Tek bir aracın çeşitli ortamlarda başarılı performansı: Yapay zeka yeni bir boyuta ulaşıyor
Google ve British Columbia Üniversitesi'nden bir ekip, çeşitli üç boyutlu sanal dünyalarda metin talimatlarını takip edebilen ve hareket edebilen Ölçeklenebilir Eğitilebilir Çoklu Dünya Aracısı'nı (SIMA) tanıttı. SIMA'nın mimarisi, transformatörler ve sinir ağlarından oluşur ve insan oyuncuların davranışlarını taklit ederek çeşitli ticari video oyunları ve araştırma ortamlarında başarıyla görev yapabilir. SPARC ve Phenaki gibi önceden eğitilmiş transformatörler kullanarak, SIMA metin ve görüntü yerleştirmeleri üretebilir ve çeşitli oyunları temsil edebilir. SIMA'nın uzman oyunculardan daha yüksek bir başarı oranına sahip olduğu gözlemlenmiştir, bu da çoklu ortamda eğitilmiş bir yapay zeka aracının potansiyelini ve çeşitli uygulamalara sahip olabileceğini vurgular. Bu çalışma, tek bir oyun üzerinde eğitilmiş araçlardan daha iyi performans gösterebilen ve çeşitli dil girdilerini işleyebilen çoklu ortamda eğitilmiş bir yapay zeka aracının potansiyelini göstermektedir, gelecekte daha geniş bir kullanım alanına sahip olabilir.
Yapay zeka, genetik keşiflerde yeni bir boyut açıyor: Türler arası hücre yerleşimleri
Son zamanlarda yapılan araştırma, geleneksel yaklaşımların yalnızca geçen yıl keşfedilen bir hücre türü de dahil olmak üzere, gen dizilerinden hayvan hücre türlerini tanımlamak için bir yapay zeka sistemi kullanılabilirliğini gösterdi. Stanford'daki biyologlar, bireysel hücreleri temsil eden yerleşimler üretebilen bir sistem geliştirdiler ve bu sistem, farklı hayvanlarda ortak işlevlere sahip hücre türlerini bulmayı sağladı. Bu yenilikçi metod olan Evrensel Hücre Gömme (UCE), gen ve hücrelerin gömülmesini üreten iki transformatör ve vanilya sinir ağını temel alan bir sınıflandırıcıdan oluşur. Bu sistem, bir genin hücrenin o gen tarafından kodlanan proteini üretip üretmediğini sınıflandırmak için eğitilmiştir ve eğitim veri seti, sekiz hayvan türünden 36,2 milyon hücrenin RNA sekanslarını içeriyordu. Her hücre, hücrenin genomunda göründükleri sıraya göre düzenlenmiş bir dizi gen yerleşimi olarak temsil edildi ve bu yerleşimler, farklı hayvan türlerindeki hücre türlerinin tanımlanmasını sağladı. Yapılan bu çalışmanın önemi büyük, çünkü UCE'nin yerleştirmeleri, tek tek hücreler hakkında biyolojik olarak anlamlı bilgileri kodlayarak, bir kümeleme algoritmasının bunları tanınan hücre türlerine göre gruplamasına olanak tanır ve böylece yeni ilaçların, laboratuvar süreçlerinin ve araştırma yöntemlerinin geliştirilmesini hızlandırabilir. Ancak, bu tür çalışmaların önemli bir kısıtı da vardır: Bir makine öğrenimi modeli, yalnızca verileri kadar iyi olabilir. Bu, eğitim verilerinin sınırlılıklarını göz önünde bulundurarak yapılacak olan gelecekteki çalışmaların daha da önem kazandığını göstermektedir.
Yapay Zeka Destekli Hedefleme: Savunma Alanında Yenilikçi Adımlar
ABD ordusu, stratejik olarak önemli Kızıldeniz bölgesindeki düşman hedeflerini tespit etmek ve analiz etmek için son teknoloji olan Maven adlı yapay zeka destekli bir sistem kullanmaktadır. Maven, geniş bir uydu ağı ve coğrafi konum verilerinden yararlanarak gerçek dünya çatışmalarında hedef belirleme sürecini optimize eder. Bu sistem, hızlı veri analizi ve derin öğrenme algoritmalarıyla, stratejik hedeflerin tespitini ve izlenmesini kolaylaştırır. Bununla birlikte, bazı uzmanlar Maven'in doğruluğunu sorguluyorlar.
Maven'in doğruluğu konusundaki tartışmalar, yapay zeka destekli sistemlerin insan kontrolüne olan bağımlılığını vurguluyor. Bazı eleştirmenler, bu tür sistemlerin tamamen otonom silahların kullanımını teşvik edebileceğini ve insan faktörünün önemini azaltabileceğini öne sürüyorlar. Dolayısıyla, bu tür teknolojilerin etik ve yasal düzenlemelerle insan kontrolü altında olması gerektiği konusunda bir konsensüs sağlanması önemlidir.
Comments