Google DeepMind CEO'su Demis Hassabis, yapay genel zekanın insan bilişi seviyesine ulaşmadığını açıkladı. AGI'nin sürekli öğrenme, uzun vadeli planlama ve tutarlılık sorunları var.
© B. Naumkin
Google DeepMind CEO'si Demis Hassabis, yapay genel zekanın henüz insan düşüncesi seviyesine ulaşmadığına inanıyor. Son bir röportajda, hızlı ilerlemelere rağmen mevcut AI sistemleri ile insan bilişi arasında belirgin bir boşluk olduğunu vurguladı.
Hassabis'e göre, günümüzdeki AGI benzeri modellerin üç temel zayıflığı bulunuyor. İlki, sürekli öğrenme yeteneğinin eksikliği. Çoğu sistem dağıtımdan önce eğitiliyor ve ardından temelde durağan kalıyor. İdeal olarak, AI kendi deneyimlerinden gerçek dünya ortamlarında öğrenmeli, ek eğitim gerektirmeden yeni koşullara ve görevlere uyum sağlamalı.
İkinci sorun, uzun vadeli planlama ile ilgili. Modern modeller kısa vadeli stratejiler oluşturabilse de, henüz insanlar gibi yıllar sonrasını kapsayan planlar yapamıyor. Hassabis, bu yeteneğin karmaşık karar verme ve stratejik düşünmede kritik bir rol oynadığını belirtiyor.
Üçüncü zayıflık ise entelektüel tutarsızlık. Bir sistem bir alanda olağanüstü sonuçlar sergilerken, başka bir alanda temel görevlerde hatalar yapabiliyor.
Hassabis, mevcut sistemlerin Uluslararası Matematik Olimpiyatları'nda altın madalya kazanabileceğini ve son derece karmaşık problemleri çözebileceğini, ancak bir soru farklı şekilde ifade edildiğinde basit matematik problemlerinde hata yapabileceklerini söyledi. Gerçekten evrensel bir zeka sisteminde böyle yetenek boşlukları olmamalı. İnsanlar matematik uzmanı olsaydı, basit problemlerde hata yapmayacaklarını ifade etti.
Hassabis, tam teşekküllü AGI'nin 5-10 yıl içinde ortaya çıkabileceğini daha önce belirtmişti. DeepMind'ı 2010'da kurdu ve Google şirketi 2014'te satın aldıktan sonra, Google Gemini projesinin temelini oluşturan önemli bir araştırma bölümü haline geldi. 2024'te, protein yapısı tahmin teknolojisine katkılarından dolayı Hassabis'e Nobel Kimya Ödülü verildi.