Gerçek yapay genel zeka uzun yıllar uzakta olsa bile, AGI arayışı bugün işletmelere somut bir değer sunuyor.
Bir havayolu müşteri hizmetleri temsilcisine “Annem uçağa koltuk değneği getirebilir mi?” diye sorduğunuzu varsayalım.
Bunu duyan veya okuyan biri olarak, bunun bir politika sorusundan daha fazlası olduğunun farkındayız. Elbette soru, kuralların bir uçuşta koltuk değneklerine izin verip vermediğiyle ilgili. Ancak, bir müşterinin bir şekilde fiziksel olarak yetersiz olan biri adına aradığını da anlıyoruz.
Belki yaş veya yaralanma nedeniyledir. Nedenini bilmiyoruz, ancak havaalanına vardıklarında tekerlekli sandalyeye, uçağa binip inerken yardıma veya varışta hareketlilik sorunlarını giderebilecek ulaşım araçlarına da ihtiyaçları olabileceğini biliyoruz.
Bu hizmetlerin nasıl düzenleneceğini bilmek biraz eğitim gerektirebilir. Ancak soruyu duyduğumuzda bu hizmetlere olan ihtiyacı anlamak için eğitim gerekmez. Benzer şekilde, havaalanında koltuk değnekleriyle bir yolcu gören beş yaşındaki bir çocuk, onun yardıma ihtiyacı olduğunu hemen anlayacaktır.
İnsanlar olarak, dünya ile olan etkileşimlerimize zahmetsizce sağduyulu akıl yürütmeyi getiriyoruz; daha önce yaşamamış olsak bile durumları bu şekilde yönlendiririz. Yine de yapay zekada yapılan tüm ilerlemelere rağmen, bu tür çıkarımlar hala günümüzün yapay zeka sistemlerinin erişiminin ötesindedir.
Tabii ki, AI’daki bu sağduyulu akıl yürütme eksikliği, AI’yı çok çeşitli uygulamalarda etkili bir şekilde uygulamamızı engellemedi. Örneğin bilgisayarlı görme sistemleri, görüntülerde belirli kanser türlerini tespit etmede doktorlardan daha iyi performans gösterebilir.
Bu, makine öğreniminin dar bir probleme çok faydalı bir şekilde uygulandığı sadece bir örnek. Bu sistemler kanserin neden kötü olduğunu açıklayamaz ancak kanserin neden kötü olduğunu bilmek için bu sisteme ihtiyacımız yok, sadece onu bulmak için. Dar bir görevde yüksek performansın çok faydalı olduğu birçok benzer durum vardır.
Yine de, aynı tür bir AI sisteminin aciz yolcumuza yardım etmesini isteseydik, yetersiz kalırdı. Politika sorusuna cevap verebilir – havayolu, koltuk değneklerine uçakta izin veriyor mu, vermiyor mu? – ancak müşterinin güvenli ve keyifli bir seyahat deneyimi yaşamak için muhtemelen daha fazla yardıma ihtiyacı olduğunu anlamayacaktır.
Bu nedenle, yapay zeka sistemlerinde sağduyulu akıl yürütmeyi etkinleştirmeye yeniden odaklanılıyor. Bu araştırma temasına “yapay genel zeka” (YGZ) adı verilmektedir. Amaç, insanlar ve hatta hayvanlar tarafından bir dereceye kadar sergilenene benzer çok çeşitli bilişsel yetenekler üzerinde geniş yetkinliği sağlamaktır.
Öyleyse neden seni onlarca yıl ötedeki bir şeyle rahatsız ediyorum? Çünkü pratikte, AGI’ye giden yolda kademeli iyileştirmeler bile bugün işletmelere pratik değer sunuyor. Bunu görmek için muhtemelen daha önce duymuş olduğunuz bir şeyle başlayabiliriz: GPT-3.
Dil Modelleri ve Yapay Zeka
GPT-3, yaklaşık 300 milyar kelime üzerinde eğitilmiş bir derin öğrenme modeli olan OpenAI’nin en yeni dil modelidir. Belirli bir istemi izlemesi en muhtemel olan metni “tahmin edebilir”. Örneğin, GPT-3’e bir soru sorarsanız, modelin tahmin ettiği bir metin akışı üretecektir, takip edecek en olası kelime kombinasyonudur. Başka bir deyişle, bir cevap.
Açık olmak gerekirse, bu şu anda anladığımız şekliyle “yapay genel zeka” (YGZ) değildir. GPT-3, sağduyulu akıl yürütme gibi AGI ile ilişkilendirdiğimiz geniş insan bilişsel yeteneklerinin hiçbirini kopyalamıyor. Aksine, son derece güçlü bir dil tahmin aracıdır. Yine de sonuçlar esrarengiz bir zeka izlenimi verebilir.
GPT-3 tarafından yazılmış tüm gazete makalelerinin örneklerini gördük. Ve girdi olarak sadece iki örnek verildiğinde, şaşırtıcı derecede gerçek, “sahte” bir basın bülteni üretebilir. Dolayısıyla GPT-3 gerçekten sağduyulu akıl yürütme yapmıyor olsa da, buna bir adım daha yaklaşıyor.
GPT-3 ile yaptığımız kendi deneylerimizden birinde, belirli bir metin pasajının “yerelleştirilmesi” ile nasıl başa çıkabileceğini keşfetmek istedik. Başka bir deyişle, metni belirli bir coğrafya için daha fazla özelleştirilecek şekilde değiştirin. Bu, küresel içeriklerini uyarlamaya ve yerel pazarlarda yankı uyandırmaya çalışan pazarlama ekipleri için önemli bir ihtiyaçtır.
GPT-3’ün güçlü yanlarını ve günümüzde iş değeri sunmak için nasıl uygulanabileceklerini düzgün bir şekilde gösterirken, sınırlarını da göstermektedir. İş hayatında pratik olarak kullanılırken, dil modellerinin sonuçlarının insan “akıl sağlığı kontrolüne” sıklıkla ihtiyaç duyacağız.
Bir yanıt yazın