Yapay zeka sektörünün geri kalanı çalışmalarına 'AGI' (Yapay Genel Zeka) ya da 'süper zeka' etiketi yapıştırmak için yarışırken, Yann LeCun'un dünya modeli girişimi AMI Labs'in CEO'su Alexandre LeBrun bu terimlerden tamamen kaçınıyor. LeBrun, TechCrunch'a verdiği röportajda şirketinin 'AGI' ya da 'süper zeka' gibi kavramları hiç kullanmadığını söyledi.
'AGI kelimesini hiç kullanmadık. Ve fark ettim ki artık kimse kullanmıyor; herkes süper zekaya geçti,' dedi LeBrun. 'Bir dahaki sefere başka bir şeye geçeriz.' Yeni etikete de ikna olmuş değil. 'İyi bir tanımı yok. Süper zeka nedir? Bilmiyorum. Pek kullanışlı bir kelime değil.'
Bu, yapay zekanın en yeni yarışının merkezinde oturan bir kurucu için oldukça net bir duruş.
TechCrunch, LeBrun ile geçen hafta Seul'de düzenlenen Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansı'nda (ICML) görüştü. LeBrun orada yerel sanayi ortakları, küresel şirketler ve araştırmacılar arıyordu. AMI Labs henüz ürün aşamasında değil ancak şimdiden robotik, üretim ve elektronik oyuncularına yanaşıyor. LeBrun, fiziği dahil ederek gerçek dünyayı tahmin etmek ve onunla çalışmak için tasarlanan bir dünya modelinin, kendini laboratuvar dışında kanıtlaması gerektiğini anlattı.
Dünya modellerinin büyük etki yaratması beklenen alanlardan biri de robotik. LeBrun'a göre robotlar şu anda sadece sabit rutinler çalıştırıyor, 'tamamen statik' durumdalar ve yapay zeka fiziksel dünyada 'gerçekten aptal' kalıyor.
Yapay zeka, robotları sadece 'içinde bulunduğu bağlamın farkında' hale getirse bile bu 'dünya için çok büyük bir fark' anlamına gelir. LeBrun, böyle bir bağlam farkındalığına sahip yapay zekanın, örneğin halka açık bir etkinlikte dans edip kung fu yapan bir robotun bir çocuğa yaklaşıp tekme atmasını önlemede işe yarayabileceğini söyledi. 'Donanım çok gelişmiş; son birkaç ayda donanımdaki ilerleme inanılmaz, ama beyin yok.'
Büyük bir dil modeli (LLM) bir sonraki kelimeyi veya metni tahmin ederken, bir dünya modeli bir sonraki durumu tahmin eder. LeBrun, bir bardağı masadan ittiğinizde devrileceğini ve döküleceğini zaten bilirsiniz; bir dünya modelinin yakalaması gereken sezgi budur: dünyanın bir sonraki durumunu tahmin etmek, diye açıkladı.
LeBrun, dünya modellerinin LLM'lerden daha iyi olduğunu iddia etmiyor. Ona göre LLM'ler, fiziksel dünyayı anlayan yapay zeka sistemleri söz konusu olduğunda 'tamamlayıcı, yeri doldurulamaz' konumdalar. İnsan beyninin farklı dil ve muhakeme işlevlerine paralellik çizen LeBrun, LLM'lerin dili işlemek için en verimli araçlar olarak kalacağını, dünya modellerinin ise bağlam ve gerçek dünya anlayışı sağlayacağını ekledi.
LeBrun, 'gerçek dünyaya dokunan' hemen her sektörün eninde sonunda dünya modellerine dayalı robotlardan yararlanabileceğini, çünkü fiziksel ortamların LLM'lerin en zayıf olduğu alanlar olduğunu söyledi.
Bir fabrika robotunun aynı hareketi tekrarlaması bugün için yeterince iyi çalışıyor, dedi LeBrun. Zorluk, 'robotunuzu daha açık bir ortama, evinize ya da sokağa çıkardığınızda' başlıyor; çünkü robotun çevresini anlaması ve güvenli bir şekilde çalışması gerekiyor. 'Robotlar şu anda güvenli değil,' dedi. 'Bugün bunun için bir çözüm yok.'
Sağlık sektörü, daha önce bir yapay zeka sağlık girişimi olan Nabla'nın kurucusu LeBrun için daha kişisel bir örnek sunuyor. Bugünün yapay zeka sistemlerini, sadece ders kitaplarıyla eğitilmiş ve staj yapmamış bir doktora benzetti. LLM'ler tıpta faydalı olabilir, dedi, ancak 'sağlık hizmetlerinin sadece %1'ini' kapsıyorlar. Gerisi gerçek dünya deneyimine bağlı.
Ancak LeBrun, bir dünya modelinin laboratuvar içinde inşa edilemeyeceğini söyledi. CEO'ya göre AMI'nin gerçeklik üzerinde eğitim alabilmesi için gerçek ortamlara ve yakın ortaklara ihtiyacı var. 'Gerçek dünyaya erişime ihtiyacımız var' ve 'bunu ortaklarla yapmak bizim için daha kolay.' Bu da onu robotların, çiplerin ve fabrikaların olduğu Asya'ya yönelten nedenlerden biri.
LeBrun henüz tam bir Asya stratejisi açıklamıyor. 'Çok erken,' dedi. Ancak Güney Kore'ye yönelmesinin iki nedeni var. Birincisi, Kore'nin robotik, yarı iletken ve imalat gibi ileri düzey endüstrilere sahip olması; yani yapay zekanın ilk dalgasının neredeyse hiç dokunmadığı donanım ağırlıklı sektörler.
İkinci çekim ise hız. LeBrun, Kore'nin yapay zekaya para akıtma ulusal planına ve erken benimseyen olarak geçmişine dikkat çekti. 'Kore 25 yıl önce interneti en hızlı benimseyen ülkeydi,' dedi. Derin bir sanayi tabanı ile yapay zekayı hızla benimseme isteğinin birleşimini 'benzersiz' olarak nitelendiren LeBrun, 'burada birinci günden itibaren olmak istiyoruz' dedi.
SBVA CEO'su ve AMI'nin Asya'daki destekçilerinden JP Lee, TechCrunch'a 'Alex ve ekibe Kore'ye gelmelerini söylüyordum' dedi.
Lee, hükümetin yerel ulusal LLM modellerini finanse etmek için 'muazzam bir iş çıkardığını' ve bunların genel amaçlı görevler için 'yeterince iyi' çalıştığını, ancak Kore'nin fiziksel yapay zekaya da yatırım yapmaya devam etmesi gerektiğini söyledi. Seul yönetiminin Haziran ayında çipler, yapay zeka veri merkezleri ve fiziksel yapay zeka için yaklaşık 880 milyar dolar harekete geçirme planını, üç ana sütundan biri olarak gösterdi: 'Bir arada var olmalılar.'
Lee'ye göre Kore'nin yabancı firmalar için değeri sadece donanımla sınırlı değil. Yerel geliştiriciler yeni araçları hızla benimseyip uyarlıyor; bu model Naver ve Kakao gibi yerel internet oyuncularını doğurdu.
Tüm bu yıldız gücüne ve milyar dolarlık çeke rağmen AMI'nin henüz satacak bir ürünü yok. Turing Ödülü sahibi Yann LeCun'un Meta'dan ayrıldıktan sonra kurduğu girişim, Mart ayında 3,5 milyar dolar değerleme öncesi 1,03 milyar dolar yatırım toplamıştı. Henüz bir ürün yok ve LeBrun'in taahhüt edeceği bir zaman çizelgesi de yok. 'Hazır olduğumuzda sürpriz yapacağız,' dedi LeBrun.
