Yapay Zeka ve AGI Üzerine Düşünceler

Yapay Genel Zeka (AGI), makine öğrenimi sistemlerinin insan zekasını aşma ya da en azından onunla eşit seviyeye gelme potansiyeline sahip olduğu varsayılan bir aşama olarak tanımlanmaktadır. Ancak uzmanlar, mevcut yapay zeka (YZ) modellerinin bu seviyeye ulaşmasının yalnızca daha fazla veri, donanım, enerji ve finansal kaynak ile mümkün olamayacağına dikkat çekiyor. 2022 yılında yaşanan üretici yapay zeka patlamasından bu yana, teknoloji sektörü YZ modellerinin daha fazla kaynak ile insan zekasını geçebileceğini iddia ediyordu.

2024 yılı itibarıyla bu alana yapılan 56 milyar dolarlık risk sermayesi yatırımı, daha çok devasa veri merkezi komplekslerinin inşasına harcanmıştır. Ancak bu merkezlerin karbon emisyonları, 2018’den bu yana üç katına çıkmıştır. Uzmanlar, mevcut modellerin sınırlamalarının yalnızca yüksek kaynak tüketiminden kaynaklanmadığını, aynı zamanda bu modellerin mimarisindeki temel eksikliklerden de kaynaklandığını belirtiyor. Russell adındaki bir uzman, “Mevcut yaklaşımlardaki en büyük sorun, hepsinin büyük ileri beslemeli devreler eğitmeye dayanması. Bu devrelerin kavramları temsil edebilmesi için devasa boyutlarda olması gerekiyor; bu da büyük veri gereksinimlerine ve eksik parça içeren temsillere yol açıyor” diye ifade etti.

Ayrıca, araştırmaya katılanların %79’u, YZ’nin yetenekleri konusundaki algıların gerçekte olandan oldukça farklı olduğunu vurgulamıştır. Örneğin, Çinli DeepSeek adlı şirket, Silikon Vadisi’nde bulunan pahalı YZ modellerine kıyasla çok daha düşük maliyet ve enerji tüketimiyle benzer performans sergileyebilmiştir. Bu durum, ölçeklendirme yolunun çıkmazda olduğunu gösteren önemli bir örnek teşkil etmektedir.

Ancak bu, YZ alanında ilerlemenin sona erdiği anlamına gelmiyor. Özellikle "muhakeme modelleri" olarak bilinen ve daha doğru sorgu yanıtları verebilen özel modellerin kullanımı, gelecekte umut verici bir gelişme olarak öne çıkmaktadır. Bu modellerin, diğer makine öğrenimi sistemleriyle birlikte kullanıldığında daha etkili sonuçlar elde edebileceği ifade edilmektedir.

Oregon Eyalet Üniversitesi'nden Emeritus Profesör Thomas Dietterich, “Geçmişte büyük teknolojik ilerlemelerin büyük getiriler sağlaması genellikle 10 ila 20 yıl almıştır. GenAI girişimlerinin birçoğunun başarısız olmasını bekliyorum, ancak bazıları muazzam başarılar elde edebilir. Keşke hangilerinin başarılı olacağını bilseydim” dedi.