Modern akü 224 yıllık tarihinde çok yol kat etti. Alessandro Volta’nın metal disk ve tuzlu suyla ıslatılmış kumaş yığınlarının yerine artık yeniden şarj edilmeden günlerce dayanabilen graham kraker boyutlarında pillerimiz var.

Peki şu anda piyasada bulunan cihazların tavanı nedir? Bu tavanı aşmak için ne tür teknik zorlukların üstesinden gelinmesi gerekiyor ve bu engeller ne zaman aşılacak? Enerji depolamanın geleceği nedir?

Dünya çapında bir avuç bilim insanı bir cevap üzerinde çalışıyor: yükü tutmak için klasik fizik yerine kuantum fiziği yasalarını kullanan bir pil teknolojisi. Çok çok uzun bir yol ama Roma bir günde inşa edilmedi ve kesinlikle bir günde çalıştırılmadı.

Temel, sevilen pil

Pil, elektrik enerjisi üretmek için kimyasal reaksiyonları kullanan bir teknoloji parçasıdır. Ev tipi piller, elektronların bir devre üzerinden akışı yoluyla elektrik enerjisi üretir. Yüzyıllar boyunca farklı pil hücreleri geliştirildi; Benjamin Franklin’in “elektrikli pil” terimini icat ettiği düşünülüyor. 1749 mektubuElektriğin mucizelerine dair eğlenceli bir sözle bitiriyordu:

Yemeklerimiz için bir Türk Elektrik Çarpmasıyla öldürülecek; ve Elektrikli Şişe tarafından yakılan Ateşin önünde elektrikli Kriko tarafından kavrulur; İngiltere, Fransa ve Almanya’daki tüm Ünlü Elektrikçilerin Sağlıkları, Elektrikli Aküden Silahların Deşarjı Altında Elektrikli Tamponlarda İçilecek.

Çoğunlukla çeşitli asitlerin ve metallerin kimyasal reaksiyonlarını kullanarak onları geliştiren bilim adamlarının adını taşıyan birkaç farklı pil hücresini hızla ileri sardık ve 1859’da kurşun-asit pilini elde ettik; sistemdeki akımı ters çevirerek yeniden şarj etme kapasitesine sahip ilk pil. . 20. yüzyılın sonlarında, lityum iyon pil moda oldu ve lityumun diğer metaller ve fosfatlarla birleştirilmiş farklı permütasyonlarının kullanılmasıyla o zamandan beri popülerliğini korudu. Ancak modern pilin tarihi boyunca, elektrik gücünü oluşturan kimyasal reaksiyonun temel prensibi değişmedi.

Tamam, pili unut. ‘Kuantum’ da ne demek?

Kuantum fiziğini genel hatlarıyla hızlıca gözden geçirelim. Kuantum hallerindeki parçacıklar, bulutlardaki sudan damarlarınızda dolaşan kan damarlarına kadar etrafınızda gördüğünüz her şeyden tamamen farklı kurallar dizisi altında çalışır. Parçacıklar aşırı koşullar altında kuantum hallerine girerler: çok soğuk sıcaklıklar ve vakumlar. Bu koşullarda parçacıklar aynı anda birden fazla şey gibi davranabilir ve bu da onları karmaşık matematiksel işlemler gibi şeylerde kullanışlı hale getirir (kuantum bilgisayarın yaptığı gibi) ve olup olmadığını kontrol etmek zaman yolculuğu (bir bakıma) mümkündür.

Kuantum sistemleri de sergileyebilir dolaşmaiki veya daha fazla kuantum parçacığının birbirinin özelliklerini tanımladığı bir olgudur. Kuantum bilgisayarlardaBir dizideki atomlar, sıradan bir bilgisayardaki bitlerin yaptığı gibi, belirli bir işlem için gerekli bilgileri taşır. Bu atomlar kuantum bitleri veya kübitlerdir.

Ancak kuantum operasyonları hassastır. Kuantum sistemindeki herhangi bir değer kesinleştiği anda operasyon çöker. Tüm sistem (örneğin bir dizideki atomlar) daha sonra klasik duruma geri döner.

Kuantum durumları uzun süre devam edebilir. Zaman kristallerini ele alalım, önce maddenin durumunu 2012’de önerildi bu yılın başında fizikçiler bunun mümkün olduğunu gösterdi en az 40 dakika devam edinbilinen diğer kristallerden yaklaşık 10 milyon kat daha uzundur. Bu kristaller kuantum pillerden çok uzaktadır ancak bazı kuantum sistemlerinin normalde ne kadar geçici olduğunu gösterir; bu, eğer güç için bu tür rejimlere güveneceksek çözmemiz gereken önemli bir konudur.

Peki, kuantum mekaniğinin kuralları, yeniden şarj ettiğinizde bu makaleyi ve belki de bundan sonra daha fazlasını okumaya devam etmenizi sağlayan teknoloji olan bataryaya nasıl uygulanır?

Şu anda hayal edildiği gibi kuantum piller

Normal piller gibi kuantum piller de -sanıldığı gibi- enerji depoluyor. Ancak benzerliklerin bittiği yer burasıdır. Bir pilin depolanan enerjisini hem şarj eden hem de tüketen kimyasal reaksiyonların aksine, kuantum piller, pili ve kaynağını daha yakından bağlayan kuantum dolaşma veya davranışlarla çalıştırılır.

Güney Kore’deki Seul Ulusal Üniversitesi’nde kuantum araştırmacısı olan Ju-Yeon Gym, Gizmodo’ya gönderdiği bir e-postada, “Kuantum pilleri, büyük bir kuantum pili gibi davranan birçok kuantum hücresinden oluşuyor” dedi. “Zorluk, kuantum özelliklerinin uzun süre nasıl korunacağıdır.”

Kuantum bilgisayarlarla aynı özellikler kuantum piller için de geçerli olduğundan, teknolojinin araştırma ortamlarının dışında bir gerçeklik haline geldiğini görmek için büyük bir teknik zorluğun aşılması gerekiyor: Fizikçiler, kuantum sistemlerini en dikkatli yönetilen durumların dışında, hassas durumlarında nasıl tutabileceklerini bulmalılar. araştırma ayarları. A oda sıcaklığında süper iletken çok büyük bir kâse olurdu, ama bu günlerde tek böyle bir keşif olduğunu iddia eden insanlar onların işi vardı aylar içinde çürütüldü.

Beş bilim adamından oluşan bir ekip, yakın zamanda kuantum pilleri üzerine düzenlenen bir konferansta “Dengedeki termodinamik, enerjinin ısıya ve işe ne kadar hızlı dönüştüğü konusunda sınır koymaz” diye yazdı. barındırılan ön baskı sunucusu arXiv’de. “Bu nedenle dengeden çıkan kuantum sistemlerinde termodinamik kuantum avantajlarını aramak doğal görünüyor.”

Grup, kuantum dolaşıklığın, enerjinin çok cisimli kuantum sistemlerinde ne kadar hızlı depolanabileceğiyle bağlantılı olduğunu belirtti; bu keşif, kuantum sistemlerinin enerji depolama cihazları olarak araştırılmasına yol açtı.

2018 yılında bir ekip, katı hal mimarisinde var olduğu öne sürülen ilk pil olan Dicke kuantum pilini modelledi ve 2022’deBir ekip, bir hedef, aynalar ve lazer ışığı kullanarak laboratuvar ortamında kuantum pil için temel bir çerçeveyi test etti.

Son deneyler sorunun etrafından dolaşıyor

Geçen yılın sonlarında, kuantum araştırmacılarından oluşan bir ekip, kuantum pillerinin belirsiz bir nedensel sırayla şarj edilebileceği bir sistem veya ICO önerdi. Bulguları…yayınlanan içinde Fiziksel İnceleme Mektupları—ICO’lu bir şarj sisteminin geleneksel şarj protokollerinden daha iyi performans gösterebileceğini öne sürdü.

Tokyo Üniversitesi’nden araştırmacı ve araştırmanın baş yazarı Yuanbo Chen, “Kabaca konuşursak, ICO, standart kuantum teorisinde mümkün olmayan, nedensel sıranın kesin veya sabit olması gereken kuantum süreçlerini oluşturmak için kullanılabilir” dedi. , Gizmodo’ya gönderilen bir e-postada. “Bu esneklik, bazıları avantajlı ve ilginç özellikler gösterebilen daha çeşitli kuantum süreçlerine olanak tanıyor.”

“Hem sistemde depolanan enerjide hem de termal verimlilikte büyük kazanımlar gördük. Ve biraz mantığa aykırı bir şekilde, beklediğinizin tersi olan bir etkileşimin şaşırtıcı etkisini keşfettik: Daha düşük güçlü bir şarj cihazı, aynı cihazı kullanan nispeten daha yüksek güçlü bir şarj cihazından daha yüksek verimlilikle daha yüksek enerjiler sağlayabilir,” Chen o zaman söyledi.

Kuantum pil sistemlerinin farklı deney düzenekleri (hem önerilen hem de gerçekleştirilen), bu tür fütüristik bir teknolojinin tasarımında yenilik yapmanın farklı yolları olduğu anlamına gelir. Geçen ay Gdansk Üniversitesi ve Calgary Üniversitesi’nden bir ekip önerilen Pilde depolanan enerji miktarını en üst düzeye çıkarırken şarj işlemi sırasında dağılan (veya kaybolan) enerji miktarını en aza indiren bir kuantum pil şarj sistemi. Takımın yeniden tasarımının bir kısmı, kuantum pilinin ve şarj cihazının aynı rezervuara bağlanması ve bu sayede ikisi arasındaki enerji aktarımının verimliliğini artıran girişim benzeri bir model oluşturmasıdır. Ekip, pilin yeni şarj işlemiyle geleneksel şarj cihazına kıyasla dört kat daha fazla enerji depolayabildiğini tahmin ediyor.

Avustralya’daki Adelaide Üniversitesi’nden kuantum araştırmacısı James Quach, bir e-postada şunları söyledi: “Kuantum pilleri, moleküllerin veya atomların birlikte hareket ettiği bir dalga gibi davranırken, geleneksel pillerde moleküller veya atomlar, daha çok bireysel parçacıklar gibi hareket eder.” Gizmodo’ya. “Bu kolektif davranış, kuantum pillerin süper kapsamlı şarj özelliklerinin temelini oluşturan şeydir; daha büyük kapasiteli kuantum pilleri şarj etmek daha az zaman alır.”

2022’deQuach liderliğindeki bir ekip, Lumogen-F turuncu adı verilen moleküler boyayı küçük bir boşluğa koyarak kuantum pilinin temel çerçevesini test etti ve ışık fotonları tarafından iletilen enerjiyi nasıl depoladığını görmek için ona ışık atımları yaptı. Ekip, sistemin oldukça hızlı şarj olduğunu ve daha büyük sistemlerin genellikle daha hızlı şarj olması gerektiğini buldu.

Quach, “Şu anda nano ila milisaniyeler boyunca yaklaşık bir mikrojoule enerji depolayan bir kuantum pilini şarj etmek femto ila pikosaniyeler sürüyor” dedi. “Bu çok uzun bir süre gibi görünmese de, depolama süresi aslında şarj süresinden milyon kat daha uzun. Karşılaştırma yapmak gerekirse bu, şarj edilmesi birkaç dakika süren ve şarjını yüzlerce yıl tutabilen geleneksel bir bataryaya eşdeğer olacaktır.”

Gibi tarafından rapor edildi Yeni Bilim AdamıBazı fizikçiler kuantum pilinin şarj süresinin sistemdeki kübit sayısıyla ters orantılı olduğunu öne sürüyor; yani pil ne kadar büyük olursa o kadar hızlı şarj olur.

Peki…kuantum pilini ne zaman alabilirim?

Kuantum pil araştırması ivme kazanıyor ancak henüz emekleme aşamasında. Vaatleri dikkat çekici olsa da teknolojinin nihai tasarımının ne olacağı açık bir soru olmaya devam ediyor. Ticarileştirme mi? Bu, şu anda en iş odaklı fizikçinin gözünde sadece bir parıltı.

Temel sorun, kuantum sistemlerinin ölçeklendikleri zaman kuantum durumunda kalmasını sağlamak olmaya devam ediyor. Quach, kuantum pillerin telefonlarda ve arabalarda mobil enerji kaynağı olarak kullanılabileceğine inanıyor, ancak birçok kuantum sisteminin bu şekilde kalabilmesi için şu anda çok soğuk, gürültüsüz koşullara ihtiyacı var (bir yana, Quach’un 2022 deney düzeneği oda sıcaklığında çalıştırıldı). Sevgili okuyucu, moralinizi bozmak istemem ama nükleer füzyon muhtemelen gerçekliğe cihazlarımızdaki kuantum pillerden daha yakındır.

Pek çok şüpheci muhabir bunu itiraf etmekten nefret etse de, ben sözlerimi yemeyi çok isterim. Haklı olmaktan daha iyi olan tek şey, haksız olmak pahasına dünyayı daha iyi bir yer bulmaktır. Kuantum piller, klasik cihazlardan daha hızlı ve daha verimli bir şekilde şarj edilebilir ve ileri düzey simülasyonlar ve ölçümler için kullanılan yeni gelişen kuantum teknolojileriyle entegre olabilir. Tamamen işlevsel bir kuantum pili henüz kanıtlanmadı, ancak son toplantıya göre böyle bir teknoloji, enerjiyi toplama, dağıtma ve kontrol etme şeklimizde devrim yaratabilir. İnsanlığın bariz olduğu göz önüne alındığında elektriğe bağımlılıkenerji depolamada kuantum sıçraması gerekebilir.

Daha fazla: Fizikçiler Fibonacci Dizisiyle Patlatarak Çalıştıracak Bir Kuantum Bilgisayarı Elde Ettiler

Gibi şeylere etiket yapıştırma konusunda büyük bir anlaşma yaptıktan sonra Nepal Rupisi ve BBC şeffaflık adına, Twitter CEO’su Elon Musk, medya kuruluşlarının Twitter hesaplarını etiketlemenin o kadar da önemli olmadığına karar verdi, hatta onları Russia Today gibi bilinen propaganda kuruluşlarından kaldırdı.

Musk söyledi NPR muhabiri Bobby Allyn Cuma günü Twitter’ın platformdaki medya kuruluşlarındaki tüm etiketleri kaldırdığını. Bu sabah itibariyle NPR, BBC, Voice of America ve PBS’nin ve diğerlerinin hiçbir etiketi yoktu. Musk, medya kuruluşlarını etiketlemeye başladı, en önemlisi NPR’yi “devlete bağlı ”, görünüşe göre hiçbir yerde yoktan Nisan başında. Hareket, bu tür etiketleri alan medya kuruluşlarından, Musk’ın onların editoryal bağımsızlıkları hakkında şüphe uyandırdığını söyleyerek yoğun tepki aldı ve haftalarca süren bir kavgaya öncülük etti. NPR Twitter’dan ayrılıyor çünkü Musk “inanılırlığımızı baltalıyordu”.

Neden birdenbire tüm etiketleri kaldırdığına gelince Musk, Allyn’e şu kişi tarafından ikna edildiğini söyledi: Walter Isaacson, şu anda Musk’ın biyografisini yazmak için çalışan çok satan yazar. Isaacson daha önce Steve Jobs, Benjamin Franklin ve Leonardo da Vinci hakkında biyografiler yazmıştı.

YENİ: Elon Musk, Twitter’ın artık tüm medya etiketlerini kaldırdığını söyledi. Nedeni sorulduğunda Musk, “Bu, Walter Isaacson’ın önerisiydi” diyor.

Twitter CEO’su, “devlete bağlı medya”, “hükümet tarafından finanse edilen medya” ve “devlet tarafından finanse edilen medya” gibi belirli etiketleri uygulama kriterlerine rağmen, haftalardır medya kuruluşlarına etiket yapıştırmanın “şeffaflık ve doğruluk” meselesi olduğunda ısrar ediyor. kamu tarafından finanse edilen medya,” genellikle hiçbir anlam ifade etmiyordu. Musk bir noktada Wikipedia’yı kullandığını kabul etti hangi medya kuruluşlarının “devlet tarafından finanse edilen medya” etiketlerini aldığına karar vermek.

Ancak, Musk tarafından verilen birçok kararda olduğu gibi, bir sorun vardı. Musk, NPR ve BBC’yi rahatsız eden “hükümet tarafından finanse edilen medya” ve “kamu tarafından finanse edilen medya” etiketlerini kaldırmakla kalmadı, aynı zamanda Çin’deki gibi bilinen hükümet propaganda kuruluşlarındaki “devlete bağlı medya” etiketlerini de kaldırdı. Xinhua Haberleri Ve Halkın Günlük birlikte Rusya’nın RT’si. Daha önce, tweet’lerinde devlete bağlı medya web sitelerine bağlantılar paylaşan kullanıcılar, çıkışların uyumlu olduğunu belirtmek için etiketleniyordu. Devletin hedefleri ile.

Twitter, hala görüntülenebilen platform yönergelerinde, “Devlete bağlı medya, devletin finansal kaynaklar, doğrudan veya dolaylı siyasi baskılar ve/veya üretim ve dağıtım üzerindeki kontrol yoluyla editoryal içerik üzerinde kontrol uyguladığı mecralar olarak tanımlanır.” Perşembe gecesi. “Devlete bağlı medya kuruluşlarına, baş editörlerine ve/veya önde gelen personeline ait hesaplar etiketlenebilir. Devlete bağlı medya web sitelerine bağlantılar paylaşan Tweetlere de etiketler ekleyeceğiz.”

Bu hesaplardan “devlete bağlı medya” etiketini kaldırmak, kullanıcıların içeriklerinin devlet tarafından kontrol edildiğini anlamalarını zorlaştırıyor. Twitter’ın devlete bağlı medya web sitelerine bağlantı veren tweet’leri etiketlemeye devam edip etmeyeceği de belli değil. Twitter, Cuma günü platformdaki hükümet ve medya hesabı etiketleriyle ilgili yönergelerini sildi ve bağlantıya tıklamak sizi bir 404 sayfa. Yönergeler yine de İnternet Arşivinde görüntülenebilir. Geri Dönüş Makinesi.

Gizmodo, Cuma sabahı yorum yapmak için NPR’ye ulaştı ve satış noktasının artık etiketler gittiğine göre Twitter’a dönmeyi düşünüp düşünmeyeceğini sordu, ancak hemen yanıt alamadı.

Bilgiye erişim ve erişimde öne çıkan model arama motorları norm haline gelmeden önce – ilgili bilgileri sağlayan kütüphaneciler ve konu veya arama uzmanları – etkileşimli, kişiselleştirilmiş, şeffaf ve otoriterdi. Arama motorları, günümüzde çoğu insanın bilgiye erişmesinin birincil yoludur, ancak birkaç anahtar kelime girip bilinmeyen bir işleve göre sıralanmış sonuçların bir listesini almak ideal değildir.

Microsoft’un da dahil olduğu yeni nesil yapay zeka tabanlı bilgi erişim sistemleri Bing/ChatGPT, Google/Bard Ve Meta/LLaMA, arama girdisi ve çıktısının geleneksel arama motoru modunu alt üst ediyor. Bu sistemler tam cümleleri ve hatta paragrafları girdi olarak alabilir ve kişiselleştirilmiş doğal dil yanıtları oluşturabilir.

İlk bakışta, bu her iki dünyanın da en iyisi gibi görünebilir: İnternetteki bilginin genişliği ve derinliği ile birlikte cana yakın ve özel yanıtlar. Ama araştırmacı olarak arama ve öneri sistemlerini incelerResmin en iyi ihtimalle karışık olduğuna inanıyorum.

ChatGPT ve Bard gibi yapay zeka sistemleri, büyük dil modelleri üzerine kuruludur. Dil modeli, kalıpları öğrenmek için Wikipedia ve PubMed makaleleri gibi çok sayıda mevcut metni kullanan bir makine öğrenimi tekniğidir. Basit bir ifadeyle, bu modeller, bir dizi kelime veya bir kelime öbeği verildiğinde, daha sonra hangi kelimenin geleceğini tahmin eder. Bunu yaparken, yapabilecekleri cümleler, paragraflar ve hatta sayfalar oluşturun bu, bir kullanıcıdan gelen bir sorguya karşılık gelir. 14 Mart 2023’te OpenAI, teknolojinin yeni nesli GPT-4’ü duyurdu. hem metin hem de resim girişi ile çalışırve Microsoft duyurdu konuşma Bing, GPT-4’ü temel alır.

“60 Dakika”, ChatGPT’nin iyi ve kötü yönlerine baktı.

Büyük metin gövdeleri, ince ayar ve diğer makine öğrenimine dayalı yöntemler üzerine eğitim sayesinde, bu tür bilgi alma tekniği oldukça etkili bir şekilde çalışıyor. Büyük dil modeli tabanlı sistemler, bilgi sorgularını yerine getirmek için kişiselleştirilmiş yanıtlar üretir. İnsanlar sonuçları o kadar etkileyici buldu ki ChatGPT, TikTok’un bu dönüm noktasına ulaşması için geçen sürenin üçte birinde 100 milyon kullanıcıya ulaştı. İnsanlar bunu yalnızca yanıtları bulmak için değil, aynı zamanda tanı oluşturmak, diyet planları oluşturmak Ve yatırım önerileri yapmak.

ChatGPT’ler Opaklık ve AI “halüsinasyonlar”

Ancak, birçok olumsuzluk var. İlk olarak, geniş bir dil modelinin kalbinde neyin olduğunu düşünün – sözcükleri ve muhtemelen anlamlarını birbirine bağlayan bir mekanizma. Bu, genellikle akıllı bir yanıt gibi görünen bir çıktı üretir, ancak büyük dil modeli sistemleri neredeyse papağan gibi ifadeler ürettiği biliniyor gerçek bir anlayış olmadan. Bu nedenle, bu tür sistemlerden üretilen çıktı akıllı görünse de, yalnızca yapay zekanın uygun bir bağlamda bulduğu temel sözcük kalıplarının bir yansımasıdır.

Bu sınırlama, büyük dil modeli sistemlerini oluşturmaya veya oluşturmaya duyarlı hale getirir. “halüsinasyon” yanıtları. Sistemler zaten bir sorunun yanlış önermesini anlayacak ve hatalı soruları cevaplayacak kadar akıllı değil. Örneğin, 100 dolarlık banknotta hangi ABD başkanının yüzünün olduğu sorulduğunda, ChatGPT, Benjamin Franklin’i, Franklin’in hiçbir zaman başkan olmadığını ve 100 dolarlık banknotta bir ABD başkanı resmi olduğu önermesinin yanlış olduğunu fark etmeden yanıtlar.

Sorun şu ki, bu sistemler zamanın sadece %10’unda yanlış olsa bile, hangi %10’da olduğunu bilmiyorsunuz. İnsanlar ayrıca sistemlerin yanıtlarını hızlı bir şekilde doğrulama yeteneğine de sahip değiller. Bunun nedeni, bu sistemlerin şeffaflıktan yoksun olmasıdır – hangi veriler üzerinde eğitildiklerini, yanıtları bulmak için hangi kaynakları kullandıklarını veya bu yanıtların nasıl üretildiğini açıklamazlar.

Örneğin, ChatGPT’den alıntılar içeren bir teknik rapor yazmasını isteyebilirsiniz. Ama çoğu zaman bu alıntıları oluşturur – Yazarların yanı sıra bilimsel makalelerin başlıklarının “halüsinasyonu”. Sistemler ayrıca yanıtlarının doğruluğunu da doğrulamaz. Bu, doğrulamayı kullanıcıya bırakır ve kullanıcılar bunu yapmak için motivasyona veya becerilere sahip olmayabilir ve hatta bir yapay zekanın yanıtlarını kontrol etme ihtiyacını fark etmeyebilir. ChatGPT, herhangi bir gerçek bilmediği için bir sorunun ne zaman anlamsız olduğunu bilmez.

yapay zekalaröğretici içerik – ve trafik

Şeffaflığın olmaması kullanıcılar için zararlı olabileceği gibi, sistemlerin kaynaklarını açıklamaması veya yeterli atıf sağlamaması nedeniyle sistemlerin öğrendiği orijinal içeriğin yazarlarına, sanatçılarına ve yaratıcılarına da haksızlıktır. Çoğu durumda, yaratıcılar tazmin edilmemiş veya kredilendirilmemiş veya rızalarını verme fırsatı verildi.

Bunun bir de ekonomik yönü var. Tipik bir arama motoru ortamında, sonuçlar kaynaklara bağlantılarla gösterilir. Bu, yalnızca kullanıcının yanıtları doğrulamasına izin vermekle kalmaz ve bu kaynaklara atıflar sağlar, aynı zamanda bu siteler için trafik oluşturur. Bu kaynakların çoğu, gelirleri için bu trafiğe güveniyor. Büyük dil modeli sistemleri doğrudan yanıtlar ürettikleri, ancak elde ettikleri kaynakları vermedikleri için, bu sitelerin gelir akışlarının azalması muhtemel olduğuna inanıyorum.

Büyük dil modelleri alabilir uzaktan eğitim ve tesadüf

Son olarak, bilgiye erişmenin bu yeni yolu, insanları güçsüzleştirebilir ve öğrenme şanslarını ortadan kaldırabilir. Tipik bir arama süreci, kullanıcıların bilgi ihtiyaçları için çeşitli olasılıkları keşfetmelerine olanak tanır ve genellikle aradıklarını ayarlamaları için onları tetikler. Ayrıca onlara bir öğrenme fırsatı orada ne var ve çeşitli bilgi parçalarının görevlerini yerine getirmek için nasıl birleştiği. Ve buna izin verir tesadüfi karşılaşmalar veya tesadüf.

Bunlar, aramanın çok önemli yönleridir, ancak bir sistem, kaynaklarını göstermeden veya kullanıcıyı bir süreçte yönlendirmeden sonuçları ürettiğinde, onları bu olasılıklardan mahrum eder.

Büyük dil modelleri, insanlara doğal dil tabanlı etkileşimler kurma, kişiselleştirilmiş yanıtlar üretme ve ortalama bir kullanıcının genellikle bulmasının zor olduğu yanıtları ve kalıpları keşfetme yolu sağlayarak bilgi erişimi için büyük bir adımdır. Ancak öğrenme ve yanıt oluşturma biçimleri nedeniyle ciddi sınırlamaları vardır. onların cevapları olabilir yanlış, toksik veya önyargılı.

Diğer bilgi erişim sistemleri de bu sorunlardan muzdarip olabilirken, büyük dil modelli yapay zeka sistemleri de şeffaflıktan yoksundur. Daha da kötüsü, doğal dil yanıtları, bir yanlış güven ve otoriterlik duygusu bilgisiz kullanıcılar için tehlikeli olabilir.

Yapay zeka, sohbet robotları ve makine öğreniminin geleceği hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Kapsamımızın tamamına göz atın yapay zekaveya kılavuzlarımıza göz atın En İyi Ücretsiz AI Sanat Üreticileri Ve OpenAI ChatGPT Hakkında Bildiğimiz Her Şey.

---

Çırak ŞahBilgi Bilimi Profesörü, Washington Üniversitesi

Bu makale şu adresten yeniden yayınlanmıştır: Konuşma Creative Commons lisansı altında. Okumak orijinal makale.

Brezilya’nın São José dos Campos kentinde bir elektrik fırtınası sırasında çalışan paratonerlerin yüksek hızlı bir fotoğrafı, bilim adamlarının cihazların darbeleri çekmek için nasıl rekabet ettiğini anlamalarına yardımcı oluyor. binaları hasardan koruyun.

Araştırmacılara göre görüntü, saniyede 230 mil hızla yere doğru giden bir şimşeği gösteriyor. Paratonerlerin cıvataya tepkilerine ilişkin analizleri şuydu: yayınlanan Aralık 2022’de Jeofizik Araştırma Mektuplarında.

Brezilya’da bir araştırmacı olan çalışmanın baş yazarı Marcelo Saba, cıvata yerden yüz metre kadar yüksekteyken, “yakındaki binaların tepelerindeki paratonerler ve uzun nesneler, aşağı doğru darbeyle bağlantı kurmak için yarışan pozitif yukarı deşarjlar üretti” dedi. FAPESP’de Ulusal Uzay Araştırma Enstitüsü serbest bırakmak.

Saba, “Bağlantıdan önceki son görüntü, yıldırım binalardan birine çarpmadan saniyenin 25 binde 25’inde elde edildi” dedi.

Paratonerler, 18. yüzyılın ortalarında Benjamin Franklin tarafından icat edildi. Yerdeki elektrik deşarjlarını güvenli bir şekilde dağıtmak için kullanılan metaldir (genellikle bakırdır), Britannica’ya görekolayca tutuşabilen yapılara çarpmalarına izin vermek yerine. (Şanslıy Bay Franklin için, yıldırım o zamanlar bugün olduğundan daha az yaygın olabilirdi.)

Görüntülenen alandaki 30’dan fazla paratoner olmasına rağmen Saba, kurulumlarındaki bir kusurun yıldırımın bir bacaya çarpmasına izin vererek yapıya zarar veren 30.000 amperlik bir deşarja neden olduğunu söyledi.

Yıldırım, en doğrudan rotayı değil, yere doğru en az dirençli yolu arar, bu nedenle alamet-i farikası zikzak şeklidir. Bu yüzden talihsiz bir bacaya boşalmak, bir paratonerin üzerine inmek kadar mutludur.

Yıldırım temelde atmosferdeki bir elektrik kıvılcımıdır. NOAA tarafından belirtildiği gibi, atmosferde önemli zıt yükler olduğunda, hava yalıtkanlık özelliğini kaybeder ve havada şimşek çakması meydana gelir. (Bu nedenle şimşeğin meydana gelmesi için bir fırtınaya ihtiyacınız yoktur; volkanik patlamalar ve nükleer patlamalardan da ortaya çıkabilir.)

Görüntüde, aşağı doğru yıldırım deşarjına bağlanmaya çalışan en az üç farklı binada paratonerler görülüyor. Şimşek gökten aşağı doğru çakarken, çeşitli çubuklar ve uzun nesneler cıvatalara bağlanmak için yukarı doğru yükler üretir.

Aynı fotoğrafı elde etmek için 40.000 kez deneyebilirsin, ama yine de saniyede 40.000 kare hızındaki kamerayla rekabet edemezsin. Hızlı bir bilim dersinin yanı sıra tüyler ürpertici bir gösteri.

Devamı: Rekor Kıran Şimşek Gökyüzünde 17 Saniye Soğudu