Google'ın yeni yapay zeka aracı, oyuncuların tepkisini çekti

Araştırmacılar yapay zekanın yeteneklerinin gerçek dünyada faydalı eylemler için kullanılmasını umuyor

Pexels
Pexels
TT

Google'ın yeni yapay zeka aracı, oyuncuların tepkisini çekti

Pexels
Pexels

Google'ın DeepMind laboratuvarı, oyuncularla birlikte oyun oynayabilen ve insan oyunculara benzer şekilde hareket edebilen yeni yapay zeka oyun arkadaşı SIMA'yı tanıtırken bu gelişme, çevrimiçi oyun topluluğunun geleceğine ilişkin endişeleri de beraberinde getirdi.

Scalable, Instructable, Multiworld Agent'a (Ölçeklendirilebilen, Talimat Alabilen, Çoklu Dünya Aracı) karşılık gelen SIMA, oyuncularla birlikte oyun oynayıp onların talimatlarını takip ederek video oyunlarındaki görevleri yerine getirmek üzere tasarlandı.

Video oyunlarında yaygın görülen oyuncu olmayan karakterlerden (non-playable characters/NPC) farklı olan SIMA bunun yerine, insan oyuncunun kendisine yapma talimatı verdiği her şeyi gerçekleştirmeyi sağlamak adına başka bir oyuncu gibi hareket ediyor.

DeepMind, halihazırda araştırma aşamasındaki yapay zeka aracının nihayetinde sanal açık dünyalarda geçenler de dahil herhangi bir video oyununu oynamayı öğreneceğini belirtti

Şirket şöyle ekledi:

SIMA bir oyunu kazanmak için eğitilmedi; oyunu ilerletmek ve kendisine söyleneni yapmak üzere eğitildi.

Yapay zeka aracı, oyunun sonucunu etkileyebilecek başka bir insan oyuncu gibi çalışacak.

DeepMind, "SIMA'nın yalnızca üç boyutlu ortamın sağladığı görüntülere ve kullanıcının verdiği doğal dil talimatlarına ihtiyacı var" diye açıkladı.

Google DeepMind, oyun becerilerini öğrenmek üzere eğitilen yapay zeka aracı SIMA'yı tanıttı (Google DeepMind)
Google DeepMind, oyun becerilerini öğrenmek üzere eğitilen yapay zeka aracı SIMA'yı tanıttı (Google DeepMind)

Böyle bir yapay zeka oyuncusu, hikaye modu olan çok oyunculu oyunlarda destek sunan bir arkadaş olabilecekken, SIMA oyunculara haksız bir avantaj da sağlayabilir.

Örneğin XP kazanmak için tekrar eden monoton görevler içeren oyunlarda yapay zekaya bu tür işleri yapması talimatı verilebilir ve insan oyuncu serbest kalarak daha iyi strateji geliştirebilir.

Oyuncular sosyal medyada, gelecekte çevrimiçi oyun oynarken tespit edilemeyen yapay zeka araçlarının kendilerini geride bırakabileceğine dair endişelerini paylaştı.

Reddit'te bir kullanıcı "Bu tür bir araç gerçek yapay genel zeka seviyesine ulaştığında insanlar artık ona karşı rekabet edemeyecek" diye yazdı.

Kullanıcı şöyle dedi: 

Tespit edilmeden oyunu kazanmak için herkes bir araç kullanabilecek çünkü bu nihayetinde herhangi bir yeni oyunu, herhangi bir insanın yapabileceğinden daha çabuk öğrenip bunda ustalaşabilecek ve daha sonra yeteneğimizin çok ötesine geçmeye devam edecek.

Google, SIMA'yı eğitip test ederken Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs ve Coffee Stain gibi çeşitli oyun geliştiricileriyle çalıştı ve yapay zeka aracını No Man's Sky, Goat Simulator 3 ve Valheim gibi oyunlara yerleştirerek bu oyunları oynamanın temel kurallarını öğretti.

DeepMind, video oyunları oynama eğitiminin ardından yapay zekanın halihazırda sola dönme, merdiven çıkma ve menüyü açıp haritayı kullanma gibi yaklaşık 600 temel beceriye sahip olduğunu belirtti.

SIMA'yla tanışın: Geniş bir yelpazedeki üç boyutlu sanal ortamlarda ve video oyunlarında doğal dil talimatlarını takip eden ilk genel amaçlı yapay zeka aracı. 

Bir insana benzer şekilde görevleri tamamlayabilir ve sadece tek bir ortamda eğitilmiş bir araçtan daha iyi performans gösterir

Şirket, "Tek bir video oyunu oynamayı öğrenmek bile bir yapay zeka sistemi için teknik bir başarı fakat çeşitli oyun ortamlarında talimatları takip etmeyi öğrenmek, her ortam için daha yararlı yapay zeka araçlarının kilidini açabilir" ifadelerini kullandı.

Yapay zeka laboratuvarı, daha fazla eğitimle SIMA'ya oyunlarda daha karmaşık işlevleri yerine getirme talimatı verilebileceğini belirtti.

Araştırmacılar SIMA gibi gelişmiş yapay zeka modellerinin yeteneklerinin, gerçek dünyada faydalı eylemler için kullanılmasını umuyor.

Şirket "SIMA ve diğer araçlara yönelik araştırmaların, yapay zeka sistemlerinin nasıl daha yararlı hale gelebileceğini daha iyi anlamak adına video oyunlarını deney alanı olarak kullanabileceğini umuyoruz" diye belirtti.

 Independent Türkçe



Yapay Zeka Soğuk Savaşı kızışıyor: “Her şey yeniden belirlenecek”

Analizde, ABD ve Çin arasındaki yapay zeka mücadelesinin küresel ekonomi için sonuçları olacağına da değiniliyor (Reuters)
Analizde, ABD ve Çin arasındaki yapay zeka mücadelesinin küresel ekonomi için sonuçları olacağına da değiniliyor (Reuters)
TT

Yapay Zeka Soğuk Savaşı kızışıyor: “Her şey yeniden belirlenecek”

Analizde, ABD ve Çin arasındaki yapay zeka mücadelesinin küresel ekonomi için sonuçları olacağına da değiniliyor (Reuters)
Analizde, ABD ve Çin arasındaki yapay zeka mücadelesinin küresel ekonomi için sonuçları olacağına da değiniliyor (Reuters)

ABD ve Çin arasındaki yapay zeka rekabeti, Soğuk Savaş'ı andıran bir güç mücadelesine dönüşürken, "her şeyin yeniden tanımlanabileceği" bir dönemin kapısını aralıyor.

Wall Street Journal'ın analizinde, ABD'nin ileri seviye yapay zeka çiplerinin ihracatına getirdiği kısıtlamalarla Çin'i zor durumda bırakmaya çalıştığı ancak Pekin yönetiminin kendi stratejileriyle engelleri aşmaya kararlı olduğu belirtiliyor. 

Pekin yönetiminin 2024 ilkbaharında teknoloji yöneticileri üzerindeki baskıyı artırmaya başladığı aktarılıyor. Ardından DeepSeek, 9 aylık yoğun çalışmayla Silikon Vadisi'ni sarsan bir yapay zeka modeli geliştirdi. Model, casusluk yaptığı iddiasıyla İtalya, Güney Kore, ABD, Avustralya, Tayvan ve Hindistan tarafından yasaklanmıştı.

Kimliğinin paylaşılmaması şartıyla gazeteye konuşan kaynaklar, Çin Başbakanı Li Çiang'ın düşük maliyetine rağmen Amerikan rakipleriyle aynı seviyede sonuçlar üreten büyük dil modelinden gurur duyduğunu söylediğini belirtiyor. Bunun ardından Çin'in yapay zeka ve teknoloji alanındaki finansmanı iyice artırdığı ve ABD'yle rekabetin kızıştığı ifade ediliyor. 

Haberde, tırmanan yapay zeka rekabetinin Soğuk Savaş'ın bilimsel-teknolojik yarışını andırdığı vurgulanıyor.

Bu yarışın "ABD ve Çin borsalarını canlandıran ve dünya çapında yeni ekonomik büyüme kaynakları sunan teknoloji harcamalarındaki artışın temelini oluşturduğuna" dikkat çekiliyor. 

İki ülke arasındaki yapay zeka rekabetinin sadece teknoloji sektörünü değil toplumu ve jeopolitik yapıları tümden değiştirebileceği yorumu yapılıyor. 

Analizde ABD'nin en güçlü yapay zeka modellerini üreterek hâlâ önde olduğu yazılıyor. Ayrıca Çin'in gelişmiş çip üretiminde de ABD'ye yetişemediği, 2025'in ilk yarısında yapay zeka girişimlerine 104 milyar dolarlık yatırım yapan Amerikan finansal gücünün gerisinde kaldığı ifade ediliyor. 

Öte yandan Çin'in yetenekli mühendislerden oluşan devasa bir nüfusa, daha düşük maliyetle üretim imkanlarına ve genellikle ABD'den daha hızlı ilerleyen devlet öncülüğünde bir kalkınma modeline sahip olduğuna dikkat çekiliyor. Pekin'in yarışta tüm bunları kendi lehine kullanmak istediği aktarılıyor. 

Pekin yönetiminin, güneş ve rüzgar enerjisinin bol miktarda güç sağladığı İç Moğolistan Özerk Bölgesi gibi yerlerde bilgi işlem merkezlerini geliştirdiği ifade ediliyor. Böylelikle yüzlerce veri merkezinin birbirine bağlanması ve 2028'e kadar devasa bir bilgi işlem havuzu oluşturulması planlanıyor.  

Joe Biden yönetiminde yapay zeka çiplerine yönelik ihracat kontrollerinin hazırlanmasına rol oynayan Chris McGuire, Çin'le ABD arasındaki farkın çok fazla olmadığını ve Pekin'in arayı hızla kapattığını söylüyor. 

İş danışmanlığı firması DGA-Albright Stonebridge Group'tan Paul Triolo ise rekabete dair şu değerlendirmeleri yapıyor: 

Yapay Zeka Soğuk Savaşı'nın maliyeti şimdiden yüksek ve daha da artacak. ABD ve Çin arasındaki yapay zeka silahlanma yarışında taraflar, rakibin gelişmiş yapay zeka oluşturma sürecinde kısıtlamalara uymayacağını düşünüyor. Bu yüzden sözkonusu yarış kendi kendini gerçekleştiren bir kehanet haline geliyor.

Independent Türkçe, Wall Street Journal, Tech Crunch


Astronot idrarından üretilen uzay yemeği, UUİ'de denenecek

Solar Foods, solein tozunun "havadan" üretilebileceğini söylüyor (Solar Foods)
Solar Foods, solein tozunun "havadan" üretilebileceğini söylüyor (Solar Foods)
TT

Astronot idrarından üretilen uzay yemeği, UUİ'de denenecek

Solar Foods, solein tozunun "havadan" üretilebileceğini söylüyor (Solar Foods)
Solar Foods, solein tozunun "havadan" üretilebileceğini söylüyor (Solar Foods)

Avrupa Uzay Ajansı (ESA), gelecekte Ay veya Mars'ta uzun süreli görevler gerçekleştirecek astronotlarının "hava" ve idrardan üretilen protein tozuyla hayatta kalabileceğini duyurdu.

Üretimi için yalnızca mikrop, hava ve elektrik gereken Solein adlı protein tozunun imalat olasılığı, yeni pilot programda test edilecek.

Finlandiyalı girişim Solar Foods'un geliştirdiği besleyici toz, protein sentezinin azot kaynağı olarak kullanılan, idrarda bulunan üreye dayanıyor.

ESA, Uluslararası Uzay İstasyonu'nda (UUİ) bu yeni uzay gıdası türünün üretimini test etmek üzere bir projeyi finanse edecek.

Gaz fermantasyon teknolojisinin temelleri ilk kez uzay ortamında kullanılacak ve bu, astronotların gelecekteki beslenme düzenleri üzerinde büyük etkilere sahip olabilir.

Solar Foods Uzay ve Savunma Kıdemli Başkan Yardımcısı Arttu Luukanen, "Yerçekimsiz ortamda gazların ve sıvıların davranışı, Solein mikropları için besin ve gazların taşınmasını büyük ölçüde etkileyebilen kaldırma kuvveti eksikliği nedeniyle büyük ölçüde farklı" dedi.

Bu proje sadece bir başlangıç. Operasyonel kapasiteye ulaşmak için çalışıyoruz: Uzayda çeşitli imalat ölçeklerinde Solein üretebilmek. Vizyonumuz, 2035'e kadar Solein'in uzay araştırmacılarının temel proteini olması.

HOBI-WAN (Besin Kaynağı Olarak Ağırlıksız Ortamda Hidrojen Oksitleyen Bakteriler) projesinin ilk aşaması, yerçekimsiz ortamda üretim kapasitelerini test etmeden önce, teknolojiyi yerde geliştirmeye odaklanacak.

ESA'nın baş keşif bilimcisi Angelique Van Ombergen, "Bu proje, insanlı uzay uçuşlarının otonomisini, dayanıklılığını ve ayrıca astronotlarımızın refahını iyileştirmemizi sağlayacak önemli bir kaynak geliştirmeyi amaçlıyor" dedi.

İnsanların Ay'da uzun süreli görevler gerçekleştirebilmesi ve hatta bir gün Mars'a gidebilmesi için, sınırlı kaynaklarla hayatta kalabilmek adına yenilikçi ve sürdürülebilir çözümler gerekecek. Bu projeyle, ESA olarak uzay araştırmalarının geleceği için son derece önemli bir kabiliyet geliştiriyoruz.

Independent Türkçe


ChatGPT neden "Bilmiyorum" demiyor?

(Unsplash)
(Unsplash)
TT

ChatGPT neden "Bilmiyorum" demiyor?

(Unsplash)
(Unsplash)

Vishwam Sankaran Bilim ve Teknoloji Muhabiri 

Yeni bir araştırma ChatGPT gibi yapay zeka modellerinin "halüsinasyon görmesi", yani gerçekleri uydurmasının asıl nedeninin, bilgi eksikliğini kabul etmek yerine tahmin yürütmek üzere eğitilmelerinden kaynaklandığını saptadı.

Halüsinasyon, üretken yapay zeka modellerinde önemli bir endişe kaynağı çünkü konuşma becerileri sayesinde yanlış bilgileri kendilerinden çok emin bir şekilde sunabiliyorlar.

Yapay zeka teknolojisindeki hızlı gelişmelere rağmen, halüsinasyon en yeni modellerde bile sorun yaratmaya devam ediyor.

Özellikle bu teknolojinin tıp ve hukuk alanlarında giderek daha fazla kullanılması nedeniyle sektördeki uzmanlar, yapay zeka halüsinasyonuyla mücadele etmek için daha derin araştırma ve eylemlere ihtiyaç duyulduğunu söylüyor.

ChatGPT'nin yaratıcısı OpenAI'dan araştırmacılar yeni bir çalışmada, yapay zeka halüsinasyonuna hatalı eğitim verileri ve model karmaşıklığı gibi çeşitli faktörler katkıda bulunsa da asıl nedenin, algoritmaların "yanlış teşviklerle" çalışması olduğunu belirtiyor.

Araştırmacılar, "Çoğu değerlendirme model performansını, belirsizlik karşısında dürüst davranmaktan ziyade tahmin yürütmeyi teşvik eden bir şekilde ölçüyor" diye açıklıyor.

Bu, bir öğrencinin çoktan seçmeli bir testte boş bırakmak puan getirmediği için kafadan atmasına benziyor.

Araştırmacılar şu ifadeleri kullanıyor: 

Aynı şekilde modeller yalnızca doğruluk, yani tam olarak doğru cevapladıkları soru yüzdesi üzerinden puanlandığında, 'Bilmiyorum' demek yerine tahminde bulunmaya teşvik ediliyorlar.

Yapay zeka modelleri, büyük metin bloklarında bir sonraki kelimeyi tahmin etme süreciyle öğreniyor.

Bazen tutarlı kalıplar olsa da çoğu durumda eğitim verileri rasgele olabiliyor.

Halüsinasyon, yapay zeka modellerine özellikle bilgi eksikliği veya belirsizlik gibi nedenlerle cevabı kesin olmayan sorular sorulduğunda yaygın görülüyor.

Yapay zeka modelleri, belirsizliklerle dolu bu tür sorularda stratejik tahminler yürütüyor. Bu, zamanla daha fazla veri elde ettikçe doğruluklarını artırabilir ancak aynı zamanda hata ve halüsinasyon oranlarını da artırır.

Araştırmacılar, "Daha çok gelişseler de modellerin belirsizliği kabul etmektense kendilerinden emin bir şekilde yanlış cevaplar vererek halüsinasyon görmeyi sürdürmelerinin bir nedeni de bu" diyor.

Ancak bu sorunun basit bir çözümü olabilir. Araştırmacılar, yapay zeka modellerinin belirsizlikten ziyade "kendinden emin hatalarını" cezalandırmanın ve belirsizlik uygun bir şekilde ifade edildiğinde biraz puan vermenin bir dereceye kadar yardımcı olabileceğini söylüyor.

Bu, bilmeden yapılan tahminleri caydırmak için yanlış cevaplara eksi puan, boş bırakılan sorularaysa az da olsa puan verilen standart testlere benziyor.

Araştırmacılar üretken yapay zeka için "yaygın olarak kullanılan, doğruluk temelli değerlendirmelerin güncellenmesi ve puanlamanın tahmin yürütmekten caydıracak hale gelmesi gerektiğini" söylüyor. 

Bu, halüsinasyonların bastırılmasının önündeki engelleri kaldırabilir ve nüanslı dil modelleri üzerine gelecekteki çalışmalara kapı açabilir.

Independent Türkçe, independent.co.uk/tech