Flapping Airplanes: Veri Verimliliği ile Yapay Zekâyı Yeniden Tasarlamak

Genç bir laboratuvarın büyük iddiası

Yeni kurulan Flapping Airplanes, yapay zekâda veri verimliliği sorununa odaklanıyor. Kurucular Ben ve Asher Spector ile Aidan Smith, günümüzün devasa veri gereksinimli modellerine alternatif yollar arıyor; hedefleri daha az veriyle daha yetenekli modeller üretmek. Şirket, bu hedef için 180 milyon dolarlık güçlü bir başlangıç sermayesi ile yola çıktı.

Neden şimdi?

Ben tüm ilerlemelere rağmen alanda hâlâ keşfedilecek çok yol olduğunu söylüyor: mevcut büyük modeller insan bilgisinin neredeyse tamamına dayanıyor; oysa insanlar çok daha az veriyle öğrenebiliyor. Bu farkın hem bilimsel hem de ticari açıdan önemli fırsatlar sunduğuna inanıyorlar. Flapping Airplanes üç ana bahis üzerine yoğunlaşıyor: veri verimliliğinin araştırılması, bunun ticari değeri ve bunun için doğru takımın yaratılması.

Farklı bir problem seti

Aidan insan zihninin transformer tabanlı modellere kıyasla bambaşka öğrenme yolları izlediğini vurguluyor. Büyük dil modelleri geniş bilgi ezberleme yeteneğine sahip, ama yeni beceriler edinmede yavaş kalıyor. Beyindeki algoritmalara bakarak farklı eğitim yaklaşımları keşfetmek istiyorlar.

Beyinden ilham alıp kopyalamamak

Aidan beyni bir varoluş kanıtı olarak görüyor: farklı algoritmaların mümkün olduğunu gösteriyor. Ancak amaç, beyni birebir taklit etmek değil, beyin ve silikon arasındaki farklılıklardan ilham alarak yeni yollar üretmek. Ben bunun metaforunu şöyle açıklıyor: mevcut sistemler birer Boeing 787 ise, hedefleri doğrudan kuş yapmak değil; bunun yerine “kanat çırpan bir uçak” gibi ara, ilham verici çözümler aramak.

Araştırma öncelikli ama ticarileşmeye açık

Asher araştırmayı önceliğe koymalarının sebebini net söylüyor: erken dönemde büyük kurumsal taahhütler almak, gerekli keşifleri engelleyebilir. Ancak ekipte ticari deneyimi olanların da bulunması, başarılı araştırmanın uygarlığa değer sunması gerektiği düşüncesiyle uyumlu. Amaç önce sağlam bilimsel sonuçlar elde etmek, sonra gerçek dünya ile etkileşime geçmek.

Hesaplama maliyetleri ve ölçek

Ben, radikal fikirleri denemenin çoğu kez daha ucuz olduğunu belirtiyor: küçük ölçekli denemeler, başarısız olursa büyük kaynaklar tüketmez. Ölçeğin tamamen önemsiz olmadığını da ekliyor; başarılı fikirlerin büyütülmesi için ölçek gerekecek. Özetle, Flapping Airplanes ölçekle çatışmıyor ama önce temel araştırma yapmayı tercih ediyor.

Veri verimliliği sağlanırsa neler değişir?

Asher üç hipotez öne sürüyor: (1) Daha az veriye zorlanan modeller, gördükleriyle ilgili daha derin bir anlayış geliştirebilir ve akıl yürütme yetenekleri artabilir; (2) yeni becerilerin öğretimi çok daha ucuz ve hızlı hale gelebilir, birkaç örnekle yeni alanlara adapte olunabilir; (3) veri kısıtlı dikeylerde —ör. robotik ve bilimsel keşif— yeni ticari fırsatlar açılabilir. Ben ise yapay zekânın sadece işleri ucuzlatan bir teknoloji olmaktan öte, insan aklının erişemeyeceği yeni bilimsel buluşlara kapı aralayabileceğini vurguluyor.

AGI ve sınırlar üzerine bakış

Kurucular, AGI kavramını belirsiz buluyor; hızla ilerleyen yeteneklerin olduğu ancak yakın zamanda «kutsal kutu» gibi bir noktaya gelinmeyeceği görüşündeler. Amaçları insan beynini aşmak değil, farklı ve bazı yönlerde üstün sistemler geliştirmek; beyin bir taban, tavan değil.

Takım: yaratıcılık ve taze bakış açıları

Flapping Airplanes, genç ama son derece yaratıcı araştırmacılarla çalışıyor; bazen hâlâ üniversitede olan yetenekleri işe alıyorlar. Aidan için en önemli sinyal, karşısındakinin ona yeni bir şey öğretmesi. Deneyim değerli kabul ediliyor, ama esas aranan paradigma değiştirebilecek bakış açısı ve cesaret.

Hedef: 1000x veri verimliliği mi?

Kurucu ekip, küçük adımlardan ziyade büyük kazanımlar arıyor; amaçları veri verimliliğinde katmanlarca ilerleme sağlamak. Bu tür bir atılım, modele yalnızca daha fazla doğruluk değil, aynı zamanda beklenmedik, ‘yabancı’ yetenekler kazandırabilir. Dünyaya sunuluş şekli ise kullanıcıların yanı sıra güvenlik ve kullanılabilirlik açısından da incelenmelidir.

İlgilenenler nasıl bağlantı kurar?

Flapping Airplanes, tartışmaya açık bir ekip; fikirlerini sorgulayanlarla ve alana katkı yapmak isteyen yeteneklerle konuşmaya açık olduklarını söylüyorlar. İlgilenenler için e‑posta ile iletişim seçeneği sağlanmış durumda ve ekip olağan dışı geçmişe sahip adayları da değerlendirmek istiyor.

Sonuç: Flapping Airplanes, yapay zekâ araştırmalarında veri verimliliği ekseninde radikal yaklaşımlar denemeyi amaçlayan genç, iddialı bir laboratuvar. Amaçları yalnızca mevcut modelleri iyileştirmek değil; farklı güç-tüketim, hesaplama ve öğrenme sınırlarında yeni bir sınıf sistem inşa etmek. Bu, hem bilimsel hem ticari açıdan önemli fırsatlar barındırıyor.