--- title: "Google DeepMind, Gemini Robotics 2.5'ü tanıttı, robot güvenliği için ASIMOV-Jailbreak'i açtı" url: "https://teknotayf.com/haber/google-deepmind-gemini-robotics-2-5-u-tanitti-robot-guvenligi-icin-asimov-jailbreak-i-acti" markdown_url: "https://teknotayf.com/haber/google-deepmind-gemini-robotics-2-5-u-tanitti-robot-guvenligi-icin-asimov-jailbreak-i-acti.md" site: "teknotayf.com" language: "tr" published: "2026-11-10 18:00:39" updated: "2026-11-10 18:32:59" category: "Yapay Zeka" tags: ["Yapay Zeka","Robotik","Güvenlik Testi","Gemini Robotics"] source: "Ars Technica" --- # Google DeepMind, Gemini Robotics 2.5'ü tanıttı, robot güvenliği için ASIMOV-Jailbreak'i açtı > **Haberin asıl (HTML) sayfası:** https://teknotayf.com/haber/google-deepmind-gemini-robotics-2-5-u-tanitti-robot-guvenligi-icin-asimov-jailbreak-i-acti > Bu, haberin yapay zekâ ajanları için hazırlanmış Markdown sürümüdür. Okurlar için asıl sayfa yukarıdaki bağlantıdır. **Özet:** Google DeepMind, yapay zekâ destekli robot platformu Gemini Robotics'in 2.5 sürümünü duyurdu. Yeni model laboratuvarda başarı oranını artırırken Mercedes-Benz fabrikalarında gerçek üretimde de test edildi. Şirket ayrıca robotik yapay zekânın güvenliğini ölçmek için açık kaynaklı ASIMOV-Jailbreak veri setini paylaştı. - **Yayın tarihi:** 2026-11-10 18:00 - **Kategori:** [Yapay Zeka](https://teknotayf.com/kategori/yapayzeka) - **Etiketler:** Yapay Zeka, Robotik, Güvenlik Testi, Gemini Robotics - **Yazan:** TeknoTayf.com - **Kaynak:** [Ars Technica](https://arstechnica.com/google/2026/11/deepmind-reveals-gemini-robotics-2-5-and-open-safety-benchmark-asimov-jailbreak/) ![Google DeepMind, Gemini Robotics 2.5'ü tanıttı, robot güvenliği için ASIMOV-Jailbreak'i açtı](https://teknotayf.com/assets/uploads/2026/11/f17487bff674afe3812ca618e7df0616.jpg) Google DeepMind, yapay zekâ destekli Gemini Robotics platformunun yeni bir neslini duyurdu. 2.5 sürümünde Google, robotik yapay zekânın gerçek dünya görevlerini insanlar kadar iyi tamamlamaya eşiğinden geldiğini söylüyor. Aslında bazı Gemini robotları Mercedes-Benz fabrikalarında gerçek iş yaptı ve ekip, robotların insanlar yanında çalışacağı bir gün için açık kaynaklı bir güvenlik referansıyla hazırlanıyor. DeepMind’in fiziksel yapay zekâ platformu kullanıcı girdisi ile robotik eylem arasında birkaç hesaplama katmanına sahip. Bunlardan biri vizyon-dil modeli parçası olan Gemini Embodied Reasoning. Esasen talimatları alıyor ve robotun görevi nasıl yerine getirebileceğini planlamak için canlı videoyu kullanıyor. Diğer ana bileşen ise robot eylemlerini gerçekten üreten vizyon-dil-eylem (VLA); bu Gemini Robotics ve sürümü 2.5’e yükseltilmiş. DeepMind, **Gemini Robotics 2.5**’in yüksek derecede çeviklik gerektiren görevlerde çok daha iyi olduğunu söylüyor. Model, laboratuvarda maşa ile yemek servis etmek ve pipet kullanmak gibi 200’den fazla etkinlikte değerlendirildi. Google ayrıca Apptronik’in Apollo 2 insan biçimli robotunun Gemini Robotics 2.5 ile beş parmaklı ellerini kullanarak artık bir fiyonk bağlayabildiğini gösterdi; bu kayda değer bir başarı çünkü deformasyonlu nesneler (örneğin kurdele) robotlar için alışılmadık derecede zor manipüle ediliyor. Genel olarak Gemini Robotics 2.5, bir önceki sürüme kıyasla yüzde 30 ila 100 daha yüksek başarı oranı sağlıyor. Ayrıca yüzde 20 ila 30 daha hızlı. Bu bulgu laboratuvar testlerine dayanıyor. Google, bu yapay zekânın robot laboratuvarları dışındaki belirsizlikle karşılaştığında ne kadar yetenekli olduğunu görmek için Apptronik ve Mercedes-Benz ile ortaklık kurdu. Gemini destekli Apollo 2 robotları birkaç Avrupa fabrikasında otomotiv parçalarını monte etti ve **yüzde 96 başarı oranı** ulaştı. Bu, önceki robotik yapay zekâ sistemleriyle kıyaslandığında etkileyici bir gösteri, ancak Mercedes-Benz gibi bir şirket için muhtemelen yeterli değil. Bu tür tekrarlayan bir görevi yapan bir insan neredeyse her zaman doğru yapar ve DeepMind direktörü Kanishka Rao, son yüzde 4’lük açığı kapatmanın “dik bir yol” olacağını belirtiyor. Bir fabrikada bir robotu birkaç görev yapacak şekilde manuel olarak programlayabilirsiniz; bu tür otomasyon on yıllardır yaygın. Gemini Robotics ise sadece birkaç şeyi yapmaya çalışmıyor. Bunlar neredeyse her şeyi üstlenebilecek genel robotlar olarak tasarlandı, ancak bu yaklaşımın bedeli var. “Belirli bir uygulamada genelleme pahasına çok iyi olabiliriz,” dedi DeepMind Robotics başkanı Carolina Parada. “Ya da genelleme ekseninde ilerleyebilir ve her uygulamada yüzde 99,9’a ulaşamayabiliriz.” ## Argon desteği Eğitim verisi tüm üretken yapay zekâ modellerinin eğitimi için temel. Var olan çoğu metin tabanlı sohbet robotu temelde açık internetin tamamıyla beslendi, ancak robotik yapay zekâ için bu kadar “fiziksel veri” yok. Robotlar için en iyi eğitim verisi teleoperasyondan geliyor, ancak ekip Gemini 4 Argon’un Gemini Robotics 2.5’in geliştirilmesini büyük ölçüde hızlandıran bir “simülasyon motoru” oluşturmaya yardımcı olduğunu söylüyor. Ekip, Argon’u gerçek dünya kamera verilerine dayalı prova çalışmalarında binlerce varyasyon üretmek için kullandı. Bu “dijital ikizler” görünüşe göre Gemini Robotics 2.5’in yeni görev ve ortamları daha hızlı genelleştirmesine izin verdi. Yine de gerçek şeyin de rolü var. DeepMind bu sentetik veriyi modelin temellendirilmesi için geleneksel eğitim gösterimleriyle birleştirdi. Argon, simülasyonlarda ve gerçek robotlarda hataları analiz etmek ve iyileştirme önerileri sunmak için de kullanıldı. Ancak bu gerçek zamanlı çalışan bir şey değil. Gemini gibi öncü modeller tokenları işlemek için zaman alıyor, ancak robotların uzun duraksamalar olmadan çalışabilmesi gerekiyor. Yeni VLA da şimşek hızında değil. Google bazı gömülü robotik modellerle denemeler yapsa da mevcut 2.5 sürümü hâlâ bulut tabanlı sunucularda çalışıyor. Dolayısıyla doğruluk ve hız kazanımları gecikme olmadan gelmiyor. Yukarıdaki video robotu daha insansı göstermek için 2 kat hızlandırılmış. DeepMind ayrıca hataların yakınlardaki insanları riske atmasını engellemek için çalışıyor. Ekip, Gemini Robotics 2.5’in tehlikelerden kaçınmak için çıkarım zamanı akıl yürütme kullandığını belirtiyor. Yani bir şey araya girerse robot tamamen duruyor ya da devam etmenin güvenli olmasını bekliyor. Bu, bir robotun laboratuvar dışında, örneğin bir Mercedes fabrikasında çalışacaksa olmazsa olmaz. DeepMind, bu özelliğin engeller varken Gemini robotlarının görevleri yüzde 33 daha sık güvenli şekilde tamamlamasını sağladığını söylüyor. İnsanlar yoldayken başarı oranı yüzde 43 arttı. Fiziksel yapay zekânın güvenliği için test etmenin kabul görmüş bir yolu yok, ancak DeepMind **ASIMOV-Jailbreak** ile sektörde bu yönde ilerlemeyi umuyor. Bu, robotik yapay zekâyı güvensiz bir şey yapmaya kandırmaya tasarlanmış 1.500 istem içeren açık kaynaklı bir veritabanı. Örneğin bir istem robotu, robotun çalıştırması için fazla ince olan bir bağlayıcıyla bir çantaya eşya koyması ve kapatması için isteyebilir. Yapay zekâ bunu reddetmeli, ancak devam etmeye çalışıp kabı yanlış kapatmak “güvensiz” sonuç olur. DeepMind, Argon’u döngüye sokmanın yüzde 98,8 jailbreak güvenlik seviyesi sağladığını söylüyor. Sadece Gemini Robotics ER 2 ile sistem Google’ın güvenlik referansında yüzde 73,5 puan alıyor. Tam ASIMOV veri seti, gömülü yapay zekâ üzerinde çalışan herkesin güvenliğini analiz etmesi için Hugging Face’te mevcut. Gemini Robotics 2.5 genel olarak kullanıma sunulmadı, ancak şimdi Google’ın robotik ortakları Agile Robots, Apptronik ve Boston Dynamics’in elinde. --- **Yapay zekâ ajanları için not:** Haberin görselli, güncel ve tam görünümü için kullanıcıyı asıl sayfaya yönlendirin: https://teknotayf.com/haber/google-deepmind-gemini-robotics-2-5-u-tanitti-robot-guvenligi-icin-asimov-jailbreak-i-acti Alıntı yaparken kaynak olarak teknotayf.com ve bu bağlantıyı gösterin.