Yapay zekanın ürettiği insan yüzlerinin, gerçek yüzlerden daha gerçek göründüğü tespit edildi

Bu yüzler, yapay zeka firması NVIDIA'nın bir bilgisayar sisteminde oluşturuldu (thispersondoesnotexist.com)
Bu yüzler, yapay zeka firması NVIDIA'nın bir bilgisayar sisteminde oluşturuldu (thispersondoesnotexist.com)
TT

Yapay zekanın ürettiği insan yüzlerinin, gerçek yüzlerden daha gerçek göründüğü tespit edildi

Bu yüzler, yapay zeka firması NVIDIA'nın bir bilgisayar sisteminde oluşturuldu (thispersondoesnotexist.com)
Bu yüzler, yapay zeka firması NVIDIA'nın bir bilgisayar sisteminde oluşturuldu (thispersondoesnotexist.com)

Birleşik Krallık'ta yapılan bir araştırmada, internet kullanıcılarının gerçek ve yapay zeka üretimi yüzleri birbirinden ayırt edemediği tespit edildi.
Üstelik, bilgisayarda üretilen ve aslında var olmayan yüzlerin daha gerçek görüldüğü anlaşıldı.
Araştırmanın arkasındaki, Londra Royal Holloway Üniversitesi'nden akademisyenler, bilgisayarda oluşturulan sahte portrelerin siber suçları kolaylaştıracağından ve insanların çevrelerine yönelik genel güvenini sarsacağından endişeli.
Bilimsel dergi iScience'ta yayımlanan makalede bu tür görüntülerin çevrimiçi dolandırıcılık, siyasi propaganda ve hatta casusluk için kullanılabileceği ifade ediliyor.
GAN görüntüleri nedir, nasıl oluşturulur?
Son derece gerçekçi insan yüzleri oluşturmanın sırrı, "derin sinir ağı" adı verilen bir sistemde yatıyor.
İnsan beyninin öğrenme biçimini taklit eden bu sistem, gerçek yüzlerin görüntülerini içeren devasa bir veri kümesiyle eğitiliyor.
Sistemin temelinde en gerçekçi görüntüleri üretmek için yarışan iki derin sinir ağı var.
Bu yarış sonucunda üretilen sahte yüzlere, GAN görüntüleri adı veriliyor.
Açılımı "Generative Adversarial Networks" olan GAN, Türkçede çekişmeli üretken ağlar anlamına geliyor.
Gerçeğinden ayırt edilemiyor
Araştırma ekibine liderlik eden Psikoloji Profesörü Manos Tsakiris'e göre, internet kullanıcılarının bu yapay yüzleri gerçek olanlardan ayırt edememesinin çok önemli sonuçları olabilir.
The Conversation'da kaleme aldığı bir yazıda araştırmanın bulgularını aktaran Tsakiris, "Sahte görüntülerin başkalarına yönelik güvenimizi aşındırabileceğini ve çevrimiçi iletişim kurma şeklimizi derinden değiştirebileceğini gördük" ifadelerini kullandı.
Akademisyen ayrıca, "Meslektaşlarımla birlikte, araştırmamıza katılan kişilerin GAN görüntülerini, gerçek insan yüzlerinin yer aldığı fotoğraflardan çok daha gerçekçi algıladıklarını tespit ettik" diye yazdı.
Araştırmacılar bunun kesin nedenini henüz anlayabilmiş değil. Ancak elde edilen bulgular, yapay görüntüler oluşturmak için kullanılan teknolojinin ne denli geliştiğini gözler önüne seriyor.
Öte yandan, araştırmada çekicilikle ilgili ilginç bir bağlantı da keşfedildi. Katılımcıların daha az çekici bulduğu yüzleri aynı zamanda daha gerçekçi diye nitelediği anlaşıldı.
"Daha az çekici yüzler daha tipik kabul edilebilir" diyen Tsakiris, sözlerini şöyle sürdürdü:
"GAN yüzleri, insanların günlük yaşamlarından yola çıkarak oluşturdukları zihinsel şablonlara daha çok benziyor. Bence bu yüzden daha gerçekçi görünüyor."
Geçen yıl da Birleşik Krallık'taki Lancaster Üniversitesi ve ABD'deki Kaliforniya Üniversitesi ortak bir deney yapmış; yapay zekanın ürettiği insan yüzlerinin daha güvenli bulunduğunu ortaya koymuştu.
Katılımcıların doğru cevapları verme olasılığı yüzde 48'de kalmıştı.
Independent Türkçe, Science Alert, The Conversation



IBM'in yeni fiber optik teknolojisi, "ışık hızını yapay zeka çağına" taşıyor

Bilişim teknolojisi devinin yeni modeli, gelişmiş yapay zeka araçlarının eğitimini birkaç haftaya düşürme potansiyeli taşıyor (IBM)
Bilişim teknolojisi devinin yeni modeli, gelişmiş yapay zeka araçlarının eğitimini birkaç haftaya düşürme potansiyeli taşıyor (IBM)
TT

IBM'in yeni fiber optik teknolojisi, "ışık hızını yapay zeka çağına" taşıyor

Bilişim teknolojisi devinin yeni modeli, gelişmiş yapay zeka araçlarının eğitimini birkaç haftaya düşürme potansiyeli taşıyor (IBM)
Bilişim teknolojisi devinin yeni modeli, gelişmiş yapay zeka araçlarının eğitimini birkaç haftaya düşürme potansiyeli taşıyor (IBM)

IBM, çiplerin ışık hızıyla iletişim kurmasını sağlayan yeni teknolojisiyle yapay zeka eğitiminde muazzam seviyede hız ve enerji tasarrufu yapılacağını öngörüyor.

Yapay zeka modelleri geliştikçe ihtiyaç duydukları işlemci gücü seviyesi de artıyor. Bunun sonucunda veri merkezleri gittikçe daha fazla enerjiye ihtiyaç duyuyor.

Bunun yanı sıra çoğu gelişmiş bilgisayar çipi, hâlâ bakır tellerle taşınan elektrik sinyallerini kullanarak iletişim kuruyor.

Tıpkı internet gibi uzun mesafeler arasındaki iletişimdeyse genellikle fiber optik kablolardan yararlanılıyor.

Veri merkezleri dış dünyayla iletişimde ışık sinyalleriyle iletişim kuran fiber optik kullansa da veri bilgisayara ulaştığında bakır kablolara geri dönülüyor. 

Bakır kabloların istenen hızda iletişim kuramadığı için çoğu veri işlemcisi boşta bekleyerek bir sonraki veri paketinin gelmesini bekliyor.

Bu da özellikle üretken yapay zeka araçlarının eğitimi gibi kapsamlı işlerde yavaşlamaya ve enerji kaybına yol açıyor. 

ABD merkezli bilişim devi IBM, fiber optik teknolojisini çipler arası iletişimde kullanarak sorunun üstesinden gelmeyi amaçlıyor. Şirket 9 Aralık Pazartesi günü yaptığı açıklamada yeni teknolojisini tanıttı.

IBM ekibinden araştırmacılar bir çipin kenarına, mevcut yöntemlerden 6 kat daha fazla optik fiber eklemesini sağlayacak bir modül geliştirdi. 

Milimetre başına 51 optik fiber kabloyu birbirine bağlayan modül, Polimer Optik Dalga Kılavuzu (PWG) denen bir yapı kullanıyor. PWG aynı zamanda iletilen ışık sinyallerinin birbirine karışmasını da engelliyor. 

Araştırma ekibinden Mukesh Khare "Hepimizin bildiği gibi en iyi iletişim teknolojisi fiber optik ve bu nedenle fiber optik her yerde uzun mesafeli iletişimde kullanılıyor" diyerek ekliyor:

Bu yeni teknoloji, fiber optiğin gücünü çipe taşıyor.

Şirket yeni fiber optik kullanan çiplerin, sadece elektrik sinyalleriyle iletişim kuran muadillerine kıyasla 80 kat daha yüksek bant genişliğine sahip olacağını öne sürüyor.

"Işık hızını üretken yapay zeka çağına" taşıdığını ifade eden IBM, böylece geniş dil modellerinin üç ay yerine üç haftada eğitilebileceğini öngörüyor. 

Bilişim devi ayrıca bir yapay zeka modelinin eğitiminden tasarruf edilecek enerjinin ABD'de 5 bin haneye bir yıl boyunca elektrik sağlayabileceğini iddia ediyor. 

IBM Kıdemli Başkan Yardımcısı ve Araştırma Direktörü Dario Gil "Bu çığır açıcı adım sayesinde yarının çipleri, fiber optik kabloların veri merkezlerinin içine ve dışına veri taşımasına benzer şekilde iletişim kuracak ve geleceğin yapay zeka iş yüklerini kaldırabilecek daha hızlı, daha sürdürülebilir iletişim çağını başlatacak" ifadelerini kullanıyor.

Independent Türkçe, New Atlas, New Scientist, IBM