Hızlanmanın Geri Dönüş Kanunu Nedir? AGI’ye Nasıl Yol Açar

Elon Musk, bir röportajda Yapay Genel Zeka (AGI) ortaya çıkmasını ne zaman beklediğini sordu ve “3 ila 6 yıl” cevabını verdi. Google’ın DeepMind CEO’su Demis Hassabis, şimdi AGI’nin “birkaç yıl, belki bir on yıl içinde” olduğuna inanmaktadır, söylediği gibi The Wall Street Journal’ın Geleceğin Her Şeyi Festivali’nde.

Bu sayılar, AGI’nin genellikle bir on yıl, hatta bir yüzyıl uzakta olduğuna inanan çoğu AI endüstrisi uzmanlarına kıyasla iyimser olarak kabul ediliyor. Bu kötümserliğin bir kısmı, daha kısa bir zaman çizelgesine bağlı kalmak ve sonunda yanlış çıkmaktan korkmaktır. Her şeyden önce, 1956’da, Dartmouth Yaz Araştırma Projesi’nde “Yapay Zeka” terimi ortaya atıldı ve bu alan, bir insan kadar zeki bir makinenin en fazla bir nesil içinde (25 yıl) var olacağı beklentisiyle başladı.

Diğerleri, zoals Geoffrey Hinton, AI’nin babası olarak bilinen, daha nüanslı bir görüşe sahiptir. “Şimdiye kadar, genel amaçlı AI’nin 20 ila 50 yıl içinde ortaya çıkacağını düşünüyordum. Şimdi ise 20 yıl veya daha az olabileceğini düşünüyorum.”

AI endüstrisi, son birkaç yıl içinde derin pekiştirme öğrenimi algoritmalarının hızlı gelişimi sayesinde hızlı bir şekilde ilerledi, birçokları bugünün Büyük Dil Modellerini (LLM’ler) güçlendiriyor.

Bununla birlikte, tüm bu atılımlar sadece dar AI uygulamalarına, örneğin sohbet botlarına ve dil çevirilerine yol açtı. Bu, AGI’ye kıyasla, geniş bir görev yelpazesinde insan düzeyinde bilgi edinme, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahip bir yapay zeka türüdür.

AGI’ye giden eksik bağlantı birçok kişi için ulaşılmaz görünüyor, ancak “Hızlanmanın Geri Dönüş Kanunu”nu inanan birkaç kişi için, sonunda bir AGI inşa etmemiz kaçınılmazdır.

Hızlanmanın Geri Dönüş Kanunu, yazar, mucit ve futurolog Ray Kurzweil tarafından kavramlaştırıldı. Optik karakter tanıma (OCR), metin-ses sentezi, konuşma tanıma teknolojisi gibi alanlarda çalışmaktadır ve AI kitabını yayınladıktan sonra Google tarafından işe alındı “Bir Zihin Nasıl Oluşturulur”. Bu çığır açan kitap sonuçta en üst düzeyde düşünen makineyi yaratmak için insan beynini anlamamız gerektiğini gösterir. Bu kitap, AI’nin geleceği için o kadar önemliydi ki, Eric Schmidt, bu önemli kitabı bitirdikten sonra Ray Kurzweil’i AI projelerinde çalışmak üzere işe aldı.

Ray Kurzweil’in en ilgili kitabı, hiç şüphesiz “Yaklaşan Tekillik“dir ve 2005’te yayınlandıktan bu yana, teknolojik büyümeyi 2 thập kỷ boyunca yansıtmıştır. En önemli olarak, Ray Kurzweil, 2029’da AGI’ye ulaşacağımızı öngörüyor, bu, Elon Musk ve Demis Hassabis tarafından paylaşılan recent görüşü ile aynı zaman çizelgesine sahiptir.

Kanun, bir dizi evrimsel sistemdeki (teknolojilerin büyümesini de içeren) değişim oranının genellikle arttığını belirtir.

Teknolojik büyüme bağlamında, kanun, gelecekte hızlı teknolojik ilerlemeler bekleyebileceğimizi ima eder, çünkü teknolojik yeniliklerin hızı kendisi hızlanıyor. Ray Kurzweil, her yeni teknoloji neslinin önceki nesle dayandığını, yenilik potansiyelini üssel bir oranda artırdığını savunuyor.

Bu kanun, şu anda Üretken AI tarafından yönetilen, teknolojilerin patlayıcı büyümesini ve diğer teknolojilerin dalga dalga birleşmesini nasıl göstereceğini ortaya koyuyor. Bu birleşme, AI’nin şimdiye kadar inşa edilen en güçlü uygulama haline gelmesinin katalizörüdür.

2001’de Ray Kurzweil, aşağıdaki öngörüyü yaptı:

Teknolojinin tarihini analiz etmek, teknolojik değişimin üssel olduğunu, aksine “doğal lineer” görüşe rağmen gösteriyor. Bu nedenle, 21. yüzyılda 100 yıl ilerleme yaşamayacağız – daha çok bugünkü hızda 20.000 yıl ilerleme olacak. “Getiriler” gibi çip hızı ve maliyet etkinliği de üssel olarak artıyor. Üssel büyümenin hızı bile üssel olarak büyüyor. Birkaç on yıl içinde, makine zekası insan zekasını aşacak ve bu da insan tarihindeki bir kopuşu temsil eden Tekillik gibi teknolojik değişimi getirecek. Bu, biyolojik ve biyolojik olmayan zekanın birleşmesini, yazılımla çalışan ölümsüz insanların ortaya çıkmasını ve evrendeki ışık hızında genişleyen ultra yüksek zeka seviyelerini içerir.

Bu teknolojik patlama, Moore Yasası tarafından öngörülen, belirli bir chípe yerleştirilen transistör sayısının yaklaşık her iki yılda bir ikiye katlanacağı gerçeğinden kaynaklanmaktadır. Bu, diğer teknolojik atılımlarla birleştiğinde, Hızlanmanın Geri Dönüş Kanunu’nun canlı olduğunu gösteriyor. İşte Ray Kurzweil’in bu durumun insanlık geleceği için neler anlama geleceğine ilişkin gözlemleri:

• Evrim, bir evrim aşamasından elde edilen daha yetenekli yöntemlerin bir sonraki aşamanın yaratılması için kullanıldığı için pozitif geri bildirimi uygular. Sonuç olarak, bir evrimsel sürecin ilerleme hızı zamanla üssel olarak artar. Zamanla, evrimsel süreçte gömülü bilgilerin “düzeni” (yani, bilginin bir amaca uygunluğu, evrimde hayatta kalma) artar.
• Yukarda belirtilen gözlemin bir sonucu, bir evrimsel sürecin “getirileri”nin (örneğin, hız, maliyet etkinliği veya bir sürecin genel “gücü”) zamanla üssel olarak artmasıdır.
• Diğer bir pozitif geri bildirim döngüsü, bir evrimsel sürecin (örneğin, hesaplama) daha etkili hale gelmesi (örneğin, maliyet etkinliği), bu sürecin ilerlemesine daha fazla kaynak ayrılmasına neden olur. Bu, üssel büyümenin自己self bir seviyesine (yani, üssel büyümenin hızı kendisi üssel olarak büyür) yol açar.
• Biolojik evrim, bu tür bir evrimsel süreçtir.
• Teknolojik evrim, başka bir evrimsel süreçtir. Aslında, ilk teknoloji üreten türün ortaya çıkması, teknolojinin yeni bir evrimsel süreci başlattı. Bu nedenle, teknolojik evrim, biyolojik evrimin bir uzantısı ve devamıdır.
• Belirli bir paradigm (bir problemi çözme yöntemi veya yaklaşımı, örneğin, entegre devrelerde transistörleri küçültmek, daha güçlü bilgisayarlar yapmak için bir yaklaşım), potansiyelinin tükenmesine kadar üssel büyüme sağlar. Bu olduğunda, bir paradigmaya kayma (yani, temel bir yaklaşım değişikliği) olur, bu da üssel büyümenin devam etmesini sağlar.

Okuyucular, Kurzweil’in blogunu okumalı, ardından bu üssel büyümenin sonuçlarını ve blog ilk olarak yayınlandığından bu yana kişisel olarak deneyimledikleriyle nasıl örtüştüğünü veya nasıl farklılaştığını düşünmelidir.

Hızlanmanın Geri Dönüş Kanunu, Moore Yasası kadar popüler olmayabilir, ancak ilk yayınlandığı gün kadar bugün de relevanttir.