Üretken yapay zeka aslında ChatGPT gibi çalışmalarda ulaşılması hedeflenen nihai yer. BabyAGI bu alanda örnek bir çalışma diyebiliriz.
Dünyanın dört bir yanından geliştiriciler, karmaşık sorunları çözmek için OpenAI’nin GPT-4’ü gibi büyük dil modelleriyle (LLM’ler) çalışan “otonom araçlar” geliştirmeye başladı. Halen çok yeni olmakla birlikte bu tür araçlar, LLM’lerin üretken uygulamasında önemli bir kilometre taşını temsil ediyor.
Normalde, model istediğimiz çıktıyı üretene kadar ChatGPT’nin metin penceresine dikkatlice ifade edilmiş istemler yazarak GPT-4 ile etkileşim kuruyoruz. Ancak çoğumuz, “Oje pazarının %20’sini ele geçirmek için en uygun iş planı nedir?” gibi sorularda pek de yol gösterici yanıtlar alamıyoruz.
Genel anlamda, otonom araçlar, önceden belirlenmiş bir “hedefi” gerçekleştirene kadar LLM’nin üzerinde çalıştığı sistematik bir görev dizisi oluşturabilir. Kendi kendini yöneten araçlar, web araştırması yürütme, kod yazma ve yapılacaklar listesi oluşturma gibi çeşitli görevleri gerçekleştirebilir.
Yapay zeka görev yöneticisi BabyAGI
Bu alanda yeni ufuklar açan otonom ajan BabyAGI bir yazılımcı olan Yohei Nakajima tarafından yaratıldı. Nakajima, BabyAGI’yi “bir yapay zeka görev yöneticisi içeren otonom bir yapay zeka aracı” olarak tanımlıyor. Küçük risk sermayesi firması Untapped Capital’in ortağı olan Nakajima, ilk başta risk sermayesi olarak rutin olarak gerçekleştirdiği bazı görevleri kendi iş akışını kopyalayarak otomatikleştirecek bir temsilci oluşturmaya başladığını söylüyor.
BabyAGI ayrıca GPT-4 dil modelinin tamamlaması için görevleri sistematik olarak tamamlıyor, ekliyor ve yeniden önceliklendiriyor. Nakajima, BabyAGI çalışmasını Github üzerinden paylaştı. Nakajima, diğer geliştiricilerin BabyAGI’yi geliştirme yöntemlerinden ilham aldığını söylüyor. Bazı geliştiriciler, paralel görevler üzerinde çalışma yeteneği, ek aracılar oluşturma yeteneğinin yanı sıra kod yazma ve robotik işlevselliği eklemenin yanı sıra moderasyon işlevleri eklediklerini söylüyor.