Büyük Eylem Modelleri (LAM'ler): Yapay Zeka Destekli Etkileşimde Bir Sonraki Sınır

Yaklaşık bir yıl önce DeepMind'ın kurucu ortağı Mustafa Süleyman, tahmin o dönemin üretken yapay zeka Yakında yerini daha etkileşimli bir şeye bırakacaktı: Yazılım uygulamaları ve insan kaynaklarıyla etkileşime girerek görevleri yerine getirebilen sistemler. Bugün, bu vizyonun, Tavşan Yapay Zekasıyeni yapay zeka destekli işletim sistemi, R1. Bu sistem, uygulamalarla insan etkileşimlerini izleme ve taklit etme konusunda etkileyici bir yetenek sergilemiştir. R1'in kalbinde Büyük Eylem Modeli (LAM), kullanıcının niyetlerini anlama ve görevleri onlar adına yürütme konusunda uzman, gelişmiş bir yapay zeka asistanı. Daha önce başka terimlerle bilinmesine rağmen Etkileşimli yapay zeka ve Büyük Ajans ModeliLAM kavramı, yapay zeka destekli etkileşimlerde önemli bir yenilik olarak ivme kazanıyor. Bu makale LAM'lerin ayrıntılarını ve geleneksel LAM'lerden nasıl farklı olduklarını araştırıyorarge dil modelleri (LLM) programı, Rabbit AI'nın R1 sistemini tanıtıyor ve Apple'ın LAM benzeri bir yaklaşıma nasıl doğru ilerlediğini inceliyor. Ayrıca, LAM'lerin potansiyel kullanımlarını ve karşılaştıkları zorlukları da ele alıyor.

Büyük Eylem veya Ajan Modellerini (LAM'ler) Anlamak

LAM, insanın niyetlerini kavramak ve belirli hedefleri gerçekleştirmek için tasarlanmış gelişmiş bir yapay zeka aracısıdır. Bu modeller insan ihtiyaçlarını anlamada, karmaşık görevleri planlamada ve planlarını gerçekleştirmek için çeşitli modeller, uygulamalar veya insanlarla etkileşimde bulunmada mükemmeldir. LAM'ler, yanıtlar veya görüntüler oluşturmak gibi basit AI görevlerinin ötesine geçer; seyahat planlama, randevu planlama ve e-postaları yönetme gibi karmaşık etkinlikleri gerçekleştirmek için tasarlanmış tam teşekküllü sistemlerdir. Örneğin, seyahat planlamasında LAM, tahminler için bir hava durumu uygulamasıyla koordineli çalışacak, uygun uçuşları bulmak için uçuş rezervasyon hizmetleriyle etkileşime girecek ve konaklamayı güvence altına almak için otel rezervasyon sistemleriyle etkileşime girecek. Yalnızca teknolojiye dayalı birçok geleneksel yapay zeka modelinin aksine nöral ağlarLAM'ler birleştiren hibrit bir yaklaşım kullanır nöro-sembolik programlama. Bu entegrasyonu sembolik programlama mantıksal akıl yürütme ve planlamaya yardımcı olurken, sinir ağları karmaşık duyu kalıplarının tanınmasına katkıda bulunur. Bu karışım, LAM'lerin geniş bir görev yelpazesini ele almasına olanak tanır ve bunları yapay zeka destekli etkileşimlerde incelikli bir gelişme olarak işaretler.

LAM'leri LLM'lerle karşılaştırma

LAM'lerin aksine LLM'ler, kullanıcı istemlerini yorumlama ve metin tabanlı yanıtlar oluşturma konusunda uzman olan ve öncelikle dil işlemeyi içeren görevlere yardımcı olan yapay zeka aracılarıdır. Ancak kapsamları genellikle metinle ilgili faaliyetlerle sınırlıdır. Öte yandan LAM'ler, yapay zekanın yeteneklerini dilin ötesine taşıyarak, belirli hedeflere ulaşmak için karmaşık eylemler gerçekleştirmelerine olanak tanıyor. Örneğin, bir Yüksek Lisans, kullanıcı talimatlarına dayalı olarak bir e-postanın taslağını etkili bir şekilde hazırlayabilirken, bir LAM, yalnızca taslak hazırlamakla kalmayıp aynı zamanda bağlamı anlayarak, uygun cevaba karar vererek ve e-postanın dağıtımını yöneterek daha da ileri gider.

Ek olarak, LLM'ler genellikle bir metin dizisindeki bir sonraki jetonu tahmin etmek ve yazılı talimatları yürütmek üzere tasarlanmıştır. Buna karşılık, LAM'ler yalnızca dil anlayışıyla değil aynı zamanda çeşitli uygulamalarla ve IoT cihazları gibi gerçek dünya sistemleriyle etkileşim kurma yeteneğiyle de donatılmıştır. Fiziksel eylemleri gerçekleştirebilir, cihazları kontrol edebilir ve randevu alma veya rezervasyon yapma gibi dış ortamla etkileşimi gerektiren görevleri yönetebilirler. Dil becerilerinin pratik uygulamayla bu entegrasyonu, LAM'lerin LLM'lerden daha çeşitli senaryolarda çalışmasına olanak tanır.

LAM'ler İş Başında: Tavşan R1

MKS Tavşan R1 pratik kullanımda LAM'lerin başlıca örneği olarak duruyor. Bu AI destekli cihaz, tek bir kullanıcı dostu arayüz aracılığıyla birden fazla uygulamayı yönetebilir. 2.88 inç dokunmatik ekran, dönen bir kamera ve kaydırma tekerleği ile donatılan R1, Teenage Engineering ile işbirliği içinde hazırlanmış şık, yuvarlak bir kasaya yerleştirilmiştir. 2.3 GB bellek ve 4 GB depolama alanıyla desteklenen 128 GHz MediaTek işlemciyle çalışır.

R1'in kalbinde, uygulama işlevlerini akıllıca denetleyen ve müziği kontrol etme, ulaşım rezervasyonu yapma, yiyecek siparişi verme ve mesaj gönderme gibi karmaşık görevleri tek bir etkileşim noktasından basitleştiren LAM bulunur. Bu şekilde R1, bu görevleri gerçekleştirmek için birden fazla uygulama veya birden fazla oturum açma arasında geçiş yapma zorluğunu ortadan kaldırır.

R1'deki LAM, başlangıçta insanların Spotify ve Uber gibi popüler uygulamalarla etkileşimlerini gözlemleyerek eğitildi. Bu eğitim, LAM'in kullanıcı arayüzlerinde gezinmesine, simgeleri tanımasına ve işlemleri işlemesine olanak sağladı. Bu kapsamlı eğitim, R1'in hemen hemen her uygulamaya akıcı bir şekilde uyum sağlamasına olanak tanır. Ek olarak, özel bir eğitim modu, kullanıcıların yeni görevleri tanıtmasına ve otomatikleştirmesine olanak tanıyarak R1'in yetenek yelpazesini sürekli olarak genişletir ve onu yapay zeka destekli etkileşimler alanında dinamik bir araç haline getirir.

Apple'ın Siri'de LAM'dan Esinlenen Yeteneklere Doğru İlerlemeleri

Apple'ın yapay zeka araştırma ekibi, LAM'lerinkine benzeyen yeni bir girişimle Siri'nin yeteneklerini geliştirme çabalarına ilişkin içgörülerini yakın zamanda paylaştı. Girişim, bir araştırma makalesinde özetlendi. Dil Modellemesi Olarak Referans Çözünürlüğü (ReALM), Siri'nin konuşma bağlamını anlama, ekrandaki görsel içeriği işleme ve ortam aktivitelerini algılama becerisini geliştirmeyi amaçlıyor. ReALM'nin kullanıcı arayüzü (UI) girdilerini işlemede benimsediği yaklaşım, Rabbit AI'nın R1'inde gözlemlenen işlevlerle paralellik gösteriyor ve Apple'ın Siri'nin kullanıcı etkileşimlerini anlama yeteneğini geliştirme amacını ortaya koyuyor.

Bu gelişme gösterir Apple'ın, kullanıcıların cihazlarıyla etkileşim kurma biçimini iyileştirmek için LAM teknolojilerini benimsemeyi düşündüğü belirtiliyor. ReALM'nin dağıtımına ilişkin açık bir duyuru olmasa da, Siri'nin uygulamalarla etkileşimini önemli ölçüde geliştirme potansiyeli, asistanı daha sezgisel ve duyarlı hale getirmede umut verici gelişmeler olduğunu gösteriyor.

LAM'lerin Potansiyel Uygulamaları

LAM'ler, etkilerini kullanıcılar ve cihazlar arasındaki etkileşimi geliştirmenin çok ötesine genişletme potansiyeline sahiptir; birden fazla sektörde önemli faydalar sağlayabilirler.   

• Müşteri Hizmetleri: LAM'ler, farklı kanallardaki soruları ve şikayetleri bağımsız olarak ele alarak müşteri hizmetlerini geliştirebilir. Bu modeller, doğal dili kullanarak sorguları işleyebilir, çözümleri otomatikleştirebilir ve zamanlamayı yöneterek memnuniyeti artırmak için müşteri geçmişine dayalı kişiselleştirilmiş hizmet sunabilir.
• Sağlık hizmeti: Sağlık hizmetlerinde LAM'ler randevuları düzenleyerek, reçeteleri yöneterek ve hizmetler arasında iletişimi kolaylaştırarak hasta bakımının yönetilmesine yardımcı olabilir. Ayrıca uzaktan izleme, tıbbi verileri yorumlama ve acil durumlarda personeli uyarma açısından da faydalıdırlar; özellikle kronik ve yaşlı bakım yönetimi için faydalıdırlar.
• Finans: LAM'ler kişiselleştirilmiş finansal tavsiyeler sunabilir ve portföy dengeleme ve yatırım önerileri gibi görevleri yönetebilir. Ayrıca dolandırıcılığı tespit etmek ve önlemek için işlemleri izleyebilir, şüpheli etkinlikleri hızlı bir şekilde ele almak için bankacılık sistemleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olabilirler.

LAM'lerin Zorlukları

Önemli potansiyellerine rağmen, LAM'ler ele alınması gereken çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır.

• Veri Gizliliği ve Güvenliği: LAM'lerin çalışması gereken kişisel ve hassas bilgilere geniş erişim olanağı göz önüne alındığında, veri gizliliğinin ve güvenliğinin sağlanması büyük bir zorluktur. LAM'ler birden fazla uygulama ve platformda kişisel verilerle etkileşime girerek bu bilgilerin güvenli bir şekilde işlenmesi, saklanması ve işlenmesiyle ilgili endişeleri artırıyor.
• Etik ve Düzenleyici Kaygılar: LAM'ler karar vermede ve insan çevreleriyle etkileşimde daha özerk roller üstlendikçe, etik hususlar giderek daha önemli hale geliyor. Sorumluluk, şeffaflık ve makinelere devredilen karar alma yetkisinin kapsamı hakkındaki sorular kritik öneme sahiptir. Ek olarak, bu tür gelişmiş yapay zeka sistemlerinin çeşitli endüstrilere dağıtılmasında mevzuatla ilgili zorluklar yaşanabilir.
• Entegrasyonun Karmaşıklığı: LAM'ler, görevleri etkili bir şekilde gerçekleştirmek için çeşitli yazılım ve donanım sistemleriyle entegrasyon gerektirir. Bu entegrasyon karmaşıktır ve özellikle gerçek zamanlı olarak uçuş, konaklama ve diğer lojistik ayrıntıların rezervasyonu gibi farklı platformlar ve hizmetler arasındaki eylemleri koordine ederken yönetilmesi zor olabilir.
• Ölçeklenebilirlik ve Uyarlanabilirlik: LAM'ler çok çeşitli senaryolara ve uygulamalara uyum sağlayacak şekilde tasarlanmış olsa da, bu çözümleri çeşitli, gerçek dünya ortamlarını tutarlı ve verimli bir şekilde ele alacak şekilde ölçeklendirmek hala bir zorluk olmaya devam ediyor. LAM'lerin değişen koşullara uyum sağlayabilmesini ve farklı görevlerde ve kullanıcı ihtiyaçlarında performansı koruyabilmesini sağlamak, uzun vadeli başarıları açısından çok önemlidir.

Alt çizgi

Büyük Eylem Modelleri (LAM'ler), yapay zeka alanında önemli bir yenilik olarak ortaya çıkıyor ve yalnızca cihaz etkileşimlerini değil, aynı zamanda daha geniş endüstri uygulamalarını da etkiliyor. Rabbit AI'nın R1'inde gösterilen ve Apple'ın Siri ile ilgili geliştirmelerinde keşfedilen LAM'ler, daha etkileşimli ve sezgisel yapay zeka sistemleri için zemin hazırlıyor. Bu modeller, müşteri hizmetleri, sağlık ve finans gibi sektörlerde verimliliği ve kişiselleştirmeyi artırmaya hazır.

Ancak LAM'lerin dağıtımı, veri gizliliği endişeleri, etik sorunlar, entegrasyon karmaşıklıkları ve ölçeklenebilirlik gibi zorluklarla birlikte gelir. LAM teknolojilerinin daha geniş çapta benimsenmesine doğru ilerlerken, yeteneklerini sorumlu ve etkili bir şekilde kullanmayı hedeflediğimiz için bu sorunların ele alınması çok önemlidir. LAM'ler gelişmeye devam ettikçe, dijital etkileşimleri dönüştürme potansiyelleri önemli olmaya devam ediyor ve bu da bunların yapay zekanın gelecekteki manzarasındaki önemini vurguluyor.