MIT robotik öncüsü Rodney Brooks, insanların üretken yapay zekayı büyük ölçüde abarttığını düşünüyor.

Şu anda MIT'de Panasonic Robotik Emeritus Profesörü olan Brooks, aynı zamanda Rethink Robotics, iRobot ve şu anki girişimi Robust.ai dahil olmak üzere üç önemli şirketin kurucu ortağıdır. Brooks ayrıca 1997'den başlayarak on yıl boyunca MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı'nı (CSAIL) yönetti.

Aslında, yapay zekanın geleceği hakkında tahminler yapmayı seviyor ve blogunda ne kadar iyi yaptığına dair bir karne tutuyor.

Ne hakkında konuştuğunu biliyor ve belki de üretken YZ'nin çığlık atan yutturmacasını frenlemenin zamanının geldiğini düşünüyor. Brooks bunun etkileyici bir teknoloji olduğunu, ancak belki de pek çok kişinin öne sürdüğü kadar yetenekli olmadığını düşünüyor. TechCrunch'a verdiği demeçte, "LLM'lerin önemli olmadığını söylemiyorum, ancak onları nasıl değerlendirdiğimiz konusunda dikkatli olmalıyız" dedi.

Üretken YZ ile ilgili sorunun, belirli bir dizi görevi mükemmel bir şekilde yerine getirebilse de, bir insanın yapabileceği her şeyi yapamaması ve insanların yeteneklerini abartma eğiliminde olması olduğunu söylüyor. Brooks, "Bir insan bir YZ sisteminin bir görevi yerine getirdiğini gördüğünde, bunu hemen benzer şeylere geneller ve YZ sisteminin yetkinliği hakkında bir tahminde bulunur; sadece bu konudaki performansı değil, bunun etrafındaki yetkinliği de" dedi. "Ve genellikle çok aşırı iyimserler ve bunun nedeni bir kişinin bir görevdeki performansının bir modelini kullanmaları."

Brooks, sorunun üretken yapay zekanın insan olmaması, hatta insana benzememesi olduğunu ve ona insan yetenekleri atamaya çalışmanın hatalı olduğunu da sözlerine ekledi. İnsanların onu çok yetenekli gördüklerini, hatta mantıklı olmayan uygulamalar için kullanmak istediklerini söylüyor.

Brooks, son şirketi Robust.ai'yi, bir depo robot sistemi, buna bir örnek olarak sunuyor. Geçenlerde birisi ona, sistemi için bir LLM inşa ederek depo robotlarına nereye gideceklerini söylemenin havalı ve verimli olacağını önermiş. Ancak onun tahminine göre bu, üretici yapay zeka için makul bir kullanım durumu değil ve aslında işleri yavaşlatacak. Bunun yerine robotları depo yönetim yazılımından gelen bir veri akışına bağlamak çok daha basit.

"Yeni gelen ve iki saat içinde göndermeniz gereken 10.000 siparişiniz varsa, bunun için optimizasyon yapmanız gerekir. Dil yardımcı olmayacaktır; sadece işleri yavaşlatacaktır" dedi. "Devasa veri işleme ve devasa yapay zeka optimizasyon tekniklerimiz ve planlamamız var. Siparişleri bu şekilde hızlı bir şekilde tamamlıyoruz."

Brooks'un robotlar ve yapay zeka konusunda aldığı bir diğer ders de çok fazla şey yapmaya çalışmamak gerektiği. Robotların kolayca entegre edilebileceği çözülebilir bir sorunu çözmelisiniz.

"İşlerin zaten temizlenmiş olduğu yerlerde otomatikleştirme yapmamız gerekiyor. Benim şirketimden örnek verecek olursam, depolarda oldukça iyi iş çıkarıyoruz ve depolar aslında oldukça kısıtlı. Bu büyük binalarda aydınlatma değişmiyor. Yerde bir şeyler yok çünkü arabaları iten insanlar bunlara çarpabilir. Etrafta uçuşan plastik torbalar yok. Ve büyük ölçüde orada çalışan insanların robota karşı kötü niyetli olmaları çıkarlarına uygun değil" dedi.

Brooks bunun aynı zamanda robotlar ve insanların birlikte çalışmasıyla da ilgili olduğunu, bu nedenle şirketinin bu robotları insan görünümlü bir robot inşa etmek yerine depo operasyonlarıyla ilgili pratik amaçlar için tasarladığını açıklıyor. Bu durumda, kulplu bir alışveriş arabasına benziyor.

"Yani kullandığımız form faktörü etrafta dolaşan insansılar değil - herkesten daha fazla insansı yapmış ve teslim etmiş olsam da. Bunlar alışveriş arabalarına benziyor" dedi. "Bir gidonu var, yani robotla ilgili bir sorun varsa, bir kişi gidonu tutabilir ve onunla istediğini yapabilir" dedi.

Bunca yıldan sonra Brooks, önemli olanın teknolojiyi erişilebilir ve amaca uygun hale getirmek olduğunu öğrenmiş. "Her zaman teknolojiyi insanların anlayabileceği hale getirmeye çalışıyorum ve bu sayede onu geniş ölçekte kullanabiliyoruz ve her zaman iş durumuna bakıyoruz; yatırımın geri dönüşü de çok önemli."

Bununla birlikte Brooks, yapay zeka söz konusu olduğunda çözülmesi onlarca yıl alabilecek, çözülmesi zor aykırı vakaların her zaman olacağını kabul etmemiz gerektiğini söylüyor. "Bir yapay zeka sisteminin nasıl kullanılacağı konusunda dikkatli olunmazsa, keşfedilmesi ve düzeltilmesi onlarca yıl sürecek uzun bir özel durum kuyruğu her zaman olacaktır. Paradoksal olarak tüm bu düzeltmeler YZ'nin kendisini tamamlar."

Brooks, çoğunlukla Moore yasası sayesinde, teknoloji söz konusu olduğunda her zaman üstel büyüme olacağına dair yanlış bir inanç olduğunu ekliyor - ChatGPT 4 bu kadar iyiyse, ChatGPT 5, 6 ve 7'nin nasıl olacağını hayal edin. Bu mantıktaki kusuru, Moore yasasına rağmen teknolojinin her zaman katlanarak büyümediğini görüyor.