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



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