Yapay zeka gerçekten düşünebilir mi?

OpenAI ve DeepSeek gibi şirketler, bazı hesaplama görevlerinde daha iyi performans gösterebilen akıl yürütme sohbet robotlarını öne çıkarıyor.

OpenAI'nin chatbot'u yeni teknolojilerle gelişmeye devam ediyor. Fotoğraf: New York Times .

OpenAI, Eylül 2024'te matematik, fen bilimleri ve bilgisayar programlama ile ilgili görevlerde akıl yürütebilen o1 modelini entegre eden bir ChatGPT sürümü yayınladı.

ChatGPT'nin önceki versiyonunun aksine, yeni teknoloji yanıt vermeden önce karmaşık sorunlara çözümler "düşünmek" için zamana ihtiyaç duyacak.

OpenAI'dan sonra Google, Anthropic ve DeepSeek gibi birçok rakip de benzer akıl yürütme modelleri geliştirdi. Mükemmel olmasa da, bu teknoloji birçok geliştiricinin güvendiği bir sohbet robotu geliştirme teknolojisidir.

Yapay Zeka Nasıl Akıl Yürütür?

Temel olarak akıl yürütme, chatbot'un kullanıcının sunduğu problemi çözmek için daha fazla zaman harcayabilmesi anlamına gelir.

Kaliforniya Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi profesörü olan Dan Klein, New York Times'a yaptığı açıklamada, "Muhakeme, sistemin bir soru aldıktan sonra ek iş yapma biçimidir" dedi.

Akıl yürütme sistemi, bir problemi ayrı adımlara bölebilir veya deneme yanılma yoluyla çözebilir.

ChatGPT ilk piyasaya sürüldüğünde, bilgileri çıkararak ve sentezleyerek soruları anında yanıtlayabiliyordu. Bu arada, muhakeme sisteminin sorunu çözüp yanıt vermesi için birkaç saniyeye (hatta birkaç dakikaya) daha ihtiyacı vardı.

Müşteri hizmetleri sohbet robotunda o1 modelinin akıl yürütme sürecine bir örnek. Fotoğraf: OpenAI .

Bazı durumlarda, akıl yürütme sistemi soruna yaklaşımını değiştirerek çözümü sürekli olarak iyileştirir. Alternatif olarak, model en uygun seçeneğe karar vermeden önce birden fazla çözümü deneyebilir veya önceki yanıtların doğruluğunu test edebilir.

Genel olarak, akıl yürütme sistemi soruya verilebilecek tüm olası cevapları değerlendirecektir. Bu, bir ilkokul öğrencisinin bir matematik problemini çözmek için en uygun yolu seçmeden önce bir kağıda birçok olası cevabı yazmasına benzer.

New York Times'a göre, yapay zeka artık her konu hakkında akıl yürütebiliyor. Ancak bu görev, matematik, fen bilimleri ve bilgisayar programlama ile ilgili sorularda en etkili olacak.

Teorik sistem nasıl eğitiliyor?

Tipik bir sohbet robotunda, kullanıcılar sürecin açıklamasını isteyebilir veya bir yanıtın doğruluğunu kontrol edebilir. Aslında, birçok ChatGPT eğitim veri kümesi zaten bir problem çözme süreci içerir.

Bir akıl yürütme sistemi, kullanıcının istemesine gerek kalmadan bir eylemi gerçekleştirebildiğinde daha da ileri gider. Süreç daha karmaşık ve kapsamlıdır. Şirketler "akıl yürütme" kelimesini, sistemin insan düşüncesine benzer şekilde çalışması nedeniyle kullanırlar.

OpenAI gibi birçok şirket, akıl yürütme sistemlerinin sohbet robotlarını geliştirmenin en iyi yolu olduğuna inanıyor. Yıllarca, sohbet robotlarının internette mümkün olduğunca fazla bilgiyle eğitilirlerse daha iyi çalışacağına inanıyorlardı.

2024 yılına gelindiğinde, yapay zeka sistemleri internetteki mevcut metinlerin neredeyse tamamını tüketmiş olacak. Bu da şirketlerin, akıl yürütme sistemleri de dahil olmak üzere sohbet robotlarını geliştirmek için yeni çözümler bulması gerekeceği anlamına geliyor.

Girişim DeepSeek, OpenAI'dan daha az maliyetli bir akıl yürütme modeliyle bir zamanlar "ortaya çıkan" bir olaydı. Fotoğraf: Bloomberg .

Geçtiğimiz yıldan bu yana OpenAI gibi şirketler, yapay zekanın deneme yanılma yoluyla davranışları öğrendiği, genellikle birkaç ay süren bir süreç olan takviyeli öğrenme adı verilen bir tekniğe odaklandı.

Örneğin, binlerce problemi çözerek sistem doğru cevaba ulaşmak için en uygun yöntemi öğrenebilir. Araştırmacılar, buradan yola çıkarak sistemin doğru ve yanlış çözümleri öğrenmesine yardımcı olan karmaşık geri bildirim mekanizmaları geliştirdiler.

OpenAI araştırmacılarından Jerry Tworek, "Bu bir köpeği eğitmek gibi. İyiyse ona ödül verirsiniz. Kötüyse, 'Bu köpek kötü' dersiniz," dedi.

Yapay zeka gelecek mi?

New York Times'a göre takviyeli öğrenme, doğru ve yanlış cevapların açıkça tanımlandığı matematik, fen ve bilgisayar programlama sorularında iyi sonuç veriyor.

Buna karşılık, takviyeli öğrenme, iyi ile kötüyü ayırt etmenin zor olduğu yaratıcı yazarlık, felsefe veya etik alanlarında o kadar etkili değildir. Ancak araştırmacılar, bu tekniğin matematik dışındaki sorularda bile yapay zeka performansını artırabileceğini söylüyor.

Anthropic Baş Bilim Sorumlusu Jared Kaplan, "Sistemler olumlu ve olumsuz sonuçlara yol açan yolları öğrenecek" dedi.

Yapay zeka modeli Claude'un sahibi olan girişim Anthropic'in web sitesi. Fotoğraf: Bloomberg .

Takviyeli öğrenme ve akıl yürütme sistemlerinin iki farklı kavram olduğunu belirtmek önemlidir. Takviyeli öğrenme, özellikle bir akıl yürütme sistemleri oluşturma yöntemidir. Bu, sohbet robotlarının akıl yürütme yeteneklerine sahip olması için son eğitim aşamasıdır.

Nispeten yeni oldukları için bilim insanları, akıl yürüten sohbet robotlarının veya takviyeli öğrenmenin yapay zekanın insanlar gibi düşünmesine yardımcı olup olamayacağından emin değiller. Yapay zeka eğitimindeki mevcut trendlerin çoğunun başlangıçta çok hızlı geliştiğini ve ardından kademeli olarak azaldığını belirtmek önemlidir.

Dahası, akıl yürüten sohbet robotları hâlâ hata yapabilir. Sistem, ister internetten ister pekiştirmeli öğrenme yoluyla olsun, öğrendiği verilere en çok benzeyen süreci olasılığa dayalı olarak seçecektir. Dolayısıyla, sohbet robotları hâlâ yanlış veya mantıksız çözümü seçebilir.

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