37 yıldır neden bir aşı yok?

HIV/AIDS aşısı: Birkaç ay sonra COVID-19 için birkaç aşımız varken neden 37 yıl sonra bir aşımız yok?

Çiçek hastalığı, son derece etkili, dünya çapında bir aşılama kampanyasının ardından yeryüzünden silinmiştir. Paralitik poliomyelit, poliovirüse karşı etkili aşıların geliştirilmesi ve kullanılması sayesinde ABD'de artık bir sorun olmaktan çıkmıştır. Günümüzde, COVID-19'a karşı etkili aşıların hızla yaygınlaştırılması sayesinde milyonlarca hayat kurtarılmıştır. Yine de HIV'in AIDS'in nedeni olarak keşfedilmesinin üzerinden 37 yıl geçti ve henüz bir aşı bulunmuyor. Burada HIV/AIDS'e karşı etkili bir aşının geliştirilmesinde karşılaşılan zorlukları anlatacağım.

Açık kaynak zekası ve yapay zeka: GELSI literatürünün sistematik bir incelemesi

Günümüzde açık kaynak istihbaratı (OSINT), yani kamuya açık kaynaklardan elde edilen bilgiler, Batı'daki Kolluk Kuvvetleri (LEA) ve istihbarat servisleri tarafından yürütülen tüm istihbarat faaliyetlerinin yüzde 80 ila 90'ını oluşturmaktadır. Veri madenciliği, makine öğrenimi, görsel adli tıp alanındaki gelişmeler ve en önemlisi ticari kullanım için mevcut olan artan bilgi işlem gücü, OSINT uygulayıcılarının istihbarat toplama ve analizini hızlandırmalarını ve hatta bazen otomatikleştirmelerini ve daha doğru sonuçları daha hızlı elde etmelerini sağlamıştır. İnfosfer sürekli artan çevrimiçi varlığı barındıracak şekilde genişledikçe, eyleme geçirilebilir OSINT havuzu da genişlemektedir. Bu gelişmeler, yönetişim, etik, yasal ve sosyal etkiler (GELSI) açısından önemli endişeleri gündeme getirmektedir. Daha gelişmiş veri analiz araçlarından bazıları çok az denetim gerektirdiğinden veya hiç denetim gerektirmediğinden, standart gizlilik endişelerinin yanı sıra yeni ve önemli gözetim endişeleri ortaya çıkmaktadır. Bu makale, ilgili literatürün sistematik bir incelemesini sunmaktadır. GELSI çerçevesi ile ilgili olarak yapay zeka destekli OSINT kullanımı (ve OSINT yazılımının geliştirilmesi) hakkındaki literatürün mevcut durumunu değerlendirmek, potansiyel boşlukları vurgulamak ve yeni araştırma yönleri önermek için 571 yayını analiz etmektedir.

1. Giriş

En Büyük Soru: Hayat nasıl başladı?

Yapay zeka, kimyagerlerin yaşamın kökenine dair gizemleri çözmelerine ve diğer dünyalarda yaşamın izlerini tespit etmelerine yardımcı oluyor.

Hayatın nasıl başladığı bilimdeki en büyük ve en zor sorulardan biridir. Tek bildiğimiz 3,5 milyar yıldan daha uzun bir süre önce Dünya'da bir şeyler olduğu ve bunun evrendeki diğer pek çok gezegende de gerçekleşmiş olabileceği. 

Ancak bunu neyin yaptığını bilmiyoruz. Bir şekilde su ve metan gibi cansız kimyasallardan oluşan bir çorba birleşmeli ve kendi kendini organize etmeli, giderek daha karmaşık ve koordineli hale gelmeli, ta ki sonunda canlı bir hücre ortaya çıkana kadar.

En büyük zorluklardan biri, sorunun çok karmaşık olmasıdır: bilinen en basit bakteriler bile 100'den fazla gene sahiptir ve hepsi de mikroskobik bir dans içinde öfkeyle etkileşen yüzlerce çeşit molekül içerir. İlkel Dünya'daki ortam da karmaşık olmalı: metaller ve minerallerden su ve gazlara kadar çok sayıda farklı kimyasal madde rüzgarlar ve volkanik patlamalarla etrafa savruluyor.

Dijital ikiziniz ile sohbet edebilirsiniz ya da başka bir dijital ikiz ile...

Çevirenin Girişi:

Dijital ikiz terimini anlamak için tıklayınız.

Uzay Yolu Gelecek Nesil serisinde de kullanılan bir Holodeck teknolojisi sayesinde oluşturulan sanal ortamlarla kişiler, geçmişteki karakterlerin dijital ikiz sürümleri ile sohbet edebiliyor, poker oynayabiliyor ve hatta fiziksel mücadelelere girişebiliyordu. Teknolojinin geldiği günümüz noktasında ise sanal ortamlar üretmek henüz mümkün olmasa bile, sanal zihinler inşa etmeye yaklaşmış ya da yakınsamış bir konumdayız. Alan Turing tarafından ortaya atılan yapay zekaya yönelik felsefi bir kırılma olarak addedilen ve Ray Kurzweil tarafından çokça dile getirilen teknolojik tekillik durumu yaşanıyor ya da yaşanmak üzere. Buradaki ana kırılma noktası olarak Turing tarafından ortaya atılan eşiğe göre; eğer bir insan karşısında sohbet ettiği programın insan olup olmadığı hususunda bir ayrım yapamıyorsa, teknolojik tekillik gerçekleşmiştir.

Geniş Dil Modelleri(LLM) otomatikleştirilmiş ya da diğer tabiri ile yapay zeka olarak tabir edilen sohbet robotlarının üretilmesinde "kütüphane" maksatlı kullanılır. Buradaki kütüphaneler teknik terimi ile bir veritabanı vazifesi üstlenerek yapay zeka tarafından size yönlendirilecek olan cevaplar için bir temel teşkil eder. Buna göre, seçeceğiniz herhangi bir yazarın tüm kitaplarını LLM için kaynaklık teşkil edecek şekilde ayarlarsanız, o yazarların yapay zeka sürümleri ile sohbet etmeniz mümkün. Diyelim ki, Hüseyin Nihal Atsız'ın tüm makaleleri ile bir LLM oluşturdunuz. Bu LLM'yi sanal bir Atsız olarak kullanabilir ve sorular yönlendirebilirsiniz. Yahut Ruh Adam romanındaki Selim Pusat'ın tüm diyalog ve düşüncelerinin yazılı olarak filtrelediğinizde sanal bir Selim Pusat oluşturabilirsiniz. Ancak veritabanı ne kadar dar olursa verilen cevapların kalitesi o denli düşecektir. Örneğin OpenAI tarafından geliştirilen ChatGPT başta Vikipedi olmak üzere internetteki açık erişimdeki verilerle ve kullanıcılar tarafından yönlendirilen sorularla sürekli eğitilmektedir. 

Makaleyi bu ve bu gibi yapılabilecek işlere dair bir girizgah ya da terminolojik aşinalık kazandırmayı hedeflediğini düşünebiliriz.

İnancı Korumak

Kürtaj veya cinsiyet onaylayıcı bakımın yasaklanmadığı eyaletlerde bile, seküler hastanelerdeki gizli dini kısıtlamalar hastalara zarar vermektedir.

Jesse Hammons ameliyattan bir hafta önce doktorundan beklenmedik bir telefon aldı. Hastane, Katolik doktrini uyarınca Jesse'nin cinsiyet disforisinin vücudunun "işlevsel bütünlüğünü" bozmayı haklı çıkarmadığına karar vermişti. Planladığı histerektomi iptal edilmişti. Jesse şoke olmuş ve yıkılmıştı; üstelik Maryland St. Joseph Üniversitesi hastanesi devlet sağlık sisteminin bir parçası olduğu için daha da yıkılmıştı.

Yapay zeka diye bir şey yok(!)

Yeni teknolojiyi kontrol etmenin yolları var ama önce onu mitleştirmekten vazgeçmeliyiz.

Bir bilgisayar bilimcisi olarak "yapay zeka" terimini sevmiyorum. Aslında, yanıltıcı olduğunu düşünüyorum, hatta belki de biraz tehlikeli. Bu terimi zaten herkes kullanıyor ve bu konuda tartışmak için biraz geç kalmış gibi görünebiliriz. Ancak yeni bir teknolojik çağın başlangıcındayız ve bir teknolojiyi yanlış yönetmenin en kolay yolu onu yanlış anlamaktır.

"Yapay zeka" teriminin uzun bir geçmişi var; on dokuz ellili yıllarda, bilgisayarların ilk günlerinde ortaya atıldı. Daha yakın zamanlarda, bilgisayar bilimcileri "Terminatör" ve "Matrix" gibi filmlerle ve "Star Trek: The Next Generation "daki Komutan Data gibi karakterlerle büyüdüler. Bu kültürel mihenk taşları teknoloji kültüründe neredeyse dini bir mitoloji haline geldi. Bilgisayar bilimcilerinin yapay zeka yaratmayı ve uzun süredir devam eden bir hayali gerçekleştirmeyi arzulamaları son derece doğaldır.

Hafıza için beklenmedik ipuçları

Hafızanızı geliştirmek mi istiyorsunuz? Bu beklenmedik ipuçlarını deneyin.

Hafızanız muhtemelen düşündüğünüz kadar kötü değil.

Beyin, unutma yeteneği de dahil olmak üzere birçok harika özelliğe sahip olağanüstü bir organdır - ki bu aslında iyi bir şey olabilir. California Davis Üniversitesi'nde psikoloji profesörü ve Dinamik Hafıza Laboratuvarı direktörü olan Charan Ranganath, "Eğer yaşadığımız her şeyi hatırlasaydık, beynimiz gerçekten ihtiyacımız olan şeylerin önüne geçen her türlü gereksiz ıvır zıvırla tıkanmış bir istifçi olurdu" diyor.