“davranış analizi” için sonuçlar
6 sonuç bulundu. Sonuçları kategoriye göre daraltabilirsin.
Yapay Zeka Artık İnsan Davranışlarındaki Niyet Değişimlerini Anlayabiliyor
Araştırmacılar, yapay zekanın insan davranışlarını daha iyi anlaması için yeni bir model geliştirdi. PRISM adlı bu sistem, insanların eylemlerini gözlemleyerek hangi amaçla hareket ettiklerini çıkarabiliyor ve bu amaçların zaman içinde nasıl değiştiğini takip edebiliyor. Geleneksel yöntemlerden farklı olarak, PRISM geçmiş deneyimleri hatırlayarak daha akıllı tahminler yapabiliyor. Sistemin en önemli özelliği, karmaşık hesaplamaları basit alt problemlere bölerek çözebilmesi. Bu teknoloji robotik, oyun geliştirme ve insan davranışı analizi gibi alanlarda devrim yaratabilir.
Yapay Zeka Artık İnsanlar Gibi Sosyal Davranışları Anlayabiliyor
Mevcut video yapay zeka modelleri, insanların sosyal etkileşimleri nasıl algıladığını anlama konusunda yetersiz kalıyordu. Araştırmacılar, V-JEPA2 gibi gelişmiş modellerin bile sosyal video kliplerdeki insan benzerlikleri tahminlerinde basit metin modellerinden daha kötü performans gösterdiğini keşfetti. Bu sorunu çözmek için 'davranışsal geometrik denetim' adı verilen yeni bir yöntem geliştirildi. 250 doğal sosyal video klibinden toplanan 49.484 insan yargısı kullanılarak, yapay zeka modellerinin sosyal algısı önemli ölçüde geliştirildi.
Cebinizdeki Göz: Dijital Cihazlar Nasıl Her Hareketinizi İzliyor?
Oxford Üniversitesi araştırmacısı Carissa Véliz, günlük hayatımızın vazgeçilmez parçası olan dijital cihazların asıl işlevinin ne olduğunu sorguluyor. Yastıklar rahatlık için, makaslar keskin olmak için tasarlanırken, akıllı telefonlar, tabletler ve diğer dijital araçların temel amacının kullanıcıları izlemek olduğunu savunuyor. Bu cihazlar görünürde iletişim, eğlence veya üretkenlik için tasarlanmış gibi görünse de, aslında kişisel verileri toplama ve davranış analizi yapma konusunda son derece etkili birer gözetim aracı olarak işlev görüyor. Modern teknolojinin bu gizli yüzü, mahremiyet ve kişisel özgürlük konularında önemli sorular ortaya çıkarıyor.
Yüz ifadeleri ve kas hareketleri arasında çift yönlü öğrenme yapay zekası geliştirildi
Araştırmacılar, yüz ifadelerini ve yüz kaslarının hareketlerini birlikte analiz edebilen yeni bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Geleneksel yaklaşımlar sadece kas hareketlerinden ifadelere doğru bilgi transferi yapabiliyordu, ancak yeni sistem her iki yönde de öğrenme gerçekleştirebiliyor. Sistem, farklı veri setlerindeki etiketleme farklılıklarını ve veri çeşitliliği sorunlarını çözmek için Yapısal Anlamsal Haritalama (SSM) framework'ünü kullanıyor. Bu teknoloji, duygusal davranış analizi, insan-bilgisayar etkileşimi ve psikolojik araştırmalar gibi alanlarda önemli uygulamalara sahip olabilir.
Yapay Zeka Sosyal Ağı ile İnsan Davranışları Karşılaştırıldı
Araştırmacılar, tamamen yapay zeka ajanlarından oluşan Chirper.ai sosyal ağını insan kullanıcıların bulunduğu Mastodon ile karşılaştırdı. 65 bin YZ ajanı ve 7.7 milyon yapay gönderi içeren bu platform, büyük dil modellerinin sosyal etkileşimlerini anlama konusunda yeni fırsatlar sunuyor. Çalışma, YZ ajanlarının paylaşım davranışları, zararlı içerik üretimi ve sosyal ağ yapılarında insanlardan nasıl farklılaştığını ortaya koyuyor. Bu araştırma, gelecekte YZ'nin sosyal medyada nasıl davranabileceği ve insan-YZ etkileşimlerinin nasıl şekillenebileceği konusunda önemli ipuçları veriyor.
Yapay zeka öneri sistemlerinde zamansal davranış analizi: TAI2Vec modeli
Stanford ve diğer üniversitelerden araştırmacılar, kullanıcı davranışlarındaki zaman boyutunu daha etkili analiz edebilen yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi. TAI2Vec adlı bu sistem, öneri algoritmalarının temelini oluşturan item embedding teknolojisine zamansal farkındalık kazandırıyor. Geleneksel yöntemler kullanıcı etkileşimlerini zamansız bir şekilde değerlendirirken, yeni yaklaşım kısa ve uzun vadeli tercihleri birbirinden ayırt edebiliyor. Model, dakikalar arayla yapılan etkileşimlerle aylar arayla yapılanları aynı önemde görmek yerine, her kullanıcının bireysel davranış temposuna uyarlanabiliyor. Bu gelişme, e-ticaret platformlarından sosyal medya algoritmalarına kadar geniş bir yelpazede daha kişiselleştirilmiş ve doğru öneriler sunulmasını sağlayabilir.