Çinli araştırmacılar ‘insanlar tarafından geliştirilen son yapay zekâya’ giden beş aşamalı yolu çizdi
South China Morning Post
🔹 Çin’in önde gelen üniversiteleri ve teknoloji şirketlerinden araştırmacılar, insan müdahalesi olmadan kendilerinin daha gelişmiş sürümlerini oluşturabilecek yapay zekâ sistemleri geliştirmeye odaklandı.
🔹 ByteDance, Tsinghua Üniversitesi ve Şanghay Yapay Zekâ Laboratuvarı araştırmacıları, yinelemeli öz gelişim için beş aşamalı bir yol haritası hazırladı.
🔹 İlk aşamada yapay zekâ, insan mühendislerin tasarladığı geliştirme prosedürlerini uyguluyor. Sonraki aşamada sistem, kendisini nasıl geliştireceğine kendisi karar veriyor.
🔹 İleri aşamalarda yapay zekâ, edinmesi gereken yeni bilgi ve deneyimleri belirleyerek dağıtımdan sonra değişen koşullara uyum sağlıyor. Son aşamada ise yapay zekâyı geliştirmek için kullanılan yöntemleri sürekli olarak iyileştirebiliyor.
🔹 Yinelemeli öz gelişim, tek bir göreve verilen yanıtın düzeltilmesinden farklı olarak, iyileştirmelerin sonraki sistemlere aktarılmasını gerektiriyor.
🔹 Yapay zekâ araştırmasının bazı bölümlerinin otomatikleştirilmesi, model geliştiricileri için rekabet avantajı sağlayabilir. Bu yaklaşım, temel modellerin geliştirme döngülerini kısaltabilir ve iş gücü ile hesaplama maliyetlerini azaltabilir.
🔹 ABD şirketleri, hesaplama kaynaklarına daha iyi erişim sayesinde bu alanda Çin’in birkaç ay önünde bulunuyor. Çinli araştırmacılar kısıtlı donanımdan yüksek performans elde edebiliyor ancak hesaplama kaynaklarındaki sınırlamalar devam ediyor.
🔹 Z.ai, son 5 milyar ABD doları tutarındaki yatırım turundan elde edilen net gelirin yaklaşık yüzde 60’ını yeni nesil GLM temel modelleri ile tamamen kendi kendini eğiten sisteminin geliştirilmesine ayıracağını açıkladı.
🔹 MiniMax 2.7’nin araştırmacıları, modelin pekiştirmeli öğrenme deneyleri yürütürken belleğini güncelleyebildiğini ve karmaşık beceriler geliştirebildiğini söyledi.
🔹 DeepSeek, modellerin çok adımlı görevleri yürütmesine, kod çalıştırmasına ve harici yazılımlarla etkileşime girmesine olanak tanıyan bir yapay zekâ aracısı altyapısı geliştirdi.
🔹 Beş aşamadaki ilerleme yapay zekâ alanına göre değişiyor. Yazılım mühendisliğinde ilerleme yolu daha açıkken robotik ve bilimsel keşif daha büyük engeller barındırıyor.
🔹 Araştırmacılar, güvenli yinelemeli öz gelişim için güncellemelerin dağıtımdan önce güvenli ve yararlı olduğunun doğrulanacağı test ortamları da dahil olmak üzere sıkı koruma önlemleri gerektiğini söyledi. Sistemin ne zaman hayata geçirilebileceğine ilişkin bir takvim açıklanmadı.