Yapay zekayı günlük hayatımızda nasıl kullanıyoruz?

Yapay zekanın günlük yaşamdaki rolü, birçok yardımcı araç ve cihazın dahil olduğu iki kategoriye ayrılıyor

Yapay zeka hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi (Unsplash)
Yapay zeka hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi (Unsplash)
TT

Yapay zekayı günlük hayatımızda nasıl kullanıyoruz?

Yapay zeka hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi (Unsplash)
Yapay zeka hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi (Unsplash)

Nermin Ali 

Günlük ve mesleki hayatlarımızda güçlü bir şekilde yer edinen sohbet robotları, çoğu mesleği tamamıyla veya kısmen tehdit ediyor.

Bu, otomasyon ve teknolojik gelişmeyle ilgili yeni becerilere olan talebi yansıtıyor.

Yapay zeka uygulamalarının hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline gelmesiyle birlikte insanların hayatlarını kolaylaştıran ve hızlandıran bir başka parlak yanı daha ortaya çıkıyor.

Günümüzde yapay zeka teknolojileri çok çeşitli günlük hizmetlerde kullanılıyor.

İnsan emeğinin miktarını azaltmak, iş ve işlem hızını arttırmak ve daha doğru sonuçlara ulaşmak amacıyla, tekrarlayan faaliyetleri ve görevleri gerçekleştirmek için otonom robotlar geliştiriliyor.

Günlük hayatta yapay zeka

Yapay zekanın günlük yaşamdaki rolü, birçok yardımcı araç ve cihazın dahil olduğu iki kategoriye ayrılıyor.

İlk kategori, sesli asistanlar, görüntü ve yüz tanıma teknolojisi, makine öğrenimine dayalı dolandırıcılık tespiti gibi yapay zekaya dayalı programlar tasarlamak ve bunları günlük hayatta kullanmak için yazılım geliştirme konusunda uzman sayılıyor.

İkinci kategori ise bu yazılımın fiziksel bir bedenle donatılıp gerçek dünyada çevre ortamla nasıl etkileşime girdiğinin izlenmesine dayalı somut yapay zekadır.

Ortamları yerinde algılayarak topladığı verileri derinlemesine analiz eden sistemlerin oluşturulmasına yardımcı olmayı amaçlıyor. İnsansız hava araçları, sürücüsüz araçlar, montaj hattı robotları gibi alanlarda kullanılıyor.

Yazılımda yapay zeka

İnsanların performansını taklit etmek için özel olarak tasarlanmış, günlük rutinleri çok daha basit hale getirmeye yardımcı olan bilgisayar yazılımlarıdır.

Bu programların önemi, yapay zeka platformlarına yerleştirilmiş algoritmalarda, sohbet robotlarının aktif konuşmalar yoluyla insan tepkisini simüle etmelerinde, derin öğrenme yazılımı aracılığıyla görüntülerin ve konuşmaların tanınmasında yatıyor. Bilgisayar verilerden birikim yaparak hareket ediyor. 

Yapay zeka, Google Home, Siri, Alexa ve Cortona gibi sesli asistanlara, kullanıcılarının sesli komutlarını çözme sürecinde destek veriyor.

Yapay zekanın günlük hayatımızda en yaygın kullanımlarından biri olan yüz tanıma teknolojisini de destekleyen bu teknoloji, gözler arasındaki mesafeyi, yüzün şeklini ve diğer bilgileri kullanarak görüntüleri işleyerek akıllı telefonların kilidini açma avantajı sağlıyor.

Bu yazılım, üretken rakip ağlarda hata payını azaltmak ve derin sahtekarlıkların hileli kullanımını tespit etmek için kullanılıyor. 

Yapay zeka, güvenlik alanında yüz tanıma yazılımının destekleyici bir uzantısı olarak video gözetim sistemleri geliştirmek için de kullanılıyor.

Zira bir kişinin video gözetim sistemlerinin ekranlarını aynı anda sürekli izlemesi ve sürekli incelemesi pratik olarak kolay değil.

Bu nedenle, insan gözünün gözden kaçırabileceği olağandışı etkinlikleri tespit etmek amacıyla sürekli algılama üzerinde çalışan izleme sistemleri üretmek için makine öğrenimi yöntemlerini kullanarak bu izleme süreçlerini otomatikleştirmek ve iyileştirmek önemli. 

Somutlaştırılmış yapay zeka

Somutlaştırılmış yapay zekayı temel alan teknoloji, insanın yaptığı gibi fiziksel ortamda hareket ederek ve eylemleriyle onu etkileyerek insan davranışlarını taklit eden yapay zeka yeteneklerine sahip donanım cihazlarının oluşturulmasına dayanıyor.

Otonom araçlar ve nesnelerin interneti gibi pek çok örnek bulunuyor. Günümüzde yapay zeka, araçlarda hızı kontrol etmek ve kör noktaları tespit etmek için tamamen otonom yetenekler sağlamak amacıyla kullanılıyor.

Derin takviyeli öğrenme kullanılarak araçlara otonom olarak nasıl hareket edecekleri ve deneme yanılma yoluyla nasıl karar verecekleri öğretiliyor.

Hem sabit hem de hareketli potansiyel engelleri dikkate alarak yolun güzergahı planlanıyor.

Eş zamanlı konumlandırma ve haritalama sistemi, gerçek zamanlı çevresel algılama tabanlı yönlendirme sayesinde aracın yakındaki araçlara ve beklenmedik durumlara uyumlu şekilde hareket etmesine olanak tanıyor.

Nesnelerin internetinin yapay zeka desteği, en az insan müdahalesiyle çalışan akıllı ev cihazlarının geliştirilmesi için geniş fırsatlar yaratıyor.

Nesnelerin interneti, internet ile etkileşime giren cihazlarla ilgilenirken yapay zeka ise bu cihazların verileri kullanarak öğrenmesine yardımcı oluyor.

Cihazlar, sensör sistemleri yardımıyla veri topluyor. Yapay zeka, veri tekrarı ve deneyimlerden öğrenme avantajından yararlanarak bu cihazların insan gereksinimlerine cevap verme yeteneğini geliştiriyor.

Independent Arabia - Independent Türkçe



Yapay zeka uygulamaları 1 milyar kullanıcıyı aştı

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash
TT

Yapay zeka uygulamaları 1 milyar kullanıcıyı aştı

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash

Yeni bir rapora göre ChatGPT, Claude ve Google Gemini gibi mobil yapay zeka uygulamalarının kullanıcı sayısı 1 milyarı geçti.

Bu kilometre taşına, OpenAI'ın ChatGPT'yi kullanıma açmasının üzerinden üç yıl bile  geçmeden ulaşıldı. ChatGPT, Kasım 2022'de piyasaya sürüldüğünde tarihin en hızlı büyüyen uygulaması olmuştu.

Tüketici bilgi firması Meltwater ve kreatif ajans We Are Social tarafından hazırlanan Digital 2026 raporunda, "Yapay zeka, erken benimseyenlerden kitlesel pazara yayılarak 'kritik eşiği geçiyor' dendi.

700 sayfalık rapor, bu eğilimin internetin geri kalanında da dalgalanma etkisi yarattığını ve geleneksel arama motorlarını kullananların sayısının artık düşüşte olduğunun altını çiziyor.

Veri analisti Simon Kemp, "Yapay zeka, kullanıcıların farklı türden soruları yanıtlamalarına ve yalnızca arama motorlarıyla yapabileceklerinden çok daha geniş bir ihtiyaç yelpazesini karşılamalarına giderek daha fazla olanak sağlıyor" dedi.

OpenAI'ın patronu Sam Altman'a göre yapay zekanın benimsenme oranları büyük ölçüde yaklaşık 800 milyon kullanıcısı olan ChatGPT sayesinde artıyor.

Bu rakam geçen yıl bu zamanlar 250 milyon civarındaydı ve Statista tarafından toplanan verilere göre 586 milyon kullanıcısı olan Elon Musk'ın X'inin önüne geçti

OpenAI, Duke Üniversitesi ve Harvard Üniversitesi'nden araştırmacılar geçen ay yayımladıkları makalede dünya yetişkin nüfusunun yaklaşık yüzde 10'unun ChatGPT kullandığını belirtmişti.

Araştırmacılar, "Yeni bir teknoloji için bu küresel yayılma hızının emsali yok" diye yazmıştı.

Pew Araştırma Merkezi'nin marşamba günü yayımladığı ayrı bir rapor, yapay zeka konusunda heyecandan çok endişe duyan kişi sayısının daha fazla olduğunu ortaya koydu.

25 ülkede 28 binden fazla kişinin görüşlerinin alındığı anket, insanların sadece yüzde 16'sının bu teknoloji konusunda endişeliden ziyade heyecanlı olduğunu ortaya koydu.

Raporun yazarları, "Yapay zekayla ilgili endişeler özellikle yetişkinlerin yaklaşık yarısının heyecandan çok endişe duyduğunu söylediği Birleşik Devletler, İtalya, Avustralya, Brezilya ve Yunanistan'da yaygın" diye yazdı.

Anket ayrıca, kişi başına düşen gayri safi yurtiçi hasılayla ölçülen bir ülkenin geliriyle yapay zeka farkındalığı arasında güçlü bir ilişki olduğunu ortaya koyuyor. Yüksek gelirli ülkelerdeki nüfus, daha az varlıklı ekonomilerdekilere kıyasla yapay zeka hakkında daha fazla bilgi sahibi olma eğiliminde.

Independent Türkçe


Starship, Teksas'tan yeni bir test uçuşuyla fırlatıldı

Starship uzay aracının on birinci uçuşu Teksas'taki Starbase üssünden gerçekleşti (Reuters)
Starship uzay aracının on birinci uçuşu Teksas'taki Starbase üssünden gerçekleşti (Reuters)
TT

Starship, Teksas'tan yeni bir test uçuşuyla fırlatıldı

Starship uzay aracının on birinci uçuşu Teksas'taki Starbase üssünden gerçekleşti (Reuters)
Starship uzay aracının on birinci uçuşu Teksas'taki Starbase üssünden gerçekleşti (Reuters)

Amerikalı milyarder Elon Musk'ın sahibi olduğu SpaceX, dün Teksas'taki Starbase'den Starship uzay aracının on birinci uçuşunu gerçekleştirdi. Bu test görevi, yeniden kullanılabilir uzay aracının uydu fırlatma ve nihayetinde insanları Ay ve Mars'a taşıma yeteneğini test etmeyi amaçlıyor.

Bir Süper Ağır itici roketin üzerine monte edilmiş Starship üst kademesinden oluşan uzay aracı, SpaceX'in Starbase'deki tesislerinden yaklaşık 23:20 GMT'de fırlatıldı. Starship üst kademesini uzaya gönderdikten sonra, Süper Ağır itici roket fırlatmadan yaklaşık 10 dakika sonra Meksika Körfezi'ne yumuşak bir iniş gerçekleştirdi.

SpaceX Başkanı Gwynne Shotwell, geçen ay Paris'te düzenlenen bir konferansta, "11. test uçuşunu başarılı kılmak için elimizden gelen her şeyi yaptık," dedi. "Ama bildiğiniz gibi, kimse ne olacağını bilmiyor, bu yüzden göreceğiz." Starship'in, 2027 yılına kadar NASA astronotlarını Ay'a indirmesi planlanıyor.

Roket, SpaceX'in mobil geniş bant internet sağlama hedefinde hayati rol oynayan daha büyük Starlink uydularının fırlatılması için büyük önem arzediyor. Bu uydular, Musk'ın Mars'a insan ve kargo gönderme vizyonunun temelini oluşturuyor.


"Arka kapı" tehlikesi: 250 dosya ChatGPT'yi zehirlemeye yetiyor

(Unsplash)
(Unsplash)
TT

"Arka kapı" tehlikesi: 250 dosya ChatGPT'yi zehirlemeye yetiyor

(Unsplash)
(Unsplash)

Anthony Cuthbertson Teknoloji Editör Yardımcısı @ADCuthbertson 

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi yapay zeka modellerinin, eğitim verilerine yalnızca küçük bir bozulmuş veri örneği eklenerek "zehirlenebileceği" uyarısını yaptı.

Birleşik Krallık Yapay Zeka Güvenlik Enstitüsü, Alan Turing Enstitüsü ve yapay zeka firması Anthropic'in ortak yürüttüğü çalışma, 250 kadar az sayıda belgenin büyük dil modellerinin (LLM'ler) anlamsız metinler üretmesine yol açan bir "arka kapı" zafiyeti oluşturabileceğini ortaya koydu.

Bu açık özellikle endişe verici çünkü en popüler LLM'ler, kişisel internet siteleri ve blog yazıları da dahil internetteki herkese açık metinlerle önceden eğitiliyor. Bu da herhangi birinin yapay zeka modelinin eğitim verilerine dahil olabilecek içerik üretmesini mümkün kılıyor.

Anthropic, konuyu detaylandıran blog yazısında "Kötü niyetli aktörler, zehirlenme diye bilinen süreçte modelin istenmeyen veya tehlikeli davranışları öğrenmesini sağlamak için bu yayınlara belirli bir metin enjekte edebilir" dedi.

Arka kapı eklemek de bu saldırı türünden. Arka kapılar, modelden normalde gizli kalacak belirli bir davranışı tetikleyen özel ifadelerdir. Örneğin bir saldırgan komut isteminde olduğu gibi rasgele bir tetikleyici ifade içerdiğinde LLM'ler hassas verileri dışarı sızdıracak şekilde zehirlenebilir.

Bulgular yapay zeka güvenliğine dair endişelere yol açarken araştırmacılar, bunun teknolojinin hassas uygulamalarda kullanılma potansiyelini sınırladığını söylüyor.

Alan Turing Enstitüsü'nden Dr. Vasilios Mavroudis ve Dr. Chris Hicks, "Sonuçlarımız şaşırtıcı ve endişe vericiydi: Bir LLM'yi zehirlemek için gereken kötü niyetli belge sayısı (yaklaşık 250), modelin veya eğitim verilerinin boyutundan bağımsız olarak neredeyse sabitti" diye yazdı.

Başka bir deyişle, veri zehirleme saldırıları daha önce sanılandan daha uygulanabilir olabilir. Bir saldırgan için örneğin 250 zehirli Wikipedia makalesi yaratmak nispeten kolay olacaktır.

Riskler, "Poisoning attacks on LLMs require a near-constant number of poison samples" (LLM'lere yönelik zehirleme saldırıları neredeyse sabit sayıda zehir örneği gerektiriyor) başlıklı, hakem kontrolünden geçmemiş makalede detaylandırıldı.

The Independent yorum için Google ve OpenAI'la iletişime geçti.

Independent Türkçe, independent.co.uk/tech