AI gelişiminin 80 yıllık dersleri ve dersleri

Son günlerde, yapay zeka alanında önemli bir kilometre taşı yaşandı: Tanınmış bir çip şirketi, 4 trilyon dolarlık piyasa değerini aşan ilk halka açık şirket oldu. Bu olay, insanların AI'nin gelecekteki gelişim yönü üzerine düşünmesine yol açtı. AI'nin geleceğini tahmin etmek kolay olmasa da, 80 yıllık gelişim sürecine baktığımızda, değerli deneyimler ve dersler çıkarabiliriz.

Yapay zekanın kökenleri Aralık 1943'e kadar uzanmaktadır; o zamanlar iki akademisyen idealize edilmiş sinir ağları hakkında bir makale yayınladılar. Bu makalenin varsayımları daha sonra ampirik testlerden geçemese de, daha sonra "derin öğrenme" olarak adlandırılacak olan yapay zeka dalının temelini attı. Bu gerçek, mühendislik ile bilimi, bilim ile spekülasyonu karıştırmamaya ve matematiksel sembollerle dolu makalelere fazla güvenmemeye dikkat etmemiz gerektiğini hatırlatıyor. Daha da önemlisi, "insanların kendileri gibi makineler yaratabileceği" yanılgısına karşı koymalıyız.

Son 80 yılda, yapay zeka alanı birçok iniş ve çıkış yaşadı. 1950'lerin sonlarında, bazı yapay zeka öncüleri, normal insan zekasına sahip makinelerin yakında ortaya çıkacağına dair kendinden emin tahminlerde bulundular. Bu genel yapay zekanın yakında geleceği beklentisi, hükümet harcamalarını ve politikalarını bile etkiledi. Ancak, bu tahminlerin fazla iyimser olduğu kanıtlandı. Bu, yeni şeylerle karşılaştığımızda temkinli bir yaklaşım benimsememiz gerektiğini ve bunların makine zekasına dair önceki tahminlerden nasıl farklılık gösterdiğini dikkatlice değerlendirmemiz gerektiğini bize anlatıyor.

Yapay zeka gelişim sürecindeki bir diğer yaygın yanlış anlama "ilk adım yanılgısı"dır. İnsanlar genellikle makineler bir zamanlar yapılamaz olarak düşünülen bir görevi tamamlayabildiğinde, kötü bir performans sergilese bile, mükemmelliğe ulaşmak için sadece daha fazla teknoloji geliştirilmesi gerektiğini düşünürler. Ancak gerçek bu kadar basit değildir. Bir şeyi yapamamaktan kötü bir şekilde yapmaya geçmek, genellikle kötü yapmaktan çok iyi yapmaya geçmekten daha kısa bir mesafedir.

1980'lerde uzman sistemler bir süre popüler oldu, ancak 1990'ların başında hızla geriledi. Bu örnek, bir teknolojinin başlangıçta başarı kazanıp geniş bir şekilde benimsenmesinin, onun kalıcı bir yeni endüstri haline gelmesini garantilemediğini hatırlatıyor. Balonlar her zaman patlar.

Uzun zamandır, sembolist AI ve bağlantıcı iki yaklaşım akademi ve yatırımcıların ilgisini çekmek için rekabet ediyor. Ancak, tek bir yaklaşımı körü körüne takip etmek, AI'nın genel gelişimini sınırlayabilir. Tüm "yumurtalarımızı" aynı "sepetin" içine koymamalıyız.

Son olarak, belirli bir çip şirketi AI dalgasında büyük başarılar elde etse de, dikkatli olmak hala önemlidir. AI'nın gelişim süreci dalgalıdır ve gelecekte de öyle olacaktır. Sadece son 80 yıldaki tecrübelerden ders çıkararak, önümüzdeki zorluklarla daha iyi başa çıkabilir ve AI teknolojisinin sürekli ve sağlıklı gelişimini destekleyebiliriz.