David Eagleman Beyin Senin Hikayen

 MERMERDE GİZLENMİŞ HEYKEL

Giriş: David Eagleman Beyin Senin Hikayen isimli kitabından önemli bördüğüm bir kısmı ek kaynaklar ile destekleyerek sizlerle paylaşmak istedim. Kitabı da okumanızı tavs,ye ederim. 

    Genç beyinlerdeki esnekliğin sırrı nedir? Bunun yeni hücre oluşumuyla ilgili olduğu söylenemez; hatta çocuk ve yetişkinlerdeki beyin hücrelerinin sayısı aynıdır. İşin sırrı, bu hücrelerin birbirine nasıl bağlandığında yatar. Yeni doğan bir bebeğin nöronları birbirinden oldukça farklı ve bağlantısızdır. Yaşamın ilk iki yılında, aldıkları duyusal bilgilere bağlı olarak nöronlar birbirleriyle çok hızlı biçimde bağlantı kurmaya başlarlar; öyle ki, bebeğin beyninde saniyede yaklaşık iki milyon yeni bağlantı, yani sinaps oluşur. İki yılın sonunda bebekteki sinapsların sayısı yüz trilyonu aşarak, bir yetişkindeki sinaps sayısının iki katına ulaşır.

Beyin, artık bir zirve noktasına ulaşmış ve ihtiyaç duyacağından çok daha fazla bağlantı kurmuş durumdadır. Bu noktada, yeni bağlantıların oluşum süreci, yerini nöral "budama" olarak bilinen bir başka stratejiye bırakacak, yaş ilerledikçe sinapsların yüzde 50 kadarı yavaş yavaş budanıp ortadan kalkacaktır. Peki, hangi sinapslar kalır, hangileri gider? Bir beyin devresinde yerini alıp başarı gösteren bir sinaps güçlenirken, yararlı olmayan sinapslar da zayıflayarak sonunda devre dışı bırakılır. Tıpkı bir ormandaki patikalarda olduğu gibi, kullanmadığınız bağlantıları kaybedersiniz. Bu açıdan bakıldığında, kim olduğunuzu belirleyen süreç, önceden var olan olasılıkların tek tek elenmesiyle tanımlanır. Sizi siz yapan, beyninizde gelişen değil, beyninizde yok edilen şeylerdir aslında.

Yenidoğan beyninde, nöronlar (sinir hücreleri) görece az sayıda bağlantı kurmuşlardır. İlk 2-3 yıl içinde dallanmalar, buna bağlı olarak da hücreler arasındaki bağlantılar giderek artar. Bundan sonra yavaş yavaş "budanan" bağlantılar, yetişkin beyninde sayıca azalır ve güçlenirler.

Çocukluğumuz boyunca, içinde bulunduğumuz ortam beynimizi inceden inceye işler ve olasılıklar bütününü maruz kaldığımız deneyime göre yeniden biçimlendirir. Beynimiz böylece sayıca daha az, ancak daha güçlü bağlantılar oluşturur. Örnek vermek gerekirse, bebekken çevrenizde konuşulan dil (diyelim ki İngilizce ya da Japonca), o dile özgü sesleri işitme becerinizi geliştirirken, diğer dillere özgü sesleri işitme becerinizi de olumsuz yönde etkiler. Sonuçta, Japonya'da doğan bir bebek ile ABD'de doğan bir bebeğin her ikisi de iki dildeki bütün seslere tepki verecek, ancak Japonya'da büyüyen bebek bir süre sonra, sözgelimi R ve L harflerinin betimlediği sesleri ayırt etme becerisini kaybedecektir; çünkü bu iki ses Japonca'da birbirinden ayrılmaz. Özetle, kendimizi içinde bulduğumuz dünya tarafından biçimlendiriliriz.

ERGENLİKTE BEYNİN YAPILANDIRILMASI

Çocukluğun sonuyla ergenliğin başlangıcı arasındaki bir noktada, aşırı üretimin görüldüğü ikinci bir dönem yaşanır. Bu dönemde prefrontal korteksten yeni hücre ve bağlantıların (sinapsların) filizlenmesiyle, yapıya katılacak yeni sinirsel yollar için zemin hazırlanmış olur. Bu bolluk dönemini, yaklaşık on yıl kadar sürecek olan budama süreci izler: Ergenlik yılları boyunca zayıf bağlantılar budanıp ortadan kalkarken güçlüleri de desteklenir. Budama sürecinin bir sonucu da prefrontal korteks hacminin ergenlik dönemi boyunca yılda yaklaşık yüzde 1 oranında küçülmesidir. Bu yıllar içinde devrelerde ortaya çıkan yeni örüntüler, bizi yetişkinliğe giden yolda edindiğimiz deneyimler için hazırlar.

Bu büyük ölçekli değişimlerin yüksek düzeyde akıl yürütme ve dürtü kontrolünde rol oynayan beyin alanlarında gerçekleşmesi nedeniyle, ergenlik derin bilişsel değişimlerin de yaşandığı bir dönemdir. Dürtü kontrolünde önemli rol oynayan "dorsolateral prefrontal korteks" en geç gelişen alanlardan biri olup, yirmili yılların başına kadar yetişkinlerdeki düzeyine ulaşamaz. Tamamlanmamış beyinsel olgunlaşma sürecinin olası sonuçlarını, nörobilimciler işin ayrıntılarını ortaya dökmeden çok önce fark eden araba sigorta şirketleri, genç sürücülerden daha fazla para talep etmektedirler. Benzer biçimde, durumun uzun süredir farkında olan ceza hukuku sistemi de gençleri yetişkinlerden farklı kurallar altında değerlendirmektedir.

ERGENLİK YILLARI

Yakın zaman kadar beyin gelişiminin çocukluk döneminin sonunda büyük ölçüde tamamlanmış olduğu düşünülmekteydi. Şimdi biliyoruz ki, insan beynindeki yapım süreci yaklaşık yirmi beş yaşın sonuna kadar sürer ve her yaşta yeni nöral ağlar kurulmaya devam eder.

Onlu yaşlarda, beyin ağlarının geçtiği yeniden düzenlenme ve değişim süreci, görünen kimliğimizi ciddi biçimde etkilemesi bakımından son derece önemlidir. Vücudumuzun içinde dolanıp duran hormonlar bariz fiziksel değişimlere neden olurken yavaş yavaş yetişkin görünümüne bürünürüz. Bu arada beyin de gözlerden uzak köşesinde aynı derecede büyük değişimlerden geçmektedir. Bu değişimler nasıl davrandığımızı ve dış dünyaya nasıl tepki verdiğimizi derinden etkiler. Değişimlerden biri, yavaş yavaş belirmeye başlayan benlik ve ona paralel olarak da özbilinçle ilgilidir.

Ergenlerde beynin çalışmasıyla ilgili ipuçları yakalamak amacıyla basit bir deney yapmıştık. Yüksek lisans öğrencim Ricky Savjani'nin de yardım ettiği deneyde, gönüllülerden mağaza vitrinindeki bir tabureye oturmalarını istedik. Daha sonra vitrinin perdesini aralayarak, dış dünyayı vitrinden seyreden katılımcıyı gelip geçenlerin şaşkın bakışlarına maruz bıraktık. Gönüllüleri toplum karşısında bu sıkıntılı duruma sokmadan önce, duygusal tepkilerini ölçebilmek için bazı hazırlıklar yapmış ve galvanik deri tepkilerini (galvanic skin response - GSR) ölçmek üzere her birine bir cihaz bağlamıştık. Galvanik deri tepkisi, kaygı düzeyini anlamada yararlı bir göstergedir: Ter bezleriniz ne kadar salgı yaparsa, deri iletkenliğiniz o kadar fazla olacaktır. (Bu, yalan makinesi, ya da poligraf testinde de kullanılan tekniktir.)

Deney katılımcıları hem ergenlik çağındaki gençlerden hem de yetişkinlerden oluşmaktaydı. Yetişkinlerde, tam da bekleneceği gibi, yabancıların bakışları karşısında stres tepkileri gözledik. Ancak aynı deneyim gençlerde toplumsal duyguların aşırı düzeylere fırlamasına neden olmuştu: Kendilerini izleyen yabancılar karşısında çok daha büyük kaygı belirtileri göstermiş, hatta kimi titreme noktasına bile gelmişti.

Yetişkinlerle ergenler arasındaki bu farkın nedeni neydi? Sorunun yanıtı, beynin "medial prefrontal korteks" (mPFC) adı verilen bir bölgesinde yatar. Bu bölge, kendinizi (benliğinizi) -özellikle de belirli bir durumun benliğiniz açısından taşıdığı duygusal önemi- düşündüğünüzde etkinleşir. Harvard Üniversitesi'nden Dr. Leah Somerville ve meslektaşlarının keşfettiği üzere, kişi çocukluktan ergenliğe yol aldıkça, mPFC bölgesi sosyal durumlar karşısında etkinlik artışı göstererek on beş yaş civarında da zirve noktasına ulaşır. Bu noktada, sosyal durum ve yaşantılar büyük duygusal ağırlık taşıdığından, öz bilince dayalı stres tepkileri çok yoğun olur. Bir başka deyişle, kişinin "kendisi" hakkında düşünmesi, yani "öz değerlendirme" ergenlikte büyük öncelik taşır. Yetişkin beyni ise aksine, ayakların yeni bir ayakkabıya alışması misali, benlik duygusuna artık iyice aşina hale gelmiştir. Bu nedenle mağaza vitrininde oturuyor olmak, bir yetişkini aynı ölçüde etkilemez.

Toplumsal iğretilik ve duygusal yönden aşırı duyarlığın ötesinde, ergen beyni risk almaya da ayarlanmıştır. İster hızlı araba sürme ister cinsel içerikli mesajlar gönderme olsun, riskli davranışlar ergen beyni için, yetişkin beynine göre çok daha cezbedicidir. Bu durum, büyük ölçüde ödül ve teşviklere nasıl yanıt verdiğimizle ilişkilidir. Çocukluktan ergenliğe yol aldıkça, zevk arayışıyla ilgili beyin bölgelerinin (ki, bunlardan biri de "akumbens çekirdeği" dir) ödüller karşısında verdikleri tepkilerde artış görülür. Ergenlerde bu çekirdekteki etkinlik düzeyi, yetişkinlerde olduğu kadar yüksektir. Ama asıl önemlisi, ergenlerde "orbitofrontal korteks" adı verilen bölgedeki etkinliğin de çocuklardakiyle hemen hemen aynı düzeyde olmasıdır. Olgun bir zevk arayışı sistemi ile olgunlaşmamış bir orbitofrontal korteksin eşleşmesi ise, ergenlerin duygusal bakımdan aşırı duyarlı olmakla kalmayıp, duygularını dizginlemek konusunda da yetişkinler kadar başarılı olamadıkları anlamına gelir.

 

Ek Bilgi: OFC'nin bir diğer rolünün, davranışı yönlendirmek için kullanılan başkalarının tepkisine dair bir beklenti yaratmak olduğu öne sürülmüştür ( Blair ve Cipolotti, 2000 ). OFC ayrıca, kumar oynarken para kazanma veya kaybetme, tercihlerin temsili veya başkalarını yatıştırıcı etkileşimlerde kullanma gibi ödül veya ceza değerinin büyüklüğünün hesaplanmasında da yer alır (Kaynak: https://www.sciencedirect.com/topics/psychology/orbitofrontal-cortex).

Bunun da ötesinde, Somerville ve ekibi akran baskı-, sının ergen davranışlarında neden zorlayıcı etki gösterdiği konusunda bir fikir ileri sürmüşlerdir: Toplumsal duruşla ilgili düşüncelerde devreye giren beyin alanları (mPFC gibi), güdüleri eyleme dönüştüren diğer beyin alanlarıyla ( "striatum" bölgesi ve oluşturduğu bağlantı ağları) daha güçlü bir ilişki halindedirler. Bu durum, ekibe göre ergenlerin, arkadaşlarının yanında risk al-. maya daha eğilimli hale gelmelerinin nedeni olabilir.

Onlu yaşlarımızda dünyayı algılayış biçimimiz, programına tam tamına uyan değişim halindeki bir beynin ürünüdür. Bu değişimler bizi daha özbilinçli, risk almaya daha eğilimli ve akranlarımızca güdülenmeye daha yatkın hale getirir. Bu noktada, çileden çıkmış anne babalar için önemli bir mesaj var: Ergenlik çağında nasıl biri olduğumuz, basitçe bir seçim ya da tavrın değil, yoğun ve kaçınılmaz bir beyinsel değişim döneminin sonucudur.

 

Sahte Captcha Dolandırıcılığı

 

Sahte Captcha Dolandırıcılığı: Dijital Dünyanın Yeni Bir Tehdit

                Sahte Captcha saldırıları, siber suçluların sürekli gelişen taktikleri nedeniyle hala aktif bir tehdittir. Bu saldırılar, kullanıcıları insan olduklarını kanıtlamak için dolaylı olarak kendi elleri ile kötü amaçlı yazılım yükletmeyi amaçlıyor. Sonn 1 ay içerisinde dünya genelinde 2.1 milyon kullanıcı bu saldırıdan etkilenmiştir (Kaynak: Avast Tehdit Laboratuvarı).  

Hedef Kitle: Sahte Captcha saldırıları genellikle finansal işlemler yapılan veya kişisel bilgiler içeren web sitelerinde daha sık görülür.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Etkisi : Siber suçlular, bu saldırıları daha etkili hale getirmek için yapay zeka ve makine öğrenmesi gibi teknolojileri kullanmaktadır.

Sahte Captcha Saldırıları Nasıl Çalışır?

Dolandırıcılar, kullanıcıları kimlik avı veya kötü amaçlı reklam gibi çeşitli tekniklerle kandırarak güvenliği ihlal edilmiş bir web sitesini ziyaret etmelerini sağlarlar. Burada, Captcha yoluyla insan olduklarını doğrulamaları istenir.

Saldırının İşleyişi:

1. Komut Dosyası Enjeksiyonu: Kullanıcı, Captcha testini geçmek için ekrandaki talimatları takip ettiğinde, aslında zararlı bir komut dosyası bilgisayarına yerleştirilir. Bu komut dosyası, kullanıcının bilgisizliğiyle bilgisayarın arka planında çalışmaya başlar.
2. Kullanıcı Etkileşimi: Komut dosyası, kullanıcıyı bilgisayarında "Çalıştır" penceresini açmaya ve buraya zararlı komut dosyasını yapıştırmaya yönlendirir.
3. Kötü Amaçlı Yazılım İndirme: Kullanıcının bu işlemi yapmasıyla birlikte, komut dosyası çalışır ve bilgisayarına kötü amaçlı yazılım indirmeye başlar.

 

Neden Tehlikeli?

• Kimlik Hırsızlığı: Bu yazılımlar, kullanıcıların şifreleri, banka bilgileri gibi hassas bilgilerini çalabilir.
• Cihazın Kontrolü: Sızan zararlı yazılımlar, cihazı uzaktan kontrol edebilir ve diğer cihazlara bulaşabilir.
• Finansal Kayıplar: Dolandırıcılar, çalıntı bilgileri kullanarak dolandırıcılık yapabilir.

Neler Yapılmalı?

• Bilinmeyen veya güvenilir olmayan web sitelerindeki Captcha doğrulamalarına dikkat edin.
• Lisanslı bir antivirüs programı kullanarak cihazınızı koruyun.
• İşletim sisteminizi ve uygulamalarınızı güncel tutarak güvenlik açıklarını kapatın.
• Karmaşık ve benzersiz şifreler oluşturun.
• İki faktörlü kimlik doğrulama kullanın

Siber güvenlik sürekli gelişen bir alandır. Bu nedenle, kendinizi korumak için sürekli olarak bilgi sahibi olmanız ve güncel kalmanız önemlidir.

Not: Bu saldırı türü ile yalnızca güvenliği ihlal edilmiş bir web sayfasını ziyaret ettiğinizde karşılaşabilirsiniz. Bu metin bilgilendirme amaçlıdır ve herhangi bir hukuki veya profesyonel tavsiye olarak değerlendirilmemelidir.

Organlar ve Duygular Arasındaki İlişki

 

Geleneksel Çin Tıbbının (GÇT) organlar ve duygular arasındaki bağlantıları.

NOT: Bu yazı, GÇT hakkında genel bir bilgi sunmak amacıyla hazırlanmıştır ve tıbbi tavsiye olarak değerlendirilmemelidir.

Resim Açıklaması: 

Adness and Grief (Lung): Üzüntü ve keder (Akciğer)

Anger (Liver): Öfke (Karaciğer)

Joy (Heart): Neşe (Kalp)

Worry (Spleen): Endişe (Dalak)

Fear (Kidney): Korku (Böbrek)

Geleneksel Çin Tıbbı'nın (GÇT) binlerce yıllık geçmişi boyunca, insan vücudu ve zihni arasındaki karmaşık ilişkiyi anlamak için derinlemesine araştırmalar yapılmıştır. GÇT, sadece fiziksel hastalıkları tedavi etmekle kalmaz, aynı zamanda duygusal ve zihinsel sağlığın da vücut üzerindeki etkilerini inceler. Bu yazımızda, GÇT'nin temel prensiplerinden biri olan organlar ve duygular arasındaki bağlantıya odaklanacağız. Özellikle dalak, akciğer, karaciğer, kalp ve böbrek organlarının hangi duygularla ilişkili olduğu ve bu bağlantının sağlık üzerindeki etkileri hakkında detaylı bilgiler sunacağız.

Dalak : vücudun bağışıklık sisteminde önemli bir rol oynar ve kan filtresi görevi görerek eski kan hücrelerini, bakterileri temizler.  GÇT, dalak aşağıdaki duygular ve rahatsızlıklarla bağlantılıdır:

• Duygular : Endişe, dalgınlık veya belirli bir konuya aşırı odaklanma gibi aşırı zihinsel çalışma
• Dalağın işlevi : Gıda sindirimi ve besin emilimi, kan ve enerji oluşumuna yardımcı olmak ve kanı kan damarlarında tutmak; kaslar, ağız ve dudaklarla bağlantılıdır; ayrıca düşünme, çalışma ve hafızayla da ilgilidir
• Dalak dengesizliğinin belirtileri : Yorgunluk, iştahsızlık, mukus akıntısı, zayıf sindirim, karın şişkinliği, gevşek dışkı, ishal, zayıf kaslar, soluk dudaklar, morarma, aşırı adet kan akışı ve diğer kanama bozuklukları
• Dalak koşulları : Dalak qi eksikliği, dalak qi'sinin inmesi, dalak yang eksikliği

 

Akciğer: Vücuda oksijen getirir ve karbondioksiti uzaklaştırır. Keder ve aşağıdaki durumlarla bağlantılı olduğuna inanılır:

• Duygular : Keder , üzüntü ve kopukluk
• Akciğer fonksiyonu : Solunum, havadan enerji getirir ve bunun vücuda dağıtılmasına yardımcı olur; su metabolizmasını düzenlemek için böbreklerle birlikte çalışırlar; bağışıklık sisteminde ve virüslere ve bakterilere karşı dirençte önemlidirler; ter bezlerini ve vücut tüylerini düzenlerler ve cilde nem sağlarlar
• Akciğer dengesizliğinin belirtileri : Nefes darlığı ve sığ solunum, terleme, yorgunluk, öksürük, sık soğuk algınlığı ve grip, alerjiler, astım ve diğer akciğer rahatsızlıkları, kuru cilt, depresyon ve aşırı ağlama
• Akciğer rahatsızlıkları : Akciğer qi eksikliği, akciğer yin eksikliği ve akciğerleri tıkayan soğuk nem

Karaciğer: Sindirim ve besinlerin işlenmesi temel işlevleridir.  Öfke, depresyon ve aşağıdaki fiziksel semptomlarla ilişkilendirilir:

• Duygular : Öfke, kızgınlık, hayal kırıklığı, sinirlilik, küskünlük ve "kontrolden çıkma"
• Karaciğer fonksiyonu : Vücutta enerji ve kanın düzgün akışında rol oynar; safra salgısını düzenler ve kanı depolar; tendonlar, tırnaklar ve gözlerle bağlantılıdır
• Karaciğer dengesizliğinin belirtileri : Göğüslerde gerginlik, adet ağrısı, baş ağrısı, sinirlilik, yersiz öfke, baş dönmesi, kuru, kırmızı gözler ve diğer göz rahatsızlıkları ve tendonit
• Karaciğer rahatsızlıkları : Karaciğer qi durgunluğu, karaciğer ateşi

Kalp: Neşe ile ilişkilendirilir ancak neşenin dengesizliği ya çok fazla (huzursuzluk veya tedirginlik) ya da çok az (depresyon) olarak ifade edilir.  Kalp ile bağlantılı zihinsel ve fiziksel rahatsızlıklar;

• Duygular : Coşku ve canlılık eksikliği, zihinsel huzursuzluk, depresyon, uykusuzluk, umutsuzluk
• Kalp fonksiyonu : Kan dolaşımını ve kan damarlarını düzenler; düzenli ve dengeli nabızdan sorumludur ve canlılık ve ruhu etkiler; dil, cilt ve atardamarlarla bağlantılıdır
• Kalp dengesizliğinin belirtileri : Uykusuzluk, çarpıntı, düzensiz kalp atışı, aşırı rüya görme, zayıf uzun vadeli hafıza ve psikolojik bozukluklar
• Kalp rahatsızlıkları : Kalp yin ve kalp ateşi

Böbrek: Atıkları ve fazla sıvıyı temizler. Böbrek, qi dengesizliği kronik korku veya kaygı olarak ortaya çıkar.

• Duygular : Korkmuş, iradesi zayıf, güvensiz, mesafeli ve izole
• Böbrek fonksiyonu : Üreme, büyüme, gelişme ve olgunlaşmadan sorumludur; su metabolizması ve solunumda akciğerlerle ilişkilidir; kemikler, dişler, kulaklar ve saçlarla bağlantılıdır
• Böbrek dengesizliğinin belirtileri : Sık idrara çıkma, idrar tutamama, gece terlemeleri, ağız kuruluğu, kısa süreli hafıza zayıflığı , bel ağrısı, kulak çınlaması, işitme kaybı, diğer kulak rahatsızlıkları, erken yaşta beyazlayan saçlar, saç dökülmesi ve osteoporoz
• Böbrek rahatsızlıkları : Böbrek yin eksikliği, böbrek yang eksikliği

GÇT'de Kullanılan Bazı Terimler

• Qi: Evrende ve vücuttaki yaşam enerjisini ifade eder.
• Yin: Soğuk, karanlık, pasif ve içe dönük enerjiyi temsil eder.
• Yang: Sıcak, aydınlık, aktif ve dışa dönük enerjiyi temsil eder.
• Eksiklik: Bir organın enerjisinin veya özünün yetersiz olması.
• Aşırı: Bir organın enerjisinin veya özünün aşırı olması.

Sonuç olarak, GÇT, organların sadece fiziksel değil, aynı zamanda duygusal ve zihinsel sağlıkla da yakından ilişkili olduğunu vurgulayan bütüncül bir yaklaşım sunar. Bu yaklaşım, duygusal dengesizliklerin fiziksel rahatsızlıklara neden olabileceğini ve bu rahatsızlıkların sadece fiziksel değil, aynı zamanda duygusal ve zihinsel düzeyde de tedavi edilmesi gerektiğini öne sürer.

Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi Arasındaki Farklar

 Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi Arasındaki Farklar

Yapay zekâ ve makine öğrenimi, sık sık birbirinin yerine kullanılan ancak farklı anlamlara gelen iki kavramdır. Yapay zekâ ve makine öğrenimi, birbirini tamamlayan ve teknolojinin geleceğini şekillendiren iki önemli kavramdır. Makine öğrenimi, yapay zekânın bir alt dalı olarak, yapay zekânın gerçek dünyadaki uygulamalarını güçlendirmektedir.

• Yapay zekâ: Bir araba gibi düşünebiliriz. Araba, bizi bir yerden bir yere götürme gibi genel bir amaca hizmet eder. Daha geniş bir kavram olup, makinelerin insan gibi düşünmesini hedefler.
• Makine öğrenimi: Arabanın içindeki navigasyon sistemi gibidir. Bu sistem, haritaları kullanarak en iyi rotayı belirler ve bize uygun rotalar sağlar. Yapay zekânın bir alt dalı olup, verilerden öğrenerek belirli görevleri gerçekleştirmeye odaklanır.

Daha teknik olarak:

• Yapay zekâ (Yapay Zekâ): Makinelerin insan benzeri zekâ sergilemelerini sağlayan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Bu, problem çözme, öğrenme, karar verme ve doğal dil işleme gibi yetenekleri içerir. Yapay zekâ, geniş bir alanı kapsar ve makine öğrenimi bunun bir alt kümesidir (Satranç oynayan bir bilgisayar, bir chatbot veya otonom bir araba).
• Makine öğrenimi: Yapay zekânın bir alt dalı olup, bilgisayarların verilerden öğrenerek daha iyi tahminler yapmasını sağlar. Makine öğrenimi algoritmaları, büyük miktarda veriyi analiz ederek kalıpları belirler ve bu kalıpları kullanarak gelecekteki olayları tahmin eder (Bir e-ticaret sitesindeki ürün önerileri, bir yüz tanıma sistemi veya spam filtreleri).

Neden bu ayrım önemli?

• Farklı amaçlar: Yapay zekâ, genel amaçlı bir zekâ yaratmayı hedeflerken, makine öğrenimi belirli bir görevi daha iyi yapmak için kullanılır.
• Farklı teknikler: Yapay zekâ, çok çeşitli teknikleri içerirken, makine öğrenimi genellikle istatistiksel yöntemlere dayanır.
• Farklı uygulamalar: Yapay zekâ, çok geniş bir uygulama alanına sahipken, makine öğrenimi genellikle daha spesifik problemleri çözmek için kullanılır.

Makine Öğrenimi Algoritmaları ve Türleri

Makine öğrenimi, temel olarak verilerden öğrenen algoritmalara dayanır. Bu algoritmalar, büyük veri kümelerini analiz ederek, gelecekteki olayları tahmin etmek veya belirli görevleri otomatikleştirmek için kullanılır.

• Denetimli Öğrenme: Veri kümesindeki her örneğin doğru bir etiketle eşleştirildiği öğrenme türüdür. Örneğin, bir e-postanın spam olup olmadığını belirlemek için kullanılan algoritmalar denetimli öğrenme yöntemiyle eğitilir.
• Denetimsiz Öğrenme: Veri kümesindeki örneklerin herhangi bir etiketi bulunmaz. Bu durumda, algoritma verilerdeki doğal grupları veya kalıpları bulmaya çalışır. Müşteri segmentasyonu ve sahtekarlık tespiti, denetimsiz öğrenmenin kullanıldığı örnekler arasındadır.
• Pekiştirmeli Öğrenme: Bir ajan, bir ortamda eylemler yaparak deneyim kazanır ve bu deneyimlerden öğrenerek ödüllerini maksimize etmeye çalışır. Satranç oynayan bilgisayarlar ve otonom araçlar, pekiştirmeli öğrenmenin tipik örnekleridir.

Popüler Yapay Zekâ Uygulamaları ve Kullanılan Makine Öğrenimi Türleri

• Sesli Asistanlar (Siri, Alexa, Google Asistan): Doğal dil işleme ve makine öğrenimi teknikleri kullanılarak, kullanıcıların sesli komutlarını anlar ve yanıtlar. Bu sistemler, büyük miktarda ses verisi üzerinde eğitilir ve sürekli olarak iyileştirilir. (Denetimli Öğrenme)
• Görüntü Tanıma: Nesne tanıma, yüz tanıma gibi uygulamalarda kullanılır. Örneğin, bir fotoğraftaki bir nesneyi tanımlamak için derin öğrenme algoritmaları kullanılır. (Denetimli Öğrenme)
• Öneri Sistemleri: E-ticaret sitelerinde ürün önerisi, müzik platformlarında şarkı önerisi gibi uygulamalarda kullanılır. Kullanıcı davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş öneriler sunar. (Denetimsiz Öğrenme)
• Otonom Araçlar: Çevrelerini algılamak, karar vermek ve hareket etmek için çeşitli sensörler ve makine öğrenimi algoritmaları kullanır. (Pekiştirmeli Öğrenme)
• Sağlıkta Yapay Zekâ: Hastalık teşhisi, ilaç keşfi ve kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturmak için kullanılır. Tıbbi görüntüleme verileri üzerinde derin öğrenme modelleri eğitilir. (Denetimli Öğrenme)

Yapay Zekâ ve Makine Öğreniminin Geleceği

Yapay zekâ ve makine öğrenimi, hızla gelişen teknolojilerdir ve gelecekte birçok alanda devrim yaratması bekleniyor. Özellikle sağlık, finans, üretim ve ulaşım gibi sektörlerde önemli etkileri olacak.

• Daha Akıllı Cihazlar: Evlerimizdeki cihazlar, daha akıllı hale gelerek yaşamımızı kolaylaştıracak.
• Kişiselleştirilmiş Hizmetler: Her bireye özel ürün ve hizmetler sunulacak.
• Yeni İş Modelleri: Yapay zekâ sayesinde yeni iş modelleri ortaya çıkacak ve mevcut iş modellerinde dönüşümler yaşanacak.

Özetle, yapay zekâ ve makine öğrenimi, günümüzde birçok alanda kullanılan ve geleceğin teknolojilerini şekillendirecek önemli konulardır. Bu konuyu daha derinlemesine incelemek için derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgisayarlı görü gibi alanlara göz atabilirsiniz. Sonraki yazılarda bu konulara da değinilecek.

 

 

Dünya çapında çevrimiçi arama pazarı

Google'a Alternatifler

İlk etkisine rağmen, chatbot ChatGPT'nin çevrimiçi arama sektörünün zaten karmaşık olan ortamını yeniden şekillendirmek için kat etmesi gereken uzun bir yol var. Google hala tüm cihazlarda dünya çapında arama motoru pazarının %90'ından fazlasını temsil ediyor , ABD'deki tüm arama sorgularının %60'ından fazlasını yönetiyor ve arama motorundan ve YouTube'dan 206,5 milyar ABD dolarının üzerinde reklam geliri elde ediyor. Ancak en iyi oyuncu olmaya devam ederken, alternatif arama motorları yerel pazarlarında teknoloji devinin gölgesinde kalmayı başardı. Almanya ve Fransa gibi ülkelerde, çevrimiçi kullanıcılar veri ve gizlilik endişeleri nedeniyle giderek daha fazla gizlilik veya sürdürülebilirlik odaklı alternatifleri tercih ediyor. Ve Çin'deki Baidu ve Güney Kore'deki Naver gibi yerel rakipler vatandaşları için tercih edilen araçlar olsa da, Yandex Rusya'nın alan adlarını geride bıraktı ve artık dünya çapında arama motorları arasında üçüncü en büyük pazar payına sahip.

Sektör trendi: Aramada yapay zeka

  ChatGPT'nin mümkün kıldığı dönüşümleri içermeyen çevrimiçi aramalar hakkında çok az konuşuldu. Hizmetin bir milyondan fazla kullanıcıya ulaşması sadece beş gün sürdü ve bu dönüm noktasına ulaşan en hızlı internet hizmeti haline gelerek mobil uygulaması için sürekli olarak aylık 10 milyondan fazla indirme üretti. Başarısı muhtemelen Google'ın dünya çapındaki liderliğini etkiledi ve on yıldan uzun süredir masaüstü bilgisayarlarda kaydedilen en küçük arama pazar payına ulaştı. ChatGPT'yi destekleyen ve hizmetine entegre eden uzun süredir devam eden ve en büyük rakibi olan Bing ise masaüstü cihazlarda pazar payının yüzde 10'unu geçti.

Google, arama hizmeti aracılığıyla reklamcılıkta imparatorluğunu kurdu ve 2023'te 279,3 milyar ABD dolarından fazla gelir üreten bir pazara hakim oldu. Ancak şirket ilk kez Google ağ web sitelerinin hayal kırıklığı yaratan gelirlerini görürken, çevrimiçi arama alanında bir şeyler farklı. Birçok kullanıcı çevrimiçi bilgileri ilk aramak için üretken yapay zekayı tercih ettiğinden , birçok şirket bu çağrıyı duydu ve 2023'te arama motorları ve büyük dil modelleri (LLM) olmak üzere geniş kullanım için üretken yapay zekaya 13 milyar ABD doları yatırım yapıldığını gördü. Bir yıldan biraz fazla bir sürede, yapay zeka destekli arama eğilimi, on yıldır yerleşik olan bir internet pazarının değişime nasıl dayanacağı ve uyum sağlayacağı konusunda cevaplar aramasına yetecek kadar güçlü olduğunu kanıtladı.

Kaynak: https://www.statista.com/topics/1710/search-engine-usage/#topicOverview 

Finans Sektörüne Yönelik Siber Saldırılar ABD Örneği

 

Siber suç ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki finans sektörü 

Finans sektöründeki siber saldırılar ilerlemeye devam ediyor. Çoğu finansal hizmetin dijitalleşmesiyle birlikte, kullanıcıların ve şirketlerin dijital varlıklarının dijital verilerinin korunması finans şirketleri için önde gelen bir öncelik haline geldi. Finansal siber saldırılar, çeşitli saldırı teknikleri kullanarak çevrimiçi finansal hizmetlerin kullanıcılarını veya doğrudan finans kuruluşlarını hedef alır. Bu sektördeki siber saldırıların yelpazesi web sitesi tabanlı saldırılardan müdahale eden işlem sistemlerine, fidye yazılımlarına ve kimlik avına kadar genişliyor.

Sektörler arası karşılaştırma

Amerika Birleşik Devletleri'nde sağlık, kritik üretim ve hükümet tesisleri en sık fidye yazılımı saldırılarına hedef oluyor. Yine de, finansal kuruluşların fidye yazılımı saldırılarının başlıca hedefleri arasında olduğu kanıtlandı . Sektörün karmaşıklığı nedeniyle, finansal hizmetler genellikle siber saldırılara dolaylı olarak, üçüncü taraf satıcılar aracılığıyla dahil oluyor.

En yaygın finansal siber suç türleri

Büyük siber saldırılar durumunda, tehdit aktörleri aynı anda DDoS ve fidye yazılımı saldırıları başlatarak fidye ödemesi talep etmek gibi birden fazla saldırı tekniği kullanabilir. Ayrıca, bazı tehdit aktörleri aynı anda kimlik avı ve iş e-postası tehlikeye atma saldırıları düzenler ve dolandırıcılık girişimlerinde sosyal mühendislik tekniklerini kullanır. Ek olarak, temel web uygulama saldırıları çoğunlukla finans kuruluşlarını hedef alır. Amerika Birleşik Devletleri'nde, yaşlılar arasında finansal dolandırıcılık vakalarından kaynaklanan parasal kayıp

miktarı son yıllarda büyük ölçüde artmıştır. Ödeme sistemlerinin taklit edilmesi de sıklıkla tespit edilen bir siber suçtur ve olayların %84'ünden fazlası PayPal taklit edilmesini içerir.

Finansal siber saldırılar nedeniyle veri ihlalleri

2019 ile 2023 yılları arasında, finansal kuruluşları içeren veri ihlali olaylarının sayısı %330'dan fazla arttı . Amerika Birleşik Devletleri'ndeki finansal siber saldırılardan kaynaklanan en önemli veri ihlali vakası 2019 yılına dayanıyor ve First American Financial Corporation'da 885 milyondan fazla kişisel ve finansal veri noktasının sızdırılmasıydı. Bu olay, dünya çapında bu tür en büyük vakalardan biriydi ve hala öyle olmaya devam ediyor. Küresel finans sektöründe siber saldırılardan kaynaklanan parasal kayıplar, sağlık sektöründen sonra üçüncü yıl üst üste ikinci sırada yer alıyor.

Gizlilik ve güvenlik

Finansal siber saldırılara karşı en yaygın araçlardan biri çok faktörlü kimlik doğrulamadır (MFA). 2022 itibarıyla Kuzey Amerika'daki dört kuruluştan neredeyse üçü çok faktörlü kimlik doğrulama sistemleri dağıtmıştı ve yüzde 29'u bunları sonraki 12 ayda uygulamaya koymayı planlıyordu. Ancak, 2023'te Amerikalı yetişkinler arasında yapılan bir anket, yüzde 33'ünün MFA sistemlerini can sıkıcı buldukları için etkinleştirmediğini ve yüzde 23'ünün de bunları karmaşık bulduğunu ortaya koydu.

Tüketici tutumları

Kişisel veri güvenliği, ABD'li tüketicilerin bir finansal kuruluş seçerken en önemli etkenidir . Ancak, titizlikle seçilmiş bir kuruluş bile güveni garanti etmez. PayPal, Venmo, Zelle veya Cash App kullanan pazardaki yetişkinlerin yaklaşık üçte biri, bu hizmetlerin insanların bilgilerini bilgisayar korsanlarından veya yetkisiz kullanıcılardan koruduğuna dair az veya hiç güvenmiyordu.

Kaynak: https://www.statista.com/

ChatGPT ve Siber Suç

 

ChatGPT – dost ve düşman. Yapay zeka araştırma laboratuvarı OpenAI'nin Kasım 2022'de chatbot yazılımı ChatGPT'yi tanıtmasından bu yana, olası kötüye kullanımı konusunda endişeler vardı. Ana tartışmalar, akademide kullanımının etik sorunları, siber güvenlik sorunları ve belirli alanlardaki çalışanların ChatGPT ile olası değiştirilmesi etrafında dönüyor. Endişelere rağmen, araç muazzam bir popülerlik kazandı ve Amerikalıların yüzde onundan fazlası, ilk sürümünden sadece iki ay sonra kullandığını belirtti . Araç çoğunlukla 18 ila 44 yaş arasındaki kişiler tarafından kullanılıyor .

ChatGPT'nin siber suçlarda olası kullanımı

Dünya çapında birçok kullanıcıyı cezbeden avantajlara sahip olan ChatGPT'nin gelişmiş yetenekleri her zaman iyi niyetle kullanılmaz çünkü araç kötü niyetli kullanıcı isteklerini tam olarak belirleyemez. Yazılımın kötüye kullanımını önlemeye çalışan içerik filtreleri olmasına rağmen, belirli teknikleri uygulayarak bu filtreleri atlatmak zor değildir. Örneğin, araç doğrudan istek üzerine bir kimlik avı e-postası için bir metin oluşturmayı reddederse, kullanıcı bunu gerçek bir kimlik avı saldırısı girişimi yerine konuyla ilgili bir film senaryosu yazmak gibi farklı bir yaşam koşulu için istenen bilgi olarak tanımlayarak yine de talep edebilir. Üretken yapay zekanın yükselişiyle birlikte, ChatGPT'ye kötü amaçlı alternatifler ortaya çıktı. FraudGPT ve WormGPT gibi büyük dil modelleri (LLM'ler), kötü amaçlı yazılım geliştirme, kötü amaçlı kod yazma ve güvenlik açığı bulma hizmeti sunan ücretli hizmetlerdir.

ChatGPT'de kurumsal veri ifşası

Çoğu şirket ChatGPT'nin uygun kullanımı hakkında talimatlar yayınlamasına veya iş yerinde kullanımını yasaklamasına rağmen, ChatGPT'de hala çok sayıda son derece hassas kurumsal içeriğin ifşa edildiği durumlar bulunmaktadır. İş yerinde daha iyi bir performans sunmak için, dünya çapındaki birçok çalışan çeşitli görevler için kısayol çözümleri önerdiği için ChatGPT'yi kullanmaya başlamıştır . Ancak, aracın uygunsuz kullanımı bazen çalışanlar tarafından gizli kurumsal verilerin ifşa edilmesine yol açabilir. Hizmetin ücretli sürümünü kullanırken, kullanıcılar genellikle paylaştıkları verilerin gizli kaldığını düşünür. Ancak, paylaşılan veriler ChatGPT'nin genel bilgisi haline gelir. Araştırmalar, Haziran 2023 itibarıyla dünya çapında yanıt veren çalışanların yüzde 10'undan fazlasının iş yerinde en az bir kez ChatGPT kullandığını ve yaklaşık yüzde beşinin gizli kurumsal verileri ChatGPT'ye girdiğini ortaya koymuştur . En yaygın olarak ifşa edilen kurumsal veri türü, yalnızca dahili kullanım için tasarlanmış hassas verilerdi.

Yapay zekanın kötü amaçlı kullanımı hükümetler, kuruluşlar ve internet kullanıcıları için bir endişe kaynağıdır, ancak en son yenilikler siber güvenlik alanında da kullanılmaktadır.

Kaynak: https://www.statista.com/