Geoffrey Hinton'ın Cambridge Konuşmasından İlginç Bilgiler
Yakın zamanda Geoffrey Hinton'ın Cambridge'deki dersinin bir kaydı kamuoyunun erişimine sunuldu ve bu, yapay zeka topluluğunda oldukça heyecan uyandırıyor. Hinton'a aşina olmayanlar için, kendisi genellikle "Derin Öğrenmenin Babalarından" biri olarak anılan yapay zeka alanında bir yıldızdır. Bir dizi büyüleyici konuya değinen ders, yapay zeka ve onun geleceği hakkındaki geleneksel düşünceye meydan okuyan entelektüel bir yolculuktur.
Yapay Zeka Tehlikelerine Benzersiz Bir Bakış Açısı
Hinton'un konuşmasının en önemli noktalarından biri Yapay Genel Zekanın (AGI) potansiyel tehlikelerine ilişkin bakış açısıdır. YGZ hakkındaki tartışmalar çoğunlukla onun yetenekleri ve faydaları etrafında dönerken Hinton, riskleri vurgulayarak yeni bir bakış açısı getiriyor. İzleyicileri YGZ'nin karanlık tarafı üzerinde düşünmeye ve bunun sonuçları konusunda dikkatli olmaya çağırıyor.
Ölümsüz Modeller ve Ölümlü Hesaplama
Dersin düşündürücü bir başka yönü de “ölümlü” hesaplama kavramı etrafında dönüyor. Hinton ilgi çekici bir soruyu gündeme getiriyor: Ya yapay zeka modelleri donanımlarından ayrılamaz olsaydı? Çeşitli cihazlarda çalışabilen çağdaş yapay zeka modellerinin aksine, buradaki fikir, donanımlarıyla derinlemesine entegre edilmiş yapay zeka aracıları oluşturmaktır. Bu aracılar, öğrenme süreci sırasında donanımlarını uyarlayıp optimize edecek ve bu da potansiyel olarak önemli miktarda enerji tasarrufuna yol açacaktır.
Bu yaklaşım iki cazip olasılık sunar:
- Enerji verimliliği: Bu tür modeller çok daha az enerji tüketimiyle çalışabilir. Bu fikir, sürdürülebilir yapay zeka teknolojileri arayışıyla örtüşüyor.
- Donanım Büyümesi: Belirli sorunları çözmek için farklı mimarilere sahip donanımların "büyümesi" kavramı heyecan verici. Bu yaklaşım, sayısal parametrelerin ince ayarının ötesine geçer ve model eğitimi sırasında mimari özelliklerin seçimini kapsar.
| İlgili bağlantılar: Geoffrey Hinton: ChatGPTZekası Kesinlikle İnsanlık Dışı |
Geriye Yayılımdan Ayrılmanın Zorlukları
Hinton, bu tür "ölümlü" modellere geçişin, özellikle eğitim açısından zorluklar yarattığının farkındadır. Derin öğrenmede yaygın model eğitim algoritması olan geri yayılım, bu paradigma değişimi için uygun olmayabilir. Bunun birkaç nedeni var:
- Enerji Tüketimi: Geri yayılımın enerji açısından yoğun olduğu biliniyor ve bu da onu enerji tasarruflu yapay zekayla daha az uyumlu hale getiriyor.
- Bilinmeyen Model Yapısı: Modeller, öngörüldüğü gibi mimarilerini dinamik olarak şekillendirecek şekilde gelişirse, modelin işlevinin tam biçimini tahmin etmek zorlaşır.
Temelde bu, "ölümlü" modellerle uyumlu alternatif model eğitim yaklaşımlarını keşfetme konusunda önemli bir motivasyon teşkil etmektedir. Hinton'un dersi, yapay zeka topluluğunu geleneksel yöntemlerin ötesinde düşünmeye ve doğadan, özellikle de geri yayılımla karşılaştırıldığında temelde farklı süreçler kullanan insan beyninden ilham almaya teşvik ediyor.
| İlgili bağlantılar: Geoffrey Hinton Son Konuşmasında İstihbarata Giden İki Yolu ve Yapay Zekanın Tehlikelerini Keşfediyor |
Analog Bilgisayarlardan Yapay Zekanın Geleceğine Yolculuk
Hinton'un dersi, analog bilgisayar konseptinden yapay zekanın geleceği şekillendirme potansiyeli üzerine düşüncelere uzanan büyüleyici bir yolculuk olarak ortaya çıkıyor. Aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli aşamaları kapsar:
- “Ölümlü” modeller kavramı
- Bu modellere uygun yeni eğitim yöntemleri
- Yapay zeka temsilcileri arasında bilgi paylaşımına yönelik stratejiler
- Bilgi aktarımında damıtmanın rolü
- Yapay zeka modellerinin gerçek dünyadan bilgi edinme olasılığı
Ders sonuçta düşündürücü bir sonuca varıyor: Yapay zekanın kontrolü ele geçirme ihtimali, yapay zekanın geleceğimizdeki rolüne ilişkin olasılıklar ve sorular alanını açan bir kavram.
Kapanışta Hinton'un dersi tanıdık yapay zeka kavramlarına yeni bir bakış açısı sunuyor ve bizi yapay zeka ortamındaki alternatif yolları düşünmeye davet ediyor. Bu, yenilikçi düşünmeyi teşvik etmeyi ve yapay zeka topluluğu içinde anlamlı tartışmaları tetiklemeyi vaat eden büyüleyici bir entelektüel yolculuktur.
Feragatname
Doğrultusunda Trust Project yönergeleri, lütfen bu sayfada sağlanan bilgilerin hukuki, vergi, yatırım, finansal veya başka herhangi bir tavsiye niteliğinde olmadığını ve bu şekilde yorumlanmaması gerektiğini unutmayın. Yalnızca kaybetmeyi göze alabileceğiniz kadar yatırım yapmak ve herhangi bir şüpheniz varsa bağımsız finansal tavsiye almak önemlidir. Daha fazla bilgi için şartlar ve koşulların yanı sıra kartı veren kuruluş veya reklamveren tarafından sağlanan yardım ve destek sayfalarına bakmanızı öneririz. MetaversePost doğru, tarafsız raporlamaya kendini adamıştır, ancak piyasa koşulları önceden haber verilmeksizin değiştirilebilir.
Yazar hakkında
Damir şu anda ekip lideri, ürün yöneticisi ve editördür: Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM'ler, Metaverse ve Web3-İlgili alanlar. Makaleleri, her ay bir milyondan fazla kullanıcıdan oluşan büyük bir kitleyi kendine çekiyor. SEO ve dijital pazarlama konusunda 10 yıllık deneyime sahip bir uzman gibi görünüyor. Damir'den Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ve diğer yayınlar. Dijital bir göçebe olarak BAE, Türkiye, Rusya ve BDT arasında seyahat ediyor. Damir, kendisine internetin sürekli değişen ortamında başarılı olmak için gereken eleştirel düşünme becerilerini verdiğine inandığı fizik alanında lisans derecesi aldı.
Daha fazla haber
Damir şu anda ekip lideri, ürün yöneticisi ve editördür: Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM'ler, Metaverse ve Web3-İlgili alanlar. Makaleleri, her ay bir milyondan fazla kullanıcıdan oluşan büyük bir kitleyi kendine çekiyor. SEO ve dijital pazarlama konusunda 10 yıllık deneyime sahip bir uzman gibi görünüyor. Damir'den Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ve diğer yayınlar. Dijital bir göçebe olarak BAE, Türkiye, Rusya ve BDT arasında seyahat ediyor. Damir, kendisine internetin sürekli değişen ortamında başarılı olmak için gereken eleştirel düşünme becerilerini verdiğine inandığı fizik alanında lisans derecesi aldı.
