Investing.com — Apple Inc hafta sonu yayınladığı bir araştırma makalesinde, akıl yürütmeye yönelik yapay zeka modellerinin hudutlu yeteneklere sahip olduğunu ve makul bir karmaşıklık düzeyinin ötesinde gerçek sonuçlar üretemediğini sav etti.
“Düşünme Yanılsaması: Sorun Karmaşıklığı Açısından Akıl Yürütme Modellerinin Gücünü ve Sınırlamalarını Anlamak” başlıklı makalede, Apple (NASDAQ:AAPL) araştırmacıları, büyük akıl yürütme modellerinin (LRM) akıl yürütme kalitesinde bariz boşluklar olduğunu ve genel sorun çözme yetenekleri geliştiremediklerini belirtti.
Araştırmacılar, OpenAI’nin O1/o3, DeepSeek-R1, Claude 3.7 Sonnet Thinking ve Gemini Thinking üzere LRM’leri, standart yapay zeka test ölçütlerinden sapan giderek daha karmaşık sorunlarla test etti.
Apple araştırmacıları, modelleri test etmek için “kontrol edilebilir bulmaca ortamları” kullandı ve artan karmaşıklık karşısında LRM’lerin performansının bozulduğunu, sonunda sıfıra düştüğünü tespit etti.
Apple araştırmacıları makalede şöyle yazdı: “En gelişmiş LRM’lerin (örneğin, o3-mini, DeepSeek-R1, Claude-3.7-Sonnet-Thinking) hala genelleştirilebilir sorun çözme yetenekleri geliştiremediklerini, farklı ortamlarda muhakkak karmaşıklıkların ötesinde doğruluğun sonunda sıfıra düştüğünü gösteriyoruz.”
Araştırmacılar, testlerin LRM’lerin “temel verimsizliklere” ve ölçeklendirme yeteneklerinde açık sonlara sahip olduğunu gösterdiğini belirtti. Ayrıyeten, yerleşik matematiksel ölçütlere dayalı LRM’ler için mevcut kıymetlendirme yollarını sorgulayarak, algoritmik bulmaca ortamları kullanarak daha denetimli bir deneysel sistem tasarladıklarını söylediler.
Apple araştırmacıları, LRM’lerin genel yapay zekaya gerçek kıymetli bir adım olduğu argümanlarını sorguladı. Genel yapay zeka, insanların gösterdiği geniş bilişsel yetenekler ve sorun çözme maharetlerini taklit edebilen teorik bir yapay zeka biçimidir.
Genel yapay zeka, büyük geliştiriciler tarafından uzun müddettir sonuncu bir maksat olarak gösterilse de, hala büyük ölçüde teorik nitelikte kalıyor. Mevcut yapay zeka modelleri, bilhassa büyük lisan modelleri, yeni metin oluşturmak için bir dizideki bir sonraki kelimeyi kestirim etmek üzere örüntü tanıma kullanıyor. Bu durum, yanılgı hissesinin yüksek olmasına ve akıl yürütme yeteneklerinin sonlu kalmasına neden oluyor.
Apple’ın makalesi, şirketin 9 Haziran’daki Dünya Geliştiriciler Konferansı’ndan yalnızca günler evvel yayınlandı. Şirketin yapay zeka çalışmalarının rakiplerinin gerisinde kalmasının akabinde beklentiler düşük düzeyde.
Bununla birlikte, Apple, OpenAI ile amiral gemisi aygıtlarında yapay zeka özelliklerini aktifleştirmek için iştirak kurmasına karşın, Apple Intelligence isimli yapay zeka teklifinde vaat ettiği özellikleri sunmakta zorlanıyor.
Bu makale yapay zekanın dayanağıyla oluşturulmuş, çevrilmiş ve bir editör tarafından incelenmiştir. Daha fazla bilgi için Kural ve Şartlar kısmımıza bakın.
