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



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