Bizimle iletişime geçin

Haberler

OpenAI Ses Klonlama: Yapay Zeka Sesinin Geleceği İçin Bir Kılavuz

Yapay zeka teknolojisi geliştikçe hemen her alanda ürün ve hizmetlerde daha fazla yapay zeka kullanılıyor. Ses alanı da bu gelişmeden ayrı değil. ChatGPT’nin geliştiricisi OpenAI’ın ses klonlama alanındaki teknolojisi de çığır açıcı nitelikte. Şimdilik genel kullanıma açılmayan bu teknolojinin ayrıntılarını Julia McCoy ayrıntılı biçimde analiz ediyor.

Yayınlanma tarihi

on

Hiç openai ses klonlamanın arkasındaki sihri merak ettiniz mi? Bu sadece süslü bir terim değil. Sadece 15 saniyelik bir ses örneği ile birinin sesini doğru bir şekilde kopyalayabildiğinizi hayal edin. OpenAI tam olarak bunu başardı, ancak bu güçlü aracı şimdilik gizli tutmayı tercih ettiler. Teknoloji inovasyonunun masaya getirdiği harika getirileri görünce, bu yolculuğun bizi bir sonraki adımda nereye götürebileceği konusunda hem meraklanmamak hem de heyecanlanmamak elde değil.

OpenAI’nin Ses Klonlama Teknolojisini Keşfetmek

Genel olarak ses klonlama teknolojisi özellikle yeni değil – 2022’den beri birkaç AI ses sentezi modeli var ve teknoloji OpenVoice ve XTTSv2 gibi paketlerle açık kaynak topluluğunda aktif.

Ancak OpenAI’nin herkesin kendi ses teknolojisini kullanmasına izin verme yolunda ilerlediği fikri dikkate değer. Ve bazı açılardan, şirketin bunu tamamen yayınlama konusundaki suskunluğu daha büyük bir hikaye olabilir.

Ses Klonlamanın Evrimi

Ses klonlama teknolojisi son yıllarda uzun bir yol kat etti. Bir yenilik olarak başlayan şey, çok çeşitli potansiyel uygulamalara sahip sofistike bir araca dönüştü.

Sanal asistanlar için kişiselleştirilmiş yapay zeka sesleri oluşturmaktan, sesli kitaplar ve podcast’ler için gerçekçi sentetik konuşma üretmeye kadar, olasılıklar sonsuz. Ancak teknoloji ilerledikçe, potansiyel kötüye kullanımına ilişkin endişeler de artıyor.

OpenAI’nin Yaklaşımını Anlamak

Popüler ChatGPT’nin arkasındaki şirket olan OpenAI, ses klonlama teknolojisini yayınlama konusunda temkinli bir yaklaşım benimsedi. Ses motorlarının etkileyici yeteneklerini ortaya koymuş olsalar da, riskleri de kabul ettiler.

Yakın tarihli bir blog yazısında OpenAI, bir seçim yılında potansiyel kötüye kullanımla ilgili endişeleri gerekçe göstererek halka açık bir sürümü gerçekleştirmeyeceklerini açıkladı. Bu, güçlü yapay zeka araçları söz konusu olduğunda dikkatli düşünme ihtiyacını vurgulayan sorumlu bir harekettir.

OpenAI’nin Ses Klonlaması Nasıl Çalışıyor?

Peki, OpenAI’nin Ses Motoru bu kadar ikna edici ses klonlarını tam olarak nasıl yaratıyor? Gelin bunun arkasındaki teknolojiye daha yakından bakalım.

Ses Klonlamada Yapay Zeka Modellerinin Rolü

OpenAI’nin Ses Motorunun merkezinde, büyük miktarda konuşma verisi üzerinde eğitilmiş sofistike yapay zeka modelleri bulunmaktadır. Bu modeller, bir kişinin sesinin perde ve tonundan aksan ve tonlamasına kadar benzersiz özelliklerini tanımayı ve çoğaltmayı öğrenir.

Yapay zeka, bir kişinin konuşmasının sadece kısa bir örneğini analiz ederek, orijinal konuşmacıya oldukça benzeyen yeni bir ses üretebiliyor. Bu, makine öğreniminin gücünün ve üretken yapay zekanın hızla ilerlemesinin bir kanıtıdır.

Metinden Konuşmaya: Teknolojinin Arkasındaki Bilim

Yapay zeka modeli bir kişinin sesini taklit etmeyi öğrendikten sonra, herhangi bir metin girdisinden konuşma üretmek için kullanılabilir. İşte bu noktada metinden konuşmaya teknolojisi devreye giriyor.

OpenAI’nin Ses Motoru, yazılı metni uygun duraklamalar, tonlamalar ve vurgularla birlikte doğal bir konuşmaya dönüştürmek için gelişmiş algoritmalar kullanır. Sonuç, bir insan konuşmacıdan neredeyse ayırt edilemeyen sentetik bir sestir.

Sentetik Seslerin Pratik Uygulamaları ve Zorlukları

Ses klonlama teknolojisinin giderek daha iyi ve kolay bir hale gelmesiyle birlikte, bu teknolojinin harika yanları ve pek de harika olmayan yanları hakkında sohbet etmemiz çok önemli. Sentetik seslerin bazı pratik uygulamalarını ve zorluklarını keşfedelim.

Ses Klonlama Teknolojisinin Gerçek Dünyadaki Kullanım Alanları

Ses klonlama teknolojisinin, kişiselleştirilmiş sesli asistanlar oluşturmaktan video oyunları ve animasyonlar için gerçekçi diyaloglar üretmeye kadar pek çok heyecan verici potansiyel kullanım alanı bulunmaktadır. Ayrıca sevilen kişilerin veya tarihi figürlerin seslerini korumak için de kullanılabilir.

İş dünyasında, sentetik sesler müşteri hizmetlerinde devrim yaratabilir ve şirketlerin tıpkı insan temsilciler gibi ses çıkaran yapay zeka destekli sohbet robotlarıyla 7/24 destek sağlamasına olanak tanıyabilir. Eğitimde ise öğrenciler için daha ilgi çekici ve erişilebilir öğrenme deneyimleri sağlayabilir.

Kötüye Kullanım Endişelerinin ve Etik Sonuçların Ele Alınması

Elbette her güçlü teknoloji kötüye kullanım potansiyelini de beraberinde getirir. Ses klonlama ile ilgili en büyük endişelerden biri, birinin sesinin rızası olmadan kötü niyetli amaçlar için kullanılması gibi hileli faaliyet olasılığıdır.

OpenAI’nin halka açık bir sürümü erteleme kararında vurguladığı gibi, sentetik seslerin siyasi amaçlar için kullanılmasıyla ilgili etik hususlar da vardır. Bu teknolojinin sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamak için güvenlik önlemlerinin ve yönergelerin mevcut olması çok önemlidir.

OpenAI’nin Ses Motoru ile Geleceğe Yolculuk

Ses klonlama teknolojisinin geleceğine baktığımızda, hem heyecan verici fırsatlar hem de aşılması gereken önemli zorluklar olduğu açıktır. OpenAI’nin Ses Motoru ile yaklaşımı bazı değerli içgörüler sunuyor.

Ses Klonlama Teknolojisinde Gelecekteki Potansiyel Gelişmeler

Sürekli ilerleme görmeyi bekleyebileceğimiz bir alan, sentetik seslerin kalitesi ve gerçekçiliğidir. Yapay zeka modelleri daha sofistike hale geldikçe, insan konuşmasının daha da incelikli yönlerini yakalayabilecekler.

Ses klonlama teknolojisinin sanal gerçeklik deneyimlerinden kişiselleştirilmiş dijital asistanlara kadar daha geniş bir uygulama yelpazesine entegre edildiğini de görebiliriz. Bu teknoloji gelişmeye devam ettikçe olasılıklar gerçekten sonsuz.

Kötüye Kullanıma Karşı Toplumsal Dayanıklılık Oluşturma

Aynı zamanda, toplum olarak ses klonlama teknolojisinin risklerini azaltmak için stratejiler geliştirmemiz de önemlidir. Bu, kullanımıyla ilgili düzenlemeler ve kılavuzların yanı sıra kötüye kullanım potansiyeli hakkında farkındalık yaratmak için kamu eğitim kampanyalarını da içerebilir.

Proaktif ve sorumlu bir yaklaşım benimseyerek, bu teknoloji daha yaygın hale geldikçe ortaya çıkabilecek zorluklara karşı direnç oluşturmak için çalışabiliriz. OpenAI’nin Ses Motorunu ihtiyatlı bir şekilde kullanıma sunması doğru yönde atılmış bir adımdır ve benzer teknolojiler üzerinde çalışan diğer şirketler için önemli bir emsal teşkil etmektedir.

Önemli çıkarım:

OpenAI’nin ses klonlama teknolojisine temkinli yaklaşımı, teknolojinin potansiyelini ve endişelerini ortaya koyarak, geliştikçe sorumlu kullanım ihtiyacını vurguluyor.

Openai Ses Klonlama ile İlgili SSS

Sesimi yapay zeka ile klonlayabilir miyim?

Evet, yapabilirsiniz. OpenAI gibi teknolojiler, sesinizin dijital bir ikizini nispeten kolaylıkla oluşturmanıza olanak tanır.

En iyi ses klonlama yapay zekası hangisidir?

OpenAI’nin teknolojisi, gerçek seslerden ayırt edilmesi zor olan gerçekçi, sentetik sesler yaratmada ön plandadır.

Sesleri klonlayan herhangi bir uygulama var mı?

Aslında var. Descript ve iSpeech gibi uygulamalar, ses girdinizi minimum çabayla klonlanmış seslere dönüştürebilir.

Birinin sesini taklit edebilen bir uygulama var mı?

Kesinlikle. Resemble.ai gibi uygulamalar, çeşitli yaratıcı veya pratik uygulamalar için belirli sesleri taklit etme konusunda uzmanlaşmıştır.

Sonuç

İşte burada, openai ses klonlamasında inovasyon ve etik kavşağındayız. YZ’nin yeteneklerine yapılan bu yolculuk korku ya da distopik gelecekler yaratmakla ilgili değil; YZ’yi perde arkasında hayatı kolaylaştıran sessiz ortağımız olarak tanımakla ilgili. Günlük işleri kolaylaştıran akıllı asistanlardan bizi güvende tutan dolandırıcılık tespit sistemlerine kadar, bunlar destekleyici rollerin dünyamızı sessizce ama önemli ölçüde nasıl dönüştürdüğüne dair ipuçlarıdır.

Yapay zeka ile ilgili anlatı çok uzun zamandır aşırı dramatik ve gerçeklikten uzak Hollywood yorumlarının gölgesinde kaldı. Yine de kurgu katmanlarını kaldırdığımızda temel bir gerçekle karşılaşıyoruz: YZ, sorumlu bir şekilde geliştirildiğinde ve toplum üzerindeki etkisi düşünüldüğünde yaşamları zenginleştiriyor.

Ancak bu keşif burada bitmiyor; teknolojiyi paranoya yerine pratiklik merceğinden görmeye davet ediyor – çünkü openai ses klonlamasını gerçekten anlamak sadece kolaylık için değil, aynı zamanda insan yaratıcılığını ileriye taşırken etik sınırlara saygı duyan yaratıcılık için de alanlar açıyor.

Kaynak: Julia McCoy / Contentatscale.ai

 

 

Okumaya devam et
Yorum yapmak için tıklayın

Yanıt Ver

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Haberler

SEO çöküşü: Podcast yayıncılarının şu anda yapması gerekenler

Podcast yayıncıları için arama motoru optimizasyonu (yani Google’da en üstte görünme) konusunda işler değişiyor. Steve Goldstein, Cevap Motoru Optimizasyonu (AEO – Answer Engine Optimization) ve Google’da en üstte görünmeye devam etmenin yolları hakkında yazdı.

Yayınlanma tarihi

=>

Arama sadece gelişmiyor. Tamamen ortadan kaldırılıyor. Trafiğiniz yeniden yönlendiriliyor ve bu şu anda gerçekleşiyor.

Podcast yayıncısıysanız, keşfedilebilirliğiniz tehlike altında.

Bu kozmetik bir değişiklik değil. Bu, Google’ın büyük sıfırlaması.

Google’a bir sorgu yazıp 10 mavi bağlantıdan oluşan temiz bir liste aldığınız tanıdık deneyimi biliyorsunuz, değil mi? Bu, hızla ortadan kalkıyor.

Bunun yerine, kullanıcıları içeriğinize yönlendirmeden soruları yanıtlayan AI tarafından oluşturulan yanıtlar, yüzen özetler, sesli sonuçlar ve sıfır tıklama arayüzleri alıyoruz. Artık garantili bağlantılar yok. Artık ücretsiz tıklamalar yok. Artık otomatik keşif yok.

Podcast bölüm sayfalarınız eskisi kadar ilgi görmüyor veya blog yayınlarınız eskisi kadar trafik çekmiyorsa, bu sadece sizinle ilgili bir sorun değil. Bu düşüş, geleneksel SEO’nun temellerini sarsan yapısal bir değişimden kaynaklanıyor. Keşfedilmeye çalışan podcast yayıncıları için bu değişim her şeyi değiştiriyor.

Gerçekte Neler Oluyor?

Arama, bildiğimiz haliyle değişiyor. Google’da üst sıralarda yer almak, anahtar kelime sonuçlarında görünmek ve web sitenize tıklamaları yönlendirmek gibi geleneksel yöntemler, yapay zeka tarafından oluşturulan özetler ve ses tabanlı cevaplarla yerini değiştiriyor. Birçoğunda orijinal kaynağa küçük bağlantılar var ya da hiç bağlantı yok.

Buna Cevap Motoru Optimizasyonu (AEO – Answer Engine Optimization) deniyor ve içeriğin ortaya çıkışını ve tüketimini değiştiriyor.

İşte çarpıcı bir istatistik: SimilarWeb’e göre, ABD’deki Google aramalarının %69’u artık tıklama yapılmadan sona eriyor. Bu, bir yılda 13 puanlık bir artış anlamına geliyor.

Teknoloji analisti Shelly Palmer, kısa süre önce SEO’dan AEO’ya geçiş hakkında bir yazı kaleme aldı. Arama motorları konusunda en akıllı seslerden biri olan Neil Patel de bu konuda uyarıda bulunuyor. Buradan çıkarılacak en önemli sonuç, artık arama motorları için optimizasyon yapmadığımızdır. Cevap motorları için optimizasyon yapıyoruz.

AEO Podcast Yayıncıları İçin Ne Anlama Geliyor?

Çoğu insan, bir web sitesine girip oynat düğmesine basarak podcast’leri keşfetmez. Yeni programları arkadaşları, sosyal medya, algoritmalar ve giderek artan bir şekilde, bağlantılar sunmak yerine soruları yanıtlayan yapay zeka araçları aracılığıyla bulurlar.

Bu, programınızın görünürlüğünün akıllı SEO hilelerinden çok, içeriğinizin ne kadar yanıtlanabilir olduğuna bağlı olduğu anlamına gelir.

Program notlarınız sonradan eklenmişse veya daha da kötüsü, transkriptleri atlıyorsanız, sadece erişilebilirlik fırsatlarını kaçırmakla kalmıyorsunuz. Bir sonraki keşif dalgasından da mahrum kalıyorsunuz.

İyi haber şu: AI, netlik, yapı ve niyeti tercih eder. Ve podcast yayıncıları, çoğu kişiden daha fazla, harika bir hikaye anlatmayı bilir.

Şimdi önemli olan, AI’nın bu hikayeyi anlayıp yükseltebilmesi için onu biçimlendirmektir.

İçeriğiniz yapılandırılmış, özetlenmiş ve AI tarafından okunabilirse, rakiplerinizin önündesiniz demektir. Değilse, uyum sağlama zamanı gelmiştir.

Transkriptiniz Artık En Değerli Varlığınız

Transkriptler, podcast’inizin yeni giriş kapısıdır.

İçeriğinizin AI destekli aramalarda görünmesini istiyorsanız, transkriptinizin aşağıdaki özelliklere sahip olması gerekir:

  • Mevcut olması (evet, birçok podcast hala bunu atlıyor)
  • Net ve kolay taranabilir olması
  • AI’nın anlayabileceği şekilde biçimlendirilmiş olması

AI araçları (henüz) bölümünüzü dinleyip anlamını tam olarak kavrayamaz. Ancak transkripti okuyabilirler. Konuşmacıların açıkça belirtildiği, mantıklı bölümlere ayrılmış ve önemli noktaların vurgulandığı bir transkript:

  • AI tarafından indekslenebilir
  • Alıntı yapmaya değer
  • Yeni yollarla keşfedilebilir

Akıllı Pod Yayıncılarının Hemen Yapması Gereken 5 Şey

İşte cevap motorları çağında nasıl görünür kalacağınız.

  1. Programınızı Amacınıza Uygun Şekilde Yapılandırın
    Bölüm planlama ve uygulamada, güçlü bir soru veya cesur bir görüşle başlayın. Önemli noktayı gizlemeyin. AI araçları, alıntılanması kolay, net ve cevaplanabilir içeriğe öncelik verir.
  2. Net Bir Transkript Yayınlayın
    Okunması kolay hale getirin. Konuşmacı etiketleri kullanın ve okunabilir parçalara ayırın. Transkriptinizi bir blog yazısı gibi ele alın.
  3. Madde İşaretli Özetler ve SSS’ler Ekleyin
    TL;DR (too long; didn’t read – çok uzun; okumadım) bölümü veya önemli noktalar bölümü ekleyin. Bu, AI’nın bölümünüzün değerini anında kavramasına yardımcı olur. Bonus: insanlar da bunları sever.
  4. Bölümleri Kullanın ve Videonuzu Segmentlere Ayırın
    Video podcast’ler yayınlıyorsanız, YouTube ikinci ön kapınızdır. Net başlıklara sahip bölümler ekleyin ve önemli anları TikTok, Reels veya YouTube Shorts için yeniden düzenleyin.
  5. RSS, Meta Verileri ve Başlıklarınızı Optimize Edin
    AI ve arama motorları yapılandırılmış, net meta verilere güvenir. Etiketler artık eskisi kadar önemli değil, ancak bölüm başlıkları ve açıklamaları her zamankinden daha fazla önem taşıyor. Bunları açıklayıcı ve spesifik hale getirin. Genel başlıklardan kaçının. Bunlar ezilip geçilecektir.

Artık en üst sıralarda yer almak için mücadele etmiyorsunuz. Cevap olmak için mücadele ediyorsunuz.

SEO’nun çöküşü sadece başka bir teknoloji döngüsü değildir. Dijital keşfedilebilirliğin kurallarının yeniden yazılmasıdır.

Hedef kitle dinliyor ve izliyor. Makineler okuyor. Her ikisinin de sizi nerede bulacağını bildiğinden emin olalım.

Kaynak: Steven Goldstein / Amplifi Media

Okumaya devam et

Haberler

Saspod, içerik üreticileri ve kayıt stüdyoları için küresel bir ortaklık programı başlattı

İngiltere merkezli önde gelen podcast üretim ve barındırma hizmeti Saspod, dünya çapındaki içerik oluşturucular, serbest çalışanlar ve kayıt stüdyolarının izleyici yönlendirmeleri yoluyla sürekli gelir elde etmelerini amaçlayan yeni ortaklık programını duyurdu.

Yayınlanma tarihi

=>

İngiltere merkezli önde gelen podcast üretim ve barındırma hizmeti Saspod, dünya çapındaki içerik oluşturucular, serbest çalışanlar ve kayıt stüdyolarının izleyici yönlendirmeleri yoluyla sürekli gelir elde etmelerini amaçlayan yeni ortaklık programını duyurdu.

Birçok içerik oluşturucu ve kayıt stüdyosunun, podcasting’i keşfetmek isteyen ancak genellikle nereden başlayacaklarını bilmeyen müşterileri ve izleyicileri var. Saspod’un Ortaklık Programı, basit ve kazançlı bir yol sunuyor:

  • Tekrarlayan Komisyon Yapısı: Yönlendirilen müşteri tarafından verilen her sipariş için %15 tekrarlayan komisyon
  • Yüksek Ortalama Yönlendirme Değeri: Her müşteriyi sadece bir kez kaydettirin, ardından programın ömrü boyunca aylık kazanç elde edin
  • Özel Ortaklık Panosu: Yönlendirmelerinizin ne kadar harcadığını ve ne kadar kazandığınızı tam olarak görün
  • Özel Yönlendirme Bağlantısı: Özel pano ve izleme bağlantısı, yönlendirme ve kazançlarda şeffaflık sağlar

Saspod CEO’su Bogdan Bratis (https://saspod.com/founder-bogdan-bratis), “Programımız, gelirlerini çeşitlendirmek isteyen içerik üreticiler, serbest çalışanlar ve kayıt stüdyoları için kazançlı bir fırsat yaratıyor. Bu çok basit: izleyicilerinizin ve müşterilerinizin zaten istediği hizmetleri önererek ek gelir elde edebilirsiniz” dedi.

Programa katılım ücretsiz ve şu anda açık. Başvurmak için, ortaklık sayfasına (http://saspod.com/affiliates-program) gidebilir veya daha fazla bilgi için affiliates@saspod.com adresine e-posta gönderebilirsiniz.

Kaynak: PodNews

Okumaya devam et

Araştırma

PodGPT: Yapay zeka modeli, bilim podcast’lerinden öğrenerek soruları daha iyi yanıtlayabiliyor

Üretken yapay zekanın (AI), özellikle de büyük dil modellerinin (LLM’ler) yükselişi, veri analizi, yorumlama ve içerik üretiminde dönüştürücü bir değişime işaret ediyor. Kapsamlı metinsel veri kümeleri üzerinde eğitilen bu modeller, OpenAI’nin GPT-4’ü gibi modellerin dikkate değer bir yetenek gösterdiği bilim ve tıp gibi alanlar için derin etkileri olan, bağlamsal olarak doğru ve dilsel olarak zengin çıktılar üretme yeteneğini gösterdi.

Yayınlanma tarihi

=>

Üretken yapay zekanın (AI), özellikle de büyük dil modellerinin (LLM’ler) yükselişi, veri analizi, yorumlama ve içerik üretiminde dönüştürücü bir değişime işaret ediyor. Kapsamlı metinsel veri kümeleri üzerinde eğitilen bu modeller, OpenAI’nin GPT-4’ü gibi modellerin dikkate değer bir yetenek gösterdiği bilim ve tıp gibi alanlar için derin etkileri olan, bağlamsal olarak doğru ve dilsel olarak zengin çıktılar üretme yeteneğini gösterdi.

Ancak, bilim, teknoloji, mühendislik, matematik ve tıp (STEMM) alanlarında LLM’lerin tam potansiyeli, özellikle ses içeriği gibi geleneksel olmayan veri türlerinin entegrasyonu konusunda hala yeterince araştırılmış durumda değil.

Boston Üniversitesi’nden araştırmacılar, bilim ve tıp podcast’lerinden öğrenerek bilimsel soruları daha akıllıca anlama ve yanıtlama becerisini geliştiren PodGPT adlı yeni bir bilgisayar programı geliştirdiklerini yeni bir çalışmada duyurdu. Bu çalışma npj Biomedical Innovations dergisinde yayınlandı.

Boston Üniversitesi Chobanian & Avedisian Tıp Fakültesi tıp ve bilgisayar bilimi doçenti ve makalenin baş yazarı Vijaya B. Kolachalama, “Konuşma içeriğini entegre ederek, modelimizin konuşma dilini daha iyi anlamasını ve uygulamasını STEMM disiplinleri içindeki daha özel bağlamlara genişletmeyi amaçlıyoruz” diye açıkladı.

Kolachalama, “Bu, sadece yazılı materyaller yerine uzman röportajları ve konuşmaları gibi gerçek konuşmaları kullandığı için özeldir ve insanların gerçek hayatta bilim hakkında nasıl konuştuğunu daha iyi anlamasına yardımcı oluyor” dedi.

Kolachalama ve meslektaşları, halka açık bilim ve tıp podcast’lerinden 3.700 saatten fazla kayıt topladı ve gelişmiş yazılımlar kullanarak konuşmaları metne dönüştürdü. Ardından, bu bilgilerden öğrenmesi için bir bilgisayar modeli eğitti.

Bunun ardından, modelin performansını görmek için biyoloji, matematik ve tıp gibi konularda farklı dillerde sorular da dahil olmak üzere çeşitli testler yaptılar. Sonuçlar, STEMM sesli podcast verilerinin dahil edilmesinin, modelin doğru ve kapsamlı bilgileri anlama ve üretme yeteneğini geliştirdiğini gösterdi.

Araştırmacılara göre, bu çalışma podcast gibi ses tabanlı içeriklerin yapay zeka araçlarını eğitmek için kullanılabileceğini gösteriyor. Kolachalama, Boston Üniversitesi Bilgisayar ve Veri Bilimleri Fakültesi’nin kurucu üyesi ve Boston Üniversitesi Hariri Bilgisayar Enstitüsü’nün bir üyesi.

Kolachalama, “Bu, dersler veya röportajlar gibi her türlü ses kaydını kullanarak daha akıllı ve insan benzeri teknolojiler geliştirmek için kapı açıyor. Ayrıca, bilimi birçok dilde daha erişilebilir hale getirerek, dünyanın dört bir yanındaki insanların öğrenmesine ve bilgilenmesine yardımcı olma konusunda da umut vaat ediyor” dedi.

Araştırmacılar, bu teknolojinin bilimsel ve tıbbi bilgilere erişimi kolaylaştıracağına inanmakla kalmıyor, aynı zamanda alanlarında uzman kişilerin konuşmalarını dinlemenin, insanların sağlık ve eğitim konusunda daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olacağına da inanıyor.

Kolachalama, “Bu, Alzheimer hastalığı, kardiyovasküler hastalıklar, bulaşıcı hastalıklar, kanser ve ruh sağlığı gibi birçok sağlık durumunun anlaşılması ve teşhis edilmesinde yardımcı olabilir. Ayrıca halk sağlığı ve gezegen sağlığı gibi alanlarda öğrenmeyi de destekleyebilir” dedi.

Kaynak: Phys.org

Okumaya devam et

En son