Yarının yapay zekası hangi yöne gitmeli? Bu, bilim insanlarını tekelleştiren büyük bir sorudur. Vesilesiyle WAICF14-16 Nisan tarihleri arasında Cannes’da düzenlenen uluslararası yapay zeka sergisi ZDNet, Huawei’de veri bilimcisi ve AI araştırma direktörü Balazs Kegl ile bu konuda konuştu. İkincisi, insanlar ve yapay zekalar arasındaki ilişkiyle ve kuralları yarı akıllı bir şekilde uygulayan bir yapay zekadan ziyade insan gibi düşünen bir yapay zekanın nasıl inşa edileceğiyle ilgileniyor.
Balazs Kegl, Çinli telekom devinin saflarına katılmadan önce 2014 yılında Paris-Saclay’de bir veri bilimi merkezi kurdu. Bu deneysel ve disiplinler arası araştırma merkezinin amacı, kimya ve sinirbilim gibi bilimsel alanlarda yapay zekanın benimsenmesini hızlandıracak süreçler geliştirmekti.
Birkaç yıl sonra sektöre daha da yakınlaşmak isteyen Balazs Kegl, 2019 yılında Huawei’nin Paris merkezli yapay zeka araştırma merkezinin yönetimini devraldı. olarak adlandırılan küresel bir yapay zeka laboratuvarları ağının parçasıdır. Nuh’un Gemisi Laboratuvarı, birkaç kesişen temaya kendini adamıştır.
önce değer
Kuruluş, yapay zekanın “uzun vadeli bir vizyonu” ile paralel çalışırken “sistemleri anlamak ve modellemek” için çalıştığını, “bir sistemden diğerine yeniden kullanılabilecek teknolojileri” belirlemek için araştırmacıya işaret eder. Balazs Kegl ekibini merakta bırakan araştırma projeleri arasında özellikle bir “veri merkezi soğutma” sisteminden bahsediyor. Balazs Kegl, “Teknolojik tuğlalarımıza ilham verecek projeler üstleniyoruz” diye açıklıyor. Ve bu, “teknolojik tuğlaları gerçek İB projelerine tutturmak için [Business Unit] AI uzmanını ekler.
Bu araştırmaya dayanarak, herhangi bir AI projesinde “ölçülebilir bir motivasyona sahip olmak için değerle başlamanın” en iyisi olduğunu savunuyor. Başka bir deyişle, Balazs Kegl’e “ne kadar somut o kadar iyi” güvencesi veriyor. Onun için, bu nedenle, “bir sonraki atılıma” yol açacak olan bu akıl yürütmedir.
Bu nedenle, gigabaytlarca metin alan ve tüm paragrafları otomatik olarak oluşturabilen OpenIA yazılımı GPT-3’ün “yapay zekanın izlemesi gereken yön olmadığına” inanıyor. Araştırmacı, “metin oluşturmanın şaşırtıcı ve çok karmaşık olduğunu, ancak bu sadece safsata olduğunu belirtiyor. Sanki gelecekteki zekamızın dil yetisini geliştirmişiz gibi ama diğer her şey eksik: beden yok, his yok, eylem yok”.
Kesinliği: “Yüzeyde gördüğümüz şey, AI’nın gerçek dünyayla etkileşime girdiğinde birçok sorun oluşturduğudur”. Balazs Kegl için “değeri öne çıkarabilmemiz için yapay zekanın temellerine geri dönmeliyiz”. Bunu yapmak için Huawei’deki yönetici, “ilk adımın” fiziksel dünya ile hareket eden ve etkileşime giren sistemleri bulmak “olduğuna inanıyor.
Paradigmayı Değiştirmek
Sözleri, Croisette’e yolculuk yapan başka bir yapay zeka düşünürü Yann LeCun ile rezonansa giriyor. Toplanan yüz profesyonelin önünde bir açılış konuşması vesilesiyle, Meta’daki baş Yapay Zeka Bilimcisi, yapay zekanın geleceği hakkındaki vizyonunu sundu. Yann LeCun’a göre, yarının otonom yapay zekası bugünün “daha büyük” yapay zekası olmayacak, ancak köklerini yeni bir konseptte bulması gerekecek.
“Makinenin insanlar veya hayvanlar gibi öğrenmesini sağlayacak yeni bir öğrenme türü icat etmemiz gerekiyor. Bu nedenle, bir tür sağduyu gerektirir. Bugün hiçbir yapay zekanın herhangi bir sağduyu veya vicdanı yoktur. Gerçekte kök salmaz. Yann LeCun, dünyayı deneyimlemesine ve nasıl çalıştığını anlamasına izin vermeliyiz” dedi.
Meslektaşı gibi Balazs Kegl, gerçekten akıllı makineler yaratmak için bir “paradigma değişimi” fikrine şiddetle inanıyor. Amacını açıklamak için, GPT-3’e kıyasla otonom arabalar konusunda “daha sabırsız” olduğunu söylüyor. DeepMind tarafından geliştirilen yapay zeka AlphaGo’nun etkileyici performansı, AI’nın kilometre taşları arasında geçerken bahsetmeden de geçmemekle birlikte, “Değerin yerini bulduğu yer burasıdır” diyerek haklı çıkar. pekiştirmeli öğrenmeye dayalı go oyunu.
Açılış konuşması sırasında Yann LeCun, bugün yapay zekanın en büyük zorluklarından birinin “dünyanın bir temsilini öğrenmek” olduğuna dikkat çekti. Ve şunu eklemek için: “Dünyada öngörülemeyen veya alakasız olabilecek birçok şey olduğu gerçeğini yönetebilecek bir mimari tasarlamalıyız. “Bu kavramın zor bir satış olacağını” kabul eden Meta bilim adamı, makine öğrenimi topluluğunun “makine öğreniminin sütunlarından birini, yani “olasılıklı modellemeyi” terk etmek için “kabul etmesi (r)” gerektiğine inanıyor.
