Yapay Genel Zeka’ya Geri Sayım: Neler Beklemeliyiz?

Yapay Genel Zeka günümüzün en çok konuşulan konularından biri ve bunun geçerli nedenleri var. İnsanlar gibi düşünüp öğrenebilen makinelerden bahsediyoruz. Oldukça çılgınca, değil mi? AI dünyasına daldıkça, gerçekten akıllı makineler yaratma olasılığı her geçen gün daha gerçek hale geliyor. Artık sadece bilim kurgu değil; hızla yaklaşan bir gelecek ve teknoloji gurularından bizim gibi sıradan insanlara kadar herkesi dünyamız için ne anlama gelebileceğini düşünmeye itiyor.

Bu yazıda, yapay genel zekanın (AGI) gerçekte ne olduğunu ve şu anda AI geliştirmede nerede olduğumuzu ele alacağız. Ayrıca AGI’ın ne zaman gerçek olabileceğine dair bazı tahminlere ve hayatlarımız üzerinde nasıl bir etki yaratabileceğine bakacağız. İnan bana, hepsi robotların dünyayı ele geçirmesiyle ilgili şeyler değil – bazı oldukça havalı olasılıklar var, ama düşünmemiz gereken bazı zorluklar da mevcut. O zaman hazırlan! Zekanın geleceğine doğru bir yolculuğa çıkmak üzereyiz ve bu müthiş bir macera olacak.

Yapay Genel Zeka’nın Tanımı

Hadi, yapay genel zeka ya da kısaca AGI dünyasına dalalım. İnsanlar gibi düşünüp öğrenebilen makinelerden bahsediyoruz. Oldukça etkileyici, değil mi?

AGI, yapay zeka araştırmalarının kutsal kâsesi. Bu, çeşitli bilişsel görevlerde insan yeteneklerine eşit veya hatta onları aşabilen bir AI türü [1]. Sadece satrançta seni yenmekle kalmayıp aynı zamanda bir roman yazabilen, karmaşık matematik problemlerini çözebilen ve belki de bir iki espri yapabilen bir bilgisayar hayal et. AGI ile hedeflediğimiz işte bu.

AGI’ın temel özellikleri

Peki, AGI’ı bu kadar özel kılan nedir? Her şey çok yönlülük ve uyarlanabilirlik ile ilgili. İşte AGI’ı farklı kılan bazı temel özellikler:

1. Soyut düşünme: AGI, tıpkı bizim gibi karmaşık kavram ve fikirleri kavrayabilmeli.
2. Sağduyu: Çevresindeki dünyayı anlamalı ve mantıklı kararlar verebilmeli.
3. Transfer öğrenme: Bu, bir alandaki bilgiyi başka bir alana uygulayabilmesi anlamına gelir. Bisiklet sürme becerilerimizi motosiklet sürmeyi öğrenmek için kullanmamız gibi [2].
4. Denetimsiz öğrenme: Çok fazla yönlendirmeye ihtiyaç duyan dar AI’ın aksine, AGI kendi başına öğrenebilmeli [2].
5. Bilinç: Bu biraz karmaşık bir konu, ama birçok kişi gerçek AGI’ın öz-farkındalığa sahip olması gerektiğine inanıyor [2].

AGI’ın dar AI’dan farkı

Şimdi, “Bu, bugün sahip olduğumuz AI’dan nasıl farklı?” diye düşünüyor olabilirsin. Harika bir soru! Hadi açıklayalım:

Dar AI, aynı zamanda zayıf AI olarak da biliniyor ve şu anda üzerinde çalıştığımız şey bu. Satranç oynamak veya yüzleri tanımak gibi belirli görevleri çok iyi yapmak üzere tasarlanmış. Ancak bu özel işlerle sınırlı [1].

Öte yandan AGI, AI’ın İsviçre çakısı gibi. Sadece bir şeyde iyi değil; potansiyel olarak bir insanın yapabileceği her şeyde iyi. Dar AI belirli görevleri tamamlamada üstünken, AGI teorik olarak insan müdahalesi olmadan farklı alanlarda zeka göstererek bir insanın yapabileceği herhangi bir görevi yerine getirebilmeli.

AGI tanımları etrafındaki tartışmalar

İşte işler burada biraz karışıyor. AGI’ı tanımlamak düşündüğün kadar basit değil. Aslında, AGI’ın tam olarak neyi içerdiği konusunda oldukça fazla tartışma var.

Bazıları GPT-4 gibi gelişmiş dil modelleriyle AGI’a zaten ulaştığımızı savunuyor [4]. Diğerleri hala onlarca hatta yüzlerce yıl uzakta olduğumuzu söylüyor [4]. Ve hiç ulaşamayacağımıza inananlar da var [4].

Neden bu kadar gürültü? Çünkü zekanın kendisi oldukça öznel bir kavram. Marvin Minsky’nin “bavul kelime” olarak adlandırdığı şey bu – farklı insanlar için farklı anlamlar taşıyabilir [4]. Bilgisayar bilimciler bunu hedeflere ulaşma açısından tanımlayabilirken, psikologlar daha çok uyarlanabilirlik ve hayatta kalma üzerine odaklanabilir.

Genel yapay zeka, yapay genel zeka ve süper yapay zeka gibi terimler, bu alandaki gelişmeleri takip etmek için sıkça kullanılıyor. Bu kavramlar, AI’ın geleceğini şekillendiren önemli dönüm noktalarını temsil ediyor. Örneğin, genel yapay zeka insan düzeyinde bir zekayı ifade ederken, süper yapay zeka bunun da ötesine geçerek insan zekasını aşan bir seviyeyi tanımlıyor.

AGI’ın gelişimi, sadece teknolojik bir ilerleme değil, aynı zamanda felsefi ve etik tartışmaları da beraberinde getiriyor. Bu nedenle, AGI’ın tanımı ve kapsamı üzerine yapılan tartışmalar, gelecekteki araştırma ve geliştirme çalışmalarının yönünü belirlemede kritik bir rol oynuyor.

Ayrıca “AI etkisi”ni de düşünmek gerekiyor. Bu, AI’ın insana özgü olduğunu düşündüğümüz bir şeyi başardığında, genellikle hedef direklerini hareket ettirme eğilimimiz olduğu fikridir. Rodney Brooks’un dediği gibi, “AI’ın bir parçasını her çözdüğümüzde, artık sihirli olmaktan çıkıyor; ‘Ah, bu sadece bir hesaplama’ diyoruz.” [4]

Yani, AI geliştirmede inanılmaz adımlar atarken, AGI’ın tanımı hala hareketli bir hedef olarak kalıyor. Ama hey, bu alanı bu kadar heyecan verici yapan da bu değil mi? Sürekli olarak mümkün olanın sınırlarını zorluyoruz ve gelecekte ne gibi şaşırtıcı atılımlar göreceğimizi kim bilebilir!

Güncel AI Gelişmelerinin Durumu

Selam AI meraklısı! Yapay zekanın heyecan verici dünyasına dalalım ve şu anda nerede olduğumuza bir göz atalım. Oldukça ilginç bir yolculuk oldu ve konuşacak bazı gerçekten etkileyici şeylerimiz var.

AI’daki Son Atılımlar

ChatGPT’nin Kasım 2022’de sahneye çıktığını hatırlıyor musun? İşte o, oyunun kurallarını değiştiren bir olaydı. Ocak ayına gelindiğinde, internete bağlı herkesin en güçlü sinir ağlarından birine erişim sağlayan, şimdiye kadarki en hızlı büyüyen web uygulaması haline gelmişti [5]. Sanki aniden parmaklarımızın ucunda süper zeki bir arkadaşımız olmuştu!

Ama bu sadece başlangıçtı. O zamandan beri inanılmaz gelişmeler gördük. Örneğin, robotlar artık insanları izleyerek öğreniyorlar – ne kadar havalı, değil mi? [6] Sanki küçük AI çıraklarımız gibi, bizi gözlemleyerek bilgi emiyorlar.

Tıp alanında da çığır açan şeyler görüyoruz. Araştırmacılar, nadir görülen durumların simüle edilmiş röntgenlerini oluşturmak için makine öğrenimini kullanıyorlar. Bu, sinir ağlarını gerçek röntgenlerde bu durumları tanımlamak üzere eğitmeye yardımcı oluyor [6]. Sanki AI’a süper doktor olmayı öğretiyoruz!

Büyük Dil Modellerinin Yetkinlikleri

Şimdi, herkesin konuştuğu bu büyük dil modellerinden (LLM’ler) bahsedelim. Bunlar, son AI gelişmelerinin arkasındaki gizli kahramanlar, perde arkasında sihirlerini yapıyorlar [7]. Sadece İngilizce veya İspanyolca anlamaktan bahsetmiyoruz – danstan Mors alfabesine, emojilerden hayvan iletişimine kadar her şeyi anlıyorlar [7]. Sanki evrenin dilini öğreniyorlar!

Bu LLM’ler milyarlarca parametre üzerinde eğitiliyor, yani devasa bir veri kaynağı yelpazesinden öğrenebiliyorlar [7]. Sünger gibiler, her yerden bilgi emiyorlar. Bu kapsamlı eğitim, aldıkları girdiye dayalı olarak metin tahmin etmelerine ve üretmelerine olanak tanıyor, böylece sohbetlere katılabiliyorlar, sorulara cevap verebiliyorlar ve hatta kod yazabiliyorlar [7].

Mevcut AI Sistemlerinin Sınırlamaları

Ama dur bakalım – AI dünyasında her şey güllük gülistanlık değil. Aşmamız gereken bazı engeller var. Öncelikle, AI sistemleri hala sağduyu muhakemesinden yoksun [8]. Tüm ansiklopediyi ezbere okuyabilen ama basit günlük görevlerde kafası karışan o süper zeki arkadaş gibiler.

Başka bir büyük sorun da önyargı. AI sistemleri, eğitildikleri verilerdeki mevcut önyargıları aslında güçlendirebiliyorlar [8]. Sanki kötü alışkanlıklarımızı kapıp onları daha da kötüleştiriyorlar!

Ve yaratıcılığı unutmayalım. Son tartışmalara rağmen, AI hala gerçek yaratıcılıkta zorlanıyor [8]. Kalıpları tanıyıp tahminler yapabiliyorlar, ama tamamen yeni fikirler üretmek? Bu hala bizim insan süper gücümüz.

Son olarak, enerji tüketimi sorunu var. GPT-3 gibi bir sistemi eğitmek tam 1.287 Megawatt saat enerji harcadı [7]. Bu, Amerika Birleşik Devletleri’nde yaklaşık 330 evi bir saat boyunca besleyecek kadar enerji! Ve daha gelişmiş sistemler geliştirdikçe bu enerji yoğunluğu artmaya devam edecek.

Yani, AI geliştirmede inanılmaz adımlar atmış olsak da, hala gidecek uzun bir yolumuz var. Ama hey, bu alanı bu kadar heyecan verici yapan da bu değil mi? Sürekli sınırları zorluyoruz ve neyin mümkün olduğunu yeniden tanımlıyoruz. Bir sonraki şaşırtıcı atılımın ne olacağını kim bilebilir!

AGI için Tahminler ve Zaman Çizelgeleri

Peki, AGI ne zaman gerçek olacak? Bu, AI dünyasındaki en büyük soru işaretlerinden biri. Bazı uzmanlar yakın gelecekte olacağını söylerken, diğerleri bunun onlarca yıl alabileceğini düşünüyor.

OpenAI’nin kurucusu Sam Altman, AGI’ın 2030’ların ortalarında gelebileceğini tahmin ediyor [9]. Ama bu sadece bir tahmin ve AI dünyasında işler hızla değişebiliyor.

Diğer yandan, Google DeepMind’in CEO’su Demis Hassabis daha temkinli. AGI’ın 2030’ların sonunda veya 2040’ların başında gelebileceğini düşünüyor [10].

Bu tahminler heyecan verici, ama unutma, AGI geliştirmek sadece teknolojik bir mesele değil. Etik, güvenlik ve düzenleyici zorluklar da var. Bu yüzden kesin bir tarih vermek zor.

AGI’ın Potansiyel Etkileri

AGI gerçekleştiğinde, dünyamızı kökten değiştirebilir. İşte bazı olası etkiler:

1. İş dünyası: AGI, birçok işi otomatikleştirebilir, yeni endüstriler yaratabilir ve ekonomiyi yeniden şekillendirebilir.
2. Sağlık: Hastalıkları daha hızlı teşhis edebilir, yeni tedaviler geliştirebilir ve kişiselleştirilmiş tıbbı ilerletebilir.
3. Eğitim: Öğrenme deneyimini kişiselleştirebilir ve herkes için daha erişilebilir hale getirebilir.
4. Bilimsel araştırma: Karmaşık problemleri çözebilir ve yeni keşifleri hızlandırabilir.
5. Günlük yaşam: Evlerimizi, arabalarımızı ve cihazlarımızı daha akıllı hale getirebilir.

Ancak, potansiyel riskler de var. İş kaybı, gizlilik sorunları ve etik kaygılar bunlardan bazıları. Bu yüzden AGI’ı sorumlu bir şekilde geliştirmek çok önemli.

AGI Yolunda Karşılaşılan Zorluklar

AGI’a giden yol pürüzsüz değil. İşte aşmamız gereken bazı büyük engeller:

1. Teknik zorluklar: İnsan düzeyinde genel zeka oluşturmak inanılmaz karmaşık.
2. Etik kaygılar: AGI’ın güvenli ve etik kullanımını sağlamak büyük bir zorluk.
3. Düzenleyici çerçeveler: AGI’ın geliştirilmesi ve kullanımı için uygun kurallar oluşturmak gerekiyor.
4. Kaynak gereksinimleri: AGI geliştirmek muazzam hesaplama gücü ve enerji gerektiriyor.
5. Toplumsal etki: AGI’ın iş piyasası ve toplum üzerindeki potansiyel etkilerini yönetmek önemli.

Bu zorluklar göz korkutucu görünebilir, ama aynı zamanda heyecan verici fırsatlar da sunuyor. AGI’a giden yolculuk, sadece teknolojik bir atılım değil, aynı zamanda insanlık için önemli bir adım.

Sonuç olarak, AGI’ın ne zaman geleceğini kesin olarak bilmiyoruz. Ama geldiğinde, dünyamızı büyük ölçüde değiştirebilir. Bu yüzden hem fırsatları hem de zorlukları düşünerek ilerlemek önemli. Kim bilir, belki de AGI’ın gelişimine tanık olan nesil biz olacağız!

Selam AI meraklısı! Hadi AGI tahminlerinin heyecan verici dünyasına dalalım. Uçan arabaların ne zaman geleceğini tahmin etmeye benziyor, ama çok daha havalı!

Uzman anketleri ve tahminler

Peki uzmanlar ne düşünüyor? Biraz karışık bir durum var. 2022’de 738 AI uzmanıyla yapılan bir ankette, 2059 yılına kadar yüksek seviyeli makine zekasının %50 ihtimalle geleceği tahmin edildi [9]. Çok uzak değil, değil mi? Ama dur, dahası var!

2017’deki başka bir ankette, Asyalı katılımcılar AGI’ın sadece 30 yıl içinde geleceğini beklerken, Kuzey Amerikalılar 74 yıl düşünüyordu [10]. Ne büyük bir görüş farkı!

İşin ilginç kısmı şu ki, sektördeki bazı büyük isimler cesur tahminlerde bulunuyor. Favori teknoloji çılgınımız Elon Musk, 2026’ya kadar en zeki insanlardan daha akıllı bir AI bekliyor [1]. Yani köşeyi dönmek üzereyiz!

Ama herkes aynı fikirde değil. Süper tahminciler (evet, gerçekten böyle bir şey var) biraz daha temkinli. 2050’ye kadar AGI’ın sadece %21 ihtimalle geleceğini düşünüyorlar [10]. Sanki güvenli oynuyorlar, ama kim onları suçlayabilir ki?

Ölçeklendirme hipotezi

Şimdi de ölçeklendirme hipotezinden bahsedelim. Bu çılgın fikre göre, AI modellerimizi büyütmeye ve onları daha fazla veri ile beslemeye devam edersek, sonunda AGI piyangosu vuracak [11]. Sanki yeterince büyük bir kumkale yaparsak, sonunda gerçek bir kaleye dönüşecek gibi. Kulağa çılgınca geliyor, değil mi?

Ama işin püf noktası şu – bazı araştırmacılar bunu ciddiye alıyor. Sayıları hesaplıyorlar ve insan seviyesinde performansa ulaşmak için GPT-3’ün yaklaşık 2.200.000 katı hesaplama gücüne ihtiyacımız olabileceğini söylüyorlar. Bu çok fazla bilgisayar demek!

Bu hipoteze göre, 2030’ların sonlarında AGI görebiliriz. Ama çok heyecanlanma – AI dünyasında hala oldukça tartışmalı bir teori.

AGI gelişimini etkileyen faktörler

Peki bizi ne engelliyor? Öncelikle, eğitim verilerimiz tükenebilir. DeepMind’dan François Chollet, GPT-3’ün internetin çoğunu çoktan tükettiğini söylüyor [12]. Sanki AI’mıza kütüphanedeki tüm kitapları verdik ve şimdi ona ne yedireceğimizi düşünüyoruz.

Bir de doğru soruları sorup sormadığımız meselesi var. George Hotz, mevcut AI modellerimizin sadece bir cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin etmekte çok iyi olduğuna dikkat çekiyor [2]. Bu gerçek zeka ile aynı şey değil, öyle değil mi?

Ama umudu kaybetme! Diğer alanlarda ilerleme kaydediyoruz. Araştırmacılar, robotlara insanları izleyerek öğretmeye çalışıyor [6]. Sanki hiç yorulmayan ve öğle yemeği molası istemeyen çok dikkatli bir çırağın var gibi.

Peki AGI’ı ne zaman göreceğiz? Peki o da bizi görecek mi?!! (Vizontele desem, Zeki Müren?) Gerçek şu ki, kimse kesin olarak bilmiyor. Ama bir şey kesin – oraya giden yolculuk müthiş bir macera olacak!

AGI’ın Potansiyel Etkileri ve Zorlukları

AI meraklısı dostum! Hadi biraz heyecan verici ama aynı zamanda biraz da sinir bozucu olan Yapay Genel Zeka (AGI) dünyasına ve onun olası etkilerine dalalım. Kemerini bağla, çünkü müthiş bir yolculuğa çıkıyoruz!

Ekonomik ve toplumsal etkiler

Makinelerin insanların yapabildiği her şeyi yapabildiği bir dünya hayal et. Kulağa harika geliyor, değil mi? Ama her şey güllük gülistanlık değil. AGI, dünyamızı henüz tam olarak kavrayamadığımız şekillerde dönüştürme potansiyeline sahip [13]. İyi tarafından bakarsak, üretkenliği artırabilir, küresel büyümeyi hızlandırabilir ve dünya çapında gelirleri yükseltebilir. Ama işte püf noktası – aynı zamanda işleri de ortadan kaldırabilir ve eşitsizliği derinleştirebilir [14].

İşte sana aklını uçuracak bir istatistik: küresel istihdamın neredeyse %40’ı AI’a maruz kalıyor [14]. Gelişmiş ekonomilerde bu oran daha da yüksek – işlerin yaklaşık %60’ı etkilenebilir [14]. Bu işlerin yarısı AI entegrasyonundan fayda görebilir, ama diğer yarısı? Eh, daha düşük ücretler görebilir veya tamamen ortadan kalkabilir. Vay canına!

Etik düşünceler

AGI’ın etik yönü de oldukça karmaşık. Düşünsene, insanlardan daha zeki makineler yaratıyoruz. Bu makineler nasıl kararlar alacak? İnsan değerlerini ve ahlakını nasıl anlayacak ve uygulayacaklar? Bu sorular, AGI geliştirme sürecinde merkezi bir rol oynuyor.

Bir de “genel yapay zeka” ve “süper yapay zeka” arasındaki farkı düşünmemiz gerekiyor. AGI, insan düzeyinde zekaya sahip olacak, ama süper yapay zeka? O bambaşka bir seviye. İnsan zekasını aşan bir AI, kontrolden çıkma potansiyeline sahip. Bu yüzden AGI’ı geliştirirken güvenlik önlemlerini düşünmek çok önemli.

Yasal ve düzenleyici zorluklar

AGI’ın gelişimi, yasal ve düzenleyici açıdan da büyük zorluklar yaratıyor. Mevcut yasalarımız ve düzenlemelerimiz, bu kadar gelişmiş bir teknolojiyle başa çıkmak için yeterli mi? AGI’ın eylemlerinden kim sorumlu olacak? Bu sorular, politika yapıcıları ve hukukçuları oldukça meşgul edecek gibi görünüyor.

Ayrıca, AGI’ın geliştirilmesi ve kullanımı konusunda küresel bir fikir birliğine ihtiyacımız var. Farklı ülkeler farklı yaklaşımlar benimserse ne olur? Bu, uluslararası ilişkileri ve küresel güç dengelerini nasıl etkiler? İşte sana düşündürücü bir soru!

AGI güvenliği araştırmasına duyulan ihtiyaç

İşler burada gerçekten ilginçleşiyor. AGI sistemlerinin güvenli ve çıkarlarımızla uyumlu olduğundan emin olmalıyız. Bu sadece Skynet senaryolarını önlemekle ilgili değil (gerçi o da önemli!). AGI sistemlerini kontrol etmek ve zarar vermelerini önlemek için sağlam yöntemler geliştirmeliyiz [13].

Bir yaklaşım, güvenli AGI mimarileri geliştirmek. Bu, sağlam ödül modellemesi ve çekişmeli eğitim gibi teknikleri içeriyor [13]. Temel olarak AGI’a beklenmedik durumlarda bile “iyi” olmayı öğretmeye çalışıyoruz.

Ama asıl zorluk şu – AGI’ın tam olarak ne zaman geleceğini bilmiyoruz. 15 yıl sonra da olabilir, 150 yıl sonra da [16]. Ve geldiğinde, ilerleme göz açıp kapayıncaya kadar hızlanabilir. İşte bu yüzden AGI güvenliği araştırmasına şimdi öncelik vermeliyiz. Ne de olsa, hazırlıklı olmak, hazırlıksız yakalanmaktan iyidir!

Sonuç

AGI dünyasındaki yolculuğumuzu bitirirken, büyük bir şeyin eşiğinde olduğumuz açık. AGI’a giden yol, inanılmaz atılımlar ve kafa karıştırıcı zorluklarla dolu. İnsanlar gibi sohbet edebilen dil modellerinden bizi izleyerek öğrenen robotlara kadar, çok yakın bir zamana kadar bilim kurgu gibi görünen ilerlemeler kaydediyoruz. Ama AI sistemlerindeki önyargı ve bu dijital beyinlerin devasa enerji tüketimi gibi aşmamız gereken engelleri de unutmayalım.

Geleceğe baktığımızda, AGI’ın geleceği hem heyecan verici hem de biraz sinir bozucu. Uzmanlar ne zaman oraya varacağımız konusunda anlaşamasa da, bir şey kesin – dünyamızı hayal bile edemeyeceğimiz şekillerde değiştirecek. İş piyasasını yeniden şekillendirmekten karmaşık etik sorular ortaya çıkarmaya kadar, AGI her şeyi altüst etmeye hazırlanıyor. Bu yeni sınırı keşfederken, güvenlik ve etiği ön planda tutmak çok önemli.

Ha, bu arada AI dünyasına daha derinlemesine dalmak istiyorsan, AI Startup School ders ve hızlandırma programına ve onun uygulama ve fonlama projesi olan Otonom Fund‘a (AI girişimleri için bir blockchain launchpad ve hızlandırıcı) göz atmaya ne dersin? Kim bilir, belki de bir sonraki büyük AI atılımının bir parçası olursun!

Sıkça Sorulan Sorular

S: Yapay Genel Zeka (AGI) ne zaman gerçekleşecek?
C: AGI’ın gerçekleşme zamanı hala tartışmalı, ama uzmanların çoğu yaşam süremiz içinde gerçekleşeceğini düşünüyor. 2022’deki bir AI İlerleme Uzman Anketi’ne göre, katılımcıların yaklaşık %50’si 2059’a kadar yüksek seviyeli makine zekasının ortaya çıkacağını tahmin ediyor.

S: Yapay Genel Zeka’nın gelişimiyle ilgili en son tahminler neler?
C: AI’daki son gelişmeler, uzmanların tahminlerini gözden geçirmesine neden oldu. AI Impacts’in 2022 anketi, 2060’a kadar yüksek seviyeli makine zekasına ulaşma olasılığının %50, 2029’a kadar ise %10 olduğunu gösteriyor. Bu, önceki beklentilere göre AI gelişiminde önemli bir hızlanmayı yansıtıyor.

S: AGI’ye ne kadar yakınız?
C: Uzman tahminleri, 2060’a kadar AGI’ın geliştirilme şansının %50 olduğunu gösteriyor. Ancak bölgeye göre görüşler önemli ölçüde değişiyor; Asya’daki uzmanlar AGI’ın yaklaşık 30 yıl içinde gelebileceğini tahmin ederken, Kuzey Amerikalı uzmanlar 74 yıl kadar sürebileceğini düşünüyor.

S: AGI’ye ulaşmanın sonuçları neler olacak?
C: AGI’ın gerçekleşmesinin toplum, teknoloji ve küresel ekonomi üzerinde derin etkileri olması bekleniyor. Sağlık hizmetleri, ulaşım ve otomasyon gibi çeşitli alanlarda önemli ilerlemelere yol açabilir, ancak aynı zamanda önemli etik ve güvenlik endişeleri de ortaya çıkarıyor.

Genel yapay zeka, yapay genel zeka ve süper yapay zeka konularındaki bu gelişmeler, geleceğimizi şekillendirmede önemli bir rol oynayacak. Bu yüzden bu konuları konuşmaya, tartışmaya ve üzerinde düşünmeye devam etmeliyiz. Çünkü AGI’ın geleceği, aslında hepimizin geleceği!

Kaynaklar:

[1] – https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_general_intelligence
[2] – https://www.spiceworks.com/tech/artificial-intelligence/articles/types-of-ai/
[3] – https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/artificial-general-intelligence-AGI
[4] – https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/02/16/why-the-debate-about-artificial-general-intelligence-misses-the-point/
[5] – https://www.technologyreview.com/2024/01/08/1085096/artificial-intelligence-generative-ai-chatgpt-open-ai-breakthrough-technologies/
[6] – https://www.koombea.com/blog/7-recent-ai-developments/
[7] – https://hatchworks.com/blog/gen-ai/large-language-models-guide/
[8] – https://www.adcocksolutions.com/post/6-limitations-of-ai-why-it-wont-quite-take-over-in-2023
[9] – https://levity.ai/blog/general-ai-vs-narrow-ai
[10] – https://www.science.org/doi/10.1126/science.ado7069
[11] – https://aws.amazon.com/what-is/artificial-general-intelligence/
[12] – https://online.wlv.ac.uk/what-are-the-different-types-of-artificial-intelligence/
[13] – https://medium.com/@gaurav.sharma/the-ethics-of-artificial-general-intelligence-agi-navigating-the-path-to-human-and-machine-1ae571165f28
[14] – https://www.imf.org/en/Blogs/Articles/2024/01/14/ai-will-transform-the-global-economy-lets-make-sure-it-benefits-humanity
[15] – https://www.captechu.edu/blog/ethical-considerations-of-artificial-intelligence
[16] – https://intelligence.org/why-ai-safety/