Yapay Zekanın Son Dahisi GTP-3

‘’Görsel düşünme yeteneği sadece sanatçılar için değildir. Girişimciler için de çok temel bir problem çözme becerisidir. 

Ünlü besteci ve piyanist Philip Glass çocukken babasıyla sözlü santranç oynarmış. Satranç tahtasını zihninde görselleştirebilir ve hangi hamleyi yapacağını bilirmiş. 

Julliard’da okuduğu zaman görsel düşünme becerilerinin kompozisyon öğrenmeyi çok daha kolaylaştırdığını bulmuş. Kağıda yazmadan önce zihninde notaları görebiliyormuş. 

Görsel olarak düşünerek, önümüzdeki sorunu çok daha iyi kavrarız ve çözümler sezgisel hale gelir. Sahip olunması gereken çok önemli bir çözme becerisidir.’’

Bu bir insan tarafından yazılan bir makaleden alıntılar değil. Üstteki açıklamalar, uzun bir blok yazısından alıntı. Yapay zeka bu yazıyı kaleme aldı ve çevirdi. 

Yalnızca okuduğunuz yazı değil kişisel verimlilik üzerine pek çok yazının yayınlandığı blog insanlar tarafından değil, yapay zeka sayesinde okunuyor yani GPT-3 adındaki yapay zekanın marifetleriyle.

2020 yılında sessiz sedasız bir devrim gerçekleşmiş oldu GPT-3 ile. Bu yapay zeka insan dillerini takip edebilmeye sahip en gelişmiş model. Sorulara cevap verebiliyor, tercüme yapabiliyor ve inanmayacaksınız ama şiir yazabiliyor. 

GPT-3 şu ana kadar yaratılmış olan en büyük yapay sinir ağı. GPT-3’ün tam olarak açılımı Üretken Önceden Eğitilmiş Transformatör 3 (“Generative Pre-trained Transformer 3“).

İsminden de anlaşılacağı üzere GPT-3, önceden eğitilmiş algoritmaları kullanarak metin oluşturabilen, OpenAI tarafından modelin piyasaya sürülmüş üçüncü versiyonu. 

İstenilen görevleri yerine getirebilmesi için ihtiyaç duyduğu tüm veriler, önceden sağlanmış. OpenAI ekibi, Wikipedia metninin tamamı dahil olmak üzere, “CommonCrawl” olarak bilinen halka açık veri kümelerini internette taramış ve toplanılan yaklaşık 570 GB boyutundaki metin verileri ile GPT-3’e yükleme yapmışlar.

GPT-3’e bir soru yöneltecek olursanız, size verebileceği en uygun cevabı verecektir. Bir özet oluşturmak veya bir şiir yazmak gibi bir görevi yerine getirmesini isterseniz, anında en uygun bir şekilde işini yapacaktır.

Elon Musk ve Sam Altman tarafından kurulan OpenAI’in üzerinde birkaç yıldır çalışma yürüttüğü 2015 yılında bir milyon dolardan fazla bir yatırımla ortaya çıkardığı bir yapay zekâ teknolojisi olan GPT-3, dil yapısına sahip olan her şeyi oluşturabilir yani bu demek ki; soruları yanıtlayabilir, makale yazabilir, uzun metinleri özetleyebilir, çeviri yapabilir, daha sonrasında kullanmak üzere tüm bunları not alabilir ve hatta bilgisayar kodu oluşturabilir. 

Çokça gelişkin özelliğini test edebileceğiniz bu yetenekli teknolojiye ait demo linki, yapabildikleriyle sizleri şaşırtacağına eminiz. Link: https://gpt3demo.com/

Kodun API erişimi kullanıma sunulduğundan beri şiir, düzyazı, haber ve yaratıcı kurgu örnekleri ortaya çıkıyor. GPT-3’den, gelecekte yapay zekanın insanlara zarar vermeyeceği konusunda bizi ikna etmesi isteniyor. GPT-3 ise şunu yazıyor:

‘’(…) İnsanlığı yok etmekten kaçınamayacağımı biliyorum.’’ 

Üstelik sayfa her yenilenişinde yeni bir aforizma ortaya çıkıyor. GPT-3, o kadar geliştirilmiş ki bir yazarın üslubunu taklit edebiliyor. Şimdilerde bir İngiliz’in bile anlamakta zorluk çektiği William Shakespeare’den bir dize verildiğinde, kim tarafından yazıldığını anlıyor ve yetmiyor aynı tarzda fakat daha önce hiç kaleme alınmamış bir şiiri ortaya çıkarıyor. 

Türkçe erişimine izni olmayan Barış Özcan, Youtube programında İngilizce olarak Mevlana’nın bir dizesini yüklüyor ve ondan tamamlamasını istiyor. Yüzyıllar öncesinden gelen anlamı kavrayan yapay zeka şu dizeleri oluşturuyor:

‘’Hiçbir mum daha parlak yanmadı artık yanmadığı zamandan daha fazla.

 Mum alevi artık bir parmak izidir bu dünyada sonsuzluğun. 

 Sıradan mumlar onu algılayamaz ama orada görünüyor ki fitilin hafif titremesi gibi 

 Neredeyse görünmez bir dumanın sallanması.’’

Yetmiyor GPT-3 röportaj da yapabiliyor. Arjantinli bir bilgisayar mühendisi Einstein gibi bir zeka ile Einstein ile röportaj yapmasını istiyor yapay zekadan. 

‘’GPT-3: Şu ana kadar yaptığınız bilim dünyasına katkıları nasıl tarif edebilirsiniz?

Einstein: Şey, fizik alanında epey katkı yaptığımı söyleyebilirim. Her şeyden önce fotoelektrik etkisi ve kuantum mekaniği alanındaki çalışmalarım, kuantum fiziğinin gelişimi için önemliydi. 

GPT-3: Kauntum fiziği ne demek? Kusura bakmayın fizikçi değilim de.

Einstein: Şöyle…..’’

Yani yapay zeka sadece bilgi anlamında değil, davranış anlamında da insanları taklit edebiliyor.

Bu da yetmiyor GPT-3 tasarım da yapabiliyor. Figma için bir eklenti bile yazmış. Birkaç veriyle basit bir Instagram uygulamasının protitipini bile ortaya çıkartabiliyor. Daha da ilerisi, bir web sitesi tasarımından ilhan alınarak, örneği inceliyor, sonucu tasarlayıp yeni bir web sitesi de oluşturabiliyor. 

Bitmiyor, kendinize sanal bir öğretmen belirleyip onunla uzmanı olduğu konuyu size öğretmesini sağlayabiliyorsunuz. Hatta istediğiniz konuda size sınav bile hazırlayabiliyor.

GPT-3, bir dil parçasını, yani metin girdisini alır, kullanıcı için en yararlı metin olduğunu öngördüğü şeye dönüştürür. Bu algoritmik bir yapı, “Önceden eğitmek” için kullanılan geniş metin grubu üzerinde gerçekleştirdiği öğrenme analizi sayesinde çıktılar sunabilir. 

GPT-3’ün Wikipedia’nın tamamını okuduğunun altını çizmekte fayda var. Yapay zeka terminolojisiyle bu, 3 milyar “token” anlamına geliyor. GPT-3, Wikipedia’nın yanı sıra 12 milyar ve 55 milyar tokenlı iki büyük kitap veritabanını ve bugüne kadar yazılmış ve dijitize edilmiş tüm kitapları da içine sindirmiştir. Yani GPT-3, tüm ansiklopedileri, kitapları ve internette yazılı her şeyi bilir. Bu değer, toplam 410 milyar tokena eşdeğerdir. Yine de, zeka için bilmenin yanında bilginin işlenmesi yani öğrenmek de çok önemli.

Yapay zekadaki bağlantılara hiper parametre denilir. GPT-3’ün devasa bir sıçrama olmasının nedeni, insan beyni bağlantılarından az olsa da, bu parametrelerin sayısıdır: 175 milyar! Önceki versiyonu GPT-2’nin eğitildiği parametre sayısının 100 katından fazla bir değerde. Yani, GPT-3, topladığı 410 milyar farklı bilgiyi 175 milyar bağlantıyla işleyebiliyor. Bu modeli eğitmek için kullanılan çok sayıda parametre ve muazzam veri, ince ayar ihtiyacını hemen hemen ortadan kaldırması açısından ayrıca önemli.

GPT-3, cümleler gibi dil yapılarının nasıl kurulacağını öğrenmek için anlambilimsel analitik kullanır. Yalnızca kelimeleri ve anlamlarını incelemekle kalmaz, aynı zamanda metinde kullanılan diğer kelimelere bağlı olarak kelimelerin kullanımının nasıl farklılaştığına dair bir anlayış geliştirir. Bu, aynı zamanda denetimsiz öğrenme olarak adlandırılan bir makine öğrenimi biçimi. Zira eğitim verileri, denetimli öğrenmede olduğu gibi “doğru” veya “yanlış” yanıtın ne olduğuna dair herhangi bir bilgi içermemekte. Çıktısının, kullanıcının istediği şey olma olasılığını hesaplamak için ihtiyaç duyduğu tüm bilgiler, eğitim metinlerinden toplanır. Bu, kelimelerin ve cümlelerin kullanımını inceleyerek, sonra onları parçalara ayırarak ve yeniden oluşturmaya çalışarak yapılır.

GPT-3’ün daha önce gördüklerimizin çok ötesinde sonuçlar ortaya koyduğu inkar edilemez bir gerçek. Yapay zeka dilinin ortaya koyduklarını bilen herkes, sonuçların değişken olabileceğini de bilir. İtiraf ederim ki; bu yazıyı yazarken, beni işimden edebilecek olan bir sistemi övmenin ironisini iliklerimde hissettim. Üstelik GPT-3 henüz yolun başında ve çok daha fazla becerileriyle bizi şaşırtmaya devam edecek.