8 Yaşındaki Çocuğun Kolay kolay 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 görevi tamamen yanlış yapıyor.

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

Yapay zekâ neden saati okuyamıyor?

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

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

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

Asıl sorun, yapay zekâ anlamıyor, yalnızca tahmin ediyor.

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

Yani bir analog saati görünce “Bu, akrep ve yelkovanın açısal bağlantısıdır.” diye düşünmüyor. Onun yerine, eğitim datalarında gördüğü 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 kafasını karıştırıyor.

Peki bu, yapay zekânın sınırlı 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 görev, yapay zekâ için karmaşık bir bulmaca gibi lakin bu, gelecekte düzeltilemeyecek bir sorun değil. Sonuçta daha ilk çıktığında bir elin parmaklarını bile düzgün çizemiyordu, şimdilerde ise gerçeğinden ayırt etmek zor.

Araştırmacılar, modellerin “çoklu modalite” (multimodal) öğrenme yeteneklerini geliştirerek bu sorunu aşmayı hedefliyor. Yani yapay zekâ yalnızca metin ya da yalnızca görsel değil, ikisini bir ortada daha iyi işleyebilirse analog saat okuma 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 birtakım temel süreçlerde hâlâ zorlanabiliyor.

Peki sizce yapay zekâ bir gün buna kolay vazifeleri kusursuz yapabilecek mi yoksa bazı şeyler yalnızca beşere mı has kalacak? Niyetlerinizi yorumlarda paylaşın!

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

Yapay zekâ hakkında diğer içeriklerimiz: