Pasifik'teki antik kentler düşünülenden çok daha eski çıktı

Bulgular Pasifik'teki ilk toplumlar hakkındaki anlayışımızı geliştiriyor

Yüksek teknolojili haritalama, Tongatapu'da MS 300 civarında, yani daha önce düşünülenden yaklaşık 700 yıl önce toprak yapıların inşa edildiğini gösteriyor (Phillip Parton/Avustralya Ulusal Üniversitesi)
Yüksek teknolojili haritalama, Tongatapu'da MS 300 civarında, yani daha önce düşünülenden yaklaşık 700 yıl önce toprak yapıların inşa edildiğini gösteriyor (Phillip Parton/Avustralya Ulusal Üniversitesi)
TT

Pasifik'teki antik kentler düşünülenden çok daha eski çıktı

Yüksek teknolojili haritalama, Tongatapu'da MS 300 civarında, yani daha önce düşünülenden yaklaşık 700 yıl önce toprak yapıların inşa edildiğini gösteriyor (Phillip Parton/Avustralya Ulusal Üniversitesi)
Yüksek teknolojili haritalama, Tongatapu'da MS 300 civarında, yani daha önce düşünülenden yaklaşık 700 yıl önce toprak yapıların inşa edildiğini gösteriyor (Phillip Parton/Avustralya Ulusal Üniversitesi)

Vishwam Sankaran Bilim ve Teknoloji Muhabiri 

Yeni bir araştırmaya göre, Pasifik'teki ilk şehirler daha önce düşünülenden çok daha önce kurulmuş.

Avustralya Ulusal Üniversitesi'nden (ANU) araştırmacılar havadan lazer taramasıyla Tonga'nın Tongatapu adasındaki arkeolojik alanların haritasını çıkardı.

Pasifik'teki kentleşmenin, Batı etkisinden önce yerlilerin elinden çıkan bir yenilik olduğunu buldular.

Çalışmanın ortak yazarı Phillip Parton yaptığı açıklamada, "Tongatapu'da MS 300 civarında toprak yapılar inşa ediliyordu. Bu, daha önce düşünülenden 700 yıl öncesine denk geliyor" dedi.

Yerleşimler büyüdükçe, artan nüfusu desteklemek için yeni yollar bulmak zorunda kaldılar. Düşük yoğunluklu kentleşme diye adlandırdığımız bu tür bir yapılanma, muazzam bir sosyal ve ekonomik değişimi harekete geçiriyor. İnsanlar daha fazla etkileşime giriyor ve farklı türde işler yapıyor.

Veri toplamadaki zorluklar nedeniyle Pasifik'te kentleşmeyi incelemek zor.

Ancak araştırmacılar yüksek teknolojili haritalama ve arkeolojik saha çalışmalarını birleştirerek bu engellerin üstesinden geliyor.

Mezoamerika ve Güneydoğu Asya'da lidar (lazer darbeleri kullanılarak bir nesne veya bir yüzeyin uzaklığını anlamaya yarayan teknoloji -çn.) haritalama kullanılarak yapılan çalışmalar, sosyal kurumların yükselişi, kümelenme etkileri ve yerleşimlerin büyümesi gibi derin toplumsal değişimlerle ilişkili olan eskiden inşa edilmiş çevrelerdeki örüntüleri ortaya çıkarıyor.

Bu son bulgu, Pasifik'teki ilk toplumlar hakkındaki anlayışımızı geliştiriyor.

Parton, "Tongatapu'nun etkisinin 13. ve 19. yüzyıllar arasında Pasifik Okyanusu'nun güneybatısı boyunca yayıldığına dair ipuçları görebiliyoruz" dedi.

İnsanlar ilk şehirleri düşündüğünde genellikle dip dibe konutları ve kaldırım taşı döşenmiş rüzgarlı sokakları olan geleneksel eski Avrupa şehirlerini düşünür. Bu çok farklı bir şehir türü.

Araştırmacılar, Tonga'daki bu tür düşük yoğunluklu kentleşmenin çöküşünün Avrupalıların gelişine bağlı olduğunu söylüyor.

Parton, "Sistem kusurlu olduğu için çökmedi; daha çok Avrupalıların gelişi ve hastalıklar getirişiyle ilgiliydi" diye açıkladı.

Bu, ilk Pasifik yerleşimleri açısından sadece bir başlangıç. Muhtemelen daha keşfedilecek çok şey var.

Independent Türkçe-.independent.co.uk/news



Batılı teknoloji devleri, Çin üretimi yapay zekaya yöneliyor

Çin'de geliştirilen DeepSeek, Batı'da "veri casusluğu" endişesi yaratmıştı (Reuters)
Çin'de geliştirilen DeepSeek, Batı'da "veri casusluğu" endişesi yaratmıştı (Reuters)
TT

Batılı teknoloji devleri, Çin üretimi yapay zekaya yöneliyor

Çin'de geliştirilen DeepSeek, Batı'da "veri casusluğu" endişesi yaratmıştı (Reuters)
Çin'de geliştirilen DeepSeek, Batı'da "veri casusluğu" endişesi yaratmıştı (Reuters)

Batılı ülkelerdeki büyük firmalar, Çin üretimi yapay zeka modellerini kullanmaya yöneliyor.

Wall Street Journal’ın (WSJ) analizinde, Amazon Web Services, Microsoft ve Google gibi Amerikan devlerinin, müşterilerine DeepSeek’i bir seçenek olarak sunmaya başladığını yazıyor.

Bu durumun, ABD hükümetinin veri güvenliği nedeniyle Çinli DeepSeek firmasının bazı uygulamalarını devlet cihazlarında yasaklamasına rağmen gerçekleştiğine işaret ediliyor.

Analiz firması Sensor Tower’ın verilerine göre, ABD’li OpenAI firmasının ürettiği ChatGPT en popüler yapay zeka destekli sohbet botu olma özelliğini koruyor. Küresel çapta uygulamanın 910 milyon kez indirildiği belirtiliyor. Çinli mühendislerin tasarladığı DeepSeek ise 125 milyon kez indirildi.

Harvard Üniversitesi’nin haziranda yayımladığı bir çalışmada, Çin’in yapay zekada öne çıkmasını sağlayan iki temel unsurun veri zenginliği ve insan sermayesi olduğu belirtilmişti.

WSJ’nin analizine göre de Amerikan şirketleri daha çok “yapay genel zeka” (AGI) gibi devrimsel ilerlemelere yoğunlaşırken, Çinli firmalar pratik uygulamalarla günlük sorunları çözmeye odaklanıyor. Çinli şirketler aynı zamanda modellerini açık kaynak olarak sunuyor. Bu sayede kullanıcılar modelleri kendi ihtiyaçlarına göre uyarlayabiliyor.

Alibaba’nın “Qwen” adlı açık kaynak modelinin dünya genelinde 100 binden fazla türevi geliştirildi. Haberde, Japonya Ekonomi Bakanlığı için özel yazılımlar geliştiren Tokyo merkezli Abeja şirketinin Google ve Meta yerine Qwen’i tercih ettiğine dikkat çekiliyor.

DeepSeek, diğer yapay zeka şirketlerine kıyasla düşük maliyetle ve az sayıda çip kullanarak geliştirdiği açık kaynaklı yeni modeli DeepSeek-R1'i, 20 Ocak'ta piyasaya sürmüştü. ABD’li şirketlerle yarışan modelleri daha ucuza geliştirip sattığını öne süren DeepSeek, Nvidia'dan Microsoft'a kadar teknoloji devlerinin yüzlerce milyar dolar değer kaybetmesine neden olmuştu.

Batılı ülkeler, DeepSeek’in siber güvenliği ihlal ettiğini ve verilerin Pekin yönetimiyle paylaşılmasını sağladığını öne sürmüş, firmaysa iddiaları yalanlamıştı.

Güney Afrika’daki Witwatersrand Üniversitesi, DeepSeek’in diğer yapay zeka modellerine göre daha iyi veri güvenliği sağladığını savunuyor. Üniversite yetkililerinden Tarık Surtee, “Açık kaynaklı olması ve çevrimdışı kullanılabilmesi, verilerimizi koruyor” diyor.

Independent Türkçe, Wall Street Journal, RT