Çok şey oldu AGI hakkında konuşun Son zamanlarda yapay genel zeka, Silikon Vadisi’ndeki her şirketin şu anda ulaşmaya çalıştığı, çok imrenilen yapay zeka geliştirme hedefi. YGZ, gelecekte yapay zeka algoritmalarının insanların şu anda yaptığı işlerin çoğunu yapabileceği varsayımsal bir noktayı ifade ediyor. Bu olay teorisine göre YZG’nin ortaya çıkışı, toplumdaki temel değişiklikler– potansiyel olarak, robotların ağır işlerin çoğunu yaparken insanların bütün gün oturup eğlenebileceği bir “iş sonrası” dünyasını başlatıyoruz. Eğer manşetlere inanıyorsanız, OpenAI’nin son saray entrikası YGZ’deki bir atılımdan kısmen ilham almış olabilir; sözde “Q” programı– dramatik güç mücadelesinden sorumlu olan startup iddiasına yakın kaynaklar.
Ancak Meta’nın en iyi yapay zeka bilimcisi Yann LeCun’un son araştırmasına göre yapay zeka yakın zamanda genel amaçlı olmayacak. Aslında yakın zamanda yayınlanan bir kağıtLeCun, yapay zekanın hâlâ en önemli konularda insanlardan çok daha aptal olduğunu savunuyor.
Bir dizi başka bilim insanının (Hugging Face ve AutoGPT gibi diğer yapay zeka girişimlerinden araştırmacılar da dahil olmak üzere) ortak yazdığı bu makale, yapay zekanın genel amaçlı akıl yürütmesinin ortalama insanla karşılaştırıldığında nasıl bir araya geldiğini inceliyor. Bunu ölçmek için araştırma ekibi, çalışmanın tanımladığı gibi “kavramsal olarak insanlar için basit, ancak çoğu gelişmiş yapay zeka için zorlayıcı” olacak kendi soru dizisini bir araya getirdi. Sorular bir grup insana verildi ve aynı zamanda bir eklenti donanımlı OpenAI’nin en son geniş dil modeli olan GPT-4’ün sürümü. Henüz hakem incelemesinden geçmemiş olan yeni araştırma, yapay zeka programlarının “muhakeme, çok modlu kullanım, web’de gezinme ve genel olarak araç kullanımı gibi bir dizi temel yetenek gerektiren gerçek dünya sorularına” nasıl yanıt vereceklerini test etti. ustalığı kullanın.”
Araştırmacılar tarafından sorulan sorular, LLM’nin cevap verebilmek için bilgiyi tespit etmek amacıyla bir dizi adım atmasını gerektirdi. Örneğin, bir soruda Yüksek Lisans’tan belirli bir web sitesini ziyaret etmesi ve o sitedeki bilgilere özel bir soruyu yanıtlaması istendi; diğerlerinde programın, fotoğraftaki bir kişiyle ilgili bilgileri bulmak için genel bir web araması yapması gerekiyordu.
Nihai sonuç? LLM’ler pek iyi performans göstermedi.
Aslında araştırma sonuçları, konu bu daha karmaşık gerçek dünya problem çözme senaryoları olduğunda, büyük dil modellerinin genellikle insanlar tarafından geride bırakıldığını gösteriyor. Raporda şunlar belirtiliyor:
İnsanlar için zor olan görevlerde başarılı olmalarına rağmen, en yetenekli LLM’ler GAIA’da başarısız oluyor. GPT4, araçlarla donatılsa bile en kolay görevlerimiz için %30’u, en zorları için ise %0’ı geçmiyor. Bu arada, insan katılımcılar için ortalama başarı oranı %92’dir.
Son çalışma şu sonuca varıyor: “Yapay Genel Zekanın (AGI) ortaya çıkışının, bir sistemin bu tür sorularda ortalama bir insanın gösterdiğine benzer sağlamlık sergileme yeteneğine bağlı olduğunu varsayıyoruz.”
LeCun, YGZ’nin yakın vadede geliştirilme olasılığı hakkında soluk soluğa konuşan diğer yapay zeka bilim adamlarından ayrıldı. Son tweetlerinde Meta bilim insanı, yapay zekanın insan kapasitesinin yakınında olmadığını öne sürerek endüstrinin mevcut teknolojik kapasitelerini oldukça eleştirdi.
“En azından 2016’dan bu yana yapay zeka sistemlerinin, eylemlerinin sonuçlarını tahmin etmelerine ve dolayısıyla akıl yürütmelerine ve planlamalarına olanak tanıyacak içsel dünya modellerine sahip olması gerektiğini savundum. Mevcut Auto-Regressive LLM’ler bu yeteneğe veya ona yakın bir şeye sahip değil ve dolayısıyla insan düzeyinde zekaya ulaşmanın yakınında bile değiller” dedi LeCun. yakın zamanda attığım bir tweette. “Aslında, fiziksel dünyayı tam olarak anlamamaları ve planlama yeteneklerinden yoksun olmaları, onları bırakın insan zekasını, kedi zekasının çok altında bırakıyor.”