DeepMind Başkan Yardımcısı ve Gemini 2.0 ortak teknoloji lideri Oriol Vinyals, yapay zekânın (YZ) dar odaklı sistemlerden özerk ajanlara doğru bir dönüşüm yaşadığını ve bu gelişimin gelecekteki yapay zekâ uygulamalarını kökten değiştireceğini belirtti. Vinyals, bir şirket podcast’inde yaptığı açıklamalarda, bu değişimin fırsatları kadar zorluklarına da dikkat çekti ve DeepMind’ın Gemini 2.0 modeli ile bu yöndeki ilk adımları nasıl attığını açıkladı.

Özerk Ajanların Yükselişi

Vinyals, yapay zekânın mevcut durumunu değerlendirirken, bugünkü sistemlerin insan etkileşimlerini ve dijital dünyayla olan bağlarını dönüştürebilecek temel yapı taşları sunduğunu ifade etti. AlphaStar gibi erken dönem sistemlerin sadece dar görevleri yerine getirebildiğini belirten Vinyals, yeni nesil modellerin, büyük dil modelleri (LLM) ve çok modlu sistemlerin bir “CPU” görevi görerek daha karmaşık yetenekler için temel oluşturduğunu söyledi. Bu yeni nesil sistemlerin bir sonraki adımı, yapay zekâya “dijital bir beden” kazandırmak olacak. Bu sayede yapay zekâ, bağımsız bir şekilde dijital dünyada gezinebilecek, görevler üstlenebilecek ve kullanıcılara daha kişisel bir deneyim sunabilecek.

Google DeepMind’ın Gemini 2.0 modeli, özerk ajanlara geçişte bir dönüm noktası olarak öne çıkıyor. Gemini 2.0, internet tarayıcılarını bağımsız bir şekilde gezebiliyor, kod yazabiliyor ve oyunlarda bir “dijital arkadaş” olarak görev alabiliyor. Ancak Vinyals’a göre bu, yalnızca başlangıç:
“Bugün insanın tarayıcıda yapabileceği her şeyi, bu sistemlerin prensipte yapabileceği bir geleceğe doğru ilerliyoruz. Bu sistemler, düşünme ve diğer tekniklerle giderek daha iyi hale gelecek.”

DeepMind’ın hedefleri arasında yapay zekâya planlama, mantıksal düşünme ve farklı türde bellek yetenekleri kazandırmak yer alıyor. Vinyals, insan beynine paralel olarak işleyen bu sistemlerin, bilgisayarlara özgü daha uygun yaklaşımlar geliştirebileceğini ve bu sayede yapay zekânın bambaşka potansiyeller sunabileceğini belirtiyor.

Veri ve Ölçekleme Sınırlamaları

Vinyals, yapay zekâda ölçeklemenin sınırlamalarına dikkat çekiyor. Daha büyük modeller oluşturmanın artık yeterli olmadığını ve her bir gelişmenin giderek daha fazla çaba ve kaynak gerektirdiğini ifade ediyor. Bu durumu bir odanın temizlenmesine benzeten Vinyals,
“İlk 10 dakika temizlemek büyük bir fark yaratır, ancak 7 saat sonra harcadığınız 10 dakika hiçbir fark yaratmaz,” diyerek ölçekleme sürecinin zorluklarını vurguluyor.

Bunun yanı sıra, eğitim verisinin giderek kıtlaştığını belirten Vinyals, DeepMind’ın sentetik veri ve videolar gibi henüz tam anlamıyla kullanılmamış kaynaklarla bu sorunu aşmaya çalıştığını ifade ediyor. Videoların, fizik yasaları ve dünya işleyişine dair derin bilgiler barındırdığını belirten Vinyals, bu tür verilerin daha etkin kullanımıyla yapay zekânın öğrenme kapasitesinin artırılabileceğine inanıyor.

AGI ve Bilimsel Devrimler

Vinyals, yapay genel zekâ (AGI) konusundaki görüşlerini de paylaştı. Mevcut modellerin AGI’ye oldukça yaklaştığını, ancak halen halüsinasyonlar gibi önemli sorunlarla mücadele ettiğini belirtti. Buna rağmen, bilimsel alanlarda açıkça tanımlanmış başarı kriterlerine sahip projelerde AGI’nin devrimsel etkiler yaratabileceğini düşünüyor.

AlphaFold’un protein katlama sorununu çözmesini örnek gösteren Vinyals, benzer sistemlerin dar ama süper zekâ özellikleriyle bilimsel alanlarda çığır açabileceğini ifade ediyor:
“Protein katlama problemini çözmek buna değerdi, değil mi? Bu, yapay zekânın bilimsel alanlarda nasıl bir fark yaratabileceğine dair güçlü bir test alanı sunuyor.”

Sonuç

DeepMind’ın vizyonuna göre, gelecekteki yapay zekâ sistemleri özerk ajanlar olarak planlama, mantık yürütme ve kendi hafızalarını optimize etme yeteneklerine sahip olacak. Bu dönüşüm, kullanıcıların dijital dünyayla olan etkileşimlerinde daha güçlü bir rol oynayacak ve yapay zekânın bilimden günlük hayata kadar birçok alanda devrim yaratmasına olanak sağlayacak.

Oriol Vinyals, yapay zekânın mevcut sınırlarından sıyrılarak özerk ajanlara doğru ilerlediğini ve bu sürecin toplumsal, bilimsel ve teknolojik etkilerinin büyük olacağını belirtiyor. Ancak, bu dönüşüm sürecinde veri sınırlamaları ve ölçekleme gibi zorlukların üstesinden gelmek gerektiğini vurguluyor. DeepMind’ın Gemini 2.0 gibi projeleri, bu geleceğe giden yolda kritik bir adım olarak öne çıkıyor ve yapay zekânın potansiyelini daha geniş bir yelpazede keşfetmek için bir temel oluşturuyor.