عربي English Türkçe اردو فارسى
Logo
Son Haberler
TEKNOLOJİ

Elon Musk'tan sıradaki Starship testiyle ilgili açıklama

Elon Musk, fırlatma rampasının "harika durumda" olduğunu söylüyor

SpaceX'in Starship roketi 18 Kasım 2023'te Teksas'a bağlı Boca Chica'dan havalanıyor (SpaceX)
SpaceX'in Starship roketi 18 Kasım 2023'te Teksas'a bağlı Boca Chica'dan havalanıyor (SpaceX)
TT
TT

Elon Musk'tan sıradaki Starship testiyle ilgili açıklama

SpaceX'in Starship roketi 18 Kasım 2023'te Teksas'a bağlı Boca Chica'dan havalanıyor (SpaceX)
SpaceX'in Starship roketi 18 Kasım 2023'te Teksas'a bağlı Boca Chica'dan havalanıyor (SpaceX)

SpaceX, Mars'a yol alan Starship roket sisteminin uçuş testlerinin, cumartesi günü gerçekleştirilen başarılı fırlatmanın ardından daha sık aralıklarla yapılmaya başlanabileceğini ima etti.

Bugüne kadar inşa edilen en uzun ve en güçlü roket, ilk fırlatma denemesinden 7 ay sonra SpaceX'in Teksas'a bağlı Boca Chica'daki Starbase tesisinden cumartesi günü havalandı.

İlk denemenin aksine roketin her iki parçası da hemen patlamadan havada ayrılmayı başarırken, yeni inşa edilen fırlatma rampası da aynı anda ateşlenen 33 Raptor motorunun gücüne dayanabildi.

DAHA FAZLA OKU

SpaceX'in Starship roketi test uçuşunun 8'inci dakikasında roketle bağlantı kesildi

SpaceX'in Starship roketi test uçuşunun 8'inci dakikasında roketle bağlantı kesildi

Elon Musk'ın SpaceX'i iyonosferi delmiş olabilir

Elon Musk'ın SpaceX'i iyonosferi delmiş olabilir

SpaceX'in patronu Elon Musk pazar günü X'te paylaştığı gönderide "Starship fırlatma rampasını az önce inceledim ve harika durumda" dedi.

Bir sonraki fırlatma için su soğutmalı çelik plakada herhangi bir onarım gerekmiyor. SpaceX ekibini ve müteahhitleri böylesine sağlam bir sistemi bu kadar hızlı bir şekilde tasarlayıp inşa ettikleri için kutluyorum!

Deposu tamamen doldurulmuş Starship roketinin ikinci uçuş testi, ilk denemenin başarısız olmasının ardından tahrip olan fırlatma rampası ve patlayan roketten kaynaklanan büyük miktardaki enkaz nedeniyle gecikmelerle boğuşmuştu.

Düzenleyiciler üçüncü uçuş testi gerçekleştirilmeden önce SpaceX'le birlikte çalışacaklarını belirtirken, ABD Federal Havacılık İdaresi cumartesi günkü fırlatmanın ardından herhangi bir yaralanma ya da maddi hasar bildirilmediğini doğruladı.

33 Raptor motoruyla çalışan ve dünyada bugüne kadar geliştirilmiş en güçlü fırlatma aracı, Starbase'ten havalanıyor

İçi tamamen dolu Starship roket sistemi, sıcak evreleme ayrılmasını başarıyla gerçekleştiren ilk sistem oldu. Bu yöntemde üstteki ikinci kademe, uçuşun ortasında Süper Ağır Güçlendirici'den fırlatılıyor.

Roketin iki parçası da ayrılmayı başardıktan kısa süre sonra parçalanmıştı fakat Next Spaceflight'a göre SpaceX'in, halihazırda ön testlerden geçen iki Süper Ağır güçlendiricisi ve üç tane üst kademe aracı var.

Musk daha önce, 2050'ye gelindeğinde Mars'ta kalıcı bir insan kolonisi kurmak için kullanma umuduyla yüzlerce Starship roketinden oluşan bir filo inşa etme planlarının genel hatlarını paylaşmıştı.

SpaceX, NASA'nın 50 yılın ardından insanları ilk kez Ay yüzeyine geri götürecek Artemis programı için Starship'i geliştirmek üzere ABD Uzay Ajansı'yla milyarlarca dolarlık bir sözleşmeyi çoktan imzaladı.

Independent Türkçe

Daha fazlasını oku

 
 
TEKNOLOJİ

Yapay zekayı sadece 10 dakika kullanmak bile zihinsel performansı zayıflatır

Yapay zekayı sadece 10 dakika kullanmak bile zihinsel performansı zayıflatır
TT
TT

Yapay zekayı sadece 10 dakika kullanmak bile zihinsel performansı zayıflatır

Yapay zekayı sadece 10 dakika kullanmak bile zihinsel performansı zayıflatır

Yapay zekânın insan beyni üzerindeki uzun vadeli etkilerinin henüz bilinmediği yönündeki uyarılar sürerken, yeni bir araştırma kısa vadeli kullanımın bile bilişsel performansı olumsuz etkileyebileceğini ortaya koydu. Araştırmaya göre yalnızca 10 dakikalık yapay zekâ kullanımı, bireylerin problem çözme performansında düşüşe yol açabiliyor.

Dört üniversiteden ortak araştırma

Carnegie Mellon University, University of Oxford, Massachusetts Institute of Technology ve University of California, Los Angeles araştırmacıları tarafından yürütülen çalışmada, katılımcılardan kesirli işlemlere dayalı matematik sorularını çözmeleri istendi.

Katılımcıların bir kısmı soruları kendi başına çözerken, diğer gruba “GPT-5” tabanlı bir yapay zekâ asistanı kullanma imkânı tanındı. Ancak deneyin son üç sorusunda bu yapay zekâ desteği aniden kesildi.

Yapay zekâ desteği ilk etapta başarıyı artırdı

Deneyin büyük bölümünde yapay zekâ kullanan grubun doğru çözüm oranı kontrol grubundan daha yüksek çıktı. Ancak destek kesildiğinde bu grubun performansı sert şekilde geriledi.

Araştırmaya göre yapay zekâ desteği kaldırıldıktan sonra, destek alan grubun soru çözme başarısı kontrol grubuna kıyasla yaklaşık yüzde 20 düştü.

Ayrıca yapay zekâ kullanan katılımcıların, destek kesildikten sonra soruları boş bırakma oranının da belirgin biçimde arttığı görüldü. Bu grubun soruları atlama oranı kontrol grubunun yaklaşık iki katına ulaştı.

10 dakikalık kullanım bile etkili olabilir

Araştırmacılar, katılımcıların yapay zekâya yalnızca yaklaşık 10 dakika erişebildiğine dikkat çekerek, kısa süreli kullanımın bile bireylerin kendi problem çözme becerilerine duyduğu güveni azaltabileceğini ifade etti.

Benzer yöntemle gerçekleştirilen ikinci deneyde ise bu kez matematik yerine okuduğunu anlama becerileri test edildi. Sonuçların büyük ölçüde benzer olduğu, ancak yapay zekâ kullanımının deneyin ilk bölümünde belirgin bir avantaj sağlamadığı kaydedildi.

Kullanım biçimi belirleyici oldu

Araştırmada dikkat çeken bir diğer unsur ise kullanıcıların yapay zekâyı hangi amaçla kullandığının sonuçları doğrudan etkilemesi oldu.

Doğrudan cevap isteyen katılımcıların performans kaybı ve soru atlama oranı daha yüksek çıktı. Katılımcıların yüzde 61’i yapay zekâdan doğrudan çözüm talep ettiğini belirtti.

Buna karşılık yalnızca ipucu veya açıklama isteyen katılımcılarda benzer bir performans düşüşü gözlenmedi. Bu grubun sonuçları kontrol grubuyla benzer seviyede kaldı.

Araştırmacılar, bu bulgunun tüm yapay zekâ kullanım biçimlerinin bilişsel açıdan zararlı olmadığını gösterdiğini vurguladı. Çalışmaya göre asıl risk, bireyin düşünme sürecini tamamen yapay zekâya devretmesi.

Önceki çalışmalarla benzer sonuçlar

Araştırma, yapay zekâ kullanımının bilişsel gerilemeyle ilişkili olabileceğini öne süren önceki çalışmalarla da paralellik gösteriyor.

Daha önce Massachusetts Institute of Technology tarafından yürütülen ve makale yazımı sırasında beyin aktivitesini inceleyen bir araştırmada, bağımsız çalışan yazarların beyin bağlantılarının, büyük dil modellerini kullanan yazarlara göre daha güçlü olduğu tespit edilmişti.

Ayrıca bilişsel emek ve tıp gibi alanlarda yapılan başka çalışmalarda da görevlerini yapay zekâ desteğiyle yerine getiren kişilerin, destek olmadan aynı görevleri gerçekleştirmekte daha fazla zorlandığı belirtilmişti.

Araştırmanın sonuç bölümünde bilim insanları şu değerlendirmeye yer verdi:

“Bulgularımız, günlük yapay zekâ kullanımının insanın azmi ve mantıksal düşünme becerileri üzerindeki birikimli etkilerine dair acil sorular doğuruyor.”

Araştırmacılar ayrıca şu uyarıda bulundu:

“Bu etkiler sürekli yapay zekâ kullanımıyla zaman içinde birikirse, kısa vadeli yardım sağlamak üzere tasarlanan mevcut yapay zekâ sistemleri, desteklemeyi amaçladıkları insan becerilerini zayıflatma riski taşıyabilir.”

Kaynak: Fast Company dergisi.

TEKNOLOJİ

Yapay zeka "Bilmiyorum" demeyi öğrendi

Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)
Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)
TT
TT

Yapay zeka "Bilmiyorum" demeyi öğrendi

Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)
Telefon ekranında gösterilen Grok, DeepSeek ve ChatGPT uygulamaları (AFP)

Güney Koreli araştırmacılar, yapay zeka modellerinin nihayet, belirli konulara aşina olmadıklarını insan davranışına benzer şekilde kabul etmelerini sağlayacak yeni bir yöntem geliştirdi.

Kore İleri Bilim ve Teknoloji Enstitüsü'nden araştırmacılar, bu atılımın otonom sürüş ve tıp gibi alanlarda kullanılan yapay zeka modellerinin güvenilirliğini artırabileceğini söylüyor.

Önceki araştırmalar, özellikle tıbbi teşhis gibi alanlarda, bu araçların karar alma süreçlerinde kullanılmasının en büyük risklerinden birinin yapay zekanın "aşırı özgüveni" olduğunu ortaya koymuştu.

OpenAI'ın ChatGPT'si gibi yaygın kullanılan yapay zeka modellerinin, bilmediklerini kabul etmek yerine tahmin yapmaya teşvik edildikleri için "halüsinasyon gördükleri", yani bilgi uydurdukları gösterilmişti.

Şimdiyse araştırmacılar, yapay zekanın aşina olmadığı veya daha önce karşılaşmadığı bilgilerin farkında olmasını sağlayan ve sohbet robotlarının genel güvenilirliğini artıran bir yöntem geliştirdi.

Araştırmacılar, yapay zekada aşırı özgüvenin temel nedeninin, omurga altyapısını oluşturan yapay sinir ağlarını kullanarak ilk verilerden öğrenme biçimi olduğunu söylüyor.

Bu aşamada ortaya çıkan küçük hatalar, düzeltilmezse yayılabiliyor ve sonraki eğitim sırasında önemli hatalara neden olabiliyor.

Araştırmacılar, başlatma aşamasında bir sinir ağına rastgele veri girildiğinde, modelin hiçbir şey öğrenmemiş olmasına rağmen yüksek bir güven sergilediğini buldu.

Bu durum "halüsinasyona" yol açtı.

Bunu ele almak için araştırmacılar, insan beyninin sorunu çözme biçiminden ipuçları kullandıklarını söylüyor.

İnsanlarda beyin sinyalleri doğumdan önce bile dış uyaran olmaksızın üretiliyor, bu da sorunun üstesinden gelmeye yardımcı oluyor.

Bunu taklit eden bilim insanları, bir yapay zeka modelinin sinir ağı omurgasının, gerçek öğrenmeden önce rastgele gürültü girdileriyle kısa bir ön eğitimden geçtiği bir sistem geliştirdi.

Araştırmacılara göre bu süreç, yapay zekanın veri öğrenmeye başlamadan önce kendi belirsizliğini ayarlayarak kendisi için bir temel oluşturmasını sağlıyor.

Isınma süreci, yapay zeka modelinin başlangıç ​​güvenini şansa yakın düşük bir seviyeye ayarlamasına ve aşırı güven yanlılığını önemli ölçüde azaltmasını sağlayabilir.

Araştırmacılar, başka bir deyişle yöntemin modellerin önce "Henüz hiçbir şey bilmiyorum" durumunu öğrenmesine yardımcı olduğunu söylüyor.

Araştırmacılar, "Geleneksel modeller, eğitim sırasında karşılaşmadıkları veriler için bile yüksek güvenle yanlış cevaplar verme eğilimindeyken, ısınma eğitimi alan modeller, güvenlerini düşürme ve 'bilmediklerini' tanıma yeteneklerinde belirgin bir iyileşme gösterdi" diye açıkladı.

Bu, yapay zekanın "bildiklerini" "bilmediklerinden" ayırt etme yeteneğini geliştirmesini sağlayabilir.

Nature Machine Intelligence adlı akademik dergide yayımlanan çalışmanın yazarlarından Se-Bum Paik, "Bu çalışma, beyin gelişiminin temel ilkelerini birleştirerek, yapay zekanın kendi bilgi durumunu insanlara daha benzer bir şekilde tanıyabileceğini gösteriyor" dedi.

Bu önemli çünkü yapay zekanın yalnızca doğru cevabı ne sıklıkla verdiğini iyileştirmekle kalmayıp, ne zaman kararsız olduğunu veya yanılmış olabileceğini anlamasını sağlıyor.

Independent Türkçe

TEKNOLOJİ

Ödül olmadan video oyunu oynayan maymunlar bilim insanlarını şoke etti

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