Beş yıl içinde yaşamımızı kökten değiştirecek genel yapay zeka!
Yapay zeka teknolojisindeki gelişmeler, her geçen gün hayatımızın daha fazla alanına entegre oluyor. Nvidia’nın başkanı Jensen Huang, yıllık GPU Teknoloji Konferansı’nda yapay zekanın geleceği hakkında açıklamalarda bulundu. Yapay zeka, her alanda insanların yerini alabilecek geniş bir yelpazeye sahipken, bu büyük dönüşümün sadece beş yıl uzaklıkta olduğunu belirterek yapay zekanın geleceği ve insanlık için oluşturabileceği riskler hakkında önemli değerlendirmelerde bulundu.
Nvidia’nın üst düzey yöneticisi, yapay zeka halüsinasyonları olarak bilinen, gerçek dışı veriler üretme sorununun üstesinden gelinmesi gerektiğini ve bu sorunun doğru eğitim ile çözülebileceğini vurguladı. Bu bağlamda, “erişim artırımlı nesil” yaklaşımını savunarak, her bir yanıtın kaynağının ve bağlamının dikkatle incelenmesi gerektiğini belirtti.
Nvidia CEO’su, yapay zeka teknolojisinin geleceğinin parlak olduğunu belirterek, genel yapay zeka (AGI) konusunda beş yıl içinde önemli bir aşama kaydedileceğini öngörüyor. Jensen Huang ayrıca, genel yapay zekanın (AGI) etik ve kontrol sorunlarını da gündeme getirdi. Makinelerin insan değerleri veya öncelikleriyle uyumlu olmayan kararlar alabilme potansiyeline sahip olması sebebiyle Huang, yapay zekanın doğru ve etik bir şekilde eğitilmesinin şart olduğunu ifade etti.
Genel yapay zeka (AGI), “güçlü yapay zeka”, “tam yapay zeka”, “insan düzeyinde yapay zeka” veya “genel akıllı eylem” olarak çeşitli isimlerle adlandırılıyor. Ürün kusurlarını tespit etmek, haberleri özetlemek veya size bir web sitesi oluşturmak gibi belirli görevler için uyarlanmış dar kapsamlı yapay zekanın aksine, AGI’ın insan seviyelerinde veya üzerinde geniş bir bilişsel görev yelpazesini yerine getirebilecek nitelikte olacağı düşünülüyor.
Bu kavram, makinelerin neredeyse her alanda insanlardan daha iyi düşünebildiği, öğrenebildiği ve performans gösterebildiği bir gelecekte insanlığın rolü ve kontrolü hakkında varoluşsal soruları gündeme getiriyor. Bu endişenin özünde, AGI’ın karar verme süreçlerinin ve hedeflerinin öngörülemezliği yatıyor. Bu karar verme mekanizmalarının işlediği süreçlerin, insan değerleri veya öncelikleriyle uyumlu olmayabileceği düşünülüyor. 1940’lardan itibaren bilim kurguda detaylı bir şekilde ele alınan AGI kavramı, belirli bir özerklik ve kapasite seviyesine eriştiğinde kontrolünün mümkün olmaması, davranışlarının öngörülemezliği ve geri dönüşümsüzlüğü gibi senaryoların ortaya çıkabileceği yönünde endişeler uyandırıyor.
Sansasyonel basın, AGI’ın ne zaman ortaya çıkacağını sorduğunda, genellikle yapay zeka uzmanlarını insanlığın sonu veya en azından mevcut düzenin değişimiyle ilgili bir zaman çizelgesi oluşturmaya zorladıkları için zeka şirketlerinin CEO’ları, genelde bu tür konuları tartışmaktan kaçınırlar.
Ancak Huang, basına konu hakkında ne düşündüğünü anlatmak için biraz zaman harcayarak ortalama düzeydeki bir AGI’ı ne zaman göreceğimizi tahmin etmenin AGI’ı nasıl tanımladığımıza bağlı olduğunu savundu. Huang, AGI ile ilgili açıklamasında, “Zaman dilimlerinin karmaşıklığına rağmen, yeni yılın ne zaman olduğunu ve 2025’in ne zaman geleceğini bilirsiniz. San Jose Kongre Merkezi’ne (bu yılki GTC konferansının yapıldığı yer) arabayla gidiyorsanız, genellikle devasa GTC afişlerini gördüğünüzde oraya vardığınızı anlarsınız. Önemli olan nokta, gitmeyi umduğunuz yere zamansal ya da coğrafi olarak vardığınızı nasıl ölçeceğimiz konusunda anlaşabilmemizdir” dedi. “AGI’ı çok spesifik bir şey olarak, bir yazılım programını çok iyi yapabilen yapay zeka ya da hukuk sınavı, mantık testleri, ekonomik testler ya da belki de tıp öncesi bir sınavı geçme testi gibi bir dizi testi belki çoğu insandan %8 daha iyi yapabilen yapay zeka olarak belirlersek, 5 yıl içinde oraya ulaşacağımıza inanıyorum” diyerek sözlerine ekledi.
Salı günkü soru-cevap oturumunda, Huang’a yapay zeka halüsinasyonlarıyla ilgili ne gibi önlemler alması gerektiği sorulduğunda Huang, cevapların doğru şekilde araştırılmasıyla kolayca çözülebileceğini iddia etti. “Her bir yanıt için kaynağa geri dönün” diyerek, bu metodolojiyi ‘erişim artırımlı nesil’ olarak adlandırdığı, temel medya okuryazarlığı prensiplerine benzeyen bir yaklaşım olarak tanımladı. Huang’a göre, bir kaynağın doğruluğu, bilinen gerçeklerle karşılaştırılarak sınanmalı. Eğer bir yanıt yanlışsa veya eksikse, o kaynak göz ardı edilmeli ve daha güvenilir bir bilgi arayışına geçilmelidir. “Yapay zekanın yalnızca cevap üretmekle kalmaması, aynı zamanda en uygun yanıtları seçebilmek için öncelikle kapsamlı bir araştırma yapması gerekir” dedi.
