Alman fizikçi simülasyonda yaşayıp yaşamadığımızı öğrenmek için bir deney yapmaya hazırlanıyor

"Bitlerin saptanması simülasyon hipotezini kanıtlayacaktır"

Daha önce yapılan bir hesaplama, evrenin simülasyon olma ihtimalinin yaklaşık yüzde 50 olduğunu ortaya koymuştu (Pixabay)
Daha önce yapılan bir hesaplama, evrenin simülasyon olma ihtimalinin yaklaşık yüzde 50 olduğunu ortaya koymuştu (Pixabay)
TT

Alman fizikçi simülasyonda yaşayıp yaşamadığımızı öğrenmek için bir deney yapmaya hazırlanıyor

Daha önce yapılan bir hesaplama, evrenin simülasyon olma ihtimalinin yaklaşık yüzde 50 olduğunu ortaya koymuştu (Pixabay)
Daha önce yapılan bir hesaplama, evrenin simülasyon olma ihtimalinin yaklaşık yüzde 50 olduğunu ortaya koymuştu (Pixabay)

Birleşik Krallık'taki Portsmouth Üniversitesi'nde görev alan Alman fizikçi Melvin Vopson, evrenin aslında bir simülasyon olabileceği düşüncesini bilimsel yöntemlerle sınamaya hazırlanıyor.
Vopson, deney için gerekli harcamaları karşılama amacıyla bağış toplamaya başladı. 219 bin dolar elde etme hedefiyle kampanya başlatan bilim insanı, şimdilik yalnızca bin dolar toplayabildi.
Vopson, insanlara deneyin amacını ve nasıl yapılabileceğini anlatmak için The Conversation'da simülasyon teorisini ele aldı ve bunu kanıtlayacağını düşündüğü yöntemi açıkladı.

Simülasyon teorisi nedir?
Simülasyon teorisi, kabaca, bu evrenin aslında başka canlıların tasarladığı bir bilgisayar programı olduğu anlamına geliyor. Teori, "Evrende yaşam nasıl ortaya çıktı?" sorusuna kadar dayanıyor.
Dünya'da ve dolayısıyla evrende yaşamın gelişmesi için gereken karmaşık koşulların ve olaylar zincirinin nasıl ortaya çıkabildiği bilim dünyasının en büyük gizemlerinden.
Bazı fizikçiler, çoklu evren teorisinin bu soruyu cevaplayabileceğine inanıyor. Buna göre bizimki gibi birçok evrenin var olduğu farz edilirse en az bir tanesinde gerekli koşulların oluşması şaşırtıcı değil.
Öte yandan bazı bilim insanları bu soruya tamamen farklı bir cevap veriyor: Evren, birilerinin bilgisayarda ince ayarlamalar yaptığı bir simülasyon olabilir.
Vopson'a göre ikinci seçenek, bilgi fiziği adı verilen bir bilim dalının alanına giriyor. Bu da fiziksel gerçekliğin aslında "uzay-zaman deneyimimizi ortaya çıkaran bilgi parçalarından" oluştuğu anlamına geliyor.
Vopson, The Conversation'daki yazısında bunu şöyle açıklıyor:
"1989'da efsanevi fizikçi John Archibald Wheeler, evrenin temelde matematiksel olduğunu ve bilgiden doğmuş olabileceğini söyledi. Yani ünlü aforizmayı 'bit'lerden icat etti."
Bilgisayar dilinde bilgi depolayan en küçük ve en temel birime "bit" adı veriliyor.
"Aşırı yüklenmiş bir işlemcinin bilgisayardaki işlemleri yavaşlattığını biliyoruz" diyen bilim insanı, teoriyi Einstein'dan bir örnekle açıklıyor:
"Benzer şekilde Albert Einstein'ın genel görelilik kuramı da kara deliğin yakınında zamanın yavaşladığını gösteriyor."

Deneyi nasıl yapacak?
Vopson, 2019'da Einstein'ın genel görelilik kuramına dayandırdığı bir teori ortaya atmıştı. Bu teoriye göre her bilgi parçasının sonlu ve ölçülebilir bir kütlesi olmak zorunda. 
Örneğin bilgi yüklü bir sabit disk, aynı diskin boş versiyonundan daha ağır olmalı. Öte yandan, bu kütle farkı çok küçük bir değişikliğe tekabül ettiği için eldeki olanaklarla ölçülmesi ve dolayısıyla fizikçinin teorisini kanıtlaması şimdiye dek mümkün olmadı.
Vopson ise yakın gelecekte bu teoriyi kanıtlamanın mümkün olduğunu düşünüyor. Fizikçinin şimdilik yalnızca kağıt üzerinde tasarladığı deneyde iki varsayım öne çıkıyor.
Bunlardan ilki, bilginin de kütleye sahip olduğuna yönelik ana tahmin.
İkinci varsayıma göreyse tüm temel parçacıklar, canlıların DNA tarafından kodlanmasına benzer şekilde, kendileriyle ilgili bilgi içeriğini depoluyor. Diğer bir deyişle her elektron bir bilgi taşıyor.
Vopson bu ikinci varsayımına dayanarak maddeyi anti-maddeyle (diğer bir deyişle elektronu pozitronla) çarpıştırmak istiyor:
"Tüm parçacıklar kendileriyle aynı olan ama zıt yüke sahip 'karşı' versiyonlarına sahiptir. Bunlara anti-madde deniyor. Bir enerji patlamasında bu iki madde 'fotonlar' yani daha hafif parçacıklar yayarak birbirini yok ediyor."
Vopson, bu parçacıklar yok edildiğinde geriye bilginin kalacağını düşünüyor. Bu bilginin düşük enerjili kızılötesi fotonlara dönüşeceğini ve bunu da söz konusu deneyle kanıtlayabileceğini ifade ediyor:
"Ortaya çıkacak fotonların sahip olması beklenen frekansların tam aralığını bilgi fiziğine dayanarak hesapladım. Bu deneyi mevcut araçlarımızla yapmak çok mümkün."

"Bitler, simülasyonun kodlarıdır"
Bu teoriyle birlikte bilginin maddenin 5. hali olduğunu öne süren Vopson, "Temel parçacık başına düşmesi beklenen bilgi içeriğini bile hesapladım. Deney protokolünü de buna dayandırdım" diyor:
"Simüle edilmiş bir evrenin, her yerde çok sayıda bilgi biti içereceğini varsaymak mantıklı. Bu bilgi bitleri simülasyonun kodlarını temsil eder. Dolayısıyla, bitlerin saptanması simülasyon hipotezini kanıtlayacaktır."
Vopson, bu teoriden hareketle yazdığı bir başka makalede, sosyal medyada paylaşılan her gönderinin ve atılan her mesajın da aslında Dünya'nın ağırlığını artırdığını öne sürmüştü.
Aynı deneyle iki düşünceyi de kanıtlayabileceğini söyleyen fizikçi, "Bir elektrondaki bilgi, onun kütlesinden 22 milyon kat küçüktür. Bilgiyi ancak elektronu silerek ölçebiliriz" demişti:
"Bir madde parçacığını bir anti-madde parçacığıyla çarpıştırdığınızda birbirlerini yok ederler. Bunu biliyoruz. Parçacık yok olduğunda bu bilgi bir yere gitmek zorunda."
 
Independent Türkçe, The Conversation, Futurism



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