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.
Öncelikle, çoğu insan yapay zeka araştırmalarını yalnızca birkaç yıldır takip ettiğinden, ortalama bir insanın yapay zeka hakkında bildiği her şey bilim camiasından değil, bu şirketlerden geliyor. Çalışma şunları kapsar: Bu konu, “Algı ve Gerçeklik” bölümünde ele alınıyor; katılan bilim insanlarının %79’u, yapay zeka yeteneklerine ilişkin mevcut algıların yapay zeka araştırma ve geliştirmesinin gerçekliğiyle uyuşmadığına 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.
O dediğinde Sam Altman أو Mark Zuckerberg Örneğin, yazılım mühendisliği işleri yapay zeka tarafından yerinden edilecek çünkü mühendislerin yapay zeka becerilerini öğrenmesini ve teknoloji şirketlerinin pahalı kurumsal planlara yatırım yapmasını sağlamak istiyorlar. Ancak mühendislerini değiştirmeye başlamadıkları (ve bundan faydalanmadıkları) sürece, şahsen bu konuda söyledikleri tek bir kelimeye bile inanmam.
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 birkaç ayda genişleme hipotezi ciddi eleştirilerle karşı karşıya kaldı. Bazı bilim insanları büyük dil modellerini ölçeklendirmenin asla AGI'ye yol açmayacağına inanıyor ve onlara verdiğimiz tüm ek gücün Yeni modeller Artık sonuç üretmiyor. Bunun yerine, büyük miktardaki işlem gücü ve ek verilerin yeni modellerde yalnızca küçük iyileştirmelere yol açtığı bir "ölçekleme duvarına" veya "ölçekleme sınırına" ulaştık. AAAI araştırmasına katılan bilim insanlarının çoğu bu argümanın tarafında yer alıyor:
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 çok alakalı ve faydalı yanıtlar üretebilir, ancak Matematiksel ilkelere dayalı Bunu yapmak için. Birçok bilim insanı, yapay genel zeka hedefine doğru ilerlemek istiyorsak, çözüme ulaşmak için mantık, akıl yürütme ve olgusal bilgiyi kullanan yeni algoritmalara ihtiyaç duyacağımıza inanıyor. İşte büyük dil sistemleri ve genel yapay zeka hakkında çarpıcı bir alıntı: 2022 Araştırma Makalesi Jacob Browning ve Yann LeCun tarafından.
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, AGI'nin hangi versiyonuyla ilgilendiğinizin veya ölçeklendirme hipotezini destekleyip desteklemediğinizin bir önemi yok; yine de araştırma çabalarımızı çeşitlendirmemiz gerekiyor. Sadece büyük dil modellerini ölçeklendirmeye odaklanırsak, işe yaramadıklarında sıfırdan başlamamız gerekecek ve yeni, daha etkili veya verimli yöntemler keşfetmeyi başaramayabiliriz. Bu çalışmaya katılan bilim insanlarının çoğu, ticari yapay zekanın ve onu çevreleyen abartının gerçek ilerlemeyi yavaşlatacağından korkuyor; ancak bizim yapabileceğimiz tek şey, bu endişelerin ele alınmasını ve yapay zeka araştırmalarının her iki dalının bir arada var olup birlikte ilerlemesini ummak. Peki, siz de umut edebilirsiniz ki AI balonu İsterseniz yapay zeka destekli tüm teknoloji ürünlerinin patlayıp yok olabileceğini de söyleyebiliriz.
Yoruma kapalı.