İş ve teknoloji dünyasının, her yıl heyecanla beklediği en önemli anonslardan birisi de Gartner Hype Cycles’lerin açıklanmasıdır.

Her yıl, bir kaç gün süren görkemli bir organizasyonla kalabalık basın ordusuna ve katılımcılara, meşhur grafiklerini sunarlar.

Ekranda, herkesin nefesini tutarak beklediği o grafik, birbiri ardına patlayan flaşların eşliğinde göründüğünde, herhangi bir teknolojinin yaşam döngüsünün, hangi aşamada olduğunu görürsünüz.

İşin tuhaf tarafı, Hype Cycle’nin zirvesinde olmak, tehlikelidir.

Grafik şu şekildedir.

Açıklaması da şu şeklidedir:

(Innovation Trigger) İnovasyonu Tetikleyici: Potansiyel bir teknoloji atılımı. Teknolojiyi kanıtlayan ilk hikayeler, yoğun medya ilgisi, önemli tanıtımlar. Çoğunlukla kullanılabilir ürün yoktur ve ticari uygulanabilirliği kanıtlanmamıştır.

(Peak Of Inflated Expectations)Şişirilmiş Beklentilerin Zirvesi: İlk tanıtımın getirdiği bir dizi başarı öyküsü. Ancak bu durum, çoğu kez başarısızlıkla sonuçlanır.

(Trough of Disillusionment)Hayal Kırıklığı Çukuru: Deneyler ve uygulamalar sonuç vermediğinde ilgi azalır. Teknolojinin üreticileri sarsılır ya da başarısız olur.

(Slope Of Entlightment) Aydınlanma Rampası: Teknolojinin, kuruluşa nasıl fayda sağlayacağına dair daha fazla örnek netleşmeye ve daha geniş bir şekilde anlaşılmaya başlar. İkinci ve üçüncü nesil ürünler, teknoloji sağlayıcılarından gelmektedir.

(Pletau Of Productivity)Verimlilik Yaylası: Ana akım benimseme hız kazanmaya başlar.. Teknolojinin, geniş pazar uygulanabilirliği ve alaka düzeyi açıkça karşılığını veriyor.

Gartner Haype Döngüsü I Gartner

Gartner’ın Gelişen Teknolojiler için Hype Döngüsündeki Yeniliklerin, Yapay Zekaya Özgü Ayrıntıları, 2020

Gartner her sene bir çok sektör için Hype Cycle hazırlar. Bunlardan birisi de :Gelişen Teknolojiler için Hype Döngüsü.

Bu, 1.700’den fazla benzersiz teknolojiyi bir araya getiren önemli bir grafiktir. Önümüzdeki 5 ila 10 yıl içinde, işletmeyi, toplumu ve insanları önemli ölçüde etkileyecek teknolojileri vurgular.

Bu yılki döngüde aşağıdaki teknolojiler öne çıkıyor:

“Sağlık pasaportları, Biçimlendirici Yapay Zeka, Artırılmış Yapay Zeka tasarımı, Bileşik Yapay Zeka, Gömülü Yapay Zeka, Üretken Yapay Zeka, Sorumlu Yapay Zeka, Yapay zeka destekli geliştirme, Kendi kendini denetleyen öğrenim.”

Bunların ne hakkında olduğuyla ilgili daha fazla bilgi almak için:

Gartner’ın Gelişen Teknolojiler İçin Hype Döngüsündeki Yenilikler, 2020 I Forbes

Yapay zekanın hayatlarımızda giderek daha fazla yer kaplayacağı açık. Pandeminin de etkisiyle, hızı daha da artan dijitalleşme, yapay zeka teknolojisi ile olan kontağımızı arttırıyor.

Ama yine de,

Youtube’de ve diğer sosyal medya platformlarında, kendine Futurist, Teknoloji Konuşmacısı, İnternet komiseri diyen insanların bu konulardaki paylaşımlarına yaklaşırken temkinli olmakta fayda var.

Zira bu popüler figürler, Hype Cycle’nin henüz sol tarafında bulunan yapay zeka şirketlerinin, kuvvetli basın tanıtımlarını baz alıyorlar.
Çünkü, henüz ortada kullanılabilir bir ürün değil, bir takım hikayeler var.

Bunun en güzel örneği de GPT3 ile ilgili kopan gürültü.

GPT3 Yeni bir Yapay Zeka Dil Modeli mi?

Temmuz ortalarında Open AI, ne yapabileceğini keşfetmelerine izin vermek için, seçilen kişilere yazılımın erken bir sürümünü verdi.

Ve GPT3, Harry Potter’in ana karakter olduğu bir dedektiflik hikayesi yazdı.

Open AI’nin, sonunda GPT3’ü satmak istediği göz önüne alındığında , bu sonuçlar umut vericidir. Ancak program mükemmel değil.

Herhangi bir dünya kavrayışı olmadığı için, mantık üretemiyor. Siyah, Yahudi, Kadın ve eşcinsel gibi kelimeleri, sakıncalı kavramlar üzerinden metne dökebliyor. Sıkıştığında, neden olmasını oldukça sık kullanıyor vs.

Daha fazlası için:

Yeni bir AI dil modeli şiir ve düzyazı üretir I The Economist
Tekinsiz Üçlü: Yüz Tanıma, Yapay Zeka ve Kişisel Veriler I Açık Kaynak Fikirler

Yapay Zeka Ancak Devasa Miktarda Veri İle İşlevsel Olabilir

Çeşitli türlerde veri elde etmek için harcanan süre, tipik bir yapay zeka projesine harcanan sürenin yaklaşık% 80’ini alıyor.

Bir makine öğrenimi sistemini eğitmek için, çok sayıda dikkatlice etiketlenmiş örnek gerekir, ve bu etiketlerin genellikle insanlar tarafından verilmesi gerekir.

Örneğin bir Çinli firma, 300.000’den fazla çalışanı, sonsuz yüz resimlerini, sokak sahnelerini veya tıbbi taramaları makinelerle işlenebilmeleri için etiketlemek için çalıştırıyor.

Amazon’un başka bir alt bölümü olan Mechanical Turk, firmaları, tekrarlayan görevleri yerine getirmek için parça başı ücret alan, sıradan, insan işçiler ordusuna bağlıyor.

Yapay Zeka, sürekli daha fazla veriyle beslenmeye muhtaç. Yani, filmlerdeki gibi kurulumu tamamlanıp, düğmesine basınca unutabileceğimiz bir sistem değil.

Daha fazlası için:

Yapay zeka için verilerin elde edilmesi düşündüğünüzden daha zordur I The Economist
Makine Öğrenmesi İçin Matematik Öğrenmek I Açık Kaynak Fikirler

Çevrim İçi Eğitim ve Ekrandan Yapılan Okumalar, Çocukların ve Yetişkinlerin Beynini Olumsuz Etkileyecek

Bilgiye aç olan sadece yapay zeka değil, tüm insanlık… Ancak ekranlar üzerinden yapılan okumalar ne kadar verimli?

Teknolojinin, çocuk gelişimi ve yetişkin okuma becerileri üzerindeki etkisi araştırılıyor. Ve maalesef araştırmalar iyimser sonuçlar üretmiyor.

Naomi Baron, Anne Mangen ve Lalo Salmeron gibi bilim  insanları:

“Aynı bilgileri, basılmış bir materyal yerine ekranlardan okurken, öğrencilerin kavrayışında düşüşler buldu.
Yine de okuyucular “daha hızlı” oldukları için kendilerini ekranlarda daha iyi algıladılar.

Üç yaşındaki çocuklar bile, ekranlardaki hikayeleri kitaplara kıyasla dinlerken daha soyut materyallerle daha az başa çıkabiliyorlar.”

Oldukça tedirgin edici bir makale:

Ekran tabanlı çevrimiçi öğrenme, çocukların beyinlerini değiştirecek.Buna hazır mıyız? I The Guardian

Yapay Zekalı Biyoloji: Biyolojik Devrim

Biyoloji bilimindeki ilerlemeler ve bilgi işlem, otomasyon ve yapay zekanın hızlanan gelişimi, yeni bir inovasyon dalgasını daha besliyor: Biyo Devrim

Bu alandaki yenilikler dört alanda gruplandırılıyor:

1. Biyomoleküller – moleküllerin haritalanması, ölçülmesi ve mühendisliği;
2. Biyosistemler – hücrelerin, dokuların ve organların mühendisliği;
3. Biyomakineler – biyoloji ve makineler arasındaki arayüz;
4. Biyo hesaplama – DNA gibi hücrelerin veya moleküllerin hesaplama için kullanılması

Biyo Devrim: Ekonomileri, Toplumları, Yaşamlarımızı Dönüştüren Yenilikler I McKinsey Global Enstitüsü
Bilim kurgu gibi okunan biyolojik bilim hakkındaki gerçekler I Mc Kinsey

Yalnızlığı Teknoloji İle Gidermek

Yapılan araştırmalara göre, pandemi sürecinde yalnız kalmak, orta yaş ve yaşlıları, rahatsız edici şekilde yalnız hissettirmedi.

Ancak genç kuşak için depresyon çanları çalıyor. Yalnızlıklarıyla baş etmeri için teknoloji bir çözüm olabilir mi?

Teknoloji, Gençlerde Yalnızlıkla Başa Çıkmak İçin Kullanılabilir I Psychology Today

Şimdilik bu kadar,

Eğer hoşuna gittiyse, lütfen bu postayı arkadaşlarınla da paylaş.

Görüşürüz,

Açık Kaynak Fikirler