Bilim insanları, Nature Computational Science’da yayınlanan bir çalışmada, bir kişinin yaşam yolculuğunu ve ölüm zamanını tahmin etmek için bir algoritma oluşturmuşlar.
Bu yeni araştırmada, “life2vec” olarak adlandırılan modelin doğruluk oranı yaklaşık %78’dir. Bu, onu yaşam verilerini tahmin etme yeteneği açısından diğer benzer algoritmalarla aynı seviyeye getiriyor.
Yapay Zeka Ölüm Tarihini Tahmin Edebilir Mi?
Bu model, ChatGPT gibi bir sohbet botu işlevi görerek diğer modellerden ayrılıyor. Mevcut verileri kullanarak gelecekteki olayları tahmin etme yeteneğine sahip oluyor.
Bu algoritma, Danimarka ve ABD’deki bilim insanları tarafından, Danimarkalı bireylerin bilgilerini içeren bir veri seti üzerinde çalışılarak oluşturuldu.
Bu veri setine, gelir, meslek, yaşadığı yer, yaralanmalar ve hamilelik durumu gibi 6 milyondan fazla gerçek kişiye ait çeşitli bilgiler dahil edildi.
Elde ettikleri sonuç, bir bireyin erken yaşta ölme ihtimali veya yaşam süresi boyunca kazanacağı geliri tahmin edebilen bir model oldu.
Erken ölümle ilişkilendirilen bazı faktörler arasında erkek cinsiyeti, zihinsel hastalık teşhisi ve fiziksel işler bulunmaktadır.
Öte yandan, daha uzun bir yaşam süresi ile ilişkilendirilen faktörler arasında yüksek gelir ve liderlik pozisyonunda çalışmak bulunmaktadır.
Life2vec, hayatınızın farklı aşamalarını bir metindeki kelimeler gibi analiz ederek, geçmiş deneyimlerden yola çıkarak gelecekteki hikayenin ne olabileceğini tahmin eder.
ChatGPT’nin kullanıcılarından bir şarkı, şiir veya makale oluşturmasını talep ettiği gibi, araştırmacılar da life2vec’e “Dört yıl içinde hayatını kaybeder mi?” gibi basit sorular yöneltebilirler.
Korkunç Rakam Ölecekleri %78 Doğru Tahmin etti
Bu model, 2008’den 2016’ya kadar toplanan verilerle oluşturulmuştur. Sistem, nüfus verilerine dayanarak, 2020 yılına kadar gerçekleşen ölümlerin dörtte üçünden fazlasını doğru bir şekilde tahmin etmiştir.
Gizlilik ilkeleri gereği, katılımcıların bilgileri henüz kamuoyuyla paylaşılmamıştır. Bilim insanları, gizlilik ihlaline yol açmadan araştırma sonuçlarını nasıl yayınlayabileceklerini araştırmaktadır.
Proje liderleri, elde edilen verilerin tamamının Danimarka’dan toplandığını ve bu nedenle bu tahminlerin diğer bölgelerde yaşayan kişiler için geçerli olmayabileceğini ifade etmiştir. Ayrıca, ekibin görüşüne göre, çoğu kişi ölüm zamanlarını bilmek istememektedir.
Bu korkutucu yapay zeka algoritmasını inceledikten sonra birde yapay zekanın tarihçesine bir göz atalım sizlerle birlikte...
Yapay Zekanın Tarihçesi?
Yapay zekanın (YZ) tarihi antik çağlarda, usta zanaatkarlar tarafından zeka veya bilinçle donatılan yapay varlıkların mitleri, hikayeleri ve söylentileriyle başlamıştır. Modern YZ'nin tohumları, insan düşünme sürecini sembollerin mekanik manipülasyonu olarak tanımlamaya çalışan filozoflar tarafından atılmıştır.
Bu çalışma 1940'larda matematiksel muhakemenin soyut özüne dayanan bir makine olan programlanabilir dijital bilgisayarın icadıyla sonuçlandı. Bu cihaz ve arkasındaki fikirler, bir avuç bilim insanına elektronik bir beyin inşa etme olasılığını ciddi bir şekilde tartışmaya başlamaları için ilham verdi.
Alan Turing, Makine Zekası olarak adlandırdığı alanda önemli araştırmalar yapan ilk kişiydi. YZ araştırma alanı, 1956 yazında ABD'deki Dartmouth College kampüsünde düzenlenen bir atölye çalışmasında kuruldu.
Katılanlar, onlarca yıl boyunca YZ araştırmalarının liderleri olacaklardı. Birçoğu, insan kadar zeki bir makinenin en fazla bir nesil içinde var olacağını öngördü ve bu vizyonu gerçekleştirmeleri için kendilerine milyonlarca dolar verildi.
Sonunda, araştırmacıların projenin zorluğunu büyük ölçüde hafife aldıkları ortaya çıktı. 1974 yılında, James Lighthill'in eleştirilerine ve kongreden devam eden baskılara yanıt olarak, ABD ve İngiliz Hükümetleri yapay zekaya yönelik yönlendirilmemiş araştırmaları finanse etmeyi durdurdu ve bunu izleyen zor yıllar daha sonra "yapay zeka kışı" olarak bilinecekti.
Yedi yıl sonra, Japon Hükümeti'nin vizyoner bir girişimi, hükümetlere ve endüstriye yapay zekaya milyarlarca dolar sağlamaları için ilham verdi, ancak 1980'lerin sonlarında yatırımcılar hayal kırıklığına uğradı ve fonları tekrar geri çekti.
Yapay zekaya yatırım ve ilgi, yeni yöntemler, güçlü bilgisayar donanımlarının uygulanması ve muazzam veri setlerinin toplanması nedeniyle makine öğreniminin akademi ve endüstrideki birçok soruna başarıyla uygulandığı 2020'lerde patladı.
