Şeffaflık artık yalnız bir metafor değil.
Bir sistemin nasıl karar verdiğini, bir çipin arkasını ve yaşayan hücrenin zaman içindeki değişimini görünür hale getiren üç ayrı çalışma aynı yöne işaret ediyor.
Sürücü aracı izlemekten çok, aracın ne zaman yanılacağını öğrenebilir.
MIT’nin CW-Net yöntemi, otonom aracın derin öğrenme sistemindeki karmaşık kararları “yayaya yaklaşıyor” gibi insanların anlayabileceği kavramlara dönüştürüyor. Amaç yalnız hatayı sonradan açıklamak değil, kullanıcının hangi durumlarda sisteme daha az güvenmesi gerektiğini öğrenmesine yardımcı olmak.Kaynak: MIT
Yapay zekâ açıklamasının en değerli hali “neden böyle yaptım?” değil, “şu şartlarda bana güvenme” diyebilmesi olabilir.
Çip görünmezleşip yüzeyin kendisine karışabilir.
MIT araştırmacıları standart yarı iletken üretim süreçleriyle 300 milimetrelik, mekanik olarak esnek ve optik olarak şeffaf silikon-fotonik wafer’lar üretmek için ölçeklenebilir bir yöntem geliştirdi. Çipler binlerce kez bükülürken performansını korudu ve görüntüyü belirgin biçimde bozmadı.Kaynak: MIT
Elektronik bileşenler sert kutulardan çıkıp cama, kumaşa ve bedene karıştığında “cihaz” dediğimiz şeyin sınırı nerede başlayacak?
Ölçmek için örneği öldürmek zorunda kalmayınca zaman da veriye dönüşüyor.
Broad Institute ve MIT araştırmacıları, canlı hücrelerin kendi RNA’larını virüs benzeri parçacıklarla dışarı aktarmasını sağlayan bir yöntem geliştirdi. Böylece aynı hücre popülasyonunun gen faaliyetleri hücreler öldürülmeden zaman içinde tekrar tekrar ölçülebiliyor.Kaynak: MIT / Broad Institute
Anlık fotoğraf yerine aynı sistemi bozmadan uzun süre izleyebildiğimiz her alanda, bugün “özellik” sandığımız şeylerin bir kısmı süreç olarak yeniden tanımlanabilir.