Dünyanın en gelişmiş yapay zeka sistemlerinden bazıları, satranç veya pokerde insan oyuncuları yenmesiyle ünlüdür. Diğer algoritmalar, kedileri nasıl tanıyacaklarını öğrenme yetenekleri veya daha koyu tenli insanları tanıyamamaları ile bilinir.
Elbette, oyun oynama veya hayvanları tanımlama yetenekleri etkileyici, ancak bu yararlı yapay zeka sistemleri oluşturmaya yardımcı oluyor mu? Bunu cevaplamak için bir adım geri atıp yapay zekanın amaçlarının ne olduğunu sorgulamamız gerekiyor.
Yapay zeka sistemleri gerçekten sadece bir görevi yapabilir. Örneğin Pluribus, göreve o kadar özeldir ki, bırakın araba kullanmayı veya dünya hakimiyetini planlamayı, blackjack gibi başka bir kart oyununu bile oynayamaz.
Bu insan zekasından çok farklı. Temel özelliklerimizden biri genelleme yapabilmemizdir. Hayat boyunca farklı becerilerde oldukça yetenekli hale geliriz. Bu becerilerden birkaçında uzmanlaşabiliriz, hatta bazılarından kariyer yapabiliriz, ancak yine de öğrenme ve hayatımızdaki diğer görevleri yerine getirme yeteneğine sahibiz.
Dahası, bir şeyin bilgisini başka bir şeyde beceri kazanmak için kullanarak becerileri de aktarabiliriz. AI sistemleri temelde bu şekilde çalışmaz. Sonsuz tekrar yoluyla veya en azından enerji faturası çok yükselene kadar öğrenirler, trilyonlarca yineleme ve hesaplamaların saf ağırlığı ile tahmin doğruluğunu geliştirirler. Geliştiriciler, yapay zekanın insan zekası kadar çok yönlü olmasını istiyorsa, yapay zekanın daha genelleştirilebilir ve aktarılabilir zekaya sahip olmaya başlaması gerekir.