Haber Detayı
Ne kadar büyürse büyüsün, yapay zekanın aşamadığı tek engel...
Baba-oğul iki araştırmacının yayımladığı çalışma, yapay zeka modellerinin bazı görevleri neden asla başaramayacağını ortaya koyuyor. Sorun veri eksikliği değil, hesaplamanın doğasında yatıyor olabilir.
Yapay zeka dünyasında son yıllarda hakim olan genel inanış, bu modellerin ne kadar çok veriyle beslenirse o kadar akıllı hale geleceği ve sonunda insan gibi düşünebilen sistemlere dönüşeceği yönündeydi.
Ancak dev teknoloji şirketlerinin milyarlarca dolarlık bu büyük kumarı, beklenmedik bir matematiksel duvara çarpmış olabilir.Baba-oğul araştırmacılar Vishal ve Varin Sikka tarafından yayımlanan yeni bir çalışma, büyük dil modellerinin belirli bir karmaşıklık seviyesinin ötesindeki görevleri yerine getirmesinin matematiksel olarak imkansız olduğunu savunuyor.
Bu bulgu, yapay zekanın sonsuz bir gelişim eğrisine sahip olduğu iddiasını da kökten sarsabilir.Araştırmanın ulaştığı sonuç aslında oldukça sade bir mantığa dayanıyor: Bir yapay zeka modeline verilen görev veya istem, modelin işleme kapasitesinden daha karmaşık bir hesaplama gerektirdiğinde sistem tıkanıyor.
Bu noktada model ya görevi tamamlayamıyor ya da tamamen yanlış bir sonuç üreterek “halüsinasyon” dediğimiz hatalı süreçlere sürükleniyor.
Karmaşık denklemlerle desteklenen bu çalışma, teknoloji dünyasının “sınır gökyüzüdür” vaatlerine çok daha alçak bir tavan çiziyor.Akıl yürütme mi, sadece taklit mi?Bu araştırma, özellikle “ajan tipi” yapay zeka modellerine yönelik beklentileri de bir hayli soğutuyor.
İnsan denetimi olmadan çok aşamalı görevleri kendi başına tamamlayabilen sistemlerin, yapay genel zekaya (AGI) giden yolda anahtar olacağı düşünülüyordu.
Fakat Sikka ailesinin çalışması, bu modellerin karmaşık mantık zincirlerinde neden sınıfta kaldığını matematiksel bir kesinlikle ortaya koyuyor.
Aslında bu, yapay zekanın yeteneklerine şüpheyle bakan ilk çalışma değil.
Geçtiğimiz yıl Apple araştırmacıları da benzer bir sonuca ulaşmış, dil modellerinin gerçek anlamda “düşünmediğini”, sadece düşündüğüne dair çok ikna edici bir illüzyon yarattığını belirtmişti.Yapay zekanın yaratıcılık konusundaki sınırlarını zorlayan testler de şimdiye kadar pek iç açıcı sonuçlar vermedi.
Birçok uzman, bu modellerin çalışma prensibi gereği asla bizim anladığımız manada bir “zekaya” sahip olamayacağını savunuyor.
Sikka’ların sunduğu kanıtlar da bu görüşü destekleyen en güçlü akademik belgelerden biri haline geldi.
Mevcut veriler ışığında, yapay zekanın Elon Musk gibi isimlerin iddia ettiği gibi bu yılın sonunda insan zekasını aşması, bilimsel bir gerçeklikten ziyade iyimser bir temenni olarak kalıyor.
Görünen o ki, yapay zekayı daha akıllı yapmanın yolu sadece daha fazla veri yüklemekten değil, temel hesaplama mantığını kökten değiştirmekten geçecek...
