Bir grup bilim insanı, birbirleriyle konuşabilen yapay zeka modelleri geliştirdi. Yeni modelin yalnızca yazılı talimatlara dayanarak kendisine verilen görevleri öğrenip yerine getirebildiği ve ardından bunu diğer yapay zekalara aktarabildiği söyleniyor. Bulgulara ve yapay zekanın gelişimine ilişkin bu çalışma Nature dergisinde yayınlandı.
Reidar Riveland ve Alexandre Pouget, ne kadar etkili olabileceğini test etmek için bir yapay zekanın yazılı talimatlara göre görevi nasıl yerine getireceğini öğrenmesini sağladı. Daha sonra yapay zekanın “kardeş” yapay zeka ile iletişim kurmasına izin verdi ve bu yapay zeka, önceden herhangi bir eğitim veya deneyime ihtiyaç duymadan kendisinden istenen görevleri yerine getirebildi. Yapay zeka ağları için çok büyük bir ilerleme olan bu gelişme, yapay zekada doğal dil işlemenin (NLP) kullanılmasının potansiyelini ciddi bir şekilde gösteriyor.
NLP fikrinin temelinde, bilgisayarların içinde insan dilini yeniden yaratmak, makinelerin yazılı metni veya konuşmayı daha kolay anlamasını ve daha doğal bir şekilde yeniden üretmesini sağlamak yer alıyor. Yapay zeka alanında hızlı bir şekilde pek çok ilerleme yaşanıyor olsa da, bunun gerçekten uygulanabilir bir şey olmasından halen çok uzaktayız. Bu yüzden birbiriyle konuşabilen yapay zekanın geliştirilmesi gerçekten ileriye doğru çok büyük bir adım.
Bilim insanları, diğer yapay zekalarla iletişim kurabilen ve bilgi aktarabilen yapay zeka geliştirerek, yapay zeka modelleri oluşturmanın ilk aşamalarının çoğunu tamamlamış oluyorlar. Genellikle her yapay zeka modelinin üstleneceği görev için özel olarak eğitilmesi gerekir. Ancak ağ içindeki diğer yapay zekalarla iletişim kurabilen bu yapay zeka ağı gibi bir sistemle, bu eğitimi tamamlama ihtiyacını ortadan kalkıyor.
Elbette yapay zekanın birbiriyle konuşabilmesi, bir yapay zeka ajanının bir insan kadar iyi mantık yürütebilmesini sağlamayacak ve bu başarı hala oldukça uzak gözüküyor. Ancak doğru teşvik ve geliştirmeyle bu tür bir ağ, yapay zeka gelişimi için birçok yeni seçeneğin önünü açabilir.
