Cambridge'ten çığır açan keşif: Homo sapiens'in ataları iki ayrı gruptu

1,5 milyon yıl önce ayrılmışlar

Homo sapiens, yaklaşık 300 bin yıl önce Afrika'da ortaya çıktı (Avustralya Müzesi)
Homo sapiens, yaklaşık 300 bin yıl önce Afrika'da ortaya çıktı (Avustralya Müzesi)
TT

Cambridge'ten çığır açan keşif: Homo sapiens'in ataları iki ayrı gruptu

Homo sapiens, yaklaşık 300 bin yıl önce Afrika'da ortaya çıktı (Avustralya Müzesi)
Homo sapiens, yaklaşık 300 bin yıl önce Afrika'da ortaya çıktı (Avustralya Müzesi)

Modern insanların, yaklaşık 1,5 milyon yıl önce ayrılıp 300 bin yıl önce tekrar bir araya gelen iki grubun soyundan geldiği bulundu.

Homo sapiens veya modern insanların, 200 bin ila 300 bin yıl önce Afrika'da ortaya çıktığı uzun zamandır biliniyor. Ancak bilim insanları, türün tek bir soydan geldiğine inanıyordu.

Hakemli dergi Nature Genetics'te dün (18 Mart) yayımlanan makaleye göre modern insanlar, iki ayrı grubun birleşimi sonucu ortaya çıktı.

Yeni araştırmayı yürüten ekip fosil kayıtlarını incelemek yerine, dünyanın dört bir yanında bugün yaşayan insanların DNA'sını dizileyen 1000 Genom Projesi'nin verilerinden yararlandı. 

Dünyanın en eski mezarları, Homo sapiens ve Neandertallerin kültür alışverişini gözler önüne serdi

İki farklı insansı türünün aynı yer ve zamanda yaşadığı keşfedildi

Daha sonra buna dayanarak eski popülasyonların birleşip ayrılma süreçleri hakkında fikir veren bir algoritma tasarladılar. Algoritmayı simüle edilmiş verilerle test ettikten sonra gerçek insan genetik bilgilerini uyguladılar.

Bulgular, modern insan DNA'sının en azından iki eski grupla bağlantısı olduğuna işaret ediyor. Bu gruplar 1,5 milyon yıl kadar önce ayrılıp uzun süre birbiriyle etkileşime girmemiş görünüyor. Ancak modern insanların ortaya çıktığı dönemde, yaklaşık 300 bin yıl önce tekrar bir araya gelip çiftleşmişler.

Araştırmacılar, popülasyonlardan birinin modern insanların genetik yapısının yüzde 80'ini, diğerininse yüzde 20'sini oluşturduğunu söylüyor.

Cambridge Üniversitesi Genetik Bölümü'nden Aylwyn Scally, ortak yazarı olduğu çalışma hakkında "İki grup ayrıldıktan hemen sonra birinde ciddi bir popülasyon darboğazı görüyoruz, yani çok fazla küçüldükten sonra 1 milyon yıllık bir süre boyunca yavaşça büyümüşler" diyerek ekliyor: 

Daha sonra modern insanların genetik materyalinin yaklaşık yüzde 80'ine katkıda bulunan bu popülasyon, aynı zamanda Neandertallerin ve Denisova insanlarının ayrıldığı grup gibi görünüyor.

Bilim insanları diğer grubun modern insanlara aktardığı genlerin büyük bir kısmının, genomun gen işlevlerine karşılık gelen bölgelerinin yakınında yer almadığını tespit etti. Bu durumun, zararlı mutasyonları engelleyen bir doğal seçilimden kaynaklandığını düşünüyorlar. 

Ancak ekip, bu popülasyonun yine de modern insanların beyin gelişimine katkı sağlamış olabileceğini söylüyor.

Makalenin başyazarı Dr. Trevor Cousins, "Genetik materyalimizin az bir kısmına katkıda bulunan popülasyondaki bazı genler, özellikle de beyin fonksiyonu ve sinirsel işlemle ilgili olanlar, insan evriminde çok önemli bir rol oynamış olabilir" ifadelerini kullanıyor.

Araştırmacılar sözkonusu iki popülasyonun kim olduğunu henüz bilmiyor. Homo erectus ve Homo heidelbergensis bu dönemde Afrika'da yaşadığı için potansiyel adaylar ancak bunun doğrulanması için daha fazla çalışmaya ihtiyaç var. 

Independent Türkçe, Discover Magazine, IFLScience, Nature Genetics



Ödül olmadan video oyunu oynayan maymunlar bilim insanlarını şoke etti

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


Yapay zeka destekli akıllı saat bayılmayı önceden tahmin ediyor

Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)
Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)
TT

Yapay zeka destekli akıllı saat bayılmayı önceden tahmin ediyor

Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)
Araştırmacılar, Samsung Galaxy Watch 6 akıllı saatinin bayılma durumları için erken uyarı sistemi görevi görebileceğini belirtiyor (Samsung)

Araştırmacılar, akıllı saatlerinden gelen verileri kullanarak kişinin bayılmak üzere olup olmadığını tahmin edebilen dünyanın ilk sistemini geliştirdi.

Chung-Ang Üniversitesi Hastanesi'nde 132 hastanın katıldığı klinik çalışmada, Samsung Galaxy Watch'la kullanıcının kalp atış hızından gelen biyosinyallerden yararlanan gerçek zamanlı bir uyarı sistemi geliştirildi.

Sistem, bilimsel olarak vazovagal senkop diye bilinen bayılma nöbetlerini, yüzde 80'den fazla doğrulukla 5 dakikaya kadar önceden tahmin edebildi.

Hastanenin Kardiyoloji Bölümü'nden araştırmayı yöneten Profesör Junhwan Cho, "Senkop hastalarının düşmelerden kaynaklanan travmalar yaşaması yaygın bir durum ve ekstrem vakalarda bazıları kırık veya beyin kanaması gibi ciddi şekilde yaralanıyor" dedi.

Bu teknolojinin sağlayacağı erken uyarı, hastalara güvenli bir pozisyona geçmeleri veya yardım çağırmaları için önceden zaman kazandırabilir ve bu da ikincil yaralanmaların görülme sıklığını önemli ölçüde azaltabilir.

sdvfrtbhn
Samsung ve Kore'deki Chung-Ang Üniversitesi Gwangmyeong Hastanesi'nin ortak klinik çalışmasında, Galaxy Watch 6'dan elde edilen verilerle kişinin bayılıp bayılmayacağını tahmin edilebildi (Samsung)

Araştırmacılar, hastalardan kalp atış hızı değişkenliği verilerini toplamak için Galaxy Watch 6'daki fotopletismografi (PPG) sensörünü kullandı.

Daha sonra bayılma nöbetinin meydana gelmek üzere olup olmadığını belirlemek için verileri analiz etmek adına yapay zeka algoritması kullanıldı.

Bu, ticari bir akıllı saatin bayılmaya yönelik erken tahmin sistemini başarıyla sunduğu ilk örnek.

Samsung'un sağlık alanındaki araştırma ve geliştirme çalışmalarını yöneten Jongmin Choi, "Bu çalışma, giyilebilir teknolojinin sağlık hizmetlerini 'hastalık sonrası bakım'dan 'önleyici bakım' modeline nasıl dönüştürebileceğinin bir örneği" dedi.

Kullanıcılarımızın daha sağlıklı günlük yaşamlar sürmelerini sağlayan teknolojik yeniliklere öncülük etmeye kararlıyız.

Teknoloji devi, sağlık izleme yeteneklerini akıllı saatlerine ve diğer giyilebilir teknoloji cihazlarına entegre etmeyi planlıyor.

Araştırma bulguları, European Heart Journal-Digital Health adlı akademik derginin son sayısında "Prediction of vasovagal syncope using artificial intelligence-enabled smartwatch photoplethysmography-derived heart rate variability" (Yapay zeka destekli akıllı saat fotopletismografisiyle elde edilen kalp atış hızı değişkenliği kullanılarak vazovagal senkopun tahmin edilmesi) başlıklı çalışmada yayımlandı.

Independent Türkçe


ChatGPT'nin tuhaf takıntısının nedeni ortaya çıktı

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash
TT

ChatGPT'nin tuhaf takıntısının nedeni ortaya çıktı

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash

OpenAI, yapay zeka sohbet botu ChatGPT'nin mitolojik yaratıklara takıntılı hale gelmesine neden olan "goblin gizemini" çözdü.

ChatGPT'de alakasız sorulara verilen yanıtlarda bile "goblin" kelimesinden bahsedilme sıklığı son 6 ayda hızla arttı. Bu durum nedeniyle bir soruşturma başlatan OpenAI araştırmacıları, hatanın geçen kasımda yeni ChatGPT modelinin piyasaya sürülmesinin ardından "sinsice sızdığını" saptadı.

Öncüllerine kıyasla "daha akıllı ve daha konuşkan" olacak şekilde tasarlanan yeni model, "Meraklı", "İçten" ve "Sıradışı" gibi çeşitli kişilik ayarları içeriyordu.

Bu modelin yayımlanmasından kısa süre sonra ChatGPT kullanıcıları ve araştırmacılar; goblinler, gremlinler ve diğer fantastik yaratıklardan tekrar tekrar bahsedildiği bir örüntü fark etmeye başladı.

OpenAI konuyla ilgili blog yazısında, "GPT-5.1'den itibaren modellerimiz tuhaf bir alışkanlık geliştirmeye başladı: Metaforlarında giderek daha fazla goblin, gremlin ve diğer yaratıklardan bahsediyorlardı" diye belirtiyor.

Yaratıkların yer aldığı metaforlara bilmeden özellikle yüksek ödüller verdik. Goblinler de buradan yayıldı.

Şirketin güvenlik araştırmacıları GPT-5.1'in yayımlanmasının ardından, modelin eğlenceli metaforlar kullanmaya teşvik edilmesi sonucu "goblin" kelimesinin kullanımında yüzde 175'lik artış olduğunu bildirdi.

Eğitim yöntemi sonraki modeller için düzeltilmedi ve martta GPT-5.4 piyasaya sürüldüğünde "goblin" kullanımı, Meraklı kişilik tipinde neredeyse yüzde 4000 artarken diğer modellerde de aynı oranda artış görüldü.

OpenAI, "Ödüller yalnızca Meraklı kişilik ayarında uygulandı ancak pekiştirmeli öğrenme, öğrenilen davranışların onları üreten koşulla sınırlı kalmasını garanti etmez" ifadelerini kullanıyor.

Bir üslup alışkanlığı ödüllendirildiğinde daha sonraki eğitimler bunu başka yerlere yayabilir veya pekiştirebilir; özellikle de bu çıktılar denetimli ince ayar veya tercih verilerinde yeniden kullanılıyorsa.

Bu örnekteki aksaklık nispeten zararsızdı ancak önde gelen yapay zeka modelleri ve bunların eğitilme ve geliştirilme biçimindeki daha geniş bir kusuru gösteriyor.

Pekiştirmeli öğrenme ve ödül sinyallerinin kullanımı, yapay zeka modellerinin beklenmedik ve istenmeyen biçimlerde davranış değiştirmesine yol açabilir.

OpenAI, araştırma ve güvenlik ekibinin hatalı kalıpları araştırmak için yeni yollar geliştirdiğini ve gelecekte model davranışını daha fazla denetleyeceğini belirtiyor.

Independent Türkçe