Hesaplama Fiziği – Bilgisayar Bilimleri Ödevleri – Bilgisayar Bilimleri Ödev Hazırlatma – Bilgisayar Bilimleri Alanında Tez Yazdırma – Bilgisayar Bilimleri Ödev Yaptırma Fiyatları
Hesaplama Fiziği Bazen bir programı nasıl tersine çevirebileceğimizi gördük. Bu bölümde, geriye doğru çalıştırılabilen hesaplamaların fiziğine bir göz atacağız. Programlarımızın çağrıştırdığı hesaplamalar elektronik bilgisayarlar tarafından yapılabilir; beynimiz gibi biyolojik sistemler tarafından; kalem ve kağıtla; ve sende ne var? Tüm uygulamalar, fiziksel süreçler oldukları ve dolayısıyla fizik yasalarına tabi oldukları gibi oldukça açık bir özelliği paylaşırlar. Bu nedenle, şu tür soruları sormak mantıklıdır: Belirli bir hesaplamayı gerçekleştirebilecek herhangi bir cihazın minimum boyutu nedir? Maksimum boyutu nedir? Ne kadar zaman alır? Aldığı minimum enerji miktarı nedir? İkinci soruya odaklanacağız. "Sadece" ilginç olmanın yanı sıra, birçok modern bilgi işlem sisteminin inşasıyla da ilgili bir sorudur. Enerji dağılımı, "yararlı" enerjinin "yararsız" ısıya dönüştürülmesidir. Makineden ısının uzaklaştırılma hızı kabaca makinenin yüzey alanıyla orantılıyken, ısı üretimi kabaca kapıların sayısıyla ve dolayısıyla makinenin hacmiyle orantılıdır. Tüm mekansal boyutlara genişleterek daha büyük bir makine yaparsak, hacim yüzeyden daha hızlı büyür ve ısı sorun olur. Alternatif, makinenin boyutunu üç boyuttan yalnızca ikisinde genişletmektir, ancak bu durumda sinyallerin iletilmesi gereken mesafe artar ve makine yavaşlar. Sonuç olarak, bilgisayar yapımında enerji dağılımı ciddi bir endişe kaynağıdır. Enerji dağılımının herhangi bir temel alt sınırı var mı? Evet, dayanan aşağıdaki argümanın gösterdiği gibi var. Argüman entropi kavramını içerir, o halde entropinin ne olduğunu görelim. Bilgi teorisine göre entropi, bir sistemdeki bilgi miktarının ölçüsüdür. i'nin sistemin olası durumlarını kapsamasına izin verin ve pi'nin sistemin i durumunda olma olasılığı olmasına izin verin. Entropi H, log'un logaritma tabanı 2 olduğu yerde tanımlanır. H'nin ifade edildiği birim bittir. Örneğin, eşit olasılıklı iki duruma sahip bir sistemi ele alalım. O halde H = -(0,5 günlük(0,5) + 0,5 günlük(0,5)) = 1 bit. Sistemi sabit bir duruma ayarlarsak, bu durumun olasılığı 1 ve diğer durumun olasılığı 0'dır. Bu durumda entropi 0 bittir; yani, eylem 1 bit bilgiyi yok etti. Entropi kavramı, joule/kelvin olarak tanımlandığı termodinamikte de mevcuttur. (Aslında, entropi genellikle S = k ln(!l) olarak tanımlanır, burada n, sistemdeki durumların sayısıdır, ancak bu, tüm durumların aynı olasılığa, 1 / !l sahip olduğu varsayıldığında gerçekten aynı şeydir. ) Termodinamik entropi kavramı, sistemin sıcaklığı T aracılığıyla enerjiye bağlanır: bir sistemin entropisi bir miktar azaltıldığında, sistem, entropi azaltımının sıcaklıkla çarpımına eşit enerjiyi dağıtır. Von Neumann'ın gözlemi, kln(2) gibi sabit bir faktör dışında, iki entropinin aynı kavram olduğudur. Her şeyi bir araya getirdiğimizde, sistemin olasılık dağılımını H entropisini 1 bit azaltacak şekilde değiştirdiğimizde, S entropisinin k ln(2) joule/kelvin kadar azaldığını ve sistemin kT ln(2) joule yaydığını görürüz. ısı şeklinde enerji. Bu nedenle, bilginin yok edilmesi, enerjinin dağılması anlamına gelir. İşte bir örnek. Bir programın iki mantıksal değişken x ve y üzerinde çalıştığını varsayalım ve dört olası başlangıç durumunun aynı olasılığa sahip olduğunu varsayalım. İlk entropi -4 · = 2 bittir. Programın atama ifadesi olmasına izin verin. Başka bir örnek gösterir. Bir çakıl taşı eşit olasılıkla sağda ya da solda olabilir. Yapılacak işlem taşın sol çukura düşmesini sağlamaktır. Eylem, çakıl taşı sol olukta başladığında gerçekleştirilirse, o zaman hiçbir şey yapılması gerekmez ve enerji harcanmaz. Eylem, çakıl taşı sağ olukta başladığında gerçekleştirilirse, o zaman çakıl taşını sola doğru tekmeleyerek, ona tepeden yukarı ve sonra sol tarafta aşağı yuvarlanması için yeterli kinetik enerji sağlarız. Kuvvet konum grafiğinin eğimi neyi verir Kuvvet konum grafiği neyi verir Kuantum hesaplama Nedir Kuvvet yol grafiği hız bulma Kuvvet konum grafiğinin altında kalan alan Kuantum HESAPLAMA Vektörel büyüklük nedir Türetilmiş büyüklük nedir Yuvarlanan çakıl taşını yavaşlatır ve potansiyelden kinetik enerjiye dönüşen enerjiyi toplarsak, taş tam sol çukurun dibine geldiğinde durur. topladığımız enerji, onu doğru çukurdan dışarı atarken uyguladığımız kinetik enerjiye eşittir. Yine: hiçbir enerji dağılmaz. Enerji dağılımı hakkında ne söylüyoruz? Hangi hatayı yaptık? Hata şu ki, hangi prosedürü uygulayacağınıza karar vermeden önce çakılın konumunu bilmeniz gerekiyor (hiçbir şey yapma vs. tekme). Çakıl taşının konumunu biliyorsanız, o zaman iki durumun eşit olasılığı yoktur ve hiçbir bilgi yok edilmez. Başlangıç konumu bilinmiyorsa, konumun ölçülmesi gerekir ve iki durum eşit olasılığa sahipse, bu işlem kT ln(2) joule enerji gerektirir. Devamında, bilgiyi yok etmeyen hesaplamaları gerçekleştirme yöntemlerini inceliyoruz. Bu henüz enerjinin dağılmadığı anlamına gelmez - başka enerji yayma kaynakları mevcut olabilir. Enerji dağılımını tamamen önleyen bir hesaplama tekniği örneği veriyoruz ve enerji dağılımının çok düşük olduğu bir tekniği tartışıyoruz. Her şeyi uygun bir perspektife oturtmak için tek bir açıklama gerekiyor gibi görünüyor. kT ln(2) joule mertebesinin etkilerini tartışıyoruz. Günümüz bilgisayarlarında, bit işlemi başına yaklaşık 109kT joule dağılır. Hala gitmemiz gereken uzun bir yol var.  Yapılan Devreler Bu bölümde, bir gerçekleştirmeye çalışıyoruz. bilgileri yok etmeden hesaplama. Bir depolama elemanında bilginin yok edilmesiyle zaten karşılaştık: iki konumdan birinde olabilen çakıl taşıdır. Her ikiduruma bir önceki değeri içeren başka bir ikidurum eklersek, önceki değeri içeren başka bir ikidurum eklersek, o zaman bilgiyi bozmadan değişkenlere değerler atayabiliriz. Sonsuz sayıda parmak arası terlik oluşturmak ve başlatmakla ilgili teknik sorunlar var, ancak ilerleme adına bunları bir an için görmezden geliyoruz. Başka hangi bilgi imha kaynaklarımız var? Kalan kaynak, girişlerinin bazı işlevlerini hesaplayan kombinatoryal devrelerdir. Fonksiyonun tersi yoksa, bilgi yok edilir. Örneğin, bir toplayıcının çıktısının 6 olduğunu biliyorsak, wus girişinin 2 ve 4 olduğu sonucuna varamayız. Anahtarlama teorisinden, tüm birleşimsel devrelerin boolean fonksiyonlardan nasıl inşa edilebileceğini biliyoruz. Tüm bu işlevlerden yalnızca ikisinin tersi vardır: olumsuzlama ve özdeşlik. Bu ikisi tek başına tüm fonksiyonları oluşturmak için yeterli değildir. (Olumsuzlama ve özdeşlikten bir bağlacı nasıl hesaplarız?) Görünüşe göre yalnızca bir çıktısı olan bileşenleri dikkate almak yeterli değil; en az iki çıkışlı bileşenlere ihtiyacımız var. En basiti, gösterilen anahtardır, ancak tersine çevrilemez. Çıkışı hesaplamak için, anahtarın solda mı yoksa sağda mı olduğunu bilmemiz gerekir. Bu nedenle, durumu açıkça belirleyen sinyali hem giriş hem de çıkış sinyali olarak dahil ediyoruz.

Siber Güvenlik – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri

Siber Güvenlik

Solton, telefonunuzdaki Bluetooth aracılığıyla, görünüşte masum bir oyuncağa (Çin menşeili) 15 m’lik bir yarıçap içinde bağlanmanın mümkün olduğunu hatırlatıyor. Bebeğin adına basarak herhangi bir ses dosyasını oyuncak aracılığıyla başlatabilirsiniz. Böylece herkes oyuncağın belleğinde bulunan verileri çıkarabilir ve kendi mesajlarını buna enjekte edebilir… Daha geniş anlamda, siber güvenlik konusunda tatmin edici bir Avrupa mevzuatının olmayacağını düşünüyor.

Yapay zekanın Endüstri 4.0’a katkısının daha olumlu ve açıklayıcı bir başka örneği de ilaç araştırmalarından geliyor. Ulusal Akademilerden Farmer için, “Klinik biyoloji, hücre biyolojisi ve genomikten elde edilen verilerin mevcudiyeti, biyolojide yapay zekanın yeni uygulamalarına yol açmıştır.

Genomik doğanın insanlar üzerindeki deneylerini biyoloji için kullanmaya çalışıyoruz, daha sonra klinik ve hücresel denemeler ve in vitro testler kullanarak yavaş yavaş geriye doğru değerlendirebilir ve ardından aktif ürünler keşfedebiliriz. Bu bir ters çeviri işlemi olarak kabul edilebilir.

Bu veriler her zaman vardı, ancak bunu ancak şimdi gerekli tüm entegrasyonla yapıyoruz”. Yapay zeka yoluyla bariz ilerleme, böylece vatandaşlar için faydalı olan yeniliklere yol açabilir. Bu ilke kesinlikle diğer dersler için de geçerlidir.

“İşin organizasyonu, büyük keşifler, icatlar sayesinde doğayla ne kadar çok güreşirsek, varoluşun güvensizliğine o kadar düşüyoruz. Bir şeylere hükmeden biz değiliz, bize hükmeden şeylerdir. Ancak bu görünüm devam eder, çünkü bazı insanlar, bazı şeylerin aracılığı ile diğerlerine hükmederler. Doğal güçlerin şiddetinden ancak başkalarının şiddetinden kurtulduğumuzda özgür olacağız. Doğa bilgimizden yararlanmak istiyorsak, Doğa bilgimize insan toplumunun bilgisini eklemeliyiz”.

“Geçtiğimiz on ya da yirmi yılda, şimdiki zaman hegemonik hale geldi. Sıradan insanların gözünde, artık geçmişin yavaş olgunlaşmasından gelmiyor, artık olası geleceklerin çizgilerini ortaya koymuyor, ancak aniden ortaya çıkışı geçmişi gölgede bırakan ve geçmişin hayal gücünü doyuran ezici bir oldubitti olarak kendini dayatır. Dijital teknolojilerin toplumu işgali için geçerli değil mi?

Endüstri 4.0 ağının çekirdeği olan yapay zeka, hayatımızın hemen her alanında yankı uyandırdı ve olacak, ancak işin geleceği ve sosyal etkileşimleri ağır bastığı için, yarattığı korkular bazen olasılıklara ve belirsizliklere ağır basıyor gibi görünüyor. Ağırlıklı olarak alışkanlıklarımıza bu bilinçaltı müdahale biçimine etki eder. Eklemeli üretim için (henüz) söz konusu olmayan, insanların yerine bir şeyler yapma yeteneğine sahiptir.


Siber güvenlik Nedir
Siber Güvenlik Konuları
Siber Güvenlik is İlanları
Siber Güvenlik Uzmanı
Devlet siber güvenlik
Siber Güvenlik Eğitim Portali
Siber Güvenlik Makale
Siber Güvenlik pdf


Bununla birlikte, yapay zeka kullanımının çoğu, işteki (veya en azından görevlerin performansındaki) insanlar hakkındaki verilerden ve bu verimlilik araştırmasında yer alan geleneksel azalmadan oluşturulmuştur. Aynı zamanda, toplu olarak gerçekleştirilen bu görevlerden önce, sırasında ve sonrasında meydana gelen (sözlü olmayan) sosyal etkileşimlerin temel yönlerini de göz ardı eder.

Örneğin Cassell, sosyal etkileşimin bazı operatörler için görev performansını nasıl desteklediğine ve geliştirdiğine ve sosyal etkileşimin AI’ya maliyet etkin bir şekilde nasıl entegre edilebileceğine dair bazı beklenmedik sonuçları açıklıyor. 

Dijital teknolojiler, yüksek düzeyde sosyal kontrolü makul bir maliyetle değerlendirmeyi zaten mümkün kılıyor. Bazı hükümetler (veya endüstriler), sisteme zarar verebilecek tartışmaları yavaşlatırken, üretken ekonomik faaliyetlerde bilginin serbestçe akmasına izin vermek için konuları ve davranışları seçici olarak sansürleyebilir veya edebilecektir.

Wright’a göre, “konuşmayı geriye dönük olarak sansürlemeye ek olarak, yapay zeka ve Büyük Veri, potansiyel muhaliflerin ‘öngörülü’ kontrolüne izin verecek”. Amazon veya Google tüketicilerinin hedeflenmesi gibi görünecek, ancak otoriter hükümetler verilere liberal demokrasilerde izin verilmeyen bir şekilde erişebilecekleri için çok daha etkili olacaktır.

Amazon ve Google’ın yalnızca belirli hesaplardan ve cihazlardan gelen verilere erişimi vardır; sosyal kontrol için tasarlanmış bir yapay zeka, bir kişinin günlük yaşamlarında etkileşimde bulunduğu çok sayıda cihazdan veri çekecektir.

Daha da önemlisi, otoriter rejimler bu verileri vergi beyannamelerinden, tıbbi kayıtlardan, sabıka kayıtlarından, cinsel sağlık kliniklerinden, banka kayıtlarından, genetik testlerden, fiziksel bilgilerden (konum, biyometri ve yüz tanıma yazılımı kullanarak video gözetimi gibi) gelen bilgilerle birleştirmek konusunda hiçbir tereddüt yaşamayacaktır. ) ve aile ve arkadaşlardan toplanan bilgiler.

Orwell’in 1984’te tasavvur ettiği şey “nihayet” gerçekleşecek! “Etik” bir yapay zekanın nasıl görünebileceğine dair bazı göstergeler verir. Bu gizli rıza dokusunda Ogien’in kurbansız suçlar dediği şeye yaklaşabilir miyiz?

Dahası, bu cihazlar, karmaşıklıklarını artırarak Sadin’e (2018) “yetkilerinin doruklarından insani meselelere yol gösteren yasaları dayatmaya” çağrılmaktadır. İnsan figürünün kendi eserlerinin denklemlerine boyun eğdiğini gören eşi görülmemiş bir antropolojik ve ontolojik durum şekilleniyor.

Son bilgiler, Çin’de AI’nın geliştirilmesinin vatandaşların ve çalışanların (tuvalet kağıdı tüketimi için bile!) algoritmik olarak izlenmesine izin verdiğine işaret ediyor. Buna ek olarak, Microsoft Başkanı Brad Smith, Portekiz’deki son Web Zirvesi’nde, yüz tanıma teknolojisinin hükümetlerin herkesi izlemesine ve temel sivil özgürlükler üzerinde etkisi olabilecek tüm eylemleri kaydetmesine izin verebileceği konusunda uyardı.

JAESA’ya göre, şunları söyledi: “Bu potansiyel olarak bir mağazaya her girdiğinizde, bir perakendecinin ne zaman orada olduğunuzu, hangi ürünleri seçtiğinizi, hangi satın alımları satın aldığınızı bildiği anlamına gelir. Hatta bunun bireyler ve devlet arasındaki ilişkilerde üretebilecekleriyle karşılaştırıldığında açıkçası gülünç olduğunu düşünüyorum”. Günümüzde makinelerin tanıma açısından insanlardan daha verimli olduğunu gösteriyor.

Yapay zeka uygulamalarının bazıları açıkça sorgulanabilir: mahremiyeti ihlal eden verilerin toplanması, düşmanca veya ırksal olarak önyargılı davranışları tanımlaması beklenen yüz tanıma algoritmaları, askeri insansız hava araçları ve otonom ölümcül silahlardır.

Yapay zekanın şu anda ortaya çıkardığı ve yarın kesinlikle ortaya çıkaracağı (artan bir ciddiyetle) etik sorunlar çoktur ve ele alınması gerekir. Harari’nin gündeme getirdiği şu soruyu nasıl dikkate alabiliriz: Büyük Veri bizi izlerken seçim özgürlüğünü koruyabilecek miyiz?

Bir yanıt yazın