Yapay zeka (YZ), giderek daha dijitalleşen dünyamızın ayrılmaz bir parçası haline gelerek hayatımızın çeşitli alanlarını devrimci bir şekilde dönüştürmektedir. Hava durumu desenlerini tahmin etme, sosyal medya trendlerini analiz etme ve hatta iklim bilimini anlama konusunda bile yeteneklidir. Ancak, YZ’nin ileri düzeyde keşfe devam ettiğimizde, çevresel etkilerini dikkate almak önemlidir.
Son çalışmalar, YZ’nin iklim değişikliği konusundaki kamuoyunu şekillendirmedeki rolünü ortaya koymuştur. Bu çalışmalar, alıntılara dayanmak yerine, sosyal medya verilerini analiz etmek ve iklim inkarı üzerindeki çevrimiçi etkileşimlerin nasıl etkilendiğini gözlemlemek için YZ modelleri kullanmıştır. Elde edilen bulgular bilgilendirici olup, benzer düşünen insanların genellikle sosyal medya platformlarında bir araya geldiğini ve inanç sistemlerini pekiştirdiğini ortaya koymaktadır. İklim inkarının daha yüksek oranda görüldüğü bölgeler genellikle enerji açısından fosil yakıtlara (örneğin ABD’nin orta ve güney bölgeleri gibi) aşırı bağımlıdır.
YZ teknolojisinin endişe verici bir yönü, enerji tüketimidir. YZ’nin belirgin bir enerji talebi vardır ve büyük dil modelleri ile yapay sinir ağları, YZ’nin önemli bir enerji talebini beraberinde getirir ve karbon emisyonlarına katkıda bulunur. YZ modellerinin siyah kutu doğası, çevresel etkilerini takip etmek ve azaltmak konusunda zorluklar yaratır.
Neyse ki, araştırmacılar geleneksel YZ modellerine enerji açısından verimli alternatifler üzerinde çalışmaktadır. Esneme sinir ağları (SNN’ler), insan beyni sinir hücrelerinin işleyişini taklit ederek daha düşük güç tüketimi sağlar. Ömür boyu öğrenme (L2) teknikleri, YZ modellerinin önceki bilgileri unutmadan sıralı olarak öğrenmelerini sağlayarak öğrenme sürecini hızlandırır ve enerji kullanımını azaltır.
Ayrıca, daha küçük YZ modelleri ve kuantum hesaplama, YZ teknolojisinin enerji taleplerini azaltma konusunda umut vaat etmektedir. Daha küçük ve daha verimli modeller oluşturmak, enerji tüketimini önemli ölçüde azaltırken, kuantum hesaplama minimal enerji kullanımıyla eşsiz bir hesaplama gücü sunmaktadır.
YZ, iklim değişikliğinin anlaşılmasına yardımcı olma potansiyeline sahip olsa da, üzerinde yüklediği çevresel etkiye dikkat etmek hayati öneme sahiptir. Enerji açısından verimli YZ çözümlerine yönelmek, sürdürülebilir bir geleceğe doğru atılan önemli bir adımdır. SNN’lerin, L2 tekniklerinin ve kuantum hesaplama gibi yeni teknolojilerin potansiyelini kullanarak, YZ’nin iklim değişikliğiyle mücadele çabalarına olumlu katkı sağlanması sağlanabilir.
Yapay zeka (YZ) – insan zekasının makinelerde simülasyonunu ifade eder. YZ, verileri analiz etmek, tahminler yapmak ve normalde insan zekası gerektiren görevleri gerçekleştirmek için kullanılır.
İklim inkarı – iklim değişikliği konusundaki bilimsel uzlaşmanın reddi veya şüphe edilmesine atıfta bulunur, özellikle insan kaynaklı yönlerine odaklanır.
Fosil yakıtlar – bitki ve hayvan kalıntılarından milyonlarca yıl içinde oluşmuş olan kömür, petrol veya doğal gaz gibi yenilenemez enerji kaynaklarına atıfta bulunur.
Karbon emisyonları – öncelikli olarak fosil yakıtların yanması yoluyla atmosfere salınan karbondioksit (CO2) ve diğer sera gazlarının salınımını ifade eder. Karbon emisyonları iklim değişikliğine katkıda bulunur.
Siyah kutu – YZ modellerinin iç işleyişleri hakkında şeffaflık veya anlayış eksikliğine atıfta bulunur. YZ modellerinin çevresel etkilerini takip etmek ve değerlendirmek zor olabilir.
Esneme sinir ağları (SNN’ler) – insan beyninin sinir hücrelerinin işleyişini taklit eden bir tür yapay sinir ağına atıfta bulunur. SNN’ler, geleneksel YZ modellerine kıyasla daha düşük güç tüketimi ile bilinir.
Ömür boyu öğrenme (L2) teknikleri – modellerin önceki bilgileri unutmadan sıralı olarak öğrenmelerine olanak veren YZ tekniklerine atıfta bulunur. Öğrenme sürecini hızlandırır ve enerji kullanımını azaltabilir.
Kuantum hesaplama – kuantum mekaniği prensiplerinden faydalanarak hesaplamaları gerçekleştiren bir hesaplama türüne atıfta bulunur. Kuantum hesaplama, minimal enerji kullanımıyla eşsiz bir hesaplama gücü sunabilir.
Önerilen ilgili bağlantılar:
1. Yapay zekanın çevresel etkisi
2. Yapay zeka ve iklim değişikliği: meydan okuma ve ileriye yönelik yol
3. Yapay zeka ile iklim değişikliği araştırmasının ilerletilmesi
The source of the article is from the blog guambia.com.uy