Meta’nın Başkan Yardımcısı ve Baş Yapay Zeka Bilimcisi, Turing Ödülü sahibi Yann LeCun, yapay zeka hakkındaki Tata Serisinin ilk bölümünün bir parçası olarak New York Bilim Akademisi Başkanı ve CEO’su Nicholas Dirks ile 14 Mart 2024’te yapay zeka hakkında geniş kapsamlı bir söyleşi yaptı.
Yann LeCun Toronto Üniversitesi’nde doktora sonrası araştırmacı olarak sinir ağları üzerine ilk araştırmalar yürütmüş ve geçmişte “yapay zekanın vaftiz babası” olarak anılan Geoffrey Hinton ile birlikte çalışmıştı. Bu ilk çalışmalar daha sonra üretken yapay zeka alanına uygulanmıştı.
LeCun, “Yaşayan her şey uyum sağlayabilir ancak beyni olan her şey öğrenebilir” diyor. Ona göre bugün kullanılan büyük dil modellerinin sınırlamaları var. Bu tür modeller, bir metindeki bir sonraki kelimeyi kestirmek için makine öğrenmesini kullanıyor, kısaca boşlukları dolduruyorlar ve göründüğü kadar akıllı değiller. LeCun’un bu noktadaki görüşü Noam Chomsky’nin bu modelleri, “stokastik papağan” olarak nitelendirmesi ile benzer.
Pekiyi ne yapmalı?
LeCun’a göre akıllı bir sistem geliştirmek için dilden daha fazlasının dikkate alınması gerektiğini söylüyor. LeCun, daha akıllı bir yapay zekaya sahip olmak için bu teknolojilerin dil girdileri yerine duyusal girdilerle (gözlemler ve etkileşimler) bilgilendirilmesi gerektiğini savunuyor. Dil kullanmadan hayatta kalabilen, son derece zeki yaratıklar olan orangutanlara dikkat çekiyor.
Metin okurken veya dili sindirirken, insan beyni bilgiyi saniyede yaklaşık 12 bayt hızla işlerken, gözlemler ve etkileşimlerden elde edilen duyusal girdiler beyinde saniyede yaklaşık 20 megabayt hızla işlenir.
Dikkat ederseniz 20 megabayt 12 baytın 1666,67 katı. Bu nokta önemli. Aslında bu nokta çok önemli çünkü bize eğitimde de bu kadar çok metin kullanılmasının doğru olmadığını hatırlatıyor. Beyine metin yerine duyusal girdiler, gözlemler ve etkileşimler vermeyi becerdiğimizde beynin veya yapay zekanın bu verileri sindirmesi 1666,67 kat daha fazla olacak. O zaman ne yapmalı? LeCun’a göre girdi olarak duyusal girdileri kullanmalıyız.
Ancak şunu da göz önüne almalıyız ki, girdi olarak Internet’te bulunan metini alıp büyük dil modellerini bu metinle iki, üç ay içinde eğitmek şüphesiz girdi olarak duyusal girdileri kullanmaktan daha kolay. “Gerçekten akıllı sistemler inşa etmek için fiziksel dünyayı anlamaları, akıl yürütebilmeleri, planlayabilmeleri, hatırlayabilmeleri ve geri getirebilmeleri gerekiyor. Gelecekte bunu yapabilecek sistemlerin mimarisi, mevcut büyük dil modellerinden çok farklı olacak” diyor LeCun.
Unutmayalım yapay zeka makine öğrenmesi ile Go oyununda şampiyon insanı yenene kadar sembolik yapay zekaydı. Zaman içinde metinin bu modellerde girdi olarak kullanılması bir kenara bırakılır mı sorusuna biz aynı LeCun gibi bırakılır diyoruz. Hazırlaması kolay olmasa da 1666,67 kat daha yararlı bir veri türü bize göre oyunun kurallarını değiştirir. Ne zaman değiştireceğini ise bekleyip göreceğiz.
KAYNAK:
Fetty Nick, Yann LeCun Emphasizes the Promise of AI, The New York Academy of Sciences, 8 Nisan 2024.
Yapayzeka.news’in hiçbir güncellemesini kaçırmamak için bizi Facebook, X (Twitter), Bluesky, LinkedIn, Instagram ve Whatsapp Kanalımız‘dan takip edin.
