içinde

DeepMind'in Şaşırtıcı Yeni 'Gato' AI'sı, İnsanların Asla AGI'ye Ulaşamayacağından Korkmama Neden Oluyor

DeepMind bugün 600’den fazla farklı görevi yerine getirebilen yeni bir çok modlu AI sistemini tanıttı.

Gato olarak adlandırılan bu, tartışmasız dünyanın şimdiye kadar gördüğü en etkileyici hepsi bir arada makine öğrenimi kiti.

Bir DeepMind blog gönderisine göre :

Gato olarak adlandırdığımız etmen, çok modlu, çok görevli, çok düzenlemeli genelci bir politika olarak çalışır. Aynı ağırlıklara sahip aynı ağ, metin, eklem torkları, düğme basmaları veya diğer belirteçlerin çıktısının alınmasına bağlamına göre karar vererek Atari, resim yazısı görüntüleri, sohbet, gerçek bir robot koluyla blok yığınları ve çok daha fazlasını oynayabilir.

Fotoğraf bilgileri: DeepMind
DeepMind laboratuvarlarının dışındaki araştırmacılar ve kullanıcılar ellerine geçtiğinde tam olarak ne kadar iyi sonuç vereceği henüz görülmese de Gato, GPT-3’ün olmasını istediği her şey ve daha fazlası gibi görünüyor.
İşte bu beni üzüyor: GPT-3, dünyanın en iyi finanse edilen yapay genel zeka (AGI) şirketi OpenAI tarafından üretilen geniş dilli bir modeldir (LLM). 

Ancak GPT-3 ve Gato’yu karşılaştırmadan önce, hem OpenAI hem de DeepMind’in işletmeler olarak nereden geldiğini anlamamız gerekiyor.

OpenAI, Elon Musk’ın buluşudur, Microsoft’tan milyarlarca desteğe sahiptir ve ABD hükümeti, düzenleme ve gözetim söz konusu olduğunda temelde ne yaptığını daha az önemseyebilir.

OpenAI’nin tek amacının bir AGI (aynı erişime sahip bir insanın yapabileceği her şeyi yapabilen ve öğrenebilen bir AI) geliştirmek ve kontrol etmek olduğunu akılda tutarak, şirketin üretmeyi başardığı her şeyin gerçekten süslü bir LLM olması biraz korkutucu. .

Beni yanlış anlamayın, GPT-3 etkileyici. Aslında, muhtemelen DeepMind’in Gato’su kadar etkileyici, ancak bu değerlendirme biraz nüans gerektiriyor.

OpenAI, AGI yolunda LLM rotasını basit bir nedenle gitti: kimse AGI’nin nasıl çalıştırılacağını bilmiyor.

Tıpkı yangının keşfi ile içten yanmalı motorun icadı arasında biraz zaman geçmesi gibi, derin öğrenmeden YGZ’ye nasıl geçileceğini bulmak bir gecede olmayacak.

GPT-3, en azından insan gibi görünen bir şey yapabilen bir yapay zeka örneğidir: metin oluşturur.

DeepMind’in Gato’ya yaptığı şey hemen hemen aynı şey. LLM’ye çok benzeyen bir şey aldı ve onu 600’den fazla prestij biçimine sahip bir illüzyonist haline getirdi.

Knives and Paintbrushes araştırma kolektifinden Mike Cook’un yakın zamanda TechCrunch’tan Kyle Wiggers’a söylediği gibi:

Yapay zekanın kulağa çok farklı gelen tüm bu görevleri yapabilmesi heyecan verici geliyor, çünkü bize metin yazmak bir robotu kontrol etmekten çok farklı gibi geliyor.

Ancak gerçekte bu, GPT-3’ün sıradan İngilizce metin ile Python kodu arasındaki farkı anlamasından çok da farklı değildir.

Bu, bunun kolay olduğu anlamına gelmiyor, ancak dışarıdan bir gözlemci için bu, AI’nın bir fincan çay yapabileceği veya başka bir on veya elli görevi kolayca öğrenebileceği gibi görünebilir ve bunu yapamaz.

Temel olarak, Gato ve GPT-3, her ikisi de sağlam AI sistemleridir, ancak ikisi de genel zeka yeteneğine sahip değildir.

İşte soru: AGI üzerinde kumar oynamanız rastgele bir şans eserinin sonucu olarak ortaya çıkmadıkça – Akla Kısa Devre filmi geliyor – muhtemelen herkesin AGI üzerindeki zaman çizelgelerini yeniden değerlendirmesinin zamanı gelmiştir.

“Asla” demezdim çünkü bu bilimin tek lanetli kelimelerinden biridir. Ancak bu, YGZ’nin yaşamlarımızda gerçekleşmeyecekmiş gibi görünmesini sağlıyor.

DeepMind on yıldan fazla bir süredir AGI ve 2015’ten beri OpenAI üzerinde çalışıyor. Ve ikisi de AGI’yi çözme yolundaki ilk sorunu çözemedi: eğitim almadan yeni şeyler öğrenebilen bir AI oluşturmak.

Gato’nun dünyanın en gelişmiş çok modlu yapay zeka sistemi olabileceğine inanıyorum. Ama aynı zamanda DeepMind’ın , OpenAI’nin sahip olduğu AGI için çıkmaz sokak konseptini aldığını ve sadece daha pazarlanabilir hale getirdiğini düşünüyorum.

Son düşünceler: DeepMind’ın yaptığı dikkat çekici ve muhtemelen şirkete çok para kazandıracak.

Alphabet’in (DeepMind’in ana şirketi) CEO’suysam, ya Gato’yu saf bir ürün olarak ortaya çıkarırım ya da DeepMind’ı araştırmadan daha fazla geliştirmeye zorluyorum.

Gato, tüketici pazarında Alexa, Siri veya Google Asistan’dan (doğru pazarlama ve uygulanabilir kullanım durumları ile) daha kazançlı bir performans gösterme potansiyeline sahip olabilir.

Ancak, Gato ve GPT-3, AGI için yukarıda bahsedilen sanal asistanlardan daha uygun giriş noktaları değildir.

Gato’nun birden fazla görevi yerine getirme yeteneği, 600 farklı şekilde oynayabileceğiniz bir oyundan çok, 600 farklı oyunu depolayabilen bir video oyun konsolu gibidir. Bu genel bir yapay zeka değil, özenle bir araya getirilmiş bir dizi önceden eğitilmiş, dar model.

Bu kötü bir şey değil, eğer aradığınız buysa. Ancak Gato’nun beraberindeki araştırma makalesinde , bunun AGI için doğru yönde bir bakış olduğunu, hatta bir atlama taşı olduğunu gösteren hiçbir şey yok.

Bir noktada, DeepMind ve OpenAI gibi şirketlerin, YGZ’nin hemen köşede olduğu konusundaki sert ısrarlarıyla ürettikleri iyi niyet ve sermaye, en küçük temettüleri bile göstermek zorunda kalacak.

Editör: Zehra Garipli – 13.08.2022

Bu içerik hakkında ne düşünüyorsunuz? Yorum yapabilir, oy kullanabilir ya da tepki seçebilirsiniz. Gönderinizi oluşturun!

Rapor Et

Ne düşünüyorsun?

Yorumlar

Bir yanıt yazın

    Mars'tan Gelen Gizemli Kapı Fotoğrafı

    NASA Pazar Gününü İşaret Edip Açıkladı: Dev Asteroit Dünya’ya Doğru Geliyor