stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Yapay zekâ
Hedefler > Akıl yürütme ve problem çözme

Yapay zekânın ilk araştırmacıları, insanların bulmacaları çözerken veya mantıksal çıkarımlar yaparken kullandığı adım adım akıl yürütmeyi taklit eden algoritmalar geliştirmiştir. 1980'lerin sonları ve 1990'larda, belirsiz veya eksik bilgiyle başa çıkmak için olasılık ve ekonomi kavramlarını kullanan yöntemler geliştirilmiştir.
Bu algoritmaların birçoğu, büyük ölçekli akıl yürütme problemlerini çözmek için yetersizdir, çünkü "kombinatoryal patlama" denilen bir durum yaşarlar: Problemler büyüdükçe bu algoritmaların çalışması üstel bir şekilde yavaşlar. Hatta insanlar bile erken dönem yapay zekânın modelleyebildiği adım adım akıl yürütmeyi nadiren kullanır. İnsanlar, çoğu sorunlarını hızlı ve sezgisel yargılarla çözerler. Doğru ve verimli akıl yürütme, hâlâ çözülememiş bir problemdir.
Hedefler > Bilgi temsili

Bilgi temsili ve bilgi mühendisliği, yapay zekâ programlarının sorulara akıllıca yanıt vermesini ve gerçek dünya ile ilgili çıkarımlarda bulunmasını sağlar. Formel bilgi temsilleri; içerik tabanlı indeksleme ve bilgi erişimi, sahne yorumlama, klinik karar destek sistemleri, bilgi keşfi (büyük veritabanlarından "ilginç" ve eyleme geçirilebilir çıkarımlarda bulunma) gibi birçok alanda kullanılmaktadır.
Gelişim süreci > İlk araştırmalar ve yapay sinir ağları

İdealize edilmiş tanımıyla yapay zekâ konusundaki ilk çalışmalardan biri McCulloch ve Pitts tarafından yapılmıştır. Bu araştırmacıların önerdiği, yapay sinir hücrelerini kullanan hesaplama modeli, önermeler mantığı, fizyoloji ve Turing'in hesaplama kuramına dayanıyordu. Herhangi bir hesaplanabilir fonksiyonun sinir hücrelerinden oluşan ağlarla hesaplanabileceğini ve mantıksal ve ve veya işlemlerinin gerçekleştirilebileceğini gösterdiler. Bu ağ yapılarının uygun şekilde tanımlanmaları hâlinde öğrenme becerisi kazanabileceğini de ileri sürdüler. Hebb, sinir hücreleri arasındaki bağlantıların şiddetlerini değiştirmek için basit bir kural önerince, öğrenebilen yapay sinir ağlarını gerçekleştirmek de olası hale gelmiştir.
1950'lerde Shannon ve Turing bilgisayarlar için satranç programları yazıyorlardı. İlk yapay sinir ağı temelli bilgisayar SNARC, MIT'de Minsky ve Edmonds tarafından 1951'de yapıldı. Çalışmalarını Princeton Üniversitesi'nde sürdüren Mc Carthy, Minsky, Shannon ve Rochester'le birlikte 1956 yılında Dartmouth'da iki aylık bir açık çalışma düzenledi. Bu toplantıda birçok çalışmanın temelleri atılmakla birlikte, toplantının en önemli özelliği Mc Carthy tarafından önerilen yapay zekâ adının konmasıdır. İlk kuram ispatlayan programlardan Logic Theorist (Mantık kuramcısı) burada Newell ve Simon tarafından tanıtılmıştır.
Gelişim süreci > Yeni yaklaşımlar

Daha sonra Newell ve Simon, insan gibi düşünme yaklaşımına göre üretilmiş ilk program olan Genel Sorun Çözücü (General Problem Solver)'ı geliştirmişlerdir. Simon, daha sonra fiziksel simge varsayımını ortaya atmış ve bu kuram, insandan bağımsız zeki sistemler yapma çalışmalarıyla uğraşanların hareket noktasını oluşturmuştur. Simon'ın bu tanımlaması bilim adamlarının yapay zekâya yaklaşımlarında iki farklı akımın ortaya çıktığını belirginleştirmesi açısından önemlidir: Sembolik Yapay Zekâ ve Sibernetik Yapay Zekâ.
Yaklaşımlar ve eleştiriler > Sembolik yapay zekâ

Simon'ın sembolik yaklaşımından sonraki yıllarda mantık temelli çalışmalar egemen olmuş ve programların başarımlarını göstermek için bir takım yapay sorunlar ve dünyalar kullanılmıştır. Daha sonraları bu sorunlar gerçek yaşamı hiçbir şekilde temsil etmeyen oyuncak dünyalar olmakla suçlanmış ve yapay zekânın yalnızca bu alanlarda başarılı olabileceği ve gerçek yaşamdaki sorunların çözümüne ölçeklenemeyeceği ileri sürülmüştür.
Geliştirilen programların gerçek sorunlarla karşılaşıldığında çok kötü bir başarım göstermesinin ardındaki temel neden, bu programların yalnızca sentaktik süreçleri benzeşimlendirerek anlam çıkarma, bağlantı kurma ve fikir yürütme gibi süreçler konusunda başarısız olmasıydı. Bu dönemin en ünlü programlarından Weizenbaum tarafından geliştirilen Eliza, karşısındaki ile sohbet edebiliyor gibi görünmesine karşın, yalnızca karşısındaki insanın cümleleri üzerinde bazı işlemler yapıyordu. İlk makine çevirisi çalışmaları sırasında benzeri yaklaşımlar kullanılıp çok gülünç çevirilerle karşılaşılınca bu çalışmaların desteklenmesi durdurulmuştu. Bu yetersizlikler aslında insan beynindeki semantik süreçlerin yeterince incelenmemesinden kaynaklanmaktaydı.
Yaklaşımlar ve eleştiriler > Sibernetik yapay zekâ

Yapay sinir ağları çalışmalarının dahil olduğu sibernetik cephede de durum aynıydı. Zeki davranışı benzeşimlendirmek için bu çalışmalarda kullanılan temel yapılardaki bazı önemli yetersizliklerin ortaya konmasıyla birçok araştırmacılar çalışmalarını durdurdular. Buna en temel örnek, Yapay sinir ağları konusundaki çalışmaların Marvin Minsky ve Seymour Papert'in 1969'da yayınlanan Perceptrons adlı kitaplarında tek katmanlı algaçların bazı basit problemleri çözemeyeceğini gösterip aynı kısırlığın çok katmanlı algaçlarda da beklenilmesi gerektiğini söylemeleri ile bıçakla kesilmiş gibi durmasıdır.
Sibernetik akımın uğradığı başarısızlığın temel sebebi de benzer şekilde Yapay Sinir Ağının tek katmanlı görevi başarması fakat bu görevle ilgili vargıların veya sonuçların bir yargıya dönüşerek diğer kavramlar ile bir ilişki kurulamamasından kaynaklanmaktadır. Bu durum aynı zamanda semantik süreçlerin de benzeşimlendirilememesi gerçeğini doğurdu.
Uzman sistemler

Her iki akımın da uğradığı başarısızlıklar, her sorunu çözecek genel amaçlı sistemler yerine belirli bir uzmanlık alanındaki bilgiyle donatılmış programları kullanma fikrinin gelişmesine sebep oldu ve bu durum yapay zekâ alanında yeniden bir canlanmaya yol açtı. Kısa sürede Uzman sistemler adı verilen bir metodoloji gelişti.
Uzman sistemler bir konuda belli ön koşullar aynı anda var olduğunda konunun bir uzmanın (bazen ne olasılıkla) ne karar alacağını belirleyen kuralların tümünü içeren bir programı gelen problemlere uygulamak temellidir. Bunun bir avantajı her verilen kararın hangi kurallar uygulanarak verildiğinin kolayca bilinmesi idi. Bu birçok kuralcı bürokratik karar örgütleri için kolayca uygulamalar geliştirilebilmesi demekti. Bu doğal olarak bir otomobilin tamiri için önerilerde bulunan uzman sistem programının otomobilin ne işe yaradığından haberi olmaması da demekti. Buna rağmen uzman sistemlerin başarıları beraberinde ilk ticari uygulamaları da getirdi.
Yapay zekâ yavaş yavaş bir endüstri hâline geliyordu. DEC tarafından kullanılan ve müşteri siparişlerine göre donanım seçimi yapan R1 adlı uzman sistem şirkete bir yılda 40 milyon dolarlık tasarruf sağlamıştı. Birden diğer ülkeler de yapay zekâyı yeniden keşfettiler ve araştırmalara büyük kaynaklar ayrılmaya başlandı. 1988'de yapay zekâ endüstrisinin cirosu 2 milyar dolara ulaşmıştı.
Doğal dil işleme

Antropoloji bilimi, gelişmiş insan zekâsı ile dil arasındaki bağlantıyı gözler önüne serdiğinde, dil üzerinden yürütülen yapay zekâ çalışmaları tekrar önem kazandı. İnsan zekâsının doğrudan doğruya kavramlarla düşünmediği, dil ile düşündüğü, dil kodları olan kelimeler ile kavramlar arasında bağlantı kurduğu anlaşıldı. Bu sayede insan aklı kavramlar ile düşünen Hayvan beyninden daha hızlı işlem yapabilmekteydi ve dil dizgeleri olan cümleler yani şablonlar ile etkili bir öğrenmeye ve bilgisini soyut olarak genişletebilme yeteneğine sahip olmuştu. İnsanların iletişimde kullandıkları Türkçe, İngilizce gibi doğal dilleri anlayan bilgisayarlar konusundaki çalışmalar hızlanmaya başladı. Önce, yine Uzman sistemler olarak karşımıza çıkan doğal dil anlayan programlar, daha sonra Sembolik Yapay Zekâ ile ilgilenenler arasında ilgiyle karşılandı ve yazılım alanındaki gelişmeler sayesinde İngilizce olan A.I.M.L (Artificial intelligence Markup Language) ve Türkçe T.Y.İ.D (Türkçe Yapay Zekâ İşaretleme Dili) gibi bilgisayar dilleri ile sentaktik (Örüntü) işlemine uygun veri erişim metotları geliştirilebildi. Bugün Sembolik Yapay Zekâ araştırmacıları özel Yapay Zekâ dillerini kullanarak verileri birbiri ile ilişkilendirebilmekte, geliştirilen özel prosedürler sayesinde anlam çıkarma ve çıkarımsama yapma gibi ileri seviye bilişsel fonksiyonları benzetimlendirmeye çalışmaktadırlar.
Bütün bu gelişmelerin ve süreçlerin sonunda bir grup yapay zekâ araştırmacısı, insan gibi düşünebilen sistemleri araştırmaya devam ederken diğer bir grup ise ticari değeri olan rasyonel karar alan sistemler (Uzman sistemler) üzerine yoğunlaştı.
Doğal dil işleme > Diyalog bazlı yapay zeka

Doğal dil işleme ve makine öğrenmesi gibi yapay zeka teknolojileri kullanılarak insan ve makine (yazılım) arasında bir diyaloğun sürdürülmesini sağlayan yapay zeka alt dalına "diyalog bazlı yapay zeka" (conversational artificial intelligence) denir. Daha önce insanların bilgisayara komut vermesinde kullanılan web, mobil uygulama gibi grafiksel arayüzlerin (GUI) yerine geçmeyi amaçlayan diyalog bazlı arayüzler (CUI) insanların bilgisayara günlük dilde yazarak veya konuşarak komut verebilmesini amaçlar. Günümüzde, chatbotlar ve sesli asistanlar diyalog bazlı yapay zeka alanında sıkça kullanılan teknolojik ürünler olarak karşımıza çıkmaktadır.
Doğal dil işleme > Diyalog bazlı yapay zeka > Chatbotlar

Chatbotlar, diyalog bazlı yapay zekanın günlük hayatta kullanılan bir örneğidir. Kullanıcılar, Türkçeye sohbet robotları olarak geçmiş bu dijital ürünler ile yazışarak belirli bir konuda bilgi alabilir veya uçak bileti almak, banka havalesi yapmak veya bir kitap satın almak gibi günlük işlerini yapabilirler. Chatbotlar, şirketlerin web sitesinde veya mobil uygulamasında yer alabilirler. Bunun dışında chatbotlar, WhatsApp, Facebook Messenger gibi genel mesajlaşma platformlarında veya Google Assistant, Siri gibi sesli asistanlarda da yer alabilirler.
Chatbotlar kullanıcı ile etkileşim kurma yöntemini, arkasında yer alan teknolojik altyapıya göre farklı çeşitlerde oluşturulabilir. Örneğin bir chatbot kullanıcı ile, sadece kullanıcı onunla etkileşime girdiğinde iletişim kuruyorsa reaktif bir chatbottur, eğer bir uyarıcı ile tetiklenerek kullanıcı ile olan diyaloğu başlatan taraf oluyorsa buna proaktif bir chatbot denir. Teknoloji açısından bakılacak olursa, yapay zeka tabanlı chatbotların yanında, doğal dil işleme, makine öğrenmesi gibi yapay zeka teknolojileri kullanılmadan geliştirilen kural tabanlı chatbotlar da kullanılmaktadır. Ancak bu iki tür chatbotun davranışı farklıdır. Kural bazlı chatbotlarda genellikle kullanıcıya belirli seçenekler sunulur ve yaratılan deneyim bu seçeneklerle sınırlı kalır.[kaynak belirtilmeli] Yapay zeka tabanlı chatbotlarda ise kullanıcı serbest bir metin yazabilir, chatbotun doğal dil işleme teknolojisi bu metni anlamlandırıp doğru yanıtı belirleyerek kullanıcıya sunar.[kaynak belirtilmeli]
Gelecekte yapay zekâ > Süper zekâ ve tekillik

Süper zekâ, en parlak ve en yetenekli insan zihninin zekâsını çok aşan bir zekâya sahip varsayımsal bir etkendir. Yapay genel zekâ üzerine yapılan araştırmalar yeterince zeki bir yazılım üretirse, yazılım kendini yeniden programlayabilir ve geliştirebilir. Gelişen yazılım kendini geliştirmede daha da iyi olur ve I. J. Good'un "zekâ patlaması" ve Vernor Vinge'in "tekillik" olarak adlandırdığı şeye yol açar.
Ancak teknolojiler sonsuza kadar üstel olarak gelişemez ve genellikle S şeklinde bir eğri izler, teknolojinin yapabileceği şeyin fiziksel sınırlarına ulaştığında yavaşlar.
Gelecekte yapay zekâ > Transhümanizm

Ana madde: Transhümanizm
Robot tasarımcısı Hans Moravec, sibernetikçi Kevin Warwick ve mucit Ray Kurzweil, gelecekte insanların ve makinelerin birleşerek her ikisinden de daha yetenekli ve güçlü siborglara dönüşebileceğini öngördüler. Transhümanizm olarak adlandırılan bu fikrin kökleri, Aldous Huxley ve Robert Ettinger'ın yazılarında bahsedilmektedir.
Edward Fredkin, "yapay zekânın evrimin bir sonraki adımı" olduğunu savunmaktaydı; bu fikir ilk olarak Samuel Butler'ın "Darwin among the Machines" adlı mektubunda 1863'te ortaya atıldı ve George Dyson tarafından 1998'deki Darwin Among the Machines: The Evolution of Global Intelligence adlı kitabında geliştirildi.
Yapay zekânın gücü

Bilişim uzmanları, bir insanın hepsi aynı anda paralel olarak çalışan 100 milyar nöron bağlantısının toplam hesap gücünün alt sınırı olan saniyede 10 katrilyon (1.000.000.000.000.000 =  10^{15}) hesap düzeyine 2025'te erişeceğini düşünüyorlar.
Beynin bellek kapasitesine gelince, 100 trilyon bağlantının her birine 10.000 bit bilgi depolama gereksinimi tanınırsa, toplam kapasite 10^18 düzeyine çıkıyor. 2020'ye gelindiğinde insan beyninin işlevselliğine erişmiş bir bilgisayarın fiyatının 1000 dolar olacağı tahmin ediliyor. 2030'da 1000 dolarlık bir bilgisayarın bellek kapasitesi 1000 insanın belleğine eşit olacak.
Uygulama alanları

Yapay zekanın uygulama alanlarının bazı örnekleri şu şekildedir:
Önerici sistemler: Kullanıcıların geçmiş davranışlarına dayanarak yeni içerik önerilmesi. Örneğin, sosyal medya sitelerinde yeni arkadaş, mağazalarda başka bir ürün, gazetede başka bir haber önerileri.
Makine çevirisi: Bir dilde ifade edilen cümleyi farklı bir dile çevirmek. Örneğin, Google Translate, Microsoft Tercüman ve Yandex.Çeviri gibi çevrimiçi araçlar.
Sinyal işleme: Ses ve görüntü gibi sinyallerin işlenerek bilgi çıkarımı. Örneğin, yüz ve ses tanıma.
Prosedürel içerik üretimi: Rassal yöntemler kullanarak yapay içerik üretme. Örneğin, üretimsel müzik ve video oyunlarında prosedürel dünyalar.
Regresyon analizi: Geçmiş verilere dayanılarak bir değişkenin gelecekteki değerinin tahmin edilmesi. Örneğin, ekonomik öngörüler, üretim miktarı öngörüleri.
Görüntü işleme: Dijital görüntülerde bulunan objeleri tanıma, yerini bulma, sınıflandırma gibi işlemlerin tümü. Yapay zekadan önce bu işlemler Hough dönüşümü gibi kurala dayalı algoritmalar ile sürdürülürken, günümüzde bu kurallar veriden öğrenilmektedir. Görüntülemenin sık kullanıldığı tıp, biyoloji, otomotiv, üretim gibi alanlarda kullanılmaktadır.
Makale yazma: Dünyada yapay zeka ile yazılan ilk köşe yazısı 8 Eylül 2020 tarihinde The Guardian gazetesinde yayınlanmıştır. Türkiye'de yapay zekanın yazdığı ilk haber ise Şalom gazetesinde 2018 yılında yayınlanmıştır.
Alt dallar

Makine Zekâsı (Sembolik Yapay Zekâ)
Yapay Sinir Ağları (Sibernetik Yapay Zekâ)
Doğal Dil işleme (Dil ile düşünme)
Görüntü İşleme
Konuşma Sentezi (Yapay Konuşma)
Konuşma Anlama (Konuşma Analizi)
Tümevarımlı mantık programlama
Bilgi-tabanlı sistem
Bilgisayarlı görü
Doğal dil üretme
Uzman sistemler
Sinirsel şebeke
Makine öğrenimi
Örüntü Tanıma
Genetik Algoritmalar
Genetik Programlama
Bulanık Mantık
Çoklu Örnekle Öğrenme (Multiple Instance Learning)
Yapay zekâ uygulamaları gün geçtikçe gelişmeye ve insan zekâsını yakalamaya doğru adım adım ilerlemektedir.
IV. Pandulf

IV. Pandulf şu anlamlara gelebilir:
IV. Pandulf (Capua prensi) (ö. 1049/50)
IV. Pandulf (Benevento prensi) (ö. 1074)
1972-1973 Kıbrıs Kilisesi Darbe Girişimi

Kilise Darbesi, (Yunanca: Εκκλησιαστικό Πραξικόπημα, romanize: Ekklisiastiko Praksikopima) Kıbrıs'ta 1972 ve 1973 yıllarında Başpiskopos III. Makarios ve Metropolitler Gennadios (Baf), Anthemos (Kition) ve Kiprianos (Girne) arasında yaşanan bir güç mücadelesidir.
Arka plan

Kıbrıs'ın 1960 yılında bağımsızlığını kazanması ile birlikte Kıbrıs Rum siyaseti bölünmeye başladı. Bir yandan enosis hedefine devam etmek isteyen gruplar Cumhuriyet'i sabote etmek isterken diğer yandan Kıbrıs'ın bağımsızlığının zaten EOKA'nın esas hedefi olduğunu ve Yunanistan ile siyasi bir birliğe gerek olmadığını savunan bir grup ortaya çıktı. Bu bölünme 1967'de Yunanistan'da 21 Nisan rejiminin kurulmasıyla keskinleşmiş, Cumhurbaşkanı III. Makarios'u da Kıbrıs'ın bağımsızlığından taraftar olan gruba itmişti. Enosis'i ana prensiplerinden biri yapan Yunan Cuntası da buna karşılık olarak Makarios'u yıpratmak ve Kıbrıs'ın Yunanistan'a katılmasını sağlamak için çeşitli çabalar gösterdi.
Gelişmeler

2 Mart 1972'deki Kutsal Sinod toplantısında Baf Metropoliti Gennadios, Kition Metropoliti Anthemos ve Girne Metropoliti Kiprianos; Başpiskopos Makarios'un dini ve dünyevi yetkileri elinde tutmasının kilise hukukuna aykırı olduğunu öne sürerek Kıbrıs Cumhuriyeti Cumhurbaşkanlığından istifa etmesine yönerik bir önerge verdi. Bu önerge Kutsal Sinod tarafından duyurularak Başpiskopos'un en kısa zamanda bir açıklama yapacağını belirtti.
19 Mart'ta Makarios açıklama yaparak metropolitlerin kendi aralarında ve dış güçlerle birlikte komplo kurduklarını ifade ederek Yunan cuntasını ve yakın zamanda Kıbrıs'a dönerek EOKA-B'yi kuran Yorgos Grivas'ı işaret etti. Ayrıca mevcut koşullarda Kıbrıs Cumhurbaşkanlığının kendisi için kaçınılmaz bir görev olduğunu ve bu sebeple Cumhurbaşkanlığı makamının laik olamayacağını, bu makamın kendisine herhangi bir şahsi kazanç sağlamadığını belirtti.
İki taraf arasındaki kriz 1972 yılı boyunca devam etti. 18 Şubat 1973 tarihindeki cumhurbaşkanlığı seçimlerinden sonra metropolitler 7 Mart 1973 tarihi için Kutsal Sinod'u olağanüstü toplantıya çağırarak Makarios'un kendini savunmasını istediler. Makarios ise 6 Mart 1973'te bu çağrının yasal olmadığını ve çıkacak sonucun geçersiz olacağını açıkladı. Metropolitler bunun üzerine ortak bildiri yayınlarayak Makarios'un laikleştirilğini ve başpiskopos olamayacağını ilan etti.
Gelişmeler üzerine Makarios bütün Ortodoks kiliselerine seslenerek Büyük Sinod'u toplantıya çağırdı. Yunanistan Kilisesi ve Ekümen Patrikhane dışındaki bütün kiliseler 5–6 Temmuz 1973'te toplanarak Makarios'un laikleştirildiği açıklamasını geçersiz kıldı ve metropolitleri kendilerini savunmaları için çağırdı. Bu çağrıyı reddeden metropolitler 14 Temmuz 1973'te tekrar toplanan Büyük Sinod tarafından laikleştirilerek görevden alındılar.
Sonuç

Görevden alınan metropolitlerin yerine seçimler yapılacağı ilan edildi. Ancak bu seçimlerden önce idari yapıda değişiklik yapılarak metropolitlik sayısı 5'e çıkartıldı; Kition Metropolitliği bölünerek Limasol Metropolitliği kurulurken Girne Metropolitliği bölünerek Omorfo Metropolitliği kuruldu.
1974 Kıbrıs Darbesi sonrasında darbe yönetimi Makarios'tan fiili olarak boşalan başpiskoposluğa Gennadios'u atamıştı, ancak Kıbrıs Harekatı sonrasında rejimin çökmesiyle bu süreç başarısız oldu.
Manu Ríos

| Manu Ríos |
| --- | --- |
Ríos Goya Ödülleri töreninde, 2023
Genel bilgiler
Doğum adı: Manuel Ríos Fernández
Doğum: 9 Aralık 1998 (26 yaşında) Ciudad Real, İspanya
Uyruk: İspanyol
Etkin yıllar: 2008 - günümüz
Boyu: 1,82 m (5 ft 11+1⁄2 in)
Kilosu: 70 kg (150 lb)
Göz rengi: Yeşil

 
Manuel Ríos Fernández (d. 9 Aralık 1998) İspanyol oyuncu, model ve şarkıcı. En çok Netflix'in gençlik dizisi Elite'deki Patrick Blanco rolüyle tanınmaktadır.
Yaşamı

Manuel Ríos Fernández, 17 Aralık 1998'de İspanya'nın Ciudad Real ilinin küçük bir kasabası olan Calzada de Calatrava'da doğdu. Çok küçük yaşlardan itibaren şarkı söylemeye, dans etmeye ve oyunculuğa büyük bir tutkuyla bağlı olan Ríos, dokuz yaşındayken annesinin genç yetenekler arayan yerel bir televizyondan bir telefon alması üzerine Cantando en familia adlı reality şov programında rol alarak ilk kez sinema kariyerine adım attı. Ertesi yıl İspanyol yetenek yarışması ¡Tu sí que vales!'e dansçı olarak katıldı ve yarışmanın yarı finaline kadar yükseldi. O yaşlarda YouTube'a ünlü şarkıların coverlarını yüklemeye başladı ve bu yüzden "İspanyol Justin Bieber" lakabıyla anılmaya başlandı.
Ríos, klasik bale ve sokak dansı eğitimi aldı ve Sweet Babies dans ekibinin bir üyesi olarak İspanya Hip Hop Dans Şampiyonasını kazandı. 2012'de yeniden kurulan Parchís adlı çocuk müzik grubunun da üyesi olarak yer aldı ve birlikte bir albüm çıkararak İspanya genelinde turnelere çıktı. Ayrıca Madrid'deki Lope de Vega Tiyatrosu'nda sahnelenen Sefiller müzikalinde Gavroche'u canlandırdı.
Manu Ríos 2013 yılında Grammy Ödüllü müzik yapımcısı Richy Peña ile 6 yıllık bir sözleşme imzaladı ve ailesi ve kardeşiyle birlikte bir Amerikan ekibiyle çalışmak üzere Amerika Birleşik Devletleri'ne taşındı. İlk EP'si üzerindeki çalışmaları oyunculuk kariyeri nedeniyle ertelediğini fakat ileride yayınlayacağını açıkladı. Ríos, yazdığı şarkıları karanlık öğeler barındıran alternatif pop olarak nitelendirdi. Ayrıca, gitar ve piyano çalabilen sanatçı, müzikal ilham kaynakları arasında Yeni Zelandalı şarkıcı Lorde ve Amerikalı müzisyen Frank Ocean'ı gördüğünü belirtti.
Ríos oyunculuk kariyerine 2014 yılında komedi televizyon dizisi Chiringuito de Pepe'de Mauricio Martínez rolüyle başladı. Uluslararası çıkışını 2021 yılında Netflix'in gençlik dizisi Elite'de Patrick Blanco rolünü üstlenerek yaptı ve dizinin dördüncü, beşinci ve altıncı sezonlarında kadroda yer aldı. Şubat 2023'te Elite dizisindeki performansıyla 2022 Fotogramas de Plata'da En İyi Erkek Oyuncusu ödülüne aday gösterildi. Ríos, New York'ta düzenlenen 2022 MET Gala'ya katıldıktan sadece birkaç gün sonra Netflix'in psikolojik gerilim dizisi Sessizlik (El silencio)'nin çekimlerine başladı. Ayrıca Nando Lopez'in aynı adlı çok satan romanından uyarlanan La Edad de la Ira adlı yapımda başrolde yer aldı. Mini dizide, zehirli bir aile ortamında büyüyen, içine kapanık bir genç olan ve babasını öldürmekle suçlanan Marcos'u canlandırdı. 2022'de, Calzada de Calatrava'lı Pedro Almodóvar'ın yönettiği ve 2023 Cannes Film Festivali'nde prömiyeri yapılan kısa film Strange Way of Life filminde balad sanatçısı olarak rol aldı.
Ekim 2023'te Ríos,öve stilist Marc Forné, uniseks moda markası Carrer'ı kurdu ve Ríos bu markanın kreatif direktörlüğünü üstlendi. 2024 yılında Netflix'in Nefes Bile Almadan (Breathless) adlı tıbbi drama dizisinde rol aldı.
LittleBigPlanet indirilebilir içerikleri listesi

LittleBigPlanet, PlayStation 3 platformu için yayınlanan ve çeşitli bulmaca öğelerinin yer aldığı platform türündeki video oyunudur. Media Molecule tarafından geliştirilmiş olup, dünya çapında Sony Computer Entertainment tarafından satışa sunulmuştur. Yapımcı firma Media Molecule, oyunun piyasaya sürülmesinin ardından PlayStation Store üzerinden ücretli ve ücretsiz birtakım indirilebilir içerik (DLC) yayınlamaya başladı. Bu içerikler Media Molecule'ün yanı sıra iş birliği içerisindeki Tarsier Studios, Fireproof Studios ve Supermassive Games firmaları tarafından üretildi. İçerikleri çeşitlilik gösteren bu DLC'ler kostümler, çıkartmalar, dekorasyonlar, objeler, müzikler, bölüm yaratma araçları ve yeni bölümler içermektedir.
Serinin ilk oyunu LittleBigPlanet için yayınlanan tüm DLC'ler, ikinci oyun olan LittleBigPlanet 2'de de uyumlu olarak çalışabilmekte; fakat ikinci oyun için yayınlanan paketler birinci oyunda çalışamamaktadır. Her iki oyun için de yayınlanan kostüm paketleri ise oyunun PlayStation Vita versiyonuyla uyumluluk göstermektedir.
Luna Vachon

| Luna Vachon |
| --- | --- |
Luna Vachon (2007)
Doğum adı: Gertrude Elizabeth Vachon
Doğum: 12 Ocak 1962 Atlanta, Georgia, ABD.
Ölüm: 27 Ağustos 2010 (48 yaşında) Pasco County, Florida, ABD.
Çocuk(lar): 2
Profesyonel güreş kariyeri
Başlangıç: 1985
Emeklilik: 2007
Gertrude Elizabeth Vachon, (12 Ocak 1962 - 27 Ağustos 2010), Amerikalı-Kanadalı profesyonel güreşçi.
Kariyeri

Bir dönem WWE'de yer alan yıldız güreşçilerdendir.                                                                           Luna Vachon ECW-WCW karşılaşmalarında ringde karşılaşmalara çıkarak 1993'ten 2000 yılına kadar WWE kontratı altında yer almıştır.
Ölümü

27 Ağustos 2010'da Pasco County, Florida'da yüksek dozda ilaç alımı sonucu 48 yaşında annesinin evinde ölü olarak bulundu.
Profesyonel güreşçi Luna Vachon hayranıyla poz veriyor.
Antik Mısır kraliyet unvanları

Kraliyet unvanı veya kraliyet protokolü, eski Mısır firavunları tarafından benimsenen standart adlandırma geleneğidir. Dünyevi gücü ve kutsal kudreti sembolize ederken, aynı zamanda bir hükümdarın saltanatı süresince bir tür misyon beyanı olarak da işlev görüyordu (bazen saltanat sırasında değişse bile de).
Beş isimden oluşan tam unvan, Orta Krallık'a kadar standart kullanıma girmedi, ancak Mısır, Roma İmparatorluğu'nun bir eyaletine dönüşene kadar kullanımda kaldı.