Yapay zeka kışı terimi, genellikle yerine getirilemeyen aşırı abartılmış beklentilerin ardından, yapay zeka araştırma ve geliştirmesinde fon kesintileri dönemini ifade ediyor.
Son zamanlardaki üretken yapay zeka sistemleri, OpenAI’nin GPT-4o’sundan Google’ın yapay zeka destekli genel bakışlarına kadar yatırımcıların vaatlerini yerine getiremediğinden, bu model bugün fazlasıyla tanıdık geliyor.
Arama Motoru Arsa AI kışlarının tarihsel olarak heyecan ve hayal kırıklığı döngülerini takip ettiğini bildirdi. Bunlardan ilki, 1970’lerde, makine çevirisi ve konuşma tanımayı amaçlayan iddialı projelerin yetersiz sonuçları nedeniyle meydana geldi. Yetersiz bilgi işlem gücü olduğu ve bilgisayarların sahada neler başarabileceğine dair beklentilerin gerçekçi olmadığı göz önüne alındığında finansman donduruldu.
1980’lerdeki uzman sistemler umut vericiydi ancak ikinci yapay zeka kışı, bu sistemlerin beklenmedik girdileri idare edememesiyle yaşandı. LISP makinelerinin düşüşü ve Japonya’nın başarısızlığı Beşinci Nesil proje, yavaşlamaya katkıda bulunan ek faktörlerdi. Pek çok araştırmacı, olumsuz damgalanmayı önlemek için yapay zekadan uzaklaştı ve işlerine bilişim veya makine öğrenimi adını vermeyi tercih etti.
İçindekiler
Yapay zekanın kışlar boyunca dayanıklılığı
Yapay zeka, yavaş ve acı verici de olsa 1990’lı yılları atlattı ve çoğunlukla pratik değildi. IBM Watson’ın insanların hastalıkları tedavi etme biçiminde devrim yaratması beklense de, gerçek dünyadaki tıbbi uygulamalara uygulanması her fırsatta zorluklarla karşılaştı. Yapay zeka makinesi doktorların notlarını yorumlayamıyor ve yerel nüfusun ihtiyaçlarını karşılayamıyordu. Başka bir deyişle yapay zeka, hassas bir yaklaşım gerektiren hassas durumlarda açığa çıktı.
Yapay zeka araştırmaları ve finansmanı, 2000’li yılların başında makine öğrenimi ve büyük verilerdeki ilerlemelerle birlikte yeniden arttı. Ancak yapay zekanın geçmiş başarısızlıklarla lekelenen itibarı, birçok kişinin yapay zeka teknolojilerini yeniden markalamasına yol açtı. Blockchain, otonom araçlar ve sesli komut cihazları gibi terimler yatırımcıların ilgisini çekti ancak çoğu, şişirilmiş beklentileri karşılayamadıklarında geçerliliğini yitirdi.
Geçmişteki AI kışlarından dersler
Her yapay zeka kışı tanıdık bir sırayı takip eder: Beklentiler heyecana yol açar, bunu teknoloji ve finans alanındaki hayal kırıklıkları takip eder. Yapay zeka araştırmacıları sahadan çekilip kendilerini daha odaklı projelere adadılar.
Ancak bu projeler uzun vadeli araştırmaların geliştirilmesini desteklemiyor, kısa vadeli çalışmaları ön plana çıkarıyor ve herkesin yapay zekanın potansiyelini yeniden düşünmesini sağlıyor. Bunun teknoloji üzerinde istenmeyen bir etkisi olmakla kalmıyor, aynı zamanda yetenekleri sonunda teknolojiyi sürdürülemez olarak değerlendiren iş gücünü de etkiliyor. Hayat değiştiren bazı projeler de terk edildi.
Ancak bu dönemler değerli dersler sağlar. Bize yapay zekanın yetenekleri konusunda gerçekçi olmamızı, temel araştırmalara odaklanmamızı ve yatırımcılarla ve halkla şeffaf bir şekilde iletişim kurmamızı hatırlatıyorlar.
Başka bir yapay zeka kışına doğru mu gidiyoruz?
Patlayıcı bir 2023’ün ardından yapay zekanın ilerleme hızı yavaşlamış görünüyor; Üretken yapay zekadaki atılımlar giderek azalıyor. Yatırımcıların çağrılarında yapay zekadan daha az bahsediliyor ve şirketler, ChatGPT gibi araçların başlangıçta vaat ettiği üretkenlik kazanımlarını gerçekleştirmekte zorlanıyor.
Halüsinasyonların varlığı ve gerçek anlayışın eksikliği gibi zorluklar nedeniyle üretken yapay zeka modellerinin kullanımı sınırlıdır. Dahası, gerçek dünya uygulamalarını tartışırken, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin yayılması ve veri kullanımına ilişkin birçok sorunlu husus, ilerlemeyi yavaşlatabilecek sorunları da beraberinde getiriyor.
Ancak, tam anlamıyla bir AI kışının yaşanmasını önlemek mümkün olabilir. Açık kaynak modelleri kapalı alternatiflere hızla yetişiyor ve şirketler farklı sektörlerde farklı uygulamalar uygulamaya yöneliyor. Parasal yatırımlar da durmadı, özellikle de şirketin iddialarına yönelik genel şüpheciliğe rağmen arama alanında bir yer bulunabilecek Şaşkınlık vakasında.
Yapay zekanın geleceği ve işletmeler üzerindeki etkisi
Gelecekte yapay zekanın ne olacağını kesin olarak söylemek zor. Bir yandan ilerleme muhtemelen devam edecek ve arama motoru pazarlamacılığı endüstrisi için daha iyi üretkenlik oranlarıyla daha iyi yapay zeka sistemleri geliştirilecek. Öte yandan, eğer teknoloji, yapay zekanın varoluş etiği, kullanılan verilerin güvenliği ve sistemlerin doğruluğu dahil olmak üzere mevcut sorunları ele alamıyorsa, yapay zekaya olan güvenin azalması, yatırımların azalmasına neden olabilir ve sonuç olarak, daha önemli bir endüstri yavaşlaması.
Her iki durumda da işletmelerin yapay zekayı benimsemek için özgünlüğe, güvene ve stratejik bir yaklaşıma ihtiyacı olacak. Arama pazarlamacıları ve yapay zeka profesyonelleri iyi bilgili olmalı ve yapay zeka araçlarının sınırlarını anlamalıdır. Bunları sorumlu bir şekilde uygulamalı ve üretkenlik artışı arayışı içinde bunları dikkatli bir şekilde denemeli, bir yandan da yeni ortaya çıkan bir teknolojiye çok fazla güvenme tuzağından kaçınmalıdırlar.
(Fotoğraf: Filip Bunkens)
Ayrıca bakınız: OpenAI kurucu ortağının ‘Safe AI’ girişimi 1 milyar dolar güvence altına aldı ve 5 milyar dolarlık değerlemeye ulaştı.
Sektör liderlerinden yapay zeka ve büyük veriler hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Çıkış yapmak Yapay Zeka ve Büyük Veri Fuarı Amsterdam, Kaliforniya ve Londra’da gerçekleşiyor. Kapsamlı etkinlik, aşağıdakiler de dahil olmak üzere diğer önde gelen etkinliklerle aynı yerde bulunuyor: Akıllı Otomasyon Konferansı, BlockX, Dijital Dönüşüm HaftasıVe Siber Güvenlik ve Bulut Fuarı.
TechForge tarafından desteklenen diğer yaklaşan kurumsal teknoloji etkinliklerini ve web seminerlerini keşfedin Burada.
Yapay Zeka sonrası kış: Heyecan, hayal kırıklığı ve iyileşme döngüsü ilk olarak AI News’te ortaya çıktı.
