(Nikolaus Skene)
Bazen canınız beyaz şarap ister.
Bazen kırmızı şarap.
Spordan sonra bir bira da son derece güzeldir.
Tam da böyle bir anda her şeyi aynı anda sipariş etmek kimsenin aklına gelmez.
Dünyadaki hiçbir somölye şöyle demezdi: “Sorun değil, size beyaz şarap, kırmızı şarap, bira, bir biftek, bir havlu, bir masaj, annenizle bir telefon görüşmesi ve tedbir amaçlı bir kayak tatili getiriyorum.”
Beynimiz bu konuda çok daha verimlidir.
Bağlamsal olarak karar verir. Durumsal olarak. Enerji tasarruflu biçimde.
Yalnızca o anda ilgili olan bölgeleri etkinleştirir. Geri kalanı “sakin” kalır.
İnsan zekâsı ile günümüz yapay zekâsı arasındaki çoğu zaman gözden kaçan fark da tam olarak burada yatar.
Ve şimdi ChatGPT devreye giriyor.
ChatGPT özünde farklı çalışır.
O anda ne canınız çekerse çeksin – her şeyi sorgular.
Yalnızca spordan sonra içilecek birayı değil, aynı anda birayı, beyaz şarabı, kırmızı şarabı, bifteği, tarifi, tedarik zincirini, CO₂ bilançosunu, şarap bölgesini, spor dalını ve susuzluğun felsefi anlamını da.
Bunu fark etmememizin nedeni:
Son derece hızlı gerçekleşir.
Anlamsız “bölgeler” milisaniyeler içinde elenir ve sonunda aşağı yukarı makul bir yanıt ortaya çıkar. Ancak bunun arkasındaki hesaplama yükü devasa boyuttadır.
İnsan beyni bu biçimde tamamen aşırı yüklenirdi.
İşte bu nedenle günümüz yapay zekâ sistemlerinin elektrik tüketimi ciddi bir eleştiri konusudur.
DeepSeek bu konuda şimdiden bir adım daha ileri gidiyor.
Modelin farklı bölümlerini, o anda muhtemelen neyin ilgili olduğuna bağlı olarak daha hedefli biçimde “ateşlemeye” çalışıyor. Her şey, her zaman, aynı anda değil. Daha seçici. Bağlama daha duyarlı.
Ve sonra HuggingGPT.
HuggingGPT yeni bir model değildir.
Bu bir mimari düşüncedir.
Temel fikir şu:
ChatGPT gibi büyük bir dil modeli artık her şeyi bilen bir dâhi olarak kullanılmaz; onun yerine bir kontrolörolarak. Bir orkestra şefi olarak. Bir planlayıcı olarak.
Kullanıcıyı dinler, niyeti anlar – ardından bunu somut alt görevlere.
ayırır. Bu alt görevler aynı model tarafından çözülmez; hedefli biçimde uzmanlara aktarılır: görüntü modelleri, ses modelleri, sınıflandırıcılar, metinden konuşmaya sistemleri, nesne tanıma, segmentasyon. Örneğin Hugging Face ekosisteminde zaten var olan tüm bu modeller.
Burada belirleyici olan yalnızca ne yapıldığı değil, aynı zamanda hangi sırayla.
HuggingGPT bağımlılıkları planlar.
Bazı görevlerin seri hâlde işlenmesi gerekirken diğerleri paralel yürütülebilir. Bir modelin sonuçları bir sonraki model için girdi olarak kullanılır. Ancak en sonunda kontrolör her şeyi yeniden toplar ve bir yanıt oluşturur.
“Bu görüntüyü ayrıntılı biçimde betimle” gibi basit bir istek otomatik olarak görüntü sınıflandırma, nesne tanıma, segmentasyon, açıklama oluşturma ve görsel soru-cevap modellerine ayrılır – ancak bundan sonra yeniden birleştirilir.
Bu yeni bir zekâ değildir.
Ama bu, zekice çalışmanın farklı bir biçimidir.
Ve HuggingGPT tam da burada gerçekten ilginç hâle geliyor:
Sistem, sürekli daha büyük modeller üzerinden değil, koordinasyonüzerinden ölçekleniyor. Seçim üzerinden. İş bölümü üzerinden. Bağlam üzerinden.
Birdenbire yapay zekâ, her şeyi aynı anda yapabilmek zorunda olan, aşırı yüklenmiş bir genel yetenek öğrencisi gibi değil; iyi organize edilmiş bir ekip gibi görünüyor.
Yine de bir köşede ya da diğerinde hâlâ “gıcırdıyor”: daha yüksek gecikme, kontrolörün planlama becerisine bağımlılık, token sınırları, istikrarsızlıklar. HuggingGPT bitmiş bir ürün değil. Bir düşünce modelidir.
Ama önemli bir yöne işaret eden bir düşünce modeli:
“Daha büyük, daha hızlı, her şey aynı anda” yaklaşımından uzaklaşmak.
“Doğru, seçici, verimli” olana yönelmek.
Ve böylece elektrik tüketimine geri dönüyoruz. Günümüz yapay zekâsına yöneltilen en haklı başlıca eleştirilerden biri enerji açlığıdır. Zekâ artık azami paralellikten değil, hedefli orkestrasyondan doğuyorsa, muhtemelen daha verimli bir makinesel düşünme biçimine yaklaşıyoruz.
Bunun uzun vadede ne anlama geldiği – insan emeği, insan zekâsı ve insanın önemi açısından da – başka bir tartışmadır.
Başka bir cumartesi için.
Bugün için tek bir gözlem yeterli:
Yine daha çok sarılmak gerek.
Her şeyi bir anda değil.
Doğru olanı, doğru zamanda.
(Nikolaus Skene San Francisco’da yaşar ve çalışır, şirketlere YZ konusunda danışmanlık yapar ve birkaç yıldır Silikon Vadisi’ne ve teknolojik gelişimin diğer sıcak noktalarına turlar düzenler