Geleceğin nasıl görünebileceğini görmek için tarihimizi incelemek genellikle yararlıdır. Bu makalede yapacağım şey bu. Bilgisayarların kısa tarihinin izini sürüyorum ve yapay zeka gelecekten neler bekleyebileceğimizi görmek için.
Buraya nasıl geldik?
Dünyanın ne kadar hızlı değiştiği, en yeni bilgisayar teknolojisinin bile bugün bizim için ne kadar eski hissettirdiğiyle netleşiyor. 90'larda cep telefonları, küçük yeşil ekranları olan büyük tuğlalardı. Bundan yirmi yıl önce, bilgisayarlar için ana depolama alanı delikli kartlardı.
Kısa sürede bilgisayarlar o kadar hızlı gelişti ve günlük hayatımızın o kadar ayrılmaz bir parçası oldu ki, bu teknolojinin ne kadar yeni olduğunu unutmak çok kolay. Zaman çizelgesinin gösterdiği gibi, ilk dijital bilgisayarlar yalnızca yaklaşık seksen yıl önce icat edildi.
Bu tarihin ilk günlerinden beri, bazı bilgisayar bilimcileri, makineleri insanlar kadar zeki yapmak için uğraşmışlardır. Bir sonraki zaman çizelgesi, dikkate değer yapay zeka sistemlerinden bazılarını gösteriyor ve neler yapabildiklerini açıklıyor.
Bahsettiğim ilk sistem Theseus. 1950'de Claude Shannon tarafından yapıldı ve bir labirentten çıkış yolunu bulabilen ve rotasını hatırlayabilen uzaktan kumandalı bir fareydi.1 Yetmiş yılda yapay zekanın yetenekleri çok yol kat etti.
Yapay Zeka Sistemlerinin Dil ve Görüntü Tanıma Yetenekleri Artık İnsanlarınkiyle Karşılaştırılabilir
AI sistemlerinin dil ve görüntü tanıma yetenekleri çok hızlı bir şekilde gelişmiştir.
Grafik, AI gelişiminin son yirmi yılını yakınlaştırarak buraya nasıl geldiğimizi gösteriyor. Çizilen veriler, insan ve yapay zeka performansının el yazısı tanımadan dil anlamaya kadar beş farklı alanda değerlendirildiği bir dizi testten kaynaklanmaktadır.
Beş alanın her birinde, yapay zeka sisteminin başlangıç performansı -100'e ayarlanır ve bu testlerdeki insan performansı, sıfıra ayarlanmış bir temel olarak kullanılır. Bu, modelin performansı sıfır çizgisini geçtiğinde, AI sisteminin ilgili testte aynı testte yapan insanlardan daha fazla puan aldığı anlamına gelir.2
Sadece 10 yıl önce, hiçbir makine insan düzeyinde güvenilir bir şekilde dil veya görüntü tanıma sağlayamıyordu. Ancak grafiğin de gösterdiği gibi, AI sistemleri giderek daha yetenekli hale geldi ve şimdi testleri tüm bu etki alanlarında.
Bu standartlaştırılmış testlerin dışında, bu yapay zekaların performansı karışıktır. Bazı gerçek dünya vakalarında, bu sistemler hala insanlardan çok daha kötü performans gösteriyor. Öte yandan, bu tür AI sistemlerinin bazı uygulamaları zaten o kadar ucuz ki, telefonda cebinizde bulunabiliyor: görüntü tanıma, fotoğraflarınızı kategorilere ayırıyor ve konuşma tanıma, dikte ettiklerinizi yazıya döküyor.
Görüntü Tanımadan Görüntü Oluşturmaya
Bir önceki grafik, yapay zekanın algılama yeteneklerindeki hızlı ilerlemeleri gösteriyordu. AI sistemleri ayrıca görüntü oluşturma konusunda çok daha yetenekli hale geldi.
Dokuz resimden oluşan bu seri, son dokuz yıldaki gelişimi göstermektedir. Bu görüntülerdeki insanların hiçbiri yok; hepsi bir AI sistemi tarafından üretildi.
Seri, sol üstte 2014'ten bir görüntüyle başlıyor, siyah beyaz pikselli bir yüzün ilkel görüntüsü. İkinci sıradaki ilk görüntünün gösterdiği gibi, yalnızca üç yıl sonra yapay zeka sistemleri, bir fotoğraftan ayırt edilmesi zor görüntüler üretebiliyordu.
Son yıllarda, AI sistemlerinin kapasitesi çok daha etkileyici hale geldi. İlk sistemler yüzlerin görüntülerini oluşturmaya odaklanırken, bu yeni modeller yeteneklerini hemen hemen her komut istemine dayalı olarak metinden görüntüye oluşturmaya genişletti. Sağ alttaki resim, en zorlu istemlerin bile — örneğin “Kralın tahtında bir taç giyen bir Pomeranian oturuyor. Tahtın yanında iki kaplan asker duruyor”— saniyeler içinde fotogerçekçi görüntülere dönüştürülür.4
Dil Tanıma ve Üretim Hızla Gelişiyor
Görüntü üreten AI'lardaki ilerlemeler kadar çarpıcı olan, insan dilini ayrıştıran ve yanıtlayan sistemlerin hızlı gelişimidir.
Resimde gösterilenler, Google tarafından geliştirilen PaLM adlı bir AI sisteminden örneklerdir. Bu altı örnekte sistemden altı farklı fıkrayı açıklaması istenmiştir. Sağ alttaki açıklamayı özellikle dikkat çekici buluyorum: AI, özellikle dinleyicinin kafasını karıştırmayı amaçlayan bir anti-şaka açıklıyor.
Dil üreten yapay zekalar, son birkaç yılda dünyamıza birçok yoldan girdi. E-postalar otomatik olarak tamamlanır, çok sayıda çevrimiçi metin çevrilir, videolar otomatik olarak kopyalanır, okul çocukları ödevlerini yapmak için dil modellerini kullanır, raporlar otomatik olarak oluşturulur ve medya kuruluşları yayınlamak AI tarafından üretilen gazetecilik.
AI sistemleri henüz uzun, tutarlı metinler üretemiyor. Gelecekte, son gelişmelerin yavaşlayıp yavaşlamayacağını, hatta sona ereceğini veya bir gün bir yapay zeka tarafından yazılmış çok satan bir romanı okuyup okumayacağımızı göreceğiz.
Şimdi Neredeyiz: Yapay Zeka Burada
AI yeteneklerindeki bu hızlı ilerlemeler, makinelerin çok çeşitli yeni alanlarda kullanılmasını mümkün kılmıştır:
Bir uçuş rezervasyonu yaptığınızda, genellikle bir yapay zekadır ve artık bir insan değildir. karar ne ödüyorsun Havaalanına vardığınızda, bu bir AI sistemidir. monitörler havaalanında ne yapıyorsun Ve uçağa bindiğinizde, bir AI sistemi pilota yardımcı olur. uçan sen hedefine.
AI sistemleri aynı zamanda giderek artan bir şekilde borç almakvardır uygun refah için veya olsun kiralanmış belirli bir iş için. Kimin alacağını belirlemeye giderek daha fazla yardımcı oluyorlar. hapisten salıverildi.
Birkaç hükümet satın alıyor otonom silah sistemleri savaş için ve bazıları için AI sistemleri kullanıyor gözetim ve baskı.
AI sistemleri yardım et kullandığınız yazılımı programlamak ve çevirmek okuduğunuz metinler. Sanal asistanlarkonuşma tanıma ile çalışan , son on yılda birçok haneye girmiştir. Şimdi öz-sürüş araba gerçeğe dönüşüyor.
Son yıllarda yapay zeka sistemleri yardım için yapmak ilerleme bilimdeki en zor problemlerden bazıları hakkında.
Büyük AI'lar denir tavsiye sistemleri sosyal medyada ne gördüğünüzü, çevrimiçi mağazalarda size hangi ürünlerin gösterildiğini ve YouTube'da size nelerin önerildiğini belirleyin. Giderek artan bir şekilde sadece tükettiğimiz medyayı tavsiye etmiyorlar, aynı zamanda resim ve metin üretme kapasitelerine bağlı olarak, aynı zamanda oluşturma tükettiğimiz medya.
Yapay zeka artık geleceğin teknolojisi değil; AI burada ve şu anda gerçeklik olan şeylerin çoğu, yakın zamanda bilim kurgu gibi görünüyordu. Halihazırda hepimizi etkileyen bir teknoloji ve yukarıdaki listede sadece birkaçı yer alıyor. birçok uygulama.
Listelenen geniş uygulama yelpazesi, bunun insanlar tarafından bazı son derece iyi ve bazı olağanüstü derecede kötü amaçlar için kullanılabilecek çok genel bir teknoloji olduğunu açıkça ortaya koymaktadır. Bu tür 'çift kullanımlı teknolojiler' için, hepimizin neler olup bittiğine ve teknolojinin nasıl kullanılmasını istediğimize dair bir anlayış geliştirmemiz önemlidir.
Sadece yirmi yıl önce dünya çok farklıydı. AI teknolojisi gelecekte neler yapabilir?
Sırada ne var?
Az önce ele aldığımız yapay zeka sistemleri, yapay zeka teknolojisindeki onlarca yıllık istikrarlı ilerlemenin sonucudur.
Aşağıdaki büyük tablo, son seksen yıldaki bu tarihi bir perspektife taşıyor. Jaime Sevilla ve meslektaşları tarafından üretilen veri setine dayanmaktadır.7
Bu tablodaki her küçük daire bir AI sistemini temsil eder. Dairenin yatay eksendeki konumu, yapay zeka sisteminin ne zaman oluşturulduğunu ve dikey eksendeki konumu, belirli bir yapay zeka sistemini eğitmek için kullanılan hesaplama miktarını gösterir.
Eğitim hesaplaması şu şekilde ölçülür: kayan nokta işlemleriveya kısaca FLOP. Bir FLOP, iki ondalık sayının bir toplamasına, çıkarılmasına, çarpmasına veya bölünmesine eşdeğerdir.
Makine öğrenimine dayanan tüm yapay zeka sistemlerinin eğitilmesi gerekir ve bu sistemlerde eğitim hesaplaması, sistemin yeteneklerini yönlendiren üç temel faktörden biridir. Diğer iki faktör algoritmalar ve kullanılan giriş verileri eğitim için. Görselleştirme, eğitim hesaplaması arttıkça yapay zeka sistemlerinin giderek daha güçlü hale geldiğini gösteriyor.
Zaman çizelgesi, elektronik bilgisayarların başlangıcı olan 1940'lara kadar uzanıyor. Gösterilen ilk AI sistemi, başında bahsettiğim Claude Shannon'ın 1950'den kalma robotik faresi 'Theseus'. Zaman çizelgesinin diğer ucuna doğru, fotogerçekçi görüntüler üretme ve az önce gördüğümüz dili yorumlama ve üretme yeteneklerine sahip DALL-E ve PaLM gibi AI sistemlerini bulacaksınız. Bugüne kadarki en büyük miktarda eğitim hesaplamasını kullanan yapay zeka sistemleri arasındadırlar.
Eğitim hesaplaması logaritmik bir ölçekte çizilir, böylece her ızgara çizgisinden diğerine 100 kat artış gösterir. Bu uzun vadeli bakış açısı sürekli bir artış göstermektedir. İlk altmış yılda, eğitim hesaplaması aşağıdakilere paralel olarak arttı: Moore Yasası, kabaca her 20 ayda bir ikiye katlanıyor. Yaklaşık 2010'dan bu yana, bu üstel büyüme daha da hızlandı ve yaklaşık 6 aylık bir ikiye katlanma süresine ulaştı. Bu şaşırtıcı derecede hızlı bir büyüme oranı.8
Hızlı ikiye katlanma süreleri büyük artışlara neden oldu. PaLM'nin eğitim hesaplaması 2.5 milyar petaFLOP idi ve bu, sadece 5 yıl önce en büyük eğitim hesaplamasına sahip yapay zeka olan AlexNet'inkinden 10 milyon kat daha fazlaydı.9
Ölçeklendirme zaten üsteldi ve son on yılda önemli ölçüde hızlandı. AI'nın geleceği için bu tarihsel gelişmeden ne öğrenebiliriz?
Yapay Zekanın Geleceğini Tahmin Etmek İçin Uzun Vadeli Eğilimleri İncelemek
AI araştırmacıları, gelecekte neyin mümkün olduğunu görmek için bu uzun vadeli eğilimleri inceler.11
Belki de bu türden en çok tartışılan çalışma, AI araştırmacısı Ajeya Cotra tarafından yayınlandı. Bir AI sistemini eğitmek için yapılan hesaplamanın hangi noktada insan beynininkiyle eşleşebileceğini sormak için eğitim hesaplamasındaki artışı inceledi. Fikir şu ki, bu noktada AI sistemi bir insan beyninin yetenekleriyle eşleşecek. Cotra, son güncellemesinde, bu tür "dönüştürücü yapay zekanın" 50 yılına kadar, yani yirmi yıldan daha kısa bir süre sonra geliştirilme olasılığının %2040 olduğunu tahmin ediyor.12
In ilgili bir makale, Dönüştürücü yapay zekanın dünya için ne anlama geldiğini tartışıyorum. Kısacası, fikir, böyle bir yapay zeka sisteminin dünyayı "niteliksel olarak farklı bir geleceğe" taşıyacak kadar güçlü olacağıdır. İnsanlık tarihindeki daha önceki iki büyük dönüşüm, tarım ve sanayi devrimleri ölçeğinde bir değişikliğe yol açabilir. Kesinlikle yaşamlarımızdaki en önemli küresel değişimi temsil ederdi.
Cotra'nın çalışması, tahminini az önce incelediğimiz eğitim hesaplamasının uzun vadeli tarihsel eğilimine dayandırdığı için bu bağlamda özellikle önemlidir. Ancak, farklı değerlendirmelere dayanan diğer tahmincilerin genel olarak benzer sonuçlara vardığını belirtmekte fayda var. gösterdiğim gibi AI zaman çizelgeleri hakkındaki makalem, birçok yapay zeka uzmanı, insan düzeyinde yapay zekanın önümüzdeki on yıllar içinde geliştirilme şansı olduğuna inanıyor ve bazıları bunun çok daha erken var olacağına inanıyor.
Gerekli Genel Sohbeti Etkinleştirmek için Bir Genel Kaynak Oluşturma
Bilgisayarlar ve yapay zeka dünyamızı çok değiştirdi, ancak biz hala bu tarihin ilk aşamalarındayız. Bu teknoloji çok tanıdık geldiği için, etkileşimde bulunduğumuz tüm bu teknolojilerin çok yeni yenilikler olduğunu ve en derin değişikliklerin henüz gelmediğini unutmak kolaydır.
Yapay zeka gördüklerimizi, bildiklerimizi ve yaptıklarımızı çoktan değiştirdi. Ve bu, bu teknolojinin sadece kısa bir geçmişi olmasına rağmen.
Bu eğilimlerin yakın zamanda herhangi bir sınıra ulaştığına dair hiçbir işaret yok. Aksine, özellikle son on yılda temel eğilimler hızlandı: Yapay zeka teknolojisine yapılan yatırımlar arttı. hızla arttıve eğitim hesaplamasının ikiye katlanma süresi yalnızca altı aya kısaldı.
Tüm büyük teknolojik yenilikler, bir dizi olumlu ve olumsuz sonuca yol açar. Bu zaten yapay zeka için geçerli. Bu teknoloji giderek daha güçlü hale geldikçe, etkisinin daha da artmasını beklemeliyiz.
Yapay zekanın önemi nedeniyle, bu teknolojinin nereye gittiği konusunda hepimiz bir fikir oluşturabilmeli ve bu gelişmenin dünyamızı nasıl değiştirdiğini anlayabilmeliyiz. Bu amaçla, üzerinde bulabileceğiniz AI ile ilgili metriklerden oluşan bir havuz oluşturuyoruz. OurWorldinData.org/artificial-intelligence.
Hâlâ bu tarihin ilk aşamalarındayız ve mümkün olacak şeylerin çoğu henüz gelmedi. Bu kadar güçlü bir teknolojik gelişme ilgi odağımızda olmalıdır. Dünyamızın geleceğinin ve yaşamlarımızın geleceğinin nasıl şekilleneceği konusunda çok az şey önemli olabilir.
Teşekkür: Meslektaşlarım Natasha Ahuja, Daniel Bachler, Julia Broden, Charlie Giattino, Bastian Herre, Edouard Mathieu ve Ike Saunders'a bu makalenin taslaklarına faydalı yorumları ve görselleştirmelerin hazırlanmasındaki katkıları için teşekkür ederim.
Bu yazı orijinalinde Veride Dünyamız ve burada Creative Commons lisansı altında yeniden yayınlanmıştır. Okumak Orijinal makale.
