Çin’in el koyduğu pangolinlerde Kovid-19’a benzer virüsler bulundu

Yeni koronavirüsün yarasalardan da bulaşmış olabileceği belirtiliyordu (Naturalist)
Yeni koronavirüsün yarasalardan da bulaşmış olabileceği belirtiliyordu (Naturalist)
TT

Çin’in el koyduğu pangolinlerde Kovid-19’a benzer virüsler bulundu

Yeni koronavirüsün yarasalardan da bulaşmış olabileceği belirtiliyordu (Naturalist)
Yeni koronavirüsün yarasalardan da bulaşmış olabileceği belirtiliyordu (Naturalist)

SARS-CoV-2 virüsünün neden olduğu Kovid-19 hastalığının insanlara nasıl bulaştığına dair yapılan çalışmada Çin’e hayvan kaçakçılığı yoluyla getirilen ve gümrük yetkililerinin el koyduğu sunda pangolinlerinde yeni koronavirüsün iki kuzeni tespit edildi.
Science Alert’ün haberinde, Hong Kong ve Çin’den araştırmacıların yürüttüğü çalışmanın her ne kadar virüsün kaynağını net biçimde tespit etmek açısından yetersiz olsa da suşların (virüs türleri) benzerliği ülkedeki pangolin pazarının ne kadar tehlikeli olabileceğini gösteriyor.
Kovid-19’un Çin’in Hubey bölgesindeki bir pazarda ortaya çıkmasından bu yana, yürütülen araştırma virüsün mirasını belirlemeye çalışıyordu. Yeni koronavirüse dair yürütülen ilk çalışmalarda virüsün genomu Yunnan’daki nalburunlu yarasa kolonisinden doğmuş olabileceğine işaret ediyordu. 
Science Alert’ün aktardığına göre, pazar salgının tespit edilmesinden çok önce temizlendiği için pazarda herhangi bir yarasa türünün olup olmadığı tam olarak bilinmiyor. Nalburunlu yarasalardan farklı olarak, pangolinlerin satışta olduğununsa neredeyse kesin olduğu belirtiliyor. 
Daha önce kaçakçılığı önlemeye yönelik 2017’nin sonunda yürütülen operasyonlarda elde 18 sunda pangolinin dondurulmuş dokuları incelendi.
Koronavirüs RNA’sının 43 organ örneğinin 6’sında tespit edildiği aktarıldı. Eksik dizileri okuma ve doldurma teknikleri araştırma ekibine, virüsün sunda pangolinlerindeki suşlarının genomlarının detaylı biçimde çıkarılmasında yardımcı oldu. 
Elde edilen veriler her ne kadar SARS-CoV-2 virüsüyle tıpatıp uyuşmasa da, bu virüslerin birbirleriyle hayli yakın olduğuna işaret eden dizilerin olduğu belirtildi. 
2018’de yakalanan 12 pangolinden elde edilen doku örneklerinin analiziyse üç pozitif sonuç olduğunu gösteriyor. Araştırma ekibi ayrıca 2019’da yakalanan sunda pangolinlerinden de örnekleri inceledi. 
Çalışmanın sonunda hayvanlardan elde edilen koronavirüslerin genom dizilemesinin gerçekleştirilmesiyle, SARS-CoV-2 virüsüyle benzerliğin yüzde 85,5 ile 92,4 arasında değiştiği belirtildi. 
Çalışmada kullanılan ve gümrük yetkilileri tarafından el konan hayvanlar, Çin’deki hayvan pazarlarında satılmak üzere getirilmişti. 
14 bilim insanının yer aldığı çalışma Nature isimli bilimsel yayında 26 Mart’ta yayımlandı. 



Sert eleştiriler alan Apple tasarım değişikliğine gidiyor

20 Eylül 2024'te New York'taki Apple Store'da düzenlenen lansman sırasında sergilenen Apple iPhone 16 telefonları (AFP)
20 Eylül 2024'te New York'taki Apple Store'da düzenlenen lansman sırasında sergilenen Apple iPhone 16 telefonları (AFP)
TT

Sert eleştiriler alan Apple tasarım değişikliğine gidiyor

20 Eylül 2024'te New York'taki Apple Store'da düzenlenen lansman sırasında sergilenen Apple iPhone 16 telefonları (AFP)
20 Eylül 2024'te New York'taki Apple Store'da düzenlenen lansman sırasında sergilenen Apple iPhone 16 telefonları (AFP)

Yeni haberlere göre Apple, işletim sisteminin tartışmalı yeni görünümünde bazı küçük değişiklikler yapmaya hazırlanıyor ancak bu tasarımdan tamamen vazgeçmeyecek.

Eylülde yeni iPhone 17 modelleriyle birlikte Apple, cihazlarında çalışan tüm yazılımlar için yeni bir görünüm olan "Sıvı Cam"ı tanıtmıştı.

Apple, bunun cihazlarının tek parça camdan oluştuğu fikrini yansıtmak ve insanların izledikleri içeriğe odaklanmasını sağlamak için tasarlandığını söylemişti. Ancak tasarımı eleştirenler, telefon kullanımını zorlaştırdığı ve önemli bilgileri gizlediği gerekçesiyle değişikliği sert biçimde eleştirmişti.

Apple daha sonra kullanıcılara en çok tartışılan şeffaflık efektlerinden bazılarını kapatma seçeneği sunmak da dahil olmak üzere tasarımda bir dizi küçük değişiklik yaptı. Ayrıca, değişikliğe öncülük eden ve kamuoyuna duyuran tasarımcı Alan Dye da şirketten ayrıldı.

Bu durum şirketin güncellemeyi tamamen terk etmeyi veya görünümünde önemli değişiklikler yapmayı planladığı yönünde bazı spekülasyonlara yol açtı.

Şimdiyse yeni bir habere göre Apple, iPhone'un görünümünde değişiklikler yapacak. Ancak Apple'daki değişiklikleri kamuoyuna açıklanmadan önce haberleştirme konusunda güçlü bir sicili olan Bloomberg'den Mark Gurman'a göre, değişiklikler özellikle yeni görünümün "gölge ve şeffaflıkla" ilgili pürüzlere odaklanacak.

Gurman, değişikliklerin özellikle macOS'ta yeni görünümün uygulanmasına odaklanacağını bildirdi. Bu sorunlar, Mac'lerin daha büyük ekranlarında belirgin olduğu için özellikle eleştirilmişti.

Gurman, bu eleştirilerin bir kısmının, Apple'ın yeni görünümü iPhone ve diğer Apple cihazlarındaki OLED ekranlarda kullanılmak üzere tasarlamış olmasından kaynaklanabileceğini öne sürdü. MacBook'larda henüz bu ekran teknolojisi yok ancak yakında piyasaya sürülmesi bekleniyor.

Gurman, yeni görünümün dışında Apple'ın yazılımının sonraki sürümleri için performans ve pil iyileştirmeleri üzerinde çalıştığını da bildirdi. Ayrıca Apple'ın yıllardır yeni yapay zeka teknolojisiyle geliştirmeyi vaat ettiği ancak henüz piyasaya sürülmemiş olan Siri'nin güncellenmiş bir sürümünü de getirmesi bekleniyor.

Apple'ın, tüm yeni değişiklikleri 8 Haziran'da yapılması planlanan yıllık yazılım etkinliği Dünya Geliştiriciler Konferansı'nda açıklaması bekleniyor.

Independent Türkçe


Yapay zekayı sadece 10 dakika kullanmak bile zihinsel performansı zayıflatır

Yapay zekayı sadece 10 dakika kullanmak bile zihinsel performansı zayıflatır
TT

Yapay zekayı sadece 10 dakika kullanmak bile zihinsel performansı zayıflatır

Yapay zekayı sadece 10 dakika kullanmak bile zihinsel performansı zayıflatır

Yapay zekânın insan beyni üzerindeki uzun vadeli etkilerinin henüz bilinmediği yönündeki uyarılar sürerken, yeni bir araştırma kısa vadeli kullanımın bile bilişsel performansı olumsuz etkileyebileceğini ortaya koydu. Araştırmaya göre yalnızca 10 dakikalık yapay zekâ kullanımı, bireylerin problem çözme performansında düşüşe yol açabiliyor.

Dört üniversiteden ortak araştırma

Carnegie Mellon University, University of Oxford, Massachusetts Institute of Technology ve University of California, Los Angeles araştırmacıları tarafından yürütülen çalışmada, katılımcılardan kesirli işlemlere dayalı matematik sorularını çözmeleri istendi.

Katılımcıların bir kısmı soruları kendi başına çözerken, diğer gruba “GPT-5” tabanlı bir yapay zekâ asistanı kullanma imkânı tanındı. Ancak deneyin son üç sorusunda bu yapay zekâ desteği aniden kesildi.

Yapay zekâ desteği ilk etapta başarıyı artırdı

Deneyin büyük bölümünde yapay zekâ kullanan grubun doğru çözüm oranı kontrol grubundan daha yüksek çıktı. Ancak destek kesildiğinde bu grubun performansı sert şekilde geriledi.

Araştırmaya göre yapay zekâ desteği kaldırıldıktan sonra, destek alan grubun soru çözme başarısı kontrol grubuna kıyasla yaklaşık yüzde 20 düştü.

Ayrıca yapay zekâ kullanan katılımcıların, destek kesildikten sonra soruları boş bırakma oranının da belirgin biçimde arttığı görüldü. Bu grubun soruları atlama oranı kontrol grubunun yaklaşık iki katına ulaştı.

10 dakikalık kullanım bile etkili olabilir

Araştırmacılar, katılımcıların yapay zekâya yalnızca yaklaşık 10 dakika erişebildiğine dikkat çekerek, kısa süreli kullanımın bile bireylerin kendi problem çözme becerilerine duyduğu güveni azaltabileceğini ifade etti.

Benzer yöntemle gerçekleştirilen ikinci deneyde ise bu kez matematik yerine okuduğunu anlama becerileri test edildi. Sonuçların büyük ölçüde benzer olduğu, ancak yapay zekâ kullanımının deneyin ilk bölümünde belirgin bir avantaj sağlamadığı kaydedildi.

Kullanım biçimi belirleyici oldu

Araştırmada dikkat çeken bir diğer unsur ise kullanıcıların yapay zekâyı hangi amaçla kullandığının sonuçları doğrudan etkilemesi oldu.

Doğrudan cevap isteyen katılımcıların performans kaybı ve soru atlama oranı daha yüksek çıktı. Katılımcıların yüzde 61’i yapay zekâdan doğrudan çözüm talep ettiğini belirtti.

Buna karşılık yalnızca ipucu veya açıklama isteyen katılımcılarda benzer bir performans düşüşü gözlenmedi. Bu grubun sonuçları kontrol grubuyla benzer seviyede kaldı.

Araştırmacılar, bu bulgunun tüm yapay zekâ kullanım biçimlerinin bilişsel açıdan zararlı olmadığını gösterdiğini vurguladı. Çalışmaya göre asıl risk, bireyin düşünme sürecini tamamen yapay zekâya devretmesi.

Önceki çalışmalarla benzer sonuçlar

Araştırma, yapay zekâ kullanımının bilişsel gerilemeyle ilişkili olabileceğini öne süren önceki çalışmalarla da paralellik gösteriyor.

Daha önce Massachusetts Institute of Technology tarafından yürütülen ve makale yazımı sırasında beyin aktivitesini inceleyen bir araştırmada, bağımsız çalışan yazarların beyin bağlantılarının, büyük dil modellerini kullanan yazarlara göre daha güçlü olduğu tespit edilmişti.

Ayrıca bilişsel emek ve tıp gibi alanlarda yapılan başka çalışmalarda da görevlerini yapay zekâ desteğiyle yerine getiren kişilerin, destek olmadan aynı görevleri gerçekleştirmekte daha fazla zorlandığı belirtilmişti.

Araştırmanın sonuç bölümünde bilim insanları şu değerlendirmeye yer verdi:

“Bulgularımız, günlük yapay zekâ kullanımının insanın azmi ve mantıksal düşünme becerileri üzerindeki birikimli etkilerine dair acil sorular doğuruyor.”

Araştırmacılar ayrıca şu uyarıda bulundu:

“Bu etkiler sürekli yapay zekâ kullanımıyla zaman içinde birikirse, kısa vadeli yardım sağlamak üzere tasarlanan mevcut yapay zekâ sistemleri, desteklemeyi amaçladıkları insan becerilerini zayıflatma riski taşıyabilir.”

Kaynak: Fast Company dergisi.


Yapay zeka "Bilmiyorum" demeyi öğrendi

Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)
Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)
TT

Yapay zeka "Bilmiyorum" demeyi öğrendi

Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)
Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)

Güney Koreli araştırmacılar, yapay zeka modellerinin nihayet, belirli konulara aşina olmadıklarını insan davranışına benzer şekilde kabul etmelerini sağlayacak yeni bir yöntem geliştirdi.

Kore İleri Bilim ve Teknoloji Enstitüsü'nden araştırmacılar, bu atılımın otonom sürüş ve tıp gibi alanlarda kullanılan yapay zeka modellerinin güvenilirliğini artırabileceğini söylüyor.

Önceki araştırmalar, özellikle tıbbi teşhis gibi alanlarda, bu araçların karar alma süreçlerinde kullanılmasının en büyük risklerinden birinin yapay zekanın "aşırı özgüveni" olduğunu ortaya koymuştu.

OpenAI'ın ChatGPT'si gibi yaygın kullanılan yapay zeka modellerinin, bilmediklerini kabul etmek yerine tahmin yapmaya teşvik edildikleri için "halüsinasyon gördükleri", yani bilgi uydurdukları gösterilmişti.

Şimdiyse araştırmacılar, yapay zekanın aşina olmadığı veya daha önce karşılaşmadığı bilgilerin farkında olmasını sağlayan ve sohbet robotlarının genel güvenilirliğini artıran bir yöntem geliştirdi.

Araştırmacılar, yapay zekada aşırı özgüvenin temel nedeninin, omurga altyapısını oluşturan yapay sinir ağlarını kullanarak ilk verilerden öğrenme biçimi olduğunu söylüyor.

Bu aşamada ortaya çıkan küçük hatalar, düzeltilmezse yayılabiliyor ve sonraki eğitim sırasında önemli hatalara neden olabiliyor.

Araştırmacılar, başlatma aşamasında bir sinir ağına rastgele veri girildiğinde, modelin hiçbir şey öğrenmemiş olmasına rağmen yüksek bir güven sergilediğini buldu.

Bu durum "halüsinasyona" yol açtı.

Bunu ele almak için araştırmacılar, insan beyninin sorunu çözme biçiminden ipuçları kullandıklarını söylüyor.

İnsanlarda beyin sinyalleri doğumdan önce bile dış uyaran olmaksızın üretiliyor, bu da sorunun üstesinden gelmeye yardımcı oluyor.

Bunu taklit eden bilim insanları, bir yapay zeka modelinin sinir ağı omurgasının, gerçek öğrenmeden önce rastgele gürültü girdileriyle kısa bir ön eğitimden geçtiği bir sistem geliştirdi.

Araştırmacılara göre bu süreç, yapay zekanın veri öğrenmeye başlamadan önce kendi belirsizliğini ayarlayarak kendisi için bir temel oluşturmasını sağlıyor.

Isınma süreci, yapay zeka modelinin başlangıç ​​güvenini şansa yakın düşük bir seviyeye ayarlamasına ve aşırı güven yanlılığını önemli ölçüde azaltmasını sağlayabilir.

Araştırmacılar, başka bir deyişle yöntemin modellerin önce "Henüz hiçbir şey bilmiyorum" durumunu öğrenmesine yardımcı olduğunu söylüyor.

Araştırmacılar, "Geleneksel modeller, eğitim sırasında karşılaşmadıkları veriler için bile yüksek güvenle yanlış cevaplar verme eğilimindeyken, ısınma eğitimi alan modeller, güvenlerini düşürme ve 'bilmediklerini' tanıma yeteneklerinde belirgin bir iyileşme gösterdi" diye açıkladı.

Bu, yapay zekanın "bildiklerini" "bilmediklerinden" ayırt etme yeteneğini geliştirmesini sağlayabilir.

Nature Machine Intelligence adlı akademik dergide yayımlanan çalışmanın yazarlarından Se-Bum Paik, "Bu çalışma, beyin gelişiminin temel ilkelerini birleştirerek, yapay zekanın kendi bilgi durumunu insanlara daha benzer bir şekilde tanıyabileceğini gösteriyor" dedi.

Bu önemli çünkü yapay zekanın yalnızca doğru cevabı ne sıklıkla verdiğini iyileştirmekle kalmayıp, ne zaman kararsız olduğunu veya yanılmış olabileceğini anlamasını sağlıyor.

Independent Türkçe