Franz Broseph, Claes de Graaff’a herhangi bir Diplomasi oyuncusu gibi göründü. Kulp bir şakaydı – Avusturya imparatoru Franz Joseph, çevrimiçi bir kardeş olarak yeniden doğdum – ama bu, Diplomasi oynayan insanların keyif alma eğiliminde olduğu türden bir mizahtı. Oyun, John F. Kennedy ve Henry Kissinger gibilerinin sevdiği bir klasiktir ve Birinci Dünya Savaşı’nı yeniden yaratırken askeri strateji ile siyasi entrikayı birleştirir: Oyuncular, ordularının nasıl hareket edeceğini planlarken müttefikler, düşmanlar ve aradaki herkesle müzakere eder. 20. yüzyıl Avrupa’sında dolaşın.
Franz Broseph, Ağustos ayının sonunda 20 oyunculu bir çevrimiçi turnuvaya katıldığında, diğer oyuncuları kandırdı, onlara yalan söyledi ve sonunda onlara ihanet etti. Birinci sırada bitirdi.
Hollanda’da yaşayan bir kimyager olan Bay de Graaff beşinci oldu. Neredeyse 10 yılını hem çevrimiçi hem de dünya çapındaki yüz yüze turnuvalarda Diplomasi oynayarak geçirmişti. Birkaç hafta sonra bir makineye kaybettiği ortaya çıkana kadar fark etmemişti. Franz Broseph bir robottu.
36 yaşındaki Bay de Graaff, “Şaşırdım,” dedi. “Çok gerçek görünüyordu – çok gerçekçi. Metinlerimi okuyabilir, benimle sohbet edebilir ve karşılıklı olarak faydalı olan planlar yapabilir – bu, ikimizin de ilerlemesini sağlar. Ayrıca en iyi oyuncuların sıklıkla yaptığı gibi bana yalan söyledi ve bana ihanet etti.”
Teknoloji devi Meta, Massachusetts Institute of Technology ve diğer önde gelen üniversitelerden yapay zeka araştırmacılarından oluşan bir ekip tarafından inşa edilen Franz Broseph, makineleri hızla yeni alanlara taşıyan yeni çevrimiçi sohbet robotları dalgası arasında yer alıyor.
Bu botlarla sohbet ettiğinizde, başka biriyle sohbet ediyormuş gibi hissedebilirsiniz. Başka bir deyişle, makineler zekalarını kanıtlaması gereken bir testi geçmiş gibi hissedilebilir.
Bir İngiliz matematikçi olan Alan Turing, 1950’de makine zekası testinin, bir konuşmayı ayırt edilemez bir şekilde insani bir şekilde yürütme yeteneği olacağını öne sürdü. Kredi… Alamy aracılığıyla Arşiv GBB
70 yılı aşkın bir süredir bilgisayar bilimciler, Turing testini geçebilecek bir teknoloji oluşturmak için mücadele ettiler: ister bir makineyle ister bir insanla sohbet ediyor olalım, biz insanların artık mühlet olmadığı teknolojik dönüm noktası. Testin adı, testi 1950’de öneren ünlü İngiliz matematikçi, filozof ve savaş zamanı kod çözücü Alan Turing’den geliyor. Turing, makinelerin nihayet gerçek zekaya ulaştığı zamanı dünyaya gösterebileceğine inanıyordu.
Turing testi öznel bir ölçümdür. Soru soran kişilerin aslında bir cihazla konuşurken başka biriyle konuştuklarına ikna olup olmadığına bağlıdır.
Ama soruları kim soruyorsa, makineler çok geçmeden bu testi dikiz aynasında bırakacaktır.
Franz Broseph gibi botlar, Diplomasi müzakereleri yapmak veya akşam yemeği rezervasyonları için bir restoranı aramak gibi belirli durumlarda testi çoktan geçti. Bir San Francisco laboratuvarı olan OpenAI tarafından Kasım ayında piyasaya sürülen bir bot olan ChatGPT, insanları bir botla değil, başka biriyle sohbet ediyormuş gibi hissettiriyor. Laboratuvar, bir milyondan fazla insanın onu kullandığını söyledi. ChatGPT, dönem ödevleri de dahil olmak üzere hemen hemen her şeyi yazabildiğinden, üniversiteler bunun sınıf çalışmasını alay konusu yapacağından endişe ediyor. Bazı insanlar bu robotlarla konuştuğunda, makinelerin bir şekilde çevrelerindeki dünya hakkında bir farkındalık geliştirdiğine inanarak onları duyarlı veya bilinçli olarak tanımlıyorlar.
Özel olarak OpenAI, ChatGPT’den bile daha güçlü olan GPT-4 adlı bir sistem oluşturdu. Hatta kelimelerin yanı sıra görüntüler de üretebilir.
Yine de bu robotlar bilinçli değil. Bilinçli değiller. Zeki değiller – en azından insanların zeki olduğu şekilde değil. Teknolojiyi inşa eden insanlar bile bu noktayı kabul ediyor.
Bu robotlar, belirli konuşma türlerinde oldukça iyidirler, ancak beklenmedik durumlara çoğu insanın verebileceği kadar iyi yanıt veremezler. Bazen saçma sapan sözler söylerler ve kendi hatalarını düzeltemezler. Bazı yönlerden insan performansını yakalayabilseler ve hatta aşabilseler de, diğer yönlerden olamazlar. Daha önce gelen benzer sistemler gibi, vasıflı işçileri değiştirmek yerine tamamlama eğilimindedirler.
Sorunun bir kısmı, bir bot konuşmayı taklit ettiğinde gerçekte olduğundan daha akıllı görünebilmesidir. Bir evcil hayvanda veya makinede insan benzeri bir davranış parıltısı gördüğümüzde, onun başka yönlerden de bizim gibi davrandığını varsayma eğilimindeyiz – öyle olmasa bile. Turing testi, biz insanların doğamız gereği saf olduğumuzu, kelimelerin bizi kolayca yanlış bir şeye inandırarak doğru olmayan bir şeye inandırabileceğini düşünmez.
OpenAI’nin Yükselişi
San Francisco şirketi, dünyanın en iddialı yapay zeka laboratuvarlarından biridir. İşte bazı son gelişmelere bir bakış.
En son teknolojiler araştırma laboratuvarlarından çıktıkça, bilim adamlarının yapay zekanın ilerlemesini nasıl izleyeceklerini yeniden düşünmeleri ve yeniden şekillendirmeleri gerektiği – daha önce açık değilse bile – artık açıktır. Turing testi göreve bağlı değil.
AI teknolojileri, satrançta ustalık (1997), “Jeopardy!” (2011), Go (2016) ve poker (2019). Şimdi bir diğerini geçiyor ve yine bu, bizim düşündüğümüz anlamına gelmiyor.
Biz – halk – yapay zekanın neler yapabileceğini, neleri yapamayacağını, gelecekte ne yapacağını ve hayatlarımızı iyi ya da kötü yönde nasıl değiştireceğini anlamak için yeni bir çerçeveye ihtiyacımız var.
Taklit oyunu
Turing’in II. Dünya Savaşı sırasında Alman Enigma kodunu kırmaya yönelik başarılı girişimini anlatan 2014 yapımı sinema filmi “The Imitation Game”de Benedict Cumberbatch rol aldı. Kredi… Jack English/Weinstein Şirketi
1950’de Alan Turing, “Computing Machinery and Intelligence” adlı bir makale yayınladı. Fikirlerinin dünyanın ilk bilgisayarlarının ortaya çıkmasına yardım etmesinden on beş yıl sonra, bu yeni makinelerin düşünüp düşünemeyeceğini belirlemenin bir yolunu önerdi. O zamanlar bilim dünyası bilgisayarın ne olduğunu anlamakta zorlanıyordu. Dijital bir beyin miydi? Yoksa başka bir şey miydi? Turing, bu soruyu cevaplamanın bir yolunu önerdi.
Buna “taklit oyunu” adını verdi.
Biri bir makineyle, diğeri bir insanla olmak üzere iki uzun konuşmayı içeriyordu. Her iki konuşma da metin sohbeti yoluyla yürütülecekti, böylece karşı taraftaki kişi kiminle konuştuğunu hemen anlamayacaktı. Konuşmalar ilerledikçe kişi ikisi arasındaki farkı anlayamıyorsa, o zaman haklı olarak makinenin düşünebildiğini söyleyebilirsiniz.
Turing, “Soru-cevap yöntemi, dahil etmek istediğimiz insan çabalarının hemen hemen her alanını tanıtmak için uygun görünüyor” diye yazdı. Test, şiirden matematiğe kadar her şeyi içerebilir, diye açıkladı ve varsayımsal bir konuşma düzenledi:
Turing testi önerdiğinde bilgisayarlar sohbet edemiyordu. Bilim adamları, daktilolar, manyetik bantlar ve delikli kartlar yoluyla vakum tüplerine matematiksel ve metinsel talimatlar vererek bu oda büyüklüğündeki makinelerle iletişim kurdular. Ancak yıllar geçtikçe ve araştırmacılar yapay zeka adını verdikleri yeni bir alan -insan seviyesinde düşünebilen makineler yapmak için ortak bir çaba- yarattıkça, pek çok kişi taklit oyununu nihai hedef olarak kabul etti.
“İnsanlar akıcı diyalog için sistemler inşa etmiyorlardı. Turing testi de dahil olmak üzere hesaplamalı dilbilimde uzmanlaşmış bir Harvard bilgisayar bilimcisi olan Stuart Shieber, “Bu çok zordu” dedi. “Ama bu bir özlemdi.”
1960’ların ortalarında, makineler küçük şekillerde sohbet edebiliyordu. Ve o zaman bile, insanları gerçekte olduklarından daha zeki olduklarına inandırdılar.
MIT’de profesör olan Joseph Weizenbaum, 1960’larda doğal dil programı Eliza’yı icat etti. Kredi… Calvin Campbell/Massachusetts Teknoloji Enstitüsü.
Massachusetts Institute of Technology’de bir araştırmacı olan Joseph Weizenbaum, bir kullanıcının söylediklerini bir soru şeklinde tekrarlamaktan biraz daha fazlasını yapan Eliza adında otomatik bir psikoterapist geliştirdi. Ancak bazıları bu robota, en kişisel sırlarını ve duygularını boşaltan bir insan terapistmiş gibi davrandı.
Sonraki birkaç on yılda, sohbet robotları kaplumbağa hızıyla gelişti. Araştırmacıların yapabileceği en iyi şey, bir robotun nasıl davranması gerektiğini tanımlayan uzun bir kurallar listesi oluşturmaktı. Ve ne kadar kural yazarlarsa yazsınlar asla yeterli olmadılar. Doğal dilin kapsamı çok büyüktü.
2014 yılında, yaklaşık 60 yıllık yapay zeka araştırmasının ardından, Rusya’nın St. Petersburg kentindeki üç araştırmacı, İngilizce’yi ikinci dil olarak öğrenmiş 13 yaşındaki bir Ukraynalıyı taklit eden Eugene Goostman adlı bir bot geliştirdi. Ancak yaratıcılarından – ve haber medyasından – Turing testini geçtiğine dair iddialar fazlasıyla abartılmıştı.
“Hangisi daha büyük, bir ayakkabı kutusu mu yoksa Everest Dağı mı?” “Devenin kaç ayağı vardır?” diye sorulunca, “2 ile 4 arası bir şey.
))”
Ardından, yaklaşık üç yıl sonra, Google ve OpenAI gibi yerlerdeki araştırmacılar yeni bir yapay zeka türü oluşturmaya başladılar.
bana bir sone yaz
Geçen bir sabah, ChatGPT’ye Turing’in 1950 tarihli makalesinde ortaya koyduğu soruların aynısını sordum. Anında Forth Bridge hakkında bir şiir üretti:
Sonra doğru bir şekilde 34.957 ve 70.764’ü ekledi. Bunun için 30 saniyeye ihtiyacı yoktu. Turing’in yaptığı gibi bir satranç oyununun sonunu ortaya koyduğumda, tipik olarak açık, özlü ve kendinden emin bir düzyazı ile karşılık verdi. Durumu anlamış gibiydi.
Ama olmadı. Oyunun sonunu başlangıç sanmışlar. “Kalemimi R2’ye taşırdım” dedi. “Satrançta taşlarınızı olabildiğince çabuk geliştirmeye çalışmak (başlangıç konumlarından uzaklaştırmak) genellikle iyi bir fikirdir.”
ChatGPT, araştırmacıların nöral ağ dediği şey, beyindeki nöronlar ağı üzerinde gevşek bir şekilde modellenmiş bir matematiksel sistem. Bu, Google Çeviri gibi hizmetlerde İngilizce ve İspanyolca arasında çeviri yapan ve yayaları kendi kendine giden arabalar olarak şehrin sokaklarında dolaşırken tanımlayan teknolojinin aynısıdır.
Bir sinir ağı, verileri analiz ederek becerileri öğrenir. Örneğin, binlerce dur işareti fotoğrafındaki desenleri saptayarak, bir dur işaretini tanımayı öğrenebilir.
Beş yıl önce Google, OpenAI ve diğer AI laboratuvarları, kitaplar, haberler, Wikipedia makaleleri ve çevrimiçi sohbet günlükleri dahil olmak üzere muazzam miktarda dijital metni analiz eden sinir ağları tasarlamaya başladı. Araştırmacılar bunlara “büyük dil modelleri” diyor. İnsanların sözcükleri, harfleri ve sembolleri birbirine bağlama biçimindeki milyarlarca farklı modeli saptayan bu sistemler, kendi metinlerini oluşturmayı öğrendi.
Tweet’ler, blog gönderileri, şiirler ve hatta bilgisayar programları oluşturabilirler. Bir sohbeti sürdürebilirler – en azından bir noktaya kadar. Ve yaptıkları gibi, çok uzaklara yayılmış kavramları sorunsuz bir şekilde birleştirebilirler. Onlardan Queen’in pop operetini “Bohemian Rhapsody”yi yeniden yazmalarını isteyebilirsiniz, böylece doktora sonrası akademik bir araştırmacının hayatı hakkında coşkulu bir şekilde anlatacaklardır, onlar da yapacaklardır.
Dilden üç boyutlu görüntü oyunlarına kadar her şeyi dengeleyebilen çığır açan sistemler geliştiren Londra’daki DeepMind laboratuvarında derin öğrenme araştırması kıdemli direktörü Oriol Vinyals, “Tahmin edebilirler” dedi. “Kavramları asla tahmin edemeyeceğiniz şekillerde birleştirebilirler.”
Araştırmacılar, işletmeler ve diğer erken benimseyenler bu sistemleri yıllardır test ediyorlar. Başlangıçta, kullanımları zordu. Ve tutarlı bir dil kadar saçma sapan tükürdüler. Ancak ChatGPT ile OpenAI, teknolojiyi geliştirdi.
İnsanlar sistemin erken bir sürümünü test ederken, OpenAI onlardan yanıtlarını derecelendirmelerini istedi ve bunların ikna edici, doğru veya yararlı olup olmadığını belirtti. Daha sonra laboratuvar, takviyeli öğrenme adı verilen bir teknik aracılığıyla, sistemi bilemek ve ne yapıp ne yapmayacağını daha dikkatli bir şekilde tanımlamak için bu derecelendirmeleri kullandı.
Sonuç, bireysel soruları yanıtlamaya yönelik bir sohbet robotu oldu – tam da Turing’in tasavvur ettiği şey. Google, Meta ve diğer kuruluşlar, benzer şekillerde çalışan botlar oluşturdu.
Sorun şu ki, dil becerileri şaşırtıcı derecede etkileyici olsa da, kelimeler ve fikirler çoğu insanın akıl veya sağduyu dediği şey tarafından her zaman desteklenmiyor. Sistemler, yemeğin tadının nasıl olacağına bakmaksızın tarifler yazıyor. Gerçek ve kurgu arasında çok az ayrım yaparlar. Oyunun durumunu anlamadıklarında bile tam bir güvenle satranç hamleleri önerirler.
İnternetten gelen verilerle eğitildikleri için, bir şeyleri doğru anlarken aslında çok yanlış anladıkları sonsuz sayıda durum vardır.
OpenAI’den Dr. Sutskever, bu botları Tesla’nın Tam Kendi Kendine Sürüş adını verdiği otomatikleştirilmiş sürüş hizmetiyle karşılaştırıyor. Bu deneysel teknoloji, şehrin sokaklarında kendi kendini sürebiliyor. Ama siz – insan sürücü – her an gözlerinizi yoldan ayırmamalı ve arabanın kontrolünü elinize almalısınız.
“Her şeyi yapar. Dönüyor ve duruyor ve tüm yayaları görüyor” dedi. “Yine de oldukça sık müdahale etmeniz gerekiyor.”
ChatGPT soru-cevap yapar, ancak başka yönlere yönlendirdiğinizde bozulma eğilimi gösterir. Franz Broseph, Diplomasi hamlelerini birkaç dakikalığına müzakere edebilir, ancak her müzakere turu biraz daha uzun olsaydı, Bay De Graaff bunun bir bot olduğunu pekâlâ anlayabilirdi. Ve Franz Broseph, teknik destek çağrılarını yanıtlamak gibi başka bir duruma düşerse, bu hiçbir işe yaramaz.
Yeni Bir Test
OpenAI, chatbot’unu piyasaya sürmeden altı ay önce DALL-E adlı bir aracı tanıttı.
Hem otonom bir robot hakkındaki 2008 animasyon filmi “WALL-E”ye hem de Sürrealist ressam Salvador Kolu’ya gönderme yapan bu deneysel teknoloji, yalnızca görmek istediklerinizi tanımlayarak dijital görüntüler oluşturmanıza olanak tanır. Bu aynı zamanda, Franz Broseph veya ChatGPT’ye çok benzeyen bir sinir ağıdır. Aradaki fark, hem resimlerden hem de metinden öğrenmesidir. Milyonlarca dijital görüntüyü ve bunları açıklayan yazıları analiz ederek, resimler ve sözcükler arasındaki bağlantıları tanımayı öğrendi.
Multimodal sistem olarak bilinen şey budur. Google, OpenAI ve diğer kuruluşlar, insanların ve nesnelerin görüntülerini oluşturabilen sistemler oluşturmak için benzer yöntemleri zaten kullanıyor. Start-up’lar, bir kullanıcı adına yazılım uygulamalarında ve web sitelerinde gezinebilen botlar oluşturuyor.
Bunlar, Turing testi veya başka herhangi bir basit yöntemle herkesin uygun şekilde değerlendirebileceği sistemler değildir. Nihai hedefleri sohbet değil.
Google’daki araştırmacılar ve Google’ın ana şirketine ait olan DeepMind, chatbot’ları ve DALL-E gibi sistemleri değerlendirmek, neleri iyi yaptıklarına, mantık ve sağduyudan yoksun oldukları noktalara ve daha fazlasına karar vermek için testler geliştiriyorlar. Bir test videoları yapay zeka sistemlerine gösterir ve onlardan neler olduğunu açıklamalarını ister. Örneğin, birinin elektrikli tıraş makinesiyle uğraştığını izledikten sonra, yapay zekanın tıraş makinesinin neden açılmadığını açıklaması gerekir.
Bu testler, Turing testi gibi akademik egzersizler gibi hissettiriyor. Bize bu sistemlerin neleri iyi yapıp neleri yapamadıklarını, yakın dönemde insan emeğinin yerini nasıl alıp almayacaklarını gerçekten söyleyebilecek daha pratik bir şeye ihtiyacımız var.
Tutumda bir değişiklik de kullanabiliriz. Washington Üniversitesi’nde fahri profesör ve Seattle’da önde gelen bir laboratuvar olan Allen Yapay Zeka Enstitüsü’nün kurucu başkanı Oren Etzioni, “Artık zekayı makineleri insan davranışıyla karşılaştırarak yargılamadığımız bir paradigma değişikliğine ihtiyacımız var” dedi.
Turing’in testi, bir makinenin bir insanı taklit edip edemeyeceğine karar verdi. Yapay zeka tipik olarak bu şekilde tasvir edilir – insanlar gibi düşünen makinelerin yükselişi olarak. Ancak bugün geliştirilmekte olan teknolojiler sizden ve benden çok farklı. Daha önce hiç görmedikleri kavramlarla baş edemezler. Ve fikirleri alıp fiziksel dünyada keşfedemezler.
ChatGPT bunu netleştirdi. Daha fazla kullanıcı onunla deney yaptıkça, yeteneklerini ve sınırlamalarını gösterdiler. Bir Twitter kullanıcısı, ChatGPT’ye OTTFFSS dizisinde hangi harfin geldiğini sordu ve doğru yanıtı (E) verdi. Ama aynı zamanda, bunların 1’den 8’e kadar olan sayıların ilk harfleri olduğunu fark etmeyerek, doğru olmasının yanlış nedenini de söyledi.
Aynı zamanda, bu botların senden ve benden üstün olduğu birçok yol var. Yorulmazlar. Yapmaya çalıştıkları şeyi duyguların gölgelemesine izin vermezler. Anında çok daha büyük miktarda bilgi alabilirler. Ve biz insanların asla yapamayacağı hız ve hacimlerde metin, resim ve diğer ortamları üretebilirler.
Becerileri de önümüzdeki yıllarda önemli ölçüde gelişecektir.
Araştırmacılar, bu sistemleri giderek daha fazla veri besleyerek hızla geliştirebilirler. ChatGPT gibi en gelişmiş sistemler aylarca eğitim gerektirir, ancak bu aylar boyunca geçmişte sergilemedikleri becerileri geliştirebilirler.
DeepMind’da kıdemli araştırma ve robotik direktörü Raia Hadsell, “Zahmetsizce ölçeklenen bir dizi teknik bulduk” dedi. “Daha iyiye gitmeye devam eden basit, güçlü bir yaklaşımımız var.”
Son birkaç yılda bu sohbet robotlarında gördüğümüz üstel gelişme sonsuza kadar sürmeyecek. Kazançlar yakında düzelebilir. Ancak o zaman bile, çok modlu sistemler gelişmeye devam edecek ve görüntüleri, sesleri ve bilgisayar kodunu içeren giderek daha karmaşık becerilerde ustalaşacaktır. Ve bilgisayar bilimcileri bu robotları, onların yapamayacakları şeyleri yapabilen sistemlerle birleştirecekler. ChatGPT, Turing’in satranç testinde başarısız oldu. Ama 1997’de bir bilgisayarın satrançta en iyi insanları yenebileceğini biliyorduk. ChatGPT’yi bir satranç programına takın ve boşluk dolsun.
Önümüzdeki aylarda ve yıllarda, bu botlar internette bilgi bulmanıza yardımcı olacak. Kavramları anlayabileceğiniz şekilde açıklayacaklar. İsterseniz tweet’lerinizi, blog yazılarınızı ve dönem ödevlerinizi bile yazarlar.
Aylık harcamalarınızı e-tablolarınızda tablolaştıracaklar. Emlak web sitelerini ziyaret edecekler ve sizin fiyat aralığınızdaki evleri bulacaklar. İnsan gibi görünen ve ses çıkaran çevrimiçi avatarlar üretecekler. Müzik ve diyaloglarla tamamlanmış mini filmler yapacaklar.
You.com adlı yeni kurulan bir şirkette sohbet robotlarını ve diğer yapay zeka teknolojilerini araştıran Salesforce’un eski baş araştırma bilimcisi Bryan McCann, “Bu, Pixar’dan bir sonraki adım olacak – herkesin gerçekten hızlı bir şekilde oluşturabileceği süper kişiselleştirilmiş filmler” dedi.
ChatGPT ve DALL-E’nin gösterdiği gibi, bu tür şeyler şok edici, büyüleyici ve eğlenceli olacak. Ayrıca hayatımızı nasıl değiştireceğini merak etmemizi sağlayacak. Kariyerlerini film çekerek geçiren insanlara ne olur? Bu teknoloji interneti gerçek gibi görünen ama olmayan görüntülerle dolduracak mı? Hataları bizi yoldan çıkarır mı?
Carl Bernstein ve Bob Woodward’ın Watergate’i ortaya çıkarma konusundaki klasik hikayesi “Başkanın Tüm Adamları”, Bay Woodward’ın Yale’de birinci sınıf öğrencisiyken yazdığı bir tarih ödevi hakkında bir hikaye anlatıyor. Henry’nin 1077’de Papa Gregory’den af dilemek için günlerce karda çıplak ayakla ayakta durduğunu anlatan sayısız belgeyi okuduktan sonra, Bay Woodward anekdotu makalesine dahil etti. Profesörü, hiçbir insanın ayakları donmadan karda bu kadar uzun süre çıplak ayakla duramayacağını açıklayarak gazeteye başarısız bir not verdi.
Profesör, “Kralların ilahi hakkı, doğa yasalarını ve sağduyuyu alt üst etmeye kadar uzanmadı” dedi.
ChatGPT, Kral Henry’nin Canossa’ya yaptığı ziyaretle ilgili sayısız belgeden hareketle aynı hatayı yapabilir. Profesörü oynamalısın.
Kesinlikle, bu botlar dünyayı değiştirecek. Ancak bu sistemlerin söylediklerine ve yaptıklarına karşı dikkatli olma, size verdiklerini düzenleme, çevrimiçi gördüğünüz her şeye şüpheyle yaklaşma sorumluluğu size düşüyor. Araştırmacılar bu sistemlere çok çeşitli becerileri nasıl kazandıracaklarını biliyorlar, ancak onlara nasıl akıl, sağduyu veya doğruluk duygusu vereceklerini henüz bilmiyorlar.
Bu hala sana ait.
Franz Broseph, Ağustos ayının sonunda 20 oyunculu bir çevrimiçi turnuvaya katıldığında, diğer oyuncuları kandırdı, onlara yalan söyledi ve sonunda onlara ihanet etti. Birinci sırada bitirdi.
Hollanda’da yaşayan bir kimyager olan Bay de Graaff beşinci oldu. Neredeyse 10 yılını hem çevrimiçi hem de dünya çapındaki yüz yüze turnuvalarda Diplomasi oynayarak geçirmişti. Birkaç hafta sonra bir makineye kaybettiği ortaya çıkana kadar fark etmemişti. Franz Broseph bir robottu.
36 yaşındaki Bay de Graaff, “Şaşırdım,” dedi. “Çok gerçek görünüyordu – çok gerçekçi. Metinlerimi okuyabilir, benimle sohbet edebilir ve karşılıklı olarak faydalı olan planlar yapabilir – bu, ikimizin de ilerlemesini sağlar. Ayrıca en iyi oyuncuların sıklıkla yaptığı gibi bana yalan söyledi ve bana ihanet etti.”
Teknoloji devi Meta, Massachusetts Institute of Technology ve diğer önde gelen üniversitelerden yapay zeka araştırmacılarından oluşan bir ekip tarafından inşa edilen Franz Broseph, makineleri hızla yeni alanlara taşıyan yeni çevrimiçi sohbet robotları dalgası arasında yer alıyor.
Bu botlarla sohbet ettiğinizde, başka biriyle sohbet ediyormuş gibi hissedebilirsiniz. Başka bir deyişle, makineler zekalarını kanıtlaması gereken bir testi geçmiş gibi hissedilebilir.
Bir İngiliz matematikçi olan Alan Turing, 1950’de makine zekası testinin, bir konuşmayı ayırt edilemez bir şekilde insani bir şekilde yürütme yeteneği olacağını öne sürdü. Kredi… Alamy aracılığıyla Arşiv GBB
70 yılı aşkın bir süredir bilgisayar bilimciler, Turing testini geçebilecek bir teknoloji oluşturmak için mücadele ettiler: ister bir makineyle ister bir insanla sohbet ediyor olalım, biz insanların artık mühlet olmadığı teknolojik dönüm noktası. Testin adı, testi 1950’de öneren ünlü İngiliz matematikçi, filozof ve savaş zamanı kod çözücü Alan Turing’den geliyor. Turing, makinelerin nihayet gerçek zekaya ulaştığı zamanı dünyaya gösterebileceğine inanıyordu.
Turing testi öznel bir ölçümdür. Soru soran kişilerin aslında bir cihazla konuşurken başka biriyle konuştuklarına ikna olup olmadığına bağlıdır.
Ama soruları kim soruyorsa, makineler çok geçmeden bu testi dikiz aynasında bırakacaktır.
Franz Broseph gibi botlar, Diplomasi müzakereleri yapmak veya akşam yemeği rezervasyonları için bir restoranı aramak gibi belirli durumlarda testi çoktan geçti. Bir San Francisco laboratuvarı olan OpenAI tarafından Kasım ayında piyasaya sürülen bir bot olan ChatGPT, insanları bir botla değil, başka biriyle sohbet ediyormuş gibi hissettiriyor. Laboratuvar, bir milyondan fazla insanın onu kullandığını söyledi. ChatGPT, dönem ödevleri de dahil olmak üzere hemen hemen her şeyi yazabildiğinden, üniversiteler bunun sınıf çalışmasını alay konusu yapacağından endişe ediyor. Bazı insanlar bu robotlarla konuştuğunda, makinelerin bir şekilde çevrelerindeki dünya hakkında bir farkındalık geliştirdiğine inanarak onları duyarlı veya bilinçli olarak tanımlıyorlar.
Özel olarak OpenAI, ChatGPT’den bile daha güçlü olan GPT-4 adlı bir sistem oluşturdu. Hatta kelimelerin yanı sıra görüntüler de üretebilir.
Yine de bu robotlar bilinçli değil. Bilinçli değiller. Zeki değiller – en azından insanların zeki olduğu şekilde değil. Teknolojiyi inşa eden insanlar bile bu noktayı kabul ediyor.
Bu robotlar, belirli konuşma türlerinde oldukça iyidirler, ancak beklenmedik durumlara çoğu insanın verebileceği kadar iyi yanıt veremezler. Bazen saçma sapan sözler söylerler ve kendi hatalarını düzeltemezler. Bazı yönlerden insan performansını yakalayabilseler ve hatta aşabilseler de, diğer yönlerden olamazlar. Daha önce gelen benzer sistemler gibi, vasıflı işçileri değiştirmek yerine tamamlama eğilimindedirler.
Sorunun bir kısmı, bir bot konuşmayı taklit ettiğinde gerçekte olduğundan daha akıllı görünebilmesidir. Bir evcil hayvanda veya makinede insan benzeri bir davranış parıltısı gördüğümüzde, onun başka yönlerden de bizim gibi davrandığını varsayma eğilimindeyiz – öyle olmasa bile. Turing testi, biz insanların doğamız gereği saf olduğumuzu, kelimelerin bizi kolayca yanlış bir şeye inandırarak doğru olmayan bir şeye inandırabileceğini düşünmez.
OpenAI’nin Yükselişi
San Francisco şirketi, dünyanın en iddialı yapay zeka laboratuvarlarından biridir. İşte bazı son gelişmelere bir bakış.
- ChatGPT : Son teknoloji chatbot, öğrencilerin ödevlerinde kopya çekme korkularını artırıyor. Ancak teknoloji köşe yazarımız, bir eğitim aracı olarak potansiyelinin risklerinden daha ağır bastığını yazıyor.
- DALL-E 2 : Sistem, sadece görmek istediklerinizi tanımlayarak dijital görüntüler oluşturmanıza olanak tanır. Ancak bazıları için görüntü oluşturucular endişe verici.
- GPT-3 : Akıllara durgunluk veren bir akıcılıkla, doğal dil sistemi yazabilir, tartışabilir ve kod yazabilir. Gelecek için etkileri derin olabilir.
En son teknolojiler araştırma laboratuvarlarından çıktıkça, bilim adamlarının yapay zekanın ilerlemesini nasıl izleyeceklerini yeniden düşünmeleri ve yeniden şekillendirmeleri gerektiği – daha önce açık değilse bile – artık açıktır. Turing testi göreve bağlı değil.
AI teknolojileri, satrançta ustalık (1997), “Jeopardy!” (2011), Go (2016) ve poker (2019). Şimdi bir diğerini geçiyor ve yine bu, bizim düşündüğümüz anlamına gelmiyor.
Biz – halk – yapay zekanın neler yapabileceğini, neleri yapamayacağını, gelecekte ne yapacağını ve hayatlarımızı iyi ya da kötü yönde nasıl değiştireceğini anlamak için yeni bir çerçeveye ihtiyacımız var.
Taklit oyunu
Turing’in II. Dünya Savaşı sırasında Alman Enigma kodunu kırmaya yönelik başarılı girişimini anlatan 2014 yapımı sinema filmi “The Imitation Game”de Benedict Cumberbatch rol aldı. Kredi… Jack English/Weinstein Şirketi
1950’de Alan Turing, “Computing Machinery and Intelligence” adlı bir makale yayınladı. Fikirlerinin dünyanın ilk bilgisayarlarının ortaya çıkmasına yardım etmesinden on beş yıl sonra, bu yeni makinelerin düşünüp düşünemeyeceğini belirlemenin bir yolunu önerdi. O zamanlar bilim dünyası bilgisayarın ne olduğunu anlamakta zorlanıyordu. Dijital bir beyin miydi? Yoksa başka bir şey miydi? Turing, bu soruyu cevaplamanın bir yolunu önerdi.
Buna “taklit oyunu” adını verdi.
Biri bir makineyle, diğeri bir insanla olmak üzere iki uzun konuşmayı içeriyordu. Her iki konuşma da metin sohbeti yoluyla yürütülecekti, böylece karşı taraftaki kişi kiminle konuştuğunu hemen anlamayacaktı. Konuşmalar ilerledikçe kişi ikisi arasındaki farkı anlayamıyorsa, o zaman haklı olarak makinenin düşünebildiğini söyleyebilirsiniz.
Turing, “Soru-cevap yöntemi, dahil etmek istediğimiz insan çabalarının hemen hemen her alanını tanıtmak için uygun görünüyor” diye yazdı. Test, şiirden matematiğe kadar her şeyi içerebilir, diye açıkladı ve varsayımsal bir konuşma düzenledi:
Turing testi önerdiğinde bilgisayarlar sohbet edemiyordu. Bilim adamları, daktilolar, manyetik bantlar ve delikli kartlar yoluyla vakum tüplerine matematiksel ve metinsel talimatlar vererek bu oda büyüklüğündeki makinelerle iletişim kurdular. Ancak yıllar geçtikçe ve araştırmacılar yapay zeka adını verdikleri yeni bir alan -insan seviyesinde düşünebilen makineler yapmak için ortak bir çaba- yarattıkça, pek çok kişi taklit oyununu nihai hedef olarak kabul etti.
“İnsanlar akıcı diyalog için sistemler inşa etmiyorlardı. Turing testi de dahil olmak üzere hesaplamalı dilbilimde uzmanlaşmış bir Harvard bilgisayar bilimcisi olan Stuart Shieber, “Bu çok zordu” dedi. “Ama bu bir özlemdi.”
1960’ların ortalarında, makineler küçük şekillerde sohbet edebiliyordu. Ve o zaman bile, insanları gerçekte olduklarından daha zeki olduklarına inandırdılar.
MIT’de profesör olan Joseph Weizenbaum, 1960’larda doğal dil programı Eliza’yı icat etti. Kredi… Calvin Campbell/Massachusetts Teknoloji Enstitüsü.
Massachusetts Institute of Technology’de bir araştırmacı olan Joseph Weizenbaum, bir kullanıcının söylediklerini bir soru şeklinde tekrarlamaktan biraz daha fazlasını yapan Eliza adında otomatik bir psikoterapist geliştirdi. Ancak bazıları bu robota, en kişisel sırlarını ve duygularını boşaltan bir insan terapistmiş gibi davrandı.
Sonraki birkaç on yılda, sohbet robotları kaplumbağa hızıyla gelişti. Araştırmacıların yapabileceği en iyi şey, bir robotun nasıl davranması gerektiğini tanımlayan uzun bir kurallar listesi oluşturmaktı. Ve ne kadar kural yazarlarsa yazsınlar asla yeterli olmadılar. Doğal dilin kapsamı çok büyüktü.
2014 yılında, yaklaşık 60 yıllık yapay zeka araştırmasının ardından, Rusya’nın St. Petersburg kentindeki üç araştırmacı, İngilizce’yi ikinci dil olarak öğrenmiş 13 yaşındaki bir Ukraynalıyı taklit eden Eugene Goostman adlı bir bot geliştirdi. Ancak yaratıcılarından – ve haber medyasından – Turing testini geçtiğine dair iddialar fazlasıyla abartılmıştı.
“Hangisi daha büyük, bir ayakkabı kutusu mu yoksa Everest Dağı mı?” “Devenin kaç ayağı vardır?” diye sorulunca, “2 ile 4 arası bir şey.
))”Ardından, yaklaşık üç yıl sonra, Google ve OpenAI gibi yerlerdeki araştırmacılar yeni bir yapay zeka türü oluşturmaya başladılar.
bana bir sone yaz
Geçen bir sabah, ChatGPT’ye Turing’in 1950 tarihli makalesinde ortaya koyduğu soruların aynısını sordum. Anında Forth Bridge hakkında bir şiir üretti:
Sonra doğru bir şekilde 34.957 ve 70.764’ü ekledi. Bunun için 30 saniyeye ihtiyacı yoktu. Turing’in yaptığı gibi bir satranç oyununun sonunu ortaya koyduğumda, tipik olarak açık, özlü ve kendinden emin bir düzyazı ile karşılık verdi. Durumu anlamış gibiydi.
Ama olmadı. Oyunun sonunu başlangıç sanmışlar. “Kalemimi R2’ye taşırdım” dedi. “Satrançta taşlarınızı olabildiğince çabuk geliştirmeye çalışmak (başlangıç konumlarından uzaklaştırmak) genellikle iyi bir fikirdir.”
ChatGPT, araştırmacıların nöral ağ dediği şey, beyindeki nöronlar ağı üzerinde gevşek bir şekilde modellenmiş bir matematiksel sistem. Bu, Google Çeviri gibi hizmetlerde İngilizce ve İspanyolca arasında çeviri yapan ve yayaları kendi kendine giden arabalar olarak şehrin sokaklarında dolaşırken tanımlayan teknolojinin aynısıdır.
Bir sinir ağı, verileri analiz ederek becerileri öğrenir. Örneğin, binlerce dur işareti fotoğrafındaki desenleri saptayarak, bir dur işaretini tanımayı öğrenebilir.
Beş yıl önce Google, OpenAI ve diğer AI laboratuvarları, kitaplar, haberler, Wikipedia makaleleri ve çevrimiçi sohbet günlükleri dahil olmak üzere muazzam miktarda dijital metni analiz eden sinir ağları tasarlamaya başladı. Araştırmacılar bunlara “büyük dil modelleri” diyor. İnsanların sözcükleri, harfleri ve sembolleri birbirine bağlama biçimindeki milyarlarca farklı modeli saptayan bu sistemler, kendi metinlerini oluşturmayı öğrendi.
Tweet’ler, blog gönderileri, şiirler ve hatta bilgisayar programları oluşturabilirler. Bir sohbeti sürdürebilirler – en azından bir noktaya kadar. Ve yaptıkları gibi, çok uzaklara yayılmış kavramları sorunsuz bir şekilde birleştirebilirler. Onlardan Queen’in pop operetini “Bohemian Rhapsody”yi yeniden yazmalarını isteyebilirsiniz, böylece doktora sonrası akademik bir araştırmacının hayatı hakkında coşkulu bir şekilde anlatacaklardır, onlar da yapacaklardır.
Dilden üç boyutlu görüntü oyunlarına kadar her şeyi dengeleyebilen çığır açan sistemler geliştiren Londra’daki DeepMind laboratuvarında derin öğrenme araştırması kıdemli direktörü Oriol Vinyals, “Tahmin edebilirler” dedi. “Kavramları asla tahmin edemeyeceğiniz şekillerde birleştirebilirler.”
Araştırmacılar, işletmeler ve diğer erken benimseyenler bu sistemleri yıllardır test ediyorlar. Başlangıçta, kullanımları zordu. Ve tutarlı bir dil kadar saçma sapan tükürdüler. Ancak ChatGPT ile OpenAI, teknolojiyi geliştirdi.
İnsanlar sistemin erken bir sürümünü test ederken, OpenAI onlardan yanıtlarını derecelendirmelerini istedi ve bunların ikna edici, doğru veya yararlı olup olmadığını belirtti. Daha sonra laboratuvar, takviyeli öğrenme adı verilen bir teknik aracılığıyla, sistemi bilemek ve ne yapıp ne yapmayacağını daha dikkatli bir şekilde tanımlamak için bu derecelendirmeleri kullandı.
Sonuç, bireysel soruları yanıtlamaya yönelik bir sohbet robotu oldu – tam da Turing’in tasavvur ettiği şey. Google, Meta ve diğer kuruluşlar, benzer şekillerde çalışan botlar oluşturdu.
Sorun şu ki, dil becerileri şaşırtıcı derecede etkileyici olsa da, kelimeler ve fikirler çoğu insanın akıl veya sağduyu dediği şey tarafından her zaman desteklenmiyor. Sistemler, yemeğin tadının nasıl olacağına bakmaksızın tarifler yazıyor. Gerçek ve kurgu arasında çok az ayrım yaparlar. Oyunun durumunu anlamadıklarında bile tam bir güvenle satranç hamleleri önerirler.
İnternetten gelen verilerle eğitildikleri için, bir şeyleri doğru anlarken aslında çok yanlış anladıkları sonsuz sayıda durum vardır.
OpenAI’den Dr. Sutskever, bu botları Tesla’nın Tam Kendi Kendine Sürüş adını verdiği otomatikleştirilmiş sürüş hizmetiyle karşılaştırıyor. Bu deneysel teknoloji, şehrin sokaklarında kendi kendini sürebiliyor. Ama siz – insan sürücü – her an gözlerinizi yoldan ayırmamalı ve arabanın kontrolünü elinize almalısınız.
“Her şeyi yapar. Dönüyor ve duruyor ve tüm yayaları görüyor” dedi. “Yine de oldukça sık müdahale etmeniz gerekiyor.”
ChatGPT soru-cevap yapar, ancak başka yönlere yönlendirdiğinizde bozulma eğilimi gösterir. Franz Broseph, Diplomasi hamlelerini birkaç dakikalığına müzakere edebilir, ancak her müzakere turu biraz daha uzun olsaydı, Bay De Graaff bunun bir bot olduğunu pekâlâ anlayabilirdi. Ve Franz Broseph, teknik destek çağrılarını yanıtlamak gibi başka bir duruma düşerse, bu hiçbir işe yaramaz.
Yeni Bir Test
OpenAI, chatbot’unu piyasaya sürmeden altı ay önce DALL-E adlı bir aracı tanıttı.
Hem otonom bir robot hakkındaki 2008 animasyon filmi “WALL-E”ye hem de Sürrealist ressam Salvador Kolu’ya gönderme yapan bu deneysel teknoloji, yalnızca görmek istediklerinizi tanımlayarak dijital görüntüler oluşturmanıza olanak tanır. Bu aynı zamanda, Franz Broseph veya ChatGPT’ye çok benzeyen bir sinir ağıdır. Aradaki fark, hem resimlerden hem de metinden öğrenmesidir. Milyonlarca dijital görüntüyü ve bunları açıklayan yazıları analiz ederek, resimler ve sözcükler arasındaki bağlantıları tanımayı öğrendi.
Multimodal sistem olarak bilinen şey budur. Google, OpenAI ve diğer kuruluşlar, insanların ve nesnelerin görüntülerini oluşturabilen sistemler oluşturmak için benzer yöntemleri zaten kullanıyor. Start-up’lar, bir kullanıcı adına yazılım uygulamalarında ve web sitelerinde gezinebilen botlar oluşturuyor.
Bunlar, Turing testi veya başka herhangi bir basit yöntemle herkesin uygun şekilde değerlendirebileceği sistemler değildir. Nihai hedefleri sohbet değil.
Google’daki araştırmacılar ve Google’ın ana şirketine ait olan DeepMind, chatbot’ları ve DALL-E gibi sistemleri değerlendirmek, neleri iyi yaptıklarına, mantık ve sağduyudan yoksun oldukları noktalara ve daha fazlasına karar vermek için testler geliştiriyorlar. Bir test videoları yapay zeka sistemlerine gösterir ve onlardan neler olduğunu açıklamalarını ister. Örneğin, birinin elektrikli tıraş makinesiyle uğraştığını izledikten sonra, yapay zekanın tıraş makinesinin neden açılmadığını açıklaması gerekir.
Bu testler, Turing testi gibi akademik egzersizler gibi hissettiriyor. Bize bu sistemlerin neleri iyi yapıp neleri yapamadıklarını, yakın dönemde insan emeğinin yerini nasıl alıp almayacaklarını gerçekten söyleyebilecek daha pratik bir şeye ihtiyacımız var.
Tutumda bir değişiklik de kullanabiliriz. Washington Üniversitesi’nde fahri profesör ve Seattle’da önde gelen bir laboratuvar olan Allen Yapay Zeka Enstitüsü’nün kurucu başkanı Oren Etzioni, “Artık zekayı makineleri insan davranışıyla karşılaştırarak yargılamadığımız bir paradigma değişikliğine ihtiyacımız var” dedi.
Turing’in testi, bir makinenin bir insanı taklit edip edemeyeceğine karar verdi. Yapay zeka tipik olarak bu şekilde tasvir edilir – insanlar gibi düşünen makinelerin yükselişi olarak. Ancak bugün geliştirilmekte olan teknolojiler sizden ve benden çok farklı. Daha önce hiç görmedikleri kavramlarla baş edemezler. Ve fikirleri alıp fiziksel dünyada keşfedemezler.
ChatGPT bunu netleştirdi. Daha fazla kullanıcı onunla deney yaptıkça, yeteneklerini ve sınırlamalarını gösterdiler. Bir Twitter kullanıcısı, ChatGPT’ye OTTFFSS dizisinde hangi harfin geldiğini sordu ve doğru yanıtı (E) verdi. Ama aynı zamanda, bunların 1’den 8’e kadar olan sayıların ilk harfleri olduğunu fark etmeyerek, doğru olmasının yanlış nedenini de söyledi.
Aynı zamanda, bu botların senden ve benden üstün olduğu birçok yol var. Yorulmazlar. Yapmaya çalıştıkları şeyi duyguların gölgelemesine izin vermezler. Anında çok daha büyük miktarda bilgi alabilirler. Ve biz insanların asla yapamayacağı hız ve hacimlerde metin, resim ve diğer ortamları üretebilirler.
Becerileri de önümüzdeki yıllarda önemli ölçüde gelişecektir.
Araştırmacılar, bu sistemleri giderek daha fazla veri besleyerek hızla geliştirebilirler. ChatGPT gibi en gelişmiş sistemler aylarca eğitim gerektirir, ancak bu aylar boyunca geçmişte sergilemedikleri becerileri geliştirebilirler.
DeepMind’da kıdemli araştırma ve robotik direktörü Raia Hadsell, “Zahmetsizce ölçeklenen bir dizi teknik bulduk” dedi. “Daha iyiye gitmeye devam eden basit, güçlü bir yaklaşımımız var.”
Son birkaç yılda bu sohbet robotlarında gördüğümüz üstel gelişme sonsuza kadar sürmeyecek. Kazançlar yakında düzelebilir. Ancak o zaman bile, çok modlu sistemler gelişmeye devam edecek ve görüntüleri, sesleri ve bilgisayar kodunu içeren giderek daha karmaşık becerilerde ustalaşacaktır. Ve bilgisayar bilimcileri bu robotları, onların yapamayacakları şeyleri yapabilen sistemlerle birleştirecekler. ChatGPT, Turing’in satranç testinde başarısız oldu. Ama 1997’de bir bilgisayarın satrançta en iyi insanları yenebileceğini biliyorduk. ChatGPT’yi bir satranç programına takın ve boşluk dolsun.
Önümüzdeki aylarda ve yıllarda, bu botlar internette bilgi bulmanıza yardımcı olacak. Kavramları anlayabileceğiniz şekilde açıklayacaklar. İsterseniz tweet’lerinizi, blog yazılarınızı ve dönem ödevlerinizi bile yazarlar.
Aylık harcamalarınızı e-tablolarınızda tablolaştıracaklar. Emlak web sitelerini ziyaret edecekler ve sizin fiyat aralığınızdaki evleri bulacaklar. İnsan gibi görünen ve ses çıkaran çevrimiçi avatarlar üretecekler. Müzik ve diyaloglarla tamamlanmış mini filmler yapacaklar.
You.com adlı yeni kurulan bir şirkette sohbet robotlarını ve diğer yapay zeka teknolojilerini araştıran Salesforce’un eski baş araştırma bilimcisi Bryan McCann, “Bu, Pixar’dan bir sonraki adım olacak – herkesin gerçekten hızlı bir şekilde oluşturabileceği süper kişiselleştirilmiş filmler” dedi.
ChatGPT ve DALL-E’nin gösterdiği gibi, bu tür şeyler şok edici, büyüleyici ve eğlenceli olacak. Ayrıca hayatımızı nasıl değiştireceğini merak etmemizi sağlayacak. Kariyerlerini film çekerek geçiren insanlara ne olur? Bu teknoloji interneti gerçek gibi görünen ama olmayan görüntülerle dolduracak mı? Hataları bizi yoldan çıkarır mı?
Carl Bernstein ve Bob Woodward’ın Watergate’i ortaya çıkarma konusundaki klasik hikayesi “Başkanın Tüm Adamları”, Bay Woodward’ın Yale’de birinci sınıf öğrencisiyken yazdığı bir tarih ödevi hakkında bir hikaye anlatıyor. Henry’nin 1077’de Papa Gregory’den af dilemek için günlerce karda çıplak ayakla ayakta durduğunu anlatan sayısız belgeyi okuduktan sonra, Bay Woodward anekdotu makalesine dahil etti. Profesörü, hiçbir insanın ayakları donmadan karda bu kadar uzun süre çıplak ayakla duramayacağını açıklayarak gazeteye başarısız bir not verdi.
Profesör, “Kralların ilahi hakkı, doğa yasalarını ve sağduyuyu alt üst etmeye kadar uzanmadı” dedi.
ChatGPT, Kral Henry’nin Canossa’ya yaptığı ziyaretle ilgili sayısız belgeden hareketle aynı hatayı yapabilir. Profesörü oynamalısın.
Kesinlikle, bu botlar dünyayı değiştirecek. Ancak bu sistemlerin söylediklerine ve yaptıklarına karşı dikkatli olma, size verdiklerini düzenleme, çevrimiçi gördüğünüz her şeye şüpheyle yaklaşma sorumluluğu size düşüyor. Araştırmacılar bu sistemlere çok çeşitli becerileri nasıl kazandıracaklarını biliyorlar, ancak onlara nasıl akıl, sağduyu veya doğruluk duygusu vereceklerini henüz bilmiyorlar.
Bu hala sana ait.