AI alanındaki en büyük zorluklardan biri, yapay bir genel zekayı veya AGI’yi entegre eden bir sistemin gerçekleştirilmesidir. Böyle bir sistem, bir insanın yapabileceği herhangi bir görevi anlayabilmeli ve ustalaşabilmelidir. Ancak bu hafta, DeepMind araştırma laboratuvarı, yüzlerce görevi öğrenebilen ve yönetebilen bir yapay zeka olan Gato’nun piyasaya sürüldüğünü duyurdu. Techcrunch.
AI her zamankinden daha çok yönlü
Tam olarak, Gato 604 çok farklı görevi yerine getirebiliyor: bir resme yazı yazmak, diyalog kurmak, bir robot kol kullanarak kutuları istiflemek, eski Atari oyunlarını oynamak.Cihaz çok farklı eylemler gerçekleştirebilecekken, son örnekler, Ithaca’daki gibi, çok özel bir görev türüne odaklandı.
Microsoft, Anticor’u kayırmakla suçladı
Genel yapay zekalar uzun zamandır bilimkurgu malzemesi olarak kalsa da, Gato türünün ilk örneği değil. Google, bir görevi daha verimli gerçekleştirmek için arama motorunda metin, resim ve videoyu aynı anda yorumlayabilen Birleşik Çoklu Görev (veya MUM) modelini kullanmaya başladı. Bu durumda, bir arama alanını daraltmak veya düzeltmek için. Yazılım mimarisi açısından Gato, öncekilerden çok farklı değil.
Allen AI Enstitüsü’nde bir araştırmacı olan Jack Hessel’in işaret ettiği gibi, fark, Gato’nun yorumlayabileceği girdilerin çeşitliliği ve gerçekleştirebileceği görevlerdir. Kendinden önceki diğer yapay zeka sistemleri gibi, milyarlarca kelimeye, gerçek veya simüle edilmiş ortamların görüntülerine, ayrıca düğmelere ve hatta sembollere dayanarak öğrendi. Sisteme daha fazla çok yönlülük sunan bir özellik, bu farklı girdi türleri arasındaki etkileşimler, olası hizmetlerin sayısını çoğaltır.
Bir insan zekası “muhtemelen şimdilik değil”
Jack Hessel’e göre, “Tek modellerin şaşırtıcı derecede çeşitli girdileri işleyebileceğine dair kanıtları zaten gördük. Benim düşünceme göre, çoklu görev öğrenmedeki temel soru, bu görevlerin birbirini tamamlayıp tamamlamadığıdır. »
Bununla birlikte, sistem büyük hatalarla mükemmelleştirilmeye devam ediyor. Bir konuşma sırasında Gato, Fransa’nın başkentinin Marsilya olduğunu açıklar. Resimlerin alt yazıları gibi kutu yığınları her zaman mükemmel değildir. Yine de DeepMind, bu görevlerin 450’sinde Gato’nun zamanın yarısından fazlasında bir uzmandan daha iyi performans göstereceğini iddia ediyor.
Alberta Üniversitesi’nde yardımcı doçent olan Matthew Guzdial ise şüpheci olmaya devam ediyor. Onun için, “Bunun YGZ’ye doğru büyük bir adım olduğunu söyleyenler bunu biraz abartıyorlar çünkü bence hala insan zekasında değiliz ve muhtemelen oraya hemen ulaşamayacağız. Şahsen ben daha çok daha küçük modellerin kampındayım, ancak eğitim verilerinin dışındaki görevlerde performans açısından bu genel modellerin kesinlikle faydaları var. »
