Yapay Genel Zeka Nedir ve Üretken Yapay Zekadan Farkı Nedir?

Yapay zekanın 2022'nin sonlarında ilgi odağı haline gelmesinden bu yana, neredeyse her hafta binlerce yapay zeka modeli ortaya çıkıyor. Hangisinin ne yaptığına ayak uydurmaya çalışmak baş döndürücü olabilir.

AI temellerine aşina iseniz, üretken yapay zekayı (GAI) zaten biliyor olabilirsiniz. Tersine, yapay genel zeka (AGI) adı verilen başka bir yapay zeka türüne pek aşina olmayabilirsiniz.

Kulağa benzer gelseler de, tamamen aynı değiller. Ve hayır, bunun nedeni sadece kısaltma harflerinin yer değiştirmesi değil. Peki, ikisi arasındaki fark nedir?

Yapay Genel Zeka Nedir?

Düşünebilen, muhakeme edebilen, algılayabilen, çıkarım yapabilen, yani insanların yapabileceği her şeyi yapabilen bir yapay zeka hayal edin. Yapay genel zekanın olması gereken şey bu ve daha fazlası. Teorik olmasına rağmen, yapay genel zeka (AGI), tıpkı bir insan gibi, ancak daha az hatayla veya hiç hata olmadan herhangi bir entelektüel görevi yerine getirebilir.

Belirli bir alanda veya görev yelpazesinde oldukça yetenekli olan yapay dar zekadan (ANI) farklıdır. Dar Zeka, çok niş bir disiplinde emekli bir profesör gibi yalnızca bir veya çok az belirli görevde başarılı olmak için tasarlanmıştır.

AGI'nin hissedebilen, duygularına göre kararlar verebilen, sorunları çözebilen, öğrenebilen, dilleri işleyebilen ve diğer bilişsel yetenekleri gerçekleştirebilen bir yapay zeka olması önerildi. AGI, önceden veri beslemesi olmadan, ilgili değişkenlerden bağımsız olarak anlamlı bir şey bulmalıdır.

Bilim kurgu AI'ları zar zor yaklaşıyor, bu nedenle AGI hala sadece bir teori. Çalışmalardaki bazı AI modelleri AGI'nin tanımına yaklaşsa da, hala büyük ölçüde sağlanan verilere dayanıyor ve henüz bağımsız bir akıl yürütme oluşturmadı. Problem çözmede, doğal dil işlemede ve benzerlerinde çok başarılı olmalarına rağmen, onlara tam gelişmiş AGI'ler diyebilmemiz için hala çok uzaktalar.

Örneğin, Google DeepMind, tıpkı insanlar gibi öğrenme ve akıl yürütme yeteneğine sahip, insan zekasıyla eşit olabilecek AGI modelleri geliştirmek için gece gündüz çalışıyor. Daha fazlasını öğrenmek için şuraya göz atın: Google'ın DeepMind mevcut botlarının yapabileceği inanılmaz şeyler.

Peki yapay genel zekanın potansiyel uygulamaları nelerdir? Eh, akla gelebilecek her alanda önem bulmayı vaat ediyor. Örneğin, AGI ve biyoteknoloji, maliyetin çok altında birinci sınıf sağlık hizmetleri sağlayabilir. Tedavi planlarını kişiselleştirebilir ve en az hatayla tanıyı hızlandırabilir.

Bunları ve daha fazlasını robotik ve otomasyon, araştırma, eğitim, tarım, uzay araştırmaları vb. alanlarda yapabilir.

Üretken Yapay Zeka Nedir?

Daha önce de belirtildiği gibi, yazı yazıldığı sırada var olan çoğu AI modeli bu kategoriye girer.

Üretken yapay zeka (GAI), adından da anlaşılacağı gibi, daha önce atfedilen verilerden ses, görüntü veya metin gibi yeni materyaller üreten herhangi bir yapay zekayı içerir. Başka bir deyişle, içerik oluşturmak için komut vermeniz veya depolanan bilgilere erişerek isteklere yanıt vermeniz gereken herhangi bir AI, bir GAI olarak sınıflandırılabilir.

Örneğin, olağan metinden konuşmaya ve görüntüden görüntüye çevirmenler ve DALL-E gibi daha yeni gelişmeler (DALL-E nedir?), MuseNet, Style-based Generative Adversarial Networks (StyleGAN), Jukebox ve Generative Pre-trained Transformers (GPT-3, GPT-3.5, GPT-4) Generative AI altında kategorize edilir.

Üretken yapay zeka, istemlere olabildiğince yakın içerik oluşturmak için derin öğrenme tekniklerini kullanır. İstemleri, üretmeyi talep ettiğiniz içeriği oluşturmak için inşaat malzemeleri olarak kullanırlar. İşte bazıları ChatGPT'nin sizin için neler yapabileceğine dair örnekler Bu konuda daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız.

Yapay Genel Zeka ve Üretken Yapay Zeka Ne Kadar Benzer?

AGI ve Generative AI, operasyon tarzları ve uzmanlık noktaları bakımından farklı olsalar da birkaç ortak noktayı paylaşırlar.

1. Öğrenme

AGI ve GAI, derin sinir ağlarını kullanarak denetimli, yarı denetimli ve denetimsiz algoritmalar aracılığıyla öğrenen makine öğrenimi modelleridir. Bu, bilgi isteminin bağlamına uygun içerik oluşturmak için verileri analiz edebilmeleri ve işleyebilmeleri içindir.

İnsanlar gibi AGI modelleri de çeşitli verilerden ve deneyimlerden öğrenebilir. Aynı zamanda GAI, yeni, anlamlı ve ilgili veriler oluşturmak için veriler arasındaki temel kalıpları ve ilişkileri anlamak üzere mevcut büyük veri havuzları üzerinde eğitilir.

2. Uygulama Alanları

Hem AGI hem de GAI, metin, resim ve video içeriği dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere çok çeşitli amaçlar için kullanılabilir.

Üretken yapay zeka, sınırlı alanlarda çeşitli amaçlara hizmet edecek şekilde geliştirilebilir. Öte yandan, yapay genel zeka, bağımsız olarak akıl yürütebildiği ve görevleri yerine getirebildiği için doğal olarak hayatın her alanında uygulanabilir.

3. Değişim için Katalizörler

Teknolojik ilerlemenin amacı, değişimi ve büyümeyi teşvik etmektir. AGI ve GAI, dünyanın umutsuzca ihtiyaç duyduğu çok ihtiyaç duyulan değişim ve yenilikleri hızlandırmak için vazgeçilmezdir.

Kullanılabilir GAI ve AGI'nin kullanıma sunulmasıyla, insanlık, insan emek süresini katlanarak azaltan hızlı ilerlemenin yakında geleceğinden emin oldu.

4. Etik İkilemin Kaynağı

Yapay zekadan ekstra yardım almak iyi bir fikir gibi görünse de, yapay zekanın denetlemesi için neyin etik açıdan doğru olduğuna dair net bir sınır olması gerektiğinde bazı endişeler ortaya çıkıyor.

Generative AI ile, AI sanatıyla ilgili telif hakkı kurallarıyla ilgili endişeler ve hatta AI sanatının gerçek sanat olup olmadığı hakkında sorular. Yeterince zaman verilirse AGI, insanlığı anlamsız görebilir ve insanlığın yok edilmesi için harekete geçebilir—gerçekliğe dönüşen bir Bilimkurgu dehşeti.

Bunlar insan ırkı için keşfedilmemiş sular olduğundan, yapay zeka alanındaki düzenlemeler zorlu olmuştur.

Yapay Genel Zekanın Üretken Yapay Zekadan Farkı Nedir?

Aralarındaki en önemli fark, AGI'nin henüz geliştirilmemiş olması, GAI'nin var olması ve kullanımda olmasıdır. Diğer farklılıklar aşağıda yer almaktadır:

1. Operasyon modları

AGI'nin hala bilgisayar bilimcilerinin istek listesinde olması dışında, çalışma modları belirgin şekilde farklıdır.

Yapay genel zeka, herhangi bir belirli görev veya alanla sınırlı değildir, belirli programlama olmadan görevleri yerine getirir. Öte yandan, üretici yapay zeka, mevcut kalıplara ve verilere dayalı olarak bir niş içinde yeni içerik oluşturmaya odaklanır.

2. Uyarlanabilirlik

AGI, yeni durumları öğrenebilir ve bunlara uyum sağlayabilirken, üretici yapay zeka, girdi verileri ve faaliyet gösterdiği belirli alanla sınırlıdır.

Bir kuruluşun satışlarını ve finansmanını denetleyen bir AGI, bir salgın gibi ani bir değişiklik durumunda uyum sağlayabilecektir. AGI modeli, mevcut verilerden akıllı çıkarımlar yapabilecek ve kuruluşun operasyonlarını yeni gelişmeye uyacak şekilde yeniden yapılandırabilecektir.

Bu, üretici yapay zekanın kendi başına yapamayacağı bir şeydir.

3. Bilişsellik

Yapay genel zeka, problem çözme yaklaşımında muhtemelen daha çok insana benzer. Bu, önceden eğitilmiş giriş-çıkış dizileri üzerinde çalışan Üretken AI'nın tersidir. Üretken bir yapay zeka, yalnızca yapmaya programlandığı şeyi yapabilir, ne daha fazlasını ne de daha azını. Bir AGI ise öğrenecek, akıl yürütecek, karşılaştıracak ve çıkarım yapacaktır.

Basit bir ifadeyle, bir AGI bir insan gibi ve belki de daha iyi düşünebilir.

4. Öğrenme Yaklaşımı

Üretken yapay zeka genellikle, daha önce mevcut olanlardan yeni içerik oluşturmayı öğreten kapsamlı veri kaynakları aracılığıyla denetimsiz eğitim yoluyla öğrenir.

AGI, hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme ile takviyeli öğrenmenin bir kombinasyonunu kullanacaktır. Bu, emrindeki geniş kaynaklar karşısında akıllı seçimler yapabilmesini sağlar.

GAI, AGI ve Ötesi

Yapay genel zekanın hızla gerçeğe dönüşen hayallerden ibaret olduğu inkâr edilemez. Üretken yapay zekaya daha yeni alışıyoruz ama çok da rahat olmamalıyız.

Yapay genel zeka yakında sadece bir teori olmanın ötesine geçecek, umarız bizimle ve bizim için çalışacak, ayrıntılı bir aktif zeka biçimi olacaktır.