Yapay genel zekadan ne kadar uzaktayız?
18.11.2021
Sosyal Medya

Yapay genel zekadan ne kadar uzaktayız?

Geliştiriciler ve araştırmacılar, yapay genel zekanın insan beynini ne ölçüde taklit etmesi gerektiğini tartışıyorlar. Bu konuda baskın gelen iki düşünce okulunun fikirlerini karşılaştırıyoruz.

Yapay genel zeka beraberinde birçok soru işaretini getiren bir ideal. İnsan beyninin tüm kabiliyetlerine sahip yapay genel zekanın (YGZ) gerçek olması için daha ne kadar zamana ihtiyaç var? Geleceğin yapay genel zekaları insan beynine benzer şekilde mi çalışacak yoksa o zamana kadar akıllı makineler inşa etmenin daha iyi bir yolunu mu bulacağız?

Teorisyenler, yapay zekanın ilk ortaya çıktığı zamanlardan başlayarak, akıllı makinelerin bir gün insanlarla hemen hemen aynı şekilde düşünebileceğini varsaydılar. Bu idealist amacın benimsenmesinin başlıca sebebi, insan beyninden daha büyük bir bilişsel güç tanımamamız. Konu yüksek düzeyde bilişsel işlem elde etmek olduğunda, insan zihni muhteşem bir aygıttır. Ancak son dönemde, yapay genel zekaya nasıl ulaşılacağı, bu amacı gerçekleştirmek için en iyi yolun hangisi olduğuna dair dikkate değer tartışmalar ve düşünce okulları ortaya çıkmış durumda. Özellikle insan beyninden ilham alan ancak bazı kilit noktalarda ondan ayrışan derin öğrenme alanındaki önemli ilerlemeler, yapay genel zekaya ulaşmanın başka yollarının da olabileceğine dair yeni fikirleri destekliyor.

Yapay genel zeka nedir?

Yapay genel zeka birçokları için yapay zeka disiplinin nihai hedefi konumunda. Yapay zeka disiplinin başlangıcı kabul edilen 50’lerden bu yana, mühendisler her türlü görevi tamamlayabilen ve bir işten diğerine kolayca geçebilen akıllı robotlar tasarladılar. Ortaya koydukları ilk ilkel yapay zeka örneklerinden bu yana hayalleri bir gün insan dilini anlayan, akıl yürütebilen, planlayabilen, anlayabilen ve sağduyu gösterebilen makineler geliştirebilmekti.

Yapay genel zeka, bir insanla aynı şekilde düşünebilen ve öğrenebilen makinedir. Durumsal bağlamları anlayabilmesi, bir görevi tamamlamak için öğrendiği şeyleri diğer görevlere uygulayabilmesi öngörülmüştür.

Yapay genel zekanın güncel durumu

Günümüzün en akıllı makineleri, yeni görevleri gerçekleştirmeleri istendiğinde sudan çıkmış balığa dönebiliyor. Küçük çocuklar bile tek bir ortamda öğrendiklerini yeni görevleri, en karmaşık yapay zeka destekli makinelerin başaramadığı şekilde kolayca uygulayabiliyorken, yapay genel zekayı gerçekleştirmekten hâlâ çok uzak olduğumuz söylenebilir.

Araştırmacılar yapay genel zekanın gelişimini baltalayan zorluklar üzerinde çalışıyorlar. Zekanın bazı unsurlarını çoğaltmayı amaçlayan, çoğunlukla derin öğrenmeye odaklanan bir dizi yaklaşımın revaçta olduğu görülüyor. Bunların başında, eğitim veri setlerinde öğrenme korelasyonları söz konusu olduğunda, sinir ağları en ileri teknoloji olarak kabul ediliyor. Takviyeli öğrenme (reinforcement learning), makinelerin açıkça belirlenmiş kuralları olan bir görevi nasıl tamamlayacaklarını bağımsız olarak öğrenmeleri için kullanılan güçlü bir araçken, üretken rakip ağlar bilgisayarların problem çözmede daha yaratıcı yaklaşımlar benimsemesini sağlıyor. Ancak bu tekniklerin bazılarını veya tümünü birleştiren yalnızca birkaç yaklaşım var. Bu durum, günümüz yapay zeka uygulamalarının yalnızca kısıtlı görevleri çözebilmesine neden oluyor ve yapay genel zekaya giden yoldaki en büyük engeli teşkil ediyor.

Derin anlayış: Yapay genel zekaya daha insani bir yaklaşım

Günümüzün derin öğrenme algoritmaları, insan benzeri düşünmenin en büyük gerekliliklerinden bazıları olan bilgiyi bağlama oturtma ve genelleştirme becerisinden yoksun. Derin öğrenmenin kabiliyetlerinin insanlığı yapay genel zekaya ulaştırabileceğinden şüpheli olanlar, makinelerin insan beynini nöron nöron kopyalaması gerekmediği fikrini daha gerçekçi ve ulaşılabilir buluyor. Bu düşünce okulu, insan zihninin bilgiyi daha geniş bir problem kümesine yayarak tahminleme yapmak için bilginin sembolik temsilini kullanmak gibi belirli özelliklerini makinelere kazandırmanın önemli olduğuna inanıyor.

Derin öğrenme tekniğinin yapay genel zekaya ulaşmasının önündeki en büyük engeller, makinelere muhakeme ve gelişmiş dil anlama yetenekleri katamaması. Derin öğrenme, etiketlenmiş verilerle birçok algoritmanın eğitilmesine olanak tanırken, yapay genel zeka hayalinin bir parçası olan derin anlayışı makinelere kazandıramıyor.

Derin öğrenmenin akıl yürütmede veya bilgiyi genellemede zorlanmasının nedeni, algoritmaların yalnızca kendilerine gösterilenleri bilmesidir. Bir görüntü tanıma modelini eğitmek için binlerce hatta milyonlarca etiketli fotoğraf gerekir. Ancak tüm bu eğitim verilerinin beslenmesinden sonra bile, yapay zeka modeli doğal dil anlama gibi farklı görevleri yerine getiremez.

Sınırlamalarına rağmen, bu düşünce okulu derin öğrenmeden uzaklaşmayı savunmuyor. Bunun yerine, geliştiricilerin derin öğrenmeyi yapay zekaya yönelik klasik yaklaşımlarla birleştirmenin yollarını araması gerektiğine inanıyor. Bunlar, bilgi grafikleri (knowledge graphs) gibi verilerin daha sembolik yorumlarının kullanılmasını içeriyor. Bilgi grafikleri, insanların bilgiyle nasıl etkileşime girdiğini anlamak ve zaman içinde iyileştirmeler yapmak için derin öğrenme modellerini kullanırken, anlamsal olarak ilişkili bilgi parçalarını birbirine bağlayan verileri bağlamsallaştırıyor.

Derin öğrenmenin zorlukları her ne kadar yapay genel zekaya ulaşmayı engellese de, yapay zeka alanına kattığı kabiliyetleri birçok noktada görmek mümkün. Yapay genel zeka fikri, teknolojinin nihai olarak insana fayda sağlamasını ve dünyada fark yaratmasını öngördüğü için günümüzün ürünleştirilen gelişmelerini hedefe yönelik atılmış adımlar olarak görmeyen bir ekol söz konusu. Bu ekole göre, yapay genel zekaya ulaşmak için derin öğrenmeye değil, derin anlayışa sahip sistemler inşa etmeye odaklanılması gerekiyor.

Yapay genel zeka insan üstü bir seviyeye ulaşabilir

Herkes yukarıdaki düşünceleri paylaşmıyor. Derin öğrenmenin kısıtlamalarının insan gibi düşünebilen yapay zekalar geliştirilmesini engellediğini savunan bu düşünce okulunun karşısında, derin öğrenmenin makinelere insan üstü kabiliyetler kazandırabileceği fikri yer alıyor. Bu düşünce okuluna göre, insan benzeri düşünceyi kopyalamaya yönelik çabalar, istemeden makinelerin gelecek kabiliyetlerini sınırlayabilir. Derin öğrenme modelleri, temelde insan beyninden farklı izler üzerinde çalışır, yeterli veri ve hesaplama gücü verildiğinde, ne kadar ileri gidebileceklerini söylemek mümkün değildir. Hala yapay genel zekadan uzak olsak da derin öğrenme potansiyel olarak bizi oraya götürebilir.

Bu okul, derin öğrenme tekniğinin yapay zeka modellerine insan üstü yetenekler kazandırma kabiliyetinin göz ardı edilmemesi gerektiğini savunuyor ve makinelerin yeterince veriyle beslendiğinde insanların yorumlayamadığı soyutlamaları öğrenebildiğine dikkat çekiyor.

Derin öğrenmenin bir disiplini olan pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning), genel zekaya yönelik umut verici bir yol olabilir. Bu algoritmalar, yeni görevlerin öğrenilmesi söz konusu olduğunda insan zihnine benzer şekilde çalışır. Sentetik ortamlarda yapılan deneylerde, makinelerin öğrendiklerini bir görevden diğerine genelleme yeteneği gösterebildiklerine işaret eden bulgular var.

Bu düşünceye göre, yapay genel zekanın önündeki en büyük engel derin öğrenme modellerinin eğitim süreçlerinin yavaşlığı ancak geliştiricilerin bu sorunu aşabileceğine inanılıyor. Bu okul, algoritmaların bir şeyin ne olduğunu öğrenmek için milyonlarca örneğini görmesine gerek kalmaması için modellerin üzerinde çalıştığı veri kümelerini optimize etme çabalarının kilit rol oynayacağını düşünüyor. Öte yandan, günümüzde sınırlı veri ve işlem gücüne sahip olduğumuz gerçeğine dikkat çekerek, derin öğrenmenin henüz olgunluk dönemine geçmediğinin altını çiziyor.

InnovAI: Yerli ve milli yapay zeka çözümleri

Araştırmacılar yapay genel zekaya nasıl ulaşacağımız konusunda fikir ayrılıkları yaşarken, önümüzdeki süreç için ortaya atılan fikirlerin netliği ve tutarlılığı bile hedefe eskisinden daha yakın olduğumuzun bir göstergesi olarak yorumlanabilir. Henüz kimse yapay genel zekanın ne zaman gerçeğe dönüşeceğini bilmiyor ancak bunun yakın bir gelecekte olmayacağı konusunda hemfikir. Yapay zekanın uzak geleceği bir süre daha gizemini koruyacağa benziyor.

Bu esnada İnnova, etkinliği kanıtlanmış yaklaşımları kullanarak geliştirdiği InnovAI yapay zeka modelleriyle, kurumların hem bugünkü hem de yakın gelecekteki ihtiyaçları için öngörücü bakım, anomali tespit, tahminleme, müşteri deneyimi, karar destek ve büyük veri sistemleri sunuyor. Yeni nesil iş yapma şekillerini ve Endüstri 4.0 akımını desteklemek için geliştirilen InnovAI yapay zeka modelleri, sorunları daha ortaya çıkmadan tespit edebiliyor, müşterilerin davranış desenlerini saptayabiliyor ve stratejik kararların büyük veride saklı içgörüler ışığında alınmalarını mümkün kılarak şirketlere rekabet avantajı sağlıyor.

Öne Çıkan Yazılar
NFT nedir, nasıl yapılır ve satılır?
NFT nedir, nasıl yapılır ve alınır?
Son dönemde blok zinciri ve kripto paraların yükselişini NFT teknolojisi izledi, özellikle sanat eserlerinin yüksek fiyatlarla...
15.06.2021
Dijital Dönüşüm
Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) Nedir? Nasıl Çalışır?
Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) Nedir? Nasıl Çalışır?
Robotik süreç otomasyonu (Robotic Process Automation - RPA) nedir? Nasıl çalışır? Bu soruların cevaplarını bulmaya çalışacağımız...
14.03.2019
Dijital Dönüşüm
Nesnelerin İnterneti (IoT) Nedir?
Nesnelerin İnterneti (IoT) Nedir?
Nesnelerin İnterneti, bilgi üretebilen ve internet üzerinden bunu paylaşabilen tüm bilgi işlem cihazlarını, mekanik ve dijital...
7.05.2021
Dijital Dönüşüm
Gelecekte tarım nasıl olacak?
Gelecekte tarım nasıl olacak?
Tarım sektörünün önemi küreselleşen ekonomik sistem, artan rekabet ve değişkenlik gösteren pazar şartlarının etkisiyle giderek...
28.08.2020
Dijital Dönüşüm
Geleceğin akıllı şehir konsepti nasıl bir yaşam vadediyor?
Geleceğin akıllı şehir konsepti nasıl bir yaşam vadediyor?
20. yüzyılın son çeyreğinden itibaren gelişen teknolojilerle yenilikçilik kavramlarını bir araya getiriliyor ve yeni bir...
17.04.2020
Dijital Dönüşüm
Endüstri 4.0 ile Gelen Yeni Üretim Çağı - Akıllı Fabrikalar
Endüstri 4.0 İle Gelen Yeni Üretim Çağı - Akıllı Fabrikalar
Makinelerin kendi aralarında konuştuğu, üretimi insanların değil makinelerin organize ettiği Akıllı Fabrikalar ile üretimin...
13.07.2016
Dijital Dönüşüm