Yeni AGI Artık RSI: Tanımlamak Yine İmkansız

Yapay zeka dünyasında yeni dönemle birlikte "rekürsiyon" (özyineleme) kavramı, sektörün en popüler terimi haline geldi. Birçok girişim bu ismi benimserken, birçok şirket de yol haritalarına "Özyinelemeli Kendi Kendine Geliştirme" (RSI) hedefini eklemeye başladı. Tıpkı daha önce Yapay Genel Zeka (AGI) kavramında olduğu gibi, RSI de yapay zekanın kontrolsüz ve hızlı bir yükselişini simgeleyen, ancak tanımı üzerinde hala tartışmaların sürdüğü bir kavram olarak karşımıza çıkıyor.

Temel düzeyde RSI, kendi sistemini sürekli olarak yükseltebilen bir yapay zeka modelini ifade ediyor. Yapay zeka sistemleri, güncelleme döngüsünü insanlardan daha iyi yönetmeye başladığında, süreç kapalı bir döngüye girebilir. Bu senaryoda sistemin gelişimi yalnızca erişebildiği işlem gücüyle sınırlı kalırken, insanların sürece olan ihtiyacı tamamen ortadan kalkabilir.

Korkutucu görünse de birçok yapay zeka laboratuvarı bu vizyonun peşinden gidiyor. Tanınmış araştırmacı Richard Socher, geçtiğimiz günlerde RSI'yı temel hedef olarak belirleyen "Recursive Superintelligence" şirketini kurdu. Socher, TechCrunch'a verdiği demeçte temel odaklarının ölçeklenebilir, gerçek anlamda özyinelemeli bir süper zeka inşa etmek olduğunu belirtti. Bu vizyona göre; araştırma fikirlerinin üretilmesi, uygulanması ve doğrulanması süreçlerinin tamamı tamamen otomatik hale gelecek.

Sektörün diğer öncü isimleri de benzer kırılmaları gerçekleştirmek için çalışıyor. Tesla ve OpenAI'ın efsane isimlerinden Alex Karpathy, "Auto-Research" adını verdiği projeyle, basit görevler üzerinden LLM'leri eğitmek için ajan sürüleri kullanıyor. Karpathy, projenin kilometre taşlarını düzenli olarak paylaşarak ve GitHub üzerinden erişime açarak şeffaf bir yol izliyor. Henüz GPT-2 ölçeğindeki modeller üzerinde küçük iyileştirmelerle sınırlı olan bu çalışmalar, birçok araştırmacıyı RSI hayaline ikna etmeye yetti. Karpathy'nin Anthropic'teki yeni göreviyle birlikte bu fikirlerin çok daha büyük ölçeklerde uygulanması bekleniyor.

Benzer bir yaklaşım, Cohere ve Google eski çalışanı Sara Hooker tarafından kurulan Adaption şirketinde de görülüyor. Şirket, öncü eğitim süreçlerini otomatize etmek amacıyla "AutoScientist" adlı bir araç geliştirdi. Karpathy'nin projesine benzer şekilde kademeli iyileştirmeler yapan ajanlar eğiten sistem, tam ölçekli öncü modellerin eğitimini kolaylaştırmayı hedefliyor. Eğer bu sistemler sınırları zorlamaya başlarsa, süreç hızla RSI'ya benzer bir döngüye evrilebilir.