Ham hesaplama bir meta haline geliyor. Derin insan uzmanlığı nihai hendek haline geliyor. OpenAI'den Sebastian Bubeck, yapay zekanın insan yeteneğini eşitleyeceği yanılsamasını kırdı. Olmaz. Modeller AGI'ye yaklaştıkça, temel görevler için giriş engeli sıfıra düşer. Ama mümkün olanların tavanı sonsuz bir şekilde yükseliyor. Gerçekten ne yaptığını biliyorsan. Bubeck: "Bence bilimsel bir alanda uzmanlık ve derin uzmanlık her zamankinden daha önemli." Çoğu insanın anlamadığı kısım bu. Çalıştığınız fizik, matematik veya mühendislik hakkında temel bilginiz yoksa, modeli yüzeyinin ötesine itemezsiniz. Bir döngüye sıkışıp kalıyorsun. Yazma istekleri. Cevaplar almak. İkisini de anlamıyordu. Hiçbir şey inşa etmiyor. Bubeck: "Endişe olan, yapay zekaya çok fazla güvenmeye başlayanlar arasında daha da büyük bir ayrım olmasıdır... ve gerçekten tam olarak neler olup bittiğini inceleyen insanlar." Çatlak zaten oluşuyor. Ve kimsenin öngördüğü bu değil. Geleceğin ekonomisi, yapay zekaya sahip olanlarla olmayanlar arasında bölünmeyecek. Herkesin yapay zekası olacak. Sistem, sistemi yönlendirecek kadar derinlemesine anlayanlar ile sadece ne üretirse tüketenler arasında bölünecek. Bir grup bununla inşa eder. Diğeri ise onunla değiştirilir. Eski sistem, ezberleme ve kimlik bilgilerini ödüllendiriyordu. Yapay zeka dönemi, makineye tam olarak nerede yanlış olduğunu söyleyebildiğiniz kadar hassas bir anlayış ödüllendiriyor. Bu tür bir bilgi teşvik yoluyla gelmez. Yıllarca süren sıkı çalışmadan kaynaklanıyor ve çoğu insan şu anda makinenin gereksiz hissettirdiği için atlıyor. İşte tuzak bu. Makine motordur. Ama araziyi anlamalısın.

Andrew Ng, soruna en çok hesaplama yapan yapay zeka şirketlerinin neden kaybedeceğini açıkladı. Zeka yarışının kazananı en fazla hesaplama kullanmayacak. En azını boşa harcayacaklar. Ng: "Yüksek boyutlu verilerinizin çoğu daha düşük boyutlu bir alt uzayda yer alıyor. Bu sadece hayatın bir gerçeği." İşte bunun pratikte ne anlama geldiği. 10.000 boyutlu bir veri setiniz var. Her boyut her hesaplamadan geçiyordu. Her antrenman döngüsünde model asla kullanmayacak ölü ağırlık taşıyacak. Ng: "Tüm eğitim süreciniz boyunca bu 10.000 boyutlu örnekleri taşıdınız." Bu şişkinlik sadece verimsiz değil. Yaptığınız her hesaplama için bir vergi. Bellek bant genişliği. Ağ bant genişliği. Hesaplama hızı. Hepsi, zekaya hiçbir katkı sağlamayan boyutlar tarafından tüketilir. Gürültü sağlarlar. Mimarları silahlanma yarışından ayıran içgörü: o 10.000 boyutlu veri seti neredeyse tamamen çok daha küçük bir alt uzay tarafından yakalanıyor. Sinyal, işlemeye para ödediğiniz alanın çok küçük bir kısmında kalıyor. Sıkıştır. 10.000 boyuttan 1.000'e kadar indirildi. Ng: "Öğrenme algoritmanızı çok daha düşük boyutlu bir veri seti üzerinde çalıştırabilirsiniz ve bu çok daha verimli olabilir." Aynı donanım. Aynı bütçe. Sürtünmenin bir kısmı. Kaba kuvvet, en derin ceplere sahip olanın stratejisidir. Sıkıştırma, sorunu gerçekten anlayan kişinin stratejisidir. Bunu ustalaşan şirketler sadece daha hızlı modeller üretmiyor. Daha az veride daha fazla gerçeği bulan modeller inşa ediyorlar; körü körüne ölçeklendirmekten daha fazla gerçeklik buluyorlar. Zeka hiçbir zaman her şeyi işlemekle ilgili değildi. Önemli olan neyi keseceğini bilmek.

Dr. Fei-Fei Li, tüm yapay zeka endüstrisindeki en büyük kör noktayı ortaya koydu. İnsan zekasının yarısını inşa ediyoruz. Ve buna bitiş çizgisi demek. Li: "İnsan zekasına bakarsanız, neredeyse iki kovaya indirgenir." İlk hedef dil. Sembolik akıl yürütme. İletişim. Kelimelerle ve soyutlamalarla düşünme yeteneği. Son on yılda tüm büyük yapay zeka laboratuvarları bunu inşa etti. İkinci kova ise sektörün neredeyse tamamen görmezden geldiği konu. Li: "Yapay zekada buna mekânsal zeka diyoruz." İnsanların ve hayvanların üç boyutlu fiziksel dünyayı nasıl algıladığı, yol aldığı ve onunla nasıl etkileşime girdiği. Nesnelere nasıl ulaştığımız. Uzayda nasıl hareket ettiğimiz. Fiziksel gerçekliği nasıl inşa edip manipüle ettiğimiz. Başyapıtlar resmetmekten piramitlerin inşasına kadar, sözsüz mekânsal zeka aslında dünyayı şekillendiren şeydir. Dil gerçekliği tanımlar. Mekânsal zeka buna göre etki eder. Ve bu iki şey arasındaki boşluk, bir sohbet botu ile robot arasındaki uçurumdur. Li: "Bu teknoloji hazır olduğunda, robotik devrim başlayacak. Bu eğilimi zaten görüyoruz." Her robot bir hareket aracıdır. Her hareket eden ajanın gerçek dünyada işlev görebilmesi için mekânsal zekaya ihtiyacı vardır. Şu anda fabrikalarda konuşlandırılan insansı robotlar, sadece dil modellerinin güç verebileceği sınırları aşıyor. Mekansal zeka kilidi açmaktır. Ama Li robotikle bitmedi. Li: "Jeopolitik açıdan, bu doğrudan silahlara giden teknolojinin bir parçası." Otonom drone sürüleri. Savaş alanı navigasyonu. İnsan gözetimi olmadan fiziksel hedef edinme. Gerçek dünyada çalışan her askeri yapay zeka uygulaması mekânsal zeka üzerine kuruludur. Statik metinden dinamik üç boyutlu algıya geçişi ustalaşan ülke sadece yazılım yarışını kazanmakla kalmaz. Fiziksel savaş alanına hakim olur. Yapay zeka silahlanma yarışı veri merkezinden yeni patlak verdi. Şu anda üç boyutlu çalışıyor.