Yapay zeka, sorular kadar coşkuyu karıştırarak çılgın bir hızda ilerler. Son zamanlarda, DeepMind CEO’su Demis Hassabis Londra’daki bir konuşma sırasında iddia edildi Bu genel yapay zeka (AG) on yıl içinde insan seviyesine ulaşabilir.
Yapay zeka sistemlerinin mevcut sınırları
AI sistemleri belirli görevlerde mükemmelse, gerçek dünyayla etkileşim kurma yetenekleri araştırmacıların eteklerinde bir diken olmaya devam etmektedir. Şu anda, bu modeller gerçek bağlamsal anlayış olmadan veri analizi ile sınırlı pasif bir yaklaşım üzerinde çalışmaktadır. Demis Hassabis için, en büyük zorluk “dünya modellerinin” iyileştirilmesinde yatmaktadır, AI’nın eylemlerini daha iyi tahmin etmesine ve planlamasına izin vermesi gereken bu temsiller.
Anthropic CEO’su Dario Amodei, benzer bir iyimserliği paylaşıyor ve birkaç yıl içinde AI’nın neredeyse tüm görevlerde insanların çoğunu aşacağını tahmin ediyor. Bu projeksiyonlar, daha bağımsız ve uyarlanabilir bir yapay zeka geliştirmek için sektörün efervesansını ve çılgın ırkını yansıtmaktadır.
Genel yapay zekanın hırsı
Nihai hedef, makinelere, bugün gerçekleştirdikleri ultra kontrollü senaryoların çok ötesinde dünyayı derinlemesine bir anlayış sunmaya devam ediyor. AI zaten şampiyonları Go to Go oyununu yenebiliyorsa, gerçek sorunlara aktarmak gerçek bir baş ağrısı olmaya devam ediyor. Fiziksel dünyanın karmaşıklığı ve insan etkileşimlerinin öngörülemezliği hala aşılmaz bir duvar oluşturmaktadır.
Hassabis, sistem modelinin ve çevrelerini anlama biçiminde sadece radikal bir gelişmenin durumu değiştirebileceğini vurgulamaktadır. Bu adım atılmadığı sürece, yaş uzak bir hedef olmaya devam etmektedir.
Çok tatlı ajanların patlaması
Google Cloud CEO’su Hassabis ve Thomas Kurian’a göre, umut verici bir araştırma ekseni çok ajan sistemlerdir. Fikir, karmaşık görevleri gerçekleştirmek için işbirliği yapabilen veya rekabet edebilen akıllı ajan toplumlarına dayanmaktadır. Starcraft gibi simüle edilmiş ortamlarda yapılan deneyler, bu ajanların birlikte etkili bir şekilde çalışmayı öğrenebileceğini göstermektedir. Bu becerileri somut senaryolara aktarmaya devam ediyor.
Hırs Claire & NBSP: Bu ajanlar hem profesyonel hem de yerli alanda insan-makine işbirliğinde devrim yaratabilir. Diğer sistemlerle veya insanlarla doğal olarak işbirliği yapabilen bir AI, yaşa doğru büyük bir ilerleme olacaktır.
Muhteşem ilerlemelere rağmen, planlama algoritmaları ve dünya modelleri arasındaki optimal füzyon büyük bir engel olmaya devam etmektedir. Yaşa ulaşmak için AI, bugüne kadar büyük ölçüde teorik bir kapasite olan çevresi ile akışkan ve uyarlanabilir bir etkileşim geliştirmelidir.
Ancak iyimserlik kalır. Araştırmacılar, bu engelleri kaldırmak için bilgisayar bilimi, sinirbilim ve felsefeyi birleştiren çok disiplinli bir yaklaşım bekliyorlar.
