Yapay Zeka ve Robotların Geleceği
Yapay zekânın tarihsel gelişimine baktığımızda, geçmişte belirli şartlar altında çalışan modellere dayalı sistemlerin ne kadar yavaş ve masraflı bir şekilde ilerlediği açıkça görülmektedir. Zamanla, nöral ağların yeterince gelişmesi, eski usül sistemlerin yerini alarak büyük dil modellerinin ortaya çıkmasını sağlamıştır. Bu değişim, robot teknolojilerinde de benzer bir dönüşüm yaşanabilir.
Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) araştırmacıları, sadece belirli koşullar altında çalışan robot geliştirme yöntemleri yerine, büyük dil modellerinin çalışma prensiplerini andıran bir yaklaşım tanıttı. Bu yeni yöntem, robotların farklı kaynaklardan gelen verileri ve kendi topladıkları verileri bir arada kullanarak eğitilmesini sağlamakta. Bu sayede, robotların yeni bir iş öğrenmesi veya değişen şartlara uyum sağlaması çok daha kolay hale geliyor.
Dil Modellerinden İlham Alındı
Araştırmacılar, yeni yöntemi geliştirirken ChatGPT gibi büyük dil modellerinden esinlendiklerini ifade ettiler. Bu modellerin, önceden büyük boyutlu dil verisi ile eğitim alarak, sonrasında çok az bir ek eğitimle kullanım kolaylığı sağladıkları göz önünde bulundurularak, “Heterojen Ön Eğitimli Dönüştürücüler” (HPT) adını verdikleri bir model ortaya çıkardılar. Bu model ile farklı kamera ve sensörlerden gelen verilerin bir arada işlenmesi mümkün hale geldi; böylece robotların yeni görevleri daha hızlı ve etkili bir şekilde öğrenmeleri sağlandı.
Yeni yöntem sayesinde robotlar, hem daha becerikli bir şekilde hareket edebilmekte hem de çeşitli işlevleri yerine getirebilmektedir. Araştırmacılar, bu yöntemin gelişme potansiyelini derinlemesine incelemek üzere çalışmalarını sürdürüyor. Hedeflerini ise, uygulama indirir gibi indirip kurulabilen robot beyinleri olarak belirtiyorlar.
