Banner

Radikal Forum

Yaşama dair her ne varsa...

Yapay Zeka Programlamayı Geçersiz Kılacak mı?

1
Laptop bilgisayar klavyesi resmi

Programlamayı genel olarak bir bilgisayarın sizin gerçekleştirmesini istediğiniz davranışları gerçekleştirmesini sağlama eylemi olarak görmek, günün sonunda bu davranışların ne olması gerektiğine karar veren bireylerin yerini alamayacağınızı gösterir.

2017 yılında Google araştırmacıları, dili işlemek için " transformatör " adı verilen yeni bir makine öğrenimi programını tanıttı . Çoğunlukla makine çevirisini geliştirmekle ilgilenseler de (adı bir dili diğerine dönüştürme hedefinden geliyor ) yapay zeka topluluğunun dönüştürücünün muazzam, geniş kapsamlı bir potansiyele sahip olduğunu fark etmesi uzun sürmedi.

Önceki bağlama dayanarak bundan sonra ne olacağını tahmin etmek için geniş belge koleksiyonları üzerinde eğitilen bu program, yazılı kelimenin ritmi konusunda esrarengiz bir ustalık geliştirdi. Bir düşünceyi başlatabilirsiniz ve dönüştürücü, sizi son derece iyi tanıyan bir arkadaş gibi cümlelerinizi tamamlayabilir. Eğer diziniz bir soruyla başlıyorsa, transformatör bir cevap verir. Daha da şaşırtıcı olanı, bir programı tanımlamaya başladığınızda, program kaldığınız yerden devam edecek ve o programın çıktısını alacaktır.

Bununla birlikte, gizemli gösterimi ve hatalara karşı affedilmeyen tutumu nedeniyle programlamanın zor olduğu uzun zamandır kabul edilmektedir. Acemi programcıların sayısal ortalama hesaplamak gibi basit bir görevi bile doğru bir şekilde belirlemekte zorlandıkları ve yarıdan fazlasında başarısız oldukları iyi bir şekilde belgelenmiştir. Profesyonel programcılar bile uzay araçlarının , arabaların ve hatta internetin çökmesine neden olan hatalı kodlar yazmışlardır .

Dolayısıyla, ChatGPT gibi transformatör tabanlı sistemlerin, insanların okuyabileceği sıradan açıklamaları çalışan kodlara dönüştürebildiği keşfedildiğinde, heyecanlanmak için pek çok neden vardı. Üretken yapay zekanın yardımıyla yazabilen herkesin program da yazabileceğini düşünmek çok heyecan verici. Mevcut yapay zeka dalgasının mimarlarından biri olan Andrej Karpathy, "En yeni programlama dili İngilizcedir" dedi . Her gün duyurulan inanılmaz gelişmeler sayesinde, programlamayı öğrenme çağının geride kaldığına inanmanız affedilir. Ancak son gelişmeler acemilerin ve uzmanların kodlama biçimini temelden değiştirse de programlamanın demokratikleşmesi, kodlamayı öğrenmeyi her zamankinden daha önemli hale getirdi çünkü çok daha geniş bir insan grubunun bunun faydalarından yararlanmasını sağladı. Üretken yapay zeka işleri kolaylaştırıyor ancak kolaylaştırmıyor.

Kodlama deneyimi olmayan kişilerin kodlamak için bir dönüştürücüyü önemsiz bir şekilde kullanabileceği fikrine şüpheyle yaklaşmamın üç ana nedeni var. Birincisi halüsinasyon sorunu. Transformers'lar , özellikle de sırada ne olacağından tam olarak emin olmadıklarında kulağa mantıklı gelen anlamsız sözler söylemeleriyle ünlüdür . Sonuçta onlar, yanıldıklarını kabul etmek için değil, bilgiye dayalı tahminler yapmak üzere eğitilmişlerdir. Bunun programlama bağlamında ne anlama geldiğini düşünün.

Ortalamaları hesaplayan bir program üretmek istediğinizi varsayalım. Ne istediğinizi kelimelerle anlatırsınız ve bir transformatör bir program yazar. Üstün! Ama program doğru mu? Yoksa transformatör bir böcek yüzünden halüsinasyon mu gördü? Transformatör size programı gösterebilir, ancak nasıl programlanacağını henüz bilmiyorsanız, bunun muhtemelen bir faydası olmayacaktır. Bu deneyi kendim yaptım ve GPT'nin (OpenAI'nin "üretken önceden eğitilmiş transformatörü", Google ekibinin fikrinin bir yan ürünü), ortalama için yanlış formülü kullanmak veya tüm sayıları yuvarlamak gibi bazı şaşırtıcı hatalar ürettiğini gördüm. tam sayıların ortalaması alınmadan önce. Bunlar küçük hatalardır ve kolayca düzeltilir, ancak transformatörün ürettiği programı okuyabilmenizi gerektirirler.
Aslında görevlerin sözlü açıklamalarını yazmak, insanların takip etmesi için bile oldukça zordur.
Kısmen transformatörleri hataya daha az eğilimli hale getirerek ve kısmen de daha fazla test ve geri bildirim sağlayarak, çıktı verdikleri programların gerçekte ne yaptığını daha net hale getirerek bu zorluğun üstesinden gelmek mümkün olabilir. Ancak daha derin ve daha zorlu ikinci bir sorun var. Aslında görevlerin sözlü açıklamalarını yazmak, insanların takip etmesi için bile oldukça zordur. Bu kavram, bir mobilya parçasının montajıyla ilgili talimatları takip etmeye çalışan herkes için açık olmalıdır. İnsanlar IKEA'nın talimatlarıyla dalga geçiyorlar ancak IKEA sahneye çıkmadan önce teknolojinin ne durumda olduğunu hatırlamayabilirler. Bu kötü oldu. 70'lerde çocukluğumda pek çok dinozor model seti satın almıştım ve herhangi bir Diplodocus'u birleştirmede başarılı olup olamayacağım yazı-tura atmak gibiydi.

Bazı işbirlikçilerimiz ve ben bu sorunu araştırıyoruz. Bir pilot çalışmada internetten iki kişi topladık ve onları "gönderen" ve "alıcı" olarak ayırdık. Gönderenlere ortalama alma sorununun bir versiyonunu açıkladık. Açıklamamızı anladıklarını doğrulamak için onları test ettik. Onlar yaptı. Daha sonra alıcılara görevi kendi sözleriyle açıklamalarını istedik. Onlar yaptı. Daha sonra alıcıları anlayıp anlamadıklarını test ettik. Bir kez daha, alıcıların görevi yapıp yapamayacağı kabaca yazı-tura atılmasıydı. İngilizce popüler bir programlama dili olabilir, ancak neredeyse soğuk olanlar kadar hataya açıktır!

Son olarak, programlamayı genel olarak bir bilgisayarın gerçekleştirmesini istediğiniz davranışları gerçekleştirmesini sağlama eylemi olarak görmek, günün sonunda bu davranışların ne olması gerektiğine karar veren bireylerin yerini alamayacağınızı gösterir. Yani üretken yapay zeka, arzu ettiğiniz davranışları tipik bilgisayarların gerçekleştirebileceği bir biçimde daha doğrudan ifade etmenize yardımcı olabilir. Ama sizin için hedefi seçemez. Hedeflere karar verebilecek insan sayısı ne kadar geniş olursa, bilgi işlem de o kadar iyi ve daha temsili hale gelecektir.

Üretken yapay zeka çağında herkes programlama benzeri faaliyetlerde bulunarak bilgisayarlara kendi adına ne yapacaklarını söyleme yeteneğine sahip. Ancak arzularınızı insanlara, geleneksel programlama dillerine ve hatta yeni çıkan dönüştürücülere doğru bir şekilde iletmek eğitim, çaba ve pratik gerektirir. Üretken yapay zeka, bilgisayarların bizi anlama yeteneğini büyük ölçüde genişleterek insanlarla yarı yolda buluşmaya yardımcı oluyor. Ama nasıl anlaşılacağını öğrenmek hâlâ bize düşüyor.

popsci


En son Thoth tarafından 20 Ara 2023, 00:29 tarihinde darbelendi.
İnsanın anayurdu çocukluğudur
Jorge Amado
Cevapla

“Bilgisayarlar” sayfasına dön