Yapay Zeka Standford Raporunda
TikTok’un çocuklara etkisi düşündüğünüzden fazla!
TikTok, çocuk içerikleri yüzünden ABD’de davalık oldu. Bazı eyaletler, sosyal medya platformunun yanıltıcı olduğunu söylüyor.
Xiaomi Mix Flip’te uydu desteği olacağı kesinleşti
Xiaomi’nin yeni katlanabilir telefonu Mix Flip, uydu bağlantı desteği ile sertifika aldı, bu özellikle kullanıcılara daha geniş kapsama alanı ve güvenilir bağlantı sunuyor.
Tecno Phantom V2 Fold, Geekbench’te önemli özellikleriyle ortaya çıktı
Tecno’nun katlanabilir akıllı telefonu Phantom V2 Fold, Geekbench testinde görülen anahtar özellikleriyle dikkat çekiyor, katlanabilir telefon pazarında yeni bir oyuncu olarak yerini alıyor.
Snapdragon 8 Gen 3, Exynos 2400’ü geride bıraktı
Snapdragon’ın yeni 8 Gen 3 işlemcisi, Galaxy S24 serisindeki erken benchmark testlerinde Exynos 2400 modelini geride bırakarak, performans konusunda yeni standartlar belirliyor.
Yapay zeka ile ilgili çalışmalar ve yapay zeka sistemleri önlenemez yükselişini sürdürürken bunun bir sonucu olarak, kullandığımız uygulamaların hızlarının katlanarak artmasını örnek gösterebiliriz. Hepimizin bir akıllı telefonu var ve her birinde en az bir tane görüntü işleme programı bulunmaktadır. Şimdi düşünelim, sadece birkaç yıl önce saatler alan işlemleri şu an geldiğimiz noktada dakikalar hatta bazen saniyeler içinde yapabiliyoruz.
Tüm bu bilgiler, Standford Üniversitesi İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü ile McKinsey Global Enstitüsü’nün ortaklaşa yayınladığı yıllık veri güncellemesi Yapay Zeka Endeksi’nin içinde yer alıyor. Endeks, yayınlanan gazetelerden istihdam numaralarına kadar birçok alandan çeşitli ölçümlerle birlikte yapay zeka ile ilgili büyümeyi takip ediyor.
Toplamda 290 sayfalık dizinden çıkarılan bazı önemli noktalar ise şunlar:
Yapay zeka konferansına katılım, önemli bir metrik olarak öne çıkıyor ve katılım ciddi ölçüde artmaya devam ediyor. 2019 senesinde en büyük konferans olan NeurIPS’e katılım, 2018 senesine göre %41 ve hatta 2012 senesine göre %800 artış göstermiş.
Bir diğer önemli metrik de yapay zeka çalışmaları. Endekse göre burada da yüksek miktarda artış söz konusu. 2015 ve ekim 2019 arasına bakıldığında yapay zeka çalışmalarının ABD’deki payı 5 kat daha yükseldi.
Yapay zeka algoritmalarını eğitmek için gereken süre de ciddi biçimde hızlandı. Şu an gelinen noktada iki yıl önceye kıyasla müthiş bir ilerleme olduğu görülüyor. Süre 1/180 oranında değişti. Aynı sistemi eğitmek için ihtiyaç duyulan süre ki yıl önce ortalama 3 saat iken Temmuz 2019 itibariyle 88 saniyeye kadar düştü.
Sıradaki son ölçüt, görüntü tanıma doğruluğu. Ekip, 14 milyondan fazla görüntüyü herkese açık bir veri kümesi olan ImageNet üzerinden izledi ve son raporlarda sistemler tarafından görüntü tanıma doğruluğu 2013’te %62 iken günümüzde %85’e ulaştı.
Kaynak: Webtekno
