Yapay zeka gerçekten düşünebilir mi?

OpenAI ve DeepSeek gibi şirketler, belirli hesaplama görevlerinde daha iyi performans gösterebilen mantıksal sohbet botlarının sınırlarını zorluyor.

OpenAI'nin sohbet robotu, yeni teknolojiler sayesinde sürekli olarak gelişiyor. Fotoğraf: New York Times .

Eylül 2024'te OpenAI, matematik, bilim ve bilgisayar programlama ile ilgili görevlerde akıl yürütme yeteneğine sahip, o1 modelini entegre eden bir yapay zeka sürümü olan ChatGPT'yi piyasaya sürdü.

Önceki ChatGPT sürümünden farklı olarak, yeni teknoloji karmaşık sorunlara çözüm bulmak için "düşünme" sürecine zaman ayıracak ve ardından yanıt verecektir.

OpenAI'nin ardından Google, Anthropic ve DeepSeek gibi birçok rakip de benzer mantık modelleri geliştirdi. Mükemmel olmasa da, bu yine de birçok geliştiricinin güvendiği bir chatbot geliştirme teknolojisi.

Yapay zekâ nasıl akıl yürütür?

Özetle, mantık yürütme, sohbet botlarının kullanıcılar tarafından ortaya atılan sorunları çözmeye daha fazla zaman ayırabileceği anlamına gelir.

Kaliforniya Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi profesörü olan Dan Klein, New York Times'a verdiği demeçte, "Akıl yürütme, sistemin bir soru aldıktan sonra ek işler yapma şeklidir" dedi.

Mantıksal bir sistem, bir problemi daha küçük, ayrı adımlara bölebilir veya deneme yanılma yoluyla çözebilir.

ChatGPT ilk piyasaya sürüldüğünde, bilgileri çıkarıp sentezleyerek soruları anında yanıtlayabiliyordu. Buna karşılık, mantıksal çıkarım sistemlerinin sorunu çözmesi ve yanıt vermesi birkaç saniye (hatta dakika) daha sürüyordu.

Müşteri hizmetleri sohbet robotunda O1 modelinin akıl yürütme sürecine bir örnek. Resim: OpenAI .

Bazı durumlarda, akıl yürütme sistemi probleme yaklaşımını değiştirerek çözümü sürekli olarak iyileştirir. Ayrıca, model en uygun seçimi yapmadan önce birden fazla çözümü test edebilir veya önceki yanıtların doğruluğunu kontrol edebilir.

Genel olarak, akıl yürütme sistemi sorunun tüm olası cevaplarını dikkate alacaktır. Bu, ilkokul öğrencilerinin bir matematik problemine en uygun çözümü seçmeden önce kağıda birçok seçenek yazmasına benzer.

New York Times'a göre, yapay zeka artık neredeyse her konuda akıl yürütme yeteneğine sahip. Ancak, matematik, bilim ve bilgisayar programlama ile ilgili sorularda en etkili olacağı öngörülüyor.

Teorik sistem nasıl eğitiliyor?

Tipik bir chatbot'ta kullanıcılar yine de süreçle ilgili açıklamalar isteyebilir veya yanıtın doğruluğunu doğrulayabilirler. Aslında, birçok ChatGPT eğitim veri seti zaten problem çözme prosedürlerini içermektedir.

Akıl yürütme sistemi, kullanıcı girdisi olmadan işlemler gerçekleştirebildiğinde daha da gelişmiş hale gelir. Bu süreç daha karmaşık ve kapsamlıdır. Şirketler "akıl yürütme" kelimesini kullanırlar çünkü sistem, insanların düşünme biçimine benzer şekilde çalışır.

OpenAI gibi birçok şirket, mantıksal çıkarım sistemlerinin şu anda mevcut olan sohbet botlarını iyileştirmenin en iyi çözümü olacağını düşünüyor. Yıllarca, sohbet botlarının internette ne kadar çok bilgiyle eğitilirse o kadar iyi performans gösterdiğine inandılar.

2024 yılına gelindiğinde, yapay zeka sistemleri internette bulunan metinlerin neredeyse tamamını tüketmiş olacak. Bu da şirketlerin, mantık yürütme sistemleri de dahil olmak üzere, sohbet botlarını geliştirmek için yeni çözümler bulması gerektiği anlamına geliyor.

Bir zamanlar OpenAI'den daha düşük maliyetli mantık yürütme modeliyle büyük yankı uyandıran DeepSeek adlı girişim şirketi. Fotoğraf: Bloomberg .

Geçtiğimiz yıldan beri OpenAI gibi şirketler takviyeli öğrenme tekniklerine odaklanıyor. Bu süreç genellikle birkaç ay sürüyor ve bu süre zarfında yapay zeka deneme yanılma yoluyla davranışları öğreniyor.

Örneğin, sistem binlerce problemi çözerek doğru cevaba ulaşmanın en uygun yöntemini belirleyebilir. Buradan hareketle, araştırmacılar sistemin doğru ve yanlış çözümler arasında ayrım yapmasına yardımcı olan gelişmiş geri bildirim mekanizmaları oluştururlar.

OpenAI araştırmacısı Jerry Tworek, "Bu, bir köpeği eğitmeye benziyor. Sistem iyi çalışırsa, ona ödül verirsiniz. Aksi takdirde, 'Bu köpek yaramazlık yaptı' dersiniz," diye belirtti.

Yapay zekâ geleceğin teknolojisi mi?

New York Times'a göre, pekiştirmeli öğrenme teknikleri matematik, bilim ve bilgisayar programlama alanlarındaki gereksinimlerle başa çıkmada etkilidir. Bunlar, doğru veya yanlış cevapların açıkça tanımlanabildiği alanlardır.

Öte yandan, pekiştirmeli öğrenme, iyi ve kötüyü ayırt etmenin zor olduğu yazma, felsefe veya etik gibi alanlarda etkisizdir. Bununla birlikte, araştırmacılar bu tekniğin matematiksel olmayan sorularda bile yapay zeka performansını artırabileceğini savunmaktadır.

Anthropic'in Baş Bilimsel Sorumlusu Jared Kaplan, "Sistemler, olumlu ve olumsuz sonuçlara götüren yolları öğrenecekler" dedi.

Claude yapay zeka modelinin sahibi olan Anthropic adlı girişimin internet sitesi. Fotoğraf: Bloomberg .

Takviyeli öğrenme ve akıl yürütme sistemlerinin iki farklı kavram olduğunu belirtmek önemlidir. Özellikle, takviyeli öğrenme, akıl yürütme sistemleri oluşturma yöntemidir. Bu, sohbet botlarının akıl yürütmesini sağlamak için son eğitim aşamasıdır.

Nispeten yeni bir alan olduğu için, bilim insanları henüz yapay zekanın insan gibi düşünmesine yardımcı olup olamayacağından emin olamıyorlar; örneğin, chatbot mantığı veya pekiştirmeli öğrenme. Şunu da belirtmek gerekir ki, günümüzdeki birçok yapay zeka eğitim trendi başlangıçta çok hızlı gelişir ve ardından kademeli olarak yavaşlar.

Dahası, chatbot mantığı yine de hatalar yapabilir. Sistem, olasılığa bağlı olarak, internetten veya pekiştirmeli öğrenme yoluyla öğrendiği verilere en çok benzeyen süreci seçecektir. Bu nedenle, chatbotlar yine de yanlış veya mantıksız çözümler seçebilir.

Kaynak: https://znews.vn/ai-ly-luan-nhu-the-nao-post1541477.html