Yapay Zeka Hakkında En Son Haberler (Türkiye ve Dünyadan)

[™ Admin]

Elon Musk, 'Shakespearevari' düzeyde aldatmacalar nedeniyle OpenAI ve Sam Altman'ı mahkemeye verdiğini açıkladı

Tesla CEO'su ve xAI kurucusu CEO'su Elon Musk (solda) ve OpenAI CEO'su Sam Altman (sağda) 2015'te.

Elon Musk, hem adamı hem de girişimi sözleşmeleri ihlal etmekle ve haraççılıkla ilgili federal bir yasayı ihlal etmekle suçlayarak OpenAI ve Sam Altman'ı mahkemeye veriyor.

Tesla CEO'su, Pazartesi günü, yaratılmasına yardımcı olduğu yapay zeka girişimine karşı açtığı ikinci davayı açtı. Daha önceki bir dava, şirketi haksız iş uygulamalarıyla, emanet görevini ihlal etmekle suçlamış ve araştırmalarını kamuoyuna açıklaması için emredilmesi talebinde bulunmuştu. Haziran ayında, OpenAI işbirlikçisi Apple'a laf attıktan sonra davayı geri çekti.

Şimdi Musk geri döndü ve hiçbir yumruğu saklamıyor.

"Elon Musk'ın Sam Altman ve OpenAI'ya karşı açtığı dava, özgecilik ile açgözlülüğün ders kitabı hikayesi" şeklinde başlıyor ve ardından Altman ile OpenAI başkanı Greg Brockman'ı Musk'ı OpenAI'nin lansmanına yardım etmesi için "manipüle etmekle" suçluyor.

Ancak Altman ve Brockman'ın Google'ın DeepMind'ına tarafsız ve merkezsiz bir alternatif vaatleri "tamamen boş laftan ibaretti - Altman'ın uzun süreli dolandırıcılığının kancasıydı." Şikayette Musk'ın "Shakespeare boyutlarında hainlik ve aldatmacayla" karşılaştığı iddia ediliyor.

Davanın iddialarının önemli bir kısmı OpenAI'nin kâr amacı gütmeyen bir kuruluş olarak statüsü etrafında dönüyor. Şirket büyüdükçe ve Microsoft gibi firmalarla ilişkiler geliştirdikçe kârları da arttı. Haziran ayında The Information, Altman'ın kâr amacı güden bir modele geçmeyi düşündüğünü bildirdi.

Musk, 2015 yılında Altman ile birlikte OpenAI'yi kurdu ancak şirketin gelişimiyle ilgili bir çıkar çatışması nedeniyle 2018 yılında ayrıldı. Şikayetine göre Musk, şirketin ilk beş yılında veya 14 Eylül 2020'ye kadar 44 milyon dolardan fazla katkıda bulundu.

Mart ayında OpenAI bir blog yazısında Musk'ın Tesla ile birleşmeyi önerdiğini ve çoğunluk hissesi, yönetim kurulu kontrolü ve CEO pozisyonunu istediğini söyledi. Birleşik kuruluş, Google ile rekabet etmek için "nakit ineği" olarak hizmet edebilir.

Yeni dava, Altman ve Brockman'ın OpenAI'yi kâr amacı güden bir kuruluş olarak yeniden düzenleme fikrini ortaya attığını belirtiyor. Pazartesi günkü şikayette alıntılanan bir e-postaya göre Musk, buna karşılık şirketin kâr amacı gütmeyen bir kuruluş olarak kalması gerektiğini, aksi takdirde "kendi başlarına bir şeyler yapabileceklerini" söyledi ve "temelde bir startup'a ücretsiz fon sağlamanın aptallık olacağını" ekledi.

Şikayette, OpenAI'nin CEO'sunun ve başkanının Musk'ı dolandırmak ve kendilerini zenginleştirmek için bir plana katıldıkları ve OpenAI'nin kâr amacı güden kuruluşlarının bilerek davranışlarını onaylayıp teşvik ettiği iddia ediliyor. Ayrıca, başlangıçta organize suç ve dolandırıcılık ile mücadele etmek için çıkarılan Racketeer Influenced and Corrupt Organizations Act'i ihlal etmekle suçluyor.

Musk, bir dizi tazminat, OpenAI'ye yaptığı katkılarla ilişkilendirilebilen varlıklar ve mülkler üzerinde bir güven inşa etme ve OpenAI'nin Microsoft'a verdiği lisansın "geçersiz ve hükümsüz" olduğuna veya OpenAi'nin ChatGPT gibi büyük dil modellerinin Yapay Genel Zeka (AGI) oluşturduğuna ve anlaşmalarına dahil edilmediğine dair bir yargı kararı için jüri duruşması talep ediyor.

Musk'ın OpenAI'ye karşı yeniden canlandırılan yasal işlemi, son aylarda kendisine karşı açılan birkaç davadan sadece biri. Şirket, birkaç bağımsız yazar, Sarah Silverman gibi yazarlar, The New York Times ve Alden Global Capital'e ait birkaç gazete dahil olmak üzere birkaç medya kuruluşu ve Yazarlar Birliği tarafından dava edildi. Ayrıca ABD'de federal bir antitröst soruşturmasıyla karşı karşıya.

Kaynak: Quartz

[™ Admin]

Klarna CEO'sunun yorumları, herkesin korktuğu yapay zeka iş yerinin çoktan geldiğini gösteriyor

Klarna CEO'su Sebastian Siemiatkowski, şirketin iş gücünü yarı yarıya azaltmayı planladığını söyledi.

Şirketin yapay zeka sayesinde "daha azıyla çok daha fazlasını yapabileceğini" söyledi.

Şimdi al-sonra öde şirketi halka açılmaya hazırlanıyor.

Klarna, verimliliği artırmak ve maliyetleri düşürmek için yapay zekaya güvenerek geçen yılki çalışan sayısının yarısını işe almayı planlıyor.

CEO Sebastian Siemiatkowski, Financial Times'a yaptığı açıklamada şirketin mevcut çalışanlarının yarısıyla etkili bir şekilde faaliyet gösterebileceğini söyledi. İsveçli şimdi al-sonra öde şirketi, FT'nin Salı günü bildirdiğine göre geçen yıl çalışan sayısını 5.000'den 3.800'e düşürdü.

Şirket önümüzdeki yıllarda iş gücünü yaklaşık 2.000 çalışana düşürmeyi planlıyor. Siemiatkowski, şirketin yapay zekayı kullanarak "daha azıyla çok daha fazlasını yapabileceğini" söyledi.

Siemiatkowski, Mayıs ayında X'te yayınladığı bir gönderide şirketin "fotoğrafçılara, görüntü bankalarına ve pazarlama ajanslarına daha az harcama yaparak" milyonlarca dolar tasarruf ettiğini yazdı.

Pazarlama ekibinin daha üretken olduğunu ve bir önceki yıla kıyasla yarı yarıya küçüldüğünü ekledi.

Klarna, geçen yıl mühendislik ekibi dışındaki çoğu pozisyon için işe alımları durdurdu çünkü ayrılan personelin bıraktığı boşlukları doldurmak için giderek daha fazla yapay zeka teknolojisine güveniyordu.

Şubat ayında yayınladığı bir blog gönderisinde şirket, yapay zeka asistanının 700 tam zamanlı çalışanın iş yükünü kaldırabileceğini iddia etti. Klarna, sohbet robotunun "görev çözümü" doğruluğunda insan temsilcileri geride bıraktığını ve müşteri memnuniyeti seviyelerinde insan çalışanlarla eşleştiğini söyledi.

Klarna ayrıca bu teknolojinin bu yıl şirketin kârını 40 milyon dolar artırabileceğini öngördü.

Bu arada, Klarna'nın rakibi Affirm de yapay zeka sohbet robotlarına ağırlık veriyor — ancak personelini işten çıkarmayı açıkça düşünmüyor.

"Affirm'de henüz kimse işini kaybedip robotlarla değiştirilmedi, bu yüzden bu kısa vadeli bir maliyet tasarrufu değil," dedi CEO Max Levchin Mayıs ayındaki kazanç görüşmesinde ve yapay zekanın önümüzdeki bir ila üç yıl içinde şirkete para kazandırabileceğini ekledi.

Yapay zeka teknoloji personelini sarsıyor

Diğer teknoloji şirketleri yapay zeka merkezli işlere geçiş yaparken personel çıkarıyor.

Bu ayın başlarında Dell, satış bölümünde önemli bir yeniden yapılanma duyurdu ve bu da toplu işten çıkarmalara yol açtı.

Google ve Apple dahil teknoloji şirketleri, çevrimiçi takip sitesi Layoffs.fyi'nin verilerine göre 2023'ün başından bu yana 350.000'den fazla çalışanı işten çıkardı. Bu işten çıkarmaların çoğu pandemi sırasında aşırı işe alıma atfedilse de yapay zeka yatırımları için sermayeyi yeniden tahsis etme ihtiyacı da işten çıkarmalar için önemli bir faktör.

Meta CEO'su Mark Zuckerberg Şubat ayındaki kazanç görüşmesinde işten çıkarmaların "yapay zeka etrafında uzun vadeli, iddialı vizyonlara" yatırım yapmak için gerekli olduğunu söyledi.

Google CEO'su Sundar Pichai ayrıca Ocak ayındaki bir yazıda AI'ya "yatırım kapasitesi yaratmak" için işten çıkarmaların gerekli olduğunu yazdı.

Klarna, finansal performansındaki iyileşmeyi AI'ya bağladı ve net zararlar 2023'ün ikinci çeyreğinde 854 milyon İsveç Kronu, yaklaşık 84 milyon dolardan, en son çeyrekte 10 milyon Krona, yaklaşık 900.000 dolara düştü.

Şirket ayrıca 12 ayda gelirde %27 ve çalışan başına gelirde %73 artış bildirdi.

Klarna, önümüzdeki yılın başlarında ilk halka arz için hazırlanıyor, ancak Siemiatkowski FT'ye şirketin henüz herhangi bir halka arz kararı almadığını söyledi.

Klarna, BI tarafından standart mesai saatleri dışında gönderilen bir yorum talebine yanıt vermedi.

Kaynak: BI

[™ Admin]

Yapay zeka tarafından oluşturulan görüntüler nasıl tanımlanır?

Öncelikle kötü haber: AI tarafından oluşturulan görüntüleri tespit etmek gerçekten zor. Eskiden ipuçları veren işaretler - çarpık eller ve karışık metinler - AI modelleri baş döndürücü bir hızla geliştikçe giderek daha nadir hale geliyor.

Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E ve Gemini gibi popüler araçlar kullanılarak hangi görüntülerin oluşturulduğu artık belli değil. Aslında, AI tarafından oluşturulan görüntüler insanları daha da kandırmaya başlıyor ve bu da yanlış bilginin yayılmasında büyük sorunlar yaratıyor. İyi haber şu ki, AI tarafından oluşturulan görüntüleri tespit etmek genellikle imkansız değil, ancak eskiden olduğundan daha fazla çaba gerektiriyor.

AI görüntü algılayıcıları - dikkatli ilerleyin

Bu araçlar, piksel desenlerini incelemek ve bir görüntünün AI tarafından oluşturulma olasılığını belirlemek için bilgisayarlı görüşü kullanır. Bu, AI algılayıcılarının tamamen hatasız olmadığı anlamına gelir, ancak ortalama bir kişinin bir görüntünün biraz incelemeye değer olup olmadığını belirlemesi için iyi bir yoldur - özellikle de hemen belli olmadığında.

"Ne yazık ki, insan gözü için -ve çalışmalar var- bir kişinin buna yakalanma şansı yaklaşık elli elli," diyor AI görüntü algılama platformu AI or Not'un CEO'su Anatoly Kvitnitsky. "Ancak görüntüler için AI algılamada, piksel benzeri desenler nedeniyle, modeller iyileşmeye devam etse bile, bunlar hala mevcut." Kvitnitsky, AI or Not'un ortalama %98 doğruluk oranına ulaştığını iddia ediyor.

Genel olarak yüksek başarı oranlarına sahip diğer AI dedektörleri arasında Hive Moderation, Hugging Face'te SDXL Detector ve Illuminarty yer alıyor. Bunların hepsinde nasıl performans gösterdiklerini görmek için on adet AI tarafından oluşturulmuş görüntüyü test ettik.

AI or Not

AI or Not, diğer AI görüntü dedektörlerinin aksine basit bir "evet" veya "hayır" veriyor, ancak görüntünün AI tarafından oluşturulduğunu doğru bir şekilde söyledi. Ücretsiz planda ayda 10 yükleme elde ediyorsunuz. 10 görüntüyle denedik ve %80 başarı oranı elde ettik.

Hive Moderation

Hive Moderation'ın ücretsiz demo aracını 10'dan fazla farklı görüntüyle denedik ve genel olarak %90'lık bir başarı oranı elde ettik, yani bunların yapay zeka tarafından üretilmiş olma olasılığı yüksekti. Ancak, bir sincap ordusunun kaya duvarına tırmandığı yapay bir görüntünün yapay zeka niteliklerini tespit edemedi.

SDXL Dedektörü

Hugging Face'teki SDXL Dedektörü'nün yüklenmesi birkaç saniye sürüyor ve ilk denemede bir hata alabilirsiniz, ancak tamamen ücretsizdir. Ayrıca bunun yerine bir olasılık yüzdesi de veriyor. Yapay zeka tarafından üretilen görüntülerin %70'inin üretken yapay zeka olma olasılığının yüksek olduğunu söyledi.

Illuminarty

Illuminarty'nin temel yapay zeka görüntü tespiti sağlayan ücretsiz bir planı var. Yüklediğimiz 10 yapay zeka tarafından üretilmiş görüntüden yalnızca %50'sini çok düşük olasılık olarak sınıflandırdı. Kemirgen biyologlarının dehşetine, kötü şöhretli fare penisi görüntüsüne yapay zeka tarafından üretilmiş olma olasılığı düşüktü.

Gördüğünüz gibi, AI dedektörleri çoğunlukla oldukça iyidir, ancak yanılmaz değildir ve bir görüntüyü doğrulamanın tek yolu olarak kullanılmamalıdır. Bazen, gerçek gibi görünseler bile aldatıcı AI tarafından oluşturulmuş görüntüleri tespit edebilirler ve bazen de açıkça AI yaratımları olan görüntülerde hata yaparlar. İşte bu yüzden birden fazla yöntemi bir arada kullanmak en iyisidir.

Diğer ipuçları ve püf noktaları

Eski ters görüntü araması

AI tarafından oluşturulmuş görüntüleri tespit etmenin bir diğer yolu da, Chicago'daki DePaul Üniversitesi Bilgisayar ve Dijital Medya Koleji'nde bilgisayar bilimi profesörü ve Web Zekası Merkezi müdürü olan Bamshad Mobasher'in önerdiği basit ters görüntü aramasıdır. Bir görüntüyü Google Görseller'e veya ters görüntü arama aracına yükleyerek, görüntünün kökenini izleyebilirsiniz. Fotoğrafta gerçek bir haber olayı görünüyorsa, "sahte olduğunu veya gerçek olayın gerçekleşmediğini belirleyebilirsiniz" diyor Mobasher.

Google'ın "Bu Resim Hakkında" aracı

Google Arama ayrıca, resmin ilk olarak ne zaman dizine eklendiği ve çevrimiçi olarak başka nerede göründüğü gibi bağlamsal bilgiler sağlayan bir "Bu Resim Hakkında" özelliğine sahiptir. Bu, bir resmin sağ üst köşesindeki üç nokta simgesine tıklanarak bulunur.

Çıplak gözün fark edebileceği belirgin işaretler

Bu konudan bahsetmişken, yapay zeka tarafından oluşturulan resimler korkutucu derecede iyi hale gelse de, belirgin işaretleri aramaya değer. Yukarıda belirtildiği gibi, bazen çarpık ellerin, biraz fazla mükemmel görünen saçların veya resimdeki metnin bozuk veya anlamsız olduğunu görebilirsiniz. Kardeş sitemiz PCMag'in dökümü, arka planda bulanık veya çarpık nesneler veya kusursuz - ve gözeneksiz, kusursuz - cilde sahip nesneler aramanızı önerir.

İlk bakışta, aşağıdaki Midjourney resmi, Instagram'dan kolayca alınabilecek bir yemek kitabını tanıtan bir Kardashian akrabası gibi görünüyor. Ancak daha detaylı incelediğinizde, çarpık şeker kavanozunu, çarpık eklemleri ve biraz fazla pürüzsüz olan cildi görebilirsiniz.

"Yapay zeka genel sahneyi oluşturmada iyi olabilir, ancak şeytan ayrıntılarda gizlidir," diye yazdı Hugging Face'te AI ve iklim lideri olan Sasha Luccioni, Mashable'a gönderdiği bir e-postada. "Çoğunlukla küçük tutarsızlıklar arayın: fazladan parmaklar, asimetrik mücevherler veya yüz hatları, nesnelerdeki uyumsuzluklar (bir çaydanlıkta fazladan bir kulp)."

Aynı zamanda Elektrik ve Elektronik Mühendisleri Enstitüsü'nde (IEEE) üye olan Mobasher, yakınlaştırma yapmanız ve başıboş pikseller ve ince bir şekilde uyumsuz küpeler gibi diğer tutarsızlıklar gibi "tuhaf ayrıntılar" aramanız gerektiğini söyledi.

Mobasher, "Aynı odak noktasına sahip aynı görüntünün bir kısmının bulanık, diğer kısmının ise aşırı ayrıntılı olduğunu görebilirsiniz," dedi. Bu özellikle görüntülerin arka planlarında geçerlidir. "Arkaplanlarda metin ve benzeri şeyler olan tabelalarınız varsa, çoğu zaman bunlar bozuk veya bazen gerçek bir dil gibi bile olmuyor," diye ekledi.

Bir plajda yürüyen Volkswagen minibüslerinin geçit töreninin bu görüntüsü Google'ın Imagen 3'ü tarafından oluşturuldu. Kum ve otobüsler kusursuz bir şekilde fotogerçekçi görünüyor. Ancak yakından bakarsanız, VW logosunun olması gereken üçüncü otobüsteki harflerin sadece bozuk bir sembol olduğunu ve dördüncü otobüste şekilsiz lekeler olduğunu fark edeceksiniz.

Bir ara bir VW otobüs geçit töreninin gerçekleştiğinden eminiz, ancak bu o değil.

Bozuk logoya ve garip lekelere dikkat edin.

Her şey yapay zeka okuryazarlığına dayanıyor

Yukarıdaki yöntemlerin hiçbiri, medyayı tüketirken (özellikle sosyal medyayı) ilk başta gördüğünüz şeyin yapay zeka tarafından üretilip üretilmediğini merak etmek için duraklamazsanız pek işe yaramayacaktır. Yanlış bilginin yaygınlaştığı 2016 seçimleri sırasında popüler bir kavram haline gelen medya okuryazarlığı gibi, yapay zeka okuryazarlığı da neyin gerçek neyin sahte olduğunu belirlemenin ilk savunma hattıdır.

Yapay zeka araştırmacıları Duri Long ve Brian Magerko, yapay zeka okuryazarlığını "bireylerin yapay zeka teknolojilerini eleştirel bir şekilde değerlendirmesini; yapay zeka ile etkili bir şekilde iletişim kurmasını ve işbirliği yapmasını; yapay zekayı çevrimiçi, evde ve iş yerinde bir araç olarak kullanmasını sağlayan bir dizi yeterlilik" olarak tanımlıyor.

Üretken yapay zekanın nasıl çalıştığını ve nelere dikkat etmeniz gerektiğini bilmek çok önemli. Luccioni, "Klişe gelebilir ancak sosyal medyada gördüğünüz içeriğin kökenini ve kaynağını doğrulamak için zaman ayırmak iyi bir başlangıçtır" diyor.

Öncelikle söz konusu görselin kaynağını ve hangi bağlamda göründüğünü kendinize sorun. Görseli kim yayınladı? Eşlik eden metin (eğer varsa) görsel hakkında ne söylüyor? Başka kişiler veya medya kuruluşları görseli yayınladı mı? Görsel veya ona eşlik eden metin size nasıl hissettiriyor? Sizi çileden çıkarmak veya baştan çıkarmak için tasarlanmış gibi görünüyorsa nedenini düşünün.

Bazı kuruluşlar yapay zeka deepfake'leri ve yanlış bilgi sorunuyla nasıl mücadele ediyor?

Gördüğümüz gibi, şu ana kadar bireylerin yapay zeka görüntülerini gerçek olanlardan ayırt edebilme yöntemleri düzensiz ve sınırlı. Daha da kötüsü, yasadışı veya zararlı yapay zeka tarafından üretilen görüntülerin yayılması, gönderilerin yalanları yayması ve ardından çevrimiçi medyada güvensizliğe yol açması nedeniyle iki kat daha kötü. Ancak üretken yapay zekanın ardından, güveni ve şeffaflığı artırmak için çeşitli girişimler ortaya çıktı.

İçerik Kaynağı ve Gerçeklik Koalisyonu (C2PA), Adobe ve Microsoft tarafından kuruldu ve OpenAI ve Google gibi teknoloji şirketlerinin yanı sıra Reuters ve BBC gibi medya şirketlerini de içeriyor. C2PA, görüntülerin kaynağını ve yapay zeka tarafından üretilip üretilmediğini belirlemek için tıklanabilir İçerik Kimlik Bilgileri sağlar. Ancak, İçerik Kimlik Bilgilerini bir görüntüye eklemek yaratıcılara bağlıdır.

Diğer yandan, Stanford Üniversitesi'ndeki Starling Laboratuvarı gerçek görüntüleri doğrulamak için çok çalışıyor. Starling Lab, "insan hakları ihlalleri, savaş suçları ve soykırım tanıklığı gibi hassas dijital kayıtları" doğrular ve doğrulanmış dijital görüntüleri, değiştirilemeyecekleri şekilde merkezi olmayan ağlarda güvenli bir şekilde depolar. Laboratuvarın çalışması kullanıcıya yönelik değildir, ancak proje kütüphanesi, örneğin Ukrayna'daki savaş veya Donald Trump'tan Joe Biden'a başkanlık geçişi gibi görüntülerin doğruluğunu doğrulamak isteyen biri için iyi bir kaynaktır.

Uzmanlar genellikle AI görüntülerinden aldatmacalar ve yanlış bilgiler bağlamında bahseder, ancak AI görüntüleri her zaman başlı başına aldatmak için tasarlanmamıştır. AI görüntüleri bazen orijinal bağlamlarından çıkarılmış şakalar veya memlerdir veya tembelce reklamcılıktır. Ya da belki de ilgi çekici yeni bir teknolojiyle yaratıcı bir ifade biçimidirler. Ancak iyi veya kötü, AI görüntüleri artık hayatın bir gerçeğidir. Ve onları tespit etmek size kalmış.

Kaynak: Mashable

[™ Admin]

OpenAI, ABD'de büyük bir AI altyapısı kurulumuna hazırlanıyor

CEO Sam Altman liderliğindeki OpenAI, yapay zekanın hızla yayılmasını desteklemek için gerekli altyapıyı geliştirme çabalarını yoğunlaştırıyor. Şirket, onlarca milyar dolarlık yatırımı yutması beklenen birkaç ABD eyaletinde büyük bir genişleme planı çizdi.

Bloomberg raporuna göre, planlanan projelerden bazıları veri merkezlerinin geliştirilmesi, enerji kapasitesi yükseltmeleri ve yarı iletken üretiminde artışlar.

Küresel ortaklıklar OpenAI'nin büyüme stratejisini destekliyor

OpenAI modeli, Kanada, Güney Kore, Japonya ve Birleşik Arap Emirlikleri dahil olmak üzere dünyanın dört bir yanından yatırımcıları içeriyor. OpenAI'nin en büyük yatırımcısı olan Microsoft'un bu altyapı projelerinde önemli bir rol oynaması bekleniyor.

Geçtiğimiz birkaç hafta içinde, OpenAI yönetimi ihtiyaç duyulan sermayeyi aramak için çeşitli ülkelerden potansiyel yatırımcılarla görüşüyor. Baş Strateji Sorumlusu Jason Kwon, Japonya ve Güney Kore'de faaliyet gösterirken, Küresel Politika Başkan Yardımcısı Chris Lehane, Kanada'daki yatırımcıları hedefliyor. Altman ayrıca altyapı planının küresel kapsamı hakkında BAE'deki yatırımcılarla toplantılar düzenledi.

Ancak, bu yatırımların sınır ötesi niteliği, Amerika Birleşik Devletleri'nin ulusal güvenliği konusunda endişelere yol açtı. Bu, özellikle Orta Doğu yatırımcıları olmak üzere, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Yabancı Yatırım Komitesi'nde (CFIUS) endişelere yol açtı. Bu komite, Orta Doğu egemen servet fonlarının rolü ve Çin ile bağlantıları konusunda daha duyarlı hale geldi.

OpenAI, ABD hükümetinin güvenlik endişelerini ele alıyor

Bu sorunlara yanıt olarak, OpenAI, önerilen yatırımların Amerika'nın jeopolitik konumunu güçlendireceğini belirterek ABD Ulusal Güvenlik Konseyi ile görüşmelerde bulundu. Bu görüşmeler, ABD Yapay Zeka Güvenlik Enstitüsü'nün yakın zamanda OpenAI ile bir ortaklık duyurmasının ardından geldi. OpenAI ile imzalanan Mutabakat Muhtırası'na göre, hükümet kurumu iki şirketin sağladığı AI modellerini araştıracak, karşılaştıracak ve değerlendirecek.

Bu, Biden yönetiminin ABD teknolojisini ve yarı iletken üretim kapasitelerini güçlendirme teklifiyle de uyumludur. Yarı iletken üretimi için 39 milyar dolarlık hibe sağlayan Çipler ve Bilim Yasası da OpenAI'nin temel altyapı geliştirme hedefini destekliyor. Altman, Washington Post'taki son köşesinde, otoriter hükümetlere karşı rekabet avantajını sürdürmek için Amerikan altyapısının gerekliliğini vurguladı.

Daha önce Cryptopolitan tarafından bildirildiği üzere, OpenAI, TSMC'nin gelecekteki Angstrom seviyesindeki A16 çipleri için kapasite edinmek üzere büyük bir anlaşma yaptı. Bu, OpenAI'nin AI donanımı için yarı iletken endüstrisindeki modern teknolojik yeniliklerle entegre olmasına olanak tanıyacak.

Kaynak: CryptoPolitan

[™ Admin]

 

[™ Admin]

'Açık kaynak - Open Source'ın yeni tanımı, Büyük Yapay Zeka için sorun yaratabilir

Açık kaynak tanımının kendini ilan eden yöneticisi olan Açık Kaynak Girişimi (OSI), açık kaynak yazılımlar için en yaygın kullanılan standart olan, Perşembe günü "açık kaynak AI"nın neyi oluşturduğuna dair bir güncelleme duyurdu. Yeni ifade artık Meta ve Google gibi endüstri ağır toplarından gelen modelleri hariç tutabilir.

OSI yakın zamanda yayınladığı bir blog yazısında "Açık Kaynak, yazılım sistemlerini öğrenme, kullanma, paylaşma ve geliştirme engellerini kaldırdıktan sonra herkese büyük faydalar sağladığını göstermiştir" diye yazdı. "AI için, toplumun AI geliştiricilerinin, dağıtımcılarının ve son kullanıcıların aynı faydalardan yararlanmasını sağlamak için Açık Kaynak'ın aynı temel özgürlüklerine ihtiyacı vardır."

OSI'ye göre:

Açık Kaynak AI, şu özgürlükleri[1] veren şartlar ve şekilde kullanıma sunulan bir AI sistemidir:

Sistemi herhangi bir amaç için ve izin istemeden kullanma.

Sistemin nasıl çalıştığını inceleme ve bileşenlerini inceleme.

Sistemi çıktısını değiştirmek de dahil olmak üzere herhangi bir amaç için değiştirme. Sistemi, herhangi bir amaçla, değişiklik yaparak veya yapmadan başkalarının kullanması için paylaşın

Bu özgürlükler hem tam işlevli bir sisteme hem de sistemin ayrı öğelerine uygulanır. Bu özgürlükleri kullanmanın ön koşulu, sistemde değişiklik yapmak için tercih edilen biçime erişim sağlamaktır.

Mozilla'nın AI yönetimi teknik lideri Nik Marda, PCMag'e böyle bir tanım altında, ne Meta'nın Llama 3.1'inin ne de Google'ın Gemma modelinin açık kaynaklı AI'lar olarak sayılmayacağını söyledi. "Geçmişte kesin bir tanımın olmaması, bazı şirketlerin AI'larının açık kaynaklı olmadığında bile açık kaynaklıymış gibi davranmasını kolaylaştırdı. Büyük ticari aktörlerin modellerinin çoğu - değilse de çoğu - bu tanımı karşılamayacak."

Marda, eski ve daha gevşek tanımın şirketlere tüketici AI ürünlerini potansiyel olarak zayıflatmak, modellerin işlevselliğini değiştirmek ve şirketin kaprisine göre erişimi devre dışı bırakmak için yeterli hareket alanı sağladığını savundu. Bu tür eylemler potansiyel olarak "herkesin kullandığı uygulamalarda ve araçlarda hizmetlerin bozulmasına, performansın düşük olmasına ve daha pahalı özelliklere" yol açabilir.

Yeni tanımı henüz ne Meta ne de Google sektör standardı olarak kabul etmedi.

Kaynak: Digital Trend

[™ Admin]

Mark Zuckerberg'e yeni Meta AI teknolojisini eğitme izni verildi

Mark Zuckerberg, milyarlarca İngiliz Facebook ve Instagram gönderisini kullanarak yeni Meta AI teknolojisini eğitmek için onay aldı.

İngiltere veri koruma düzenleyicisi Bilgi Komiserliği Ofisi ile yapılan görüşmelerin ardından, ABD firması birkaç hafta içinde başlayacak.

Meta, düzenleyici endişeleri nedeniyle AI araçlarını İngiltere veya AB'de piyasaya sürmemişti. AB ile görüşmeler çıkmazda kalmaya devam ediyor. Ancak Meta, İngiltere'nin artık milyarlarca kamu gönderisini ve görselini toplamasına izin vereceğini söyledi.

Halkın kişisel bilgilerinin nasıl kullanılacağını anlamadığı konusunda endişeler vardı.

Meta, insanların özel mesajlarını veya 18 yaş altındakilere ait materyalleri kullanmayacağını söyledi.

İngiltere Instagram ve Facebook kullanıcılarının AI eğitim planını ve nasıl devre dışı bırakılacağını açıklamak için uygulama içi bildirimler almaya başlayacağını söyledi.

Bu, Zuckerberg'in Biden yönetiminin Facebook'tan pandemi sırasında 'COVID yanlış bilgisi' olarak gördükleri şeyleri sansürlemesini talep etmesinin 'yanlış' olduğunu kabul etmesinin ardından geldi.

Meta CEO'su, Temsilciler Meclisi Yargı Komitesi Başkanı Jim Jordan'a yazdığı mektupta, gelecekte herhangi bir sansür girişimine karşı mücadele edeceklerini söyledi ve ayrıca şirketin Hunter Biden'ın dizüstü bilgisayarı hakkındaki hikayeleri 'rütbe düşürdüğünü' kabul etti.

Beyaz Saray'ın 'aylarca ekiplerimize mizah ve hiciv dahil olmak üzere belirli COVID-19 içeriklerini sansürlemeleri için tekrar tekrar baskı yaptığını ve aynı fikirde olmadığımızda ekiplerimizden çok fazla hayal kırıklığı duyduğunu' yazdı.

Bu baskının 'yanlış olduğunu' söyledi ve 'bu konuda daha açık sözlü olmadığımız için' pişmanlık duyduğunu söyledi.

'Geriye dönüp baktığımızda ve yeni bilgiler edindiğimizde bugün yapmayacağımız bazı seçimler yaptık,' diye ekledi.

Kaynak: Daily Mail

[™ Admin]

 

[™ Admin]

 

[™ Admin]

Mark Zuckerberg, Avrupa'nın daha tutarlı bir yapay zeka düzenlemesine ihtiyacı olduğunu söylüyor ve gizlilik düşmanı bile buna katılıyor

Meta'dan Mark Zuckerberg, Spotify'dan Daniel Ek ve Stripe'dan Patrick Collison dahil olmak üzere önde gelen teknoloji yöneticileri, Avrupa'yı veri gizliliği ve yapay zeka konusunda "parçalanmış ve tutarsız" düzenlemeleri nedeniyle eleştiren açık bir mektup yazdılar.

Perşembe günü yayınlanan mektupta, çok çeşitli CEO ve araştırmacıların yazdığına göre, blok sektörü daha tutarlı bir şekilde düzenlemediği sürece yapay zekanın faydalarından "kaçırılacak".

Mektupta, AB genelindeki veri gizliliği düzenleyicilerinin kararlarının "Avrupa verilerinin Avrupalıların yararına yapay zeka eğitiminde kullanılmasını sağlamak için" daha hızlı, daha net ve daha uyumlu olması çağrısı yapıldı.

Alman çelik üreticisi Thyssenkrupp ve İtalyan lastik üreticisi Pirelli gibi Avrupa'nın endüstriyel devlerinin liderleri de mektubu imzaladı.
Mektup, açık kaynaklı yapay zeka modelleri geliştiren şirketlerin içinde bulunduğu zor durumu ve Meta'nın bölgede yapay zeka uygulamalarını hayata geçirmesini engellediğini söylediği veri işleme kısıtlamalarını vurguluyor. Mektup, Zuckenberg ve Ek'in geçen ay Economist'te yayınlanan bir köşe yazısında öne sürdükleri argümanları yansıtıyor.

Son mektubun, Avrupa'nın yavaş ekonomik büyümesi ve düşük üretkenliği hakkında devam eden ve Avrupa Merkez Bankası eski başkanı Mario Draghi tarafından yazılan Avrupa rekabet gücüyle ilgili önemli bir raporun yayınlanmasının ardından son birkaç haftada hararetlenen tartışmaya katkıda bulunması muhtemel. Draghi, yapay zeka devriminin Avrupa'ya "yenilik ve üretkenlikteki başarısızlıklarını telafi etme ve üretim potansiyelini geri kazanma" şansı verdiğini söyledi.

Draghi, AB şirketlerinin verilerini açık kaynaklı model eğitimi için bir araya getirmelerini önerdi ancak veri depolama ve işleme konusundaki sınırlamaların buna engel olduğunu söyledi.

Engeller

Meta'nın Avrupa'da AI asistanını piyasaya sürmedeki zorluğu burada yararlı bir vaka çalışması oluşturuyor.

Günümüzdeki birçok şirket gibi Meta da, AI modellerini eğitmek için kullanıcılarının herkese açık olarak yayınladığı verileri (özel gönderiler ve mesajların aksine) kullanıyor. Gizlilik aktivistlerinin Avrupa veri koruma yetkililerine yaptığı şikayetlerin ardından Haziran ayında AB ve İngiltere'de bu uygulamayı durdurdu.

Bu aktivistler, AB'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) uyarınca Meta'nın Avrupalıların verilerini AI modellerini eğitmek için kullanmak için güvenli bir yasal temele sahip olmadığını söylüyor. (İngiltere, Brexit'ten sonra bile GDPR'nin neredeyse aynı kopyasını kullanmaya devam ediyor.) Ayrıca Meta'nın GDPR'nin "amaç sınırlaması" kısıtlamalarını ihlal ettiğini iddia ediyorlar; esasen, Facebook ve Instagram kullanıcılarının verilerini AI eğitimi için yeniden kullanamayacağını, çünkü bu kullanıcıların kaydolduğu şeyin bu olmadığını söylüyorlar Yıllar önce.

Meta geçen hafta, ülkenin düzenleyicisine kullanıcıların verilerinin eğitim yemi olarak kullanılmasını devre dışı bırakmalarını kolaylaştıracağını garanti ettikten sonra İngiltere'deki AI dağıtımına devam etti, ancak eğitim için hala İngiltere'den tam onay almadı - denetçi izlemeye devam ediyor. Ve Avrupa'da, duraklamanın süresiz olarak devam etmesi bekleniyor.

Meta, veri koruma yasasına uymak için modellerini Avrupalıların kişisel verileri üzerinde eğitmeyi bırakmak zorunda kalan tek şirket değil. Elon Musk'ın X'i de aynısını yaptı ve Microsoft'un LinkedIn'i bile modellerini Avrupalı kullanıcıların verileri üzerinde eğitmeye çalışmıyor, ancak bu şirketler yine de AI'larını Avrupa'da sunmaya devam etmeye karar verdi. Meta'nın duruşu, modelleri Avrupa'ya özgü deyimleri, bilgiyi ve kültürü anlayacak şekilde eğitilemiyorsa, dağıtımın buna değmeyeceğidir.

"Kesinlikle haklılar"

Meta, karşı karşıya olduğu tutarsızlığın iki biçimde ortaya çıktığını söylüyor. Öncelikle şirket, farklı Avrupa veri koruma otoritelerinin AI eğitimi için kişisel verilerin kullanımı hakkında çelişkili rehberlikler yayınladığını söylüyor. Bu konuda Meta'nın baş gizlilik düşmanı bile aynı fikirde.

"Veri Koruma Otoritelerinin çelişkili görüşleri olduğu konusunda kesinlikle haklılar," diyor Avusturyalı aktivist avukat Max Schrems, Meta'ya karşı gizlilik haçlı seferi son on yıldır şirkete sayısız kabus yaşatmış ve STK'sı Meta'nın Avrupa AI duraklamasına yol açan şikayetleri yayınlamıştı. "Ayrıca, Veri Koruma Otoritelerinin LLM'lerin nasıl çalıştığını yapısal olarak anlamayan yönergeleri de var... bu yüzden eleştiriler bir bakıma meşru."

Ancak Meta ayrıca, diğer birçok şirketin de modellerini eğitmek için kamuya açık internet verilerini kullandığı için haksız yere hedef alındığını iddia ediyor. Meta, Haziran ayında dağıtım planları durakladığında, "AI eğitimi hizmetlerimize özgü değil ve sektördeki birçok meslektaşımızdan daha şeffafız," diye yakındı.

Çarşamba günkü açık mektubun diğer imzacılarından bazıları için, konu, belirli operasyonlarına yönelik risklerden ziyade Avrupa'nın genel rekabet gücüne yönelik algılanan tehditlerle ilgili gibi görünüyor.

Örneğin, imzalayan CEO'lardan biri Ericsson'un Börje Ekholm'üydü. İsveçli ağ ekipmanı üreticisi, yapay zekanın şu anda düzenlenme şekli nedeniyle Ericsson'un kendisinin yaşadığı sorunlar hakkında Fortune'a herhangi bir yorum yapmayı reddetti.

Bunun yerine Ericsson, Ekholm'ün LinkedIn'deki bir gönderisine işaret ederek, "ABD, Çin ve Hindistan yapay zeka inovasyonunu benimsemek için hızla ilerlerken Avrupa'nın geride kaldığını, neredeyse sürünerek ilerlediğini" söyledi.

Kaynak: Fortune

[™ Admin]

 

[™ Admin]

Sam Altman, yapay zeka süper zekasının sadece 'birkaç bin gün' uzakta olabileceğini söylüyor

OpenAI CEO'su Sam Altman, yapay zekanın birçok insanın beklediğinden daha erken insanlardan daha akıllı hale gelebileceğini söylüyor.

Altman, kişisel sitesinde yayınladığı bir blog yazısında Zeka Çağı olarak adlandırdığı şeyi ele aldı ve "Birkaç bin gün içinde süper zekaya sahip olmamız mümkün (!); daha uzun sürebilir, ancak oraya ulaşacağımızdan eminim." dedi.

Elbette, "binlerce" gün oldukça belirsiz bir süre. 2.000 gün 5,5 yıl, 5.000 gün ise 14 yıla yakın, bu nedenle Altman yapay zekanın geleceği konusunda inanılmaz derecede iyimser olsa da, bir gecede meydana gelecek değişiklikleri öngörmüyor.

Üretken yapay zekanın hedefi insanların entelektüel yeteneklerine ulaşmakken, süper zeki yapay zeka daha da ileri gitmeyi, belki de insan beyninin sorunları değerlendirme ve kararlara varma yeteneğini büyük ölçüde geride bırakmayı hedefliyor. Potansiyeli göz önüne alındığında, yapay zeka hakkındaki en büyük korkulardan bazılarını körükleyebilecek bir teknoloji.

Altman, yazısında toplumun şu anda "Zeka Çağı" adını verdiği ve insanlık tarihindeki en dönüştürücü çağlardan biri olabileceğine inandığı bir çağın başlangıcında olduğunu söyledi.

"Geleceğin o kadar parlak olacağına inanıyorum ki, kimse şimdi yazmaya çalışarak adaletini sağlayamaz; Zeka Çağı'nın tanımlayıcı bir özelliği muazzam refah olacak," diye yazdı. "Adım adım gerçekleşecek olsa da, şaşırtıcı zaferler - iklimi düzeltmek, bir uzay kolonisi kurmak ve tüm fiziği keşfetmek - sonunda sıradan hale gelecek. Neredeyse sınırsız zeka ve bol enerjiyle - harika fikirler üretme ve bunları gerçekleştirme yeteneğiyle - oldukça fazla şey başarabiliriz."

Yapay zekanın geleceği konusunda iyimser olsa da, Altman işgücü piyasası üzerindeki etki de dahil olmak üzere olumsuzluk riskine dikkat çekti, ancak "çoğu iş, çoğu insanın düşündüğünden daha yavaş değişecek" ve bugün yaptığımız işlerin çoğunun gelecekte zaman kaybı gibi görüneceğini söyleyerek bunu geçiştirdi.

"Kimse geçmişe bakıp keşke lamba yakıcı olsaydım diye düşünmüyor" diye yazdı.

Kaynak: Fortune

[™ Admin]

 

[™ Admin]

Yapay zeka patlaması Nvidia'yı trilyon dolarlık bir dev haline getirdi. Bir sonraki büyük bahsi daha da karmaşık.

Nvidia'nın oyun geçmişi ve GPU'daki ustalığı, onu AI patlaması için iyi bir konuma getirdi.

Bir sonraki köşeye sıkıştıracağı pazar, yerini insansılara bırakabilecek gelişmiş robotik.

Teknik engeller, Jensen Huang'ın robotik geleceği için bir gerçeklik testi olabilir.

Jensen Huang, imzası olan siyah deri ceketini giyerek, iki kolunu uzattı, onu çevreleyen insansı robotlara işaret etti ve seyirci alkışladı. Haziran ayında Tayvan, Taipei'de düzenlenen Computex 2024'te sahneden "Benim boyutlarımda," diye şaka yaptı.

"Robotik burada. Fiziksel AI burada. Bu bilim kurgu değil," dedi. Ancak robotlar düz ve devasa bir ekranda üretildi. Sahneye çıkanlar, teslimat robotlarına benzeyen tekerlekli makinelerdi.

Robotlar, Elon Musk da dahil olmak üzere diğer teknoloji önde gelenlerinin de paylaştığı Huang'ın gelecek vizyonunun büyük bir parçasıdır. Computex ekranına ek olarak, Nvidia'nın son iki kazanç çağrısında insansı robotlar da yer aldı.

Çoğu analist, Nvidia'nın kaderinin birkaç yıl için neredeyse mühürlendiği konusunda hemfikir. Grafik işleme birimlerine olan talep, onu 3 trilyon dolarlık bir piyasa değerine çıkardı - bazı günler. Ancak yarı iletken endüstrisi acımasız. Nvidia'nın gelirinin %87'sini oluşturan veri merkezlerine yapılan yatırım, inişler ve çıkışlarla geliyor. Nvidia'nın başka bir büyük pazara ihtiyacı var.

Computex'te Huang, gelecekte iki "yüksek hacimli" robotik ürün olacağını söyledi. Birincisi otonom arabalar ve ikincisi muhtemelen insansı robotlar olacak. Makine öğrenimi sayesinde teknolojiler birleşiyor.

Her iki makine de hızla değişen çevrenin insan benzeri algılanmasını ve hata payı çok az olan anlık tepkileri gerektiriyor. Ayrıca her ikisi de Huang'ın sattığı şeyden muazzam miktarda gerektiriyor: Yapay zeka hesaplama gücü. Ancak robotik, bugün Nvidia'nın gelirinin çok küçük bir kısmını oluşturuyor. Ve onu büyütmek sadece zaman meselesi değil.

Nvidia'nın teknoloji stratosferindeki yerinin kalıcı olması için Huang'ın robotik pazarının büyük olması gerekiyor. Nvidia'nın son birkaç yılının hikayesi inanılmaz mühendislik, öngörü ve zamanlama olsa da, robotları gerçeğe dönüştürme mücadelesi daha da zor olabilir.

Nvidia robotları nasıl getirebilir?

Yapay zeka, robotik için büyük bir açılım sunuyor. Ancak alanı ölçeklendirmek, mühendisliği ve inşa etmeyi daha erişilebilir hale getirmek anlamına geliyor.

Veri merkezi sahibi Databank'ın CEO'su Raul Martynek, "Robotik yapay zeka en karmaşık olanıdır çünkü büyük bir dil modeli yazılımdır, ancak robotlar bir makine mühendisliği sorunu, bir yazılım sorunu ve bir fizik sorunudur. Çok daha karmaşıktır," dedi.

Robotik üzerinde çalışan insanların çoğu, robotik alanında doktora derecesine sahip uzmanlardır çünkü öyle olmak zorundadırlar. Aynısı 10 yıl önce dil tabanlı AI için de geçerliydi. Artık temel modeller ve bunları destekleyen hesaplamalar yaygın olarak mevcut olduğundan, AI uygulamaları oluşturmak için doktoraya gerek yok.

Yazılım katmanları ve geniş dil ve görüntü kütüphaneleri, kullanıcıları daha sadık hale getirmek ve giriş engellerini düşürmek için tasarlanmıştır, böylece hemen hemen herkes AI ile uygulama oluşturabilir.

Nvidia'nın robotik yığınının da aynısını yapması gerekir, ancak AI'yı fiziksel alanlarda kullanmak daha zor olduğundan, bunu amatörler için çalıştırmak da daha zordur.

Nvidia'nın robotik yığınında gezinmek biraz zaman alır. Platformlar, kütüphaneler ve adlardan oluşan bir denizdir.

Omniverse bir simülasyon platformudur. Geliştiricilerin özelleştirebileceği ve robot simülasyonlarını test etmek için kullanabileceği sanal bir dünya sunar. "Isaac", Nvidia'nın Omniverse üzerine inşa edilmiş bir "spor salonu" dediği şeydir. Robotunuzu bir ortama nasıl yerleştirdiğiniz ve görevleri nasıl uyguladığınızdır.

"Jetson Thor", Nvidia'nın robotlara güç sağlayan çipidir. Şirketin "moonshot" girişimi olarak adlandırdığı Project Groot, insansı robotlar için bir temel modeldir. Şirket, Temmuz ayında sentetik veri üretim hizmeti ve her şeyi bir araya getiren bir yazılım katmanı olan "Osmo"yu başlattı.

Huang, insansıların inşa edilmesinin daha kolay olduğunu, çünkü dünyanın zaten insanlar için yapıldığını sık sık dile getiriyor.

Computex'te "Dünyada adapte edilmesi en kolay robot insansı robotlardır, çünkü dünyayı bizim için inşa ettik" dedi. Huang, "Aynı fiziğe sahip olduğumuz için bu robotları eğitmek için daha fazla veri var" dedi.

Nasıl hareket ettiğimizle ilgili veri toplamak hala zaman, çaba ve para gerektiriyor. Örneğin Tesla, insansı Optimus'u eğitmek için insanlara özel bir kıyafetle görev yapmaları için saatte 48 dolar ödüyor.

"Bu, robotikteki en büyük sorundu - bu temel modellere dünyayı anlamak ve ona uyum sağlamak için ne kadar veriye ihtiyaç duyulduğu," dedi Apple, Google ve Microsoft için çalışmış bir yapay zeka uzmanı olan Sophia Velastegui.

Ancak analistler potansiyeli görüyor. Araştırma şirketi William Blair'in analistleri yakın zamanda, "Nvidia'nın robotik ve dijital ikizlerdeki (Omniverse ile) yetenekleri, devasa işletmelere ölçeklenme potansiyeline sahip." diye yazdı. Analistler, Nvidia'nın otomotiv işinin 2027'ye kadar yıllık %20 büyümesini bekliyor.

Nvidia, BMW'nin fabrika robotlarını eğitmek için Isaac ve Omniverse'i kullandığını duyurdu. Boston Dynamics, BYD Electronics, Figure, Intrinsic, Siemens ve Teradyne Robotics, robot kolları, insansılar ve diğer robotları inşa etmek için Nvidia'nın yığınını kullanıyor.

Ancak üç robotik uzmanı, Business Insider'a, Nvidia'nın şimdiye kadar dil ve görüntü tabanlı yapay zekada olduğu gibi, robot üreticisi olmak isteyenler için giriş engelini düşürmeyi başaramadığını söyledi. Rakipler, Nvidia'nın da hakimiyet kurmasından önce robotik için ideal yığını açmaya çalışıyor.

"Fiziksel dünyayla etkileşime girebilen AI geliştirmenin son derece zorlu olduğunu biliyoruz. Bu yüzden şirketlerin robotları eğitmesine ve konuşlandırmasına yardımcı olmak için bütün bir platform geliştirdik," dedi bir Nvidia sözcüsü Business Insider'a e-posta yoluyla.

Şirket, Temmuz ayında bir insansı robot geliştirici programı başlattı. Başarılı bir uygulama gönderdikten sonra geliştiriciler bu araçların hepsine erişebilir.

Nvidia tek başına yapamaz

Ashish Kapoor, bu alanda henüz kaydedilmemiş tüm ilerlemelerin fazlasıyla farkında. 17 yıl boyunca Microsoft'un robotik araştırma bölümünde liderlik yaptı. Orada, 2017'de başlatılan ve geçen yıl sona eren bir bilgisayar görüş simülasyon platformu olan Airsim'i geliştirmeye yardımcı oldu.

Kapoor, kendi platformunu yapmak için kapanmayla birlikte ayrıldı. Geçtiğimiz yıl Scaled Foundations'ı kurdu ve robot yapımcısı olmak isteyenler için tasarlanmış bir robotik geliştirme platformu olan Grid'i başlattı.

Kapoor, hiçbir şirketin robotikteki zorlu sorunları tek başına çözemeyeceğini söyledi.

Kapoor, "Yapay zekada gördüğüm kadarıyla, gerçek çözüm, birlikte bir şey üzerinde çalıştıklarında topluluktan geldi. İşte o zaman sihir gerçekleşmeye başladı ve bunun hemen şimdi robotikte gerçekleşmesi gerekiyor" dedi.

Kapoor, insansı robotları hedefleyen her oyuncunun kendi çıkarına olduğunu düşünüyor. Ancak, bir sebepten dolayı bir robotik girişim mezarlığı var. Robotlar gerçek dünya senaryolarına giriyor ve bunlar yeterince iyi değil. Müşteriler daha iyi hale gelmeden önce onlardan vazgeçiyor.

Kapoor, "Her robotun onu çalıştırmaya çalışan 10 kişilik bir ekibinin olmasıyla ilgili yaygın bir şaka var," dedi.

Grid, daha fazla yardım sunan ücretsiz bir katman veya yönetilen bir hizmet sunuyor. Scaled Foundations, robotik için kendi temel modelini oluşturuyor ancak kullanıcıları da bir tane geliştirmeye teşvik ediyor.

Nvidia'nın robotik yığınının bazı unsurları açık kaynaklı. Ve Huang, Nvidia'nın gezegendeki her robotik ve yapay zeka şirketiyle çalıştığını sık sık dile getiriyor ancak bazı geliştiriciler, bu dev canavarın önce kendi başarısını koruyacağından ve ikinci olarak ekosistemi destekleyeceğinden korkuyor.

Bilgisayar görüşü firması EveryPoint'in baş geliştirici savunucusu Jonathan Stephens, "Apple etkisini yapıyorlar. Bana göre, sizi olabildiğince kendi ekosistemlerine kilitlemeye çalışıyorlar," dedi.

Bir Nvidia sözcüsü, BI'a bu algının yanlış olduğunu söyledi. Şirket, robotları daha hızlı konuşlandırmalarına yardımcı olmak için "robotik ve insansı geliştirici ekosistemindeki önde gelen oyuncuların çoğuyla iş birliği yapıyor". "Başarımız ekosistemden geliyor" dediler.

Scaled Foundations ve Nvidia, robotik için bir temel modeli üzerinde çalışan tek şirketler değil. Skild AI, Temmuz ayında kendi versiyonunu oluşturmak için 300 milyon dolar topladı.

İnsansı olanı ne yapar?

Simülatörler, insansı robotlara giden yolda önemli bir durak noktasıdır, ancak bunlar mutlaka insan benzeri bir algıya yol açmaz.

Huang, Computex'te bir robotik kolu tanımlarken, Nvidia'nın bir yapay zeka robotunu bir yapay zeka fabrikasına yerleştirmek için gereken "bilgisayarı, ivme katmanlarını ve önceden eğitilmiş yapay zeka modellerini" sağladığını söyledi. Fabrikalarda büyük ölçekte robotik kollar kullanma hedefi onlarca yıldır var. Robotik kollar 1961'den beri araba üretiyor. Ancak Huang, bir yapay zeka robotundan bahsediyordu - akıllı bir robot.

Araba üreten kollar büyük ölçüde akılsızdır. Tekrarlayan görevleri yerine getirmek üzere programlanmışlardır ve genellikle kameralar yerine sensörlerle "görürler".

Yapay zeka destekli bir robotik kol, çeşitli görevleri yerine getirebilir — çeşitli nesneleri alıp onları kırmadan çeşitli yerlere koyabilir, belki hareket halindeyken. Nesneleri ve korkulukları algılayabilmeleri ve ardından tutarlı bir sırayla hareket edebilmeleri gerekir. Ancak insansı bir robot, en kullanışlı insansı olmayanlardan bile çok uzaktır. Bazı robotikçiler bunun hedeflenecek doğru hedef olduğundan şüphe ediyor.

"Çok şüpheciyim. İnsansı bir robot yapmanın ve onu çok yönlü hale getirmenin maliyeti, insana benzemeyen ve yalnızca tek bir görevi yapabilen ancak görevi iyi ve daha hızlı yapan bir robot yapmaktan daha yüksek olacak," dedi, alanda 15 yıldan fazla deneyime sahip eski bir Nvidia robotik uzmanı ve isminin açıklanmasını istemeyen.

Ama Huang tamamen işin içinde.

"Sanırım Jensen'ın robotlara karşı bir takıntısı var çünkü nihayetinde yapmaya çalıştığı şey geleceği yaratmak," dedi Martynek.

Oyun ve grafikler artık Nvidia'nın geleceği değil. Otonom arabalar ve robotik. Şirket BI'a gelecekte robotik kollar ve araçlarla başlayıp binalara ve hatta şehirlere kadar her şeyin otonom olmasını beklediğini söyledi.

Velastegui, "Star Trek ve filmlerdeki diğer gelecek dünyalarından esinlenerek iPad'i geliştirdiğimizde Apple'daydım," dedi. Robotik hayal gücümüze dokunuyor, diye açıkladı.

Kaynak: BI

[™ Admin]

Microsoft'un yeni Copilot AI'sı (Yapay Zeka) sizin gördüğünüzü görebiliyor

Microsoft, yapay zekasını kullanıcılar için daha da kişisel bir asistan haline getirmek istiyor ve en son Copilot sürümünde en son haberlerin özetini okumak, bir sohbeti sürdürmek ve hatta ekranda gördüklerinizi görmek için yeni yetenekler sunuyor.

Ekim ayında duyurulan önemli yeni özelliklerden biri Copilot Vision olarak adlandırılıyor ve yapay zekanın şu anda bir web sitesinde gördüklerinizle ilgili soruları yanıtlamasına olanak tanıyor.

Microsoft, bunun lansmanda yalnızca belirli sayfalarda çalıştığını söylüyor. Veriler kalıcı olarak saklanmayacak ve yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılmayacak.

Şirket, yakın zamanda kullanıcıların sürekli ekran görüntüsü alarak bir şeyleri tekrar hızlı bir şekilde bulabilmelerini sağlayan bir PC özelliğiyle kullanıcıları potansiyel güvenlik sorunlarına açık hale getirdiği için eleştirildi.

Copilot iyileştirmeleri, Microsoft'un Google, Apple, Facebook grubu Meta ve birkaç yeni girişimle girdiği yapay zeka yarışındaki bir sonraki adımı. Windows şirketi, bir milyar dolarlık bir anlaşmayla ChatGPT geliştiricisi OpenAI'dan teknolojiye erken erişim sağladı ve bunu geliştirebilir.

Aynı zamanda Apple ve Google, iki akıllı telefon platformuna doğrudan yeni yapay zeka özellikleri ekliyor. Copilot mobil telefonlarda da bir uygulamada çalışırken, Microsoft kendi Windows platformunda daha derin yazılım entegrasyonları yapabilir.

Bu yıl Microsoft'a Inflection AI adlı girişimden katılan ünlü AI geliştiricisi Mustafa Suleyman, yeni özelliklerin lansmanında "herkes için bir AI arkadaşı" vizyonunu özetledi; bu, örneğin bir doktor randevusunda otomatik olarak not alabilir ve ayrıca bir çocuğun doğum günü partisini planlamaya yardımcı olabilir. Ancak, yazılımın insanlara karmaşık yaşam kararları konusunda da tavsiyelerde bulunabileceği bu vizyona giden yolun yıllar alacağını söyledi.

Kaynak: TAG24 News

[™ Admin]

Nvidia CEO'su, Blackwell AI Çiplerine "Çılgın" Bir Talep Gördüğünü Söyledi

Nvidia hisseleri, CEO Jensen Huang'ın çip devinin Blackwell AI işlemcilerine "çılgınca" bir talep gördüğünü söylemesinin ardından Çarşamba günü geç saatlerde yükseldi.

Huang, CNBC'ye "Herkes ilk eline geçen olmak istiyor" dedi.

Nvidia'nın dördüncü çeyrekte Blackwell ürünlerini satmaya başlaması bekleniyor. Yeni işlemciler, iki yıl önce piyasaya sürülen Nvidia'nın Hopper çiplerinin performansının 2,5 katını sunuyor.

Lütfen videoyu Investors.com'dan izleyin - Hisseler Orta Doğu'daki Dikkatlere Rağmen Sağlam Duruyor; Vertex, BRO, SCCO Odakta

Huang, Blackwell'i Mart ayında tanıttı ve yeni ürünü "üretken AI çağı için bir işlemci" olarak adlandırdı.

Nvidia hisseleri geç işlemlerde %1'den fazla yükselerek 120,38'e çıktı. Hisseler %1,6 yükselerek 118,85'te kapandı.

İlgili bir gelişmede, OpenAI 157 milyar dolarlık bir değerlemeyle 6,6 milyar dolarlık yeni fon topladığını duyurdu. CNBC'nin bildirdiğine göre yatırımcılar arasında Nvidia da vardı. Bir Nvidia sözcüsü yorum yapmayı reddetti.

ŞUNLARI DA BEĞENEBİLİRSİNİZ

Yeni Bir AI Çip Hisse Senedi mi? Nvidia'ya Meydan Okuyan Girişim IPO İçin Başvuruda Bulundu

Eli Lilly Hisse Senedi Yeni Bir Egzama İlacı İçin Onay Aldıktan Sonra Satın Alınabilir mi?

Kaynak: Investor Business Daily

[™ Admin]

Nvidia Hisseleri Yapay Zeka Talebine İlişkin Artan İyimserlikle Rekor Seviyeye Ulaştı

Önemli Noktalar

Nvidia hisseleri Pazartesi günü Wall Street analistlerinin yükseliş yorumları sonrasında rekor bir kapanışa ulaştı.

Citi analistleri, Nvidia'nın yapay zeka hızlandırıcı pazarındaki müşteri tabanı söz konusu olduğunda "hala kral" olduğunu söyledi ve yonga üreticisinin Google ve Microsoft gibi hiper ölçekleyicilere yaptığı GPU satışlarının bu yıl iki katına çıkacağını tahmin etti.

Yonga üreticisinin hisse senedi fiyatı, şirketin yapay zeka yongalarına olan talebin artmasıyla bu yıl neredeyse üç katına çıktı.

Nvidia, geçen hafta piyasa değeri açısından dünyanın ikinci büyük şirketi olarak Microsoft'u geride bıraktı ve zirve için Apple'ı geçmeye yaklaşıyor.

Nvidia (NVDA) hisseleri Pazartesi günü Wall Street analistlerinin yükseliş yorumları sonrasında tekrar yükseldi.

Hisse senedi %2,4 artışla 138,07 dolarlık rekor bir kapanışa ulaştı ve şirketin yapay zekayı (YZ) destekleyen yongalarına olan talep arttığı için bu yıl değeri neredeyse üç katına çıktı. Hisseler, Haziran ayında belirlenen 140,76 dolarlık günlük zirveye çok yakın.

Ortaklar Arm Holdings (ARM), TSMC (TSM) ve Nvidia destekli Soundhound AI (SOUN) dahil olmak üzere çip üreticisiyle bağlantısı olan birkaç hisse senedi Pazartesi günü değer kazandı. Bu hareketler teknoloji sektörünün canlanmasına yardımcı oldu ve S&P 500 endeksini rekor seviyeye taşıdı.

‘Nvidia Hala Kral’

Citi analistleri, Pazar günü müşterilerine gönderdikleri bir notta, Nvidia'nın AI hızlandırıcı pazarındaki müşteri tabanına gelince “hala kral” olduğunu söyledi. Çip üreticisinin GPU satışlarının Alphabet'in (GOOGL) Google ve Microsoft (MSFT) gibi hiper ölçekleyicilere bu yıl iki katına çıkmasını beklediklerini söylediler.

Citi ve Visible Alpha tarafından takip edilen Nvidia'yı takip eden diğer 22 analistin hepsi, pazartesi günü itibarıyla hisse senedi için "satın al" veya eşdeğer bir derecelendirmeye sahipti ve 152,41 dolarlık bir fikir birliği fiyat hedefi vardı; bu da pazartesi günkü kapanış fiyatından yaklaşık %10'luk bir artış anlamına geliyor.

Arz "Sıkı Kalmaya Devam Edecek"

Citi'nin yorumları, Goldman Sachs analistlerinin cuma günü Nvidia CEO'su Jensen Huang ile yaptıkları yatırımcı toplantısından şirketin geniş müşteri tabanı, "güçlü ve büyüyen" yazılım teklifleri ve yenilik yapma yeteneğinden bahsederek "şirketin rekabet hendeğini daha iyi anlayarak" ayrıldıklarını söylemelerinin ardından geldi.

Analistler, Nvidia'nın Blackwell çipi için siparişlerin bir yıla kadar uzayan teslim süreleriyle tükendiğini ve Nvidia'nın "öngörülebilir gelecekte arzın sıkı kalmasını beklediğini" söyledi.

Goldman Sachs analistleri de hisse senedi için "satın al" notunu korudu ve fiyat hedefini daha önce 135 dolardan 150 dolara yükseltti.

Nvidia Piyasa Değerinde Zirveye Yaklaşıyor

Bir hafta önce, Nvidia piyasa değeri bakımından Microsoft'u geride bırakarak Apple'ın (AAPL) ardından dünyanın ikinci büyük şirketi oldu.

Pazartesi günkü kazanımlarla birlikte, Nvidia'nın piyasa değeri 3,386 trilyon dolar oldu; Apple'ınki ise 3,516 trilyon dolar. Apple, Nvidia ve Microsoft, 3 trilyon doların üzerinde piyasa değerine sahip tek üç şirket.

Kaynak: Investopedia

[™ Admin]

Apple Intelligence'ı test ediyorum — Sevdiğim 5 özellik ve sevmediğim 4 özellik

Apple Intelligence henüz resmi olarak Apple cihazlarına gelmedi — bu ayın bir zamanında iPhone'lara, iPad'lere ve Mac'lere geliyor. Ancak Apple'ın ilk yapay zeka destekli araç setinin çoktan burada olduğunu hissettiğim için beni mazur görün.

Bunun nedeni, son zamanlarda yalnızca iOS 18.1 beta sürümünü çalıştıran iPhone'larda Apple Intelligence ile çok fazla zaman geçirmem, böylece yakında kullanıma sunulacak ilk yapay zeka araçları grubuyla tanışabilmem. Ve günlük iş akışımda hangi özelliklerin yer almasını dört gözle beklediğim ve hangilerinin Cupertino'da hala biraz ince ayara ihtiyaç duyduğu konusunda kesinlikle güçlü izlenimler edindim.

İlk olarak bu yaz Apple'ın WWDC 2024 etkinliğinde önizlenen Apple Intelligence, Apple'ın yapay zekaya ilk büyük hamlesini temsil ediyor — Samsung ve Google gibi rakiplerinin halihazırda önemli bir ilerleme kaydettiği bir alan. Söz verilen tüm Apple Intelligence özellikleri bu ay piyasaya sürülmeyecek — iOS 18, iPadOS 18 ve macOS Sequoia güncellemeleri yeni yazma araçları özellikleri, bir Fotoğraf Temizleme aracı, daha iyi Fotoğraf arama, metin istemiyle fotoğraf kitaplığınızdan slayt gösterileri oluşturma yeteneği, Mail uygulamasında değişiklikler ve Siri kişisel asistanına bağlamsal olarak daha bilinçli hale getiren bir dizi güncellemenin ilki olacak.

Bu yeni özelliklerden hangileri hit, hangileri ıska? Buna herkes kendisi karar verecek. Ancak Apple Intelligence testlerimde, birkaç göze çarpan eklemenin yanı sıra hedefi tam olarak tutturamayan birkaç özellik de tespit ettim.

Sevdiğim Apple Intelligence özellikleri

Telefon görüşmesi kaydı ve özetleri

Açık konuşalım — Fotoğraflar'daki arama işlevi yıllardır ortalığı karıştırdı. Esasen belirli anahtar sözcükleri aramaya indirgeniyorsunuz ve o zaman bile arama sonuçları yalnızca ara sıra aradığınızı gösteriyor. Genellikle, aramanın kaprislerine güvenmek yerine, aradığımı bulmak için binlerce fotoğraftan oluşan kütüphanemde gezinmeyi daha kolay buluyorum.

Ancak bu, Apple'ın Apple Intelligence ile doğal dil aramaları desteği eklemesinden önceydi. Şimdi, kızımın bir konserdeki fotoğraflarını bulmak istediğimde, tam olarak o ifadeyi yazıp aradığımı bulabiliyorum. Daha da iyisi, bu bir Apple Intelligence özelliği olsa da, testlerimde iOS 18.1 çalıştıran iPhone 12'min, iPhone 15 Pro'da aynı arama sorgularıyla bulabildiklerimle sıklıkla eşleşen gelişmiş arama sonuçları ürettiğini fark ettim. Başka bir deyişle, doğal dil aramasının faydaları iOS 18.1 güncellemesini çalıştıran diğer telefonlara da sıçramış gibi görünüyor.

Writing Tools'da Profesyonel Ton

Kendimizi kaptırmamak için, Apple Intelligence'da tanıtılan Writing Tools özelliklerinin değerinden oldukça şüpheliyim. Writing Tools, bazıları değerli (örneğin bir düzeltme özelliği) ve bazıları daha az değerli olan çok çeşitli yetenekleri kapsar. (Beni rahatsız edene daha sonra geleceğiz.)

Ancak Writing Tools, yazdığınız şeyin tonunda değişiklik yapabilen düğmeler de içerir. Ve yazınıza Profesyonel bir ton verenin şaşırtıcı derecede iyi olduğu ortaya çıktı.

Belki de bu bir sürpriz olmamalı. Ön yazılar ve iş yazışmaları gibi şeyler için resmi yazım, aslında yapay zekanın uyması için kolayca eğitilebileceği belirli kuralları takip etmekle ilgilidir. Yine de, özensizce oluşturulmuş bir ön yazıyı Writing Tools'daki Profesyonel tona tabi tuttum ve özellik mektubu şekillendirdi ve gerçek bir işverene göndermekten çekinmeyeceğim bir mektup üretti. Benzer şekilde, Professional aracı oldukça dağınık bir teşekkür listesini tutarlı bir teşekkür notuna yoğunlaştırmayı başardı.

Her Writing Tool yeteneği başvurulacak bir şey olmayacak — en azından sizin tarafınızdan bir müdahale olmadan. Ancak Profesyonel ton bu noktada gerçekten cilalı ve yıllar içinde geliştirdiğiniz bir beceri seti değilse yazışmalarınızı daha iş odaklı hale getirebilir.

Öncelikli Posta

Bu yılın ilerleyen zamanlarında Mail uygulamasında daha büyük değişiklikler geliyor, yazılım güncellemeleri gelen kutunuzu kişisel postalar, makbuzlar, teklifler ve haber bültenleri için farklı bölümlere ayıracak. Ancak Apple Intelligence özelliklerinin ilk grubu Öncelikli Posta'yı içeriyor ve sizi her şeyin üstünde tutmaya yardımcı olması gereken hoş bir ekleme.

Harekete geçirici mesaj veya son tarih içeren bir mesaj aldığınızda Öncelikli Posta, o e-postayı gelen kutunuzun en üstüne taşıyacak şekilde tasarlanmıştır, böylece o önemli mesajı kaçırma olasılığınız azalır. Sadece bu değil, görsel ipuçları da var — önemli e-postaların en üstünde Öncelik etiketi olacak ve gelen kutunuzun geri kalanından ayrı bir kutuda yer alacaklar. O mektubun dikkatinizden kaçtığını söylemek iyi şanslar.

Posta özetleri

Mail uygulamasındaki olumlu değişikliklerden bahsetmişken, Apple Intelligence tarafından desteklenen özet aracından bahsedelim. Her e-postanın en üstünde, mesajın içeriğinin bir özetini üreten dokunabileceğiniz bir düğme var.

Açıkçası, bu her mektup için ihtiyaç duyacağınız bir araç değil. Ancak çok fazla ileri geri e-postanın olduğu uzun e-posta zincirlerinde, AI tarafından oluşturulan özetler, mesajları temel çıkarımlarına indirgemenin çok etkili bir yoludur. Birden fazla kişinin katıldığı 12 mesajlık bir konuşmanın özeti, her bir yanıtı tek tek incelemek zorunda kalmadan aradığınız tam bilgiyi bulmanıza yardımcı olabilir.

Daha fazla çalışmaya ihtiyaç duyan Apple Intelligence özellikleri

Mail'in gelen kutusundaki özetler

Mail'e birkaç gül attık, şimdi Apple Intelligence tarafından desteklenen bir değişikliğe tek bir tuğla atalım. Mail gelen kutusunda, her mesaj bir mesajın ilk birkaç satırını içeriyordu ve bu bazen e-postanın içeriğini anlamada yardımcı olabilirdi, ancak çoğu zaman size pek fazla ayrıntı vermiyordu. Bunu düzeltmek için Apple Intelligence bunun yerine e-postanın bir özetini hazırlayacak, böylece okumak için bir mesaja dokunmadan önce gelen kutusunda bunu gözden geçirebilirsiniz.

Teoride iyi bir fikir, ancak pratikte o kadar iyi uygulanmıyor. Apple özetleri iki satırla sınırladı, bu da özetin en önemli kısımlarına sığacak kadar nadiren yeterli alan oluyor. Sonuçta olan şey özetin cümlenin ortasında kesilmesi ve değişikliğin amacının gerçekten boşa çıkması. Mail gelen kutusundaki bir mektubun içeriğini özetleyecekse -ki öyle olmalı- Apple tam özet için yer ayırmalı.

Type to Siri

Fikri beğendiğim ancak uygulamasını beğenmediğim bir değişikliğin başka bir örneğinde, Type to Siri'ye bakalım. Bu özellik, dijital asistanla etkileşime girmeniz gereken ancak komutlar vermek istemediğiniz zamanlar için harikadır. Belki bir toplantıdasınız veya dışarıdasınız ya da daha geniş bir dünyaya duyurmak istemediğiniz bir şeye bakmanız gerekiyor. Siri'ye Yaz özelliğini etkinleştirebilirsiniz ve sorgunuzu yazmak için bir ekran klavyesi belirir.

iPhone ekranınızın alt kısmına dokunarak Siri'ye Yaz özelliğini başlatırsınız. Ve en alt kısmını, çerçeveye olabildiğince yakın bir yeri kastediyorum. Bu, çalışmak için çok fazla alan değil ve genellikle klavyeyi açmak için yaptığım dokunuşun hiçbir şey yapmaması ihtimali %50'dir - veya daha kötüsü, ekrandaki bir öğeyle etkileşime girmek zorunda kalma ihtimalim.

Ekranın yukarı kaydırarak Siri'ye Yaz özelliğini başlatabileceğim bir köşesi olmasını isterdim, tıpkı bir kaydırmayla Kontrol Merkezi'ne veya Bildirim Merkezi'ne gidebildiğim gibi. Mevcut Type to Siri yöntemi biraz sinir bozucu olsa da, daha fazla pratik yaparak ne kadar iyileşeceğinden emin değilim.

Writing Tools'daki Rewrite aracı

Yukarıda belirtildiği gibi, Writing Tools'daki Professional düğmesinin resmi mesajları güzelleştirmede harika bir iş çıkardığını düşünüyorum ve Friendly tonu bazı e-postaların daha az agresif görünmesini sağlamakta işe yarayabilir. Concise aracı umut verici, ancak Apple'ın yapay zekasının metninizi kısaltmak için anlamınızı değiştirmemesine dikkat etmeniz gerekiyor.

Rewrite aracı mı? Eh, benim deneyimime göre bu kesinlikle işe yaramaz.

İsterseniz bunu profesyonel olarak yazan birinin egosuna bağlayın, ancak Rewrite aracını birkaç kez denedikten sonra masaya ne getirdiğini göremiyorum. Çoğunlukla, Rewrite, değişiklik işleri iyileştirsin veya iyileştirmesin, seçtiğiniz kelimelerden birinin ara sıra eşanlamlısını değiştiriyor gibi görünüyor. En kötüsü, Rewrite orijinal metninizde olabilecek kişisel yazım tarzını siler ve bir robot tarafından yazılmış gibi okunan bir şey üretir.

Rewrite, yapay zeka destekli bir özelliğin en kötü örneğidir ve mesajlarınızı, notlarınızı ve metinlerinizi daha da kötü hale getirir. Apple, mümkün olan en erken zamanda bunu Apple Intelligence'dan silmelidir.

Güncellenen Siri

Kullandığım Siri'nin iOS 18.1 sürümünün 2025'e kadar sürmesi beklenen bir yenileme sürecinin sadece ilk adımı olduğunu anladığımda, Apple'ın dijital asistanında şimdiye kadar yapılan değişikliklerden pek etkilenmedim. Beğendiğim şeyler var: Siri ile konuşurken, asistanı şaşırtmadan kendinizi düzeltebiliyorsunuz ve ara sıra dili tutulan ve hafif kekeme biri olarak, insan konuşmasının kaprislerine karşı daha fazla hoşgörü gösterilmesini takdir ediyorum.

Güncellenen Siri bağlamı da anlıyor ve bunun asistanın eski sürümüne göre genel olarak bir gelişme olduğunu gördüm. Siri'ye Maui'deki hava durumunu sorabiliyor ve "Peki gelecek hafta nasıl olacak?" gibi bir soru sormadan önce mevcut koşulları öğrenebiliyorum. Siri, önümüzdeki günler için Maui için bir tahmin istediğimi bilecek kadar akıllı.

Ancak bu anlayış sınırlı olabilir. Siri'ye dün geceki Dodger-Mets maçının skorunu sordum ve çok kullanışlı bir skor tablosu aldım. Ancak "bugün kim atış yapacak?" sorusu, yaklaşan oyun hakkında herhangi bir bilgi değil, bir sürü Safari bağlantısı üretti. "Oyun ne zaman başlıyor?" sorusunun ikinci bir devamı, Siri'nin bana hangi spordan bahsettiğimi sormasına neden oldu. Eğer bu daha akıllı dijital asistansa, aptal olanla etkileşime girmekten nefret ederim.

Siri'nin bağlam anlayışının zamanla daha iyi hale geleceğini düşünüyorum. Ancak bu ay iPhone'unuza iOS 18.1'i yüklediğinizde Siri etkileşimlerinizde dünya kadar fark beklemeniz konusunda sizi uyarmak isterim.

Kaynak: TG

[™ Admin]

Japonya kömürden kurtulmak ve yapay zekayı güçlendirmek için nükleere geri dönüyor

Dünyanın en büyük nükleer santralinin yanında güneşte parıldayan Japonya Denizi artık sakin. Ancak devasa tesis yeniden başlamaya hazırlanırken, Kashiwazaki-Kariwa'nın her ihtimale karşı yeni bir tsunami duvarı var.

Japonya, 2011 Fukuşima felaketinden sonra nükleer enerjiyi durdurdu ancak G7'nin en kirli enerji karışımıyla emisyonları azaltmayı hedefliyor ve atom enerjisi, kısmen yapay zeka sayesinde istikrarlı bir şekilde geri dönüyor.

AFP'ye özel bir turda gösterilen 400 hektarlık (1.000 dönümlük) KK tesisinde, 15 metrelik (50 fitlik) duvar, başka bir felaketi önlemek ve halkı ve Japonya'nın gergin komşularını rahatlatmak için sadece bir önlem.

KK müdür yardımcısı Masaki Daito, AFP'ye "(Fukushima'ya benzer bir kazanın) büyük ölçüde önlenebileceğine inanıyoruz" dedi. Japonya artık "dünyanın en katı (düzenleyici) standartlarına" sahip.

Japonya'nın merkezindeki tesis -- tıpkı ülkenin tamamı gibi -- depremlere yabancı değil, 2007'deki büyük sarsıntıdan sonra "yükseltmeler" için iki yıl boyunca kapalı kaldı.

Fukushima'da 15 metrelik bir tsunami elektrik hatlarını kesti ve yedek jeneratörleri su bastı, nükleer yakıtı serin tutmak için gereken su pompalarını devre dışı bıraktı.

Bu yüzyılın en kötü nükleer kazasında, üç reaktör erimeye başladı ve hidrojen patlamaları çatıları uçurdu ve havaya radyoaktivite saldı.

Bir deprem durumunda elektriğin çalışmaya devam etmesi için KK, daha yüksek zeminlerde yeni yedek güç kaynağı araçlarına, ayrıca "patlama" panellerine ve radyoaktif parçacıkların %99,9'unu filtrelemek için tasarlanmış yeni bir havalandırmaya sahip.

Son zamanlarda inşa edilen deniz duvarına ek olarak, bir set genişletildi ve güçlendirildi. Reaktör binasının derinliklerindeki koridorlarda, ışıklı etiketler boruları ve muslukları işaretliyor.

"Fukushima'daki tüm ışıklar söndü ve kimse göremedi," dedi Daito.

- İklim hedefleri -

Yaklaşık 18.000 kişinin ölümüne yol açan 2011 depremi ve tsunamisinden önce, nükleer enerji Japonya'nın elektriğinin yaklaşık üçte birini üretiyordu ve geri kalanının çoğunu fosil yakıtlar sağlıyordu.

KK'dekiler de dahil olmak üzere Japonya'nın 54 reaktörünün tamamı daha sonra kapatıldı. Işıkları açık tutmak için kaynak bakımından fakir olan Japonya, güneş enerjisini artırırken doğal gaz, kömür ve petrol ithalatını artırdı.

Ancak fosil yakıtlar pahalıdır ve geçen yıl ithalat Japonya'ya günde yaklaşık 510 milyon dolara mal oldu.

Ayrıca Japonya'nın iklim taahhütlerini yerine getirmesine yardımcı olmuyor.

E3G düşünce kuruluşu, Japonya'yı G7 ülkeleri arasında güç sistemlerini karbondan arındırma konusunda açık ara son sırada sıralıyor.

İngiltere yakın zamanda son kömür santralini kapattı. İtalya, Fransa ve Almanya da aynısını yapmayı planlıyor. Ancak Japonya ve Amerika Birleşik Devletleri'nin böyle bir hedefi yok.

Hükümet, 2050 yılına kadar "karbon nötrlüğü" sağlamayı ve 2030 yılına kadar emisyonları 2013 seviyelerine göre yüzde 46 oranında azaltmayı hedefliyor.

Fukuşima'dan bu yana daha sıkı güvenlik kuralları nedeniyle onay almak yavaş bir süreçtir. Bir yeniden başlatma yakın zamanda deprem riski nedeniyle engellendi.

İş grupları, özellikle Japonya yapay zeka (AI) için enerjiye aç veri merkezlerinde büyük yatırımlar yapmaya çalışırken, elektrik kesintileri konusunda endişeli olmaya devam ediyor.

Yeni Başbakan Shigeru Ishiba, 27 Ekim'deki seçimlerden önce geçen hafta yerel medyaya "Japonya'nın yenilenebilir enerji geliştirme konusunda büyük, henüz kullanılmamış bir potansiyeli var" dedi.

Ancak şunları ekledi: "Açıkçası, nükleer enerjinin kullanılması gerekiyor."

- Megaquake -

Fukushima'daki erime, Japonya ve diğer yerlerdeki insanlar için hala büyük bir sorun.

Japonya her yıl yüzlerce depremle --çoğu küçük-- karşılaşıyor ve Ağustos ayında Pasifik kıyısı için ilk "mega deprem uyarısı"nı yayınladı.

Uyarı bir hafta sonra kaldırıldı, ancak hükümet hala 30 yıl içinde yaklaşık %70 oranında büyük bir sarsıntı olasılığı görüyor.

Bu arada, Fukuşima'yı tamamen güvenli hale getirmek de henüz yeni başlıyor.

Japonya geçen yıl 2011'den beri biriktirdiği 540 Olimpik havuza eşdeğer arıtılmış soğutma suyunun bir kısmını Pasifik Okyanusu'na salmaya başladı. Çin buna karşılık Japonya'dan deniz ürünleri ithalatını yasakladı.

Mühendisler hala 800 ton yüksek radyoaktif yakıt ve molozla ne yapacaklarını çözemediler. İnsanlar hala enkaz halindeki tesise giremiyor.

KK'nin yanındaki sahilde ailesiyle piknik yapan Mototsugu Oki, birçok Japon gibi Fukuşima kazasının onu nükleer enerjiden tamamen soğuttuğunu söyledi.

Kaynak: AFP

[™ Admin]

 

[™ Admin]

 

[™ Admin]

OpenAI, Google ile rekabet etmek için arama motorunu başlattı

OpenAI CEO'su Sam Altman, 10 Haziran 2024'te bir Apple etkinliğinde.

OpenAI, ChatGPT'nin web'de arama yapma yeteneğini başlattı ve Google'ın (GOOGL) arama hakimiyetine potansiyel bir tehdit oluşturdu.

OpenAI, ChatGPT aramasının yanıtlarında, "daha önce bir arama motoruna gitmeniz gereken" ilgili web kaynaklarına bağlantılar sağladığını söyledi. ChatGPT'deki web aramasıyla kullanıcılar, "daha doğal, sohbet tarzında" sorular sorabilir.

ChatGPT'nin bir sorguya göre kullanmayı "seçebileceği" veya bir kullanıcı tarafından manuel olarak seçilebileceği özellik, OpenAI'ye göre "doğal dil arayüzünün avantajlarını güncel spor skorları, haberler, borsa fiyatları ve daha fazlasının değeriyle harmanlıyor."

OpenAI, ChatGPT'nin bir yanıt için web'de arama yapıp yapmayacağını belirlemek için bir kullanıcıyla yaptığı sohbetin "tam bağlamını" dikkate alacağını ve güncel bilgileri sağlamak için haber ve veri ortakları olduğunu söyledi. Kullanıcı sohbetlerinde artık makalelere, blog yazıları ve diğer kaynaklara bağlantılar var, böylece kullanıcılar ChatGPT'nin yanıtlarına ilişkin referansları görebiliyor.

SearchGPT bekleme listesi üyelerinin yanı sıra ChatGPT Plus ve Team kullanıcıları da Perşembe gününden itibaren aramaya erişebiliyor. Şirket, ChatGPT Enterprise ve Edu kullanıcılarının önümüzdeki haftalarda arama erişimi elde edeceğini ve Free kullanıcılarının da önümüzdeki aylarda erişim elde edeceğini söyledi. Bu özellik ChatGPT web sitesinde ve masaüstü ve mobil uygulamalarda mevcut olacak.

ChatGPT aramasının şirketin GPT-4o modelinin "ince ayarlanmış bir versiyonu" olduğunu söyledi.

OpenAI, Temmuz ayında ChatGPT ile entegre etmeyi planladığı yapay zeka destekli arama özelliklerinin geçici bir prototipi olan SearchGPT'yi test ettiğini söyledi. Prototip, geri bildirim almak için küçük bir testçi ve yayıncı grubuna sunuldu. OpenAI, haber içerikleri konusunda yapay zeka modellerini eğitmek için Associated Press ve Condé Nast dahil olmak üzere haber yayıncılarıyla bir dizi lisans anlaşması imzaladı.

OpenAI o dönemde bir blog yazısında, "Modellerimizin konuşma yeteneklerini web'den gerçek zamanlı bilgilerle geliştirerek aradığınızı bulmanın daha hızlı ve kolay olabileceğine inanıyoruz" demişti.

ChatGPT araması, arama motorlarına hakim olan ve arama yeteneklerine yapay zekayı entegre eden Google için sonuçlar doğurabilir.

Google, bu haftanın başlarında, 100'den fazla yeni ülke ve bölgeye sunulmasının ardından, yapay zeka genel bakış arama özelliğinin artık her ay 1 milyardan fazla kullanıcıya ulaşacağını söyledi. Google CEO'su Sundar Pichai, yapay zeka genel bakışının daha güçlü bir etkileşim gördüğünü ve kullanıcıların "daha uzun ve daha karmaşık sorular" sorduğunu söyledi. Reklamların yapay zeka genel bakışına entegre edilmesinin tüketiciler ve işletmeler arasındaki bağlantıları da artırdığını söyledi.

Kaynak: Quartz

[™ Admin]

Google'ın araştırma başkanı, yapay zeka çağında 'kodlamayı öğrenmenin' hala iyi bir tavsiye olup olmadığı konusunda

Google'ın araştırma başkanı, BI'a kodlamayı öğrenmenin değerli bir beceri olmaya devam ettiğini söyledi.

Yossi Matias, kodlamayı matematiğe benzetti ve "temel disiplinleri" öğrenmenin "her zamanki kadar önemli" olduğunu söyledi.

Ayrıca insanların AI'nın sadece sohbet robotlarında olmadığını ve birçok alanı dönüştüreceğini hatırlamaları gerektiğini söyledi.

"Kodlamayı öğren" sloganı 2010'larda popüler hale geldi. On yıl sonra, Google'ın araştırma başkanı, tavsiyenin hala geçerli olduğunu söylüyor - AI çağında bile.

Google'ın araştırma başkanı Yossi Matias, New York'taki şirketin Chelsea ofisinde Business Insider'a verdiği röportajda "Temel disiplinleri öğrenmenin temel kavramının her zamanki kadar önemli olduğunu düşünüyorum" dedi.

Şirketler bazı kodlama görevleri için giderek daha fazla AI'ya yaslandıkça bu bazıları için sürpriz olabilir. GitHub Copilot gibi araçların ortaya çıkmasıyla birlikte, bir Microsoft yöneticisi yakın zamanda BI'a kodlamaya harcadığı zamanın %70'inin azaldığını tahmin ettiğini söyledi.

Sektördeki değişim, bazı yazılım mühendislerinin işlerinin geleceği konusunda endişelenmelerine ve bilgisayar bilimi derecesiyle geleneksel kodlama yolunu izleyen üniversite öğrencileri arasında bir miktar kaygıya yol açtı.

Aynı zamanda Google'da başkan yardımcısı olan ve Google Arama'da on yıldan fazla liderlik yapan Matias, son yıllarda bazı genç profesyonellerin "istedikleri deneyimi" elde etmede "bazı zorluklarla" karşılaştığını söyledi.

Yapay zekanın doğasının "daha genç seviyedeki" görevlerden bazılarında yardımcı olmak olduğunu söyledi ve "bunun bazı şeyler üzerinde bir etkisi olabilir veya olmayabilir." Google'ın genç çalışanların bu aşamadan geçmesine yardımcı olmak için girişimlere sponsor olduğunu ekledi.

Matias, işin gelişmesine rağmen yapay zekanın tüm kodlama sürecini ele geçirmediğini söyledi. Google ve Alphabet CEO'su Sundar Pichai, tüm kodların dörtte birinin artık yapay zeka tarafından üretildiğini söylese de, bunların hala mühendisler tarafından incelendiğini ve kabul edildiğini de belirtti.

Matias, hala "herkesin kodlamayı öğrenmesi gerektiğine" inandığını söyledi. Aslında, temellerin her zamankinden daha önemli olabileceğini söyledi.

"Belki de şimdi daha da fazla, bunun üzerine inşa etmek için çok daha fazla fırsat olacak," dedi Matias.

AI çok çeşitli alanları etkileyecek

Matias, yazılım mühendisi olmak istemeyenlerin bile, tıpkı bilgisayarlar en karmaşık hesaplamaları yapabilse bile insanların matematiği anlamaları gerektiği gibi, teknolojinin nasıl çalıştığını anlamaları gerektiğini söyledi.

"Bence temel kodlama, temel matematik gibidir," dedi Matias. "Orada neler olup bittiğini anlamanız gerekir."

İki yıl önce ChatGPT'nin piyasaya sürülmesi, üretken AI yarışını ateşlemiş ve teknolojiyi ana akım bir konu haline getirmiş olsa da, AI araştırması 20 yıldan uzun süredir Google gibi teknoloji devlerinin temel taşı olmuştur.

Matias, AI'nın özellikle biyoloji, kimya ve tıp olmak üzere hemen hemen her alanı canlandıracağını söyledi. "Hem bir araç hem de bir bilim" haline geldiğini söyledi.

"Sadece sohbet robotları değil," dedi Matias.

Google Research, Matias'ın hayat kurtarabileceğini söylediği sel tahmin modelleri gibi araçlara AI'yı zaten entegre etti. Ayrıca sağlık hizmetleri için kullanılabilecek görüntü sınıflandırma araçları da oluşturdu.

"Bazı kişilerden, bunun hayatımı kurtarmış olabileceğini söyleyen referanslar aldık çünkü beni bir doktora görünmeye ikna eden bazı bilgiler edindim," dedi Matias.

Yönetici, sağlık hizmetleri sektörünün yapay zekanın toplumu dönüştürmesi için "büyük bir fırsat" sunduğunu söyledi. Sağlık çalışanlarının küresel kıtlığı göz önüne alındığında, teknolojinin sektörü daha üretken ve eşitlikçi hale getirmeye yardımcı olabileceğini ve ayrıca tanımlamaya yardımcı olabileceğini söyledi.

Matias ayrıca eğitimi de yapay zeka tarafından dönüştürülebilecek bir sektör olarak adlandırdı. Yapay zekanın etkileşimli sınavlar oluşturmak ve eğitimi daha etkili ve ilgi çekici hale getirmek gibi çeşitli şekillerde entegre edilebileceğini söyledi.

Yapay zekanın birçok alanı etkilemesiyle, Matias "kodlamanın temelleri gibi temel şeylere hakim olmanın önemli olduğunu" söyledi.

Kaynak: BI

[™ Admin]

Suudi Arabistan, yapay zeka veri merkezlerine ve girişimlere 100 milyar dolar yatırım yapacak

Suudi Arabistan Krallığı, Project Transcendence adlı bir AI projesine 100 milyar dolarlık bir yatırım planlıyor. Bloomberg'in bir raporuna göre, Suudi teknoloji merkezi AI altyapısı inşa edecek ve yetenek çekecek.

Proje, Krallığın 2030 vizyonunun bir parçası ve MENA bölgesinde AI'yı ilerletme konusunda BAE ile doğrudan rekabet ediyor. Krallık, BAE, Abu Dabi'deki G42 ile rekabet edecek ulusal bir AI kuruluşu öngörüyor. Yatırım, AI veri merkezlerinin kurulmasına, girişimlerin desteklenmesine ve yabancı yeteneklerin Krallığa çekilmesine yardımcı olacak ve sonunda yerel bir AI ve teknoloji ekosistemi yaratacak.

Suudi AI merkezi Alat gibi yapılandırılacak

Project Transcendence, elektronik ve ileri endüstrilerde uzmanlaşmış bir Suudi kuruluşu olan Alat'a benzer bir organizasyon yapısına sahip olacak. Proje, Suudi Kamu Yatırım Fonu'ndan (PIF) 100 milyar dolarlık bir taahhütle desteklenecek ve Suudi Arabistan'ın küresel olarak AI'da güçlü bir oyuncu olma vizyonunu hızlandırması bekleniyor.

Bloomberg, AI merkezinin Google'ın ana şirketi Alphabet Inc. ile iş birliği içinde inşa edileceğini bildirdi. PIF, 5 milyar ila 10 milyar dolar arasında yatırım yapacak olan Alphabet ile ortaklık kuracak. Bu ortaklıktan çıkan ilk projelerden biri, Arapça büyük dil modelinin oluşturulmasıdır.

Arapça LLM, Project Transcendence'daki ilk ortaklıktır. Gelecekte, AI merkezi kuruluşu diğer teknoloji devleriyle birlikte çalışarak toplam yatırımı 50 milyar dolara ve ardından 100 milyar dolara çıkarmayı hedefleyecektir. AI merkezi projesi birkaç hükümet kuruluşunu içerebilir ve Birleşik Devletler ve Çin ile AI açığını kapatmak için Krallık'ta AI altyapısı oluşturmaya odaklanacaktır.

Suudi Arabistan en iyi AI ülkesi olmak istiyor

Önümüzdeki beş yıl içinde, Krallık AI benimsemesinde dünya çapında en iyi 15 ülkeden biri olmayı hedefliyor. Krallık, 2030 yılına kadar AI teknolojisini ihraç etmeye başlamayı planlıyor. PIF, 40 milyar dolar değerine ulaşabilecek bir AI fonu konusunda Andreessen Horowitz ile bir ortaklık hakkında görüşüyor.

Suudi Arabistan, büyük dil modellerini ilerletmeye odaklanan AI araştırma merkezleri ve bakanlıkları kurdu. PwC'nin bir raporuna göre, yapay zeka 2030 yılına kadar Suudi ekonomisine 135 milyar dolar katacak ve bu da onu AI'dan etkilenen en büyük ekonomilerden biri olarak Çin ve Kuzey Amerika'nın gerisine yerleştirecek.

Sekizinci Gelecek Yatırım Girişimi sırasında, Suudi PIF valisi Yasir Al Rumayyan, "Yapay genel zeka, sağlık hizmetlerinden enerjiye kadar her sektörü etkileyecek sorun çözme ve üretkenliği artırma yeteneğine sahip makineler vaat ederek bir sonraki sınırı işaret ediyor." dedi.

Kaynak: Cyrptopolitan

[™ Admin]

SoftBank, süper bilgisayarı inşa etmek için Nvidia'nın Blackwell yongalarını alan ilk şirket olacak

SoftBank'ın (OTCPK:SFTBY) telekom birimi, Japonya'nın en güçlü süper bilgisayarını inşa etmek için Nvidia'nın (NASDAQ:NVDA) Blackwell yongalarını içeren dünyanın ilk yapay zeka sistemini alacak ve bir sonraki süper bilgisayarı için Grace Blackwell platformunu kullanmayı planlıyor.

Duyurular, Nvidia'nın (NVDA) CEO'su Jensen Huang tarafından Japonya'daki şirketin AI Zirvesi'ndeki açılış konuşması sırasında yapıldı.

SoftBank Corp. (OTCPK:SOBKY), Blackwell destekli DGX B200 sistemi kullanılarak inşa edilen DGX SuperPOD süper bilgisayarını kendi jenerasyonel yapay zeka geliştirme ve yapay zeka ile ilgili işlerinin yanı sıra Japonya'daki üniversiteler, araştırma kurumları ve işletmelerin işlerinde kullanacak.

SoftBank (OTCPK:SOBKY), Nvidia'nın (NVDA) daha gelişmiş Grace Blackwell tasarımını kullanarak, son derece yoğun hesaplama gerektiren iş yüklerini çalıştırmak için bir sonraki süper bilgisayarını inşa etmeyi planlıyor.

Japon telekom devi ayrıca, Nvidia AI Aerial computing platformunu kullanarak AI radyo erişim ağı (AI-RAN) adı verilen dünyanın ilk birleşik AI ve 5G telekom ağını başarıyla yönetti. Bu atılımın, telekom operatörlerine potansiyel olarak milyarlarca dolar değerinde AI gelir akışları açması bekleniyor.

Nvidia (NVDA) ve SoftBank (OTCPK:SOBKY), telekom operatörlerinin yeni AI-RAN altyapısına yatırdıkları her 1 dolarlık sermaye harcamasından yaklaşık 5 dolarlık AI çıkarım geliri elde edebileceğini tahmin ediyor. SoftBank, altyapısına eklediği her AI-RAN sunucusu için %219'a kadar getiri elde etmeyi bekliyor.

SoftBank (OTCPK:SOBKY) ayrıca, AI hesaplama talebini karşılamak ve AI-RAN'ın performansını korumak için Nvidia AI Enterprise yazılımını kullanarak bir AI pazarı oluşturmayı planlıyor. AITRAS adı verilen hizmet, yapay zeka eğitimini ve uç yapay zeka çıkarımını (eğitilen yapay zeka modellerini doğrudan donanımda çalıştırma) destekleyecek.