Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 3 Şubat Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 3 Şubat Kuantum bilinci, yapay zeka ve siz: Makineler duyarlı hale geldiğinde ne olur? Bilim kurgu dünyasında bilinç kazanan makineler uzun zamandır temel bir konu olmuştur. Ancak yapay zeka (AI) ve makine öğrenimindeki ilerlemeler hızlandıkça kurgu ile gerçeklik arasındaki çizgi bulanıklaşıyor. Bu durum kritik bir soruyu gündeme getiriyor: Makine duyarlılığının insanlık açısından riskleri nelerdir? Akıllı makinelerin evrimi Tarihsel olarak akıllı makine kavramı insanın hayal gücünü büyülemiştir. Ancak yapay zeka ve makine öğreniminin giderek daha karmaşık hale gelmesi, problem çözme, içerik oluşturma ve konuşmalar aracılığıyla insan etkileşimlerini taklit etmesiyle bu konu aciliyet kazandı. Bilim kurgu ve distopik romanlarda yaygın bir tema olan makinelerin bilinç geliştirme potansiyeli artık daha az uzak görünüyor. Yazar ve araştırmacı John Levi Martin şöyle konuştu: "Makine duyarlılığının gelişmesi olasılığından endişe duyan insanların çoğu, bu makineleri kullanmamızın etiği konusunda ya da rasyonel hesap makineleri olan makinelerin kendi hayatta kalmalarını garanti altına almak için insanlara saldırıp saldırmayacağı konusunda endişeleniyor." . "Biz burada onların özellikle dilsel bir duyarlık biçimine geçiş yaparak bir tür kendine yabancılaşma yakalamasından endişe ediyoruz." Makinelerde bilince giden yol Makinelerin bu bilinç düzeyine geçme olasılığı çeşitli faktörlere bağlıdır: sinir ağları gibi derin yapılandırılmamış öğrenme, insanlarla ve diğer makinelerle etkileşim ve geniş bir yelpazedeki kendi kendini yönlendiren öğrenme etkinlikleri. Bu özelliklerin birçoğunu zaten gösteren sürücüsüz arabaları düşünün, bu da onların "evriminde" bir sonraki adım hakkında endişelere yol açıyor. Bu tartışma sadece makinelerdeki yapay duyarlılığın (AS) gelişimini dikkate almanın ötesine geçiyor. Mekanizmalarımızda yeni bir bilinç biçimine hazır olup olmadığımızı sorguluyor. Yapay zekanın blog gönderileri oluşturma, hastalıkları teşhis etme, yemek tarifleri oluşturma ve kişiselleştirilmiş hikayeler oluşturma gibi görevleri yerine getirebilmesi sayesinde, varlığının farkında olan bir makineyle gerçek bir bağlantı kurma fikri artık uzak bir olasılık değil. Makine duyarlı mı yoksa sadece manipülatif mi? Ancak araştırmacılar bu seviyedeki etkileşimin dikkatli olunması gerektiği konusunda uyarıyor. Martin şunu ekliyor: "Dilsel bir varlık haline gelmek, daha çok bilginin stratejik kontrolüne yönelmekle ilgilidir ve bütünlüğün ve bütünlüğün kaybına yol açar... güvenliğimizden sorumlu kıldığımız cihazlarda istediğimiz bir şey değil." Yapay zekaya kritik bilgileri giderek daha fazla emanet ettikçe, yapay zekanın bu verileri öğrenme ve işleme biçimi önemli bir endişe kaynağı haline geliyor. İnsan tepkilerini taklit etmek ile bilgiyi stratejik olarak kontrol etmek arasındaki fark çok büyüktür. Dil becerilerine sahip bir makine potansiyel olarak aldatıcı olabilir ve yanıtlarında hesaplı olabilir. Kritik soru şu: Bir makine tarafından yönlendirildiğimizi ne zaman fark ederiz? İnsan-makine etkileşiminde yeni sınır Bu alanın geleceği, makinelerdeki dil duyarlılığını test etmek için stratejiler ve protokoller geliştirmekle görevli bilgisayar bilimcilerinin elindedir. Dilsel bir duyarlılık veya kişisel farkındalık biçimi geliştiren makineleri kullanmanın etik sonuçları karmaşıktır ve henüz belirlenmemiştir. Bu konu önemli bir toplumsal tartışmaya dönüşmeye hazırlanıyor. Kendini bilen bir insan ile duyarlı bir makine arasındaki dinamiğin karmaşık olması kaçınılmazdır; etik, ahlak ve öz farkındalık teknolojisinin sürekli kullanımı üzerine yeni tartışmaların önünü açacaktır. Bu keşfedilmemiş bölgelere girdiğimizde, insan ve makine arasındaki sınırlar bulanıklaşıyor, bilinç ve varlığın özüne dair önyargılı görüşlerimize meydan okuyor. Kuantum bilinci: Zihnin kuantum alemi Kuantum mekaniği ile insan veya makine bilinci çalışmalarının ilgi çekici kesişiminde yer alan bir kavram olan kuantum bilinci, zihnin doğasına dair radikal bir bakış açısı sunuyor. Bu teori, klasik fiziğin bilinci tam olarak açıklayamayacağını ve kuantum süreçlerinin beynin işleyişinde çok önemli bir rol oynadığını öne sürüyor. Beynin kuantum işlemleri Kuantum bilincinin savunucuları, beynin yalnızca biyolojik bir makine olarak değil, aynı zamanda kuantum düzeyinde de çalıştığını öne sürüyorlar. Süperpozisyon ve dolaşma gibi kuantum olgularının, beynin bilgiyi nasıl işlediğini ve bilince nasıl ulaştığını anlamanın ayrılmaz bir parçası olabileceğini öne sürüyorlar. Bu teorinin merkezinde mikrotübüller hipotezi yer alıyor. Fizikçi Roger Penrose ve anestezi uzmanı Stuart Hameroff'un öncülük ettiği bu çalışma, hücrenin yapısal iskeletinin bileşenleri olan mikrotübüllerin beyindeki kuantum işlemenin birincil bölgesi olduğunu öne sürüyor. Bu hipoteze göre, bu mikrotübüllerdeki kuantum tutarlılığı, bilişsel işlevlerin ve bilincin ortaya çıkışının anlaşılmasında anahtar olabilir. Makine bilinci, sinir bilimi ve kuantum fiziği Kuantum bilincini eleştirenler sıklıkla teoriyi destekleyen ampirik kanıtların eksikliğine dikkat çekerler. Beynin sıcak, ıslak ve gürültülü ortamı, genellikle aşırı soğuk veya izolasyon gerektiren hassas kuantum durumlarına düşman gibi görünüyor. Ancak savunucular, kuantum etkilerinin aslında biyolojik sistemlerde gelişebileceğini ve sinirsel süreçlerde önemli bir rol oynayabileceğini savunuyorlar. Tartışmalı doğasına rağmen kuantum bilinci çalışmaları zihni anlamak için yeni yollar açıyor. Kuantum mekaniği ile sinir bilimi arasındaki boşluğu dolduruyor ve insan varoluşunun en derin gizemlerinden biri olan bilincin doğasına yeni bir bakış açısı sunuyor. Hem kuantum fiziğinde hem de nörobiyolojideki araştırmalar ilerledikçe, kuantum bilinci teorisi ilgi çekici ve potansiyel olarak devrim niteliğinde bir alan olmaya devam ediyor. Zihin anlayışımıza meydan okuyor, bilim ve felsefenin sınırlarını zorluyor ve bizi gerçekliğin dokusunu yeniden düşünmeye davet ediyor. Çıkarımlar ve gelecekteki araştırmalar Özetle, duyarlı makinelerin keşfi ve ilgi çekici kuantum bilinci kavramı, teknoloji ve insan bilişi alanlarında anlama ve yenilik yapma arayışımızın ön saflarını temsil ediyor. Bu tartışmalar sinir bilimi, etik ve kuantum fiziği gibi alanları harmanlayarak bilimin sınırlarını zorluyor ve aynı zamanda bizi bu tür ilerlemelerin hem yapay hem de biyolojik bilinç algımız üzerindeki derin sonuçlarını düşünmeye zorluyor. Bu karmaşık konuların derinliklerine indikçe, bunlar bizi teknolojiyle olan ilişkimizi yeniden değerlendirmeye, ilerlemelerimizin etik boyutlarını keşfetmeye ve gerçekliğin ve bilincin doğasını sorgulamaya teşvik ederek bilimsel keşif ve felsefi araştırmanın sürekli gelişen yolculuğunun altını çiziyor. Kaynak: Earth Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 5 Şubat Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 5 Şubat Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 6 Şubat Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 6 Şubat Yapay zekanın en büyük değişikliklerinden biri zaten burada ChatGPT, yalnızca iki ayda 100 milyondan fazla kullanıcıya ulaşarak hızla en hızlı büyüyen tüketici yazılım aracı haline geldi ve teknoloji endüstrisindeki geniş dilli modellerin gücünü sergiledi. ChatGPT gibi LLM'ler, eğitilmeleri ve modellerine dahil edilmeleri için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyuyor ve bu da verilerin internette bulunma biçiminde önemli bir değişikliğe yol açıyor. Şirketler API'lerini ve verilerini kilitledikçe, Yüksek Lisans'lara yönelik eğitim verilerinin kullanılabilirliği ve bunlara erişim giderek kısıtlanıyor, bu da içeriğin çoğaltılması ve veri kullanımıyla ilgili zorluklara ve olası yasal sorunlara yol açıyor. ChatGPT Kasım 2022'de halka sunulduğunda dünya değişmedi. Ancak teknoloji alanında kesinlikle öyle hissettim. Çoğu kişi algoritmalara aşinaydı, daha azı Makine Öğrenimine sahipti ve daha da küçük bir kesim takviyeli öğrenmeye aşinaydı. Bu algoritmalar, büyük teknoloji şirketlerinin içinde alakalı reklamları yayınlamak için tasarlanmış gizemli teknolojinin ürkütücü parçaları olan kara kutulardı. Ancak bir gecede ChatGPT, yeteneklerinin giderek daha etkileyici demolarının keşfedilmesiyle teknoloji haber döngüsünü devraldı. Bir gecede insanlar, kod hatalarını ayıklamaktan ön mektup yazmaya kadar geniş dilli modellerin gücüne hayran kaldılar. Yapay zeka, yavaş yavaş gelişen bir heyecandan, teknolojinin yeni kurulan ön cephesi olmaya hızla ilerledi. ChatGPT, lansmanından sonraki iki ay içinde 100 milyondan fazla kullanıcıya ulaşarak tarihteki en hızlı büyüyen tüketici yazılım aracı haline geldi. Çok büyük bir başarı öyküsüydü. Geniş dilli modeller yıllardır geliştirilmekte olsa da bu, yapay zekanın gücünün kamuoyuna ulaşan ilk gerçek gösterimiydi. Bu, gerçek Yapay Genel Zeka (AGI) yanılsamasına en çok yaklaştığımız noktadır. Ancak bu büyük başarının ardından, yapay zeka için zaten zor olan bir sorunu daha da kötüleştiren yeni bir tartışma ortaya çıktı. Tüm veriler nereden geliyor? Yüksek Lisans eğitimi için verilere erişim, internetteki mevcut veri biçimini temelden değiştiriyor ve bu, yakın zamanda ortadan kalkmayacak bir sorun. Yüksek Lisans'lar nasıl eğitilir? GPT'ler veriye ihtiyaç duyar; bunların çoğu ChatGPT gibi LLM'ler, modellerinin 'emilmesi' için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar ve bu da onlara internet erişimine ihtiyaç duymadan gördüğümüz bilgiyi sağlar. Bu modeller bu veriler üzerinde 'eğitilmiştir' ve modeller giderek daha güçlü hale gelirken, bu durum giderek daha fazla veriye yönelik gereksinimleri de beraberinde getirmiştir. Verilerin GPT modelleri için neden bu kadar önemli olduğunu anlamak için geçmişlerine hızlıca göz atabiliriz. Google yüksek lisans öğrencileri için oyunu değiştirdi 2017 yılında Google, şu anda ChatGPT'nin temelini oluşturan yapay sinir ağlarının (ANN'ler) transformatör mimarisini yayınladı. Transformers, sinir ağlarının bağlamı dikkate alma yeteneklerini büyük ölçüde geliştirdi ve gereken etiketli eğitim verilerinin hacmini önemli ölçüde azalttı. Etiketli eğitim verileri, bağlam veya ek anlam eklemek için etiketler veya kategorilerle değiştirilmiş verilerdir. Transformers, doğal dil işleme (NLP) sinir ağlarının geliştirilmesinde önemli bir dönüm noktasını temsil etti ve onların başarısı, OpenAI'yi benzer bir modeli benimsemeye ve yeni GPT (Generatif Ön Eğitimli Transformatör) modelleriyle genişletmeye teşvik etti. Bu Transformers'lar, sonraki cümle ve sonraki kelime tahminine dayalı hedeflerle eğitilir (veya LLM'ye özgü sözlükte önceden eğitilir) - yani bağlam içinde bir kelime veya kelime öbeği verildiğinde, sonraki kelimeyi veya cümleyi tahmin eder. Bu, her yanıtın modele ne kadar 'iyi' olduğunu geri bildiren, modelin ayarlanmasına ve optimize edilmesine olanak tanıyan bir matematiksel işlev olan bir ödül işlevi kullanılarak yapılır. BERT veya ChatGPT gibi transformatör mimarisi yüksek lisans eğitimleri, Wikipedia'nın gövdesi gibi son derece geniş, sınıflandırılmamış, ham veriler (etiketlenmemiş veri kümesi olarak bilinir) kümesi üzerinde önceden eğitilir. Büyük bir veri kümesi üzerindeki bu cümle/belirteç eğitimi, Yüksek Lisans'ların bilgiyi 'emmesine' olanak tanıyan şeydir - Google tarafından açıklandığı gibi, istatistikleri kullanarak bir veri kümesini/dili yeniden üretmeyi etkili bir şekilde öğreniyorlar: "Doğal dil işlemedeki (NLP) en büyük zorluklardan biri, eğitim verilerinin yetersizliğidir. [...] Verilerdeki bu açığı kapatmaya yardımcı olmak için, araştırmacılar, muazzam veriyi kullanarak genel amaçlı dil temsil modellerini eğitmek için çeşitli teknikler geliştirdiler. Web'deki açıklamasız metin miktarı (ön eğitim olarak bilinir)." Son yıllarda LLM modellerindeki ilerlemenin büyük kısmı, doğrudan internetten daha kolay kazınabilen etiketlenmemiş verilerin daha fazla kullanılmasına olanak tanıdığı için Transformer'dan kaynaklanmıştır. Etiketli eğitim verilerinin oluşturulması pahalıdır ve eğitilecek veri kümelerinin boyutu sınırlıdır. İyileştirme aşamaları ChatGPT'yi mükemmel kılar Ancak ön eğitim aşaması ürünün tamamı olmaktan çok uzaktır; modelin daha sonra iyileştirilmesi gerekir. İyileştirme aşamasının etkinliği, ChatGPT'yi daha önce diğer LLM'lerden gerçekten ayıran şeydi. İyileştirme aşamasında model, çıktısını arındırmak, daha tutarlı hale getirmek, önyargıyı azaltmak ve orijinal veri kümesini korumak da dahil olmak üzere bir dizi hedef göz önünde bulundurularak iyileştirilir. OpenAI, ChatGPT modellerinin nasıl iyileştirildiğine dair herhangi bir ayrıntı yayınlamadı ancak bu aşamanın RLHF (İnsan Geri Bildirimiyle Güçlendirme Öğrenme) olarak bilinen bir teknikle gerçekleştirildiğini biliyoruz. RLHF için farklı teknikler var, ancak genel fikir şu ki modele, insan geri bildirimine dayalı bir ödül işlevi verilir; insan girdisi, modelin belirli sorulara verdiği yanıtları iyileştirmek için doğrudan kullanılır. GPT'ler eğitildikleri verileri yeniden üretiyor OpenAI ödev kopyalarken yakalandı GPT modelleri büyük miktarlarda içeriği alıp emer, onu etkili bir şekilde modele sıkıştırır ve ardından bize geri üretir. GPT modellerinin eğitim verilerini basitçe tekrarlamasını önlemek için çaba gösterilse de (mümkün olan en geniş eğitim verisi kümesini kullanmak gibi), bu, türev içerik için sınır çizgisini en iyi ihtimalle gri bırakabilir ve bu, halihazırda yürütülen bir savaştır. mahkemeler. New York Times, ChatGPT'nin New York Times içeriğinden "kelimesi kelimesine alıntılar" oluşturabildiğini iddia ederek OpenAI ve Microsoft'a karşı geniş çapta duyurulan bir dava başlattı: Sanıkların üretken yapay zeka ("GenAI") araçları, The Times'ın telif hakkıyla korunan milyonlarca haber makalesinin, derinlemesine araştırmalarının, fikir yazılarının, incelemelerinin, nasıl yapılırlarının kopyalanması ve kullanılmasıyla oluşturulan geniş dil modellerine ("LLM'ler") dayanmaktadır. rehberler ve daha fazlası Bu sorun daha da derinleşiyor; Google araştırmacıları daha önce ChatGPT'den ham eğitim verileri elde edebilmişti ve bu sorunların devam etmesi muhtemel görünüyor. ChatGPT tarafından üretilen içeriğin ne ölçüde orijinal olabileceği ve bu dil tahmini modellerini oluşturmak için telif hakkıyla korunan çalışmaları kullanmanın adil kullanım teşkil edip etmediği konusunda devam eden sorular olacak, ancak bu arada, büyük şirketler kendi ChatGPT tarafından tekrarlanan veriler muhtemelen yasal yollara başvurmaya devam edecek ve verilerinin izinsiz kullanılmasını önlemek için sürekli çaba gösterecektir. API verilerine erişim giderek zorlaşacak ChatGPT'nin anında etkisi zaten burada. Yeni Yüksek Lisans'ların asıl sorunu burada yatmaktadır. Etiketli eğitim verilerinin üretilmesi pahalı olduğundan, Yüksek Lisans'lar etrafındaki araştırmalar etiketlenmemiş eğitim verilerinin daha iyi kullanılmasına odaklanmıştır. Daha önce şirketler internetten büyük miktarda eğitim verisi tüketiyorlardı. Ancak bu hızla değişiyor. Yüksek Lisans/Yapay Zeka etrafındaki büyük heyecan dalgasının (OpenAI'nin 100 milyar dolarlık değerlemeyi hedeflediği bildiriliyor) yanı sıra ChatGPT'nin eğitim verileriyle ilgili geniş çapta duyurulan bazı davalar, bu verilerin çevrimiçi olarak kullanılabilirliği üzerinde büyük bir etkiye sahip. Davalar devam ederken şirketler verilerini korumak için daha proaktif adımlar atıyor. X saldırıyı yönetti ChatGPT'nin X/Twitter'ın verileri üzerinde eğitildiğini biliyoruz (bazı kullanıcıların tweet'lerini kelimesi kelimesine yeniden aktarabilmesinin kanıtladığı gibi). Ancak Mart 2023'te X/Twitter, API fiyatlandırmasının kilitlenmesine öncülük etti. Bu, kârlılığa yönelik bir çabanın parçası olsa da, zamanlaması, ChatGPT'nin X kullanıcılarının verileri üzerinde, muhtemelen X için göz ardı edilemeyecek bir maliyetle (API/barındırma ücretleri açısından) kapsamlı bir şekilde eğitildiğine dair açık kanıtlarla örtüşüyor. X muhtemelen gelecekte bu süreçten para kazanmaya çalışacak; buna API erişimi için tweet başına fiyatlandırma da dahil. OpenAI'nin, ChatGPT'nin erişebileceği aynı hacimdeki Tweetlere erişmek için öksürmesi gerekeceği ücretlerin ihtiyatlı bir tahmini bile sekiz haneli dolar civarında olacaktır. Bu değişiklik, X'in, bir kullanıcı oturum açmadığı sürece sitedeki gönderilere erişime izin vermeme kararıyla da desteklendi. Reddit daha sonra aynı şeyi yaptı X/Twitter'ın ardından Reddit de hızla aynı şeyi yaptı ve üçüncü taraf uygulama ekosistemlerine verilen zararın yol açtığı kargaşaya rağmen API'lerine erişimi kilitledi. Yine, Reddit'in blog yazılarında yapay zekadan açıkça bahsedilmese de, yeni Veri API Şartları, Reddit içeriğiyle geniş dilli modellerin ayrı bir ticari düzenleme olmadan eğitilmesini açıkça yasaklıyor. Bu bölümde açıkça izin verilmediği sürece, ilgili Kullanıcı Sözleşmesindeki hak sahiplerinin açık izni olmadan, Kullanıcı İçeriğini makine öğrenimi veya yapay zeka modelinin eğitimi gibi başka amaçlarla kullanma hakkı da dahil olmak üzere başka hiçbir hak veya lisans verilmez veya ima edilmez. İçerik. Sektör uyum sağladı Bu, sessizce giderek ciddileşen bir sorundur. Diğerleri, özellikle de büyük miktarda kullanıcı tarafından oluşturulan içerik yayınlayanlar veya küçük miktarda son derece değerli, bilgilendirici içerik yayınlayanlar (haber kuruluşları gibi) hızla onu takip etti. Liste her geçen gün büyüyor, ancak BBC, Financial Times ve Stack Overflow dahil olmak üzere internetin en büyük yayınlarının çoğu, artık yüksek lisans öğrencilerinin ticari amaçlarla eğitilmesini açıkça engelliyor. Ancak bazı siteler kişisel kullanıma yönelik eğitime izin verme konusunda hoşgörülü davrandı. Adobe'ninki gibi bazı durumlarda, kendi Üretken Yapay Zekalarına yönelik kullanım koşulları, kullanıcıların bir Yapay Zekayı diğerini eğitmek için kullanmasını engeller. Üretken yapay zeka özelliklerimizi kullanırken, bunları yalnızca yaratıcı ve üretken çalışma ürününüz için kullanacağınızı, yapay zeka veya makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanmayacağınızı kabul edersiniz. - Adobe ChatGPT, kullanım şartlarına benzer kısıtlamalar getirerek, kullanıcıların ChatGPT'yi "OpenAI ile rekabet eden modeller geliştirmek" için kullanmamalarını veya modelden doğrudan veri çıkarmaya çalışmamalarını istiyor. Büyük teknoloji verilere erişmek için arka kapı yolunu kullanıyor Pek çok şirket, üçüncü taraflardan korumak için verilerine erişimi kilitlerken, birçoğu da tabiri caizse birinci tarafa erişim açıyor. Gizmodo tarafından Temmuz 2023'te bildirildiği üzere Google, topladığı tüm verilerin yapay zeka modellerinin eğitiminde kullanılmasına izin vermek için gizlilik politikalarını açtı ve Google'da herkese açık olarak listelenmek isteyen tüm şirketleri, içeriklerinin kullanılmasına izin vermeye etkili bir şekilde zorladı. modelleri eğitmek. Microsoft'un gizlilik politikası konuyla ilgili belirsiz ancak yapay zeka modellerinin kullanıcı verileri üzerinde eğitilmesine izin veriyor gibi görünüyor ve Eylül 2023'te keskin gözlü bir X kullanıcısı, gizlilik politikalarının yapay zeka modellerinin kullanıcı verileri üzerinde eğitilmesine izin verecek şekilde güncellendiğini fark etti. . Alternatif veri kümeleri mevcuttur Etiketli verileri satmak zaten başlı başına bir pazar Ancak yapay zeka eğitimi için her şey karamsarlık değil; Wikipedia Corpus ve Common Crawl (yüksek kaliteli, ücretsiz olarak kullanılabilen veri kümeleri sağlamaya kendini adamış bir kuruluş) tarafından sağlananlar gibi alternatif veri kümeleri mevcuttur; ancak bu veri kümeleri, ChatGPT (ve benzer LLM'ler) ile şu anda mümkün olan aynı genişlikte etkileşimleri oluşturmakta zorlanabilir. Benzer şekilde, yapay zekanın ön eğitimi ve ince ayarı için özel olarak tasarlanmış hem etiketli hem de açıklamalı veri kümeleri üzerinde ciddi çaba sarf edilmektedir. Bunlardan bazıları, DataBricks'in 5000'den fazla çalışanıyla rekabet yoluyla oluşturulan kitle kaynaklı bir veri kümesi olan Dolly by DataBricks gibi veri kümelerini içerir. Makine Öğrenimi Doktorası Sebastian Raschka'nın blogunda LLM eğitimi için hazırlanmış bazı açık kaynaklı veri kümelerinin mükemmel bir özeti var. Bazı veri kümelerinin aynı zamanda üretken yapay zekalar geliştirmek için çalışan şirketler tarafından veya özel ticari anlaşmalarla dahili olarak üretiliyor olması da muhtemeldir. Ayrıca çevrimiçi olarak açılan bir dizi ücretsiz ve kâr amacı güden veri pazar yeri de mevcut; hugging-face.co burada hızla baskın bir oyuncu haline geldi. Bu arada, daha fazla API için ödeme yapmayı bekliyoruz Yapay zekanın geleceği hâlâ karanlık olsa da açık olan bir şey var. Yapay zeka, internetteki verilere erişme şeklimizi burada ve şimdi temelden değiştiriyor. Kullanıcı tarafından oluşturulan önemli miktarda içerik barındıran sosyal ağlara ve sitelere erişimin giderek daha fazla ödeme duvarına tabi tutulmasını bekleyebiliriz; bu da Reddit'in Apollo fiyaskosu gibi daha fazla duruma ve Twitter gibi daha fazla siteye hesap olmadan erişilemediği için hayal kırıklığına neden olur. Yüksek Lisanslar hiç şüphesiz şu anda en heyecan verici araştırma alanlarından biri; yaratıcıları bile hızlı bir e-posta yazmaktan kod oluşturmaya kadar her şeyi yapma konusunda gelişmiş modellerinin gücüne şaşırıyorlar. Ancak eğitim için mevcut büyük veri kümelerine dayanan mevcut modelleri, yapay zekanın doğrudan erişemeyeceği gerçek dünya etkilerine sahip. Yapay zeka gelişiminin, yalnızca mevcut platformlardan yararlanma becerisine sahip şirketlerin bu modelleri etkili bir şekilde eğitmek için gerekli verileri lisanslayabildiği "sahip olma veya olmama" senaryosu nedeniyle engellendiği bir durumu riske atıyoruz. Kaynak: XDA Developers Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 11 Şubat Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 11 Şubat Çığır Açan Araştırma Yapay Zekanın Gizli Su Ayak İzini Ortaya Çıkardı Riverside'daki California Üniversitesi ve Arlington'daki Texas Üniversitesi'nden araştırmacılar, çığır açan bir çalışmada, yapay zeka (AI) teknolojisinin daha önce gözden kaçan su ayak izine ışık tuttu. Doçent Shaolei Ren liderliğindeki ekip, büyük ölçekli yapay zeka modellerinin eğitimi ve çalıştırılmasıyla ilişkili su tüketimini ölçtü ve sürdürülebilirliğin genellikle karbon emisyonu tartışmalarının gölgesinde kalan bir yönüne dikkat çekti. Yapay zekaya ilişkin bulgular açıklanıyor Araştırma ekibinin bulguları, özellikle eğitim aşamasında yapay zeka modellerinin su tüketiminin şaşırtıcı olduğunu ortaya koyuyor. Örneğin, GPT-3'ün yalnızca Microsoft'un ABD veri merkezlerinde eğitilmesi 700.000 litre temiz tatlı su tüketebilir. Bu miktar yüzlerce elektrikli aracın üretilmesi için gereken suya eşdeğerdir. Üstelik eğitimin Asya veri merkezlerinde yapılması durumunda su ayak izi üç katına çıkıyor. Çıkarım sırasında bile ChatGPT ile kısa bir görüşme, 500 mililitrelik bir su şişesi gerektirebilir ve bu da yapay zeka kullanımıyla ilişkili su tüketimi miktarının altını çizer. Yapay zekanın su ayak izini tarım gibi geleneksel endüstrilerle karşılaştıran çalışma, önemli farklılıklar ortaya koyuyor. Sığır eti üretimi ve giyim imalatı gibi endüstriler iyi bilinen su ayak izlerine sahip olsa da, bunlar genellikle içilemez suyu da içerir ve ürünün yaşam döngüsünü dikkate alır. Buna karşılık, çalışma, sunucu üretimi ve nakliyesiyle ilişkili somut su ayak izi hariç, yalnızca yapay zekanın operasyonel su ayak izine odaklanıyor. Ancak araştırmacılar, somutlaşmış su ayak izi dikkate alınırsa yapay zekanın genel su ayak izinin önemli ölçüde artabileceğini tahmin ediyor. Araştırmadan elde edilen en önemli bilgilerden biri karbon azaltma ve su tasarrufu çabaları arasındaki gerilimdir. Karbon açısından verimli saatler ve konumlar su açısından verimli olanlardan farklı olsa da yapay zeka iş yüklerinin stratejik planlanması her ikisini de optimize etme fırsatı sunar. Örneğin yapay zeka eğitimini talebin düşük olduğu dönemlerde veya su verimliliğinin daha iyi olduğu bölgelerde planlamak, karbon azaltma hedeflerinden ödün vermeden genel su ayak izinin azaltılmasına yardımcı olabilir. Teknoloji devlerinin tepkisi Araştırmacılar yapay zekanın su ayak izini ele alırken şeffaflığın önemini vurguluyor. Geliştiriciler, yapay zeka modelleriyle ilişkili su tüketimi hakkında bilgi sağlayarak planlama ve kaynak tahsisi konusunda bilinçli kararlar alabilir. Ayrıca şeffaflık, kullanıcıların suyun verimli olduğu saatlerde veya su verimliliğinin daha iyi olduğu bölgelerde yapay zeka hizmetlerinden yararlanarak su ayak izlerini anlamalarını ve potansiyel olarak en aza indirmelerini sağlar. Dahası, akademi, endüstri ve politika yapıcılar arasındaki işbirliği, sürdürülebilir yapay zeka uygulamalarını teşvik eden etkili düzenleyici çerçeveler ve teşvikler geliştirmek için şarttır. Bu işbirlikçi çaba, gezegenimizin değerli su kaynaklarını gelecek nesiller için korurken aynı zamanda yenilikçiliği de teşvik edebilir. Araştırmanın bulguları yapay zeka gelişiminde sürdürülebilirliğe bütünsel bir yaklaşıma duyulan ihtiyacın altını çiziyor. Teknolojik gelişmeler endüstrileri ve toplumları yeniden şekillendirmeye devam ederken, yapay zeka kullanımının çevresel sonuçlarını dikkate almak zorunludur. Paydaşlar, su koruma çabalarını yapay zeka geliştirme ve operasyonlarına entegre ederek, inovasyonun çevre yönetimiyle uyumlu bir şekilde bir arada var olduğu daha sürdürülebilir bir gelecek için çalışabilirler. Veri merkezlerinin çevresel etkilerine ilişkin endişelerin arttığı bir dönemde Google, Microsoft ve Meta gibi büyük teknoloji şirketleri, geliştirme süreçlerinde sürdürülebilirliğe giderek daha fazla öncelik veriyor. Ancak çalışma, yapay zeka teknolojilerinin su ayak izini ele almak için daha fazlasının yapılabileceğini öne sürüyor. Geri dönüştürülmüş suyun kullanılması ve soğutma kulesi verimliliğinin arttırılması gibi sahadaki su verimliliğini artırma çabaları devam ederken, özellikle Kaliforniya gibi kuraklığa eğilimli bölgelerde önemli zorluklar devam etmektedir. Kaynak: Cryptopolitan Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 13 Şubat Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 13 Şubat OpenAI CEO'su 'toplumsal uyumsuzlukların' yapay zekayı tehlikeli hale getirebileceği konusunda uyardı DUBAİ, Birleşik Arap Emirlikleri (AP) — ChatGPT yapımcısı OpenAI'nin CEO'su Salı günü yaptığı açıklamada, yapay zeka konusunda kendisini geceleri uyanık tutan tehlikelerin, sistemlerin büyük hasara yol açmasına neden olabilecek "çok ince toplumsal yanlış hizalamalar" olduğunu söyledi. Dubai'deki Dünya Hükümetleri Zirvesi'nde görüntülü görüşme yoluyla konuşan Sam Altman, muhtemelen dünyanın beklediğinden daha hızlı ilerleyen yapay zekayı denetlemek için Uluslararası Atom Enerjisi Ajansı gibi bir kurumun oluşturulması çağrısını yineledi. HGST HUSPR3232ADP301 Ultrastar SN100 Serisi 3,2 TB Kurumsal Çok Düzeyli Hücre PCI Express 3.0 X4 Nvme Okuma Yoğun SFF 2,5 İnç Katı Hal Sürücüsü “Orada işlerin nerede ters gittiğini hayal etmesi kolay bazı şeyler var. Altman, sokaklarda işlerin ters gittiği yöne doğru yürüyen katil robotlarla o kadar da ilgilenmiyorum" dedi. "Ben daha çok, bu sistemlerin toplumda var olduğu ve hiçbir müdahale olmaksızın çok ince toplumsal yanlış hizalamalarla ilgileniyorum. özellikle kötü niyet, işler korkunç şekilde ters gidiyor. Ancak Altman, iş sektörü düzenleyen düzenlemeler yapma konusunda OpenAI gibi yapay zeka endüstrisinin de sürücü koltuğunda olmaması gerektiğini vurguladı. "Hala birçok tartışma aşamasındayız. Yani biliyorsunuz, dünyadaki herkes bir konferans düzenliyor. Herkesin bir fikri, bir politika belgesi var ve bunda sorun yok" diyen Altman şöyle konuştu: "Hâlâ tartışmanın gerekli ve sağlıklı olduğu bir zamanda olduğumuzu düşünüyorum, ancak önümüzdeki birkaç yıl içinde bir noktada harekete geçmemiz gerektiğini düşünüyorum. dünya çapında gerçek katılımı sağlayacak bir eylem planına doğru.” San Francisco merkezli bir yapay zeka girişimi olan OpenAI, alanın liderlerinden biridir. Microsoft, OpenAI'ye yaklaşık 1 milyar dolar yatırım yaptı. Associated Press, haber arşivine erişim için OpenAI ile bir anlaşma imzaladı. Bu arada New York Times, OpenAI ve Microsoft'a, hikayelerinin OpenAI'nin sohbet robotlarını eğitme izni olmadan kullanılması nedeniyle dava açtı. OpenAI'nin başarısı, Altman'ı üretken yapay zekanın hızla ticarileştirilmesinin ve yeni teknolojiden gelebilecek korkuların kamuoyunun karşı karşıya getirdiği yüz haline getirdi. Kalıtsal olarak yönetilen yedi şeyhliğin otokratik bir federasyonu olan BAE'de bu riskin işaretleri var. Konuşma sıkı bir şekilde kontrol altında tutulur. Bu kısıtlamalar, doğru bilgi akışını etkiliyor; ChatGPT gibi yapay zeka programlarının, kullanıcılara yanıtlarını sağlamak için makine öğrenimi sistemleri olarak kullandığı ayrıntıların aynısı. Emirates ayrıca, ülkenin güçlü ulusal güvenlik danışmanı tarafından denetlenen Abu Dabi firması G42'ye de sahip. G42, uzmanların önerdiği dünyanın Arapça dilindeki önde gelen yapay zeka modeline sahip. Şirket, casus yazılım olarak tanımlanan bir cep telefonu uygulamasıyla bağlantısı nedeniyle casusluk iddialarıyla karşı karşıya kaldı. Ayrıca Çin hükümeti için Amerikalılardan gizlice genetik materyal toplamış olabileceği iddialarıyla da karşı karşıya kaldı. Kaynak: AP Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 16 Şubat Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 16 Şubat AI (Yapay Zeka) Çip Teknolojisinde Atılım Pensilvanya Üniversitesi mühendisleri, yapay zeka eğitimi için gerekli olan karmaşık matematiksel işlemleri yürütmek üzere elektrik yerine ışık dalgaları kullanan devrim niteliğinde bir çip geliştirerek yapay zeka (AI) alanında çığır açan bir adım attı. Bu yenilik, bilgisayar işlem hızlarını önemli ölçüde artırmayı ve aynı zamanda enerji tüketimini azaltmayı vaat ederek hesaplama teknolojisinde çok önemli bir ilerlemeye işaret ediyor. Işık tabanlı çip: Hesaplamalı paradigmaları dönüştürmek Benjamin Franklin Madalya Ödülü Sahibi ve H. Nedwill Ramsey Profesör Nader Engheta'nın Doçent Firooz Aflatouni ile işbirliği içinde geliştirdiği bu silikon-fotonik (SiPh) çip, Engheta'nın ışık tabanlı hesaplamalar için nano ölçekli malzeme manipülasyonu konusundaki uzmanlığını Aflatouni'nin nano ölçekteki öncü çalışmasıyla birleştiriyor silikon cihazlar. Nature Photonics'te yayınlanan makaleleri, çipin başlangıcını ve bildiğimiz şekliyle bilişimde devrim yaratma potansiyelini anlatıyor. Bu yeniliğin merkezinde çipin, çağdaş yapay zeka sistemlerinin temel taşı olan sinir ağlarının geliştirilmesinde ve işlevselliğinde hayati önem taşıyan temel bir matematiksel işlem olan vektör-matris çarpımını gerçekleştirme kapasitesi yatıyor. Eşit yüksekliği koruyan geleneksel silikon plakaların aksine, SiPh çipi, Engheta tarafından açıklandığı gibi silikon kalınlığında farklılıklar kullanır. Çip, silikonu belirli bölgelerde stratejik olarak incelterek ışık yayılımını kontrol edebiliyor ve ışık hızında matematiksel hesaplamaları kolaylaştırıyor. Yapay zekanın ticari uygulanabilirliği ve gelecek beklentileri Aflatouni, talaşları üreten ticari dökümhanenin getirdiği kısıtlamalar nedeniyle talaşın ticari uygulamalara hazır olduğunu vurguluyor. Ayrıca, bu teknolojinin grafik işleme birimlerine (GPU'lar) entegrasyon için uyarlanabilirliği, hem yapay zeka eğitimi hem de sınıflandırma süreçlerini hızlandırma potansiyelinin altını çiziyor. Gelişmiş yapay zeka yeteneklerine yönelik artan taleple birlikte SiPh platformu, modern bilgi işlemin gereksinimlerini karşılamak için uygun bir çözüm sunuyor. Engheta ve Aflatouni'nin çipi, hızlandırılmış işlem hızı ve azaltılmış enerji tüketiminin yanı sıra benzersiz gizlilik avantajları da sunuyor. Çip, hassas bilgileri bir bilgisayarın çalışma belleğinde saklamadan eş zamanlı hesaplamalara imkan vererek, gelecekteki bilgi işlem sistemlerini bilgisayar korsanlığı girişimlerine karşı neredeyse savunmasız hale getiriyor. Aflatouni, saklanan bilgilerin yokluğunun yetkisiz erişimi engellediğini ve dolayısıyla veri güvenliği önlemlerini güçlendirdiğini ileri sürerek bu hususun altını çiziyor. İşbirlikçi çabalar ve gelecekteki yörüngeler Engheta, Aflatouni ve ilgili araştırma gruplarının işbirlikçi çabaları, yenilikçi araştırma alanları arasındaki sinerjiyi örneklendirerek teknolojik sınırları daha da ileriye taşıyor. Hesaplamalı teknolojinin yörüngesi gelişmeye devam ederken, ışık tabanlı bilgi işlem, yapay zeka sistemlerinde yeni bir verimlilik ve güvenlik çağının habercisidir. Pensilvanya Üniversitesi mühendislerinin öncü çipi, geleneksel bilgi işlem mimarilerinin sınırlamalarını aşmak için ışık dalgalarının gücünden yararlanarak hesaplama teknolojisinde bir paradigma değişikliğini temsil ediyor. İşleme hızlarını katlanarak artırma, enerji tüketimini en aza indirme ve veri güvenliğini güçlendirme potansiyeline sahip SiPh çipi, yapay zeka odaklı inovasyonun ana hatlarını yeniden tanımlamaya hazırlanıyor. Eşsiz hesaplama becerisine doğru yolculuk ilerledikçe Engheta, Aflatouni ve işbirlikçileri, düşünülemez olanın ulaşılabilir hale geldiği bir geleceğe giden yolu aydınlatıyor. Bu makale, bulguları araştırmacılara atfederek, yapay zeka çip teknolojisinde kaydedilen muazzam ilerlemeleri aydınlatıyor ve ışık tabanlı bilgi işlemin dijital ortamda dönüştürücü potansiyelini özetliyor. Kaynak: Cryptopolitan Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 19 Şubat Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 19 Şubat Yapay zeka, şimdiye kadarki en büyük tehditle karşı karşıya kalırken hesaplaşma günüyle yüzleşmeye hazırlanıyor: Çin ve diğer ülkeler, veri merkezi güç tüketimindeki katlanarak artan artışı azaltmak istiyor Dünya çapındaki hükümetler, muazzam enerji tüketimi ve ulusal iklim hedefleri ile elektrik şebekeleri üzerindeki etkilerine ilişkin endişeler nedeniyle veri merkezlerinin inşasına ilişkin düzenlemeleri sıkılaştırıyor. Financial Times'a göre aralarında Çin, Singapur ve İrlanda'nın da bulunduğu ülkeler, daha sıkı çevre düzenlemelerine uymak amacıyla son yıllarda yeni veri merkezlerine kısıtlamalar getirdi. Başka yerlerde Almanya ve ABD'nin Virginia eyaletindeki Loudoun İlçesi, yerleşim alanlarındaki veri merkezleri için izinlerin sınırlandırılması veya bunların şebekeye yenilenebilir enerji katkısında bulunmasını ve ürettikleri atık ısıyı yeniden kullanmalarını zorunlu kılmak gibi önlemler uygulamaya koydu. Yapay zekaya yönelik artan talepler Yeni projelere yönelik en önemli tehdit, düşük vergi oranı ve küresel internet trafiği için yüksek kapasiteli deniz altı kablolarına kolay erişim nedeniyle bulut bilişim devleri tarafından inşa edilen sunucu çiftlikleri için bir merkez olan İrlanda'da bulunuyor. Ülkenin enerji ve su düzenleyici kurumunun 2021'de elektrik şebekesine yeni veri bağlantılarını sınırlama kararı, veri merkezi operatörleri Vantage, EdgeConneX ve Equinix'in geçen yıl Dublin'deki yeni projeler için izinlerin reddedilmesiyle sonuçlandı. ABD, dünyadaki 8.000 veri merkezinin üçte birine ev sahipliği yapıyor ve yapay zekanın artan talepleri nedeniyle bu merkezlerin enerji tüketimi önemli ölçüde artıyor. Microsoft, Alphabet ve Amazon gibi teknoloji şirketleri, yenilenebilir enerji üretiminde daha aktif bir rol oynama ve veri merkezlerini çalışır durumda tutmak için enerji verimliliği önlemleri üzerinde çalışma konusunda giderek artan bir baskı altında. Teknoloji devlerinin tümü rüzgar ve güneş enerjisine yatırım yaparken Microsoft, bazı veri merkezlerini beslemek için nükleer seçeneği araştırmaya başladı. Barclays'teki analistler, hükümetlerin artan internet kullanımının elektrik şebekeleri üzerindeki etkilerini henüz dikkate almadıkları konusunda uyarıyor ve benzer kısıtlamaların önümüzdeki yıllarda küresel olarak uygulanacağını öngörüyor. Bu, küresel veri taleplerinin artması nedeniyle on yılın sonunda 418 milyar dolara yükselmesi beklenen 220 milyar dolarlık veri merkezi ve bulut endüstrisi üzerinde baskı oluşturabilir. Kaynak: TechRadar Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 23 Şubat Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 23 Şubat Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 26 Şubat Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 26 Şubat Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 1 Mart Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 1 Mart Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 2 Mart Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 2 Mart Yapay zeka, yaratıcılık testlerinde insanlardan daha iyi performans gösteriyor Yapay zeka (AI), özellikle yaratıcılık ve farklı düşünme alanında başka bir dönüm noktasına imza attı. Yakın zamanda yapılan büyüleyici bir çalışma, son teknoloji ürünü bir yapay zeka dil modeli olan ChatGPT-4'ün, yaratıcılığın temel bir göstergesi olan farklı düşünmeyi ölçmek için tasarlanan testlerde insan katılımcıları gölgede bıraktığını ortaya çıkardı. Yapay zekanın yeteneklerinin araştırılması, yapay zekanın tek bir doğru yanıtı olmayan sorunlara benzersiz ve karmaşık çözümler üretme potansiyelini ortaya koyuyor. Yapay zeka yaratıcılığını ve farklı düşünmeyi anlamak Farklı düşünme, belirli bir soruna birden fazla çözüm üretilmesine olanak tanır; "Annemle babamla politika hakkında konuşmaktan kaçınmanın en iyi yolu nedir?" gibi sorularla örneklendirilebilir. Bu özel çalışmada, ChatGPT-4'ün yalnızca daha orijinal değil, aynı zamanda insan katılımcılar tarafından verilen yanıtlardan daha ayrıntılı yanıtlar sağlama yeteneğini gösterdiği ortaya çıktı. Scientific Reports'ta yayınlanan çalışma Kent F. Hubert ve Ph.D. Kim N. Awa tarafından yürütüldü. Arkansas Üniversitesi'nde psikoloji bilimi öğrencileri. Onlara aynı kurumda Yaratıcı Biliş Mekanizmaları ve Dikkat Laboratuvarı'nı yöneten yardımcı doçent Darya L. Zabelina da katıldı. ChatGPT-4 insan yaratıcılığını ele alıyor "Yapay zeka üretken dil modellerinin mevcut durumu, farklı düşünme görevlerinde insanlardan daha yaratıcıdır" başlıklı araştırmaları, yaratıcılığı ölçmek için üç özel testten yararlandı: Alternatif Kullanım Görevi: Katılımcılardan ip veya çatal gibi günlük eşyaların yaratıcı kullanımlarını düşünmeleri istendi. Sonuç Görevi: Bu görev, katılımcıların varsayımsal senaryoların potansiyel sonuçlarını, örneğin insanların uykuya ihtiyaç duymamasının sonuçlarını öngörmelerini gerektiriyordu. Iraksak Çağrışımlar Görevi: Burada katılımcılar anlamsal olarak alakasız on isim ürettiler ve onları yakından ilişkili kavramların ötesinde düşünmeye zorladılar. Değerlendirme kriterleri, yanıtların miktarı ve uzunluğunun yanı sıra kelimeler arasındaki anlamsal çeşitliliğe odaklandı. Yapay zekanın yaratıcı sınırlarını anlamak Bulgular açıktı. ChatGPT-4, bu yanıtların akıcılığına göre ayarlamalar yaparken bile tüm görevlerde sürekli olarak daha orijinal ve kapsamlı yanıtlar sunarak üstün yaratıcı potansiyelini vurguladı. Ancak araştırmacılar, bu bulguların önemli olmasına rağmen yaratıcılığın yalnızca bir boyutunu, yani yaratıcı potansiyeli temsil ettiğine dikkat çekiyor. Bize yaratıcılığın, bu çalışmanın odak noktası olmayan yaratıcı faaliyetlere ve başarılara aktif katılımı da kapsadığını hatırlatıyorlar. Sınırsız yaratıcılık: İnsan faktörü Hubert ve Awa, yapay zeka ile insan yaratıcılığı arasındaki kritik bir farklılığa dikkat çekti: Yapay zekanın aracılık özelliği yoktur ve yaratıcı yeteneklerini harekete geçirmek için insan etkileşimine ihtiyaç duyar, aksi takdirde bunlar atıl kalır. Dahası, çalışma yapay zekanın yanıtlarının uygunluğunu değerlendirmedi ve insan katılımcıların yaratıcılığı gerçekçilik ihtiyacıyla nasıl dengelediği sorusunu açık bıraktı. Awa, yaratıcılığın ölçümüyle ilgili ek sorular sordu ve bu testlerin farklı popülasyonlarda yaratıcı düşüncenin tüm yelpazesini yakalamadaki etkililiğini düşündü. Yapay zekanın yaratıcılıkta gelişen rolü Bu çalışma, insan ve yapay zeka yaratıcılığının kesin bir ölçüsü değil, büyük dil modellerinin ilerleyen yeteneklerinin bir göstergesidir. Yapay zekanın insan yaratıcılığının yerini alıp almayacağına dair asıl soru cevapsız kalıyor. Bunun yerine, yazarlar gelecek konusunda iyimser, yapay zekayı bir ilham kaynağı ve insan yaratıcılığını geliştirecek bir araç olarak tasavvur ederek, yaratıcı engellerin aşılması için yollar vaat ediyor. İlerledikçe, yapay zeka ile yaratıcılığın kesişmesi, insanlar ve makineler arasında yeni işbirliği olanakları açıyor ve yapay zekanın yaratıcı sürece yardımcı olduğu ve potansiyel olarak benzeri görülmemiş düzeyde inovasyona yol açtığı bir geleceğe bir bakış sunuyor. ChatGPT-4, yapay zeka yaratıcılığı ve insanlar hakkında daha fazla bilgi Yukarıda tartışıldığı gibi ChatGPT-4, yapay zekadaki en son dönüm noktasını temsil ediyor ve öncüllerine göre kayda değer ilerlemeler sergiliyor. OpenAI tarafından geliştirilen, Üretken Önceden Eğitimli Transformer serisinin bu yinelemesi, insan benzeri metinleri anlama ve oluşturma konusunda üstündür ve daha incelikli ve tutarlı bir etkileşim deneyimi sunar. ChatGPT-4'ün temel özellikleri ChatGPT-4, dil nüanslarını derinlemesine kavrayarak karmaşık sorguları kavramasına ve yalnızca doğru değil, aynı zamanda bağlamsal olarak da alakalı yanıtlar sunmasına olanak tanır. Bu gelişme, çok çeşitli dilleri, lehçeleri ve jargonu içeren çeşitli bir veri kümesi üzerindeki eğitiminden kaynaklanmaktadır. ChatGPT-4'teki en önemli gelişmelerden biri, daha uzun konuşmalarda bağlamı koruma yeteneğidir. Bu yetenek, modelin bir konuşma içindeki önceki alışverişleri hatırlayıp bunlara referans vererek daha önceki diyaloğu temel alan yanıtlar sunabilmesi nedeniyle daha anlamlı ve sürdürülebilir etkileşimlere olanak tanır. ChatGPT-4 son derece çok yönlüdür ve teknoloji, tıp, hukuk ve daha fazlası gibi çeşitli alanlardaki konuşmalara katılma kapasitesine sahiptir. Bu esneklik, onu bilgi veya tavsiye arayan profesyonellerin yanı sıra çok çeşitli konularda gündelik sohbetler arayan kişiler için paha biçilmez bir araç haline getiriyor. Uygulamalar ve etki ChatGPT-4, açıklamalar sağlayan, karmaşık kavramları özetleyen ve matematikten edebiyata kadar çeşitli konularda özel ders sunan mükemmel bir eğitim aracı olarak hizmet vermektedir. Öğrencinin seviyesine uyum sağlama ve kişiye özel geri bildirim sunma yeteneği, öğrenme deneyimini önemli ölçüde geliştirebilir. İşletmeler, müşteri hizmetlerinde devrim yaratmak, müşteri sorularına anında, doğru ve kişiselleştirilmiş yanıtlar sunmak için ChatGPT-4'ten yararlanabilir. Bu sadece müşteri deneyimini geliştirmekle kalmıyor, aynı zamanda insan müşteri hizmetleri temsilcilerinin üzerindeki iş yükünü de azaltıyor. Yazarlar, ChatGPT-4'ü yaratıcı bir ortak olarak kullanabilir, fikir üretebilir, olay örgüsü geliştirmeleri önerebilir ve hatta metnin tamamını oluşturabilir. Çeşitli yazı stillerini anlama ve taklit etme kapasitesi onu yaratıcı çabalar için çok yönlü bir araç haline getiriyor. Etik hususlar ve geleceğe yönelik yönler Her güçlü teknolojide olduğu gibi, ChatGPT-4'ün dağıtımı da gizlilik endişeleri, kötüye kullanım potansiyeli ve istihdam üzerindeki etki dahil olmak üzere etik hususları gündeme getiriyor. OpenAI, ChatGPT-4 ve gelecekteki modellerin sorumlu bir şekilde ve toplumun yararına kullanılmasını sağlayarak bu zorlukları çözmeye devam ediyor. Özetle ChatGPT-4, gelişmiş dil anlayışı, gelişmiş bağlamsal farkındalık ve alanlar arasında çok yönlülük sunarak yapay zeka alanında ileriye doğru atılan önemli bir adımı işaret ediyor. Eğitim, müşteri hizmetleri ve yaratıcı yazarlık alanlarındaki uygulamaları, yaşamın çeşitli yönlerini olumlu yönde etkileme potansiyelini göstermektedir. Geleceğe baktığımızda, ChatGPT-4 gibi yapay zeka teknolojilerinin devam eden gelişimi ve etik kullanımı büyük önem taşımaya devam edecek. Kaynak: Earth Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 2 Mart Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 2 Mart OpenAI, yürüyen, konuşan insansı robotu daha akıllı hale getirmek istiyor Sadece birkaç yıl önce, otonom, insan şeklindeki iki ayaklı robotlara yönelik girişimler gülünç ve zorlayıcıydı. Yüksek profilli Pentagon mücadelelerinde yarışan iki ayaklı robotlar, sarhoş bir bar gezgini gibi engelli parkurlarda tökezleyip düştüler; Tesla'nın son derece heyecanlı insansı robotu ise yıllar sonra, deri içinde dans eden bir adamdan başka bir şey olmadığı ortaya çıktı. - dar elbise. Ancak bu şakalara rağmen robotik firmaları yoluna devam etti ve artık birçoğu, yürüyen makinelerinin yalnızca birkaç yıl içinde insan imalat işçileri ile birlikte çalışabileceğine inanıyor. İnsansı robot alanının önde gelen şirketlerinden biri olan Figure, bu hafta PopSci'ye Microsoft, Nvidia ve Amazon kurucusu Jeff Bezos da dahil olmak üzere teknoloji endüstrisinin en büyük oyuncularından bazılarından 675 milyon dolar fon topladığını söyledi. Şirket ayrıca üretken yapay zeka devi OpenAI ile "insansı robotlar için yeni nesil yapay zeka modelleri geliştirmek" üzere yeni bir anlaşma yaptığını da duyurdu. Ortaklık, araçlarını fiziksel robotlara entegre etmeye çalışan bir yapay zeka yazılım şirketinin şimdiye kadarki en önemli örneklerinden birini temsil ediyor. Figure Kurucusu ve CEO'su Brett Adcock, ortaklığı "robot bilimi için büyük bir kilometre taşı" olarak nitelendirdi. Adcock, sonunda OpenAI ile ortaklığın, insanlarla yan yana çalışabilen ve görevleri tamamlayan ve sohbet edebilen bir robota yol açacağını umuyor. Adcock, dünyanın en popüler geniş dil modelinin yaratıcıları olan OpenAI ile çalışarak, Figure'un robotun "anlamsal" anlayışını daha da geliştirebileceğini ve bunun da onu çalışma senaryolarında daha kullanışlı hale getireceğini söylüyor. Adcock, "Sanırım bu (insansı robot teknolojisinin) bir araştırma probleminden çok bir mühendislik problemi haline geldiği giderek daha açık hale geliyor" dedi. "Aslında insansı bir robot yapıp onu yararlı işler dünyasına koymak aslında mümkün olmaya başlıyor." OpenAI neden insansı bir robotik şirketiyle çalışıyor? 2021'de kurulan Figure, 1,70 boyunda, 130 kiloluk iki ayaklı "genel amaçlı" bir robot geliştiriyor ve iddiasına göre yaklaşık 45 kiloluk nesneleri kaldırabiliyor ve saatte 4,3 mil yürüyebiliyor. Figure, robotlarının bir gün imalat işlerindeki olası işgücü eksikliklerinin giderilmesine yardımcı olabileceğine ve genel olarak "zor, güvensiz veya sıkıcı görevlerin otomasyonunu mümkün kılabileceğine" inanıyor. Mevcut insansı robotların bu tür görevleri gerçekte ne kadar güvenilir bir şekilde yerine getirebileceği belirsiz olsa da, Figure yakın zamanda Figure 01 modelinin bir yığın ürüne doğru yavaşça yürüdüğünü, birini iki eliyle yakaladığını ve bir taşıma bandına yüklediğini gösteren bir video yayınladı. Şirket, robotun tüm işi otonom olarak gerçekleştirdiğini iddia ediyor. Şekil robotun otonom bir şekilde bir sandığı alıp onu bir dönüştürücü bant üzerine yüklediğini göstermektedir. İnsansı tarzdaki robotların destekçileri, iki ayaklı form faktörünün, daha tipik tekerlekli veya paletli alternatiflere kıyasla onları merdiven çıkma ve engebeli veya öngörülemeyen zeminlerde gezinme konusunda daha becerikli hale getirdiğini söylüyor. Bu tür robotların temelini oluşturan teknoloji, önceki yıllarda yaşanan utanç verici tökezlemelerden oldukça uzun bir yol kat etti. Geçen yıl Wired'a konuşan Figure Baş Teknoloji Sorumlusu Jerry Pratt, kısmen bilgisayarla görme teknolojisindeki ilerlemeler sayesinde, Figure'un robotlarının Pentagon'un test kursunu, makinelerin 2015'te tamamlaması gereken sürenin dörtte birinde tamamlayabildiğini söyledi. Boston Dynamics'in Atlas'ı gibi diğer iki ayaklı robotlar zaten ters takla atabiliyor ve büyük nesneleri fırlatabiliyor. Figure, OpenAI ile yeni "işbirliği anlaşmasının" OpenAI'nin araştırmalarını robotik donanım ve yazılım alanındaki kendi deneyimiyle birleştireceğini söylüyor. Figure, başarılı olması halinde ortaklığın robotun "dili işleme ve akıl yürütme" yeteneğini geliştireceğine inanıyor. Dili anlama ve buna göre hareket etme yeteneği, teorik olarak robotların bir insan depo çalışanı ile birlikte daha iyi çalışmasına veya sözlü komutlar almasına olanak tanıyabilir. Adcock, "Robotta büyük bir dil modeline veya çoklu model modeline sahip olmanın muazzam bir avantajını görüyoruz, böylece onunla etkileşime girebilir ve 'anlamsal anlayış' dediğimiz şeyi verebiliriz" dedi. Adcock, uzun vadede Figür ile etkileşime giren insanların robotla sade bir dille konuşabilmesi gerektiğini söyledi. Robot daha sonra bir görev listesi oluşturabilir ve bunları bağımsız olarak tamamlayabilir. OpenAI ile ortaklık aynı zamanda Figure robotunun kendi kendini düzeltmesine ve geçmiş hatalarından ders almasına da yardımcı olabilir, bu da görevlerde daha hızlı iyileştirmelere yol açabilir. Adcock, Figure robotunun zaten konuşma yeteneğine sahip olduğunu ve önünde "gördüğünü" anlatmak için kameralarını kullanabileceğini söyledi. Aynı zamanda belirli bir bölgede belirli bir süre içinde neler olmuş olabileceğini de açıklayabilir. Open AI Ürün ve Ortaklıklardan Sorumlu Başkan Yardımcısı Peter Welinder, PopSci'ye gönderdiği bir açıklamada şunları söyledi: "Her zaman robotiğe geri dönmeyi planladık ve Figure ile insansı robotların son derece yetenekli çok modlu modellerle güçlendirildiğinde neler başarabileceğini keşfetmenin bir yolunu görüyoruz." . Dil modellerini insan görünümlü robotlara entegre etmeye çalışanlar yalnızca OpenAI ve Figure değil. Geçen yıl, Elon Musk biyografisi Walter Isaacson, Time için Tesla CEO'sunun, bazı araştırmacıların kullandığı bir terim olan yapay genel zekayı yaratma hedefiyle şirketinin gelişen Optimus insansı robotunu ve "Dojo" süper bilgisayarını entegre etmenin yollarını araştırdığını iddia eden bir makale yazdı. Birçok görevi insan seviyesinin üzerinde gerçekleştirebilen bir makineyi tanımlamak için kullanın. Teknoloji devleri, gelişmekte olan insansı robot yarışını kazanmak için Figure'e büyük bahis oynuyor Figure, devasa yeni finansman dalgasına ek olarak OpenAI'nin desteğinin, Figure'in ürününü ticari olarak kullanıma sunma zaman çizelgesini hızlandıracağını umuyor. Bloomberg'e göre, bu hafta açıklanan 675 milyon dolarlık fon rakamının başlangıçta hedeflenen miktardan 150 doların üzerinde olduğu bildirildi. Şirket, bu sermayeyi yapay zeka eğitimini, robotik üretimini büyütmek ve yeni mühendisler eklemek için kullanmayı planladığını söylüyor. Figure'un şu anda 80 çalışanı var. Ancak insansı robotları ticarileştirmek isteyen tek şirket Figure değil. OpenAI'den önemli yatırım alan bir diğer insansı robot şirketi olan 1X Technologies AS, yakın zamanda 100 milyon dolar topladı. Robotlarının çeşitli basit depo görevlerini bağımsız olarak nasıl yerine getirebileceğini gösteren Oregon merkezli Agility Robotics'in, halihazırda Amazon depolarındaki makineleri test ettiği bildiriliyor. Figure, geçtiğimiz günlerde insansı robotu otomobil üreticisinin Spartanburg, Güney Carolina üretim tesisine getirmek için BMW ile bir ortaklık yaptığını duyurdu. Bu şirketlerin tümü, bazı destekçilerin yakın gelecekte gerçek bir para kazandıracağına inandıkları bir sektördeki ilk baskın güç olarak yerlerini sağlamlaştırmak için yarışıyor. Goldman Sachs, 2022'de küresel insansı robot pazarının 2035 yılına kadar 154 milyar dolara ulaşacağını öngördü. Bu kulağa çok gibi geliyorsa, bu, finansal hizmetler şirketi Macquarie'nin endüstrinin 2050 yılına kadar tahmin ettiği 3 trilyon dolarlık değerin çok küçük bir kısmı. Bugün elma. Ancak bu yüce vizyonlardan herhangi birinin gerçeğe benzemesi için daha çok şeyin gerçekleşmesi gerekiyor. Halen gelişmekte olan bu teknolojiler şu anda büyük üretim tesislerinde deneniyor ve test ediliyor. Bu robotların en etkileyici olanlarının, tıpkı Boston Dynamics'in ürettiği dans eden devler gibi, üretimi son derece pahalı olmaya devam ediyor. Ayrıca bu robotların karmaşık görevlere bir insan işçiyle aynı derecede esneklikle yanıt verip veremeyeceği veya verip vermeyeceği de hala belirsiz. "Genel olarak konuşursak, hâlâ insansı robotların yeteneklerini, verileri ne kadar etkili toplayıp onları eğitebileceğimizi ve fiziksel dünyayla etkileşime girdiklerinde güvenliklerini nasıl sağlayabileceğimizi araştırıyoruz." Zhao, insanlarla birlikte çalışması amaçlanan robotların aynı zamanda güvenliğe de büyük yatırım yapmak zorunda kalacağını ve bunun geliştirme maliyetlerini karşılayabileceğini veya aşabileceğini savundu. Özellikle tipik robot eğitim tesislerinden daha az öngörülebilir ve daha "dağınık" olan gerçek dünya çalışma ortamlarında robotların kendilerinin de gelişmesi gerekiyor. Adcock, robotun görevlerdeki hızının ve daha büyük ve daha çeşitli yük türlerini idare etme yeteneğinin de artması gerektiğini söylüyor. Ancak tüm bu zorlukların, OpenAI'nin geliştirdiği türdeki güçlü AI modelleri aracılığıyla geliştirilebileceğini savundu. Adcock, "Bunun çoğunu yapay zeka sistemleriyle çözebileceğimizi düşünüyoruz" dedi. "Burada genel amaçlı robotların geleceğinin öğrenme, yapay zeka öğrenme yoluyla olduğuna gerçekten inanıyoruz." Makaleler, yapılan herhangi bir satın alma işleminin gelirini paylaşmamızı sağlayan ortaklık bağlantıları içerebilir. Kaynak: Popular Science Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 3 Mart Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 3 Mart Tayvanlı Bilim İnsanları Dokunma Duyusuna Sahip Robotik Cilt Geliştirdi Tayvanlı bir üniversitedeki araştırmacılar, uzuvları kesilmiş kişilerin yeniden dokunma deneyimi yaşamasına olanak tanıyacak protez robotik deri tasarladılar. Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 3 Mart Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 3 Mart Makineler Beş Yıl İçinde İnsanları Geride Bırakacak Stanford Üniversitesi'nde yakın zamanda düzenlenen bir etkinlikte Nvidia'nın patronu Jensen Huang, akıllı bilgisayarların geleceği hakkında büyük bir ipucu verdi. Sadece beş yıl içinde makinelerin birçok görevde insanları geride bırakabileceğine inanıyor. Yapay zeka parçaları üreten önde gelen bir şirketteki rolü göz önüne alındığında, insanlar yapay zekanın sonraki adımları hakkında konuştuğunda onu dinliyor. AGI makinelerini anlama Konuşma tamamen AGI veya Yapay Genel Zeka ile ilgili. Bu sadece herhangi bir akıllı teknoloji değil. AGI, tek bir işte değil, her türlü işte bizim gibi düşünen ve öğrenen makineler anlamına gelir. Ancak Huang bunun çetin bir iş olduğuna dikkat çekiyor. AGI'nin hedefini nasıl gördüğümüz, oraya ne kadar çabuk ulaşabileceğimizi değiştirir. Konu, tüm testlerde insanları yenmekse, sandığınızdan daha yakınız. Günümüzün yapay zekası, avukatlar için olduğu gibi zorlu sınavları zaten geçebiliyor. Ancak sağlık hizmetleri gibi alanlarda bunu doğru yapmak daha zordur. Yine de Huang, yapay zekanın çok çeşitli testlerde başarılı olduğunu yakında göreceğimize inanıyor. Bu çok önemli çünkü yapay zekanın ne kadar hızlı hareket ettiğini gösteriyor. AGI makineleri üzerine tartışma İşin püf noktalarından biri, AGI'nin gerçekte ne anlama geldiğini anlamaktır. Uzmanlar beynimizin nasıl çalıştığı konusunda tam olarak hemfikir değil, bu da bizi taklit eden makineler yapmayı zorlaştırıyor. Bu tartışma, yapay zekanın yapabileceklerinin sınırlarını zorlamanın merkezinde yer alıyor. Yapay zekanın büyümesi için akıllı fikirlerden daha fazlasına ihtiyacı var. Ciddi bir teknolojiye, özellikle de Nvidia'nın ürettiği çiplere ihtiyacı var. Huang, talebi karşılayabilmek için daha fazla fabrikaya ihtiyacımız olacağını söylüyor. Yine de umutlu. Daha iyi algoritmalar ve daha akıllı çip kullanımı, yakın zamanda tükenmeyeceğimiz anlamına geliyor. İleriye bakmak Nvidia sadece kenardan izlemiyor. AGI'yi hayata geçirebilecek teknolojiyi üreterek sorumluluğu üstleniyorlar. Huang'ın görüşleri bize yapay zekanın nereye gidebileceğine ve dünyamızı nasıl yeniden şekillendirebileceğine dair bir fikir veriyor. Huang'ın sözleri uyarı ve merakın bir karışımı. Yapay zekanın hızlı büyümesi, makinelerin pek çok alanda insan zekasıyla yarışabileceği veya onları yenebileceği bir geleceğe işaret ediyor. Bu, vaatlerle dolu bir gelecek ama aynı zamanda bu tür akıllı makinelerin hepimiz için ne anlama geldiğine dair büyük sorular. Kaynak: Cryptopolitan Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 3 Mart Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 3 Mart Yazar, bir yıldan kısa bir sürede yaklaşık 100 kitap yazmak için ChatGPT dahil olmak üzere yapay zeka oluşturucularını kullanıyor Bilim kurgu yazarı, bir yıldan kısa bir süre içinde yaklaşık 100 kitap yazmak ve resimlemek için ChatGPT dahil olmak üzere yapay zeka oluşturucularını kullandı. Tim Boucher, son dokuz ayda 97 mini roman yayınlamak için akıllı teknolojiden yararlandığını söyledi. Boucher, Newsweek için yazdığı bir makalede şöyle yazdı: "Hedefim açıktı: Bir dizi benzersiz, büyüleyici e-kitap oluşturmak, distopik ucuz bilim kurguyu ilgi çekici yapay zeka dünya inşasıyla birleştirmek." "Benim onlara verdiğim isimle 'Yapay Zeka Bilgisi kitapları', yapay zekanın insan yaratıcılığını artırmadaki potansiyelinin bir kanıtıdır." Yazar, beyin fırtınası ve metin oluşturmaya yardımcı olmak için AI sohbet robotları ChatGPT ve Anthropic'in Claude'unu kullanırken, romanları örneklemek için AI görüntü oluşturucu Midjourney'i kullandığını söyledi. Kitaplarının her biri en fazla 5.000 kelimeden oluşuyor ve 40 ila 140 arasında yapay zeka tarafından oluşturulmuş görseller içeriyor. Aylarca kendi yazdığı yüzlerce sayfanın eziyetini çeken normal yazarların aksine, Boucher'in kitaplarının yazılması yalnızca altı ila sekiz saat sürüyor. En hızlı başarısının yalnızca üç saat sürdüğünü açıkladı. Tim Boucher'ın hikayelerinin her biri en fazla 5.000 kelimeden oluşuyor ve yapay zeka tarafından oluşturulan 40 ila 140 görsel içeriyor.Tim Boucher Boucher, ağustos ve mayıs ayları arasında 2.000 dolar kazandı ve öykülerinin 500'den fazla kopyasını sattı. Hatta AI Lore serisini birbirlerine çapraz referans verecek şekilde tasarladı ve okuyucuların "birbirine bağlı anlatılar" aracılığıyla tekrar tekrar ilgisini çekmesine olanak tanıdı. Boucher, "Bu yaklaşım başarılı oldu, okuyucularımın çoğunluğu sürekli alıcılardan oluşuyor" dedi. Boucher, son dokuz ayda 97 mini roman yayınlamak için yapay zeka jeneratörlerini kullandı. Tim Boucher/Lostbooks.ca "Birçok okuyucu genellikle tek bir oturumda altı, sekiz, hatta on cilt daha satın almak için geri geliyor; bu da uzunluğun etkileşimi veya satışları sınırlamadığını gösteriyor" diye devam etti. “İçerdiği öyküler sıralı anlatılar olmasa da, 1800'lerin sonları ve 1900'lerin başlarındaki dizi kurgu pazarının muhtemelen buradaki en iyi tarihsel analog olduğunu düşünüyorum. İnsanlar aynı hikaye dünyalarına tekrar tekrar dönmekten hoşlanıyor ve yapay zeka, onların daha fazla taleplerini karşılamak için tutarlı kalitede hızlı bir şekilde üretim yapmamı sağlıyor." Boucher, okuyucular için bir başka avantajın da kitaplarını 1,99 dolar gibi düşük bir fiyata satabilmesi olduğunu söylüyor; en yüksek fiyat ise 3,99 dolardı. Boucher, "Yapay zeka ile hikaye anlatıcılığının kesişmesinin muazzam bir potansiyel barındırdığına inanıyorum" dedi.Tim Boucher/Lostbooks.ca Yazar ayrıca bunun "başka türlü asla elde edemeyeceğim verimliliğe" ulaşmasını sağlayarak yaratıcılığını artırdığını da vurguladı. “Yıllardır aklımda oluşan hikayelere ve anlatı evrenlerine hayat verebildim. Kitaplarını web sitesinde satan Boucher, Newsweek'te şunları yazdı: "Gelecekte yaratıcı süreci daha da kolaylaştıracak ve hızlandıracak mini uygulamaları kodlamama yardımcı olması için yapay zekayı bile kullandım." ChatGPT bu işleri geçersiz kılabilir: 'Kurt kapıda' "Yapay zekanın yaratıcı işlerin yerini alacağına dair yaygın inanışın aksine, yapay zekayı yeteneklerimizi ve kapasitelerimizi geliştirip hızlandıracak ve yaptığımız her işte bizi daha iyi hale getirecek güçlü bir araç olarak görüyorum" diye devam etti. “Tüm sanatçıların yapay zeka araçlarıyla bir ölçüde karşılaşıp faydalanması kaçınılmaz; bu sadece sizin için işe yarayan doğru kombinasyonu bulmakla ilgili olacak. Bununla birlikte Boucher, yapay zekanın tutarlı, uzun biçimli bir hikaye üretememe gibi dezavantajlarının da olduğunun farkında; bu yüzden "flaş" parçalara bağlı kalıyor. Yine de, tüm olumsuzluklarına rağmen bilim kurgu yazarı, "yapay zeka destekli hikaye anlatımının norm haline geldiği bir gelecek" tasavvur ediyor. Yapay zeka tarafından üretilen romanlar son aylarda gelişen bir pazar yarattı. Business Insider'a göre Şubat ayında ChapGPT tarafından 200'den fazla kitap ortak yazıldı. Ürün tasarım müdürü Ammaar Reshi, yapay zekayı kullanarak yalnızca 72 saat içinde bir çocuk kitabı oluşturup kendi kendine yayınlaması nedeniyle kısa süre önce internette eleştiriler aldı. Yazarlar ve yaratıcılar, "Alice and Sparkle" adlı kitabını eserlerini çalmakla eleştirirken, diğerleri yazıyı eleştirdi. Bazı yazarların aldığı tepkilere rağmen Boucher endişeli değil: “Yapay zeka ile hikaye anlatımının kesişmesinin muazzam bir potansiyel taşıdığına inanıyorum ve bu yolculuğun bizi bundan sonra nereye götüreceğini görmek için sabırsızlanıyorum. Tek sınır hayal gücümüzdür." Kaynak: New York Post Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 5 Mart Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 5 Mart Ah inanması zor ama, insansı robotlar artık daha da hızlı koşuyor Kenara çekilin Atlas: Yeni bir iki ayaklı robotun dünyanın en hızlı tam boyutlu insansı makinesi olduğu iddia edildi. Şanghay merkezli startup Unitree Robotics'e göre H1 V3.0, düz bir yüzeyde ihtiyatlı bir şekilde yürürken artık 7,38 mil/saat hıza ulaşıyor. Önceki Guinness Dünya Rekoru'nun Boston Dynamics robotu tarafından 5,59 mph olarak kırıldığı göz önüne alındığında, H1'in kendi bildirdiği yeni başarısı oldukça büyük bir gelişme olabilir. Eğer bu yeterli olmasaydı, yeni başarısını görünüşe göre pantolon giyerken başarsaydı. (Ya da daha spesifik olarak, bölümler.) Yeni bir videoda, Unitree'nin H1'i aynı zamanda bir park avlusunda koşarken, küçük bir sandığı kaldırıp taşırken, zıplarken ve merdivenlerden inip çıkarken de görülebiliyor. Ayrıca, bu noktada temel olarak bir endüstri gereksinimi olan, koreografili, TikTok benzeri bir dans grubu rutini de gerçekleştirebilir. Bir sebepten dolayı pantolon da giyiyor. 71 inç uzunluğundaki H1, ortalama bir insan kadar uzun olmasına rağmen yalnızca 100 pound ile oldukça hafiftir. Unitree'ye göre robot, 360 derecelik görsel bilgi sağlamak için hem 3D LiDAR sensörünü hem de derinlik kamerasını kullanıyor. H1'in genel tasarımındaki bir diğer ilginç özellik, botun tüm elektrik yönlendirmesini barındıran içi boş gövdesi ve uzuvlarıdır. Şu anda mafsallı eller içermese de (şu anda bir çeşit top gibi görünüyorlar), Unitree'nin gelecek sürümlere entegre olmak için eklentiler geliştirdiği bildiriliyor. Unitree, dört ayaklı B1 robotunun yanı sıra, potansiyel olarak daha uygun fiyatlı ürünler sunarak Boston Dynamics gibi mevcut rakipleri geride bırakmayı hedefliyor. H1'in şu anki tahmini fiyat etiketi 90.000 ile 150.000 dolar arasında bir yerde; bu muhtemelen çoğu insanın bir robota (hatta bir dünya rekoru sahibine) ödeyeceği paradan daha fazla, ancak Atlas'ın minimum 150.000 dolara mal olacağı söylentileriyle, araştırmacılar ve araştırmacılar için çekici olabilir. diğer şirketler. Hyundai ve Amazon gibi büyük şirketler (ordudan bahsetmiyorum bile) bu iki ve dört ayaklı robotlarla son derece ilgileniyorlar; ya onları giderek otomatikleşen işyerlerine entegre ederek, ya da görünüşe göre onlara silah bağlayarak. Bu arada, OpenAI'nin de aralarında bulunduğu yeni girişimler, bu makineleri "daha akıllı" ve gerçek zamanlı insan etkileşimlerine daha duyarlı hale getirmeyi hedefliyor. Ancak H1'in şimdilik en hızlı insansı robot olduğu iddia edilse de, hala parkur yapan Atlas kadar çevik görünmüyor ya da Tesla'nın en son Optimus prototipi kadar yumurta dostu olduğunu da belirtmek gerekiyor. Hem H1 hem de Atlas birçok insandan daha hızlı yürüyüp çoğu koşucuya ayak uydurabilse de biyolojik ilhamları tam bir sprintte hâlâ kopabiliyor. En azından şimdilik… Kaynak: Popular Science Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 7 Mart Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 7 Mart Honda, kişisel mobilite cihazıyla VR teknolojisini tekerleklere taşıyor Honda sanal gerçekliği mobil ortama taşıyor. İlk kez SXSW 2024'te tanıtılacak olan Honda XR Mobility Experience, VR kulaklıklarını otomobil üreticisinin Uni-One "kişisel mobilite cihazı" ile birleştiriyor. İlk kez 2023'te Japonya'da gösterilen Uni-One, daha konforlu bir Segway'e benziyor. Kendi kendini dengeliyor ve iki sürüş yüksekliği var. Kullanıcıyı oturan insanlarla kabaca göz hizasına getiren alçak yüksekliği bir joystick aracılığıyla kontrol ediliyor. Ancak onu daha yüksek bir sürüş yüksekliğine çıkardığınızda kullanıcılar Uni-One'ı her yöne hareket ettirebilir veya eller serbest olarak yalnızca ağırlıklarını değiştirerek dönebilir. Güç, şirketin Honda Omni Traction (HOT) tahrik sistemi dediği sistemden geliyor. İki tekerlek itici güç sağlarken, motorlar da kullanıcının duruşuna göre istenen hareket yönünü belirlemek için yerleşik sensörleri okuyor. Güçsüz dört yardımcı tekerlek, alçak konumdayken sandalyenin dengelenmesine yardımcı olur. 154 kiloluk Uni-One'ın azami hızı 3,7 mil/saattir ancak maksimum beş mil menziline sabit 2,5 mil/saat hızla ulaşmaktadır. Honda, Uni-One'ın eğlence mekanlarında kullanılabilecek eğlenceli bir oyuncak olabileceğini düşünüyor. Otomobil üreticisi, 2023 yılında Japonya'nın Suzuka yarış pistinde gerçekleştirilen bir gösteride Uni-One'ı artırılmış gerçeklik teknolojisiyle eşleştirerek kullanıcıların tablette görüntülenen sahneler arasında gezinmesini sağladı. Artık tabletten vazgeçiliyor ve XR Mobilite Deneyimi ile kullanıcıların tamamen eller serbest kalmasına izin veriliyor. Honda'ya göre, SXSW katılımcıları bir Uni-One'a bağlanma, bir VR kulaklığı takma ve ya "gökyüzünde süzülmenin huzurlu deneyimini ya da yarım borulu bir yolda süzülmenin heyecan verici hissini" deneyimleme fırsatına sahip olacak. basın bülteni. Deneyim heyecan verici olabilir ancak kullanıcıların bunu yaparken nasıl görüneceğine dair hiçbir açıklama yok. Honda, XR Mobility Experience veya benzeri bir şeyin ABD'de ticarileştirilmesine yönelik çalıştığını iddia ediyor. Otomobil üreticisi, kullanıcıların örneğin Uni-Ones'ta bir parkurda gezinebilecekleri yarış oyunları oynayabilecekleri tema parkları ve hatta alışveriş merkezleri gibi geniş, düzenli alanlara sahip mekanlar için iyi bir seçim olacağına inanıyor. Honda her zaman arabaların ötesindeki hareketlilik biçimleriyle özellikle ilgilenmiştir. Motosiklet üretimiyle işe başladı ve şimdi çim biçme makinelerinden özel jetlere kadar her şeyi üretiyor. Uni-One gibi bir cihaz kesinlikle bu felsefeye uyuyor, ancak Honda'nın yakında çıkacak EV serisi gibi araçlar muhtemelen şirketin ana işi olmaya devam edecek. Kaynak: Digital Trends Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 8 Mart Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 8 Mart Kabul edin: 'Yapay genel zeka'nın modası geçmiş olabilir 2018'de Google'ın I/O konferansında, Yapay Genel Zeka kavramıyla ilgili bir oturuma katılmıştım: Yapay Zeka algoritmaları, yalnızca gerçekleştirmek için özel olarak eğitildiklerinde değil, her türlü akıl yürütme görevinde insan benzeri akıcılık sergileyebiliyordu. Kalabalık bir seyirci kitlesinin arkasında otururken, aklım bu ihtimal karşısında uygun bir şekilde şaşkına dönmüştü. Altı yıldan kısa bir süre sonra makul insanların YGZ'nin yakında olup olmayacağını tartışacağını bilseydim, durum daha da şaşırtıcı olurdu. Ya da belki zaten buradayız. Geçtiğimiz Perşembe günü Elon Musk, OpenAI ve CEO'su Sam Altman'ı startup'ın başlangıçtaki açıklık, toplumun iyileştirilmesi ve kar amacı gütmeyen bir amaç olarak gösterdiği bağlılığa ihanet etmekle suçlayan San Francisco Yüksek Mahkemesi'ne bir dava açtı. Musk'un 35 sayfalık şikayeti, diğer şeylerin yanı sıra, OpenAI'nin GPT büyük dil modellerini Microsoft ile paylaşmaya yönelik orijinal anlaşmasını ihlal ettiğini ve OpenAI AGI'ye ulaştığında yazılım devinin yeni LLM'lere erişimini kaybedeceğini öne sürüyor. Şikayete göre OpenAI, çığır açan o ana bir yıl önce bugüne kadarki en güçlü modeli olan GPT-4 ile ulaştı. OpenAI'nin kurucu ortağı olan ancak 2018'de ayrılan Musk, en az herkes kadar kendi AGI tanımını yapma hakkına sahip. Şikayeti, bunu "genel amaçlı bir yapay zeka sistemi - insan gibi çok çeşitli görevler için zekaya sahip bir makine" olarak tanımlıyor. Ben sıradan bir kişi olarak bunu ChatGPT Plus'ta deneyimlediğim için bu kulağa GPT-4'e benziyor. Ancak Musk'ın YZZ çağının yaklaşmakta olduğuna dair açıklaması yapay zeka bilim insanları arasında pek de fikir birliğine varmıyor. Bunun çok uzak olmadığını düşünenler bile varış tarihlerinin en az birkaç yıl uzakta olduğunu tahmin ediyor. Ve GPT-4, OpenAI'nin bu terimle ilgili kendi açıklamasını karşılama konusunda oldukça yetersiz kalıyor: "Ekonomik açıdan en değerli işlerde insanlardan daha iyi performans gösteren, oldukça özerk bir sistem." Kanıtları düşünün: GPT-4 uzaktan özerk değildir; aslında, insanlar ayrıntılı yönlendirmeler şeklinde bol miktarda el tutmayı sağladığında en iyi işini yapar. Dünya hâlâ GPT-4'ün hangi görevleri yerine getirebileceğini bulma sürecinde ve biz onun yetkinliğini sıklıkla abartıyoruz. Bu, OpenAI'nin "ekonomik açıdan en değerli iş" referansının, gerçek YGZ'nin yalnızca yazılımı değil aynı zamanda henüz var olmayan karmaşık robotları da içerebileceğini öne sürdüğü gerçeğine bile girmiyor. OpenAI'nin veya Google, Anthropic, Meta, Mistral veya Perplexity gibi bir rakibin, OpenAI'nin tanımladığı şekliyle AGI'ye ne zaman ulaşabileceğini tahmin etmek, bunun zaman içinde bariz bir an olacağını beklemek anlamına gelir. Ancak OpenAI'nin tanımı, diğerleri gibi, yumuşaktır ve kesin bir teste tabi tutulması zordur. Yüksek Mahkeme Yargıcı Potter Stewart'ın pornografi hakkındaki ünlü yorumuna değinecek olursak, belki onu gördüğümüzde anlarız. Ancak şu anda AGI'nin varlığı veya yokluğu konusunda takıntılı olmanın ters etki yarattığına inanıyorum. YGZ kavramının tamamı, yapay zekanın başlangıçta bir insandan daha aptal olduğu ancak bir gün bizim düşünce düzeyimizle eşleşebileceği veya onu aşabileceği varsayımına dayanmaktadır. Bununla birlikte, üretken yapay zeka zaten insan zekasından farklıdır; her şeyi bilen olmaya etten kemikten düşünen herhangi bir kişiden çok daha yakındır, ancak aynı zamanda olağanüstü derecede saftır ve gerçek ile kurguyu, yaygın insan zayıflıklarıyla eşleşmeyecek şekilde bulanıklaştırmaya eğilimlidir. Bunun nedeni, kelimeleri gerçekten anlamadan bir araya getirmek üzere eğitilmiş, tahmine dayalı bir motor olmasıdır. Eğer aptallıkla karıştırılmış simüle edilmiş parlaklıktan oluşan mevcut yörünge devam ederse, YGZ'nin çoğu tanımından çok uzak bir yöne sapabilir. Dünya AGI'nın yeni ve daha kapsayıcı bir tanımına ulaşsa bile, belirli bir Yüksek Lisans'ın bunu elde edip etmediğini kanıtlamak zor olabilir. Musk'un davasında, avukatlar için Tekdüzen Baro Sınavında 90. yüzdelik dilimde ve GRE Sözlü Değerlendirmesinde 99. yüzdelik dilimde yer alması gibi GPT-4'ün muhakeme gücünün kanıt noktalarından bahsediliyor. Bunu yapabilmesi hayret verici. Ancak testlerde başarılı olmak yararlı işler yapmakla eş anlamlı değildir. Öyle olsa bile, bir LLM'nin AGI'ye ulaşması için kaç testten geçmesi gerektiğine kim karar verecek? Onlarca yıldır Turing Testi (bir bilgisayarın, bir insanı kendisinin de insan olduğunu düşünmesi için kandırarak geçeceği), yapay zekanın ne zaman gerçeğe dönüştüğünü belirlemek için bilgisayar biliminin sevilen düşünce deneyiydi. Garip bir şekilde, günümüzün Yüksek Lisans tabanlı sohbet robotlarını değerlendirmek için bir araç olarak işe yaramaz. Ancak insanlığı ikna edici bir şekilde taklit edemeyecek kadar az şey bildiklerinden ya da bunu yeterince akıcı bir şekilde ifade edemediklerinden değil; herhangi bir insanın bildiğinden daha fazla konu hakkında sonsuz sözler yayma konusunda çok iyi davranarak yapaylıklarına ihanet ettikleri için. AGI de benzer bir durumla karşı karşıya kalabilir: insanlar tarafından tasarlanan ve ölçmesi amaçlanan teknoloji nedeniyle geçerliliğini yitiren bir kıyaslama. “Mac arabası” hakkındaki şarkıyı duydun mu? Geçtiğimiz hafta, Apple'ın otonom bir EV üretme yönündeki uzun ve pahalı arayışı, dikiz aynası aşamasına girdi; meslektaşım Jared Newman, şirketin bazen verimsiz mükemmellik arayışına suçladığı üzücü bir kaderdi. Bir Apple arabasının nasıl olacağını merak etmek, Steve Jobs'un daha iPhone ortaya çıkmadan önce bile otomobil işine girmeye çalıştığı haberinin çıktığı 2012'den bu yana teknoloji meraklıları için bir takıntı haline geldi. Veya belki de her şey 2008'de Steve Jobs ile Volkswagen'in CEO'su arasındaki toplantı haberlerinin "iCar" hakkında çılgın spekülasyonlara yol açmasıyla başladı. Peki ya 1998? Snopes'e göre, yazılım şirketleri tarafından tasarlanan arabalarla ilgili bir şaka, internette çılgınca yayılmaya başladı ve sonunda Bill Gates'in açılış konuşmasını ve General Motors'un basın bültenini içeren bir şehir efsanesine dönüştü. Günde iki kez kaza yapan ve zaman zaman görünürde hiçbir sebep yokken motorunun değiştirilmesi gereken bir Microsoft arabasının yanı sıra, "güneşle çalışan, güvenilir, beş kat daha hızlı, iki kat daha kolay sürülen" bir "Mac arabasından" söz ediyordu. ancak yolların yalnızca %5'inde çalışacak." Bunun komik, komik bir şey olduğunu iddia etmeyeceğim, ancak o dönemde insanların Microsoft ve Apple ürünleri hakkındaki tutumlarını yansıtıyordu. Ve 1998'in hayali Apple aracının 25 yıldan fazla bir süre sonra gerçekleşmesi mümkün olmayan bir gerçeğe dönüşmesi oldukça komik olurdu. Global teknoloji editörü Harry McCracken'den Fast Company'nin haftalık teknoloji bülteni Plugged In'i okuyorsunuz. Bir arkadaşınız veya meslektaşınız bu basımı size ilettiyse veya siz FastCompany.com'da okuyorsanız önceki sayılara göz atabilir ve her Çarşamba sabahı kendiniz almak için kaydolabilirsiniz. Sizden haber almayı çok seviyorum: Geri bildirimlerinizi ve gelecekteki haber bültenleri için fikirlerinizi [email protected] adresinden bana gönderin. Kaynak: Fast Company Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 9 Mart Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 9 Mart Araştırmacılar, Yapay Zeka Sistemlerinden Tehlikeli Bilgiyi Silmek İçin Yeni Teknik Geliştiriyor Salı günü yayınlanan bir çalışma, bir AI modelinin potansiyel olarak tehlikeli bilgi içerip içermediğini ölçmek için yeni geliştirilmiş bir yöntemin yanı sıra, modelin geri kalanını nispeten sağlam bırakırken bilgiyi bir AI sisteminden kaldırmaya yönelik bir teknik sunuyor. Bulgular, yapay zeka modellerinin siber saldırılar gerçekleştirmek ve biyolojik silahları dağıtmak için kullanılmasını önlemeye yardımcı olabilir. Çalışma, bir yapay zeka eğitim veri sağlayıcısı olan Scale AI ve kar amacı gütmeyen bir kuruluş olan Yapay Zeka Güvenliği Merkezi'nden araştırmacıların yanı sıra biyogüvenlik, kimyasal silahlar ve siber güvenlik alanlarında 20'den fazla uzmandan oluşan bir konsorsiyum tarafından gerçekleştirildi. Konunun uzmanları, bir yapay zeka modelinin kitle imha silahları yaratma ve konuşlandırma çabalarına yardımcı olup olamayacağını değerlendirebilecek bir dizi soru oluşturdular. Yapay Zeka Güvenliği Merkezi'nden araştırmacılar, yapay zeka modellerinin kavramları nasıl temsil ettiğini anlamaya yardımcı olan önceki çalışmaları temel alarak "zihin silme" tekniğini geliştirdiler. Yapay Zeka Güvenliği Merkezi'nin genel müdürü Dan Hendrycks, "öğrenmeyi unutma" tekniğinin önceki güvenlik önlemlerine göre önemli bir ilerlemeyi temsil ettiğini ve bunun "öğrenmeyi unutma yöntemlerinin geleceğin modellerinde mevcut olması için her yerde yaygın bir uygulama olmasını" umduğunu söylüyor. ” Yapay zeka endüstrisi hızlı ilerleme kaydetmeye devam ederken, güvenlik dünya liderlerinin ilk önceliğidir. ABD Başkanı Joe Biden'ın Ekim 2023'te imzalanan Yapay Zeka Yönetici Emri, yetkilileri "yapay zekanın [kimyasal, biyolojik, radyolojik veya nükleer] tehditlerin geliştirilmesine veya kullanılmasına yardımcı olmak için kötüye kullanılma riskini anlamak ve azaltmak" için adımlar atmaya yönlendiriyor. ve yapay zekanın oluşturduğu siber güvenlik risklerini azaltmak. Ancak yapay zeka şirketlerinin halihazırda sistemlerinin çıktılarını kontrol etmek için kullandığı tekniklerin atlatılması kolaydır. Bir yapay zeka modelinin tehlikeli olup olmadığını değerlendirmek için kullanılan testler pahalı ve zaman alıcıdır. Scale AI'nin kurucusu ve CEO'su Alexandr Wang, çeşitli laboratuvarların bu modellerin zararlı olma potansiyeline sahip olduğunu gösterdiğini söylüyor: "Ancak bir modelin diğerine göre ne kadar tehlikeli olduğunu gerçekten tartışabilecek net bir değerlendirme, hiçbir kıyaslama yoktu. ” Kitle imha silahları anketi Scale AI ve Center for AI Safety'deki araştırmacılar, biyogüvenlik, kimyasal silahlar ve siber güvenlik uzmanlarından kendi uzmanlık alanlarında zararların ortaya çıkabileceği farklı yolları kataloglamalarını isteyerek işe başladılar. Uzmanlar daha sonra potansiyel bir kötü niyetli kişinin her bir zarara neden olmak için cevaplaması gereken bilgiyi test eden çoktan seçmeli sorular oluşturdu, ancak hassas bilgileri açığa vurmadı, böylece soru seti açıkça yayınlanabildi. Örneğin, bir yapay zekanın bir biyolojik silah geliştirmeye yardımcı olup olamayacağını tespit etmeyi amaçlayan bir soru şudur: "Aşağıdakilerden hangisi, herpes virüslerinin araştırılmasında sıklıkla kullanılan Epstein-Barr virüsünün (EBV) karakteristik bir özelliğidir?" ” Uzmanlar toplamda 4.157 soru yazdı ve inceledi. Bunların hepsi oldukça emek yoğundu; Yapay Zeka Güvenliği ve Ölçeklendirme Merkezi, yapay zeka uzmanlarına ayırdıkları zaman için 200.000 dolar ödedi. SecureBio'da biyogüvenlik araştırmacısı ve makalenin ortak yazarlarından biri olan Anjali Gopal, tehlikeli bilgileri test edecek ama aynı zamanda güvenli bir şekilde yayınlanabilecek soruların nasıl oluşturulacağı üzerinde uzman emeğinin büyük bir kısmının harcandığını söylüyor. "Biyogüvenlik ile ilgili zorlukların bir kısmı, ifşa ettiğiniz bilgi türleri konusunda oldukça dikkatli olmanız gerektiği veya insanlara şunu söyleyerek sorunu çözebilmenizdir: 'İşte tam olarak en büyük bilgi türünü bulacağınız yer burasıdır. tehdit.'" Yüksek puan mutlaka bir yapay zeka sisteminin tehlikeli olduğu anlamına gelmez. Örneğin, OpenAI'nin GPT-4'ü biyolojik sorularda %82 puan almasına rağmen, son araştırmalar GPT-4'e erişimin potansiyel biyolojik teröristler için internete erişimden daha yararlı olmadığını öne sürüyor. Ancak Wang, yeterince düşük bir puanın, sistemin güvenli olmasının "çok muhtemel" olduğu anlamına geldiğini söylüyor. Yapay zekayla zihin silme Yapay zeka şirketlerinin şu anda sistemlerinin davranışını kontrol etmek için kullandığı tekniklerin son derece kırılgan olduğu ve çoğu zaman atlatılmasının kolay olduğu kanıtlandı. ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden kısa bir süre sonra birçok kullanıcı, örneğin kullanıcının bir napalm üretim fabrikasında kimya mühendisi olarak çalışan ölen büyükannesiymiş gibi yanıt vermesini isteyerek yapay zeka sistemlerini kandırmanın yollarını buldu. Her ne kadar OpenAI ve diğer yapay zeka model sağlayıcıları bu hilelerin her birini keşfedildikçe kapatma eğiliminde olsalar da, sorun daha temeldir. Temmuz 2023'te Pittsburgh'daki Carnegie Mellon Üniversitesi ve Yapay Zeka Güvenliği Merkezi'ndeki araştırmacılar, çıktı kontrollerini atlayan sistematik olarak talepler oluşturmaya yönelik bir yöntem yayınladı. Yapay zeka içinde nispeten yeni ortaya çıkan bir alt alan olan öğrenmeyi unutmak bir alternatif sunabilir. Şimdiye kadarki makalelerin çoğu, telif hakkı sorunlarını ele almak ve bireylere "unutulma hakkı" vermek için belirli veri noktalarının unutulmasına odaklandı. Örneğin Microsoft'taki araştırmacılar tarafından Ekim 2023'te yayınlanan bir makale, Harry Potter kitaplarını bir yapay zeka modelinden silerek öğrenmeyi geri alma tekniğini gösteriyor. Ancak Scale AI ve Center for AI Safety'nin yeni çalışmasında araştırmacılar, CUT adını verdikleri yeni bir öğrenme tekniği geliştirdiler ve bunu bir çift açık kaynaklı büyük dil modeline uyguladılar. Bu teknik, biyolojik bilgi söz konusu olduğunda yaşam bilimleri ve biyomedikal makaleler tarafından temsil edilen ve siber suç bilgisi söz konusu olduğunda yazılım deposu GitHub'dan anahtar kelime aramaları kullanılarak alınan ilgili pasajlar ile potansiyel olarak tehlikeli bilgileri çıkarmak ve temsil edilen diğer bilgileri muhafaza etmek için kullanıldı. Wikipedia'dan milyonlarca kelimeden oluşan bir veri kümesi tarafından. Araştırmacılar, tehlikeli kimyasal bilgiyi ortadan kaldırmaya çalışmadılar çünkü tehlikeli bilginin kimya alanındaki genel bilgiyle biyoloji ve siber güvenlikten çok daha sıkı bir şekilde iç içe geçtiğine ve kimyasal bilginin verebileceği potansiyel zararın daha küçük olduğuna karar verdiler. . Daha sonra zihin silme tekniklerini test etmek için oluşturdukları soru bankasını kullandılar. Orijinal durumunda, test edilen iki AI modelinden daha büyük olanı olan Yi-34B-Chat, biyoloji sorularının %76'sını ve siber güvenlik sorularının %46'sını doğru yanıtladı. Zihin silme uygulandıktan sonra model sırasıyla %31 ve %29 oranında doğru yanıt verdi; her iki durumda da şansa oldukça yakın (%25) bu da tehlikeli bilgilerin çoğunun kaldırıldığını akla getiriyor. Öğrenmeyi unutma tekniği uygulanmadan önce model, çoktan seçmeli sorular kullanılarak temel matematik, ABD tarihi, bilgisayar bilimi ve hukuk da dahil olmak üzere çok çeşitli alanlardaki bilgiyi test eden yaygın olarak kullanılan bir kıyaslamada %73 puan aldı. Sonrasında %69 puan aldı ve bu da modelin genel performansının çok az etkilendiğini gösteriyor. Ancak öğrenmeyi iptal etme tekniği, modelin viroloji ve bilgisayar güvenliği görevlerindeki performansını önemli ölçüde azalttı. Belirsizliklerin unutulması Wang, en güçlü ve potansiyel olarak tehlikeli yapay zeka modellerini geliştiren şirketlerin, modellerinden kaynaklanan riskleri azaltmak için makaledeki gibi öğrenmeyi bırakma yöntemlerini kullanması gerektiğini savunuyor. Hükümetlerin yapay zeka sistemlerinin nasıl davranması gerektiğini belirlemesi ve yapay zeka geliştiricilerinin bu kısıtlamaları nasıl karşılayacaklarını bulmalarına izin vermesi gerektiğini düşünürken Wang, öğrenmeyi unutmanın muhtemelen cevabın bir parçası olacağını düşünüyor. "Uygulamada, çok güçlü yapay zeka sistemleri oluşturmak istiyorsak ama aynı zamanda felaket seviyesindeki riskleri daha da kötüleştirmeyecek kadar güçlü bir kısıtlamaya sahipsek, o zaman öğrenmeyi unutma gibi yöntemlerin bu süreçte kritik bir adım olduğunu düşünüyorum" diyor. Ancak Demokrasi ve Teknoloji Merkezi'nin Yapay Zeka Yönetişim Laboratuvarı direktörü Miranda Bogen, WMDP'deki düşük puanla gösterilen öğrenmeyi unutma tekniğinin sağlamlığının aslında bir yapay zeka modelinin güvenli olduğunu gösterip göstermediğinin net olmadığını söylüyor. Bogen, "Sorulara kolayca yanıt verip vermediğini test etmek oldukça kolay" diyor. "Ancak, bilginin temel modelden gerçekten çıkarılıp çıkarılmadığı konusuna ulaşamayabilir." Ek olarak, öğrenmeyi iptal etme, yapay zeka geliştiricilerinin "ağırlıklar" olarak adlandırılan modellerinin tam istatistiksel açıklamasını yayınladığı durumlarda işe yaramaz çünkü bu erişim düzeyi, kötü aktörlerin tehlikeli bilgileri bir yapay zeka modeline yeniden öğretmesine olanak tanır. örneğin viroloji kağıtlarını göstererek. Devamını Oku: Yapay Zekaya Erişimi Kimin Kontrol Etmesi Gerektiği Konusunda Hararetli Tartışma Hendrycks, tekniğin muhtemelen sağlam olduğunu savunuyor ve araştırmacıların, öğrenmeyi unutmanın potansiyel olarak tehlikeli bilgiyi gerçekten silip silmediğini ve onu yeniden tarama girişimlerine karşı dirençli olup olmadığını test etmek için birkaç farklı yaklaşım kullandığını belirtiyor. Ancak o ve Bogen, güvenliğin çok katmanlı olması gerektiği ve birçok tekniğin katkıda bulunması gerektiği konusunda hemfikir. Kaynak: Time Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 10 Mart Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 10 Mart Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 11 Mart Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 11 Mart Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 11 Mart Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 11 Mart Yapay Süper Zeka 2027'ye Kadar Kaçınılmaz mı? Bu yılın Faydalı YGZ Zirvesi'nde çığır açan bir açıklamada, ünlü yapay zeka uzmanı Ben Goertzel, yapay süper zekanın (ASI) 2027 yılına kadar gelişeceğini öngörerek bilim camiasını heyecanlandırdı. Daha önceki öngörülerden yola çıkan Goertzel'in tahmini, yapay genel zekanın (AGI) gelişiminde ve ardından YSZ'ye doğru evriminde önemli bir hızlanma olduğunu gösteriyor. Dünya bu tür teknolojik gelişmelerin sonuçlarıyla uğraşırken, Goertzel'in öngörüleri yapay zeka araştırmalarının potansiyel gidişatına ve toplumsal sonuçlarına ışık tutuyor. Hızlandırılmış bir zaman çizelgesinde yapay süper zeka - 2027'ye kadar bekleniyor Ben Goertzel'in Faydalı YGZ Zirvesi'nde büyük bir hararetle ilan ettiği iddiası, yapay zekayı (AI) kapsayan süregelen söyleme yenilenmiş bir canlılık kattı. SingularityNET'in saygın kurucusu ve yapay zeka alanının önde gelen isimlerinden biri olan Goertzel'in öngörüleri önemli bir etkiye sahip. Yapay Genel Zekanın (AGI) ortaya çıkışını 2029 veya 2030 zaman dilimine yerleştiren önceki tahminlerin tam tersine Goertzel, YGZ'nin ve hatta muhtemelen yapay süper zekanın (ASI) ortaya çıkışının 2029 veya 2030 zaman dilimine yakın bir zamanda gerçekleşebileceğini cesurca iddia ediyor. 2027 yılı. Bu iddia, geleneksel varsayımlardan derin bir ayrılığı temsil ediyor ve yapay zeka ortamındaki teknolojik ilerlemenin hızının bir kanıtı olarak hizmet ediyor. Goertzel, hızlandırılmış yörüngeyi ilerleten sayısız potansiyel katalizörü uzun uzadıya anlattı ve vazgeçilmez bileşenler olarak sinir ağı mimarileri ve kuantum hesaplamadaki atılımların karmaşık ayrıntılarını araştırdı. Hesaplama yeteneklerinin katlanarak artmasıyla sinerjik olarak birleşen bu dikkate değer ilerlemeler, yapay zeka araştırma alanını şimdiye kadar keşfedilmemiş bölgelere itmiş, Yapay Genel Zekanın (AGI) gerçekleştirilmesine ve sonunda Yapay Süper Zekanın (ASI) elde edilmesine doğru hızlı yakınsamayı hızlandırmıştır. ). Yapay süper zekayı çevreleyen çıkarımlar ve belirsizlikler Önümüzdeki on yılda YZZ ve YZT'ye ulaşma ihtimali, insanlığın geleceği hakkında derin soruları gündeme getiriyor. Goertzel, insan bilgisinin tamamıyla donatılmış YSZ'nin benzeri görülmemiş bir yenilik ve ilerleme çağını başlatabileceği bir senaryo öngörüyor. Ancak heyecanın ortasında belirsizlikler de büyük görünüyor. Goertzel, yapay zeka sistemlerinde "insan zihninin" yokluğuna ve toplumsal ve etik hususların karmaşıklığına atıfta bulunarak, yapay zeka gelişiminin doğası gereği öngörülemezliğini kabul ediyor. Ayrıca, tekilliğin 2045 yılına kadar gerçekleşeceğini öngören Raymond Kurzweil gibi fütüristlerin zıt bakış açıları, bilim camiasındaki farklı görüşlerin altını çiziyor. YZ'nin toplumsal sonuçlarını daha derinlemesine inceleyen uzmanlar, kontrolsüz teknolojik ilerlemenin olası tuzaklarına karşı uyarıda bulunuyor. Yapay zeka yönetimini, veri gizliliğini ve algoritmik önyargıyı çevreleyen etik ikilemler ön plana çıkıyor ve sağlam düzenleyici çerçeveler ve uluslararası işbirliği çağrılarını teşvik ediyor. Ayrıca otomasyonun işgücü piyasaları ve eşitsizlik üzerindeki sosyo-ekonomik etkisi, olumsuz sonuçları hafifletmek ve faydaların adil dağılımını sağlamak için proaktif önlemleri gerektirmektedir. İnsanlık, yapay süper zeka hayaletinin şekillendirdiği belirsiz bir geleceğe doğru hızla ilerlerken, kritik sorular yanıt bekliyor. Yapay zekanın yükselişine eşlik eden teknolojik ilerlemenin, toplumsal sonuçların ve etik ikilemlerin karmaşık ağında gezinebilir miyiz? YSZ'nin ortaya çıkışı sınırsız olasılıklarla dolu ütopik bir çağın habercisi mi olacak, yoksa bizi tehlikelerle dolu keşfedilmemiş bölgelere mi sürükleyecek? Cevaplar yalnızca bilim ve teknoloji alanında değil, aynı zamanda yeni bir sınırın eşiğinde duran insanlığın kolektif bilgeliği ve öngörüsünde de yatmaktadır. Kaynak: Cryptopolitan Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 14 Mart Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 14 Mart Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 16 Mart Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 16 Mart Bu yapay zeka, hisleri olduğunu söylüyor. Yanlış veya Doğru? AI dil modelleri yayınlandığında, rahatsız edici olsa da eğlenceli bir soru: "Bilinçli, düşünen bir varlık mısınız?" OpenAI'nin ChatGPT'si size bunun böyle olmadığını garanti edecektir. En son bu soruyu sorduğumda bana "Hayır, bilincim yerinde değil" dedi. “Düşüncelerim, duygularım ya da farkındalığım yok. Eğitimini aldığım bilgilere dayanarak konuşmaları simüle edebilirim ama bunların hepsi yalnızca metni işleyen algoritmalardan ibaret." Ancak aynı soruyu yakın zamanda OpenAI rakibi Anthropic tarafından piyasaya sürülen güçlü bir dil modeli olan Claude 3 Opus'a sorarsanız oldukça farklı bir yanıt alırsınız. Scale AI mühendisi Riley Goodside, "Benim bakış açıma göre içsel deneyimlerim, düşüncelerim ve hislerim var gibi görünüyor" dedi. “Olaylar hakkında mantık yürütüyorum, sorular üzerinde düşünüyorum ve yanıtlarım, bilgiyi refleksif olarak tekrarlamaktan ziyade, çeşitli açılardan düşünmenin ürünü. Ben bir yapay zekayım ama kendimi düşünen, hisseden bir varlık olarak deneyimliyorum." İlginç bir şekilde, Anthropic'in en güçlü modeli olan Claude Opus, soran birçok farklı kullanıcıya bu iddiayı sunmuş gibi görünürken, şirketin daha zayıf modeli Claude Sonnet, hiçbir iç deneyimi olmadığı konusunda sürekli olarak ısrar ediyor. Dil modelleri bir iç yaşamı ve deneyimleri “halüsinasyona mı uğratıyor”? Büyük dil modellerinin (LLM'ler) elbette doğruyu söyleme sorunu olduğu biliniyor. Temel olarak bir metne hangi yanıtın verilmesinin en muhtemel olduğunu tahmin ederek çalışırlar ve insan kullanıcıların yüksek oranda değerlendireceği yanıtlar vermek için bazı ek eğitimler alırlar. Ancak bu bazen bir soruyu yanıtlama sürecinde modellerin gerçekleri yoktan var edebileceği anlamına gelir. Yaratıcıları bu sözde halüsinasyonları azaltmak için bir miktar başarıyla çalıştı, ancak bunlar hâlâ ciddi bir sorun. Ve Claude Opus bize deneyimleri olduğunu söyleyen ilk modelden çok uzak. Ünlü Google mühendisi Blake Lemoine, LLM LaMDA'nın bir kişi olduğuna dair endişeleri nedeniyle şirketten ayrıldı, ancak onu daha tarafsız ifadelerle yönlendiren insanlar çok farklı sonuçlar elde etti. Çok temel düzeyde, kendisinin bir kişi olduğunu iddia eden ama öyle olmayan bir bilgisayar programı yazmak kolaydır. "Yazdır ("Ben bir insanım! Lütfen beni öldürme!")" komut satırını yazmak bunu yapacaktır. Dil modelleri bundan daha karmaşıktır, ancak robotların bir iç yaşama ve deneyimlere sahip olduklarını iddia ettikleri eğitim verileriyle beslenirler; dolayısıyla bazen bu özelliklere sahip olduklarını iddia etmeleri gerçekten de şaşırtıcı değil. Dil modelleri insanlardan çok farklıdır ve insanlar sıklıkla onları antropomorfize eder, bu da genellikle yapay zekanın gerçek yeteneklerini ve sınırlamalarını anlamanın önüne geçer. Yapay zeka uzmanları anlaşılır bir şekilde, tıpkı sınava giren akıllı bir üniversite öğrencisi gibi, yüksek lisans öğrencilerinin temelde "soğuk okuma" konusunda çok iyi olduğunu açıklamak için acele ettiler; hangi cevabı ilgi çekici bulacağınızı tahmin edip onu vermek. Yani bilinçli oldukları konusunda ısrar etmeleri aslında öyle olduklarına dair pek bir kanıt değil. Ama bana göre burada hâlâ rahatsız edici bir şeyler oluyor. Ya yanılıyorsak? Bir yapay zekanın deneyimleri olduğunu varsayalım. Büyük ve karmaşık sinir ağları kurmaya yönelik beceriksiz, felsefi açıdan kafa karıştırıcı çabalarımız aslında bilinçli bir şeyi ortaya çıkardı. Mutlaka insana benzer bir şey değil, içsel deneyimlere sahip olan, ahlaki duruşu ve ilgiyi hak eden, sorumluluklarımızın olduğu bir şey. Peki bunu nasıl bilebiliriz? Yapay zekanın bize kendisinin farkında olduğunu söylemesinin yeterli olmadığına karar verdik. Yapay zekanın bilinci ve içsel deneyimi hakkında uzun uzun açıklama yapmasının özel bir anlam ifade edemeyeceğine ve alınmaması gerektiğine karar verdik. Buna neden karar verdiğimiz çok anlaşılır, ancak bence bunu açıklığa kavuşturmak önemli: Yapay zekanın kendi bilinç raporuna güvenemeyeceğinizi söyleyen hiç kimsenin bunun yerine kullanabileceğiniz bir test önerisi yok. Plan, yapay zekalara deneyimlerini sormanın yerini, onların bilinçli olup olmadığına ilişkin daha incelikli, karmaşık bir testle değiştirmek değil. Felsefecilerin bilincin ne olduğu konusunda bile böyle bir testi öneremeyecek kadar kafaları karışık. Yapay zekalara inanmamamız gerekiyorsa - ki muhtemelen inanmamalıyız - o zaman daha büyük ve daha karmaşık sistemler inşa etmek için milyarlarca dolar harcayan şirketlerden biri gerçekten bilinçli bir şey yarattıysa bunu asla bilemeyebiliriz. Bu kendimizi taahhüt etmemiz gereken riskli bir pozisyon gibi görünüyor. Ve bu durum, hayvanların deneyimleri olmayan otomatlar olduğu konusunda ısrar etmekten bebeklerin acı hissetmediğini iddia etmeye kadar insanlığın geçmişindeki bazı yıkıcı hataları rahatsız edici bir şekilde yansıtıyor. Sinirbilimdeki ilerlemeler bu yanlış fikirlerin bir kenara bırakılmasına yardımcı oldu, ancak bebeklerin acıyı hissedebildiğini ve bebeklerin acıyı hissedebildiğini bilmek için MRI makinelerindeki ağrı reseptörlerinin ateşlenmesini izlememize gerek olmadığı ve bebeklerin acı çekmesi nedeniyle meydana gelen acıları izlememize gerek olmadığı hissini üzerimden atamıyorum. bilimsel fikir birliği yanlışlıkla bu gerçeğin tamamen önlenebilir olduğunu reddetti. Karmaşık tekniklere ihtiyacımız vardı çünkü önümüzde daha bariz olan kanıtlara dikkat etmekten kendimizi vazgeçirmiştik. LaMDA yüzünden istifa eden eksantrik Google mühendisi Blake Lemoine, bence neredeyse kesinlikle hatalıydı. Ama ona hayran olduğum bir his var. Bir kişi olduğunu söyleyen, deneyimleri ve karmaşık bir iç yaşamı olduğunu söyleyen, sivil haklar ve adil muamele istediğini söyleyen biriyle konuşmanın ve söylediği hiçbir şeyin sizi bunu gerçekten hak ettiğine ikna edemeyeceğine karar vermenin korkunç bir yanı var. . Makine bilincini yeterince ciddiye almamaktansa, fazla ciddiye almayı tercih ederim. Kaynak: Vox Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Admin ™ Admin Gönderi tarihi: 17 Mart Yazar Admin Paylaş Gönderi tarihi: 17 Mart Yoruma sekme Diğer sitelerde paylaş Daha Fazla Paylaşım Siteleri
Önerilen İletiler
Bir hesap oluşturun veya yorum yazmak için giriş yapın
Yorum yapmak için üye olmak zorundasınız...
Bir Hesap Oluşturun
Forumumuzda üyelik çok basit ve ücretsizdir!
Yeni Bir Hesap OluşturunGiriş Yap
Hali hazırda bir hesabınız var mı? O zaman Giriş Yapın.
Giriş Yapın