Yapay Zeka Ajanları için Yeni Bir Çağ: Pekiştirmeli Öğrenme Ortamları
Yapay Zeka Ajanları için Yeni Bir Çağ: Pekiştirmeli Öğrenme Ortamları
Uzun yıllardır, Büyük Teknoloji şirketlerinin CEO'ları, insanlar için görevleri otomatik olarak tamamlayabilen yapay zeka ajanları vizyonunu dile getirdi. Ancak OpenAI'nin ChatGPT Ajanı veya Perplexity'nin Comet'i gibi günümüz tüketici yapay zeka ajanlarını bir deneyimleyecek olursanız, teknolojinin hala ne kadar sınırlı olduğunu hızlıca fark edeceksiniz.
Yapay zeka ajanlarını daha dayanıklı hale getirmek, endüstrinin hala keşfetmekte olduğu yeni teknikler gerektiriyor. Bu tekniklerden biri de, ajanların çok adımlı görevler üzerinde eğitilebileceği çalışma alanlarını dikkatli bir şekilde simüle etmek - bilinen olarak pekiştirmeli öğrenme (RL) ortamları.
Pekiştirmeli Öğrenme Ortamları Nedir?
Temel olarak, RL ortamları, bir yapay zeka ajanının gerçek bir yazılım uygulamasında ne yapacağını simüle eden eğitim alanlarıdır. Bir kurucu, bunları son zamanlarda yaptığı bir röportajda "çok sıkıcı bir video oyunu yaratmak" gibi tarif etti.
Örneğin, bir ortam bir Chrome tarayıcısını simüle edip, bir yapay zeka ajanına Amazon'da bir çift çorap satın alma görevini verebilir. Ajan, performansına göre derecelendirilir ve görevi başarıyla tamamladığında bir ödül sinyali alır.
Bu tür görevler görece basit gözükse de, bir yapay zeka ajanının takılabileceği pek çok nokta vardır. Sayfa içindeki açılır menülerde kaybolabilir veya çok fazla çorap satın alabilir. Ve geliştiriciler, bir ajanın hangi yanlış kararı alacağını tam olarak öngöremeyeceği için, ortamın kendisinin de beklenmedik davranışları yakalayabilecek kadar sağlam olması ve hala yararlı geri bildirim verebilmesi gerekiyor.
Yeni Bir Dönüm Noktası
Pekiştirmeli öğrenme ortamları, Silikon Vadisi'nde şu anda çok popüler. Ancak bu tekniğin geçmişi daha eskilere dayanıyor. OpenAI'nin 2016'daki ilk projelerinden biri, günümüzdeki ortamlara oldukça benzeyen "RL Gyms" oluşturmaktı. Aynı yıl, Google DeepMind'ın AlphaGo AI sistemi de Go oyununda bir dünya şampiyonunu yenmişti ve bunu RL teknikleri kullanarak bir simüle edilmiş ortam içinde başarmıştı.
Bugünün ortamlarının benzersiz yanı, araştırmacıların büyük dönüştürücü modellere sahip, bilgisayar kullanan yapay zeka ajanları oluşturmaya çalışmaları. AlphaGo gibi özelleştirilmiş AI sistemlerinin aksine, bugünün ajanları daha genel yeteneklere sahip olmayı hedefliyor. AI araştırmacılarının elinde daha güçlü bir başlangıç noktası var, ancak daha karmaşık bir hedefleri de var - dolayısıyla daha fazlası ters gidebilir.
Kalabalık Bir Alan
Veri etiketleme şirketleri olan Scale AI, Surge ve Mercor, RL ortamları oluşturmak için çaba sarf ediyorlar. Bu şirketler, birçok girişimden daha fazla kaynaklara sahip olmanın yanı sıra, AI laboratuvarlarıyla da derin ilişkilere sahip.
Daha yeni oyuncular ise doğrudan ortamlara odaklanıyor. Bunlardan biri de, "tüm işleri otomatikleştirme" hedefiyle kurulan Mechanize adlı girişim. Şirket, Anthropic gibi AI laboratuvarlarına sınırlı sayıda sağlam RL ortamları sunmayı amaçlıyor.
Sonuç
Pekiştirmeli öğrenme ortamları, yapay zeka ajanlarının geliştirilmesinde kritik bir unsur haline geliyor. Silikon Vadisi'ndeki önde gelen AI laboratuvarları, bu ortamları oluşturmaya ve kullanmaya büyük yatırımlar yapıyor. Gelecekte, bu alanda öne çıkan şirketlerin, "veri etiketleme için Scale AI" olma potansiyeli bulunuyor.