blog posts

Bu yazımızda öncelikle genel yapay zekanın tanımını veriyoruz ve AGI sistemlerinin nasıl çalıştığını anlattıktan sonra yapay zekayı genel yapay zeka ile karşılaştırıyoruz. Daha sonra yapay zekadaki farklı araştırma yöntemlerini, etkili teknolojileri ve bu alandaki zorlukları öğreniyoruz. Çeşitli araştırma yöntemlerini tanıttıktan sonra, bazı pratik örnekler vererek, bu alanın bazı avantajlarını ve risklerini de gözden geçiriyoruz. Faradars dergisindeki bu yazımızın sonunda bu teknolojinin geleceğine göz atıyor ve sıkça tartışılan soruları yanıtlıyoruz.

AGI nedir?

Genel yapay zeka, kendi kendine öğrenme yeteneği gibi insani becerilerin kazanılması amacıyla geliştirilen, yapay zekanın teorik araştırmalarının bir alt alanıdır. Ancak yapay zeka alanında çalışan birçok araştırmacı, genel bir yapay zeka sisteminin geliştirilmesine bile inanmamakta ve bu alanın diğer alanlardan “zeka” adı verilen ölçülebilir bir kriterle ayrıldığına inanmaktadır. “Güçlü AI” genel yapay zeka için kullanılan bir başka yaygın terimdir. Öte yandan “Zayıf Yapay Zeka” veya “Dar Yapay Zeka” gibi teknolojiler , önceden belirlenmiş bir dizi parametreye sahip ortamlarda yalnızca belirli görevleri yerine getirebilen diğer bir örnektir.

Genel yapay zeka, farklı bilim ve bilgi alanlarındaki farklı türdeki karmaşık problemleri otomatik olarak çözme yeteneğine sahip olacaktır.

Genel yapay zeka nasıl çalışır?

Buraya kadar AGI tanımının ne olduğunu gördük ancak aşağıda nasıl çalıştığını da incelememiz gerekiyor. Genel yapay zekanın hala teorik bir kavram olarak araştırıldığı göz önüne alındığında, onun akıbeti ve nasıl başarılacağı konusunda farklı söylemler mevcut. Yapay zeka araştırmacısı Ben Goertzel’in dediği gibi: “Genel zeka kavramı her araştırmacı için farklı bir anlam taşıyor; Ancak basit bir tanım vermek istersek genel yapay zeka, farklı ortamlardaki çeşitli karmaşık sorunları araştırıp çözebilen, önemli düzeyde öz farkındalığa ve eylem özerkliğine sahip akıllı bir sistemdir. Böyle bir sistem daha önce karşılaşmadığı yeni sorunları nasıl çözeceğini öğrenebilir.

Yapay zeka araştırmalarının büyüyen ve biraz belirsiz doğası ve genel olarak genel yapay zeka kavramı nedeniyle, bunun nasıl inşa edileceğine dair çeşitli yöntemler önerilmiştir. Bu yöntemlerden bazıları “sinir ağları” ve “derin öğrenme” gibi yaklaşımları içermektedir . Bu arada, diğer yöntemler de “Hesaplamalı Sinirbilim” kullanılarak insan beyninin büyük ölçekli simülasyonlarının yapılmasını önermektedir.

Yapay zeka ile AGI arasındaki fark nedir?

Yapay zeka ile ilgili teknolojilerin ve araştırmaların kapsamı her geçen gün artarken, genel yapay zeka veya insan zekasının düzeyine karşılık gelen yapay zeka hala teorik bir kavram ve araştırma hedefi olmaya devam ediyor. Yapay zeka araştırmacısı Peter Voss’a göre genel yapay zeka, her şeyi öğrenme yeteneğidir. Ayrıca şunları ekliyor: “Genel yapay zekanın öğrenme yeteneği özerk, amaçlı ve son derece uyarlanabilir olmalıdır.” Genel yapay zeka, genellikle insanın bilişsel kapasitesiyle koordine olma yeteneğine sahip olan ve güçlü yapay zeka etiketiyle tanıtılan bir yapay zeka türüdür.

Bunun aksine, sistemler belirli uygulamalar için tasarlandığından, bugün bildiğimiz çoğu yapay zeka, zayıf veya sınırlı yapay zeka kategorisine girmektedir. Ancak mevcut bu akıllı sistemlerin de oldukça etkili olduğunu ve sürücüsüz araçlar, sesli asistanlar gibi karmaşık ve zor uygulamalarda kullanıldığını belirtmekte fayda var. Eğitim için yalnızca belirli düzeyde insan programlaması gerektiren sistemler.

YGZ’de araştırma yöntemleri türleri nelerdir?

Bilgisayar bilimcilerin  ve yapay zeka araştırmacılarının genel yapay zeka alanında teorik yapılar ve cevaplanmamış sorular geliştirme alanındaki faaliyetleri devam ediyor. Goertzel, genel yapay zeka araştırmalarında üst düzey yenilikçi uygulamalar geliştiriyor ve bunları şu şekilde kategorize ediyor:

• Sembolik yaklaşım: Bu görüş, sembolik yaklaşımın insanın genel zekasının özü olduğuna ve tam olarak en büyük gelişmeyi elde etmemizi sağlayan şey olduğuna inanır.
• “Emergentist” yöntem: Genel yapay zekada bir tutumdur ve insan beyninin, “Nöron” adı verilen, karmaşık bir şekilde ve vücudun deneyimlerine yanıt olarak kendisinin organize ettiği basit unsurların bir koleksiyonu olduğu fikrine odaklanmıştır.
• Kombine yöntem: Adından da anlaşılacağı gibi, bu yöntemde insan beyni, değerli ve harika bir sonuç yaratmak için birbirleriyle işbirliği yapan farklı parçalardan ve kurallardan oluşan birleşik bir sistem olarak görülüyor.
• Evrensel yaklaşım: Genel zekada matematiğin doğası, YGZ teknolojisine evrensel bir yaklaşımın temelini oluşturur. Bu teknolojinin belirli ilke ve kurallara uyularak gerçek dünyada kullanılabileceğine inanan bir tutum.

AGI teknolojisine ulaşmak, çok çeşitli başka teknolojileri, verileri ve yapay zeka modelleri arasında örtüşmeyi gerektirir. İnsan davranışını taklit etmek isteyen akıllı bir sistem için yaratıcılık, algılama ve öğrenmenin tümü gereklidir.

Genel yapay zeka alanında sürüş teknolojilerini araştırın

YGZ’de araştırma yöntemlerinin türlerinin neler olduğunu gördük ve bu bölümün geri kalanında bu alandaki sürüş teknolojilerini incelemek istiyoruz. AGI sistemlerinin kurulmasına yönelik çalışmalar devam etmekte ve bu alanda gelişen teknolojilerin gelişimi her geçen gün artmaktadır. Aşağıdaki listede günümüzde insan yaşamının bir parçası olan bu teknolojilerin ünlü örnekleri yer almaktadır:

• “Derin Öğrenme”
• Üretken Yapay Zeka
• “Doğal Dil İşleme” (Doğal Dil İşleme | NLP)
• “Bilgisayar görüşü”
• Robotik bilimi

AGI alanındaki mevcut araştırmalar, büyük ölçüde makine öğrenimi alanının kademeli büyümesine bağımlıdır. Ancak genel yapay zekanın gerçek dünyada kullanılması hâlâ uzak bir hedef ve vizyondur. Bu yazının devamında yukarıdaki listede adı geçen teknolojilerin her birini kısaca açıklayacağız.

AGI’de derin öğrenmenin avantajlarından yararlanma

Derin öğrenme, ham verilerdeki karmaşık kalıpları çıkarmak ve anlamak için birden fazla gizli katmana sahip sinir ağlarını eğitmeye odaklanan bir yapay zeka alt kümesidir. Yapay zeka uzmanları, metin, ses, görüntü ve video dahil olmak üzere çeşitli medyaları anlayabilen sistemler oluşturmak için derin öğrenmeyi kullanıyor.

Üretken yapay zekayı kullanan gerçekçi medya üretimi

Üretken yapay zeka, önceden öğrenilmiş bilgileri kullanarak benzersiz ve gerçekçi içerik üreten akıllı sistemlerden oluşur. Üretken modeller birçok veri kümesiyle eğitilir ve bu nedenle metin, ses veya görüntü de dahil olmak üzere her türlü medyadaki insan girişine yanıt verme yeteneğine sahiptir. Örneğin, Anthropic ve Meta gibi şirketlerin “Büyük Dil Modelleri” (LLM’ler), büyük kuruluşların karmaşık görevlerini çözmeye yardımcı olabilecek üretken algoritmalardır.

AGI’nin doğal dil işlemedeki rolü

Doğal dil işleme veya NLP, bilgisayar sistemlerinin insan dilini anlamasını ve yeniden üretmesini sağlayan yapay zekanın başka bir alt kümesidir. “Hesaplamalı Dilbilim” ve “Makine Öğrenimi”, doğal dil işlemede kullanılan, ham verileri “Token” adı verilen basit bir temsile dönüştüren ve aralarındaki metinsel ilişkileri keşfeden iki teknolojidir.

Otomasyon için makine görüşünü kullanma

Yapay görme, bilgisayar sistemlerinin görsel verilerden bilgi çıkarmasını, keşfetmesini ve anlamasını sağlayan teknolojilerden biridir. Kendi kendine giden arabalar, kameralardan gelen görüntülerin gerçek zamanlı analizi ve güvenli yönlendirme için makine görüş modellerini kullanır. Nesne tanıma, sınıflandırma, izleme ve görüntüyle ilgili diğer işlemler gibi “otomasyon” uygulamaları, makine görüşü ve derin öğrenmenin birleştirilmesiyle mümkün hale geliyor.

AGI’de robotik uygulamaları

Kuruluşlar, mekanik sistemler oluşturmak ve çeşitli görevleri otomatikleştirmek için robot bilimini kullanıyor. Robotiklerin YGİS sistemlerindeki uygulamaları arasında, fiziksel aktivitelerin gerçekleştirilmesinde akıllı makinelerin güçlendirilmesini sayabiliriz. Genel olarak robotik, YGZ sistemlerinin gerektirdiği görsel algı ve fiziksel yeteneklerde hayati bir rol oynamaktadır. Örneğin robotik bir ele genel yapay zeka eklendiğinde o el insan gibi hissedebilir, farklı nesneleri kavrayabilir, meyveleri soyabilir.

YGZ alanında araştırmanın zorlukları nelerdir?

Bilgisayar bilimcileri, genel yapay zeka alanında, bazıları aşağıda sıralanan zorluklarla karşı karşıyadır:

• İletişim Kurmak: Farklı alanlardaki bilgi ve deneyimlerini paylaşan insanlardan farklı olarak mevcut yapay zeka modelleri sınırlı bilgiye sahiptir ve farklı alanlar arasında iletişim kuramaz. Örneğin oyun tasarımında eğitim teorileri uygulanarak öğrenme süreci etkileşimli bir deneyime dönüştürülebilir. İnsanların eğitim ortamında yaptıkları ve öğrendiklerini gerçek hayata aktardıkları. Yapay zekanın dramatik büyümesine rağmen, derin öğrenme modellerinin bilinmeyen ortamlarda çalışabilmesi için hâlâ bir dizi ilgili veriyle eğitilmesi gerekiyor.
• “Duygusal Zeka” : Derin öğrenme modelleri YGİS sistemlerine önemli bir fırsat penceresi açmıştır; Ancak insanın yaratıcılık düzeyine ulaşması için kat etmesi gereken uzun bir yol vardır. Yaratıcılık, sinir ağlarının taklit edemeyeceği bir tür duygusal düşünmeyi gerektirir. Örneğin insanlar o anda nasıl hissettiklerine göre bir sohbete katılırlar. Karşılaştırıldığında, NLP modellerinin çıktısı, eğitildikleri veri kümeleri ve modellerle tutarlıdır.
• “Duyusal Algılama”: Genel yapay zeka teknolojisi, akıllı sistemlerin dış ortamla etkileşime girmesini gerektirir. Robotik faaliyetlerin yanı sıra akıllı sistemin de tıpkı insanlar gibi çevredeki dünyayı anlayabilmesi gerekiyor. Bilgisayar teknolojilerinin ilerlemesi ve daha da gelişmesi için, insanlar gibi şekilleri, renkleri, tatları, kokuları ve sesleri ayırt edebilmesi gerekiyor.

Özetle, insan zekasının esnekliğini, uyarlanabilirliğini ve kapsamlılığını temsil eden sistemlerin geliştirilmesi, yapay zeka alanında ulaşılamayan bir hedef olmaya devam etmektedir. Ancak bahsedilen vakaların hepsinde sürekli ilerleme kaydedilmektedir.

Genel yapay zeka örnekleri

Artık YGZ’nin zorluklarının neler olduğunu bildiğimize göre, gerçek örnekleri hakkında da bir açıklama yapmamız gerekiyor. Genel yapay zekanın gerçek örnekleri henüz piyasaya çıkmadı. Ancak bazı alanlarda insan beceri düzeylerine eşit, hatta onlardan daha iyi olan sonlu akıllı sistemlerin örnekleri de var. Aşağıdaki listede günümüzde en çok kullanılan akıllı sistemlerden bazı örnekleri görebilirsiniz:

• IBM Watson yapay zekası
• “Uzman sistemler”
• Kendi kendine giden arabalar
• AlphaGo bilgisayar programı
• “Üretken Önceden Eğitimli Transformatörler” dil modelleri
• Müzik alanında akıllı sistemler

Birçok araştırmacı pratik akıllı sistemleri keşfetmeye ve oluşturmaya çalışıyor. Faradars dergisinden çıkan bu yazımızın devamında bu araştırmalardan bazı örnekleri tanıyacağız.

Watson akıllı süper bilgisayar

Watson yapay zekası ve diğer süper bilgisayarlar, sıradan bilgisayarların ötesinde hesaplamalar gerçekleştirebilmektedir. Bu tür sistemler, yüksek hesaplama güçlerini yapay zeka ile birleştirerek Big Bang Teorisi gibi mühendislik ve bilimsel problemleri çözmek için kullanırlar .

Tıpta uzman sistemler

Uzman sistemler bir şekilde insan muhakemesini taklit etmeye çalışır. Uzman kararları ve çözümleri sağlamak için insan deneyimine dayanan bilgiyi kullanan bir yapay zeka alt kümesi . Örneğin hastanın bilgilerine göre ilaç önerebiliyor, moleküler yapıları tahmin edebiliyorlar.

Akıllı araçlar ve sürücüsüz arabalar

Kendi kendine giden araba teknolojisi, odaklanmış yapay zekanın bir örneğidir ve aynı zamanda genel yapay zekanın muazzam karmaşıklığını da gösterir. Sürücüsüz araçların görevi yoldaki diğer araçları, yayaları ve nesneleri tespit etmenin yanı sıra sürüş kurallarına ve düzenlemelerine uymaktır.

Alphago bilgisayar programı

Belirli bir problem çözme alanında insanlardan çok daha iyi performans gösterebilen sınırlı yapay zekanın bir başka örneği. AlphaGo, karmaşık bir masa oyunu olan Go’da rekabet edebilecek bir bilgisayar programıdır. AlphaGo, 2016 yılında beş aşamalı bir yarışmada dünya şampiyonu Lee Sedol’u mağlup etti.

Önceden eğitilmiş metin üretici dil modelleri

İki dil modeli GPT-3 ve GPT-4, OpenAI tarafından yapılan ve insan dilinde otomatik olarak metin oluşturabilen üretken modellerin yazılım versiyonlarıdır . Bu teknolojinin genel insan zekasını taklit etme becerisi örnek teşkil etmektedir. Bazı durumlarda, bir dil modelinin yanıtları ile insan çıktısı arasında ayrım yapmak bile mümkün değildir. Ancak bu teknolojinin hala geliştirilmeye ihtiyacı var.

Akıllı müzik prodüksiyon sistemleri

Bu tür araçlar, yapıyı ve müzik kalıplarını yapmak, icra etmek veya otomatik olarak analiz etmek amacıyla tasarlanmış akıllı sistemler anlamına gelir. Dadabot’un yapay zeka aracı, bir müzik parçasının yapısına sahip olarak o eserin yaklaşık örneğini yeniden oluşturabilen bir algoritmadır.

Performans artışı, genel yapay zekanın daha önce bahsedilen örneklere uygulanmasının sonucudur. Örneğin sürücüsüz otomobillerin zor ve belirsiz durumlarda karar verebilmesi için bir insanın varlığına ihtiyacı var. Aynı durum müzik prodüksiyonu ve dil modelleri gibi diğer uygulamalar için de geçerlidir. Yapay zeka yoluyla otomasyonun aynı zamanda hala insan zekası gibi daha üst düzey bir varlığı gerektirdiğine dair tartışmalar.

AGI’nin faydaları nelerdir?

Yapay zeka teknolojisinin gelişimi hızla ilerliyor. Belki henüz YGİS sistemlerinin hayata geçirilmesi aşamasına gelmedik; Ancak halka açık hale geldiklerinde bilinen dünyamızı dönüştürüyorlar. Genel yapay zekanın yapıcı ve olumlu kullanımları arasında şunlar sayılabilir:

• Karmaşık sorunları çözme
• Verimli otomasyon
• İnsan yeteneklerinin güçlendirilmesi

Çeşitli konulardaki YGZ sistemleri, insanlara iş yapma konusunda yardımcı olmanın yanı sıra nihai kaliteyi de iyileştirme yeteneğine sahiptir. Bu yazının devamında bu sistemlerin bazı pratik özelliklerini açıklayıp daha derinlemesine inceleyeceğiz.

Günün karmaşık ve zor problemlerini çözme

Genel yapay zekanın büyük miktarlardaki verileri işlemedeki yüksek kapasitesi, iklim değişikliği, hastalık salgınları ve küresel ekonomik sorunlar gibi insanlığın karşı karşıya olduğu en karmaşık sorunlardan bazılarının çözülmesine yardımcı olur. Genel yapay zeka, verileri insanlar için mümkün olmayan bir şekilde birleştirebilmektedir. Çözümlerle ve yeni bir tutumla sonuçlanan bir süreç.

Endüstride verimli otomasyon

Genel yapay zekanın yükselişi benzeri görülmemiş düzeyde otomasyona yol açabilir. İnsan zekasının müdahalesi olmadan bir şeyler yapabilen makineler. Bu yetenek, sağlık hizmetlerinden inşaat ve üretime kadar her sektör için değerlidir. Daha fazla üretkenlik, yenilikçilik ve ekonomik büyüme, büyük şirketlerin genel yapay zeka kullanmasının sonuçları arasındadır.

Bir şeyleri yaparken insanın yeteneklerini güçlendirmek

Genel yapay zeka, yalnızca insan becerilerinin yerini alacak değil, geliştirecek bir araç olarak görülebilir. AGI teknolojisi, yeni düşünme ve dünyayı anlama yolları sunarak yaratıcılık, karar verme ve problem çözme gibi önemli becerileri güçlendirmemize olanak tanır.

AGI’nin riskleri nelerdir?

Buraya kadar okuduysanız AGI’nin faydalarının tam olarak ne olduğunu biliyorsunuz demektir. Tüm faydalarına rağmen genel yapay zeka risksiz değildir. Günümüzde sınırlı akıllı sistemler dünyaya ve kendimize dair anlayışımızı değiştirmiştir. Yeteneklerimizi taklit edebilecek ve hatta insani görevleri bizden daha iyi yerine getirebilecek bir yapay zeka versiyonunun geliştirilmesi, dikkate alınması gereken bir tehlike işaretidir. Bu risklerden bazılarını aşağıdaki listede görebilirsiniz:

• Hedeflerin tutarsızlığı
• varoluşsal riskler
• Sosyal bozukluklar
• Gizlilik ve güvenlik

Yapay zeka her ne kadar makine hassasiyetine sahip olsa da insan hatası yapmadığı hatta daha da kötüsü yapmadığı söylenemez. Aşağıda, yukarıdaki listede bahsedilen risklerin her biri hakkında daha fazla bilgi edineceğiz.

Genel yapay zekada hedeflerin yanlış hizalanması riski

İnsan hedefleriyle çelişen hedeflere sahip süper akıllı bir sistem yaratma olasılığı, genel yapay zekayla ilgili en önemli endişelerden biridir. İstenmeyen sonuçlara yol açabilecek bir konu; Teknik olarak ön planlamaya uygun olmasına rağmen insanlara zarar veren faaliyetler.

Akıllı varlıkların kontrolünü kaybetme riski

YGİS sisteminin kontrolü insanlığın elinden kayıp gittiğinde varoluşsal tehlikelerle karşı karşıya kalmamız mümkün. Süper zeki bir sistemin, yaratıcısından daha uzun süre yaşayacağına dair spekülasyonlar her zaman olmuştur; Bu, genel bir yapay zekanın eylemlerini tahmin etmeyi veya izlemeyi önemli bir zorluk haline getirir. Bazıları daha da ileri giderek YZG sistemleri salgınını uluslar arasındaki savaşın nedeni ve büyük kuruluşların güç arzusu olarak görebilir.

Sosyal düzensizlik yaratma riski

Genel yapay zekanın aşırı kullanımı sosyal ve ekonomik aksaklık olasılığını artırıyor. Otomasyon sürecinin sonuçlarından biri de birçok iş unvanı ve pozisyonun kaybedilmesidir; bu da eşitsizliğin ve toplumsal istikrarsızlığın artmasına neden olur.

Gizlilik ve güvenlik açıkları

AGI teknolojisinin geleceğine dair en önemli kaygılardan biri olarak gizlilik ve kişisel güvenliğe ilişkin riskler sayılabilir. Diğer sistemleri, verileri ve hatta insanların düşüncelerini tahmin edemeyeceğimiz şekillerde değiştirebilme yeteneğine sahip süper akıllı bir sistem hayal edin. Yeni siber tehditler içerebilecek bir akış.

AGI’nin geleceği nedir?

Genel yapay zekanın elde edileceği yıl ve zaman, etrafında pek çok tartışmanın olduğu bir konudur. Önde gelen bilgisayar bilimcilerinin yanı sıra girişimciler de YGZ sistemlerinin önümüzdeki birkaç on yıl içinde mümkün olacağına inanıyor. Bu kişiler arasında şunlar sayılabilir:

• Unanimous AI’nın CEO’su ve baş araştırmacısı Louis Rosenberg, 2020’de 2030 yılına kadar genel yapay zekaya erişimin mümkün olacağını öngördü.
• Google’ın mühendislik departmanı yöneticisi ve “Örüntü Tanıma” teknolojisinin kurucularından biri olan Ray Kurzweil, yapay zekanın yakın zamanda insan zekası seviyesine ulaşacağına ve 2029 yılına gelindiğinde insanı bile geride bırakacağına inanıyor.
• NAISENSE’nin kurucu ortağı ve baş araştırmacısı ve aynı zamanda IDSIA yapay zeka araştırma enstitüsü yöneticisi “Jürgen Schmidhuber” (Jürgen Schmidhuber), 2050 yılı sonuna kadar AGI sistemlerinin ortaya çıkışını göreceğimize inanıyor.

Ancak genel yapay zekanın geleceği hala belirsiz ve hatta bazı araştırmacılar AGI teknolojisi denilen bir şeyin gerçek dünyada inşa edilmeyeceğine inanıyor. Gowertzel’in açıkladığı gibi, “YGZ teknolojisine ulaşmanın farklı alt kümelerin karışımını içeren çok fazla yolu olduğundan, ilerlemenin hızını etkili bir şekilde ölçmek imkansızdır. Bu alanda nesnel ve eksiksiz bir teori yoktur; Aksine, genellikle sinerjik olan ve bazen birbiriyle çatışan yalnızca kavramlar, yapılar ve varsayımlardır.

Cohere Araştırma Enstitüsü’nden araştırmacı “Sara Hooker” (Sara Hooker) bir röportajda genel yapay zekanın geleceği hakkındaki bir soruya yanıt olarak şunları söyledi: “Bu daha çok felsefi bir soru. Uzmanlık alanımız bilimsel bir alan olduğundan bu alanda faaliyet göstermenin zor bir dönemde olduğu söylenebilir.

AGI hakkında sık sorulan sorular nelerdir?

Şu ana kadar YGZ’nin ne olduğunu, avantaj ve dezavantajlarının neler olduğunu çok iyi öğrendik. Ders dışı materyalin bu bölümünde genel yapay zekayı öğrenmeye başlamak isteyen ve bu alanda daha fazla bilgi edinmek isteyen kişilerin sıkça sorduğu sorulara değiniyoruz.

YGİS sistemleri ne zaman halkın kullanımına sunulacak?

Genel yapay zeka hala pratik olmaktan çok teorik bir kavram olduğundan, bu tür sistemlerin ne zaman faaliyete geçeceğini tahmin etmek kolay değil. Bazı araştırmacılar bunun imkansız olduğunu düşünüyor ve diğerleri bunun önümüzdeki birkaç on yıl içinde gerçekleşeceğini kendinden emin bir şekilde ilan ediyor.

Yapay zeka ile genel yapay zeka arasındaki fark nedir?

Yapay zeka alanı, çok çeşitli güncel teknolojilerin yanı sıra zayıf veya sınırlı yapay zeka olarak bilinen araştırma alanlarını da içermektedir. Öte yandan genel yapay zeka alanında çalışan araştırmacılar da insan zekasına eşdeğer güçlü bir yapay zeka geliştiriyor.

Genel yapay zeka insanlardan daha mı akıllı?

Çoğu bilim insanı genel yapay zekayı, insan beyninin zeka ve kapasitesine eşit zeka düzeyine sahip bir varlık olarak tanımlıyor. Bu arada “Yapay Süper Zeka” (ASI) terimi, insanlardan bile daha akıllı olan bir tür yapay zekayı ifade ediyor.

Genel yapay zekanın gelişimi hangi yılda tamamlanacak?

Bu alanda araştırmacıların farklı görüşleri bulunmaktadır. YGZ sistemlerinin ne zaman kullanıma sunulacağı konusundaki görüşleri ne olursa olsun, bazıları inşaat sürecinin 2030 sonu ile 2050 arasında tamamlanacağını öngörüyor. Ancak diğerleri prensipte bu tür sistemleri kurmanın imkansız olduğuna inanıyor.

Çözüm

Yapay zeka ve genel yapay zeka olmak üzere iki kavram, uzun zamandır bilim kurgu hikayeleri ve anlatılarında fikir olarak insanın hayal gücünde yer almaktadır. Şu anda eğitim ortamı dışında düşünebilen, öğrenebilen ve farkındalığını test edebilen yapay zeka oluşturmaya yönelik birçok farklı yaklaşım bulunmaktadır. Faradars dergisinin bu makalesinde AGI veya genel yapay zeka kavramını tanımanın yanı sıra günümüz teknolojilerindeki uygulamalarını da inceledik. Aşağıda AGI teknolojisinin birçok avantajını ve risklerini sıraladıktan sonra geleceğine baktık ve sonunda bu alanda ortaya çıkan ortak soruları yanıtladık.