İnce Satırlar
Liste Modu
Döşeme Modu
Sade Döşeme Modu
Blog Modu
Hassabis: AGI'a Ulaşacak Yapay Zekânın Bir Dünya Modeline Sahip Olması Lazım
Yapay zekânın bir sonraki evrimi olarak görülen AGI'ın tam olarak ne olduğu kime sorduğunuza göre değişse de bu ifade genelde insandan ayırt edilemeyecek kadar gelişmiş ya da insanı bile aşan bilişsel kabiliyetlere sahip yapay zekâyı tanımlamak için kullanılıyor. Hassabis’e göre, günümüzdeki büyük dil modelleri ne kadar etkileyici olurlarsa olsunlar, temel bir eksiklikten muzdaripler: Gerçek bir “dünya modeli”ne sahip değiller.
Hassabis, bu modellerin örüntü tanımada son derece başarılı olduğunu kabul ediyor ancak nedensellik kavramını gerçekten anlamadıklarını vurguluyor. Ona göre LLM’ler, A’nın neden B’ye yol açtığını kavramıyor; yalnızca istatistiksel ilişkiler üzerinden bir sonraki kelimeyi tahmin ediyor.
OpenAI'ın AGI Hedefi Microsoft Tarafından da Gerçekçi Bulunmamıştı
DeepMind CEO'su, bu açıklamalarında doğrudan OpenAI'a referansta bulunmamış olsa da bu açıklamalarını OpenAI'ın yaklaşımına yöneltilmiş bir eleştiri olarak algılamamak elde değil. Zira OpenAI'ın bir süredir hem yatırımcılarına hem de teknoloji dünyasına sattığı en büyük vaatlerden biri, yakında AGI seviyesinde bir yapay zekâya ulaşacakları yönünde. Hassabis, ChatGPT gibi LLM'lerin bunun için yeterli olmayacağını söyleyerek, aslında bir nevi OpenAI'ın bu iddiasına itiraz getimiş oluyor ki kendisi bu konuda ilk değil. Hatırlarsanız daha önce Microsoft cephesinden de benzer bir açıklama gelmişti. OpenAI'ın AGI'a ulaşmaya yakın oldukları yönündeki iddialarını abartılı bulan şirket, OpenAI'ın AGI tanımlamasını sıkıntılı bulmuştu. Aralarındaki ortaklığın bitişi için bir tür finish çizgisi olarak belirlenen bu eşik konusunda anlaşamayan iki şirket günün sonunda bir mutabakata vardı ama Microsoft'un bu açıklamaları da şimdi DeepMind CEO'sunun ifadelerini destekleyecek bir done olarak önümüzde duruyor.
OpenAI cephesi, modeller büyüdükçe ve daha fazla hesaplama gücü devreye girdikçe, akıl yürütme ve bilimsel keşif gibi yeteneklerin doğal olarak ortaya çıkacağını savunuyor. Ancak Hassabis, bu yaklaşımın bilimsel buluş söz konusu olduğunda “temel bir duvara tosladığını” düşünüyor. Nobel ödüllü bir araştırmacı olan Hassabis’e göre gerçek bilimsel keşif, yalnızca metinler arasındaki ilişkileri öğrenmekle mümkün değil; fizik kurallarını anlayabilen, nedenselliği kavrayabilen ve zihinsel deneyler yapabilen bir iç simülasyon motoru gerektiriyor.
DeepMind’in bu vizyon doğrultusunda attığı adımlar, şirketin LLM’lerin ötesine geçen bir yol haritası çizdiğini gösteriyor. Ağustos 2025’te tanıtılan Genie 3 sistemi, metin girdilerinden etkileşimli üç boyutlu ortamlar üretebiliyor. SIMA 2 ise yapay zeka ajanlarını bu simüle edilmiş dünyalar içinde eğiterek, onların çevreyle etkileşim kurmasını sağlıyor. Hassabis’e göre bu tür “hibrit” yaklaşımlar, salt dil modellerine kıyasla karmaşık akıl yürütme görevlerinde yüzde 20 ila 30 arasında daha iyi performans sergiliyor ve özellikle fiziksel dünya hakkında yapılan hatalı çıkarımları (halüsinasyonları) ciddi biçimde azaltıyor.
Hassabis, AGI'a dair önceki öngörülerini Davos'ta da tekrarladı. Ona göre, AGI’ın 2030’a kadar ortaya çıkma ihtimali yüzde 50 civarında. Ancak Hassabis’in AGI tanımı, sektörde sıkça kullanılan tanımlara kıyasla oldukça yüksek bir çıta koyuyor. Bu tanım, yalnızca genel görevleri yerine getirebilen bir sistemi değil; bilimsel yaratıcılık gösterebilen, sürekli öğrenebilen ve yeni bilgi üretebilen bir yapay zekâyı kapsıyor. Bu seviyeye ulaşmak için birkaç büyük atılım daha gerekiyor.
Bu haberi ve diğer DH içeriklerini, gelişmiş mobil uygulamamızı kullanarak görüntüleyin:
