Yapay Zekanın CERN'ini Oluşturmak: İnsan Seviyesinde Zekaya Giden Süreci Bilim İnsanları Neden Birlikte Denetlemeli?

Bir zamanlar yalnızca bilimkurgu alanına özgü bir konu olarak görülen yapay genel zekanın (İng: "AGI") ne zaman geliştirilebileceği sorusu, son yıllarda büyük dil modellerinin (İng: "LLMs") yükselişiyle yeniden gündeme gelmiştir. Kesin bir tanımı olmamakla birlikte yapay genel zeka, genellikle insan düzeyinde akıl yürütme, genelleme yapma, planlama ve özerklik yeteneğine sahip bir yapay zeka sistemi olarak ifade edilmektedir.

Dünyanın dört bir yanındaki politika geliştiriciler, yapay genel zekaya dair birçok sorunun cevabını merak etmektedir. Bu sorular arasında, yapay genel zekanın faydalarının ve risklerinin neler olacağı da bulunmaktadır. Bunlara cevap vermek kolay değildir çünkü yapay zeka alanındaki araştırmalar büyük ölçüde özel sektörde gerçekleşmektedir ve kamuya açık bir şekilde yayımlanmamaktadır. Ancak net olan bir şey varsa o da şudur: Yapay zeka şirketleri, geliştirdikleri sistemlere insana özgü tüm bilişsel yetenekleri kazandırmaya odaklanmış vaziyettedir. Yapay genel zekanın yakın bir gelecekte geliştirileceğine dair tahminler, yapay zekayı geliştiren şirketler için yatırım çekmek ve ilgi uyandırmak adına güçlü bir teşvik kaynağıdır.

Öte yandan, yapay genel zekanın ne zaman ortaya çıkacağını tahmin etmek zordur. Bu konudaki tahminler, birkaç yıldan on yıl veya daha uzun sürelere kadar değişmektedir. Bununla birlikte, yapay zeka alanında yıllar içerisinde yüzlerce bilim insanı ile yapılan anketlerdeki çeşitli tahminlerin genel eksenine göre yapay genel zekanın 2060 yılına kadar yaratılması oldukça olası görülmektedir.

Büyük Dil Modelleri ve Yapay Genel Zeka

3 Aralık 2024'te, aslen Nature dergisinde yayımlanan bir makale için görüşülen yapay zeka araştırmacıları arasında OpenAI'ın ChatGPT, Anthropic'in Claude, Google'ın Gemini modelleri gibi büyük dil modellerinin henüz yapay genel zekaya ulaşamadığı konusunda bir görüş birliği olduğu görülmektedir. Sinirbilim alanından elde edilen bilgiler ışığında birçok araştırmacı, büyük dil modellerinin hiçbir zaman yapay genel zeka seviyesine ulaşamayacağını ve yapay zekanın insan düzeyinde zekaya ulaşması için başka bir yöntemin gerekli olduğunu savunmaktadır.

Bilgisayar kodu oluşturmak, akademik makaleleri özetlemek ve matematik sorularını cevaplamak gibi geniş bir yetenek yelpazesine sahip olmalarına rağmen mevcut en güçlü büyük dil modellerinin çalışma biçiminde bazı temel sınırlamalar bulunmaktadır. Bu modeller, büyük bir veri yığınına dayalı olarak bir dizi içerisindeki bir sonraki belirteçi (İng: "token") tahmin etmeye odaklanır. Bu süreç, sorulara gerçek bir çözüm sunmak yerine makul görünen yanıtlar üretir.

ChatGPT ve Dünya Modelleri

Daha önce Google şirketinde yapay zeka araştırmacısı olarak çalışmış olan yazılım mühendisi François Chollet ve Arizona Üniversitesi'nden bilgisayar bilimci Subbarao Kambhampati, OpenAI'nin ChatGPT o1 modelinin soyut akıl yürütme ve planlama gerektiren görevlerdeki performansını teste tabi tutmuştur. Test sonucunda, en gelişmiş büyük dil modeli olarak görülen o1'in bir yapay genel zeka sistemi olmaktan uzak olduğu bulgusuna ulaşılmıştır. Birçok araştırmacı, yapay genel zekaya ulaşılabilmesi yapay zeka sistemlerinin tutarlı "dünya modellerine" yani çevre temsili içerme, hipotezleri test etme, akıl yürütme, plan yapma ve bir alanda öğrenilen bilgiyi başka birçok durum üzerinde genelleme gibi kabiliyetlere sahip olması gerektiğini düşünmektedir.

Bu noktada, dünya modelleri gibi sinirbilim ve bilişsel bilimden gelen fikirler, yapay zekada bir sonraki büyük atılımları besleyebilir. Örneğin, derin öğrenme ve yapay sinir ağları üzerine yaptığı öncü çalışmalarla bilinen ve bilgisayar bilimlerinde dünyanın en çok atıfta bulunulan bilgisayar bilimcisi Yoshua Bengio ve ekibi, tutarlı dünya modelleri oluşturmayı ve bu modeller ile akıl yürütmeyi destekleyecek alternatif yapay zeka mimarileri üzerinde çalışmaktadır.

Yapay Zeka Araştırmalarının Geleceği ve Disiplinler Arası Yaklaşım İhtiyacı

Bazı araştırmacılar, yapay zekada bir sonraki büyük atılımların en büyük sistemlerden değil, daha küçük ve enerji açısından daha verimli yapay zeka sistemlerinden geleceğini öne sürmektedir. UCL Üniversitesi'nden teorik sinirbilimci Karl Friston'a göre, gelecekteki daha akıllı sistemler, çevrelerindeki hangi unsurları örnekleyeceklerine karar verme yeteneğine sahip olabilirler ve eğitilmek için daha az veriye ihtiyaç duyabilirler.

Bu tür çalışmalar, yapay zekanın geliştirilmesinde farklı disiplinlerden araştırmacıların katılımını gerektirmektedir. Bu disiplinler arası yaklaşım, sistemlerin gerçekten ne yapabildiğini ya da yapamadığını doğrulamak, teknoloji şirketlerinin iddialarını yerine getirip getirmediğini tespit etmek ve gelişim için gerekli atılımları belirlemek açısından önemlidir.

Ne var ki yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesinde kullanılan yüksek sayıda grafik işlem birimini (GPU) karşılayabilen şirketlerde çalışmayan araştırmacıların bu tür güçlü ve maliyetli sistemlere erişimi de oldukça zor olmaktadır.^[1] Bu sistemlerin faaliyetlerinin ölçeğine bir örnek vermek gerekirse, 2021 yılında ABD hükümetine bağlı kurumlar (ABD Savunma Bakanlığı hariç), yapay zeka araştırma ve geliştirme çalışmalarına 1,5 milyar dolar tahsis etmiştir. Avrupa Komisyonu ise yıllık yaklaşık 1 milyar avro (1,05 milyar dolar) harcamaktadır. Buna karşın, dünya genelindeki şirketler sadece 2021 yılında (ChatGPT daha piyasa sürülmemişti) yapay zeka araştırmalarına 340 milyar dolardan fazla para harcamıştır.^[2]

Yapay Zeka İçin Bir "CERN" Oluşturmak ve Kamu Araştırmalarını Desteklemenin Önemi

Devletlerin yapay zeka araştırmalarını daha büyük bir ölçekte finanse edebilmeleri için kaynaklarını birleştirmeleri gerekmektedir. Bunu sağlamak için bazı yollar bulunmaktadır. Örneğin, Hollanda'nın Lahey kentindeki kâr amacı gütmeyen bir kuruluş olan Avrupa Yapay Zeka Araştırmaları Laboratuvarları Konfederasyonu, yapay zeka alanında yetenekli bilim insanlarını çekmek ve en gelişmiş araştırma laboratuvarını yaratmak için bir "Yapay Zekanın CERN'i" inşa edilmesini önermektedir.^[3]

Yapay zekada büyük ilerlemelerin gerçekleşeceği kesindir ve bunların çoğu, yatırım ölçeği göz önüne alındığında büyük olasılıkla özel sektörden gelecektir. Bu ilerlemelerin faydalı olmasını sağlamak için teknoloji şirketlerinden gelen araştırmaların, insan zekasını nelerin oluşturduğuna dair mevcut en iyi anlayışlar doğrultusunda doğrulanması gerekmektedir. Bu doğrulama sürecinde sinirbilim, bilişsel bilim, sosyal bilimler ve diğer ilgili alanlardan elde edilen bilgiler kritik bir rol oynayabilir. Yapay zeka güvenliğinin sağlanabilmesi için devlet tarafından finanse edilecek kamusal araştırmalar, yapay genel zekanın gelişiminde kilit bir önem arz edecektir.

Sonuç

İnsanlığın yapay zeka araştırmalarının uygulamalarını sağlam temellere oturtmak ve bu teknolojilerin risklerini mümkün olduğunca azaltmak için tüm bilgi birikimini seferber etmesi gerekmektedir. Devletler, şirketler, yatırımcılar ve araştırmacılar birbirlerinin tamamlayıcı güçlerini görmeli ve buna göre hareket etmelidir. Aksi takdirde, yapay zekayı iyileştirebilecek içgörüler gözden kaçacak ve ortaya çıkan sistemler öngörülemez, dolayısıyla güvensiz olma riski taşıyacaktır.