AGI'den ASI'ye: Bir Google DeepMind Özeti

Çoğu insan AGI'den nihai hedef olarak bahseder.

Yakın zamanda yayımlanan bir Google DeepMind makalesi odağı değiştiriyor. Daha zor bir soru soruyor: AGI'den sonra ne olacak?

Makale iki aşama arasında ayrım yapıyor:

  • AGI (Yapay Genel Zeka): Birçok görevde ortalama bir insan düzeyinde performans gösteren bir yapay zeka. Akıl yürütebilir, plan yapabilir ve sorunları çözebilir.
  • ASI (Yapay Süper Zeka): Hemen hemen tüm alanlarda geniş insan uzman gruplarından daha iyi performans gösteren bir yapay zeka.

ASI, sadece satrançta kazanan veya kod yazan bir model değildir. Tüm araştırma laboratuvarlarından veya şirketlerden daha iyi performans gösterebilen bir sistemdir.

Makale, AGI'den ASI'ye geçişin dört yolunu ana hatlarıyla belirtiyor:

  • Ölçeklendirme: Daha fazla veri, daha fazla hesaplama gücü ve daha iyi donanım kullanımı.
  • Algoritmik Dönüşümler: Modelleri sadece büyütmek yerine, Transformer gibi daha iyi mimariler bulmak.
  • Özyinelemeli Öz-Gelişim: Yapay zekanın araştırmacıların daha iyi yapay zeka kodları yazmasına yardımcı olması. Bu, yapay zekanın kendi gelişimini hızlandırdığı bir geri bildirim döngüsü oluşturur.
  • Çoklu Ajan Sistemleri: Tek bir devasa modelden, bir insan organizasyonu gibi birlikte çalışan binlerce uzmanlaşmış yapay zeka ajanına geçiş.

Ancak, birkaç darboğaz bu ilerlemeyi yavaşlatabilir:

  • Veri Sınırları: Yüksek kaliteli insan metni tükenebilir.
  • Fiziksel Kısıtlamalar: Ölçeklendirme; muazzam miktarda enerji, çip ve veri merkezi gerektirir.
  • Araştırma Zorluğu: Yapay zeka geliştikçe, geriye kalan sorunların çözülmesi çok daha zor hale gelebilir.
  • İnsani Faktörler: Güvenlik, düzenleme ve toplumsal direnç, gelişim hızını şekillendirecektir.

Mühendisler ve geliştiriciler için bu sadece felsefi bir tartışma değil; bu bir mühendislik zorluğudur.

Yapay zekanın geleceği şunlara bağlı olacaktır:

  • Güvenilir ajan mimarileri inşa etmek.
  • Uzun süreli belleği ve araç kullanımını geliştirmek.
  • İnsan yeteneklerini aşan sistemleri değerlendirmek için daha iyi yollar oluşturmak.
  • Birden fazla ajandan oluşan dağıtık sistemleri yönetmek.

AGI bir dönüm noktasıdır. ASI ise ölçekte bir değişimdir.

Kaynak: https://dev.to/marrouchi/from-agi-to-asi-a-summary-of-google-deepminds-latest-paper-2ndd