150 yıllık evrim tartışmasını yapay zeka bitirdi

Darwin cinsel seçilimi, Wallace doğal seçilimi işaret etmişti

Kelebeklerdeki renk ve desen çeşitliliğine dişilerin nasıl katkıda bulunduğu ortaya çıktı (Unsplash)
Kelebeklerdeki renk ve desen çeşitliliğine dişilerin nasıl katkıda bulunduğu ortaya çıktı (Unsplash)
TT

150 yıllık evrim tartışmasını yapay zeka bitirdi

Kelebeklerdeki renk ve desen çeşitliliğine dişilerin nasıl katkıda bulunduğu ortaya çıktı (Unsplash)
Kelebeklerdeki renk ve desen çeşitliliğine dişilerin nasıl katkıda bulunduğu ortaya çıktı (Unsplash)

Charles Darwin ve Alfred Russel Wallace arasında anlaşmazlığa yol açan evrim sorusu, yaklaşık 150 yılın ardından yapay zekayla cevaplandı. 

Evrim teorisinin kurucularının, kuş ve kelebeklerin renk ve desenlerindeki çeşitliliğin sebebine dair farklı görüşleri vardı. Darwin'e göre dişiler, erkeklerin görüntüsüne göre eş seçtiği için erkeklerdeki çeşitlilik daha fazlaydı; yani cinsel seçilim temel bir rol oynuyordu. 

Wallace ise daha geniş kapsamlı olan doğal seçilimin, bu farklılıkları ortaya çıkardığı görüşündeydi. Evrimin temel mekanizmalarından olan doğal seçilim, canlıların farklılıklarından dolayı ortama daha iyi uyum sağlayıp hayatta kalması ya da sağlayamayıp yok olması anlamına geliyor. 

19. yüzyıla ait bu evrim tartışması, Communications Biology adlı hakemli dergide pazartesi günü yayımlanan bir çalışmayla çözüme kavuşturuldu. 

Çalışma kapsamında kuşkanatlı kelebeklerin pek çok türüne ait en az 16 bin görüntü incelendi. Bu kelebekler, çarpıcı görüntülerinin yanı sıra erkek ve dişiler arasında belirgin farklılıklar olmasından dolayı tercih edildi. 

Yapay zekaya başvuran araştırmacılar bir makine öğrenimi modeli sayesinde çok çeşitli kanat biçimlerini, renk ve desenleri analiz etti. Çalışmanın sorumlu yazarı Dr. Jennifer Cuthill "Farklı biyolojik gruplarda ve hem erkekler hem de dişiler arasında ne kadar çeşitlilik olduğunu test etmek için ilk kez evrimin görünür boyutlarını ölçebiliyoruz" diyerek ekliyor:

Makine öğrenimi bize, bugüne kadar ihmal edilmiş gruplar da dahil, biyolojik çeşitliliği yaratan ve sürdüren evrimsel süreçler hakkında yeni bilgiler veriyor.

Dr. Cuthill "ihmal edilmiş gruplar" derken dişileri kastediyor. Bu canlıların erkeklerindeki çeşitlilikler daha belirgin olduğu için genellikle dişiler üzerine daha az çalışma yapılıyor. 

Analizler sonucunda bilim insanları, erkeklerin genellikle daha farklı şekil ve desenlere sahip olduğunu gördü. Fakat hem erkeklerin hem de dişilerin genel çeşitliliğe katkıda bulunduğu da saptandı.

İlk bulgu Darwin'i, ikincisi de Wallece'ı haklı çıkarıyor. Dr. Cuthill, "Erkek kelebekler arasında görünen yüksek seviyedeki çeşitlilik, ilk başta Darwin'in öne sürdüğü gibi erkek çeşitliliği üzerinde, dişilerin eş seçiminden kaynaklanan cinsel seçilimin gerçek dünyada önemli bir yer tuttuğu düşüncesini destekliyor" ifadelerini kullanıyor:

Dişi kelebeklerin görünümlerinin kendi türlerindeki erkeklerden daha fazla çeşitliliğe sahip olduğu durumlar da kaydedildi. Bu örnekler Wallace'ın öne sürdüğü gibi, türler arası çeşitlilikte doğal seçilimin, dişi çeşitliliğinde önemli bir rol oynadığı görüşünü destekliyor.

Independent Türkçe, New Atlas, Science Daily, Communications Biology



Deepfake videoları tespit etmek giderek zorlaşıyor: Artık gerçekçi kalp atışları var

Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
TT

Deepfake videoları tespit etmek giderek zorlaşıyor: Artık gerçekçi kalp atışları var

Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)

Deepfake videoların gelişmiş saptama yöntemlerini yanıltabildiği ve her geçen gün daha gerçekçi hale geldiği tespit edildi. 

Bir kişinin yüzünün ya da vücudunun dijital olarak değiştirilmesiyle oluşturulan deepfake videolar endişe yaratmaya devam ediyor. 

Bu videolar gerçek bir kişinin görüntüsünün yapay zeka kullanılarak değiştirilmesiyle yapılıyor. Aslında bu teknoloji, kullanıcıların yüzünü kediye dönüştüren veya yaşlandıran uygulamalar gibi zararsız amaçlarla da kullanılabiliyor.

Ancak insanların cinsel içerikli videolarını üretmek veya masum insanlara iftira atmak için de kullanılabilmesi ciddi bir sorun teşkil ediyor.

Bu videoların sahte olup olmadığını anlamak için kullanılan gelişmiş yöntemlerden biri kalp atışlarını izlemek. 

Uzaktan fotopletismografi (rPPP) adlı araç, deriden geçen ışıktaki küçük değişiklikleri tespit ederek nabzı ölçüyor. Nabız ölçen pulse oksimetreyle aynı prensiple çalışan bu araç, çevrimiçi doktor randevularının yanı sıra deepfake videoları tespit etmek için de kullanılıyor.

Ancak bulguları hakemli dergi Frontiers in Imaging'de bugün (30 Nisan) yayımlanan çalışmaya göre deepfake görüntülerde artık gerçekçi kalp atışları var.

Bilim insanları çalışmalarına videolardaki nabız hızını otomatik olarak saptayıp analiz eden bir deepfake dedektörü geliştirerek başladı. 

Ardından rPPP tabanlı bu aracın verilerini, EKG kayıtlarıyla karşılaştırarak hassasiyetini ölçtüler. Son derece iyi performans gösteren aracın EKG'yle arasında dakikada sadece iki-üç atımlık fark vardı. 

Ekip aracı deepfake videolar üzerinde test ettiğindeyse rPPP, videoya kalp atışı eklenmese bile son derece gerçekçi bir kalp atışı algıladı. 

Bilim insanları kalp atışlarının videoya kasten eklenebileceği gibi, kullanılan kaynak videodan kendiliğinden geçebileceğini de söylüyor.

Almanya'daki Humboldt Üniversitesi'nden çalışmanın ortak yazarı Peter Eisert "Kaynak video gerçek bir kişiye aitse, bu artık deepfake videoya aktarılabiliyor" diyerek ekliyor: 

Sanırım tüm deepfake dedektörlerinin kaderi bu; deepfake'ler gittikçe daha iyi hale geliyor ve iki yıl önce iyi çalışan bir dedektör bugün tamamen başarısız olmaya başlıyor.

Araştırmacılar yine de sahte videoları saptamanın başka yolları olduğunu düşünüyor. Örneğin sadece nabız hızını ölçmek yerine, yüzdeki kan akışını ayrıntılı olarak takip eden dedektörler geliştirilebilir.

Eisert, "Kalp atarken kan, damarlardan geçerek yüze akıyor ve daha sonra tüm yüz bölgesine dağılıyor. Bu harekette gerçek görüntülerde tespit edebileceğimiz küçük bir gecikme var" diyor.

Ancak bilim insanına göre nihai çözüm deepfake dedektörlerinden ziyade, bir görüntünün üzerinde oynanıp oynanmadığını anlamaya yarayan dijital işaretlere odaklanmaktan geçiyor:

Bir şeyin sahte olup olmadığını tespit etmek yerine bir şeyin değiştirilmediğini kanıtlayan teknolojiye daha fazla odaklanmadığımız sürece, deepfake'lerin saptanmalarını zorlaştıracak kadar iyi olacağını düşünüyorum.

Independent Türkçe, BBC Science Focus, TechXplore, Frontiers in Imaging