Peter Stone , Austin Teksas Üniversitesi ve Sony AI, Austin, TX, ABD
Özet
Yaklaşık 10 yıl önce, Yapay Zeka’nın 2030 yılında günlük yaşam üzerindeki etkilerini öngören bir raporun ortak yazarlığını yaptım. Bu makale, on yıl önceki tahminlerimizi yansıtıyor ve değerlendiriyor ve bir on beş yıl daha ileriye bakıyor. Hem heyecan hem de endişe için iyi nedenler olsa da, bir toplum olarak, YZ’nın faydalarının risklerden daha ağır bastığından emin olmak bizim elimizde.
Yapay zekadaki (YZ) son gelişmeler nedeniyle tüm dünya çalkalanıyor. Ve haklı olarak öyle. Olasılıklar muazzam, tehlikeler gerçek ve toz henüz dağılmadı. Ancak dağıldığında, YZ “çözülmemiş” olacak ve insanlar hala ortalıkta olacak.
Yapay Zeka
Yapay Zeka (YZ), insanların sinir sistemlerini ve bedenlerini algılamak, öğrenmek, akıl yürütmek ve harekete geçmek için kullanma biçimlerinden ilham alan, ancak genellikle bunlardan oldukça farklı şekilde çalışan bir bilim ve bir dizi hesaplama teknolojisidir.
Böylece liderliğini yaptığım Yapay Zeka Üzerine Yüz Yıllık Çalışma’nın (AI100) 2016 raporu başlıyor. Bu tanımdan, YZ’nın tek bir şey olmadığını, aksine birçok farklı teknolojinin bir koleksiyonu olduğunu anlamak özellikle önemlidir. Özellikle, GPT, Gemini, Llama ve Claude gibi en son ve en güçlü üretken YZ modelleri, her biri farklı yeteneklere, güçlü yönlere ve zayıflıklara sahip birçok YZ tabanlı sistemden biridir.
Raporda şöyle devam ediliyor:
Filmlerdeki gibi, ufukta süper insan robotlardan oluşan bir ırk yok. Ve YZ teknolojilerini kötüye kullanma potansiyeli kabul edilmeli ve ele alınmalı olsa da, daha büyük potansiyelleri, diğer şeylerin yanı sıra, sürüşü daha güvenli hale getirmek, çocukların öğrenmesine yardımcı olmak ve insanların hayatlarını uzatmak ve geliştirmektir.
Aradan geçen on yılda çok şey değişmiş olsa da, bu sözlerin hala arkasındayım. Büyük bir dil modeliyle (LLM) etkileşime girerek biraz zaman geçirdiyseniz, yeteneklerinden çok etkilendiğinizi tahmin ediyorum. Sözde temel modeller b , inanılmaz derecede gerçekçi metinler ve resimler üretebilir. Ancak yine de, insan beyninin anlaşılmasını açığa çıkarmaya veya insan zekasını tam olarak kopyalamaya, hatta onu aşmaya yaklaşamazlar. Yakında kontrolden çıkıp insanlık için yakın bir “varoluşsal” tehdit oluşturma riskleri çok azdır, en azından nükleer silahlar ve pandemilerin halihazırda yaptığı ölçüde değil. Ve potansiyel faydalar hala muazzamdır.
Önümüzdeki 15 Yıl
AI100 Çalışma panelinin görevi, kabaca, yapay zekadaki son 15 yıllık ilerlemeyi özetlemek ve büyük, birinci dünya kentsel bölgelerindeki, tipik Kuzey Amerika şehirlerindeki günlük yaşam üzerindeki etkileri açısından önümüzdeki 15 yılı tahmin etmekti. Çoğunlukla 2015 ve 2016’da yazılmıştı ve bu nedenle “Yapay Zeka ve 2030’da Yaşam” (bkz. dipnot a) başlığını taşıyordu.
Yaklaşık 10 yıl sonra, bu makale için bir kez daha 15 yıl sonrasına bakmam istendi. Bu nedenle, orijinal AI100 raporundaki projeksiyonları burada yansıtıyorum, gerçekten gerçekleşen bazılarını ve 15 yıl (veya daha fazla) sonra hala gerçekleşmiş görünen diğerlerini tanımlıyorum.
2016 raporu 17 yapay zeka uzmanının kapsamlı değerlendirmeleri sonucu ortaya çıkmış olsa da, bu yazıda, söz konusu raporla ilgisi olmayan bazı görüşlerim de dahil olmak üzere, kendi kişisel görüşlerimi aktarıyorum.
AI100 Yeniden Ziyaret Edildi
2016 AI100 raporu, 2030 yılına kadar kentsel etki yaratması muhtemel sekiz farklı alanı ele aldı; bunlardan ikisi nispeten yakın vadeli etkileri (ulaşım ve eğlence), üçü orta vadeli etkileri (sağlık hizmeti, eğitim ve kamu güvenliği ve emniyeti) ve üçü daha uzun vadeli etkileri (hizmet robotları, düşük kaynaklı topluluklar ve iş yeri) içeriyordu. Rapor, üç üst düzey politika önerisiyle kapanıyor. Bu bölümün geri kalanında, raporun bu alanların her birindeki sonuçlarını kısaca özetliyor ve o zamandan beri neler yaşandığına dair yorum yapıyorum.
Toplu taşıma
Raporda ulaşımın “genel halkın kritik bir görev için bir yapay zeka sisteminin güvenilirliğine ve emniyetine güvenmesinin isteneceği ilk alanlardan biri” olması muhtemel olarak tanımlandı. Otonom araçlar henüz insan kontrollü arabaların yerini almamış olsa da, en azından bazı şehirlerde ve bazı otoyollarda, artık yolları otonom taksiler ve kamyonlarla paylaşıyoruz.
Genel halkın tam otonom sürüş teknolojisini ne ölçüde ve ne zaman tamamen benimseyeceği belirsizliğini koruyor. Ancak son on yılda kesinlikle ilerleme kaydedildi. Yine de ulaşım, zaman çizelgelerinin geriye itilmeye devam ettiği bir alan olmaya devam ediyor; bu nedenle 2030 için öngördüğümüz şeylerin çoğu artık 2040 için öngörüler olarak makul görünüyor. Kent merkezlerini yeni işe gidip gelme biçimleri, artan talep üzerine ulaşım ve insanların ve paketlerin otonom olarak alınması ve teslim edilmesi etrafında yeniden düzenleme olasılığı fütüristik olmaya devam ediyor ve nispeten yavaş bir hızda devam etmesi muhtemel.
Eğlence
Öte yandan, raporda eğlenceyle ilgili ana projeksiyonlar, eğlencenin daha etkileşimli, kişiselleştirilmiş ve ilgi çekici hale geleceği yönündeydi. Bu gerçekten de gerçekleşiyor ve kesinlikle gerçekleşmeye devam edecek. Sektör, yaratıcıların geçmiş içeriklerinin ve fikri mülkiyetlerinin saygıyla ele alınması yönündeki haklı endişeleri ile yaratıcılığa yeni yollar açmak için üretken yapay zeka kullanma heyecanı arasında nasıl bir denge kurulacağı konusunda hâlâ boğuşuyor.
Son derece popüler video oyunu ve sürüş simülatörü Gran Turismo’daki insanüstü yarış ajanı GT Sophy, başlangıçta uçtan uca derin takviyeli öğrenme yaklaşımı kullanarak gerçek zamanlı bir kontrol görevinde insan şampiyonları geride bırakarak dikkat çekti . Daha sonra oyuna geniş çapta dahil edilerek takviyeli öğrenme ajanının en yaygın ticari dağıtımlarından biri haline geldi.
Önümüzdeki 15 yıl içinde, başlangıçtan itibaren AI teknolojileri etrafında inşa edilmiş, modern LLM’ler tarafından desteklenen etkileşimli oyuncu olmayan karakterleri içeren video oyunları görmeyi bekliyorum. Öyle ya da böyle, müzik, film ve edebiyatın üretimi ve dağıtımında da büyük etkiler göreceğimizden eminiz. Ve AI100 raporunda öngörüldüğü gibi, muhtemelen talep üzerine bireysel zevklere yönelik içerik hedeflemede ilerlemeler olmaya devam edecektir.
Yapay zeka teknolojileri spor dünyasında dönüştürücü olmaya devam ediyor, çoğu büyük imtiyaz takımlarını kurmak ve oyuncularının performansını en üst düzeye çıkarmak için veri analitiğini benimsiyor. Ve yapay zeka tabanlı teknolojilerin sporların yönetilme ve izlenme biçimini dönüştürdüğünü görüyoruz. Bu, ilerlemenin en azından 10 yıl önce tahmin edildiği kadar hızlı olduğu, hatta daha da hızlı olduğu ve önümüzdeki 15 yıl içinde hızlanmaya devam edeceği bir alan.
Sağlık hizmeti
Sağlık hizmeti genellikle YZ tabanlı teknolojilerin insanlığa en büyük faydaları sağlayacağı alan olarak tanımlanıyor. 2016 raporunda yazıldığı gibi, “YZ tabanlı uygulamalar milyonlarca insan için sağlık sonuçlarını iyileştirebilir… ancak yalnızca doktorların, hemşirelerin ve hastaların güvenini kazanırlarsa.” Veri gizliliği ve diğer düzenleyici ve ticari engeller devam ediyor ve klinik ortamlarda pratik ilerlemeyi nispeten yavaşlatıyor. Ancak bilgisayarlı görüş teknolojilerinin radyolojiye yardımcı olması ve robotların cerrahlardan hemşirelere kadar uygulayıcılara yardımcı olması gibi başarılı dağıtımların sayısının arttığını görüyoruz.
Bu arada, AlphaFold gibi programların ilaç keşfi ve kişiselleştirilmiş tıp üzerindeki etkileri henüz tam olarak anlaşılmaya başlanıyor. Sağlık hizmetlerinde AI ilerlemeleri için vaat muazzam olmaya devam ediyor ve önümüzdeki on beş yıl içinde kesinlikle ek büyük atılımlar olacak.
Eğitim
2016’da tahmin edemediğimiz bir şey, yapay zeka eğitiminin ne kadar önemli olacağıydı. Rapor, eğitim için yapay zeka tabanlı teknolojilerin kullanımına odaklanmış olsa da, artık yapay zeka hakkında eğitimin gelecek nesil çalışanlar için elzem hale geleceği açıktır . Yakında, disiplinleri ne olursa olsun tüm üniversite mezunlarının yapay zeka konusunda bir miktar okuryazarlığa sahip olması gerekebilir. Bu fikri aklımızda tutarak, meslektaşlarım ve ben yakın zamanda Austin’deki Teksas Üniversitesi’nde tüm lisans öğrencilerine açık olan “Yaşam ve Toplum için Yapay Zeka Temelleri” adlı bir ders oluşturduk. Gerçekten de , yapay zeka hakkında anlamlı eğitim, okuma, yazma ve aritmetiğin yanı sıra ilkokul ve ortaokul eğitiminde vazgeçilmez bir hale gelebilir. Herkesin yapay zeka araçlarını kullanmada ve güvenilir bir şekilde neyi yapıp neyi yapamayacaklarını anlamada uzmanlaşması gerekecektir.
Aynı zamanda,YZ teknolojilerinin muazzam ve büyüyen toplumsal etkileri nedeniyle,YZ öğrencilerinin ve uygulayıcılarının etik paradigmalarda çok bilgili olmaları gerekecektir. Bu nedenle, YZ’daki ilerleme, bilim ve mühendisliğin beşeri bilimler ve sosyal bilimlerle daha fazla birleşmesini sağlayabilir.
Yapay zeka hakkında eğitim yeni bir değerlendirme olsa da, AI100 raporunun yapay zeka teknolojilerinin eğitimi her düzeyde geliştirirken daha geniş çapta erişilebilir hale getirmesi hakkındaki projeksiyonları hala dikkat çekici. Khan Academy ve akıllı ders verme teknolojileri gibi platformlar, müfredatı kişiselleştirmek ve öğrenmeyi demokratikleştirmek için yapay zeka teknolojilerinden agresif bir şekilde yararlanıyor. Bu trend, önümüzdeki yıllarda hızlanması muhtemel bir trend.
Kamu Güvenliği ve Emniyeti
AI100 raporu, dolandırıcılık tespiti, öngörücü polislik ve kentsel altyapının korunması için fırsatları ve zorlukları vurguladı. Tekrar eden bir tema, eğitim verilerinde veya teknolojilerin dağıtılıp kullanılma biçiminde yaygın olabilecek sistemik, zararlı önyargıların büyütülmesinden kaçınma söz konusu olduğunda ortaya çıkan zorluklardı.
Bu konu hakkındaki farkındalık, hem uygulayıcılar hem de genel halk arasında son on yılda önemli ölçüde arttı. Önümüzdeki yıllarda, yapay zeka teknolojilerinin kamu güvenliğini ve emniyetini iyileştirecek şekilde en iyi uygulamaların oluşturulacağı ve bunlara uyulacağı konusunda iyimserim.
Aynı zamanda, YZ teknolojilerinin kamu güvenliğine zarar verecek şekilde kullanılması riskinin de arttığı inkar edilemez . YZ tabanlı teknolojilerin kötü amaçlar için kullanılmasını önlemek için tasarlanmış sözde “koruma bariyerleri” hakkında çok konuşulurken, bunları güvenilir hale getirmenin teknik olarak ne kadar mümkün olduğu henüz belli değil. Bu makalenin açılış paragraflarında da değinildiği gibi, YZ’nın kendi başına insanlık için varoluşsal bir tehdit oluşturmasının kayda değer bir tehlikesinin olmasını beklemiyorum. Ancak savunma yeteneklerinin, kötü niyetli kişiler tarafından YZteknolojilerinin saldırgan kullanımlarıyla ne ölçüde başa çıkabileceği belli değil. Ayrıca, “YZ güvenliği” (uzun vadeli tehditler) konusunda daha fazla endişe duyan kişiler ile hangi tehditlere karşı korunmanın en önemli olduğu ve hangi politikalarla korunacağı konusunda “YZ etiği” (kısa vadeli etkiler) konusunda daha fazla odaklananlar arasındaki tartışmanın yakın zamanda azalmasını beklemiyorum.
Genel Amaçlı Hizmet Robotları
Son 10 yılda, nihayet evler ve ofisler için genel amaçlı hizmet robotları sunma hayali etrafında birkaç şirket kuruldu. Ancak, bugüne kadar gerçekten başarılı olan tek ev robotları otonom elektrikli süpürgeler olmaya devam ediyor. Bu, önümüzdeki 15 yıl için projeksiyonlarımın 10 yıl öncesine oldukça benzediği bir alan.
Güçlü yeni sensörler ve aktüatörler geliştirilmeye devam ediyor ve hatta azalan fiyatlarla etkileyici insansı robotlar görmeye bile başlıyoruz. Ancak güvenilir, uygun fiyatlı donanımlar yaratmak hala çok zor, ürünleri pazara sunma zorlukları genellikle hafife alınıyor ve bu da yakın gelecekte bu alanda sınırlı ticari fırsatlara yol açıyor.
Bu durumun değişmesi için, özellikle mobil manipülasyon olmak üzere güvenilir, düşük maliyetli robot manipülasyonu sağlamaya yönelik önemli atılımlar yapılması gerekecektir . Ve evlerde ve kamusal alanlarda robotlar için etik ve gizlilik sorunlarıyla ilgili önemli zorluklar devam etmektedir.
Düşük Kaynaklı Topluluklar
Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, son on yılda düşük kaynaklı topluluklara, örneğin evsiz insanlara, kırsal kesimdeki nüfusa ve üçüncü dünya ülkelerine yardım etmek için yapay zeka teknolojilerinden yararlanma konusunda nispeten az ilerleme kaydedildiğini biliyorum. Elbette en büyük etken finansman. Yapay zeka hakimiyeti yarışı şu anda olduğu kadar en büyük uluslararası teknoloji şirketleri arasında hararetli olsa da, yakın gelecekte daha hayırsever kuruluşlara önemli kaynakların ayrılması pek olası değil. Muhtemelen en büyük umut, genel amaçlı teknolojinin çok az veya hiç özel amaçlı geliştirme gerektirmeden kolayca yeniden kullanılabilmesidir.
İşyeri
2016 AI100 raporu, yakın vadede YZ teknolojilerinin işlerden daha fazla görevi değiştireceği ve öngörülmesi zor olabilecek yeni iş türleri yaratacağı sonucuna vardı; tüm insan işlerinin tek bir nesilde değiştirileceği korkusunun abartıldığı sonucuna vardı. Ancak zenginler ile fakirler arasındaki uçurumun büyüyebileceği konusunda uyardı.
Genel olarak konuşursak, bu tahminler doğru görünüyor. Çok az iş tamamen ortadan kalktı. Ancak birçok iş dönüştürüldü ve YZ okuryazar çalışanlar, YZ tabanlı araçları nasıl ve ne zaman kullanacaklarını öğrenmekte yavaş olan çalışanlara göre belirgin avantajlara sahip oldu. Ve Prompt Engineer gibi yeni işler kesinlikle 2016’da öngörülmedi. Genel YZ yetenekleri sektöre özgü yazılım araçlarına dönüştürülmeye devam ettikçe bu etkilerin daha da belirgin hale gelmesi muhtemeldir.
Yapay zekayla ilgili zenginliğin çok az sayıda elde toplanmasına ilişkin endişe devam ediyor.
Kamu Politikası
Son olarak 2016 AI100 raporu kamu politikalarına ilişkin üç somut öneride bulunmuştur:
- Hükümetin her düzeyinde yapay zeka konusunda teknik uzmanlık birikimine yönelik bir yol tanımlayın.
- Yapay zeka sistemlerinin adaleti, güvenliği, gizliliği ve sosyal etkileri konusunda araştırma yapılmasının önündeki algılanan ve gerçek engelleri ortadan kaldırın.
- Yapay zekanın toplumsal etkilerine ilişkin disiplinlerarası çalışmalara yönelik kamu ve özel sektör finansmanını artırın.
Her üçünde de olumlu ilerleme kaydedilmiş olmakla birlikte, bu öneriler hala önemliliğini koruyor.
“Eğitim” bölümünde belirtildiği gibi, giderek daha fazla insan YZ hakkında eğitim alıyor ve bu da hükümet dahil olmak üzere ekonominin tüm sektörlerinde YZ konusunda bilgili personel için fırsatlar yaratıyor. Austin’deki Texas Üniversitesi’nin çevrimiçi YZ büyük ölçekli eğitim programları önemli ölçüde katkıda bulunuyor.
Bu arada, disiplinler arası ve hatta basında ve genel kamuoyunda nüans düzeyi önemli ölçüde yükseltildi. Bu olumlu gelişmenin önümüzdeki yıllarda da devam etmesini bekliyorum.
Üretken Yapay Zekayı Anlamak
Son 10 yılda ortaya çıkan beklenmedik bir araştırma alanı, üretken YZ modellerinin bilgiyi nasıl temsil ettiğini anlamaya yönelik bilimdir. Şimdiye kadar, odak noktası çoğunlukla LLM’lerin ve diğer üretken AI modellerinin (örneğin VLM’ler) ne yapabileceğini ve ne yapamayacağını anlamak üzerineydi. Şu anda hangi yetenekler sergileniyor? Sadece veri ve hesaplama miktarını artırarak (muazzam bir maliyetle de olsa) hangi yetenekler sergilenecek? Bu tür bir çalışmanın insan beyninin nörobilim ve psikoloji çalışmalarına benzediğini düşünüyorum ve önümüzdeki yıllarda ilginç ilerlemelerin devam etmesini bekliyorum.
Hala yeni mimari yenilikler tanıtılıyor ve inceleniyor olsa da, artık daha geniş sistemlere üretken YZ modellerini yerleştirmenin yollarını araştırmaya doğru bir kayma görüyoruz. Bazı insanlar bunlara “etken” sistemler diyor, buna LLM’ler harici araçları çağırıyor ve/veya çoklu LLM sistemlerinde birbirleriyle etkileşim kuruyor. Geçmişte “bilişsel mimariler” olarak adlandırılan, LLM’lerin algı, bellek, planlama ve diğer işlevleri içeren daha büyük bir sistem içinde nispeten sınırlı bir rol oynadığı ve her şeyi yapmak için bunları kullanmaya çalışmadığı ilginç yaklaşımlar ortaya çıkıyor. Üretken AI’nın daha geniş sistemlere bu şekilde yerleştirilmesinin önümüzdeki yıllarda nasıl gelişeceğini görmek beni çok ilgilendiriyor.
Süper insan yapay zekası mı?
Son olarak, önümüzdeki on beş yıl içerisinde yapay zeka teknolojilerinin ne ölçüde insanüstü yeteneklere ulaşacağının ele alınmasında fayda var.
Son 75 yılda, yapay zekadaki ilerlemeler insanlığın “özelliğini” defalarca tehdit etti. Tıpkı astronomik bilgideki ilerlemelerin gezegenimizin evrenin merkezinde olduğu fikrini yıkması ve evrim teorisinin insanların diğer hayvanlardan temelde farklı olduğu fikrinde delikler açması gibi, yapay zeka dönüm noktaları da evrendeki en zeki varlıklar olduğumuz fikrini tehdit etti.
Sadece son 30 yıldaki kendi araştırma kariyerimdeki olayları göz önünde bulundurarak, Satranç (1998), Dama (2007), Jeopardy! (2011), Go (2015), Poker (2017), DOTA 2 (2019), Gran Turismo’daki yüksek hızlı simüle edilmiş yarışlar (2022) ve gerçek dünya drone yarışları (2023) gibi oyunlarda süper insan AI sistemlerinin gösterilerini hatırlıyorum veya doğrudan bunlara dahil oldum. 2024’te, Uluslararası Matematik Olimpiyatı’ndaki problemlerde şaşırtıcı derecede güçlü bir performans sergilendi. Birkaç oyun (örneğin briç) ve çoğu spor (örneğin masa tenisi ve futbol) dahil olmak üzere diğer görevler hala AI sistemlerinin erişiminin ötesinde kalmaya devam ediyor.
Yakın zamanda, başlangıçta süper insan robot futbolculardan oluşan bir takım yaratma hedefiyle motive olan (ve o zamandan beri diğer ilgili hedefleri de kapsayacak şekilde genişleyen) uluslararası bir organizasyon olan RoboCup Federasyonu’nun başkanlığını yaptım. Önümüzdeki 15 yıl içinde insanların futbolda robotlardan daha iyi olmasını beklerken (RoboCup için hedef tarih her zaman 2050 olmuştur), önümüzdeki 15 yıl içinde diğer görevlerin “düşeceği” kesin. Bunlar hangileri olacak? Çoğunlukla oyunlar ve çevrimiçi, tamamen yazılım zorlukları mı olacak? Yoksa güvenli sürüş, gerçek dünya sporları, seçme ve yerleştirme, çamaşır katlama, yemek pişirme ve (şimdiye kadar) genel amaçlı hizmet robotlarının ulaşılması zor hayaline yol açan diğer görevler gibi fiziksel görevlerde süper insan yeteneklerinin daha fazla gösterimini görmeye mi başlayacağız ?
Hangi görevlerin tam otomasyona en uygun olacağını kesin olarak bildiğimi iddia etmiyorum. Ancak oyunların ve çevrimiçi görevlerin, gerçek dünya görevlerine kıyasla en iyi insanları geride bırakan yapay zeka sistemlerine önemli ölçüde daha yatkın olmaya devam edeceğinden şüpheleniyorum.
Ne Yapabiliriz/Yapmalıyız?
Bana göre, YZ etrafındaki hem endişeler hem de iyimserlik gayet haklı. YZ teknolojileri, diğer birçok teknoloji gibi, kötü niyetli amaçlar için kullanılabilir. Ancak sağlık hizmetleri gibi alanlardaki potansiyel olumlu etkiler muazzamdır.
Yapay zekanın, ekonomistler ve siyaset bilimciler de dahil olmak üzere hümanistler ve sosyal bilimcilerin bilgisayar bilimcileri ve mühendislerle yakın iş birliği içinde toplumsal etkilerini derinlemesine incelediği çok disiplinlerarası bir alan haline gelmesinden cesaret alıyorum. Hükümetler, güçlü bir kamuoyu tartışmasıyla ve teknolojiler hakkında geçmişte sahip olduklarından daha fazla bilgiyle politikalar ve düzenlemeler oluşturuyor.
Ben şahsen, Austin’deki Texas Üniversitesi’ndeki AI100 ve Good Systems gibi farklı bakış açılarına sahip insanları aktif olarak bir araya getiren organizasyonlarda yer alıyorum . Ve birçok şirket, dünya standartlarında bir YZ Etik grubumuzun bulunduğu Sony YZ da dahil olmak üzere, YZ bilim insanları ve mühendisleriyle yakın bir şekilde çalışan YZ etiği ekipleri bulunduruyor. Bu tür çabaların ve organizasyonların öne çıkmaya devam etmesini umuyorum.
Elbette, YZ’nın önümüzdeki 15 yıl içinde nasıl ilerleyeceği konusunda çok fazla belirsizlik var. Ancak eğitim ve devam eden disiplinlerarası araştırma ve iş birliği yoluyla, hep birlikte YZ ilerlemesinin ve dağıtımının geleceğini toplum üzerinde net bir pozitif etki sergileme yönünde şekillendirebileceğimiz konusunda iyimserim.
Önümüzdeki 15 yıl boyunca, YZ teknolojileri hem eğitim sonuçlarını iyileştirmeye devam edecek hem de giderek artan bir şekilde AI’nın kendisi geniş disiplinler arası eğitimin odak noktası haline gelecektir. Ayrıca, bu makalede tartışıldığı gibi sağlık hizmetleri, ulaşım, eğlence ve diğer birkaç ilgili alanda yenilikleri yönlendirmeye devam edecektir. Ancak YZ tabanlı teknolojilerin muazzam olumlu olasılıklarını gerçekleştirmeye çalışırken, aynı zamanda olası olumsuzlukların da farkında olmalıyız. YZ’nın önümüzdeki 15 yılın ve sonrasının nasıl gelişeceğini nasıl etkileyeceğini şekillendirmek toplum olarak bize kalmıştır.
DİPNOTLAR
- https://ai100.stanford.edu/2016-report/
- b ChatGPT ve Gemini gibi Üretken Yapay Zeka modelleri bazen Büyük Dil Modelleri (LLM) olarak adlandırılır, ancak genel olarak temel modeller olarak da adlandırılırlar.
- https://www.cs.utexas.edu/pstone/Courses/109fall23/
Peter Stone, Austin’deki Teksas Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nde Öğrenme Aracıları Araştırma Grubu’nun profesörü ve yöneticisidir. Ayrıca, Texas Robotics’in yöneticisi, Sony YZ ‘nın baş bilim insanı ve AI100 Daimi Komitesi’nin eski başkanıdır. Araştırmaları temel olarak makine öğrenimi, çoklu aracı sistemleri ve robotik üzerine odaklanmaktadır.
https://www.computer.org/csdl/magazine/ex/2025/01/10897269/24uGPz8SYRa