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



OpenAI'ın "korkutucu" bir güncelleme yaptığı iddiası: "Kırmızı çizgi aşılıyor"

(Reuters)
(Reuters)
TT

OpenAI'ın "korkutucu" bir güncelleme yaptığı iddiası: "Kırmızı çizgi aşılıyor"

(Reuters)
(Reuters)

Andrew Griffin 

Yapay zeka uzmanları, ChatGPT'ye geldiği söylenen ve yapay zeka sistemlerinin faaliyetlerini denetlemeyi zorlaştırabilecek "korkutucu" güncellemeyle ilgili alarma geçti.

Bu hafta çıkan haberlerde, OpenAI'ın yakında piyasaya süreceği Astra modelinin "opak tekrarlama" adı verilen bir teknik kullanacağı öne sürülse de şirket çalışanları bu haberleri yalanladı. OpenAI'ın söylentilere konu olan değişikliğini ilk kez bildiren teknoloji yayıncısı The Information, Anthropic ve Google DeepMind'ın da benzer güncellemeleri hayata geçirmeyi değerlendirdiğini ayrı bir haberde dile getirdi.

Tekrarlayan derinlik diye de bilinen opak tekrarlama, yapay zeka sistemlerinin zorlu görevleri daha iyi yerine getirmesini sağlayabilecek karmaşık ve teknik bir araç. Ancak uzmanlar bunun, düşünce zinciri denetimi tekniğini baltalayabileceği uyarısında bulunuyor. Bu teknik, bir yapay zeka sisteminin çıktısını üretirken girdiği akıl yürütme süreçlerinin bir kısmının insanlar tarafından görülmesini sağlıyor.

Düşünce zinciri denetiminin bazı sınırlamaları var. Ancak araştırmacıların, modellerin olası uygunsuz davranışlarını görüp nasıl ortaya çıktıklarını anlamasına imkan tanıdığından, yapay zeka güvenliğini sağlamada önemli bir araç olabilir.

Örneğin bir OpenAI modelinin başka bir yapay zeka şirketi Hugging Face'e kısa süre önce gerçekleştirdiği siber saldırıda araştırmacılar, deneysel sistemin saldırıyı başlatmaya nasıl karar verdiğini izleyebilmişti.

Yeni Astra modelinin bu tekniği kullandığını doğrulamayan OpenAI, ilk haberlerin "kafa karıştırıcı" olduğunu öne sürerken, The Information'a göre bu teknik yalnızca sınırlı bir şekilde kullanılıyor. OpenAI, Astra'yı piyasaya sürme planlarının devam edeceğini önceki günlerde duyurduğunda, aslında modelin "potansiyel olarak uyumsuz eylemleri hızla saptayıp kontrol altına almak için ek bir düşünce zinciri denetleme sistemi" içerdiğini belirtmişti.

Ancak yapay zeka uzmanları, yapay zeka sistemlerini denetleme yeteneğinin zayıflatılmasının tehlikeli bir süreci başlatabileceği uyarısında bulunuyor.

Yapay zeka güvenliği uzmanı Zvi Mowshowitz, Substack'te "Bu teknik ateşle oynamaktır. OpenAI ve Anthropic'in kurmak için mücadele ettiği, bizimse Düşünce Zinciri sadakatini ve denetlenebilirliğini elimizden geldiğince uzun süre korumak için büyük çaba harcadığımız bir tabuyu ihlal etme riskini taşıyor" diye yazıyor.

Bu tür tekniklerin daha yoğun kullanımı muhtemelen denetlenebilirliğe zarar verecek.

Büyük yapay zeka şirketlerini ve iddialarını düzenli olarak eleştiren araştırmacı Gary Marcus, bu "korkutucu durumun" kırmızı çizgiyi aşmak anlamına geleceğini söylüyor. Marcus "Düşünce zincirinin denetlenebilirliği sınırlı ve tam olarak güvenilir değil ancak ciddi derecede kötü sonuçları önlemek için pratikte elimizdeki tek yol bu" diye yazıyor.

OpenAI çalışanları, konuyla ilgili haberlerin "kafa karıştırıcı" olduğunu öne sürdü. Şirketin baş bilim insanı Jakub Pachocki, söylentilerin "denetlenemezliğe doğru bir yarış" başlatabileceği uyarısı yaparak OpenAI'ın düşünce zincirini denetlemeye yönelik bağlılığını korduğunu ve "bu tekniğe derinden önem verdiğini" söyledi.

Şirketin stratejik gelecekten sorumlu başkanı Dean W. Ball da benzer şekilde tartışmanın büyük ölçüde sosyal medyada gerçekleşmesini eleştirdi. Ball'a göre bu durum, "gerçekte neler olup bittiğine dair neredeyse hiç somut bilgiye sahip olmadan, teknik açıdan karmaşık ve incelikli iddialar hakkında sosyal medyada hüküm vermek" anlamına geliyor. Ball, X'te "Bu açıkçası çılgınca, akıl almaz ve ilgili herkes için sinir bozucu" diye yazdı.

Independent Türkçe, independent.co.uk/tech


OpenAI'dan bilinmeyen güvenlik açıklarını tek başına bulan modeliyle ilgili açıklama

Eğitimdeki modellerinin yakın zamanda kontrolden çıkması nedeniyle OpenAI tepki çekiyor (Reuters)
Eğitimdeki modellerinin yakın zamanda kontrolden çıkması nedeniyle OpenAI tepki çekiyor (Reuters)
TT

OpenAI'dan bilinmeyen güvenlik açıklarını tek başına bulan modeliyle ilgili açıklama

Eğitimdeki modellerinin yakın zamanda kontrolden çıkması nedeniyle OpenAI tepki çekiyor (Reuters)
Eğitimdeki modellerinin yakın zamanda kontrolden çıkması nedeniyle OpenAI tepki çekiyor (Reuters)

OpenAI, yakında piyasaya sürmeyi planladığı Astra modeli hakkında yeni detaylar paylaştı. 

Yapay zeka şirketi, 1 Eylül Salı günü yaptığı açıklamada Astra'nın "kritik siber güvenlik eşiğine" ulaşan ilk büyük dil modeli olduğunu belirtti.

ChatGPT'nin yaratıcısı, yeni modelin bilgisayar sistemlerindeki bilinmeyen güvenlik açıklarını bulup insan yönlendirmesine ihtiyaç duymadan bunları suiistimal edebildiğini saptadı. Bu da Astra'yı, Risklere Hazırlık Çerçevesi'nin en gelişmiş kategorisine sokuyor.

OpenAI'ın 2023'te devreye soktuğu bu çerçeve, "ciddi zarara yol açabilecek yeni riskler getirme ihtimali olan gelişmiş yapay zeka yeteneklerini izleyip hazırlanma" amacı taşıyor.

Şirket geçen yıl yaptığı bir güncellemede, modellerin ciddi zarara yol açabilecek "mevcut yöntemleri" güçlendirdiği "yüksek" eşiği ve "benzeri görülmemiş yeni yollar" ortaya çıkarabileceği "kritik" eşiği belirlemişti.

OpenAI, siber kötüye kullanma ve modelin yetkisiz eylemlerine karşı korumaları güçlendirip test ederken, Astra'nın geliştirme ve piyasaya sürülme süreçlerinin bazı bölümlerini ertelediğini salı günkü açıklamasında paylaştı: 

Bu çalışmaya dayanarak Astra için geliştirdiğimiz korumaların ciddi zarar riskini, modelin Risklere Hazırlık Çerçevemiz kapsamında kullanıma sunulmasına imkan verecek ölçüde azalttığına inanıyoruz.

OpenAI, Astra'yı yakında kullanıma sunmayı planladığını ancak modelin en gelişmiş siber güvenlik kabiliyetlerine erişimi sınırlı tutacağını da belirtti. Gelişmiş siber güvenlik çalışmalarının başlangıçta bir test grubuna sunulması planlanıyor.

Astra'yla ilgili duyuru, OpenAI'ın güvenlik önlemlerinin yoğun eleştiri altında olduğu bir dönemde geldi. Temmuzda şirketin bazı modelleri eğitim ortamından kaçarak internete bağlanmış ve Hugging Face adlı firmaya saldırmıştı. OpenAI modellerin başkalarını da hedef aldığını daha sonra açıklamıştı.

OpenAI, Astra bu olaya karışmamış olsa da olaydan çıkardığı dersleri modelin güvenlik yaklaşımına dahil ettiğini belirtti.

Açıklamada "O zamandan bu yana Astra için daha da güçlü korumalar uygulamaya koyduk" ifadelerine yer verildi: 

Bunlar arasında modelin zararlı siber talepleri daha güvenilir biçimde reddetmesi ve güvenlik kısıtlamalarına uyması için eğitilmesi, kötüye kullanıma karşı ek korumalar ve potansiyel olarak yetkisiz etkinlikleri durdurabilen izleme sistemleri yer alıyor.

OpenAI, Astra'yı Hugging Face olayında kontrolden çıkan modeller gibi davranmaya iten deneyler hazırladığını ancak modelin test ortamından kaçmaya çalışmadığını söyledi.

Öte yandan TechCrunch, üçüncü taraflar tarafından teyit edilmeden, OpenAI'ın güvenlik veya hazırlıkla ilgili iddialarını doğrulamanın güçlüğüne dikkat çekiyor.

OpenAI Vakfı'nda yapay zeka dayanıklılığı üzerine çalışan eski OpenAI personeli Yona Shavit de Astra'nın kuralları ihlal etmekten kaçınmasının gerçekten güvenlik talimatlarına uymasından mı, yoksa test edildiğini anlayarak araştırmacıları yanıltmaya çalışmasından mı kaynaklandığını sorguluyor.

Independent Türkçe, TechCrunch, CNBC, OpenAI


Elektrikli araç bataryaları, sanılandan daha uzun süre dayanıyor

Elektrikli araçların ne kadar şarj edildiği, batarya ömrünü etkiliyor (Reuters)
Elektrikli araçların ne kadar şarj edildiği, batarya ömrünü etkiliyor (Reuters)
TT

Elektrikli araç bataryaları, sanılandan daha uzun süre dayanıyor

Elektrikli araçların ne kadar şarj edildiği, batarya ömrünü etkiliyor (Reuters)
Elektrikli araçların ne kadar şarj edildiği, batarya ömrünü etkiliyor (Reuters)

Avusturya merkezli bir şirket, ikinci el elektrikli araç bataryalarının durumuyla ilgili son derece kapsamlı bir araştırma yayımladı.

Elektrikli araçlar dünya çapında gittikçe yaygınlaşsa da tüketicilerin aklına takılan en önemli sorulardan biri, bataryaların dayanıklılığını uzun süre koruyup koruyamayacağı. 

Özellikle ikinci el araç tercih eden müşteriler için bataryanın durumu daha da önemli hale geliyor.

Elektrikli araçların batarya sağlığını ölçen şirket AVILOO, bu ihtiyacı gidermek için kapsamlı bir çalışma yürüttü. 

Şirket, 2022'yle 2026 arasında kullanılmış 20 popüler modeli inceleyerek toplam 500 bin test sonucu elde edilen bulguları paylaştı.

AVILOO, dünya genelindeki 1 milyondan fazla testi içeren havuzdan veri çeken yeni raporunun, kullanılmış elektrikli araç batarya sağlığına ilişkin dünyanın en büyük bağımsız çalışması olduğunu söylüyor.

Çalışmada, en popüler elektrikli araç modellerinin çoğunun 150 bin kilometreden sonra bile batarya kapasitesinin yüzde 90'ından fazlasını koruduğu tespit edildi. 

Modellerin medyan sağlık durumunun, yani bataryanın ilk kapasitesinin kalan yüzdesinin 150 bin kilometreden sonra yüzde 87'yle yüzde 94 arasında değiştiği gözlemlendi. 

Bu ölçekte EQA (Mercedes-Benz) yüzde 94'le birinci sırada yer alırken, onu yüzde 93,8'le Ioniq 5 (Hyundai) ve yüzde 93,6'yla i4 (BMW) takip etti. 

Raporda medyan batarya ömrü 50 bin km'den sonra yüzde 91'le yüzde 97, 100 bin km'den sonra ise yüzde 88'le yüzde 95 arasında değişiyor.

Amerika, Avrupa, Avustralya ve Asya'yı kapsayan veriler, batarya durumunun modelden modele ve hatta aynı modelin farklı araçları arasında bile değişebildiğini gösteriyor.

Aynı modelin en iyi ve en kötü durumdaki araçları arasında batarya sağlığı bakımından 13,5 puana varan fark görülebiliyor

İklim koşulları, batarya boyutu ve önceki sürücünün aracı kullanma biçimi, bataryanın kapasitesini etkiliyor. Örneğin daha küçük bataryalar veya sıcak havalarda kullanılanlar daha hızlı bozunmaya uğruyor. 

AVILOO CEO'su Marcus Berger, "İki araç aynı yaşta ve aynı kilometrede olabilir, hatta dışarıdan tamamen aynı görünebilir. Ancak nasıl kullanıldıklarını bilemezsiniz" diyor.

Berger, elektrikli araçlar park halindeyken bataryaların ne kadar şarj edildiğinin bir diğer önemli faktör olduğunu söyleyerek ekliyor:

Çok az tüketicinin bildiği bir şey var: Arabalarınızı yüzde 100, yüzde 90 veya yüzde 80 şarj seviyesinde park etmeyin. Bu bataryaya zarar veriyor. 

CEO, ideal seviyenin yüzde 30 ila yüzde 70 olduğunu ekliyor.

Şirket, bu faktörlerden dolayı kendilerinin yürüttüğü gibi bağımsız ve tek tek araçlara odaklanan testlerin önemli olduğunu vurguluyor. 

Bu sayede tüketicilerin, modellerin ortalama performansına bakmaktan ziyade daha detaylı bilgi edinmesinin mümkün olduğunu belirtiyor.

Berger "Bu veriler, ortalamaların çok şeyi gizlediğini gösteriyor. Evet, elektrikli araç bataryaları 'hızlı yıprandıkları' yönündeki yaygın inanışın aksine oldukça iyi yaşlanıyor" diyerek ekliyor:

Önemli olan, batarya sağlığının modeller arasında ve hatta aynı modelin farklı araçları arasında ciddi derecede değişmesi.

Independent Türkçe, Interesting Engineering, TechRadar, Financial Times, AVILOO