Yapay Zeka Geleceği: 10 Milyon Kat Güçlü Mühendisler mi?

Google’ın baş bilim insanı Jeff Dean, Transformer modelinin yaratıcılarından Noam Shazeer ile gerçekleştirdiği bir söyleşide yapay zeka alanındaki hızlı gelişmeler ve gelecekteki dönüşüm niteliğindeki yenilikler üzerine dikkat çekici açıklamalarda bulundu. Görüşme esnasında, yapay zeka modellerinin potansiyel olarak 3 kat daha hızlı çalışabileceği ve gelecekte “10 milyon kat daha güçlü mühendislerin” yetişebileceği öngörüleri dile getirildi. Bu gelişmelerin ne anlama geldiğini merak ediyorsanız, detaylar için haberimize göz atabilirsiniz…

Google AI lideri Jeff Dean ve Transformer yaratıcısı Noam Shazeer: Yapay zeka 3 kat daha hızlı olacak!

Jeff Dean, yapay zeka modellerinin hızını artırmak için düşük hassasiyetli hesaplamalara geçişin sağlandığını ifade etti. Bu yenilik ile işlem birimlerinin daha verimli kullanılmasının yanı sıra derin öğrenme algoritmalarının hız kazanması da mümkün hale geliyor. Google’ın Tensor İşlem Birimleri (TPU), düşük hassasiyetle çalışarak işlem hızını üç katına çıkarabiliyor.

Shazeer, günümüzde makine öğrenimi alanında kullanılan işlemcilerin geleneksel CPU’lardan oldukça farklılaştığını ve yapay zeka algoritmalarının donanım gelişmelerine uyum sağladığını belirtti. Bu değişim sayesinde, INT4 veya FP4 gibi düşük hassasiyetli formatların kullanılmasıyla yapay zeka modellerinin işlem hızları önemli ölçüde artırılabiliyor.

Sohbetin bir diğer kritik noktası, yepyeni AI modellerinin milyarlarca “token” işleyerek tüm internete ulaşım sağlayıp sağlayamayacağıydı. Mevcut durumda dil modelleri birkaç milyon token ile işlem yapabilirken, gelecekte trilyonlarca token işleyerek küresel bilgiye erişim sağlayabilecek yapılar hâline gelebilirler.

Dean, yapay zekanın e-postalar, belgeler ve kişisel verilerin işlenmesinde bireysel görevleri büyük ölçüde optimize edebileceğini vurguladı. Ancak bu süreçle beraber güvenlik ve gizlilik gibi önemli zorlukların da söz konusu olabileceği ifade edildi. Jeff Dean, yapay zekanın insan mühendislerin verimliliğini binlerce hatta milyonlarca kat artırma potansiyeline sahip olduğunu öngörmekte.