Google'ın OpenAI'a karşı en büyük kozu: GeminiAI'la ilgili bilinenler

Teknoloji devinin en verimli üretken yapay zeka modeli

OpenAI'ın GPT-3,5'i piyasaya sürmesinden sadece bir yıl sonra GeminiAI'ın gelmesi analistlere bunun aceleci bir iş olduğunu düşündürdü (Google)
OpenAI'ın GPT-3,5'i piyasaya sürmesinden sadece bir yıl sonra GeminiAI'ın gelmesi analistlere bunun aceleci bir iş olduğunu düşündürdü (Google)
TT

Google'ın OpenAI'a karşı en büyük kozu: GeminiAI'la ilgili bilinenler

OpenAI'ın GPT-3,5'i piyasaya sürmesinden sadece bir yıl sonra GeminiAI'ın gelmesi analistlere bunun aceleci bir iş olduğunu düşündürdü (Google)
OpenAI'ın GPT-3,5'i piyasaya sürmesinden sadece bir yıl sonra GeminiAI'ın gelmesi analistlere bunun aceleci bir iş olduğunu düşündürdü (Google)

Google, bugüne kadar ürettiği en yetenekli yapay zeka modelini duyurdu.

GeminiAI adlı model, Google'ın ABD'li yapay zeka firması OpenAI'ın geliştirdiği ChatGPT'ye karşı en büyük kozu olarak görülüyor.

Gemini; Ultra, Pro ve Nano olmak üzere üç farklı optimizasyona sahip. Böylece veri merkezlerinden mobil cihazlara kadar pek çok farklı seviyede ihtiyacı karşılayabilmesi için tasarlandı.

Çok daha karmaşık görevler için en büyük model olan Gemini Ultra kullanılabilir. Çeşitli görevlerde Gemini Pro'nun kullanılması öngörülürken, mobil cihazlarda en verimli model de Gemini Nano olarak görülüyor.

Kurumsal müşteriler için Gemini Pro

Dün çevrimiçi basın toplantısı düzenleyen Google araştırmacıları, Gemini 1.0 diye anılan sürümün kapasitesine dair genel bir özet sundu.

Buna göre Gemini Ultra, Gemini'ın amiral gemisi modeli. Pro ise daha "hafif" bir model.

Gemini Pro'yu denemek için en kolay yer Google'ın ChatGPT'ye rakip olan sohbet botu Bard. Sohbet botu dün itibarıyla Gemini Pro'nun ince ayarlı bir sürümüyle desteklenmeye başladı.

Google Asistan ve Bard Genel Müdürü Sissie Hsiao, ince ayarlı Gemini Pro'nun, Bard'ın ardındaki önceki modele kıyasla daha gelişmiş muhakeme, planlama ve anlama yetenekleri sunduğunu söyledi.

Öte yandan bu iyileştirmelerin hiçbiri bağımsız gazeteciler tarafından doğrulanamadı. Zira Google, muhabirlerin modelleri tanıtılmadan önce test etmelerine izin vermedi ve basın toplantısı sırasında canlı demolar da göstermedi.

Gemini Pro ayrıca Google'ın makine öğrenimi platformu Vertex AI'ı kullanan kurumsal müşteriler için de 13 Aralık'ta piyasaya sürülecek.

Mobil cihazlar için Gemini Nano

Nano modeliyse mobil cihazlarda çalışacak şekilde saflaştırılmış.

Gemini Nano, şimdilik Android 14'e özel olarak, Google'ın kısa süre önce yayınladığı AI Core uygulaması aracılığıyla kullanıcıya sunulacak.

Modeli uygulamalarına dahil etmek isteyen Android geliştiricileri, programa erkenden kısa bir göz atmak için kaydolabiliyor.

Model, ilk olarak Google'ın Pixel 8 Pro'sunda ve gelecekte diğer Android cihazlarda kullanılabilecek. Modelin özetleme ve mesajlaşma uygulamalarında yanıtlar oluşturmak üzere kullanılabileceği düşünülüyor.

ChatGPT'den daha mı yetenekli?

Hsiao'nun sunumunda Gemini Pro'nun içeriği özetleme, beyin fırtınası yapma ve yazma gibi görevlerde OpenAI'ın GPT-3,5 modelinden daha yetenekli olduğu savunuldu.

Ayrıca ilkokul seviyesinde matematik yeteneğinin de daha iyi olduğu iddia edildi.

OpenAI, GPT-3,5 modelini geçen yıl piyasaya sürmüştü.

Bu noktada Gemini Ultra modeli de OpenAI'ın dil modelinin son sürümü GPT-4'le kıyaslanıyor.

Google'ın yapay zeka yan şirketi DeepMind'ın ürün başkan yardımcısı Eli Collins, Gemini Ultra'nın metin, görsel, ses ve kodlardaki "incelikli" bilgileri kavrayabildiğini söyledi.

Collins modelin özellikle de matematik ve fizik gibi "karmaşık" konularla ilgili soruları yanıtlayabildiğini iddia ediyor.

Buna göre Gemini Ultra, konuşmaları da yazıya dökebiliyor ve ses ya da videolarla ilgili soruları (örneğin "Bu videoda neler söyleniyor?") yanıtlayabiliyor.

Google, Gemini Pro'nun halka sunulmadan önce bir dizi standart için karşılaştırma testinden geçirildiğini ve bu testlerin 8'inden 6'sında GPT-3,5'ten daha iyi performans gösterdiğini söylüyor.

Öte yandan Google, Gemini modelini eğitmede kullanılan verilerin nasıl toplandığı ve nereden geldiği gibi soruları yanıtlamayı defalarca reddetti.

Collins, verilerin en azından bir kısmının halka açık internet kaynaklarından geldiğini ve Google'ın bunları inceleyerek kaliteli verileri ayrıştırdığını, uygunsuz olanlarınsa filtrelendiğini dile getirdi.

Gemini'ın eğitim verilerine farkında olmadan katkıda bulunmuş olabilecek içerik üreticilerinin telif isteyip istemeyeceğiyse bilinmiyor.

Şirketin en verimli üretken yapay zeka modeli

Dün yayımlanan teknik incelemeye göre Gemini Pro'nun eğitimi "birkaç hafta" sürdü. Gemini Ultra'nın eğitimiyse muhtemelen çok daha fazla vakit aldı.

Collins, Gemini'ın Google'ın bugüne kadarki "en verimli" büyük üretken yapay zeka modeli olduğunu söyledi. Metin, görüntü ve ses gibi çeşitli içerik türleri üretebilen yapay zeka sistemlerin tümüne üretken yapay zeka (generative AI) adı veriliyor. Bu teknoloji ilk kez 1960'larda sohbet botlarıyla tanıtılmıştı.

Collins ayrıca modelin maliyetinin de öncüllerine göre daha az olduğunu vurguladı.

Öte yandan onu eğitmek için kaç tane çip kullanıldığı ve tam olarak ne kadara mal olduğu açıklanmadı. Eğitim sürecinin çevresel etkisine de değinilmedi.

Daha önce araştırmacılar, GPT-4 boyutunda bir modelin eğitiminin 15 tondan fazla karbondioksit yaydığını ortaya çıkarmıştı. Bu yaklaşık bin Amerikalının yıllık emisyonuna eşdeğer.

Google'ın konuyla ilgili soruları yanıtlamayı reddetmesiyse merakı kamçılıyor.

Bard'ı nasıl güçlendirecek?

Gemini'ın Bard'a entegrasyonu iki aşamada gerçekleşecek. İlk etapta Bard, Gemini Pro'nun özel olarak ayarlanmış bir sürümüyle yükseltilecek.

Şirket 2024'te, Gemini Ultra'dan başlayarak kullanıcıların en iyi yapay zeka modeline erişmesini sağlayacak Bard Advanced'i tanıtacak.

Bard'ın Gemini Pro'lu sürümü ilk olarak dünya çapında 170'den fazla ülke ve bölgede İngilizce olarak kullanıma sunulacak. Yakın zamanda daha fazla dil desteği eklenmesi bekleniyor.

Yukarıda bahsi geçen basın toplantısında Hsiao, "Bu, Bard'ın lansmanından bu yana kalite alanında yaptığımız en büyük iyileştirme" dedi.

Hsiao, Gemini Pro'nun ilk olarak Bard'daki metin tabanlı istemleri güçlendireceğini, ancak gelecek aylarda çok modlu desteğe (metinler, görseller veya diğer yöntemler) erişebileceğini söyledi.

İnsanlardan iyi kod yazabilen AlphaCode

Google, Gemini üretken yapay zeka modelinin yanı sıra kod yazma aracının yeni sürümü AlphaCode 2'yi de duyurdu.

Bu modeli yaklaşık bir yıl önce Google'ın DeepMind laboratuvarı tanıtmıştı.

Programın daha önce katıldığı yarışmalarda insanlardan daha iyi kod yazabildiği görülmüştü. 

Nitekim AlphaCode 2'nin de Python, Java, C++ ve Go'nun da aralarında yer aldığı dillerde kodlama yapabildiği ve rakiplerin yüzden 85'inden daha iyi performans gösterdiği belirtildi.

Yeni sürümün Gemini modeliyle güçlendirildiği söyleniyor.

Independent Türkçe



Google yöneticisi Şarku’l Avsat’a konuştu: Yapay zekâ, ajanların ötesine geçerek kapsamlı bir inovasyon ekosistemine dönüşüyor

Google, Ortadoğu’da yapay zekânın geleceğinin, yatırımların ve yeteneklerin pratik uygulamalara ve dünya çapında ihraç edilebilir teknolojilere dönüştürülmesine bağlı olduğunu düşünüyor. (Adobe)
Google, Ortadoğu’da yapay zekânın geleceğinin, yatırımların ve yeteneklerin pratik uygulamalara ve dünya çapında ihraç edilebilir teknolojilere dönüştürülmesine bağlı olduğunu düşünüyor. (Adobe)
TT

Google yöneticisi Şarku’l Avsat’a konuştu: Yapay zekâ, ajanların ötesine geçerek kapsamlı bir inovasyon ekosistemine dönüşüyor

Google, Ortadoğu’da yapay zekânın geleceğinin, yatırımların ve yeteneklerin pratik uygulamalara ve dünya çapında ihraç edilebilir teknolojilere dönüştürülmesine bağlı olduğunu düşünüyor. (Adobe)
Google, Ortadoğu’da yapay zekânın geleceğinin, yatırımların ve yeteneklerin pratik uygulamalara ve dünya çapında ihraç edilebilir teknolojilere dönüştürülmesine bağlı olduğunu düşünüyor. (Adobe)

Google, Ortadoğu ve Kuzey Afrika’yı yapay zekâ kullanımında küresel olarak en üst sıralardaki bölgeler arasında değerlendirirken, Gemini uygulamasının dünya genelinde aylık bir milyar aktif kullanıcıyı aştığına, Arapçanın ise platformda en çok kullanılan ilk dört dilden biri olduğuna dikkat çekti. Ancak şirketler içindeki tablo daha karmaşık bir görünüm sergiliyor. Bugün pek çok kurumun yapay zekâ alanında deneme veya pilot projeleri bulunurken; sınırlı test aşamasından büyük ölçekli operasyonel kullanıma geçiş süreci, başta veri ve yönetişim olmak üzere çeşitli zorluklarla karşı karşıya kalmaya devam ediyor.

Bireysel benimseme hızı ile kurumsal uygulama zorlukları arasındaki bu tezat, bölgeyi 2030 yılına yaklaşırken farklı bir sınavla karşı karşıya bırakıyor. Google’ın Ortadoğu ve Kuzey Afrika Bölgesi Genel Müdürü Anthony Nakache, Şarku’l Avsat’a verdiği özel röportajda bu durumu açıklayarak, önümüzdeki dönemin başarısının yalnızca kullanıcı sayısı veya altyapı harcamalarının hacmiyle ölçülmeyeceğini; bölgenin, dışarıda geliştirilen çözümleri adapte etmekle yetinmek yerine yerli teknolojiler geliştirip bunları küresel pazarlara ihraç etme kapasitesiyle belirleneceğini ifade etti.

Üretim testi

Google’da 18 yıl, bölgede ise yaklaşık dört buçuk yıl geçiren Nakache, Ortadoğu’nun yapay zekâ küresel haritasında artık kilit bir oyuncu haline geldiğini düşünüyor. Bunu; hükümetlerin vizyonu, ulusal stratejiler, altyapı yatırımları ile birlikte becerilerin geliştirilmesi, politikaların oluşturulması, bilimsel araştırmaların ve girişimlerin desteklenmesi gibi birçok faktörün bir araya gelmesine bağlıyor.

frb fr
Google’ın Ortadoğu ve Kuzey Afrika Bölgesi Genel Müdürü Anthony Nakache (Google)

Nakache, bu çabaların sonuçlarının özellikle tüketiciler nezdinde kullanım düzeyinde açıkça görüldüğünü belirtiyor. Zira bölge, yapay zekâ potansiyeline yönelik yüksek iyimserlik seviyeleriyle birlikte Gemini’ın kullanımında küresel olarak en üst sıralarda yer alan pazarlar arasında bulunuyor. Ancak bir sonraki aşamaya geçiş; Nakache’ye göre, kurumlar içinde ticari kullanımın daha fazla yaygınlaşmasını ve birden fazla görevi yerine getirebilen, daha karmaşık sorunlarla başa çıkabilen ‘ajan tabanlı yapay zekâ’ (Agentic AI) dahil olmak üzere daha gelişmiş sistemlerin benimsenmesini gerektiriyor. Özellikle sistemlerin bilgi sunmaktan eylem gerçekleştirmeye geçtiği bu süreçte ‘güven’ unsurunu dönüşümün merkezine koyan Nakache, küresel teknolojilerin yanı sıra yerel bağlama uyum sağlayan çözümler geliştirmenin önemine dikkat çekiyor.

Teknolojinin ötesinde bir etki

Nakache, şirketin teknolojinin değerini doğrudan sunduğu hizmetlerin ötesinde nasıl ölçtüğünü açıklamak için Google ürünlerinin Suudi Arabistan ve Birleşik Arap Emirlikleri’ndeki (BAE) ekonomik etkisini örnek gösteriyor.

Google’ın talebiyle bağımsız bir danışmanlık şirketi tarafından hazırlanan araştırmaya göre, şirketin ürün yelpazesinin iki ülkedeki ekonomik etkisinin 2024 yılında yaklaşık 14,2 milyar dolar olduğu tahmin edildi. Bu ürünler arasında; YouTube, Haritalar, Arama, reklam hizmetleri, bulut bilişim ve Android gibi değişen derecelerde yapay zekâya dayanan servisler yer alıyor.

sdvfebt
Veriler ve yönetişim, şirketlerin yapay zekâ çözümlerini sınırlı denemelerden geniş çaplı uygulamaya geçirmelerinin önündeki en önemli engelleri oluşturuyor. (Adobe)

Nakache bu değeri; bireylerin ve şirketlerin söz konusu araçları arama yapma, karar alma, beceri edinme, müşterilere ulaşma, verimlilik ve güvenliği artırma amacıyla kullanmalarına bağlıyor. Ayrıca Android, bulut bilişim ekosistemleri ve YouTube içerik üreticiliğinin yarattığı istihdam olanaklarına dikkat çeken Nakache, teknolojik liderliğin yalnızca model ve altyapı geliştirmekle sınırlı olmadığını, ölçülebilir ekonomik ve toplumsal etkiyi de kapsadığını vurguluyor.

Neden bazı şirketler bu süreçte zorlanıyor?

Kurumsal düzeyde Nakache, altyapı veya araç eksikliğinin yapay zekâ kullanımını yaygınlaştırmanın önündeki tek engel olduğunu düşünmüyor; ancak gelecekteki talebi karşılamak adına daha fazla kapasiteye ihtiyaç duyulacağını öngörüyor.

Onun ifadesine göre en acil sorun, pilot projelerden tam uygulamaya geçişte yatıyor. Yapay zekâyı şu ya da bu şekilde test etmeyen bir kurumla neredeyse hiç karşılaşmadığını belirten Nakache, buna rağmen teknolojinin henüz günlük operasyonların temel bir parçası haline gelmediğini söyleyerek iki ana engelin altını çiziyor. İlk engel verilerle ilgili; modern modellerin daha az yapılandırılmış verileri işleme yeteneği gelişmiş olsa bile kurumların, verilerin niteliğini, doğruluğunu, güncelliğini ve karar alma süreçlerinde sistemlerin bu verilere nasıl dayandığını anlaması gerekiyor. İkinci engel ise yönetişim; özellikle ajan tabanlı sistemlerin aldığı kararlardaki sorumluluğun belirlenmesi öne çıkıyor. Nakache, birlikte çalıştıkları şirketlerden yalnızca sınırlı sayıda olanının bu konuda net bir çerçeve oluşturmayı başardığını, bu durumun da sınırlı test ortamlarından müşterilere hizmet veren daha geniş kapsamlı uygulamalara geçişi karmaşıklaştırdığını ifade ediyor.

Gerçek kullanımdaki zorluklar

Veri ve yönetişim kurumlar için iki ana zorluğu oluştururken, tüketiciler ise araçları etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmekle ilgili farklı bir güçlükle karşı karşıya kalıyor. Nakache, sistemlere verilen yetersiz veya belirsiz komutlar (prompts) nedeniyle birçok kullanıcının halen arzuladığı sonuçları almakta zorlandığını açıklıyor. İş süreçlerini otomatikleştirebilen ajan tabanlı platformların ortaya çıkmasıyla birlikte bu zorluk daha da artıyor; zira kullanıcının artık yalnızca soru sormayı değil, iş akışlarını nasıl tasarlayacağını da anlaması gerekiyor.

xdvfgb
Google, pratik becerilere ve yerel kapasitenin geliştirilmesine odaklanan 15 milyon dolarlık bir girişimle yarım milyon kişiyi eğitmeyi hedefliyor. (Shutterstock)

Nakache’ye göre Google bu nedenle yapay zekâyı her zaman ayrı bir araç olarak sunmak yerine, bireylerin ve şirketlerin halihazırda kullandığı ürünlerin içine entegre etmeye çalışıyor. Nakache, reklam verenin kreatif materyalleri ve iş hedeflerini sisteme sunmasıyla kampanyaların Google ürünleri genelinde dağıtımını otomatik olarak üstlenen ‘Performance Max’ reklam aracını buna örnek gösteriyor. Nakache’nin aktardığına göre şirket, bu aracı kullananlarda küresel çapta satışların yüzde 14 ila 20 arasında arttığını bölgede de gözlemledi.

Beceri açığı

Nakache, dijital beceri açığının yeni bir konu olmadığını, ancak gelişmiş kabiliyetleri ve kullanımına bağlı risklerin yanı sıra geleneksel dijital bilginin ötesine geçen becerilere duyulan ihtiyaç nedeniyle yapay zekâ ile birlikte daha büyük bir önem kazandığını düşünüyor.

Google, 2018 yılında başlatılan ‘Maharat min Google’ programından bu yana bölgede üç milyondan fazla kişiye dijital beceri eğitimi verdiğini belirtiyor. Şirket ayrıca, hükümet kurumları, üniversiteler ve iş kuluçka merkezlerinin de aralarında bulunduğu yerel ortaklarla iş birliği içinde, Ortadoğu ve Kuzey Afrika’da yarım milyon kişiyi eğitmek amacıyla ‘MENA AI Opportunity Initiative’ kapsamında 15 milyon dolar tahsis etti.

Ancak Nakache, başarının yalnızca eğitilen kişi sayısı veya verilen sertifikalarla değerlendirilmemesi, katılımcıların öğrendiklerini pratik olarak uygulama kapasitelerini de kapsaması gerektiğinin altını çiziyor. Bu doğrultuda söz konusu girişim; öğrencileri, kamu çalışanlarını ve girişimcileri içeren çeşitli kesimleri hedefliyor. Bölgedeki yapay zekâ kullanım oranlarının yüksek olmasına rağmen Nakache, bazı ülkelerin küresel yetenekleri çekmeyi başarmasına karşın en büyük açığın halen teknolojileri inşa etme ve bunları kurumlar içine entegre etme noktasında ihtiyaç duyulan yetkinliklerde yattığını değerlendiriyor.

Araştırma davranışındaki değişim

Yapay zekânın etkisi, Google’ın en eski ve en büyük ürünlerinden biri olan arama motoruna da uzanıyor. Nakache, günlük aramaların yüzde 15’inin şirketin daha önce karşılaşmadığı sorgulardan oluştuğunu, bunun da kullanıcı davranışlarındaki sürekli değişimi yansıttığını belirtiyor.

cdfvrgt
Ortadoğu ve Kuzey Afrika bölgesi, Gemini kullanımında dünya çapında en üst sıralarda yer alıyor. (Reuters)

Yapay zekânın arama deneyimine entegre edilmesiyle birlikte, şirketin verilerine göre AI Overviews özelliğinin aylık aktif kullanıcı sayısı yaklaşık 2,5 milyara ulaşırken, AI Mode hizmetinde ise bu sayı bir milyar seviyesinde gerçekleşti.

Sorguların yapısı da değişim gösteriyor. Zira AI Mode üzerinden yöneltilen sorular geleneksel aramaya kıyasla ortalama yaklaşık üç kat daha uzun olurken, her altı sorgudan biri metin sınırlarını aşarak görsel veya diğer etkileşim biçimlerine dönüşüyor.

Dijital dolandırıcılıkla mücadele

Nakache, siber dolandırıcılığın bu teknolojinin ortaya çıkışından önceye dayanmasına rağmen yapay zekânın dijital tehdit tablosunu değiştirdiğini kabul ederken, şirketin yapay zekâyı kötü niyetli faaliyetlere karşı ana savunma araçlarından biri olarak da kullandığını vurguluyor.

Sunduğu verilere göre şirketin teknolojileri, geçen yıl yaklaşık sekiz milyar zararlı reklamın ve kötü niyetli aktörlerle bağlantılı yaklaşık 25 milyon hesabın engellenmesine veya kaldırılmasına yardımcı oldu.

Google, yapay zekâ ile üretilen içeriklerle mücadele etmek amacıyla Time dergisi tarafından 2026’nın en iyi buluşları arasında gösterilen ‘SynthID’ teknolojisini geliştirdi. Bu teknoloji, kalitesini etkilemeden yapay zekâ tarafından oluşturulan metin, görsel, video ve ses içeriklerine gözle görülmeyen dijital filigranlar yerleştirilmesine olanak tanıyor.

sdervgrb
Anthony Nakache, bölgenin 2030 yılına kadar elde edeceği başarının, teknolojileri sadece kullanmakla değil, yerel teknolojiler geliştirip bunları dünya çapında ihraç etme kabiliyetiyle ölçüleceğini düşünüyor. (Adobe)

Şirket verilerine göre bu teknoloji; 180 milyardan fazla görsel ve videoyu işaretlemenin yanı sıra 240 bin yıla eşdeğer ses içeriğinde kullanıldı. İçerik doğrulama araçları günlük yaklaşık bir milyon talebi işlerken, teknolojinin kullanımı OpenAI, Nvidia ve Apple’ın da aralarında bulunduğu şirketleri kapsayacak şekilde genişletildi.

Söz konusu araçlar, teknolojiyi destekleyen içeriklerdeki dijital filigranların varlığını doğrulamaya yardımcı oluyor; ancak bu durum yapay zekâ ile üretilen tüm materyallerin tespit edilebileceği anlamına gelmiyor. Nakache; dolandırıcılık ve yapay içeriklerle mücadelenin tek bir şirket tarafından yürütülemeyeceğini, hükümetlerin, düzenleyici kurumların, akademik çevrelerin ve özel sektörün iş birliğini gerektirdiğini vurguluyor.

2030 testi

2030 yılına yaklaşırken Nakache, bölgenin yapay zekâdaki başarısının yalnızca kullanım oranları ve yatırımlarla ölçülmeyeceğini; kendine özgü teknolojiler geliştirme ve küresel pazarlara ulaşma kapasitesiyle belirleneceğini düşünüyor.

Yeteneklerin bölgeye çekilmesini tüketimden üretime geçişin en önemli unsurlarından biri olarak gören Nakache; Suudi Arabistan, BAE ve Katar’ın halihazırda Arapça dil modelleri geliştirmek üzere çalıştığını, ancak bunun başarılabileceklerin sadece bir başlangıcını temsil ettiğini belirtiyor.

Bölge sınırları dışında da Arapça konuşan nüfusun yaygın olmasının yerel olarak geliştirilen çözümler için daha geniş bir pazar sunduğunu ifade eden Nakache, altyapı, politikalar, yatırımlar ve yetkinliklerin bir araya gelmesinin küresel ölçekte teknolojilerin geliştirilmesini destekleyebileceğini dile getiriyor.

Ona göre 2030’a gelindiğinde asıl sınav; bölgenin başkaları tarafından geliştirilen çözümleri kullanmakla veya bunları kendi ihtiyaçlarına uyarlamakla yetinmeyip, kendi pazarlarından doğan ve dünya genelindeki kullanıcılara ulaşan teknolojiler üretmesinde yatıyor.


Apple "çamaşır katlayabilen" robot geliştiriyor

Apple genel merkezinde düzenlenen bir etkinlikte, iPhone'ları parçalayan Liam adlı robot sergileniyor (Reuters/Stephan Lam)
Apple genel merkezinde düzenlenen bir etkinlikte, iPhone'ları parçalayan Liam adlı robot sergileniyor (Reuters/Stephan Lam)
TT

Apple "çamaşır katlayabilen" robot geliştiriyor

Apple genel merkezinde düzenlenen bir etkinlikte, iPhone'ları parçalayan Liam adlı robot sergileniyor (Reuters/Stephan Lam)
Apple genel merkezinde düzenlenen bir etkinlikte, iPhone'ları parçalayan Liam adlı robot sergileniyor (Reuters/Stephan Lam)

Apple'ın, çamaşır katlayabilen iddialı bir makine de dahil bir dizi yeni ev robotu üzerinde çalıştığı bildiriliyor.

The Information'ın haberine göre iPhone üreticisinin araştırdığı diğer robotik konseptler arasında, kullanıcıları odadan odaya takip eden tekerlekli bir robot ve iç mekanda uçabilen bir cihaz da var.

Bu deneysel ürünlerin halka sunulacağına dair herhangi bir işaret yok ancak söylentilere konu olan cihazlardan biri, Apple'ın kısa süre önce tanıttığı HomeView merkezinin yeni nesil bir versiyonu.

HomeView Ultra veya HomeView Max prototipi, 9 inçlik bir ekrana ve dönebilen bir robotik kola sahip.

Habere göre robot, mevcut tasarımındaki kamera ve sensörler sayesinde "çevresini tam olarak algılayıp kendi başına hareket edebiliyor; biri odaya girdiğinde ışıkları açabiliyor, hatta belki bir kediye masadan inmesini söylemeye bile çalışabiliyor".

xdvfbgh
Apple, HomeView cihazının daha büyük ve robotik bir versiyonu üzerinde çalışıyor (David Phelan/The Independent)

The Independent cevap hakkı için Apple'la temasa geçti ancak şirket genellikle piyasaya sürülmemiş ürünler hakkında yorum yapmıyor.

Eski Apple CEO'su Tim Cook, şirketin birkaç yeni kategoride ürün piyasaya sürmeyi planladığının sinyalini geçen yıl vermişti.

Cook, bütün çalışanların katıldığı toplantıda, "Henüz hakkında konuşamayacağım ürün yelpazesi gerçekten muhteşem arkadaşlar. Muhteşem" demişti.

Bazılarını yakında göreceksiniz. Bazıları ise daha sonra gelecek. Ama göreceğiniz çok şey var.

Apple geçmişte de iddialı projeleri rafa kaldırmıştı. Bunların en dikkat çekeni, Project Titan kapsamında geliştirdiği sürücüsüz elektrikli araçtı.

Bu araba üzerinde 10 yıl boyunca çalışan ABD'li teknoloji devinin, nihayetinde 2024'te projeyi iptal etmeden önce araştırma ve geliştirmeye 10 milyar doların üzerinde harcama yaptığı bildirilmişti.

Apple halihazırda birkaç çalışan robot tasarlayıp üretse de bunlar yalnızca şirket içi kullanıma sunuldu.

Bunlardan ilki Liam, kullanım ömrü dolmuş iPhone'ları parçalara ayırıp geleneksel geri dönüşüm yöntemlerinde genellikle gözden kaçan değerli malzemeleri kurtarmak üzere tasarlanmış 29 kollu bir robotik sistemdi.

Liam'ın tanıtılmasından iki yıl sonra, 2018'de Apple, onun halefi Daisy'yi tanıttı. Yeni robot, daha fazla iPhone modelini parçalara ayırabiliyor ve saatte 200 cihaza varan işleme kapasitesine sahip.

Independent Türkçe


OpenAI'dan veri merkezlerine yönelik nefreti azaltmak için isim değişikliği

Fotoğraf: Reuters
Fotoğraf: Reuters
TT

OpenAI'dan veri merkezlerine yönelik nefreti azaltmak için isim değişikliği

Fotoğraf: Reuters
Fotoğraf: Reuters

OpenAI, veri merkezlerine duyulan nefreti azaltmaya yönelik kapsamlı bir planın parçası olarak bu merkezlere yeni bir ad vereceğini açıkladı.

Axios'un haberine göre şirket, yapay zekaya karşı giderek artan tepkilere yanıt vermek için bir politika ve halkla ilişkiler hamlesi başlatıyor. Bu adım, özellikle veri merkezlerine yönelik kamuoyu tepkilerinin arttığı ve ABD'yle diğer ülkelerdeki kanun koyucuların bu endişeleri giderek daha fazla dile getirdiği bir döneme denk geliyor.

OpenAI'ın bu yeni girişimi, ABD'de Demokratların Temsilciler Meclisi'nde çoğunluğu kazanmasının beklendiği ara seçimlerin ve bu seçimlerin hemen ardından yaşanacak 2028 başkanlık seçimi sürecinin başladığı bir döneme denk geliyor.

ChatGPT'nin geliştiricisi, özellikle Donald Trump'ın Beyaz Saray'ının yapay zeka düzenlemeleri konusunda sergilediği epey olumlu yaklaşım göz önüne alındığında, bu değişimlerden zarar görmemeyi sağlamayı umuyor. OpenAI ve Meta gibi büyük teknoloji şirketleri, Trump'ın ikinci kez seçilmesinden bu yana kendisiyle yakın ilişkiler içinde oldu. Ancak sektör, ABD'de güç dengelerinin değişmesinin, yeni denetimler ve baskılar getirebileceğinden endişe ediyor.

OpenAI'ın planları arasında belki de en dikkat çekicisi, "veri merkezleri" terimini "yapay zeka hesaplama kampüsleri" diye yeniden adlandırmak. Veri merkezleri kamuoyunda ciddi bir endişe kaynağı haline geldi. Hatta bazı adaylar ara seçim kampanyalarında bu tesislerin geleceğini tartışma konusu yaptı. Bu siyasi endişe, hem Cumhuriyetçi hem de Demokrat siyasetçiler arasında karşılık buluyor.

OpenAI, tesisleri yeniden adlandırarak bunların yerel topluluklara sağlayabileceği faydaları vurgulamayı amaçlıyor. OpenAI'ın küresel ilişkilerden sorumlu üst düzey yöneticisi Chris Lehane, Axios'a, "Yerel topluluklar şirketleri mesul tutmalı ve onlardan hesap sormalı. Böylece bu projelerden gerçekten büyük fayda sağladıklarından emin olmalılar" diye konuştu.

Haberde, şirketin bu isim değişikliğinin tartışma yaratacağını bilerek hareket ettiği belirtiliyor. Ancak OpenAI, bu hamlenin insanları şaşırtarak tartışmaların odağını değiştirmesini umuyor. Şirket böylece büyük veri merkezlerinin gürültüsü, çevreye verdiği rahatsızlık ve su tüketimi hakkındaki şikayetlerin geri planda kalmasını hedefliyor.

Habere göre OpenAI, şirketlerin yeni sistemler geliştirme hızını sınırlamaya yönelik zorunlu güvenlik önlemleri olan "hız sınırları" konusundaki tartışmaları da teşvik edecek. Axios’un haberine göre şirket ayrıca teknolojinin sağladığı ekonomik faydaların ve yapay zekaya ilişkin düzenlemelerin geliştirilmesinde uluslararası işbirliğinin öneminin altını çizecek.

Independent Türkçe