AI araştırmacılarının bir araştırmasında, çoğu mevcut AI modelinin, şirketler bu hedefe milyarlarca dolar yatırsa bile, insan seviyesi yetenekleriyle yapay genel zekaya yol açması olası olmadığını söylüyor
Birçok AI firması modellerinin yapay genel istihbarat yolunda olduğunu söylüyor, ancak herkes kabul etmiyor
Teknoloji şirketleri uzun zamandır mevcut AI modellerinin genişletilmesinin, insan yetenekleriyle eşleşebilen veya aşabilen yapay genel zekaya (AGI) yol açacağını iddia etti. Ancak, en son modellerin performansı platosun olduğu gibi, AI araştırmacıları bugünün teknolojisinin süper -süper sistemlere yol açacağından şüphe ediyor.
475 AI araştırmacısının yaptığı bir araştırmada, katılımcıların yaklaşık yüzde 76’sı mevcut yaklaşımların ölçeklenmesinin AGI elde etmeyi başaracağının “olası” veya “pek olası” olmadığını söyledi. Bulgular, Washington DC merkezli bir uluslararası bilimsel topluma olan Yapay Zekanın Gelişimi Derneği’nin bir raporunun bir parçasıdır.
Bu, 2022’de üretken AI patlamasının başlamasından bu yana teknoloji şirketlerini teşvik eden “ölçeklendirme ihtiyacınız olan” iyimserliğinden gelen tutumdaki dikkate değer bir değişikliktir. O zamandan beri en son başarıların çoğu, veri hacimleri üzerinde eğitildikçe performansta gelişen transformatör modelleri adı verilen sistemlere dayanmaktadır. Ancak en son sürümlerde durgunlaşmış gibi görünüyorlar, bu da sadece kalitede artımlı değişiklikler gösteriyor.
Raporu düzenleyen panelin bir üyesi olan Berkeley, California Üniversitesi’nden Stuart Russell, “Neler olduğunu anlamak için karşılaştırılabilir çabalarla refakatsiz, her zaman bana yanlış yerleştirilmiş gibi görünüyordu” diyor. “Bence, yaklaşık bir yıl önce, geleneksel anlamda ölçeklendirmenin faydalarının plato olduğu herkes için açıklaşmaya başladı.”
Bununla birlikte, teknoloji şirketleri, önümüzdeki birkaç yıl içinde AI hırslarını desteklemek için toplu olarak 1 trilyon dolar veri merkezlerine ve yongalarına harcamayı planlıyor.
AI teknolojileri etrafındaki hype, ankete katılanların yüzde 80’inin neden AI yetenekleri hakkındaki mevcut algıların gerçeklikle eşleşmediğini söylediğini açıklayabilir. Rapora katkıda bulunan Oregon State Üniversitesi Thomas Dietterich, “Kodlama sorunları veya matematik sorunları gibi insan performansıyla eşleştiği ilan edilen sistemler hala kemik başlı hatalar yapıyor” diyor. “Bu sistemler araştırma ve kodlamaya yardımcı olmak için araçlar olarak çok yararlı olabilir, ancak herhangi bir insan işçisinin yerini almayacaklar.”
Princeton Üniversitesi Arvind Narayanan, AI şirketleri daha yakın zamanda, daha fazla bilgi işlem gücü kullanan ve yanıt vermeden önce sorguları işlemek için daha uzun süren AI modellerini içeren çıkarım süresi ölçeklendirmesine odaklandığını söylüyor. Ancak bu yaklaşımın AGI’ya ulaşmak için “gümüş bir mermi olması olası olmadığını” söylüyor.
Teknoloji şirketleri AGI’yi sık sık nihai hedefleri olarak tanımlasa da, AGI’nın tanımı huzursuzdur. Google DeepMind bunu bir dizi bilişsel testlerde tüm insanlardan daha iyi performans gösterebilen bir sistem olarak tanımlarken, Huawei bu kilometre taşına ulaşmanın AI’nın çevresi ile etkileşime girmesine izin veren bir organ gerektirmesini önerdi. Microsoft ve Openai’ye gelince, dahili bir rapor, AGI’nın ancak Openai 100 milyar dolar kâr elde edebilecek bir model geliştirdiğinde elde edileceğini düşüneceklerini belirtti.
