“cornell üniversitesi” için sonuçlar
11 sonuç bulundu. Sonuçları kategoriye göre daraltabilirsin.
Robotlar kaotik durumları öngörebiliyor ama insani sinyalleri okuyamıyor
Cornell Üniversitesi araştırmacıları, robotlara sosyal zeka kazandırmak için yapay zekanın potansiyelini araştırıyor. Sosyal zeka, yüz ifadelerini okuma, çevredeki insanların ihtiyaçlarını önceden tahmin etme ve toplum içinde işlev görebilme yetisini ifade ediyor. Yeni çalışmada, görsel dil modelleri (VLM) adı verilen - hem görsel bilgiyi hem de dili yorumlayabilen yapay zeka sistemleri - test edildi. Bu sistemler, kısa videolardaki gergin senaryoların iyi mi kötü mü sonuçlanacağını tahmin etmeye çalıştı. Test senaryoları arasında taşması muhtemel kahve kupası taşıyan küçük çocuk gibi durumlar yer aldı.
Yapay zeka herhangi bir nesneden 'gölge sanatı' eserleri yaratabiliyor
Cornell Üniversitesi araştırmacıları, herhangi bir nesneyi tarayarak otomatik olarak 'gölge sanatı' eserleri oluşturabilen ShadowDraw adlı yapay zeka sistemini geliştirdi. Bu yenilikçi teknoloji, nesnelerin gölgelerini kullanarak eksik çizim parçalarını tamamlayan kısmi çizimler oluşturuyor. Sistem, sanat yeteneği olmayan kişilerin de estetik değeri yüksek eserler yaratmasına olanak tanırken, yapay zekanın yaratıcı alanlardaki potansiyelini gösteriyor. Gölge sanatı, çizilen şekillerle nesnelerin düştüğü gölgelerin birleşerek anlamlı bir görsel bütün oluşturduğu sanat formu olarak biliniyor.
Yumuşak robot eli meyvelerin olgunluğunu hissederek hasar vermeden topluyor
Cornell Üniversitesi araştırmacıları, çilek gibi hassas meyveleri hasar vermeden toplayabilen yenilikçi bir yumuşak robot eli geliştirdi. Esnek fiber optik sensörlerle donatılan bu robot, meyvelerin olgunluk derecesini dokunarak algılayabiliyor. Geleneksel robot kollarından farklı olarak yumuşak malzemelerden üretilen sistem, meyveleri ezmeden nazikçe kavrayabiliyor. Bu teknoloji, tarım sektöründe insan gücüne olan bağımlılığı azaltarak daha verimli hasat süreçleri vaat ediyor. Özellikle işçi eksikliği yaşanan tarım alanlarında devrim yaratma potansiyeli taşıyan bu gelişme, robotik teknolojisinin hassas görevlerde nasıl kullanılabileceğine dair önemli bir örnek sunuyor.
Yapay Zeka Çağında Mühendislik Öğrencilerinin Bilimsel Düşünce Gelişimi
Cornell Üniversitesi araştırmacıları, yapay zekanın kod yazma konusunda giderek daha etkili hale geldiği dönemde, mühendislik öğrencilerinin gerçek bilimsel araştırma becerilerini değerlendirmek için yeni bir yöntem geliştirdi. Hesaplamalı Fizik Denemeleri adı verilen bu proje tabanlı değerlendirme sistemi, öğrencilerden Python programlama dili kullanarak gerçek dünya fizik sistemlerini modellemelerini istiyor. 100 öğrenci projesi üzerinde yapılan analiz, bu yöntemin öğrencilerin sistem düşüncesi ve modelleme yeteneklerini başarıyla geliştirdiğini gösterdi. Katılımcıların %99'u karmaşık sistemleri bir bütün olarak inceleme konusunda yetkinlik sergiledi. Bu yaklaşım, sadece kod yazmanın ötesinde bilimsel sorgulama ve hesaplamalı düşünce becerilerini ölçerek, eğitim dünyasında yapay zeka kaynaklı değerlendirme sorunlarına çözüm sunuyor.
Yapay Zeka Chatbotlarının Kişilik Seviyesi Kullanıcı Deneyimini Nasıl Etkiliyor?
Cornell Üniversitesi araştırmacıları, büyük dil modeli tabanlı sohbet robotlarının kişilik ifade düzeylerinin kullanıcı algısı üzerindeki etkilerini inceledi. 150 katılımcıyla yapılan deneysel çalışmada, seyahat planlama görevlerinde farklı kişilik seviyelerine sahip yapay zeka asistanları test edildi. Bulgular, orta düzeyde kişilik ifadesi gösteren chatbotların en olumlu değerlendirmeleri aldığını ortaya koydu. Çok az veya çok fazla kişilik sergileyen sistemler, kullanıcılar tarafından daha düşük puanlandı. Araştırma ayrıca, kullanıcı ile yapay zeka arasındaki kişilik uyumunun deneyimi iyileştirdiğini gösterdi. Özellikle dışadönüklük ve duygusal istikrar özelliklerinin en etkili faktörler olduğu tespit edildi. Bu bulgular, gelecekteki yapay zeka asistanlarının tasarımında kişilik dengesinin önemini vurguluyor.
Yapay Zeka Modelleri Sosyal Statüye Göre Ayrımcılık Yapıyor
ABD federal kurumlarında halkın görüşlerini değerlendirmek için kullanılan büyük dil modellerinin (LLM) eşit davranıp davranmadığını test eden yeni bir araştırma şaşırtıcı sonuçlar ortaya çıkardı. Cornell Üniversitesi araştırmacıları, aynı yorumu farklı meslek gruplarından kişilere atfederek 8 farklı yapay zeka modelini test etti. 182 halk yorumu üzerinde yapılan deneyler, 106.000'den fazla özet analiz edildi. Sonuçlar gösterdi ki yapay zeka modelleri, aynı yorumu sokak satıcısına atfettiklerinde, finansal analistle karşılaştırıldığında daha basit dil kullanıyor ve orijinal anlamın daha azını koruyor. Irksal ve cinsiyet farklılıkları tutarlı bir etki göstermezken, sosyoekonomik statü belirgin bir ayrımcılık faktörü olarak ortaya çıktı. Bu bulgular, demokratik karar alma süreçlerinde yapay zekanın kullanımında ciddi eşitlik sorunlarına işaret ediyor.
E-ticaret depolarında çalışan davranışları birbirini nasıl etkiliyor?
Cornell Üniversitesi'nden yapılan yeni araştırma, e-ticaret depolarında çalışanların performanslarının, etkileşimi önleyen sistemlere rağmen birbirlerinden etkilendiğini ortaya koyuyor. İnsan Kaynakları Çalışmaları Bölümü'nden Yrd. Doç. Caitlin Ray'in öncülük ettiği çalışma, depo verilerini analiz ederek çalışan davranışlarındaki sosyal dinamikleri inceliyor. Bulgular, modern iş yerlerinde teknolojik izolasyona rağmen, insani etkileşimlerin işgücü verimliliği üzerindeki rolünün devam ettiğini gösteriyor. Araştırma, çalışma ortamı tasarımı ve insan kaynakları yönetimi açısından önemli sonuçlar taşıyor.
Yumuşak Robot Kol Meyvelerin Olgunluğunu Hissederek Hasar Vermeden Topluyor
Cornell Üniversitesi araştırmacıları, meyvelerin olgunluğunu dokunarak tespit edebilen ve zarar vermeden toplayan yumuşak robot gripper geliştirdi. Esnek fiber optik sensörlerle donatılan sistem, çilek gibi hassas meyvelerin olgunluk seviyesini dokunsal algıyla belirleyebiliyor ve dalından nazikçe koparıyor. Bu teknoloji, tarımsal otomasyonda yeni bir dönüm noktası olarak görülüyor çünkü geleneksel sert robotların aksine meyvelere zarar vermiyor. Sistem, insan elinin hassasiyetini taklit ederek meyvelerin yumuşaklığını ölçebiliyor ve bu bilgiyi kullanarak ne kadar kuvvet uygulanacağına karar veriyor. Gelişme, işgücü eksikliğinden muzdarip tarım sektörü için umut vaat ediyor.
Yapay Zeka Kripto Bahis Uyuşmazlıklarını Çözebilir mi?
Polymarket gibi Web3 tahmin piyasalarında milyar dolarlık işlem hacmine rağmen uyuşmazlıklar yaşanmaya devam ediyor. Cornell Üniversitesi araştırmacıları, büyük dil modellerinin (LLM) bu uyuşmazlıkları çözmede ne kadar etkili olduğunu inceledi. Çalışma, yapay zekanın hangi etkinliklerde uyuşmazlık çıkacağını önceden tahmin edemediğini, ancak uyuşmazlık başladıktan sonra UMA protokolünün blokzincir tabanlı oylama süreciyle benzer kalitede kararlar verebildiğini ortaya koydu. Bu bulgular, merkeziyetsiz finansın önemli sorunlarından biri olan objektif uyuşmazlık çözümünde yapay zekanın potansiyel rolünü gösteriyor.
Büyük Dil Modelleri İkilem Yaşıyor: Daha Akıllı Ama Aynı Zamanda Daha Kolay Kandırılır
Yeni bir araştırma, yapay zeka dil modellerinin boyutu büyüdükçe paradoksal bir davranış sergilediğini ortaya koyuyor. Cornell Üniversitesi araştırmacıları, büyük modellerin yanlış bilgilere karşı daha dirençli hale gelirken, aynı zamanda rastgele ve anlamsız metinleri taklit etme eğiliminin arttığını keşfetti. Cerebras-GPT ve Pythia model ailelerini analiz eden çalışma, bu durumun öngörülebilir matematiksel yasalara uyduğunu gösteriyor. En büyük modeller, yanlış bilgilere karşı en küçük modellerden dört kat daha dirençliyken, anlamsız içerikleri kopyalama konusunda iki kat daha eğilimli. Bu bulgu, AI sistemlerinin geliştirilmesinde önemli bir ikilem olduğuna işaret ediyor.
Yapay Zeka Gözünde Büyük Yanılsama: Doğru Yeri Buluyor, Yanlış İsim Veriyor
Araştırmacılar, görüntü segmentasyonunda çalışan yapay zeka modellerinin şaşırtıcı bir hata türü keşfetti. Bu modeller, nesnelerin sınırlarını doğru tespit edebiliyor ancak tamamen yanlış etiketler atayabiliyor. Örneğin bir köpeği bulup sınırlarını çiziyor ama 'kedi' diyor. Bu durum, modellerin eğitim verilerindeki sahte korelasyonlara dayanmasından kaynaklanıyor. Cornell Üniversitesi araştırmacıları, bu 'semantik etiket takası' sorununun geleneksel değerlendirme yöntemleriyle fark edilmediğini gösterdi. Çalışma, yapay zekanın gerçek dünya uygulamalarında karşılaşabileceği kritik güvenilirlik sorunlarına ışık tutuyor.