İngiliz matematikçi Alan Turing yazdı 1950’de: “‘Makineler düşünebilir mi?’ sorusunu incelemeyi öneriyorum. “veya “insan” zekası her zaman işin önemli bir parçası olmuştur.
AI, bu soruların çoğu insan için giderek daha az önemli olduğu bir dönüm noktasında olabilir.
Son yıllarda sözde endüstriyel yapay zekanın ortaya çıkması, bu asil kaygıların sonunu işaret edebilir. Yapay zeka, bilgisayar bilimcisi John McCarthy’nin “AI” terimini icat etmesinden bu yana geçen 66 yıl içinde herhangi bir zamanda olduğundan daha fazla imkana sahip. Bu nedenle, AI’nın sanayileşmesi, vurguyu zekadan başarılara kaydırıyor.
Zekadan uygulamaya
Bu başarılar dikkat çekicidir. Protein katlanmasını tahmin edebilen bir sistem içerirler, AlfaKatlama, Google’ın DeepMind biriminden ve başlangıçtaki OpenAI’den GPT-3 metin oluşturma programından. Bu iki program, akıllı olarak adlandırılsalar da adlandırılmasalar da endüstriyel açıdan son derece umut vericidir.
Diğer şeylerin yanı sıra, AlphaFold, biyolog topluluğunu heyecanlandıran bir olasılık olan yeni protein şekilleri tasarlamayı mümkün kılıyor. GPT-3, çalışanlardan veya müşterilerden gelen yazılı taleplere insan müdahalesi olmadan yanıt vermek gibi iş görevlerini otomatikleştirebilen bir sistem olarak hızla yerini buluyor.
Yonga üreticisi Nvidia tarafından yönetilen üretken bir yarı iletken endüstrisi tarafından teşvik edilen bu pratik başarı, eski zeka meşguliyetinin ötesine geçebilir gibi görünüyor.
Endüstriyel yapay zekanın hiçbir köşesinde bu programların zekaya ulaşıp ulaşmayacağı kimsenin umurunda değil. Sanki değeri aşikar olan pratik başarılarla karşı karşıyayken, eski soru “Ama akıllıca mı?” önemli olmaktan çıktı.
Araştırmacıların tartışması
Bilgisayar bilimcisi Hector Levesque, yapay zeka bilimine karşı teknolojiyi tartışırken yazdığı gibi, “Maalesef tüm dikkati çeken yapay zeka teknolojisidir.”
Gerçek zeka sorununun bir avuç düşünür için önemini koruduğu kesindir. Geçen ay boyunca ZDNET, bu konu hakkında oldukça endişeli olan iki önde gelen araştırmacıyla röportaj yaptı.
Facebook’un sahibi Meta Properties’in AI baş bilimcisi Yann LeCun, bu yaz yayınladığı ve AI’nın alması gereken yöne bir tür yansıma olan bir makale hakkında ZDNET ile uzun uzun konuştu. Yann LeCun, günümüzdeki ana akım derin öğrenme çalışmasının, mevcut seyrine devam etmesi halinde, bir bilgisayar sisteminin bir eylem planı planlama yeteneği gibi şeyleri içeren “gerçek” zeka dediği şeye ulaşamayacağından duyduğu endişeyi dile getirdi. sağduyu kullanarak.
Yann LeCun, gerçek zeka olmadan bu tür programların kırılgan hale geleceğinden, yani daha bizim istediğimiz şeyi yapmadan önce kırılabileceğinden korkan bir mühendisin endişesini dile getiriyor. Yann LeCun, ZDNET’e Waymo ve diğerlerinin ADAS (gelişmiş sürücü destek sistemleri) geliştirme çabalarına atıfta bulunarak, “Biliyorsunuz, sağduyu olmadan 5. Seviye kendi kendine giden arabalara sahip olmamızın tamamen mümkün olduğunu düşünüyorum” dedi. , “ama bunun için cehennemi tasarlaman gerekecek.”
Derin öğrenmeyi sık sık eleştiren New York Üniversitesi fahri profesörü Gary Marcus, bu ay ZDNET’e yapay zekanın bir alan olarak insan zekasına benzer bir şey bulmakta sıkışıp kaldığını söyledi. Gary Marcus, ZDNET’e “Akıllı olup olmadığı hakkında tartışmak istemiyorum” dedi. “Ama genel zeka veya uyarlanabilir zeka diyebileceğimiz zeka biçimi, uyarlanabilir zekayı önemsiyorum. […] Bizde öyle makineler yok.”
Bilimsel soruların belirli bir reddi
Giderek, LeCun ve Marcus’un endişeleri modası geçmiş görünüyor. Endüstriyel AI uzmanları zor sorular sormak istemiyorlar, sadece her şeyin sorunsuz çalıştığından emin olmak istiyorlar. Gittikçe daha fazla insan AI’yı ele geçirdikçe, veri bilimcileri ve kendi kendini süren araba mühendisleri gibi insanlar, temel bilim araştırmalarından uzak insanlar, “Makineler düşünebilir mi?” sorusu. daha az alakalı hale gelir.
AI’nın eksikliklerini fark eden bilim adamları bile, bu teknolojinin pratik kullanışlılığının tadını çıkarmak için bunu bir kenara bırakmaya eğilimlidir.
DeepMind’in kurucu ortağı olan Demis Hassabis, Marcus veya LeCun’dan daha genç bir araştırmacıdır, ancak pratik ve derin arasındaki ikiliğin farkındadır. Princeton’s Institute for Advanced Study’deki 2019 konferansında Demis Hassabis, aptal bir bilim adamı gibi yalnızca tek bir şeyi iyi yapabilen birçok AI programının sınırlamalarına dikkat çekti. DeepMind, Demis Hassabis’in daha geniş ve daha zengin bir yetenek geliştirmeye çalıştığını söyledi. “Diğer sorunları çözmek için bir meta-çözüm bulmaya çalışıyoruz” dedi. Yine de, Demis Hassabis, DeepMind’in en son icadının üstün olduğu belirli görevlere aynı derecede aşıktır.
DeepMind kısa süre önce, derin öğrenmenin kalbindeki matematik olan lineer cebir gerçekleştirmek için geliştirilmiş bir yöntemi açıkladığında, Demis Hassabis, zeka iddialarına bakılmaksızın başarıyı övdü. “Bilgisayar grafiklerinden eğitim sinir ağlarına kadar her şeyin matris çarpımı olduğu ortaya çıktı” dedi. yazı Twitter’da Demis Hassabis. Bu doğru olabilir, ancak bir aracı mükemmelleştirmek için zeka arayışını bir kenara bırakma olasılığını ima eder, sanki “Çalışıyorsa, neden soruyorsun?
AI alanı tutumda bir değişiklik yaşıyor. Bir AI programının her başarısının, ne kadar iyi olursa olsun, şüpheci bir yorumla karşılandığı bir zaman vardı: “Ama bu onun akıllı olduğu anlamına gelmez.” Bu, yapay zeka tarihçisi Pamela McCorduck’un “kale direklerini hareket ettirmek” olarak adlandırdığı bir kalıp.
Bugünlerde işler tersine gidiyor gibi görünüyor: İnsanlar, yapay zeka etiketli herhangi bir şeye tesadüfen zeka atfetme eğiliminde. Google’ın LAMDA’sı gibi bir sohbet botu yeterince doğal dil cümlesi üretiyorsa, birileri bunun duyarlı olduğunu iddia edecektir.
İngiliz matematikçi, “eğitimli genel görüşün” sonunda makinelerin zeki olduğunu kabul edeceğini öngördü.
Alan Turing’in kendisi de bu tavır değişikliğini bekliyordu. Bilgisayarlar ve zeka hakkında konuşma biçimlerinin, bilgisayar davranışını akıllı olarak kabul etme lehine değişeceğini tahmin etti. Alan Turing, “Yüzyılın sonuna gelindiğinde, kelimelerin kullanımının ve eğitimli genel kanaatin o kadar çok değişeceğine inanıyorum ki, insan düşünen makinelerden, çelişmeyi beklemeden konuşabilir”, diye yazmıştı.
Retorik için bir savaş
İstihbarat konusundaki samimi soru ortadan kalktıkça, boş istihbarat retoriğinin başka gündemlere hizmet etmek için toplumda serbestçe dolaşmasına izin verilir.
Zekice karışık bir methiyede Yakın zamanda Fast Company’de yayınlandıBir bilgisayar endüstrisi yöneticisi olan Michael Hochberg ve emekli bir Hava Kuvvetleri generali olan Robert Spalding tarafından yazılan yazarlar, jeopolitik riske ilişkin acımasız uyarılarına müzik eklemenin bir yolu olarak istihbarat hakkında glib iddialarda bulunuyorlar: “Çıkarlar bundan daha yüksek olamazdı. Yapay zeka sistemlerinin eğitiminde. Yapay zeka, akıl insanının benzersiz yeteneklerini ikna edici bir şekilde kopyalayan ilk araçtır. Her vatandaş için benzersiz ve hedefli bir kullanıcı deneyimi yaratma yeteneğine sahiptir. Nihai propaganda aracı olma potansiyeline sahiptir, tarihteki hiçbir şeye benzemeyen bir aldatma ve ikna silahı.”
Çoğu uzman, eğer bu terimin bir anlamı varsa, “genel yapay zeka”nın mevcut teknoloji ile elde edilmekten çok uzak olduğu konusunda hemfikirdir. Hochberg ve Spalding’in programların neler yapabileceğine dair iddiaları fazlasıyla abartılı.
Yapay zekanın gerçekte ne yaptığına dair bu şövalye iddiaları, LeCun ve Marcus gibi insanların nüanslı açıklamalarını gizlemektedir. Zekayla değil, iknayla ilgilenen bir retorik rejimin oluşumuna tanık oluyoruz.
Bu, öngörülebilir gelecek için işlerin alacağı yön olabilir. Yapay zeka biyolojide, fizikte, ticarette, lojistikte, pazarlamada ve savaşta giderek daha fazla şey yaparsa ve toplum buna alışırsa, sormak isteyecek olan insan sayısı gitgide azalabilir, “Fakat akıllı mı?”
Kaynak : ZDNet.com
