Tüm yazılar

teknoloji

AGI Çağı Nedir?

Yapay genel zekâ ne demek, bugünkü yapay zekâdan farkı ne, ne zaman gelebilir ve hayatımızda neleri değiştirir?

sc0x01 · 7 dk okuma · güncellendi
Lacivert tonlu fotoğraf; Rodin’in Düşünen Adam heykeli, taş kaidenin üstünde çenesini eline dayamış oturan bir adam; solda koyu zeminde büyük harflerle AGI yazısı

Ekim 1950’de İngiliz matematikçi Alan Turing, felsefe dergisi Mind’da yayımlanan makalesine tek bir soruyla başladı: “Makineler düşünebilir mi?” Soruyu tartışmaya değmeyecek kadar belirsiz buldu ve yerine bir oyun önerdi: Bir sorgucu, yazışarak konuştuğu iki taraftan hangisinin insan, hangisinin makine olduğunu bulmaya çalışacaktı. Turing’in tahminine göre elli yıl kadar sonra, beş dakikalık bir sorgunun ardından sıradan bir sorgucunun doğru tahmin etme şansı %70’i geçmeyecekti.

Bugün telefona soru soruyor, metinlerimizi düzelttiriyor, kod yazdırıyoruz. Bu konuşmaların ortasında sık sık aynı üç harf geçiyor: AGI. Kimine göre kapıda, kimine göre hiç gelmeyecek.

Bu yazıda 7 bölüm
  1. Önce kavramlar: dar, genel, süper
  2. Yetmiş yıllık bir yolculuk
  3. Bugünkü yapay zekâ nerede duruyor?
  4. AGI’ye ne kadar yakınız?
  5. “AGI çağı” ne demek?
  6. Riskler ve açık sorular
  7. Herkesin payı

Önce kavramlar: dar, genel, süper

Bugün kullandığımız yapay zekâ sistemlerinin büyük çoğunluğu dar yapay zekâ (narrow AI) olarak adlandırılır. Satranç oynayan program satranç oynar, yüz tanıyan sistem yüz tanır. Birinde dünya şampiyonu olan, diğerinde hiçbir şey yapamaz.

Yapay genel zekâ (AGI, artificial general intelligence) ise bu duvarların kalktığı noktayı anlatır: Yeni bir işi baştan programlanmadan öğrenebilen, bir alanda öğrendiğini başka bir alana taşıyabilen ve insanların yaptığı işlerin çoğunda insan kadar iyi olan bir sistem. Bunun da ötesi, insanı her alanda geride bırakan süper zekâdır (ASI, artificial superintelligence).

Peki süper zekânın da ötesi var mı? Bu konuşmalarda sık geçen bir kavram daha var: tekillik (singularity). Tekillik yeni bir zekâ türü değil, varsayımsal bir dönüm noktası; kara deliklerin merkezindeki tekillikle yalnız adı ortak. Kendini geliştirebilen bir yapay zekâ, her yeni sürümünde bir sonrakini daha hızlı iyileştirir ve gelişme bir noktadan sonra insanların izleyemeyeceği bir hıza ulaşır. Fikrin kökü 1965’e, matematikçi I. J. Good’un “ilk ultra zeki makine, insanın yapması gereken son icat olacak” sözüne dayanıyor. Kavramı 1993’te yazar ve matematikçi Vernor Vinge yaygınlaştırdı. Ray Kurzweil ise 2005’te yayımladığı kitabında tekillik için 2045’i işaret etti.

Dar yapay zekâHer iş için ayrı bir sistem
  • Model ASatranç
  • Model BÇeviri
  • Model CYüz tanıma
  • Model DFilm önerisi
Genel yapay zekâTek sistem, birçok iş
Tek modelSatrançÇeviriYüz tanımaFilm önerisiKod yazmaMatematikPlanlamaYeni bir iş
Şekil 1 Dar yapay zekâda her iş için ayrı bir sistem vardır. Genel zekâda tek bir sistem birçok işi öğrenir ve bildiğini işler arasında taşır.

Burada önemli bir ayrıntı var: AGI’nin herkesin kabul ettiği tek bir tanımı yok. Örneğin OpenAI, 2018’de yayımladığı ilke metninde AGI’yi “ekonomik açıdan değerli işlerin çoğunda insanlardan daha iyi performans gösteren, yüksek derecede özerk sistemler” olarak tanımlıyor. Başkaları ölçütü iş hayatına değil, öğrenme yeteneğine bağlıyor: Yeni bir beceriyi bir insan kadar az örnekle ve hızla kapabilmek.

Yetmiş yıllık bir yolculuk

AGI fikri yeni değil. Turing’in sorusundan altı yıl sonra, 1956’daki Dartmouth toplantısında “yapay zekâ” bir araştırma alanının adı oldu. Sonraki on yıllar büyük beklentilerle hayal kırıklıkları arasında gidip geldi. Son on beş yılda ise hız belirgin biçimde arttı.

  1. 1950Turing“Makineler düşünebilir mi?”
  2. 1956Dartmouth“Yapay zekâ” adı konur
  3. 1997Deep BlueSatrançta Kasparov’u yener
  4. 2016AlphaGoGo’da Lee Sedol’u yener
  5. 2017TransformerDil modellerinin temeli atılır
  6. 2022ChatGPTYapay zekâ herkesin cebinde
  7. 2024NobelAlphaFold’a Kimya Ödülü
  8. ?AGIGenel zekâ: ne zaman?
Şekil 2 Yapay zekânın kısa bir zaman çizelgesi. Son durak hâlâ bir soru işareti.

Bugünkü yapay zekâ nerede duruyor?

Sohbet araçlarının arkasında büyük dil modelleri var. Bu modeller, devasa miktarda metin üzerinde eğitilerek bir cümlenin devamında ne gelmesi gerektiğini tahmin etmeyi öğreniyor. Kulağa basit geliyor ama bu basit görev, yeterince büyük ölçekte çeviri, özetleme, kod yazma ve problem çözme gibi kimsenin tek tek öğretmediği becerileri ortaya çıkardı.

Yine de zayıf yanları belirgin:

  • Uydurma: Bilmediği bir konuda kendinden emin ama yanlış bir cevap verebiliyor.
  • Tutarsızlık: Zor bir problemi çözüp benzer, daha kolay bir soruda takılabiliyor.
  • Kalıcı öğrenme: Eğitimi bittikten sonra yaşadıklarından kendiliğinden öğrenip bunu kalıcı hâle getirmesi hâlâ sınırlı.
  • Fiziksel dünya: Metinde ustalaşmak, bir mutfakta yemek yapmak ya da trafikte araba sürmekle aynı şey değil.

Bu yüzden bugünkü modeller için en dürüst tarif belki de şu: Bazı işlerde şaşırtıcı derecede genel, bazılarında hâlâ şaşırtıcı derecede kırılgan.

AGI’ye ne kadar yakınız?

Bu sorunun cevabı, kime ve hangi tanımla sorduğunuza göre değişiyor. Tartışmayı netleştirmek için Google DeepMind araştırmacıları 2023’te AGI’yi tek bir eşik yerine basamaklar hâlinde ele alan bir çerçeve önerdi. Bir sistemin ne kadar geniş bir iş yelpazesinde ve ne kadar iyi performans gösterdiğine bakılıyor:

  1. 2023’te sohbet modelleri1BaşlangıçVasıfsız bir insan kadar ya da biraz daha iyi
  2. 2YetkinVasıflı yetişkinlerin en az %50’sinden iyi
  3. 3UzmanVasıflı yetişkinlerin en az %90’ından iyi
  4. 4OlağanüstüVasıflı yetişkinlerin en az %99’undan iyi
  5. 5İnsanüstüTüm insanlardan iyi
Şekil 3 Google DeepMind araştırmacılarının önerdiği AGI basamakları. 2023’teki değerlendirmede ChatGPT gibi genel sohbet modelleri ilk basamağa yerleştirildi; üst basamaklar o gün için boştu.

Bu çerçevenin güzel yanı, “AGI geldi mi?” sorusunu evet-hayır olmaktan çıkarması. Belki de AGI bir sabah aniden uyanılan bir gün değil, yavaş yavaş çıkılan bir merdiven. Aynı model kod yazmada “uzman”, fizikte “yetkin”, el becerisi isteyen işlerde ise hiçbir basamakta olmayabilir.

Peki zaman? 2023’ün sonunda, yapay zekâ alanının önde gelen konferanslarında makale yayımlamış 2.778 araştırmacıyla yapılan geniş bir anket ilginç bir tablo çiziyor. Katılımcıların ortak tahminine göre, yardımsız makinelerin akla gelebilecek her işte insanlardan daha iyi olma ihtimali 2027’ye kadar %10, 2047’ye kadar %50. Bir yıl önceki benzer ankette bu %50’lik tarih 13 yıl daha ilerideydi.

Bu rakamları kehanet gibi okumamak gerekiyor. Tahminler çok geniş bir aralığa yayılıyor ve her yıl yeniden şekilleniyor. Ama 2023’teki yön açıktı: Alanın içindekiler, bir yıl öncesine göre çok daha yakın bir gelecekten söz ediyordu.

“AGI çağı” ne demek?

AGI çağı, böyle sistemlerin ortaya çıktığı ve yaygınlaştığı dönemi anlatmak için kullanılan bir ifade. Henüz bir senaryo, ama üzerine düşünmeye değer, çünkü etkisi tek bir sektörle sınırlı kalmayacak:

  • Bilim: Hipotez kurup deney tasarlayabilen sistemler, ilaç keşfinden malzeme bilimine kadar araştırmayı hızlandırabilir. İlk işaretler şimdiden var: Proteinlerin üç boyutlu yapısını tahmin eden AlphaFold, biyolojinin onlarca yıllık bir problemine büyük ölçüde çözüm getirdi. 2024 Nobel Kimya Ödülü’nün yarısı AlphaFold’u geliştiren Demis Hassabis ile John Jumper’a, öbür yarısı bilgisayarla yeni proteinler tasarlayan David Baker’a verildi.
  • Eğitim: Her öğrencinin hızına göre konuşan, sabırla tekrar eden kişisel bir öğretmen.
  • Sağlık: Erken teşhis, kişiye göre uyarlanan tedavi önerileri ve hekime yardımcı bir ikinci görüş.
  • İş hayatı: Rutin ofis işlerinin büyük kısmı otomatikleşebilir. Birçok meslek ortadan kalkmaktan çok dönüşür, ama dönüşüm hızlı olursa sancılı da olabilir.
  • Yazılım: Kod yazmak giderek “ne istediğini doğru anlatmak ve sonucu doğrulamak” işine dönüşüyor. Genel bir sistem, bir projeyi fikirden teslimata kadar büyük ölçüde tek başına yürütebilir.

Asıl soru “AGI ne zaman gelecek?” kadar “geldiğinde hazır olacak mıyız?”

Riskler ve açık sorular

Fırsatlar kadar sorular da büyük. Teknolojinin insanın kendi hayatı üzerindeki denetimini azaltacağı kaygısı yeni değil; 1995’te gazetede yayımlanan bir manifesto da bu kaygı üzerine kuruluydu, ama yazarı onu bombalarla duyurmaya çalıştı. Bugün üzerinde en çok durulan başlıklar şunlar:

  • Hizalama: Bizden daha yetenekli bir sistemin gerçekten bizim istediğimiz şeyi yapmasını nasıl garanti ederiz? Talimatı harfiyen ama yanlış anlayarak uygulayan bir sistem, iyi niyetle bile zarar verebilir.
  • Yanlış bilgi: İnandırıcı metin, ses ve görüntü üretmek hiç bu kadar kolay olmamıştı. Neyin gerçek olduğunu ayırt etmek zorlaşıyor.
  • Mahremiyet: Sistemler ne kadar çok veriyle beslenirse kişisel verilerin korunması o kadar önem kazanıyor.
  • Erişim: Bu sistemleri geliştirmek çok pahalı. Sağladıkları faydanın geniş kitlelere ulaşması kendiliğinden olmayacak.
  • İş ve anlam: İşin büyük kısmını makineler yaparsa insanlar zamanını ve emeğini neye ayıracak?

Herkesin payı

AGI’yi yalnızca büyük laboratuvarların meselesi olarak görmek kolay. Oysa hazırlığın bir kısmı gündelik: Bu araçların neyi iyi, neyi kötü yaptığını kullanarak görmek, önemli bir kararda yapay zekâ cevabının kaynağına bakmak, sohbet kutusuna yazılanın bir yerde saklanabileceğini bilmek ve bir alanı, oradaki makine çıktısını değerlendirebilecek kadar anlamak.

AGI çağı birkaç yıl içinde de başlayabilir, on yıllar sonra da. Belki de başladığını ancak geriye dönüp baktığımızda anlayacağız. Turing’in “Makineler düşünebilir mi?” sorusu yetmiş beş yıl sonra hâlâ tartışılıyor; artık yanında ikinci bir soru var: Geldiklerinde biz hazır olacak mıyız?

Kaynaklar

Paylaş WhatsApp X

Diğer yazılar