Teknoloji şirketleri, akıl yürütebilen yapay zeka geliştirmek için yarışıyor. Bu modeller, insanın düşünme sürecini taklit ederek karmaşık sorunlara çözüm sunmayı hedefliyor.
Son aylarda teknoloji dünyası, şirketler arasında akıl yürütebilen yapay zeka modellerini geliştirme konusunda yoğun bir yarışa şahit oluyor. Geleneksel yapay zeka sistemlerinden farklı olarak, yalnızca veri kalıplarına dayalı yanıtlar üretmekle yetinmeyen bu yapay zeka modelleri, insan benzeri düşünme süreçlerini taklit etmeyi hedefliyor.
Karmaşık problemleri çözmeyi vaat eden bu sistemler, yapay zekanın yeteneklerini yeni bir seviyeye taşıyor. OpenAI, Google, Meta ve diğer şirketler, yapay zekanın potansiyelini artırmak için birbiri ardına yeni nesil modellerini tanıtıyor. Yarış hız kazandıkça, akıl yürütebilen yapay zekanın vaatleri, riskleri ve geniş kapsamlı etkileri hakkında tartışmalar da büyüyor.
12 Eylül 2024 (The AIGRID)
Akıl yürütebilen yapay zeka modelleri, yapay genel zekaya ulaşma konusunda önemli bir adım olarak görülüyor. Yine de bu sistemler hala uzun vadeli hesaplamaları yönetme, nedenselliği anlama veya insan benzeri kavrayış sergileme konusunda bazı sınırlamalar taşıyor. Bu sınırlamalara rağmen, akıl yürütebilen yapay zekanın dönüştürücü potansiyeli, bilimsel araştırmalardan endüstriyel uygulamalara kadar pek çok alanda büyük bir değişim vadediyor.
Bir yapay zeka nasıl düşünebilir?
Akıl yürütebilen (düşünebilen) yapay zeka, geleneksel üretken yapay zekadan önemli ölçüde farklı bir yaklaşımı temsil ediyor. Open AI’nin ChatGPT’si veya Google’ın Bard’ı gibi öncül modeller, geniş veri setlerindeki kalıpları tanıyarak bağlamsal olarak tutarlı yanıtlar üretmek üzerine çalışıyor.
Bu sistemlerin, mantık, adım adım analiz veya uzun vadeli planlama gerektiren görevlerde sınırlı kaldığı görülüyor. Örneğin, üretken bir yapay zeka kuantum mekaniği hakkında etkileyici bir makale yazabilirken, çok adımlı bir matematik problemini çözme veya gerçek dünyaya yönelik bir görev planlamada yetersiz kalabiliyor.
Akıl yürütebilen yapay zeka, bu boşluğu doldurmayı amaçlayarak problemleri daha sistemli ve planlı bir şekilde çözmek için zincirleme düşünce (Chain Of Thought), öz değerlendirme ve yinelemeli hesaplama gibi yöntemleri bir araya getiriyor.
Örneğin, zincirleme düşünce yöntemiyle bir problemin çözümünü adım adım parçalara ayırıyor, tıpkı bir insanın düşünce zincirini oluşturması gibi. Bir matematik problemi çözülürken, sonuca ulaşmadan önce her bir adımı dikkatlice değerlendiriyor ve kontrol ediyor. Bu modeller ayrıca kendi ürettikleri çözümleri tekrar gözden geçirerek öz değerlendirme yapıyor ve olası hataları tespit etmeye çalışıyor. Bu süreç, insan beyninin bir problemi çözerken kendine “Doğru mu yapıyorum?” sorusunu sormasına benziyor.
Bunun yanı sıra, yinelemeli hesaplama yöntemiyle bu modeller, bir problemi çözmek için farklı yaklaşımlar deneyerek veya birden fazla çözüm yolunu test ederek doğru cevaba ulaşmayı hedefliyor. Bu teknikler, yalnızca “muhtemel” bir yanıtı tahmin etmek yerine, insanların karmaşık problemleri çözmek için izlediği bilişsel adımları taklit eden bir yaklaşıma dayanıyor.
Bu yetenek, insanın gerçekleştirdiği her entelektüel görevi yerine getirebilecek bir yapay genel zekaya (Artificial General Intelligence-AGI) ulaşmanın temel taşlarından biri olarak görülüyor. Yine de, bu hedefe ulaşmak akıl yürütebilen yapay zeka modellerinin hala insan düşüncesinin detaylı kavrayışına ve esnekliğine yaklaşamaması nedeniyle büyük bir zorluk olmaya devam ediyor.
Küresel yarış: Google ve OpenAI’nin yeni modelleri
OpenAI ve Google gibi şirketlerin akıl yürütebilen yapay zeka modellerindeki rekabeti, bu teknolojinin önemini gözler önüne seriyor. OpenAI’nin Eylül 2024’te “o1” akıl yürütebilen yapay zeka modellerini ilk defa tanıtması, bu alanda önemli bir dönüm noktası oldu. Bu modeller, önceki nesillerin çözmekte zorlandığı bilim, kodlama ve matematik gibi alanlardaki problemleri ele almakta belli oranda bir başarı sağladı. Önceki modeller, genellikle yanıtlarını doğrulamadan “tahmin” ederken, o1 modeli kendi akıl yürütme sürecini kontrol edebildi. Bu gelişmeler OpenAI’ya kısmen bir liderlik sağladı.
(TED Talks)
Bu gelişmeden kısa bir süre sonra, Aralık 2024’te Google, Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental modelini tanıtarak bu alandaki iddiasını ortaya koydu. Techcrunch’ın iddiasına göre şirketin AI Studio platformunda erişilebilir olan bu model, programlama, matematik ve fizik gibi karmaşık alanlarda “en iyi muhakeme yeteneklerini” sunmayı hedefliyor.
Google’ın yapay zeka araştırma birimi DeepMind’ın baş bilim insanı Jeff Dean, bu modeli “Google’ın muhakeme yolculuğundaki ilk adım” olarak nitelendirirken, modelin özellikle düşünce süreçlerini güçlendirmek için tasarlandığını belirtiyor. Tüm bunlara rağmen modelin deneysel aşamada olduğu ve hala iyileştirmesi gerektiği söyleniyor. Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, akıl yürütme sürecinde en mantıklı çözümü sunmaya çalışıyor ancak bu sürecin oldukça zaman alıcı olduğu ve bazı basit sorularda bile hatalar yaptığı gözlemleniyor.
Diğer taraftan OpenAI, akıl yürütebilen modeller konusunda liderliği bırakmaya niyetli değil. Şirket, Google’ın yeni modelini tanıtmasının hemen ardından test aşamasındaki o3 ve o3 mini modellerini duyurarak bu alandaki rekabeti kızıştırıyor. OpenAI CEO’su Sam Altman, Ocak 2025’te o3 mini’nin, ardından tam o3 modelinin piyasaya sürüleceğini söylüyor. Yeni modellerin, mevcut o1 modellerine göre daha karmaşık sorunları çözme kapasitesine sahip olacağını söylüyor. Altman, bu modellerin OpenAI’ye hem yeni kullanıcılar hem de yatırımlar kazandıracağını belirtiyor.
Bu yarışa sadece Google ve OpenAI değil, diğer teknoloji şirketleri de katılıyor. Alibaba, Kasım ayında o1 modeline açık bir meydan okuma olarak tanımlanan Qwen 2.5 serisi modellerini tanıttı. DeepSeek ise ilk akıl yürütme modeli DeepSeek-R1 ile bu alanda yerini aldı. Özellikle Çin’den gelen açık kaynak girişimleri, küresel rekabetin yoğunlaştığı gösteriyor.
Öte yandan Meta da, akıl yürütebilen yapay zekayı gelecekteki stratejisinin temel taşlarından biri olarak konumlandırıyor. Llama 3 modelleri, planlama ve mantıksal akıl yürütmeyi entegre ederek kullanıcı etkileşimlerini yeniden tanımlamayı amaçlıyor. Örneğin, Meta, bir yapay zeka asistanının uçuş rezervasyonu yapmaktan toplantı düzenlemeye kadar bir uluslararası seyahat planını otonom bir şekilde organize edebileceği senaryolar öngörüyor.
Gemini 2.0 Flash ve o3 modelleri gibi akıl yürütebilen yapay zeka teknolojileri, yalnızca inovasyonun sınırlarını zorlamakla kalmıyor, aynı zamanda bu modellerin ticari ve etik yönleri hakkında yeni tartışmalar da başlatıyor. Bu modellerin yüksek hesaplama gücü gereksinimi ve uzun işlem süreleri, teknolojinin geniş çapta uygulanabilirliğini sınırlarken, maliyetler ve şeffaflık eksikliği de akıllarda yeni sorular doğuruyor.
Yapay genel zekaya giden yol
Akıl yürütebilen yapay zeka sistemleri, teknoloji dünyasını yapay genel zekaya (AGI) üretmeye bir adım daha yaklaştırıyor. Güncel yapay zekanın uzun vadeli hesaplamaları yönetme veya nedenselliği anlama gibi sınırlamalarını ele alan akıl yürütebilen yapay zeka , daha otonom bir şekilde düşünebilen, plan yapabilen ve öğrenebilen sistemlerin temellerini atıyor.
Buna rağmen yapay genel zekaya giden yol, zorluklarla dolu. Yeni yapay zekalar, şu anki haliyle, “gerçek” zekadan oldukça uzak. Akıl yürütebilen yapay zeka modelleri düşünme adımlarını taklit edebilse ve daha doğru çıktılar sağlayabilse de, çoğu zaman insanlar için sıradan olan kavramları derinlemesine anlayamıyor.
(UCLA)
TechCrunch’da yer alan habere göre, Ai2 adlı kar amacı gütmeyen bir organizasyonda araştırmacı ve Makine Öğrenimi Mühendisi olan Costa Huang, o1’in çok güvenilir olmadığını belirtiyor. Sosyal medyada yapılan hızlı aramalar, o1 Pro modunun hatalarını ortaya koyuyor. Huang konuyla ilgili “Bu akıl yürütme modelleri özelleştirilmiştir ve genel alanlarda düşük performans gösterebilir. Bazı sınırlamalar diğerlerinden daha erken aşılacaktır.” ifadelerini kullanıyor.
UCLA’da bilgisayar bilimi profesörü olan Guy Van Den Broeck ise aynı haberde, akıl yürütme modellerinin gerçek akıl yürütme yapmadığını ve bu nedenle başarıyla ele alabilecekleri görev türlerinde sınırlı olduklarını savunuyor. Guy Van Den Broeck “Gerçek akıl yürütme tüm problemlerde çalışır, yalnızca modelin eğitim verilerinde muhtemel olanlarda değil,” diyor ve ekliyor “Bu, hala aşılması gereken temel zorluktur.”
Riskler ve zorluklar
Akıl yürütebilen yapay zeka modelleri, büyük miktarda hesaplama gücü ve kapsamlı veri setleri gerektirdiğinden oldukça maliyetli. Guy Van Den Broeck, “Büyük dil modellerinde akıl yürütmenin toplam maliyeti kesinlikle düşmüyor,” diyor. Bu durum, geliştirme ve ölçeklendirme sürecini yalnızca güçlü finansal kaynaklara sahip birkaç kuruluşla sınırlıyor. Ayrıca, özel verilere ve algoritmalara olan bağımlılık, şeffaflık ve hesap verebilirlik konularında endişelere yol açıyor.
Bunun yanı sıra, akıl yürütebilen yapay zeka, önyargılardan bağımsız değil. Eğer bu sistemler hatalı veya eksik veri setleri üzerinde eğitilirse, toplumsal önyargıları kendine temel alabilir ve hatta bunları güçlendirebilir. Kötüye kullanım potansiyeli, etik sorunları daha da karmaşık hale getiriyor.
Dönüştürücü ama belirsiz bir gelecek
Akıl yürütebilen yapay zeka, yapay zekada bir paradigma değişimini temsil ederek, endüstrileri değiştirme ve daha önce çözülemez görülen sorunları çözme potansiyeli sunuyor. Bilimsel araştırmalardan otonom planlamaya kadar, bu modeller teknolojiyi ve dünyayı şekillendiriyor. Sınırlamaları ve riskleri ise, ilerlemenin dikkatle ele alınması gerektiğini hatırlatıyor.
Bu yarış, yalnızca teknolojik üstünlükle ilgili değil, insan-makine işbirliğinin geleceğini şekillendirmekle de ilgili. Yapay genel zekaya yaklaştıkça, riskler daha da büyüyor. Akıl yürütebilen yapay zeka, sadece teknolojinin değil, düşünme, çalışma ve yaşama biçimimizin de geleceğini temsil ediyor.
Kaynak: 2N News, Reuters, Anadolu Ajansı, Techcrunch, X, IBM, Forbes
