Çinli bilim insanları, daha az bilgi işlem kaynağı kullanarak gelişmiş yapay zekâ modellerini eğitebilen yeni bir bilgi işlem mimarisi geliştirdi. Bu yenilikçi yaklaşımın, bir gün yapay genel zekâya (AGI) yol açabileceği umuluyor. Günümüzün en ileri yapay zekâ modelleri, sinir ağlarına dayalı büyük dil modelleri (LLM’ler) olarak biliniyor.
Bu modeller, verileri işlemek ve sonuçlara ulaşmak için katmanlı makine öğrenimi algoritmalarını kullanıyor. Ancak bu sistemler, eğitim aldıkları verilerin sınırlarını aşmada zorlanıyor ve insanlar gibi karmaşık muhakeme yeteneklerine sahip değiller. AGI ise insanların yapabileceği her türlü entelektüel görevi anlayabilen ve öğrenebilen bir sistem olarak tanımlanıyor.
İnsan beyninden ilham alam yeni bilgi işlem mimarisi.
Bilim insanları, AGI’ye ulaşmak için mevcut sinir ağlarını büyütmeye dayalı yaklaşımlar yerine, yeni bilgi işlem mimarilerine ihtiyaç duyulabileceğini belirtiyor. Bu doğrultuda, Nature Computational Science dergisinde yayımlanan bir araştırma, insan beyninden ilham alan yeni bir bilgi işlem mimarisi öneriyor. Araştırmacılar, “iç karmaşıklığa sahip küçük model” adını verdikleri bu yaklaşımla, bireysel yapay nöronların daha karmaşık hale getirilmesinin daha verimli ve güçlü bir yapay zekâ sistemi oluşturabileceğini savunuyor.
Bu amaçla, araştırmacılar zengin iç karmaşıklığa sahip bir Hodgkin-Huxley (HH) ağı inşa ettiler. HH modeli, sinirsel aktiviteyi simüle eden bir hesaplama modeli olup, nöronların birbirleriyle iletişim kurmak için kullandıkları nabızları yakalamada yüksek doğruluk sağlıyor. Çalışmada, bu yeni modelin karmaşık görevleri verimli ve güvenilir bir şekilde yerine getirebildiği gösterildi.
Bilim dünyasında henüz erişilememiş bir hedef olduğu belirtiliyor.
AGI’nin bilim dünyasında henüz erişilememiş bir hedef olduğunu belirten uzmanlar, bu tür bir modelin inşasının sadece birkaç yıl içinde mümkün olabileceğini öne sürüyor. Ancak, bu hedefe nasıl ulaşılacağı konusunda farklı yaklaşımlar mevcut. Örneğin SingularityNET, AGI’yi eğitmek için farklı mimarilerden oluşan dağıtılmış bir süper bilgisayar ağı kurmayı öneriyor.
Çalışma, yapay zekâ teknolojilerinin gelecekteki yönü hakkında önemli ipuçları sunarken, AGI’ye giden yolun daha verimli ve enerji dostu bilgi işlem çözümleriyle şekilleneceğini ortaya koyuyor.
Kaynak: LiveScience
