Yapay zeka yazından sonra: Sırada ne var?

Hemens her görüşe göre, 2023 yapay zeka için harika bir yıldı. Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) ve bunların chatbot uygulamaları gündeme hakim oldu ve geniş bir kullanım alanında ilerlemeler kaydedildi. Bunlar arasında görüntü, video ve ses üretimi de yer alıyor.

Bu dijital teknolojilerin birleşimi, yeni kullanım alanları ve iş modellerine yol açtı, hatta dijital insanların yaygınlaştığı noktaya kadar, influencer’lar ve haber spikerleri olarak gerçek insanların yerini aldı.

Daha da önemlisi, 2023 çok sayıda insanın YZ’yi günlük işlerinin bir parçası olarak bilinçli bir şekilde kullanmaya ve benimsemeye başladığı yıl oldu. Hızlı YZ inovasyonu, on yıl içinde dost canlısı ev robotlarından yapay genel zekaya (AGI) kadar her şey dahil olmak üzere gelecek tahminlerini de besledi. Bununla birlikte, ilerleme hiçbir zaman düz bir çizgi değildir ve zorluklar bu öngörülen ilerlemelerin bazılarını engelleyebilir.

Yapay zeka günlük hayatımızın ve işimizin dokusunu giderek daha fazla örerken, akla şu soru geliyor: Bundan sonra ne bekleyebiliriz?”

Fiziksel robotlar yakında gelebilir

Dijital gelişmeler şaşırtmaya devam ederken, yapay zekanın fiziksel alanı – özellikle robotik – hayal gücümüzü yakalamakta çok geride değil. LLM’ler, özellikle kamera görüşü yoluyla görüntü tanıma yetenekleriyle birleştirildiğinde, eksik parçayı, yani esasen bir beyin sağlayabilir. Bu teknolojiler sayesinde robotlar talepleri daha kolay anlayıp yanıtlayabilir ve çevrelerindeki dünyayı algılayabilir.

Robot Raporu’nda Nvidia’nın robotlar ve uç bilişimden sorumlu Başkan Yardımcısı Deepu Talla, LLM’lerin robotların insan talimatlarını daha iyi anlamalarını, birbirlerinden öğrenmelerini ve çevrelerini kavramalarını sağlayacağını söyledi.

Robot performansını artırmanın bir yolu da birden fazla model kullanmaktır. Örneğin MIT’nin Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL) bünyesindeki bir grup olan Improbable AI Lab, her biri dil, görme ve eylem gibi belirli görevler için ayarlanmış üç farklı temel modelden yararlanan bir çerçeve geliştirdi.

Laboratuvar araştırmacıları, “Her bir temel model, [robotun] karar verme sürecinin farklı bir bölümünü ele alıyor ve daha sonra karar verme zamanı geldiğinde birlikte çalışıyor” diyor.

Bu modellerin bir araya getirilmesi, robotların gerçek dünyada yaygın olarak kullanılabilir ve pratik olması için yeterli olmayabilir. Bu sınırlamaları ele almak için Stanford Üniversitesi’nde Mobile ALOHA adlı yeni bir yapay zeka sistemi geliştirildi.

Bu sistem robotların “bir parça karidesi soteleyip servis etmek, ağır tencereleri saklamak için iki kapılı bir duvar dolabını açmak, bir asansörü çağırıp girmek ve mutfak musluğunu kullanarak kullanılmış bir tavayı hafifçe durulamak gibi karmaşık mobil manipülasyon görevlerini otonom olarak tamamlamasına” olanak tanıyor.

Robotik için bir ImageNet anı

Bu durum Jack Clark’ın ImportAI bülteninde görüş bildirmesine yol açtı: “Robotlar, hem robot davranışlarını öğrenme maliyetinin hem de davranışlarını öğrenme verilerinin düştüğü ‘ImageNet anına’ yaklaşıyor olabilir.”

ImageNet, 2006 yılında Fei Fei Lee tarafından başlatılan ve bilgisayarla görme ve derin öğrenme araştırmalarının ilerletilmesinde yaygın olarak kullanılan etiketli görüntülerden oluşan büyük bir veri kümesidir. ImageNet, 2010 yılından itibaren görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve yerelleştirme görevlerinde bilgisayarla görme algoritmalarının performansını değerlendirmeyi amaçlayan yıllık bir yarışmanın veri kümesi olarak hizmet verdi.

Clark’ın atıfta bulunduğu an, Alex Krizhevsky ile birlikte Ilya Sutskever ve Geoffrey Hinton’un da dahil olduğu birkaç yapay zeka araştırmacısının, görüntü sınıflandırma hata oranlarında çarpıcı bir düşüş sağlayan bir derin öğrenme biçimi olan konvolüsyonel sinir ağı (CNN) mimarisini geliştirdiği 2012 yılına ait.

Bu an, derin öğrenmenin potansiyelini ortaya koydu ve modern yapay zeka çağını etkili bir şekilde başlatan şey oldu. Clark’ın görüşüne göre sektör şimdi fiziksel robotlar için de benzer bir noktada olabilir. Eğer bu doğruysa, iki ayaklı robotlar on yıl içinde hastanelerde, fabrikalarda, mağazalarda ya da evde bizimle işbirliği yapıyor olabilir. Ev işlerinizin yapay zeka destekli robotlar tarafından zahmetsizce yönetildiği bir gelecek hayal edin.

YZ’nin ilerleme hızı nefes kesici

Bu tür birçok dönüm noktası yakın olabilir. Nvidia CEO’su Jensen Huang geçtiğimiz günlerde yaptığı açıklamada, yapay zekanın çok çeşitli görevlerde insan seviyesinde performans gösterebileceği nokta olan AGI’ye beş yıl içinde ulaşılabileceğini söyledi. Nvidia’da kıdemli araştırma bilimcisi ve YZ aracıları lideri Jim Fan, “YZ’de geçtiğimiz yıl Taş Devri’nden Uzay Çağı’na sıçramak gibi” diye ekledi.

Danışmanlık devi McKinsey, yapay zekanın küresel ekonomiye yılda 4 trilyon dolardan fazla katkı sağlayacağını tahmin ediyor. UBS’in menkul kıymetleri kısa bir süre önce yapay zekâya bakış açılarını güncelleyerek onu on yılın teknoloji teması olarak adlandırdı ve yapay zekâ pazarının 2022’de 2,2 milyar dolardan 2027’ye kadar 225 milyar dolara çıkacağını öngördü. Bu, %152’lik bir yıllık bileşik büyüme oranını (CAGR) temsil ediyor ve gerçekten şaşırtıcı bir rakam.

Yapay zekânın yaşam kalitemizi artırma potansiyeline duyulan coşku oldukça yüksek. Bill Gates 2023’ün sonunda yazdığı “Gates Notes” mektubunda “YZ inovasyon hattını güçlendirmek üzere” dedi. Bir New York Times makalesi, yapay zeka start-up şirketi Adept’in CEO’su David Luan’dan alıntı yapıyor: “Yapay zekanın hızlı ilerleyişi devam edecek. Bu kaçınılmaz.”

Tüm bunlar göz önüne alındığında, yeni teknolojilere duyulan heyecanın bir göstergesi olan Gartner Gelişen Teknoloji Hype Döngüsü’ne göre yapay zekanın şişirilmiş beklentilerin zirvesinde olması sürpriz olmamalı.

Yapay zekanın ilerlemesi kaçınılmaz mı?

YZ’nin 2023’teki başarılarının tadını çıkarırken, bu hızlı büyüme döneminin ardından bizi hangi zorlukların beklediğini de düşünmeliyiz. YZ’nin arkasındaki ivme, en azından dot com dönemini besleyen İnternet patlamasından bu yana gördüğümüz hiçbir şeye benzemiyor ve bunun nasıl sonuçlandığını gördük.

2024’teki YZ patlamasında da buna benzer bir şey olabilir mi? Fortune’da yayınlanan bir makaleye göre: “Yatırımcılar para yatırdıkları şirketlerin çoğunun uygulanabilir bir iş modeline sahip olmadığını keşfettikçe ve birçok büyük şirket bilgi işlem maliyetinin faydadan daha ağır bastığını gördükçe, bu yıl muhtemelen bir gerileme yılı olacak.”

Bu görüş, Amara Yasası ile uyumlu: “Bir teknolojinin etkisini kısa vadede abartma, uzun vadede ise küçümseme eğilimindeyiz.” Bu da sistemlerin bozulmadan sonra yeniden dengelenmeye çalıştığını ya da abartının genellikle gerçekliği geride bıraktığını ifade etmenin başka bir yolu.

Bu görüş, daha önce iki kez yaşanmış olmasına rağmen, YZ endüstrisinin mutlaka gözden düşeceği anlamına gelmiyor. İlk olarak 1956’da Dartmouth College’da düzenlenen bir konferansta bir terim olarak ortaya atılmasından bu yana YZ, spekülatif vaatler gerçekleşmediğinde uygulamaların oluşturulması ve dağıtılmasında karşılaşılan sorunlar nedeniyle sona eren en az iki yüksek beklenti dönemi geçirmiştir. “YZ kışları” olarak bilinen bu dönemler 1974’ten 1980’e ve yine 1987’den 1993’e kadar yaşandı.

Her şey gökkuşağı ve unicorn’lar değil

Şimdi parlak bir “YZ yazının” ortasında, başka bir kış riski var mı? Bilgi işlem maliyetine ek olarak, iklim değişikliği ve sürdürülebilirlik kaygıları ile karşı karşıya kalan yapay zeka model eğitimi ve çıkarımında enerji kullanımı ile ilgili sorunlar da var.

Bir de bazen “yapay zeka mahşerinin dört atlısı” olarak adlandırılan sorunlar var: Veri yanlılığı, veri güvenliği, telif hakkı ihlali ve halüsinasyon. New York Times tarafından OpenAI ve Microsoft’a karşı açılan son dava ile telif hakkı sorunu en acil olanıdır. Bazı yorumcular, Times’ın kazanması halinde, birçok gen AI şirketinin üzerine inşa edildiği tüm iş modelinin sona erebileceğini düşünüyor.

En büyük endişe ise YZ’den kaynaklanabilecek potansiyel varoluşsal tehdit. Bazıları bunu sınırsız bolluğa giden bir yol olarak görerek YZ’nin ortaya çıkışını memnuniyetle karşılarken, Etkin Özgecilik savunucularının başını çektiği diğer pek çok kişi bunun insanlığın yok olmasına yol açabileceğinden korkuyor.

2.700’den fazla YZ araştırmacısının katıldığı yeni bir anket, bu varoluşsal korkuların mevcut boyutunu ortaya koyuyor. “Ankete katılanların ortalaması, gelişmiş YZ’nin insan neslinin tükenmesine veya benzer bir duruma yol açmasına %5 veya daha fazla ihtimal verirken, katılımcıların üçte biri ila yarısı %10 veya daha fazla ihtimal verdi.”

Dengeli bir bakış açısı

Hiç değilse, bilinen ve potansiyel sorunlar YZ coşkusu üzerinde bir fren işlevi görüyor. Ancak şimdilik, 2024’te YZ’nin ilerlemeye devam edeceğine dair tahminler bol olduğu için ivme ilerliyor.

Örneğin, New York Times şöyle diyor:

“Bu yıl YZ endüstrisi tek bir ana özellik ile tanımlanacak: Gelişmelerin birbiri üzerine inşa edilmesiyle teknolojinin olağanüstü bir hızla ilerlemesi, yapay zekanın yeni medya türleri üretmesini, insan muhakemesini yeni yollarla taklit etmesini ve yeni bir robot türü aracılığıyla fiziksel dünyaya sızmasını sağlayacak.”

One Useful Thing blogunda yazan Ethan Mollick de benzer bir görüşe sahip: “Büyük olasılıkla, yapay zeka gelişimi teknik, ekonomik ya da yasal sınırlar nedeniyle yavaşlamadan önce bir süre daha hızlanacak.”

Yapay zekada önümüzdeki yıl şüphesiz dramatik değişiklikler getirecek. Umarım bunlar, hayat kurtaran yeni ilaçların keşfi gibi yaşam kalitemizi artıran gelişmeleri de içeriyor. Muhtemelen, en iyimser vaatler 2024 yılında gerçekleşmeyecek ve piyasa beklentilerinde bir miktar geri çekilmeye yol açacaktır. Hype döngülerinin doğasında bu vardır. Umarım, bu tür hayal kırıklıkları başka bir yapay zeka kışına yol açmaz.

Kaynak: Gary Grossman / Venturebeat*

* Gary Grossman, Edelman’da teknoloji uygulamalarından sorumlu başkan yardımcısı ve Edelman Yapay Zeka Mükemmeliyet Merkezi’nin küresel lideri.

Yapayzeka.news’in hiçbir güncellemesini kaçırmamak için bizi Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram‘ ve Whatsapp Kanalımız‘dan takip edin.