Yapay zeka dünyası son zamanlarda AI modellerinin kolayca geçtiği basit testlerin ötesinde üretken yapay zeka ilerletmekle meşgul. Ünlü Turing Testi bir anlamda “yenildi” ve en yeni modellerin performansı ölçen kıyaslama testlerini alt etmek için mi inşa edildiği konusunda tartışmalar sürüyor.
DeepMind çalışanları yapay zekanın gelişimine dikkat çekiyor
Google’ın DeepMind birimindeki akademisyenler, sorunun testlerin kendisi değil, AI modellerinin geliştirilme şeklinin sınırlı olması olduğunu söylüyor. DeepMind çalışanları, AI’ı eğitmek için kullanılan verilerin çok kısıtlı ve durağan olduğunu ve bu yüzden AI’yı asla yeni ve daha iyi yeteneklere ulaştırmayacağını düşünüyor.
Geçtiğimiz hafta DeepMind’ın yayınladığı ve MIT Press’in yakında çıkacak kitabının bir parçası olan makalede, araştırmacılar yapay zekanın çevreden gelen sinyallere dayanarak hedefler formüle etmek için dünyayla etkileşime giren bir tür “deneyim” yaşamasına izin verilmesi gerektiğini öne sürüyorlar. DeepMind çalışanları bu deneyimleri yapay zekanın gelişimi için kritik buluyor.
Yapay zeka (YZ) dünyası son zamanlarda , YZ modellerinin kolayca geçtiği basit testlerin ötesinde üretken YZ’yi ilerletmekle meşgul. Ünlü Turing Testi bir anlamda “yenildi” ve en yeni modellerin performansı ölçen kıyaslama testlerini alt etmek için mi inşa edildiği konusunda tartışmalar sürüyor.
Google’ın DeepMind birimindeki akademisyenler, sorunun testlerin kendisi değil, AI modellerinin geliştirilme şeklinin sınırlı olması olduğunu söylüyor. DeepMind çalışanları, AI’yı eğitmek için kullanılan verilerin çok kısıtlı ve durağan olduğunu ve bu yüzden AI’yı asla yeni ve daha iyi yeteneklere ulaştırmayacağını düşünüyor. DeepMind’ın yayınladığı ve MIT Press’in yakında çıkacak kitabının bir parçası olan makalede, araştırmacılar yapay zekanın çevreden gelen sinyallere dayanarak hedefler formüle etmek için dünyayla etkileşime giren bir tür “deneyim” yaşamasına izin verilmesi gerektiğini öne sürüyorlar.
Silver ve Sutton, AlphaZero ve öncülü AlphaGo’nun sahneye çıkmasından kısa bir süre sonra, ChatGPT gibi üretken AI araçlarının sahneye çıkıp takviyeli öğrenmeyi “terk ettiğini” öne sürüyor. Bu hareketin faydaları ve dezavantajları vardı. Gen AI önemli bir ilerlemeydi çünkü AlphaZero’nun takviyeli öğrenme kullanımı sınırlı uygulamalarla sınırlıydı. Teknoloji, tüm kuralların bilindiği Satranç gibi “tam bilgi” oyunlarının ötesine geçemedi. DeepMind çalışanları, bu sınırlamaların yapay zekanın gelişimini yavaşlatabileceğine dikkat çekiyor.