Hızla gelişen sağlık hizmetlerinde robotlar ameliyathanelerde varlığını sürdürüyor ve bir zamanlar imkansız olduğu düşünülen olağanüstü başarılara imza atıyor. Bu eğilimin çarpıcı bir kanıtı, Kanada’da kanserden kurtulan Glenn Deir’in, son teknolojiye sahip bir cerrahi robotun hayatını kurtardığını söyleyen hikayesi.
On altı yıl önce Deir korkunç bir durumla karşı karşıyaydı: İnsan papilloma virüsünden kaynaklanan ameliyat edilemeyen bir tümör hayatını tehdit ediyordu. Zorlu radyasyon tedavilerine katlanmasına ve HPV aşısını savunmasına rağmen, hiçbir doktorun gereken karmaşık ameliyatı yapmaya istekli olmaması nedeniyle durumu daha da kötüleşti. CBC için kaleme aldığı içten yazısında Deir, umutsuzluktan umuda uzanan yolculuğunu paylaşarak tıbbi robot teknolojisinin iyileşmesinde oynadığı hayati role dikkat çekti.
Deir’in dönüm noktası, bir doktorun karmaşık prosedürler için tasarlanmış son teknoloji ürünü bir sistem olan Da Vinci cerrahi robotunu kullanma konusunda uzman bir cerrahın uzmanlığına başvurmayı tavsiye etmesiyle geldi. Bu başka bir eyalete seyahat etmek ve masraflara katlanmak anlamına gelse de Deir cankurtaran halatını yakaladı. Bademciklerine, diline ve boğazına hassas manipülasyonlar içeren ameliyat Da Vinci’nin hassasiyetiyle gerçekleştirildi. Ancak robotun yardımı görevin karmaşıklığını azaltmadı. Operasyonun 2,5 saatten fazla süren karmaşık bir olay olduğu ortaya çıktı. Deir’in önceki radyasyon tedavisi dokularını sert ve dayanıklı hale getirerek öngörülemeyen zorluklara yol açmıştı. Büyük bir kiraza benzeyen tümör ve gerekli kas rotasyonları prosedürü daha da karmaşık hale getirdi. Deir ameliyattan sonra Frankenstein efsanesini hatırlatan bir besleme tüpü ve boyun kesiğiyle uyandı. Ancak zorlu engellere rağmen cerrahi girişim başarılı oldu ve Deir’e hayatta ikinci bir şans verdi.
Deir, Da Vinci robotuna derin şükranlarını sundu ve onun katılımı olmasaydı içinde bulunduğu zor durumun aşılmaz olacağını kabul etti. Cerrahı Dr. Corsten’in tanımladığı alternatif, çeneyi bölmek gibi modası geçmiş ve invazif bir yaklaşımı içeriyordu; bu, üzerinde düşünülemeyecek kadar rahatsız edici bir görüntüydü.
Deir’in hikayesi, son yıllarda tıbbi robotikte tanık olunan daha geniş ilerlemeleri yansıtıyor. Robotlar, kanserin iyileşmesini hızlandırmaktan uzaktan ameliyatların mümkün kılınmasına ve yenilikçi laparoskopik tekniklere öncülük etmeye kadar, cerrahi bakımda bir devrime öncülük ediyor. Glenn Deir’in olağanüstü vakası, tıbbi prosedürlerin geleceğinin robotik hassasiyetin ellerinde olduğunun altını çiziyor.
Robot teknolojisi sağlık hizmetlerinde dönüştürücü bir yol açmaya devam ederken, Glenn Deir gibi hastalar potansiyellerinin canlı kanıtları olarak karşımıza çıkıyor. Bir zamanlar uzak olan robot yardımlı ameliyat hayali, geleneksel yaklaşımların yetersiz kaldığı bireylere umut ve canlılık kazandırarak somut bir gerçekliğe dönüştü. Tıp tarihinin yıllıklarında Deir’in öyküsü, insan uzmanlığı ile robotik yaratıcılık arasındaki dikkate değer sinerjiyi vurgulayan ilham verici bir bölüm.
Yahoo Mail artık e-postalarınızı yazmanıza, yanıtlamanıza ve yönetmenize yardımcı olmak için tasarlanmış kendi yapay zeka botuna sahip. Yayınlanan bir haber bülteninde Yahoo, yeni veya mevcut e-postaları yönetmekte sorun yaşıyorsanız yeni yapay zekanın size yardımcı olmayı amaçladığı temel alanları özetledi. Yahoo Mail yapay zeka ile kullanıcıları daha doğru bir şekilde yönlendiriyor.
Yeni yapay zeka şu anda beta modunda ve yalnızca ABD’deki Yahoo Mail iOS ve masaüstü kullanıcıları için sunuldu. Erişim istemek için Kayıt sayfasına gidin, Betaya katılma isteği alanına Yahoo kullanıcı adınızı girin ve İleri’ye tıklayın. Araca katıldıktan sonra dört farklı özelliğe sahip olan yapay zekayı deneyebilirsiniz: Yazma Asistanı, Mesaj Özeti, Arama ve Alışveriş Tasarrufu.
Yeni özelliklerden biri, açıklamanızdan yeni e-postalar oluşturmanızı veya kendi yazı tonunuza ve stilinize göre yanıtlar önermenizi sağlayan bir yazma asistanı. E-postanın amacını açıklayın ve ardından Oluştur’a tıklayın. Örneğin, maaşınızda bir artış bekliyor olabilirsiniz ve bu nedenle e-postayı şöyle yazarak tanımlayabilirsiniz: “Geçen yıl planlanandan önce tamamladığım tüm projelere dayanarak yöneticimden zam istemek istiyorum” gibi tamamlamalar yapıyor.
Mesaj Özeti
Bir diğer yeni yapay zeka seçeneği ise tarihleri, saatleri, eylem öğelerini ve diğer bilgileri içeren e-postaların özetlerini sunan mesaj özeti. Mesaja bağlı olarak bu özellik, görevler ve takvim etkinlikleri gibi takip öğeleri önerecek.
Arama
Yapay zekanın yardımıyla arama aracı artık doğal dildeki sorguları kabul ediyor. Belirli mesajları bulmak için soyut anahtar kelimeler ve terimler kullanmak yerine, yalnızca bir soru sorabilir veya bir istek gönderebilirsiniz. Arama alanına tıklayın ve “Bana Lance Whitney’den gelen tüm mesajları göster” gibi bir şey yazın. Yanıt olarak ilgili tüm e-postaların görüntülenmesi gerekiyor.
Alışveriş Tasarrufu
Yahoo Mail, Alışveriş Tasarrufu adlı bir seçenek ekledi. Burada yapay zeka bot, e-postanızı kullanılmamış hediye kartları, indirim kodları, mağaza kredileri ve benzeri öğeler açısından tarıyor. Buradaki fikir, kullanmayı unuttuğunuz tasarruf bonuslarını tükenmeden önce bulmak. Bankrate tarafından yakın zamanda yayınlanan bir anketin sonuçları, ABD’deki yetişkinlerin neredeyse yarısının kullanılmamış en az bir hediye kartı veya mağaza kredisine sahip olduğunu ortaya çıkardı.
Beyaz Saray’ın Temmuz ayında, yapay zeka tarafından üretilen içeriklerin kötüye kullanılmasını ve yanıltılmasını engellemek amacıyla filigran araçları geliştirmeyi taahhüt eden şirketler arasında, Google DeepMind da yer alıyor. Google DeepMind, bu taahhüdün bir parçası olarak, görüntülerin yapay zeka ile üretilip üretilmediğini belirleyen yeni bir filigran aracı olan “SynthID”yi duyurdu.
SynthID adı verilen bu araç, Google Cloud’un makine öğrenimi platformu Vertex’te barındırılan Google’ın AI görüntü oluşturucusu Imagen kullanıcıları tarafından kullanılabilecek. Kullanıcılar Imagen’i kullanarak yapay zeka ile üretilen görüntüler oluşturabilecek ve ardından bu görüntülere filigran eklemeyi seçebilecekler. Böylece, yapay zeka tarafından üretilen içeriğin gerçekmiş gibi sunulduğu durumları belirlemek ve telif haklarını koruma amacıyla kullanılabilecek.
Geçtiğimiz yıl, yapay zeka tarafından üretilen içeriklerin popülaritesi arttıkça, rıza dışı pornografi, telif hakkı ihlalleri ve derin taklitler gibi sorunlar da artmıştır. Filigran, yapay zeka üretimi içerikleri belirlemek ve korumak için önerilen etkili yöntemlerden biridir. Filigranlar, içeriğin yapay zeka tarafından üretildiğini belirlemeye yardımcı olan metin veya görüntü içine gizlenen işaretlerdir.
Ancak uzmanlar, kötü niyetli aktörlerin bu filigranları aşma çabalarının olabileceğine dikkat çekiyorlar. Örneğin, deepfake içeriklerin gerçekmiş gibi sunulması veya gerçek içeriklerin sahte olarak nitelendirilmesi gibi durumlar söz konusu olabilir. Bu nedenle, filigranın etkinliği ve güvenilirliği konusundaki çalışmaların devam etmesi gerekmektedir.
Google DeepMind’ın SynthID aracı, ilk aşamada sınırlı bir şekilde Google’ın Vertex platformunda kullanılabilecek. Ancak uzmanlar, bu tür araçların geliştirilmesinin ve kullanılmasının alanında daha fazla bilgi ve deneyim paylaşımına yol açabileceğini belirtiyorlar. Araç henüz deneysel bir aşamada olup, Google’ın nasıl kullanıldığını ve güçlü-zayıf yönlerini anlamak için geri bildirimi gözlemlemek istediği ifade edilmektedir.
Yapay zeka araştırmacısı Sasha Luccioni, Google’ın aracını sadece kendi platformunda kullanabilecek şekilde tescillemesinin, filigranın etkinliğini sınırlayabileceğini belirtiyor. Genel anlamda, görüntü oluşturma sistemlerine filigran eklenmesinin, kötüye kullanım riskini azaltabileceği görüşünü dile getiriyor.
Google DeepMind’ın geliştirdiği SynthID aracı, yapay zeka üretimi görüntülerin doğruluğunu ve bütünlüğünü korumayı amaçlayan önemli bir adım olarak değerlendiriliyor.
Asimily, tıbbi nesnelerin interneti (IoMT) cihazlarını siber tehditlerden korumaya gelince, sağlık hizmeti sunan kuruluşların (HDO’lar) karşılaştığı karmaşık zorlukları inceleyen bir rapor yayınladı.
HDO’lar, başta bağlı cihazlara bağımlılıklarının hasta sonuçları ve bakım kalitesi açısından çok önemli olduğu gerçeği olmak üzere çok sayıda sorunla boğuşuyor. Küçük hizmet kesintilerinin bile yaşamı değiştirecek sonuçlara yol açabileceği bir alanda, riskler her zamankinden daha yüksek. Strategic Healthcare Technology Associates Yönetici Ortağı ve Baş Danışmanı Stephen Grimes: “Bu rapor, HDO’ların kendilerini siber güvenlik riskinden koruma konusunda karşılaştıkları çok güncel ve çok önemli zorlukları ve bağlı cihazları için bir siber güvenlik risk yönetimi programını uygularken ve ölçeklendirirken bütünsel ve optimize edilmiş risk azaltma stratejilerine duyulan derin ihtiyacı ayrıntılarıyla anlatıyor. HDO liderlerini ve siber güvenlik risk yöneticilerini bu rapordaki dersleri okuyup özümsemeye ve bu risklerin gerektirdiği stratejik verimlilik ve etkinlikle IoMT cihaz risklerini azaltmak için gerekli adımları atmaya davet ediyoruz” dedi. Tıbbi cihazlarda siber güvenlik konusunda önemli bulgular da tespit edildi.
Sınırlı kaynaklar ve yönetilmesi gereken şaşırtıcı sayıda cihazla HDO’ların güvenlik ve BT ekipleri, giderek daha karmaşık hale gelen siber saldırılara karşı zorlu bir mücadeleyle karşı karşıya.
Rapor, bütünsel risk temelli bir yaklaşımı benimsemenin sadece ihtiyatlı bir karar değil aynı zamanda uzun vadede uygun maliyetli bir yaklaşım olduğunun altını çiziyor. Bu, kritik sistemlerin ve IoMT cihazlarının korunması için göz ardı edilemeyecek bir reçete niteliğinde.
Raporun kapsamlı analizinden birkaç önemli bulgu ortaya çıktı:
Ortaya çıkan siber güvenlik trendleri: Fidye yazılımı saldırıları, üçüncü taraf kötü amaçlı yazılım saldırıları ve yetkisiz cihaz iletişimi, HDO’lardaki tıbbi cihazları etkileyen siber tehditlerin üçlüsüdür. Şaşırtıcı bir şekilde, ortalama bir HDO geçen yıl şaşırtıcı bir şekilde 43 siber saldırı yaşadı ve bunların önemli bir kısmı başarılı oldu. Üçüncü tarafların neden olduğu veri ihlalleri endişe verici derecede yaygın hale geldi; HDO’ların yüzde 44’ü yalnızca geçen yıl kurban oldu.
Eylemsizliğin bedeli: Siber olayların HDO’lara maliyeti sadece finansal değildir; bu potansiyel olarak bir ölüm kalım meselesidir. Olay başına ortalama 10.100.000 ABD doları tutarında bir maliyete sahip olan bu saldırılar, aynı zamanda hasta ölüm oranlarında da yüzde 20’lik bir artışa yol açtı. HDO’ların yüzde 64’ü gecikmelerle karşılaşıyor ve yüzde 59’u siber güvenlik olayları nedeniyle uzun süreli hasta kalışlarıyla karşı karşıya kalıyor. Ortalama hastanenin işletme marjı yüzde 1,4 gibi istikrarsız bir seviyedeyken, potansiyel sonuçlar daha kötü durumda.
Savunmasız cihazlar: Rapor, ortalama bir tıbbi cihazın 6,2 güvenlik açığı barındırdığı yönündeki rahatsız edici gerçeği ortaya çıkarıyor; bu cihazların yüzde 40’ından fazlasının kullanım ömrünün sonuna yaklaştığı ve uygun üretici desteğinden yoksun olduğu dikkate alındığında bu şaşırtıcı bir gerçek.
Sınırlı siber güvenlik kaynakları: Belirlenen güvenlik açıklarına rağmen, HDO güvenlik ekipleri her ay sorunların yalnızca bir kısmını ele alabiliyor; bu da sınırlı kaynakların yarattığı zorluğun altını çiziyor.
Siber sigortanın etkinliği azalıyor: Bir zamanlar HDO’lar için cankurtaran halatı olan siber sigorta, artık sınırlamalarla ve sınırlı ödemelerle dolu ve bir ihlalin ardından gelen itibar hasarını gidermede başarısız oluyor.
ChatGPT’nin dikkat çekici yetenekleri, Scientific Reports’ta yayınlanan yakın tarihli bir çalışmayla kanıtlandı. Araştırma, ChatGPT’nin bilgisayar bilimi, politik çalışmalar, mühendislik ve psikoloji dahil olmak üzere çeşitli konularda üniversite düzeyinde değerlendirme sorularını çözme yeteneğini araştırıyor. ChatGPT üniversite öğrencilerini geride bırakarak daha başarılı sonuçlar elde edebiliyor.
Araştırmacılar Talal Rahwan ve Yasir Zaki, New York Üniversitesi Abu Dabi’den (NYUAD) çeşitli dersler veren öğretim üyeleriyle işbirliği yaparak benzersiz bir araştırmaya başladı. Bu eğitimciler, formüle ettikleri on değerlendirme sorusunun her biri için öğrencilerin yazdığı üç sunumla katkıda bulundu. Çalışma aynı on soruya yanıt üretmede ChatGPT’yi içeriyordu. Oluşturulan bu cevaplar, üç sınıf öğrencisinin yer aldığı bir panel tarafından gerçek öğrenci cevaplarıyla birlikte değerlendirildi. Etkileyici bir şekilde, ChatGPT’nin yanıtları, öğrencilerin otuz iki dersin dokuzunda gösterdiği performansla karşılaştırıldığında eşdeğer veya daha yüksek bir ortalama not elde etti.
İlginç bir şekilde, ChatGPT’nin hakimiyeti en çok “Kamu Politikasına Giriş” dersinde belirgin oldu Burada ortalama notu öğrencilerin ortalamasını büyük ölçüde gölgede bıraktı. ChatGPT için 9,56’ya karşılık öğrenciler için 4,39 oldu. Ancak, yalnızca matematik ve ekonomi derslerinin sürekli olarak öğrencilerin ChatGPT tarafından oluşturulan yanıtlardan daha iyi performans gösterdiğini görmesi dikkat çekici.
ChatGPT üniversite eğitiminde kullanılmalı mı?
Araştırma, ChatGPT’nin performansını değerlendirmenin ötesinde, akademik ödevler için ChatGPT gibi yapay zeka araçlarının kullanılmasına yönelik tutumları da inceledi. Bir ankete Brezilya, Hindistan, Japonya, ABD ve Birleşik Krallık’tan 1.601 katılımcı katıldı. Bunların arasında her ülkeden öğrenci ve eğitimcilerin önemli bir temsili de vardı. Öğrencilerin yüzde 74’ü ChatGPT’yi akademik çalışmalarına dahil etmeye istekliydi. Bu da yapay zeka destekli yardımdan yararlanmaya büyük ilgi duyduklarını gösteriyor. Tam tersine, ankete katılan tüm ülkelerdeki eğitimcilerin ChatGPT’nin akademideki rolü hakkında çekinceleri var gibi görünüyordu. Eğitimcilerin çoğunluğu (yaklaşık yüzde 70), ChatGPT’nin ödevler için kullanılmasının intihal olarak sınıflandırılması gerektiğine inanıyor. Öğrencilerin kabulü ile eğitimcilerin şüpheciliği arasındaki bu ikilem, yapay zeka araçlarının eğitim ortamlarına entegrasyonu konusundaki potansiyel çatışmalara işaret ediyor.
Çalışmanın sonuçları, yapay zeka tarafından oluşturulan metni tanımlamak için tasarlanan araçların etkinliğine kadar uzanıyor. GPTZero ve AI metin sınıflandırıcı, amaçlarına rağmen, ChatGPT tarafından oluşturulan yanıtlar ile insan tarafından yazılan yanıtlar arasında tutarlı bir şekilde ayrım yapma konusunda dikkate değer bir yetersizlik gösterdi. Yanlış sınıflandırma oranları önemliydi. GPTZero, yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtları yüzde 32 oranında insan tarafından yazılmış olarak yanlış sınıflandırırken, yapay zeka metin sınıflandırıcısı yüzde 49 ile daha kötü bir performans sergiledi.
Çin, dünya çapında tartışmaları ateşleyen cesur bir hamleyle, gerçek dünyadaki sosyal kredi sistemini sanal çevrimiçi dünyalar ve metaveriler alanına genişletmeyi düşünüyor. Çin izlenebilir kimlikler ile sosyal ve meta hayatın birleşmesi hedefleniyor.
“Dijital Kimlik Sistemi” başlıklı tartışmalı teklif, devlete ait telekomünikasyon devi China Mobile tarafından hazırlandı ve uzmanlar tarafından incelendi. Bu da dijital gizlilik savunucuları arasında endişelere yol açtı. Önerilen sistem kapsamında, sanal bir çevrimiçi platform veya metaveri kullanan her bireye benzersiz bir dijital kimlik atanacak. Bu kimlik, “tanımlanabilir işaretler, doğal özellikler, sosyal özellikler” ve kişisel ayrıntılardan oluşan bir yelpazeyi kapsayacak ve kullanıcının kapsamlı bir profilini oluşturacak.
Bu tür bilgiler teklif kapsamında süresiz olarak saklanacak ve kolluk kuvvetlerinin erişimine sunulacak. Böylece bu sanal alanlardaki suiistimal vakalarına hızlı yanıt verilmesi kolaylaştırılacak. Ancak Çin izlenebilir kimlikler konusunda güvenlik önlemlerini de sağlamalı.
Teklifte, sistemin pratikte nasıl işleyebileceğini gösteren ilgili bir örnek özetlendi. Örnek, Tom adlı bir kullanıcının meta veri deposunda rahatsız edici davranışlarda bulunduğunu hayal ediliyor. Dijital kimlik mevcut olduğunda, Tom’un eylemleri hızlı bir şekilde belirlenebilir ve ona karşı uygun önlemler alınabilecek. Bçylece sanal alandaki davranışlar etkili bir şekilde düzenlenebilecek.
Bu girişim, Çin’in fiziksel dünyada faaliyet gösteren kötü şöhretli sosyal kredi sistemini anımsatıyor gibi görünebilir. Ülke çapında uygulanan distopik sistem, bireylerin, işletmelerin ve devlet kurumlarının güvenilirliğini davranış ve eylemlerine göre değerlendiriyor. Bu sistemin çeşitli versiyonları şu anda Çin’de kullanılıyor olsa da, birleşik bir ulusal versiyona yönelik planlar sürüyor.
China Mobile’ın teklifi , küresel iletişim standartlarına adanmış bir Birleşmiş Milletler kurumu olan Uluslararası Telekomünikasyon Birliği’nde (ITU) söylemi ateşledi. Aralık ayında ITU, ortaya çıkan sanal dünyalar kavramını tartışmak için bir meta veri odak grubu kurdu. Düzenleyiciler, akademisyenler, teknoloji şirketleri ve sivil toplum kuruluşlarından oluşan grup, yeni fikirleri değerlendiriyor ve oyluyor.
China Mobile’ın teklifi 5 Temmuz’da Şangay’da düzenlenen ikinci metaveri odak grup toplantısında sunuldu ve Ekim ayındaki bir sonraki toplantıda oylamaya tabi tutulması bekleniyor. Ancak veri gizliliği ve kişisel özgürlüğe ilişkin endişeler giderek artıyor.
Eleştirmenler, kişisel verilerin uzun süre saklanmasıyla birlikte ayırt edici bir tanımlayıcı kavramının çevrimiçi gizlilik haklarını ihlal edebileceğini savunuyor. Bu tür önlemler, tek bir parti tarafından yönetilen bir ulusun sınırları içinde kabul edilebilir görülse de, demokratik toplumlar bunları istilacı ve müdahaleci olarak görebilir. Tahmin edilebileceği gibi, bu önerinin ciddi bir muhalefetle karşılaşması bekleniyor. Bununla birlikte, küresel emniyet teşkilatı Interpol, meta veriyi istismar edebilecek potansiyel kanunları çiğneyenlerin, dolandırıcıların ve teröristlerin önünde kalmak için sanal gerçeklik teknolojisinin erken benimsenmesini savunuyor.
Duolingo ihlali ile ilgili Surfshark’ın yeni verilerine göre, güvenliği ihlal edilen kullanıcıların yaklaşık üçte biri ABD hesaplarındandı.
Yeni rapor, 967.000 ABD e-posta adresinin açığa çıktığını, Güney Sudan’dan gelen hesapların ikinci sırada olduğunu, ardından Fransa ve ardından İngiltere’nin olduğunu ortaya koydu.
Raporda, “Toplamda, Duolingo kullanıcılarının 16,3 milyon veri noktası açığa çıktı.” diyor. “Ortalama olarak, her e-posta hesabı dil, profil resmi, kullanıcı adı, ad, ülke veya biyografi gibi beş veri noktasıyla sızdırıldı. Bazı kullanıcı hesapları tüm ayrıntılarını sızdırdı.”
Duolingo, kullanıcı adları gibi kamuya açık bilgilerin açığa çıkması da dahil olmak üzere ihlali ilk olarak Ocak ayında kabul etti. Bununla birlikte, kullanıcıların e-posta adreslerinin ele geçirildiği ve bunların artık bilgisayar korsanlığı forumlarında çevrimiçi olarak satıldığı bilinmiyordu.
Surfshark raporu, ”En büyük endişe, e-posta adreslerinin açığa çıkmasıdır. Kimlik avı saldırıları için kullanılabilir.” dedi. “Etkilenen insanlar, Duolingo’da çalıştıkları dil ile ilgili uygun fiyatlı kurslar sunmak gibi kişiselleştirilmiş kimlik avı e-postaları alabilir. Bu, sızdırılan isimler ve menşe ülkeler kullanılarak yapılabilir, bu da muhtemelen kendi ana dillerinde bile son derece özelleştirilmiş e-postalarla sonuçlanır.”
Verilere, açık bir uygulama programlama arayüzü (API) kullanılarak Duolingo’nun veritabanı kazınarak erişildiği bildirildi.
2023 yılında dahi böyle ihlallerin meydana gelebiliyor olması ve birbirinden büyük şirketlerin ihlalleri basında bu kadar yer ediyorken bireysel kullanıcıların da artık tehlikenin farkına varması ve kullanımlarını güvenli sınırlarda tutmaya yönelik tedbir alması gerekiyor.
Bu, bir Android cihazdan iPhone’a geçmeye karar verirseniz, güvenli dosyalarınıza sorunsuz bir şekilde erişebileceğiniz anlamına da geliyor.
Üç versiyon arasında büyük bir fark var gibi görünmüyor. Her üç kullanıcı türü de içeriklerini bir Kilitli Klasörde depolayabilir ve ardından birden fazla cihazdan erişilebilmesi için yedekleyebilir. Google’a göre, dosyalarınızı “dünyanın en gelişmiş güvenlik altyapılarından biri”ne kaydediyor olacaksınız.
İlk başlatıldığında, Kilitli Klasör; Android’deki Google Fotoğraflar’a özeldi. Kullanıcılara resimler veya videolar için “şifre korumalı bir alan” sağlayarak “fotoğraf ızgaranızda veya diğer uygulamalarınızda” görünmemelerini sağladı.
Sorun, Kilitli Klasörler özelliğinin, az önce ele aldığımız gibi, Android akıllı telefonların dışında mevcut olmamasıydı. Bu nedenle, bir iPhone sahibi özellikle hassas medyayı gizlemek isterse, şanssızdı. Bu görüntüler, tam görünümde görüntülendikleri diğer bağlı uygulamalarda sona erebilir.
Genişlemeye ek olarak şirket, gizlilik kontrollerini bulmayı ve ayarlamayı kolaylaştırmak için Google Fotoğraflar’daki ayarlar sayfasını da basitleştiriyor. Menüde artık her şey tek bir ekranda dağınık bir şekilde görüntülenmeyecek. Bunun yerine, çok daha temiz bir görünüm için bireysel sekmeler daha büyük bölümlere ayrılacak. Örneğin Gizlilik sekmesi, hangi arkadaşlarınızın resim klasörlerinize erişebileceğine karar verebileceğiniz tüm paylaşım araçlarına sahip olacak.
Geldiğinde güncelleme yamasına dikkat edin. Google, ayarlar sayfasının yeni düzeninin artık Android ve iOS için Google Fotoğraflar’da mevcut olduğunu belirtiyor. Ayrıca, Kilitli Klasör desteği bugün iOS kullanıcılarına sunulmaya başlıyor.
Kilitli Klasörün web tarayıcılarında Google Fotoğraflar’a ne zaman gideceği bilinmiyor. Ancak, resmi Google Fotoğraflar Yardım web sitesi aracılığıyla masaüstü için Kilitli Klasörler kurma talimatlarının olduğunu belirtmekte fayda var. Bu, ne zaman olacağını bilmesek de, tarayıcı güncellemesinin yakında başlayacağı anlamına gelebilir. Son yamayı ne zaman bekleyebileceğimiz hakkında daha fazla bilgi için Google’a ulaştık. Bu hikaye daha sonra güncellenecektir.
Teknoloji çalışanları için anonim bir forum olan Blind’in yeni verilerine göre, Google ve Meta, yazılım mühendislerine Big Tech’teki emsallerinden daha fazla ödeme yapma eğiliminde.
Bu arada Apple ve Microsoft, ortalama olarak giriş seviyesindeki mühendisleri için en az rakamları ödüyor; ancak tazminat, kıdemli yetenekler için Big Tech genelinde daha karşılaştırılabilir hale gelme eğiliminde. Amazon’un promosyonları emsallerinden daha uzun sürebiliyor ve mühendisler için ücret aralıkları en geniş.
Veriler, kullanıcıların geçen yılın Ocak ayından bu aya kadar kendi bildirdiği tazminat paketlerine dayanıyor. Halka açık şirketler, tüm çalışanlarının ortalama yıllık tazminatını bildirmek zorundayken, belirli bir işe başvurmadığınız sürece bu tür seviyeye özgü ücret verileri yakından korunur. Blind anonim bir platform, ancak insanların iş e-postalarını kullanarak nerede çalıştıklarını doğrulamalarını gerektiriyor.
İşte Blind’in yakın zamanda yayınladığı bulguları gösteren ilginç bir grafik:
Blind’den birkaç ilginç detay daha:
“Meta mühendisleri en hızlı seviye atlamış ve en yüksek maaşlardan bazılarına sahip görünüyor.”
“Microsoft, yazılım mühendisleri için şirkete daha fazla promosyon dağıtma konusunda esneklik kazandırabilecek birçok iş seviyesine sahip. Ancak, toplam tazminatları, personel yazılım mühendisine kadar yönetim kurulundaki akranlarından daha düşük.”
Bu veriler elbette Google ve Meta ikilisinde çalışmanın kötü bir kariyer planı olduğu anlamına veya bu grafikte aşağılarda yer alan şirketlerin kötü olduğu anlamına gelmiyor. Bunlar sadece belirli parametreler için bir değerlendirme imkanı sunuyor.
Son aylarda Çin’in konvansiyonel silah tedarik çabalarını artırmasına karşılık olarak ABD Pentagon, pazartesi günü yapay zekalı insansız hava araçları (İHA) üretmek amacıyla bir program duyurdu. Bu kapsamda, Pentagon 6 milyar dolarlık federal fon istiyor.
Yüksek Teknoloji ve Yükselen Masraflar
ABD’nin savaş uçağı envanterinde F-22 ve F-35 gibi yüksek teknolojili ve yetenekli modeller yer alıyor. Bu uçaklar sırasıyla 143 milyon dolar ve 75 milyon dolar maliyetiyle dikkat çekiyor. Çin’in giderek artan askeri baskısına yanıt olarak, ABD Hava Kuvvetleri insansız hava araçları üretmek üzere bir adım daha atmış bulunuyor.
XQ-58A Valkyrie Projesi
ABD Hava Kuvvetleri, önümüzdeki beş yıl içerisinde XQ-58A Valkyrie adı verilen insansız uçaklardan oluşan bir filo kurmayı planlıyor. Kratos Savunma ve Güvenlik Çözümleri tarafından üretilen Valkyrie, USAF’ın Düşük Maliyetli Attribl Saldırı Göstericisi (LCASD) programının bir parçası. Her bir Valkyrie uçağı 3 milyon dolar maliyetinde olacak ve toplamda yaklaşık 6 milyar dolarlık federal bütçe gerektirecek.
Bu 9 metre uzunluğundaki insansız uçak, yaklaşık 1133 kilogram boş ağırlığa ve 550 kilograma kadar taşıma kapasitesine sahip. Valkyrie’nin asıl görevi, muharebe sırasında F-22 ve F-35 tipi uçakları desteklemek olsa da, çeşitli rollerde de kullanılabileceği belirtiliyor.
Testler ve Gelecek Planlar
Bu ayın başlarında, Kratos’un XQ-58 modelini başarıyla test ettiği ve operasyonel deney hedeflerine ulaşıldığı Elgin Hava Kuvvetleri Üssü’nde belirtildi. USAF test pilotu Binbaşı Ross Elder, “Kendi kararlarını verebilen bir şeyin kanadında uçmak çok tuhaf bir duygu,” dedi.
Kongre’nin önümüzdeki mali yılda Savunma Bakanlığı bütçesini onaylaması halinde, XQ-58 programı için ilk etapta 3,3 milyar dolarlık bir harcama yapılması gerekiyor. Programın 2024 yılında hayata geçmesi planlanıyor.
Her gün daha yeni bir telefon ya da bilgisayar duyabiliyoruz ama kullanıcıların büyük bir istekle beklediği akıllı ev sistemleri ile ilgili var olandan bir adım öteye geçemiyoruz. Örneğin; geçtiğimiz yıl fuarda görünen ve bir Apple HomeKit akıllı fişini kontrol eden Google Nest Hub, bugün IFA 2023 arefesinde hala aynı noktada.
Sektördeki en büyük isimler olan Amazon, Apple, Google, Samsung ve daha fazlası tarafından geliştirilmiş olmasına rağmen Matter dahi, henüz ana vaadini yerine getirmedi. Bugün, ev otomasyonunun tüm faydalarını istiyorsanız, yine de akıllı bir ev platformu seçmeniz ve Raspberry Pis’i içeren daha sert DIY seçenekleriyle uğraşmak istemediğiniz sürece büyük ölçüde duvarlı bahçelerinde kalmanız gerekiyor.
Yaklaşan IFA 2023’ten bu konuda da olumlu haberler duyulması bekleniyor. Güney Koreli teknoloji devleri Samsung ve LG katılacak ve ikincisi zaten IFA çoğunu önceden duyurdu. Robot vakum devleri Ecovacs ve Roborock’tan haberler bekliyoruz ve Eve, Nanoleaf, SwitchBot, Aqara, Aeotec ve Yeelight gibi daha küçük akıllı ev oyuncularının hepsi sahada olacak.
Philips Hue’nun bu hafta piyasaya sürüleceği söylenen yeni güvenlik sistemini ele alalım. Şirket, akıllı aydınlatma serisine kameralar ve yeni sensörler ekleyerek daha işlevsel hale getirmek için ekosisteminden yararlanıyor. Işıklarınızı otomatik olarak açıp kapatarak elektrikten tasarruf etmek de iyi bir şey, ancak aynı ekosistem evinizi de koruyabilirse, o zaman çok daha kolay bir satış haline gelir.
Ya da mesela SwitchBot’un kendisini doğrudan su hatlarınızdan su ile doldurmakla kalmayacak, aynı zamanda bu suyu doldurmak için bir nemlendiriciye götürebilecek. Şirket, ayrıca robotun pilini farklı ev ürünleri için dolaşım şarj cihazı olarak kullanmayı planladığını söyledi.
Bu işe yararsa, denetlemeye gerekmek yerine ev işlerini tamamen devredebileceğiniz bir cihaz yapabilir ve bu şarj işlevinin akıllı telefonları veya kablosuz hava temizleyicileri şarj etmek gibi diğer araçlarla ilgili işleri bile devralabileceği bir gelecek hayal etmek zor değil.
IFA‘da görmeyi beklediğimiz yeniliklerin hiçbirinin akıllı ev için nirvana düzeyinde olduğu söylenemez, ancak ihtiyacımız olan gelişime işaret ediyorlar. Ve bu, mevcut enerji krizi tarafından keskin bir şekilde rahatlatılan bir ihtiyaç.
Nest Learning Thermostat’ın 2011’de enerji ve para tasarrufu vaadiyle en son ev otomasyonu anını başlatması gibi, enerji faturaları da 2023’te evlerimizde nasıl yaşadığımıza dair bir uyandırma çağrısı. Teknoloji çözümün bir parçası olma potansiyeline sahip, ancak en büyük faydalar tüm bu sensör donanımlı cihazların birlikte çalışabildiği zaman hissedilecek.
Bu şeylere erişime izin verme konusunda kendimizi rahat hissetmemiz için gizliliğe ve güvenliğe ihtiyacımız var. Bütün bunlar, Matter’ın önemli olmasının nedeni.
Matter’ın önünde hala uzun bir yolu var ve bazı şirketler hala geri çekilip onlar için gerçekten ne olduğunu görmek için bekliyorlar. Önümüzdeki süreci bu bu şirketlerin aldığı karar ve buldu karşılık belirleyecek. Şimdilik sadece izliyoruz.
Snapchat, üretken yapay zeka teknolojisinden yararlanan başka bir uygulama özelliği daha yayınlıyor: Snapchat Dreams. Yeni Dreams özelliği, kullanıcının Anılar bölümündeki Snapchat kamera rulosunda bulunan bir yapay zeka selfie özelliği. Snapchat Dreams, ek bir ücret karşılığında selfie’lerinizi yapay zeka tarafından oluşturulan portrelere dönüştürüyor.
Bir kullanıcı birkaç selfie çektiğinde Snapchat, Rönesans döneminden deniz altı yaratıklarına kadar uzanan sekiz temalı fotoğraf sunacak. Snapchat, Dreams’in Snapchat Lenslerinin teknolojik açıdan gelişmiş bir versiyonu olduğunu söylüyor. Bu özellik, kullanıcılara çiçek taçları, köpek kulakları ve komik derecede büyük kafalar gibi dijital özellikler sunan oldukça popüler fotoğraf filtreleri içeriyor.
Snapchat Dreams neler sağlıyor?
İlk sekiz Dream ücretsiz olacak. Daha sonra kullanıcıların uygulama içi satın alma yoluyla her biri için bir dolar karşılığında bir Dream satın alması gerekecek. Dreams, Avustralya ve Yeni Zelanda’daki Snapchat kullanıcılarının kullanımına sunuldu. Snapchat, bu özelliğin önümüzdeki haftalarda diğer ülkelerdeki kullanıcılara da sunulacağını söylüyor. Dreams oluşturmadan önce kullanıcıların Snapchat’in Hizmet Koşullarını kabul etmesi gerekir. Kullanıcılar, bu şartları kabul ederek, Snapchat’e ve bağlı kuruluşlarına, AI Selfie’lerinizden sizin ve benzerlerinizin görselleri üzerinde sınırsız ve geri alınamaz haklar vermeyi kabul etmeli.
Dreams’in oluşturulması yaklaşık 30 dakika sürüyor. Şimdilik bazı resimler kullanıcının özelliklerini Lensa AI gibi diğer yapay zeka selfie araçları kadar doğru bir şekilde yakalayamıyor. Snap’in üründen sorumlu başkan yardımcısı Jack Brody: “Snapchat topluluğu için değer yaratmaya her zaman eğlenceli, eğlenceli ve bazen biraz aptalca ve biraz tuhaf şeyler yaparak yaklaştık” diyor.
Snapchat Dreams, birçok sosyal medya platformunun yapay zeka özçekimlerini denediği bir zamanda ortaya çıkıyor. BeFake, taklit ettiği sosyal medya uygulaması BeReal’in antitezi olan bir yapay zeka selfie oluşturucu. BeFake, kullanıcıları selfielerini arkadaşlarıyla paylaşmak üzere yapay zeka tarafından oluşturulan görüntülere dönüştürmeye teşvik ediyor. Dreams gibi BeFake’in de yapay zeka özçekimlerini oluşturması birkaç dakika sürüyor ve yapay zeka tarafından oluşturulan ek görüntüler için ödeme yapılması gerekiyor.
Dreams’in ücretli bir şekilde sunulmuş olmasının kullanıcılarda nasıl bir alışkanlığa neden olacağını göreceğiz. Ancak Snapchat’in yapay zeka ile eski gücünü kazanmaya çalıştığını söyleyebiliriz.
LG, HCA Spesifikasyonu 1.0’ın İlk ticari uygulamasını gerçekleştirmeyi hedefliyor. Bu yılın sonuna kadar tüketiciler, farklı markaların cihazlarını, kullanımı kolay ThinQ uygulamasıyla kontrol edebilecek ve kesintisiz ara bağlantı ile daha akıllı, daha kullanışlı bir eve sahip olabilecekler.
LG, markalar arası uyumluluğun sadeliğini Güney Kore, Amerika Birleşik Devletleri ve Avrupa da dahil olmak üzere dünya çapındaki büyük pazarlara getirmek için diğer markalarla birleşti. İşbirliği başlangıçta çamaşır makineleri, kurutucular, bulaşık makineleri gibi ana beyaz eşya ürün kategorilerini kapsayacak ve gelecekte kademeli olarak diğer cihaz türlerini de kapsayacak şekilde genişletilecek.
LG ThinQ tek bir noktadan yönetim imkanı verecek
HCA Spesifikasyonu 1.0’ın yaygın şekilde benimsenmesi, çeşitli markaların ev aletlerini ve hava çözümlerini tek bir uygulama kullanarak izlemeyi ve kontrol etmeyi mümkün kılıyor. Kullanıcıların marka farketmeksizin ürünlerini tek bir noktadan kontrol edebilmeleri için; ThinQ uygulamasıyla uyumlu ürünlerini kaydetmeleri yeterli oluyor. Ardından tek noktadan cihaz yönetiminin kolaylığından ve zaman kazandıran özgürlüğünden yararlanmaya hazır oluyorlar. Örneğin, evinde LG çamaşır makinesi ve farklı bir marka bulaşık makinesi bulunanlar, tercih ettikleri yıkama programı ve temizlik ayarlarını yapmak için artık her üreticinin uygulaması arasında geçiş yapmak zorunda kalmayacak.
Gerçek markalar arası bağlantının gelişi, HCA’nın kusursuz bir şekilde birleştirilmiş akıllı ev de- neyimi vizyonunun gerçekleşmesi anlamına geliyor. Ocak 2022’de kurulan ve çok sayıda akıllı ev çözümü üreticisini kapsayan HCA, üye şirketlerinin akıllı ev platformları arasında bulut tabanlı birlikte çalışabilirlik sağlamayı hedefliyor. İttifakın yönetim kurulu üyesi olan LG, kullanıcı rahatlığını artırma nihai hedefiyle HCA Spesifikasyonu 1.0’ın benimsenmesini teşvik etmek için diğer cihaz üreticileriyle yakın işbirliği içinde çalışıyor.
Akıllı ev ekosistemini genişletmeye kararlı olan LG, akıllı ev cihazları için açık iletişim protokolleri geliştirmeye adanmış küresel bir kuruluş olan Bağlantı Standartları Birliği’nin (CSA) çalışmalarını da aktif olarak destekledi. LG, CSA liderliğindeki İnternet Protokolü tabanlı ev IoT iletişim standardı olan Matter protokolünün geliştirilmesine ve standartlaştırılmasına katkıda bulundu.
Başkan Yardımcısı ve Platform İş Merkezi Başkanı Jung Ki-hyun “LG ThinQ, dünyanın dört bir yanındaki müşterilere yeni akıllı ev deneyimleri sunacak, kusursuz bir şekilde birbirine bağlanan bir ev aletleri ekosistemini mümkün kılıyor. LG, ThinQ ile diğer HCA üyelerinin akıllı ev platformları arasındaki uyumluluğu genişletmeye devam edecek.”
İnternet hayatımızın vazgeçilmez bir parçası. Günümüzde pek çok kişi temel iletişim ihtiyacından tutun da gündelik işlere kadar pek çok şeyi internetten hallediyor. Ancak bu durum, bazı riskleri de beraberinde getiriyor. İnternette güvenilir ve güvenilmez pek çok farklı platform mevcut. Ne yazık ki hepsini birbirinden ayırmak pek de mümkün değil. Neyse ki Social Proofy bu sorunu ortadan kaldırıyor. İşte ayrıntılar…
Social Proofy nedir?
“Sosyal kanıt” (Social Proof), bireylerin belirli bir durum veya kararla karşı karşıya kaldıklarında, diğer insanların ne yaptığına bakarak kendi davranışlarını şekillendirmesidir. Başka bir deyişle, insanlar ne yapacaklarına karar verirken genellikle diğer insanların ne yaptığına veya ne düşündüğüne dikkat ederler. Sosyal kanıtın temelinde, bir şeyin başka insanlar tarafından kabul görmüş olmasının, o şeyin doğru veya değerli olduğu anlamına geldiği inancı yatar.
Örneğin internette istediğiniz bir ürünü ya da hizmeti satan bir site gördüğünüzde şüpheyle yaklaşmanızın nedeni de budur. Social Proofy de tam olarak bu konseptin üzerine giderek sizin için işleri kolaylaştırmayı hedefliyor.
Social Proofy, web sitelerinde kullanılabilecek 30’dan fazla widget sağlayan bir platform. Kullanıcılar bu widget’ları kullanarak potansiyel müşteri toplayabilir, sosyal kanıt ekleyebilir veya fomo oluşturarak satışlarını artırabiliyor. Diğer platformlardan farkı ise ihtiyaç duyulan tüm widgetları tek platformda sunmasıdır. Daha fazla Bilgi için buraya tıklayabilirsiniz
Berlin Teknik Üniversitesi’nde öğretim üyesi olan Dirk Schulze-Makuch, Mars örneğindeki gibi; dünya dışı yaşamı keşfederek şanslı olabileceğimizi, ancak istemeden yok ettiğimizi söyleyerek sansasyonel bir iddiada bulundu.
Curiosity gezgininden önce NASA, 1970’lerin ortalarında Viking programını başlatmıştı ve Mars yüzeyine iki iniş aracı göndermişti. Görev, zamanının ötesinde, gezegenin yüzeyinin ilk bakışlarını insanlığa sunmayı başardı. Sadece bu değil, misyon aynı zamanda yaşamın göstergelerini ortaya çıkarmak amacıyla toprağının biyolojik analizini de gerçekleştirdi.
Misyondaki bulgular, önemli su akışlarının etkileriyle tutarlı olan çok sayıda jeolojik oluşum içeriyordu. Gezegendeki yanardağları ve üzerindeki yamaçlar, Hawaii’dekilere, daha önce yağmura maruz kaldıklarında ipuçlarına çok benziyordu.
İniş yapanlar ayrıca, başlangıçta Dünya’dan kontaminasyon olduğuna inanılan az miktarda klorlu organik madde tespit etti. Bununla birlikte, sonraki Mars misyonları, klorlu bir formda olmasına rağmen, Mars’ta doğal organik bileşiklerin varlığını doğruladı.
Viking deneylerinden biri, toprak örneklerine su eklemeyi içeriyordu. Kızıl Mars toprağına besin maddeleri ve radyoaktif karbon (karbon-14) ile aşılanmış su sokuldu. Hipotez, Mars’ta potansiyel mikroorganizmalar olsaydı, besinleri tüketeceklerini ve gaz olarak radyoaktif karbon salacaklarını belirtti. İlk sonuçlar bu radyoaktif gazın emisyonunu gösterdi, ancak kalan sonuçlar yetersiz kaldı.
Schulze-Makuch, bu potansiyel mikropları ezmiş olabileceğimizi ve onların ölümüne yol açabileceğini öne sürüyor.
“Viking deneylerinin çoğu, şaşırtıcı sonuçları açıklayabilecek toprak örneklerine su uygulanmasını içeriyordu. Belki de etiketli salım deneyleri için toplanan varsayılan Mars mikropları bu miktarda suyla başa çıkamadı ve bir süre sonra öldü.” diye yazdı Big Think’teki bir sütunda.
İnsanlık, gezegenler arası bir tür olup olamayacağımızı görmek için ana üssümüz dışındaki gezegenlerde yaşam arıyor. Mars uzun zamandır bunun mümkün olabileceği potansiyel bir aday olarak lanse edildi.
2028 civarında, NASA’nın Mars roketinin ve küçük Mars helikopterleri taşıyan bir Örnek Alma İniş Aracının Dünya’dan fırlatılması bekleniyor. İniş aracı, gezicinin yakınındaki bir kraterin yanına inecek ve Perseverance tarafından toplanan kayalar rokete yüklenecek. Tüm bu iddialarla birlikte “Uzay çağı başlıyor!” demek çok da yanlış olmayacak gibi görünüyor.
Tatil seyahati hazırlıkları, özellikle Noel gibi yoğun seyahat zamanlarında uçuş rezervasyonu söz konusu olduğunda hem heyecan verici hem de stresli olabiliyor. Google Flights’a tatil düzenlemelerinizi büyük ölçüde kolaylaştırabilecek yeni bir seçenek eklendi. Google Tickets, 2018 ile 2023 arasındaki ABD uçuşlarına ilişkin geçmiş verileri kullanarak, en uygun maliyetlerle bilet rezervasyonu yapmak için ideal pencereyi belirledi.
Verilere göre, Noel seyahati amaçlı en iyi fırsatları elde etmek için en uygun zaman, kalkış tarihinden yaklaşık 71 gün öncesine denk geliyor. Bu, 23 Aralık ile 25 Aralık arasında yapılacak uçuşlar için rezervasyon döneminin 13 Ekim ile 15 Ekim arasında olduğunu gösteriyor. Bu bilgi, Google Flights’ın kısa süre önce kullanıma sunduğu “rezervasyon için en ucuz zaman” özelliğinin bir parçası olarak geliyor.
Özellikle ABD-Avrupa uçuş rezervasyonu tavsiyelerinin de benzer bir modeli takip etmesi dikkat çekici. Analiz, bu transatlantik uçuşları kalkıştan 72 gün veya daha uzun süre önce rezerve etmenin en uygun fiyatları sağlayabileceğini öne sürüyor. Bu öneri, Google’ın 2022’de Noel uçuşları için kalkıştan yalnızca 22 gün önce rezervasyon yapılmasını tavsiye eden önceki tavsiyesinden önemli bir sapma. ABD-Avrupa uçuşları için en uygun rezervasyon aralığı da kalkıştan önce 50 günden 72 gün veya daha uzun bir süreye çıkarıldı.
Google Flights‘ın yeni özelliği, uçuş fiyatlarının ortalamanın üstünde mi altında mı olduğunu gösteren mevcut seyahat analiz araçlarını tamamlıyor. Ayrıca platform, fiyat garantileri sunan ve satın alma sonrasında ücretin düşmesi durumunda aradaki farkı iade etme sözü veren bir pilot program üzerinde denemeler yapıyor. Seyahatin yeniden yükselişe geçmesiyle birlikte ABD Seyahat Birliği, 2023 yılında yurt içi seyahatlerde kayda değer bir toparlanma yaşanacağını ve 2019 pandemi öncesi rakamlarını geride bırakacağını tahmin ediyor. Dünya Turizm Örgütü de bu düşünceyi tekrarlıyor ve uluslararası turist gelişlerinin yüzde 80 ila yüzde 95’e ulaşabileceğini öngörüyor. Aynı yıl pandemi öncesi seviyelere ulaştı.
Ancak Google Flights’ın analizleri de eleştirilerden muaf değil. Çevre uzmanları, platformu uçuşların karbon ayak izi değerlendirmelerini eksik sağladığı ve gerçek çevresel etkiyi maskelediği için eleştirdi. Buna rağmen, Google Flights’ın bütçe bilincine sahip gezginler için veriye dayalı tavsiyeler sunma çabası, doğru yönde atılmış bir adıma işaret ediyor. Gezginler pandemi sonrası yolculuklara çıkmaya hazırlanırken, Google Uçuş Arama’nın “rezervasyon için en ucuz zaman” özelliği, uçak bileti fiyatlarının karmaşık dünyasında gezinmek için değerli bir araç sağlayarak gezginlerin en bütçe dostu rezervasyonlar için o bulunması zor tatlı noktayı bulmasına yardımcı oluyor.
Bu yıl da gelenek bozulmadı ve şimdi Apple, Eylül etkinliği için resmi tarihi duyurdu.
Etkinlik 12 Eylül’de Pasifik Saati ile sabah 10’da gerçekleşecek. Apple’ın web sitesinde ve Apple TVuygulamasında yayınlanacak. Şirket tarafından “Wonderlust” olarak adlandırılıyor.
Apple etkinlikte ne duyuracak?
Apple’ın etkinlik sırasında iPhone 15‘i duyurması bekleniyor. Bu yılki telefon serisinde cihazın dört farklı çeşidi yer alacak.
iPhone 15
iPhone 15 Plus
iPhone 15 Pro
iPhone 15 Pro Max (muhtemelen “Ultra” olarak adlandırılacak)
Tüm sürümler, eski bağlantı noktasından uzaklaşacak ve bir süredir Android telefonlarda yaygın olarak kullanılan USB-C standartını benimseyecek.
Yeni iPhone modellerine ek olarak Apple Watch’da da yenilik bekleniyor. Yazılım tarafında, Apple iOS 17ve watchOS 10’un çıkış tarihinin açıklanması muhtemel.
Son etkinlik Haziran ayında WWDC23 sırasında geldi. Bu etkinlikte 15 inç M2 MacBook Air’i, M2 Max ve M2 Ultra’lı Mac Studio’yu, M2 Ultra’lı Mac Pro’yu tanıttılar ve ilk “uzamsal işletim sistemi” cihazı olan Vision Pro’yu duyurdular.
Bu yılki Eylül etkinliği, muhtemelen bir bütün olarak iPhone’da yapılan pek çok değişiklik nedeniyle eskisi gibi değil gibi görünüyor. Ancak şirketin etkinlik esnasında gibi süprizler yapabileceği hala belirsiz.
Ayrıca iPhone’larda Type-C bağlantı noktasına geçiş yapılması ile birlikte şirketin diğer ürünlerinde de değişiklik yapması bekleniyor. Apple, geçmişte bağlantı noktası örneği gibi baskılara direniyordu fakat artık bu değişiklikle birlikte daha uzlaşmacı olacak gibi görünüyor.
Norveç’te Hywind Tampen yüzer açık deniz rüzgar çiftliğinin yakın zamanda açılışı, yenilenebilir enerji ile geleneksel fosil yakıt üretiminin kesişiminde önemli bir kilometre taşına işaret ediyor. Norveç Veliaht Prensi Haakon’un katıldığı büyük tören, iddialı projenin ölçeğini ve enerji ortamı üzerindeki potansiyel etkisini vurguladı. Rüzgar santrali fosil yakıt üretimini destekleyerek, aslında bu alandaki karbon ayak izinin azaltılması hedefleniyor.
Norveç kıyılarının 140 km açığında uzanan Hywind Tampen projesi, dünyanın en büyük yüzen açık deniz platformu olma ayrıcalığını taşıyor. Bu benzersiz tasarım, rüzgar türbinlerinin deniz rüzgarlarının daha güçlü olduğu daha derin sulara kurulmasına ve daha güçlü bir enerji kaynağından etkin bir şekilde yararlanılmasına olanak tanıyor. Deniz tabanına sabitlenmiş geleneksel açık deniz rüzgar santrallerinin aksine, yüzer platformlar inşaat maliyetlerini en aza indiriyor ve enerji üretimini artırarak bu tür projelerin uygulanabilirliğine yardımcı oluyor.
Bu girişimin görünürdeki paradoksu, amacında yatıyor. Rüzgar santralleri genellikle fosil yakıt kullanımının yerini alarak iklim değişikliğiyle mücadelede oynadıkları rol nedeniyle takdir edilirken, Hywind Tampen projesi tarafından üretilen enerji, Kuzey Denizi’ndeki beş petrol ve gaz sahasının operasyonlarını desteklemek için tahsis ediliyor. Geleneksel fosil yakıt çıkarımına güç veren yenilenebilir enerjinin yan yana gelmesi etik soruları gündeme getiriyor ve incelemeye davet ediyor.
Proje, Norveç’in petrol ve gaz sektöründe önde gelen bir oyuncu olan Equinor’un öncülüğünde yürütülüyor ve ülkenin emisyon azaltma istekleriyle uyumlu olsa da etkisinin büyüklüğü bir tartışma konusu. Hywind Tampen çiftliği, 88 MW üreten 11 rüzgar türbiniyle Kuzey Denizi platformlarının enerji talebinin yaklaşık yüzde 35’ini karşılayabiliyor. Ancak bu azalma anlamlı olsa da Norveç’in toplam emisyonunun yalnızca küçük bir kısmını oluşturuyor. Çevreciler, gerçek bir değişim sağlamak için petrol ve gaz üretiminin tamamen durdurulmasını savunarak daha agresif bir yaklaşımı savunuyor. Bununla birlikte Başbakan Jonas Gahr Stoere, fosil yakıt operasyonlarının aniden durdurulmasının enerji geçiş sürecini sekteye uğratabileceğini kabul ederek dengeli bir geçişin altını çiziyor.
Norveç’in yenilenebilir enerjiye olan daha geniş bağlılığı, 2040 yılına kadar açık deniz rüzgar santrallerinden 30 GW enerji üretme yönündeki iddialı planında açıkça görülüyor. Hywind Tampen projesi, yenilikçi yaklaşımı ve kapasitesiyle bu hedefe doğru atılmış bir adım. 740 milyon dolara mal olan ve 290 milyon dolar sübvansiyon alan proje, yenilenebilir enerji altyapısına önemli bir yatırım olduğunu ortaya koyuyor. Sonuç olarak, Hywind Tampen yüzen açık deniz rüzgar çiftliği, fosil yakıtlara bağımlı bir dünyada enerji geçişinin karmaşıklığını temsil ediyor. Projenin petrol ve gaz sahalarından kaynaklanan operasyonel emisyonları dengeleme yeteneği övgüye değer olsa da, yenilenebilir enerji üretimini geleneksel fosil yakıt endüstrileriyle uzlaştırmanın zorluklarını vurguluyor. Dünya sürdürülebilir bir gelecek için çabalarken, azaltma ve dönüşüm arasında bir denge bulmak kritik bir çaba olmaya devam ediyor.
Bugün bir çok insan chatbotlardan, hatta farkında bile olmadan cep telefonunda yer alan yapay zeka destekli yazılım ve donanımları kullanıyor.
Yapay zeka bu kadar yaygınlaşmışken elbette bir yandan da bu teknoloji ile ilgili yeni yeni kavramlar, deyimler ve başlı başına bir literatür oluşuyor. Peki siz yapay zeka jargonuna ne kadar hakimsiniz? Yapay zeka ile ilgili olarak en yoğun kullanılan kavramlardan bazıları aşağıda yer alıyor:
Yapay genel zeka veya AGI: AI’in bugün bildiğimizden daha gelişmiş bir versiyonunu öneren, görevleri insanlardan çok daha iyi gerçekleştirebilen ve aynı zamanda kendi yeteneklerini öğreten ve geliştiren bir kavram.
Yapay zeka etiği: Yapay zekanın insanlara zarar vermesini önlemeyi amaçlayan ilkeler, yapay zeka sistemlerinin nasıl veri toplaması veya önyargıyla nasıl başa çıkması gerektiğini belirlemek gibi konular üzerinde durularak elde edildi.
Yapay zeka güvenliği: Yapay zekanın uzun vadeli etkileri ve insanlara düşman olabilecek bir süper zekaya nasıl aniden ilerleyebileceği ile ilgilenen disiplinler arası bir alan.
Algoritma: Bir bilgisayar programının verileri belirli bir şekilde öğrenmesine ve analiz etmesine, örneğin kalıpları tanımasına, ardından ondan öğrenmesine ve görevleri kendi başına gerçekleştirmesine olanak tanıyan bir dizi talimat.
Hizalama: İstenen sonucu daha iyi üretmek için bir yapay zekayı değiştirmek. Bu, içeriği denetlemekten insanlara karşı olumlu etkileşimleri sürdürmeye kadar her şeyi ifade edebilir.
Antropomorfizm: İnsanların insan olmayan nesnelere insan benzeri özellikler verme eğiliminde olması. AI’da bu, bir sohbet robotunun gerçekte olduğundan daha insani ve farkında olduğuna inanmayı içerebilir, örneğin mutlu, üzgün ve hatta tamamen duyarlı olduğuna inanmak gibi.
Yapay zeka veya AI: Bilgisayar programlarında veya robotikte insan zekasını simüle etmek için teknolojinin kullanımı. Bilgisayar bilimlerinde insan görevlerini yerine getirebilecek sistemler kurmayı amaçlayan bir alan.
Önyargı: Büyük dil modelleri ile ilgili olarak, eğitim verilerinden kaynaklanan hatalar. Bu, klişelere dayalı belirli ırklara veya gruplara yanlış bir şekilde belirli özellikleri atfetmeye neden olabilir.
Chatbot: İnsan dilini simüle eden metinler aracılığıyla insanlarla iletişim kuran bir program.
ChatGPT: OpenAI tarafından geliştirilen ve büyük dil modeli teknolojisini kullanan bir AI chatbot.
Veri büyütme: Bir yapay zekayı eğitmek için mevcut verileri yeniden düzenlemek veya daha çeşitli bir veri kümesi eklemek.
Derin öğrenme: Resimlerdeki, sesteki ve metindeki karmaşık kalıpları tanımak için birden fazla parametre kullanan bir yapay zeka yöntemi ve makine öğreniminin bir alt alanı. Süreç, insan beyninden ilham alır ve desenler oluşturmak için yapay sinir ağlarını kullanır.
Difüzyon: Fotoğraf gibi mevcut bir veri parçasını alan ve rastgele gürültü ekleyen bir makine öğrenimi yöntemi. Difüzyon modelleri, ağlarını bu fotoğrafı yeniden tasarlama veya kurtarma konusunda eğitir.
Acil davranış: Bir AI modeli istenmeyen yetenekler sergilediğinde.
Uçtan uca öğrenme veya E2E: Bir modele bir görevi baştan sona gerçekleştirmesi için talimat verilen derin öğrenme süreci. Bir görevi sırayla gerçekleştirmek için eğitilmemiştir, bunun yerine girdilerden öğrenir ve hepsini bir kerede çözer.
Etik hususlar: Yapay zekanın etik etkileri ve gizlilik, veri kullanımı, adalet, kötüye kullanım ve diğer güvenlik sorunlarıyla ilgili konular hakkında farkındalık.
Üretken düşman ağları veya GAN’lar: Yeni veri oluşturmak için iki sinir ağından oluşan üretken bir AI modeli; bir üretici ve bir ayırıcı. Jeneratör yeni içerik oluşturur ve ayırıcı, orijinal olup olmadığını kontrol eder.
Üretken Yapay Zeka: Metin, video, bilgisayar kodu veya görüntüler oluşturmak için yapay zeka kullanan içerik üreten bir teknoloji. AI, büyük miktarda eğitim verisiyle beslenir, bazen kaynak materyale benzer olabilen kendi yeni yanıtlarını oluşturmak için kalıplar bulur.
Google Bard: Google’ın ChatGPT’ye benzer şekilde çalışan ancak mevcut web’den bilgi çeken bir AI chatbot’u, oysa ChatGPT 2021’e kadar verilerle sınırlı ve internete bağlı değil.
Korkuluklar: Verilerin sorumlu bir şekilde ele alınmasını ve modelin rahatsız edici içerik oluşturmamasını sağlamak için AI modellerine uygulanan politikalar ve kısıtlamalar.
Halüsinasyon: AI’in verdiği yanlış bir yanıt. Yanlış olan ancak doğruymuş gibi güvenle ifade eden üretken AI üreten cevapları içerebilir. Bunun nedenleri tam olarak bilinmiyor. Örneğin, bir AI chatbot’a “Segeo da Vinci Mona Lisa’yı ne zaman boyadı?” diye sorarken “Leonardo da Vinci, Mona Lisa’yı 1815’te boyadı” diyen yanlış bir ifadeyle yanıt verebilir, bu da gerçekte boyandıktan 300 yıl sonradır.
Büyük dil modeli veya LLM: Dili anlamak ve insan benzeri dilde yeni içerik oluşturmak için büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiş bir AI modeli.
Makine öğrenimi veya ML: AI’da bilgisayarların açık programlama olmadan öğrenmesine ve daha iyi tahmine dayalı sonuçlar elde etmesine olanak tanıyan bir bileşen. Yeni içerik oluşturmak için eğitim setleriyle birleştirilebilir.
Microsoft Bing: Microsoft’un yapay zeka destekli arama sonuçları vermek için ChatGPT’ye güç veren teknolojiyi kullanabilen bir arama motoru. İnternete bağlı olması bakımından Google Bard’a benzer.
Multimodal AI: Metin, resim, video ve konuşma dahil olmak üzere birden fazla giriş türünü işleyebilen bir AI türü.
Doğal dil işleme: Bilgisayarlara genellikle öğrenme algoritmaları, istatistiksel modeller ve dil kuralları kullanarak insan dilini anlama yeteneği vermek için makine öğrenimini ve derin öğrenmeyi kullanan bir yapay zeka dalı.
Sinir ağı: İnsan beyninin yapısına benzeyen ve verilerdeki kalıpları tanıması amaçlanan hesaplamalı bir model. Kalıpları tanıyabilen ve zamanla öğrenebilen birbirine bağlı düğümlerden veya nöronlardan oluşuyor.
Aşırı uydurma: Eğitim verilerine çok yakın çalıştığı ve söz konusu verilerde yalnızca belirli örnekleri tanımlayabildiği, ancak yeni veriler tanımlayamadığı makine öğreniminde hata.
Parametreler: LLM’lere yapı ve davranış veren, tahminlerde bulunmasını sağlayan sayısal değerler.
Hızlı zincirleme: Yapay zekanın gelecekteki tepkileri renklendirmek için önceki etkileşimlerden gelen bilgileri kullanma yeteneği.
Stil aktarımı: Bir görüntünün stilini diğerinin içeriğine uyarlama yeteneği, bir yapay zekanın bir görüntünün görsel özelliklerini yorumlamasına ve başka bir görüntüde kullanmasına izin verir. Örneğin, Rembrandt’ın otoportresini alıp Picasso tarzında yeniden yaratmak.
Sıcaklık: Bir dil modelinin çıktısının ne kadar rastgele olduğunu kontrol etmek için ayarlanmış parametreler. Daha yüksek bir sıcaklık, modelin daha fazla risk aldığı anlamına gelir.
Metinden görüntüye oluşturma: Metinsel açıklamalara dayalı görüntüler oluşturma.
Eğitim verileri: Metin, resimler, kod veya veriler dahil olmak üzere yapay zeka modellerinin öğrenmesine yardımcı olmak için kullanılan veri kümeleri.
Transformatör modeli: Cümlelerde veya görüntülerin bölümlerinde olduğu gibi verilerdeki ilişkileri izleyerek bağlamı öğrenen bir sinir ağı mimarisi ve derin öğrenme modeli. Bu nedenle, bir cümleyi her seferinde bir kelime analiz etmek yerine, tüm cümleye bakabilir ve bağlamı anlayabilir.
Turing testi: Adını ünlü matematikçi ve bilgisayar bilimcisi Alan Turing’den alan bu test, bir makinenin insan gibi davranma yeteneğini test ediyor. Bir insan, makinenin tepkisini başka bir insandan ayırt edemezse makine geçer.
Zayıf AI, diğer adıyla dar AI: Belirli bir göreve odaklanan ve beceri setinin ötesinde öğreneyen AI. Günümüzün yapay zekasının çoğu zayıf yapay zekalar.
Sıfır atışlı öğrenme: Bir modelin gerekli eğitim verileri verilmeden bir görevi tamamlaması gereken bir test. Sadece kaplanlar üzerinde eğitilirken bir aslanı tanımak, iyi bir örnek olabilir.
