Bilim insanları yanıtladı: Neden bebeklik anıları hatırlanmıyor?

Yale'den araştırmacılar ilk yıllarımızda anılarımızı kodlayabildiğimizi öne sürüyor, peki onlara ne oluyor?

26 bebekle yapılan bir araştırma, bebeklerin neleri hatırladığını ortaya koydu (Unsplash/@michalbarhaim)
26 bebekle yapılan bir araştırma, bebeklerin neleri hatırladığını ortaya koydu (Unsplash/@michalbarhaim)
TT

Bilim insanları yanıtladı: Neden bebeklik anıları hatırlanmıyor?

26 bebekle yapılan bir araştırma, bebeklerin neleri hatırladığını ortaya koydu (Unsplash/@michalbarhaim)
26 bebekle yapılan bir araştırma, bebeklerin neleri hatırladığını ortaya koydu (Unsplash/@michalbarhaim)

Rebecca Whittaker 

Bilim insanları, yaşamın ilk yıllarında çok şey öğrenmemize rağmen neden bebekliğimizi hatırlamadığımızı keşfetti.

Araştırmacılar uzun zamandır, beynin anıları kaydetmekten sorumlu bölümü hipokampusun ergenlik dönemine kadar gelişmeyi sürdürdüğü ve ilk yıllarımızdaki anıları kodlayamadığı için bu deneyimleri saklayamadığımıza inanıyordu.

Ancak durumun böyle olmadığını bulan Yaleli araştırmacılar, sadece onlara erişemediğimizi öne sürüyor.

Hakemli dergi Science'ta yayımlanan çalışmada araştırmacılar, 4 aydan iki yaşa 26 bebeğe yeni bir yüz, nesne ya da sahne görüntüsü gösterdi ve daha sonra bunları hatırlayıp hatırlamadıklarını test etti.

Bebeklere daha sonra başka kareler verildi ve ardından yeni bir görselin yanında daha önce gördükleri resim gösterildi.

Araştırmanın kıdemli yazarı Profesör Nick Turk-Browne, "Bebekler bir şeyi daha önce bir kez gördüyse, tekrar görünce ona daha fazla bakmalarını bekleriz" diyor.

Eğer bir bebek daha önce gördüğü görüntüye yanındaki yeni görüntüden daha uzun bakıyorsa, bu durum bebeğin resme aşina olduğu şeklinde yorumlanabilir.

Araştırmacılar, resimlere baktıkları sırada bebeklerin hipokampusundaki aktiviteyi ölçmek için fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) kullanarak beyin taramaları yaptı.
 

Bebeklere yüzlerin, nesnelerin ve sahnelerin görüntüleri gösterildi ve beyin taramaları bunları hatırlayıp hatırlayamadıklarını ortaya çıkardı (Unsplash/@huchenme)

Bebeklere yüzlerin, nesnelerin ve sahnelerin görüntüleri gösterildi ve beyin taramaları bunları hatırlayıp hatırlayamadıklarını ortaya çıkardı (Unsplash/@huchenme)

Yeni bir görüntüye bakan bir bebeğin hipokampusundaki aktivitenin yoğunluğuyla, sonrasında aynı görselle karşılaşan aynı bebeğin bakış süresinin doğru orantılı olduğu bulundu.

Bu durum tüm bebekler için geçerli olsa da en güçlü beyin aktivitesi 12 aydan büyüklerde görüldü ve bu, hipokampusun gelişerek öğrenme ve hafızayı desteklediğine işaret ediyor.

Yale'deki ekibin daha önce yaptığı bir araştırmada, henüz üç aylık bebeklerin dahi "istatistiksel öğrenme" adlı bir hafıza türü sergilediği tespit edilmişti.

Epizodik bellek belirli olaylarla ilgilenirken, istatistiksel öğrenme bir yerin neye benzediği gibi, olaylar arasındaki örüntüleri çıkarmakla ilgili.

Profesör Turk-Browne, epizodik belleğin bebekliğin ilerleyen dönemlerinde, yaklaşık bir yaş ve üzerinde ortaya çıkabileceğinden şüphelendiğini söylüyor. Bebeklerin ihtiyaçları düşünüldüğünde bu gelişimsel ilerlemenin mantıklı olduğunu savunuyor.

"İstatistiksel öğrenme, etrafımızdaki dünyadaki yapıyı ortaya çıkarmakla ilgili" diyor. 

Dil, bakış açısı, kavramlar ve daha fazlasının gelişiminde kritik önem taşıyor. Dolayısıyla istatistiksel öğrenmenin neden epizodik bellekten daha önce devreye girebileceği anlaşılabilir.

Öte yandan bu son çalışma, epizodik anıların hipokampus tarafından daha önce düşünülenden daha erken, yetişkinken aktarabileceğimiz en eski anılardan çok önce kodlanabileceğini gösteriyor. Bu da bu anılara ne olduğuna dair soru işaretlerine yol açıyor.

Profesör Turk-Browne'a göre bir ihtimal, anıların uzun süreli hafıza deposuna atılmamış olabileceği.

Ancak o, anıların kodlamadan uzun süre sonra da hâlâ orada olduğunu ancak onlara erişemediğimizi öne sürüyor.

Profesör Turk-Browne'un ekibi devam eden çalışmalarında bebeklerin, yeni emeklemeye başlayan bebeklerin ve çocukların, bebekken kendi bakış açılarından çekilen ev videolarını hatırlayıp hatırlayamadığını test ediyor ve geçici pilot sonuçlar, bu anıların kaybolmadan önce okul öncesi yaşa kadar varlığını koruyabildiğini gösteriyor.

Independent Türkçe,independent.co.uk/news



Google tarih vererek uyardı: Tüm şifreler tehlikeye girecek

Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
TT

Google tarih vererek uyardı: Tüm şifreler tehlikeye girecek

Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)

Google, kuantum bilgisayarların 2029'a kadar şifreli sistemleri ele geçirebileceği uyarısında bulundu.

Alphabet'in sahibi olduğu şirketin internet sitesindeki blog paylaşımında, kuantum bilgisayarların 2020'lerin sonuna kadar "mevcut şifreleme standartları için ciddi bir tehdit oluşturacağı" belirtildi.

Teknoloji devinin çarşamba günkü paylaşımında şu ifadelere yer verildi:

Bilgilerin gizli ve güvenli tutulması için kullanılan mevcut şifreleme sistemleri, önümüzdeki yıllarda büyük ölçekli bir kuantum bilgisayar tarafından kolayca kırılabilir. Kuantum bilgisayarlar mevcut şifreleme standartları, özellikle de dijital imzalar için ciddi bir tehdit oluşturacak.

Banka, devlet ve teknoloji hizmeti sağlayıcılarının kuantum bilgisayar korsanlarına karşı hazırlıklı olması gerektiği de vurgulandı.

Google, kendi şifreleme ve güvenlik sistemlerinin de bu tehditlere karşı güncellediğini bildirdi.

Cambridge merkezli kuantum teknolojisi şirketi Riverlane'in eski ürün geliştirme direktörü Leonie Mueck, depolanan gizli bilgilerin kuantum bilgisayar saldırılarına karşı korunabilmesi için uzun süredir çalışıldığını belirtiyor:

İstihbarat camiasında muhtemelen 10 yıldan fazladır bu tehdide karşı çalışmalar yapıldığını görüyoruz. Bugün gizli olarak sınıflandırılan belgelerin, 10 yıl sonra bir kuantum bilgisayarın şifresini çözemeyeceği şekilde depolanması gerekir.

Birleşik Krallık'ın (BK) siber güvenlik kurumu Ulusal Siber Güvenlik Merkezi'nden geçen yıl yapılan açıklamada, kuruluşların 2035'e kadar sistemlerini kuantum bilgisayar korsanlarına karşı daha güvenli hale getirmesi istenmişti.

BK ve ABD'deki üniversiteler, kuantum bilgisayarları son derece karmaşık matematiksel hesaplamalar yapmak için kullanıyor.

Ancak uzmanlara göre, kuantum mekaniğinin ilkeleriyle çalışan bu sistemlerin gelişmesiyle bilinen şifreleme modelleri de tehlikeye girebilir.

Teknoloji camiasında "Q Günü" diye de adlandırılan bu senaryoda, kuantum bilgisayarların mevcut tüm şifreleme sistemlerini aşarak kapsamlı siber saldırılarla küresel çapta felakete yol açabileceği öngörülüyor.

Independent Türkçe, Guardian, Gizmodo


Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: Nöron dondurma

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
TT

Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: Nöron dondurma

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)

Yapay zeka araştırmacıları, ChatGPT ve diğer popüler sohbet botlarını daha güvenli hale getirmek için yenilikçi bir teknik geliştirdi.

"Nöron dondurma" adı verilen bu yöntem, kullanıcıların yapay zeka araçlarının temelindeki büyük dil modellerine (BDM) yerleştirilen güvenlik filtrelerini atlatmasını engelliyor.

Bu BDM'ler halihazırda güvenliği, bir yanıt oluşturmaya başlarken ikili bir kontrol noktası olarak ele alıyor; bir sorgu güvenli görünüyorsa yapay zeka devam ediyor ancak tehlikeli görünüyorsa yanıt vermeyi reddediyor.

Kullanıcılar, zararlı komutları farklı bağlamlarda sunarak bu kontrolleri atlatmanın yollarını bulmayı başarıyor. Örneğin geçen yıl yapılan bir araştırma, kötü niyetli bir komutun şiir biçiminde yeniden yazılmasıyla yapay zeka güvenlik önlemlerinin atlatılabileceğini saptamıştı.

Bu atlatma yöntemlerinin düzeltilmesi için aracın yeniden eğitilmesi veya tek tek yamalar yapılması gerekiyor ancak yeni araştırma, kötüye kullanımı önlemek için etik sınırları BDM'lere kalıcı olarak kodlamanın yolunu sunuyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir ekibin geliştirdiği çığır açıcı yöntem, sinir ağı içindeki güvenlik açısından kritik öneme sahip belirli "nöronları" tespit edip kullanıcı görevi nasıl tanımlarsa tanımlasın, modelin güvenlik özelliklerini koruyacak şekilde bu nöronları sabitlemeyi içeriyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden araştırmayı yöneten doktora öğrencisi Jianwei Li, "Bu çalışmadaki amacımız, mevcut güvenlik uyumu sorunlarını daha iyi anlayarak BDM'ler için yüzeysel olmayan bir güvenlik uyumunun nasıl uygulanacağına dair yeni bir rota çizmekti" diyor.

İnce ayar sürecinde belirli nöronları 'dondurmanın', modelin spesifik bir alandaki yeni görevlere adapte olurken orijinal modelin güvenlik özelliklerini korumasına olanak tanıdığını tespit ettik.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Jung-Eun Kim şöyle ekliyor: 

Buradaki genel tablo şu: BDM'lerde güvenlik uyumuyla ilgili zorlukları anlamada kavramsal bir çerçeve görevi gören bir hipotez geliştirdik, bu çerçeveyi kullanarak bu zorluklardan birini çözmemizi sağlayacak bir teknik belirledik ve ardından bu tekniğin işe yaradığını gösterdik.

Araştırmacılar, bu çalışmanın yapay zeka modellerinin yanıt üretirken akıl yürütmelerinin güvenli olup olmadığını sürekli değerlendirebilmesini sağlayacak yeni tekniklerin geliştirilmesine temel oluşturmasını umuyor.

Bu çığır açıcı gelişme, gelecek ay Brezilya'da düzenlenecek 14. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı'nda (ICLR2026) sunulacak "Superficial safety alignment hypothesis" (Yüzeysel güvenlik uyumu hipotezi) başlıklı makalede detaylandırılıyor.

Independent Türkçe


Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: "Nöron dondurma"

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
TT

Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: "Nöron dondurma"

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)

Yapay zeka araştırmacıları, ChatGPT ve diğer popüler sohbet botlarını daha güvenli hale getirmek için yenilikçi bir teknik geliştirdi.

"Nöron dondurma" adı verilen bu yöntem, kullanıcıların yapay zeka araçlarının temelindeki büyük dil modellerine (BDM) yerleştirilen güvenlik filtrelerini atlatmasını engelliyor.

Bu BDM'ler halihazırda güvenliği, bir yanıt oluşturmaya başlarken ikili bir kontrol noktası olarak ele alıyor; bir sorgu güvenli görünüyorsa yapay zeka devam ediyor ancak tehlikeli görünüyorsa yanıt vermeyi reddediyor.

Kullanıcılar, zararlı komutları farklı bağlamlarda sunarak bu kontrolleri atlatmanın yollarını bulmayı başarıyor. Örneğin geçen yıl yapılan bir araştırma, kötü niyetli bir komutun şiir biçiminde yeniden yazılmasıyla yapay zeka güvenlik önlemlerinin atlatılabileceğini saptamıştı.

Bu atlatma yöntemlerinin düzeltilmesi için aracın yeniden eğitilmesi veya tek tek yamalar yapılması gerekiyor ancak yeni araştırma, kötüye kullanımı önlemek için etik sınırları BDM'lere kalıcı olarak kodlamanın yolunu sunuyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir ekibin geliştirdiği çığır açıcı yöntem, sinir ağı içindeki güvenlik açısından kritik öneme sahip belirli "nöronları" tespit edip kullanıcı görevi nasıl tanımlarsa tanımlasın, modelin güvenlik özelliklerini koruyacak şekilde bu nöronları sabitlemeyi içeriyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden araştırmayı yöneten doktora öğrencisi Jianwei Li, "Bu çalışmadaki amacımız, mevcut güvenlik uyumu sorunlarını daha iyi anlayarak BDM'ler için yüzeysel olmayan bir güvenlik uyumunun nasıl uygulanacağına dair yeni bir rota çizmekti" diyor.

İnce ayar sürecinde belirli nöronları 'dondurmanın', modelin spesifik bir alandaki yeni görevlere adapte olurken orijinal modelin güvenlik özelliklerini korumasına olanak tanıdığını tespit ettik.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Jung-Eun Kim şöyle ekliyor: 

Buradaki genel tablo şu: BDM'lerde güvenlik uyumuyla ilgili zorlukları anlamada kavramsal bir çerçeve görevi gören bir hipotez geliştirdik, bu çerçeveyi kullanarak bu zorluklardan birini çözmemizi sağlayacak bir teknik belirledik ve ardından bu tekniğin işe yaradığını gösterdik.

Araştırmacılar, bu çalışmanın yapay zeka modellerinin yanıt üretirken akıl yürütmelerinin güvenli olup olmadığını sürekli değerlendirebilmesini sağlayacak yeni tekniklerin geliştirilmesine temel oluşturmasını umuyor.

Bu çığır açıcı gelişme, gelecek ay Brezilya'da düzenlenecek 14. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı'nda (ICLR2026) sunulacak "Superficial safety alignment hypothesis" (Yüzeysel güvenlik uyumu hipotezi) başlıklı makalede detaylandırılıyor.

Independent Türkçe