OpenAI Nedir? OpenAI Gelecek Hedefleri Nelerdir?

OpenAI, 2015 yılında Elon Musk ve Sam Altman tarafından kurulan bir yapay zeka araştırma şirketidir. Misyonu Yapay Genel Zekanın (genellikle insanlardan daha akıllı olan yapay zeka sistemlerinin) tüm insanlığa fayda sağlamasını sağlamaktır. Elon Musk, Sam Altman, Peter Thiel (PayPal'ın kurucu ortağı), Ilya Sutskever (OpenAI'nin kurucu ortağı), Shane Legg (Tesla'nın baş mühendisi), Jürgen Schmidhuber (Daimlerdeki baş bilim adamı) ve David Miller (Siri'nin yaratıcısı) gibi sektör genelindeki uzmanlar tarafından yönetiliyor.

Web sitesinde "OpenAI, yapay zekanın dünyayı daha iyi bir yer haline getirmek için kullanılabileceğine inanıyor" yazıyor. Peki OpenAI'nin geleceği ne olacak?

OpenAI yakın zamanda ilk kendi kendine öğrenen genel zeka sistemini oluşturmayı tamamladı ve Moobot adında bir botu başarıyla yarattı.

Moobot artık 500 milyondan fazla oyuncuyla dünyanın en büyük video oyunu olan DotA 2'yi tek başına etkili bir şekilde oynayabiliyor. Kendisi için stratejiler oluşturabiliyor ve bunları maçı kazanmak için uygulayabiliyor. OpenAI'nin amacı güvenli ve aynı zamanda "Turing testi" adı verilen testi geçebilecek yapay genel zeka oluşturmaktır.

Turing testi ilk olarak 1950'de Alan Turing tarafından önerildi. Testte, bir insan sorgulayıcı, biri insan, biri yapay zeka olmak üzere iki oyuncuya sorular sorar. Eğer insan sorgulayıcı makul sayıda sorudan sonra hangi oyuncunun yapay zeka olduğunu anlayamıyorsa, o zaman yapay zekanın bir insan olarak "geçtiğini" söyleyebiliriz. Yapay zeka "Dama oynayabilir misin?" gibi soruları yanıtlayamıyorsa o zaman testte başarısız olur.

OpenAI'nin hedefi, yaratıcıları üzerindeki tüm kontrolü kaybetmeden bu testi geçebilecek bir yapay zeka yaratmaktır. Sistem şu anda ATP Tour'un eski profesyonel tenis oyuncusu ve Tennis Australia'nın şu anki koçu Nando De Colo tarafından test ediliyor. Nando'ya botun beta sürümüne erişim izni verildi ve bu yılın sonlarında piyasaya sürülmeden önce botlarını geliştirebilmeleri için gözlemlerini OpenAI'ye göndermesi istendi.

Yaklaşan sürüm için OpenAI, botunun daha karmaşık sorulara geçmeden önce basit sorularda başarılı olduğundan emin olmak istiyor. Cevaplamaları gereken daha basit sorulardan bazıları şunlardır: "Adın ne?" ve "Neye benziyorsun?". Bunun nedeni, bu soruların botun kendi görüntülerini analiz etmesini ve aynanın ne olduğunu anlamasını gerektirmesidir.

OpenAI'nin nihai hedefi, ofislerde ve evlerde robot asistanlar, bilgisayar güvenliği gibi birçok uygulamada kullanılabilecek ve bilim adamlarının Alzheimer gibi hastalıklara çare bulmasına yardımcı olabilecek bir yapay zeka sistemi oluşturmaktır.

OpenAI, "insanların yapabileceği her şeyi yapabilen" bir yapay zeka yaratmak istiyor. Bu ifadeyi akılda tutarak OpenAI'nin botlarını nasıl eğittiğine dikkat etmesi gerekiyor. OpenAI'den David Hanson, botlarına "insanlarla bir arada yaşamanın öğretilmesi" gerektiğini söylüyor. OpenAI'nin botunun, mükemmel bir insan gibi davranarak insan sorgulayıcıyı geçmesi (Turing test) bekleniyor. Eğer bir bot Turing testini geçebilirse, bu bizim yapay genel zekayla ilk tanışmamız olabilir.

OpenAI teknik hedefleri

OpenAI'nin nihai hedefi güvenli yapay zeka oluşturmak ve yapay zekanın faydalarının mümkün olduğunca geniş ve eşit bir şekilde dağıtılmasını sağlamaktır.

Metrikler:

Zeka için bir ölçüm tanımlamak zordur, ancak ilerlemeyi ölçmek ve araştırmaya odaklanmak için bir ölçüme ihtiyaç vardır. Böylece, bir aracının (agent) çok çeşitli ortamlarda kullanıcısının amaçladığı hedefe ne kadar iyi ulaşabileceğini ölçen canlı bir ölçüm oluşturulmuş olur.

Hedef 1: İlerlemeyi ölçmek

Bu ölçüm, oyunlar, robotikler ve dile dayalı görevler de dahil olmak üzere, birleşik bir eylem ve gözlem alanına (böylece tek bir aracı (agent) bunların hepsinde çalışabilir olacaktır) sahip çeşitli OpenAI Gym ortamlarından oluşacaktır. Uygulama zamanla gelişecek ve bu süreçte topluluk güncel kalacaktır.

Araştırma:

Araştırma bandının önemli bir kısmı temel araştırmalara harcanıyor. Daima yeni fikirler geliştirilip test edilecektir, özellikle şu anki bakış açısına ters olan fikirler. Bu önemlidir; mevcut fikirler uzun vadeli hedefe ulaşmak için yeterli olmayacaktır.

Ayrıca belirli projeler etrafında ekipler oluşturuluyor. Amaç sadece bu sorunları çözmek değil, süreçte genel öğrenme algoritmaları geliştirmektir. Bu algoritmalar, ölçümlere göre daha yetenekli aracılar (agent) oluşturulmasına yardımcı olacaktır.

Hedef 2: Bir ev robotu oluşturmak

Fiziksel bir robotun temel ev işlerini yapmasını sağlamak için çalışılıyor. Belirli görevler için mevcut teknikler var, ancak öğrenme algoritmaları eninde sonunda genel amaçlı bir robot yaratacak kadar güvenilir hale getirilebilir. Daha genel olarak robot bilimi, yapay zekadaki birçok zorluk için iyi bir test ortamıdır.

Hedef 3: Faydalı doğal dil anlayışına sahip bir aracı (agent) oluşturmak

Dil tarafından belirtilen karmaşık bir görevi gerçekleştirebilecek ve görev belirsizse, görev hakkında açıklama isteyebilecek bir aracı (agent) oluşturulması planlanıyor. Günümüzde denetimli dil görevleri için umut verici algoritmalar bulunmaktadır. Bugün, soru cevaplama, sözdizimsel ayrıştırma ve makine çevirisi gibi denetimli dil görevleri için umut verici algoritmalar mevcut ancak bir konuşmayı sürdürme yeteneği, bir belgeyi tam olarak anlama yeteneği, doğal dildeki karmaşık talimatları takip etme yeteneği gibi daha gelişmiş dilsel hedefler için herhangi bir algoritma yok. Bu sorunların üstesinden gelmek için yeni öğrenme algoritmalarının ve paradigmalarının geliştirilmesi hedefleniyor.

Hedef 4: Tek bir aracı (agent) kullanarak çok farklı oyunları çözmek

Başlangıçtaki ölçütlere göre herhangi bir oyunu çözebilecek kapasitede bir aracı (agent) oluşturmak hedefleniyor. Oyunlar çok çeşitli sanal mini dünyalardır ve oyunları hızlı ve iyi bir şekilde oynamayı öğrenmek, üretken modellerde ve takviyeli öğrenmede önemli ilerlemeler gerektirecektir. Son birkaç yılda bu alanda etkileyici sonuçlar ortaya koyan DeepMind'ın öncü çalışmaları ilham vericidir.

Projelerin ve temel araştırmaların hepsinin ortak temelleri var, dolayısıyla herhangi birindeki ilerlemenin diğerlerine de faydası olması muhtemeldir. Her biri hedef çözmenin farklı bir yönünü yansıtıyor ve bu projelerin ölçümleri değiştirme potansiyelleri var. Zamanla yeni projelerin de eklenmesi muhtemeldir.