OpenAI’den metin komutlarından video oluşturma hizmeti: Sora

1080p kalitesindeki videoların uzunluğu 1 dakika.

Sora modeli 1080p çözünürlükte film benzeri sahneler oluşturabiliyor. (Open AI)
Sora modeli 1080p çözünürlükte film benzeri sahneler oluşturabiliyor. (Open AI)
TT

OpenAI’den metin komutlarından video oluşturma hizmeti: Sora

Sora modeli 1080p çözünürlükte film benzeri sahneler oluşturabiliyor. (Open AI)
Sora modeli 1080p çözünürlükte film benzeri sahneler oluşturabiliyor. (Open AI)

OpenAI'nin yeni Sora teknolojisi, yapay zeka dünyasında, özellikle de metni videoya dönüştürme alanında olağanüstü bir sıçramayı temsil ediyor. Video içeriği oluşturmada yeni bir çağ başlatmak üzere tasarlanan bu yenilikçi teknoloji, basit metin talimatlarıyla bir dakikaya kadar uzunlukta son derece gerçekçi ve yaratıcı videolar oluşturulmasına olanak sağlıyor. Bu yeteneği sayesinde Sora, yapay zekanın dijital medya yaratımında devrim yaratma potansiyeli açısından oldukça ileri seviye bir örnek teşkil ediyor.

Örneğin, Sora'ya şu paragraf veriliyor:

"Zarif bir kadın, sıcak neon ışıkları ve hareketli şehir tabelalarıyla dolu bir Tokyo caddesinde yürümektedir. Siyah deri bir ceket, uzun kırmızı bir elbise, siyah ayakkabılar giyiyor ve siyah bir cüzdan taşıyor. Güneş gözlüğü takıyor ve ruj sürüyor. Kendinden emin ve rahat bir şekilde yürüyor. Sokak nemli ve yansıtıcı, renkli ışıklar ayna etkisi yaratıyor. Etrafta yürüyen bir sürü yaya var."

Sonuç ise bu (OpenAI internet sitesinden):

Yenilikçi yetenekler ve zorluklar

Sora, birden fazla karakter, belirli eylem türleri ve ayrıntılı senaryolar içeren karmaşık sahneler oluşturabiliyor. Tüm bunları yaparken bir kullanıcının komut istemindeki nüansları anlayabiliyor. Dikkat çeken bir özellik de Sora'nın tüm videoyu bir kerede oluşturabilmesi ve böylece özneler görüş alanından çıktığında görünümde meydana gelen değişiklikler gibi tutarsızlıkları ortadan kaldırmasında kendini gösteriyor.

Ancak modelin zayıf yönleri de yok değil. Örneğin, bir kişi elmadan bir ısırık alırken fotoğraflanabilir ancak ısırık izi artık elmanın üzerinde görünmeyebilir. Sora ayrıca sol ve sağı ayırt edememek gibi uzamsal ayrıntılar ve yönlerle başa çıkmakta veya belirli bir kamera yoluna bağlı kalmak gibi zaman içinde gelişen sahnelerin olaylarını tanımlamakta zorluk çekebilir.

Sora'nın tekniğiyle elde edilen sonuçlara bir başka örnek de kendisinden özellikle istenen bu paragrafı videoya çevirmesi (OpenAI internet sitesinden:

"Kamera doğrudan İtalya'nın Burano kentinin renkli binalarına bakıyor. Sevimli bir Dalmaçyalı köpek zemin kattaki bir binanın penceresinden bakıyor. Birçok insan binaların önündeki kanal sokaklarında yürüyor ve bisiklete biniyor."

Araştırma ve geliştirme teknolojileri

Şarku’l Avsat’ın edindiği bilgilere göre Sora, GPT modellerine benzer şekilde sıralı verileri işlemek için kullanılan derin öğrenme mimarisi türlerini kullanarak büyük miktarda veriyi verimli bir şekilde işlemesine olanak tanıyor. Model, videoları ve görüntüleri GPT'deki belirteçlere benzer şekilde veri yamaları kümeleri olarak temsil ederek çeşitli görsel veriler üzerinde eğitilmesine olanak tanır. Veri temsilinin bu şekilde birleştirilmesi sayesinde Sora'nın teknolojisi, süre, doğruluk ve diğer özellikleri daha önce hiç olmadığı kadar verimli bir şekilde ele almasını sağlıyor. Sora ayrıca DALL-E ve GPT modelleri üzerine yapılan araştırmalara dayanıyor ve görsel eğitim verileri için son derece açıklayıcı başlıklar oluşturmak için DALL-E 3'ün geri alma teknolojisini kullanıyor. Bu sayede kullanıcının metin talimatlarını daha doğru bir şekilde takip eden videolar oluşturuluyor. Model ayrıca hareketsiz görüntüleri canlandırabilir veya mevcut videoları ayrıntılara dikkat ederek genişletebilir ve gerçek dünya uygulamalarındaki çok yönlülüğü ve potansiyeli gösterebilir.

Güvenlik ve etik hususlar

Güvenlik ve etiğin öneminin farkında olan OpenAI, Sora'nın ürünlerine entegre edilebilmesi için birçok önemli adım attı. Şirket, X platformundaki bir paylaşımında, şirket içinde yanlış bilgilendirme, nefret içeriği ve önyargı gibi alanlarda uzmanlaşmış bir ekip olan Red Team üyeleriyle iş birliği yaparak, Sora tarafından oluşturulan videoları tanımlayabilen bir sınıflandırma aracı geliştirildiğini bildirdi.

Katılım ve gelecek beklentileri

OpenAI, endişeleri anlamak ve Sora için olumlu kullanım durumlarını belirlemek için küresel çapta politikacılar, eğitimciler ve sanatçılarla etkileşim kurmayı planlıyor. Kapsamlı araştırma ve testlere rağmen, potansiyel faydalı ve zararlı kullanımların tamamı bilinmiyor. OpenAI, zaman içinde daha güvenli yapay zeka sistemleri yaratmada kritik bir unsur olarak gerçek dünya kullanarak öğrenmenin önemine inanıyor.

Sora, yapay zekanın gerçek dünyayı anlama ve simüle etme becerisinde büyük bir ilerlemeyi temsil ediyor ve genel yapay zekaya (AGI) ulaşma yolunda kritik bir adımı işaret ediyor. Sora'nın geliştirilmesi sadece ilgi çekici video içeriği oluşturma potansiyelini göstermekle kalmıyor, aynı zamanda yapay zeka araştırma ve uygulamalarında devam eden zorlukları ve sorumlulukları da vurguluyor.



Harvard’ın DNA araştırması: Dünya nüfusunun yarısının kökenleri ortaya çıktı

Yamnaya halkının bir üyesine ait olan yaklaşık 5 bin 500 yıllık diş örneği (Nature)
Yamnaya halkının bir üyesine ait olan yaklaşık 5 bin 500 yıllık diş örneği (Nature)
TT

Harvard’ın DNA araştırması: Dünya nüfusunun yarısının kökenleri ortaya çıktı

Yamnaya halkının bir üyesine ait olan yaklaşık 5 bin 500 yıllık diş örneği (Nature)
Yamnaya halkının bir üyesine ait olan yaklaşık 5 bin 500 yıllık diş örneği (Nature)

Hint-Avrupa halklarının soyunun 5 bin yıl önce Ukrayna'da yaşayan Yamnayalardan geldiği DNA analizleriyle belirlendi.

Harvard Tıp Fakültesi’nde görev yapan genetikçi David Reich’ın yürüttüğü çalışmada, Avrupa ve Batı Asya halklarıyla onların soyundan gelenlerin kökenlerinin, 5 bin yıl önce bugünkü Ukrayna topraklarında yaşamış küçük bir çoban topluluğu olan Yamnaya'ya kadar sürülebileceği ortaya kondu.

Araştırmada, Avrupa’nın 100 farklı bölgesinden alınan tarihöncesi dönemde yaşamış yaklaşık 450 kişiye ait DNA örnekleri incelendi. Daha önceden elde edilen 1000 genetik örnek de çalışmaya dahil edildi.

Hakemli bilimsel dergi Nature’da geçen ay yayımlanan iki makalede, genetik verilerle arkeolojik ve dilbilimsel bulgular karşılaştırıldı. Araştırmacılar, daha önce bilinmeyen bir halkın MÖ 3000'den önce Volga Nehri'nden Karadeniz'in kuzeyindeki Ukrayna bozkırına göç ettiğini ve buradaki bir halkla karışarak Yamnaya'yı oluşturduğunu belirtiyor.

Yamnayaların ilk ortaya çıktığı Ukrayna’daki Mihaylivka mezrası, şu anda Rus işgali altında. Bilim insanları, Yamnayaların buradan Avrasya’ya yayıldığını, genlerini ve yaşam biçimlerini Portekiz’den Moğolistan’a kadar yaydığını söylüyor.

Arkeologlar ve genetikçiler, bu yayılmanın bugüne kadar dünyanın genetik ve kültürel mirasının çoğunu tanımladığını söylüyor. Reich, Yamnayaların göçleri için "Avrupa'nın ve nihayetinde dünyanın nüfusunu değiştirdiler" diyor. Dünyada hayatta olan yaklaşık 4 milyon kişinin bu soydan geldiğine dikkat çekiliyor.

İsveç’teki Göteborg Üniversitesi’nden araştırmaya katılmayan Yamnaya uzmanı Kristian Kristiansen, şu ifadeleri kullanıyor:

Bu inanılmaz yayılma, modern dönem öncesi küreselleşmenin temelini oluşturuyor.

Araştırmada, genellikle düşman olarak görülen Romalılar ve Keltlerle Persler ve Makedonlar gibi eski uygarlıkların bu genetik ve kültürel mirası paylaştığı belirtiliyor.  

Ayrıca Yamnayaların dillerinin Latince, Yunanca, İngilizce, Rusça, Urduca ve Almanca dahil yaklaşık 400 dilin atası olduğuna dikkat çekiliyor. Diğer yandan Estonya’daki Tartu Üniversitesi’nden DNA araştırmacısı Lehti Saag, “Bir dilin kökeninin tespit edilmesinde genetik bulgular asla tek başına yeterli olmaz” diyor.
Independent Türkçe, Wall Street Journal, New York Times