430 yıllık 'ninja silahları' bulundu

"Bulgular çığır açıcı"

Go-Hōjō klanının ninjaları silahlara rağmen kuşatmadan yenik ayrıldı (Hachiōji Kent Tarihi Müzesi)
Go-Hōjō klanının ninjaları silahlara rağmen kuşatmadan yenik ayrıldı (Hachiōji Kent Tarihi Müzesi)
TT

430 yıllık 'ninja silahları' bulundu

Go-Hōjō klanının ninjaları silahlara rağmen kuşatmadan yenik ayrıldı (Hachiōji Kent Tarihi Müzesi)
Go-Hōjō klanının ninjaları silahlara rağmen kuşatmadan yenik ayrıldı (Hachiōji Kent Tarihi Müzesi)

Japon bir arkeolog, Saitama prefektörlüğündeki iki kalede bulunan yaklaşık 430 yıllık eserlerin ninja silahı olduğunu düşünüyor.
Söz konusu aletler Iwatsuki'yle Hachioji kalelerinde 1960 ve 2010'da yapılan kazılarda ortaya çıkarılmıştı. Eserlerin tarihi, 1590'daki Odawara Kuşatması'na kadar uzanıyor.
Bu kuşatmada Toyotomi ve Tokugawa klanları, Japonya'nın büyük bölümünü kontrol eden Go-Hōjō klanını yenerek her iki kalenin de kontrolünü ele geçirmişti.
Live Science'ın aktardığına göre kuşatmanın gerçekleştiği dönemi anlatan tarihi metinlerde ninjalardan 'casus' ve 'suikastçı' diye bahsediliyor. Ninjaların da kuşatmada yer aldığı düşünülüyor.
Saitama'daki Ranzan Tarihi Müzesi'nin küratörlüğünü yapan arkeolog Akihiro Iwata, bu eserleri şimdi tekrar gözden geçirdi.
Eserler arasında Türkçede ninja yıldızı diye bilinen şuriken'e benzeyen yassı fırlatma taşları var. Iwata bu taşların, şuriken'in öncülü olduğunu varsayıyor.
Iwata, ayrıca kilden yapılan demir dikeninin, ninjaların kullandığı makibişi denen demir dikeninin ilk versiyonlarından biri olabileceğini ifade etti:
"Muhtemelen bu eserler ninja olarak hareket eden timin silahlarıydı."
Iwata'ya göre silahlar yüksek ihtimalle kuşatmadan önce aceleyle yapıldı:
"Yassı fırlatma taşları saldırıya geçen bir düşmanın hareketini durdurmak için kullanıldı. Düşman durduğunda askerler kaçıyordu. Kilden yapılan demir dikeniyse kaleyi işgal eden düşmanı durdurmuş olabilirdi."
Yıllardır ninjalar üzerine çalışmalar yürüten Prof. Yuji Yamada, Iwata'nın bulgularının 'çığır açıcı olduğunu' söyledi:
"Yassı fırlatma taşları sonraki yıllarda şuriken'e dönüşmüş olabilir. Kilden yapılan demir dikenini gibi bir şey daha önce hiç görmemiştim. Bunlar açıkça makibişi'ye benziyor."
Independent Türkçe, Live Science, Ancient Origins



Yapay zekaya yöneltilince çevreye en çok zarar veren sorular belirlendi

Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)
Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)
TT

Yapay zekaya yöneltilince çevreye en çok zarar veren sorular belirlendi

Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)
Tablet ekranında ChatGPT ve DeepSeek sohbet botlarının logoları görülüyor (AFP)

Yeni bir araştırmaya göre OpenAI'ın ChatGPT'si gibi yapay zeka sohbet botlarının mantıklı düşünmesini ve akıl yürütmesini gerektiren sorgular, diğer soru türlerine göre daha fazla karbon salımına yol açıyor.

ChatGPT gibi geniş dil modellerine (GDM) yazılan her sorgu enerji gerektiriyor ve karbondioksit salımına yol açıyor. Almanya'daki Münih Uygulamalı Bilimler Üniversitesi'nden araştırmacılar bu emisyon seviyelerinin sohbet botuna, kullanıcıya ve konuya bağlı olarak değiştiğini söylüyor.

Hakemli dergi Frontiers'ta yayımlanan araştırma, 14 yapay zeka modelini karşılaştırarak karmaşık akıl yürütme gerektiren cevapların, basit cevaplara göre daha fazla karbon salımı yaptığını ortaya koydu.

Soyut cebir veya felsefe gibi uzun uzun muhakeme gerektiren sorgular, lise tarih dersi gibi daha dolambaçsız konulara göre 6 kat daha fazla emisyon üretiyor.

Araştırmacılar yapay zeka sohbet botlarını sık kullananların, karbon emisyonlarını sınırlamak için sordukları soruların türünü ayarlamasını öneriyor.

Çalışma, farklı konularda bin standart soru üzerinden 14 GDM'yi değerlendirerek karbon salımlarını karşılaştırdı.

Çalışmanın yazarı Maximilian Dauner, "Eğitimli GDM'lere sorulan soruların çevresel etkisi, bunların muhakeme yaklaşımına büyük ölçüde bağlı ve doğrudan akıl yürütme süreçleri, enerji tüketimini ve karbon salımlarını önemli ölçüde artırıyor" diyor.

Akıl yürütme özelliğine sahip modellerin, yalın yanıt veren modellere kıyasla 50 kata kadar daha fazla karbondioksit salımına yol açtığını gördük.

Bir kullanıcı yapay zeka sohbet botuna soru sorduğunda, sorgudaki kelimeler veya kelime parçaları bir dizi sayıya dönüştürülerek model tarafından işleniyor. Bu dönüştürme ve yapay zekanın diğer hesaplama süreçleri karbon salımlarına neden oluyor.

Çalışma muhakeme becerisine sahip modellerin soru başına ortalama 543,5 jeton (token) oluştururken, yalın modellerin sadece 40 jeton gerektirdiğini belirtiyor.

Makalede "Daha yüksek jeton ayak izi, her zaman daha yüksek CO2 emisyonu anlamına gelir" ifadeleri kullanılıyor.

Örneğin yaklaşık yüze 85 doğruluk oranına ulaşan Cogito, en isabetli modellerden biri. Yalın cevaplar veren benzer boyutlardaki modellere göre üç kat daha fazla karbon emisyonu üretiyor.

Dr. Dauner, "Şu anda GDM teknolojilerinin doğasında, doğruluk ve sürdürülebilirlik arasında bir taviz verme ilişkisi görüyoruz" diyor. 

Emisyonları 500 gram karbondioksit eşdeğerinin altında tutan modellerin hiçbiri, bin soruyu doğru cevaplamada yüzde 80'in üzerinde doğruluk oranına ulaşamadı.

Karbondioksit eşdeğeri, çeşitli sera gazlarının iklim değişikliği üzerindeki etkisini ölçmek için kullanılan bir birim.

Araştırmacılar yeni bulguların, insanların yapay zeka kullanımı hakkında daha bilinçli kararlar almasını sağlayacağını umuyor.

Araştırmacılar bir örnek vererek DeepSeek R1 sohbet botundan 600 bin soruyu yanıtlamasını isteyen sorguların, Londra'dan New York'a gidiş-dönüş uçuşuna eşdeğer karbon emisyonu yaratabileceğini söylüyor.

Buna karşılık Alibaba Cloud'ın Qwen 2.5'i, benzer doğruluk oranlarıyla üç kat daha fazla soruya cevap verirken aynı emisyon seviyelerine ulaşıyor.

Dr. Dauner, "Kullanıcılar, yapay zekadan yalın cevaplar vermesini isteyerek veya yüksek kapasiteli modellerin kullanımını, gerçekten bu gücü gerektiren görevlerle sınırlayarak emisyonları önemli ölçüde azaltabilir" diyor.

Independent Türkçe