Yapay zeka dünyasının önde gelen isimlerinden Yann LeCun, “Fiziksel dünyayı anlama konusunda bir fare kadar iyi olan robotlarımız yok” diyor.
Facebook’un sahibi Meta’da on yıl boyunca baş yapay zeka bilimcisi olarak çalıştı, ancak 2025’te ayrıldı ve Gelişmiş Makine Zeka Laboratuvarları’nı (AMI Labs) kurdu.
Amacı yapay zekayı ChatGPT, Claude ve Gemini gibi mevcut sistemlerin ötesine taşımak. Bunların kullanım alanları olduğunu ancak ev işlerini bir robota yaptırmak gibi gerçek dünyadaki karmaşık durumların üstesinden asla gelemeyeceklerini söylüyor.
Fransa’nın önde gelen teknoloji konferansı VivaTech’in oturum aralarında bana “Bunlar insan seviyesine veya insan benzeri zekaya, hatta hayvan benzeri zekaya giden bir yol değil, çünkü gerçek dünya verileriyle baş edemiyorlar, sadece bunun için tasarlanmamışlardır” dedi.
Paris merkezli AMI Labs, ChatGPT ve rakiplerinin arkasındaki teknolojiye dayanmayan yeni bir yapay zeka türü geliştirmekle meşgul.
Yatırımcılar bunun potansiyeli olduğunu düşünüyor. Bu yılın başlarında AMI Labs, aralarında ABD’li bilgisayar çipi devi Nvidia’nın ve Amazon’un kurucusu Jeff Bezos’un özel servetini yöneten fonun da bulunduğu yatırımcılarla 1 milyar dolardan (760 milyon £) fazla para topladığını duyurdu.
Başlangıç fonu toplamanın ilk turu olan bu sözde tohum finansman turu, Avrupa’da türünün en büyüklerinden biriydi.
LeCun, ChatGPT gibi Büyük Dil Modellerinin (LLM’ler) kodlama, matematik problemleri ve metin oluşturma gibi bazı konularda son derece iyi olduğunu söylüyor.
Ancak bunların iyi tanımlanmış ve öngörülebilir sorunlar olduğunu savunuyor.
“Onlar [LLMs] temelde sadece bilgi biriktirin… Bir şeyleri kusabilirler, onları kusmaları için eğitirsiniz, ama pek akıllı değiller. Temel bir anlayışa sahip değiller” diyor.
Gerçek dünyada herhangi bir eylemin şaşırtıcı sonuçları vardır ve bu da daha esnek bir yapay zeka gerektirir.
LeCun bir kalemi ucunda dik tutuyor. Bıraktığında ne olur diye soruyor? Küçük bir çocuk bile kalemin devrileceğini bilir. Ama hiçbir insan kalemin hangi yöne düşeceğini tahmin etme zahmetine girmez, bunu söylemenin bir yolu yok.
Ancak bir Yüksek Lisans, eğitim verilerinden elde edilen istatistiksel kalıplara dayanarak kalemin bir sonraki hareketi hakkında tek bir tahmin oluşturmaya çalışabilir.
Tahmin neredeyse kesinlikle yanlış olacaktır çünkü sistem, durumun fiziksel gerçekliği hakkında akıl yürütmemektedir; istatistiksel olarak makul görünen şeyi üretmektedir.
LeCun, şirketinin geliştirmekte olduğu Ortak Gömme Tahmini Mimari (JEPA) adı verilen sistemin bu gibi sorunlarla başa çıkmak için kurulduğunu söylüyor.
Eylemlerin sonuçlarını değerlendirmesine olanak tanıyan gerçek dünyanın soyutlamalarını yaratır.
Bu soyutlamaları oluşturmak zor matematik gerektirir, ancak esasen gereksiz bilgileri filtrelerler ve yapay zekaya yalnızca dünyanın yararlı resimlerini bırakırlar.
Kalem söz konusu olduğunda yapay zeka, kalemin hangi yöne düşeceğini tahmin etmeye çalışmanın bir anlamı olmadığını bilir.
