Son zamanlarda yapay zekanın uzun süren görevlerle nasıl mücadele ettiği konusunda pek çok tartışma yapılıyor. Ve bunu düşündüğünüzde mantıklı geliyor. Bu büyük dil modelleri birkaç saniye içinde tonlarca metin üretebilir. Ama sonra ne olacak? Tüm bu kelimeleri veya kodları ortaya koydular ve bundan sonra ne yapacakları konusunda net bir yönlendirmeleri yok.
İşlerin raydan çıkmaya başlayabileceği yer burasıdır. Yapay zeka halüsinasyon görmeye başlayabilir veya döngülere girebilir. Bu, yeni yürümeye başlayan bir çocuğa mikrofon vermek gibi bir şey; bir dakikalığına eğlenceli, ama hızla tutarsız gevezeliklere dönüşüyor.
Ancak mevcut yapay zeka modelleri, dar bir açıdan bakıldığında gerçekten parlıyor gibi görünüyor. Peki daha uzun, çok adımlı görevlerle uğraşırken bu gücü nasıl kullanabiliriz?
AI Erteleme Düğmesine Giriş
Peki ya modele “uyku” yeteneği verip kendisi için bir uyanma zamanlayıcısı ayarlasaydık? Bunun, aracının bir görevi gerçekleştirmek için bir sonraki “uyanışında” seçip seçebileceği, açıkta kalan bir araç olduğunu hayal ediyorum.
Diyelim ki bir yapay zekanın sosyal medyadaki varlığınızı yönetmesini ve gün boyunca çeşitli platformlarda birkaç kez paylaşım yapmasını istiyorsunuz.
Tüm gönderileri aynı anda oluşturmak ve sonraki 24 saat boyunca dijital parmaklarını oynatmak yerine yapay zeka, görevi analiz edebilir, en uygun gönderi zamanlarında kendisini uyandıracak bir zamanlayıcı ayarlayabilir, uygun içeriği oluşturabilir, yayınlayabilir, ve ardından bir sonraki kayıt penceresi için başka bir zamanlayıcı ayarlayın.
Bu, yapay zekaya kendi kendini yönetebileceği bir erteleme düğmesi vermek gibi bir şey. Uyanır, hızlı bir şekilde odaklanmış bir çalışma yapar ve ardından bir sonraki programlanmış göreve kadar tekrar uykuya dalar. Bu şekilde, arka planda sürekli çalışmaz, potansiyel olarak rotadan çıkmaz veya kaynakları boşa harcamaz.
Yapay Zeka Power Naps’in Faydaları
Bu yaklaşımın birkaç önemli faydası olabilir:
-
Geliştirilmiş görev yönetimi: Yapay zeka, uzun süredir devam eden bir görevi ayrı, zamanlı parçalara bölerek ilerlemesini daha iyi yönetebilir ve yolunda kalabilir.
-
Kaynak optimizasyonu: Gerektiğinde uyuyabilen ve uyanabilen bir yapay zeka, hesaplama kaynaklarının daha verimli kullanılması anlamına gelir. Sürekli çalışmıyor.
-
Geliştirilmiş tutarlılık: Her çalışma sprinti için dar ve zamanında odaklanma ile çıktının daha tutarlı ve konuya uygun olması muhtemeldir.
Yapay Zeka Verimliliğinin Geleceği
Bu, uzun süredir faaliyet gösteren yapay zeka ajanlarının karşılaştığı zorlukların üstesinden gelmek için aklıma gelen potansiyel fikirlerden yalnızca biriydi. Ama bence denenmesi gereken ilgi çekici bir konsept. Bu modeller giderek daha karmaşık hale geldikçe, güçlü yönlerinden yararlanmanın ve zayıf yönlerini azaltmanın yollarını bulmak büyük bir pazar olacak
– Joseph
Bunun gibi daha fazla içerik yayınladığımda haberdar olmak için e-posta listeme kaydolun. Düşüncelerimi Twitter/X’te de paylaşıyorum.