“Bir mülakat alabilir miyim?” “Mezun olduğumda iş bulabilir miyim?” Bu sorular, yapay zeka hakkında samimi bir tartışma sırasında öğrencilerden geldi ve birçok gencin bugün hissettiği kaygıyı yansıttı. Şirketler, yapay zeka destekli mülakat tarayıcılarını benimserken, iş gücünü yeniden yapılandırırken ve yapay zeka altyapısına milyarlarca dolar yönlendirirken, öğrenciler gelecekteki iş dünyasının nasıl olacağı konusunda giderek daha fazla belirsizlik yaşıyorlar. Auburn, Alabama'daki bir kahve dükkanında, AI Kafe adını verdiğimiz bir etkinlik için insanları bir araya getirdik. Etkinlik, yapay zeka ile ilgili endişeleri doğrudan ele almak, teknolojiyi gizeminden arındırmak ve artan teknolojik felaket anlatısına karşı koymak amacıyla tasarlandı. Yapay zeka, toplumu nefes kesici bir hızla yeniden şekillendiriyor. Ancak bu dönüşümün yönü, esasen kar amacı gütmeyen teknoloji şirketleri tarafından belirleniyor; bu şirketlerin öncelikleri kamu yararından çok piyasa hakimiyeti etrafında dönüyor. Birçok insan, yapay zekanın kendilerine bir şeyler yapıldığı bir şey olduğunu, onlarla birlikte geliştirilmediğini hissediyor. Auburn Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi ve beşeri bilimler fakültesi olarak, başka bir yol olduğuna inanıyoruz: Akademisyenlerin topluluklarıyla yapay zeka hakkında samimi bir diyalog kurduğu bir yol. Teknik yetenekler hakkında ders vermek için değil, dinlemek, öğrenmek ve kamu yararına hizmet eden bir yapay zeka vizyonu oluşturmak için.
AI Kafe Modeli
Geçen Kasım ayında, Auburn'da iki kamuya açık AI Kafe etkinliği düzenledik. Bu etkinlikler, fakülte, öğrenciler ve topluluk üyeleri arasında yapay zeka ile ilgili deneyimlerini paylaştıkları 90 dakikalık gayri resmi sohbetlerdi. Bu konuşma forumlarında katılımcılar gruplar halinde oturdu, sorular çok yönlü olarak aktı ve yaşanmış deneyim, teknik uzmanlık kadar önem taşıdı. Jargon kullanmaktan kaçındık ve yanlış anlamaları “düzeltme” girişimlerine direnerek, ortaya çıkan her türlü duyguyu karşıladık. Bir temel kural kritik öneme sahipti: tartışmaları mevcut durumda tutmak, katılımcılara bugün yapay zeka ile nerede karşılaştıklarını sormak. Bu odak olmadan, sohbetler kolayca bilim kurgu spekülasyonlarına kayabilirdi. Baskı makinesi, elektrik ve akıllı telefonlar gibi tarihsel benzetmeler, insanların tepkilerini bağlamlandırmalarına yardımcı oldu. Ve yapay zeka hakkında ortak tanımlara sahip olmadan, insanların birbirlerini anlamakta zorlandığını gördük; katılımcılara endişe duydukları belirli araçları adlandırmalarını istemeyi öğrendik. Organizatörler Xaq Frohlich, Cheryl Seals ve Joan Harrell, ilk AI Kafe'lerini sıcak bir kahve dükkanında ve kitapçıda düzenledi.
En Önemlisi, bu etkinliklere uzmanlar olarak değil, karmaşık değişimle birlikte yol alan topluluk üyeleri olarak yaklaştık.
Dinleyerek Öğrendiklerimiz
Katılımcılar önemli bir hayal kırıklığı ile geldiler. Bir katılımcının ifadesiyle, ticari çıkarların “kamusal ihtiyaçları dikkate almadan” yapay zeka gelişimini yönlendirdiğini hissettiler. Bu, sosyal medya algoritmalarının bölünmeyi artırmasından, “katılım” üzerinden kâr elde eden cihazlara ve anlamlı yüz yüze bağlantıları değiştiren teknolojilere kadar daha derin kaygıları yansıtıyordu. İnsanlar sadece “yapay zekadan korkmuyorlar.” Güçlü teknolojilerin hayatlarını yeniden şekillendirdiği bir kalıptan yorgun düşmüşlerdi. Ancak endişelerini dile getirmek için alan verildiğinde, bir şey değişti. Katılımcılar yapay zeka gelişimini durdurmak istemiyorlardı; bunun içinde bir ses sahibi olmak istiyorlardı. “İnsana odaklı bir yapay zeka geleceği nasıl olurdu?” diye sorduğumuzda, sohbet yapıcı hale geldi. İnsanlar önceliklerini ifade ettiler: verimlilikten çok adalet, otomasyondan çok yaratıcılık, kolaylıktan çok onur, bireycilikten çok topluluk. Alabama'nın Auburn Üniversitesi'nde profesör olan üç organizatör, beşeri bilimler alanından insanların dahil edilmesinin yapay zeka tartışmalarına yeni bakış açıları getirdiğini söylüyor.
Biz organizatörler için bu deneyim dönüştürücüydü. Yapay zekanın insanların işlerini, çocuklarının eğitimini ve bilgiye olan güvenlerini nasıl etkilediğini duymak, tam olarak kavrayamadığımız boyutları düşünmemize neden oldu. Belki de en çarpıcı olanı, katılımcıların duyuldukları için ifade ettikleri minnettarlık oldu. Bu, bilgi eksikliklerini doldurmakla ilgili değildi; karşılıklı öğrenme ile ilgiliydi. Oluşan güven, kamu yararına hizmet ed
SiFive, veri merkezi yol haritasını hızlandırmak için 400 milyon dolarlık Seri G yatırımını topladı ve 3.75 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaştı. Bu yazı, "SiFive 400M Dolar Turu, Agentic AI Talebi için Yeni CPU Savaş Alanını Vurguluyor" başlığıyla EE Times'ta yayımlandı.
SiFive, bugün yüksek performanslı veri merkezi yol haritasını hızlandırmak amacıyla 400 milyon dolarlık aşırı talep gören bir Seri G finansman turu gerçekleştirdiğini duyurdu. Atreides Management tarafından yönetilen bu tur, Positron, Mythic ve Cerebras gibi diğer son yatırımları da içermektedir; ayrıca daha önce Axiado, Astera Labs ve Enfabrica'ya da yatırım yapmıştır. Bu finansman turu ile SiFive'ın toplam finansmanı yaklaşık 970 milyon dolara ulaştı. [...] Bu yazı, SiFive'ın 400 milyon dolarlık turunun, Agentic AI talebi için yeni CPU savaş alanlarını vurguladığını belirtiyor.
Zamanın ötesinde bir azim, inanç ve isyan hikayesi, Samson: A Tyndalston Story'nin bugün GeForce NOW kütüphanesine katılmasıyla sahne alıyor. Liquid Swords'un büyük bir heyecanla beklenen bu çıkışı, GeForce NOW sayesinde neredeyse her cihazda akışa sunulabiliyor ve sinematik yoğunluk ile efsanevi hikaye anlatımını buluta taşıyor. Bunu dört […] parçasından biri olarak yakalayın.
Eski Google DeepMind araştırmacısı Andrew Dai, büyük laboratuvarlardaki yapay zeka modellerinin, en azından görsel ipuçlarını anlamak söz konusu olduğunda, 3 yaşındaki bir çocuğun zekasına sahip olduğunu düşünüyor.
Birçok tahmine göre, kuantum bilgisayarlarının siber güvenlik, ilaç geliştirme ve diğer endüstrilerdeki potansiyelini gerçekleştirmek için milyonlarca qubit'e ihtiyacı olacak. Sorun şu ki, belirli bir tür qubit'in milyonunu aynı anda kontrol etmek isteyen herkes, milyonlarca lazer ışınını kontrol etme sorunuyla karşılaştı. MIT, Colorado Üniversitesi Boulder Kampüsü, Sandia Ulusal Laboratuvarları ve MITRE Corporation'dan bilim insanlarının, artırılmış gerçeklik, biyomedikal görüntüleme ve diğer alanlardaki birçok zorluğun üstesinden gelmek için geliştirdikleri görüntü projeksiyon teknolojisi tam da bu zorluğu aşmayı hedefliyordu. Bu teknoloji, iki insan yumurta hücresinin boyutundan daha küçük bir alana Mona Lisa'yı projekte edebilen, 0.1 kare milimetreden daha küçük bir fotonik çip şeklinde geliyor. "Başladığımızda, devrim niteliğinde bir görüntüleme teknolojisi üreteceğimizi asla tahmin etmemiştik," diyor, Quantum Moonshot adı verilen elmas bazlı kuantum bilgisayar projesinin liderlerinden biri ve Colorado Üniversitesi Boulder Kampüsü'nde kuantum mühendisliği profesörü olan Matt Eichenfield. Çip, saniyede kare milimetre başına 68.6 milyon bireysel ışık noktası—fiziksel piksellerden ayırt etmek için "tarayıcı pikseller" olarak adlandırılıyor—projekte edebiliyor, bu da önceki teknolojilerin, örneğin mikro-elektromekanik sistemler (MEMS) mikromirror dizilerinin yeteneğinin elliden fazla katı. "Artık difraksiyonun izin verdiği mutlak sınırda bir tarayıcı piksel ürettik," diyor MIT'de misafir araştırmacı ve QuEra Computing'de fotonik mühendisi olan Henry Wen. Çipin ayırt edici özelliği, voltaja yanıt olarak çipin düzleminden dışarı doğru kavislenen küçük metalik kantileverlerin bir dizisidir ve ışık için mini "kayak rampaları" gibi işlev görür. Işık, her kantileverin uzunluğu boyunca bir dalga kılavuzu aracılığıyla yönlendirilir ve ucundan çıkar. Kantileverler, voltaj altında genişleyip daralan piezoelektrik bir malzeme olan ince bir alüminyum nitrit tabakası içerir, bu da mikromakinenin yukarı ve aşağı hareket etmesini sağlar ve dizinin iki boyutlu bir alanda ışık ışınlarını taramasına olanak tanır. Eichenfield, ekibin başarısının büyüklüğüne rağmen, kantileverlerin mühendislik sürecinin "oldukça sorunsuz" olduğunu söylüyor. Her kantilever, dört ince malzeme katmanından oluşur ve dinlenme durumunda düzlemden yaklaşık 90 derece kıvrılmıştır. Bu kadar yüksek bir kavis elde etmek için ekip, soğutulduğunda bireysel katmanların büzülme ve genişleme farklılıklarından yararlandı. Dört malzeme katmanının üzerine, her kantileverin genişliği boyunca kıvrılmasını önleyen dalga kılavuzuna dik olarak uzanan bir dizi silisyum dioksit çubuğu da eklenmiştir. Bir mikro-kantilever, ışığı doğru yere projekte etmek için kıvrılır ve hareket eder. Matt Saha, Y. Henry Wen ve diğerleri. Çipin kendisini mühendislik etmekten daha fazla zorluk, çipin görüntü ve videoları projekte etme detaylarını çözmekti. MITRE'den araştırmacı Andy Greenspon'a göre, kantileverlerin ışık ışınlarını senkronize etme ve zamanlama sürecini çözmek önemli bir çaba gerektirdi. Şimdi, ekip çip aracılığıyla A Charlie Brown Christmas filmini başarıyla projekte etti. Çip, Mona Lisa'nın yaklaşık 125 mikrometre boyutunda bir görüntüsünü projekte etti. Matt Saha, Y. Henry Wen ve diğerleri. Çip, herhangi bir önceki ışın tarayıcıdan daha fazla noktayı belirli bir zaman aralığında projekte edebildiği için, kuantum bilgisayarlarındaki çok daha fazla qubit'i kontrol etmek için de kullanılabilir. Quantum Moonshot programının misyonu, milyonlarca qubit'e ölçeklenebilen bir kuantum bilgisayarı inşa etmektir. Bu nedenle, her birini kontrol etmenin ölçeklenebilir bir yoluna ihtiyaç duyulmaktadır, diyor Wen. Her qubit'in her an kontrol edilmesi gerekmediğini fark eden ekip, çipin ışık ışınlarını iki boyutlu bir alanda hareket ettirme yeteneğinin, çok daha az lazerle tüm qubit'leri kontrol etmelerine olanak tanıyacağını belirtti. Wen'in çipin geliştirebileceğini düşündüğü bir diğer süreç ise 3D baskı için nesneleri taramaktır. Bugün, bu genellikle bir nesnenin tüm yüzeyini taramak için tek bir lazer kullanmayı içerir. Ancak yeni çip, potansiyel olarak binlerce lazer ışını kullanabilir. "Artık saatler süren bir süreci dakikalara indirebileceğinizi düşünüyorum," diyor Wen. Wen, farklı kantilever şekillerinin potansiyelini keşfetmek için de hey
Manchester Üniversitesi'nde matematik profesörü olan David J. Silvester, akışkan davranışındaki ani değişiklikleri tespit etmek için yeni bir makine öğrenimi yöntemi geliştirdi. Bu yöntem, bu tür kararsızlıkları tanımlamanın hızını ve maliyetini artırarak fiziksel sistemleri simüle etmede makine öğreniminin karşılaştığı en büyük engellerden birini aşmayı sağlıyor. Bulgular, Journal of Computational Physics dergisinde yayımlandı.
Intel Corp., veri merkezlerinde teknolojisinin kullanımını teşvik etmeye çalışırken, Alphabet Inc.'in Google'ın gelecekteki Xeon işlemcileri ve diğer çiplerini kullanma taahhüdünde bulunduğunu açıkladı.