AI'nın 80 Yıllık Gelişim Tarihinden Dersler

1943'ten bu yana, yapay zeka (AI) 80 yılı geride bıraktı. Bu uzun süreçte, yapay zeka birçok iniş çıkış yaşadı, ilk kavramdan günümüzdeki gelişimine kadar. Yapay zekanın gelişim tarihine baktığımızda, gelecekteki yapay zeka gelişimi için bazı değerli dersler çıkarabiliriz.

Yapay zekanın kökenleri Aralık 1943'e kadar uzanır. O zamanlar, sinir fiziği uzmanı McCulloch ve mantıkçı Pitts, sinir hücreleri ağları hakkında bir makale yayınladılar ve basitleştirilmiş sinir hücreleri ağlarının impulsları ile basit mantık işlemleri nasıl gerçekleştirebileceğini öne sürdüler. Bu makale deneysel bir temele sahip olmasa da, "bağlantıcılık" ilham kaynağı oldu ve modern derin öğrenmenin teorik temeli haline geldi.

İlk ders, mühendislik ile bilimi karıştırmamamız ve varsayımları bilimle karıştırmamamız gerektiğidir. Aynı zamanda, matematik sembolleri ve formülleriyle dolu olan makalelere dikkat etmeliyiz. En önemlisi, "insanların kendileriyle eşit makineler yaratabileceği" yanılgısına karşı koymalıyız. Bu kibirli zihniyet, son 80 yıldır teknoloji balonları ve AI tutkusunun katalizörü olmuştur.

1950'li yıllarda, bazı yapay zeka öncüleri genel yapay zekanın (AGI) geleceğini öngörmeye başladılar. İnsan zekasına hatta süper zekaya sahip makinelerin yakında ortaya çıkacağını düşündüler. Bu beklenti, hükümet harcamaları ve politikaları üzerinde bile etkili oldu. Ancak, 21. yüzyılın başlarına kadar, insanlar AGI ve geleneksel yapay zekanın sınırlılıklarını daha net bir şekilde anlamaya başladılar.

İkinci ders, göz alıcı yeni teknolojilere temkinli bir şekilde yaklaşmak gerektiğidir. Bunlar, önceki makine zekası hakkında yapılan tahminlerden pek de farklı olmayabilir. Derin öğrenme uzmanı LeCun'un da belirttiği gibi, makinelerin insan gibi verimli öğrenmelerini sağlayacak bazı kritik unsurlardan hâlâ yoksunuz.

Üçüncü ders şudur: Bir görevi tamamlayamamaktan, zorla tamamlamaya geçmek genellikle zorla tamamlamaktan mükemmel tamamlamaya geçmekten çok daha kısadır. Birçok insan "ilk adım yanılgısına" kapılır ve teknolojinin sürekli ilerlemesiyle makinelerin bir gün mükemmel bir şekilde görevleri tamamlayabileceğini düşünür. Ancak gerçek çoğu zaman böyle değildir.

1960'ların ortasında, AI gelişimi yeni bir aşamaya girdi ve yazılım ile veri toplama gibi iki yeni unsur tanıtıldı. Uzman sistemleri bir süre oldukça popülerdi, ancak 1990'ların başında aniden düşüşe geçti. Bunun başlıca nedeni, bilgi edinme sürecinin karmaşık ve zaman alıcı olması ve bakım maliyetlerinin yüksekliğidir.

Dördüncü ders şudur ki: Bir teknoloji ilk başarıyı elde etse, yaygın bir şekilde uygulanıp büyük yatırımlar alsa bile, sürdürülebilir bir şekilde gelişmeye devam etmeyebilir. Teknoloji balonu her an patlayabilir.

AI gelişim sürecinde, sembolist ve bağlantıcı iki yaklaşım sürekli olarak hakimiyet mücadelesi vermektedir. Uzun bir süre boyunca, AI araştırmaları esas olarak akademik dünya tarafından yönlendirilmiş ve güçlü bir fraksiyon ayrılığı söz konusu olmuştur. Ancak son yıllarda AI gelişiminin odak noktası özel sektöre kaymıştır, ancak tüm alan hala tek bir araştırma yönüne odaklanma eğilimindedir.

Beşinci ders: Tüm kaynakları tek bir AI araştırma yönüne yatırmaktan kaçının. Çeşitlendirilmiş araştırma stratejileri, AI'nın uzun vadeli gelişimi için daha faydalı olabilir.

Genel olarak, AI'nın 80 yıllık gelişim süreci bize birçok ders bıraktı. Hem AI'nın potansiyelini tanımamız hem de sınırlamalarını net bir şekilde anlamamız gereken bir uyanıklık ve açıklık tutumu sergilemeliyiz. Tarihin derslerini çıkardığımızda, AI'nın gelecekteki gelişim yönünü daha iyi kavrayabiliriz.