Geçmişten Günümüze Yapay Zekânın Gelişimi ve ChatGPT
Yapay zekâ ile ilgili bir zaman akışını hem kendim, hem de twitter floodlarında
(1, 2) kaybolmaması adına okuyucular için buraya bırakmak istiyorum.
Yapay Zekâ ile ilgili çalışmalar ne zaman başlamış nasıl ilerlemiş, gerçekten de işimizi elimizden alıyor mu :) hızlıca bakalım.
100 milyon kişi ChatGPT kullanıyor (Haziran 2023 istatistiği) ancak çok düşük bir yüzdesi tam kapsamlı kullanıyor ve tam olarak nasıl bir dil modeli olduğunu anlamış durumda. Zira yapay zekâ ChatGPT'den ve Open AI'dan ibaret değil
Herkesin yapay zekayı daha iyi anlayabilmesi için 1940'dan bu yana yaşanan önemli gelişmeleri sıralayalım.
Yapay zeka kavramı 1940'ların sonlarında ortaya atıldı.
Bilgisayarın öncüleri, makinelerin "düşünüp düşünemeyeceğini" merak edip bu konuda incelemeler yapmaya başladılar. İngiliz bilgisayar bilimcisi Alan Turing, bu çalışmaların başını çekiyor.
1950 yılına geldiğimizde Turing, "Computing Machinery and Intelligence" adlı ufuk açıcı bir makale yayınladı.
Bu makalede, akıllı makinelerin nasıl inşa edileceğini ve zekalarının nasıl test edileceğini açıklamaya çalıştı.
Makale: https://redirect.cs.umbc.edu...
1955 - "Yapay Zeka" terimi icat edildi.
1956 - Yapay Zeka üzerine yapılan Dartmouth Araştırma Projesi, yapay zekanın bir çalışma alanı olarak doğuşunun en büyük işareti oldu.
1957 ile 1974 arasında teknolojik atılımlar hızlandı.
Bu gelişmelerle bilgisayarlar daha fazla bilgi depolayabilir, daha hızlı, daha ucuz ve daha erişilebilir hale gelirler. Elbette bu sayede makine öğrenimi algoritmaları da gelişir.
1957 - Örüntü tanımayı sağlayan erken bir yapay sinir ağı olan Perceptron geliştirildi.
The New Yorker gazetesi, onu "olağanüstü bir makine ... düşünme anlamına gelen ''her şeyi yapabiliyor" olarak tanıttı.
1961 - Unimation Company, endüstriyel kullanım için tasarlanmış ilk robotu piyasaya sürdü.
1963 - MIT, ilk sinir ağı öğrenme makinesini geliştirdi.
1966 - ELIZA programı geliştirildi. Bu program ile bir terapisti taklit edildi.
1970 - Japonya'daki Waseda Üniversitesi'nde ilk antropomorfik robot olan WABOT-1 geliştirildi.
WABOT-1, bir uzuv kontrol sistemi, bir görüş sistemi ve bir konuşma sisteminden oluşuyordu.
1988 - Judea Pearl @yudapearl "Akıllı Sistemlerde Olasılıksal Akıl Yürütme" çalışmasını yayınladı.
Bu çalışma yapay zeka alanında, doğa bilimlerinde ve diğer birçok mühendislik dalında devrim yarattı.
Şu linkten okuyabilirsiniz: https://api.semanticscholar....
1988 - Rollo Carpenter, sohbet robotu Jabberwacky'yi geliştirdi.
Amaç, "doğal insan sohbetini ilginç, eğlenceli ve esprili bir şekilde simüle etmek" olarak açıklanmıştı. Bu, insan etkileşimi yoluyla yapay zeka yaratmaya yönelik en önemli erken girişimlerden birisidir.
1991'de internetin ortaya çıkışı, çevrimiçi bağlantıların ve verilerin, herhangi biriyle nerede olursanız olun paylaşılmasını mümkün kılmıştı.
Veriler yapay zekanın yakıtı olduğundan, bu gelişmenin yapay zeka için çok önemli bir an olduğu ileriki yıllarda anlaşıldı.
1995 - chatbot ALICE (Yapay Dilsel İnternet Bilgisayar Varlığı) geliştirildi.
İnternet sayesinde, benzeri görülmemiş bir ölçekte doğal dil örnek veri toplama örnekleri içerdi.
web: https://alicebot.org
1997 - IBM'in Deep Blue'su dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u altı maçlık bir seride yendi.
1998 - Google, ilk ticari arama motorunu başlattı. Arama sonuçlarını iyileştirmek için AI kullandı.
1999 - Sony, eğlenceye yönelik ilk robotlardan biri olan AIBO robotunu tanıttı.
2000 - MIT'den Cynthia Breazeal duyguları tanıyabilen ve simüle edebilen bir robot olan Kismet'i geliştirir.
2009 - Northwestern Üniversitesi'ndeki bilgisayar bilimcileri Stats Monkey'i geliştirdi.
Stats Monkey, insan müdahalesi olmadan spor haberlerini yazan bir program.
2010'larda yapay zekayı tamamen çağ atlatan iki faktör meydana geldi:
-Grafik işleme birimlerinin gelişmesiyle gelen muazzam bilgi işlem gücü
-İnternet sayesinde ortaya çıkan büyük miktarda veri
Günümüzün üretken yapay zeka modellerinin çalışması için binlerce GPU gerekir.
- OpenAI, ChatGPT'yi eğitmek için 10.000 Nvidia GPU kullandı.
(Gelişmiş dil modeli BARD da bu bilgiyi doğruluyor ve diyor ki: ''
Bu bilgi doğrudur. Günümüzde üretilen en gelişmiş yapay zeka modelleri, çok büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar ve bu verileri işleyebilmek için çok fazla hesaplama gücü gerektirir. Bu nedenle, bu modelleri eğitmek için genellikle binlerce GPU kullanılır. Örneğin, OpenAI'ın ChatGPT modelini eğitmek için 10.000 Nvidia GPU kullanıldı.'')
- Elon Musk'ın sahibi olduğu xAI'da aynı sayıda Nvidia GPU ile eğitiliyor.
2011 - IBM'in doğal dilde soru yanıtlayan bilgisayarı Watson, Jeopardy isimli bilgi yarışmasında yarıştı ve iki eski şampiyonu yenmeyi başardı.
Yarışma:
2015 - OpenAI, Elon Musk, Sam Altman, Reid Hoffman, Jessica Livingston ve diğerleri tarafından kâr amacı gütmeyen bir kuruluş olarak kuruldu.
Amaç, insanlığı kötü yapay zekadan korumak için 1 milyar dolar harcamaktı.
2018 - LLM'ler (Büyük Dil Modelleri) ortaya çıkıyor.
LLM'ler, muazzam miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiş bir tür AI sistemidir. Doğal dili anlayabilir ve girdilere insan benzeri tepkiler verebilirler.
LLM'ler, insan konuşmasını anlamak ve analiz etmek için gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları kullanır.
Günümüzde chatbotlar, sanal asistanlar, dil çevirisi, içerik oluşturma ve bilimsel araştırma için yaygın olarak kullanılıyorlar.
2018 - OpenAI, GPT'yi tanıttı.
(Generative Pre-trained Transformer ya da Türkçe söylemiyle
Üretken Önceden Eğitilmiş Transformatör).
Bu, kısa süre içerisinde doğal dil işlemedeki en önemli buluşlardan biri haline geldi.
30 Kasım 2022 -
OpenAI, ChatGPT adında bir sohbet robotunu kullanıma sundu.
GPT-3.5 ve GPT-4, önceki büyük dil modellerinin üzerine inşa edilmiştir.
ChatGPT, kullanıcılardan gelen istemlere dayalı olarak insan benzeri metinler oluşturur.
Eğitim sürecinde büyük miktarda veriden öğrendiği kalıplara dayanarak, belirli bir metindeki bir sonraki kelimeyi tahmin edebilecek yetiye sahiptir.
ChatGPT'ye bir prompt verdiğinizde, size yanıt vermek için "transformer mimarisi"ni kullanır.
Bu, bir cevap oluşturmak için milyarlarca kelime içeren terabaytlarca veri üzerinde çalışan bir derin öğrenme tekniğidir.
4 Aralık 2022 - ChatGPT 1 milyon kullanıcıya ulaştı.
Ocak 2023 - ChatGPT aylık 100 milyon aktif kullanıcıya ulaştı ve böylece" tarihteki en hızlı büyüyen uygulama" ünvanının sahibi oldu.
22 Mart 2023 - 1000'den fazla yapay zeka uzmanı açık bir mektup yayınladı.
"Rekabetçi zekaya sahip AI sistemlerinin toplum ve insanlık için büyük riskler oluşturabileceğini" söylediler. ve GPT-4'ten güçlü sistemlerin eğitimin duraklatılmasını istediler👇
Dev Yapay Zeka Deneylerini Durdurun: (Tıkla -Oku)
AÇIK MEKTUP
Tüm YZ laboratuvarlarını GPT-4'ten daha güçlü YZ sistemlerinin eğitimine en az 6 ay süreyle derhal ara vermeye çağırıyoruz.
İnsan-rekabetçi zekaya sahip YZ sistemleri, kapsamlı araştırmaların gösterdiği gibi toplum ve insanlık için derin riskler oluşturabilir[ 1 ] ve en iyi YZ laboratuvarları tarafından kabul edildi. [ 2 ] Geniş ölçüde onaylanan Asilomar AI İlkeleri, Gelişmiş AI, Dünya'daki yaşam tarihinde derin bir değişiklik temsil edebilir ve orantılı bakım ve kaynaklarla planlanmalı ve yönetilmelidir. Ne yazık ki, bu planlama ve yönetim seviyesi gerçekleşmiyor, son aylarda AI laboratuvarlarının hiç kimsenin - yaratıcılarının bile anlayamadığı daha güçlü dijital zihinleri geliştirmek ve dağıtmak için kontrol dışı bir yarışta kilitli olduğunu görmesine rağmen, tahmin veya güvenilir bir şekilde kontrol edin.
Çağdaş YZ sistemleri artık genel görevlerde insan rekabeti kazanıyor,[ 3 ] ve kendimize sormalıyız: Yapmalı makinelerin bilgi kanallarımızı propaganda ve gerçeksiz olarak doldurmasına izin veriyor muyuz? Yapmalı tatmin edici olanlar da dahil olmak üzere tüm işleri otomatikleştiriyoruz? Yapmalı nihayetinde sayıca fazla, daha az, eski ve bizi değiştirebilecek insan olmayan zihinleri geliştiriyoruz? Yapmalı medeniyetimizin kontrol kaybı riskiyle karşı karşıyayız? Bu tür kararlar seçilmemiş teknoloji liderlerine devredilmemelidir.
Güçlü AI sistemleri, etkilerinin olumlu olacağından ve risklerinin yönetilebilir olacağından emin olduğumuzda geliştirilmelidir. Bu güven iyi gerekçelendirilmeli ve bir sistemin potansiyel etkilerinin büyüklüğü ile artmalıdır. OpenAI en yapay genel zeka ile ilgili son açıklama, şunu belirtir "Bir noktada, gelecekteki sistemleri eğitmeye başlamadan önce bağımsız inceleme almak önemli olabilir, ve yeni modeller oluşturmak için kullanılan hesaplama büyüme oranını sınırlamayı kabul etmek için en ileri çabalar. " Katılıyoruz. Şimdi bu nokta.
Bu nedenle, tüm AI laboratuvarlarını GPT-4'ten daha güçlü AI sistemlerinin eğitimini en az 6 ay boyunca derhal duraklatmaya çağırıyoruz. Bu duraklama herkese açık ve doğrulanabilir olmalı ve tüm önemli aktörleri içermelidir. Böyle bir duraklama hızlı bir şekilde gerçekleştirilemezse, hükümetler devreye girmeli ve bir moratoryum kurmalıdır.
AI laboratuvarları ve bağımsız uzmanlar, bu duraklamayı, bağımsız AI tasarımı ve geliştirme için bağımsız dış tarafından titizlikle denetlenen ve denetlenen bir dizi paylaşılan güvenlik protokolünü birlikte geliştirmek ve uygulamak için kullanmalıdır uzmanlar. Bu protokoller, bunlara bağlı sistemlerin makul bir şüphenin ötesinde güvenli olmasını sağlamalıdır. [ 4 ] Bu yapar değil genel olarak AI gelişiminde bir duraklama anlamına gelir, sadece tehlikeli ırktan ortaya çıkan yeteneklere sahip daha büyük öngörülemeyen kara kutu modellerine geri adım atmak anlamına gelir.
AI araştırma ve geliştirme, günümüzün güçlü, son teknoloji ürünü sistemlerini daha doğru, güvenli, yorumlanabilir, şeffaf, sağlam, uyumlu, güvenilir ve sadık hale getirmeye odaklanmalıdır.
Buna paralel olarak, AI geliştiricileri, sağlam AI yönetim sistemlerinin geliştirilmesini önemli ölçüde hızlandırmak için politika yapıcılarla birlikte çalışmalıdır. Bunlar en azından şunları içermelidir: AI'ya adanmış yeni ve yetenekli düzenleyici otoriteler; yüksek yetenekli AI sistemlerinin ve büyük hesaplama kabiliyet havuzlarının gözetimi ve takibi; gerçekliği sentetikten ayırt etmeye ve model sızıntılarını izlemeye yardımcı olan provenans ve filigran sistemleri; sağlam bir denetim ve belgelendirme ekosistemi; AI kaynaklı zarar için sorumluluk; teknik AI güvenlik araştırması için sağlam kamu finansmanı; ve AI'nın neden olacağı dramatik ekonomik ve politik aksaklıklarla (başa çıkmak için iyi kaynaklara sahip kurumlar.
İnsanlık AI ile gelişen bir geleceğin tadını çıkarabilir. Güçlü AI sistemleri oluşturmayı başardıktan sonra, ödülleri topladığımız bir "AI yazının" tadını çıkarabilir, bu sistemleri herkesin net yararı için tasarlayabiliriz ve topluma uyum sağlama şansı verir. Toplum, toplum üzerinde potansiyel olarak yıkıcı etkileri olan diğer teknolojiler üzerinde duraklama yarattı.[ 5 ] Bunu burada yapabiliriz. Uzun bir AI yazının tadını çıkaralım, düşüşe hazırlıksız acele etmeyelim.
Medyada ve başka yerlerde yer alan sorulara ve tartışmalara yanıt olarak bazı SSS'ler hazırladık. Bunları burada bulabilirsiniz.
Bu açık mektuba ek olarak, burada bulabileceğiniz bir dizi politika önerisi yayınladık: Buradan okuyabilirsiniz.
kaynak çalışması: @mishadavinci
eklemeler ve Türkçeleştirme: @hrrcnes @sercansolmaz
Yorumlar ()