Yapay Zeka Geliştirme Derneği (AAAI) tarafından bu ay yayınlanan ve yüzlerce yapay zeka araştırmacısının katıldığı yeni bir araştırmanın temel bir bulgusu var: Yapay zekaya yönelik mevcut yaklaşımımızın bizi yapay genel zekaya götürmesi pek olası değil.
Yapay zeka son birkaç yıldır popüler bir sohbet konusu olsa da, bilimsel bir araştırma alanı olarak yapay zeka alanı onlarca yıldır varlığını sürdürüyor. Örneğin, Alan Turing'in ünlü "Hesaplama Mekanizmaları ve Zeka" adlı makalesi ve bugün hâlâ konuştuğumuz Turing Testi 1950 yılında yayınlanmıştı.
Bugün herkesin konuştuğu yapay zeka, onlarca yıllık bu araştırmaların sonucunda doğdu, ama aynı zamanda onlardan uzaklaşıyor. Artık bilimsel bir araştırma olmaktan çıkıp, “ticari yapay zeka” olarak adlandırabileceğimiz ayrı bir yapay zeka dalına da sahibiz.
Microsoft, Google, Meta, Apple ve Amazon gibi büyük tekelci şirketler, birincil hedefi yapay zeka ürünleri yaratmak olan ticari yapay zeka çalışmalarına öncülük ediyor. Bunun bir sorun olmaması gerekirdi ama şu an öyle görünüyor.
İlk olarak, çoğu insan yapay zekâ araştırmalarını son iki yıldır takip ettiğinden, ortalama bir insanın yapay zekâ hakkında bildiği her şey bilimsel topluluktan değil, bu şirketlerden geliyor. Çalışma, "Yapay Zekâ Algısı ve Gerçekliği" başlıklı bölümde bu konuyu ele alıyor; burada katılımcı bilim insanlarının %79'u, yapay zekâ yeteneklerine ilişkin mevcut algıların yapay zekâ araştırma ve geliştirme gerçekliğiyle örtüşmediğine inanıyor.
Başka bir deyişle, kamuoyunun yapay zekanın yapabileceğini düşündüğü şeyler, bilim insanlarının yapay zekanın yapabileceğini düşündüğü şeylerle uyuşmuyor. Bunun nedeni basit olduğu kadar talihsiz de: Üst düzey bir teknoloji yöneticisi yapay zeka hakkında bir açıklama yaptığında, bu bilimsel bir görüş değil, bir ürün pazarlamasıdır. Yeni ürünlerine güç veren teknolojiyi ön plana çıkarmak ve herkesin bu trene binme ihtiyacı hissetmesini sağlamak istiyorlar.
Örneğin, Sam Altman veya Mark Zuckerberg yazılım mühendisliği işlerinin yapay zekâ tarafından devralınacağını söylediklerinde , bunun nedeni mühendisleri yapay zekâ becerileri öğrenmeye teşvik etmek ve teknoloji şirketlerini pahalı kurumsal planlara yatırım yapmaya ikna etmektir. Ancak, mühendislerinin yerini almaya (ve bundan kar elde etmeye) başlamadıkları sürece, şahsen bu konuda söylediklerine inanmayacağım.
Ancak ticari yapay zekanın tek etkisi kamuoyunun algısı değil. Çalışmaya katılanlar, büyük teknoloji şirketlerinin yarattığı "Yapay Zeka çılgınlığının" araştırma çabalarına zarar verdiğine inanıyor. Örneğin, %74'ü yapay zeka araştırmalarının yönünün abartı tarafından belirlendiğini kabul ediyor; bunun nedeni muhtemelen ticari yapay zeka hedefleriyle uyumlu araştırmaların fonlanmasının daha kolay olmasıdır. %12'si ise teorik yapay zeka araştırmalarının bundan olumsuz etkilendiğine inanıyor.
Peki bu sorun ne kadar ciddi? Büyük teknoloji şirketleri yaptığımız araştırmaların türünü etkilese bile, bu alana yatırdıkları muhtemelen muazzam meblağların genel olarak olumlu bir etkisi olmalı. Ancak araştırma söz konusu olduğunda çeşitlilik çok önemlidir; en iyisini bulma şansına sahip olmak için her türlü farklı yolu izlememiz gerekir.
Ancak büyük teknoloji şirketleri şu anda tek bir şeye odaklanmış durumda: geniş dil modelleri. Bu çok özel yapay zeka modeli türü, neredeyse tüm yeni yapay zeka ürünlerine güç veriyor ve Sam Altman gibi kişiler, bu modelleri giderek daha ölçeklenebilir hale getirerek (yani onlara daha fazla veri, daha fazla eğitim süresi ve daha fazla işlem gücü sağlayarak) sonunda genel bir yapay zekaya ulaşabileceğimize inanıyor.
Ölçek hipotezi olarak bilinen bu fikir, yapay zekaya ne kadar fazla güç verirsek, bilişsel yeteneklerinin o kadar artacağını ve hata oranlarının o kadar düşeceğini öne sürüyor. Bazı yorumlarda ise yeni bilişsel yeteneklerin beklenmedik bir şekilde ortaya çıkacağı belirtiliyor. Yani, büyük dil modelleri şu anda planlama ve problemler hakkında akıl yürütme konusunda çok iyi olmasa da, bu yeteneklerin bir noktada ortaya çıkması gerekiyor.
duvar yok
- Sam Altman (@sama) 14 Kasım 2024
Ancak son aylarda ölçeklendirme hipotezi önemli eleştirilerle karşı karşıya kaldı. Bazı bilim insanları, büyük dil modellerinin ölçeklendirilmesinin asla yapay genel zekaya yol açmayacağına inanıyor ve yeni modellere verdiğimiz tüm ek gücün artık sonuç üretmediğini savunuyor. Bunun yerine, büyük miktarda ek işlem gücü ve verinin yeni modellerde yalnızca küçük iyileştirmelere yol açtığı bir "ölçeklendirme duvarına" veya "ölçeklendirme sınırına" ulaştık. AAAI çalışmasına katılan bilim insanlarının çoğu bu görüşü savunuyor:
Ankete katılanların çoğunluğu (%76), AGI'yi elde etmek için "mevcut AI yaklaşımlarının ölçeklendirilmesinin" başarılı olma ihtimalinin "çok düşük" veya "çok düşük" olduğunu belirterek, mevcut makine öğrenimi modellerinin genel zekayı elde etmek için yeterli olup olmadığı konusunda şüpheler olduğunu belirtti.
Mevcut büyük dil sistemleri, işler yolunda gittiğinde oldukça alakalı ve faydalı yanıtlar üretebilir, ancak bunu yapmak için matematiksel prensiplere dayanırlar . Birçok bilim insanı, yapay genel zekâ hedefine doğru ilerlemek istiyorsak, çözüme ulaşmak için mantık, akıl yürütme ve olgusal bilgiyi kullanan yeni algoritmalara ihtiyacımız olacağına inanıyor. İşte Jacob Browning ve Jan LeCun'un 2022 tarihli bir makalesinden büyük dil sistemleri ve yapay genel zekâ hakkında sert bir alıntı.
Sadece dil üzerine eğitilen bir sistem, evrenin ısısı sönene kadar eğitilmeye devam edilse bile, asla insan zekasına yaklaşamayacaktır.
Ancak, kimin haklı olduğunu bilmenin henüz bir yolu yok. Öte yandan genel yapay zeka tanımı sabit değil ve herkes aynı şeyin peşinde değil. Bazı insanlar genel yapay zekanın, insan benzeri yöntemlerle insan benzeri tepkiler üretmesi gerektiğine, yani etrafındaki dünyayı gözlemlemesi ve sorunları bizimkine benzer şekilde çözmesi gerektiğine inanıyor. Diğerleri ise genel yapay zekanın insan benzeri tepkilerden ziyade doğru tepkilere odaklanması gerektiğini ve kullandıkları yöntemlerin önemli olmaması gerektiğini düşünüyor.
Ancak birçok açıdan, genel yapay zekanın hangi versiyonuyla ilgilendiğiniz veya ölçeklendirme hipotezine karşı olup olmadığınızın pek bir önemi yok; yine de araştırma çabalarımızı çeşitlendirmemiz gerekiyor. Sadece büyük dil modellerinin ölçeklendirilmesine odaklanırsak, işe yaramazlarsa sıfırdan başlamamız gerekecek ve yeni, daha etkili veya verimli yöntemler keşfetmeyi başaramayabiliriz. Bu çalışmaya katılan birçok bilim insanı, ticari yapay zekanın ve onu çevreleyen abartının gerçek ilerlemeyi yavaşlatacağından korkuyor; ancak yapabileceğimiz tek şey, endişelerinin giderilmesini ve yapay zeka araştırmasının her iki dalının da bir arada var olup birlikte ilerlemesini ummaktır. Elbette, isterseniz yapay zeka balonunun patlamasını ve tüm yapay zeka destekli teknoloji ürünlerinin unutulmasını da umabilirsiniz.
Yoruma kapalı.