Süni intellekt bəşəriyyətə məlum olan hər şeyi öyrənib İlon Mask

Amerikalı sahibkar İlon Mask, digər ekspertlərin ardınca, süni intellektin (Sİ) öyrədilməsi üçün mövcud məlumatların həcminin demək olar ki, tükəndiyini söylədi, “Techcrunch” yazır. Milyarder “Microsoft” və “Google” şirkətlərinin artıq istifadə etdiyi sintetik məlumatların istifadəsinə doğru irəliləmənin vacibliyini vurğulayıb.

Maskın sözlərinə görə, dünyada neyron şəbəkələrini öyrətmək üçün insan məlumatı tükənib və bu, hələ 2024-cü ildə baş verib. Onun fikrincə, yalnız sintetik məlumatlar bu problemi həll edə bilər - süni intellektin təlim prosesi zamanı təkbaşına yaratdığı xüsusi bir məlumat növüdür. Milyarder qeyd edib ki, onların köməyi ilə neyron şəbəkələr özlərini qiymətləndirə biləcəklər, yəni süni intellekt sadəcə öz-özünü öyrənmə prosesindən keçəcək.

“Techcrunch”-a görə, süni intellekt modellərini öyrətmək üçün məlumatların olmaması hazırda Süni Ümumi İntellekt (AGI) kimi həqiqətən inqilabi süni intellekt modellərinin yaradılmasına mane olan əsas problemdir. Yeni yanaşmanın effektivliyini GPT-5-in buraxılması gözlənilən 2025-ci ildə qiymətləndirmək olar ki, bu da ilk tam hüquqlu AGI olmalıdır.

Öz növbəsində, İlon Mask 2025-ci ilin sonuna qədər süni intellekt modellərinin istənilən insandan daha ağıllı olacağını proqnozlaşdırır. Onun fikrincə, süni intellektin 2030-cu ilə qədər bütün insanların intellektini üstələməsi ehtimalı 100% təşkil edir.

“Writer” SI startap proqramçılarının fikrincə, sintetik məlumatlar üzrə təlim pula qənaət edir. Məsələn, demək olar ki, tamamilə sintetik mənbələrdən istifadə edilən “Palmyra X 004” SI modelinin inkişafı cəmi 700 000 dollara başa gəlib, müqayisə üçün qeyd edək ki, OpenAI-dən eyni ölçülü modelin qiyməti 4,6 milyon dollardır.

Müasir süni intellekt modelləri, xüsusən də geniş şəkildə qəbul edilmiş böyük dil modelləri (LLM) təlim üçün bütün mövcud yüksək keyfiyyətli mənbələrdən istifadə etməyi hədəfləyən böyük həcmdə məlumatlara əsaslanır. 2015-ci ilə qədər hesablama gücü süni intellekt texnologiyalarının inkişafı üçün əsas problem idi, lakin son illərdə texnoloji tərəqqinin sürəti seçmə üçün yeni məlumatların yaradılması sürətini üstələməyə başladı. Güclü çiplərin meydana çıxması ilə bir çox süni intellekt tədqiqatçısı 2020-ci ildə süni intellekt modellərini öyrətmək üçün istifadə edilən yüksək keyfiyyətli məlumat çatışmazlığının yaxınlaşmasından narahat olmağa başladı.

OpenAI-ın keçmiş baş elmi işçisi İlya Sutskever də sintetik məlumatların gələcəkdə əsas rol oynacağına inanır. O, indiki süni intellekt modellərindən fərqli olaraq gələcək süni intellekt sistemlərinin insanın düşüncə prosesinə bənzəyən problemləri addım-addım həll edə biləcəyini proqnozlaşdırıb.

SI startap “Anthropic” həmtəsisçisi Jek Klark qeyd edir ki, onların süni intellekt modelləri internetdə indiyədək mövcud olan bütün məlumatların əhəmiyyətli faizi üzrə təlim keçib.

Almaz Həsənli