Nvidia’nın CEO’su Jensen Huang, yapay genel zeka (AGI) olarak da bilinen “güçlü AI”, “tam AI”, “insan seviyesi AI” veya “genel zeki eylem”in yapay zeka (AI) alanında önemli bir sıçrama olacağını söylüyor. Ürün kusurlarını tespit etmek, haberleri özetlemek veya web sitesi oluşturmak gibi belirli görevler için uyarlanmış olan dar AI’nın aksine AGI, insan seviyesinde veya daha yüksek bir seviyede geniş bir yelpazede bilişsel görevleri yerine getirebilecek.
Yapay zeka dünyası son yıllarda hızla ilerliyor ve bu ilerlemenin doruk noktası yapay genel zeka olarak adlandırılan seviyeye ulaşmak olacak. Nvidia CEO’su Jensen Huang’a göre bu en üst seviyedeki yapay zekaya ne zaman ulaşılacağı sorusu önemli bir tartışma konusu. Huang, bu sorunun cevabını 5 yıl olarak tahmin ediyor, yani yapay genel zekanın önümüzdeki beş yıl içinde gerçekleşebileceğini öngörüyor.
Yapay genel zeka nedir?
Günümüzde kullandığımız yapay zekalar genellikle bir ya da iki konu üzerine “uzman” oluyor. Bu da onun sektörde terimsel olarak “dar” yapay zeka olduğunu gösteriyor. Örnek verecek olursak ChatGPT sizinle sohbet etmek için ya da yazıyla yapılan işlerde uzman, Stable Diffusion görsel üretmekte uzman; bunların hepsi dar yapay zeka.
Yapay genel zeka ise spesifik bir konu yerine bir insan beyni gibi yavaş yavaş her şeyi öğrenebilen teknolojiye deniyor. Belli bir saat eğitilip sonra kullanıcıya sunulmuyor, bir insan gibi sürekli olarak öğrenebiliyor, kararlar verebiliyor ve hemen uygulayabiliyor. Filmlerde gördüğümüz “Skynet” benzeri yapay zekalar genelde bunlar oluyor.
Huang, Nvidia’nın yıllık GTC geliştirici konferansında basına hitap ederken, sürekli yanlış aktarıldığı için bu konuyu tartışmaktan bıkmış gibiydi.
AGI’ya ne zaman ulaşılacağı sorusu sıkça soruluyor. Bu kavram, makinelerin her alanda insanları geride bırakabileceği bir gelecekte insanlığın rolü ve kontrolü ile ilgili varoluşsal soruları gündeme getiriyor. Bu endişenin temelini, insan değerleri veya öncelikleri ile örtüşmeyebilecek yapay genel zekanın karar verme süreçlerinin ve hedeflerinin öngörülemezliği oluşturuyor.
Heyecan arayan basın, yapay zeka uzmanlarını insanlığın sonunu (!) ne zaman getireceklerine dair bir zaman çizelgesi oluşturmaya teşvik ediyor. Elbette, yapay zeka CEO’ları bu konuyu ele almaya her zaman hevesli değil.
Ancak Huang, basına konuyla ilgili düşüncelerini paylaşmaktan çekinmedi. “AGI’ya ne zaman ulaşılacağını tahmin etmek, AGI’yi nasıl tanımladığınıza bağlıdır.” diyor Huang ve konuşmasına şöyle devam ediyor:
Saat dilimleri karmaşıklığına rağmen, Yeni Yıl’ın ne zaman geleceğini ve 2025’in ne zaman başlayacağını biliyoruz. San Jose Kongre Merkezi’ne (bu yılki GTC konferansının yapıldığı yer) arabayla gidiyorsanız, devasa GTC afişlerini gördüğünüzde genellikle vardığınızı bilirsiniz. Önemli olan, zamansal veya coğrafi olarak nereye gitmek istediğimizi ölçmenin bir yolu olmasıdır.
Huang, “Eğer AGI’yi çok özel bir şey olarak tanımlarsak, bir yazılım programının çok iyi yapabileceği bir dizi test – veya belki çoğu insandan %8 daha iyi – o zaman 5 yıl içinde oraya varacağımıza inanıyorum” diyor. Testlerin bir hukuk baro sınavı, mantık testleri, ekonomi testleri veya belki de tıp fakültesine giriş sınavını geçme yeteneği olabileceğini öne sürüyor. Fakat bir insan gibi düşünüp kararlar verip ve bunun hakkında eylemlere geçmesinin kısacası hür iradesinin olmasının ne zaman olacağını tahmin etmenin çok zor olduğuna da değiniyor.
AI halüsinasyonları çözülebilir
Salı günkü bir soru-cevap oturumunda, bazı yapay zekaların mantıklı görünen ancak gerçeklere dayanmayan cevaplar üretme eğilimine değinildi. Bu durum hakkında ne yapılması gerektiği soruldu. Nvidia’nın CEO’su Jensen Huang, bu soruya yanıt verirken, bu tür “AI halüsinasyonları”nın iyi araştırılmış cevaplarla kolayca çözülebileceğini öne sürdü.
Huang, her bir cevabın doğruluğunu değerlendirmek için bir kural önerdi ve buna “geri alma artırılmış üretim” adını verdi. Bu yaklaşım, kaynakların ve bağlamın dikkatlice incelenmesini ve bilgilerin bilinen gerçeklerle karşılaştırılmasını içerir. Eğer cevap kısmen bile doğru değilse, kaynağın tamamının reddedilmesi ve bir sonraki kaynağa geçilmesi önerildi. Bu şekilde, yapay zekanın sadece cevap vermekle kalmayıp, en doğru cevabı belirlemek için araştırma yapması gerektiği vurgulandı.
Nvidia’nın CEO’su ayrıca, sağlık tavsiyeleri gibi kritik görevler için birden fazla kaynağın ve bilinen gerçeklerin kontrol edilmesinin önemini vurguladı. Bu yaklaşım, cevabı oluşturan yapay zekanın belirsizlik durumlarında doğru bir şekilde yanıt vermesine olanak tanır. Özetle, Huang, yapay zekanın daha doğru ve güvenilir cevaplar üretebilmesi için bilgiye daha dikkatli bir şekilde yaklaşılması gerektiğini önerdi.
Jensen Huang, yapay genel zeka hakkında ne düşünüyor?
Huang, AGI’nin yakın gelecekte hayatımızın birçok yönünü etkileyebileceğine inanıyor. Yapay zekanın sağlık, ulaşım, üretim ve eğitim gibi alanlarda devrim yaratma potansiyeline sahip olduğunu söylüyor. Ancak Huang, yapay genel zekanın da riskler taşıdığının farkında. AGI’nin insan kontrolünden çıkması ve istenmeyen sonuçlara yol açması olasılığı onu endişelendiriyor. Bu nedenle, yapay genel zekanın güvenli ve sorumlu bir şekilde geliştirilmesi gerektiğine inanıyor. Huang, AGI’nin potansiyel faydalarının risklerinden daha ağır bastığına inanıyor. AI’nın insanlığın en büyük zorluklarından bazılarını çözmemize yardımcı olabileceğini söylüyor.
NVIDIA GTC 2024’ün ilk gününde bize getirdiği yenilikler
Huang’ın AGI’nin tanımı ve potansiyel faydaları ve riskleri hakkındaki görüşleri, bu teknolojinin geleceği hakkında önemli bilgiler sunuyor. Yapay genel zeka ne zaman ve nasıl geliştirileceği hala belirsiz olsa da Huang gibi vizyonerler, bu teknolojinin dünyayı daha iyi bir yer haline getirme potansiyeline sahip olduğuna inanıyorlar.
Öne çıkan kaynak görseli: Furkan Demirkaya
