Yapay zeka kadar hızlı hareket eden bir sektöre ayak uydurmak zorlu bir iştir. Yani bir yapay zeka bunu sizin için yapana kadar, kendi başımıza ele almadığımız dikkate değer araştırma ve deneylerin yanı sıra, makine öğrenimi dünyasındaki son hikayelerin kullanışlı bir özetini burada bulabilirsiniz.
Bu hafta Amazon, e-ticaret devinin ürün kataloğu ve web’deki bilgiler konusunda eğitim almış yapay zeka destekli alışveriş asistanı Rufus’u duyurdu. Rufus, Amazon’un mobil uygulamasında yaşıyor; ürün bulmaya, ürün karşılaştırmaları yapmaya ve ne satın alınacağına dair öneriler almaya yardımcı oluyor.
Alışveriş yolculuğunun başında ‘koşu ayakkabısı alırken nelere dikkat edilmeli?’ gibi geniş kapsamlı bir araştırmadan. ‘Trail koşu ayakkabısı ile yol koşu ayakkabısı arasındaki farklar nelerdir?’ gibi karşılaştırmalara … Rufus, müşterilerin ihtiyaçlarını karşılayacak en iyi ürünleri bulup keşfetmelerini anlamlı bir şekilde artırıyor,” diye yazıyor Amazon bir blog yazısında.
Hepsi harika. Ama benim sorum şu ki, bunun için kim bağırıyor? Gerçekten mi?
GenAI’nin, özellikle de sohbet robotu biçiminde, ortalama bir insanın önemsediği, hatta düşündüğü bir teknoloji parçası olduğuna ikna değilim. Anketler de beni bu konuda destekliyor. Geçtiğimiz Ağustos ayında Pew Araştırma Merkezi, ABD’de OpenAI’nin GenAI sohbet robotu ChatGPT’yi duyanların (yetişkinlerin %18’i) yalnızca %26’sının bunu denediğini tespit etti. Kullanım elbette yaşa göre değişmektedir; gençlerin (50 yaş altı) büyük bir yüzdesi yaşlılara göre bu uygulamayı kullandığını bildirmektedir. Ancak gerçek şu ki, büyük çoğunluk tartışmasız en popüler GenAI ürününü kullanmayı bilmiyor veya umursamıyor.
GenAI’nin iyi duyurulmuş sorunları var; bunlar arasında gerçekleri uydurma eğilimi, telif haklarını ihlal etme ve önyargı ve zehirlilik yayma eğilimi var. Amazon’un bir GenAI sohbet robotu olan Amazon Q’ya yönelik önceki girişimi büyük bir mücadele verdi ve piyasaya sürülmesinin ilk gününde gizli bilgileri açığa çıkardı. Ancak GenAI’nin şu anki en büyük sorununun – en azından tüketici açısından – onu kullanmak için evrensel olarak zorlayıcı nedenlerin az olması olduğunu düşünüyorum.
Tabii ki Rufus gibi GenAI, duruma göre alışveriş yapmak (örneğin kış için kıyafet bulmak), ürün kategorilerini karşılaştırmak (örneğin dudak parlatıcısı ile yağ arasındaki fark) ve en iyi önerileri ortaya çıkarmak (örneğin Sevgililer Günü için hediyeler) gibi spesifik, dar görevlerde yardımcı olabilir. Peki alışveriş yapanların çoğunun ihtiyaçlarını karşılıyor mu? Son zamanlara göre hayır anket e-ticaret yazılımı girişimi Namogoo’dan.
Yüzlerce tüketiciye çevrimiçi alışverişle ilgili ihtiyaçlarını ve hayal kırıklıklarını soran Namogoo, iyi bir e-ticaret deneyimine açık ara en önemli katkıyı sağlayan şeyin ürün görselleri olduğunu, ardından ürün incelemeleri ve açıklamalarının geldiğini buldu. Katılımcılar aramayı en önemli dördüncü, “basit gezinme”yi ise beşinci sırada sıraladı; tercihleri, bilgileri ve alışveriş geçmişini hatırlamak sondan ikinci sıradaydı.
Bunun anlamı, insanların genellikle akıllarında bir ürün varken alışveriş yaptıklarıdır; bu arama sonradan akla gelen bir düşüncedir. Belki Rufus denklemi değiştirecektir. Ben öyle düşünmemeye meyilliyim, özellikle de sert bir çıkış söz konusuysa (ve buna pekala izin verilebilir) resepsiyon Amazon’un diğer GenAI alışveriş deneylerinden biri) – ama sanırım daha tuhaf şeyler de oldu.
İşte son birkaç güne ait diğer AI hikayeleri:
- GenAI ile Google Haritalar deneyleri: Google Haritalar, yeni yerler keşfetmenize yardımcı olacak bir GenAI özelliği sunuyor. Büyük dil modellerinden (LLM’ler) yararlanan bu özellik, Google Haritalar’daki 250 milyondan fazla konumu ve 300 milyondan fazla Yerel Rehber’in katkılarını analiz ederek aradığınız şeye dayalı öneriler getirir.
- Müzik ve daha fazlası için GenAI araçları: Diğer Google haberlerinde teknoloji devi, müzik, şarkı sözü ve resim oluşturmaya yönelik GenAI araçlarını piyasaya sürdü ve daha yetenekli LLM’lerinden biri olan Gemini Pro’yu dünya çapındaki Bard sohbet robotunun kullanıcılarına sundu.
- Yeni açık yapay zeka modelleri: Microsoft’un son kurucu ortağı Paul Allen tarafından kurulan, kâr amacı gütmeyen yapay zeka araştırma enstitüsü Allen Yapay Zeka Enstitüsü, diğerlerinden daha “açık” olduğunu ve daha da önemlisi geliştiricilerin kullanabileceği şekilde lisanslandığını iddia ettiği birkaç GenAI dil modeli yayınladı. eğitim, deney ve hatta ticarileştirme için sınırsızdırlar.
- FCC, yapay zeka tarafından oluşturulan çağrıları yasaklamak için harekete geçti: FCC, otomatik çağrılarda ses klonlama teknolojisinin kullanılmasının temelde yasa dışı sayılmasını ve bu dolandırıcılıkların operatörlerinin suçlanmasını kolaylaştırmayı teklif ediyor.
- Shopify, resim düzenleyiciyi kullanıma sunuyor: Shopify, ürün görsellerini geliştirmek için bir GenAI medya düzenleyicisini piyasaya sürüyor. Satıcılar yedi stilden birini seçebilir veya yeni bir arka plan oluşturmak için bir bilgi istemi yazabilir.
- Çağrılan GPT’ler: OpenAI, ChatGPT’yi etkinleştirerek yapay zeka modelleri tarafından desteklenen üçüncü taraf uygulamalar olan GPT’lerin benimsenmesini teşvik ediyor kullanıcıların herhangi bir sohbette onları çağırmasını sağlar. Ücretli ChatGPT kullanıcıları, “@” yazıp listeden bir GPT seçerek GPT’leri bir görüşmeye getirebilir.
- OpenAI, Common Sense ile iş ortaklığı yapıyor: İlgisiz bir duyuruda OpenAI, ebeveynler, eğitimciler ve genç yetişkinler için AI yönergeleri ve eğitim materyalleri üzerinde işbirliği yapmak üzere çeşitli medya ve teknolojilerin çocuklar için uygunluğunu inceleyen ve sıralayan kar amacı gütmeyen kuruluş Common Sense Media ile birlikte çalıştığını söyledi.
- Otonom tarama: Ivan, Arc Tarayıcıyı yapan Tarayıcı Şirketi’nin, sizin için internette gezinen ve arama motorlarını atlayarak size sonuçlar getiren bir yapay zeka oluşturma arayışında olduğunu yazıyor.
Daha fazla makine öğrenimi
Bir yapay zeka belirli bir durum, ortam veya ifade için neyin “normal” veya “tipik” olduğunu biliyor mu? Bir bakıma, büyük dil modelleri, veri kümelerindeki diğer kalıplara en çok hangi kalıpların benzediğini belirlemek için benzersiz bir şekilde uygundur. Ve gerçekten de Yale araştırmacılarının bulduğu şey bu Bir yapay zekanın diğer gruptaki bir şeyin “tipikliğini” tanımlayıp tanımlayamayacağına dair araştırmalarında. Örneğin, 100 aşk romanı göz önüne alındığında, modelin o tür hakkında sakladığı bilgiler dikkate alındığında hangisi en fazla ve hangisi en az “tipik”?
İlginç bir şekilde (ve sinir bozucu bir şekilde), profesörler Balázs Kovács ve Gaël Le Mens, yıllarca kendi modelleri olan bir BERT varyantı üzerinde çalıştılar ve tam yayınlamak üzereyken, ChatGPT ortaya çıktı ve birçok yönden onların yaptıklarını tam olarak kopyaladı. Le Mens bir basın bülteninde “Ağlayabilirsiniz” dedi. Ancak iyi haber şu ki, yeni yapay zeka ve onların eski, ayarlanmış modeli, bu tür bir sistemin aslında bir veri kümesinde neyin tipik ve atipik olduğunu tanımlayabildiğini öne sürüyor; bu da ileride yardımcı olabilecek bir bulgu. İkisi, ChatGPT’nin tezlerini pratikte desteklemesine rağmen kapalı yapısının bilimsel olarak çalışmayı zorlaştırdığına dikkat çekiyor.
Pensilvanya Üniversitesi’ndeki bilim insanları araştırıyordu Ölçülecek başka bir tuhaf kavram: sağduyu. Binlerce kişiden “ne verirsen onu alırsın” veya “son kullanma tarihi geçmiş yiyecekleri yemeyin” gibi ifadeleri ne kadar “sağduyulu” olduklarına göre derecelendirmelerini isteyerek. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, kalıplar ortaya çıkmasına rağmen “grup düzeyinde tanınan çok az inanç” vardı.
Araştırmanın ortak yazarı Mark Whiting, “Bulgularımız, her kişinin sağduyu fikrinin benzersiz bir şekilde kendine ait olabileceğini, bu da kavramın beklenenden daha az yaygın hale geldiğini gösteriyor” diyor. Bu neden bir AI bülteninde yer alıyor? Çünkü hemen hemen her şey gibi, yapay zekanın eninde sonunda sahip olmasını bekleyebileceğimiz sağduyu kadar “basit” bir şeyin hiç de basit olmadığı ortaya çıktı! Ancak bunu bu şekilde ölçerek araştırmacılar ve denetçiler bir yapay zekanın ne kadar sağduyuya sahip olduğunu veya hangi grup ve önyargılarla uyumlu olduğunu söyleyebilirler.
Önyargılardan bahsetmişken, birçok büyük dil modelinin aldıkları bilgiler oldukça gevşektir; yani onlara doğru yönlendirmeyi yaparsanız saldırgan, yanlış veya her iki şekilde yanıt verebilirler. Latimer, tasarımı gereği daha kapsayıcı olması amaçlanan bir modelle bunu değiştirmeyi amaçlayan bir girişim.
Yaklaşımları hakkında çok fazla ayrıntı olmasa da Latimer, modellerinin Retrieval Augmented Generation (yanıtları iyileştirdiği düşünülen) ve normalde bu veritabanlarında temsil edilmeyen birçok kültürden kaynaklanan bir dizi benzersiz lisanslı içerik ve veri kullandığını söylüyor. Yani bir şey sorduğunuzda, model size cevap vermek için 19. yüzyıldan kalma bir monografiye gitmiyor. Latimer daha fazla bilgi yayınladığında model hakkında daha fazla bilgi edineceğiz.
Resim Kredisi: Purdue / Bedrich Benes
Bir yapay zeka modelinin kesinlikle yapabileceği şeylerden biri de ağaç yetiştirmektir. Sahte ağaçlar. Purdue Dijital Ormancılık Enstitüsü’ndeki araştırmacılar (çalışmak istediğim yer için beni arayın) süper kompakt bir model yaptılar. Bir ağacın büyümesini gerçekçi bir şekilde simüle eder. Bu basit gibi görünen ama aslında öyle olmayan sorunlardan biri; Bir oyun veya film yapıyorsanız işe yarayan ağaç büyümesini simüle edebilirsiniz elbette, peki ya ciddi bilimsel çalışmalar? Başyazar Bedrich Benes, “Yapay zeka görünüşte yaygın hale gelmiş olsa da, şu ana kadar doğayla ilgisi olmayan 3 boyutlu geometrilerin modellenmesinde çoğunlukla oldukça başarılı olduğunu kanıtladı” dedi.
Yeni modelleri yalnızca bir megabayt civarındadır ve bu bir yapay zeka sistemi için son derece küçüktür. Ama elbette DNA daha da küçük ve daha yoğundur ve kökten tomurcuğa kadar tüm ağacı kodlar. Model hala soyutlamalarla çalışıyor – hiçbir şekilde doğanın mükemmel bir simülasyonu değil – ancak ağaç büyümesinin karmaşıklığının nispeten basit bir modelde kodlanabileceğini gösteriyor.
Son olarak, Cambridge Üniversitesi araştırmacılarından Braille alfabesini insanlardan daha hızlı ve %90 doğrulukla okuyabilen bir robot ortaya çıktı. Neden soruyorsun? Aslında bunu körlerin kullanması uygun değil; ekip, robotik parmak uçlarının hassasiyetini ve hızını test etmek için bunun ilginç ve kolayca ölçülebilir bir görev olduğuna karar verdi. Sadece yakınlaştırılarak Braille alfabesi okunabiliyorsa bu iyi bir işarettir! Bu ilginç yaklaşım hakkında daha fazlasını buradan okuyabilirsiniz. Veya aşağıdaki videoyu izleyin: