Yapay Genel Zekâ Nedir?

Yapay Genel Zeka (AGI) Nedir?

AGI (Artificial General Intelligence) denilen bu konu aslında yeni bir konusu değil. Bu konuda Yazmak istiyordum o yüzden biraz araştırma yapmak istedim. Araştırmalarımda AGI hakkında 2007 yılında yazılmış bir makaleye denk geldim tam detaylı inceleme fırsatı bulamadım ancak ilk kısmı yani AGI ı tanımladığı kısmı anlatmak istedim. İnceledikçe yeni başlıklar altında içerik yazacağım.

AGI, şu anda ki yapay zekaların yaptığı gibi dar bir alanda odaklanmak yerine farklı ortamlarda ve çeşitli görevleri yapabilme yeteneği olan bir sistem diyebiliriz. AGI'ın belirtilen temel özellikleri şunlardır;

• Çok yönlülük: Farklı hedeflere ulaşabilme ve çeşitli ortamlarda görevleri yerine getirebilme yeteneği.

• Uyum sağlama: Karşılaşılmamış durumları çözebilme kabiliyeti.

• Genelleme becerisi: Öğrendiği bilgileri farklı problemlere ve bağlamlara aktarabilme.

• Kaynak kısıtlamaları: Gerçek dünya sistemleri, belirli alanlarda daha hızlı öğrenirken bazı görevlerde daha yavaş olabilir.

• İnsan zekası ile kıyaslama: Mevcut yapay zeka sistemlerinden daha geniş bir zeka seviyesine sahip olması beklenir.

AGI Kavramının Tarihçesi

AGI terimi, 2002 yılında Ben Goertzel ve Cassio Pennachin tarafından düzenlenen bir kitapta kullanılmaya başlandı ve zamanla bilim dünyasında yaygınlaştı. Ancak benzer bir kavram 1997 yılında Mark Gubrud tarafından da kullanılmıştır.

Çekirdek AGI Hipotezi

AGI araştırmacıları arasında yaygın olarak kabul gören temel hipotez şudur:

“Geniş kapsamlı (örneğin insan seviyesinde) ve güçlü genelleme yeteneğine sahip yapay zekalar, dar kapsamlı ve zayıf genelleme yeteneğine sahip sistemlerden niteliksel olarak farklıdır.”

Bu hipotez, AGI’nin yalnızca mevcut ANI (Dar yapay zeka) sistemlerinin genişletilmiş bir versiyonu olmadığını, tamamen farklı prensiplere dayandığını öne sürer.

AGI Araştırma Yaklaşımları

AGI araştırmaları genellikle dört ana kategoriye ayrılır:

1. Sembolik Yaklaşımlar: Kurallar ve mantık temelli sistemler.

2. Emergentist Yaklaşımlar: Öğrenme ve sinir ağları temelli sistemler.

3. Hibrit Yaklaşımlar: Sembolik ve öğrenme tabanlı yöntemleri birleştiren sistemler.

4. Evrensel Yaklaşımlar: Genel zekayı matematiksel ve teorik çerçevelerde ele alan yaklaşımlar.

Her yaklaşımın kendine göre avantajları ve sınırlamaları vardır.

Kısacası AGI, insan seviyesinde veya daha yüksek bir yapay zeka geliştirme amacını taşıyan büyük bir bilimsel ve mühendislik hedefidir. Ancak kavramın tanımı, ölçülmesi ve geliştirilmesi konularında hala önemli belirsizlikler bulunmaktadır.

Ancak gerçekten insanlık kendinden daha zeki bir algoritmayı yaratmaya ve onu kullanmaya hazır olduğunu en azından şimdilik düşünmüyorum. Bazı okuduğum ve sosyal medyadan gördüğüm yerlerde ise AGI ın gerçekten de yapıldığı ancak insanlık buna hazır olmadığı için kullanıma sunmadıklarından bahsediyordu. Bunu bilemiyorum, belki gerçekten de yapabilmeyi başarmışlardır. Ancak insanın kendisinden daha zeki varlık büyük ihtimalle ilk önce insanı yok etmek isteyebilir. Ama önce insan üstü bir zekanın tanımı yapmak gerekebilir. Sonuçta şu anda bile kullandığımız yapay zeka araçları günlük hayatta karşılaştığımız birçok insandan (çoğu konuda bizden bile) daha zeki diyebiliriz. Ancak yapay zekanın tamamen matrislere dayalı olasılık ile çalıştığını unutmayın. Bu yüzden yapay zekalar çok fazla yanlış bilgi veriyorlar hatta buna da "Yapay Zeka Halüsinasyonu" diyorlar. Bu konuyu başka bir yazımda ele almayı düşünüyorum.

AGI ı tanımlamak için kullandığım kaynağı bırakıyorum. Ben hepsini yazmaya üşendim ancak genel hatları ile yazdığım bu konuya meraklı iseniz makaleyi detaylıca inceleyebilirsiniz. Gerçekten Güzel bilgiler ve yapay zeka hakkında temel grafikler vardı.

KAYNAKÇA: Goertzel, B. (2007). Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects. (Springer)