AGI-22, Yapay Genel Zeka Geliştirme Alanındaki İlerlemeyi Vurguladı

Yakın zamanda, ağustos ayında Seattle’da düzenlenen 15. yıllık Yapay Genel Zekâ konferansına (AGI-22) katıldım. Amacım, sonunda Yapay Genel Zekânın (AGI) oluşturulmasına yol açabilecek yeni gelişmeleri tanımaktı.

AGI, birden çok alana genelleme yapabilen ve dar bir kapsamla sınırlı olmayan gelişmiş bir yapay zekâ türüdür. Dar yapay zekâ örnekleri arasında otonom araç, sohbet botu, satranç botu veya tek bir amaç için tasarlanmış başka herhangi bir yapay zekâ bulunur. AGI ise bunlardan herhangi biriyle diğer uzmanlık alanları arasında esnek biçimde geçiş yapabilir. Bu varsayımsal yapay zekâ türü, transfer öğrenmesi ve evrimsel öğrenme gibi yeni gelişen algoritmaların yanı sıra derin pekiştirmeli öğrenme gibi yerleşik algoritmalardan da yararlanabilir.

Açılış konuşmasında yapay zekâ araştırmacısı Ben Goertzel, SingularityNET CEO’su ve kurucusu, ayrıca OpenCog Foundation lideri olarak sektörün durumunu anlattı. AGI’nin gelecekteki yönü konusunda heyecanlı görünüyordu ve “On yıllar değil, yıllar uzaktayız” dedi. Bu, AGI’nin olası ortaya çıkışını yaklaşık 2029’a yerleştirir. Dünyanın önde gelen mucit, düşünür ve fütüristlerinden Ray Kurzweil da insan düzeyinde zekâya ulaşan bir yapay zekânın ortaya çıkışını aynı yıl için öngörmüştü.

Teoriye göre bu zekâ düzeyine ulaşıldığında yapay zekâ, kendisini hemen ve sürekli geliştirerek insan zekâsını hızla aşacaktır. Bu düzey, süper zekâ olarak bilinir.

Bir başka konuşmacı, Charles J. Simon, Future AI kurucusu ve CEO’su, ayrı bir oturumda “AGI’nin ortaya çıkışı kademeli olacak” ve “AGI kaçınılmazdır; çoğu insanın düşündüğünden daha erken gelecektir, belki birkaç yıl içinde” dedi.

Bu iyimserliğe rağmen alanda önemli engeller var. Ben Goertzel da AGI’ye ulaşmak için “Sinir ağlarını yalnızca büyütmek değil, yeni fikirler katmak gerekiyor” dedi. Gary Marcus da benzer bir görüşü paylaşır; kendisi “Derin öğrenme bir duvara çarptı” sözüyle tanınır.

AGI oluşturmanın temel zorluklarından biri, zekâyı mümkün olan en kapsamlı bilgiye dayalı biçimde ölçeklendirebilecek bir ödül sistemi geliştirmektir. Moravec paradoksu, mevcut teknolojiyle AGI’ye ulaşmanın sorununu yansıtır. Paradoksa göre bir yaşındaki bir çocuğa sezgisel gelen yürümeyi öğrenme ve gerçekliği simüle etme gibi uyum yeteneklerini yapay zekâda programlamak, insanların zor bulduğu görevleri programlamaktan çok daha güçtür.

İnsanlarda durum tam tersidir. Satrançta ustalaşmak veya karmaşık matematiksel formülleri uygulamak bir ömür sürebilir; ancak bunlar dar yapay zekâ için oldukça kolay iki görevdir.

Bu paradoksun çözümlerinden biri evrimsel öğrenme, diğer adıyla evrimsel algoritmalar olabilir. Bu yaklaşım, yapay zekânın biyolojik evrim sürecini taklit ederek karmaşık çözümler aramasını sağlar.

Ayrı bir soru-cevap oturumunda Ben Goertzel, “AGI kaçınılmaz değil, ancak gerçekleşmesi son derece olası” dedi. Ben de aynı sonuca ulaştım; fakat kaçınılmazlık ile olasılık arasındaki sınır bulanıklaşıyor.

Konferansta birçok çalışma sunuldu. Tartışılan önemli çalışmalardan biri, Polynomial Functors: A General Theory of Interaction idi. Yazarları Kaliforniya’nın Berkeley kentindeki Topos Institute’tan David Spivak ve Washington eyaletinin Seattle kentindeki University of Washington’dan Nelson Niu’dur. Çalışma, dinamik süreçler, karar verme, verilerin depolanması ve dönüştürülmesiyle yakın ilişkileri bakımından yapay zekânın gelecekteki yönünü etkileyebilecek Poly adlı matematiksel bir kategoriyi ele alır. AGI araştırmalarını nasıl etkileyeceği henüz belli değildir; ancak AGI’ye ulaşmamızı sağlayabilecek eksik bileşenlerden biri olabilir.

Mohammadreza Alidoust’un Versatility-Efficiency Index (VEI): Towards a Comprehensive Definition of IQ for AGI Agents başlıklı çalışması gibi daha varsayımsal çalışmalar da vardı. Amaç, akıllı sistemlerin zekâ düzeyini ölçmek için alternatif bir yöntem geliştirmektir; yani AGI ajanlarını hesaplamalı biçimde değerlendirecek bir tür IQ testi oluşturmaktır.

Bu temel teknolojide atılım yapabilecek iki önemli şirket OpenAI ve DeepMind’dır; her ikisinin de konferansta bulunmaması dikkat çekiciydi. Bunun nedeni, yapay zekâ topluluğunun AGI’yi ciddiye almamasından duyulan kaygı olabilir. Ancak bu alanda ilk atılımı yapma olasılığı en yüksek iki şirket bunlardır. Özellikle OpenAI’nin açıkladığı misyon, güvenli bir AGI oluşturmak için temel ve uzun vadeli araştırmalar yürütmektir.

Konferansta açıklanacak büyük ve devrim niteliğinde bir atılım olmasa da AGI’nin birçok araştırmacının zihnini meşgul ettiği açıktır. Yapay zekâ topluluğu bu konuya daha fazla önem vermelidir. Sonuçta AGI bir çözüm olabilir ve insanlığın varlığını tehdit eden birçok tehlikenin aşılmasını sağlayabilir.