Turing Ödülü sahibi Yann LeCun, günümüzün en ünlü yapay zeka sistemlerinin gerçekten akıllı makinelere giden bir yol olmadığını söylüyor. Eski Meta şefi yapay zeka bilimcisi, Paris merkezli girişimi Advanced Machine Intelligence Labs'da (AMI Labs), fiziksel dünyayı bir farenin veya yeni yürümeye başlayan bir çocuğun anlayabileceği şekilde anlamak için tasarlanmış temelde farklı türde bir model inşa ediyor.

Paris'teki VivaTech konferansının oturum aralarında BBC'ye konuşan LeCun, ChatGPT, Claude ve Gemini gibi büyük dil modellerinin gerçek kullanımlara sahip olduğunu ancak tavanlarının zor olduğunu savundu. Araştırmacıların ve yatırımcıların bu sınırlar hakkındaki düşüncelerini şekillendiren Yapay Zeka sektörünün kapsamı hakkında daha fazla bilgi için, Yüksek Lisans döneminden sonra ne olacağına ilişkin daha geniş tartışma, bu alandaki en önemli sorulardan biri haline geldi.

LeCun, "Fiziksel dünyayı anlama konusunda bir fare kadar iyi olan robotlarımız yok" dedi. Facebook'un sahibi Meta'yı, on yıl boyunca baş yapay zeka bilimcisi olarak görev yaptıktan sonra 2025'te bıraktı ve alternatif bir mimariyi sürdürmek için AMI Labs'ı kurdu.

LeCun Neden Yüksek Lisans Derecelerinin Yeterli Olmadığını Söyledi?

LeCun, Yüksek Lisans'ların kodlama, matematik problemlerini çözme ve metin oluşturma gibi iyi tanımlanmış, öngörülebilir görevlerde üstün olduğunu iddia ediyor. Ancak bu güçlü yönlerin daha derin bir sınırlamayı gizlediğini savunuyor: Sistemler gerçeklikle ilgili akıl yürütmek yerine istatistiksel kalıpları manipüle ediyor.

Yüksek Lisans'lar hakkında "Temelde sadece bilgi biriktiriyorlar" dedi. "Bir şeyleri kusabilirler, onları kusmaları için eğitirsiniz, ancak pek akıllı değiller. Temel bir anlayışları yok."

Boşluğu göstermek için LeCun bir kalemi ucu üzerinde dik bir şekilde dengeliyor ve bırakıyor. Yeni yürümeye başlayan bir çocuk bile kalemin devrileceğini biliyor, ancak hiçbir insanın kalemin tam olarak düşeceği yönü tahmin etmeye çalışmayacağını, çünkü bu sonucun gerçekten belirsiz olduğunu belirtiyor. Bunun tersine, bir LLM, eğitim verilerindeki kalıplara dayalı olarak tek bir tahmin üretmeye çalışacaktır. Bu tahmin neredeyse kesinlikle yanlış olacaktır çünkü model fiziksel durum hakkında akıl yürütme yapmamaktadır; istatistiksel olarak makul görünen şeyleri üretiyor.

LeCun açıkça "LLM'ler robotik açısından büyük ölçüde umutsuz" dedi. "LLM'leri bir şekilde büyüterek süper insan zekasına ulaşacağımız iddiası kesinlikle gerçekleşmeyecek."

JEPA Nasıl Çalışır?

AMI Labs'ın geliştirmekte olduğu mimariye Ortak Gömme Tahmini Mimari (JEPA) adı veriliyor. JEPA, bir sonraki kelimeyi veya pikseli tahmin etmek yerine, bir eylemin olası sonuçlarını tartmasına olanak tanıyan gerçek dünyanın soyutlamalarını oluşturur.

Bu soyutlamaları oluşturmak karmaşık matematik gerektirir, ancak prensip basittir: Model gereksiz ayrıntıları filtreler ve geriye yalnızca dünyanın yararlı temsillerini bırakır. Kalem örneğinde, JEPA tabanlı bir sistem, düşüşün kesin yönünü tahmin etmenin anlamsız olduğunu anlayacak ve bunun yerine durumu, karar verme açısından gerçekten önemli olan soyutlama düzeyinde temsil edecektir.

Bu yaklaşım, AMI Labs'ı, yapay zeka sistemlerine ortamların nasıl davrandığına dair dahili bir simülasyon vermeyi amaçlayan, böylece yalnızca metin oluşturmak yerine plan yapıp harekete geçebilmelerini amaçlayan, dünya modelleri olarak adlandırılan, büyüyen bir hareketin içine yerleştiriyor.

Rekabetçi Bir Alan

Yatırımcılar LeCun'un bir şeylerin peşinde olduğuna inanıyor. 2026'nın başlarında AMI Labs, ABD'li çip devi Nvidia ve Amazon'un kurucusu Jeff Bezos'un özel servetini yöneten fonun da aralarında bulunduğu destekçilerle birlikte bir tohum finansman turunda 1 milyar dolardan (760 milyon £) fazla para topladığını duyurdu. Avrupa startup tarihinin en büyük tohum turlarından biriydi.

AMI Labs yarışta yalnız değil. Oxford Üniversitesi'nde profesör Ingmar Posner, Uygulamalı Yapay Zeka Laboratuvarı'nı yönetiyor ve bilgiyi yapay zekanın verimli bir şekilde geri çağırabileceği, birleştirebileceği ve değiştirebileceği şekilde yapılandıran "mekanistik dünya modeli" adını verdiği alternatif bir yaklaşım üzerinde dört yıl harcayan yaklaşık on kişilik bir ekibe liderlik ediyor.

Posner BBC'ye şunları söyledi: "Benim görüşüme göre önümüzdeki on yıl gerçekten açıklanabilecek sistemlerle ilgili olacak." "Şu tür sorulara cevap verebilecek modellere ihtiyacınız var: Ne önemli? Ne, neye sebep oluyor? Başka bir şey yapsaydım ne olurdu?"

Bu köken, David Ha ve Jürgen Schmidhuber'in 2018'de kaleme aldığı, bilgi işlem ve makine öğrenimindeki ilerlemelerin, yapay zekanın görevleri yalnızca dünyanın öğrenilmiş bir zihinsel simülasyonundan öğrenmesine izin verebileceğini savunan etkili bir makalesine kadar uzanıyor. Bu fikir, o zamandan beri, Google'ın Dreamer dünya modeli de dahil olmak üzere önemli araştırmaları katalize etti; bunun bir çeşidi, gelecekteki senaryoları hayal ederek Minecraft'ta elmas toplamayı kendi kendine öğrendi. Alphabet'in DeepMind'ı Genie modeliyle çalışmalarını sürdürüyor, Londra merkezli Wayve'in Gaia adında bir sistemi var ve yapay zeka öncüsü Fei-Fei Li, benzer hedeflere ulaşmak için 2023'te San Francisco'da World Labs'ı kurdu.

Robotik Zorunluluğu

Dünya modellerine yönelme büyük ölçüde, fiziksel özellikleri her yıl daha etkileyici hale gelen insansı robotlara milyarlarca dolar akıtan robot endüstrisi tarafından yönlendiriliyor. Ancak bu makineleri, ütüleme veya bulaşık makinesini doldurma gibi ev işlerini güvenli bir şekilde yerine getirecek şekilde eğitmek hâlâ zor ve pahalı. LeCun, mevcut yapay zeka modellerinin bu ortam için asla yeterince iyi olmayacağı konusunda ısrar ediyor.

LeCun, AMI Labs'ın 2026 yılının geri kalanını modelini geliştirmek için harcayacağını ve modeli 2027 yılında endüstriyel ortamlarda uygulamaya başlamayı umduğunu söyledi. Eğer bu başarılı olursa, hedefler önemli ölçüde genişleyecek.

"Eninde sonunda, minimum eğitim veya ince ayar ile dünyadaki hemen hemen her şeye uygulanabilecek bir tür genel genel istihbarat sistemlerine sahip olacağız" dedi.

O gelecekte insanlara ne olacağına gelince, LeCun iyimser. Yapay zeka yetenekli bir yardımcı olarak çalışırken, insanların ne inşa edeceklerine ve hangi soruları soracaklarına karar vereceğini söyledi.

"Gelecekteki yapay zeka sistemleriyle etkileşimimiz, bizden daha akıllı olsalar bile, bir sanayi kaptanı veya siyasi bir liderin, çoğu kendilerinden daha akıllı olan yardımcılarından oluşan kadrosuyla arasındaki etkileşime benzeyecek."

Yapay Zekanın Önünde Olun

Dil modellerinden dünya modellerine geçiş, yapay zekanın rekabetçi haritasını yeniden çizebilir. En son AI gelişmelerini ortaya çıktıkça takip edin.

Daha fazla AI haberini okuyun →