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.



Konakçılarını "dehşet verici" bir şekilde öldüren arı türü keşfedildi

Syntretus perlmani larvası, günlerce yaşadığı konağın karnından çıkıyor (Matthew Ballinger)
Syntretus perlmani larvası, günlerce yaşadığı konağın karnından çıkıyor (Matthew Ballinger)
TT

Konakçılarını "dehşet verici" bir şekilde öldüren arı türü keşfedildi

Syntretus perlmani larvası, günlerce yaşadığı konağın karnından çıkıyor (Matthew Ballinger)
Syntretus perlmani larvası, günlerce yaşadığı konağın karnından çıkıyor (Matthew Ballinger)

Kurbanlarını "dehşet verici" bir yolla öldüren bir yaban arısı türü keşfedildi. Meyve sineklerinin içine bıraktıkları larvalar büyüyerek sineğin karnını patlatıyor. 

Parazitoid yaban arıları, genellikle yumurtalarını henüz gelişim aşamasındaki sineklere bırakıyor. Bu dönemde konakçıların daha savunmasız olması arıların işini kolaylaştırıyor. 

Yumurtadan çıkan arılar, gelişimi devam eden sineklerin içinde büyüyerek onları içeriden yiyor. Sinekler genellikle yetişkinliğe varmadan ölüyor.

Fakat araştırmacılar ilk defa yetişkin sinekleri hedef alan bir parazitoid yaban arısı türü tespit etti. 

Mississippi Eyalet Üniversitesi'nden doktora öğrencisi Logan Moore, bahçesinden topladığı meyve sineklerinin karnında, bilinmeyen bir türde yaban arısı larvası olduğunu gördü. 

Moore ve ekip arkadaşları, Syntretus perlmani adı verdikleri türün gelişim süreçlerini laboratuvar ortamında inceledi. 

Bulgularını önde gelen hakemli dergi Nature'da 11 Eylül'de yayımlayan ekip, arının iğnesiyle yetişkin meyve sineklerinin karnına yumurtasını bıraktığını kaydetti. 

Daha sonra yumurtanın larvaya dönüşerek sineğin karnında 18 gün kaldığı ve konakçısının karnını patlatarak onu terk ettiği gözlemlendi.

Ardından birkaç saat ortalıkta gezinen arı, koza evresine geçerek 23 günün ardından yetişkin olarak kozadan çıktı.

Moore, "Sineğin yan tarafından dışarı çıkıyor" diyerek ekliyor: 

Ve durumu daha dehşet verici kılan şey de sineğin genellikle bundan sonraki birkaç saat boyunca canlı kalması.

Yeni bulunan yaban arısının, dünyanın en yaygın sinek türlerinden meyve sineğini (Drosophila melanogaster) hedef alması bilim insanlarını şaşkına çevirdi. Araştırmacılar, böyle bir keşfin nasıl şimdiye kadar yapılmadığını anlamaya çalışıyor. 

Moore, "Belki de bu kadar uzun süre keşfedilmemesinin nedeni, kimsenin bunu beklememesiydi" ifadelerini kullanıyor.

Sinekler, larva vücuttan ayrıldıktan sonra genelde bir süre daha yaşıyor (Matthew Ballinger)
Sinekler, larva vücuttan ayrıldıktan sonra genelde bir süre daha yaşıyor (Matthew Ballinger)

Bilim insanları laboratuvar testlerinde Syntretus perlmani'nin, Drosophila cinsindeki başka sinekleri de konakçı olarak seçtiğini gözlemledi.

Makalenin ortak yazarı Matthew Ballinger "Sinekleri hedef alan bilinen tüm parazitoid yaban arıları olgunlaşmamış yaşam evrelerindeki sineklere saldırır ve onun içinde gelişir" diyor: 

Drosophila ve diğer sinekleri hedef alan parazitoid yaban arıları hakkında 200 yıldır araştırmalar yürütülmesine rağmen, bugüne kadar yetişkinlere saldıran bir türe hiç rastlamamıştık.

Araştırmacılar Syntretus perlmani'nin, yetişkin sinekleri konakçı haline getirecek şekilde nasıl evrimleştiğini bulmayı amaçlıyor. 

Ekip, Syntretus perlmani'nin ABD'nin doğu kısmında geniş bir yaşam alanına yayıldığını söylüyor (Matthew Ballinger)
Ekip, Syntretus perlmani'nin ABD'nin doğu kısmında geniş bir yaşam alanına yayıldığını söylüyor (Matthew Ballinger)

Ballinger "Yeni tür hakkında daha fazla bilgi edinmek için sabırsızlanıyoruz" diyerek ekliyor: 

Umarız diğer araştırmacılar da önümüzdeki yıllarda kendi projelerine başlayarak bu türün enfeksiyon biyolojisini, ekolojisini ve evrimini daha iyi anlamaya çalışır.

Independent Türkçe, Popular Science, Live Science, Nature