8 Yaşındaki Çocuğun Kolayca Yapabildiği Ama Yapay Zekânın Tökezlediği İşte O “Basit” Görev!

Yeni bir araştırma, günümüzün en güçlü yapay zekâ sistemlerinin bile analog saatleri okumakta zorlandığını ortaya koydu. Hatta kimileri bu kolay vazifesi büsbütün yanlış yapıyor.

Peki neden? Yapay zekâ neden hâlâ çok kolay misyonlarda bile geride kalıyor?

Yapay zekâ neden saati okuyamıyor?

arXiv’da yayımlanan araştırma; GPT-4, Claude 3 ve Gemini üzere dev lisan modellerinin analog saatleri anlamakta neden zorlandığını inceliyor. Sonuçlar hayli çarpıcı:

• GPT-4, analog saat imajlarını yorumlarken %50’ye yakın yanılgı oranına sahip.
• Claude 3, kimi saatleri yanlışsız okusa da akrep ve yelkovanın durumlarını karıştırıyor.
• Gemini ise bazen saati büsbütün farklı bir halde yorumluyor (“10.10” yerine “2.50” diyebiliyor).

Peki bu kadar gelişmiş modeller neden bu türlü temel bir süreci yapamıyor? Karşılık, yapay zekânın öğrenme şeklinde yatıyor.

Asıl sorun, yapay zekâ anlamıyor, yalnızca iddia ediyor.

Yapay zekâ modelleri, insan beyni üzere kavramları içselleştirerek öğrenmek yerine büyük data setlerindeki kalıpları ezberliyor ve bu kalıplara dayanarak iddialar yapıyor.

Yani bir analog saati görünce “Bu, akrep ve yelkovanın açısal bağıdır.” diye düşünmüyor. Onun yerine, eğitim bilgilerinde gördüğü misal görsellerle eşleştirme yapmaya çalışıyor.

İşte sorun da burada başlıyor. Eğitim datalarında analog saatler yeterine çeşitli değilse model yanlış öğreniyor. Saat okuma, görsel-mantıksal bir bütünlük gerektiriyor. Yapay zekâ ise görseli modüllere ayırıp ilişkilendirmekte zorlanabiliyor.

Ayrıca Romen sayıları, sayısız saatler vb. farklı tarzlardaki saatler de başını karıştırıyor.

Peki bu, yapay zekânın sonlu olduğu manasına mı geliyor?

Tam olarak değil. Bu durum, yapay zekânın “genel akıl yürütme” (common sense reasoning) konusunda hâlâ eksikleri olduğunu gösteriyor.

İnsanlar için son derece kolay olan bu vazife, yapay zekâ için karmaşık bir bulmaca üzere lakin bu, gelecekte düzeltilemeyecek bir sorun değil. Sonuçta daha birinci çıktığında bir elin parmaklarını bile düzgün çizemiyordu, şimdilerde ise gerçeğinden ayırt etmek sıkıntı.

Araştırmacılar, modellerin “çoklu modalite” (multimodal) öğrenme yeteneklerini geliştirerek bu sorunu aşmayı hedefliyor. Yani yapay zekâ yalnızca metin yahut yalnızca görsel değil, ikisini bir ortada daha düzgün işleyebilirse analog saat okuma üzere misyonlarda de başarılı olabilir.

Sonuç: Yapay zekâ hâlâ öğreniyor!

Bu araştırma bize şunu gösteriyor: Yapay zekâ inanılmaz yeteneklere sahip olsa da insanların doğal olarak yaptığı kimi temel süreçlerde hâlâ zorlanabiliyor.

Peki sizce yapay zekâ bir gün bu tıp kolay misyonları kusursuz yapabilecek mi yoksa bazı şeyler yalnızca beşere mı has kalacak? Fikirlerinizi yorumlarda paylaşın!

Bonus: Eğer bir yapay zekâ modeline “Saat kaç?” diye sormak isterseniz evvel ona bir dijital saat gösterin. Muhtemelen daha gerçek yanıt alırsınız! 

Yapay zekâ hakkında başka içeriklerimiz: