Yapay genel zeka etrafındaki yutturmacadan kaçış yok. Onsuz bir gün bile geçmiyor yeni başlık Bilgisayar sistemlerinin çeşitli bilişsel görevlerde insanlardan daha iyi performans göstermesini öngören konsept hakkında.
Yalnızca geçen ay, üç teknoloji yıldızı yeni açıklamalar ekledi. Nvidia'nın CEO'su Jensen Huang önerildi AGI beş yıl içinde gelecekti. Ben “AGI'nin babası” Goertzel tahmin sadece üç tane. Elon Musk tipik dönüm noktası için en cesur tahminde bulundu: 2025'in sonu.
Yine de herkes bu kadar iyimser değil. Dikkate değer şüphecilerden biri de Meta'nın baş yapay zeka bilimcisi ve prestijli Turing Ödülü sahibi Yann LeCun'dur.
Genellikle “Yapay Zekanın üç vaftiz babasından biri” olarak anılan LeCun, şu kadar ileri gidiyor: tartışmak O “YGZ diye bir şey yoktur” çünkü “insan zekası genele yakın değildir.” Fransız tercih ediyor “insan düzeyinde yapay zekaya” doğru bir yol çizmek.
Salı günü Londra'da (Meta'nın ABD dışındaki amiral gemisi mühendislik merkezi) düzenlenen bir etkinlikte LeCun, bunun bile uzak bir hedef olmaya devam ettiğini söyledi.
Dörtlü bilişsel zorluklara dikkat çekti: akıl yürütme, planlama, kalıcı hafıza ve fiziksel dünyayı anlama.
“Bunlar insan zekasının (aynı zamanda hayvan zekasının da) mevcut yapay zeka sistemlerinin yapamadığı dört temel özelliğidir” dedi.
Bu yetenekler olmadan, yapay zeka uygulamalar sınırlı ve hataya açık olmaya devam ediyor. Otonom araçlar hala kamuya açık yollarda güvenli değil. Yerli robotlar temel ev işleriyle boğuşuyor. Akıllı asistanlarımız yalnızca temel görevleri tamamlayabilmektedir.
Bu entelektüel eksiklikler özellikle büyük dil modellerinde (LLM'ler) belirgindir. LeCun'a göre, insan bilgisinin bir biçimine olan bağlılıkları nedeniyle ciddi şekilde kısıtlanmış durumdalar: metin.
“Dil konusunda akıcı oldukları için onların zeki olduklarını düşünerek kolayca kandırılıyoruz, ancak gerçekte gerçeklik anlayışları çok yüzeysel” dedi.
“Yararlılar, buna hiç şüphe yok. Ancak insan düzeyinde zekaya giden yolda, Yüksek Lisans temelde bir çıkış noktası, dikkat dağıtıcı ve çıkmaz bir sokaktır.”
Yüksek Lisans'lar neden göründükleri kadar akıllı değiller?
Meta'nın LLaMA'sı gibiler, OpenAI'ler GPT-3 ve Google'ın Bard'ı muazzam miktarda veri üzerinde eğitilmiştir. LeCun'a göre, önde gelen bir yüksek lisans kurumunun aldığı tüm metni okumak bir insanın yaklaşık 100.000 yılını alacaktır. Ancak bu bizim birincil öğrenme yöntemimiz değil.
Dünyayla olan etkileşimlerimiz sayesinde çok daha fazla bilgi tüketiyoruz. LeCun, dört yaşındaki tipik bir çocuğun gördüğünü tahmin ediyor 50 kat daha fazla veri dünyanın en büyük LLM'lerinden daha fazla.
LeCun, “İnsan bilgisinin çoğu aslında dil değildir, dolayısıyla bu sistemler, mimariyi değiştirmediğiniz sürece asla insan düzeyinde zekaya ulaşamaz” dedi.
63 yaşındaki adamın doğal olarak alternatif bir mimarisi var. Buna “hedef odaklı yapay zeka” adını veriyor.
İstihbaratın amaçları
Hedef odaklı yapay zeka sistemleri, insanlar tarafından belirlenen belirli hedefleri gerçekleştirmek için oluşturulmuştur.
Saf metinlerle beslenmek yerine, fiziksel dünyayı sensörler ve video verileriyle ilgili eğitimler aracılığıyla öğreniyorlar.
Sonuç, eylemlerin etkisini gösteren bir “dünya modeli”dir. Daha sonra tüm potansiyel değişiklikler sistemin belleğinde güncellenir.
Örneğin bir sandalye odanın soluna veya sağına itilse ne fark olur? Deneyim yoluyla öğrenerek son durumlar öngörülebilir olmaya başlar. Sonuç olarak makineler çeşitli görevleri tamamlamak için gereken adımları planlayabilir.
LeCun, bunun karşılığını alacağından oldukça emin.
“Eninde sonunda makineler insan zekasını aşacak… gerçi bu biraz zaman alacak” dedi. “Bu çok yakında değil ve kesinlikle dostumuz Elon'un söylediği gibi gelecek yıl da değil.”
Kaynak bağlantısı