Bu içerik, ilgili yazılım ve bilgiler kontrol edilerek güncel sürüm ve kullanım durumuna göre revize edilmiştir.
Yazar: Bünyamin KAYA
Son yıllardaki yapay zeka patlaması birçok kişiye ani gelmiş olabilir, ancak sektör onlarca yıldır sürekli gelişim içindeydi. Teknoloji ilerledikçe, yapay zekanın evrimi hızlı oldu ve sektördeki birçok kişi şimdiden bir sonraki büyük şeyi bekliyor. Bu şey, şu anda teorik bir kavram olarak kalan ancak birçok kişinin yapay zekayı otonom olarak akıllı olacak şekilde eğitmede bir sonraki dalga olacağına inandığı Yapay Genel Zeka (AGI).
Yüksek performanslı birçok sektörde üretken bir araç olarak AGI beklentileri konusunda birçok umutlu düşünce okulu var. Kavramla ilgili birçok soru ve endişe de var. AGI nasıl tanımlanır? Bu teknolojiden kimler faydalanacak? Etik sonuçları nelerdir? Kontrol edilebilir mi?
Bazı sektör uzmanları, mevcut yapay zeka, büyük dil modelleri ve akıl yürütme modellerinin dönüm noktasına yaklaşırken nelerin mümkün olduğunu ortaya çıkarmak için bu anlaşılması zor konunun yüzeyini aralamaya yardımcı oldu.
AGI Nedir?
AGI sürekli gelişen bir kavram olduğundan, tanımları keşfetmek için birçok alan olmuştur. OpenAI, Google’ın bazı birimleri ve Elon Musk dahil olmak üzere şirketler ve sektör liderleri tarafından, AGI modellerinin bir dizi insan davranışını taklit edebileceğini öne süren çeşitli yorumlar ortaya atılmıştır. Görüşlerin ayrıldığı nokta, yapay zekanın hangi zeka seviyesinde AGI olacağı ve işlevlerinin ne zaman standart yapay zekadan daha gelişmiş bir şeye evrilmeye başlayacağıdır.
ModelOp Baş Teknoloji Sorumlusu Jim Olson, Digital Trends’e sektörün gözlemlemeyi beklediği AGI atılımının bu olduğunu söyledi.
“Modele yeni bir durum verildiğinde, hızlı ve doğru bir şekilde eylem planını belirleyebilir veya daha önce hiç görmediği bir şey hakkında yeni içerik üretebilir,” dedi.
İşlevi daha da açıklayan “The Artificial Intelligence Show Podcast”in ortak sunucusu Paul Roetzer, 141. bölüm olan “Road to AGI (and Beyond)“da, AGI’nin satranç oynamayı usta düzeyde öğrendikten sonra, video oyunları veya kart oyunları gibi diğer becerileri otonom olarak ustalaşmaya geçebileceğini, yeni durumun ise sonraki oyunlarda hiç eğitim almamış olması, yalnızca genel olarak oyun kavramı olduğunu detaylandırdı.
Roetzer ayrıca, Google DeepMind’ın Mayıs 2024 tarihli, AGI’nin birleştirici bir tanımını geliştirmeye çalışan ve insan görevlerinin yapay zeka görevleriyle karşılaştırılmasına dayalı olarak yapay zeka sistemlerini sıralayan bir seviye sistemi öneren bir raporuna atıfta bulundu ve bunun AGI olup olmadığını belirledi. Çerçeve, seviye 0’ın yapay zeka veya genel yazılım olmadığını, seviye 1’in ise bir araç olarak yapay zeka olduğunu gösteriyor. Seviye 2, bir danışman olarak yapay zeka – esasen araştırmacıların erken, ortaya çıkan bir AGI olarak kabul ettiği en az GPT-4 serisi bir yapay zeka modelidir. Seviye 2, bir işbirlikçi veya yetkin AGI olarak yapay zeka, ulaşılmaya çalışılan bir sonraki adımdır. Bundan sonra seviye 4, bir uzman veya uzman AGI olarak yapay zeka ve seviye 5, virtüöz AGI veya yapay süper zeka (ASI) sektördeki daha ileri gelişmelerdir.
Öngörülemeyen bir zaman çizelgesi
2027 ile 2030 arasında erken bir AGI ortaya çıkış zaman çizelgesi fikriyle uğraşan birçok kişi var; ancak bu tahmini etkileyebilecek birçok faktör var. Yeni teknolojiyi eğitmek için veri merkezlerine duyulan ihtiyaç, ürün geliştirmeden kaynaklanan çevresel sorunlar ve yeni nesil çiplerden gelen sürekli artan bilgi işlem gücü talebi, ilgili bireysel şirketlerin dikkate alması gereken her şeydir.
Oracle geliştiricisi Şerif Adepoju Digital Trends’e verdiği demeçte, “Bu [teknolojinin] kendi başına olması için gereken veri miktarına henüz ulaşmadık, ancak ilerleme trendlerine bakacak olursam, tahminde bulunursam, belki 15 yıl daha, belki 2040, 2050, yaklaşırsınız, ama şimdilik bunu göremiyorum,” dedi.
Genel halka sunulmadan önce bir süre hükümet ve işletme düzeyinde uygulamaların olacağını ve bunun genel zaman çizelgesini daha da kötüleştirebileceğini belirtti.
OpenAI’nin ChatGPT sohbet robotuyla 2022’nin sonlarında başlayan mevcut yapay zeka devrimi göz önüne alındığında, teknoloji 1950’lere kadar uzanan gelişmelere dayanmaktadır. Eksik olan kıvılcım, büyük dil modellerini eğitmek için kullanılan etiketli veri ve modern GPU’ların bilgi işlem gücüydü. Ancak sektör, AGI için aynı kıvılcımı bekliyor, diye belirtti Olson.
“Birisi bir şimşek çakması dehasına sahip olabilir ve zaman çizelgesini alt üst eden bir teknik bulabilir. Bahse giriyor olsaydım, LLM’ler hakkında öğrendiklerimizin yeteneklerini rafine ettikçe bu daha da ileri bir tarihte olurdu,” dedi.
“Bence birçok farklı tekniğin bir araya geldiğini görmeye başlayacaksınız, ancak gerçek bir AGI elde etmek için henüz bilmediğimiz bazı yeni parçalar icat edilecek,” diye ekledi.
AGI geliştirmenin potansiyeli
AGI’nin teorik yönüne rağmen, sektörün ortaya çıkan teknolojiyle birlikte gelebilecek en iyi ve en kötü senaryolara hazırlandığına dair bir fikir var. Markaların karmaşıklıkları arttıkça standart yapay zeka modellerinin koruma önlemlerini kaldırdığına dair haberler zaten var. Bu arada, yapay zeka modellerinin insan kullanıcıları kasıtlı olarak aldatabileceğine dair araştırma kanıtları da var – teknoloji daha otonom hale geldikçe iyileşmesi pek olası olmayan bir özellik. Ancak uzmanlar, insanların teknolojinin yöneticileri olarak kalacağını düşünüyor.
Olson, “Gerçek şu ki, umarım her türlü sistemde denge ve denetimler olur. Yapay zeka ilginç, ama şirketimde serbestçe çalışmasına izin vermezdim,” dedi.
Roetzer, ChatGPT’den önce sektörün yapay zekanın hangi biçimde olacağını bilmediğini belirtti. Şu anda liderler AGI ile aynı alanda ve yeni bir şey geliştirilene kadar mevcut olanlarla denemeye devam etmelidir. Çinli yapay zeka şirketi DeepSeek tarafından dikkat çeken damıtma yöntemi, şu anda AGI için bir yeniliğe en yakın seçenek olarak vurgulanmıştır.
Olson, “Tarih tekerrür ederse, AGI ile de aynı tür bir şey görebilirsiniz diye düşünüyorum. Muhtemelen bunun etrafında uzmanlaşmış tonlarca kaynak gerektirecekler. Ama sonra onu gerçekten işe yarar hale getirmek için neyin gerçekten gerekli olduğunu – nasıl çalıştığını daha fazla öğreniyoruz,” dedi.
Orijinal küçük dil modeli Al’e benzer şekilde, daha basit GPU’larda veya hatta bir akıllı telefonda belirli görevler için eğitilmiş bir damıtma işleminden geçirilerek, potansiyel bir AGI daha mütevazı donanım üzerinde daha düşük üretim maliyetleriyle eğitilebilir.
“Belki bazı yetenekleri kaybedeceğimiz ancak o görev için özel olarak ihtiyaç duyduğumuz zekayı kazanacağımız ve buna odaklanacağımız bir damıtma tarzı tekniğin AGI’ye geldiğini potansiyel olarak görebilirim, o zaman insanlar bugün SLM’lerle yapabildikleri gibi bunları yerel olarak çalıştırabilir ve kendileri oluşturabilirler, satıcının zaten tüm parayı yatırdığı LLM’yi kullanarak,” diye ekledi.
AGI için herhangi bir zaman çizelgesinin garantisi yoktur. Ancak, sektördeki birçok oyuncunun başarısına büyük yatırım yapmasıyla, bir tür yenilik olasılığı oldukça yüksektir. Adepoju, OpenAI’nin LLM teknolojisinin halka tanıtılmadan önce bir süre gizli tutulduğunu belirtti. Ek olarak, internet gibi birçok yaygın hizmet, yaygın olarak kullanılan araçlar haline gelmeden önce seçkin bir azınlık tarafından erişilebilirdi. AGI’nin de aynı olacağına şüphe yok.
