Davos’ta Yapay Zeka Uzmanları Arasında İnsan Seviyesinde Zeka Tartışması

Büyük Dil Modelleri (LLM) İnsan Zekasına Gidecek mi?

Google DeepMind CEO’su ve Nobel ödüllü Demis Hassabis ile Turing Ödülü sahibi Yann LeCun, mevcut büyük dil modellerinin (LLM’ler) insan seviyesine ulaşmanın yolu olmadığını savundu. Hassabis, günümüzdeki yapay zeka sistemlerinin, ne kadar etkileyici olsalar da, insan seviyesindeki genel yapay zekaya (AGI) henüz ulaşmadığını belirtti. LeCun ise LLM’lerin insan benzeri zekayı asla başaramayacağını ve tamamen farklı bir yaklaşımın gerekli olduğunu ileri sürdü.

Yapay Zekanın Ekonomik Etkileri Ne Olacak?

Anthropic CEO’su Dario Amodei, yapay zeka modellerinin bir yıl içinde tüm yazılım geliştiricilerin işini yapacağını ve iki yıl içinde birden fazla alanda Nobel seviyesindeki bilimsel araştırmalara ulaşacağını iddia etti. Amodei, beş yıl içinde beyaz yakalı işlerin %50’sinin ortadan kalkacağını öngördü. OpenAI CEO’su Sam Altman ise, insan seviyesinin ötesine geçerek süper zekaya doğru ilerlediğimizi belirtmişti (Altman bu yıl Davos’ta yer almadı).

Demis Hassabis’in AGI Tahmini

Demis Hassabis, Dünya Ekonomik Forumu’nda Dario Amodei ile birlikte yaptığı konuşmada, AGI’nin bir on yıl içinde %50 olasılıkla elde edilebileceğini, ancak günümüzdeki yapay zeka sistemleri gibi modellerle değil, belirtti. Hassabis, AGI’ya ulaşmak için bir veya iki tane daha önemli atılım yapılması gerektiğini ekledi. Hassabis, AGI tanımının, insanların tüm bilişsel yeteneklerini sergileyebilen bir sistem olması gerektiğini vurguladı; bunun içinde insan yaratıcılığının en üst düzeyleri de dahil.

Yann LeCun’un LLM Eleştirisi

Yann LeCun, AI House’da yaptığı konuşmada, sektörün LLM’lere olan aşırı odaklanmasını eleştirdi. LeCun, LLM’lerin başarısının nedeninin dilin kolay olması olduğunu savunarak, bunun fiziksel dünyanın getirdiği zorluklarla tezat oluşturduğunu belirtti. “Sistemler bar sınavını geçebilir, kod yazabilirler… ama gerçek dünyayla başa çıkmıyorlar. Bu yüzden ev tipi robotlarımız ve otonom sürüş seviyesi 5 araçlarımız yok,” dedi. LeCun, Meta’dan ayrıldıktan sonra Advanced Machine Intelligence Labs’ı (AMI) kurduğunu ve LLM’lerin insan seviyesindeki zekaya giden bir yol olmadığını düşünmesinin Meta’daki popülaritesini azalttığını belirtti. LeCun, “Herkes aynı şeyi yapıyor. Hepsi aynı hendeği kazıyor,” diye ekledi.

LeCun’un Dünya Modeli Görüşü

LeCun’a göre, mevcut sistemlerin, neyin olası olduğunu tahmin edebilen ve nedensel ilişkileri bağlayabilen bir dünya modeli oluşturma konusunda temel bir sınırlaması bulunuyor. “Eylemlerimizin sonuçlarını önceden tahmin edebilme yeteneği olmadan ajantik sistemler oluşturamayacağımı düşünemiyorum. Bizim dünyayla etkileşim şeklimiz, eylemlerimizin sonuçlarını tahmin edebildiğimiz için plan yapmamızı sağlar,” dedi. LeCun’un yeni girişimi, video verileri aracılığıyla bu dünya modellerini geliştirmeyi amaçlıyor. LeCun, LLM’ler veya yalnızca metin verileriyle çalışarak insan seviyesine ulaşmanın mümkün olmadığını vurguladı.

• Yapay zeka uzmanları, LLM’lerin insan seviyesine ulaşma potansiyeli konusunda farklı görüşlere sahip.
• Bazı uzmanlar, yapay zekanın ekonomik etkilerinin önemli olabileceğini öngörüyor.
• Yann LeCun, yapay zeka sektörünün LLM’lere olan aşırı odaklanmasını eleştiriyor.
• LeCun, yapay zekanın ilerlemesi için dünya modelleri geliştirmeye odaklanmanın önemli olduğunu savunuyor.