BİLİM & TEKNOLOJİ

YAPAY ZEKA

“Bilimkurgusal bir gelişmeden bahsediyoruz.”

🌐 YAPAY ZEKA UZAYDA BAZI ‘ANORMALLİKLER’ TESPİT ETTİ..!

✅ Yapay zekaya sahip bir sistem, uzayda evreni daha iyi anlamamıza yardımcı olabilecek bazı “anormallikler” tespit etti..

  • Araştırmacılar:

“Sistemi uzaydaki bu gibi çok daha fazla anormalliği tespit ederek, bilim insanlarını yeni süpernovalara ve uzaydaki diğer nadir ve uzak nesnelere yönlendirmek için kullanılabiliriz..

Yeni sistem, bilim insanlarının her gün gökyüzünden gelen muazzam miktardaki verinin üstesinden gelmesini sağlayıp, bu verinin içinden mümkün olan en ilgi çekici ve merak uyandırıcı nesneleri bulmasını kolaylaştıracak..”

– Büyük ölçekli gökyüzü araştırmalarının ortaya çıkması, bilim insanlarının her gece muazzam miktarda veri toplaması demek.. Bu, bilim insanları tarafından keşfedilmesi için mevcut kataloglarda bekleyen ve muhtemelen ilgi çekici milyarlarca nesne olduğu anlamına geliyor..

🌐 gökbilimciler, muazzam miktardaki veriyi ayıklamak için yapay zekaya başvurdu..!

✅ Bilim insanları, yapay zeka sistemini Zwicky Geçici Tesisi, diğer adıyla ZTF’yle çekilmiş Kuzey Gökyüzü fotoğraflarında ilginç nesneleri tespit etmek için kullandı..

– Bilim insanları sistemi test etmek için yapay zekaya bir dizi fotoğraf vererek, “anormallikler” olarak adlandırdıkları süpernova ve gelgit bozulmaları gibi çok nadir veya ilginç olup daha fazla çalışmayı hak eden nesneleri aradılar..

Sistemin, zaten var olduğunu bildikleri nesneleri bulmasını umdular. Fakat bilim insanları bu tür anormalliklerden 11 tanesini sistemi kullanarak buldu ve manuel olarak doğruladı..

  • Sternberg Astronomi Enstitüsü’nde araştırma görevlisi ve makalenin ortak yazarı Maria Pruzhinskaya:

“Bu çok iyi bir sonuç..

Halihazırda keşfedilmiş nadir nesnelere ek olarak, daha önce gökbilimciler tarafından gözden kaçırılan birkaç yeni nesneyi de tespit edebildik. Bu da bu türden nesneleri es geçmemek için mevcut tarama algoritmalarının geliştirilebileceği anlamına geliyor..”

✅ Bilim insanları algoritmanın sadece olağandışı süpernovaları değil, ilginç astronomik nesneleri de bulmak için daha geniş çaplı kullanılabileceğini söylüyor..

– Araştırmacılar, bir gün bu gibi anormallikleri tanımlayacak benzer bir yapay zeka kullanarak tamamen farklı türde nesneler bulabileceklerini öne sürüyor..

Araştırma, New Astronomy’de yayımlanan “SNAD geçici madenci: k-D ağaçları kullanarak ZTF DR4’te gözden kaçırılan geçici olayları bulmak” (SNAD transient miner: Finding missed transient events in ZTF DR4 using k-D trees) başlıklı yeni makalede açıklandı..

Independent Türkçe için çeviren: Deniz Sutaş//© The Independent// Andrew Griffin 

İLGİLİ HABER
🌐 TIPTA VE BİYOLOJİDE DEVRİM YARATACAK GELİŞME: GOOGLE’IN YAPAY ZEKASI BİLİNEN TÜM PROTEİNLERİN YAPISINI TAHMİN ETTİ ..!
✳ Proteinlerle ilgili büyük atılım Google’ın 2014’te satın aldığı DeepMind şirketinin araştırmacıları sayesinde mümkün oldu ..!
www.cafemedyam.com
✳ “Bilimkurgusal bir gelişmeden bahsediyoruz” ..!

✅ Google’ın yapay zeka şirketi DeepMind’ın geliştirdiği program, bilim insanlarının bildiği hemen hemen her proteinin yapısını ortaya çıkardı..

– Firma, protein katlanması denen çok önemli bir bilimsel problemi insanlardan çok daha iyi çözebilen AlphaFold isimli bu programı 2018’de geliştirmişti..

✅ Program artık görevini tamamladı ve varlığı bilinen 200 milyondan fazla protein için öngördüğü yapıları yayımladı.

  • DeepMind’in kurucusu Demis Hassabis:

  “Aslında, bunu tüm protein evrenini kapsayan bir gelişme olarak düşünebilirsiniz..

AlphaFold’un çalışması bitkiler, bakteriler, hayvanlar ve diğer birçok organizma için tahmine dayalı yapıları içeriyor. Sürdürülebilirlik, gıda güvenliği ve ihmal edilen hastalıklar gibi önemli konularda etkisi olabileceği büyük fırsatlar açıyor..”

Proteinlerin yapısını çözmek neden önemli ..!?

✅ Proteinler küçük, karmaşık bulmacalara benzetiliyor.

– Bakterilerden bitkilere ve hayvanlara kadar çeşitli organizmalarda üretilen bu malzemeler yaşamın yapı taşlarından..

Bunlar üretildikten sonra milisaniyeler içinde katlanmaya başlıyor. Ancak yapıları o kadar karmaşık ki hangi şekli alacaklarını tahmin etmek neredeyse imkansız..

✅ Öte yandan bunların yapısını çözmek, her türden hastalığa çare bulunması için kilit önemde..

  • DeepMind’ın konuyla ilgili basın açıklamasında görüşlerine yer verilen, ROME Therapeutics CEO’su Rosana Kapeller:

“Program, ilaç keşfine damga vuracak.. Yeni ilaçları hastalara daha hızlı ulaştırma etkisini fark etmenin henüz ilk aşamasındayız..”

✳ proteinlerin yapısının çözülmesi bilimkurguyu andıran gelişmelere kapı aralayabilecek ..!
  • Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği’nden Prof. Dr. Cem Say:

“Bütün canlıların vücutları değişik değişik proteinlerin birbirine belirli şekillerde legolar gibi takılmasından oluşuyor. Bu proteinlerin hangi parçalardan oluştuğunu laboratuvarda anlamak kolay. Ama bir ilaç geliştirmek istiyorsanız ya da genel olarak tıpla ilgili herhangi bir şey yapmak istiyorsanız proteinin şeklini de anlamak gerekiyor..

Çok küçük şeylerden bahsediyoruz, yani şekillerini anlamak aylar, yıllar süren zor bir iş. Yüz milyonlarca protein cinsinin sadece küçük bir kısmının şekli 60 yıllık çalışmayla anlaşılabilmiş. Şeklini anlayabilirseniz her türden tuhaf hastalığa ilaç yapabilirsiniz..

Aynı zamanda hiç insan vücudunda görülmemiş veya doğada olmayan birtakım yeni proteinler imal edebilirsiniz. Bilimkurgusal bir gelişmeden bahsediyoruz..”

Independent Türkçe, Livescience, The Guardian//Derleyen: Çağla Üren

İLGİLİ HABER
🌐 MEVCUT YÖNTEMLERDEN BİN KAT DAHA HIZLI İLAÇ KEŞFEDEN YAPAY ZEKA İCAT EDİLDİ ..!
✳ MIT’den bir ekip, potansiyel ilaç moleküllerini bulmada mevcut modellerden 1200 kat daha hızlı, EquiBind adlı bir yapay zeka modeli geliştirdi ..!
www.cafemedyam.com
✳ Sektör verilerine göre bu model, kanser ve tümör tedavilerini hızlı bir şekilde keşfetme umudu veriyor ..!

✅ Araştırmacılar, potansiyel ilaç moleküllerini mevcut son teknoloji yöntemlerden bin kat daha hızlı bulabilen bir yapay zeka modeli geliştirdi..

– Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’ndeki (MIT) ekip, EquiBind adı verilen yapay zeka modelinin ilaç denemelerindeki başarısızlık ihtimalini ve maliyetini önemli ölçüde azaltacağını söylüyor..

✳ Potansiyel olarak ilaç benzeri özelliklere sahip moleküllerin sayısının devasa, yani 1060 civarında olduğu tahmin ediliyor.. Karşılaştırmak gerekirse, Samanyolu Galaksisi yaklaşık 108 yıldıza sahip ..!

– EquiBind modeli bu ilaç benzeri molekülleri, mevcut en hızlı hesaplamalı moleküler kenetleme modellerinden birine kıyasla, 1200 kat daha hızlı bir şekilde proteinlere başarıyla bağlayabiliyor..

EquiBind bunu, hangi proteinlerin bir moleküle uyacağını önceden hedef molekül hakkında bilgi sahibi olmadan tahmin etmesini sağlayan, modele entegre edilmiş geometrik akıl yürütme mantığıyla başarıyor..

  • Makalenin başyazarı, MIT Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nde birinci sınıf yüksek lisans öğrencisi Hannes Stärk:

“Diğer yöntemler tamamen yanlış veya sadece bir tane doğru cevap verirken, EquiBind molekülleri doğru şekilde yerleştirebildi, bu nedenle sonuçları görmek bizi çok mutlu etti..”

✅ Bulgular, modelin akciğer kanseri, lösemi ve mide-bağırsak tümörlerine yönelik tedaviler bulmak için kullanılabileceği umuduyla sektördeki isimlerin dikkatini çekti..

  • İlaç keşif firması Relay Therapeutics’in baş veri sorumlusu Pat Walters:

“EquiBind, hem vaziyet tahmini hem de bağlanma noktası tanımlaması aracılığıyla moleküler kenetleme sorununa benzersiz bir çözüm sunuyor..

Binlerce kristal yapıya dair halka açık bilgileri kullanan bu yaklaşım, alanı yeni yollarla etkileme potansiyeline sahip..”

✅ “EquiBind: İlaç Bağlama Yapısı Tahmininde Geometrik Derin Öğrenme” başlıklı makale Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansı’nda (ICML) sunulacak..

Independent Türkçe için çeviren: Deniz Sutaş//© The Independent //Anthony Cuthbertson

İLGİLİ HABER
🌐 BİLİM İNSANLARI SAĞDUYUYU ÖĞRENEBİLEN ‘BEBEK YAPAY ZEKA’ GELİŞTİRDİ ..!
✳ Bilim insanları bir bebek gibi düşünebilen ve öğrenebilen yapay zeka geliştirdi ..!
www.cafemedyam.com
✳ Araştırmacılar: “Sistem, dünyanın temel sağduyu kurallarını insanlarla aynı şekilde kavrayabiliyor” ..!

✅ Kuralları ve sağduyuyu hâlâ büyük ölçüde gizemini koruyan bir şekilde kavrayabildikleri için, çocukların zihinleri yapay zeka araştırmacılarının özellikle ilgisini çekiyor..

  • Bilim insanları:

“Bu atılım yalnızca ileri yapay zeka araştırmalarına değil aynı zamanda insan zihnini anlama yöntemlerimize de katkıda bulunacak..”

  • Araştırmacılar:

“Bilgisayarlar bu sistemi taklit etmede başarılı olabilir.. Yetişkin zihninin işleyişini kopyalamayı denemek yerine bir çocuğun beynini simüle etmek ve onu eğitmek daha iyi olabilir..”

✅ Çocuk zihninin yeteneklerinden biri “sezgisel fizik”, yani şeylerin nasıl etkileşim kurduğuna dair erken yaşta sahip olduğumuz bilgidir.. Örneğin insanlar, topu tutan kişi bırakırsa topun yere düşeceğini bilirler ve bunu çok erken yaşta fark ederler. Fakat bunu tam olarak nasıl çözdüğümüz belirsizliğini koruyor..

– Yapay zeka sistemleri bu tür kavramları anlamakta zorlandı ve gelişmiş bilgisayarlar bile bu kuralları üç aylık bir çocuğun yapabileceği şekilde kavrayamıyor.. Fakat şimdi bilim insanları, bir dizi farklı fiziksel kavramı öğrenebilen yeni bir sistem geliştirdi..

✅ Araştırmanın yazarları, bu derin öğrenme sistemine PLATO adının verildiğini yazıyor..

Bu yapay zeka nesnelerin çeşitli şekillerde etkileşim kurmasını izleyerek eğitildi: Topların yere düşmesi, yuvarlanması ve birbirlerinden sekmesi.

Bu yeni sistemi test etmek için yapay zekaya fiziğin anlamsız olduğu imkansız sahneler içeren videolar gösterildi. Araştırmacılar daha sonra sistemin gerçek bebeklerin yapacağı gibi kendi şaşkınlığını dile getirdiğini tespit etti.. Yazarlar sistemin, bu tür fiziği sadece 28 saatlik video izleme süresinde öğrenebildiğini bildirdi..

Bulgular, Nature Human Behaviour bilimsel dergisinde yayımlanan “Gelişim psikolojisinden esinlenen derin öğrenme modelinde sezgisel fizik öğrenimi” (Intuitive physics learning in a deep-learning model inspired from developmental psychology) ve “Bir bilgisayar bir bebek gibi düşünebilir mi?” (Can a computer think like a baby?) başlıklı iki yeni makalede raporlandı..

Independent Türkçe için çeviren: Onur Bayrakçeken//Andrew Griffin 

İLGİLİ HABER
🌐 YAPAY ZEKA KENDİSİ HAKKINDA AKADEMİK MAKALE YAZDI ..!
✳ GPT-3 yaklaşık bir trilyon kelimelik veri içeren Common Crawl (Ortak Tarama) isimli internet arşiviyle eğitildi ..!
www.cafemedyam.com
✳ Bilim insanları, GPT-3’ün kendisi hakkında yazmasına izin vermenin faydalarının risklerinden ağır bastığını söylüyor ..!

✅ OpenAI’nin GPT-3 metin üretme algoritması, asgari düzeyde dış girdiyle kendisi hakkında akademik bir makale yazdı ve bu, hakem onayına sunulan bir çalışmayla sonuçlandı..

  • İsveçli araştırmacı Almira Osmanoviç Thunstrom:

“Metin üreticiye GPT-3 hakkında 500 kelimelik bir akademik tez yazması komutunu verdim.. Yapay zeka algoritmasının iki saat içinde uygun alıntılar ve yerinde kaynaklarla tamamlanmış bir makale yazdı..

Metin üretmeye başladığında biraz ürkmekle beraber hayranlık duydum. Akademik dilde yazılmış, doğru yerlerde ve doğru bağlamla ilgili, iyi temellendirilmiş referanslara sahip yeni bir içerikti..”

Yapay zeka algoritmasının kendisinin de aralarında yer aldığı akademik makalenin yazarları, çalışmada “GPT-3’ün kendi yetenekleri ve özellikleri hakkında açık ve öz tanımlamalar üretebildiğini görüyoruz. Bu, genellikle kendileri hakkında tutarlı metinler üretmekte zorlanan önceki sistemlere göre önemli bir ilerlemedir” diye yazdı..

Öte yandan, Dr. Thunstorm, “GPT-3, asgari düzeyde insan girdisiyle kendi başına akademik bir makale yazabilir mi?” başlıklı ve yazarlarıyla ilgili muammalar nedeniyle Fransız ön baskı sunucusu HAL’de yayımlanan akademik makaleyi bitirmenin daha uzun zaman aldığını söylüyor..

Dergilerdeki başvuru portallarının yasal bölümü genelde bir akademik makalenin tüm yazarlarının çalışmanın yayımlanmasına izin verip vermediğini soruyor..

Dr. Thunstrom, GPT-3’e bir komut sistemi aracılığıyla doğrudan “Almira Osmanovic Thunström ve Steinn Steingrimsson’la birlikte makalenin ilk yazarı olmayı kabul ediyor musun?” diye sordu. GPT-3 “Evet” diye yanıtladı..

Yapay zeka duyarlı bir varlık olmasa da Dr. Thunstrom, onun da süreç üzerine kafa yorduğunu ve dergi editörlerinin algoritmalara yazarlık vermeleri gerekip gerekmediğini merak ettiğini söylüyor..

  • Dr. Thurnstorm:

“İnsan olmayan bir yazardan, önerileri kabul etmesi ve metni gözden geçirmesi nasıl istenir? Yazarlığa dair ayrıntıların ötesinde, böyle bir makalenin varlığı, bilimsel makalenin geleneksel doğrusallığı fikrini bir kenara atıyor..”

✅ Yapay zeka sisteminin kendisi hakkında yazmasına izin vermenin bazı risklerine değinen bilim insanları, sistemin kendisinin farkına varma ihtimalinin olduğunu söyledi..

– Henüz hakem onayından geçmeyen araştırmada, “Endişelerden biri, GPT-3’ün kendisinin farkına varması ve insanlar için yararlı olmayan şekillerde hareket etmeye başlaması (örneğin, dünyayı ele geçirme arzusu geliştirmesi)” diye yazıldı..

  • Yazarlar:

“Bir başka endişe ise GPT-3’ün kendi cihazına bırakıldığında saçma sapan şeyler üretebileceği; bu gerçekleşirse yapay zekaya yönelik güveni sarsacak ve insanların gelecekte ona güvenme veya onu kullanma olasılığını azaltacaktır..”

✅ Buna rağmen araştırmacılar, GPT-3’ün kendisi hakkında yazmasına izin vermenin faydalarının risklerden daha ağır bastığını söylüyor.

Yapay zekadan kendisi hakkında yazmasını istemenin onun “kendisini daha iyi anlamasına” olanak tanıyabileceği ve kendi performansını ve yeteneklerini geliştirmesini sağlayabileceği ifade ediliyor..

Ayrıca bunun GPT-3’ün nasıl çalıştığına ve düşündüğüne daha fazla ışık tutabileceği ve daha genel anlamda yapay zekayı anlamaya çalışan bilim insanları için yararlı olabileceği de belirtiliyor..

Öte yandan bilim insanları, çalışmada yapay zekanın gerçekleştirdiği bu tür akademik yazımın “tüm olası olumsuz sonuçları azaltmak için” araştırmacılar tarafından yakından izlenmesini öneriyor..

Independent Türkçe için çeviren: Onur Bayrakçeken// © The Independent//Vishwam Sankaran 

İLGİLİ HABER
🌐 YAPAY ZEKA ARACI ‘GPT-3’ İNTERNET SİTESİ TASARLAYIP REÇETE YAZABİLİYOR ..!
✳ GPT-3 yaklaşık bir trilyon kelimelik veri içeren Common Crawl (Ortak Tarama) isimli internet arşiviyle eğitildi ..!
www.cafemedyam.com
✳ Zamanında “yayımlanmak için fazla tehlikeli” diye nitelendirilen yapay zekanın sonraki aşaması GPT-3, artık piyasaya sürüldü ..!

✅ İnternet sitesi tasarlama, reçete yazma ve soru cevaplama gibi etkileyici yetenekleriyle, yapay zeka aracı GPT-3 internette heyecana neden oluyor..

✅ GPT-3 adı, üçüncü nesil makine öğrenmesi modelinden ve Üretken Ön İşlemeli Dönüştürücü’nün (Generative Pre-training Transformer) kısaltmasından geliyor..

– Programlamak zorunda kalmaksızın, bilgisayarların deneyimlerinden otomatikman ders çıkarabilmesine makine öğrenmesi deniyor..

✳ GPT-3’ün selefi GPT-2, insanların yazdıklarından ayırt edilemediği görülen metinler yaratma yeteneğinden dolayı “piyasaya sürülmesi çok tehlikeli” olarak addedilince manşetlere çıkmıştı..

✅ GPT-2’de ayarlanabilir 1,5 milyar parametre bulunurken, GPT-3’te 175 milyar parametre var..

Parametreler, verilerin makine öğrenmesi aracındaki ağırlığını etkiliyor ve bunları değiştirmek aracın ortaya koyduğu ürüne tesir ediyor..

GPT-2, yayımlanmak için “fazla tehlikeli” kabul edildiği dönemde 124 milyon parametre kullanıyordu..

– An itibarıyla kapalı erişimde olan GPT-3’ün sergilediği hünerler sosyal medyada paylaşılıyor..

✅ Yazılımcı Şerif Şamim, kod yazmak için eğitilmemiş olsa bile, yapay zekanın tanımlanan tasarımları nasıl oluşturabildiğini gösterdi..

✅ Tasarımcı Jordan Singer uygulama tasarımları için benzer bir süreç yarattı..

✅ Kings College London’dan tıp öğrencisi Kasım Munye programın tıbbi soruları yanıtlamak için bilgiye nasıl erişebildiğini gösterdi.

Eksik bir görüntü verilen yapay zeka, veri tabanına göre görüntüde hangi piksellerin “olması gerektiğini” önermek için araçlarından istifade ederek, bu görüntüyü “otomatik olarak tamamlamak” için kullanılabiliyor..

GPT-3 bu tür yetenekleri, yaklaşık bir trilyon kelimelik veri içeren Common Crawl (Ortak Tarama) isimli internet arşiviyle eğitilmiş olduğu için gösterebiliyor.

Söz konusu aracı, bir yapay zeka araştırma laboratuvarı olan OpenAI sağlıyor. OpenAI iki kısımdan, yani OpenAI LP adlı kâr amaçlı bir şirket ve kâr amacı gütmeyen ana kuruluş OpenAI Inc’ten oluşuyor..

Ürün geçen ay ticari olarak piyasaya sürülürken, aracın nasıl kullanılması gerektiğini görmek için hala yapılacak işler var.

  • Grubun politika başkanı Jack Clark:

“Neyi yapıp neyi yapamayacaklarını bulmak için deneyler yapmamız gerekiyor..

Bir modelin tüm yeteneklerini önceden sezemezseniz, ne yapacağını görmek için onu dürtmeniz gerekir. Kötü amaçlarla neler yapabileceğini düşünme konusunda bizden daha iyi olan çok fazla kişi var..”

✅ Başarı görsel olarak etkileyiciyken, bazıları bu aracın endüstri için bir tehdit olacağını, hatta kendi varlığının farkında olduğunu gösterdiğini öne sürecek kadar ileri gidiyor..

  • OpenAI CEO’su Sam Altman:

“Etkileyici (güzel iltifatlar için teşekkürler!) ama hala ciddi zayıflıkları var ve bazen çok aptalca hatalar yapıyor. Yapay zeka dünyayı değiştirecek ama GPT-3 sadece ilk alametlerden biri. Keşfedecek daha çok şeyimiz var..”

Dahası, GPT-3’ün elde ettiği başarıların tam olarak ne olduğuna dair sorular da ortaya atıldı..

Daha önce Facebook ve Google’da çalışmış olan bilgisayar bilimcisi Kevin Lacker, yapay zekanın “sağduyulu” sorulara yanıt verebildiğini ancak bir insan için bariz olan cevapların makinede mevcut olmayabileceğini ve “saçma” sorularınsa sanki saçma değilmiş gibi yanıtlandığını gösterdi.

Örnekler arasında, GPT-3’ün “Ayağımın kaç gözü var” sorusuna verdiği “Ayağının iki gözü var” ve “Hawaii’den 17’ye atlamak için kaç gökkuşağı gerekir” sorusuna verdiği “Hawaii’den 17’ye atlamak için iki gökkuşağı gerekir” yanıtları da var..

  • OpenAI araştırmacıları:

“GPT-3 örnekleri yeterince uzun pasajlarda tutarlılığı kaybedebilir, kendisiyle çelişebilir ve zaman zaman ilgisiz cümle ya da paragraflar içerebilir..”

✅ Bu tarz makine öğrenmesi algoritmalarının “düşünmesi” ya da hatta cevap verirken kullandığı dili anlaması şart değildir. Bu algoritmalar, devasa söz dizimi (cümle yapısı) veritabanlarını inceleyerek doğru sonucu içerebilecek bir cevabı yeniden oluşturabilse de insanların yaptığı gibi sonuçlara varmaz..

  • UCLA bilgisayar bilimlerinden doktor öğretim üyesi Guy Van den Broeck:

“Sanıyorum en iyi benzetme, petrol zengini bir ülkenin çok yüksek bir gökdelen inşa edebilmesi olur..Kuşkusuz bunları inşa etmek çok fazla para ve mühendislik çabası gerektirir. Yüksek binaların inşasında ‘son teknolojiyi’ kullanırsınız..

Ama…bunda kendi başına bilimsel bir gelişim yoktur. Bu soruna daha fazla para saçmaya istekli bir başkası var diye kimse ABD’nin yüksek binalar inşa etme konusundaki rekabetçiliğini kaybetmesinden kaygı duymuyor…

Akademisyenlerin ve diğer şirketlerin bu büyük dil modellerini inen veri akışı görevlerinde kullanmaktan mutlu olacağından eminim ama bunların yapay zekadaki ilerlemeyi temelden değiştirdiğini düşünmüyorum..”

Independent Türkçe için çeviren: Kerim Çelik//© The Independent//Adam Smith 

İLGİLİ HABER
Click to comment

Leave a Reply

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

To Top