İlerleme Yanılsaması: Genel Yapay Zekayı Gerçekleştirmeden Simüle Etmek

Genel Yapay Zeka (AGI) - tüm alanlarda insanlarla karşılaştırılabilir veya daha üstün zekaya sahip bir sistem - teknolojinin Kutsal Kasesi olarak görülmeye devam ediyor. Ancak 2025'te alternatif bir yol daha net bir şekilde ortaya çıkıyor: AGI'ye birleşik bir sistem olarak değil, çok sayıda uzmanlaşmış dar YZ'nin bir araya gelmesiyle yaratılan ve giderek daha inandırıcı hale gelen bir yanılsama yoluyla ulaşıyoruz.

‍

Yapay Zeka Mozaiği

Günümüzün YZ'si belirli görevlerde başarılıdır: Büyük Dil Modelleri (LLM) metinleri ele alır, Midjourney veya DALL-E gibi modeller görüntüler oluşturur, AlphaFold proteinleri analiz eder. Bireysel olarak sınırlı olsalar da, koordineli bir ekosisteme entegre edildiklerinde, bu dar YZ'ler genel zeka görünümü yaratır - AGI için bir 'vekil'.

‍

Stanford Üniversitesi'nin AI Index 2025 raporuna göre, önemli ilerlemelere rağmen, yapay zeka karmaşık muhakeme alanında engellerle karşılaşmaya devam ediyor.

Daha gelişmiş modeller son derece yapılandırılmış problemleri çözer, ancak ifade edilmiş mantıksal akıl yürütme, sıralı planlama ve soyut düşünme söz konusu olduğunda belirgin sınırlamalar gösterir.

‍

Akıllar Topluluğu Yaklaşımı ve Çok Etmenli Sistemler

2025 yılında yapay zeka, niş bir teknolojiden hızla teknolojik ve sosyal manzaranın stratejik bir unsuruna dönüşmekte ve bunun derin kültürel ve etik sonuçları olmaktadır.

Bu durum, bizi genel yapay zeka ufkuna yaklaştıran ajan yapay zeka sistemlerinin ortaya çıkmasına yol açmıştır.

‍

Çok etmenli sistemlerde her bir etmen, merkezi bir denetleyiciye bağlı olmaksızın yerel verileri ve özerk karar verme süreçlerini kullanarak bağımsız olarak çalışır.

‍

Her ajan yerel bir görüşe sahiptir, ancak hiçbiri tüm sistemin küresel bir görüşüne sahip değildir. Bu ademi merkeziyetçilik, aracıların görevleri bireysel olarak ele almalarına ve etkileşim yoluyla genel hedeflere katkıda bulunmalarına olanak tanır.

‍

2025 yılında, birden fazla yapay zeka ajanının karmaşık hedeflere ulaşmak için işbirliği yaptığı çoklu ajan sistemleri giderek daha popüler hale geliyor. Bu sistemler iş akışlarını optimize edebilir, içgörüler üretebilir ve çeşitli alanlarda karar verme süreçlerine yardımcı olabilir.

‍

Örneğin, müşteri hizmetlerinde, yapay zeka temsilcileri karmaşık talepleri ele alır; üretimde, üretim hatlarını gerçek zamanlı olarak denetler; lojistikte, tedarik zincirlerini dinamik olarak koordine eder.

‍

Hesaplama Platosu ve Fiziksel Engeller

Etkileyici ilerlemeye rağmen, geleneksel hesaplama gelişiminde bir platoya ulaşmaya başlıyoruz. 1959'dan 2012'ye kadar, yapay zeka modellerini eğitmek için gereken enerji miktarı Moore Yasası'nı izleyerek her iki yılda bir ikiye katlandı. Bununla birlikte, en son veriler 2012'den sonra ikiye katlanma süresinin önemli ölçüde hızlandığını - her 3,4 ayda bir - mevcut oranın önceki oranın yedi katından fazla olduğunu gösteriyor.

‍

Gerekli hesaplama gücündeki bu dramatik artış, yapay zeka alanında önemli ilerlemeler elde etmenin ekonomik açıdan ne kadar zor olduğunun altını çiziyor.

‍

Kuantum Hesaplamanın Vaatleri

Kuantum bilişim, daha da karmaşık modeller için gereken hesaplama kapasitesinde bir paradigma değişimi sunarak bu engelin üstesinden gelebilir. 2025 yılında, teknoloji şirketleri yapay zekanın artan enerji tüketimine ayak uydurmak için alternatif güç kaynaklarını benimsedikçe, kuantum bilişim bu zorlukların üstesinden gelmek için çok önemli bir araç olarak ortaya çıkıyor.

IBM CEO'su Arvind Krishna tarafından yapılan bir tahmine göre, kuantum bilişimdeki hızlı ilerlemeler sayesinde yapay zekanın enerji ve su tüketimi azaltılabilir önümüzdeki beş yıl içinde yüzde 99'a varan oranda azalacaktır.

‍

Bu teknoloji, şimdiye kadar hayal bile edilemeyen bilgi işlem yeteneklerini ortaya çıkarmayı ve bilimsel araştırmalarda yeni sınırlar açmayı vaat ediyor.

‍

Mart 2025'te 'Kuantum Simülasyonunda Klasik Ötesi Hesaplama' başlıklı hakemli bir makale yayınlayan D-Wave Quantum, tavlama kuantum bilgisayarının dünyanın en güçlü klasik süper bilgisayarlarından birini geride bıraktığını göstererek büyük bir atılım gerçekleştirdiğini duyurdu. manyetik malzemelerin karmaşık simülasyon problemlerini çözme.

‍

2025 yılı, donanım, hata düzeltme, yapay zeka ve kuantum ağları ile entegrasyon alanlarındaki büyük ilerlemelerle kuantum bilişimde dönüştürücü gelişmelere sahne oldu. Bu ilerlemeler mümkün olanı yeniden tanımlıyor Kuantum bilişimin sağlık, finans ve lojistik gibi alanlardaki rolü.

‍

Ancak Forrester'a göre kuantum bilişim, 2025 yılındaki ilerlemelere rağmen hala deneyseldir ve çoğu uygulama için klasik bilgisayarlara göre pratik bir avantajı henüz gösterememiştir.

‍

Kuantum Yarışı: Microsoft Google'a Karşı mı?

Microsoft, 2025'in başlarında tanıttığı Majorana 1 çipiyle kuantum bilişim alanında önemli bir ilerleme kaydettiğini iddia ediyor. Bu işlemci, hatalara karşı güçlü dirençleriyle bilinen 'yarı elektronlar' gibi davranan yarı parçacıklar olan Majorana parçacıklarını manipüle eden sekiz topolojik kübit ile inşa edilmiş yeni bir Topolojik Çekirdek mimarisine sahiptir.

‍

Google ise Willow adlı devrim niteliğindeki kuantum çipiyle farklı bir yaklaşım geliştirerek kübit sayısı arttıkça hata oranının artması şeklindeki geleneksel sorunu çözdü - Willow aslında daha fazla kübit eklendikçe daha doğru hale geliyor.

‍

Bu iki farklı strateji, kuantum bilişime temelde farklı yaklaşımları temsil ediyor; Microsoft topolojiye, Google ise hata optimizasyonuna odaklanıyor.

‍

Devam Eden Bilişsel Engeller

‍

Donanım sınırlamalarına ek olarak, bileşik yapay zeka başka temel engellerle de karşı karşıyadır:

‍

Nedensel anlayış: Sistemler değişkenleri ilişkilendirir ancak gerçek neden-sonuç ilişkilerini izole etmez. Yapay zeka birçok alanda önemli ilerlemeler kaydetmiştir, ancak karşılaştığı sorunlar devam etmektedir sınırlamalar İnsan duygularını anlama ve bunlara yanıt verme, kriz durumlarında karar verme ve etik ve ahlaki hususları değerlendirme.

‍

Sürekli öğrenme: Sinir ağları, farklı görevler üzerinde sırayla eğitildiklerinde doğruluklarını kaybederek bir tür 'felaket amnezisi' gösterirler.

‍

Meta-biliş: YZ'ler kendi bilişlerinin dahili bir modelinden yoksundur, bu da gerçek kişisel gelişimi sınırlar.

‍

‍

'Vekalet Başına' AGİ'ye Doğru

Bilim camiası, Genel Yapay Zeka (AGI) hedefine ulaşmak için gereken teknolojiler ve zaman dilimleri konusunda oldukça bölünmüş görünmektedir, ancak tartışma, yeni yapay zeka sistemlerinin araştırılmasında halihazırda pratik uygulama bulan ilginç yeni önerilere yol açmaktadır.

‍

2025, ilk ajan sistemlerinin şirketlerde üretime geçeceği yıl olabilir.

‍

AGI en iddialı hedefi temsil ederken - insanlarla karşılaştırılabilir veya daha üstün bilişsel kapasitelere sahip, bilgiyi çapraz kesen bir şekilde anlayabilen, öğrenebilen ve uygulayabilen sistemler.

‍

Yekpare bir AGI beklemektense, gelecekte 'ön AGI' olarak adlandırabileceğimiz, genel zekaya sahipmiş gibi görünen sistemlerin ortaya çıkması daha olasıdır:

‍

YZ mikro hizmetlerinin orkestrasyonu: Ortak bir soyutlama seviyesi aracılığıyla koordine edilen birkaç uzmanlaşmış YZ.
Birleşik konuşma arayüzleri: Altta yatan birden fazla sistemin karmaşıklığını gizleyen tek bir arayüz.
Sınırlı çapraz öğrenme: Belirli alanlar arasında seçici bilgi paylaşımı.

Bilinç: Gerçeklik mi, Paylaşılan Yanılsama mı?

AGI tartışmalarında, insanların makinelerin taklit edemeyeceği bir 'bilince' sahip olduğunu kabul etme eğilimindeyiz. Ancak belki de kendimize daha radikal bir soru sormalıyız: insan bilincinin kendisi gerçek mi yoksa o da bir yanılsama mı?

‍

Daniel Dennett gibi bazı sinirbilimciler ve zihin felsefecileri, "bilinç" dediğimiz şeyin kendisinin bir "bilinç" olabileceğini öne sürmüşlerdir. post-hoc anlatı - beynin faaliyetlerini anlamlandırmak için oluşturduğu bir yorum.

‍

Bilinci gizemli, tek bir özellik olarak değil de, birleşik bir 'benliğin' ikna edici bir yanılsamasını yaratan, birbirine bağlı bir dizi sinirsel süreç olarak ele alırsak, o zaman insanlar ve makineler arasındaki sınır daha az belirgin hale gelir.

‍

Bu perspektiften bakıldığında, ortaya çıkan AGI ile insan zekası arasındaki farkları doğadan ziyade derece farklılıkları olarak görebiliriz. Gelişmiş dil modellerinde gördüğümüz anlayış yanılsaması, kendi deneyimlediğimiz anlayış yanılsamasından çok farklı olmayabilir - her ikisi de temelde farklı şekillerde organize edilmiş olsa da karmaşık süreç ağlarından ortaya çıkmaktadır.

‍

Bu bakış açısı kışkırtıcı bir soruyu gündeme getiriyor: Eğer insan bilincinin kendisi birbirine bağlı çoklu bilişsel süreçlerden ortaya çıkan bir simülasyon ise, o zaman inşa ettiğimiz 'vekil' AGI - genel bir anlayışı simüle etmek için birlikte çalışan uzmanlaşmış sistemlerden oluşan bir mozaik - kendi zihinsel mimarimize çarpıcı bir şekilde benzeyebilir.

Büyülü, tarifsiz bir niteliği taklit etmeye değil, bilinç olarak deneyimlediğimiz inandırıcı illüzyonu yeniden inşa etmeye çalışıyor olacağız.

‍

Bu düşünce insan deneyiminin derinliğini azaltmaz, ancak bizi 'bilinç'ten bahsederken gerçekten ne demek istediğimizi ve bu kavramın yapay zeka için gerçekten aşılmaz bir engel mi yoksa bir gün simüle edebileceğimiz başka bir süreç mi olduğunu yeniden düşünmeye davet eder.

‍

‍

Sonuç: Bitiş Çizgisini Yeniden Düşünmek

Belki de AGI tanımımızı radikal bir şekilde yeniden gözden geçirmeliyiz. Eğer insan bilincinin kendisi ortaya çıkan bir yanılsama olabilirse - beynin kendi faaliyetlerini anlamlandırmak için oluşturduğu bir anlatı - o zaman insan ve yapay zeka arasındaki keskin ayrım daha az tanımlı hale gelir.

‍

Uzmanlar 2027'nin yapay zeka için çok önemli bir an olabileceğini öngörüyor. Mevcut hızla giderse, modeller birkaç yıl içinde bilişsel genelliğe -herhangi bir insan görevinin üstesinden gelebilme yeteneğine- ulaşabilir.

‍

Bu senaryo basitçe insan zekasının bir kopyası olarak değil, yeni bir zeka türünün ortaya çıkışı olarak görülmelidir - ne tamamen insan ne de tamamen yapay, ancak farklı ve potansiyel olarak tamamlayıcı bir şey.

‍

Bu yaklaşım bizi tam olarak anlayamadığımız bir şeyi - insan bilincini - kopyalamaya çalışmaktan kurtarır ve bunun yerine yapay zekanın kendi şartlarında neler yapabileceğine odaklanmamızı sağlar. Dolayısıyla ortaya çıkacak olan AGI, insan 'gibi davranan' tek bir sistem değil, kendi ortaya çıkan özellikleriyle entegre bir teknolojik ekosistem olacaktır - paradoksal bir şekilde, kendi bilişimizin parçalı ve birbirine bağlı doğasını başlangıçta düşündüğümüzden daha fazla yansıtabilecek dağıtılmış bir zeka.

‍

Bu anlamda AGI'nin araştırması, insanı taklit etme girişiminden çok, hem insan hem de yapay zeka ve bilincin doğasına yönelik bir keşif yolculuğu haline geliyor.

‍

Kaynaklar

‍