Bilim insanları bu sorunun peşinde: Yapay zeka, hayvanlarla konuşmayı sağlayabilir mi?

Bunun önünde üç temel zorluk var

Hayvanlarla iletişim kurmak, yapay zeka kadar hayvan davranışı uzmanlarını da ilgilendiriyor (Pixabay)
Hayvanlarla iletişim kurmak, yapay zeka kadar hayvan davranışı uzmanlarını da ilgilendiriyor (Pixabay)
TT

Bilim insanları bu sorunun peşinde: Yapay zeka, hayvanlarla konuşmayı sağlayabilir mi?

Hayvanlarla iletişim kurmak, yapay zeka kadar hayvan davranışı uzmanlarını da ilgilendiriyor (Pixabay)
Hayvanlarla iletişim kurmak, yapay zeka kadar hayvan davranışı uzmanlarını da ilgilendiriyor (Pixabay)

İsrailli iki nörobiyolog, yapay zekanın yakın gelecekte insan ve diğer hayvanları iletişime geçirme ihtimali üzerine bir makale kaleme aldı.

Tel Aviv Üniversitesi'nden Yossi Yovel ve Oded Rechavi, bilimsel dergi Current Biology'de yayımladıkları makalede insan ve hayvan iletişiminin zorluklarına da değindi.

Makaleye göre insanların hayvanlarla yapay zeka sayesinde konuşabilmesinin önünde üç büyük zorluk var. Dolayısıyla bu engellerin üstesinden gelebilecek devrim niteliğinde bir dil modeli geliştirilmesi gerekiyor.

İlk olarak, bu dil modelinin hayvanın kendi iletişim sinyallerini kullanması gerekiyor. Yani hayvanın kendisi, insan komutlarına yanıt vermek için yeni sinyaller öğrenmek zorunda kalmamalı.

Bilim insanları uzun yıllardır kur yapma veya tehdit hissetme gibi durumlarda hayvanların ne tür sinyaller verdiğini biliyor. Ancak yapay zekanın insan ve diğer hayvanlar arasında gerçek bir iletişim sağlaması için bu sinyalleri çok daha çeşitli davranışsal bağlamlarda değerlendirebilmesi gerekiyor. Bu da ikinci büyük zorluk.

Üçüncüsü ise makinenin hayvanlara hitap ederken "sanki türdeşiyle iletişim kuruyormuş ve bir makine değilmiş gibi" ölçülebilir tepkiler üretmesi zorluğu.

Bu üçüncü zorluk daha önce bal arıları üzerinde aşılabilmişti. Bir grup bilim insanı yiyeceklerin yerini koloniye bildirmek için bir çeşit sallanma dansı yapan arıları taklit eden minik robotlar geliştirmişti. Robotlar, arıları yönlendirmede başarılı olmuştu.

Öte yandan dans yalnızca tek bir bağlam için işe yarıyor. Bilim insanları halen bir arıya ne istediğini veya nasıl hissettiğini sorabilecek düzeyde bir makine geliştiremedi.

Gerçek bir iletişim mümkün mü?

İki nöroloğa göre, bu üç temel zorluk aşılsa bile insanlar hayvanlarla istedikleri düzeyde iletişim kurmayı hiç başaramayabilir.

Örneğin bir algoritma gelecekte insanlara ev kedilerinin üzgünlüğünü veya sevecenliğini göstermeye çalıştığını söyleyebilir. Ancak kediye nasıl hissettiğini sormanın yolu hiç bulunamayabilir.

Nörobiyologlar bu noktada filozof Ludwig Wittgenstein'ın şu sözünü örnek veriyor:

Aslan konuşsa bile biz onu anlayamayız.

Yove ve Rechavi, "Bir kediye 'nasıl hissettiğini' asla soramayacağız veya ChatGPT'nin zaten Fransızca'da "KediGPT anlamına geldiğini  ve bunun komik olduğunu belki de hiç açıklayamayacağız" diye yazdı.

Primatlarla iletişim

Bu noktada bilişsel anlamda insana daha yakın olduğu düşünülen primatlarla iletişim kurmanın mümkün olup olmadığı sorusu akla geliyor.

Ancak bunun için de yapay zeka modellerinin primat davranışlarına dair devasa miktarda veriyle eğitilmesi gerekecek. Zira ChatGPT gibi sohbet botlarının internetteki milyarlarca yazılı veriyle eğitildiği biliniyor.

Öte yandan Yove ve Rechavi, elde bu miktarda devasa bir verinin olmadığını hatırlatıyor.

 

Independent Türkçe, Science Alert, Current Biology



Ödül olmadan video oyunu oynayan maymunlar bilim insanlarını şoke etti

Japon makakları (AFP/Temsili)
Japon makakları (AFP/Temsili)
TT

Ödül olmadan video oyunu oynayan maymunlar bilim insanlarını şoke etti

Japon makakları (AFP/Temsili)
Japon makakları (AFP/Temsili)

Vishwam Sankaran Bilim ve Teknoloji Muhabiri 

Yeni bir araştırma kapsamında maymunların herhangi bir yiyecek ödülü olmadan, tamamen meraktan kendi istekleriyle dokunmatik ekranlı bir video oyununu uzun süre oynaması bilim insanlarını şaşkına çevirdi.

Araştırmacılara göre bulgular, merakın hayvan davranışını nasıl yönlendirdiğinin daha iyi anlaşılmasına yol açabilir.

Yiyecek veya çiftleşme fırsatları gibi dışsal ödüllerden bağımsız olarak işleyen merak duygusu, hayvanları çevrelerini keşfetmeye yönlendirir.

Ancak bir hayvanın çevresinin hangi kısımlarının diğerlerine göre daha fazla merak uyandırdığı tam olarak bilinmiyor.

Araştırmacılar, merakın aşırı basit veya karmaşık durumlardan kaçınırken, orta derecede karmaşık veya belirsiz uyaranlara yönelme eğiliminde olduğu varsayımında bulunuyor.

"Goldilocks ilkesi" denen bu kavram, insan merakını de şekillendiriyor.

Ancak hayvanlarda bu dürtüyü inceleyen çok az çalışma var.
 

Video oyunu oynayan maymun (KyotoU/Sakumi İki)​​​​​​​Video oyunu oynayan maymun (KyotoU/Sakumi İki)

Japonya'daki Kyoto Üniversitesi'nden bilim insanları, maymunlara dokunmatik ekranlı bir video oyunu vererek merakın nasıl işlediğini inceledi.

Video oyunları, insanların bilişsel yeteneklerini geliştirmesine ve yaşam kalitelerini artırmasına fayda sağlayan araçlar olarak son yıllarda öne çıkıyor.

Video oyunlarının laboratuvar ve hayvanat bahçelerindeki hayvanların ilgisini çekip çekemeyeceğini ve onların sağlık ve huzurunu iyileştirmeye yardımcı olup olamayacağını araştıran çalışmalar da yapılıyor.

Hakemli dergi iScience'ta yayımlanan çalışmanın yazarlarından Sakumi Iki, "Başlangıçta vahşi maymunların oyun davranışlarını inceliyordum, bu yüzden laboratuvardaki maymunlarda oyun davranışının doğal bir şekilde ortaya çıkabileceği durumlar yaratmayı uzun zamandır istiyordum" diye açıklıyor.

Araştırmacılar, bölgedeki Japon makaklarının merakını tam olarak ne tür uyaranların tetikleyebileceğini araştırdı.

Saklambaçtan esinlenerek dokunmatik ekran tabanlı bir oyun görevi geliştirdiler.

Bu oyunda maymun dokunmatik ekrandaki bir düğmeye bastığında, düğmeye bağlı olarak ekranın farklı bir yerinde bir kukla beliriyor.

Kuklanın ortaya çıkışı farklı gürültü seviyelerine göre değişirken, gürültü seviyesi yükseldikçe kukla daha zor tahmin edilen bir yerde görünüyor.

Bilim insanları maymunların orta ve düşük gürültüye, ardından orta ve yüksek gürültüye verdikleri tepkileri gözlemledi.

Maymunların, kuklanın biraz tahmin edilebilir ama yine de orta derecede belirsiz bir yerde belirmesini sağlayan orta gürültü düğmesini seçtiğini gördüler.

Bu da makakların tıpkı insanlar gibi, çok basit veya çok rastgele uyaranlara kıyasla, orta düzeyde belirsizliğe sahip uyaranları etkin bir şekilde keşfetme eğilimi gösterdiğine işaret ediyor.

Ayrıca maymunların oyunu oynamaya uzun süreler harcaması, oyunun meraklarını uyandırmada başarılı olduğu fikrini destekliyor.

Dr. Iki "Tipik bilişsel görevlerde maymunların motivasyonunu yüksek tutmak için genellikle onlara yiyecek ödülleri verilir; bu yüzden ödül olmadan oyuna ilgi göstereceklerinden pek emin değildim" diyor. 

Ancak şaşırtıcı bir şekilde, bazı maymunlar hiçbir ödül olmamasına rağmen bu oyunda neredeyse 100 deneme boyunca çalıştı.

Araştırmacılar gelecekteki çalışmalarda bu bulguları kullanarak maymunların merakını uyandıran daha fazla oyun geliştirmeyi umuyor.

Merakın arkasındaki sinirsel ve bilişsel mekanizmaları belirleyerek "bu olguyu daha kapsamlı bir şekilde anlamayı" hedefliyorlar.

Independent Türkçe,independent.co.uk/news


Yapay zeka destekli akıllı saat bayılmayı önceden tahmin ediyor

Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)
Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)
TT

Yapay zeka destekli akıllı saat bayılmayı önceden tahmin ediyor

Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)
Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)

Araştırmacılar, akıllı saatlerinden gelen verileri kullanarak kişinin bayılmak üzere olup olmadığını tahmin edebilen dünyanın ilk sistemini geliştirdi.

Chung-Ang Üniversitesi Hastanesi'nde 132 hastanın katıldığı klinik çalışmada, Samsung Galaxy Watch'la kullanıcının kalp atış hızından gelen biyosinyallerden yararlanan gerçek zamanlı bir uyarı sistemi geliştirildi.

Sistem, bilimsel olarak vazovagal senkop diye bilinen bayılma nöbetlerini, yüzde 80'den fazla doğrulukla 5 dakikaya kadar önceden tahmin edebildi.

Hastanenin Kardiyoloji Bölümü'nden araştırmayı yöneten Profesör Junhwan Cho, "Senkop hastalarının düşmelerden kaynaklanan travmalar yaşaması yaygın bir durum ve ekstrem vakalarda bazıları kırık veya beyin kanaması gibi ciddi şekilde yaralanıyor" dedi.

Bu teknolojinin sağlayacağı erken uyarı, hastalara güvenli bir pozisyona geçmeleri veya yardım çağırmaları için önceden zaman kazandırabilir ve bu da ikincil yaralanmaların görülme sıklığını önemli ölçüde azaltabilir.

sdvfrtbhn
Samsung ve Kore'deki Chung-Ang Üniversitesi Gwangmyeong Hastanesi'nin ortak klinik çalışmasında, Galaxy Watch 6'dan elde edilen verilerle kişinin bayılıp bayılmayacağını tahmin edilebildi (Samsung)

Araştırmacılar, hastalardan kalp atış hızı değişkenliği verilerini toplamak için Galaxy Watch 6'daki fotopletismografi (PPG) sensörünü kullandı.

Daha sonra bayılma nöbetinin meydana gelmek üzere olup olmadığını belirlemek için verileri analiz etmek adına yapay zeka algoritması kullanıldı.

Bu, ticari bir akıllı saatin bayılmaya yönelik erken tahmin sistemini başarıyla sunduğu ilk örnek.

Samsung'un sağlık alanındaki araştırma ve geliştirme çalışmalarını yöneten Jongmin Choi, "Bu çalışma, giyilebilir teknolojinin sağlık hizmetlerini 'hastalık sonrası bakım'dan 'önleyici bakım' modeline nasıl dönüştürebileceğinin bir örneği" dedi.

Kullanıcılarımızın daha sağlıklı günlük yaşamlar sürmelerini sağlayan teknolojik yeniliklere öncülük etmeye kararlıyız.

Teknoloji devi, sağlık izleme yeteneklerini akıllı saatlerine ve diğer giyilebilir teknoloji cihazlarına entegre etmeyi planlıyor.

Araştırma bulguları, European Heart Journal-Digital Health adlı akademik derginin son sayısında "Prediction of vasovagal syncope using artificial intelligence-enabled smartwatch photoplethysmography-derived heart rate variability" (Yapay zeka destekli akıllı saat fotopletismografisiyle elde edilen kalp atış hızı değişkenliği kullanılarak vazovagal senkopun tahmin edilmesi) başlıklı çalışmada yayımlandı.

Independent Türkçe


ChatGPT'nin tuhaf takıntısının nedeni ortaya çıktı

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash
TT

ChatGPT'nin tuhaf takıntısının nedeni ortaya çıktı

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash

OpenAI, yapay zeka sohbet botu ChatGPT'nin mitolojik yaratıklara takıntılı hale gelmesine neden olan "goblin gizemini" çözdü.

ChatGPT'de alakasız sorulara verilen yanıtlarda bile "goblin" kelimesinden bahsedilme sıklığı son 6 ayda hızla arttı. Bu durum nedeniyle bir soruşturma başlatan OpenAI araştırmacıları, hatanın geçen kasımda yeni ChatGPT modelinin piyasaya sürülmesinin ardından "sinsice sızdığını" saptadı.

Öncüllerine kıyasla "daha akıllı ve daha konuşkan" olacak şekilde tasarlanan yeni model, "Meraklı", "İçten" ve "Sıradışı" gibi çeşitli kişilik ayarları içeriyordu.

Bu modelin yayımlanmasından kısa süre sonra ChatGPT kullanıcıları ve araştırmacılar; goblinler, gremlinler ve diğer fantastik yaratıklardan tekrar tekrar bahsedildiği bir örüntü fark etmeye başladı.

OpenAI konuyla ilgili blog yazısında, "GPT-5.1'den itibaren modellerimiz tuhaf bir alışkanlık geliştirmeye başladı: Metaforlarında giderek daha fazla goblin, gremlin ve diğer yaratıklardan bahsediyorlardı" diye belirtiyor.

Yaratıkların yer aldığı metaforlara bilmeden özellikle yüksek ödüller verdik. Goblinler de buradan yayıldı.

Şirketin güvenlik araştırmacıları GPT-5.1'in yayımlanmasının ardından, modelin eğlenceli metaforlar kullanmaya teşvik edilmesi sonucu "goblin" kelimesinin kullanımında yüzde 175'lik artış olduğunu bildirdi.

Eğitim yöntemi sonraki modeller için düzeltilmedi ve martta GPT-5.4 piyasaya sürüldüğünde "goblin" kullanımı, Meraklı kişilik tipinde neredeyse yüzde 4000 artarken diğer modellerde de aynı oranda artış görüldü.

OpenAI, "Ödüller yalnızca Meraklı kişilik ayarında uygulandı ancak pekiştirmeli öğrenme, öğrenilen davranışların onları üreten koşulla sınırlı kalmasını garanti etmez" ifadelerini kullanıyor.

Bir üslup alışkanlığı ödüllendirildiğinde daha sonraki eğitimler bunu başka yerlere yayabilir veya pekiştirebilir; özellikle de bu çıktılar denetimli ince ayar veya tercih verilerinde yeniden kullanılıyorsa.

Bu örnekteki aksaklık nispeten zararsızdı ancak önde gelen yapay zeka modelleri ve bunların eğitilme ve geliştirilme biçimindeki daha geniş bir kusuru gösteriyor.

Pekiştirmeli öğrenme ve ödül sinyallerinin kullanımı, yapay zeka modellerinin beklenmedik ve istenmeyen biçimlerde davranış değiştirmesine yol açabilir.

OpenAI, araştırma ve güvenlik ekibinin hatalı kalıpları araştırmak için yeni yollar geliştirdiğini ve gelecekte model davranışını daha fazla denetleyeceğini belirtiyor.

Independent Türkçe