OpenAI, yapay zeka destekli eğitim araçlarına yeni bir soluk getiren “Study Mode” (Çalışma Modu) adlı özelliğini tanıttı. New York Magazine’in ifadesiyle artık “herkes üniversiteyi hile yaparak mı geçiyor?” tartışmalarının gölgesinde geliştirilen bu mod, öğrencilerin sadece doğru cevaba ulaşmasından ziyade, konuları derinlemesine anlamalarını sağlamak için tasarlandı.

KISA CEVAPLARDAN DERİN ÖĞRENMEYE

“Study Mode”, ChatGPT’nin yeni bir versiyonu değil; öğretmenler, bilim insanları ve eğitim uzmanlarıyla birlikte geliştirilen özel sistem talimatlarından oluşuyor. Amaç, ChatGPT’yi özet bilgi veren bir ansiklopediden çıkarıp, Sokratik bir öğreticiye dönüştürmek.

Bu mod, yeni bilgileri parça parça sunuyor, öğrenciye yönlendirici sorular soruyor, aralara bilgi kontrolleri yerleştiriyor ve öğrencinin anlayıp anlamadığını test ederek ilerliyor. Örneğin, “Oyun teorisini öğret” talebine karşılık ChatGPT önce öğrencinin konuyla ilgili ön bilgisini ve bu bilgiyi hangi amaçla kullanacağını soruyor, ardından kısa bir açıklamayla konuya giriş yapıyor ve bir soruyla duraklayarak öğrenme sürecini sürdürüyor.

CEVAP YERİNE YÖNLENDİRME

Örneğin klasik “tren problemi” gibi bir matematik sorusunda, sinirlenen bir kullanıcı cevabı doğrudan sormaya çalışsa da, Study Mode bunu nazikçe reddedip, problemi birlikte çözmeye yönlendiriyor. Ancak OpenAI, çok ısrarlı taleplerde doğrudan cevap da verileceğini belirtiyor.

OpenAI, bu modu geliştirirken, ChatGPT’yi halihazırda bireysel öğretmen veya sınav hazırlık aracı olarak kullanan “güçlü kullanıcılar”dan ilham aldıklarını söylüyor. “Study Mode” sayesinde teknik bilgiye sahip olmayan öğrenciler de artık kişisel bir dijital öğretmene erişebilecek.

Modun geliştirilme sürecinde öğretim uzmanları, ideal öğretmen yanıtlarının örneklerini oluşturarak ChatGPT’yi yönlendirdi. Bazı üniversite öğrencilerine önceden erişim verildi ve bu öğrenciler, modun kendilerine hem bilgi kazandırma hem de özgüven artırma açısından çok etkili olduğunu ifade etti.

GÜVENİLİR Mİ?

Yapay zeka modellerinin zaman zaman uydurma bilgi üretme eğilimi göz önüne alındığında, bazı kullanıcılar bu tür bir eğitim yardımına temkinli yaklaşabilir. OpenAI, Study Mode’un bu riski azalttığını çünkü bilginin küçük parçalar halinde aktarıldığını ve modelin her adımda kendini kalibre ettiğini savunuyor.

NE ZAMAN KULLANIMA AÇILACAK?

“Study Mode”, önümüzdeki haftalarda OpenAI’nin eğitim kurumlarına yönelik özel ürünü ChatGPT Edu kapsamında abonelikli okullarda kullanılabilecek.

OpenAI ayrıca, bu özelliğin yalnızca bir başlangıç olduğunu ve benzer davranışların gelecekte doğrudan ana modellere de entegre edilmesinin planlandığını açıkladı.

ABD’nin Maine eyaletindeki bir hapishanede yatan Preston Thorpe, teknoloji dünyasında sıra dışı bir başarıya imza attı.

Uyuşturucu satmaktan hapis cezası almış olan Thorpe, şu anda Silikon Vadisi merkezli yazılım şirketi Turso’da uzaktan çalışan bir yazılımcı olarak görev yapıyor.

TechCrunch’ın haberine göre, Thorpe’un hayat hikâyesinden etkilenen Turso’nun CEO’su Glauber Costa, ocak ayında doğrudan onunla iletişime geçti. “Kendisiyle tanışmak ve hikâyesini öğrenmek istedim” diyen Costa, o zamandan beri Thorpe ile sık sık görüştüğünü ve yaşadığı değişimi yakından takip ettiğini belirtti.

HAPİSTE UZAKTAN YAZILIMCILIK

Thorpe, Maine eyaletinde uygulanan deneysel bir program kapsamında uzaktan çalışma iznine sahip oldu.

20 yaşındayken karanlık ağ (dark web) üzerinden satın aldığı uyuşturucuları satarken yakalanan ve hapse giren mahkum, birkaç yıl sonra tahliye edilmiş ama 14 ay içinde tekrar tutuklanmıştı.

TechCrunch’a konuşan Thorpe, COVID-19 pandemisi sırasında radikal bir karar aldığını söyledi:

“Bir aydınlanma yaşadım. ‘Kendim için bir şey yapacağım’ dedim.”

Thorpe, cezaevinden uzaktan Maine Üniversitesi’ne kayıt oldu ve sonrasında yarı zamanlı öğretim görevlisi olarak işe alındı. Şu anda Maine’deki Mountain View Islah Tesisi’nde yer alan “Earned Living Unit” adlı özel biriminde yaklaşık 30 mahkumdan biri.

Burada mahkumlar kazançlarının yüzde 10’unu devlete ödüyor; bunun yanında nafaka veya tazminat gibi yükümlülükleri de var.

Maine Cezaevi Müdürü Randall Liberty, bu programın hem güvenlik hem ekonomi açısından örnek oluşturduğunu belirtiyor:

“Sağcı ya da solcu fark etmeksizin herkese anlatmak zorundayım. Preston’ın ne kadar kazandığını duyduklarında gözleri faltaşı gibi açılıyor” diyen Liberty şöyle ekledi:

“Ama ben diyorum ki: Gerçekten toplumun daha güvenli olmasını, ekonomik sorumluluğu ve mağdur haklarını önemsiyorsanız, işte doğru yol bu.”

“RÜYADAN UYANDIM”

Thorpe ise yeni hayatına dört elle sarılmış durumda. Yazılımcı olarak iyi bir gelir elde ediyor ve geçmişi artık ona çok uzak geliyor:

“Beş yıl önceki hâlim sanki başka birine aitmiş gibi. Sokaklardaki anılarım, neden hapse girdiğime dair hatıralar. Sanki hiç yaşanmamış gibi.”

Thorpe, 2017 yılında 15 ila 30 yıl hapis cezasına çarptırılmıştı. Bu, en az yedi yıl daha hapiste kalabileceği anlamına geliyor. Ancak iyi hâl indirimiyle erken tahliye edilirse, bir gün gerçekten evinden çalışabileceği bir hayata kavuşabilir.

Bilim insanları, kuantum bilgisayarların önündeki en büyük engellerden biri olan yüksek hata oranı sorununu aşma çabalarında önemli bir adım attı.

Hakemli bilimsel dergi APS Physical Review Letters’ta yayınlanan araştırmada, şimdiye kadar kaydedilen en düşük kuantum hata oranı elde edildi: Yüzde 0,000015.

Bu oran yaklaşık 6,7 milyon işlemde yalnızca bir hata anlamına geliyor.

Söz konusu başarı, aynı araştırma ekibinin 2014’te ulaştığı bir önceki rekor olan 1 milyon işlemde bir hata düzeyine göre neredeyse 10 kat iyileşme demek.

KUANTUM GÜRÜLTÜSÜ

Kuantum bilgisayarlarda ortaya çıkan hatalara “gürültü” adı veriliyor. Bu da bilgisayarın verdiği sonuçların güvenilmez hâle gelmesine neden olabiliyor.

Bu hatalar hem fiziksel sınırlamalardan (örneğin kuantum durumunun zamanla bozulması veya bilgi sızması) hem de donanım ve kontrol yöntemlerindeki kusurlardan kaynaklanıyor.

Araştırma ekibi, doğa yasalarına bağlı hataları tamamen ortadan kaldıramasa da, bilgisayarın mimarisi ve kontrol yöntemlerinden kaynaklanan gürültüyü neredeyse sıfıra indirerek bu çığır açan sonucu elde etti.

Oxford Üniversitesi’nden Molly Smith, Livescience’a yaptığı açıklamada, “Hata olasılığını bu denli azaltmak, kuantum hata düzeltme altyapısını ciddi ölçüde küçültüyor. Bu da gelecekteki kuantum bilgisayarların daha küçük, hızlı ve verimli olmasının önünü açıyor” dedi.

Smith ayrıca bu hassas kontrolün, kuantum saatleri ve sensörler gibi diğer kuantum teknolojileri için de faydalı olacağını vurguladı.

FOTONDAN İYONA

Çalışmada kullanılan kuantum bilgisayar, yaygın olan foton tabanlı kuantum bit (kübit) mimarisi yerine “tuzaklanmış iyonlar” kullanan özel bir platforma dayanıyor. Üstelik deneyler oda sıcaklığında gerçekleştirildi, bu da teknolojinin daha pratik ve entegre edilebilir olmasını sağladı.

Ekip, fotonları lazerle sabitlemek yerine, kalsiyum-43 iyonlarını mikrodalga kullanarak tuzakladı. Bu iyonlar daha sonra atomik saat gibi çalışan “hiper-ince” bir kuantum duruma getirildi. Bu durum, kuantum kapılarının (yani işlemlerin) daha hassas yapılabilmesini sağladı.

Oluşabilecek frekans ve genlik kaymalarını engellemek için de özel bir algoritma geliştirildi. Bu yazılım, mikrodalgaların ürettiği gürültüyü düzenli olarak tespit edip düzeltti. Böylece, araştırmacılar kuantum işlemleri fiziksel olarak mümkün olan en düşük hata oranında gerçekleştirmeyi başardı.

DAHA DÜŞÜK MALİYET

Bu yöntemle artık tekli kuantum kapılarıyla (single-gate qubit) yapılan işlemlerde neredeyse sıfır hata ile yüksek ölçekli hesaplamalar mümkün hale geliyor. Bu da mühendislerin sistem içinde yalnızca hata düzeltmeye ayrılan kübit sayısını azaltmasına olanak tanıyor. Dolayısıyla, bu başarı hem kuantum bilgisayarların maliyetini hem de boyutunu küçültebilir.

Araştırma umut verici olsa da, kuantum bilgi işlemde hala çözülmesi gereken sorunlar var. Özellikle çoklu kübit kapılarının (multigate) hata oranı hâlâ yüksek: Yaklaşık her 2 bin işlemde bir hata.

Bu nedenle, araştırma kullanılabilir ölçekte kuantum bilgisayarlara doğru atılmış çok önemli bir adım olsa da karmaşık hesaplamalarda hâlâ aşılması gereken teknik engeller mevcut.