Günlük koşturmacamıza şimdi yapay zeka da eklendi. Pek çok kişi iş yerinde ya da evinde bu teknolojiyi kullanan çözümleri hayatına dahil etti. Yapay zeka, aslında bir süredir aramızda ve bir telefonun kamerasından Adobe Photoshop’ta gördüğümüz yeni araçlara kadar pek çok yerde karşımıza çıkıyor.
Özellikle de OpenAI çatısı altında hayatımıza giren ChatGPT bir dönüm noktası olabilir. Hem ‘üretken yapay zeka’ kavramını bize kazandırdı, hem de rakiplerini de bu sahaya çekerek bu teknolojide çok daha yoğun ve güçlü adımları izlemeye başladık. Peki yapay zeka için gidecek daha çok yol var mı, yoksa artık zirveye yakın mıyız?
ChatGPT sonrası dünyada sadece bir yıl geçirdik, bu nedenle yapay zekanın zirvesine ulaşıp ulaşmadığımızı sorgulamak için biraz erken görünebilir. Nadiren de olsa, bir teknolojinin zirve versiyonu ilk yıl içinde ortaya çıkar ve yapay zekanın ana hedefi olan yapay genel zeka (AGI) için hala yapılacak çok şey var.
2024’e doğru ilerlerken, sorulması gereken soru artık yapay zekanın nasıl kullanılacağından çok bunun yerine, bu teknolojinin günümüzdeki en popüler biçimi olan üretken yapay zekanın şimdiden zirveye ulaşıp ulaşmadığıyla ilgili. Başka bir deyişle, günümüzün en gelişmiş üretken yapay zeka modellerinde performansta bir adım daha ileri gitmek mümkün mü?
Araştırmacılar teoride performans artışının mümkün olduğunu söylüyor. Ancak pratikte bunu başarmak daha zor. Bu tartışmaların çoğu Gemini’nin piyasaya sürülmesinin ardından başlatıldı. Uzun zamandır beklenen yapay zeka modeli nihayet 6 Aralık’ta Google’ın şimdiye kadarki en yetenekli yapay zeka modeli olarak tanıtıldı.
Gemini İle Yapay Zekada Beklentiler Yükseldi
Aynı zamanda Gemini, Google’ın ChatGPT’ye güç veren büyük dil modeli GPT-4’e yanıtı olacak. Gemini’nin GPT-4’ten dokuz ay sonra piyasaya sürülmesiyle, üretken yapay zeka alanını ileriye taşıması için beklentiler yüksek. Ancak şu bir gerçek ki Google’ın kendi verileri, beklentilerin karşılanmasının zor olduğunu gösteriyor. Google’ın yapay zeka modelinin gelecek yıl çıkacak gelişmiş bir versiyonu olan Gemini Ultra, performans kıyaslamalarında GPT-4’ün ancak sınırlı seviyede önünde yer alıyor.
Okuduğunu anlama noktasında Gemini Ultra 82,4 puan alırken GPT-4 80,9 puan almış. Gemini Ultra, günlük görevler için sağduyulu muhakemeyi ölçen bir kriterde GPT-4’e direnemiyor ve kaybediyor.
Anlayacağınız henüz hiç kimse GPT-4’ü ikna edici bir şekilde yenemedi, buna karşın eninde sonunda GPT-4’ü alt edecek bir modelin ortaya çıkma ihtimali var.
LLM’lere güç veren sinir ağları olan transformatörler, üzerinde çalışabilecekleri daha fazla parametreye (bir yapay zeka modelindeki değişken sayısı) sahip olduklarında iyi ölçeklenirler. OpenAI, modellerinin kaç parametreye sahip olduğunu açıklamadı, ancak bazı tahminler GPT-3’ün yaklaşık 175 milyar parametreye sahip olduğunu gösteriyor.
Bu modelleri GPU’lar gibi çok daha fazla yapay zeka işlemcisiyle güçlendirirseniz veya parametre sayısını katlanarak artırırsanız, çok daha iyi performans göstermeleri gerekiyor.
Ancak bu pek de pratik değil. Büyük miktarda veriye sahip olmayı göze alabilen bir şirketseniz – ki şu anda bu şirketlerden sadece bir avuç var – ve büyük miktarda bilgi işleminiz varsa bu gerçekten güzel.
Ayrıca son araştırmalar, transformatörlerin potansiyel olarak endüstrinin AGI’ye ulaşmasını engelleyebilecek başka sınırlamalara sahip olduğuna işaret ediyor. Google araştırmacıları, bu yönde geçen aylarda transformatörlerin genelleme konusunda pek de iyi olmadığının altını çizen bir makale yayınladı. OpenAI’nın CEO’su Sam Altman ve rakipleri transformatör tabanlı teknolojilerinin AGI’ye ulaşmalarına yardımcı olacağını umuyorlarsa bu pek kulağa hoş gelmiyor.
Birkaç teknoloji devi bu konuda çözümler üzerinde çalışıyor ve örneklerden biri dünya modeli. Basit bir ifadeyle bu, bir transformatörün üzerinde ona bir miktar muhakeme kapasitesi kazandıran teknik bir gelişme olacak.
Bu engin hafızaya biraz muhakeme yapma kapasitesi ekleyebilirsek, o zaman gerçekten faydalı bir şeye sahip olabiliriz. Ancak görünen o ki şirketler henüz böyle bir modelin ana akıma girmesine hazır değil ve biraz daha beklememiz gerekecek.
Özetle yapay zeka noktasında epey yol kat ettik, ancak daha göreceğimiz çok gelişme var ve özellikle yapay zekanın muhakemesi noktası yeni yılda daha kritik öneme sahip olacak.
