Bir zamanlar Jeff Bezos destekli Prometheus Projesi’ne liderlik etmesi önerilen bir araştırma ikilisi, kendi başlarına geliştirdikleri bir yapay zeka modelini tanıttı. Tek bir bilgisayarın başa çıkamayacağı kadar büyük miktarda bilgiyi işleyebilen bir yapay zeka modeli duyurdular.
Evreni yapay zeka ile modelleyip tanıma çalışıyorlar
Şirketleri Accelerated Understanding Inc., testlerde tek bir komutta 5 trilyon veri parçasını işleyebilen farklı bir yapay zeka modeli geliştirdiklerini söylüyor. Bu, Anthropic ve Google’ın amiral gemisi modellerinin tipik olarak tüketebileceği verinin yaklaşık 5 milyon katı büyüklüğünde; tıpkı Tolstoy’un “Savaş ve Barış”ını bir kez değil, tek bir oturuşta 5 milyon kez okumak gibi. Kurucu ortaklar Anima Anandkumar ve Benedikt Jenik, bu yeni sistem dil anlamak için değil, fizik için geliştirildi diyor.
ChatGPT gibi sistemler, dünyanın metin verileriyle oluşturulmuş ve kullanıcılarla konuşurken bir cümledeki doğru bir sonraki kelimeyi tahmin etmelerini sağlarken, bu alternatif yapay zeka, uzay ve zamandaki fiziksel olayları tahmin etmeyi öğrendi. Google tarafından icat edilen Transformer mimarisinden (ChatGPT’deki “T”) vazgeçti ve bunun yerine, Anandkumar’ın yıllar önce öncülük ettiği nöral operatörler adı verilen teknolojiye dayalı fizik verilerini işliyor. Caltech’te bilgisayar ve matematik bilimleri profesörü Anandkumar: “Zekanın dil merkezli görüşü, insanları merkeze alır. Fiziği merkeze koymak ise doğa merkezli bir görüştür” diyor
Yapay zeka liderleri Yann LeCun ve Fei-Fei Li’nin gözetimindeki girişimler de dahil olmak üzere çeşitli şirketler, metin üzerinde eğitilmiş yapay zekadan daha iyi uzamsal gerçekliği anlayan sözde dünya modelleri peşinde koşuyor. Accelerated Understanding’in iddiası, gözün bile göremediği olayları tahmin eden daha genel yetenekli bir nöral operatör biçiminin en iyi yol olduğu ve işi artırabileceği yönünde. Bir örnek, çip tasarımında görülüyor. Çeşitli şirketler, yarı iletken uygulamaları için bilgisayarları programlayan ve metin üzerinden akıl yürüten yapay zekayı kullanırken, Hızlandırılmış Anlama (Accelerated Understanding), bir çipin performansı için malzemeleri ve sıcaklıkları optimize etmenin, laboratuvarda daha az deneme yanılma ile, fiziğin daha temel bir kavrayışının anahtar olduğuna inanıyor.
