Yapay zeka insanların hangi yüzleri çekici bulduğunu öğrendi

Bilgisayar bilimi ile psikolojiyi birleştiren çalışma, IEEE Transactions in Affective Computing isimli bilimsel dergide yayımlandı (Unsplash)
Bilgisayar bilimi ile psikolojiyi birleştiren çalışma, IEEE Transactions in Affective Computing isimli bilimsel dergide yayımlandı (Unsplash)
TT

Yapay zeka insanların hangi yüzleri çekici bulduğunu öğrendi

Bilgisayar bilimi ile psikolojiyi birleştiren çalışma, IEEE Transactions in Affective Computing isimli bilimsel dergide yayımlandı (Unsplash)
Bilgisayar bilimi ile psikolojiyi birleştiren çalışma, IEEE Transactions in Affective Computing isimli bilimsel dergide yayımlandı (Unsplash)

Bilim insanları yapay zekaya insanların hangi yüz tiplerini çekici bulduğunu öğretti. Yapay zeka da bu bilgiyi kullanarak, araştırmacıların deneyine katılan kişilerin çekici bulduğu yüzler tasarlamayı başardı.
Finlandiya'daki Helsinki Üniversitesi ve Danimarka'daki Kopenhag Üniversitesi'nden araştırmacılar, insanların ne tür yüz özelliklerini çekici bulduğunu belirlemek için bir deney düzeneği tasarladı. 
Deneye katılan 30 kişiden bilgisayar ekranının önüne oturması ve gördükleri bir dizi portreyi incelemesi istendi. Ekranda beliren yüzlerin hiçbiri gerçek insanlara ait değildi. Yaklaşık 200 bin ünlünün fotoğraflarının bulunduğu bir veri kümesinden oluşturulmuş gerçekçi ama yapay portrelerdi.
Katılımcılar bu yüzlere bakarken elektrotlarla donatılmış elastik başlıklar taktı. Araştırmacılar böylece katılımcıların beyin aktivitelerini fotoğraflara baktıkları sırada ölçebildi.
Araştırmanın yazarlarından, sinirbilimci Michiel Spape deney düzeneğini, "Görüntülere bakmaktan başka bir şey yapmaları gerekmiyordu. Beyinlerinin portrelere yönelik anlık tepkilerini ölçtük" diye açıkladı.
Sinirsel aktiviteye yönelik bu ölçümler, daha sonra GAN ismi verilen yapay zeka sistemi tarafından değerlendirildi. GAN, katılımcıların beynindeki tepkileri, yüzleri ne kadar çekici bulduklarını belirlemek için yorumladı ve bu verileri kullanarak yeni yapay yüzler oluşturdu.
Bunun ardından araştırmacılar, ikinci bir deney düzeneği hazırladı. Deneyde yeni yapay yüzler, rastgele oluşturulmuş başka yüzlerle birlikte katılımcılara gösterildi. Yüzleri değerlendiren katılımcıların beyin aktiviteleri de yeniden kaydedildi.
Sonuçlar yapay zeka açısından olumluydu. Yeni portrelerin, deney katılımcılarının tercihleriyle yüzde 80 oranında eşleştiği görüldü. Rastgele oluşturulan portrelerin çekici bulunma oranı ise yüzde 20’de kaldı.
Araştırmacılara göre bu çalışma, küçük çaplı bir araştırma olsa da yapay zeka sistemlerinin, bireylerin içsel değerlendirme süreçlerini ve onları harekete geçiren kriterleri belirleyebildiğini göstermesi açısından son derece önemli.
Spapé, "Çekiciliği değerlendirmede başarılı olması özellikle önemli” dedi ve ekledi:
"Yapay zeka, çekicilik gibi kişisel ve öznel olan bir kriterde başarıya ulaşabiliyorsa algılama ve karar verme gibi diğer bilişsel işlevlerde de test edilebilir. Makinelerin klişeleri veya örtük önyargıları ortaya çıkarabilmesini ve bireysel farklılıkları daha iyi anlamasını sağlayabiliriz."
 
Independent Türkçe, Science Alert, Helsinki Üniversitesi



Yapay zekanın bulduğu malzeme, bataryalarda devrim yaratabilir

Fotoğraf: AFP
Fotoğraf: AFP
TT

Yapay zekanın bulduğu malzeme, bataryalarda devrim yaratabilir

Fotoğraf: AFP
Fotoğraf: AFP

Bilim insanları, yapay zekanın bataryaları dönüştürebilecek yeni malzemeler keşfettiğini iddia ediyor.

Batarya teknolojisi, daha sürdürülebilir bir dünyaya doğru ilerlemenin anahtarı olabilir. Araştırmacılar, bataryaların daha iyi elektrikli araçların yanı sıra telefonlar gibi daha küçük teknolojik aletleri de dönüştürmenin önemli bir yolu olabileceğini umuyor.

Ancak mevcut batarya teknolojimiz de kusurlu. Cihazlarımızın çoğuna güç veren lityum iyon piller nispeten düşük yoğunluklu, zamanla enerji kaybediyor ve ısıyla diğer değişikliklere karşı hassas.

Araştırmacıların bu sorunları çözeceğini umduğu şeylerden biri, çok değerlikli bataryalar. Bu bataryalar, lityum iyon pillere kıyasla daha kolay bulunabilen elementler kullandığından, daha ucuz, daha kolay ve daha temiz üretilebilir.

Dahası, onları çalıştıran teknoloji, bu bataryaların mevcutlara kıyasla daha verimli ve daha yüksek kapasiteli olacağını gösteriyor.

Ancak bataryada kullanılan çok değerlikli iyonların daha büyük boyutu ve daha yüksek elektrik yükü, bunların bir pile dahil edilmesini zorlaştırabilir.

Araştırmacılar, ChatGPT gibi sistemlerde kullanılana benzer bir teknoloji olan üretken yapay zekayı, bu sorunu çözebilecek yeni malzemeler bulmak için kullandı.

New Jersey Teknoloji Enstitüsü'nden Dibakar Datta, "En büyük engellerden biri umut vadeden batarya kimyalarının eksikliği değil, milyonlarca malzeme kombinasyonunu test etmenin imkansızlığıydı" dedi.

Bu uçsuz bucaksız alanda araştırma yapmak ve çok değerlikli pilleri gerçekten pratik hale getirebilecek birkaç yapıyı tespit etmek için hızlı ve sistematik bir yol olarak üretken yapay zekaya yöneldik. Bu yaklaşım, binlerce potansiyel adayı hızla keşfetmemizi sağlayarak, lityum iyon teknolojisine daha verimli ve sürdürülebilir alternatifler arayışımızı önemli ölçüde hızlandırıyor.

Araştırmacılar, farklı olası malzemeleri ve bu tür pillerde işe yarayıp yaramayacaklarını incelemek için bir yapay zeka sistemi kullandı.

Profesör Datta, "Yapay zeka araçlarımız, olağanüstü umut vadeden 5 yepyeni gözenekli geçiş metali oksit yapısını ortaya çıkaran keşif sürecini önemli ölçüde hızlandırdı" dedi.

Bu malzemeler, bu hacimli çok değerlikli iyonları hızlı ve güvenli bir şekilde hareket ettirmek için ideal olan geniş ve açık kanallara sahip ve bu, yeni nesil piller için kritik bir atılım.

Malzemeleri yapay zekayla bulan araştırmacılar, gerçek dünyada kullanabileceklerinden emin olmak için daha geleneksel simülasyonlarla kontrol etti.

Çalışma, Cell Reports adlı akademik dergide yayımlanan "Generative AI for discovering porous oxide materials for next-generation energy storage" (Yeni nesil enerji depolama için gözenekli oksit malzemeleri yapay zekayla keşfetmek) başlıklı yeni makalede yer alıyor.

Independent Türkçe