Eylül ayında Openai, Matematik, Doğa Bilimleri ve Bilgisayar Programlama görevleri tarafından yönetilen yeni bir ChatGPT sürümünü sundu. Chatbot'un önceki sürümlerinin aksine, bu yeni teknoloji, bir cevaba karar vermeden önce karmaşık sorunlarla düşünmek için zaman harcayabilir.
Şirket kısa süre sonra yeni argüman teknolojisinin yapay zekanın ilerlemesini sürdüren bir dizi test hakkında endüstrinin önde gelen sistemlerini aştığını söyledi.
Google, Antropic ve Çin'in Deepseek gibi diğer şirketler artık benzer teknolojiler sunuyor.
Ama AI aslında bir insan gibi aktarabilir mi? Bir bilgisayarın düşünmesi ne anlama geliyor? Bu sistemler gerçekten gerçek zekaya gidiyor mu?
İşte bir rehber.
Bir AI sistemi haklı çıkarsa ne anlama geliyor?
Bir akıl yürütme, sohbet botunun bir sorun üzerinde çalışmak için ek zaman harcadığı anlamına gelir.
California Üniversitesi, Berkeley'de bilgisayar bilimi profesörü Dan Klein ve AI başlangıcı olan Scaled Cognition'dan baş teknoloji sorumlusu Dan Klein, “Tartışma, soru sorulduktan sonra ek iş yapıyorsa.” Dedi.
Bir sorun bireysel adımlara bölünebilir veya deneyler ve hatalar yoluyla çözmeye çalışabilir.
Orijinal Chatgpt soruları hemen yanıtladı. Yeni argüman sistemleri, cevap vermeden önce bir sorunla birkaç saniye, hatta dakika – çalışabilir.
Daha kesin olabilir misin?
Bazı durumlarda, bir tartışma sistemi bir soruya yaklaşımını geliştirecek ve tekrar tekrar seçilen yöntemi geliştirmeye çalışacaktır. Diğer durumlarda, bunlardan birine karar vermeden önce bir soruna yaklaşmanın farklı yolları olabilir. Ya da geri dönüp bazı işleri kontrol edebilirsiniz. Doğru olup olmadığını görmek için birkaç saniye önce yaptı.
Temel olarak, sistem sorunuzu cevaplamak için her şeyi dener.
Bu, bir matematik problemini çözmek için bir yol bulmakta zorluk çeken ilkokul öğrencisi gibidir ve bir kağıt üzerinde çeşitli seçenekleri karalayın.
Bir KI sistemi tartışmak için ne tür sorular yapar?
Potansiyel olarak herhangi bir şeyi haklı çıkarabilir. Bununla birlikte, matematik, doğa bilimleri ve bilgisayar programlama ile ilgili sorular sorduğunuzda düşünmek en etkilidir.
Önceki sohbet botlarından bir tartışma sohbeti nasıl farklıdır?
Daha önceki Chatbots'dan belirli bir cevap aldığınızı veya kendi çalışmanızı nasıl kontrol ettiğinizi göstermesini isteyebilirsiniz. Orijinal Chatgpt, insanların nasıl bir cevaba geldiklerini veya kendi çalışmalarını kontrol ettiklerini gösterdikleri internetteki metinden öğrendiğinden, bu da bu tür bir kendini yansıtma yapabilir.
Ancak bir tartışma sistemi devam ediyor. Böyle şeyler sorulmadan yapabilir. Ve bunu daha kapsamlı ve karmaşık bir şekilde yapabilir.
Şirketler buna bir tartışma sistemi diyor çünkü daha çok zor bir sorun düşünen bir kişiye benziyor gibi geliyor.
AI argümanı neden şimdi önemli?
OpenAAI gibi şirketler bunun sohbet botlarını geliştirmenin en iyi yolu olduğuna inanıyor.
Bu şirketler yıllardır basit bir konsepte dayanıyordu: sohbet botlarına ne kadar çok internet verisi pompalarlarsa, bu sistemler o kadar iyi.
Ancak 2024'te neredeyse tüm metni internette tüketiyorlar.
Bu, sohbet botlarını iyileştirmenin yeni bir yoluna ihtiyaç duydukları anlamına geliyordu. Böylece tartışma sistemleri oluşturmaya başladılar.
Bir argüman sistemi nasıl oluşturursunuz?
Geçen yıl, OpenAAI gibi şirketler büyük ölçüde takviye öğrenimi adı verilen bir teknolojiye güvenmeye başladı.
Bu süreç boyunca, bir AI sistemi kapsamlı deneyler ve hatalar yoluyla davranışı öğrenebilir. Örneğin, binlerce matematik problemi üzerinde çalışıyorsanız, hangi yöntemlerin doğru cevaba yol açtığını ve hangisinin olmadığını öğrenebilirsiniz.
Araştırmacılar, sistemi doğru bir şekilde yaptığında ve yanlış bir şey yapması durumunda sistemi gösteren karmaşık geri bildirim mekanizmaları tasarladılar.
Openai araştırmacısı Jerry Twowek, “Biraz bir köpek gibi,” dedi. “Sistem iyi kesilirse, bir bisküvi verin. İyi kesmezse,” Kötü köpek “deyin.
(Haberler, AI sistemlerine göre haber içeriğinin telif hakkı ihlali için Aralık ayında Openai ve ortağı Microsoft'a dava açtı.)
İşler takviyesi?
Matematik, doğa bilimleri ve bilgisayar programlama gibi bazı alanlarda oldukça iyi çalışıyor. Bunlar, şirketlerin iyi ve kötü davranışı açıkça tanımlayabileceği alanlardır. Matematiksel sorunların nihai cevapları vardır.
Takviye öğrenmek, iyi ve kötü arasındaki ayrımın yakalanması daha zor olduğu yaratıcı yazma, felsefe ve etik gibi alanlarda da işe yaramaz. Araştırmacılar, bu sürecin matematik ve doğa bilimleri dışındaki soruları cevaplasa bile bir AI sisteminin performansını artırabileceğini söylüyor.
Antropic baş bilim memuru Jared Kaplan, “Yavaş yavaş, hangi argüman kalıplarını doğru yönde yönlendirdiğini ve hangisinin olmadığını öğreniyor.” Dedi.
Takviye öğrenme ve tartışma sistemleri aynı mı?
Hayır. Şirketlerin tartışma sistemleri oluşturma yöntemi takviye öğrenimidir. Nihayetinde Chatbots'un haklı göstermesini sağlayan eğitim aşamasıdır.
Bu tartışma sistemleri hala hata yapıyor mu?
Kesinlikle. Bir sohbet botunun yaptığı her şey olasılıklara dayanır. Bu verilerin İnternet'ten gelip gelmediğine veya artan takviye ile üretilip üretilmediğine bakılmaksızın verilere en çok benzer bir yol seçer. Bazen yanlış veya mantıklı olmayan bir seçenek seçer.
Bu, insan zekasına karşılık gelen bir makinenin yolu mu?
AI uzmanları bu soruya ayrılmıştır. Bu yöntemler hala nispeten yeni ve araştırmacılar hala sınırlarını anlamaya çalışıyorlar. KI alanında, yeni yöntemler genellikle yavaşlaşmadan çok hızlı bir şekilde ortaya çıkar.
Şirket kısa süre sonra yeni argüman teknolojisinin yapay zekanın ilerlemesini sürdüren bir dizi test hakkında endüstrinin önde gelen sistemlerini aştığını söyledi.
Google, Antropic ve Çin'in Deepseek gibi diğer şirketler artık benzer teknolojiler sunuyor.
Ama AI aslında bir insan gibi aktarabilir mi? Bir bilgisayarın düşünmesi ne anlama geliyor? Bu sistemler gerçekten gerçek zekaya gidiyor mu?
İşte bir rehber.
Bir AI sistemi haklı çıkarsa ne anlama geliyor?
Bir akıl yürütme, sohbet botunun bir sorun üzerinde çalışmak için ek zaman harcadığı anlamına gelir.
California Üniversitesi, Berkeley'de bilgisayar bilimi profesörü Dan Klein ve AI başlangıcı olan Scaled Cognition'dan baş teknoloji sorumlusu Dan Klein, “Tartışma, soru sorulduktan sonra ek iş yapıyorsa.” Dedi.
Bir sorun bireysel adımlara bölünebilir veya deneyler ve hatalar yoluyla çözmeye çalışabilir.
Orijinal Chatgpt soruları hemen yanıtladı. Yeni argüman sistemleri, cevap vermeden önce bir sorunla birkaç saniye, hatta dakika – çalışabilir.
Daha kesin olabilir misin?
Bazı durumlarda, bir tartışma sistemi bir soruya yaklaşımını geliştirecek ve tekrar tekrar seçilen yöntemi geliştirmeye çalışacaktır. Diğer durumlarda, bunlardan birine karar vermeden önce bir soruna yaklaşmanın farklı yolları olabilir. Ya da geri dönüp bazı işleri kontrol edebilirsiniz. Doğru olup olmadığını görmek için birkaç saniye önce yaptı.
Temel olarak, sistem sorunuzu cevaplamak için her şeyi dener.
Bu, bir matematik problemini çözmek için bir yol bulmakta zorluk çeken ilkokul öğrencisi gibidir ve bir kağıt üzerinde çeşitli seçenekleri karalayın.
Bir KI sistemi tartışmak için ne tür sorular yapar?
Potansiyel olarak herhangi bir şeyi haklı çıkarabilir. Bununla birlikte, matematik, doğa bilimleri ve bilgisayar programlama ile ilgili sorular sorduğunuzda düşünmek en etkilidir.
Önceki sohbet botlarından bir tartışma sohbeti nasıl farklıdır?
Daha önceki Chatbots'dan belirli bir cevap aldığınızı veya kendi çalışmanızı nasıl kontrol ettiğinizi göstermesini isteyebilirsiniz. Orijinal Chatgpt, insanların nasıl bir cevaba geldiklerini veya kendi çalışmalarını kontrol ettiklerini gösterdikleri internetteki metinden öğrendiğinden, bu da bu tür bir kendini yansıtma yapabilir.
Ancak bir tartışma sistemi devam ediyor. Böyle şeyler sorulmadan yapabilir. Ve bunu daha kapsamlı ve karmaşık bir şekilde yapabilir.
Şirketler buna bir tartışma sistemi diyor çünkü daha çok zor bir sorun düşünen bir kişiye benziyor gibi geliyor.
AI argümanı neden şimdi önemli?
OpenAAI gibi şirketler bunun sohbet botlarını geliştirmenin en iyi yolu olduğuna inanıyor.
Bu şirketler yıllardır basit bir konsepte dayanıyordu: sohbet botlarına ne kadar çok internet verisi pompalarlarsa, bu sistemler o kadar iyi.
Ancak 2024'te neredeyse tüm metni internette tüketiyorlar.
Bu, sohbet botlarını iyileştirmenin yeni bir yoluna ihtiyaç duydukları anlamına geliyordu. Böylece tartışma sistemleri oluşturmaya başladılar.
Bir argüman sistemi nasıl oluşturursunuz?
Geçen yıl, OpenAAI gibi şirketler büyük ölçüde takviye öğrenimi adı verilen bir teknolojiye güvenmeye başladı.
Bu süreç boyunca, bir AI sistemi kapsamlı deneyler ve hatalar yoluyla davranışı öğrenebilir. Örneğin, binlerce matematik problemi üzerinde çalışıyorsanız, hangi yöntemlerin doğru cevaba yol açtığını ve hangisinin olmadığını öğrenebilirsiniz.
Araştırmacılar, sistemi doğru bir şekilde yaptığında ve yanlış bir şey yapması durumunda sistemi gösteren karmaşık geri bildirim mekanizmaları tasarladılar.
Openai araştırmacısı Jerry Twowek, “Biraz bir köpek gibi,” dedi. “Sistem iyi kesilirse, bir bisküvi verin. İyi kesmezse,” Kötü köpek “deyin.
(Haberler, AI sistemlerine göre haber içeriğinin telif hakkı ihlali için Aralık ayında Openai ve ortağı Microsoft'a dava açtı.)
İşler takviyesi?
Matematik, doğa bilimleri ve bilgisayar programlama gibi bazı alanlarda oldukça iyi çalışıyor. Bunlar, şirketlerin iyi ve kötü davranışı açıkça tanımlayabileceği alanlardır. Matematiksel sorunların nihai cevapları vardır.
Takviye öğrenmek, iyi ve kötü arasındaki ayrımın yakalanması daha zor olduğu yaratıcı yazma, felsefe ve etik gibi alanlarda da işe yaramaz. Araştırmacılar, bu sürecin matematik ve doğa bilimleri dışındaki soruları cevaplasa bile bir AI sisteminin performansını artırabileceğini söylüyor.
Antropic baş bilim memuru Jared Kaplan, “Yavaş yavaş, hangi argüman kalıplarını doğru yönde yönlendirdiğini ve hangisinin olmadığını öğreniyor.” Dedi.
Takviye öğrenme ve tartışma sistemleri aynı mı?
Hayır. Şirketlerin tartışma sistemleri oluşturma yöntemi takviye öğrenimidir. Nihayetinde Chatbots'un haklı göstermesini sağlayan eğitim aşamasıdır.
Bu tartışma sistemleri hala hata yapıyor mu?
Kesinlikle. Bir sohbet botunun yaptığı her şey olasılıklara dayanır. Bu verilerin İnternet'ten gelip gelmediğine veya artan takviye ile üretilip üretilmediğine bakılmaksızın verilere en çok benzer bir yol seçer. Bazen yanlış veya mantıklı olmayan bir seçenek seçer.
Bu, insan zekasına karşılık gelen bir makinenin yolu mu?
AI uzmanları bu soruya ayrılmıştır. Bu yöntemler hala nispeten yeni ve araştırmacılar hala sınırlarını anlamaya çalışıyorlar. KI alanında, yeni yöntemler genellikle yavaşlaşmadan çok hızlı bir şekilde ortaya çıkar.