Nvidia’nın kurucu ortağı ve CEO’su Jensen Huang, Çin’in başşehri Pekin’de katıldığı bir aktiflikte günümüz gençlerine üniversite tercihi konusunda fizikî bilimlere yönelmelerini tavsiye etti. Huang’a nazaran yapay zekanın bir sonraki evresi, fiziğin temel maddelerini anlamayı gerektiriyor. Huang, kendisine yöneltilen “Eğer 2025’te mezun olan 22 yaşında bir Jensen olsaydınız, hangi alana yönelirdiniz?” sorusuna net bir cevap verdi: “Muhtemelen yazılım bilimlerinden çok fizikî bilimleri seçerdim.”
Fiziksel bilimler; fizik, kimya, astronomi ve yer bilimlerini kapsayan, canlı olmayan sistemleri inceleyen geniş bir disiplin alanı. Huang bu tercihini açıkça gerekçelendirmese de, daha evvel yapay zekanın evrimiyle ilgili yaptığı açıklamalar bu tercihin gerisindeki vizyonu ortaya koyuyor.
Bu ortada, 1984’te Oregon State Üniversitesi’nden elektrik mühendisliği diplomasını alan ve 1992’de Stanford’da yüksek lisansını tamamlayan Jensen Huang, 1993’te Nvidia’yı kurarak bugünkü devin temellerini atmıştı. Bugün Nvidia, 4 trilyon dolarlık piyasa bedeliyle dünyanın en pahalı şirketi pozisyonunda.
15 yılda üç büyük evre tamamlandı
Huang’a nazaran yapay zeka son 15 yılda üç büyük evreden geçti. Birinci evre “Algısal Yapay Zzeka” (Perception AI) olarak tanımlanıyor ve bilhassa görsel tanıma sistemlerinin gelişmesiyle 2012’de AlexNet’in çıkışıyla başlamıştı.
Devrimsel AlexNet ile başlayan serüvenin ikinci evresinde ise bugün hâlâ tesirlerini gördüğümüz “Üretken Yapay Zeka” (Generative AI). Bu kademede modeller, dataların manasını kavrayarak bunu farklı lisanlara, görsellere ya da yazılım kodlarına dönüştürebiliyor.
Şu anda ise “Muhakeme YZ’si” (Reasoning AI) devrindeyiz. Bu evrede yapay zeka, daha evvel karşılaşılmamış problemlere tahlil üretebiliyor, durumları tahlil edip sonuç çıkarabiliyor. Huang’ın tabiriyle bu, “dijital iş gücü robotlarının” devri. Microsoft ve Salesforce üzere teknoloji devleri, bu yeteneklere sahip “Agentic AI” sistemlerine ağır yatırım yapıyor.
Bir sonraki evre: Fizikî yapay zeka
Lakin Huang’a nazaran asıl büyük dönüşüm, şimdi tam manasıyla başlamış değil. Bir sonraki evre: Fizikî Yapay Zeka (Physical AI). Bu yeni kademe, yapay zekanın fizik kurallarını, sürtünmeyi, eylemsizliği, neden-sonuç ilgilerini anlamasını gerektiriyor. Örneğin, objelerin görüş alanı dışında da var olmaya devam ettiğini kavrayabilmek ya da bir objeye ziyan vermeden ne kadar kuvvet uygulanması gerektiğini hesaplayabilmek üzere maharetler bu alanda kritik ehemmiyet taşıyor. Huang’a nazaran fizikî YZ’nin en somut uygulama alanlarından biri robotik.
Gençlere mesaj
Nvidia CEO’su Jensen Huang, daha evvelki açıklamalarında da benzeri tavsiyelerde bulunmuştu. Birkaç ay evvelki açıklamasında ise günümüzün en değerli hünerlerinden birinin yapay zekayı hakikat kullanmak olduğunu söyledi. Huang, gençlerin bu alanda uzmanlaşmasının meslekleri için belirleyici olacağını söylüyor.
Huang, şayet bugün bir öğrenci olsaydı yapacağı birinci şeyin “yapay zekayı öğrenmek” olacağını söyledi. Huang’a nazaran yapay zekayı tesirli kullanmak, yalnızca teknolojiyi bilmekten çok daha fazlası. ChatGPT, Gemini Pro ve Grok üzere araçların sunduğu imkanlardan faydalanmak için kullanıcıların hakikat formda prompt yani yönlendirme yapabilmesi gerekiyor.
“Yapay zeka ile nasıl etkileşim kurulacağını öğrenmek, soru sormada hakikaten güzel olan biri olmaktan çok da farklı değil. Yapay zekayı yönlendirmek de buna çok emsal. Rastgele bir sürü soru soramazsınız. Yapay zekadan size asistan olmasını istemek, onu nasıl yönlendireceğiniz konusunda biraz uzmanlık ve marifet gerektirir” diyor Huang.
Yapay zeka araçlarından en düzgün karşılığı alabilmenin aslında genel olarak kabul görmüş bir formülü var. Birinci olarak kullanacağınız aracı zeki bir çocuk olarak düşünmeniz. Nasıl bir çocukla irtibat kurarken son derece yalnızca ve net oluyorsanız yapay zeka ile de tıpkı formda konuşmalısınız. Ona net, kısa ve adım adım komutlar vermelisiniz. Uzun paragraflar, art geriye sıralanmış talimat cümleleri işi zorlaştırır. Hususlar halinde düzenlenmiş bilgiler yahut istekler vermelisiniz. Hatta isteğinizi yansıtan bir örnek vermek de modelin çıktısını güzelleştirecektir.
