Yapay zeka, tarihsel olayları doğru şekilde tahmin ederek herkesi şaşırttı

Bir bilgisayar bilimi öğrencisi olan Hayk Grigorian, Muhlenberg Koleji’nde geliştirdiği bir yapay zeka modeliyle beklenmedik bir deneyim yaşadı.

Victorian dönemi (1800 – 1875) Londra kaynaklarına dayanan “TimeCapsuleLLM” adlı dil modeli, bir konuya verdiği yanıtta, henüz öğrenmediği 1834 Londra protestolarından bahsetti; dahası yine öğrenmediği Lord Palmerston’ın adını anarak politik bir içeriği kendi kendine oluşturdu. Bu olay, modelin bu olayları açık şekilde öğrenmeden, eğitim verisindeki dağınık ipuçlarını birleştirerek gerçeğe yakın bir tarihsel bağlantı kurabildiğini gösterdi.

Gerçekte, 1834 İngiltere’sinde Yoksulluk Yasası Değişikliği’ni takiben önemli sivil huzursuzluklar yaşanmış ve Lord Palmerston o dönemde Dışişleri Bakanı olarak görev yapmıştı.

Grigorian’ın modeli, kırıntı bilgileri 6,25 GB büyüklüğündeki Victoria dönemi yazınlarından derleyerek bu gerçekçi tahmini üretebilmişti. Model tamamen bu dönem metinleriyle eğitilmiş, çağdaş söz varlığı içeren modern veriler gittikçe elenmiş, ayrıca “Selective Temporal Training” (Seçici Zaman Eğitimi) yöntemi uygulanmıştı.

Projenin aşamaları da başarıyı oldukça net gösteriyor. Sadece 187 MB metinle eğitilen ilk sürüm, döneme özgü ama anlamsız ifadeler üretirken; orta aşama olan 0.5 numaralı sürüm, görsel olarak dönem diline uygun ama tarihsel olarak uydurma içerik oluşturuyordu.

Yapay zeka artık gerçekten zeki

700 milyon parametreden oluşan son versiyon ise tarihsel tutarlılığı yakalamaya başladı. Yapay zekanın burada ona yüklenen verileri “kopyala yapıştır” cevaplar üretmesi, mantık yürüterek, gerçeği tahmin etmeye çalışan mantıksal çıkarımlar yapması dikkat çekici, aynı zamanda bugün artık çok farklı olan modern İngilizceyi değil, o dönemin İngilizcesini de kullanabiliyor olması, yapay zekanın geçmiş döneme ait metinleri okuyarak, o dönemin dilini çözdüğünü gösteriyor.