Yapay zeka kadar hızlı hareket eden bir sektöre ayak uydurmak zorlu bir iştir. Yani bir yapay zeka bunu sizin için yapana kadar, kendi başımıza ele almadığımız dikkate değer araştırma ve deneylerin yanı sıra, makine öğrenimi dünyasındaki son hikayelerin kullanışlı bir özetini burada bulabilirsiniz.
Bu hafta AI’da Microsoft, “Yardımcı Pilot” tuşuna sahip yeni bir standart PC klavye düzenini tanıttı. Doğru duydunuz; ileride, Windows makinelerinde Microsoft’un yapay zeka destekli Copilot asistanını başlatmak için sağ Kontrol tuşunun yerine özel bir anahtar bulunacak.
Bu hareketin, Microsoft’un tüketici (ve bu konuda kurumsal) yapay zeka hakimiyeti yarışına yaptığı yatırımın ciddiyetine işaret etmesi anlamına geldiği tahmin ediliyor. Microsoft, Windows klavye düzenini yaklaşık 30 yıldır ilk kez değiştiriyor; Copilot anahtarına sahip dizüstü bilgisayarların ve klavyelerin Şubat ayı sonlarında gönderilmesi planlanıyor.
Ama hepsi yaygara mı? Windows kullanıcıları gerçekten istek bir AI kısayolu mu – yoksa Microsoft’un AI döneminin tadı mı?
Microsoft kesinlikle eski ve yeni neredeyse tüm ürünlerine “Yardımcı Pilot” işlevselliğini enjekte etme gösterisi yaptı. Gösterişli açılış konuşmaları, şık demolar ve artık bir yapay zeka anahtarıyla şirket, yapay zeka teknolojisini öne çıkarıyor ve talebi artırmak için buna güveniyor.
Talep kesin bir şey değil. Ama adil olmak gerekirse. Birkaç satıcı viral yapay zeka başarılarını başarıya dönüştürmeyi başardı. ChatGPT’nin yapımcısı OpenAI’ye bakın. bildirildiğine göre 2023’ün sonuna doğru yıllık geliri 1,6 milyar doları aştı. Üretken sanat platformu Midjourney de görünüşe göre kârlı ve henüz bir kuruş bile dış sermaye almadı.
Vurgu bir kaç, Yine de. Eğitim ve son teknoloji yapay zeka modellerini çalıştırma maliyetlerinin ağırlığı altında kalan çoğu satıcı, ayakta kalabilmek için giderek daha büyük sermaye dilimleri aramak zorunda kaldı. Örnek olarak Antropik olduğu söyleniyor yükselen Toplamı 8 milyar doların üzerine çıkaracak olan bir turda 750 milyon dolar.
Microsoft, çip ortakları AMD ve Intel ile birlikte, yapay zeka işlemenin giderek pahalı veri merkezlerinden yerel silikona geçeceğini ve bu süreçte yapay zekayı metalaştıracağını umuyor ve bu doğru da olabilir. Intel’in yeni tüketici çipleri serisi, yapay zekayı çalıştırmak için özel olarak tasarlanmış çekirdekler içeriyor. Ayrıca Microsoft’unki gibi yeni veri merkezi çipleri, model eğitimini şu anda olduğundan daha ucuz bir çaba haline getirebilir.
Ama garantisi yok. Gerçek test, Copilot reklamlarına maruz kalan Windows kullanıcılarının ve kurumsal müşterilerin teknolojiye iştah gösterip göstermediğini ve bunun için para ödeyip ödemeyeceğini görmek olacak. Aksi takdirde, Microsoft’un Windows klavyesini yeniden tasarlaması çok uzun sürmeyebilir.
İşte son birkaç güne ait diğer AI hikayeleri:
- Copilot mobile geliyor: Diğer Copilot haberlerinde Microsoft, Copilot istemcilerini iPadOS’un yanı sıra sessizce Android ve iOS’a da getirdi.
- GPT Mağazası: OpenAI, metin üreten yapay zeka modellerine dayalı özel uygulamalar olan GPT’ler için bir mağaza açma planlarını duyurdu (örn. GPT-4)), önümüzdeki hafta içinde. GPT Mağazası geçen yıl OpenAI’nin ilk yıllık geliştirici konferansı DevDay sırasında duyuruldu, ancak Aralık ayında ertelendi – neredeyse kesin olarak ilk duyurunun hemen ardından Kasım ayında meydana gelen liderlik değişikliği nedeniyle.
- OpenAI kayıt riskini azaltır: Diğer OpenAI haberlerinde ise girişim, denizaşırı işlerinin çoğunu İrlandalı bir kuruluş aracılığıyla aktararak AB’deki düzenleyici riskini azaltmanın yollarını arıyor. Natasha, bu hareketin bloktaki bazı gizlilik gözlemcilerinin endişeler konusunda tek taraflı hareket etme yeteneğini azaltacağını yazıyor.
- Robotların eğitimi: Brian, Google’ın DeepMind Robotics ekibinin, robotların biz insanların onlardan tam olarak ne istediğini daha iyi anlamalarını sağlamanın yollarını araştırdığını yazıyor. Ekibin yeni sistemi, birlikte çalışan bir robot filosunu yönetebiliyor ve robotların donanımı tarafından gerçekleştirilebilecek görevleri önerebiliyor.
- Intel’in yeni şirketi: Intel dönüyor Boca Raton, Florida merkezli varlık yöneticisi ve yatırımcı DigitalBridge’in desteğiyle yeni bir platform şirketi olan Articul8 AI. Bir Intel sözcüsünün açıkladığı gibi, Articul8’in platformu “müşteri verilerini, eğitimini ve çıkarımlarını kurumsal güvenlik sınırları içinde tutan yapay zeka yetenekleri sunuyor”; bu, sağlık hizmetleri ve finansal hizmetler gibi sıkı düzenlemeye tabi sektörlerdeki müşteriler için cazip bir fırsat.
- Karanlık balıkçılık endüstrisi açığa çıktı: Uydu görüntüleri ve makine öğrenimi, denizcilik endüstrisine, özellikle de denizdeki balıkçılık ve nakliye gemilerinin sayısı ve faaliyetlerine yeni ve çok daha ayrıntılı bir bakış sunuyor. Görünüşe göre var yol bunların sayısı, kamuya açık verilerin gösterdiğinden daha fazladır; bu, Global Fishing Watch’taki bir ekip ve birçok işbirlikçi üniversite tarafından Nature’da yayınlanan yeni bir araştırmayla ortaya çıkan bir gerçektir.
- Yapay zeka destekli arama: Yapay zekayı web aramasına uygulayan bir platform olan Perplexity AI, şirkete 520 milyon dolar değer biçen bir finansman turunda 73,6 milyon dolar topladı. Geleneksel arama motorlarından farklı olarak Perplexity, kullanıcıların doğal dilde sorular sormasına olanak tanıyan chatbot benzeri bir arayüz sunar (örn. “Uyurken kalori yakıyor muyuz?”, “En az ziyaret edilen ülke hangisi?” vb.).
- Otomatik olarak yazılan klinik notlar: Daha fazla finansman haberinde Paris merkezli girişim Nabla 24 milyon dolar gibi harika bir bağış topladı. Şirketin sahip olduğu Permanente Medical Group ile ortaklıkABD’li sağlık devi Kaiser Permanente’nin bir bölümü olan , doktorlar ve diğer klinik personeli için otomatik olarak not alan ve tıbbi raporlar yazan bir “Yapay Zeka yardımcı pilotu” üzerinde çalışıyor.
Daha fazla makine öğrenimi
Geçtiğimiz yıl, makine öğrenimi modellerinin, örneğin bir köpek resminin bir araba resmiyle karıştırılmasına neden olan görüntülerde küçük değişiklikler yapmayı içeren çeşitli ilginç çalışma örneklerini hatırlayabilirsiniz. Bunu, yalnızca modelin algılayabileceği bir düzende görüntünün piksellerine “pertürbasyonlar”, yani küçük değişiklikler ekleyerek yaparlar. Ya da en azından onlar düşünce bunu yalnızca model algılayabilirdi.
Google DeepMind araştırmacılarının yaptığı bir deney Bir çiçek resmi yapay zekaya daha çok kedi benzeri görünecek şekilde bozulduğunda, insanların o resmi kesinlikle bir kediye benzememesine rağmen daha çok kedi benzeri olarak tanımlama olasılığının daha yüksek olduğunu gösterdi. Kamyon ve sandalye gibi diğer yaygın nesneler için de aynısı geçerlidir.
Resim Kredisi: Google DeepMind
Neden? Nasıl? Araştırmacılar aslında bilmiyor ve katılımcıların hepsi rastgele seçim yaptıklarını hissettiler (aslında etki, güvenilir olmasına rağmen şansın hemen hemen üstündedir). Görünen o ki, düşündüğümüzden daha algılayıcıyız; ancak bunun aynı zamanda güvenlik ve diğer önlemler üzerinde de etkileri var, çünkü bu, bilinçaltı sinyallerin gerçekten de hiç kimse fark etmeden görüntüler aracılığıyla yayılabileceğini öne sürüyor.
İnsan algısını içeren bir başka ilginç deney bu hafta MIT’den çıktı. belirli bir dil anlama sisteminin aydınlatılmasına yardımcı olmak. Temel olarak, “Plaja doğru yürüdüm” gibi bazı basit cümleleri çözmek neredeyse hiç beyin gücü gerektirmezken, “kimin aristokratik sisteminde kasvetli bir devrime neden oluyor” gibi karmaşık veya kafa karıştırıcı cümleler, fMRI ile ölçüldüğü üzere, daha fazla ve daha geniş bir aktivasyon üretiyor.
Ekip, bu tür çeşitli cümleleri okuyan insanların aktivasyon okumalarını, aynı cümlelerin geniş bir dil modelindeki kortikal alanların eşdeğerini nasıl aktive ettiği ile karşılaştırdı. Daha sonra iki aktivasyon modelinin birbirine nasıl karşılık geldiğini öğrenen ikinci bir model yaptılar. Bu model, yeni cümlelerin insan bilişine yük olup olmayacağını tahmin edebildi. Kulağa biraz esrarengiz gelebilir ama kesinlikle çok ilginç, güven bana.
Makine öğreniminin, bilgisayar arayüzleriyle etkileşim gibi daha karmaşık alanlarda insan bilişini taklit edip edemeyeceği hala açık bir sorudur. Yine de pek çok araştırma var ve her zaman göz atmaya değer. Bu hafta elimizde Eyleme BakınOhio Eyaleti araştırmacılarının, Yüksek Lisans’ın olası eylemlere ilişkin yorumlarını gerçek dünyadaki örneklere zahmetli bir şekilde dayandırarak çalışan bir sistemidir.
Resim Kredisi: Ohio Devlet Üniversitesi
Temel olarak GPT-4V gibi bir sistemden bir sitede rezervasyon oluşturmasını isteyebilirsiniz ve sistem görevinin ne olduğunu ve “rezervasyon yap” düğmesine tıklaması gerektiğini anlayacaktır, ancak bunu nasıl yapacağını gerçekten bilmemektedir. . Açık etiketlere ve dünya bilgisine sahip arayüzleri algılama biçimini iyileştirerek, çok az bir sürede başarılı olsa bile çok daha iyisini yapabilir. Bu ajan modellerinin gidecek çok yolu var ama yine de bu yıl çok büyük iddialar bekleniyor! Bugün biraz duydum.
Sonra, varlığından haberim olmayan ama son derece mantıklı olan bir soruna getirilen bu ilginç çözüme bir göz atın. Otonom gemiler otomasyon açısından gelecek vaat eden bir alan, ancak deniz öfkelendiğinde onların doğru yolda olduklarından emin olmak zor. GPS ve jiroskoplar bunu kesmez ve görünürlük de zayıf olabilir; ancak daha da önemlisi, onları yöneten sistemler çok karmaşık değildir. Böylece hedefin çılgınca dışına çıkabilirler veya daha iyisini bilmiyorlarsa büyük sapmalar yaparak yakıt israfına neden olabilirler; pil gücüyle çalışıyorsanız büyük bir sorundur. Bunu hiç düşünmedim bile!
Kore Denizcilik ve Okyanus Üniversitesi (bugün öğrendiğim başka bir şey) hesaplamalı akışkanlar dinamiği modelinde gemi hareketlerini simüle etmeye dayanan daha güçlü bir yol bulma modeli öneriyor. Dalga hareketinin ve bunun tekneler ve itiş gücü üzerindeki etkisinin daha iyi anlaşılmasının, otonom deniz taşımacılığının verimliliğini ve güvenliğini ciddi şekilde artırabileceğini öne sürüyorlar. Kaptanlarının belirli bir fırtına veya dalga formu için en iyi saldırı açısının ne olduğundan tam olarak emin olmadığı insan güdümlü gemilerde bile kullanılması mantıklı olabilir!
Son olarak, 2023’te makine öğrenimi araştırmalarıyla büyük ölçüde örtüşen, bilgisayar bilimlerinde geçen yılın büyük ilerlemelerinin iyi bir özetini istiyorsanız, Quanta’nın mükemmel incelemesine göz atın.