DeepMind, DeMis Hassabis’in kurucusu ve CEO’su’na göre, yapay zeka (AI) yeteneklerinin çoğunun ön plana çıkması 10 yıl kadar sürebilir.
Google Vertex AI platformunda Ses Üretim Modeli Chirp 3’ün mevcudiyetini işaretlemek için bir etkinlikte konuşan Hassabis, AI’nın yapay genel zekaya dönüşeceğini ve burada AI sisteminin insanların “bilişsel yetenekleri” sergilediğini söyledi. “Sonunda AI’nın tüm alanının orijinal amacı olan bir tür genel zeka ile geldiğimiz bir an olacak” diye ekledi.
CHIRP 3 ses üretim modeli genellikle 31 dilde mevcuttur ve sekiz hoparlör seçeneği ile 248 farklı ses sunar. Google’a göre, Vertex AI’daki CHIRP 3, insan tonlamasının nüanslarını yakalayan, konuşmaları daha ilgi çekici ve sürükleyici hale getiren ayrıntılı konuşma işlevselliği sunuyor. Müşteri çağrılarından ses açıklaması, gerçek zamanlı toplantı transkripsiyonu, sesli kitaplar ve duygu koleksiyonuna uygulanabilir.
Google Cloud ayrıca, 2025’in ikinci çeyreğinde kullanılabilirlik ile birlikte Google Agentspace’i içerecek şekilde İngiltere veri ikamet taahhüdünü genişlettiğini açıkladı. Agentspace, Gemini’nin muhakemesini, verilerin nerede barındırıldığına bakılmaksızın Google arama ve kurumsal verilerle birleştiren AI aracıları sağlar.
Google Cloud, Agentspace’in, çalışanların karmaşık soruları cevaplamak ve bir kuruluşun üçüncü taraf uygulamalarda depolanan bilgiler gibi yapılandırılmamış veriler de dahil olmak üzere tescilli bilgilerine dayanarak belirli eylemleri gerçekleştirmek için kullanabileceği tek, şirket markalı, çok modlu bir arama aracısı içerdiğini söyledi. Ayrıca, Google Cloud’un çalışanların yeni bilgileri ortaya çıkarmak için büyük miktarlarda bilgileri hızlı bir şekilde sentezlemelerine yardımcı olabileceğini söylediği NotebeNlm Enterprise adlı bir özellik içerir.
Ajanların yaşı
AI’nın kısa ve orta vadede nasıl geliştiğine bakıldığında, Hassabis şunları söyledi: “Modeller için ‘düşünme bölümümüzü’ geliştiriyoruz, bu nedenle çıkarım süresi, Sistemler daha ajan benzeri hale geldikçe Compute bu yıl büyük bir şey olacak.” Bu, AI ajanlarının harekete geçmeden önce düşünmek ve planlamayı daha fazla zaman harcamasını içerir.
Analist firması Forrester, ajan yapay zekayı, karmaşık iş akışlarını minimum insan müdahalesiyle düzenleyerek otonom olarak planlayabilen, karar verebilen ve hareket edebilen AI sistemleri olarak görüyor. Bir blog yazısında, Forrester analistleri, ajan AI sistemlerinin sadece bilgi ekonomisinin belkemiği olmaya hazır olmadığını, aynı zamanda kuruluşların nasıl işlediğini ve rekabet ettiğini tamamen yeniden tanımlayacağını söyledi.
Hassabis, ajan temelli AI’nın etkilerinin hissedilmeye başladığını söyledi. “Onlar sadece pasif soru-cevaplama sistemleri değil, aynı zamanda bir sorunu alt hedeflere ayırabilir ve sonra bu hedefleri seçebilirler.”
DeepMind, 2016’da GO Dünya Şampiyonu Lee Sedol’u yenen AI gibi oyunda bu tür problem çözmeyi kullanmıştır. [world]. “
DeepMind ve diğer AI geliştiricileri için zorluk, gerçek dünyada güvenilir bir şekilde çalışan planlama ve akıl yürütme için gerekli davranışları sergilemek için AI sistemlerini ne kadar hızlı genelleştirebilecekleridir.
Hassabis, son birkaç yıldır AI dünya modellerinde iyi bir ilerleme olduğunu söylerken, zorluk bunların planlama algoritmalarıyla en iyi nasıl birleştirileceğidir. Bunun neden çok zor olduğuna bir örnek olarak, Hassabis şunları söyledi: “AI modelinizde% 1 hata oranı varsa ve 5.000’den fazla adım planlıyorsanız,% 1 bileşikler bileşik ilgi gibi.”
Hassabis’e göre, 5.000 adım geçtiğinde, bileşik hata, cevabın doğru olma olasılığının rastgele olduğu anlamına gelir. “Bir oyun modeli için satranç ya da git kurallarına sahipsiniz” dedi, bu da doğru kararı vermede planlama algoritmasına yardımcı oluyor. “Gerçek dünyada, mükemmel bilginiz yok.
Hassabis için, önümüzdeki birkaç yıl içinde ortaya çıkması beklenen ilginç gelişmelerden biri, bir sorunu çözmek için birlikte çalışan birden fazla AI ajanının konuşlandırılmasıdır.
“Gibi şeylerle çok iş yaptık Starcraft II [the real-time strategy game]ve geçmişte, bir ajan toplumunuz veya bir ajan liginiz olduğu yerlerde, rekabet edebilir veya işbirliği yapabilirler ”dedi.
Temsilciler insanların görevleri tamamlamalarına yardımcı olabilirlerse, Hassabis, bunlardan bir dizi tamamlayıcı becerilere sahip olmanın mantıklı olduğuna inanmaktadır. “Bu ajanların birbirleriyle işbirliği yapması veya rekabet etmesi gerektiği çok ilginç bir araştırma dalı” diye ekledi.
Bu tür çok ajan AI sistemlerinin önümüzdeki birkaç yıl içinde yararlı olmaya başlayacağını öngörüyor. “Bu genel ajan kavramına sahipsiniz, İkizler gibi bir şey var, ancak sonra matematik veya programlama için uzmanlaşmış ajanları çağırabilir” diyor.
Bunlar AI sistemleri olmasına rağmen, Hassabis, AI ajanlarının genel AI sisteminin sorunları çözmek için kullandığı araçlar arasında olabileceğini söyledi.
Birkaç hafta önce yayınlanan AI ortak bilimci aracında farklı türde AI tekniklerinin nasıl bir araya getirilmesinin nasıl görülebileceğine dair erken bir örnek. Bu, Hassabis’e göre, Gemini’nin kaputun altında olan hibrit bir sistemdir, ancak bilimsel makaleleri aramak ve farklı araştırma parçaları arasında bağlantı kurmaya çalışmak için özel AI sistemleri kullanır.
Ortak bilimci, bilimsel yöntemi destekleyen akıl yürütme sürecini yansıtmak için tasarlanmıştır ve Google’a göre yeni, orijinal bilgiyi ortaya çıkarmak ve belirgin yeni araştırma hipotezleri ve önerileri formüle etmek, önceki kanıtlara dayanmak ve belirli araştırma hedeflerine göre uyarlamak amaçlanmaktadır.