2014 yılında DeepMind, basit video oyunlarında ustalaşmak için pekiştirmeli öğrenmeyi kullanan yazılımlardan elde edilen çarpıcı sonuçları gösterdikten sonra Google tarafından satın alındı. Sonraki birkaç yıl boyunca DeepMind, tekniğin bir zamanlar benzersiz bir şekilde insan gibi görünen şeyleri, genellikle insanüstü bir beceriyle nasıl yaptığını gösterdi. AlphaGo, 2016’da Go şampiyonu Lee Sedol’u yendiğinde, birçok yapay zeka uzmanı şaşkına dönmüştü çünkü makinelerin bu kadar karmaşık bir oyunda yetkin hale gelmesinin onlarca yıl alacağına inanmışlardı.
Yeni Düşünce
OpenAI’nin GPT-4’ü gibi büyük bir dil modelinin eğitimi, kitaplardan, web sayfalarından ve diğer kaynaklardan çok miktarda derlenmiş metnin dönüştürücü olarak bilinen makine öğrenimi yazılımına beslenmesini içerir. Bir metin parçasını takip etmesi gereken harfleri ve sözcükleri tahmin etmede yetkin hale gelmek için bu eğitim verilerindeki kalıpları kullanır; bu, soruları yanıtlamada ve metin veya kod oluşturmada çarpıcı derecede güçlü olduğunu kanıtlayan basit bir mekanizmadır.
ChatGPT ve benzer özelliklere sahip dil modelleri oluşturmanın önemli bir ek adımı, performansını iyileştirmek için bir yapay zeka modelinin yanıtlarına ilişkin insanlardan alınan geri bildirimlere dayalı pekiştirmeli öğrenmeyi kullanmaktır. DeepMind’in takviyeli öğrenme konusundaki derin deneyimi, araştırmacılarının Gemini’ye yeni yetenekler kazandırmasına izin verebilir.
Hassabis ve ekibi, yapay zekanın diğer alanlarından gelen fikirlerle büyük dil modeli teknolojisini geliştirmeye de çalışabilir. DeepMind araştırmacıları, robot biliminden nörobilime kadar uzanan alanlarda çalışıyor ve bu haftanın başlarında şirket, çok çeşitli farklı robot kollarıyla manipülasyon görevlerini gerçekleştirmeyi öğrenebilen bir algoritma gösterdi.
İnsanların ve hayvanların yaptığı gibi, dünyanın fiziksel deneyimlerinden öğrenmenin, yapay zekayı daha yetenekli kılmak için önemli olması bekleniyor. Dil modellerinin dünyayı metin aracılığıyla dolaylı olarak öğrenmesi, bazı yapay zeka uzmanları tarafından büyük bir sınırlama olarak görülüyor.
karanlık gelecek
Hassabis, bilinmeyen ve potansiyel olarak ciddi riskleri yönetirken aynı zamanda Google’ın yapay zeka çabalarını hızlandırmakla görevlendirildi. Dil modellerindeki son hızlı gelişmeler, algoritmaları oluşturanlar da dahil olmak üzere birçok yapay zeka uzmanının, teknolojinin kötü amaçlarla kullanılıp kullanılmayacağı veya kontrol edilmesinin zorlaşacağı konusunda endişelenmesine neden oldu. Hatta bazı teknoloji uzmanları, tehlikeli bir şey yaratmaktan kaçınmak için daha güçlü algoritmaların geliştirilmesine ara verilmesi çağrısında bulundu.
Hassabis, sağlık veya iklim gibi alanlarda bilimsel keşifler gibi yapay zekanın olağanüstü potansiyel faydalarının, insanlığın teknolojiyi geliştirmeyi bırakmamasını zorunlu kıldığını söylüyor. Ayrıca, uygulanması neredeyse imkansız olacağından, bir duraklamayı zorunlu kılmanın pratik olmadığına inanıyor. “Doğru yapılırsa, insanlık için şimdiye kadarki en faydalı teknoloji olacak” diyor AI için. “Cesurca ve cesurca bu şeylerin peşinden gitmeliyiz.”
Bu, Hassabis’in yapay zeka gelişiminin aceleyle ilerlediğini savunduğu anlamına gelmez. DeepMind, ChatGPT ortaya çıkmadan önce yapay zekanın potansiyel risklerini araştırıyor ve şirketin kurucularından biri olan Shane Legg, şirket içinde yıllardır bir “AI güvenlik” grubuna liderlik ediyor. Hassabis, geçen ay AI’nın bir gün nükleer savaş veya bir salgınla karşılaştırılabilir bir risk oluşturabileceğine dair uyarıda bulunan diğer yüksek profilli AI figürlerine katıldı.
Hassabis, şu anda en büyük zorluklardan birinin, daha yetenekli yapay zekanın risklerinin ne olabileceğini belirlemek olduğunu söylüyor. Yeni yapay zeka modellerinin ne kadar yetenekli ve kontrol edilebilir olduğunu belirlemek için, “Değerlendirme testleri gibi konularda çok acilen, alana göre daha fazla araştırma yapılması gerektiğini düşünüyorum” diyor. Bu amaçla, DeepMind’in sistemlerini dışarıdan bilim adamları için daha erişilebilir hale getirebileceğini söylüyor. “Akademi dünyasının bu öncü modellere erken erişime sahip olduğunu görmek isterim,” diyor – bu, takip edilirse büyük şirketlerin dışındaki uzmanların en yeni yapay zeka araştırmalarının dışında kaldığına dair endişelerin giderilmesine yardımcı olabilir.
Ne kadar endişelenmelisin? Hassabis, yapay zekanın büyük bir tehlike haline geleceğini kimsenin kesin olarak bilmediğini söylüyor. Ancak, ilerleme şu anki hızında devam ederse, önlemleri geliştirmek için fazla zaman olmayacağından emin. “Gemini serisinde ne tür şeyler inşa ettiğimizi doğru görebiliyorum ve bunların işe yaramayacağına inanmak için hiçbir nedenimiz yok” diyor.
