AGI’ye kademeli yürüyüş

gelişi yapay genel zeka (AGI) — bir yapay zekanın, bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi anlama veya öğrenme yeteneği — kaçınılmazdır. Birçok uzmanın AGI’ye asla ulaşılamayacağı veya ortaya çıkmasının yüzlerce yıl alacağı yönündeki tahminlerine rağmen, önümüzdeki on yıl içinde burada olacağına inanıyorum.

Yapay genel zeka neden geliyor?

Nasıl bu kadar emin olabilirim? Veri yığınlarını bir insanın yapabileceğinden daha hızlı ve daha doğru bir şekilde işleme ve analiz etme kapasitesine sahip devasa programlar üretme bilgi birikimine zaten sahibiz. Ve gerçekte, büyük programlara zaten gerek olmayabilir. Neokorteksin (insan beyninin düşünmek için kullandığımız kısmı) yapısı ve onu tanımlamak için gereken DNA miktarı göz önüne alındığında, 7,5 megabayt kadar küçük bir programda eksiksiz bir AGI oluşturabiliriz.

Ayrıca serebellumdaki (insan beyninin kas koordinasyonundan sorumlu kısmı) 56 milyar nöron tarafından kontrol edilen sıvı hareketini gösteren robotlar gördük. Yine, bir süper bilgisayar değil, koordinasyon, denge ve reaksiyonların nasıl çalışması gerektiğine dair içgörü ile birlikte birkaç mikroişlemci gerekir.

İşin püf noktası, bugünün yapay zeka gerçek insan benzeri zekaya yaklaşan bir şeye ilerlemek için, bilincin üç temel bileşenine ihtiyacı vardır: merkezde varlığın bulunduğu bir içsel zihinsel çevre modeli; mevcut eylemlere dayalı olarak gelecekteki sonuç(lar)ın algılanmasına izin veren bir zaman algısı; ve bir hayal gücü, böylece birden fazla potansiyel eylem dikkate alınabilir ve sonuçları değerlendirilip seçilebilir. Kısacası, üç yaşındaki bir çocuğun yaptığı gibi, bildiği her şeyi bildiği her şey bağlamında yorumlayarak gerçek nesneleri keşfedebilmeli, deneyebilmeli ve öğrenebilmelidir.

Yapay zekanın henüz yapamadığı şey

Ne yazık ki, günümüzün dar yapay zeka uygulamaları, bilgileri entegre edilmesine ve daha sonra diğer AI uygulamaları tarafından kullanılmasına izin verecek şekilde genelleştirilmiş bir şekilde depolamamaktadır. İnsanların aksine, AI’lar birden fazla duyudan gelen bilgileri birleştiremez. Bu nedenle, dil ve görüntü işleme uygulamalarını bir araya getirmek mümkün olsa da, araştırmacılar bunları bir çocuğun görme, dil ve işitmeyi bütünleştirdiği aynı kusursuz, zahmetsiz şekilde entegre etmenin bir yolunu bulamadılar.

Bu, günümüzün yapay zekasından hiçbir şey götürmez. İş süreçlerini düzene sokmak için tanımlayabilen, değerlendirebilen ve önerilerde bulunabilen AI botlarından siber güvenlik engellemek için veri giriş modellerini sürekli olarak izleyen sistemler siber saldırılar, AI, verileri insanların yapabileceğinden daha hızlı işleme ve analiz etme yeteneğini defalarca göstermiştir. Ancak başarıları etkileyici olsa da, çoğumuzun deneyimlediği yapay zeka, gerçek bir zeka biçiminden çok güçlü bir istatistiksel analiz yöntemi gibidir. Günümüzün yapay zekası, büyük veri kümelerine olan bağımlılığıyla sınırlıdır ve ortaya çıkan sistemin tamamen beklenmedik durumlarla başa çıkmasına yetecek kadar büyük bir veri kümesi oluşturmanın hiçbir yolu yoktur.

AGI’ye ulaşmak için, araştırmacıların odak noktalarını sürekli genişleyen veri kümelerinden, yapay zekanın insanlarla aynı türden bağlamsal, sağduyulu anlayış sergilemeye başlamasını sağlayan biyolojik olarak daha makul bir yapıya kaydırması gerekiyor. Bugüne kadar, AI yatırımcıları, üç yaşındaki bir çocuğun rutin olarak uğraştığı aynı sorunları çözebilecek böyle bir projeyi finanse etmek konusunda isteksizdi. Bunun nedeni, üç yaşındaki bir çocuğun yeteneklerinin özellikle pazarlanabilir olmamasıdır.

AGI ve pazar

Pazarlanabilirlik belki de AGI’nin ortaya çıkışındaki gizli sostur. AGI geliştirmenin bireysel olarak pazarlanabilir yetenekler yaratmasını bekleyebiliriz. Alexa’nızın sizi anlama şeklini iyileştiren bir şey üretilir ve herkes bu yeni geliştirmeyi pazara sürmek için acele eder. Başka biri, kendi kendine giden bir arabada kullanılabilecek daha iyi görüşe sahip bir şey üretiyor ve herkes bu geliştirmeyi de pazara sürmek için acele ediyor. Bu gelişmelerin her biri kendi başına pazarlanabilir olsa da, ortak bir temel veri yapısı üzerine inşa edilirlerse, bunları ne kadar çabuk birbirine bağlarsak, o kadar fazla etkileşim kurabilir ve daha geniş bir bağlam oluşturabilir ve o kadar hızlı yapabiliriz. AGI’ye yaklaşmaya başlayın.

Son olarak, insan seviyesindeki zekaya yaklaştığımızda kimse bunu fark etmeyecek. Bir noktada insan seviyesi eşiğine yaklaşacağız, sonra o eşiğe eşit olacağız, sonra o eşiği aşacağız. Bundan sonra bir noktada, insan zekasından açıkça üstün makinelere sahip olacağız ve insanlar evet, belki de AGI’nin var olduğu konusunda hemfikir olmaya başlayacaklar. Ancak belirli bir “tekillik” yerine kademeli olacak. Yine de nihayetinde AGI kaçınılmazdır çünkü piyasa güçleri galip gelecektir – yalnızca çalışmasını sağlamak için gereken içgörüleri beklemektedir.

Charles Simon, ulusal olarak tanınan bir girişimci ve yazılım geliştiricisi ve FutureAI’nin CEO’sudur. Simon şu kitabın yazarıdır: Bilgisayarlar Ayaklanacak mı? Yapay Zekanın Geleceğine Hazırlanmakve Brain Simulator II’nin geliştiricisi.