı şey balinanın ana besini olan kopepodlar için de geçerli olduğundan, yiyecek bulmak için giderek artan bir şekilde nesli tükenmekte olan sularda gezinmek zorunda kalıyor. Toplam popülasyon şu anda yaklaşık 350 hayvandır, ancak türün varlığının devamını garanti eden çocuk doğurma potansiyeline sahip sadece yaklaşık 100 dişi kalmıştır. 

Erken Uyarı Sistemi Olarak Yapay Zeka

Balinaları daha iyi korumak ve popülasyona göz kulak olmak için artık makine öğrenimi ve yapay zeka yardımıyla Kuzey Pasifik Sağ balinaları tespit edebilen bir teknoloji geliştirildi. Bunu yapmak için gemilerdeki veya okyanus tabanındaki çok hassas mikrofonlar aldıkları tüm sesleri kayıt ediyor. Bu ses daha sonra yapay zeka tarafından gerçek zamanlı olarak analiz edilebiliyor. Bu, balinanın çağrılarını gemi veya sondaj gibi diğer seslerden ayırt etmek için özel olarak eğitilmiştir. Bu sayede, balinaların daha iyi konumlandırılmasını ve izlenmesini sağlanıyor. 

Balina İzlemede Eski Teknoloji

Birçok modern teknolojiye rağmen, balina popülasyonlarını saymanın ve izlemenin en ucuz yöntemi, onları bir sürüyle karşılaşma umuduyla genellikle günlerce okyanusta seyahat eden araştırma gemileri tarafından bulmaktır. Sadece birkaç balina bulmak için yapılan bir tekne gezisi etkisiz ve uygun maliyetli olmadığından, bu yeni teknolojinin yakında geleneksel yöntemin yerini alacağını umuyoruz.Bu yapay zeka, Norwich'teki East Anglia Üniversitesi tarafından İskoç Deniz Bilimleri Derneği ile ortaklaşa geliştirilmiştir. Birlikte ortak çalışmalarını The Journal of the Acoustical Society of America'da yayınladılar. Kuzey Atlantik sağ balinalarının  tespiti için yeni yöntem, teorik olarak, benzer programlar için bir temel olarak da hizmet verebilir. Ancak, gürültülü şehirlerdeki özel kuş türleri gibi tamamen farklı hayvan türlerinin izlenmesi teorik olarak mümkün olabilir. 

Devamı »

zaman: Mayıs 16, 2021 0

 

Yeni bir yapay zeka çalışması, felçli insanların beyin implantıyla kaydedilen düşünceleri hakkında çok daha hızlı yazmalarına olanak tanıyor. Beyinle yazmak için eski hız rekoru iki katından fazla arttı.

Amiyotrofik lateral skleroz (ALS), servikal omurga yaralanmaları, parapleji ve diğer birçok neden gibi hastalıklar, tamamen bilinçli olan kişilerin konuşamamasını engelleyebilir. Bu arada, beyin-bilgisayar arayüzleri bu insanların başkalarıyla tekrar iletişim kurmasına yardımcı olabiliyor. Bunu yapmak için, elektrotlar kafa derisine yapıştırılır veya beyinden gelen sinyalleri kaydeden beyin implantları nakledilir.Önceden hastalar, ekrandaki harflere tıkladığını hayal etmek zorundaydı. Standford Üniversitesi'ndeki bilim adamları, şimdi hastanın sadece eliyle mektup yazdığını hayal etmesi gereken bir çözüm geliştirdiler. Nature dergisinin  yayına göre, yeni teknoloji, düşünceleri metne dönüştürme söz konusu olduğunda önceki çözümlerden önemli ölçüde daha hızlı.

Yapay Zeka Harfleri Tanıyor

Değişen hızları ve el yazısı gibi  karmaşık hareketlerin, imleci sabit bir hızda düz bir yolda hareket ettirmek gibi daha basit hareketlere göre yapay zeka algoritmalarımız tarafından daha kolay ve hızlı bir şekilde yorumlanabileceğini bulduk. Alfabenin harfleri birbirinden o kadar farklı ki, sinyallerin bilgisayar tarafından ayırt edilmesi daha kolaylaşıyor, diye açıklıyor Francis Willett.

Beyinde 200 Elektrot

Çalışma konusu, omurilik yaralanması nedeniyle on yıldan fazla bir süredir boyundan aşağısı felç olan 65 yaşında bir adamdı. Daha önceki bir çalışmada, beynine her biri 100 elektrot içeren iki implant yerleştirilmişti. Bunlar, motor korteksten, yani el hareketlerini kontrol eden bölgeden gelen sinyalleri kaydeder. Şu anda denenmiş ve test edilmiş olan teknoloji aynı elektrotları kullanıyor.

Beyin İle Yazılı Olarak Yeni Hız Rekoru

Çalışmanın başında, test görevlisi, önceden belirlenmiş harfleri hayali bir not defterine tekrar tekrar yazmayı hayal ederek yapay zekayı eğitti. Bu şekilde yapay zeka, nöronlardan hangi sinyallerin hangi harfleri temsil ettiğini öğrendi. Gerçek deneyde, test görevlisi daha sonra yapay zekanın daha önce bilmediği bir dizi cümleyi kopyaladı. Önceki teknolojilere kıyasla, bu yüksek hızda başarılı oldu. Test kişisi dakikada yaklaşık 90 karakter üretebildi. Bu, kabaca aynı yaştaki insanların bir akıllı telefonda yazı yazarken ulaştıkları hıza karşılık gelir.Önceki teknoloji ile  2017 yılında dakikada 40 karakterlik beyin ile yazım gerçekleşmişti.

Otomatik Düzeltme Sayesinde Düşük Hata Oranı

Serbest yazma hızı da eski teknolojiye göre önemli ölçüde daha yükseldi. Cümleleri kopyalarken, 18 karakter başına yalnızca bir yanlış tanınan harf hata oranı vardı.Özgürce yazarken, hata oranı 11 karakter başına yanlış tanınan bir harfti. Bir otomatik düzeltme işlevi, kopyalamadaki hata oranını yüzde bire ve serbest yazmada yüzde ikiye düşürmeyi başardı. Önceki beyin-bilgisayar arayüzleriyle karşılaştırıldığında, bunlar çok düşük hata oranlarıdır."Bu çalışma, vücudun bu hareketleri gerçekleştirme yeteneğini kaybetmesinden on yıl sonra beynin ince hareketleri tanımlama yeteneğini koruduğunu gösteriyor ”diyor Willett.

Diğer Konularla Yapılan Çalışmalar

Gelecekte, yaralanmalar veya hastalıklar nedeniyle hareket etme veya konuşma becerilerini yitirmiş olan test kişileriyle yapılacak ileri çalışmalar, teknolojiyi test etmelidir. "Araştırmamızın önemli bir amacı, şiddetli dil veya motor bozuklukları olan kişiler için hızlı, sezgisel iletişimi yeniden sağlamaktır. Rhode Island'daki Brown Üniversitesi'nden yazar Leigh Hochberg, el yazısının hızlı ve hassas sinirsel kod çözme işleminin gösterilmesi, klinik olarak yararlı nöroteknolojilerin geliştirilmesinde heyecan verici yeni bir sayfa açıyor ”dedi.

Devamı »

zaman: Nisan 16, 2021 0

Pennsylvania Üniversitesi'ndeki (Penn) bilim adamları, 27 milyon galaksiyi bağımsız olarak sınıflandıran bir yapay zeka geliştirdiler.Monthly Notices of the Royal Astronomical Society'deki yayına göre, sinir ağı şimdiye kadarki en büyük galaksi kataloğunu yarattı.Jesús Vega-Ferrero ve Helena Domínguez Sánchez'in etrafındaki ekip, üç yıl önce Yapay zekanın önceki bir sürümünü kullanarak 600.000 galaksiden oluşan bir katalog oluşturmuştu. Orijinal verilerin önemli ölçüde genişletilmesi ve daha yüksek kalite, bu kataloğun güçlü bir şekilde genişletilmesini mümkün kılmıştır.

Gökyüzü Araştırması DES (Karanlık Enerji Araştırması)

Galaksi kataloğu, halihazırda yüksek görüntü kalitesinde birkaç milyon astronomik nesne görüntüsü içeren DES (Karanlık Enerji Araştırması) gökyüzü araştırmasından elde edilen verilere dayanmaktadır. Görüntülerin yüksek çözünürlüğüne rağmen, gösterilen galaksiler genellikle sadece birkaç piksel boyutundadır.

İlk adımda, Yapay zeka bu nedenle Samanyolu gibi sarmal bir galaksi mi yoksa çok daha eski yıldızlardan oluşan eliptik bir galaksi mi olduğunu sınıflandırıyor.Daha sonra galaksiye yukarıdan mı yoksa yandan mı baktığımızı araştırıyor.

Sınıflandırılmış Zayıf Nesneler

Önceki katalogla karşılaştırıldığında 1000 kata kadar daha az ışık alan nesneler sınıflandırıldı. İncelemelere göre, Yapay zekanın galaksileri sınıflandırmadaki doğruluk payı yüzde 97.Yanlış negatif ve yanlış pozitif oranlarının her biri yüzde birkaç idi.

Bilim adamlarına göre bu, teknolojinin daha büyük kataloglar için de uygun olduğunu gösteriyor. Gelecekte, Yapay Zeka bu nedenle 600 milyon galaksiden oluşan bir katalog oluşturacaktır. Bu, galaksilerin oluşumuyla ilgili cevaplanmamış soruları yanıtlamaya yardımcı olacaktır.

Devamı »

zaman: Mart 31, 2021 0

 

Yakında kullanıma sunulacak bir tarayıcı eklentisi,sahte çevrimiçi mağazaları otomatik olarak tespit edecek.Bunu yapamakiçin yapay zeka,21000 faktörü analiz ediyor.İnternette alıcıların mal almadığı ve paralarını kaybettiği çok sayıda dolandırıcı çevrimiçi mağaza var.Avusturya platformu Wathclist İnternet'e göre,bildirilen 16500 İnternet dolandırıcılığı vakasından 3182'si 2020'de sahte mağazalarda gerçekleşti.Almanya'da sahte dükkanlar yıllardır devam eden bir sorun.Avusturya uygulamalı telekomünikasyon enstitüsünden (ÖIAT) bir ekip,Avusturya teknoloji enstitüsü (AIT) ve KOBİ araştırma ağı Avusturya kooperatif araştırma (ACR) ile işbirliği içinde,alıcıları sahtekarlık konusunda otomatik olarak uyaran bir yapay zeka geliştirdi.Geliştirme Kiras güvenlik araştırma programının bir parçası olarak araştırma geliştirme şirketi FFG tarafından finanse edildi.

Sahte Dükkanları Otomatik Olarak Tespit Edin 

Kullanıcılar genellikle tek ödeme yöntemi olarak garip alan adları,az sayıda inceleme,düşük fiyatlar ve ön ödeme gibi özelliklere dayalı olarak sahte çevrimiçi mağazaları tanımlayabilmektedir.Ancak,profesyonel sahte dükkanlarda bu her zaman mümkün olmayabiliyor.Bu nedenle geliştiriciler,kod,dil ve sayfa yapısı dahil olmak üzere sahte bir mağazanın göstergesi olan 21000'den fazla faktör belirledi.Yapay zeka bu faktörleri otomatik olarak analiz edecek.

Proje yöneticisi Louise Beltzung,"Dışarıdan gördüğümüz sahte dükkanların benzerliklerinin makine tarafından da fark edilip edilemeyeceğini kendimize sorduk" diye açıklıyor.

Veritabanı Olarak 7700 Hileli Çevrimiçi Mağaza 

Bir veritabanı olarak ÖIAT,benzerlikleri belirlemek için yapay zekanın analiz ettiği 7700 sahte mağazanın bir listesini derledi.Yazılım artık eğitim verilerine dayanarak bilinmeyen bir sayfaya girildiğinde gerçek zamanlı olarak sahte dükkanların tipik özelliklerini inceleyen bir analiz gerçekleştiriyor."Kalite güvencesi,yapay zeka çözümlerinde en büyük zorluklardan biri olarak göze çarpıyor.Bu her şeyden önce veri tabanı için geçerli" diye açıklıyor Beltzung.Zaten mükemmel sonuçlara rağmen,araştırmacılar belirsiz durumlarda nihai kararı yazılıma bırakmak istemiyorlarYapay zeka tamamen emin değilse kullanıcıya iddia edilen sahte dükkanı kendi başına incelemek için kullanabileceği bir kılavuz gösterecek.

Fake Shop Detector,bir kaç hafta içinde ücretsiz bir tarayıcı eklentisi şeklinde satışa sunulacak.


Devamı »

zaman: Mart 23, 2021 0

Cansız nesnelere hayat vererek onları zeki varlıklar haline getirmek fikri ilk bakışta ne kadar ütopik gelse de,yapay zeka çalışmaların bu yönde her geçen gün aşama kaydettiğini görüyoruz.Yapay zeka fikri ilk defa 1956 yılında Dartmouth College'deki  bir konferansta dile getirildi.Yapay zeka alanında yaptığı çalışmalarla adından söz ettiren Marvin Minsky ve toplantıya katılanlar yapay zekanın gelişimiyle ilgili çarpıcı iddialarda bulundular.Ancak asıl büyük ilerlemeler 1990 yılında başladı.1997 yılında İBM bir bilgisayar programı geliştirerek (Deep Blue) satranç dahisi Garri Kasparov'u satranç tahtasında yenmeyi başardı.Daha sonra yine İBM 2007 yılında Watson adlı,soru cevap şeklinde ilerleyen bir bilgisayar geliştirdi.Günümüzde ise yapay zeka çalışmaları adeta seviye atladı.Acaba önümüzde ki yıllarda yapay zeka çok tehlikeli boyutlara ulaşma ihtimali olamaz mı? Bununla ilgili korkutucu senaryolar üretilmeye başlandı bile.İşte bu korkutucu senaryolardan bazılarının listesi.

Yapay Zeka İle İlgili Korkutucu Senaryolar

1.Devlet Kontrolünün Yapay Zekaya Devredilmesi

Devlet başkanının yapay zeka olduğunu düşünelim.Devlet adına kararlar alıyor ve uygulanmasını sağlıyor.Bu size bir hayli ütopik gelebilir ama bu konuyla ilgili teoriler mevcut.Kolluk kuvvetleri insani duygulardan arındırılmış ve insanlık adına karar verme düşüncesi gerçekten korkutucu.Tutuklama yetkisi,yargılama yetkisi ve ölüm cezasına varan kararlar alma durumu.

2.Kişiye Özel Virüsler

Kötü niyetli kişiler nano teknoloji sahibi özel üretim robotlar sayesinde,yüz tanıma sistemiyle beraber kişiye özel virüs gönderebilir.Yüz tanıma sistemi sayesinde faili meçhul cinayetler işlenebilir.

3.Manipülasyon İle Beraber Kaos Ortamı Yaratma

Bunun aslında küçük bir versiyonu zaten mevcut sahte ses ve görüntülerle üretilen videolar toplumlar üzerinde yaratılan manipülasyonlarla toplumsal kargaşa ortamı yaratma.Yapay zekanın bir kaç dakikalık izlediği video veya ses kaydı ile beraber ses ve davranışları taklit etmesi.Bu örneğin siyasi manipülasyon için kullanılabilir.

4.Kendi Kararını Veren Yapay Zeka

En ürkütücü senaryo sanırım bu olsa gerek.Ölümcül bir hastalığı önlemek adına eğitimi olan bir yapay zeka kendi iradesini kullanarak hastaları öldürebilir,günün sonunda sorunu kökten çözdüğü sonucuna ulaşabilir.Ya da bir düşman hedefini yok etme görevi verilen yapay zeka bölgede bulunan tüm toplumu ortadan kaldırma iradesine ve kararını verebilir.İklim değişikliğine sebep olan insanları ortadan kaldırma kararını alabilir.


Devamı »
Kaydol: Kayıtlar (Atom)