Yapay Zekanın Babası Geoffrey Hinton: “Yapay Zekayı Önemsemeliyiz”

"AI bir kaplan gibidir. Yavruyken zararsız, hatta sevimli görünür. Ama büyüyecektir. Ve sizi öldürmek istemeyeceğinden emin değilseniz endişelenmelisiniz." Makine öğrenimi alanındaki öncü çalışmalarıyla 2024 Nobel Fizik Ödülü'ne layık görülen Geoffrey Hinton ve John Hopfield, yapay zekanın geleceği konusunda alarm sinyalleri vermeye devam ediyor. Aynısını Berlin'de Gitex Europe sahnesinde de yaptı ve açılış gününde onur konuğu oldu. Dubai'de doğan teknoloji fuarı, yüzlerce Avrupalı ​​girişimciyi bir araya getirerek ilk kez Eski Kıta'ya geldi. Kenya ve Kazakistan'da yeni etkinlikler yapılacak.

Modern yapay zekanın kurucu babalarından biri olarak kabul edilen Hinton, yapay zekanın evrimi ve kontrolü konusunda artan anlaşmazlıklar nedeniyle Google'dan ayrıldı. Gitex'teki Küresel Sahnede yaptığı konuşmada, "Büyük şirketler etik değil, kar peşindedir" diyerek, üretken modellerin kontrolsüz bir şekilde geliştirilmesi konusundaki endişelerini doğruladı.

Sağlık

Ancak olumlu yönleri de yok değil. "Yapay zeka sağlık alanında muhteşem olacak" dedi. “Bugün Amerikan FDA tarafından tıbbi taramaların yorumlanmasında AI kullanımına yönelik 250 onaylanmış uygulama var. Amerika'da büyük onkoloji kliniklerinde kullanılıyor, ancak tıp mesleği oldukça muhafazakar ve yine de birkaç yıl içinde, belki 5'ten az, tıbbi taramalardan daha fazla bilgi elde edilebilecek” ve bilim insanı kanser gibi vahşi hastalıkların teşhisinde önemli ilerlemeler kaydedileceği hipotezini öne sürüyor. "Retinal fundus'un yorumlanmasında, AI hiçbir göz doktorunun görebileceğini düşünmediği her türlü şeyi görebilir. Doktorları daha verimli hale getirebilirsek, hepimiz çok daha fazla sağlık hizmetine sahip olabiliriz. Yani işsizlik olmayacak, sadece çok daha fazla sağlık hizmeti olacak, bu harika olacak" diyor Hinton, klinik alanda, hatta tanıda bile olumlu etkiye ikna olmuş bir şekilde. "AI teşhislerin yaklaşık %50'sini doğru koyarken, doktorlar %40'ını doğru koyuyor. Bu iki faktörün birleşimi %60'a ulaşacak ve ABD'de her yıl yaklaşık 200.000 kişinin yanlış teşhisler nedeniyle öldüğünü düşünürsek birçok hayat kurtaracak ". Ve tabii ki ilaç tasarımında da daha iyi olacak.

Okul

Peki ya eğitim ? “Öğretimde çok daha etkili olacak. Bir çocuğu alıp ona kişisel bir öğretmen verdiğinizde, sınıftakinden iki kat daha hızlı öğrendiğini zaten biliyoruz. Bunun nedeni de öğretmenin açıklamalarını çocuğun anladığı şeye uyarlamasıdır. Yapay zeka bunu daha da iyi yapacak çünkü milyonlarca çocuğun deneyimi üzerinde eğitim alacak. Ve bu önümüzdeki 10 yıl içinde gerçekleşecek,” diye açıklıyor Hinton, kendisini aşırı dikkatle dinleyen bir kitleye. Tamam, ama eğer o zaman daha iyi muamele göreceksek, daha iyi eğitim alacaksak, daha üretken ve etkili olacaksak, hata yapma olasılığımız daha düşük olacaksa ve daha çok durumda yapay zekaya güvenebileceksek, tüm bu korku neden?

Öncelikle gelecek tanımı gereği bilinmezdir. Ancak işin içine yapay zeka girince işler daha da tahmin edilemez hale geliyor. "Beş yıl öncesine bakarsanız, o zamanlar inanılmaz görünen GPT-2 gibi şeyleri görmeye yeni başlıyorduk, çünkü saçmalıklarla dolu ama tutarlı bir metin üretebiliyordu. Şimdi bakarsanız, ilkel görünüyor. Yani şu an sahip olduğumuz şeyler beş yıl içinde inanılmaz derecede ilkel görünecek. Ve şaşıracağız." Neyden?

İngiliz bilim insanı, "Yapay zeka sohbet robotları, az önce söyledikleri hakkında mantık yürütebilecek ve bunun mantıklı olmadığını fark edebilecek, insanlara çok daha fazla benzeyecekler " diyerek, dilbilimsel modeller olan LLM'lerin kritik bir ana yaklaştığına inanıyor. “Dünyadaki verilerin çoğu şirketlerde silolanmış durumda. Serbestçe erişilebilen veriler büyük ölçüde tükendi ve bu nedenle bir sınıra ulaşmaya başlıyor. Küçük bir performans artışı elde etmek için, veri miktarını ve hesaplama miktarını iki katına çıkarmanız gerekir. Bir sonraki bit yine iki katına çıkar. Sonra bir sınıra ulaşırsınız. Ve şimdi bir enerji sınırına ulaşıyor. ”

Enerji

Ve işte şimdi güncel soruya geliyoruz: Enerji tüketimi. "Beyin analogdur, oysa bu AI sistemleri dijitaldir. Google'dan ayrılmamın nedenlerinden biri, analog donanımla büyük dil modelleri oluşturmanın yollarını araştırmamdı." Peki büyük bilim insanını teknoloji devlerinden ayrılmaya iten anlaşmazlıklardan biri de enerji tüketimi miydi? Çevresel etkiyle, emisyonla ilgili bir sorun mu? “ Enerji açısından pahalı bir işlem. Bunu yapmanın farklı bir yolu var, o da sinirsel aktiviteyi sadece bir voltaj ve bağlantı gücünü sadece bir iletkenlik yapmak ve zaman birimi başına voltajın iletkenlikle çarpımı yüktür ve tüm bunları toplayan nöron basitçe yükü ekleyebilir... bu hesaplamaları çok daha az enerjiyle yapabiliriz ve beynin yaptığı tam olarak budur”.

Çeviri yapıldığında Hinton ne anlama geliyor? Nobel ödüllü Hinton'a göre beyin dijital değil analog modda çalışıyor. Bu, bilginin ayrık değerlerle (0 veya 1) değil, bir değerler sürekliliğiyle temsil edildiği anlamına gelir. Örneğin, nöronal aktivite giderek değişen bir voltajdır, sinaptik bağlantıların gücü ise sürekli bir iletkenliktir. Voltaj ve iletkenliğin çarpılması, nöronların basitçe toplayabildiği bir yük verir. Bu yaklaşım, analog ve dijital sinyaller arasında dönüşüm ihtiyacını ortadan kaldırarak belirli işlemler için enerji açısından daha verimlidir .

Sadece parçalar değil

Dil modelleri ise dijitaldir, ancak bilgiyi bitler halinde gösteren bir donanım üzerinde çalışır; Özellikle Hukuk Yüksek Lisansı gibi yüksek lisans programlarının gerektirdiği büyük ölçekli operasyonlar için enerji açısından pahalı bir yaklaşım. Verilerin taşınması, hesaplamaların yapılması ve bilgilerin dijital formatta depolanması çok fazla enerji gerektirir. "Bu yüzden donanımım için tasarlanmış olan bağlantı güçlerimi alıp bunları sizin donanımınızda kullanmanız için size vermemin bir anlamı yok. İşe yaramıyor. Beyinlerimiz farklı şekilde kablolanmış. Analog donanımda öğrenen sistemlerimiz var," diye açıklıyor Geoffrey Hinton.

Makinelerin muhtemelen bizden daha akıllı ve hızlı olacağı, ancak giderek daha fazla enerji tüketeceği, kirletici emisyonları azaltmayı ve dolayısıyla iklim değişikliğini yönetmeyi daha da zorlaştıracağı kasvetli bir geleceğe çözüm nedir? "Bizden daha akıllı olan şeyleri nasıl iyiliksever hale getireceğimizi bilmiyoruz. Bunu nasıl yapacağımızı bilmiyoruz ve bunun için çok çalışmalıyız. Büyük şirketler bunu yapmayacak çünkü kısa vadeli kar elde etmek istiyorlar. Bu soruna iyi bir çözüm yok . Önerebileceğim en fazla şey, insanların hükümetlere baskı yaparak büyük teknoloji şirketlerine baskı yapmaları."