Google Gemini'yi başlattı, Yeni bir yapay zeka sistemi neredeyse her tür bilgi istemini (resimler, metinler, konuşmalar, müzik, bilgisayar kodları ve çok daha fazlası) görünüşte anlayabilir ve bunlar hakkında akıllıca konuşabilir.

Bu Çeşidi AI sistemi olarak bilinir çok modlu model. Önceki algoritmalar gibi yalnızca metin veya görselleri işleyebilmenin bir adım ötesindedir. Ve yapay zekanın bundan sonra nereye gidebileceğine dair güçlü bir ipucu sağlıyor: dış dünyadan gelen gerçek zamanlı bilgileri analiz edebilmek ve bunlara yanıt verebilmek.

Her ne kadar Gemini'nin yetenekleri viral bir videoda göründüğü kadar gelişmiş olmasa da, dikkatle seçilmiş metinlerden düzenlenmiştir ve hareketsiz görüntü yönlendirmeleri sayesinde yapay zeka sistemlerinin hızla ilerlediği açıktır. Giderek daha karmaşık girdi ve çıktıları ele alma becerisine doğru ilerliyorlar.

Yeni yetenekler geliştirmek için yapay zeka sistemleri, erişim sahibi oldukları "eğitim" verilerinin türüne büyük ölçüde bağımlıdır. Bir resimdeki bir yüzü tanımak veya bir makale yazmak gibi çıkarımlar yapmak da dahil olmak üzere, yaptıkları işte gelişmelerine yardımcı olmak için bu verilere maruz kalıyorlar.

Şu anda Google, OpenAI, Meta ve diğerleri gibi şirketlerin modellerini eğittiği veriler hâlâ çoğunlukla şunlardan toplanıyor: internette dijitalleştirilmiş bilgi. Ancak radikal bir şekilde çabalar var. Verilerin kapsamını genişletin Yapay zekanın üzerinde çalışabileceği. Örneğin, her zaman açık olan kameraları, mikrofonları ve diğer sensörleri kullanarak yapay zekanın ne olduğunu bilmesini sağlamak mümkün olabilir. dünyada olduğu gibi oluyor.

Gerçek Zamanlı Veri

Google'ın yeni Gemini sistemi, canlı video ve insan konuşması gibi gerçek zamanlı içerikleri anlayabildiğini gösterdi. Yeni veriler ve sensörler sayesinde yapay zeka, gerçek dünyadaki olayları gözlemleyebilecek, tartışabilecek ve bunlara göre hareket edebilecek.

Kendinden sürmeli arabalar, zaten muazzam miktarda veri toplamak yollarımızda araba sürerken bunun en açık örneğidir. Bu bilgiler, yalnızca aracın çalıştırıldığı anda değil, aynı zamanda daha iyi trafik akışını destekleyebilecek veya yetkililerin şüpheli veya suçluyu tespit etmesine yardımcı olabilecek uzun vadeli, bilgisayar tabanlı sürüş durumu modelleri oluşturmak için de kullanıldığı üreticilerin sunucularına aktarılır. davranış.

Evde aktiviteyi tespit etmek ve alışkanlıklarımızı tespit etmek için zaten hareket sensörleri, sesli asistanlar ve güvenlik kameraları kullanıyoruz. Diğer “akıllı” cihazlar her zaman piyasada görünmektedir. Bu teknolojinin ilk kullanımları tanıdık olsa da Daha iyi enerji kullanımı için ısıtmanın optimize edilmesialışkanlıkların anlaşılması çok daha gelişmiş hale gelecektir.

Bu, bir yapay zekanın hem evdeki aktiviteleri çıkarabileceği hem de gelecekte ne olacağını tahmin edebileceği anlamına geliyor. Bu veriler daha sonra örneğin doktorlar tarafından kullanılabilir. hastalıkların erken başlangıçlarını tespit etmek için diyabet veya demans gibi hastalıkların yanı sıra yaşam tarzındaki değişiklikleri tavsiye etmek ve takip etmek.

Yapay zekanın gerçek dünyaya ilişkin bilgisi daha kapsamlı hale geldikçe, bir yardımcı olarak hareket edecek. Markette planladığım bir yemek için en iyi ve en ekonomik malzemeleri tartışabilirim. İş yerinde yapay zeka, yüz yüze bir toplantıda bana müşterilerin adlarını ve ilgi alanlarını hatırlatabilecek ve işlerini güvence altına almanın en iyi yolunu önerebilecek. Yabancı bir ülkede seyahat ederken karşılaşabileceğim potansiyel tehlikeli durumlara karşı göz kulak olurken, yerel turistik mekanlar hakkında devam eden bir konuşmayı sürdürebilecek.

Gizlilik Etkileri

Tüm bu yeni verilerle birlikte gelen muazzam olumlu fırsatlar var, ancak eşit bir fırsat da var. Aşırı erişim ve izinsiz giriş riski insanların mahremiyetiyle ilgili. Gördüğümüz gibi kullanıcılar şimdiye kadar sosyal medya ve arama motorları gibi ücretsiz ürünlere erişim karşılığında şaşırtıcı miktarda kişisel bilgilerini takas etmekten fazlasıyla mutlu oldular.

Yapay zeka bizi günlük yaşamın her alanında tanıdıkça ve destekledikçe, gelecekte yapılacak ödünler daha da büyük ve potansiyel olarak daha tehlikeli olacak.

Eğer şans verilirse sektör, veri toplamayı çevrimdışı olanlar dahil hayatın her alanına yaymaya devam edecek. Politika yapıcıların bu yeni ortamı anlamaları ve faydaların riskleri dengelemesini sağlamaları gerekiyor. Sadece yeni yapay zeka modellerinin gücünü ve yaygınlığını değil aynı zamanda topladıkları içeriği de izlemeleri gerekecek.

Yapay zeka yeteneklerini bir sonraki sınıra (gerçek dünyaya) doğru genişlettiğinde, olasılıkları yalnızca hayal gücümüz sınırlayacak.

Bu makale şu adresten yeniden yayınlandı: Konuşma Creative Commons lisansı altında. Okumak Orijinal makale.

Resim Kredi: Google DeepMind / Unsplash

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://singularityhub.com/2023/12/13/googles-gemini-ai-hints-at-the-next-great-leap-for-the-technology/