AI endüstrisi, çalışmalarını “AGI” veya “üst zeka” olarak etiketlemek için çabalarken, Yann LeCun’un dünya modeli girişimi AMI Labs’in CEO’su Alexandre LeBrun bu terimlerden tamamen kaçınıyor. LeBrun, TechCrunch ile yaptığı röportajda, şirketin “AGI” veya “üst zeka” gibi terimler kullanmadığını belirtmiştir.
“Asla AGI kelimesini kullanmadık. Ve şimdi fark ettim ki, artık kimse bu terimi kullanmıyor; herkes üst zekaya yöneldi,” diyor. “Bir sonraki sefer farklı bir isim bulacağız.” Bu yeni etiket hakkında da net bir fikir sahibi değil. “İyi bir tanımı yok. Üst zeka nedir? Bilmiyorum. Çok da faydalı bir kelime değil.”
Bu tutum, yapay zekanın en yeni yarışının ortasında yer alan bir kurucudan önemli bir duruş sergiliyor.
TechCrunch, LeBrun ile geçen hafta Seul’de, yerel endüstri ortaklarını, küresel şirketleri ve araştırmacıları keşfetmek için düzenlenen Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansı’nda konuştu. AMI Labs henüz ürün aşamasında değil, ancak robotik, imalat ve elektronik alanlarında iş ortakları arayışında. LeBrun, fizik ile gerçek dünyayı tahmin edip çalışabilen bir dünya modelinin laboratuvar dışında kendini kanıtlaması gerektiğini vurguladı.
Dünya modellerinin büyük etki yapması beklenen alanlardan biri robotik. Şu anda robotların yalnızca sabit rutinlerle hareket ettiğini belirten LeBrun, “tamamen statik” olduklarını ifade ediyor ve yapay zekanın “gerçek dünyada gerçekten aptal” olduğunu dile getiriyor.
Yapay zekanın robotlara yalnızca “bağlamdan haberdar olma” yetisi kazandırmasının bile “dünya için çok büyük bir fark” yaratacağını belirtiyor. Bağlamdan haberdar yapay zeka, örneğin, bir etkinlikte dans eden ve kung fu yapan bir robotun bir çocuğa yaklaşmasını ve tekme atmasını engelleyebilirdi. “Donanım oldukça gelişmiş; son birkaç ayda donanımda kaydedilen ilerleme inanılmaz ancak henüz bir beyin yok.”
Büyük bir dil modeli (LLM), bir sonraki kelimeyi veya metni tahmin ederken, bir dünya modeli bir sonraki durumu tahmin eder. Masadan bir bardak devirdiğinizde, devrileceğini ve döküleceğini zaten bilirsiniz; işte bir dünya modelinin yakalamaya çalıştığı sezgi budur: dünyanın bir sonraki halini tahmin etmek, diye açıkladı LeBrun.
LeBrun, dünya modellerinin LLM’lerden daha iyi olduğunu iddia etmediğini vurgulayarak, bunların “tamamlayıcı, değiştirilebilir” olmadığını belirtiyor. İnsan beyninin farklı dil ve akıl yürütme fonksiyonlarına benzer bir şekilde, LLM’lerin dil işleme için en verimli araçlar olacağını, dünya modellerinin ise bağlam ve gerçek dünya anlayışı sağlayacağını ekliyor.
LeBrun, “gerçek dünya ile temas eden” neredeyse tüm endüstrilerin nihayetinde dünya modellerine dayanan robotlardan fayda sağlayabileceğini ifade ediyor ve fiziksel ortamların LLM’lerin en zayıf olduğu alanlar olduğunu savunuyor.
Bir fabrika robotunun aynı hareketi tekrar etmesinin bugün yeterince iyi çalıştığını belirtiyor. “Sorun, robotun daha açık bir çevreye, evinize ya da sokağa çıktığınızda başlıyor,” diyor. Robotun çevresini anlaması ve güvenli bir şekilde çalışması gerekiyor. “Robotlar şu anda güvenli değil,” diyor. “Bunun için bugüne kadar bir çözüm yok.”
Sağlık sektörü, LeBrun için daha kişisel bir örnek sunuyor. Önceki şirketi Nabla, bir AI sağlık girişimiydi. Bugünkü AI sistemlerini yalnızca ders kitaplarıyla eğitim almış bir doktora benzetiyor. LLM’lerin tıpta faydalı olabileceğini belirtiyor, fakat bunların “sağlığın yalnızca %1’ini kapsadığını” ekliyor. Geri kalan kısmı, gerçek dünya deneyimine bağlı.
Ancak bir dünya modelinin, LeBrun’un belirttiğine göre, bir laboratuvar içinde inşa edilemeyeceği vurgulanıyor. Gerçeklik üzerinde eğitim alabilmek için AMI’nin gerçek ortamlara ve yakın ortaklara ihtiyacı var. “Gerçek dünyaya erişim sağlamamız gerekiyor” diyor ve bunun “ortaklar aracılığıyla daha kolay” olduğunu belirtiyor. Bu, onu Asya’ya çeken nedenlerden biri; zira robotlar, çipler ve fabrikalar gerçekten burada bulunuyor.
LeBrun henüz tam bir Asya stratejisi açıklamıyor. “Daha çok erken,” diyor. Ancak Güney Kore’ye olan çekimin iki nedeni var. Birincisi, Kore’nin robotik, yarı iletken ve imalat alanlarında gelişmiş endüstrilere sahip olmasıdır; bu, AI’nın henüz tam anlamıyla etkilenmediği donanım ağırlıklı sektörlerdir.
İkinci cazibe ise hız. LeBrun, Kore’nin yapay zekaya yatırım yapma konusundaki ulusal planına ve hızlı bir benimseme geçmişine dikkat çekiyor. “25 yıl önce interneti en hızlı benimseyen ülke Kore’ydi,” diyor. Bu, derin bir endüstriyel altyapı ile AI’yi hızla benimseme isteğinin birleşimidir ki bu da onu “eşsiz” kılıyor ve “burada ilk günden itibaren olmak istiyoruz” diyor.
“Alex ve ekibe Güney Kore’ye gelmelerini söyledim,” diyor TechCrunch’a AMI’nın Asya’daki destekçilerinden biri olan SBVA CEO’su JP Lee.
Lee, hükümetin yerel kendi kendine gelişen LLM modellerine yatırım yapmada “olağanüstü iş çıkardığını” belirtiyor ve bunların genel amaçlı görevler için “yeterince iyi” çalıştığını ancak Kore’nin fiziksel yapay zekaya da yatırım yapması için baskı yapıyor. Seoul’un, çipler, yapay zeka veri merkezleri ve fiziksel AI için yaklaşık 880 milyar dolar mobilize etme planını üç belirlenen sütundan biri olarak görüyor. “Bunlar birbirine eşzamanlı olarak var olmalı.”
Lee, Kore’nin yabancı firmalar için değerinin sadece donanımda olmadığını savunuyor. Yerel geliştiriciler, yeni araçları hızla benimseyip adapte edebiliyor; bu, Naver ve Kakao gibi yerel internet oyuncularını doğuran bir örüntü.
Ünlü isimlerden ve milyar dolarlık yatırımlardan oluşan AMI’nin henüz satacağı bir ürünü bulunmuyor. Turing Ödülü sahibi Yann LeCun’un Meta’dan ayrılarak kurduğu girişim, Mart ayında 3.5 milyar dolar ön değerleme ile 1.03 milyar dolar fon topladı. Henüz bir ürün yok ve kendisini bağlı, belirli bir zaman çizelgesi de bulunmadan. “Hazır olduğumuzda bir sürpriz yapacağız,” diyor LeBrun.
Makalelerimizdeki bağlantılardan yaptığınız alımlarda küçük bir komisyon kazanabiliriz. Bu, editoryal bağımsızlığımızı etkilemez.
