DOSYA FOTOĞRAFI: Tanınmış bilgisayar bilimcisi Fei-Fei Li, yapay zekanın gelişmiş akıl yürütme yeteneğine sahip olmasını sağlamak için görsel verilerin insan benzeri işlenmesini kullanan bir girişim kuruyor. | Fotoğraf Kredisi: Reuters
Önde gelen bilgisayar bilimcisi Fei-Fei Li, yapay zekayı (AI) gelişmiş akıl yürütme yeteneğine sahip hale getirmek için görsel verilerin insan benzeri işlenmesini kullanan bir girişim kuruyor, altı kaynağın Reuters’e söylediğine göre bu teknoloji için ileriye doğru bir adım olacak.
Yapay zeka alanında öncü olarak kabul edilen Li, yakın zamanda yapılan bir tohum finansman turunda şirket için para topladı. Kaynaklardan üçünün söylediğine göre yatırımcılar arasında Silikon Vadisi girişim şirketi Andreessen Horowitz ve diğer iki kaynağa göre geçen yıl bilimsel ortak olarak katıldığı Kanadalı bir firma olan Radical Ventures da vardı.
Andreessen Horowitz ve Radical Ventures’ın sözcüleri yorum yapmaktan kaçındı. Li, yorum taleplerine yanıt vermedi.
Li, yaygın olarak “Yapay Zekanın Vaftiz Annesi” olarak bilinir; bu unvan, yapay zeka teknolojisindeki atılımlarından dolayı 2018’de bilgisayar dünyasının en büyük ödülü olan Turing Ödülü’nü kazanan üç araştırmacıya atıfta bulunmak için sıklıkla kullanılan “vaftiz babaları” lakabından türetilmiştir. .
(Günün en önemli teknoloji haberleri için teknoloji bültenimiz Today’s Cache’e abone olun)
Yeni girişimi anlatırken bir kaynak, Li’nin geçen ay Vancouver’daki TED konferansında yaptığı bir konuşmaya dikkat çekti; Li, bu konuşmada en son araştırmaların, görüntülerin ve metnin üç boyutlu ortamlarda nasıl görüneceğini makul bir şekilde tahmin edebilen algoritmalar içerdiğini söyledi. “Uzaysal zeka” adı verilen bir kavramı kullanarak bu tahminlere göre hareket edin.
Fikrini açıklamak için, patisini uzatmış, bir bardağı masanın kenarına doğru iten bir kedinin resmini gösterdi. İnsan beyninin bir saniye içinde “bu bardağın geometrisini, 3 boyutlu uzaydaki yerini, masayla, kediyle ve diğer her şeyle ilişkisini” değerlendirebileceğini, ardından ne olacağını tahmin edip bunu önlemek için harekete geçebileceğini söyledi. .
“Doğa, mekansal zekayla desteklenen bu verimli görme ve yapma döngüsünü yarattı” dedi.
Stanford Üniversitesi’ndeki kendi laboratuvarının, bilgisayarlara “3 boyutlu dünyada nasıl davranılacağını” öğretmeye çalıştığını ekledi; örneğin, bir kapıyı açmak ve buna karşılık olarak sandviç yapmak gibi görevleri yerine getirecek bir robot kolu elde etmek için büyük bir dil modeli kullanarak. sözlü talimatlara.
Li, nesneleri ilk kez güvenilir bir şekilde tanımlayabilen bilgisayarlı görüntü teknolojileri neslinin başlangıcına yardımcı olan ImageNet adlı büyük ölçekli bir görüntü veri kümesi geliştirerek yapay zeka alanında adını duyurdu.
Yapay zeka teknolojisini “insanlık durumunu iyileştirecek” şekillerde geliştirmeye odaklanan Stanford’un İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü’nün eş direktörlüğünü yapıyor. Li, akademik çalışmalarının yanı sıra 2017’den 2018’e kadar Google Cloud’da yapay zekayı yönetti, Twitter’ın yönetim kurulunda görev yaptı ve Beyaz Saray da dahil olmak üzere politika yapıcılara danışmanlık yaptı.
Li, bir yanda iyi kaynaklara sahip özel sektör ile diğer yanda akademisyenler ve hükümet laboratuvarları arasında yapay zeka araştırmaları konusunda finansman açığından yakındı ve ABD hükümetinden teknolojinin bilimsel uygulamalarına ve araştırmalara yatırım yapmak için “ayda kalma zihniyeti” çağrısında bulundu. riskleri.
Stanford profili, 2024’ün başından 2025’in sonuna kadar kısmi izinde olduğunu söylüyor. Profilinde listelenen araştırma alanları arasında “bilişsel olarak ilham alan yapay zeka”, bilgisayarla görme ve robotik öğrenme yer alıyor.
LinkedIn’de Ocak 2024’ten itibaren mevcut işini “acemi” ve “yeni bir şey” olarak listeliyor.
Li, startup dünyasına adım atarak, büyük dil modelleri gibi mevcut teknolojilerin sınırlamalarının üstesinden gelmek için algoritmalarına sağduyuyu öğretmek amacıyla en ateşli yapay zeka şirketleri arasındaki yarışa katılıyor. aksi takdirde göz kamaştırıcı insan benzeri tepkiler.
Pek çok kişi, sistemin çoğu görevi bir insan kadar veya ondan daha yetenekli bir şekilde yerine getirebileceği bir eşiğe atıfta bulunarak, yapay zeka modellerinin yapay genel zekaya veya AGI’ye ulaşabilmesinden önce bu “akıl yürütme” yeteneğinin oluşturulması gerektiğini söylüyor.
Bazı araştırmacılar, mevcut modellerin daha büyük ve daha karmaşık versiyonlarını oluşturarak muhakemeyi geliştirebileceklerine inanırken, diğerleri ileriye giden yolun, mantığı geliştirmek için çevrelerindeki fiziksel ortamdan görsel bilgi alabilen yeni “dünya modelleri”nin kullanılmasını gerektirdiğini savunuyor. bebekler nasıl öğrenir?
