Yapay Zeka, İnsan Yüzlerinden Sonra, Şempanze Yüzlerini de Ayırt Edebilmeye Başladı!
Bu haber 3 yıl öncesine aittir. Haber güncelliğini yitirmiş olabilir; ancak arşivsel değeri ve bilimsel gelişme/ilerleme anlamındaki önemi dolayısıyla yayında tutulmaktadır. Ayrıca konuyla ilgili gelişmeler yaşandıkça bu içerik de güncellenebilir.
Geliştirilen bir yapay zeka algoritması, şempanzelerin yüzlerini tanıyabiliyor, takip edebiliyor ve diğer yüzlerden ayırt edebiliyor. Bu durum, şempanzeler üzerindeki araştırmaları daha verimli hale getirebilir.
Oxford Üniversitesi'nden Arsha Nagrani ve arkadaşları, yaban hayatta videoya kaydedilen şempanzelerin yüzlerini birbirinden ayırt edebilecek bir yapay zeka programı geliştirdi.[1] Bu yapay zekayı kullanarak, hayvanların doğal habitatlarındaki davranışları daha etkili bir şekilde takip etmek mümkün olacak.
Algoritma, araştırmacıların ve vahşi yaşam koruyucularının şempanze ve diğer primatların karmaşık davranışlarını araştırmasını kolaylaştırabilir.
Uzmanlar, yapay zekayı eğitmek için toplamda 14 yılı kapsayan, 50 saatlik şempanze videolarını izlettiler. Videolardaki şempanzeler, Batı Afrika'da bulunan Gine'nin Bossou bölgesinde yaşayan şempanzelerdi. Görüntülerde, yaşları yeni doğan ila 57 arasında değişen 23 şempanze bulunuyordu. Bu görüntülerden, toplamda 10 milyondan fazla şempanze yüzü fotoğrafı çıkarıldı. Algoritma, kendisine ham video gösterildiğinde, videodaki şempanzeleri tek tek ayırt edip, her birini takip edebilecek şekilde geliştirildi.
Ayrıca algoritma, ışık ve görüntü kalitesi düşük olduğunda bile yüksek başarıyla yüzleri ayırt edebiliyor. Öyle ki, şempanzeler doğrudan kameraya bakmıyor olsalar bile, yapay zeka yüzlerini ayırt edebiliyor ve onları durmaksızın takip edebiliyor. Yapay zeka algoritmasının kendisine gösterilen bireyleri doğru tespit etme oranı %92 olarak ölçüldü; ayrıca bu algoritmayı kullanan uzmanlar, bir şempanzenin cinsiyetini %96 doğruluk ile tespit edebiliyorlar.
Araştırmacılar bunu, insanların şempanzelerin yüzlerini ayırt etme başarısı ile kıyasladılar. Rastgele 100 fotoğraf seçtiler ve insanların bu şempanzelerin yüzlerini kategorize etmelerini istediler. Algoritma, bu testi %84 isabetlilik ile geçti ve sadece 30 saniyede görevi tamamladı. Şempanze yüzlerini ayırt etmekte uzman olan insanlar 55 dakika boyunca uğraştılar ve %42 isabetlilik oranına ulaşabildiler.
Algoritma, araştırmacıların sadece şempanze yüzlerini ayırt etmelerini sağlamakla kalmayacak, aynı zamanda şempanze grupları içerisindeki davranışları ve sosyal etkileşimlerin yıllar ve nesiller içindeki değişimini daha yakından takip edebilmelerini mümkün kılacak. Araştırmada görev alan Daniel Schofield şöyle diyor:
Bu algoritmayı kullanarak sosyal ağlar inşa etmeye başlayabileceğiz. Bireyler arasındaki etkileşimleri nicel bir şekilde takip ederek, şempanze komünitelerindeki yapısal değişimleri takip etmemiz mümkün oluyor. Üstelik bunu şimdilik sadece şempanzelere uygulamış olsak da, diğer tüm primatlara da uygulanabilir.
İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!
Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.
Soru & Cevap Platformuna Git-
19
-
8
-
5
-
5
-
3
-
2
-
1
-
1
-
0
-
0
-
0
-
0
- Çeviri Kaynağı: New Scientist | Arşiv Bağlantısı
- ^ D. Schofield, et al. (2019). Chimpanzee Face Recognition From Videos In The Wild Using Deep Learning. Science Advances, sf: eaaw0736. doi: 10.1126/sciadv.aaw0736. | Arşiv Bağlantısı
Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?
Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:
kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci
Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 23/04/2024 20:47:13 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/9316
İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.
This work is an exact translation of the article originally published in New Scientist. Evrim Ağacı is a popular science organization which seeks to increase scientific awareness and knowledge in Turkey, and this translation is a part of those efforts. If you are the author/owner of this article and if you choose it to be taken down, please contact us and we will immediately remove your content. Thank you for your cooperation and understanding.
